대규모 언어 모델(LLMs)에서 극도로 긴 문서를 처리하는 것은 여전히 지속적인 과제다. 길이 추정 및 희소 어텐션 같은 기술을 사용해도 모델은 종종 성능 하락과 높은 계산 비용에 시달린다. 이를 해결하기 위해 ByteDance Seed와 Tsinghua University의 연구진은 MemAgent를 소개했다. MemAgent는 장문 처리를 가능하게 하는 강화 학습 기반 메모리 에이전트로 설계되었다.

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