Agentic AIs Are the Missing Paradigm for Out-of-Distribution Generalization in

요약

기초 모델(FMs)은 오픈 월드 환경에서 배포되면서 분포 이동(OOD) 문제가 심화되고 있으며, 이는 기존의 모델 중심 패러다임으로는 해결할 수 없는 구조적 문제입니다. 본 논문은 OOD 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법으로 에이전트 시스템을 제안하며, 이를 위해 네 가지 단계에 걸쳐 형식적인 증명과 분석을 제시합니다. 핵심 주장은 에이전트가 인식(Perception), 전략 선택(Strategy Selection), 외부 행동(External Action), 폐쇄 루프 검증(Closed-Loop Verification)이라는 구조적 특성을 통해 모델의 한계를 넘어설 수 있다는 것입니다.

핵심 포인트

• 기초 모델(FMs)이 직면하는 OOD 문제는 기존 연구 설정과 달리 복잡하며, 단순한 개선만으로는 해결할 수 없다.
• 모델 중심 방법은 파라미터 커버리지 한계에 의해 실용적으로 관련 있는 입력에 대해 처리 불가능한 영역을 내포한다.
• OOD 문제를 해결하기 위한 새로운 패러다임으로 에이전트 시스템을 제안하며, 이는 인식, 전략 선택, 외부 행동, 폐쇄 루프 검증의 네 가지 구조적 특성을 갖는다.
• 에이전트 방법은 모델 중심 방법을 대체하는 것이 아니라 상호 보완적이며, FM-OOD 연구는 에이전트 패러다임을 명시적으로 통합해야 한다.