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실패할 에피소드를 첫 라운드부터 예측해 조기 중단하는 프로브 캐스케이드가 LLM 에이전트의 연산 비용을 최대 47% 절감했다.

자율주행·로봇·물리 AI에서 쓰이는 '월드 모델' 개념을 통일된 정의와 개발 로드맵으로 정리하려는 관점 논문이 공개됐다.

격투게임의 가위바위보식 심리전과 불완전정보 상황을 강화학습으로 평가하는 오픈소스 벤치마크 FootsiesGym이 공개됐다.

재키 콱, 첼시 핀 등 연구진이 LLM으로 답을 검증하는 범용 프레임워크를 제시, 다수 벤치마크에서 최고 성능을 냈다.

보스턴다이내믹스·어질리티로보틱스 등이 강화학습과 대규모 사전훈련으로 로봇 자율성 확대에 나섰지만 한계도 뚜렷하다.

연구진이 트리 대신 그래프 구조로 미래를 샘플링해 장기 계획 문제의 연산 부담을 줄이는 GSS를 제안했다.

코넬대 연구진이 강한 가정 없이도 오프라인 정책 평가가 가능한 새 강화학습 기법 FORE를 제시했다.

AI 모델 강화학습 환경 구축을 자동화하는 비스포크랩스가 시리즈A 등 총 4천만 달러를 확보했다.

AWS가 아마존 노바 모델에 멀티턴 강화학습을 적용하는 세이지메이커 하이퍼팟 인프라 구축법을 공개했다.

알리바바 큐원 전 기술 총괄 린쥔양이 하이브리드 씽킹의 한계를 지적하며 에이전트 중심 학습으로의 전환을 주장했다.

단일 강화학습 정책으로 서로 다른 자율 수상 차량 플랫폼에 미세조정 없이 배포해 위치 오차를 최대 58% 줄인 연구가 나왔다.

오픈AI가 에이전트 강화학습 미세조정 기술로 데빈·코사인 등 파트너사의 코딩 에이전트 성능을 끌어올린 사례를 공유했다.