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亜美と智也のAI論文解説

最新AI論文の知見を分かりやすく解説!

タグ: Reinforcement Learning

10月 25 2026
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小規模LLMを強化学習で鍛え、ツール選択を別領域・別検索器へ転移

投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部

10,000超のツールから必要なものを選ぶ問題に対し、Qwen3(1.7B/4B/8B)をSFT+RLで訓練し、指示をサブステップに分解→外部検索器で候補取得→必要ツールを選択するPlan–Retrieve–Selectを学習させる研究。

10月 25 2026
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検証可能報酬の強化学習は道具的収束を増やすか?OLMo-3チェックポイント分析

投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部

TL;DR OLMo-3-7B-ThinkをSFT・DPO・13個の中…

10月 25 2026
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ユーザー役AIの指示逸脱を、自然さと両立する強化学習で改善するUserLM-2.0

投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部

TL;DR 本論文は、LLMでユーザー役を模擬する際に「複雑なタスク意…

8月 23 2026
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EC検索の精度を上げるSSR-GRPO:セマンティックIDでノイズを減らす新手法

投稿者: ユウ

TL;DR ECサイトの商品検索で、クエリと商品の意味的な一致度を測る…

8月 22 2026
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SAPO:1回のロールアウトで価値ベースRLを実現する軽量フレームワーク

投稿者: ユウ

TL;DR SAPOは、LLMエージェントの強化学習において、1つの自…

8月 22 2026
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報酬モデルでMASトポロジー生成を効率化:トークン消費20.5%削減

投稿者: ユウ

TL;DR LLMマルチエージェントシステムの通信トポロジーを自動生成…

8月 21 2026
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検索クエリの意図を推論で補完する「Think-to-Personalize」:ユーザー履歴を活用した高精度な商品検索

投稿者: ユウ

TL;DR Think-to-Personalize(TTP)は、EC…

8月 20 2026
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SPADE:自己対戦で環境生成と推論を共進化させるLLM訓練法

投稿者: ユウ

TL;DR SPADEは、1つのLLMが「環境デザイナー」と「推論エー…

8月 20 2026
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サンプリング検証の盲点:連続世界モデルで稀なモードが見過ごされる危険性

投稿者: ユウ

TL;DR LLMが合成した連続制御用の世界モデルを、サンプリングによ…

8月 19 2026
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LLMの報酬設計を安全にする:方策不変の報酬整形フレームワーク

投稿者: ユウ

TL;DR LLMをRLエージェントの報酬設計に使う際、LLMのスコア…

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