[논문리뷰] TIDE: Proactive Multi-Problem Discovery via Template-Guided Iteration본 논문은 기존 LLM 에이전트가 사용자 요청에만 의존하는 수동적(Reactive) 모델이라는 점을 문제로 정의합니다. 실제 환경에서는 사용자가 미처 인지하지 못한 다수의 잠재적 문제가 존재함에도 불구하고, 기존 방식은 가장 눈에 띄는 문제 하나에만 집중하거나 일반적인 추론에 그치는 경향이 있습니다.#Review#Proactive Agents#Multi-Problem Discovery#Thought Templates#Iterative Discovery#LLM Agents#Context Understanding2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Thoughts Meet Facts: Reusable Reasoning for Long-Context LMs본 논문은 Long-Context Language Models (LCLMs) 이 방대한 문맥을 처리할 수 있음에도 불구하고, 복잡한 다중 홉(multi-hop) 추론을 위해 증거를 효과적으로 구조화하고 연결하는 데 어려움 을 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Context LMs#Multi-hop Reasoning#Thought Templates#Retrieval-Augmented Generation#Natural Language Feedback#Knowledge-intensive QA#Reasoning Reuse2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중