자율주행 RL 탐색에서 불확실성 기반 전문가 조언 활용 연구
자율주행용 강화학습(RL)에서 인식론적·우연적 불확실성을 실시간으로 측정해 전문가 조언을 선택적으로 활용하는 프레임워크가 공개됐다. CARLA 시뮬레이터 실험에서 기준 모델 대비 성공률을 5~7% ...
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튜링상 수상자 리처드 서튼 ‘순수 생성 AI로는 진정한 과학 발견 불가’
강화학습의 아버지로 불리는 리처드 서튼이 현재의 생성 AI는 과학적 발견에 핵심인 평가 능력을 갖추지 못했다고 비판하며, 발견의 3단계인 변이·평가·선택 보존이 ...
8B 오픈소스 모델로 GPT-5 꺾은 멀티에이전트 RL 기법 ‘In2AI’ 공개
NeurIPS 2025 MindGames Arena 대회에서 80억 매개변수 오픈소스 모델이 GPT-5를 제치고 1위를 차지한 강화학습 기법이 arXiv에 공개됐다.
트리 탐색 효율화하는 구조 유도 정보 기법 LevinTS 확장 연구
레빈 트리 탐색(Levin Tree Search)에 구조 유도 정보를 접목해 탐색 효율을 높이는 방법론이 arXiv에 공개됐다.
구조 인식 보상으로 딥 리서치 강화학습 개선하는 플래너 중심 RL
플래너 중심 강화학습(RL)과 구조 인식 보상 함수를 결합해 AI 딥 리서치 에이전트의 정보 탐색·종합 성능을 높이는 방법이 arXiv에 발표됐다.
장기 작업 LLM 에이전트를 위한 컨텍스트 관리 학습 방법 제안
고정된 에이전트의 컨텍스트를 외부 LLM이 강화학습으로 관리하는 AdaCoM 기법이 arXiv에 공개됐다. 웹 검색·딥리서치 작업에서 성능을 끌어올린다.
Trajectory, 멀티-LoRA 연속학습 스택 SkyRL 오픈소스 공개… 실험 처리량 2.81배
Trajectory가 UC Berkeley Sky Lab·Anyscale과 공동 개발한 멀티-LoRA 연속학습 스택 C-LoRA를 NovaSky-AI/SkyRL 저장소에 오픈소스로 공개하고, 단일 테넌트 대비 실험 처리량 ...
HuggingFace TRL, 델타 가중치 동기화로 1조 파라미터 RL 학습 전송 비용 99% 절감
HuggingFace TRL이 Hub Bucket 기반 델타 가중치 동기화를 도입해 1조 파라미터 모델의 RL 학습 시 단계별 전송 데이터를 1TB에서 수십 ...
Trajectory·UC버클리, 멀티-LoRA 연속학습 스택 SkyRL 오픈소스 공개
Trajectory와 UC 버클리 Sky Lab이 멀티-LoRA 동시 학습 스택 SkyRL을 오픈소스로 공개했으며, 단일 기준 대비 실험 처리량이 2.81배 향상됐다.
현대차 아틀라스 ‘라보나 킥’… 가상학습 로봇 진화
현대차그룹 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스가 다리를 꼬아 차는 라보나 킥을 선보여 손흥민도 감탄했고, 국내 카이스트 로봇은 4~5시간 가상학습으로 고난도 킥을 ...
허깅페이스, 1조 매개변수 가중치를 ‘Hub 버킷’으로 전송… 강화학습 비용 절감
허깅페이스가 1조 매개변수 모델의 가중치를 공유 Hub 버킷으로 전송해 비동기 강화학습 비용을 크게 낮추는 방식을 공개했다.
알파제로 창시자 데이비드 실버, 강화학습 전문 AI 스타트업 창업…11억 달러 유치
알파제로를 만든 강화학습 선구자 데이비드 실버가 창업한 AI 스타트업이 기업가치 51억 달러로 11억 달러의 대규모 초기 투자를 유치했다.
