2025년 강화학습 포스트트레이닝 Top 10 리서치 동향: GLM-4.5부터 RLUF까지
2025년 4월 이후 강화학습 포스트트레이닝 분야의 핵심 연구 10편을 깊이 있게 분석하고, 실무 적용 가능한 인사이트를 제공합니다.
연구
2025년 에이전틱 모델 개발을 위한 강화학습 기반 포스트 트레이닝 연구 동향
2025년 4월 이후 발표된 주요 arXiv 논문들을 통해 살펴보는 강화학습 기반 에이전트 모델 훈련의 최신 연구 동향과 핵심 기술들
포스트 트레이닝 혁신: 강화학습 기반 AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임
2025년 상반기 등장한 Top 10 강화학습 포스트 트레이닝 논문을 통해 살펴보는 AI 에이전트 개발의 혁신적 변화와 실무 적용 가능성
DuPO: 듀얼 정책 최적화를 통한 대규모 언어 모델의 혁신적 자기 감독 학습 프레임워크
기존 RLHF와 RLVR의 한계를 극복하는 DuPO의 듀얼리티 기반 자기 감독 학습 방법론과 다양한 작업에서의 성능 향상 분석
경량 언어 모델에서의 검색 증강 추론: 프라이버시 보장 AI 시스템의 새로운 패러다임
Alan Turing Institute에서 발표한 경량 언어 모델 기반 RAG 시스템 연구 분석. 로컬 배포 가능한 추론-검색 통합 아키텍처와 NHS 데이터를 활용한 실험 결과를 상세히 살펴봅니다.
ReTool: 강화학습을 통한 대형 언어 모델의 전략적 도구 사용 연구
ByteDance Seed가 개발한 ReTool은 대형 언어 모델에 코드 인터프리터를 동적으로 통합하여 수학적 추론 능력을 획기적으로 향상시킨 강화학습 프레임워크입니다.
iTool: 동적 결함 보정을 통한 고급 도구 사용을 위한 강화 미세조정 연구
합성 도구 사용 데이터의 훈련 효과 감소 문제를 해결하는 혁신적인 강화 미세조정 방법론 iTool에 대한 심층 분석
Chain of Agents: 긴 컨텍스트 작업을 위한 대규모 언어모델 협업 연구
Google과 Penn State 대학이 공동 개발한 Chain-of-Agents 프레임워크는 멀티에이전트 협업을 통해 긴 컨텍스트 처리 문제를 해결하는 혁신적인 접근법을 제시합니다.
AskToAct: 자기교정 명확화를 통한 대규모 언어모델의 도구 사용 능력 향상
사용자 쿼리가 모호하고 불완전할 때 LLM이 효과적으로 의도를 파악하고 정확한 도구 호출을 수행할 수 있도록 하는 혁신적인 자기교정 명확화 프레임워크 AskToAct에 대한 상세한 분석
AI-Researcher: 완전 자율 과학 연구 시스템의 혁신과 미래
홍콩대학교 연구팀이 개발한 AI-Researcher는 문헌 조사부터 논문 출간까지 전 과정을 AI가 독립적으로 수행하는 혁신적인 자율 연구 시스템입니다. 이 분석에서는 시스템 아키텍처, 핵심 혁신 요소, 그리고 한국 연구 환경에서의 활용 가능성을 종합적으로 살펴봅니다.
DeepSeek-V3.1: 하이브리드 씽킹 모드와 오픈 워크플로우 관리의 새로운 패러다임
DeepSeek-V3.1의 혁신적인 하이브리드 씽킹 모드와 고도화된 에이전트 기능으로 차세대 오픈 워크플로우 관리 시스템의 가능성을 탐구해봅시다.
AutoCodeBench: LLM 코드 생성의 새로운 벤치마크 표준
텐센트 Hunyuan팀이 공개한 AutoCodeBench는 20개 언어, 3,920개 문제로 구성된 다국어 코드 생성 벤치마크로, 기존 한계를 극복한 자동화된 평가 시스템을 제시합니다.
