[논문리뷰] DecMem: Towards Minute-Long Consistent World Generation with Decoupled Memory본 논문은 장기 비디오 생성 시 발생하는 시간적 일관성 부족과 계산 효율성 문제를 해결하기 위해 DecMem을 제안한다.#Review#World Model#Video Generation#Long-horizon Extrapolation#Memory Architecture#Sparse Retrieval#Attention Dispersion2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PersonaVLM: Long-Term Personalized Multimodal LLMs본 논문은 기존 MLLM이 고정된 컨텍스트 윈도우와 'one-size-fits-all' 패러다임에 갇혀, 시간이 지남에 따라 변하는 사용자의 취향과 성격을 반영하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Long-term Personalization#Memory Architecture#Personality Alignment#Agent Framework#Reinforcement Learning2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Structured Episodic Event Memory현재 LLM(Large Language Models)의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 가 겪는 산발적인 정보 검색 및 구조적 의존성 부족 문제를 해결하여, 자율 에이전트의 장기 기억(long-term memory) 성능과 추론 일관성(logical consistency) 을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#LLMs#RAG#Episodic Memory#Graph Memory#Memory Architecture#Narrative Coherence#Long-term Reasoning#Event Frames2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems본 논문은 LLM 기반 에이전트의 고정된 메모리 시스템 아키텍처가 다양한 태스크 컨텍스트에 메타 적응할 수 없는 근본적인 한계 를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Memory Systems#Meta-Evolution#Self-Evolving AI#Memory Architecture#EvolveLab#Generalization2025년 12월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mem-α: Learning Memory Construction via Reinforcement Learning대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 제한된 컨텍스트 윈도우 문제를 해결하기 위해, 기존의 외부 메모리 시스템이 사전에 정의된 규칙에만 의존하여 메모리 구축이 최적화되지 못하는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#LLM Agents#External Memory#Reinforcement Learning#Memory Management#Long-Context Understanding#Tool Learning#RAG#Memory Architecture2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중