[논문리뷰] Deep Tabular Research via Continual Experience-Driven ExecutionLarge language models (LLMs)는 구조화된 데이터에 대한 reasoning에서 상당한 능력을 보여주었지만, hierarchical 및 bidirectional header , merged cell , non-canonical layout 을 포함하는 unstructured table에 대한 complex long-horizon analytical task 에서는 어려움을 겪습니다.#Review#Deep Tabular Research#LLM Agents#Tabular Reasoning#Continual Learning#Experience-Driven Execution#Multi-hop Reasoning#Unstructured Tables2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TaTToo: Tool-Grounded Thinking PRM for Test-Time Scaling in Tabular Reasoning본 논문은 기존의 Process Reward Models (PRMs) 이 표 기반 추론 태스크에서 테이블 검색(Table Retrieval) 및 스키마 상호작용(Schema Interaction) 과 같은 테이블 특정 작업에서 한계를 보이며, 신뢰할 수 있는 스텝-레벨 감독을 제공하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Process Reward Models#Tabular Reasoning#Test-Time Scaling#Tool Integration#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Large Language Models#Data Curation2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중