Paper Linkhttps://arxiv.org/pdf/2507.02259Executive Summary본 논문은 Large Language Model(LLM)의 long-context 처리 능력을 혁신적으로 개선하는 MemAgent를 제시합니다. MemAgent는 human-inspired memory mechanism과 Reinforcement Learning(RL)을 결합하여 infinitely long documents를 linear complexity로 처리하는 breakthrough를 달성했습니다.핵심 발견사항:MemAgent는 8K context window에서 훈련되어 3.5M QA task까지 performance loss Multi-conversation DAPO algorithm을 ..