[논문리뷰] OCC-RAG: Optimal Cognitive Core for Faithful Question Answering본 논문은 범용 LLM이 파라미터 내 방대한 지식에 의존하여 주어진 Context를 무시하거나 할루시네이션(Hallucination)을 생성하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Small Language Models#Context Question Answering#Multi-hop Reasoning#Faithfulness#Mid-training#Synthetic Data#Abstention2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MIRA: Mid-training Rubric Anchoring for Source-Aware Data Selection본 논문은 이질적인(Heterogeneous) Mid-training 데이터 혼합물에서 효과적인 데이터 선택이 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Mid-training#Data Selection#Rubric Discovery#LLM#Distillation#Source-Aware#Scalability2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] daVinci-Dev: Agent-native Mid-training for Software Engineering본 논문은 LLM 기반 코드 에이전트 개발에서 기존 포스트 트레이닝(SFT, RL) 방식의 한계 인 리소스 제약과 데이터 불일치를 극복하고자 합니다.#Review#Agentic Software Engineering#Mid-training#Large Language Models#Agent-native Data#Contextual Trajectories#Environmental Trajectories#SWE-Bench Verified#Code Generation2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On the Interplay of Pre-Training, Mid-Training, and RL on Reasoning Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사전 훈련(pre-training), 중간 훈련(mid-training), 강화 학습(RL) 기반 후처리 훈련(post-training)이 추론 능력의 일반화에 미치는 상호작용과 인과적 영향을 명확히 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Pre-training#Mid-training#Reasoning LMs#Generalization#Synthetic Reasoning Tasks#Process-level Supervision2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중