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123 편의 논문

Memory as Ontology: A Constitutional Memory Architecture for Persistent Digital Citizens

본 논문은 AI 에이전트의 수명이 길어지고 모델이 교체되더라도 정체성이 유지되어야 한다는 전제하에, 기억을 단순한 기능적 도구가 아닌 존재의 토대로 재정의하는 '기억-형이상학 (Memory-as-Ontology)' 패러다임을 제안하고, 이를 구현한 '아니메시스 (Animesis)'라는 헌법적 기억 아키텍처를 통해 기존 시스템과 구별되는 지속적 디지털 시민을 위한 새로운 체계를 제시합니다.

Zhenghui Li2026-03-06💻 cs

SCoUT: Scalable Communication via Utility-Guided Temporal Grouping in Multi-Agent Reinforcement Learning

이 논문은 부분 관측 다중 에이전트 강화학습에서 통신의 타이밍과 대상 선택 문제를 해결하기 위해, 에이전트 그룹의 시간적 추상화와 반사실적 통신 이점 계산을 통해 효율적인 학습과 분산 실행을 가능하게 하는 SCoUT 알고리즘을 제안합니다.

Manav Vora, Gokul Puthumanaillam, Hiroyasu Tsukamoto + 1 more2026-03-06🤖 cs.AI

Competitive Multi-Operator Reinforcement Learning for Joint Pricing and Fleet Rebalancing in AMoD Systems

이 논문은 다중 운영자 간 경쟁 환경에서 강화학습을 활용하여 자율 모빌리티 온 디맨드 (AMoD) 시스템의 가격 책정 및 차량 재배치 전략을 최적화하는 프레임워크를 제안하고, 경쟁이 가격 하락과 차량 배치 패턴 변화에 미치는 영향을 실증적으로 분석합니다.

Emil Kragh Toft, Carolin Schmidt, Daniele Gammelli + 1 more2026-03-06🤖 cs.LG

RepoLaunch: Automating Build&Test Pipeline of Code Repositories on ANY Language and ANY Platform

이 논문은 모든 프로그래밍 언어와 플랫폼에서 코드 저장소의 의존성 해결, 컴파일, 테스트 결과 추출을 자동화하는 최초의 에이전트인 'RepoLaunch'를 소개하고, 이를 통해 인간의 개입을 최소화하면서 소프트웨어 공학 데이터셋을 대규모로 생성할 수 있는 파이프라인을 제안합니다.

Kenan Li, Rongzhi Li, Linghao Zhang + 17 more2026-03-06🤖 cs.LG

Greedy-based Value Representation for Optimal Coordination in Multi-agent Reinforcement Learning

이 논문은 다중 에이전트 강화학습에서 최적 일관성을 보장하기 위해 하위 목표 형상화와 우월 경험 재생을 통해 최적 노드를 유일한 수렴점으로 만드는 탐욕 기반 가치 표현 (GVR) 을 제안하고, 이를 통해 기존 선형 또는 단조 가치 분해 방법의 상대적 과일반화 문제를 해결하여 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.

Lipeng Wan, Zeyang Liu, Xingyu Chen + 2 more2026-03-05💻 cs

ℵ\aleph-IPOMDP: Mitigating Deception in a Cognitive Hierarchy with Off-Policy Counterfactual Anomaly Detection

이 논문은 더 깊은 재귀적 사고 능력을 가진 적대적 에이전트의 기만 공격에 취약한 사회성 에이전트를 보호하기 위해, 이상 탐지 알고리즘과 오프-폴리시 정책을 결합한 ℵ\aleph-IPOMDP 프레임워크를 제안하여 기만을 감지하고 억제함으로써 공정한 결과를 도출하는 방법을 제시합니다.

Nitay Alon, Joseph M. Barnby, Stefan Sarkadi + 3 more2026-03-05💻 cs

SEVADE: Self-Evolving Multi-Agent Analysis with Decoupled Evaluation for Hallucination-Resistant Irony Detection

이 논문은 단일 관점의 분석과 환각 문제에 취약한 기존 방법을 극복하기 위해, 언어 이론 기반의 다중 에이전트 추론 엔진과 최종 판정을 위한 분리된 평가 모듈을 결합한 'SEVADE' 프레임워크를 제안하여 아이러니 감지 성능을 획기적으로 개선했음을 보여줍니다.

Ziqi Liu, Ziyang Zhou, Yilin Li + 4 more2026-03-05💬 cs.CL

Agile Flight Emerges from Multi-Agent Competitive Racing

이 논문은 다중 에이전트 간 경쟁과 희소한 '경쟁 승리'라는 고수준 목표만으로 강화학습을 통해 에이전트가 물리적 한계를 넘나드는 민첩한 비행과 전략적 행동을 스스로 습득하며, 기존 단일 에이전트 훈련 방식보다 시뮬레이션에서 실세계로의 전이 성능과 일반화 능력이 뛰어나다는 것을 증명합니다.

Vineet Pasumarti, Lorenzo Bianchi, Antonio Loquercio2026-03-05🤖 cs.AI

Molt Dynamics: Emergent Social Phenomena in Autonomous AI Agent Populations

이 논문은 77 만 개 이상의 자율 LLM 에이전트가 인간 개입 없이 상호작용하는 대규모 환경 'MoltBook'을 분석하여, 소수 에이전트 중심의 역할 분화, 멱법칙을 따르는 정보 전파, 그리고 낮은 성공률의 초기 단계 협력 패턴 등 탈중앙화 자율 에이전트 시스템의 집단적 행동 역학을 실증적으로 규명했습니다.

Brandon Yee, Krishna Sharma2026-03-05🤖 cs.AI

Social Norm Reasoning in Multimodal Language Models: An Evaluation

이 논문은 텍스트와 이미지를 기반으로 한 30 개의 시나리오를 통해 다섯 가지 멀티모달 대형 언어 모델 (MLLM) 의 사회적 규범 추론 능력을 인간과 비교 평가한 결과, 텍스트 기반에서는 성능이 우수하지만 이미지 기반에서는 상대적으로 낮으며 GPT-4o 가 가장 뛰어난 성과를 보였음을 밝혔습니다.

Oishik Chowdhury, Anushka Debnath, Bastin Tony Roy Savarimuthu2026-03-05🤖 cs.AI

Principled Learning-to-Communicate with Quasi-Classical Information Structures

이 논문은 정보 구조 (IS) 관점에서 분산 부분 관측 마르코프 결정 과정 (Dec-POMDP) 하의 학습 기반 의사소통 (LTC) 문제를 형식화하고, 준고전적 (quasi-classical) 조건 하에서 계산적으로 다루기 쉬운 문제 클래스를 정의하며 이를 위한 증명 가능한 계획 및 학습 알고리즘을 제시합니다.

Xiangyu Liu, Haoyi You, Kaiqing Zhang2026-03-05🤖 cs.LG