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#Reflection

6개의 포스트

[논문리뷰] From Storage to Experience: A Survey on the Evolution of LLM Agent Memory Mechanisms

본 논문은 LLM 기반 에이전트 메모리 메커니즘의 파편화된 연구 현황을 통합하고, 기술적 진화 경로를 명확히 정립하기 위해 수행되었다. 기존 연구들은 공학적 시스템 엔지니어링 접근과 인지 과학적 모방 접근 사이에서 분리되어 발전해 왔으며, 이로 인해 메모리 기술의 핵심적인 진화 논리가 체계적으로 정리되지 못했다 .
#Review#LLM Agent#Memory Mechanism#Storage#Reflection#Experience#Continual Learning
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[논문리뷰] OS-Symphony: A Holistic Framework for Robust and Generalist Computer-Using Agent

이 논문은 Vision-Language Model (VLM) 기반 Computer-Using Agents (CUAs) 가 긴 작업 흐름에서 견고성 을 유지하고 새로운 도메인으로 일반화 하는 데 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Computer-Using Agent (CUA)#Multi-Agent Framework#Long-horizon Tasks#Memory Management#Multimodal Retrieval#Reflection#Generalization
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[논문리뷰] MathSE: Improving Multimodal Mathematical Reasoning via Self-Evolving Iterative Reflection and Reward-Guided Fine-Tuning

본 연구는 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 복잡한 수학 문제 해결과 같은 추론 태스크에서 겪는 어려움을 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존의 정적인 교사 모델 유래 데이터셋에 의존하는 방식이 모델의 새로운 문제 적응력과 견고한 일반화 능력을 제한한다는 한계를 해결하고자 합니다.
#Review#Multimodal Reasoning#Mathematical Problem Solving#Self-Evolving#Iterative Fine-Tuning#Reward Models#Reflection#Large Language Models (LLMs)
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[논문리뷰] Look Again, Think Slowly: Enhancing Visual Reflection in Vision-Language Models

논문은 기존 Vision-Language Models (VLMs)이 복잡한 시각적 추론 과정에서 시각적 정보에 대한 의존도가 빠르게 감소하여 '텍스트 환각' 및 '시각적 무시'를 겪는 문제를 해결하고자 합니다.
#Review#Vision-Language Models#Visual Reasoning#Reflection#Reinforcement Learning#Visual Attention#Slow Thinking#Multimodal Agents
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[논문리뷰] First Try Matters: Revisiting the Role of Reflection in Reasoning Models

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 과정에서 '반영(reflection)'의 실제 기여도를 체계적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 특히, 모델이 이미 후보 답변을 생성한 후에도 계속되는 추론 단계가 오류 수정에 실질적으로 도움이 되는지, 아니면 초기 결론을 재확인하는 역할을 하는지 밝히고자 합니다.
#Review#Large Language Models (LLMs)#Reasoning#Chain-of-Thought (CoT)#Reflection#Early Stopping#Supervised Fine-tuning (SFT)#Token Efficiency#Mathematical Reasoning
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