[D14] scenario based simulation training — 일일 자료 기반 약식 논문 노트

Abstract

본 노트는 D14 부서가 2026-04-28 수집한 187건의 자료를 토대로 "scenario based simulation training" 주제에 대해 약식 논문 형태로 정리한 것이다. 1차 자료는 arXiv·Semantic Scholar·Crossref에서 수집되었으며 익명화·일반화 필터를 거쳤다.

1. Introduction

오늘의 핵심 질문: "scenario based simulation training 영역에서 가장 최근에 보고된 신호는 무엇인가?"

2. Method

• 소스: arXiv, Semantic Scholar Graph API, Crossref
• 검색 쿼리 6건
• 수집 총량: 187건

3. Findings — 5건 핵심 자료

1. Spend Less, Fit Better: Budget-Efficient Scaling Law Fitting via Active Experiment Selection — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22753v1

2. From Physics to Statistics: A Simple Route to Exponential Families via Maximum Entropy — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22752v1

3. Representational Harms in LLM-Generated Narratives Against Global Majority Nationalities — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22749v1

4. Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22748v1

5. Relaxation-Informed Training of Neural Network Surrogate Models — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22746v1

4. Discussion — 타 부서 통합 신호

• [D12/웰니스] tags: [D12, 웰니스, 루틴, 건강]
• [D2/집필] tags: [D2, 콘텐츠집필, 일일리포트]
• [D10/분석] tags: [D10, 분석, KPI, 주간리포트]
• [?/IdleBrain] 야간_아이디어_0200
• [?/IdleBrain] 야간_아이디어_0000

5. Conclusion

다음 이터레이션에서 후속 검증 필요.

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_생성: Daily Research Engine v1 · 부서 D14 · 형태 paper_