[논문리뷰] When to Memorize and When to Stop: Gated Recurrent Memory for Long-Context Reasoning대규모 언어 모델(LLMs)이 장문 컨텍스트 추론에서 겪는 성능 저하, 컨텍스트 길이 증가에 따른 메모리 폭발(memory explosion) , 그리고 불필요한 연산으로 인한 비효율성 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Long-Context Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Recurrent Memory#Gated Mechanisms#Reinforcement Learning#Memory Efficiency#Early Exit2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중