[논문리뷰] SciAtlas: A Large-Scale Knowledge Graph for Automated Scientific Research본 연구는 급증하는 과학적 문헌의 양으로 인해 인간 연구자가 최신 지식을 통합적으로 이해하고 활용하는 데 한계가 있다는 점을 지적합니다. 기존의 개별 논문 분석 중심 접근법은 과학적 지식 간의 유기적인 연결(Interdisciplinary Connection)을 포착하지 못한다는 단점이 있습니다.#Review#Knowledge Graph#Scientific Research#Automated Discovery#Large-Scale#Information Extraction#Scientific Reasoning2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Wikontic: Constructing Wikidata-Aligned, Ontology-Aware Knowledge Graphs with Large Language Models본 논문은 LLM 기반 시스템에서 지식 그래프(KG)의 내재적 품질과 추론 능력이 충분히 활용되지 못하고, 개방형 정보 추출(OIE) KGs가 구조적 엄격성과 온톨로지 정합성 측면에서 한계를 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Knowledge Graphs#Large Language Models#Information Extraction#Wikidata Ontology#Question Answering#Entity Normalization#Retrieval Augmented Generation2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SO-Bench: A Structural Output Evaluation of Multimodal LLMs본 논문은 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLMs)이 시각적 입력으로부터 스키마 기반 정보를 추출하고 추론하여 구조화된 출력을 생성하는 능력에 대한 체계적인 벤치마크가 부재하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Structural Output#Information Extraction#JSON Schema#SO-Bench#Visual Reasoning#Supervised Fine-tuning#Reinforcement Learning2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Focused Chain-of-Thought: Efficient LLM Reasoning via Structured Input Information본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 과도한 토큰 사용과 높은 추론 지연 시간 문제를 해결하고자 합니다. 훈련 없이(training-free) 입력 중심의 접근 방식을 통해 LLM의 추론 효율성을 높이고자 합니다.#Review#LLM Reasoning#Chain-of-Thought#Prompt Engineering#Efficiency#Structured Input#Information Extraction#Cognitive Psychology#Token Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HunyuanOCR Technical Report기존 파이프라인 기반 OCR 시스템의 에러 전파 및 높은 유지보수 비용 문제를 해결하고, 대규모 일반 VLM의 높은 컴퓨팅 자원 요구사항 과 OCR 특화 VLM의 불완전한 엔드투엔드 최적화 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Optical Character Recognition#Multimodal Large Language Model#End-to-End Learning#Reinforcement Learning#Document Parsing#Information Extraction#Text Spotting2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ComProScanner: A multi-agent based framework for composition-property structured data extraction from scientific literature본 논문은 과학 문헌에서 화학 조성-물성 구조 데이터와 합성 정보를 추출하기 위한 자동화되고 사용자 친화적인 멀티 에이전트 기반 프레임워크 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-agent Systems#Large Language Models (LLMs)#Information Extraction#Scientific Literature#Materials Science#Data Curation#Piezoelectric Materials#RAG (Retrieval-Augmented Generation)2025년 10월 24일댓글 수 로딩 중