[논문리뷰] SciEducator: Scientific Video Understanding and Educating via Deming-Cycle Multi-Agent System본 논문은 과학 영상 이해 및 교육 분야에서 기존 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLMs) 및 영상 에이전트 시스템의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, 외부 전문 지식 통합과 엄격한 단계별 추론이 요구되는 과학 도메인에서 모델의 성능과 신뢰성을 향상시키고자 합니다.#Review#Multi-Agent System#Video Understanding#Scientific Education#Deming Cycle#Large Language Models#Iterative Optimization#Knowledge Integration#Educational Content Generation2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HierSearch: A Hierarchical Enterprise Deep Search Framework Integrating Local and Web Searches이 논문은 기업 환경에서 로컬(사내 문서/지식 그래프) 및 웹 지식 소스 를 동시에 활용하는 딥 서치 시스템의 필요성에 주목합니다.#Review#Hierarchical Reinforcement Learning#Deep Search#Multi-source RAG#Agentic AI#Knowledge Integration#Enterprise Search#Large Reasoning Models2025년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Model Merging with Functional Dual Anchors본 논문은 파운데이션 모델의 finetuned 체크포인트에서 지식을 통합하는 모델 병합(Model Merging) 과정에서 발생하는 파라미터 충돌 과 태스크별 지식 충돌 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Model Merging#Functional Dual Anchors#Input-Representation Space#Task Vectors#Knowledge Integration#Foundation Models#Gradient Matching#Post-training Strategy2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중