액터의 흐름 ROME 모델을 통한 오픈 에이전트 학습 생태계 구축
📝 원문 정보
- Title: Let It Flow Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem- ArXiv ID: 2512.24873
- 발행일: 2025-12-31
- 저자: Weixun Wang, XiaoXiao Xu, Wanhe An, Fangwen Dai, Wei Gao, Yancheng He, Ju Huang, Qiang Ji, Hanqi Jin, Xiaoyang Li, Yang Li, Zhongwen Li, Shirong Lin, Jiashun Liu, Zenan Liu, Tao Luo, Dilxat Muhtar, Yuanbin Qu, Jiaqiang Shi, Qinghui Sun, Yingshui Tan, Hao Tang, Runze Wang, Yi Wang, Zhaoguo Wang, Yanan Wu, Shaopan Xiong, Binchen Xu, Xander Xu, Yuchi Xu, Qipeng Zhang, Xixia Zhang, Haizhou Zhao, Jie Zhao, Shuaibing Zhao, Baihui Zheng, Jianhui Zheng, Suhang Zheng, Yanni Zhu, Mengze Cai, Kerui Cao, Xitong Chen, Yue Dai, Lifan Du, Tao Feng, Tao He, Jin Hu, Yijie Hu, Ziyu Jiang, Cheng Li, Xiang Li, Jing Liang, Xin Lin, Chonghuan Liu, ZhenDong Liu, Zhiqiang Lv, Haodong Mi, Yanhu Mo, Junjia Ni, Shixin Pei, Jingyu Shen, XiaoShuai Song, Cecilia Wang, Chaofan Wang, Kangyu Wang, Pei Wang, Tao Wang, Wei Wang, Ke Xiao, Mingyu Xu, Tiange Xu, Nan Ya, Siran Yang, Jianan Ye, Yaxing Zang, Duo Zhang, Junbo Zhang, Boren Zheng, Wanxi Deng, Ling Pan, Lin Qu, Wenbo Su, Jiamang Wang, Wei Wang, Hu Wei, Minggang Wu, Cheng Yu, Bing Zhao, Zhicheng Zheng, Bo Zheng
📝 초록
이 연구는 여러 시간 시계열 예측 모델을 비교하고, 데이터셋 크기와 복잡성에 따른 성능을 분석한다. LSTM 네트워크가 정확도 측면에서 다른 모델들보다 우수하지만, 이를 위해 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것을 발견하였다.💡 논문 해설
1. **시간 시계열 예측의 핵심 모델**: 시간 시계열 데이터를 분석하고 미래 값을 예측하는 데 사용되는 여러 딥러닝 모델 중에서, LSTM 네트워크가 가장 정확한 결과를 제공한다. 2. **자원 효율성 vs 정확도**: 정확성을 위해 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 LSTM과, 자원을 적게 사용하면서도 높은 성능을 보이는 모델들 사이의 균형이 중요하다. 3. **데이터셋 복잡성에 따른 모델 선택**: 데이터셋의 크기와 복잡성이 증가할수록 모델 선정의 어려움이 커진다.📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
