[논문리뷰] Web Retrieval-Aware Chunking (W-RAC) for Efficient and Cost-Effective Retrieval-Augmented Generation Systems본 논문은 문서 청킹을 텍스트 생성이 아닌 '계획 문제(Planning Problem)'로 재정의하여 W-RAC를 제안합니다. 이 시스템은 세 단계로 구성되는데, 먼저 웹 콘텐츠를 구조화하여 ID를 할당하고, LLM은 오직 ID 리스트 기반의 최적 그룹화 계획만을 수립하며, 마지막으로 로컬에서 ID를 매핑하여 최종 청크를 조립합니다 .#Review#Retrieval-Augmented Generation#Document Chunking#Web Parsing#Cost-Efficiency#Semantic Planning#Scalability2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Plan-X: Instruct Video Generation via Semantic Planning기존 비디오 확산 모델(DiT)이 복잡한 사용자 지시 및 장기 계획에서 겪는 높은 수준의 의미론적 추론 및 계획 능력 부족 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Video Generation#Semantic Planning#Multimodal LLM#Diffusion Transformer#Spatio-temporal Guidance#Visual Hallucination#Prompt Alignment#Instruction Following2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중