RL Conductor는 7B 모델을 에이전트 오케스트라의 지휘자로 훈련한다
Sakana AI의 RL Conductor는 7B 모델이 GPT-5, Gemini, Claude, 오픈 모델을 직접 풀어 쓰는 대신 자연어 워크플로를 설계하도록 RL로 학습한 에이전트 오케스트레이션 논문이다.
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Nemotron-Orchestrator-8B는 작은 8B 모델로 더 큰 에이전트...
NVIDIA의 Nemotron-Orchestrator-8B는 Qwen3-8B 기반의 경량 orchestrator를 RL로 학습시켜, 검색·코드 실행·전문 모델·거대 범용 모델을 상황별로 배치하며 GPT-5보다 더...
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...
MinT는 LoRA를 학습 기법이 아니라 정책 운영 단위로 만든다
Mind Lab의 MinT 기술 보고서는 LoRA adapter를 단순 메모리 절약용 파라미터가 아니라 rollout, update, export, evaluation, serving, rollback을 통과하는...
MetaAgent-X는 자동 멀티 에이전트를 설계자와 실행자까지 함께 학습한다
arXiv 2605.14212는 자동 멀티 에이전트 시스템의 병목을 frozen executor ceiling으로 보고, Designer가 태스크별 MAS 스크립트를 만들고 Executor가 이를 실행하는 과정을...
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...
긴 작업을 못 버티는 이유는 모델 크기가 아니라 horizon일 수 있다
이 논문은 장기 상호작용 에이전트 학습의 병목을 추상적인 탐색 난이도가 아니라 horizon length 자체에서 찾고, macro action과 subgoal decomposition 같은 horizon red...
TinyLoRA는 추론 파인튜닝을 13개 파라미터까지 압축한다
Learning to Reason in 13 Parameters는 RL 기반 post-training이 SFT보다 훨씬 정보 밀도가 높은 업데이트를 만든다는 가설 아래, TinyLoRA로 Qwen2.5-7B의 추...
Agent Lightning은 에이전트 실행과 학습을 분리해 RL을 붙인다
Agent Lightning은 기존 LangChain·OpenAI Agents SDK·AutoGen 기반 에이전트를 거의 수정하지 않고도 강화학습으로 최적화할 수 있게 하며, 이를 위해 실행 궤적을 통합 인터페이...