[논문리뷰] Not Worth Another Token: Marginal Value Estimation for Efficient Deep Research Agents본 논문은 Deep Research 에이전트가 수행하는 반복적인 Retrieval 과정에서 누적되는 방대한 Context가 유발하는 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Deep Research#Marginal Value Estimation#Context Pruning#Retrieval-Augmented Generation#Efficiency#Agentic Systems#Pipeline Optimization2026년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Pruner Pro: The Coder LLM Already Knows What to Prune본 논문은 coding agents가 다중 턴 환경에서 축적하는 방대한 tool outputs로 인해 발생하는 연산 비용 및 컨텍스트 품질 저하 문제를 해결하고자 한다.#Review#Coding Agents#Context Pruning#Large Language Models#Model Efficiency#Token Compression#Hidden-State Analysis#Software Engineering2026년 7월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Pruner: Self-Adaptive Context Pruning for Coding Agents본 논문은 소프트웨어 개발을 위한 LLM 에이전트가 긴 컨텍스트로 인해 발생하는 높은 API 비용과 지연 시간 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Context Pruning#Coding Agents#Large Language Models (LLMs)#Software Development#Code Comprehension#Efficiency Optimization#Task-Aware Pruning#CRF2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중