[논문리뷰] Web2BigTable: A Bi-Level Multi-Agent LLM System for Internet-Scale Information Search and Extraction본 논문은 대규모 웹 정보 탐색에서 깊이 있는 추론과 넓은 범위의 구조화된 데이터 집계라는 두 가지 상충하는 요구를 동시에 만족해야 하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Web-to-Table Search#Multi-Agent Framework#Bi-Level Architecture#External Memory#Self-Evolving Agents#Task Decomposition2026년 5월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mem-α: Learning Memory Construction via Reinforcement Learning대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 제한된 컨텍스트 윈도우 문제를 해결하기 위해, 기존의 외부 메모리 시스템이 사전에 정의된 규칙에만 의존하여 메모리 구축이 최적화되지 못하는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#LLM Agents#External Memory#Reinforcement Learning#Memory Management#Long-Context Understanding#Tool Learning#RAG#Memory Architecture2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중