논문 정보
- 날짜:
2026-02-27 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 2.267
핵심 요약
SMTL 프레임워크는 순차적 추론 대신 병렬적 증거 수집을 통해 긴 호흡의 에이전트 검색 효율성과 일반화 성능을 개선합니다. 데이터 합성 파이프라인을 통해 다양한 연구 시나리오를 학습하며, 추론 단계를 대폭 줄이면서도 높은 정확도를 유지합니다. GAIA 및 DeepResearch Bench 등 주요 벤치마크에서 우수한 성능을 입증했습니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 에이전트의 추론 비용과 지연 시간을 줄이면서도 검색 성능을 높일 수 있는 병렬 처리 구조를 우리 팀의 에이전트 설계에 참고할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 기존 순차적 추론 방식 대비 추론 단계를 약 70% 단축하면서도 성능을 개선했다는 수치가 구체적이므로 재현 가치가 높습니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.22675
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.22675