[논문리뷰] EvolveTrade: Experience-Driven Policy Refinement for Self-Evolving LLM Trading Agents본 논문은 기존의 LLM 기반 트레이딩 에이전트가 배포 전 설정된 Static Policy에 의존함으로써 변화하는 시장 환경에 적절히 대응하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Trading Agents#Self-Evolving Framework#Policy Refinement#Tool-Using Agents#Market Regimes#Policy Self-Evolution2026년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Models for Policy Refinement in StarCraft II본 논문은 StarCraft II (SC2) 와 같이 복잡하고 부분 관측 가능한(partially observable) 실시간 전략(RTS) 게임 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 의 정책 결정 능력을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#StarCraft II#World Model#Policy Refinement#Large Language Models#Reinforcement Learning#Partial Observability#Structured Text Representation#Game AI2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중