[논문리뷰] Q-Learning with Scalar Adjoint Matching본 논문은 Pretrained flow 정책을 가치 함수(value function) 기반의 Off-policy RL로 미세 조정(fine-tuning)할 때 발생하는 높은 계산 비용 문제를 해결합니다.#Review#Flow Policies#Reinforcement Learning#Adjoint Matching#Q-Learning#Fine-tuning#Scalar Adjoint#Robot Manipulation2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Test-Time Gradient Guidance of Flow Policies in Reinforcement Learning본 논문은 표준적인 RL 정책(Policy)이 학습 이후 고정된 분포에서 액션을 샘플링하여 복잡한 제약 조건이나 급변하는 환경에서 최적 성능을 달성하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Flow Policies#Test-Time Guidance#Gradient-based Optimization#Trajectory Optimization#Policy Search2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중