생성형 AI 모델 발전에 따른 사용자 프롬프트 적응 연구 분석
DALL-E 2에서 DALL-E 3로의 발전과 함께 사용자들이 어떻게 프롬프트 작성 방식을 적응시키는지를 1,893명 대상 실험으로 분석한 연구
FantasyPortrait: 다중 캐릭터 초상화 애니메이션을 위한 표정 증강 확산 변환기 완전 가이드
Alibaba AMAP CV Lab의 FantasyPortrait로 다중 인물 초상화 애니메이션 생성하기. Multi-Expr 데이터셋과 확산 변환기를 활용한 워크플로우 자동화
ByteDance Dolphin 문서 이미지 파싱: Fox 데이터셋과 벤치마크 완전 분석
ByteDance에서 공개한 Dolphin 프로젝트의 Fox 데이터셋과 벤치마크를 상세히 분석합니다. ACL 2025에 게재된 최신 문서 이해 기술과 3천만 개 이상의 샘플로 구성된 대규모 데이터셋을 알아보세요.
HRM: 인간 뇌 구조에서 영감받은 계층적 추론 모델의 혁신적 접근
2700만 개 파라미터로 대형 모델을 능가하는 Hierarchical Reasoning Model의 핵심 원리와 AGI 향한 새로운 패러다임을 분석합니다.
GMPO: 기하 평균 기반 정책 최적화로 해결하는 RLHF 안정성 문제
GRPO의 이상치 민감성을 해결한 Geometric-Mean Policy Optimization으로 수학적 추론 4.1%, 멀티모달 추론 1.4% 성능 향상을 달성한 혁신적 LLMOps 기법을 분석합니다.
Self-Evolving Agents 연구 동향 분석 - 인공 초지능(ASI)으로 가는 길
정적인 LLM의 한계를 극복하는 Self-Evolving Agents의 최신 연구 동향을 분석하고, 진화의 3차원(What, When, How)을 중심으로 ASI 구현 가능성을 탐구합니다.
ARPO: 멀티턴 LLM 에이전트를 위한 혁신적 강화학습 알고리즘 분석
중국 연구팀이 개발한 ARPO는 도구 사용 후 발생하는 엔트로피 변화를 활용해 멀티턴 LLM 에이전트의 성능을 획기적으로 개선한 새로운 강화학습 알고리즘입니다.
Drag-and-Drop LLMs: 제로샷 프롬프트-투-웨이트 혁신 기술
훈련 없이 몇 초 만에 LLM을 특정 태스크에 적응시키는 혁명적인 DnD 기술 분석
Kimi K2 기술 보고서 심층 분석: 에이전틱 인텔리전스를 위한 1조 파라미터 MoE 아키텍처
MoonshotAI의 Kimi K2 기술 보고서를 통해 살펴보는 MuonClip 옵티마이저, 대규모 합성 데이터 파이프라인, 그리고 차세대 에이전틱 AI의 핵심 혁신 기술들
Claude Code 역공학으로 발견한 차세대 LLMOps 아키텍처 Part 1: 실시간 Steering과 지능형 컨텍스트 관리
shareAI-lab의 Claude Code v1.0.33 역공학 분석을 통해 발견된 혁신적인 LLMOps 기술들을 심도있게 분석합니다. 실시간 Steering, 지능형 컨텍스트 압축, 6단계 도구 실행 프레임워크 등 현대 LLM 운영의 핵심 기술을 탐구합니다.
Claude Code 역공학으로 발견한 차세대 LLMOps 아키텍처 Part 2: Agent 루프와 도구 실행 프레임워크
Claude Code 역공학 분석의 두 번째 편으로, nO 주 루프 엔진의 상태 관리, 6단계 도구 실행 파이프라인, 6층 보안 프레임워크, 실시간 모니터링 시스템 등 프로덕션 환경을 위한 핵심 LLMOps 기술들을 상세히 분석합니다.
