과학적 발견을 위한 평가 중심 스케일링

SimpleTES는 병렬 탐색, 피드백 기반 개선, 지역 선택을 결합해 시험 시점 발견 루프를 확장하는 프레임워크입니다.

6개 분야의 21개 문제에서 최고 성능을 달성했으며, 더 빠른 LASSO, 개선된 양자 회로 라우팅, 새로운 Erdős overlap 구성 결과를 냈습니다.

이 접근법은 평가 기반 검색을 크게 확장하면 AI 보조 과학 발견의 성능을 실질적으로 끌어올릴 수 있음을 보여줍니다.

또한 생성된 궤적은 후속 학습(post-training)용 모델을 만드는 데도 활용할 수 있습니다.