[논문리뷰] CERA-MoA: Co-Evolving Routing Mechanisms with Continually Learning LLM Agents본 논문은 기존 Mixture-of-Agents (MoA) 패러다임이 쿼리 라우팅과 에이전트 파인튜닝을 별개의 과정으로 취급하여 발생하는 일반화 및 전문화 병목 현상을 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 고정된 에이전트 역량을 전제로 라우팅을 최적화하거나, 미리 정해진 워크플로우 내에서만 에이전트를 학습시켜 왔습니다.#Review#Mixture-of-Agents#Reinforcement Learning#Query Routing#Continual Learning#Capability Specialization#Multi-Agent System2026년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI본 논문은 급증하는 LLM 추론 수요로 인해 중앙 집중식 클라우드 인프라가 겪는 부담을 완화하기 위해 로컬 AI의 실행 가능성을 정량화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Local AI#LLM Inference#Intelligence per Watt#Edge Computing#Hybrid Cloud#AI Efficiency#Hardware Benchmarking#Query Routing2025년 11월 11일댓글 수 로딩 중