[논문리뷰] MetaKernelBench: Measuring GPU Kernel Knowledge Transfer Beyond Code본 논문은 GPU 커널 최적화 에이전트가 축적한 경험(Experience)의 재사용 가치를 측정하는 표준적인 방법이 없다는 문제점을 해결하고자 한다. 기존 벤치마크들은 특정 구현의 정확도와 성능만을 측정할 뿐, 에이전트가 습득한 지식이 다른 환경으로 얼마나 효과적으로 전달되는지는 평가하지 못한다 .#Review#GPU Kernel#Knowledge Transfer#DSL#Agentic Optimization#MetaKernelBench#Skill Distillation2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Repo-To-Skill: Distilling GitHub Repositories Into AI4AI Skills본 논문은 자율 연구 에이전트가 수행하는 머신러닝(ML) 연구 과정에서 겪는 도메인 특화 전문 지식 부족 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Autonomous Agents#Operational Knowledge#Skill Distillation#GitHub Repositories#Agentic Systems#AI4AI#DisCo2026년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Demystifying Agent Skills: Why They Work-Until They Don't본 논문은 LLM 에이전트의 성능 향상을 위해 사용되는 Skills가 어떤 조건에서 효과적이며, 왜 작동하고, 또 어디에서 실패하는지에 대한 근본적인 의문을 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#Procedural Anchoring#Skill Distillation#Trajectory Analysis#Agent Robustness#Skill Retrieval2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중