차례로 이어지는 규칙, 여러 단계를 묶어 푸는 추론
기호와 구조와 개념을 단계별로 엮어 푸는 다단계 규칙 연결 틀을 Solver 1부터 3까지의 흐름과 폴백 구조, ARC-AGI-2 수치의 조건 중심으로 읽는다.
노시욱 (Patrick Rho)
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100번의 GRPO 스텝으로 350M 모델의 구조화된 출력을 바로잡는 법
그룹 상대 정책 최적화로 350M 소형 모델의 JSON 유효성과 스키마 준수율을 100 스텝 만에 끌어올리는 실용적 미세조정 해설
외운 다음에 비로소 이해하기 시작할 때
grokking을 384개 설정으로 재현해 일반화 시점을 멱법칙으로 정리한 논문을 해설합니다. 데이터가 왜 가장 센 레버인지, weight decay 1.0의 경계가 무엇을 가르는지 따라갑니다.
자연어로 말하면 QUBO 식이 나온다, 그 사이를 누가 메울까
자연어 문제를 이진 결정 변수와 페널티 항으로 바꾸는 QUBO 정식화 과정을 멀티 에이전트와 반복 수정으로 자동화한 연구를 해설합니다. QUBOBench 100문제와 68퍼센트 정확도가 말하는 것과 말하지 않는 것을 함께 읽습니다.
에이전트가 화학 메커니즘을 스스로 풀어낼 수 있을까
가설 생성부터 계산 검증까지 닫힌 고리로 돌리는 ARCHE를 통해 자율 화학 탐구의 구조와 한계를 읽어봅니다.
모델이 마음을 바꾸기 직전에 가지를 치는 법
트리 구조 강화학습에서 포크 위치가 단계별 신용 할당을 결정하는 이유와 믿음 변화 분기라는 실용적인 해법을 따라가 봅니다.
오래된 기억을 그대로 두지 않고 세상에 다시 물어보는 법
궤적만 읽는 큐레이터가 기억을 오염시키는 문제를 짚고, 읽기 전용 환경 탐색으로 기억을 확인하고 좁히고 고치는 방식을 CLBench와 APEX 결과로 따라갑니다.
확률로 문턱을 밀어 올리는 탐색, Probabilistic Focal Search를 읽다
하한이 갇히면 탐색이 느려지는 이유를 짚고, 확률 p로 FOCAL과 최소 f 노드를 오가는 Probabilistic Focal Search의 동작 방식과 실험, 그리고 시스템 관점의 질문을 정리합니다.
UnitBoost, 합성 LLM 시스템을 모델이 아니라 병합 연산자로 관리하기
생성형 관리자 대신 단위 지도와 제약 argmax 조립, 잔여분 지정으로 합성 LLM 시스템을 관리하는 UnitBoost의 구조와 실험 결과를 해설합니다.
바뀐 화면 앞에서 절차 기억은 어떻게 버틸까
절차 기억을 가진 웹 에이전트가 화면과 조건이 바뀌어도 예전 요령을 재사용할 수 있는지, 파일럿의 엇갈림과 32칸 통제 실험을 따라가며 간섭이 나타나지 않은 구간의 의미를 풀어봅니다.
정답 뒤에 숨은 오류를 찾아내는 법, LexAgentHallu가 묻는 질문
정답률만으로는 보이지 않는 법률 에이전트의 실패 경로를 3414개 사례와 27개 세부 유형으로 추적한 LexAgentHallu를 해설합니다.
사이버불링을 먼저 감지하면 돌봄이 달라질까
감정을 먼저 읽는 조기 경보 프레임워크 CareGuard가 사이버불링 탐지를 의료와 정신건강 보호로 연결하는 방식을 해설합니다.