[논문리뷰] Beyond Accuracy: Unveiling Inefficiency Patterns in Tool-Integrated Reasoning본 연구는 transformer 추론의 제1 원리에 기반하여 prefill과 decode 단계의 비대칭적 비용을 모델링한 하드웨어 인식 지표인 PTE를 제안한다. PTE는 memory-bound인 decode 비용을 compute-bound인 prefill 토큰 단위로 환산하여 통합함으로써, 하드웨어 프로필에 무관한 일관된 효율성 평가를 가능하게 한다.#Review#Tool-Integrated Reasoning (TIR)#KV-Cache#PTE (Prefill Token Equivalents)#Inference Efficiency#Hardware-Aware Metric#LLM Agent2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ET-Agent: Incentivizing Effective Tool-Integrated Reasoning Agent via Behavior CalibrationLLM 기반의 Tool-Integrated Reasoning (TIR) 에이전트가 정확도에만 집중하여 발생하는 비효율적인 행동 패턴(예: 중복되거나 불충분한 도구 호출) 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Tool-Integrated Reasoning (TIR)#Agent Behavior Calibration#Reinforcement Learning (RL)#Self-Evolving Data Flywheel#Action Space Exploration#Behavioral Efficiency2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On GRPO Collapse in Search-R1: The Lazy Likelihood-Displacement Death Spiral본 논문은 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 기반의 툴 통합 강화 학습(TIRL) , 특히 Search-R1 프레임워크에서 발생하는 고질적인 훈련 붕괴 문제의 근본 원인을 파악하고 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Large Language Models (LLMs)#Tool-Integrated Reasoning (TIR)#GRPO#Training Stability#Lazy Likelihood Displacement (LLD)#Regularization#Search-R12025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs본 연구는 VLM이 다단계 시각적 상호작용 및 효과적인 도구 통합 추론에서 겪는 한계를 해결하고자 합니다. 특히, 도구 선택, 호출 및 조율 능력이 부족한 기존 VLM의 문제를 극복하고, 확장 가능한 훈련 환경과 에이전트 학습 전략을 통해 VLM의 도구 통합 시각적 추론 능력 을 체계적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Tool-Integrated Reasoning (TIR)#Agentic AI#VQA#Training Environment#Behavioral Cloning#Policy Optimization2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중