[논문리뷰] GROVE: Growing and Reasoning over Temporally Stratified Memory from Streaming Video Experience본 논문은 웨어러블 비디오 어시스턴트가 reactive 질문 응답과 proactive 서비스를 동시에 수행하기 위해 필요한 장기 기억 관리의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Streaming Video#Long-term Memory#Temporal Stratification#Proactive Assistance#Agentic Retrieval#Multimodal Lifelong Understanding2026년 8월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fewer Clarifications, Better Code: Benchmarking Cross-Session Personalized Ambiguity Adaptation in Coding Assistants본 논문은 코딩 보조 도구가 사용자의 고유한 의도와 모호성 해결 방식을 장기 기억(Long-term Memory)으로 활용하지 못하고, 세션마다 반복적인 clarification을 요구하는 비효율성 문제를 해결하고자 한다.#Review#Personalized Ambiguity Adaptation#Coding Assistants#Long-term Memory#Cross-session Benchmarking#Large Language Models#Interaction Efficiency2026년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReflectWorld-MM: An Entity-Oriented Multimodal Memory System for Open-Ended Video Streams본 논문은 기존의 Long-term memory 모델들이 비디오의 길이를 제한하거나(bounded), 단일 규모의 프레임 단위 저장에 의존하여 장기적인 Entity tracking 및 맥락 유지가 어렵다는 점을 해결하고자 합니다 .#Review#Multimodal Memory#Entity-Oriented#Long-term Memory#Open-Ended Video Streams#Lifelong Perception#Episodic Memory#Semantic Memory2026년 7월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemSyco-Bench: Benchmarking Sycophancy in Agent Memory본 논문은 에이전트 시스템에서 장기 기억이 오히려 에이전트의 판단력을 흐리는 Memory-induced Sycophancy 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 기억 관련 벤치마크들은 주로 기억의 Retrieval 성공 여부만을 측정할 뿐, 검색된 기억이 이후의 추론 및 의사결정 과정에 미치는 부작용을 간과하고 있습니다.#Review#LLM-based Agents#Long-term Memory#Sycophancy#Benchmark#Memory-induced Sycophancy#Post-retrieval Reasoning2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MBench: A Comprehensive Benchmark on Memory Capability for Video World Models본 논문은 기존의 영상 생성 평가 벤치마크들이 영상 품질, 모션 일관성, 텍스트 정렬에만 집중할 뿐, 세계 모델의 핵심인 장기적 메모리(Long-term Memory) 능력을 과소평가하고 있다는 문제의식에서 출발한다 .#Review#Video World Models#Long-term Memory#Benchmark#Entity Consistency#Environment Consistency#Causal Consistency2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SubtleMemory: A Benchmark for Fine-Grained Relational Memory Discrimination in Long-Horizon AI Agents본 연구는 장기 기억을 가진 AI 에이전트가 축적된 기억들 간의 복잡한 관계를 정확히 이해하고 활용하지 못하는 근본적인 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Horizon AI Agents#Long-term Memory#Relational Memory#Benchmarking#LLM Agents#Knowledge Discrimination2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] M^3Eval: Multi-Modal Memory Evaluation through Cognitively-Grounded Video Tasks본 논문은 현존하는 많은 멀티모달 모델이 짧은 컨텍스트 내의 정보 이해에는 능숙하지만, 복잡한 비디오 시퀀스에서 장기적인 기억을 유지하는 데는 심각한 한계가 있다는 점을 지적합니다. 기존 벤치마크들은 주로 단기적 정보 인식에 치중되어 있어, 인간처럼 긴 시간 동안 사건을 축적하고 재구성하는 능력을 측정하기 어렵습니다.#Review#Multi-Modal Memory#Video Understanding#Benchmark#Cognitive Science#Long-term Memory2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Task-Focused Memorization for Multimodal Agents본 논문은 멀티모달 에이전트가 방대한 스트리밍 데이터 속에서 '무엇을 메모리화할 것인가'를 스스로 판단해야 하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Agents#Long-term Memory#Reinforcement Learning#Task-Focused Memorization#Direct Preference Optimization#Streaming VQA2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] STALE: Can LLM Agents Know When Their Memories Are No Longer Valid?본 논문은 LLM 에이전트가 장기 기억을 관리할 때 겪는 가장 치명적인 실패 모드인 Implicit Conflict 문제를 해결하고자 합니다 . 기존 연구들은 주로 정적인 사실 검색에 집중되어 있어, 새로운 관찰이 이전 기억을 암묵적으로 무효화하는 상황에서 에이전트가 기억을 갱신하지 못하는 한계를 가지고 있습니다.#Review#LLM Agents#Long-term Memory#Implicit Conflict#State Tracking#Belief Revision#Adjudication2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemEye: A Visual-Centric Evaluation Framework for Multimodal Agent Memory본 논문은 현대의 멀티모달 에이전트가 장기 기억(Long-term memory)을 관리하는 과정에서 시각적 정보가 왜곡되거나 손실되는 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Multimodal Agent Memory#Long-term Memory#Visual Evidence Granularity#Memory Reasoning Depth#Vision-Language Models#Benchmarking2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvolveMem:Self-Evolving Memory Architecture via AutoResearch for LLM Agents기존 LLM agent의 기억 시스템은 저장된 데이터(콘텐츠)는 진화하지만, 이를 검색하는 Retrieval 인프라가 배포 시점에 고정되어 있어 시간 경과에 따른 최적화 불일치(Mismatch)가 발생한다.