[논문리뷰] MementoGUI: Learning Agentic Multimodal Memory Control for Long-Horizon GUI Agents본 논문은 현재의 GUI agent가 장기적(Long-Horizon) 태스크 수행 시 인터페이스 변화에 따른 태스크 상태를 유지하는 데 한계를 보인다는 점을 문제로 지적합니다.#Review#GUI Agents#Multimodal Memory#Long-Horizon#Memory Control#MLLM#Working Memory#Episodic Memory2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Context Training with Active Information Seeking본 논문은 LLM이 배포 후 새로운 정보나 전문 지식이 필요한 상황에서 겪는 적응력의 한계를 해결하기 위해 제안되었습니다. 기존의 closed-loop Context Training 방식은 모델의 내재된 지식에만 의존하므로, 모델이 모르는 외부 지식을 스스로 발견하거나 수정하는 데 결정적인 한계가 있습니다.#Review#Context Training#Active Information Seeking#Beam Search#Working Memory#LLM Optimization#Context Pollution#Generalization2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sculptor: Empowering LLMs with Cognitive Agency via Active Context Management본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)이 긴 컨텍스트를 처리할 때 발생하는 사전 간섭(proactive interference) 문제와 이로 인한 성능 저하를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Active Context Management#Proactive Interference#Tool Augmentation#Working Memory#Context Curation#Long Context2025년 8월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memory as Action: Autonomous Context Curation for Long-Horizon Agentic Tasks본 논문은 LLM 기반 에이전트가 긴 작업(long-horizon tasks)을 수행할 때 제한된 작업 메모리 가 불필요하거나 관련 없는 컨텍스트에 의해 쉽게 과부하되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Horizon Tasks#Agentic AI#Context Curation#Working Memory#Reinforcement Learning#Policy Optimization#Large Language Models#Memory-as-Action2025년 10월 15일댓글 수 로딩 중