This article explains the key points of The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey. 2025-09-02 (arXiv), Transactions on Machine Learning Research (01/2026) Zhang, Guibin, Geng, Hejia, Yu, Xiaohang, Yin, Zhenfei, Zhang, Zaibin, Tan, Zelin, Zhou, Heng, Li, Zhongzhi, Xue, Xiangyuan, Li, Yijiang, et al. University of Oxford,...

이번 글에서는 The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2025년 9월 2일(Arxiv), Transactions on Machine Learning Research (01/2026) Zhang, Guibin, Geng, Hejia, Yu, Xiaohang, Yin, Zhenfei, Zhang, Zaibin, Tan, Zelin, Zhou, Heng, Li, Zhongzhi, Xue, Xiangyuan, Li, Yijiang, et al. University of...

Read this article in Korean Trends August 2025’s theme is managing information and computation across extended generation: the three selected papers use execution feedback, selective access to earlier video content, or compact speech representations to support reasoning and sustained output. rStar2-Agent trains mathematical reasoning with Python checks. Mixture of Contexts...

영문판 보기 이달의 트렌드 2025년 8월의 주제는 긴 생성 과정에서 정보와 연산을 관리하는 방법이며, 선정된 세 논문은 실행 피드백, 이전 영상 내용의 선택적 참조, 간결한 음성 표현으로 추론과 긴 출력을 지원한다. rStar2-Agent는 Python으로 중간 결과를 검증하며 수학 추론을 학습한다. Mixture of Contexts는 국소 문맥을 유지하면서 관련된 이전 영상 구간을 검색한다....

This article explains the key points of rStar2-Agent: Agentic Reasoning Technical Report. 2025-08-28 (arXiv) Shang, Ning, Liu, Yifei, Zhu, Yi, Zhang, Li Lyna, Xu, Weijiang, Guan, Xinyu, Zhang, Buze, Dong, Bingcheng, Zhou, Xudong, Zhang, Bowen, et al. Microsoft Research Paper Github Read this article in Korean Summary rStar2-Agent addresses how...