[논문리뷰] Language-based Trial and Error Falls Behind in the Era of ExperienceLarge Language Models (LLMs)가 언어 기반이 아닌 새로운 환경(예: 상징적, 공간적 태스크)에서 낮은 성능을 보이는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Large Language Models#Reinforcement Learning#Exploration Efficiency#Sub-Scale Collaboration#Out-of-Distribution Tasks#Agentic AI#Supervised Fine-Tuning2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization논문은 기존 LLM 기반 코드 생성 모델 이 기능적으로는 정확하지만 비효율적인 코드를 생성하며, 현재의 자가 진화(self-evolution) 방식이 낮은 탐색 효율성으로 인해 제한된 예산 내에서 최적의 알고리즘적 코드를 찾지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Self-Evolution#Code Optimization#Large Language Models#Genetic Algorithms#Hierarchical Memory#Algorithmic Code Generation#Exploration Efficiency2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Staying in the Sweet Spot: Responsive Reasoning Evolution via Capability-Adaptive Hint Scaffolding대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 강화를 위한 기존 확인 가능한 보상 강화 학습(RLVR) 방법론이 겪는 탐색 비효율성 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#RLVR#LLM Reasoning#Adaptive Learning#Hint Scaffolding#Item Response Theory#Exploration Efficiency#Problem Difficulty#Policy Optimization2025년 9월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ParallelMuse: Agentic Parallel Thinking for Deep Information Seeking본 논문은 심층 정보 탐색(Deep Information Seeking, IS) 에이전트의 기존 병렬 사고 방식이 지닌 비효율성(반복적인 롤아웃)과 장기 추론 궤적 통합의 어려움(제한된 컨텍스트)을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Parallel Thinking#Information Seeking#LLM Agents#Context Window Optimization#Exploration Efficiency#Reasoning Aggregation#Tool Use2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중