GraphOmakase
Gradformer:The Graph Transformer enhances self-attention by graph structure Inductive Bias paper link : https://arxiv.org/abs/2404.15729 * 그래프 트랜스포머 모델의 학습 아키텍처와 관련한 재밌는 논문을 하나 소개해드리고자 합니다. 논문 이름 그대로 노드 간 장거리 종속성을 잡아주는 어텐션 메커니즘이 그래프의 inductive bias까지도 추가 반영할 수 있는 새로운 메커니즘을 소개하고
GraphOmakase
Graph technologies outlook in 2025 youtube link : https://www.youtube.com/watch?v=e5MWzPEQk_g * 2024년에 GraphRAG, Agents, KG에 대한 관심이 급증하면서 그래프 AI 다운스트림 태스크의 활용 측면에서 서비스 개발 및 기술 공유의 빈도수가 크게 늘어났습니다. 그래프 뿐만 아니라 다른 도메인으로의 확장 방향성에 대해서도 많이 논의되었고 현재진행형 이라고 생각합니다. * KG
GraphOmakase
Patterns in GraphRAG and delving into the capabilities of Data Graphs AI and its architecture blog : https://datagraphs.com/blog/graphrag-ai-in-data-graphs * Data Graphs AI에서 새로운 GraphRAG 기능을 출시한 레포트를 발표하여 관련 블로그 글을 공유드립니다. 지식 그래프에 관련한 프롬프트 질의응답이 가능하여 비즈니스 데이터를 위한 ChatGPT와 같은 느낌으로 볼 수 있을 것
GraphOmakase
DeepSeek-R1 Primer link : https://aman.ai/primers/ai/deepseek-R1/ * 딥시크에 대한 이야기로 가득합니다. 최근 정말 혁신적인 아키텍처가 나왔죠.다들 아실만한 내용이라 생각합니다. 챗지피티 등장 이후 비슷한 AI계의 신선한 충격을 줄 만한 혁신적인 아키텍처의 등장이라는 글들이 보이고 있습니다. * 저도 스케일링 법칙을 깨버리고 저비용으로 o1모델과 견줄만한 성능을 보이는 모델이 나왔다는 이야기를 처음
GraphOmakase
Open-Sourcing the WhyHow Knowledge Graph Studio, powered by NoSQL medium link : https://medium.com/enterprise-rag/open-sourcing-the-whyhow-knowledge-graph-studio-powered-by-nosql-edce283fb341 github : https://github.com/whyhow-ai/knowledge-graph-studio * 안녕하세요. 어느덧 1월달의 마지막 주가 찾아왔습니다. 이번 주에는 설날이 포함되어 있어 많은 구독자 여러분들의 이동이 잦을것으로 생각되어 바쁜 이동 와중에 가볍게 꺼내드실 수 있는 내용들로 구성해보고자 하였습니다. 다시금
GraphOmakase
Supporting Ontology and Knowledge Graph Development on the Web youtube link : https://youtu.be/g9pgQIs8lso?si=QWcP8xFDPgHEJhXN * 안녕하세요. 벌써 25년 1월의 4번째 주 오마카세를 작성하고 있으니 시간이 정말 빨리 흘러가는 것 같습니다. 이번 주에도 어떤 내용을 전달해드리면 좋을 지 열심히 서칭하고 있었는데 다음 유튜브 영상을 발견하게 되었습니다. * '웹에서 온톨로지
GraphOmakase
* 안녕하세요. 이번 주 오마카세에서는 SNS 상에서 많은 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받으면서 빠르게 공유되고 있는 2가지 게시글과 개인적으로 구독자 여러분들께 읽어보면 좋을 것 같은 논문 2가지를 공유해드리고자 합니다. Don't Do RAG : When Cache-Augmented Generation is all You Need for Knowledge Tasks X link : https://x.com/rohanpaul_ai/status/
GraphOmakase
Interesting graph topics selected by the Omakase chef from X and Linkedin ! * 안녕하세요 구독자 여러분들. 을사년 새해의 시작을 잘 하시고 계신가요? 날씨가 정말 많이 추워진 만큼, 여러분들의 건강 관리를 우선적으로 잘 챙겨주시고 앞으로 여러분들이 하시게 될 모든 일들과 연구에 있어서 좋은 소식들만 가득하시길 바랍니다. 올해 각자 목표하신 바 또한 모두
GraphOmakase
Google Research : Understanding Transformer reasoning capabilities via graph algorithms Blog link : https://research.google/blog/understanding-transformer-reasoning-capabilities-via-graph-algorithms/ * 2025년 푸른 뱀의 해 (을사년) GUG 구독자 분들 모두 새해 복 많이 받으세요 ! * 25년 뱀의 해는 뱀의 유연한 움직임처럼 변화에 잘 적응하고 새로운 기회를 잘 잡아가는 해가 될 것이고, 지혜롭게 다가오는 도전과 변화를 마주하고
GraphOmakase
10 Research Areas & Spotlight Papers to Check Out in NeuralIPS 2024 : "Exploitation of a Latent Mechanism in Graph Contrastive Learning: Representation Scattering" video link : https://www.youtube.com/watch?v=sBJwpn8yZhg&t=74s, https://www.youtube.com/watch?v=FcGk4_rZUpo * 올해의 마지막, 12월 4주차 그래프
GraphOmakase
Higher-order GNNs Meet Efficiency: Sparse Sobolev Graph Neural Networks paper link : https://www.arxiv.org/pdf/2411.04570 official code : https://github.com/jhonygiraldo/S2-GNN?tab=readme-ov-file * 그래프 신경망의 주요 학습 메커니즘으로 사용되고 있는 메세지 전달 프로세스에 대해서는 모두들 잘 아시고 계실 겁니다. 주변 이웃 노드의 정보를 집계하여 자신의 정보를
GraphOmakase
Graph Neural Networks for Edge Signals: Orientation Equivariance and Invariance paper link: https://arxiv.org/abs/2410.16935 official code : https://github.com/dfuchsgruber/eign?utm_source=catalyzex.com * 이번 주 오마카세는 엣지 신호 모델링 측면에서 Direction, Orientation의 2가지 독립적 엣지 특성을 모두 포착할 수 있는 Direction-aware Topological Model, EIGN을