[논문리뷰] Towards Autonomous Mechanistic Reasoning in Virtual Cells본 논문은 생물학적 추론을 Directed Acyclic Graph(DAG) 형태로 공식화하여 추론 과정을 명확히 정의하고 검증 가능하게 만듭니다 . 제안하는 VCR-Agent는 보고서 생성기(Report Generator)와 설명 생성기(Explanation Constructor)라는 두 단계 파이프라인으로 구성되어 있습니다.#Review#Virtual Cells#Large Language Models#Mechanistic Reasoning#Structured Explanation#Knowledge Retrieval#Verifier-based Filtering2026년 4월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A^3-Bench: Benchmarking Memory-Driven Scientific Reasoning via Anchor and Attractor Activation논문은 기존 과학적 추론 벤치마크가 최종 답변의 정확성과 과정의 일관성에만 초점을 맞추고, 인간 추론의 기저에 있는 메모리 기반 메커니즘 , 즉 앵커(기초 지식)와 어트랙터(경험 기반 템플릿)의 활성화 및 통합을 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Scientific Reasoning#Memory-Driven AI#Benchmarking#Large Language Models (LLMs)#Anchor-Attractor Activation#Episodic Memory#Knowledge Retrieval2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Demystifying Scientific Problem-Solving in LLMs by Probing Knowledge and Reasoning본 논문은 LLM의 과학 문제 해결 능력에 있어 깊은 도메인 지식 과 복잡한 추론 능력 의 필요성을 강조하며, 이를 종합적으로 평가할 수 있는 통일된 벤치마크의 부재와 지식 및 추론의 역할을 체계적으로 분리하여 연구하는 방법론의 부족을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Scientific Reasoning#Knowledge Retrieval#Reasoning Probing#Benchmarks#Chain-of-Thought#Fine-tuning2025년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SSRL: Self-Search Reinforcement Learning본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)이 강화 학습(RL)에서 에이전트 검색 태스크를 위한 효율적인 시뮬레이터 역할을 할 수 있는지 탐구합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Self-Search#Sim-to-Real Transfer#Agentic AI#Knowledge Retrieval#Reward Modeling2025년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Knowledge Homophily in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 뇌와 유사하게 지식 동질성(Knowledge Homophily) 패턴을 보이는지 탐구하고, 이를 통해 LLM 내 지식의 구조적 조직을 이해하며 지식 주도형(knowledge-intensive) 태스크 의 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM#Knowledge Homophily#Graph Neural Networks#Knowledge Graph#Knowledge Injection#Question Answering#Fine-tuning#Knowledge Retrieval2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중