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추리 모델 (Reasoning Models)

문제를 단계적으로 분석하고 해결 절차를 스스로 구성하도록 설계된 AI 모델

강화학습 (Reinforcement Learning)

보상과 시행착오를 통해 스스로 행동을 학습하는 AI 기법

인간 피드백 기반 강화학습 / Reinforcement Learning from Human Feedback

사람이 평가한 결과를 보상으로 삼아 AI의 출력을 개선하는 학습 방식

검증가능 보상 강화학습 / RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)

자동으로 검증 가능한 정답이나 실행 결과를 보상으로 삼아 AI의 추론 능력을 강화하는 학습 방식

순환 신경망 / RNN (Recurrent Neural Network)

이전 단계에서 학습한 정보를 다음 단계 학습에 활용하는 신경망 구조

시뮬레이션-현실 전이 / (Sim-to-Real)

가상환경에서 학습한 AI 모델을 현실 환경에 적용하는 기술

경량화언어모델 / SLM (Small Language Model)

적은 연산 자원으로 빠르고 효율적으로 작동하는 소형 AI 언어모델

희소 어텐션 (Sparse Attention)

모든 입력 대신 핵심 정보에만 집중해 효율을 높이는 AI 연산 구조