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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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ReaRAG는 지식 가이드 추론을 활용하여 대규모 추론 모델(LRM)의 사실성을 높이는 반복적 검색 증강 생성 기술입니다. Wikipedia 코퍼스와 E5-base-v2 검색기를 사용하여 데이터 구축부터 SFT 학습까지의 과정을 다룹니다.
ICML 2025 스포트라이트 논문인 'Which Agent Causes Task Failures and When?'의 구현체로, 멀티 에이전트 시스템의 실패 원인을 자동으로 식별하는 벤치마크입니다. 실패한 에이전트와 결정적 오류 단계를 정밀하게 주석 처리하여 디버깅 자동화와 에이전트 자기 개선을 지원합니다.
DeepAnalyze는 데이터 준비부터 모델링, 시각화, 보고서 생성까지 데이터 과학의 전 과정을 자율적으로 수행하는 최초의 에이전트형 LLM입니다. 구조화 및 비구조화 데이터를 모두 처리하며, 모델과 코드, 학습 데이터가 모두 공개된 오픈 소스 프로젝트입니다.