[논문리뷰] CLIPO: Contrastive Learning in Policy Optimization Generalizes RLVR본 논문은 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 이 최종 결과에만 의존하여 중간 추론 단계의 정확성을 무시함으로써 모델의 일반화 및 견고성 저하, 환각 등의 문제를 야기하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Verifiable Rewards (RLVR)#Contrastive Learning (CL)#Policy Optimization#Large Language Models (LLMs)#Generalization#Robustness#Reasoning Tasks2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중