[논문리뷰] Environment Evolution for Terminal Agents본 연구는 고성능 터미널 에이전트 학습을 위한 환경의 난이도 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 최근 구축된 대규모 터미널 환경들은 모델의 성능이 향상됨에 따라 더 이상 충분한 학습 신호를 제공하지 못하며, 이로 인해 RL 과정에서 성능 개선을 위한 차별화된 학습 신호가 결여되는 한계가 있다.#Review#Terminal Agents#Environment Evolution#Reinforcement Learning#Off-policy Scaling#Agentic RL#Multi-turn Objective2026년 9월 3일댓글 수 로딩 중