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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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UC Berkeley 연구진이 개발한 이 프로젝트는 웹 및 모바일 기기를 제어하는 디지털 에이전트의 성능을 평가하고 자율적으로 개선하는 프레임워크를 제공합니다. 평가 모델을 통해 에이전트의 궤적을 분석하며, DigiRL과 같은 모델을 활용해 Android 제어 성공률을 17%에서 67%까지 대폭 향상시키는 성과를 보였습니다.
이 저장소는 심층 강화학습(Deep RL)을 위한 다중 에이전트 커넥티드 자율 주행(MACAD) Gym 환경을 제공합니다. NeurIPS 2019의 자율 주행 머신러닝 워크숍에서 발표된 논문의 구현 코드로, CARLA 시뮬레이터를 기반으로 합니다.
SWE-bench Pro는 LLM 및 에이전트가 장기적인 소프트웨어 엔지니어링 과제를 수행할 수 있는지 평가하는 고난도 벤치마크입니다. 모델은 주어진 코드베이스와 이슈를 바탕으로 문제를 해결하는 패치를 생성해야 하며, 재현 가능한 평가를 위해 Docker 환경을 지원합니다.