論文要約 言語モデル評価の新潮流！Implicit Reward Modelの落とし穴
紹介論文今回紹介する論文はWhy is Your Language Model a Poor Implicit Reward Model?という論文です。 この論文を一言でまとめると本記事では、言語モデルの性能評価におけるImplicit ...
強化学習
論文要約 
論文要約 Open Vision Reasoner：視覚推論の未来を拓く
紹介論文今回紹介する論文はOpen Vision Reasoner: Transferring Linguistic Cognitive Behavior for Visual Reasoningという論文です。 この論文を一言でまとめると...
論文要約 LLM命令追従の壁を越える！IFBENCHとIF-RLVRで汎化性能を極限まで向上
紹介論文今回紹介する論文はGeneralizing Verifiable Instruction Followingという論文です。 この論文を一言でまとめると大規模言語モデル(LLM)の命令追従能力、特に制約条件を満たす能力の汎化性能向上...
論文要約 ExPO：自己説明でLLMの推論能力を限界突破！
紹介論文今回紹介する論文はExPO: Unlocking Hard Reasoning with Self-Explanation-Guided Reinforcement Learningという論文です。 この論文を一言でまとめると大規模...
論文要約 StepHint徹底解説：RLVRを革新する多段階ヒント
紹介論文今回紹介する論文はStepHint: Multi-level Stepwise Hints Enhance Reinforcement Learning to Reasonという論文です。 この論文を一言でまとめるとStepHint...
論文要約 LLMの推論を効率化！ MOTIFで思考力を強化
紹介論文今回紹介する論文はMOTIF: Modular Thinking via Reinforcement Fine-tuning in LLMsという論文です。 この論文を一言でまとめると本記事では、LLMの推論能力を向上させる新しい強...
論文要約 自己対戦でAIは 賢くなる？SPIRAL 論文徹底解説
紹介論文今回紹介する論文はSPIRAL: Self-Play on Zero-Sum Games Incentivizes Reasoning via Multi-Agent Multi-Turn Reinforcement Learnin...
論文要約 AI推論能力を劇的向上！ゼロサムゲーム強化学習「SPIRAL」徹底解説
紹介論文今回紹介する論文はSPIRAL: Self-Play on Zero-Sum Games Incentivizes Reasoning via Multi-Agent Multi-Turn Reinforcement Learnin...
論文要約 LLM強化学習：オフラインからの脱却
紹介論文今回紹介する論文はBridging Offline and Online Reinforcement Learning for LLMsという論文です。 この論文を一言でまとめるとLLMのファインチューニングにおける強化学習(RL)...
論文要約 LMM検索を効率化！MMSearch-R1徹底解説
紹介論文今回紹介する論文はMMSearch-R1: Incentivizing LMMs to Searchという論文です。 この論文を一言でまとめるとMMSearch-R1は、大規模言語モデル(LMM)にオンデマンド検索能力を付与する革新...