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ReflectRL: Learning from Golden Negative Trajectories via Reflective-to-Direct Reasoning
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- ReflectRL framework learns from failed expert trajectories by having language models reflect on flaws before solving problems directly.
- Pourquoi ça compte
- Matters for engineers training large language models on reasoning tasks who want to extract value from failed expert demonstrations.
- Vigilance
- Paper is recent preprint; practical overhead and scalability across production-scale models and datasets remain unvalidated.
Écouter ce résumé
- language model
- reasoning
- post-train
The Agent Architect
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