[논문리뷰] MiniCorp: The Last Mile of the AI Agent Firm본 논문은 기업 운영의 자동화(Enterprise AGI)를 달성하기 위해 자율적으로 회사를 운영하는 에이전트 시스템을 구축하고 평가하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.#Review#AI Agent Firm#Enterprise AGI#Office Simulator#E-commerce#External World Model#Longitudinal Data#Counterfactual Evaluation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ZooWork-ShopRanker: An Open, Preference-Aligned E-Commerce Reranker본 연구는 기존의 범용(general) 웹 리트리버 및 리랭커 모델이 이커머스 환경의 특수성을 고려하지 못해 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 한다. 단순한 topical relevance를 넘어 소비자 개인의 제약 사항(constraints), 예산, 선호도를 판단하는 능력이 부족한 점이 주요 한계이다.#Review#E-commerce#Reranker#Preference Alignment#Distillation#LLM Judges#SHOPRANK-BENCH2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TLive-Omni: An Omni-Modal Understanding Model for E-Commerce Live Streaming본 논문은 e-commerce 라이브 스트리밍 환경에서의 복잡한 멀티모달 정보 이해 문제를 해결하기 위해 TLive-Omni를 제안합니다.#Review#Omni-modal#E-commerce#Live Streaming#Faithful-RFT#Per-vGrid#GRPO#Multimodal Alignment2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Adapting Vision-Language Models for E-commerce Understanding at Scale본 논문은 일반적인 Vision-Language Models (VLMs) 이 속성 중심, 멀티-이미지, 노이즈가 많은 e-commerce 데이터에 적용될 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#E-commerce#Vision-Language Models#Multimodal Understanding#Instruction Tuning#Attribute Extraction#Fine-tuning#Benchmarking#LLMs2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EcomBench: Towards Holistic Evaluation of Foundation Agents in E-commerce본 논문은 기존의 학술적 또는 인공적으로 설계된 에이전트 평가 벤치마크들이 실제 복잡한 전자상거래 환경의 도전을 간과하고 있음을 지적합니다. 이에 대한 해결책으로, 실제 전자상거래 시나리오에서 파운데이션 에이전트의 성능을 종합적으로 평가하기 위한 EcomBench 라는 새로운 벤치마크를 제안합니다.#Review#E-commerce#Foundation Agents#LLM Agents#Benchmark#Agent Evaluation#Tool Use#Multi-step Reasoning#Real-world Scenarios2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Performance Trade-offs of Optimizing Small Language Models for E-Commerce본 논문은 대규모 상용 LLM의 높은 비용과 리소스 제약 문제를 해결하기 위해, 소규모 오픈-웨이트 모델이 특정 도메인 작업에서 효율적인 대안이 될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 합니다.#Review#Small Language Models#E-commerce#Intent Recognition#Fine-tuning#QLoRA#Quantization#GPTQ#GGUF#Hardware-aware Optimization2025년 10월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RecGPT Technical Report기존 추천 시스템의 로그 기반(log-fitting) 접근 방식 이 야기하는 과적합, 필터 버블, 롱테일 문제의 한계를 극복하고, 사용자 의도 를 중심으로 하는 차세대 추천 시스템 RecGPT 를 제안합니다.#Review#Recommender Systems#Large Language Models (LLMs)#User Intent Modeling#Multi-Stage Training#Human-in-the-Loop#E-commerce#Filter Bubble Mitigation#Matthew Effect2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중