[AI Paper] 📄 Large Language Models as Tool Makers
📄 Large Language Models as Tool Makers 📋 메타 정보 항목 내용 논문 제목 Large Language Models as Tool Makers 저자 Tianle Cai, Xuezhi Wang, Tengyu Ma, Xinyun Chen, Denny Zhou 소속 Google DeepMind, Princeton University, Stanford University 발표 ICLR 2024 (Poster) arXiv…
[AI Paper] LLMOrbit: A Circular Taxonomy of Large Language Models
LLMOrbit: A Circular Taxonomy of Large Language Models 메타 정보 항목 내용 저자 Badri N. Patro, Vijay S. Agneeswaran arXiv ID 2601.14053v1 arXiv URL https://arxiv.org/abs/2601.14053v1 PDF https://arxiv.org/pdf/2601.14053v1.pdf 분석 기간 2019-2025 분석 대상 50+ 모델, 15개 조직…
[AI Paper] 📄 Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges
📄 Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges 📋 메타 정보 항목 내용 저자 Taicheng Guo, Xiuying Chen, Yaqi Wang, Ruidi Chang, Shichao Pei, Nitesh V. Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang 소속 기관 University of Notre Dame, King Abdullah…
[AI Paper] Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains
Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains [!abstract] 논문 요약 본 논문은 9개국 70명의 연구자가 참여한 제3차 국제 공동 테스트 연습(3rd Joint Testing Exercise)의 결과물로, 자율 AI 에이전트 시스템의 안전성 평가 방법론을 개선하기 위한 연구이다. 민감정보 유출(Sensitive Information Leakage), 사기(Fraud),…
[AI Paper] INFA-Guard: Mitigating Malicious Propagation via Infection-Aware Safeguarding in LLM-Based Multi-Agent Systems
INFA-Guard: Mitigating Malicious Propagation via Infection-Aware Safeguarding in LLM-Based Multi-Agent Systems 📌 1단계: 기본 정보 항목 내용 제목 INFA-Guard: Mitigating Malicious Propagation via Infection-Aware Safeguarding in LLM-Based Multi-Agent Systems 저자 Yijin…
[AI Paper] 📄 How to Build AI Agents by Augmenting LLMs with Codified Human Expert Domain Knowledge?
📄 How to Build AI Agents by Augmenting LLMs with Codified Human Expert Domain Knowledge? 논문 정보 – 제목: How to Build AI Agents by Augmenting LLMs with Codified Human Expert Domain Knowledge? A Software Engineering Framework – 저자: Choro Ulan…
[AI Paper] 📄 Gorilla: LLM Connected with Massive APIs
📄 Gorilla: LLM Connected with Massive APIs 📋 메타 정보 항목 내용 제목 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs 저자 Shishir G. Patil, Tianjun Zhang, Xin Wang, Joseph E. Gonzalez 소속 UC Berkeley, Microsoft Research 학회/저널 NeurIPS 2024 (Advances in…
[AI Paper] 게임 이론적 관점에서 본 LLM 기반 다중 에이전트 시스템
게임 이론적 관점에서 본 LLM 기반 다중 에이전트 시스템 개요 본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)을 게임 이론적 관점에서 체계적으로 분석한 설문(survey)입니다. LLM 에이전트들이 협력, 경쟁, 혼합 동기 상황에서 어떻게 상호작용하는지를 게임 이론의 4가지 핵심 요소(플레이어, 전략, 보상, 정보)를 통해 통합적으로 분석합니다. 📌 1단계: 기본 정보 제목 Game-Theoretic Lens on…
[AI Paper] 📄 From Who They Are to How They Act: Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media
📄 From Who They Are to How They Act: Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media 생성형 에이전트 기반 모델링(GABM)에서 행동 특성의 중요성을 규명한 연구 📌 1단계: 기본 정보 문서 정보 항목 내용 제목 From Who…
[AI Paper] From Single to Multi-Agent Reasoning: Advancing GeneGPT for Genomics QA
From Single to Multi-Agent Reasoning: Advancing GeneGPT for Genomics QA 메타 정보 항목 내용 저자 Kimia Abedini, Farzad Shami, Gianmaria Silvello arXiv ID 2601.10581v1 발표 ECIR’26 (48th European Conference on Information Retrieval) 분야 Artificial Intelligence…