[논문리뷰] WarpSAC: Towards the Pinnacle of Scalable Off-policy RL by Rethinking Exploration and Exploitation본 논문은 현대의 Scalable Off-policy RL이 대규모 병렬 시뮬레이션 환경으로 전환됨에 따라, 과거 데이터가 부족했던 시기에 설계된 기존의 안정화 기법들이 오히려 학습 성능을 저해하고 있다는 점을 문제로 지적합니다.#Review#Reinforcement Learning#Off-policy RL#Scalable#Exploration#Exploitation#Data Regime#WarpSAC2026년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KARL: Knowledge Agents via Reinforcement Learning본 논문은 기업 검색 에이전트가 복잡하고 검증하기 어려운 에이전트성 검색 태스크에서 최첨단 성능 을 달성하도록 강화 학습 을 통해 훈련하는 시스템인 KARL 을 제안합니다.#Review#Reinforcement Learning#Knowledge Agents#Enterprise Search#Grounded Reasoning#Multi-task Learning#Off-policy RL#Test-time Compute#Agentic Synthesis2026년 3월 5일댓글 수 로딩 중