[논문리뷰] NGM: A Plug-and-Play Training-Free Memory Module for LLMs본 논문은 LLM이 추론 시 고유한 로컬 패턴(식별자, 전문 용어, 구문 등)을 재구성하기 위해 과도한 연산 자원을 소모하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Conditional Memory 접근법은 학습이 필요한 메모리 테이블이나 별도의 저장소 인프라를 요구하여 유연성과 효율성을 제한합니다.#Review#Large Language Models#Memory Module#N-gram#Training-Free#Plug-and-Play#Cosine Similarity2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning on the Job: An Experience-Driven Self-Evolving Agent for Long-Horizon Tasks본 논문은 실세계의 복잡한 장기(long-horizon) 작업 을 수행하는 AI 에이전트가 경험으로부터 학습하고 지속적으로 개선되지 못하는, 즉 '테스트-시간 정적(test-time static)' 이라는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Continuous Learning#Self-Evolving#Memory Module#Long-Horizon Planning#Productivity Tasks#Test-Time Learning#Experience Replay2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중