[논문리뷰] RSIAgent: Autonomous Exploration for Recursive Self-improvement in New Environments본 논문은 Digital Agent 시스템이 pretrained model에 의해 완전히 포착되지 않는 새로운 환경의 Interface, Tools, Failure modes에 적응해야 하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Digital Agents#Autonomous Exploration#Multi-Agent Framework#Evolvable Memory#Causal Discovery#Broad & Deep Self-Exploration2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CausaLab: A Scalable Environment for Interactive Causal Discovery Toward AI Scientists본 논문은 기존의 인과 추론 벤치마크가 LLM의 진정한 인과적 사고를 평가하기보다 암기된 지식에 의존하는 'Causal parrot' 문제를 해결하기 위해 CausaLab을 제안한다 .#Review#Causal Discovery#LLM Agents#Structural Causal Models#Interactive Benchmarking#Scientific Discovery#Mechanism Recovery2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Large Causal Models for Temporal Causal Discovery본 논문은 시계열 데이터에 대한 인과 관계 탐색(Causal Discovery, CD)에서 데이터셋별 모델 학습 패러다임의 한계 를 극복하고자 합니다.#Review#Causal Discovery#Temporal Models#Foundation Models#Transformer Architecture#Zero-shot Learning#Time-series Data#Scalability#Multi-dataset Pretraining2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PersonaX: Multimodal Datasets with LLM-Inferred Behavior Traits본 논문은 인간 행동 특성 분석을 위한 멀티모달 데이터셋의 부족 문제 를 해결하고, LLM(Large Language Model)을 통해 추론된 행동 특성을 시각 및 전기적 속성과 결합하여 체계적인 교차 모달 및 인과 관계 연구를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Dataset#LLM Inference#Behavioral Traits#Causal Representation Learning#Big Five#Multimodal AI#Causal Discovery#Human-Computer Interaction2025년 9월 16일댓글 수 로딩 중