[논문리뷰] ReflectWorld-MM: An Entity-Oriented Multimodal Memory System for Open-Ended Video Streams본 논문은 기존의 Long-term memory 모델들이 비디오의 길이를 제한하거나(bounded), 단일 규모의 프레임 단위 저장에 의존하여 장기적인 Entity tracking 및 맥락 유지가 어렵다는 점을 해결하고자 합니다 .#Review#Multimodal Memory#Entity-Oriented#Long-term Memory#Open-Ended Video Streams#Lifelong Perception#Episodic Memory#Semantic Memory2026년 7월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LMEB: Long-horizon Memory Embedding BenchmarkMemory-augmented system (예: OpenClaw )에서 Memory embedding은 필수적이지만, 현재 Text embedding benchmark들은 그 평가가 미흡합니다.#Review#Memory Embeddings#Long-horizon Memory Retrieval#Text Embedding Benchmarks#Episodic Memory#Dialogue Memory#Semantic Memory#Procedural Memory#Zero-Shot Evaluation2026년 3월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldMM: Dynamic Multimodal Memory Agent for Long Video Reasoning본 논문은 기존 비디오 LLM이 긴 비디오(수 시간~수 일)를 처리할 때 직면하는 제한된 컨텍스트 용량 및 시각적 세부 정보 손실 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long Video Reasoning#Multimodal Memory#Adaptive Retrieval#Video Large Language Models#Knowledge Graph#Multiscale Temporal Reasoning#Episodic Memory#Semantic Memory2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Learner with Grow-and-Refine Multimodal Semantic Memory현재 MLLM(Multimodal Large Language Models) 이 각 문제를 de novo 방식으로 해결하며 시각적 주의 집중 및 논리적 추론 오류를 반복하는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Multimodal LLMs#Semantic Memory#Agentic Learning#Error Attribution#Visual Reasoning#Long-term Memory#Grow-and-Refine#Multimodal Reasoning2025년 11월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Seeing, Listening, Remembering, and Reasoning: A Multimodal Agent with Long-Term Memory본 논문은 실시간 멀티모달 입력(시각, 청각)을 지속적으로 처리하여 장기 기억을 구축하고 업데이트하며, 이를 기반으로 추론하여 복잡한 지시를 완료할 수 있는 멀티모달 에이전트 프레임워크 M3-Agent 를 제안합니다. 기존 모델의 한계인 무한한 정보 처리 및 일관된 세계 지식 구축 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Agent#Long-Term Memory#Episodic Memory#Semantic Memory#Reinforcement Learning#Video Question Answering#Entity-Centric Memory2025년 8월 14일댓글 수 로딩 중