[논문리뷰] The Thinking Leakage in Reinforcement Learning for LLMs본 논문은 no-think mode에서 학습된 Hybrid Reasoning Model의 성능 향상이 진정한 추론 능력의 습득인지, 아니면 기존에 존재하는 능력의 재활성화인지 규명하고자 한다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Thinking Leakage#Hybrid Reasoning#Representation Engineering#GRPO#Interpretability2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When2Think: Learning Difficulty-Aware Length Control for Efficient Hybrid Reasoning Models본 논문은 대형 추론 모델(LRMs)에서 발생하는 인지적 불균형인 Overthinking과 Underthinking 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Hybrid Reasoning#Instance-Adaptive Computation#Reinforcement Learning#Reasoning Depth Control#Efficiency Tax#Large Reasoning Models (LRMs)2026년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] T-pro 2.0: An Efficient Russian Hybrid-Reasoning Model and Playground논문은 러시아어 오픈소스 LLM의 한계, 특히 추론 능력과 효율적인 추론을 위한 통합 생태계의 부재를 해결하고자 합니다.#Review#Russian LLM#Hybrid Reasoning#Speculative Decoding#Cyrillic Tokenizer#Instruction Tuning#Reward Modeling#T-Math Benchmark2025년 12월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A^2FM: An Adaptive Agent Foundation Model for Tool-Aware Hybrid Reasoning이 논문은 추론 중심 LLM(도구 사용 불가)과 에이전트 중심 LLM(추론 능력 부족) 간의 근본적인 격차를 해결하고자 합니다.#Review#Adaptive Agent#Foundation Model#Hybrid Reasoning#Tool-Aware LLM#Mode Selection#Reinforcement Learning#Cost Efficiency#LLM Agent2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중