[논문리뷰] Why LLMs Aren't Scientists Yet: Lessons from Four Autonomous Research Attempts본 논문은 최신 추론형 LLM(Large Language Models)이 최소한의 코드 스캐폴딩과 기본적인 도구를 사용하여 연구 아이디어 구상부터 최종 연구 논문 작성까지 높은 자율성 을 가지고 수행할 수 있는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Machine Learning Research#Autonomous Research#LLM Agents#Scientific Workflow#Failure Modes#Experimental Design#AI Scientist#Agentic Systems2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniScientist: Toward a Co-evolving Ecosystem of Human and AI Scientists기존 AI Scientist 시스템이 과학적 발견을 독립적인 검색/최적화 문제로만 보고, 과학 연구의 사회적, 협력적 특성을 간과하는 한계를 해결합니다.#Review#AI Scientist#Large Language Models (LLMs)#Human-AI Collaboration#Scientific Ecosystem#Research Automation#Omni Scientific Protocol (OSP)#ScienceArena#Knowledge Graph2025년 11월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Jr. AI Scientist and Its Risk Report: Autonomous Scientific Exploration from a Baseline Paper본 논문은 기존 AI Scientist 시스템의 제한된 연구 품질, 모호한 목표, 소규모 코드 실험 위주의 한계를 극복하고, 실제 과학적 가치를 창출할 수 있는 자율적인 AI 과학자 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#AI Scientist#Autonomous Research#Scientific Automation#LLM for Research#Code Generation#Experimental Design#Risk Assessment2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CellForge: Agentic Design of Virtual Cell Models본 논문은 복잡한 생물학적 시스템, 이질적인 데이터 양식, 그리고 다학제적 전문 지식의 필요성으로 인해 어려움을 겪는 가상 세포 모델의 자율적인 구축 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI Scientist#Multi-Agent System#Virtual Cell Modeling#Single-Cell Perturbation Prediction#Deep Learning#Automated Model Design#Code Generation#Retrieval-Augmented Generation2025년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepScientist: Advancing Frontier-Pushing Scientific Findings Progressively본 논문은 기존 AI 과학자 시스템의 한계, 특히 인간이 정의한 문제에 대한 과학적으로 가치 있는 기여 부족을 해결하고자 합니다.#Review#AI Scientist#Autonomous Scientific Discovery#Bayesian Optimization#LLM-based Agents#SOTA-Surpassing#Findings Memory#Exploration-Exploitation2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중