RSI-Anything은 월드 모델의 결과 예측과 외부 평가를 연결해 에이전트와 과학 작업 흐름을 반복 개선하는 프레임워크다. 제작진은 코드 수정, GUI 조작, 실험실 계획, 화학 반응 최적화, 면역 과학에 적용한 결과를 공개했다.
작동 과정은 후보 행동을 제안하고, 결과를 예측한 뒤, 행동을 선택해 외부 피드백으로 평가하고, 얻은 개선을 다음 차례에 유지하는 방식이다. 각 분야는 서로 다른 상태·행동·예측 대상·피드백을 사용하지만, 공통 작업 흐름을 따른다. RSI-Anything은 JEPA-Anything을 기반으로 한다.
제작진이 공개한 결과로는 CodeContests 200개 과제에서 숨겨진 테스트 성공률 31.2%, APPS Introductory 1,000개 문제에서 전체 테스트 성공률 46.37%, LiveCodeBench v6 1,055개 문제에서 33.05%가 있다. 코드 수정 평가는 세 개 시드의 평균이며, APPS와 LiveCodeBench에서는 공개 테스트를 수정 피드백에 쓰고 공식 전체 테스트로 최종 성공 여부를 측정했다.
GUI 과제인 MiniWoB++의 click-checkboxes에서는 100개 테스트 사례의 성공 수가 보존된 컨트롤러 버전에 따라 51개에서 79개, 99개로 늘었고, 평균 행동 수는 5.30회에서 3.21회로 줄었다. 반복 클릭은 237회에서 0회로 감소했다. 성공 기준은 제한 시간 120초와 행동 8회 안에 지시된 체크 상태를 맞추고 양식을 제출하는 것이다. OSWorld에서는 초기 에이전트 대비 성공률이 18.4% 높았다고 보고했다.
실험실 계획에서는 LabHorizon F200 Level 2 점수 46.01%를 기록했다. Suzuki 반응 최적화에서는 100회 실행에서 관측된 최고 수율 평균이 96.15%였으며, 모든 실행이 10번째 관측까지 후보군의 최적 조건을 찾았다. 면역 과학 적용은 SIRPα 억제와 IL-36γ 경로 조절을 결합한 실험 후보를 제안하는 단계로 소개됐다.
저장소를 실행하려면 Python 3.10 이상이 필요하다. 기본 설치 명령은 다음과 같다.
git clone https://github.com/Gen-Verse/RSI-Anything.git
cd RSI-Anything
python3.10 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
rsi tasks
작업별 설정과 실행 방법은 저장소, 벤치마크 조건, 코드 수정 재현 안내, GUI 실험 안내, 실험실 계획 안내, 반응 최적화 안내에서 확인할 수 있다. 프로젝트 소유 코드는 Apache-2.0 라이선스를 따른다.
부록: 원문 예시
원문에 실린 예시 1
├── src/rsi_anything/ # Shared CLI, workflow runner and task adapters ├── tasks/ │ ├── code_repair/ # Program execution, training and evaluation │ ├── gui/ # Browser interaction, training and evaluation │ ├── laboratory_planning/ # Planning-policy and JEPA world-model inference │ └── reaction_optimization/ # Calibrated JEPA-guided Suzuki condition selection ├── configs/ # Task recipes ├── tests/ # Shared workflow checks ├── scripts/ # Asset packaging and repository verification └── docs/ # Figures and workflow guides
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