안드레 카파시의 '오토리서치(Autoresearch)' 실전 검증: 인공지능 연구 자동화의 성과와 한계
* 안드레 카파시가 제안한 오토리서치 프레임워크를 활용하여 과거 딥러닝 연구 프로젝트의 성능을 자동 개선한 실전 사례. * 클로드 코드를 에이전트로 활용해 가설 설정, 코드 수정, 학습 및 평가를 반복하는 폐쇄형 실험 루프의 효율성 확인. * 단순 하이퍼파라미터 튜닝과 코드 내 숨겨진 버그 수정을 통해 주요 평가 지표를 50% 이상 개선하는 유의미한 결과 도출. * 창의적인 아키텍처 변경이나 완전히 새로운 아이디어를 구현하는 단계에서는 명확한 성능 한계와 비용 효율성 문제 노출.