[논문리뷰] When Agents Slow Down: Understanding LLM Agents' Test-Time Strategies via Elo-per-token Analysis본 연구는 LLM 에이전트가 테스트 타임(test-time)에 컴퓨팅 자원을 할당하는 방식과 그에 따른 성능 확장성을 체계적으로 측정하고자 합니다. 기존 벤치마크는 단일 결과물에 대한 pass/fail 여부만 판단하여, 에이전트가 토큰을 소비하며 진행하는 탐색 과정의 성능 개선을 측정하지 못하는 한계가 있습니다.#Review#Test-Time Scaling#LLM Agents#Elo-per-token#Bradley-Terry Model#Continual Learning2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중