TimeLens2는 비디오 temporal grounding을 ‘근거 구간 집합...
TimeLens2는 long video의 단일·반복·질문형·egocentric 근거 구간을 하나의 generative interface로 찾고, 검증된 93K supervision과 temporal Wassers...
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#GRPO
SEED는 hindsight skill을 프롬프트가 아닌 정책 안으로 증류한다
arXiv 2607.14777의 SEED는 완료된 on-policy trajectory에서 hindsight skill을 만들고, 같은 행동을 skill 유무 두 문맥에서 재채점해 GRPO에 dense token...
HarnessX는 에이전트 하네스를 조립하고 진화시키는 런타임 foundry다
arXiv 2606.14249는 prompt·tool·memory·control flow를 typed harness primitive로 분리하고, AEGIS trace-driven evolution과 cross-...
mmGRPO는 DSPy식 LM 프로그램에 GRPO와 프롬프트 최적화를 함께 얹는...
mmGRPO는 여러 LM 모듈과 도구로 구성된 언어 모델 프로그램을 그대로 두고, 모듈 호출 단위의 GRPO와 MIPROv2 프롬프트 최적화를 조합해 더 좋은 rollout 분포를 만드는 온라인 RL 레시피다.
RL은 배운 풀이법을 조합할 때 더 강해진다
이 논문은 Pólya식 문제 해결 휴리스틱으로 같은 문제의 여러 정답 풀이를 self-generated mid-training 데이터로 만들고, 그 다양성이 이후 GRPO 기반 RL에서 더 넓은 추론 경로와 조합...
Latent Agents는 멀티에이전트 토론을 한 모델의 잠재공간으로 압축한다
Latent Agents의 IMAD는 3개 에이전트의 토론 trace를 SFT로 학습한 뒤 GRPO의 동적 보상과 길이 클리핑으로 내재화해, 명시적 debate와 비슷하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 토큰으로 재...
LoPE는 왜 의미 없는 문장으로 GRPO의 막힌 탐색을 푸는가
LoPE는 hard question에서 실패한 롤아웃에 Lorem Ipsum 기반 프롬프트 교란을 추가해 GRPO의 zero-advantage 병목을 깨고, prompt-space exploration이 단순 추...
Skills-Coach는 스킬 마켓을 평가 가능한 최적화 루프로 바꾸려 한다
Skills-Coach는 LLM 에이전트 스킬을 자동으로 테스트하고, Training-Free GRPO로 문서와 코드를 다듬고, 원본과 최적화본을 비교 평가하는 self-evolving optimizer 프레임워...