[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