[논문리뷰] UNREAL: Unifying Retrieval and Long-Context with a Single Model본 논문은 코퍼스 수준의 Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 Long-Context 추론이 사실상 동일한 '질의 조건부 증거 선택' 작업임에도 불구하고, 규모에 따라 서로 다른 파이프라인을 사용하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Long-Context#Decoder-only LLMs#Intrinsic Retrieval#Evidence Selection2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Guided Test-Time Training for Long-Context LLMs본 논문은 긴 문맥을 처리하는 LLM의 성능이 문맥의 길이에 따라 저하되는 현상이 단순히 문맥을 모두 담지 못해서가 아니라, 질문에 필요한 핵심 증거를 식별하고 활용하는 능력이 부족하기 때문임을 지적합니다.#Review#Long-Context LLMs#Test-Time Training (TTT)#Evidence Selection#Parameter Adaptation#Context Reasoning#Signal-to-Noise Ratio2026년 7월 12일댓글 수 로딩 중