[논문리뷰] Cowork-Gym: Synthesizing Interactive Work Environments at ScaleCowork 에이전트의 개발을 위한 환경 확장은 태스크 목표, 실행 가능한 리소스, 사용자 행동, 성공 기준 간의 일관성을 유지하기 어렵다는 핵심 문제에 직면한다.#Review#Cowork Agents#Environment Synthesis#Stateful User Simulator#Agentic Post-Training#Large Language Models#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#On-Policy Distillation2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] APT: Feedback-Driven Agentic Post-Training for Text-to-Image Generation본 논문은 기존 Text-to-Image (T2I) 모델의 post-training pipeline이 수동으로 구성된 training data와 고정된 training distribution에 의존하여 확장성과 효율성이 떨어진다는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Post-Training#Recursive Self-Improvement#Text-to-Image Generation#Adaptive Curriculum#Reinforcement Learning#Model-Agnostic#Automated Post-Training2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness본 논문은 AI 시스템이 자신의 역량을 관찰하고 이를 다음 학습에 활용하는 구체적인 메커니즘을 통해 Recursive Self-Improvement (RSI)를 실현하는 데 중점을 둡니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Agentic Post-Training#Agentic Routing#Curriculum Learning#On-Policy Distillation2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PivotRL: High Accuracy Agentic Post-Training at Low Compute Cost본 논문은 long-horizon agentic 태스크의 post-training에서 SFT의 compute 효율성과 end-to-end RL의 out-of-domain 성능을 동시에 얻기 위해, 정보량이 큰 'Pivot' 턴에서만 local on-policy rollout을 수행하고 functional equivalence를 보상하는 PivotRL을 제안합니다.#Review#Reinforcement Learning#Agentic Post-Training#On-Policy Rollout#Pivot Turn#Functional Equivalence#LLM Fine-Tuning2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중