<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Change-Point Detection on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/change-point-detection/</link><description>Recent content in Change-Point Detection on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Wed, 09 Sep 2026 08:02:23 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/change-point-detection/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>여러 에이전트가 함께 배우는 중에 규칙이 바뀌면, 보상 점수의 흐름만 보고 ‘이제 상황이 달라졌다’고 알려주는 감시 방법이다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/online-change-point-detection-for-cooperative-multi-agent-reinforcemen/</link><pubDate>Wed, 09 Sep 2026 08:02:23 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/online-change-point-detection-for-cooperative-multi-agent-reinforcemen/</guid><description>이 논문은 협력적 다중 에이전트 강화학습(MARL)에서 학습 중 보상 구조나 협력 목표가 바뀌었을 때, 그 시점을 보상 흐름만으로 온라인 감지하는 경량 알고리즘 PPR(Patterns of Past Rewards)을 제안한다. PPR은 에피소드 단위 return에 단순이동평균(SMA), 지수가중 변화량 신호(EMV), 슬라이딩 윈도우 Kolmogorov-Smirnov 검정(KSWIN)을 순차 적용한다.</description></item></channel></rss>