[논문리뷰] Dynamic Long Context Reasoning over Compressed Memory via End-to-End Reinforcement Learning대규모 언어 모델(LLMs)이 직면한 긴 컨텍스트 처리의 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히 연산 비용 증가 , 정보 망각 , 그리고 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 컨텍스트 단편화 와 같은 한계를 극복하며, 효율적인 긴 컨텍스트 추론 프레임워크를 제시하고자 합니다.#Review#Long Context Reasoning#Memory Compression#Reinforcement Learning#Large Language Models (LLMs)#Inference Efficiency#Dynamic Recall#KV-Cache#Multi-hop Reasoning2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중