[논문리뷰] MLEvolve: A Self-Evolving Framework for Automated Machine Learning Algorithm Discovery본 논문은 기존의 LLM 기반 Machine Learning Engineering(MLE) 에이전트들이 겪고 있는 정보 고립, 메모리 부족, 비효율적인 long-horizon 최적화 문제를 해결하기 위해 MLEvolve를 제안합니다.#Review#Automated Machine Learning#LLM Agents#Monte Carlo Graph Search#Self-Evolving#Long-Horizon Optimization#Algorithm Discovery2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Discovering Multiagent Learning Algorithms with Large Language Models이 논문은 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘의 수동적인 설계 및 반복적인 개선의 한계를 극복하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 을 활용하여 새로운 알고리즘을 자동으로 발견하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Reinforcement Learning#Game Theory#Large Language Models#Evolutionary Algorithms#Counterfactual Regret Minimization#Policy Space Response Oracles#Algorithm Discovery2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중