[논문리뷰] DenoiseRL: Bootstrapping Reasoning Models to Recover from Noisy Prefixes본 논문은 LLM의 추론 성능 향상을 위해 외부의 강력한 teacher 모델이나 복잡하게 큐레이션된 학습 데이터에 의존해야 하는 기존 RL 패러다임의 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식들은 학습 데이터의 품질이나 교사의 지식 수준에 따라 성능이 제약되는 structural limitation을 가지고 있습니다.#Review#Reinforcement Learning#Reasoning Models#Denoising Reasoning#Weak-to-Strong Generalization#Self-correction#Large Language Models2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중