Personal Daily Journal

CodeMidas: 코드 자체로부터 에이전트 기반 코딩 RL 환경 확장하기

이 논문은 기존의 issue나 commit 같은 개발 산출물에 의존하지 않고, 소스 코드 자체를 입력으로 사용하여 executable RL environments를 생성하는 CodeMidas 파이프라인을 제안합니다. CodeMidas는 agentic compute를 활용하여 기능 명세(behavioral specifications)를 수립하고, 원본 코드 실행에 기반한 test를 구축하며, 실행 체크 및 repeated solution rollouts를 통해 task를 검증합니다. 이를 통해 23개의 programming languages와 15개의 technical domains를 아우르는 5,545개의 training tasks를 포함한 대규모 데이터셋을 구축했습니다.

AI 리서치

EvoOntology: 데이터 에이전트를 위한 자가 진화형 온톨로지 레이어

이 논문은 다양한 데이터 소스를 다루는 Data agents가 겪는 agent-data gap 문제를 해결하기 위해 self-evolving ontology layer인 EvoOntology를 제안합니다. EvoOntology는 ontology를 schema, content, tool layer로 구성된 MCP server로 캡슐화하여 agent가 런타임에 능동적으로 상호작용할 수 있게 합니다. 이를 위해 ontology를 자율적으로 구축하는 builder agent와 지속적으로 ontology를 개선하는 self-evolution loop를 도입합니다.

AI 바이오 논문

LLM 기반 생체 모델 검증 프레임워크 BELL 공개

생체 모델 구축 시 수동 검증의 비효율성을 극복하기 위해 LLM 기반 자동화 프레임워크 BELL이 개발되었습니다. BELL은 증거 검색, 점수화, 설명 생성을 자동화하여 49.5% 상위 신뢰도, 72.4% 긍정적 추천 결과를 보였습니다.

AI 바이오 활용

[The Company] AI·바이오 경쟁력 앞세워 해외 공략 - 중앙일보

[The Company] AI·바이오 경쟁력 앞세워 해외 공략 중앙일보