[논문리뷰] Codifying the Judge: Scalable Evaluation via Program Distillation본 논문은 기존 LLM-as-a-judge 패러다임이 가진 높은 API 비용, 불투명한 의사결정 과정, 시스템적 편향(Bias), 그리고 유연성 부족 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.#Review#LLM-as-a-judge#Program Distillation#Pajama#Weak Supervision#Model Routing#Pareto Frontier#Reward Modeling2026년 7월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multi-Head Latent Control: A Unified Interface for LLM Agent Decision Making본 논문은 LLM 기반 에이전트가 모든 과제에 대해 대형 모델을 사용하는 비용 효율성 문제와, 적절한 도구 사용 및 모델 전환을 스스로 결정하지 못하는 자기 인식(self-awareness) 부재 문제를 해결하기 위해 Multi-Head Latent Control을 제안한다.#Review#LLM Agent#Latent Control#Model Routing#Agentic Systems#Inference Efficiency#Tool Use#Self-Awareness2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cluster, Route, Escalate: Cascaded Framework for Cost-Aware LLM Serving본 논문은 프로덕션 환경에서 LLM 배포 시 발생하는 정확도와 비용(Latency) 간의 트레이드오프 문제를 해결하기 위한 Cascaded Framework를 제안합니다.#Review#LLM Serving#Model Routing#Cost-Aware Inference#Quality Estimation#Cascaded Framework#Pareto Analysis#TPOT2026년 6월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Does Combining Language Models Help? A Co-Failure Ceiling on Routing, Voting, and Mixture-of-Agents Across 67 Frontier Models본 논문은 다양한 LLM 시스템(Routing, Voting, Mixture-of-Agents)의 정확도 향상 잠재력이 일반적으로 알려진 것보다 훨씬 낮다는 문제를 제기한다. 기존 실무에서는 모델 간의 오차 상관관계인 $\rho$를 지표로 활용하여, $\rho$가 낮으면 다양한 모델을 결합하는 것이 효과적이라 판단해왔다.#Review#LLM Orchestration#Model Routing#Co-failure Ceiling#Error Correlation#Mixture-of-Agents#Inference Economics2026년 6월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Cloud Agents Meet Device Agents: Lessons from Hybrid Multi-Agent Systems본 연구는 클라우드 기반의 고성능 Frontier 모델과 에지 장치 기반의 고효율 SLM(Small Language Model)을 통합하는 하이브리드 Multi-Agent System(MAS)의 설계 공간을 체계적으로 탐구합니다.#Review#Multi-Agent Systems#Hybrid AI#Edge Inference#Cloud Agents#Agentic Workflow#KV-cache#Model Routing2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qualixar OS: A Universal Operating System for AI Agent Orchestration본 논문은 에이전트 워크플로우의 실행, 품질 보증, 모델 라우팅을 통합 관리하는 12단계 오케스트레이션 파이프라인과 Forge 엔진을 제안합니다 . Forge는 LLM 기반의 메타 인지 설계를 통해 태스크에 최적화된 에이전트 팀을 구성하며, 12가지의 다양한 실행 토폴로지를 제공하여 유연한 에이전트 협업을 구현합니다.#Review#Multi-agent Systems#Agent Orchestration#LLM Operating System#Topology Execution#Model Routing#Goodhart Detection#Behavioral Contracts2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dynamic Model Routing and Cascading for Efficient LLM Inference: A Survey본 설문조사는 대규모 언어 모델(LLM)의 급증에 따라 발생하는 추론 시간의 효율성 및 최적 모델 선택의 필요성을 해결하고자 합니다.#Review#LLM Inference#Model Routing#Model Cascading#Efficiency Optimization#Dynamic Model Selection#Multi-LLM Systems#Cost-Performance Trade-off#Adaptive AI Systems2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중