대응형 탐색을 위한 다원적 쿼리 초기화: 파라다임이 병렬되는 샘플링의 초월
인공지능이 목표를 달성하기 위해 필요한 과정을 수시로 반복하는 '대화식 탐색'에서, 목표 달성을 위한 과정을 더 많이 반복하거나 더 많은 과정을 동시에 진행하는 두 가지 방법 중 하나를 선택하여 과정을 더 빠르게 진행하는 '시간당 확대'를 연구했다. 이번 연구에서는 '동시 탐색' 방법에 집중하였으며, 일반적인 동시 샘플링 방법은 성능이 점차적으로 저하되는 것을 발견하였다. 이는 첫 번째 질문