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26년 1월 3주차 그래프 오마카세

GUG Interview 안녕하세요, 정이태입니다. GUG talks 소식을 전해드립니다. 이번 세션은 Neo4j 솔루션 엔지니어 Bryan Lee 함께 점심시간을 활용해 온라인으로 진행합니다. 가볍게 점심을 준비해 편안한 마음으로 참여해 주시면 좋을 것 같습니다. Bryan disucssion topic 최근 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축을 위한 NER(Named Entity Recognition) 태스크에서 다양한 연구와 시행착오를 겪은 Bryan의

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26년 1월 2주차 그래프 오마카세

mHC-GNN: Manifold-Constrained Hyper-Connections for Graph Neural Networks mHC-GNN: Manifold-Constrained Hyper-Connections for Graph Neural NetworksGraph Neural Networks (GNNs) suffer from over-smoothing in deep architectures and expressiveness bounded by the 1-Weisfeiler-Leman (1-WL) test. We adapt Manifold-Constrained Hyper-Connections (\mhc)~\citep{xie2025mhc}, recently proposed for Transformers, to graph neural networks. Our method, mHC-GNN, expands

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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

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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

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25년 11월 5주차 그래프 오마카세

Why Ontologies are Key for Data Governance in the LLM Era? Reference Blog : https://medium.com/timbr-ai * 최근 LLM 도입을 검토하는 많은 기업 사이에서 온톨로지(Ontology)가 뜨거운 화두로 떠오르고 있습니다. 다들 잘 아시다시피, 온톨로지란 쉽게 말해 데이터 간의 관계와 의미를 정의하는 지도로 받아들일 수 있습니다. 단순히 데이터를 저장하는 것을

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25년 11월 1주차 그래프 오마카세

Verifying Chain-of-Thought Reasoning via Its Computational Graph Verifying Chain-of-Thought Reasoning via Its Computational GraphCurrent Chain-of-Thought (CoT) verification methods predict reasoning correctness based on outputs (black-box) or activations (gray-box), but offer limited insight into why a computation fails. We introduce a white-box method: Circuit-based Reasoning Verification (CRV). We hypothesize that attribution

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25년 10월 2주차 그래프 오마카세

Flexible GraphRAG: a configurable open source framework for GraphRAG Blog link : https://integratedsemantics.org/ Github : https://github.com/stevereiner/flexible-graphrag * 이번 주 오마카세는 'Open Source Integrated AI and Semantic Tech' 블로그에서 설명하는 통합된 오픈소스 플랫폼 관련한 소식을 전달해드리고자 합니다. 최근 포스트에서는 문서 처리, 지식 그래프 구축, RAG 및

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25년 10월 1주차(2) 그래프 오마카세

1.광고 안녕하세요 정이태입니다.오랜만에 10월 23일 목요일 저녁에 GUG 온라인 세미나가 예정되어 있습니다. 카이스트 김재철AI대학원 신기정 교수님 연구실 소속 김선우 연구원님과 하이퍼 그래프 이론부터 응용까지 라는 주제로 진행할 예정이며, 저또한 모더레이터 겸 요새 GraphRAG 트랜드부터 왜 HyperGraphRAG가 나오고 있는지 산업계 관점에서 생각을 공유드릴 예정이오니 관심있는 분들은 참여하셔서 본인 연구나

By Hardy

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25년 10월 1주차 그래프 오마카세

Topology of Reasoning: Understanding Large Reasoning Models through Reasoning Graph Properties Topology of Reasoning: Understanding Large Reasoning Models through Reasoning Graph PropertiesRecent large-scale reasoning models have achieved state-of-the-art performance on challenging mathematical benchmarks, yet the internal mechanisms underlying their success remain poorly understood. In this work, we introduce the notion

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25년 9월 4주차 그래프 오마카세

Are Large Language Models Good Temporal Graph Learners? Youtube link : https://www.youtube.com/watch?v=jmCwOQX9Ank * 이번 주 오마카세는 TGL (Temporal Graph Learning) 세미나에서 대규모 언어 모델(LLM)이 관계형 데이터베이스에서 어떻게 딥러닝을 수행하는지에 초점을 맞추어 발표된, 기존의 시계열 그래프 학습 방법론에 LLM을 접목하여 새로운 가능성을 탐색한 '대규모

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25년 8월 3주차 그래프 오마카세

Tensor-view Topological Graph Neural Networks paper link :https://arxiv.org/abs/2401.12007 official code : https://github.com/TaoWen0309/TTG-NN?utm_source=catalyzex.com * 저번 주 오마카세로 전해드렸던 텐서 연산의 그래픽 이해를 바탕으로, 이번 주 가볍게 소개해드릴 논문은 텐서 학습을 통합하여 로컬 및 글로벌 레벨에서 Tensor-view Topology 정보와 Tensor-view Graph의

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25년 8월 2주차 그래프 오마카세

Graph Tensor Networks: An Intuitive Framework for Designing Large-Scale Neural Learning Systems on Multiple Domain paper link : https://arxiv.org/abs/2303.13565 * 현재 토폴로지 신경망의 학습 메커니즘을 설계하는 과정에서 매우 중요한 텐서 연산에 대한 이해를 크게 도와준 논문 하나를 여러분들께 소개해드리려고 합니다. 그래프 구조를 활용하여 다양한 신경망의 텐서 연산

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