가설 트리 정교화(Hypothesis-Tree Refinement)를 통한 범용 자율 연구를 향하여

요약

AI 에이전트가 자율적으로 과학적 연구 루프를 수행할 수 있도록 돕는 범용 프레임워크 'Arbor'를 소개합니다. 가설 트리 정교화(HTR) 방식을 통해 전략적 코디네이터와 실행기가 협력하며, 누적된 통찰력을 바탕으로 연구를 지속합니다. 실제 연구 과제에서 기존 모델 대비 월등한 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 가설 트리 정교화(HTR)를 통한 자율 연구 프레임워크 Arbor 제안
• 코디네이터와 실행기의 역할을 분리하여 전략적 연구 수행
• 실험 결과와 통찰력을 트리에 누적하여 연구 효율 극대화
• 모델 학습 및 데이터 합성 등 6개 과제에서 최고 성능 달성
• MLE-Bench Lite에서 GPT-5.5 기반 86.36% 성과 기록