CL-Bench는 LLM 에이전트가 정말 경험에서 배우는지 묻는다
CL-Bench는 여섯 개의 expert-validated stateful environment에서 LLM agent가 과거 interaction을 재사용해 성능 gain을 만드는지 평가하는 continual learning benchmark다.
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Nested Learning은 아키텍처와 옵티마이저를 같은 기억 문제로 묶는다
Nested Learning은 모델 구조와 학습 규칙을 별개의 설계물이 아니라 서로 다른 시간척도의 중첩 최적화·연상기억 문제로 해석하고, Hope와 CMS를 통해 continual learning과 long-context reasoning의 새 설계...