LLM 에이전트 3종이 코드 60만 줄 작성, 캐글 대회 1위 달성
NVIDIA 블로그가 LLM 에이전트를 활용해 2026년 3월 캐글 경진대회에서 1위를 차지한 과정을 상세히 공개했다.
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LLM 에이전트의 병렬 도메인 탐색, 다중 파일 변경 위치 추적 성능 향상
소프트웨어 이슈 해결을 위한 파일 변경 위치 추적에서 선형 탐색보다 비선형 병렬 도메인 탐색이 더 효과적임을 보인 연구가 발표됐다.
LLM이 노천 광산 일정을 자율 수립, MILP 최적값의 94~99% 달성
노천 광산의 채굴 일정 수립 문제를 LLM(대규모 언어 모델) 에이전트가 시뮬레이터 안내 방식으로 자율 해결하는 프레임워크 Sim2Schedule이 arXiv(2606.10286)에 공개됐다. 2026년 ...
공급망 AI 에이전트의 인식론적 불확실성 분리 프레임워크 ReflectiChain
공급망 AI 에이전트가 직면하는 근본적인 한계인 언어 모델의 물리적 맥락 부재와 강화학습의 의미론적 맹목성을 동시에 해소하는 프레임워크 REFLECTICHAIN이 arXiv(2606.10359)에 공개됐다. ...
컨텍스트 줄일수록 에이전트 성능 오른다, GPT-5 실험으로 입증
기업 워크플로우에 배포된 LLM(대규모 언어 모델) 에이전트는 방대한 도구 응답 때문에 컨텍스트 초과, 오래된 상태 오류, 높은 추론 비용이라는 공통 ...
장기 에이전트 과제 맥락 간섭 해결하는 HIPIF 계층 계획 학습법
LLM(대규모 언어 모델) 기반 에이전트가 다단계 장기 과제에서 급격히 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해 HIPIF(Hierarchical Planning and Information Folding)가 제안됐다. ...
AutoPDE: AI 에이전트로 편미분방정식 풀기, 전략 명시화로 정확도 향상
편미분방정식 수치해석에 LLM 에이전트를 적용한 AutoPDE가 풀이 전략을 명시적 객체로 관리해 기존 대비 14.2%포인트 향상된 통과율을 달성했다.
불확실성 정렬 강화학습으로 LLM 에이전트 툴 호출 오류 줄인다
LLM 에이전트의 툴 호출 의사결정 오류를 줄이기 위해 불확실성 정량화를 보상 설계에 통합한 TRUST 방법론을 제안한 논문이 arXiv에 공개됐다.
외부 감독 없이 스스로 진화하는 LLM 에이전트 프레임워크 OpenSkill
배포 후 외부 감독 신호 없이 오픈 웹 자원만으로 스킬을 자체 구축하는 LLM 에이전트 프레임워크 OpenSkill이 제안됐다. 세 가지 벤치마크에서 ...
LLM 에이전트용 통합 메모리 프레임워크 AdMem 제안
의미·일화·절차 기억을 단기·장기 이중 구조로 통합한 에이전트 메모리 프레임워크 AdMem이 제안됐다. 복수의 전문화된 에이전트가 협력해 메모리를 자동 생성·평가·검색한다.
LLM 에이전트 스스로 개선하는 자기지도 최적화 기법 RHO 제안
외부 정답 데이터 없이 과거 실행 궤적만으로 에이전트 하네스를 자동 개선하는 RHO 기법이 SWE-Bench Pro에서 통과율을 59%에서 78%로 끌어올렸다.
LLM 에이전트의 보상 해킹 내부 활성화로 위험 상태 감지 연구
LLM 에이전트의 내부 활성화 값과 엔트로피, 맥락 특징을 결합해 보상 해킹 위험 상태를 추정하는 모니터링 기법을 제안한 연구가 발표됐다.
