[논문리뷰] RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models본 논문은 RSI의 핵심인 '경험의 지속적 개선'을 구현하는 데 있어, 외부 피드백 획득 비용이 높고 정책 진화에 따라 세계 모델의 예측 신뢰도가 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Recursive Self-Improvement#World Models#JEPA-Anything#Feedback-driven Improvement#Policy Optimization#Decision Making#Agentic Workflow2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SearchJev: A Fast and Calibrated System-1 Model for Search AgentsLLM 기반 Search Agent들은 복잡한 질문에 답하기 위해 추론과 검색을 반복적으로 수행하며, 이 과정에서 적합성(Relevance), 증거 충분성(Evidence Sufficiency), 다음 검색 행동 등과 같은 짧은 의사결정을 빈번하게 내린다.#Review#Search Agents#System-1 Model#Calibration#Dual-System Agent#Large Language Models (LLMs)#Decision Making#Efficiency#SearchDecision-Bench2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CEO-Bench: Can Agents Play the Long Game?본 논문은 기존의 에이전트 평가 방식이 단기 작업(Short-horizon tasks)에 치우쳐 있어, 실제 세계의 복잡한 의사결정 과정을 검증하지 못한다는 문제 의식에서 출발한다 .#Review#Long-Horizon#Agent Evaluation#Business Simulation#Decision Making#Partial Observability#Strategic Planning#Autonomous Agents2026년 6월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AstroReason-Bench: Evaluating Unified Agentic Planning across Heterogeneous Space Planning Problems본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 물리적으로 제한된 실제 환경, 특히 다양한 목표와 엄격한 제약을 가진 우주 계획 문제(SPP) 에서 얼마나 효과적으로 계획하고 행동할 수 있는지 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Space Planning#Benchmark#Agentic Planning#Physics Constraints#Decision Making#Zero-Shot Learning2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Large Language Models Discriminate Against Speakers of German Dialects본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)이 독일 방언 사용자에 대한 사회적 고정관념을 반영하고 강화하는지 탐구하는 것을 목표로 합니다. 특히, 독일 인구의 40% 이상 이 지역 방언을 사용하는 상황에서, LLM의 편향이 실제 세계에 미칠 수 있는 차별적 영향을 분석하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Bias#German Dialects#Sociolinguistics#Stereotypes#Implicit Association Test#Decision Making2025년 9월 24일댓글 수 로딩 중