[논문리뷰] EvoDuet: Bilevel Co-Evolution of Web Searching and Task Solving for Scientific DiscoveryLLM 기반의 진화적 탐색(Evolutionary Search)은 외부 지식이 필요한 경우에 정체되는 한계를 보입니다. 기존 연구들은 웹 검색 도구를 단순 삽입하는 방식을 취하지만, 이는 솔루션이 변경되어도 동일한 페이지를 반복적으로 참조하는 비효율성을 야기하며 탐색 과정을 고착화합니다 .#Review#Scientific Discovery#Large Language Models#Evolutionary Search#Bilevel Optimization#Web Searching#Query Evolution2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HypoEvolve: Genetic Algorithms Enable Multi-Agent LLMs to Discover Scientific Hypotheses본 논문은 다양한 형태의 agent collaboration이 과학적 가설의 품질에 미치는 영향을 명확히 이해하고자 합니다.#Review#Scientific Hypothesis Discovery#Multi-Agent LLMs#Genetic Algorithms#Drug Repurposing#Population Search#Comparative Fitness#Evolutionary Search#AI Research Teams2026년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering본 연구는 AI 시스템이 스스로를 구축하고 최적화하는 AI4AI의 실현을 위해, 구체적인 실행 피드백 기반의 MLE 환경과 반복적 개선 루프를 결합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Machine Learning Engineering#OpenMLE#Meta-Evolution#AI4AI#Evolutionary Search2026년 7월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics본 논문은 기존 로봇 제어 방식이 환경 변화나 실패 상황에서 경험을 누적하지 못하고 매번 초기화되는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 연구(Baseline)는 태스크 단위의 coarse한 피드백에만 의존하여 실패 원인을 정확히 진단하기 어렵고, 발견된 해결책을 재사용할 수 없는 폐쇄적인 구조를 가집니다.#Review#Robotics#Code-as-Policy#Continual Learning#Skill Library#Evolutionary Search#Embodied AI2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evolution Fine-Tuning: Learning to Discover Across 371 Optimization Tasks본 논문은 최적화 작업에서 LLM의 탐색 및 개선 능력이 외부 Scaffold에 의존적이며, 모델 자체에 내재화되지 않는다는 문제를 해결합니다. 기존 연구들은 각 작업을 개별적으로 접근하여 매번 처음부터 탐색을 수행하고, 탐색 경험을 재사용하지 않는다는 한계가 있습니다.#Review#Evolution Fine-Tuning#Large Language Models#Optimization Tasks#Cross-task Generalization#Search Scaffolds#Evolutionary Search#ℱinch2026년 6월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evoflux: Inference-Time Evolution of Executable Tool Workflows for Compact Agents본 논문은 Compact Language Models 기반의 에이전트가 복잡한 MCP 도구 사용 환경에서 겪는 구조적 취약성과 낮은 실행 성공률 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Tool-use#Compact Language Models#Inference-time Evolution#Executable Workflow#MCP-Bench#LLM Agents#Evolutionary Search2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SePO: Self-Evolving Prompt Agent for System Prompt Optimization본 논문은 기존 시스템 프롬프트 최적화 방식이 갖는 불완전한 최적화 루프 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Prompt Optimization#Self-Evolving Agents#Evolutionary Search#System Prompt#Meta-Learning#Cross-Task Generalization2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Improving Language Models with Bidirectional Evolutionary Search본 논문은 기존의 LLM 추론 및 학습 방식인 Best-of-N sampling과 Tree search가 가진 근본적인 제약 사항을 해결하고자 합니다 .#Review#Large Language Models#Evolutionary Search#Bidirectional Search#Goal Decomposition#Post-Training#Inference Scaling2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World ModelGPU 커널 최적화의 복잡성으로 인해 기존 LLM 기반의 진화론적 접근 방식이 다단계 구조 변환 및 일시적인 구현 결함에 취약하다는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLM#GPU Kernel Optimization#Code Generation#World Model#Evolutionary Search#Program Synthesis#High-Performance Computing2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nemotron-Flash: Towards Latency-Optimal Hybrid Small Language Models본 논문은 소형 언어 모델(SLM) 의 효율적인 배포를 저해하는 실기기 지연 시간 문제를 해결하고, 지연 시간 최적화된 SLM 설계 및 훈련을 위한 일반화 가능한 원칙과 방법론을 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Small Language Models (SLMs)#Latency Optimization#Hybrid Architectures#Evolutionary Search#Weight Normalization#Efficient Attention#Depth-Width Ratios#Real-device Efficiency2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중