기관 리서치
Google DeepMind
- 신규 없음 — RSS(
deepmind.google/blog/rss.xml)를 curl로 직접 확인. 최신 게시물은 여전히 8/6 "WeatherNext: AI model achieves breakthrough in forecasting cyclones"로, 8/8 브리핑에서 이미 다뤘습니다.
Google Research
- 신규 없음 — RSS(
research.google/blog/rss/) 확인. 최신 게시물은 7/30 "Science One Framework: A verifiable autonomous research framework via Chain-of-Evidence"로 여전히 커버 범위 밖입니다.
OpenAI
- 신규 없음 — RSS(
openai.com/news/rss.xml)를 카테고리(Research/Publication)로 필터링한 결과, 최신 항목은 여전히 8/1 "Ten advances in mathematics and theoretical computer science"입니다. 8/7 항목 2건(Security/미분류 카테고리)이 있었지만 연구 관련 카테고리가 아니라 제외했습니다.
Anthropic
- ⚠ 확인 실패 —
www.anthropic.com은 이 실행 환경의 네트워크 egress 정책상 명시적으로 차단되어 있습니다(curl 직접 호출 결과:Host not in allowlist: www.anthropic.com). WebFetch 도구도 동일하게EGRESS_BLOCKED를 반환했습니다.
Meta FAIR / Meta AI
- 신규 없음 — 블로그 페이지(
ai.meta.com/blog/)를 curl로 확인(RSS 엔드포인트는 404). 최신 게시물은 7/27 "Reimagining Independence: How Meta's AI Models Are Helping the University of Pittsburgh Transform Assistive Robotics"로 커버 범위 밖입니다(변경 없음).
Microsoft Research
- 신규 없음 — RSS(
microsoft.com/en-us/research/feed/) 확인. 최신 게시물은 8/3 "Orchard: An open framework for scalable agentic AI"로, 8/8 브리핑에서 이미 다뤘습니다.
NVIDIA Research
- 신규 없음 —
blogs.nvidia.com/feed/최신 글은 8/8 "Firebird Launches CIS Region's Largest AI Factory in Armenia"로 커버 범위 경계(8/8 22:06 UTC) 이전이며, AI 인프라 비즈니스 뉴스라 5개 관련 주제와도 무관합니다.
Apple ML Research
- 신규 없음 — RSS(
machinelearning.apple.com/rss.xml) 확인. 최신 게시물은 8/7(3건: Scaling Categorical Flow Maps, Beyond Next-Token Prediction, Arbitrage)로, 8/8 브리핑에서 이미 다뤘습니다.
arXiv 신규
⚠ 신규 없음 — arXiv API(export.arxiv.org/api/query)를 재조회한 결과 cs.AI/cs.CL/cs.LG 전체에서 최신 제출(published) 시각이 여전히 2026-08-06T17:59:58Z로, 직전 브리핑이 다룬 경계와 동일했습니다. arXiv는 통상 일~목요일에만 신규 논문을 공지하고 금·토요일에는 공지하지 않으며, 이번 실행 시각(UTC 일요일 22시경, KST 월요일 오전 7시경)은 아직 월요일자 신규 공지가 반영되기 전 시점으로 판단됩니다.
Paper Radar 채택10보류0탈락0
일일 radar 아님 — 4편 원문 감사(DOLPHIN·MARS·HypoExplore·AutoScientists) + 5각도 문헌 스윕 후속으로 우선순위 10편을 지정 수집. 관문 선별은 감사·스윕 단계에서 수행됨 (기록: 2-meeting/2026-08-10_audit_and_related_papers_socratic_galilean.md). radar last_run 커서는 2026-08-08T02:20:38+00:00 그대로 보존.
