[논문리뷰] StarHarness: Evolving Harnesses with Stratified Search for Enterprise Environments본 논문은 기업 환경(Enterprise Environments)에서 발생하는 LLM 에이전트의 상호작용 불일치와 낮은 태스크 성공률 문제를 해결하고자 한다. 기존 모델 중심의 접근 방식은 복잡한 도메인 관례나 상태 의존성(State Dependencies)이 요구되는 도구 사용 환경에서 최적화에 한계를 보인다.#Review#Harness Evolution#Agentic Workflow#Enterprise Environments#Stratified Sampling#Frozen Model Transfer#Tool Use2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Hard Negatives: The Importance of Score Distribution in Knowledge Distillation for Dense Retrieval본 논문은 teacher 모델의 score 분포를 균등하게 유지하는 Stratified Sampling을 제안합니다. 이 방법은 전체 score 범위 내에서 사전에 정의된 quantile anchors에 가장 근접한 문서들을 선택하여 학습 데이터를 구성함으로써, 특정 점수대에 편향되지 않은 포괄적인 데이터 표본을 확보합니다 .#Review#Knowledge Distillation#Dense Retrieval#Stratified Sampling#Score Distribution#Information Retrieval#Generalization2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중