[논문리뷰] FORT-Searcher: Synthesizing Shortcut-Resistant Search Tasks for Training Deep Search Agents본 연구는 Deep Search Agents가 훈련 과정에서 데이터셋 내의 의도치 않은 패턴인 Shortcut에 과도하게 의존하여 실제 검색 환경에서 성능이 저하되는 현상을 해결합니다.#Review#Deep Search Agents#Shortcut-Resistant#Task Synthesis#Representation Learning#Reinforcement Learning#Information Retrieval#Robustness2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Turn Limits: Training Deep Search Agents with Dynamic Context Window본 논문은 기존의 다중 턴 에이전트가 낮은 태스크 복잡도와 컨텍스트 관리의 한계로 인해 장기적인 상호작용에서 깊은 추론 능력을 발휘하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Deep Search Agents#Dynamic Context Window#Reinforcement Learning#Long-horizon Interaction#Context Management#High-difficulty Tasks#Multi-turn Reasoning#Web Agents2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중