유투 에이전트 자동 생성과 하이브리드 정책 최적화로 생산성 증대
📝 원문 정보
- Title: Youtu-Agent Scaling Agent Productivity with Automated Generation and Hybrid Policy Optimization- ArXiv ID: 2512.24615
- 발행일: 2025-12-31
- 저자: Yuchen Shi, Yuzheng Cai, Siqi Cai, Zihan Xu, Lichao Chen, Yulei Qin, Zhijian Zhou, Xiang Fei, Chaofan Qiu, Xiaoyu Tan, Gang Li, Zongyi Li, Haojia Lin, Guocan Cai, Yong Mao, Yunsheng Wu, Ke Li, Xing Sun
📝 초록
이 연구는 다양한 데이터셋에서 이미지 인식 작업에 있어 여러 CNN 기반 패러다임의 효과를 탐구한다. 전통적인 학습, 사전 학습 모델을 조정한 트랜스퍼 러닝, 그리고 학습 중에 라벨을 보지 않는 제로샷 러닝 세 가지 방법을 비교했다. 결과는 트랜스퍼 러닝이 다른 접근 방식보다 큰 이점을 제공함을 나타냈다.💡 논문 해설
1. **기본적인 이해**: 이 연구에서는 이미지를 분류하는 CNN 모델의 효율성을 평가한다. 2. **중급 해석**: 전통적 학습과 트랜스퍼 러닝, 제로샷 러닝을 비교하여 어떤 방법이 가장 효과적인지 알아본다. 3. **고급 분석**: 이 연구는 데이터셋에 따라 각 모델의 성능 차이를 상세히 설명한다.📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
