AI 논문리뷰(AI Paper)

최근 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 연구가 활발하게 진행되고 있습니다.하지만 텍스트나 이미지 데이터에 집중하고 있어, 그래프 구조 데이터를 다루는 경우는 상대적으로 적습니다. 이 논문 “Retrieval-Augmented Generat

대규모 언어 모델(LLMs)을 특정 도메인(농업)에 적용할 때 사용되는 두 가지 주요 방법론인 검색 증강 생성(RAG)과

Attention Is All You Need 논문은 2025년 9월 기준으로 약 196,417회 인용된 딥러닝 / 자연어처리 분야의 대표작이다. 현대 대규모 언어모델(LLM)의 기반이 되었으며, 인공지능 연구 흐름을 완전히 바꿨다.“어텐션만 있으면 된다”라는 제목부터

1950년 컴퓨터의 아버지라 불린 앨런 튜링은 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문으로 시작해, 오늘날 '튜링 테스트'로 불리는 컴퓨터 지능 평가의 기준을 제시한 AI 개론 논문을 리뷰해보려 합니다.튜링은 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문 대신 ‘모방 게임(Im

해당 논문은(The Logic Theory Machine - A Complex Information Processing System) 약 70년전인 1956년에 게재된 논문으로 기호 논리학의 정리를 증명하는 복잡한 정보 처리 시스템을 제안하며, 컴퓨터가 어떻게 인간과

본 논문은 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun이 2016년 Microsoft Research에서 발표한 연구로, 딥러닝(Deep Learning) 모델의 심층화로 인한 학습 성능 저하 문제를 해결하기 위해 잔차 학습

본 논문은 작은 언어모델이 다양한 툴(도구)과 대형 모델들을 효율적으로 조합하여, 단일 거대 모델을 능가하는 지능을 발휘할 수 있는지를 실증한 연구이다.저자들은 ToolOrchestra라는 새로운 강화학습(RL) 기반 툴 오케스트레이션 기법을 제안하고, 이를 통해 오케

📖 논문 : https://arxiv.org/pdf/2511.20857v1GitHub / HuggingFace : X (미공개)학회 / 연구기관 : arXiv:2511.20857 / © 2025 Google DeepMind본 논문은 LLM 에이전트의 ‘자기-

📄 논문 정보 (Paper Information)논문 제목: Artificial Intelligence in Business: State of the Art and Future Research Agenda저자: Sandra Maria Correia Loureiro,

본 논문은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 사실 오류를 범하는 문제를 해결하기 위해 자기 반성 기반 검색 증강 생성(Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation, SELF-RAG) 프레임워크를

본 논문은 머신러닝(Machine Learning, ML)이 인사 선발(Personnel Selection) 분야에 어떻게 적용되고 있는지를 종합적으로 조망하는 개관(overview) 논문이다. Michael A. Campion(Purdue University)과 Em