[논문리뷰] ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning에이전트 강화 학습(ARL)의 심각한 훈련 불안정성 문제, 특히 훈련 붕괴 현상을 해결하는 것이 목표입니다. 이 불안정성은 대규모 환경 및 장기 상호작용에서 ARL의 확장성을 제한하며, 체계적인 알고리즘 설계 탐색을 어렵게 만듭니다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#LLM#Policy Optimization#Training Stability#Importance Sampling Clipping#Advantage Design#Dynamic Filtering#ARLArena#SAMPO2026년 2월 25일댓글 수 로딩 중