왜 reinforcement learning은 representation depth 없이 정체되는가 (그리고 NeurIPS 2025의 주요 요점들)
발행: (2026년 1월 18일 오전 04:00 GMT+9)
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원문: VentureBeat
Source: VentureBeat
Overview
매년 NeurIPS는 수백 편의 인상적인 논문을 발표하고, 실무자들이 스케일링, 평가 및 시스템 설계에 대해 생각하는 방식을 미묘하게 재설정하는 소수의 논문을 선보입니다. 2025년 가장 중대한 연구들은 단일 혁신 모델에 관한 것이 아니었습니다. 대신, 학계와 산업계가 오랫동안 당연하게 받아들여 온 근본적인 가정들을 뒤흔들며, 분야를 보다 깊고 견고한 접근법으로 이끌었습니다.