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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
이 저장소는 'AI4AI'를 주제로 최고의 AI 관련 논문, 출시 정보 및 연구 자료들을 모아 제공하는 아카이브입니다. 매주 업데이트되며, 장기 지평 에이전트부터 재귀적 자기 개선까지의 최신 동향을 다룹니다. 총 965개의 논문과 다양한 벤치마크를 실시간으로 카탈로그화하고 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 GitHub AI Research의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기🤝 2026-10-26 — 커뮤니티 기여 통합. ReCreate, Meta-Team, Agon, EvoRepair 및 Language Agents의 Harness Engineering을 Harness Design에 추가했으며, PerspectiveGap을 Benchmarks에 추가했습니다. 관련 목록(Related Lists)은 이제 세 가지 보완적인 커뮤니티 리소스로 연결됩니다.
📚 2026년 11월 3일 — 논문 527개 추가. 검증된 새로운 논문과 이전에 누락되었던 논문을 포함하여 벤치마크(Benchmarks), 하네스 디자인(Harness Design), 모델 디자인(Model Design)을 확장했습니다. 전체 카탈로그와 두 가지 순위 체계를 재구축했습니다.
📄 2026년 8월 30일 — 보조 설문 조사가 온라인에 게시되었습니다. AI4AI Survey: 장기 지평선 에이전트부터 재귀적 자체 개선까지—정의, 신뢰할 수 있는 지평선, 그리고 미해결 문제를 읽어보세요.
🔄 유지 관리자 업데이트. 인용 횟수(Citations), GitHub 스타, 그리고 최신 논문/연간 순위는 카탈로그로부터 재구축되었습니다.
🚀 2026년 11월 3일 — 최신 주간판이 발행되었습니다. 아래에서 출처가 검증된 뉴스 요약을 읽어보세요.
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업데이트 날짜: 2026년 11월 3일 · 인용 순위와 함께 매주 월요일에 업데이트되는 주간 뉴스 선택 항목입니다.
선정 기준: 지난 30일 동안의 주요 기사들 중 출판사의 권위, 토론량, 구체적이고 검증 가능한 결과가 보고되었는지 여부, 에이전트 빌더들의 현재 작업 방식을 변화시키는지 여부, 아티팩트(artifact)가 출시되었는지 여부, 그리고 예상 지속 가능성을 기준으로 점수화한 상위 기사들입니다. 오직 1차 출처만 인용하며, 성능 주장은 해당 출판사에 귀속됩니다.
| 날짜 · 유형 | 뉴스/논문 제목 | 중요성/의미 |
|---|---|---|
| 2026년-11월-02<br><sub style="font-size: small;">논문</sub> | SelfImprove-Bench: Evaluating Generalization in Self-Improving Agents<br><sub style="font-size: small;">Xu, Yang et al. · arXiv</sub> | 저자들은 탐색(exploration), 계획(planning), 추론(reasoning)을 아우르는 G0–G4 일반화 사다리를 갖춘 재현 가능한 RSI 벤치마크를 소개하며, 진화적 이득이 모든 레벨에서 일관되게 전이되지 않음을 보고합니다. |
| ... |
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인용 횟수는 Semantic Scholar와 OpenAlex를 기준으로 2026년-10월-17일까지의 수치입니다. 순위는 발견을 돕는 도구일 뿐 품질 점수는 아닙니다. 감사 증거(audit evidence)는 인기도와 독립적으로 유지됩니다. GitHub 스타는 2026년-11월-03일 기준 스냅샷입니다. 여러 버전으로 색인된 논문의 경우, 설정된 출처가 보고한 가장 큰 제목 검증 횟수를 유지합니다. 모든 연간 순위는 최초 공개 연도를 사용하며, 나중의 학회 발표 연도는 절대로 논문을 더 새로운 코호트(cohort)로 이동시키지 않습니다.
