[논문리뷰] From Proprietary to Open-Source: Bridging the Distribution Gap via Multi-Agent Protocol Distillation in Agentic Search본 논문은 Agentic Search 최적화 시 발생하는 Sparse Supervision 문제와 Proprietary-to-Open-Source 지식 증류의 제약사항을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Search#Knowledge Distillation#Multi-Agent System#Reinforcement Learning#JSON Protocol#Policy Alignment#Large Language Models2026년 7월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Flip Side of RLHF: On-Policy Feedback for Reward Model Self-Supervised Improvement본 논문은 현대의 RLHF 파이프라인에서 발생하는 정적 RM 학습 데이터의 한계와 정책 드리프트(distribution shift) 문제를 해결하고자 한다.#Review#RLHF#Reward Model#Self-Supervised Learning#On-Policy Feedback#Value-Anchored#Minimax Optimization#Policy Alignment2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] COMPASS: A Framework for Evaluating Organization-Specific Policy Alignment in LLMs본 논문은 범용적인 유해성 평가를 넘어, LLM이 기업 및 조직 특유의 허용 목록(allowlist) 및 거부 목록(denylist) 정책 을 얼마나 잘 준수하는지 체계적으로 평가하기 위한 COMPASS 프레임워크를 제안합니다.#Review#LLM Evaluation#Policy Alignment#Organizational Policies#AI Safety#Adversarial Robustness#Refusal Behavior#Prompt Engineering#Fine-tuning2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Stabilizing MoE Reinforcement Learning by Aligning Training and Inference Routers본 논문은 Mixture-of-Experts (MoE) 모델 의 강화 학습(RL) 훈련 과정에서 발생하는 불안정성, 특히 훈련-추론 간 라우팅 동작의 불일치 로 인한 정책 KL 발산 및 훈련 붕괴 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#MoE#Reinforcement Learning#Training Stability#Routing#Policy Alignment#Rollout Routing Replay#LLMs2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중