[논문리뷰] Hyperagents기존 Self-improving AI 시스템은 대부분 고정된 Meta agent에 의존하여 Self-improvement 메커니즘의 개선에 근본적인 한계가 있었습니다.#Review#Hyperagents#Metacognitive Self-modification#Self-improving AI#Open-ended Exploration#Darwin Gödel Machine#Meta-learning#Robotics Reward Design#Olympiad-level Math Grading2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GradMem: Learning to Write Context into Memory with Test-Time Gradient Descent최근 Large Language Model(LLM) 애플리케이션들은 방대한 외부 컨텍스트에 의존하며, 이는 KV-cache 와 같은 방식으로 처리될 경우 상당한 메모리 오버헤드를 발생시킵니다.#Review#GradMem#Test-Time Optimization#Context Removal#Compressive Memory#Meta-learning#Gradient Descent#LLM#KV-retrieval2026년 3월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AMFT: Aligning LLM Reasoners by Meta-Learning the Optimal Imitation-Exploration Balance대규모 언어 모델(LLM)이 추론 태스크에서 겪는 catastrophic forgetting 및 모방(imitation) 과 탐색(exploration) 간의 최적화되지 않은 트레이드오프 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Large Language Models#Fine-tuning#Reinforcement Learning#Meta-learning#Adaptive Control#Imitation Learning#Exploration#Reasoning2025년 8월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Estimating Time Series Foundation Model Transferability via In-Context Learning이 논문은 증가하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM) 중에서 특정 하위 태스크에 가장 적합한 모델을 효율적으로 식별하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Time Series Foundation Models#Transferability Estimation#In-Context Learning#Tabular Foundation Models#Model Selection#Entropy Profile#Meta-learning#Forecasting2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중