프로젝트 소개

이 저장소는 현대 생성형 AI를 만든 가장 영향력 있는 연구 논문 107편을 접근 가능하고 포괄적인 요약으로 정리한 교육용 큐레이션 자료입니다. 220,000단어가 넘는 방대한 학술 문헌을 읽을 시간이 없는 실무자, 학생, 애호가를 위해 설계되었으며, 생성형 AI 전반에 걸친 구조화된 학습 경로, 빠른 참조 자료, 결정 가이드를 제공합니다. 컬렉션은 다섯 가지 주요 범주로 구성됩니다: 기반 아키텍처(11편), 언어 모델(25편), 이미지 생성(14편), 멀티모달(7편), 기법 및 방법(50편). 각 논문 요약은 자체 디렉터리에 전용 summary.md 파일로 저장되며, 컬렉션에 추가된 순서대로 번호가 매겨집니다. 포함된 주요 논문으로는 Attention Is All You Need (2017), BERT (2018), GPT-3 (2020), GPT-4 (2023), GPT-4o (2024), GPT-5 (2025), LLaMA 시리즈 (2023-2025), DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1 (2024-2025), Qwen3 (2025), Claude 3.5 Sonnet 및 Claude 4 Family (2024-2026), Gemini 2.5 및 Gemini 3 (2025), Stable Diffusion (2022), DALL-E 3 (2023), Sora/DiT (2024), CLIP (2021), Whisper (2022), LLaVA (2023), GPT-4V (2023), SAM 2 (2024) 등이 있습니다. 저장소에는 방대한 문서가 포함되어 있습니다: 초보자부터 전문가까지의 네 가지 구조화된 트랙을 제공하는 학습 로드맵, 역사적 맥락과 현대적 관련성을 구분하는 읽기 가이드, 한 페이지 개요인 빠른 참조 자료, 트레이드오프 분석을 포함한 나란히 비교 자료, 150개 이상의 핵심 용어를 다루는 용어집, 컬렉션이 다루는 내용과 다음에 추가될 내용을 보여주는 적용 범위 및 격차 지도가 있습니다. 논문은 또한 범주별(INDEX.md), 45개 주제에 걸친 태그별(TAGS.md), 시각적 그리드 뷰(BROWSE.md)로 색인됩니다. 머신 리더블 매니페스트는 papers.json 및 papers.csv로 제공되며, 표준 라이브러리만 사용하는 Python 빌드 파이프라인(scripts/build_manifest.py)으로 생성됩니다. 이 파이프라인은 프런트매터, INDEX.md, TAGS.md, 사이트 내비게이션도 재생성합니다. 추가 스크립트는 교차 링크(add_cross_links.py)와 상대 링크 검증(check_links.py)을 처리하며, 후자는 CI 게이트 역할을 합니다. 문서 사이트는 patrickwiloak.github.io/genai-research-papers-summarized에 게시되어 있으며, 검색, 다크 모드를 지원하고 회원가입이 필요 없습니다. 사이트는 손으로 유지 관리하는 mkdocs.yml 구성으로 MkDocs를 사용하여 구축되었습니다. 각 논문 요약에는 관련성 표시(CRITICAL, HIGH, HISTORICAL, THEORY), 주요 기여, 원본 논문 또는 시스템 카드 링크가 포함됩니다. 컬렉션은 각 논문이 무엇을 했는지뿐만 아니라 왜 중요한지, 현대 시스템과 어떻게 연결되는지 설명하는 실용적 이해를 강조합니다. 예를 들어, ResNet 요약은 잔차 연결(x + f(x))이 지금까지 훈련된 모든 Transformer 블록 내부에 있다는 점을 설명하고, Grouped-Query Attention 요약은 왜 긴 컨텍스트와 로컬 추론이 이제 경제적인지 설명합니다. 저장소는 맞춤 소프트웨어 컨설팅 회사인 Nobler Works의 Patrick Wiloak이 유지 관리합니다. CC BY 4.0 라이선스로 제공되며, 문서화된 CONTRIBUTING.md 워크플로를 통해 기여를 환영합니다. 컬렉션은 2026년 8월에 마지막으로 업데이트되었습니다.