[논문리뷰] MARS: Modular Agent with Reflective Search for Automated AI Research본 논문은 높은 평가 비용, 불투명한 성능 귀속, 복잡한 아키텍처 등으로 인해 기존 LLM 기반 에이전트가 어려움을 겪는 자동화된 AI 연구의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 컴퓨테이션 비용을 고려하고 모듈식 코드 생성을 통해 자율적인 AI 과학 발견을 최적화하는 프레임워크를 제시합니다.#Review#Autonomous AI#Agent Framework#Machine Learning Engineering#Monte Carlo Tree Search#Reflective Learning#Modular Programming#Code Generation#Resource Management2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] What Does It Take to Be a Good AI Research Agent? Studying the Role of Ideation DiversityAI 연구 에이전트의 성능에 있어 아이디어 다양성(ideation diversity)이 핵심 병목 현상인지를 규명하고, 에이전트 궤적의 성공 또는 실패를 좌우하는 요인을 이해하는 것을 목표로 합니다.#Review#AI Research Agents#Ideation Diversity#MLE-bench#LLM Backbones#Agentic Scaffolds#Shannon Entropy#Machine Learning Engineering#Performance Metrics2025년 11월 19일댓글 수 로딩 중