[논문리뷰] SEVerA: Verified Synthesis of Self-Evolving Agents본 연구는 FGGM을 핵심으로 하는 3단계 프레임워크인 SEVerA를 제안합니다. 첫째, Search 단계에서 Planner LLM이 로컬 제약 조건이 설정된 FGGM 기반의 Parametric Program을 합성합니다.#Review#LLM Agents#Automated Verification#Deductive Program Synthesis#Formally Guarded Generative Models#Constraint-Guided Synthesis2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Endless Terminals: Scaling RL Environments for Terminal Agents본 논문은 자체 개선 에이전트 훈련을 위한 환경이 부족하다는 문제점을 해결하고, 확장 가능한 RL 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Procedural Generation#Terminal Agents#Environment Scaling#Language Models (LLMs)#PPO#Task Generation#Automated Verification2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepCode: Open Agentic Coding대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 에이전트들이 정보 과부하 와 컨텍스트 병목 현상 으로 인해 과학 논문과 같은 복잡한 문서로부터 고품질의 코드베이스를 생성하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Agentic Coding#LLM#Code Generation#Repository Synthesis#Information Flow Management#Code Memory#CodeRAG#Automated Verification#Scientific Reproduction2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VeriCoT: Neuro-symbolic Chain-of-Thought Validation via Logical Consistency Checks본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 논리적 오류와 신뢰성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. LLM이 최종 정답을 맞히더라도 추론 과정이 비논리적이거나 근거가 불충분할 수 있는 한계를 극복하고, 고위험 도메인에서의 LLM 신뢰도를 높이고자 합니다.#Review#Neuro-symbolic AI#Chain-of-Thought#Large Language Models#Logical Consistency#Automated Verification#Fine-tuning#SMT Solvers#Self-Reflection2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중