[논문리뷰] Efficient Machine Unlearning via Influence Approximation본 논문은 대규모 데이터셋과 빈번한 삭제 요청이 발생하는 환경에서 기존 영향 함수 기반 언러닝(unlearning) 방식의 높은 계산 비용과 메모리 오버헤드 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Machine Unlearning#Influence Function#Incremental Learning#Privacy Protection#Gradient Optimization#Model Editing#Computational Efficiency2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models이 논문은 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 적응 방법론이 가지는 '간결성 편향(brevity bias)'과 '컨텍스트 붕괴(context collapse)' 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Context Adaptation#Agentic AI#Self-Improving Systems#Prompt Engineering#Context Management#Dynamic Playbooks#Incremental Learning2025년 10월 7일댓글 수 로딩 중