Action-Level Credit Assignment on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/action-level-credit-assignment/Recent content in Action-Level Credit Assignment on TechLLMHugokoTue, 25 Aug 2026 07:40:36 +0900AUSO는 인공지능 에이전트가 '지금 이 힌트가 내 다음 행동을 진짜로 바꾸고 있나?'를 매 순간 따져 보고, 정말 도움이 된 행동만 더 강하게 익히게 하는 훈련법이다.https://techllm.github.io/posts/auso-action-level-unified-skill-optimization-from-internalization-to-u/Tue, 25 Aug 2026 07:40:36 +0900https://techllm.github.io/posts/auso-action-level-unified-skill-optimization-from-internalization-to-u/AUSO는 LLM 에이전트가 사용하는 '스킬(절차적 지식)'의 학습과 활용을 액션 단위에서 통합한 강화학습 프레임워크다. JSD(젠슨-샌넌 발산) 기반 정보 이득 신호로 각 행동이 스킬에 얼마나 민감한지 측정하고, 이를 teacher-guided internalization → autonomous exploration(GRPO) → action-level skill utilization의 3단계 커리큘럼으로 점진 전이시킨다.