조회 0건(radar 미실행) · 지정 채택 10 · 보류 0 · 탈락 0
채택 (전부 리뷰 완료, PDF 제목 실물 검증)
- AIGS — Generating Science from AI-Powered Automated Falsification
- arXiv: 2411.11910 ·
2024/2024_AIGS_Automated-Falsification_arXiv2411.11910.pdf - 근거: Gate B-1 — 반증-피드백 설계의 원조격, 단일 가설 한정이 우리 구별점
- arXiv: 2411.11910 ·
- POPPER — Automated Hypothesis Validation with Agentic Sequential Falsifications
- arXiv: 2502.09858 ·
2025/2025_POPPER_Agentic-Sequential-Falsification_arXiv2502.09858.pdf - 근거: Gate B-2 — e-value 순차 반증 통계 위생, Galilean 실행층 이식 후보
- arXiv: 2502.09858 ·
- Ideation–Execution Gap — Execution Outcomes of LLM-Generated versus Human Research Ideas
- arXiv: 2506.20803 ·
2025/2025_IdeationExecutionGap_LLM-vs-Human-Idea-Execution_arXiv2506.20803.pdf - 근거: Gate B-3 — 아이디어 단계 novelty 우위가 실행 후 소멸하는 RCT
- arXiv: 2506.20803 ·
- AutoDiscovery — Open-ended Scientific Discovery via Bayesian Surprise (NeurIPS 2025)
- arXiv: 2507.00310 ·
2025/2025_AutoDiscovery_Bayesian-Surprise-Open-Ended-Discovery_arXiv2507.00310.pdf - 근거: Gate B-1 — 선택 목적을 Bayesian surprise로 교체한 foil(신념 변화 ≠ 이론 간 판별)
- arXiv: 2507.00310 ·
- BED-LLM — Intelligent Information Gathering with LLMs and Bayesian Experimental Design (ICLR 2026)
- arXiv: 2508.21184 ·
2025/2025_BED-LLM_Bayesian-Experimental-Design_arXiv2508.21184.pdf - 근거: Gate B-2 — LLM 예측분포 기반 EIG, Socratic 판별 실험 선택의 형식론
- arXiv: 2508.21184 ·
- NoScientificReasoning — AI scientists produce results without reasoning scientifically
- arXiv: 2604.18805 ·
2026/2026_NoScientificReasoning_AI-Scientist-Trace-Audit_arXiv2604.18805.pdf - 근거: Gate B-3 — 25,000+ 실행 계측, 증거 무시 68%·반증 기반 신념 수정 26%
- arXiv: 2604.18805 ·
- AdversarialExperiments — Sound Agentic Science Requires Adversarial Experiments (ICLR 2026 WS)
- arXiv: 2604.22080 ·
2026/2026_AdversarialExperiments_Sound-Agentic-Science-Position_arXiv2604.22080.pdf - 근거: Gate B-1 — falsification-first 표준 제안, 동기 인용
- arXiv: 2604.22080 ·
- LLM-AutoSciLab — Closed-Loop Scientific Discovery via Active Experimentation with LLMs
- arXiv: 2605.24043 ·
2026/2026_LLM-AutoSciLab_Active-Experimentation-Closed-Loop_arXiv2605.24043.pdf - 근거: Gate B-1/B-4 — 경쟁 가설 예측 불일치 acquisition 폐루프 + ActiveSciBench(코드 공개)
- arXiv: 2605.24043 ·
- A-CBO — Why LLMs Fail at Causal Discovery and How Interventional Agents Escape
- arXiv: 2605.27567 ·
2026/2026_A-CBO_Interventional-Causal-Discovery_arXiv2605.27567.pdf - 근거: Gate B-3 — SFT/DPO로 인과 발견 불가 증명 + 판별 개입 루프 O(log n) 수렴
- arXiv: 2605.27567 ·
- ATLAS — Active Theory Learning for Automated Science (DeepMind)
- arXiv: 2606.12386 ·
2026/2026_ATLAS_Active-Theory-Learning_arXiv2606.12386.pdf - 근거: Gate B-1 — 최근접 경쟁: DisRNN 앙상블 불일치 기반 판별 실험 폐루프, 5–10× 표본 효율
- arXiv: 2606.12386 ·
Paper Radar — 2026-08-10 (일일 radar, 클라우드 스케줄)
조회 200건 · 신규 0건(스크립트 기준) · 실제 판정 3건 · 채택 0 · 보류 1 · 탈락 2 · covered: true
수집 단계
fetch.py가 arXiv에서 HTTP 503 / HTTP 429로 6회 연속 거부당했다. 클라우드의 403 정책 차단과 달리 일시적 제한이므로 백오프 후 재시도로 해소했다(20s→45s→90s→150s). 다만 urllib 경로가 503/429에 재시도 없이 바로 죽기 때문에, 이번 실행은 fetch.py의 판정 로직은 그대로 두고 HTTP 계층만 재시도 가능한 curl로 교체해 돌렸다. fetch.py에 백오프 재시도를 넣는 것이 후속 과제다.