최신 지표 확인: 2026년-11월-03일. 773/981개 카탈로그 기록에 대한 제목 검증 인용 횟수; 6개의 이전에 인용된 기록은 이전 수치를 유지하며 202개 기록은 검증된 색인 횟수가 없습니다. GitHub 스타는 312개 저장소의 317개 기록에 대해 새로 고침되었습니다. 위의 완전한 인용 기준 날짜는 미해결된(unresolved) 횟수가 검증된 후에만 전진합니다.
| 논문 | 학회/출처 | 날짜 | 인용 횟수 | 월평균 인용 수 | 코드 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench: Benchmarking Agents on Hard, Realistic Tasks in Command Line Interfaces | arXiv | <nobr>2026년-01월</nobr> | 612 | 68.0 | GitHub · ★ 2,614 |
| ... |
| Paper | Date | Citations | Code |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench: Command Line Interface에서 어려운, 현실적인 작업을 수행하는 에이전트의 벤치마킹<br><sub >arXiv</sub> | <nobr>2026-01</nobr> | 612 | GitHub · ★ 2,614 |
| ... |
| Paper | Date | Citations | Code |
|---|---|---|---|
| A-MEM: LLM 에이전트를 위한 에이전트 메모리(Agentic Memory)<br><sub >Advances in Neural Information Processing Systems</sub> | <nobr>2025-02</nobr> | 1222 | GitHub · ★ 1,010 |
| ... |
| Paper | Date | Citations | Code |
|---|---|---|---|
| τ-bench: 실제 도메인에서의 도구-에이전트-사용자 상호작용을 위한 벤치마크<br><sub >arXiv</sub> | <nobr>2024-06</nobr> | 1502 | GitHub · ★ 1,488 |
| ... |
| Paper | Date | Citations | Code |
|---|---|---|---|
| Toolformer: 언어 모델이 도구 사용을 스스로 학습하게 하다<br><sub >Advances in Neural Information Processing Systems</sub> | <nobr>2023-02</nobr> | 6192 | — |
| ... |
449개 논문 · 조사 기반 큐레이션 컬렉션이며, 최신순으로 정렬되었습니다. 여러 섹션에 걸쳐 있는 논문은 한 개 이상의 섹션에 나타날 수 있습니다.
| 논문 | 날짜 | 인용 횟수 | 코드 |
|---|---|---|---|
| DeliverBench: 현실적인 다단계 전문 프로젝트 수행을 위한 AI 에이전트 벤치마킹<br><sub>arXiv</sub> | <nobr>2026-11</nobr> | — | — |
| ... |
596편의 논문 · 설문 기반 큐레이션 컬렉션이며, 최신순으로 정렬되었습니다. 여러 섹션에 걸쳐 있는 논문은 한 개 이상의 섹션에 나타날 수 있습니다.
| 논문 | 날짜 | 인용 횟수 | 코드 |
|---|---|---|---|
| 모델이 아닌 하네스를 최적화하기: 조사 분석을 위해 자체 호스팅 가능한 LLM에 최소 에이전트 적합시키기<br><sub>arXiv</sub> | <nobr>2026-11</nobr> | — | — |
| ... |
213편의 논문 · 설문 기반 큐레이션 컬렉션이며, 최신순으로 정렬되었습니다. 여러 섹션에 걸쳐 있는 논문은 한 개 이상의 섹션에 나타날 수 있습니다.
| 논문 | 날짜 | 인용 횟수 | 코드 |
|---|---|---|---|
| 단백질-단백질 복합체 구조 예측 개선을 위한 MSA 조직의 자동 연구 에이전트<br><sub>arXiv</sub> | <nobr>2026-11</nobr> | — | — |
| ... |
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<details markdown="1"> <summary><b>BibTeX 복사</b></summary>@misc{wu2026eveai4ai,
title = {{AI4AI} Survey: From Long-Horizon Agents to Recursive Self-Improvement---Definitions, Reliable Horizons, and Open Problems},
author = {Wu, Kai and Lyu, Hao and Luo, Zhen and Wang, Chaofan and
...
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