[논문리뷰] AutoDataBench: A Data-centric Testbed for Accelerating Auto Research본 논문은 현재의 Auto Research 벤치마크들이 훈련 프레임워크, 하이퍼파라미터, 컴퓨팅 자원 등 다양한 성능 개선 요소를 혼재시켜, 에이전트가 데이터 개선(Data Intelligence)에 얼마나 효과적인지 파악하기 어렵다는 문제에서 출발한다 .#Review#AutoDataBench#Data Intelligence#LLM Benchmarking#Auto Research#Data-centric AI#Iterative Experimentation2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Auto Research with Specialist Agents Develops Effective and Non-Trivial Training Recipes본 논문은 기계학습 연구의 제안-측정-수정 루프를 인간의 개입 없이 언어 모델 에이전트로 자동화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 자동화 연구들이 주로 단일 모델 출력물 생성이나 제한적인 하이퍼파라미터 탐색에 머물렀던 것과 달리, 이 연구는 실제 학습 파이프라인 전반에 걸친 실질적인 코드 구조 수정을 목표로 합니다.#Review#Auto Research#Language Agents#Closed-Loop#Training Recipes#Specialist Agents#Compute-Budgeted#Lineage Feedback2026년 5월 7일댓글 수 로딩 중