[논문리뷰] Remembering Has a Price: Learning Memory Worth under Resource Constraints본 연구는 엄격한 자원 제약 환경에서 기존의 많은 lifelong-memory 방식이 단순 검색이나 메모리가 없는 에이전트보다 성능이 저하되거나 미미한 향상만을 보이는 문제점을 해결하고자 합니다. 자원이 제한된 환경에서는 메모리 용량 부족보다 '어떤 경험을 기억하고 재사용할 것인가'에 대한 결정이 더 중요해집니다.#Review#Lifelong Agent#Resource-Constrained Learning#Memory Worth#Recursive Feature Machine#Task Success Rate2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DigiData: Training and Evaluating General-Purpose Mobile Control Agents본 논문은 모바일 제어 에이전트 훈련을 위한 고품질의 대규모 데이터셋 인 DigiData를 구축하고, 에이전트 성능을 평가할 수 있는 강력한 벤치마크 인 DigiData-Bench를 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Mobile Control Agents#User Interface Automation#Large-Scale Dataset#Benchmarking#LLM Judges#Data Diversity#Task Success Rate2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중