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AI가 선별한 아티클

6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 15.

Open weights are not enough: we need open training frameworks for research and better algorithms [P]

오픈 가중치만으로는 부족하며, 연구와 알고리즘 개선을 위해 오픈 교육 프레임워크가 필요하다.

Open weights are not enough; we need open training frameworks for better research and algorithms.

#feynrl #ml #llm #vllm #rl

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6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 01.

Finetuning a Reasoning LLM with Supervised or Reinforcement Learning? [D]

LLM의 추론과 도구 호출을 위한 최적의 훈련 접근법을 논의합니다.

Discusses the best training approach for fine-tuning an LLM in terms of reasoning and tool usage.

#llm #sft #rl #ppo #dpo

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8·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 13.

Learning, Fast and Slow: Towards LLMs That Adapt Continually [R]

LLM의 연속적 적응을 위한 Fast-Slow 학습 프레임워크를 소개합니다.

Introducing the Fast-Slow learning framework for LLMs to enable continuous adaptation.

#llm #rl #fast-slow learning #catastrophic forgetting #plasticity

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