[논문리뷰] Designer-RSI: Evolving Procedural Memory from User Traffic for Agentic Graphic Design본 논문은 전문적인 그래픽 디자인 에이전트가 겪는 장기적 작업(Long-horizon)의 복잡성과 결과물의 불명확한 성공 기준 문제를 해결하기 위해, 고정된 모델 가중치(Frozen foundation model)를 유지하면서 외부적인 절차적 기억을 지속적으로 진화시키는 프레임워크를 제안한다.#Review#Agentic Graphic Design#Procedural Memory#Continual Adaptation#Skill Evolution#User Traffic#Foundation Models#Replay Gate2026년 9월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems본 논문은 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 메모리 설계가 겪는 두 가지 근본적인 문제, 즉 (i) 역할 인지적 맞춤화 부재로 인한 메모리 동질화 와 (ii) 과도하게 세분화된 메모리 항목으로 인한 정보 과부하 를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Systems#LLM Memory#Latent Representation#Role-Aware#Token Efficiency#Policy Optimization#Continual Adaptation2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Knowledge is Not Enough: Injecting RL Skills for Continual Adaptation대규모 언어 모델(LLMs)이 겪는 '지식 단절(knowledge cutoff)' 문제와, 지도 미세 조정(SFT)이 새로운 지식 통합 시 추론 능력 향상에 한계가 있으며, 강화 학습(RL)은 온라인 적응에 비실용적으로 비싼 비용 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLMs#Continual Adaptation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#Skill Transfer#Task Arithmetic#Tool Use2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중