[논문리뷰] On Data Engineering for Scaling LLM Terminal Capabilities본 논문은 최신 터미널 에이전트의 훈련 데이터 전략에 대한 정보 부족을 해결하고자 합니다. LLM의 터미널 역량 확장을 위한 데이터 엔지니어링 실천법을 체계적으로 연구하고, 효율적이고 확장 가능한 데이터 생성 프레임워크를 통해 효과적인 터미널 에이전트를 훈련하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM#Terminal Agents#Data Engineering#Synthetic Data Generation#Supervised Fine-tuning (SFT)#Terminal-Bench#Nemotron-Terminal#Dataset Adapters2026년 2월 24일댓글 수 로딩 중