[논문리뷰] HarnessPro: Recursive Harness Self-Improvement with Pareto Optimization for Performance-Cost Trade-offs기존의 Recursive Self-Improvement (RSI) 방법론들은 AI 에이전트의 태스크 성능을 향상시키지만, 이러한 성능 향상은 종종 더 높은 실행 비용(execution cost), 즉 더 많은 토큰 소비와 증가된 Latency를 수반하는 한계점을 가지고 있습니다.#Review#Harness#Recursive Self-Improvement (RSI)#Pareto Optimization#Performance-Cost Trade-off#Multi-Agent Framework#LLM-generated tests#Trajectory Analysis2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Evolving Agent Harness본 연구는 에이전트(agents)가 배포(deployment) 이후 변화하는 태스크(tasks)와 환경에 지속적으로 적응(adaptation)해야 하는 근본적인 문제를 해결하고자 한다.#Review#Harness Self-Evolution#Agent#Recursive Self-Improvement (RSI)#Model-Harness Co-design#Continual Validation#Plugin Architecture#Interpreted-state Updates2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Embodied Turing Machines: Stateful Code for Robot Recursive Self-Improvement기존 로봇 Policy들은 대부분 Vision-language-action models (VLAs)나 Agent Harness와 같이 Control Loop 내에 Model을 포함합니다.#Review#Embodied Turing Machine#Code-Only-as-Policy (COAP)#Recursive Self-Improvement (RSI)#Robot Control#Explicit State#Extensibility#RoboDojo2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent HarnessesLLM 에이전트의 역량은 고정된 백본 모델 주변의 프롬프트, 제어 흐름, 툴 인터페이스, 메모리 및 컨텍스트 관리 등을 포함하는 Harness에 의해 크게 좌우됩니다.#Review#LLM Agents#Harness Evolution#Recursive Self-Improvement (RSI)#Regularization#Overfitting#Generalization#Policy Tokens2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAEScientist-Bench: Can AI Agents Conduct Autonomous SAE Interpretability Research?본 논문은 Recursive Self-Improvement (RSI) 시스템의 신뢰성과 제어 가능성을 확보하기 위해 필수적인 내부 표현 모니터링 및 감사(auditing)의 부재 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI Agents#Mechanistic Interpretability#Sparse Autoencoders (SAEs)#Recursive Self-Improvement (RSI)#Autonomous Discovery#Contrastive Probes#Causal Steering#Benchmark2026년 9월 9일댓글 수 로딩 중