[논문리뷰] PivotOPD: Learning to Recover from Pivotal Mistakes in Multi-Turn Agents본 논문은 멀티 턴 에이전트의 학습 과정에서 발생하는 오류 누적(Error Accumulation) 문제를 해결하고, 특히 치명적인 실수 이후의 회복 능력을 개선하고자 합니다 .#Review#Multi-turn Agents#On-policy Distillation#Pivotal Mistake#Recovery Distillation#Language Agents#Reinforcement Learning2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Distilled Agentic Reinforcement Learning본 연구는 다중 턴 에이전트 환경에서 기존 OPSD가 겪는 불안정성과 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 에이전트가 교사 지원 궤적에서 벗어날 때 토큰 단위의 지도가 신뢰성을 잃고, 교사의 privileged context에 대한 의존이 비대칭적인 결과를 초래하여 학습을 방해한다는 점을 지적합니다 .#Review#Agentic Reinforcement Learning#On-Policy Self-Distillation#Token-Level Gating#Privileged Guidance#Multi-turn Agents#GRPO2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중