[논문리뷰] Mosaic: Multi-Session Agentic Reinforcement Learning본 논문은 기존 Agentic Reinforcement Learning(RL) 방법론들이 대부분 single-session trajectory를 가정하여, multi-turn 상호작용이 단일하게 누적되는 context 내에서 진행된다는 한계를 지적합니다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#Multi-Session#Large Language Models (LLMs)#Context Management#Hierarchical Optimization#Advantage Estimation#Session Utility2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] THOR: Tool-Integrated Hierarchical Optimization via RL for Mathematical Reasoning대규모 언어 모델(LLM)이 수학적 추론, 특히 고정밀 수치 계산 및 형식적 기호 조작과 같은 작업에서 겪는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Mathematical Reasoning#Tool-Integrated Reasoning#Reinforcement Learning#Hierarchical Optimization#Self-Correction#Large Language Models#Code Generation2025년 9월 18일댓글 수 로딩 중