[논문리뷰] RISE: Recursive Improvement via Self-Extrapolating Policy Distillation본 논문은 기존의 RLVR 및 OPD 방식이 겪는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다. RLVR은 outcome reward만을 제공하여 token-level의 정교한 학습 신호가 부족하며, OPD는 적절한 teacher 모델의 부재로 인해 distribution mismatch 문제를 겪습니다 .#Review#On-policy Distillation#Policy Gradient#Recursive Improvement#Task Arithmetic#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards2026년 9월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Understanding and Enforcing Weight Disentanglement in Task Arithmetic본 논문은 Task Arithmetic의 성공 뒤에 숨겨진 근본적인 이론적 원리를 규명하고, 이를 기반으로 성능을 개선하는 것을 목표로 한다.#Review#Task Arithmetic#Weight Disentanglement#Model Merging#Orthogonal Regularization#Task-Feature Specialization2026년 4월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Knowledge is Not Enough: Injecting RL Skills for Continual Adaptation대규모 언어 모델(LLMs)이 겪는 '지식 단절(knowledge cutoff)' 문제와, 지도 미세 조정(SFT)이 새로운 지식 통합 시 추론 능력 향상에 한계가 있으며, 강화 학습(RL)은 온라인 적응에 비실용적으로 비싼 비용 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLMs#Continual Adaptation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#Skill Transfer#Task Arithmetic#Tool Use2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Pseudo2Real: Task Arithmetic for Pseudo-Label Correction in Automatic Speech Recognition본 논문은 ASR 도메인 적응 시 타겟 도메인의 실제 레이블(ground truth)이 없는 상황에서 pseudo-labeling 으로 인해 발생하는 체계적인 오류 패턴을 완화하는 것을 목표로 합니다.#Review#ASR#Pseudo-labeling#Domain Adaptation#Task Arithmetic#Correction Vector#Accent Adaptation#Speaker Clustering#Model Editing2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning Vectors: Transferring Chain-of-Thought Capabilities via Task Arithmetic본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 추론 능력을 습득하기 위해 필요한 값비싼 강화 학습(RL) 기반 최적화 과정을 대체하는 방법을 모색합니다.#Review#Reasoning Vectors#Task Arithmetic#Chain-of-Thought#LLMs#Reinforcement Learning#Model Merging#Parameter Transfer2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중