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과학자들의 첫 시험: MLLM의 인지 능력을 인식, 이해, 추론을 통해 탐구하기
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AutoMind: 적응형 지식 에이전트를 통한 자동화된 데이터 과학
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“왜 많은 머신러닝 프로젝트는 실패하는가?” — 제품화 실패의 진짜 이유
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안전한 과학자: LLM 에이전트를 통한 위험 인식 과학 발견
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CHIMERA: 과학 문헌에서 아이디어 재조합을 위한 지식 베이스
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Paper2Poster: 과학 논문에서 멀티모달 포스터 자동화를 향하여
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ScienceBoard: 현실적인 과학적 워크플로우에서 다중 모달 자율 에이전트 평가
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MOOSE-Chem2: 계층적 검색을 통한 세밀한 과학적 가설 발견에서 LLM의 한계 탐구
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NovelSeek: 에이전트가 과학자가 될 때 - 가설부터 검증까지의 폐쇄 루프 시스템 구축
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AI 공동 과학자가 실패할 때: 과학 연구의 자동 검증을 위한 SPOT 벤치마크
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MatTools: 재료 과학 도구를 위한 대형 언어 모델 벤치마킹
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MiniMax-Speech: 내재적 제로샷 텍스트-음성 변환과 학습 가능한 화자 인코더
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MiniMax-Speech: 내재적 제로샷 텍스트-음성 변환과 학습 가능한 화자 인코더
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Paper2Code: 과학 논문에서 머신러닝 코드 자동 생성
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게으른 천재의 선물: 귀도 반 로섬과 세상을 바꾼 파이썬
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[개발자 CS 기술 면접] 5. 데이터베이스 편(5/5)
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