[논문리뷰] Internalizing Meta-Experience into Memory for Guided Reinforcement Learning in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 강화를 위한 강화 학습(RL) 기법인 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)의 메타 학습 병목 현상 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Meta-Learning#Error Attribution#Knowledge Internalization#Self-Distillation#Verifiable Rewards2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Learner with Grow-and-Refine Multimodal Semantic Memory현재 MLLM(Multimodal Large Language Models) 이 각 문제를 de novo 방식으로 해결하며 시각적 주의 집중 및 논리적 추론 오류를 반복하는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Multimodal LLMs#Semantic Memory#Agentic Learning#Error Attribution#Visual Reasoning#Long-term Memory#Grow-and-Refine#Multimodal Reasoning2025년 11월 27일댓글 수 로딩 중