[논문리뷰] MLE-World: Predicting Machine Learning Experiment Outcomes with a Learned World ModelAI 연구 에이전트는 머신러닝(ML) Task를 해결하기 위해 프로그램을 제안, 실행, 개선하는 과정을 반복하지만, 각 후보 프로그램의 실행(모델 Training 및 Evaluation)에 드는 높은 비용과 시간이 큰 제약으로 작용한다.#Review#MLE-World#World Model#AI Research Agents#Test Time Scaling#Execution Gating#Confidence Score#ML Experiment Outcomes2026년 10월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KLASS: KL-Guided Fast Inference in Masked Diffusion ModelsMasked Diffusion Models (MDMs)는 다양한 생성 태스크에서 우수한 성능을 보이지만, 느리고 정적인 샘플링 속도 로 인해 추론 과정에 병목 현상이 발생합니다.#Review#Masked Diffusion Models#Fast Inference#Adaptive Sampling#KL Divergence#Confidence Score#Generative AI#Efficient Sampling2025년 11월 11일댓글 수 로딩 중