# 인컨텍스트 강화학습과 비정상성: 에이전트는 어떻게 맥락만으로 적응하는가arXiv에 공개된 "In-Context Reinforcement Learning under Non-Stationarity: A Survey"는 비정상적 환경에서 인컨텍스트 강화학습(ICRL)을 어떻게 이해할지 정리한 서베이입니다. 이 글이 다루는 중심 문제는, 사전학습되거나 미세조정된 의사결정 모델이 테스트 시점의 파라미터 업데이트 없이도 상호작용 맥락만으로 잠재적 과제 규칙을 추론하고 이후 행동을 더 잘 조정할 수 있는가입니다. 서베이는 decision-pretrained transformers, algorithm distillation, long-context meta-RL, retrieval-augmented agents의 ..