[논문리뷰] Video Streaming Thinking: VideoLLMs Can Watch and Think Simultaneously온라인 Video Large Language Models (VideoLLMs) 는 스트리밍 시각 입력(streaming visual inputs)을 해석하고 실시간으로 응답하는 데 필수적이며, 특히 Embodied Intelligence와 상호작용형 AI 어시스턴트에서 중요하다.#Review#Streaming Video Understanding#VideoLLMs#Chain-of-Thought (CoT)#Real-time AI#Reinforcement Learning#Knowledge Graphs#Streaming Thinking#Low Latency2026년 3월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Breaking the Static Graph: Context-Aware Traversal for Robust Retrieval-Augmented Generation본 논문은 기존 그래프 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델들이 겪는 'Static Graph Fallacy' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Knowledge Graphs#Graph Traversal#Context-Aware Retrieval#Personalized PageRank#Multi-hop Reasoning#Semantic Drift Mitigation2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling본 논문은 기존의 심층 연구(Deep Research) 패러다임이 아닌, 복잡한 제약 조건 하에서 포괄적인 정보를 병렬적으로 검색하고 종합하는 광범위 연구(Wide Research) 패러다임의 발전을 목표로 합니다. 특히, 이러한 광범위 검색을 위한 전용 벤치마크 및 최적화 방법론의 부족이라는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Wide Research#Multi-Agent Systems#Reinforcement Learning#Information Seeking#Benchmarking#LLM Agents#Knowledge Graphs2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MAGMA: A Multi-Graph based Agentic Memory Architecture for AI Agents기존 Memory-Augmented Generation (MAG) 시스템들이 단일 메모리 저장소에서 의미론적 유사성에 의존하여 시간, 인과, 엔티티 정보를 얽히게 하여 발생하는 해석 가능성 및 추론 정확도 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Memory#Large Language Models#Retrieval-Augmented Generation#Knowledge Graphs#Multi-Graph Architecture#Long-Context Reasoning#Memory Evolution2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Wikontic: Constructing Wikidata-Aligned, Ontology-Aware Knowledge Graphs with Large Language Models본 논문은 LLM 기반 시스템에서 지식 그래프(KG)의 내재적 품질과 추론 능력이 충분히 활용되지 못하고, 개방형 정보 추출(OIE) KGs가 구조적 엄격성과 온톨로지 정합성 측면에서 한계를 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Knowledge Graphs#Large Language Models#Information Extraction#Wikidata Ontology#Question Answering#Entity Normalization#Retrieval Augmented Generation2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Assessing LLMs for Serendipity Discovery in Knowledge Graphs: A Case for Drug Repurposing본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 지식 그래프(KG)에서 예측 가능하고 관련성 높은 답변을 넘어, 예상치 못하고 가치 있는('serendipitous') 통찰력을 발견 하는 능력을 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#Serendipity Discovery#Knowledge Graphs#Drug Repurposing#LLMs#KGQA#RNS Metric#Biomedical AI2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Stemming Hallucination in Language Models Using a Licensing Oracle언어 모델(LMs)의 고질적인 환각(hallucination) 문제, 즉 사실과 다른 정보를 유창하게 생성하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 통계적 학습 방식의 한계를 극복하고, 구조화된 지식에 대한 결정론적인 진실성 검증 메커니즘 을 통해 LM의 출력에 인식론적 기반 을 마련하고자 합니다.#Review#Hallucination Mitigation#Language Models#Knowledge Graphs#SHACL Validation#Epistemic Grounding#Retrieval-Augmented Generation#Neuro-symbolic AI2025년 11월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think-on-Graph 3.0: Efficient and Adaptive LLM Reasoning on Heterogeneous Graphs via Multi-Agent Dual-Evolving Context Retrieval본 논문은 기존 그래프 기반 RAG 시스템이 직면한 정적 그래프 인덱스 구축의 한계 와 LLM 추출기의 성능 의존성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#RAG#LLM Reasoning#Knowledge Graphs#Multi-Agent Systems#Context Retrieval#Heterogeneous Graphs#Adaptive Learning#Dual-Evolution2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WebSailor-V2: Bridging the Chasm to Proprietary Agents via Synthetic Data and Scalable Reinforcement LearningWebSailor-V2는 오픈소스 웹 에이전트의 역량을 혁신적으로 향상시켜, 독점 시스템과의 성능 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다. 특히 데이터 구성 및 확장 가능한 강화 학습(RL) 훈련의 두 가지 주요 과제를 해결하여 복잡한 웹 환경에서 고급 추론 및 도구 사용 능력을 갖춘 에이전트를 개발하고자 합니다.#Review#Web Agents#Reinforcement Learning#Synthetic Data#Knowledge Graphs#LLMs#Supervised Fine-Tuning#Sim-to-Real Transfer#Agentic AI2025년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Graph2Eval: Automatic Multimodal Task Generation for Agents via Knowledge Graphs본 논문은 정적 데이터셋 기반의 평가가 LLM 기반 에이전트 의 실제 역량(특히 동적 환경 및 다단계 상호작용)을 적절히 측정하지 못하는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Agent Evaluation#Task Generation#Knowledge Graphs#Multimodal AI#Web Interaction#Document Comprehension#LLM-driven Agents2025년 10월 7일댓글 수 로딩 중