[논문리뷰] From Pareto to Preference: Personalized Test-Time Scaling via Amortized Agentic Policy Discovery본 논문은 기존의 TTS 연구가 Accuracy와 단일 자원(예: Cost 또는 Latency) 간의 Pareto frontier 최적화에만 치중하여 실제 사용자의 복합적인 요구사항을 반영하지 못한다는 점을 해결합니다 .#Review#Test-Time Scaling#Agentic Discovery#Personalized#Joint Satisfaction#Amortized#Policy Discovery2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Code as Worlds: Agentic Discovery of Executable World Representations for Physical Reasoning본 논문은 현대의 Vision-Language Models(VLM)가 물리적 현상을 설명할 수는 있으나, 이를 유발하는 기저의 물리적 메커니즘을 명시적으로 이해하지 못한다는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Executable World Representations#Physical Reasoning#Agentic Discovery#Vision-Language Models#Physical Intelligence#Sim-to-Real2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling본 논문은 기존의 TTS 전략이 연구자들의 직관에 의존하는 수작업(Hand-crafted) 방식이라는 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#Test-Time Scaling#Agentic Discovery#Controller Synthesis#Replay Environment#AutoTTS#Adaptive Inference#Accuracy-Cost Tradeoff2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중