[논문리뷰] Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning본 논문은 대규모 언어 모델이 단순히 정보를 암기하는 단계를 넘어 고도의 논리적 추론 능력을 갖추기 위한 핵심 동력으로 Zero RL의 확장성을 주목합니다.#Review#Zero RL#Trillion Parameters#Emergent Reasoning#Reinforcement Learning#Scalability#LLM2026년 7월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SimpleTIR: End-to-End Reinforcement Learning for Multi-Turn Tool-Integrated Reasoning본 논문은 Reinforcement Learning (RL)을 사용하여 Multi-turn Tool-Integrated Reasoning (TIR)을 수행하는 Large Language Models (LLMs)의 훈련 시 발생하는 불안정성, 특히 그래디언트 폭발 과 성능 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Tool-Integrated Reasoning#Multi-turn Reasoning#Gradient Explosion#Training Stability#Trajectory Filtering#Zero RL2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중