NVIDIA NeMo-Skills: LLM 워크플로우 자동화의 혁신적 솔루션
복잡한 LLM 개발 파이프라인을 간소화하는 NVIDIA NeMo-Skills의 핵심 기능과 실전 활용법을 완벽 가이드
Yandex Yambda: 50억 규모 음악 추천시스템 데이터셋 완전 가이드
Yandex가 공개한 대규모 음악 청취 행동 데이터셋으로 추천시스템 연구의 새로운 표준을 제시하는 Yambda 완전 분석
Facebook Seamless Interaction Dataset: 4,000시간 인간 상호작용 멀티모달 데이터셋 완전 가이드
AI 연구를 위한 대규모 멀티모달 인간 상호작용 데이터셋 Seamless Interaction의 특징, 구조, 활용법을 상세 분석
Mercury: Diffusion 기반 초고속 언어 모델의 혁신
Inception Labs에서 개발한 Mercury는 기존 autoregressive 모델 대비 최대 10배 빠른 추론 속도를 달성하며, 코딩 분야에서 새로운 속도-품질 프론티어를 개척하는 diffusion 기반 LLM입니다.
OmniGen2: 차세대 멀티모달 생성 모델 완전 분석
GPT-4o를 넘어서는 오픈소스 통합 멀티모달 모델 OmniGen2의 핵심 기능과 실전 활용 가이드
OMEGA Explorative: LLM 수학 추론 능력 평가를 위한 혁신적 데이터셋
Allen AI의 OMEGA Explorative 데이터셋으로 LLM의 탐색적 일반화 능력을 체계적으로 평가하는 완전 가이드
STOCHASTOK: LLM의 서브워드 이해 능력을 혁신하는 확률적 토크나이제이션
옥스포드 대학교 연구진이 제안한 STOCHASTOK은 기존 토크나이저의 한계를 극복하고 LLM의 서브워드 레벨 이해 능력을 획기적으로 향상시키는 새로운 접근법입니다.
사카나 AI의 RLT: 컴퓨터가 가르치는 방법을 배우다
기존 AI는 문제를 푸는 방법을 배웠다면, 새로운 RLT 방법은 가르치는 방법을 배워서 더 작고 빠른 AI로도 큰 성과를 낼 수 있게 되었습니다. 마치 좋은 선생님처럼 말이죠!
Kimi-VL-A3B-Thinking-2506: 효율적인 MoE 비전-언어 모델의 새로운 지평
Moonshot AI의 개선된 Vision-Language 모델로 토큰 소비 20% 감소하면서 추론 능력 대폭 향상
Moonshot AI Kimi-Researcher 완전 분석: End-to-End 에이전트 강화학습의 새로운 패러다임
Moonshot AI의 Kimi-Researcher가 보여주는 End-to-End 에이전트 강화학습의 혁신적 접근법과 26.9% HLE 성능을 달성한 핵심 기술을 심층 분석합니다.
Google Magenta RealTime: 실시간 AI 음악 생성의 새로운 패러다임
Google DeepMind에서 공개한 오픈소스 실시간 음악 생성 모델 Magenta RealTime의 아키텍처, 특징, 활용 방안을 상세히 분석합니다.
AI 에이전트 시대의 노동 시장: WORKBank 연구가 제시하는 인간-AI 협업의 미래
스탠퍼드 연구진이 1,500명의 노동자와 52명의 AI 전문가를 대상으로 진행한 대규모 연구를 통해 AI 에이전트 시대의 노동 시장 변화와 인간-AI 협업의 실상을 분석합니다.
Mistral-Small-3.2-24B: 완벽해진 명령 수행과 비전 기능을 갖춘 차세대 멀티모달 모델
Mistral AI의 최신 모델 Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506의 주요 개선사항, 벤치마크 성능, 그리고 실제 활용 방법을 상세히 분석합니다.
