DAIR.AI, Claude Code와 Codex를 결합한 Meta의 RankEvolve를 조명

DAIR.AI는 신뢰할 수 있는 자동 연구 에이전트에 관한 Meta 논문의 RankEvolve를 컴파일된 프로토콜로 각 연구 단계와 게이트를 강제하는 시스템이라고 설명한다. Claude Code와 Codex를 별도 노드로 실행해 서로의 변경을 검토하고 수정하며, 평가 데이터 유출이나 끊긴 그레이디언트 같은 조용한 실험 버그를 겨냥한다.

동일 예산에서 두 제품을 결합하면 실행 정확도가 최고 단일 제품의 45.8%에서 62.5%로 올라간다. 오픈소스 HSTU 추천 모델에서 12회 반복한 결과, RankEvolve는 MovieLens-20M의 NDCG@10을 공개된 결과보다 4.48% 향상시켰다. 글은 DAIR.AI Academy의 RankEvolve 논문으로 연결된다。