– 라이너, 글로벌 AI Top 학회 논문을 핵심 요약한 ‘논문 퀵 리뷰’ 페이지 공개
– 연구 목표·방법론·결과를 한눈에… 논문 PDF 열기 전 ‘가치 판단’ 돕는다
– 방대한 논문 홍수 속 ‘나에게 필요한 연구’만 골라보는 정밀한 필터링 가능
– 물리적 시간은 줄이고 연구 몰입도는 높이다… 연구자를 위한 최적의 AI 리서치 파트너 될 것
글로벌 AI 에이전트 스타트업 라이너(대표 김진우)가 AI 논문을 더 빠르고 정확하게 탐색할 수 있는 ‘논문 퀵 리뷰(Quick Review)’ 페이지를 공식 오픈했다고 16일 밝혔다.
급증하는 AI 논문 속에서 연구자들이 겪는 가장 큰 어려움은 참고할 논문을 선별하는 데 지나치게 많은 시간이 든다는 점이다. 제목과 초록만으로는 충분한 정보를 얻기 어렵기 때문에, 결국 논문 전체 내용을 확인하는 비효율적인 과정을 반복해야 했다.
라이너는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘논문 퀵 리뷰’를 기획했다. 퀵 리뷰는 논문 평가에 필요한 핵심 정보를 한 페이지에 요약해 제공하며, 연구 목표·방법론·주요 결과뿐 아니라 출판 연도, 인용 횟수, 연관 논문까지 함께 제시해 논문의 최신성·영향력·연구 맥락을 즉시 파악할 수 있다. 특히 AI 연구자가 연구 관련성을 파악하기 위해 확인하는 핵심 시각 자료(Figure)를 중심으로 구성해, 원문을 모두 읽지 않고도 논문의 기여도와 연구와의 연결성을 빠르게 평가할 수 있도록 기획했다.
또한 △NeurIPS(신경정보처리시스템학회) △ICLR(표현학습국제학회) △ICML(국제머신러닝학회) △CVPR(컴퓨터비전패턴인식학회) △ICCV(국제컴퓨터비전학회)를 포함해, ‘컴퓨터 비전(CV)’ ‘자연어처리(NLP)’, ‘데이터마이닝’ 등 각 분야를 아우르는 ‘글로벌 Top 18 AI 학회’의 최신 논문을 우선 제공한다. ‘멀티모달 AI’, ‘머신러닝 이론 및 방법론’, ‘시계열 데이터 처리’ 등 12개의 세부 주제 필터링 기능도 갖춰 특정 분야 연구자들이 최신 연구 동향을 효율적으로 추적할 수 있도록 검색 편의성을 대폭 강화했다.
논문 퀵 리뷰는 라이너의 AI 검색·리서치 에이전트 서비스와는 별도로, 라이너 공식 홈페이지 내에 마련되어 누구나 편리하게 이용할 수 있다는 점이 특징이다. 홈페이지 상단의 ‘더 알아보기’ 메뉴에서 ‘논문 리뷰’ 카테고리를 선택하면 복잡한 절차 없이 고도화된 논문 분석 콘텐츠를 열람할 수 있다.
김진우 라이너 대표는 “유의미한 논문을 찾기 위해 연구자가 감내하던 단순 반복 검토 과정은 이제 기술을 통해 해결해야 할 과제”라며, “논문 퀵 리뷰는 이러한 탐색의 비효율을 획기적으로 줄여 빠른 판단을 돕는 핵심 도구”라고 설명했다. 이어 “앞으로도 라이너는 연구자의 물리적 시간을 뺏는 단순 지식 노동은 기술로 대체하고, 본질적인 연구 생산성을 극대화하는 리서치 AI 에이전트 고도화에 주력하겠다”라고 밝혔다.
