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11개의 포스트

[논문리뷰] Exploratory Memory-Augmented LLM Agent via Hybrid On- and Off-Policy Optimization

arXiv에 게시된 'Exploratory Memory-Augmented LLM Agent via Hybrid On- and Off-Policy Optimization' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2026년 2월 26일

[논문리뷰] DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization for Exploration in LLM Reasoning

Donghao Zhou이 arXiv에 게시한 'DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization for Exploration in LLM Reasoning' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2026년 2월 23일

[논문리뷰] Reasoning Palette: Modulating Reasoning via Latent Contextualization for Controllable Exploration for (V)LMs

arXiv에 게시된 'Reasoning Palette: Modulating Reasoning via Latent Contextualization for Controllable Exploration for (V)LMs' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 12월 22일

[논문리뷰] Meta-RL Induces Exploration in Language Agents

Maria Brbic이 arXiv에 게시한 'Meta-RL Induces Exploration in Language Agents' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 12월 21일

[논문리뷰] MATH-Beyond: A Benchmark for RL to Expand Beyond the Base Model

Wieland Brendel이 arXiv에 게시한 'MATH-Beyond: A Benchmark for RL to Expand Beyond the Base Model' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 10월 16일

[논문리뷰] DRIFT: Learning from Abundant User Dissatisfaction in Real-World Preference Learning

Zheli Liu이 arXiv에 게시한 'DRIFT: Learning from Abundant User Dissatisfaction in Real-World Preference Learning' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 10월 8일

[논문리뷰] BroRL: Scaling Reinforcement Learning via Broadened Exploration

arXiv에 게시된 'BroRL: Scaling Reinforcement Learning via Broadened Exploration' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 10월 2일

[논문리뷰] UltraHorizon: Benchmarking Agent Capabilities in Ultra Long-Horizon Scenarios

Zeyu Qin이 arXiv에 게시한 'UltraHorizon: Benchmarking Agent Capabilities in Ultra Long-Horizon Scenarios' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 9월 29일

[논문리뷰] Inpainting-Guided Policy Optimization for Diffusion Large Language Models

Chenyu Wang이 arXiv에 게시한 'Inpainting-Guided Policy Optimization for Diffusion Large Language Models' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 9월 15일

[논문리뷰] AMFT: Aligning LLM Reasoners by Meta-Learning the Optimal Imitation-Exploration Balance

Yong Li이 arXiv에 게시한 'AMFT: Aligning LLM Reasoners by Meta-Learning the Optimal Imitation-Exploration Balance' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 8월 14일

[논문리뷰] RL-PLUS: Countering Capability Boundary Collapse of LLMs in Reinforcement Learning with Hybrid-policy Optimization

Kechi Zhang이 arXiv에 게시한 'RL-PLUS: Countering Capability Boundary Collapse of LLMs in Reinforcement Learning with Hybrid-policy Optimization' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.

2025년 8월 7일