[논문리뷰] When Should Models Change Their Minds? Contextual Belief Management in Large Language Models본 논문은 LLM이 장기적인 상호작용 속에서 누적되는 정보들 중 무엇을 믿고, 무엇을 수정하며, 무엇을 무시해야 하는지에 대한 문제(CBM)를 해결하고자 합니다. 기존의 LLM은 문맥 내에서 제공되는 형식적 증거를 따르기보다 사전 학습된 파라메트릭 지식이나 문맥상의 노이즈에 과도하게 의존하는 경향이 있습니다 .#Review#Contextual Belief Management#Large Language Models#BeliefTrack#Reinforcement Learning#Contextual Interference#Symbolic Verification2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중