[논문리뷰] From Trainee to Trainer: LLM-Designed Training Environment for RL with Multi-Agent Reasoning본 연구는 RL 학습 환경을 수동으로 설계하는 기존 파이프라인의 비효율성과 확장성 한계를 해결하고자 수행되었습니다. 기존의 RL 학습은 환경 설정이 고정되어 있거나, 전문가가 휴리스틱에 의존하여 학습 커리큘럼을 직접 조정해야 하므로 복잡한 시나리오에서의 일반화 및 최적화 능력이 저하되는 문제가 있습니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM-as-Environment-Engineer#Multi-Agent Path Finding#MAPF-FrozenLake#Self-Improvement#Policy Conditioning2026년 6월 17일댓글 수 로딩 중