[논문리뷰] MMG2Skill: Can Agents Distill In-the-Wild Guides into Self-Evolving Skills?본 논문은 웹상의 방대한 절차적 지식을 에이전트가 실행 가능한 Skill로 활용하지 못하는 근본적인 문제(procedural grounding 부족)를 해결한다.#Review#Guide-to-Skill Learning#Vision-Language Model (VLM) Agents#Closed-Loop Framework#Procedural Grounding#In-the-Wild Guides#Trajectory-Driven Revision2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LoopTool: Closing the Data-Training Loop for Robust LLM Tool Calls기존 LLM 툴 학습의 정적 합성 데이터 파이프라인 이 모델의 약점에 적응하지 못하고 노이즈 있는 레이블을 유지하여 훈련 효율성을 저해하는 문제를 해결합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Tool Learning#Data Generation#Model Training#Closed-Loop Framework#Reinforcement Learning (RL)#Data Refinement#Self-Correction2025년 11월 12일댓글 수 로딩 중