[논문리뷰] GrepSeek: Training Search Agents for Direct Corpus Interaction본 논문은 기존의 retrieval-augmented agentic search 시스템이 pre-computed index와 retriever에 의존함으로써 발생하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Direct Corpus Interaction#Search Agent#Reinforcement Learning#Sharded-Parallel Execution#Information Retrieval#Agentic Search2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenSeeker-v2: Pushing the Limits of Search Agents with Informative and High-Difficulty Trajectories본 연구는 고성능 search agent 개발이 자본과 컴퓨팅 자원이 막대한 기업 주도의 CPT+SFT+RL 파이프라인에 종속된 현실을 비판적으로 접근합니다. 기존의 복잡한 학습 방식은 학계의 진입 장벽을 높이고 연구 생태계의 폐쇄성을 야기합니다.#Review#Search Agent#SFT#ReAct#Data Quality#Long-horizon Reasoning#Data Synthesis2026년 5월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VLAA-GUI: Knowing When to Stop, Recover, and Search, A Modular Framework for GUI Automation본 논문은 자율형 GUI 에이전트가 직면한 early stopping과 repetitive loops라는 두 가지 근본적인 문제를 해결하기 위해 VLAA-GUI를 제안합니다. 기존 에이전트들은 작업 완료 여부를 불명확하게 판단하여 미완성 상태에서 성공을 선언하거나, 동일한 실패 행동을 반복적으로 수행하는 한계를 보입니다.#Review#GUI Automation#Agentic Framework#Completeness Verifier#Loop Breaker#Search Agent#Multimodal LLM2026년 4월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SmartSearch: Process Reward-Guided Query Refinement for Search Agents대규모 언어 모델(LLM) 기반 검색 에이전트의 중간 검색 쿼리 품질이 낮아 예기치 않은 검색 결과와 전체 성능 저하로 이어지는 문제를 해결하는 것입니다.#Review#Search Agent#Information Retrieval#Large Language Models#Process Reward#Query Refinement#Reinforcement Learning#Curriculum Learning2026년 1월 11일댓글 수 로딩 중