[논문리뷰] Omni-SimpleMem: Autoresearch-Guided Discovery of Lifelong Multimodal Agent MemoryAI 에이전트가 장기간의 멀티모달 경험을 기억하고 조직하며 회상하는 능력은 현재 성능 향상의 중대한 병목 지점입니다. 기존의 기억 시스템은 인간 연구자가 수동으로 아키텍처를 설계하고 하이퍼파라미터를 조정해야 하므로 복잡한 시스템의 상호작용을 최적화하는 데 한계가 있습니다.#Review#Multimodal Memory#AI Agents#Autonomous Scientific Discovery#Lifelong Learning#Retrieval-Augmented Generation#AutoML#Neural Architecture Search2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EtCon: Edit-then-Consolidate for Reliable Knowledge Editing본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 편집 방법론이 제어된 환경에서는 높은 성능을 보이나, 실제 자율 회귀 생성 및 평생 학습 시나리오에서는 치명적인 실패를 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Knowledge Editing#Large Language Models#Lifelong Learning#Reinforcement Learning#Trust Region Policy Optimization#Chain-of-Thought#Catastrophic Forgetting2025년 12월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fine-tuning Done Right in Model Editing이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 모델 편집에서 fine-tuning이 비효율적이라는 오랜 통념에 도전하고, 그 실패의 원인이 fine-tuning 자체의 한계가 아닌 부적절한 구현 방식에 있음을 밝힙니다.#Review#Model Editing#Fine-tuning#Large Language Models#Catastrophic Forgetting#Breadth-First Pipeline#Depth-First Pipeline#Localized Tuning#Lifelong Learning2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents: A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems이 논문은 대규모 언어 모델(LLMs) 기반 AI 에이전트의 정적인 구성 한계 를 극복하고, 동적이고 진화하는 환경에 적응할 수 있는 자기 진화(Self-Evolving) 및 평생 학습(Lifelong Learning) 에이전트 시스템 패러다임을 종합적으로 조망하는 것을 목표로 합니다.#Review#Self-Evolving AI Agents#Lifelong Learning#Foundation Models#Multi-Agent Systems#Agent Optimization#Prompt Engineering#Tool Use#AI Safety#Survey2025년 8월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memp: Exploring Agent Procedural Memory논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 겪는 취약한 절차적 메모리 문제를 해결하고, 에이전트에게 학습 가능하고 업데이트 가능한 평생 절차적 메모리 를 부여하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 에이전트의 성공률을 높이고 유사 작업에 대한 실행 효율성 을 개선하고자 합니다.#Review#Procedural Memory#LLM Agents#Memory Management#Task Automation#Lifelong Learning#Experience Replay#Agent Learning2025년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Lifelong Learning in Physical Embodied Systems이 논문은 물리적 환경에 배치된 로봇 에이전트의 평생 학습(Lifelong Learning) 및 장기 계획(Long-term Planning) 을 위한 뇌에서 영감을 받은 다중 메모리 프레임워크인 RoboMemory 를 제안합니다.#Review#Brain-inspired AI#Lifelong Learning#Embodied AI#Multi-memory Systems#Knowledge Graph#Robotics#Closed-Loop Planning2025년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] REPAIR: Robust Editing via Progressive Adaptive Intervention and Reintegration본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 사후 훈련 과정에서 발생하는 높은 비용, 의도치 않은 부작용, 순차적 편집의 불안정성 및 제한된 일반화 문제들을 해결하고자 합니다.#Review#Model Editing#Lifelong Learning#LLMs#Continual Learning#Knowledge Distillation#Error Feedback#Memory Management#Parameter Merging2025년 10월 6일댓글 수 로딩 중