외운 답이 통하지 않는 세계에서 에이전트는 어떻게 스스로 자랄까
모방과 결과 보상만으로는 부족했던 오픈월드 에이전트에게 경험을 층층이 쌓는 스킬 시스템을 얹은 EvolvingBrain을 해설합니다.
노시욱 (Patrick Rho)
작성한 글
정해지지 않은 일을 맡는다는 것, 세 가지 조건에 대한 이야기
닫힌 세계의 iid 가정을 벗어나 처음 보는 일을 맡는 versatility를 이론 분해와 8B 이하 언어 모델 실험으로 따라가며 추론 시간 학습과 넉넉한 표현과 입출력 짝짓기 분리가 왜 함께 필요한지 읽는다.
달리던 에이전트를 멈추지 않고 고치는 법, ARIA가 던진 질문
실행 중인 멀티 에이전트에 언제 어떻게 개입할지 배우는 ARIA를 데이터 구축과 복구쌍 구조, MAS 비의존 설계, 작은 모델의 타이밍 학습 중심으로 읽는다.
MemComposer: 기억을 고르는 게 아니라 조립하는 에이전트
닮은 기억을 꺼내는 것만으로는 부족하다는 문제에서 출발해, 어떤 경험을 몇 개 어떤 순서로 건넬지를 강화학습으로 배우는 MemComposer와 ExPO의 발상을 해설합니다.
현실이 빨라질 때 지능은 어디까지 따라갈까
현실의 속도를 올리면서 지능의 신뢰를 재는 새로운 평가 틀과 Co^4 구조가 보여준 일관된 인지의 확장 가능성을 함께 읽어봅니다.
갈림길에서 묻는 시험, SciPiVot이 재는 연구 판단
6개월 현장 기록에서 뽑은 248개 갈림길로 LLM 에이전트의 연구 판단력을 재는 SciPiVot을 구조와 기록 조건, 63.5 대 73.4의 간격 중심으로 읽는다.
L2G-SR이 수치 오차 곁에 구조 점수를 놓은 이유
수치 오차만으로는 진짜 식을 찾기 어려운 이유와, 구조를 판단하는 verifier로 탐색을 이끄는 L2G-SR의 설계를 따라가 봅니다.
낯선 것과 위험한 것을 가르는 법
Counterfactual Neighborhood Risk Fields가 VLM 안전을 차단이 아닌 증거 기반 선택적 판단으로 바꾸는 과정을 따라가며, 반사실 이웃과 위험 방향, 지원도 분리, 동일 모델 검토 구조를 해설합니다.
고치려다 지운 증거, Verus에서 완전성을 되묻는 법
정확도 피드백이 명세의 구멍을 가리는 현상을 Verus와 Rust 실험으로 추적하고, 증거 수집과 수리를 나눈 단계 분리 감사가 왜 수율과 수리 성공률을 끌어올리는지 읽는다.
AlphaDiana: 답을 넘어 과정을 재는 에이전트 측정 시스템
도구를 쥐여줘도 점수가 오르지 않는 이유를 실행 과정과 자원 기록까지 묶어 설명하는 측정 시스템 AlphaDiana를 해설합니다.
만점이 된 벤치마크 이후에도 모델 실력을 가늠할 수 있을까
포화된 벤치마크의 풀이 기록에서 남은 신호를 읽어내는 Transcript 분석 방법과 pairwise judging의 효과를 해설합니다.
세상은 기다려주지 않는다, 흐르는 시간 속에서 에이전트를 평가하고 가르치는 법
멈춘 시험에서는 강했던 에이전트가 왜 흐르는 시간에서는 무너지는지, RealtimeBench와 TORSI가 보여준 추론 지연의 대가와 느린 복기를 빠른 실행으로 옮기는 가르침을 따라갑니다.