[논문리뷰] SkillSeek: Revisiting Agent Skill Retrieval at Marketplace Scale본 논문은 오픈소스 에이전트 스킬 풀이 23만 개 이상으로 확장됨에 따라, 적절한 스킬을 선택하는 문제가 성능의 핵심 병목이 되었음을 지적한다.#Review#Agent Skills#Information Retrieval#Reranker#LLM Agent#Marketplace Scale#Tool-REX2026년 9월 30일댓글 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] Beyond Retrieval: A Multitask Benchmark and Model for Code Search코드 검색 벤치마크 분야는 데이터 오염, 평가 지표의 단일성, 그리고 실제 배포 환경과 괴리된 평가 방식으로 인해 정교한 모델 성능 측정이 어렵습니다.#Review#Code Search#Benchmark#Reranker#Data Contamination#Retrieval-Augmented Generation#Code LLM2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중