Euisuk’s Dev Log

[Paper Review] Can LLMs Improve Their Own Harness? A Controlled Study on ARC-AGI-3

YouTube에서 영상 보기 논문 개요와 전체 구조 Jens Lehmann과 Sahar Vahdati의 Can LLMs Improve Their Own Harness? A Controlled Study on ARC-AGI-3는 언어 모델이 자신을 둘러싼 실행 소프트웨어를 만들고, 실행 기록을 보고 수정하며, 그 수정으로 새로운 과제에서...

Posted by Euisuk's Dev Log on November 7, 2026

[Repo Review] NVIDIA Auto Ontology — 기업 메타데이터에서 질의 근거까지 이어지는 의미 계층

들어가며 자연어로 SQL을 만드는 것만으로는 “매출”이 어떤 열과 계산식인지, 고객을 어떤 키로 연결해야 하는지 정해지지 않습니다. 같은 단어를 서로 다른 테이블에 연결하면 문법적으로 실행되는 SQL도 다른 답을 낼 수 있습니다. NVIDIA Auto Ontology는 이 문제를 기업 데이터의 의미 계층으로 다룹니다. 물리적 스키마 위에 업무 용어와...

Repo Review NVIDIA AI Agent MCP Python

Posted by Euisuk's Dev Log on November 7, 2026

[Paper Review] Comparing Sparsified MLPs and Transcoders — 뉴런과 학습된 특징은 얼마나 다른가요?

YouTube에서 영상 보기 논문 개요와 전체 구조 Transcoder가 찾아낸 해석 가능한 특징 가운데 얼마나 많은 부분이 원래 MLP 뉴런에 이미 존재할까요? Stepan Shabalin과 Mateusz Piotrowski의 이 논문은 Transformer 언어 모델의 다층 퍼셉트론(MLP)을 희소한 특징 사전으로 바꾸어 분석하는 ...

Paper Review 딥러닝 머신러닝 Transformer NLP

Posted by Euisuk's Dev Log on November 6, 2026

[Repo Review] OpenLIT: SDK·코딩 에이전트의 실행을 관측·평가·가드로 연결하는 구조

들어가며 에이전트가 어떤 답을 냈는지와 그 답에 도달하며 어떤 도구·문맥·모델을 사용했는지는 서로 다른 정보입니다. OpenLIT은 이 실행 주변부를 관측하고 평가하는 도구를 한 저장소에 모읍니다. README는 이를 agent harness engineering platform이라고 부릅니다. 여기서 하네스(harness)는 모델을 둘러싼 도구, ...

Repo Review AI Agent Tools Python

Posted by Euisuk's Dev Log on November 6, 2026

[Paper Review] Self-Evolving Coding Agents via Harness-Policy Optimization — 하니스와 정책의 교대 자기 개선

YouTube에서 영상 보기 논문 개요와 전체 구조 코딩 에이전트가 저장소를 수정했더라도, 최종 출력이 패치가 아닌 설명문이라면 실제 문제 해결로 인정받지 못할 수 있습니다. 이처럼 에이전트의 성능은 언어 모델의 능력뿐 아니라 관찰할 문맥, 도구 실행, 피드백, 종료를 관리하는 하니스(harness)에도 좌우됩니다. Self-Evolv...

Paper Review AI Agent 강화학습 머신러닝 Qwen

Posted by Euisuk's Dev Log on November 5, 2026

[Repo Review] Weight-Space Programming — LLM이 신경망 가중치를 읽고 고치는 실험 기록

들어가며 신경망을 고친다는 말은 보통 데이터와 손실 함수를 정하고 역전파로 가중치를 갱신한다는 뜻입니다. 이 저장소는 다른 질문을 던집니다. 이미 학습된 가중치 행렬을 LLM에게 읽게 하거나, 원하는 계산을 하는 가중치를 직접 쓰게 하면 어디까지 가능할까요? rikiyat/lm_understand-logs는 MIT CSAIL의 Rikiya Take...

Repo Review AI Agent OpenAI Qwen 딥러닝 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on November 4, 2026

[Paper Review] Terminal-RSI: 재작성과 가치 전달로 터미널 에이전트를 재귀적으로 개선하기

YouTube에서 영상 보기 논문 개요와 전체 구조 Terminal-RSI는 터미널에서 명령을 실행하는 언어 모델 에이전트가 성공한 실행을 다시 학습하는 과정과 검증 보상으로 정책을 개선하는 과정을 번갈아 수행하도록 구성한 연구입니다. Junyao Yang 외 8명의 논문이며, 이 리뷰는 최초 제출일인 2026년 10월 15일과 구분하...

Paper Review AI Agent 강화학습 머신러닝 Qwen

Posted by Euisuk's Dev Log on November 4, 2026

[Repo Review] rTaste: 연구 에이전트의 실험 선택을 등록·예측·재실행으로 평가하기

들어가며 연구 에이전트가 그럴듯한 실험 계획을 쓴다는 사실과, 실제로 해 볼 가치가 있는 실험을 고른다는 사실은 다릅니다. rTaste는 이 차이를 결과를 보기 전의 판단으로 측정하려는 평가 하네스입니다. 한 논문에서 출발해 다섯 개의 최소 실행 실험(minimum viable experiment, MVE)을 등록하고, 각각의 결과를 확률로 예측하며...

Repo Review AI Agent NLP 머신러닝 데이터분석

Posted by Euisuk's Dev Log on November 3, 2026

[Paper Review] Data World: 생성 메커니즘으로 데이터 에이전트의 환경과 평가 기준을 함께 만들기

YouTube에서 영상 보기 논문 개요와 전체 구조 Data World: Scaling Data Environments from Scratch는 데이터 분석 에이전트의 학습 환경과 평가 기준을 함께 합성하는 연구입니다. 데이터 에이전트는 CSV·Excel·로그처럼 서로 다른 파일을 코드로 조사하고, 수치를 계산한 뒤 그 결과로 설명 가...

Paper Review AI Agent 데이터분석 강화학습 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on November 3, 2026

[Repo Review] MemoryTax: 에이전트 기억 평가의 데이터·프롬프트·판정 경계 읽기

들어가며: 기억을 더 가공하면 답도 더 좋아질까요 대화 이력을 요약하고 사실을 추출해 장기 기억에 저장하면, 다음 질문에 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있을 것 같습니다. 그러나 그 과정에서 날짜가 달라지거나, 맥락이 사라지거나, 실제 구매 내역이 일반적인 취향으로 바뀔 수도 있습니다. 기억 시스템의 가치를 보려면 평균 정답률뿐 아니라 어떤 질문을...

Repo Review AI Agent RAG Python

Posted by Euisuk's Dev Log on November 2, 2026

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