Read this article in Korean Trends Agent training is increasingly organized around interaction with environments. GLM-5 couples asynchronous reinforcement learning with executable software and terminal tasks; Terminal-Task-Gen builds multi-turn demonstrations from adapted prompts and synthesized tasks; Experiential Reinforcement Learning uses feedback-conditioned reflection and retries. These studies make environment construction and...

영문판 보기 이달의 트렌드 에이전트 학습은 환경과의 상호작용을 중심으로 구성되는 추세다. GLM-5는 비동기 강화학습을 실행 가능한 소프트웨어·터미널 과제와 결합한다. Terminal-Task-Gen은 기존 프롬프트를 변환하거나 과제를 합성해 다중 턴 시연을 구축한다. Experiential Reinforcement Learning은 피드백을 바탕으로 성찰하고 재시도한다. 이 연구들은 환경 구축과 궤적 처리를 학습 과정의 주요 구성 요소로 다룬다. 1, 2,...

This article explains the key points of The Design Space of Tri-Modal Masked Diffusion Models. 2026-02-25 (arXiv) Bethune, Louis, Turrisi, Victor, Mlodozeniec, Bruno Kacper, Lopez, Pau Rodriguez, Boominathan, Lokesh, Bhendawade, Nikhil, Shidani, Amitis, Pelemans, Joris, Olausson, Theo X., Hjelm, Devon, et al. Apple, Google Deepmind, University of Cambridge, MIT Paper...

이번 글에서는 The Design Space of Tri-Modal Masked Diffusion Models 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 2월 25일(Arxiv) Bethune, Louis, Turrisi, Victor, Mlodozeniec, Bruno Kacper, Lopez, Pau Rodriguez, Boominathan, Lokesh, Bhendawade, Nikhil, Shidani, Amitis, Pelemans, Joris, Olausson, Theo X., Hjelm, Devon, et al. Apple, Google Deepmind, University of Cambridge, MIT...

This article explains the key points of On Data Engineering for Scaling LLM Terminal Capabilities. 2026-02-24 (arXiv) Pi, Renjie, Lam, Grace, Shoeybi, Mohammad, Jannaty, Pooya, Catanzaro, Bryan, Ping, Wei. NVIDIA Paper Project Page Read this article in Korean Summary On Data Engineering for Scaling LLM Terminal Capabilities studies how training-data...