손실 발산
모델 학습 중 가중치 업데이트가 불안정해져 손실 함수 값이 급격히 커지거나 무한대로 발산하는 현상이다. REA는 이를 학습 실패 신호로 감지하고 자율적으로 디버깅을 시도한다.