[논문리뷰] OpenVLHarness: Real World Visual Agentic Tool-Use with Multimodal Memory본 논문은 Multimodal Large Language Models (MLLMs)가 visual reasoning에서 상당한 발전을 이루었음에도 불구하고, internal reasoning만으로는 접근하기 어려운 real-world visual tasks의 핵심적인 한계점을 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Large Language Models#Visual Reasoning#Agentic Tool-Use#Multimodal Memory#Capability Layer#Evidence Rendering#Python Coding Agent#Benchmarking2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemPilot: Orchestrating On-Demand Multimodal Memory Curation for LLM Agents본 논문은 LLM Agent 시스템에서 기존의 query-agnostic 메모리 구성 방식이 초래하는 불필요한 비용 문제와 중요한 정보 유실 문제를 해결하기 위해 MemPilot을 제안합니다.#Review#LLM Agents#Multimodal Memory#On-Demand Curation#Reinforcement Learning#Resource-Aware#Preference Optimization#Model Routing2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VoxMem: Benchmarking Multimodal Memory in Large Audio Language Models음성 기반 대화 시스템은 이전 상호작용(즉, 메모리)에서 정보를 회수하는 능력이 필수적이지만, 현재 LALMs의 multimodal memory 능력은 충분히 평가되지 않고 있습니다.#Review#Large Audio Language Models (LALMs)#Multimodal Memory#Spoken Conversational Memory#Acoustic Evidence#Memory Operations#Multi-session Histories#Benchmark#Context Length2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EpiCon: Collective Agent Learning through Co-Evolving Multimodal Memory본 논문은 멀티 에이전트 시스템(MAS)에서 각 에이전트가 수행한 경험을 상호 재사용하고 발전시킬 수 있는 효율적인 공유 메모리 메커니즘이 부족하다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Collective Agent Learning#Multimodal Memory#Experience Bank#Memory Controller#Tree Self-Organizer#Agentic Workflow2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EM^2Mem: Event-Centric Multimodal Memory for Large Language Models본 논문은 기존의 long-video 이해 방식이 가진 정보 파편화와 인퍼런스 시점의 복잡한 정렬 문제를 해결하기 위해 EM^2^Mem을 제안합니다.#Review#Multimodal Memory#Large Language Models#Long-Video Question Answering#Event-Centric#Memory Construction#Evidence Alignment#Inference Efficiency2026년 9월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReflectWorld-MM: An Entity-Oriented Multimodal Memory System for Open-Ended Video Streams본 논문은 기존의 Long-term memory 모델들이 비디오의 길이를 제한하거나(bounded), 단일 규모의 프레임 단위 저장에 의존하여 장기적인 Entity tracking 및 맥락 유지가 어렵다는 점을 해결하고자 합니다 .#Review#Multimodal Memory#Entity-Oriented#Long-term Memory#Open-Ended Video Streams#Lifelong Perception#Episodic Memory#Semantic Memory2026년 7월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LightMem-Ego: Your AI Memory for Everyday Life본 논문은 일상생활의 경험을 지속적으로 기록하고 활용해야 하는 개인용 AI 어시스턴트의 메모리 한계 문제를 해결하기 위해 LightMem-Ego를 제안합니다.#Review#Egocentric Perception#Multimodal Memory#Streaming Architecture#Hierarchical Memory#Life Assistant#Experience Retrieval2026년 7월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MementoGUI: Learning Agentic Multimodal Memory Control for Long-Horizon GUI Agents본 논문은 현재의 GUI agent가 장기적(Long-Horizon) 태스크 수행 시 인터페이스 변화에 따른 태스크 상태를 유지하는 데 한계를 보인다는 점을 문제로 지적합니다.#Review#GUI Agents#Multimodal Memory#Long-Horizon#Memory Control#MLLM#Working Memory#Episodic Memory2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemLens: Benchmarking Multimodal Long-Term Memory in Large Vision-Language Models본 연구는 LVLM과 Memory-Augmented Agents 간의 기억 능력을 체계적으로 비교할 수 있는 표준화된 벤치마크의 부재를 해결합니다. 기존의 장기 문맥 벤치마크는 주로 텍스트 기반이거나 시각적 정보의 필요성이 낮아 진정한 다중 모달 추론 능력을 검증하지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#Multimodal Memory#Large Vision-Language Models#Long-Context#Benchmark#Retrieval-Augmented Generation#Multi-Session Reasoning2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Omni-SimpleMem: Autoresearch-Guided Discovery of Lifelong Multimodal Agent MemoryAI 에이전트가 장기간의 멀티모달 경험을 기억하고 조직하며 회상하는 능력은 현재 성능 향상의 중대한 병목 지점입니다. 기존의 기억 시스템은 인간 연구자가 수동으로 아키텍처를 설계하고 하이퍼파라미터를 조정해야 하므로 복잡한 시스템의 상호작용을 최적화하는 데 한계가 있습니다.#Review#Multimodal Memory#AI Agents#Autonomous Scientific Discovery#Lifelong Learning#Retrieval-Augmented Generation#AutoML#Neural Architecture Search2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemOCR: Layout-Aware Visual Memory for Efficient Long-Horizon Reasoning본 논문은 LLM 기반 에이전트의 장기적 추론 시 발생하는 제한된 컨텍스트 창 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 텍스트 기반 메모리 시스템의 균일한 정보 밀도 문제를 극복하고, 시각적 레이아웃을 통해 적응적 정보 밀도 를 구현하여 적은 예산으로도 효과적인 장기적 추론 능력을 향상시키고자 합니다.#Review#Long-Horizon Reasoning#Multimodal Memory#Visual Layout#Adaptive Information Density#Reinforcement Learning#Context Window#Large Language Models2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents이 논문은 AI 에이전트, 특히 LLM 기반 에이전트의 효율적인 메모리 시스템 설계를 위해 인지 신경과학의 통찰력을 통합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autonomous Agents#Memory Systems#Cognitive Neuroscience#Large Language Models (LLMs)#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Memory Management#Multimodal Memory#Agent Skills2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldMM: Dynamic Multimodal Memory Agent for Long Video Reasoning본 논문은 기존 비디오 LLM이 긴 비디오(수 시간~수 일)를 처리할 때 직면하는 제한된 컨텍스트 용량 및 시각적 세부 정보 손실 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long Video Reasoning#Multimodal Memory#Adaptive Retrieval#Video Large Language Models#Knowledge Graph#Multiscale Temporal Reasoning#Episodic Memory#Semantic Memory2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중