그래프 튜토리얼 4화 : Graph & Node2Vec

26년 1월 1주차 그래프 오마카세

Beyond Context Graphs: Why 2026 Must Be the Year of Agentic Memory, Causality, and Explainability https://medium.com/@volodymyrpavlyshyn/beyond-context-graphs-why-2026-must-be-the-year-of-agentic-memory-causality-and-explainability-db43632dbdee * 안녕하세요, 구독자 여러분. 희망찬 2026년 새해가 밝았습니다. 새해 복 많이 받으시고, 좋은 일들로 가득한 한 해가 되시기를 바랍니다. * 2026년의 첫 오마카세로 어떤 것이 좋을지 여러 아티클들을 찾아보고 읽어보다가, "요즘

25년 12월 4주차 그래프 오마카세

Signals with shape: why topology matters for modern data? News article: Signals with shape: why topology matters for modern data?SURE-AI * 어느덧 2025년 을사년의 마지막 그래프 오마카세로 인사드리게 되었습니다. 구독자 여러분들의 올 해는 어떠셨을까요? 각자의 현장에서 혁신과 큰 발전을 이끌어오셨을 구독자 여러분들께 안부를 전합니다. 지금 한국은 엄청난 한파라고 들었습니다만 모두

25년 12월 3주차 그래프 오마카세

Comparing RAG and GraphRAG for Page-Level Retrieval Question Answering on Math Textbook Comparing RAG and GraphRAG for Page-Level Retrieval Question Answering on Math TextbookTechnology-enhanced learning environments often help students retrieve relevant learning content for questions arising during self-paced study. Large language models (LLMs) have emerged as novel aids for information

25년 12월 2주차 그래프 오마카세

Learning to Retrieve and Reason on Knowledge Graph through Active Self-Reflection Learning to Retrieve and Reason on Knowledge Graph through Active Self-ReflectionExtensive research has investigated the integration of large language models (LLMs) with knowledge graphs to enhance the reasoning process. However, understanding how models perform reasoning utilizing structured graph knowledge