[논문리뷰] Controllable Memory Usage: Balancing Anchoring and Innovation in Long-Term Human-Agent Interaction본 논문은 장기적인 인간-에이전트 상호작용에서 LLM 기반 에이전트가 겪는 메모리 앵커링(Memory Anchoring) 문제(과거 상호작용에 과도하게 갇히는 현상)와 메모리 활용 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Term Human-Agent Interaction#Controllable Memory#Memory Anchoring#Large Language Models (LLMs)#Personalization#Reinforcement Learning (RL)#Supervised Fine-Tuning (SFT)#Memory Dependence2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중