[논문리뷰] REVERE: Reflective Evolving Research Engineer for Scientific Workflows기존의 Prompt-Optimization Techniques는 주로 Local Signals에 의존하여 Behavior를 업데이트하며, 이로 인해 Generalization이 저하되고 Full-Prompt Rewrites나 Unstructured Merges 과정에서 Knowledge Loss가 발생합니다.#Review#LLM Agents#Self-Adaptation#Research-Coding Workflows#Prompt Optimization#Global Training Context#Code-Based Edits#Continual Learning#Semantic Drift2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Distributional Semantics Tracing: A Framework for Explaining Hallucinations in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 현상이 발생하는 내재적이고 아키텍처적 원인 을 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Hallucinations#Mechanistic Interpretability#Distributional Semantics Tracing (DST)#Dual-Process Theory#Semantic Drift#Commitment Layer#Faithfulness Score2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Taming Modality Entanglement in Continual Audio-Visual Segmentation본 논문은 미세한 수준의 모달리티 얽힘(modality entanglement)을 해결하기 위한 새로운 과제인 Continual Audio-Visual Segmentation (CAVS) 을 제안합니다.#Review#Continual Learning#Audio-Visual Segmentation#Modality Entanglement#Semantic Drift#Co-occurrence Confusion#Rehearsal Strategy#Sample Selection2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중