AI Briefing#reinforcement-learning
#reinforcement-learning와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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Mercor와 SkyRL이 397B 파라미터 모델의 지식 업무 에이전트 RL 훈련 전 과정을 공개했다.
Google Cloud AI Research 등이 정적 벤치마크 환경을 에이전트의 약점에 맞춰 동적으로 재구성하는 래퍼 계층 'EnvHarness'를 제안했다.
ReViSQL-K2.6 모델이 RLVR과 보상 셰이핑을 통해 스캐폴딩 없이 Text-to-SQL 벤치마크에서 인간 수준 성능을 달성했다.
CUA-Lite가 로컬 모델의 컴퓨터 사용 에이전트 실행, 평가, 학습을 위한 오픈소스 도구를 공개했다.
Pollen Robotics와 Hugging Face가 강화학습 소프트웨어를 탑재한 오픈소스 이족 보행 로봇 Microduck를 출시했다.
Hugging Face가 15개 액추에이터와 다양한 센서를 갖춘 10인치 오픈소스 이족보행 로봇 MicroDuck을 공개했다.
Applied Compute가 자체 연구진이 사용하던 AI 모델 훈련 및 배포 플랫폼 AC2를 공개했다.
IBM이 512K 컨텍스트와 에이전틱 RL을 적용한 Granite 4.2 추론 LLM 3종을 공개했다.
IBM이 512K 컨텍스트와 에이전트 RL을 적용한 Granite 4.2 추론 LLM 3종을 공개했다.
Google이 강화학습을 활용해 양자 컴퓨터의 오류를 실시간으로 보정하는 기술을 Nature에 발표했다.
TaoLive가 실시간 라이브 커머스용 소형 LLM이 변화하는 하네스에 적응하도록 훈련하는 HAT 기법을 공개했다.
Ornith-1.5가 397B부터 9B까지 다양한 규모의 오픈 모델로 출시되었습니다.
Agent Lightning v1.0이 에이전트 하네스를 활용한 RL 학습 프레임워크로 공개됐다.
Ornith-1.5가 자체 임무 생성 및 강화학습을 통한 셀프 임프루브먼트로 오픈소스 SOTA 달성
오픈소스 30B 모델이 VibeWorlding 벤치마크에서 GPT-5.5를 능가하며 3D 월드 생성의 새로운 기준을 제시했다.
OpenAI는 사이버 보안 위협 역량이 커짐에 따라 모델 개발 속도를 조절하고 보안 및 정렬(Alignment) 강화를 추진한다.
텐센트가 오픈소스 GUI 에이전트 UI-Mate-27B를 공개하며, 자연어 지시와 데모 기반 학습으로 데스크톱 작업을 수행할 수 있도록 했다.
단일 노드에서 LLM의 RL, SFT/DPO 학습 및 에이전트 RL을 지원하는 툴킷 AReno가 공개되었다.
MIT·하버드 연구진이 다중 LLM 파이프라인의 역할 이탈 문제를 해결하는 'Role Anchor' 기술을 제안했다.
GRPO를 활용한 비영어 및 다국어 환경에서의 추론 성능과 언어 간 전이 효과를 대규모로 분석했다.
구글이 강화 학습 성능 향상을 위해 CPU 코어를 통합한 차세대 TPU를 설계하고자 AMD와 협력할 것으로 알려졌다.
Microsoft AI가 성능과 속도를 높이면서도 비용을 4분의 1로 줄인 MAI-Code-1.1-Flash를 GitHub Copilot에 도입했다.