[논문리뷰] StreamVibe: Proactive Video Agents for Evolving User Intent본 연구는 기존 Vision-language models가 오프라인 수동적 이해에서 온라인의 능동적 상호작용으로 이동하고 있으나, 실제 환경에서의 proactive interaction을 수행하는 데 있어 3가지 한계에 직면했다는 점을 해결하고자 합니다.#Review#Proactive Interaction#Streaming Video#User Intent#State Tracking#Reinforcement Learning#Vision-Language Models2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recurrent Looped Transformer본 논문은 기존 Transformer가 고정된 깊이의 층을 사용함으로써 시퀀스 길이에 따른 상태 추적(State Tracking)에 한계가 있다는 문제를 해결합니다.#Review#Recurrent Looped Transformer#State Tracking#Length Generalization#Recurrence#Causal Encoder#Decoder2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Users Change Their Minds: Measuring and Repairing Intent Drift in LLM AgentsLLM 에이전트는 사용자가 의도를 점진적으로 수정, 철회, 추가하는 다중 턴 환경에서 작동하지만, 기존 모델들은 superseded된 의도를 구분하지 못하고 잘못된 결과물을 생성하는 Intent Drift 문제에 취약합니다 .#Review#Intent Drift#LLM Agents#IntentFlux#StateForge#State Tracking#Multi-turn Interaction#State Folding2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Complex KDA: Understanding and Enhancing the Expressivity of Kimi Delta AttentionLinear RNN은 시퀀스 길이에 선형적으로 확장되는 효율적인 시퀀스 모델링이 가능하지만, 낮은 Rank correction을 포함하는 선형 업데이트로 인해 Expressivity가 제한된다.#Review#Complex KDA#Kimi Delta Attention#Linear RNNs#Expressivity#State Tracking#Rotation#Diagonal-plus-rank-one#Language Modeling2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DocOps: A Verifiable Benchmark for Autonomous Agents in Complex Document Operations본 논문은 현대의 autonomous agent들이 복잡한 디지털 문서(spreadsheet, presentation, PDF 등)를 다룰 때 요구되는 높은 수준의 구조적 일관성과 엔드투엔드(end-to-end) 작업 수행 능력을 체계적으로 평가하는 프레임워크가 부족하다는 점을 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous Agents#Document Manipulation#Benchmarking#State Tracking#Deterministic Verification2026년 7월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] STALE: Can LLM Agents Know When Their Memories Are No Longer Valid?본 논문은 LLM 에이전트가 장기 기억을 관리할 때 겪는 가장 치명적인 실패 모드인 Implicit Conflict 문제를 해결하고자 합니다 . 기존 연구들은 주로 정적인 사실 검색에 집중되어 있어, 새로운 관찰이 이전 기억을 암묵적으로 무효화하는 상황에서 에이전트가 기억을 갱신하지 못하는 한계를 가지고 있습니다.#Review#LLM Agents#Long-term Memory#Implicit Conflict#State Tracking#Belief Revision#Adjudication2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking State Tracking in Recurrent Models Through Error Control Dynamics본 논문은 recurrent 아키텍처의 상태 추적(state tracking) 능력이 단순히 이론적 표현력(expressivity)만으로 결정되지 않으며, hidden-state의 drift를 제어하는 에러 제어(error control) 역학에 의해 좌우된다는 점을 규명합니다.#Review#State Tracking#Recurrent Models#Error Control#Affine Recurrences#State-Space Models#Symbolic Dynamics2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can Large Language Models Keep Up? Benchmarking Online Adaptation to Continual Knowledge Streams본 논문은 실세계의 동적 환경에서 지식이 지속적으로 진화하거나 점진적으로 출현할 때 대규모 언어 모델(LLMs) 이 이에 적응하는 능력의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Online Adaptation#Continual Learning#Knowledge Streams#Large Language Models#Benchmarking#State Tracking#Retrieval Augmented Generation#Agentic Memory2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts이 논문은 동적으로 변화하는 컨텍스트 내에서 장문 컨텍스트 LLM (Large Language Model) 기반 에이전트의 오랜 기간에 걸친 일관성(long-horizon consistency) 및 계획(planning) 능력을 평가하기 위한 표준화된 벤치마크의 부재를 해결합니다.#Review#Long-Context LLMs#Autonomous Agents#Benchmark#Environment Rollouts#State Tracking#Tool Use#Memory Evaluation#Lateral Thinking Puzzles2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중