Research on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/research/Recent content in Research on TechLLMHugokoMon, 18 May 2026 00:00:00 +0900신경과학 50만 편의 종적 연구, AI가 발견한 사실들 — 이론 없이 떠내려가는 학문https://techllm.github.io/posts/techllm_neuroscience_bibliometrics_map/Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/techllm_neuroscience_bibliometrics_map/AI 기반 서지계량 분석이 1999~2023년 신경과학 논문 50만 편을 지도로 만들었다. 175개 연구 클러스터, 놀라운 통합성, 그리고 충격적인 공백 하나 — 이론을 중심으로 뭉친 클러스터가 단 하나도 없다.연구자와 당사자 사이, 좁힐 수 있을까?https://techllm.github.io/posts/acord-autism-research-dialogue/Sun, 17 May 2026 09:53:00 +0900https://techllm.github.io/posts/acord-autism-research-dialogue/UC Berkeley의 ACORD 워크숍은 기초 신경과학자와 자폐인 커뮤니티가 만나는 장을 만들어냈다. 그 교훈은 다른 분야에도 시사하는 바가 있다.Anthropic이 멀티 에이전트 리서치 시스템을 만든 방식https://techllm.github.io/posts/anthropic-multi-agent-research-system/Thu, 30 Apr 2026 17:25:00 +0900https://techllm.github.io/posts/anthropic-multi-agent-research-system/Anthropic의 Claude Research 설계 경험을 바탕으로 멀티 에이전트가 언제 강력하고, 왜 비용이 커지며, 우리 시스템에 어떻게 적용할 수 있는지 정리한다.