AceReason vs Evalchemy 평가 시스템 완전 비교 - LLM 평가 도구 선택 가이드
NVIDIA AceReason과 Evalchemy 평가 시스템의 접근 방법, 기술적 차이점, 장단점을 종합 비교 분석합니다. 코딩/수학 평가 방식, Think 태그 처리, 성능 최적화 전략부터 사용 사례별 권장사항까지 완벽 가이드.
AceReason Evaluation Toolkit 완전 분석 - NVIDIA 수학/코딩 평가 시스템 심층 가이드
NVIDIA AceReason Evaluation Toolkit의 전체 동작 과정을 단계별로 상세하게 분석합니다. AIME 수학 문제와 LiveCodeBench 코딩 평가의 파이프라인, 채점 방식, 성능 최적화 전략까지 완벽 해부.
중국 과학자들, AI가 인간 수준 인지능력 자발적 형성 가능함을 최초 확인
중국과학원 연구팀이 멀티모달 대형언어모델이 인간과 유사한 객체 개념 표현 시스템을 자발적으로 형성할 수 있음을 Nature Machine Intelligence에 발표했습니다.
구글 딥마인드 CEO가 그리는 AGI의 미래: ‘급진적 풍요’ 시대가 온다
구글 딥마인드 CEO가 그리는 AGI의 미래: ‘급진적 풍요’ 시대가 온다
Synthetic Unanswerable Math (SUM): LLM 신뢰성 향상을 위한 답변 불가능 수학 문제 데이터셋
LLM(Large Language Model)의 신뢰성을 높이기 위한 혁신적인 접근법이 등장했습니다. USC의 연구팀이 개발한 Synthetic Unanswerable Math (SUM) 데이터셋은 AI 모델이 “모른다”고 말할 수 있는 능력을 기르는 데 특화된 고품질 수학 문제 ...
Nemotron-Personas: 실제 인구 분포를 반영한 NVIDIA의 합성 페르소나 데이터셋 완전 가이드
NVIDIA가 공개한 Nemotron-Personas는 실제 인구 통계학적 분포를 정확히 반영한 혁신적인 합성 페르소나 데이터셋입니다. 100,000개의 다양한 인물 프로필로 구성된 이 데이터셋은 AI 모델의 편향을 줄이고 데이터 다양성을 크게 향상시키는 게임체인저 역할을 하고 있...
Manus AI 시스템 분석: 에이전트 루프와 모듈식 구조의 혁신
AI 시스템의 발전과 함께 단순한 질의응답을 넘어선 복합적 작업 수행 능력이 주목받고 있습니다. 이번 포스트에서는 Manus AI 시스템의 독특한 에이전트 루프 메커니즘과 모듈식 아키텍처를 심층 분석해보겠습니다.
DeepSeek-V3 리뷰: 하드웨어-소프트웨어 협업이 이끈 비용 효율적 초대규모 모델 학습 전략
2024년은 GPT-4o, LLaMA 3, Claude 3.5 Sonnet, Grok-2 등 굵직한 LLM이 잇달아 등장하며 ‘스케일의 시대’가 한층 가속화되었습니다. 그 흐름 속에서 DeepSeek-AI가 공개한 DeepSeek-V3는 단 2,048대의 NVIDIA H800 GP...
리서처를 위한 ‘Learning How to Learn’ 실전 가이드
빠르게 변화하는 AI 연구 현장에서 리서처들이 논문을 읽고 구현할 때 즉시 활용할 수 있는 9가지 학습 전략을 소개해요.
2025년 강화학습 후훈련 연구의 최전선: 필독 논문 10선 종합 분석
2025년 4월부터 발표된 강화학습 후훈련 분야의 핵심 연구들을 심층 분석합니다. Kimi k1.5부터 AlphaMed까지, LLM의 추론 능력을 혁신적으로 향상시키는 최신 기법들을 한국어로 상세히 소개합니다.