AI Daily: RLM Long-Context Scaling부터 Nemotron-Cascade RLHF·GDPO Multi-Reward 최적화까지 (논문 4편 총정리)
Автор: CosmoX
Загружено: 2026-01-19
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📌 오늘 AI Daily에서는 최신 생성형 AI 핵심 논문 4편을 한 번에 정리합니다.
Long-Context 추론 스케일링, LLM 기반 공격·진화형 프로그램, Cascade RL 기반 Reasoning 강화, Multi-Reward RLHF 안정화까지—실무와 연구 모두에 중요한 흐름을 빠르게 따라갑니다.
🧠 이번 통합본에서 다루는 주제
🔸 Recursive Language Models(RLM): Inference-Time Scaling으로 Long-Context 성능 확장 + Context Rot 해결
🔸 Digital Red Queen: Core War 환경에서 LLM 기반 Adversarial Program Evolution 연구 리뷰
🔸 Nemotron-Cascade: Cascade RL + RLHF/RLVR로 범용 추론(Reasoning) 확장하는 구조 분석 (14B)
🔸 GDPO: Multi-Reward RLHF에서 GRPO Reward Collapse를 막는 Decoupled Normalization 기법
🚀 시청 포인트
🔸 긴 컨텍스트 모델의 병목(회전/퇴화) 문제를 학습 없이 inference에서 해결하는 방향
🔸 LLM이 “코드/프로그램”을 적대적으로 진화시키는 최신 안전·보안 연구 트렌드
🔸 Reasoning 모델을 효율적으로 강화하는 RL 파이프라인 설계 인사이트
🔸 Multi-objective reward 학습을 안정화하는 최신 policy optimization 기법
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