[논문리뷰] Reasoning Language Models for Root Cause Analysis in 5G Wireless Networks본 논문은 5G 모바일 네트워크에서 해석 가능성, 도메인 전문성, 인과적 추론이 필요한 루트 원인 분석(RCA) 의 어려운 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLMs) 을 활용하여 성능 저하의 가장 가능성 있는 근본 원인을 식별하고, 구조화된 다단계 진단 설명을 생성하는 경량 프레임워크를 제안합니다.#Review#Root Cause Analysis#Large Language Models#5G Wireless Networks#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Chain-of-Thought#TeleLogs Dataset2025년 8월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GraphTracer: Graph-Guided Failure Tracing in LLM Agents for Robust Multi-Turn Deep Search본 논문은 다중 에이전트 LLM 시스템에서 발생하는 복잡한 다중 턴 심층 탐색 시나리오 의 실패에 대한 정확한 원인 추론(failure attribution) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Multi-Agent Systems#Failure Tracing#Root Cause Analysis#Information Dependency Graph#Reinforcement Learning#Deep Search2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중