#Review#LLM Agents#Long-term Memory#AutoResearch#Self-evolving Architecture#Retrieval-Augmented Generation2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StreamingClaw Technical ReportEmbodied Intelligence, AI Hardware, Autonomous Driving, Intelligent Cockpits와 같은 Applications은 Real-time Perception–Decision–Action Closed Loop에 크게 의존하며, 이는 Real-time Streaming Video Understanding에 대한 엄격한 요구사항을 부과한다.#Review#Streaming Video Understanding#Embodied Intelligence#Multi-agent Systems#Long-term Memory#Proactive Interaction#Real-time Inference#OpenClaw2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RIVER: A Real-Time Interaction Benchmark for Video LLMs대부분의 Multimodal Large Language Models (MLLMs)이 오프라인 패러다임으로 작동하여 실시간 상호작용 능력이 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Real-time Interaction#Video Understanding#Benchmark#Temporal Reasoning#Long-term Memory#Proactive Response2026년 3월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Advancing Open-source World Models본 논문은 기존 비디오 생성 모델의 한계(데이터 희소성, 장기 일관성 부족, 실시간 상호작용의 어려움, 독점적 솔루션)를 극복하고, 가상 세계의 역학을 학습하며 실시간으로 렌더링할 수 있는 오픈 소스 세계 모델(world model) 인 LingBot-World를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Models#Open-source AI#Video Generation#Real-time Simulation#Long-term Memory#Action-Conditioned Learning#Generative Models#Embodied AI2026년 1월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Confucius Code Agent: An Open-sourced AI Software Engineer at Industrial Scale본 논문은 산업 규모의 저장소에서 작동할 수 있는 오픈소스 AI 소프트웨어 엔지니어인 Confucius Code Agent (CCA) 를 제시하여, 기존 오픈소스 에이전트의 확장성 및 장기 컨텍스트/메모리 한계를 극복하고, 독점 에이전트의 투명성, 확장성, 제어 가능성 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#AI Agent#Software Engineering#Open-Source#LLM#Orchestrator#Context Management#Long-term Memory#Meta-agent2025년 12월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Learner with Grow-and-Refine Multimodal Semantic Memory현재 MLLM(Multimodal Large Language Models) 이 각 문제를 de novo 방식으로 해결하며 시각적 주의 집중 및 논리적 추론 오류를 반복하는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Multimodal LLMs#Semantic Memory#Agentic Learning#Error Attribution#Visual Reasoning#Long-term Memory#Grow-and-Refine#Multimodal Reasoning2025년 11월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VisMem: Latent Vision Memory Unlocks Potential of Vision-Language Models본 논문은 Vision-Language Models(VLMs)의 '시각 처리 병목 현상'을 해결하여, 긴 생성 과정에서 시각적 증거에 대한 접지력 상실 및 맥락화된 시각 경험 부족 문제를 극복하고, 정밀한 지각, 다단계 추론, 장기 생성 시퀀스 전반에 걸친 시각적 충실도를 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Latent Memory#Cognitive Memory#Visual Grounding#Short-term Memory#Long-term Memory#Reinforcement Learning2025년 11월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HaluMem: Evaluating Hallucinations in Memory Systems of Agents본 논문은 LLM 및 AI 에이전트의 장기 학습 및 지속적인 상호작용을 가능하게 하는 메모리 시스템에서 발생하는 기억 환각(memory hallucinations) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Memory Systems#AI Agents#Hallucination Detection#Evaluation Benchmark#Long-term Memory#Memory Extraction#Memory Updating#Question Answering2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InteractiveOmni: A Unified Omni-modal Model for Audio-Visual Multi-turn Dialogue본 논문은 기존 MLLM의 단일 턴 상호작용 및 제한적인 장기 기억 능력 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Omni-modal LLM#Audio-Visual Dialogue#Multi-turn Interaction#Speech Generation#Long-term Memory#Multimodal Understanding#End-to-end Training2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중