[논문리뷰] MOOSE-Star: Unlocking Tractable Training for Scientific Discovery by Breaking the Complexity Barrier본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 과학적 발견 과정, 특히 P(hypothesis|background)의 직접적인 모델링이 지닌 조합론적 복잡성(O(Nk)) 으로 인한 비실용성을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Scientific Discovery#LLM Training#Combinatorial Complexity#Hierarchical Search#Bounded Composition#Motivation Planning#Tractable Training#TOMATO-STAR Dataset2026년 3월 5일댓글 수 로딩 중