한편, 라이너는 검색 품질의 핵심인 데이터 고도화를 위해 지속적인 투자를 이어가고 있다. 업계 평균인 2억 건을 크게 뛰어넘는 4억 6천만 건 규모의 학술 데이터베이스를 구축했으며, 최신 아카데믹 데이터를 가장 빠르게 반영할 수 있는 내부 시스템도 갖췄다. 라이너는 앞으로도 압도적인 데이터 커버리지와 정확도를 기반으로, 연구의 맥락까지 깊이 있게 파악하는 신뢰도 높은 AI 리서치 파트너로 자리매김할 계획이다.
Liner launches "Paper Quick Review" page, offering a quick overview of papers from global AI conferences.
Liner unveils "Paper Quick Review" page, summarizing key papers from top global AI academic societies.
– Research objectives, methodology, and results at a glance… Helps you make value judgments before opening the paper PDF.
– Precise filtering is possible to select only the research you need from the vast flood of papers.
– Reduce physical time and increase research immersion… We will become the optimal AI research partner for researchers.
Global AI agent startup Liner (CEO Jinwoo Kim) announced on the 16th that it has officially opened the 'Paper Quick Review' page, which allows for faster and more accurate exploration of AI papers.
Amid the rapidly increasing volume of AI research, the biggest challenge researchers face is the excessive time required to select papers to reference. Because the title and abstract alone are insufficient for sufficient information, researchers are forced to repeatedly review the entire paper, an inefficient process.
To address these issues, Liner designed "Paper Quick Review." Quick Review summarizes the key information needed for paper evaluation on a single page. It provides not only the research objectives, methodology, and key results, but also the publication year, citation count, and related papers, allowing researchers to immediately grasp the paper's recency, impact, and research context. Specifically, it focuses on key visuals (figures) that AI researchers use to assess research relevance, enabling researchers to quickly assess a paper's contribution and connection to the research without having to read the entire text.
In addition, it provides the latest papers from the 'Top 18 Global AI Conferences' covering various fields such as 'Computer Vision (CV),' 'Natural Language Processing (NLP),' and 'Data Mining,' including 'NeurIPS (Neural Information Processing Systems),' 'ICLR (International Conference on Representation Learning),' 'ICML (International Conference on Machine Learning),' 'CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition),' and 'ICCV (International Conference on Computer Vision). Search convenience has been greatly enhanced with 12 detailed topic filtering functions such as 'Multimodal AI,' 'Machine Learning Theory and Methodology,' and 'Time Series Data Processing,' so that researchers in specific fields can efficiently track the latest research trends.
A unique feature of the Paper Quick Review service is that it's located on the Liner official website, separate from Liner's AI search and research agent service, making it convenient for anyone to use. Simply select the "Paper Review" category from the "Learn More" menu at the top of the website to access advanced paper analysis content without any complicated procedures.
Kim Jin-woo, CEO of Liner, explained, "The simple, repetitive review process researchers endure to find meaningful papers is now a challenge that must be solved through technology." He added, "Quick review of papers is a key tool that dramatically reduces the inefficiency of this search process and facilitates quick decisions." He continued, "Going forward, Liner will focus on replacing simple knowledge-intensive tasks that consume researchers' physical time with technology and on enhancing research AI agents that maximize essential research productivity."
Meanwhile, Liner continues to invest in data enhancement, a key driver of search quality. It has built a 460 million-item academic database, significantly exceeding the industry average of 200 million, and has an internal system that enables the fastest access to the latest academic data. Liner plans to continue to establish itself as a trusted AI research partner, leveraging its unparalleled data coverage and accuracy to deeply understand the research context.
