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• [논문 리뷰] ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence

  자율 연구 에이전트의 논문은 잘 읽히지만 근거가 끊겨 있다. 논문 75편을 감사해 baseline 전원의 체계적 실패를 드러내고, 모든 claim 을 근거에 묶은 채로 논문을 쓰는 시스템을 제시한 Google Cloud AI Research 의 작업.

  49 min read   ·   August 04, 2026

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• [논문 리뷰] Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering

  Draft·Improve·Debug·Crossover 네 개의 원자 operator 를 post-training 과 진화 탐색이 공유하게 만든 오픈 풀스택. 35B 모델이 RTX 4090 한 장·12시간 예산에서 MLE-Bench Lite 71.21% 를 찍는다.

  42 min read   ·   August 03, 2026

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• [논문 리뷰] Kimi K3: Open Frontier Intelligence

  2.8T 파라미터 · 104B 활성 · 1M 컨텍스트의 오픈 웨이트 MoE. Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE 로 Kimi K2 대비 scaling 효율을 2.5배 끌어올린 프런티어 모델.

  30 min read   ·   July 31, 2026

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• [논문 리뷰] Autodata: An agentic data scientist to create high quality synthetic data

  LLM 에이전트가 데이터 사이언티스트처럼 합성 데이터를 만들고, 평가하고, 레시피를 고쳐가며 반복하는 Autodata 프레임워크 — 그리고 그 에이전트 자체를 메타 최적화하는 방법.

  24 min read   ·   June 29, 2026

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• [논문 리뷰] SHIELD: An Auto-Healing Agentic Defense Framework for LLM Resource Exhaustion Attacks

  탐지 실패를 지식으로 바꾸는 자가 치유형 멀티 에이전트 방어 — sponge 공격에 맞서 3단계 방어 파이프라인과 지식 갱신·프롬프트 최적화 루프를 결합한 SHIELD

  20 min read   ·   June 25, 2026

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• [논문 리뷰] Code World Model Preparedness Report

  Meta가 32B 오픈웨이트 코드 모델 CWM을 공개하기 전, 사이버보안·화학생물학·정직성 세 영역에서 프런티어 위험을 사전 평가한 preparedness 리포트 정리.

  19 min read   ·   June 25, 2026

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• [논문 리뷰] A Survey on Generative Recommendation: Data, Model, and Tasks

  추천 시스템을 판별형 점수화에서 생성형 합성으로 재정의하는 흐름을, 데이터·모델·태스크 세 축으로 체계화한 서베이

  24 min read   ·   June 04, 2026

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• [논문 리뷰] Multi-Interest Recommendation: A Survey

  추천 시스템에서 사용자의 다중 관심사를 명시적으로 모델링하는 연구를 추출기·집계기·정규화·응용·미래 방향의 다섯 축으로 정리한 최초의 종합 서베이.

  22 min read   ·   June 04, 2026

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• [논문 리뷰] Robust Uplift Modeling with Large-Scale Contexts for Real-time Marketing

  대규모 컨텍스트(짧은 영상 등)가 만드는 분포 변화와 분산 폭증을 response-guided 컨텍스트 그룹핑과 feature interaction으로 해결하는 model-agnostic uplift 프레임워크 UMLC (KDD 2025) 리뷰

  21 min read   ·   June 01, 2026

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• [논문 리뷰] Personalization and targeting: how to experiment, learn & optimize

  개인화를 인과추론 문제로 정식화하고, test-and-learn 사이클로 실험·학습·최적화하는 법을 정리한 IJRM 리뷰 논문

  21 min read   ·   June 01, 2026

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