[논문리뷰] ASA: Training-Free Representation Engineering for Tool-Calling Agents본 논문은 진화하는 인터페이스, 스키마 변화 및 엄격한 파서 조건 하에서 LLM 에이전트의 도구 호출 기능이 취약한 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Tool-Calling Agents#LLM Adaptation#Representation Engineering#Activation Steering#Training-Free#Inference-Time Control#Domain Adaptation2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AMBEDKAR-A Multi-level Bias Elimination through a Decoding Approach with Knowledge Augmentation for Robust Constitutional Alignment of Language Models대규모 언어 모델(LLMs)이 학습 데이터에서 발생하는 사회적 편향, 특히 인도 사회의 카스트 및 종교 관련 편향 을 반영하여 유해하거나 편향된 출력을 생성하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Bias Mitigation#Large Language Models#Speculative Decoding#Constitutional AI#Fairness#Inference-Time Control#Indian Sociocultural Context2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중