ライナー、グローバルAI学会論文について「論文クイックレビュー」ページを開く
– ライナー、グローバルAI Top学会論文をコア要約した「論文クイックレビュー」ページ公開
– 研究目標・方法論・結果を一目で…論文PDFを開く前に「価値判断」を助ける
– 膨大な論文洪水の中で「私に必要な研究」だけを選ぶ精密なフィルタリングが可能
– 物理時間は短く、研究の没入度は高くなる…研究者に最適なAIリサーチパートナーになること
グローバルAIエージェントスタートアップライナー(代表キム・ジヌ)がAI論文をより迅速かつ正確に探索できる「論文クイックレビュー(Quick Review)」ページを公式オープンしたと16日明らかにした。
急増するAI論文の中で研究者が経験する最大の困難は、参考にする論文を選別するのに過度に時間がかかるという点だ。タイトルと緑だけでは十分な情報を得にくいので、結局論文全体の内容を確認する非効率的な過程を繰り返さなければならなかった。
ライナーはこの問題を解決するために「論文クイックレビュー」を企画した。クイックレビューは論文評価に必要な核心情報を1ページにまとめて提供し、研究目標・方法論・主な結果だけでなく、出版年度、引用回数、関連論文まで一緒に提示して論文の最新性・影響力・研究文脈を即座に把握することができる。特にAI研究者が研究関連性を把握するために確認する核心視覚資料(Figure)を中心に構成し、原文をすべて読まなくても論文の寄与度と研究との連結性を迅速に評価できるように企画した。
また、△NeurIPS（神経情報処理システム学会）△ICLR（表現学習国際学会）△ICML（国際機械学習学会）△CVPR（コンピュータビジョンパターン認識学会）△ICCV（国際コンピュータビジョン学会）を含む、「コンピュータビジョン（CV）」など各分野を網羅する「グローバルTop 18 AI学会」の最新論文を優先提供する。 「マルチモーダルAI」、「機械学習理論と方法論」、「時系列データ処理」など、12の詳細なトピックフィルタリング機能も備えており、特定分野の研究者が最新の研究動向を効率的に追跡できるように検索の利便性を大幅に強化した。
論文クイックレビューは、ライナーのAI検索・リサーチエージェントサービスとは別に、ライナー公式ホームページ内に設けられ、誰でも便利に利用できるという点が特徴だ。ホームページ上部の「もっと知る」メニューから「論文レビュー」カテゴリを選択すれば、複雑な手続きなしに高度化された論文分析コンテンツを閲覧することができる。
キム・ジンウライナー代表は「重要な論文を探すために研究者が抱えていた単純反復検討過程は、今や技術を通じて解決しなければならない課題」とし、「論文クイックレビューはこうした探索の非効率を画期的に減らし、迅速な判断を助ける核心ツール」と説明した。続いて「今後もライナーは研究者の物理的な時間を奪う単純知識労働は技術に代わって、本質的な研究生産性を最大化するリサーチAIエージェントの高度化に注力する」と明らかにした。
一方、ライナーは検索品質の核心であるデータの高度化のために継続的な投資を続けている。業界平均である2億件を大きく上回る4億6千万件規模の学術データベースを構築し、最新のアカデミックデータを最も速く反映できる内部システムも備えた。ライナーは今後も圧倒的なデータカバレッジと精度に基づいて、研究の文脈まで深く把握する信頼性の高いAIリサーチパートナーとして位置づける計画だ。
Liner 推出了“论文快速概览”页面，提供全球人工智能会议论文的快速概览。
Liner 推出“论文快速评论”页面，汇总了全球顶级人工智能学术团体的重要论文。
– 研究目标、方法和结果一目了然……帮助您在打开论文 PDF 之前做出价值判断。
– 可以从海量的论文中进行精确筛选，只选择我需要的研究内容。
减少实际操作时间，增加研究沉浸感……我们将成为研究人员最佳的人工智能研究合作伙伴。
全球人工智能代理初创公司Liner（CEO金镇宇）于16日宣布，正式上线“论文快速审阅”页面，使用户能够更快、更准确地浏览人工智能论文。
随着人工智能研究数量的快速增长，研究人员面临的最大挑战是筛选参考文献所需的时间过长。由于仅凭标题和摘要不足以获取足够的信息，研究人员不得不反复审阅整篇论文，效率低下。
为了解决这些问题，Liner 设计了“论文快速概览”。快速概览将论文评估所需的关键信息浓缩在一页纸上，不仅提供研究目标、方法和主要结果，还包括发表年份、引用次数和相关论文，使研究人员能够立即掌握论文的最新性、影响力和研究背景。具体而言，它重点关注人工智能研究人员用于评估研究相关性的关键可视化图表，使研究人员无需阅读全文即可快速评估论文的贡献及其与研究的关联性。
此外，它还提供来自“全球18大人工智能会议”的最新论文，涵盖“计算机视觉”、“自然语言处理”和“数据挖掘”等多个领域，包括“神经信息处理系统会议 (NeurIPS)”、“表征学习国际会议 (ICLR)”、“机器学习国际会议 (ICML)”、“计算机视觉与模式识别会议 (CVPR)”和“计算机视觉国际会议 (ICCV)”。通过“多模态人工智能”、“机器学习理论与方法”和“时间序列数据处理”等12个详细的主题筛选功能，极大地提升了搜索便捷性，使特定领域的研究人员能够高效地追踪最新的研究趋势。
