읽기는 병렬로, 추론은 깊게 — 896K 토큰 문서를 4B 모델이 읽어 내는 법, PARSER 논문 특집
100만 토큰짜리 창을 가진 모델도 긴 문서 앞에서는 정확도가 수십 점씩 떨어집니다. 홍콩중문대 연구진이 2026년 9월에 내놓은 PARSER는 '문서를 읽는 순서는 문서가 정하지만, 질문을 푸는 순서는 질문이 정해야 한다'는 한 문장에서 출발합니다. 문서를 보지 않는 리드 에이전트가 질문을 쪼개 수천 개의 청크 담당 서브에이전트에게 동시에 흩뿌리고, 돌아온 증거로 다음 질문을 다듬습니다. 4B 모델이 896K 토큰에서 순차 메모리 에이전트를 12점 앞서고, 9B 모델이 DeepSeek-V4-Pro를 6.3점 앞섰으며, 지연은 11배 줄었습니다. 이 글은 Transformer의 어텐션 창에서 시작해 'Lost in the Middle'과 Context Rot, MemAgent의 순차 메모리까지 이 논문이 서 있는 자리를 되짚고, 흩뿌리기-모으기 구조와 리드 에이전트만 강화학습하는 설계, 세 가지 통제 실험, 실패 사례와 한계, 그리고 2026년 멀티 에이전트 지형에서의 의미를 사례와 함께 풀어 씁니다. 시뮬레이터·결과 탐색기·접근법 가이드 위젯 3개.
