논문 정보
- 날짜:
2026-02-28 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 2.367
핵심 요약
SMTL 프레임워크는 순차적 추론 대신 병렬적 증거 수집 방식을 도입하여 긴 호흡의 에이전트 검색 효율성을 높였습니다. 데이터 합성 파이프라인을 통해 다양한 작업 유형에 대한 일반화 성능을 확보하고 지도 학습과 강화 학습으로 에이전트를 최적화했습니다. 실험 결과 BrowseComp 벤치마크에서 기존 모델 대비 추론 단계를 70.7% 줄이면서도 정확도를 향상시키는 성과를 거두었습니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 에이전트의 추론 비용과 지연 시간을 대폭 줄이면서도 성능을 유지하는 병렬 검색 구조를 우리 팀의 에이전트 설계에 참고할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 추론 단계를 획기적으로 줄이면서도 높은 정확도를 유지했다는 수치적 근거가 명확하여 실제 서비스 적용 가능성이 높기 때문입니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.22675
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.22675