RL

Qwen 팀이 일곱 가지 에이전트 환경(MCP·Search·Terminal·SWE·Web·OS·Android)을 하나의 모델로 시뮬레이션하는 언어 월드 모델 Qwen-AgentWorld를 공개했다. CPT→SFT→RL 3단계로 훈련했고, 397B-A17B 모델이 GPT-5.4·Claude Opus 4.8·Gemini 3.1 Pro를 넘는 AgentWorldBench 성능과 함께 시뮬레이션 RL이 실제 환경 학습을 능가하는 결과를 보였다.

GRPO RL 훈련의 zero-advantage 문제를, 어려운 문제 앞에 Lorem Ipsum을 덧붙여 재샘플링하는 LoPE로 해결한 연구를 정리한다. Qwen3-4B-Base에서 MATH-500 +4.8p, AMC +22%(상대) 향상이 보고되었다.