[논문리뷰] Meta-Cognitive Memory Policy Optimization for Long-Horizon LLM Agents본 논문은 메모리 기반 LLM agent가 장기적인(long-horizon) 과업 수행 시 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 연구되었습니다.#Review#LLM Agents#Long-Horizon Reasoning#Belief Entropy#Memory Optimization#Reinforcement Learning#Metacognition2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can LLMs Estimate Student Struggles? Human-AI Difficulty Alignment with Proficiency Simulation for Item Difficulty Prediction본 논문은 LLM이 인간이 인지하는 문항(질문 또는 과제) 난이도를 정확하게 예측할 수 있는지, 특히 초기 데이터 부족 문제(cold-start problem) 상황에서 인간-AI 난이도 정렬(Human-AI Difficulty Alignment) 을 달성할 수 있는지 실증적으로 분석하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Item Difficulty Prediction#Human-AI Alignment#Proficiency Simulation#Metacognition#Curse of Knowledge#Educational Assessment#Zero-shot Learning2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Behavioral Fingerprinting of Large Language Models현재 대규모 언어 모델(LLM) 벤치마크들이 모델의 성능 지표에만 치중하여 미묘한 행동 특성을 포착하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Behavioral Evaluation#Model Alignment#Sycophancy#World Model Brittleness#Metacognition#Personality Profiling2025년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Utility-Learning Tension in Self-Modifying Agents본 연구는 고도화된 AI 에이전트가 학습 메커니즘 자체를 변경하는 자기 수정(self-modification) 능력에 주목하여, 이러한 변화가 학습 가능성을 보존하는지 혹은 파괴하는지에 대한 학습 이론적 설명을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Self-Modifying Agents#PAC Learnability#VC Dimension#Capacity Bounds#Metacognition#Architectural Search#Algorithmic Stability#Generalization Theory2025년 10월 7일댓글 수 로딩 중