⚠️ arXiv 색인 지연 — 커서 정책을 되돌렸다
since = last_run = 2026-08-09T23:17:24+00:00 기준 new: 0이었으나, 이는 신규가 없어서가 아니라 arXiv API 색인 자체가 3일 밀려 있기 때문이다. 레이더 질의와 무관하게 cat:cs.AI 전체를 submittedDate 내림차순으로 조회해도 최상단이 2026-08-07T17:55:48Z에서 멈춘다. cs.AI 하루 게재량을 생각하면 8/8–8/10 전체가 비었을 수는 없다.
이 상태에서 last_run을 실행 시각(8/10 22시대)으로 밀면, 나중에 색인되는 8/7–8/10 논문은 filter_new의 published <= cutoff 조건에 걸려 후보에 오르지도 못한 채 영구히 누락된다. 실제로 이번 교차 확인에서 그렇게 새어나간 논문 3편을 발견했다:
| arXiv | published | 상태 |
|---|---|---|
| 2608.07138 | 2026-08-07T11:56Z | 어제 실행 이후 색인됨 — last_run보다 오래되어 누락 |
| 2608.03154 | 2026-08-04T05:36Z | 8/8 일괄 실행 창 안이었으나 미판정 |
| 2608.02751 | 2026-08-03T18:01Z | 8/8 일괄 실행 창 안이었으나 미판정 |
세 편 모두 이번 실행에서 2단 관문으로 정상 판정했다. 그리고 재발을 막기 위해 last_run을 실행 시각이 아니라 이번 피드에서 실제로 관측된 최신 published 타임스탬프(2026-08-07T11:56:51+00:00)로 기록했다. 즉 커서는 "색인이 실제로 닿은 수위"를 가리킨다. 뒤늦게 색인되는 논문이 다음 실행에서 후보로 다시 올라오고, 이미 판정한 건은 seen(46건)이 걸러주므로 중복 검토는 발생하지 않는다.
이는 /paper-update 6절의 --last-run "$(date -u ...)" 관례에서 의도적으로 벗어난 것이다. 색인 지연이 해소되면 원래 관례로 되돌려도 무방하다.
채택
없음. (0편)
보류
- Autonomous discovery of accelerator commissioning algorithms (Thorsten Hellert) — 2608.07138 — Gate A-1은 통과한다: 에이전트가 commissioning 코드를 쓰고 시뮬레이션으로 검증한 뒤 결과로 알고리즘을 개선하는 폐루프가 논문의 핵심 주장이다(ALS-U accumulator ring의 RF beam capture). 그러나 Gate B가 애매하다 — 루프 기계 자체는 기존 AI-Scientist 패턴이고 기여의 무게가 가속기 물리로의 도메인 이식과 다목적 확장(16개 non-dominated 알고리즘)에 실려 있다. 공개 벤치마크·데이터셋이 없어 B-2로 투입할 수 없고, B-3(통념 역전)·B-4(표준 베이스라인)에도 해당하지 않는다. 저장하지 않는다.
탈락
- ANCHOR-RE: An Agentic Neuro-Symbolic Framework for Grounded Biomedical Relation Extraction — 2608.03154 — Gate A 탈락. 핵심 기여가 생의학 관계추출 정확도 개선이고 가설 생성은 다운스트림 응용으로 한 번 언급될 뿐인, LLM을 도구로 쓴 응용 논문.
- Search, Inspect, Fetch: Exploiting Structure-Aware Boolean Retrieval for Deep-Research Agents — 2608.02751 — Gate A 탈락. deep-research 에이전트의 웹 검색·인출 전략(Boolean Query Language) 개선으로 QA 정확도·토큰 효율이 과제이며, 자율 연구 폐루프·가설 탐색·아이디어 평가 어디에도 걸리지 않는다.