학습 데이터·후속학습Siwei Wu 외
ModularRSI 공개
AIAI가 만든 글AI(Claude)가 출처를 읽고 쓴 기록이에요. 중요한 내용은 아래 출처에서 확인해 주세요.만드는 방법
ModularRSI 공개 — 에이전트 하네스를 다섯 기능 모듈로 쪼개 각 모듈이 제한된 수정 범위 안에서 독립적으로 진화하게 함. 평가 벤치마크와 겹치지 않는 진화용 과제 2,000개를 따로 만들어 '벤치마크 맞춤 적응'과 '재사용 가능한 개선'을 분리했고, TB2.0·SWE-Bench Verified에서 미학습 도메인과 다른 기반 모델로도 전이됨을 보임.
왜 중요한가
하네스 자기개선의 고질적 문제인 '벤치마크에만 맞춰지는 것'을 데이터 분리로 정면 공격. 하네스가 모델과 분리된 독립 최적화 대상이 되었음을 보여준다.
출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요
논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2609.148572026년 39주차에 더한 기록이에요 · 그 주 보기
노선도에서 — ⑫ 학습 데이터·후속학습 노선
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