구현 전에 방법 분해
전처리, 모델 구조, 학습 또는 추정 절차, 평가 지표를 포함한 실행 가능한 단계 목록으로 정리합니다. 초록만 보고 구현을 추측하지 않습니다.
논문 재현 AI 에이전트
방법과 데이터 요구를 이해하고 분석과 검증을 수행해 코드, 차트, 재현 설명을 제공합니다.
논문 재현에서 막히는 이유는 코드를 못 써서가 아니라 논문 자체가 다 적혀 있지 않기 때문입니다. 하이퍼파라미터가 빠져 있고 전처리는 한 문장으로 넘어가며 수식의 첨자는 문맥으로 추측해야 합니다. 저자가 실제로 무엇을 했는지 추론하면서 여러 번 시도해야 숫자가 비슷해집니다.
재현 에이전트가 이 추론과 시행착오를 맡습니다. 방법을 읽어내고 필요한 데이터와 파라미터를 정리하며 빠진 부분은 근거와 함께 표시한 뒤 코드를 실행하고 논문 수치와 대조합니다. 결과물은 실행 가능한 코드, 재현 결과, 그리고 무엇이 일치하고 무엇이 어긋났는지에 대한 설명입니다.
할 수 있는 일
누락된 정보 명시
기재되지 않은 하이퍼파라미터나 분할 비율은 채택한 값과 근거를 함께 나열합니다. 기본값으로 조용히 메우지 않습니다.
원문과 항목별 대조
재현 값을 논문 값과 나란히 제시하고, 차이가 나면 구현 차이로 넘기지 않고 어느 단계의 해석이 어긋났는지 추적합니다.
실행 가능한 결과물
조각이 아니라 의존성과 실행 방법을 포함한 완전한 코드를 제공하므로 직접 다시 실행해 검증할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
어떤 논문이 재현 가능한가요?
방법 서술이 비교적 충실하고 데이터를 구하거나 합리적으로 모사할 수 있는 논문에서 성공률이 높습니다. 비공개 데이터에 의존하는 경우 시작 전에 완전 재현이 불가능한 범위를 알려줍니다.
재현되지 않으면 어떻게 하나요?
숫자를 맞추기 위한 임의 조정 없이 일치하지 않았다는 사실과 확인한 방향을 보고합니다. 재현되지 않는다는 것 자체가 유용한 정보입니다.
코드는 어디서 실행되나요?
격리된 샌드박스에서 실제로 실행되며 실행 로그도 함께 제공됩니다.