가르칠 수 있는 범위를 넘어 검색하기: 에이전트 기반 시각적 생성 (Agentic Visual Generation)에서의 지식 경계 진화

요약

시각적 생성기가 학습 데이터에 없는 새로운 정보를 생성할 때 발생하는 지식 경계 문제를 해결하기 위한 연구입니다. '가르친 후 검색하는(teach-then-search)' 공동 학습 프레임워크를 통해 검색 도구를 활용한 에이전트 기반 시각적 생성의 성능을 개선합니다.

핵심 포인트

• 기존 시각적 생성기의 지식 한계와 성능 붕괴를 보여주는 SearchGen-Bench 구축
• 단순 검색이 오히려 노이즈를 유발하는 문제점 지적
• 내재 지식과 외부 컨텍스트를 구분하는 '가르친 후 검색하는' 공동 학습 제안
• 재귀적 자기 개선이 가능한 도구 증강 시각적 생성 토대 마련