[논문리뷰] Repurposing Synthetic Data for Fine-grained Search Agent Supervision본 논문은 LLM 기반 검색 에이전트 훈련 시 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 방법론의 한계인 희소한(sparse) 보상 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Search Agents#LLM#Reinforcement Learning#Synthetic Data#Reward Shaping#Entity-aware Reward#Policy Optimization#Knowledge-intensive Tasks2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중