강화학습 (RL)은 LLM의 추론 능력을 향상시키는 데 큰 잠재력을 보여주었지만 주로 수학과 코드에 좁게 초점을 맞추어 왔습니다. 이는 OpenAI-O3 및 DeepSeek-R1과 같은 주요 시스템을 통해 확인되었습니다. 그러나 대부분의 강화학습 연구는 수학과 코드에 좁게 초점을 맞추어 왔기 때문에 일반적인 적용 가능성이 제한되어 있습니다. 이 좁은 범위는 두 가지 문제를 제기합니다. 첫째, 우리가 강화학습을 이해하는 방식이 제한되어 있습니다. 둘째, 우리가 강화학습을 적용하는 방식이 제한되어 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이 연구에서는 GURU라는 새로운 강화학습 기반 프레임워크를 제안합니다. GURU는 다양한 도메인에 걸쳐 LLM의 추론 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 프레임워크입니다. GURU는 현재 6개 도메인에 대한 지식을 포함하고 있으며, 미래에는 더 많은 도메인을 추가할 계획입니다.

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