[논문리뷰] TIDE: Proactive Multi-Problem Discovery via Template-Guided Iteration본 논문은 기존 LLM 에이전트가 사용자 요청에만 의존하는 수동적(Reactive) 모델이라는 점을 문제로 정의합니다. 실제 환경에서는 사용자가 미처 인지하지 못한 다수의 잠재적 문제가 존재함에도 불구하고, 기존 방식은 가장 눈에 띄는 문제 하나에만 집중하거나 일반적인 추론에 그치는 경향이 있습니다.#Review#Proactive Agents#Multi-Problem Discovery#Thought Templates#Iterative Discovery#LLM Agents#Context Understanding2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Retrieval-Infused Reasoning Sandbox: A Benchmark for Decoupling Retrieval and Reasoning Capabilities본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 새롭고 복잡한 과학 정보에 대해 추론하는 능력의 불확실성을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Large Language Models#Reasoning#Benchmark#Deep Search#Error Analysis#Scientific Problem Solving#Context Understanding2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] C3: A Bilingual Benchmark for Spoken Dialogue Models Exploring Challenges in Complex Conversations본 연구는 현존하는 음성 대화 모델(SDM)들이 인간의 복잡한 대화, 특히 음운론적/의미론적 모호성 과 맥락 의존성 (생략, 공참조, 다중 턴 상호작용)을 얼마나 효과적으로 이해하고 모방하는지에 대한 종합적인 벤치마킹의 부족을 해결하고자 합니다.#Review#Spoken Dialogue Models#Bilingual Benchmark#Complex Conversations#Ambiguity Resolution#Context Understanding#LLM Evaluation#Human-Computer Interaction2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중