[논문리뷰] Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents본 연구는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 효과적으로 작동하기 위해 필수적인 환경 시뮬레이션 능력, 즉 World Model의 부재를 해결하고자 합니다. 기존 연구는 에이전트의 정책(Policy) 결정에만 집중할 뿐, 환경의 동역학을 예측하는 World Model 구축에는 소홀했습니다.#Review#Language World Model#Agentic Environment#Foundation Model#Reinforcement Learning#Chain-of-Thought#Agentic Agents#Simulation Fidelity2026년 6월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Verus-SpecGym: An Agentic Environment for Evaluating Specification Autoformalization본 논문은 AI 코딩 에이전트가 생성한 코드의 정확성을 보장하기 위해 형식적 검증을 도입하려 할 때, 정작 그 코드의 기준이 되는 '형식적 명세' 자체의 오류가 발생하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Formal Verification#Specification Autoformalization#Agentic Environment#Verus#Codeforces#Executable Specifications2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중