Paper Review07.042026-07-04 09:0020 min read
[논문 리뷰] Dense Retriever의 위치 편향은 타고나는가, 학습되는가
Dense retriever가 문서 앞부분 정보를 선호하는 현상은 모델 구조만의 문제가 아니라, fine-tuning 데이터에서 정답 근거가 어디에 있었는지에 크게 좌우된다.
#rag
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Tool06.272026-06-27 09:0012 min read
Headroom: LLM 앞단에 context compression layer를 두는 이유
Headroom을 예로 agent 입력을 LLM에 넣기 전 압축·캐시·복원하는 context layer 설계 포인트를 정리한다.
Tool06.162026-06-16 09:0015 min read
MinSync — 파일이 바뀐 만큼만 다시 인덱싱하기
MinSync는 git 없이 파일 변경을 추적하고, 바뀐 텍스트만 다시 chunking·embedding해서 로컬 vector index를 최신 상태로 유지한다.
Paper Review06.132026-06-13 11:3013 min read
AI에게 기억을 주다: 장기기억 메모리 시스템의 진화
AI 모델의 문맥 길이 한계를 극복하는 3가지 메모리 솔루션 — Supermemory, Mem0, Turbo-graph의 설계 철학과 실무 적용 방법.
Paper Review06.072026-06-07 09:0010 min read
AI 엔지니어 필독 논문 10개 — ③ 실무 적용과 학술의 속도 (RAG, LoRA, PEFT)
대형 언어 모델 시대, 학술은 이제 Nature가 아닌 arXiv에서 일어난다. RAG와 PEFT가 어떻게 실무 AI 엔지니어의 필수 무기가 되었는지, 논문 3편으로 정리하기.
Paper Review05.252026-05-25 09:0014 min read
AI 엔지니어 필독 논문 10개 — ③ 실무 적용과 학술의 속도 (RAG, LoRA, PEFT)
큰 모델을 효율적으로 운영하고, 환각을 줄이고, 제한된 리소스에서 학습하는 3가지 실무 기술. 그리고 AI 논문이 Nature/Science를 무시하고 arXiv에서 업계로 직결되는 이유.