[논문리뷰] EdgeWise: Bringing Long-Horizon Agents to the Edge via Selective Cloud Delegation본 논문은 complex하고 long-horizon task를 수행하는 agent가 cloud LLM에 전적으로 의존할 경우 발생하는 substantial inference cost 문제를 해결하고자 한다.#Review#Edge-Cloud Collaboration#Long-Horizon Agents#Selective Delegation#SLM-LLM#Reinforcement Learning#Inference Cost Reduction#Task Performance#Coding Agent2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Gradients to Capabilities: Understanding Multi-Teacher On-Policy Distillation본 논문은 MOPD 과정에서 교사 모델의 신호가 학생 모델의 파라미터 업데이트로 변환되는 메커니즘을 규명하고, 왜 기존의 정교한 기법들이 항상 성능 향상으로 이어지지 않는지 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Teacher On-Policy Distillation#Language Model#Gradient Alignment#Adam Optimizer#BF16 Rounding#Capability Integration#Task Performance2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ACON: Optimizing Context Compression for Long-horizon LLM Agents본 논문은 장기(long-horizon) LLM 에이전트 태스크 에서 발생하는 컨텍스트 길이 증가 문제 를 해결하고자 합니다. 상호작용 기록 및 환경 관찰을 최적으로 압축하여, 추론 비용 과 메모리 사용량 을 줄이면서도 에이전트의 태스크 성능 을 유지하거나 향상시키는 통합 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Context Compression#Long-horizon Tasks#Prompt Optimization#Knowledge Distillation#Memory Efficiency#Task Performance#Failure Analysis2025년 10월 2일댓글 수 로딩 중