MoTiF, 멀티모달 인터리빙 추론의 텍스트-이미지 전환 실패 해결 연구
통합 멀티모달 모델이 텍스트와 이미지를 교차 생성할 때 발생하는 '모달 고립' 현상을 단계별 강화학습으로 해결하는 MoTiF 프레임워크가 제안됐다.
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COMET, 객체 단위 인과 구조로 몬테카를로 트리 탐색 강화학습 성능 높여
arXiv에 공개된 COMET 논문은 슬롯 구조 잠재 공간에서 몬테카를로 트리 탐색을 수행하는 모델 기반 강화학습 알고리즘으로, 8개 벤치마크에서 초기 학습 ...
HarnessX, AI 에이전트 런타임 하네스 자동 진화 프레임워크 제안
AI 에이전트 성능을 결정하는 런타임 하네스를 조합·진화 가능한 구조로 자동 구성하는 HarnessX 프레임워크가 제안됐다. 5개 벤치마크에서 평균 14.5% 성능 향상을 ...
CSPO, 안전 강화학습 제약 위반 빠르게 복구하는 알고리즘 제안
안전 강화학습에서 제약 위반 복구 속도를 높이고 진동을 줄이는 알고리즘 CSPO가 제안됐다. 항법·보행 벤치마크에서 기존 대비 높은 제약 수익을 기록했다.
SkillAudit, 정답 없이 에이전트 스킬 자동 진화…89개 과제서 73.9% 달성
정답 데이터 없이 에이전트 스킬을 자동으로 진화시키는 프레임워크 SkillAudit이 제안됐다. 쌍방향 궤적 감사를 통해 스킬이 에이전트 행동에 미치는 영향을 외부 ...
RefGRPO, 에이전트 RL의 ‘자기반성 오류’ 교정…text-to-SQL 정확도 향상
에이전트 강화학습에서 LLM이 실행 피드백을 받고도 자신의 출력을 잘못 평가하는 '반성 격차'를 보정하는 RefGRPO 기법이 제안됐다.
실드 합성, 런타임 안전 제약이 아닌 네트워크 방어 설계 분석 도구로 재해석
연구진은 실드 강화학습의 자동화 이론 도구를 런타임 제약이 아닌 설계 단계 방어 가능성 분석 도구로 재해석하는 새 프레임워크를 제안했다.
강화학습 기반 확률적 궤도 최적화, 화성 전이·로켓 착륙에 검증
분포 무관 확률적 궤도 최적화 프레임워크가 지구-화성 전이 및 로켓 핀포인트 착륙 문제에서 확률적 실행 가능성을 유지하면서 연료 비용 경쟁력을 ...
Mana, 관절형 도구 조작 로봇 학습 프레임워크 공개
심-투-리얼 프레임워크 Mana가 가위·드라이버 등 관절형 도구의 정교한 조작을 강화학습으로 구현하며 제로샷 실물 전이에 성공했다.
DoorDash, 지연 피드백 기반 강화학습으로 배차 최적화 시스템 실전 배포
DoorDash가 음식 배달 플랫폼에서 지연된 운영 결과를 피드백으로 활용하는 다중 에이전트 강화학습 시스템을 실제 서비스에 배포했다.
ProReviewer, 능동적 조사로 인간 심사자처럼 논문 검토하는 AI 동료심사 에이전트
MDP 기반 ProReviewer는 구조화된 리뷰 로그를 유지하며 논문 의심 부분을 능동적으로 조사해, 더 큰 프론티어 LLM 기반 방법을 최대 39% ...
LLM 대화 시스템, 사용자 특성 실시간 반영하는 적응형 정책 프레임워크 UP-NRPA 제안
오프라인 강화학습 없이 사용자 프로필과 실시간 피드백을 결합해 대화 전략을 동적으로 조정하는 UP-NRPA 프레임워크가 제안됐다.
