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멀티턴 이미지 편집 과정에서 발생하는 오류 누적 문제를 강화학습과 플로우 매칭으로 해결하는 MT-EditFlow 프레임워크가 제안됐다.

로봇 정책에서 세계 요인과 과제 요인을 분리하는 인수분해 프레임워크가 엔드투엔드 기준 모델을 전 설정에서 능가하며 재훈련 없이 실제 하드웨어에 전이됐다.

비영어 입력을 영어로 번역할지 직접 처리할지 모델이 선택적으로 결정하는 강화학습 프레임워크 Luar가 저자원 언어에서 특히 높은 성능 향상을 보였다.

동적 인지 지도와 공간 서언 코드를 도입한 에이전트 파이프라인이 MindCube 벤치마크에서 80.5% 정확도로 최고 성능을 기록했다.

부르디외 사회학 이론에서 도출한 PHF 프레임워크가 LLM 개인화 벤치마크에서 기존 평면적 행동 모델 대비 일관된 성능 향상을 달성했다.

전이 동역학 사전 지식 없이도 강화학습 에이전트의 안전을 수학적으로 보장하는 로버스트 MDP 기반 실딩 프레임워크가 arXiv에 공개됐다.

강화학습을 적용한 역량 자기평가 훈련이 LLM의 과신 문제를 크게 줄이고, 학습된 자기평가 행동이 분포 밖 쿼리에도 일반화됨을 보였다.

GRPO 기반 RLVR의 희소 보상 문제를 해결하는 새 자기증류 기법 CAST가 arXiv에 공개됐다. 정답 없이 자기 교사(self-teacher)로 토큰 수준 어드밴티지를 ...

자기지도 강화학습으로 다중모달 언어 모델이 주석 없이 마음 이론을 학습하게 하는 MindZero 프레임워크가 arXiv에 발표됐다.

집합 대 집합 거리를 보상으로 활용하는 SDR 방법이 GRPO 강화학습으로 흉부 X선 판독문 생성에서 BERTScore·RadGraph F1·CheXbert F1을 모두 개선했다.

NVIDIA가 자율주행 모델의 폐루프 후처리 훈련을 지원하는 알파마요 플랫폼과 알파짐 프레임워크를 공개했다.

자율주행용 강화학습(RL)에서 인식론적·우연적 불확실성을 실시간으로 측정해 전문가 조언을 선택적으로 활용하는 프레임워크가 공개됐다. CARLA 시뮬레이터 실험에서 기준 모델 대비 성공률을 5~7% ...