[논문리뷰] AURA: Action-Gated Memory for Robot Policies at Constant VRAM로봇 에이전트가 끊김 없이 지속적으로 동작하는 환경에서 기존의 Transformer KV-cache 방식은 에피소드 길이에 따라 메모리 요구량이 선형적으로 증가하여 에지 하드웨어의 메모리 대역폭을 심각하게 제한합니다.#Review#Robot Policies#VRAM#Action-Utility Gate#Fast-Weight Memory#Inference Efficiency#POMDP2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Gated DeltaNet-2: Decoupling Erase and Write in Linear Attention본 논문은 Linear Attention 기반 모델들에서 메모리 편집의 핵심인 erase(제거)와 write(삽입) 동작이 단일 scalar gate에 의해 묶여 있는 구조적 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Linear Attention#Recurrent Neural Networks#Delta Rule#Fast-Weight Memory#Selective State Space#Chunkwise Parallel Training#Long-Context Retrieval2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중