[논문리뷰] Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis본 논문은 데이터 분석 에이전트의 성능 향상을 위한 효과적인 스킬을 지도 학습 없이 발견하는 문제를 다룬다. 데이터 분석 작업은 도메인과 데이터 형식이 다양하여 표준화된 파이프라인 적용이 어렵고, 성공 여부를 판단하기 위한 신뢰성 있는 지도 데이터(Annotation)를 획득하는 데 큰 비용이 발생한다.#Review#Agentic Data Analysis#Unsupervised Skill Discovery#Inference-time Augmentation#LLM Agent#Adaptive Checklist Verifier#Answer Agreement Verifier2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongDS-Bench: On the Failure of Long-Horizon Agentic Data Analysis실제 데이터 분석은 단일 단계가 아닌, 긴 세션 동안 상태가 지속적으로 축적되고 변화하는 반복적 과정입니다. 그러나 기존 데이터 분석 벤치마크는 주로 독립적이거나 짧은 인터랙티브 작업만을 평가하여, 복잡한 분석 세션 속에서 상태를 추적하고 수정하는 에이전트의 능력을 충분히 테스트하지 못합니다 .#Review#Agentic Data Analysis#Long-Horizon#State Management#Benchmark#LLM Agents#State-Evolution2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중