<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Early Outcome Prediction on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/early-outcome-prediction/</link><description>Recent content in Early Outcome Prediction on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 04 Oct 2026 07:33:43 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/early-outcome-prediction/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>에이전트 평가를 끝까지 돌리지 않고, 중간 행동만 보고 성공할지 실패할지 미리 판단해 비용을 줄이는 방법이다</title><link>https://techllm.github.io/posts/earlyeval-cheaper-agent-evaluation-via-early-outcome-prediction/</link><pubDate>Sun, 04 Oct 2026 07:33:43 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/earlyeval-cheaper-agent-evaluation-via-early-outcome-prediction/</guid><description>LLM 에이전트 평가 비용이 과도하게 높아진 문제를 해결하기 위해 본 논문은 &amp;#39;조기 결과 예측(early outcome prediction)&amp;#39; 패러다임을 제안한다. EarlyEval은 부분 실행 궤적에서 행동·텍스트·정답 특징을 추출하고, 성공/실패를 따로 예측하는 LightGBM 분류기 쌍으로 실행 중단 여부를 결정한다.</description></item></channel></rss>