[논문리뷰] ReaDy: Recurrent States as Dynamic Context for Speculative Drafting in Hybrid Linear Attention Large Language Models본 논문은 기존의 speculative decoding 방식이 target 모델의 hidden feature에만 의존함으로써, 후속 draft position에서 요구하는 문맥을 충분히 반영하지 못하는 한계를 해결하고자 한다.#Review#Speculative Decoding#Hybrid Linear Attention#Recurrent States#Context Retrieval#Large Language Models#Latency Optimization2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Explore: Benchmarking How Coding Agents Explore Repositories본 논문은 기존의 SWE-bench와 같은 벤치마크가 이슈 해결 여부를 이분법적(성공/실패)으로만 판단하여, 에이전트의 내부적인 탐색, 위치 파악, 맥락 추출 능력을 측정하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Repository-level Coding#Coding Agents#Repository Exploration#Line-level Benchmark#Context Retrieval#Software Engineering2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think-on-Graph 3.0: Efficient and Adaptive LLM Reasoning on Heterogeneous Graphs via Multi-Agent Dual-Evolving Context Retrieval본 논문은 기존 그래프 기반 RAG 시스템이 직면한 정적 그래프 인덱스 구축의 한계 와 LLM 추출기의 성능 의존성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#RAG#LLM Reasoning#Knowledge Graphs#Multi-Agent Systems#Context Retrieval#Heterogeneous Graphs#Adaptive Learning#Dual-Evolution2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중