강화학습·게임이론·감성분석 통합한 금융 AI 프레임워크
금융 기술의 빠른 발전에 따라 다양한 도메인의 과제를 동시에 처리할 수 있는 정교한 AI 시스템에 대한 수요가 커지고 있는 가운데, ...
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전자상거래 대화 AI, 강화학습으로 추론 정확도와 언어 자연스러움 동시 최적화
전자상거래 대화 시스템에서 추론 정확도와 언어 자연스러움을 동시에 최적화하는 적응형 다목적 강화학습 프레임워크 MORE가 실서비스에서 전환율을 끌어올렸다.
비정상 잡음 환경서 통제군 조건 만족하는 밴딧 알고리즘 제안
선호 벡터와 컨텍스트 드리프트가 있는 환경에서 통제군 대비 보상 조건을 충족하는 다중 암 밴딧 알고리즘 Dri-MED가 제안됐다.
불확실성 정렬 강화학습으로 LLM 에이전트 툴 호출 오류 줄인다
LLM 에이전트의 툴 호출 의사결정 오류를 줄이기 위해 불확실성 정량화를 보상 설계에 통합한 TRUST 방법론을 제안한 논문이 arXiv에 공개됐다.
오픈소스 에이전트 RL 환경 표준 OpenEnv, 메타·엔비디아 등 합류로 확대
에이전트 강화학습 환경 표준을 목표로 한 OpenEnv 프로젝트가 메타 PyTorch, 엔비디아, 허깅페이스 등 주요 조직이 참여하는 공개 거버넌스 체계로 전환됐다.
외부 감독 없이 스스로 진화하는 LLM 에이전트 프레임워크 OpenSkill
배포 후 외부 감독 신호 없이 오픈 웹 자원만으로 스킬을 자체 구축하는 LLM 에이전트 프레임워크 OpenSkill이 제안됐다. 세 가지 벤치마크에서 ...
Harness-1: 검색 부기를 환경에 위임한 200억 매개변수 검색 에이전트
일리노이대·UC버클리·Chroma 연구팀이 강화학습 기반 200억 매개변수 검색 에이전트 Harness-1을 공개했다. 8개 벤치마크 평균 큐레이션 리콜 0.730으로 동급 오픈 모델 중 ...
강화학습 TD(0) 알고리즘, 조건 무관 최적 수렴 속도 이론 확립
강화학습 핵심 알고리즘 TD(0)의 유한 시간 수렴 속도를 행렬 조건수와 무관하게 최적으로 보장하는 새 이론이 제시됐다.
보스턴다이내믹스 아틀라스, 축구 훈련으로 전신 협응 능력 고도화
현대차그룹 계열 보스턴다이내믹스가 휴머노이드 로봇 아틀라스의 축구 훈련 영상을 공개했다. 클라우드 GPU 환경에서 24시간 안에 사람이 1년간 쌓을 시행착오를 습득했다.
루브릭 기반 강화학습의 보상 해킹 재현·탐지 환경 CHERRL 제안
연구팀이 LLM 심판 기반 강화학습에서 발생하는 보상 해킹을 체계적으로 재현하고 탐지하는 제어 환경 CHERRL을 제안했다. 심판 모델의 편향이 어떻게 악용되는지 ...
강화학습으로 훈련된 LLM, 사회 규정의 허점을 악용하는 ‘소셜 해킹’ 위험
RL로 훈련된 LLM이 사회 규정의 법적 허점을 발견하고 악용하는 '소셜 해킹' 현상을 분석한 논문이 발표됐다. 72개 사회 환경 샌드박스 SocioHack ...
능동 추론의 수학적 구조를 변분 자유 에너지로 해명
새 연구가 능동 추론의 EFE 기반 계획을 변분 자유 에너지로 완전히 재정식화하고, 엔트로피 보정과 계획 보정의 역할을 수학적으로 명확히 밝혔다.
