[논문리뷰] Know Before Fix: QA-Driven Repository Knowledge Acquisition for Software Issue Resolution본 논문은 LLM 기반 coding agent가 repository에 대한 깊이 있는 이해 부족으로 인해 factual errors를 범하고, 결과적으로 복잡한 이슈 해결에 실패하는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Software Engineering Agents#Knowledge Acquisition#Repository Understanding#Question-Answering (QA)#Automated Issue Resolution#LLM-based Agents2026년 7월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Webscale-RL: Automated Data Pipeline for Scaling RL Data to Pretraining Levels대규모 언어 모델(LLM)이 모방 학습의 한계(훈련-추론 격차, 견고한 추론 능력 부족)를 극복하고 강화 학습(RL)을 통해 더 강력한 능력을 얻도록 하는 것이 목표입니다. 하지만 기존 RL 데이터셋은 웹 스케일 사전 훈련 코퍼스에 비해 규모와 다양성 면에서 현저히 작다는 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Large Language Models (LLMs)#Data Pipeline#Web-scale Data#Question-Answering (QA)#Data Generation#Data Diversity#Data Efficiency2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중