Paper Quick Review服务的一大特色在于它位于Liner官方网站上，独立于Liner的AI搜索和研究代理服务，方便所有用户使用。只需在网站顶部的“了解更多”菜单中选择“论文评论”类别，即可轻松访问高级论文分析内容，无需任何复杂操作。
Liner首席执行官金镇宇解释道：“研究人员为了找到有价值的论文而经历的简单重复的审稿流程，如今已成为一项必须通过技术手段解决的挑战。”他补充道：“快速审稿是显著降低这一搜索流程低效性并有助于快速决策的关键工具。”他继续说道：“展望未来，Liner将致力于用技术取代耗费研究人员大量时间的简单知识密集型任务，并增强研究人工智能代理，从而最大限度地提高关键研究效率。”
与此同时，Liner持续加大对数据增强的投入，这是提升搜索质量的关键驱动因素。公司已构建了一个包含4.6亿条文献的学术数据库，远超行业平均水平的2亿条，并拥有能够以最快速度访问最新学术数据的内部系统。Liner计划继续巩固其作为值得信赖的人工智能研究合作伙伴的地位，利用其无与伦比的数据覆盖范围和准确性，深入理解研究背景。
Liner lance une page « Aperçu rapide des articles », offrant un aperçu rapide des articles issus des conférences mondiales sur l'IA.
Liner dévoile une page « Revue rapide des articles », résumant les articles clés des principales sociétés académiques mondiales en IA.
– Objectifs de la recherche, méthodologie et résultats en un coup d'œil… Vous aide à porter un jugement de valeur avant même d'ouvrir le document PDF.
– Un filtrage précis est possible pour sélectionner uniquement les recherches dont vous avez besoin parmi le vaste flot de documents.
– Réduire le temps passé sur le terrain et accroître l’immersion dans la recherche… Nous deviendrons le partenaire de recherche en IA idéal pour les chercheurs.
La startup mondiale d'agents d'IA Liner (PDG Jinwoo Kim) a annoncé le 16 qu'elle avait officiellement ouvert la page « Paper Quick Review », qui permet une exploration plus rapide et plus précise des articles sur l'IA.
Face à l'augmentation rapide du volume de recherches en IA, le principal défi pour les chercheurs réside dans le temps considérable nécessaire à la sélection des articles à citer. Le titre et le résumé étant insuffisants, ils sont contraints de consulter l'intégralité de l'article à plusieurs reprises, un processus fastidieux et inefficace.
Pour remédier à ces problèmes, Liner a conçu « Paper Quick Review ». Cet outil résume sur une seule page les informations essentielles à l'évaluation d'un article scientifique. Il fournit non seulement les objectifs de la recherche, la méthodologie et les principaux résultats, mais aussi l'année de publication, le nombre de citations et les articles connexes, permettant ainsi aux chercheurs d'appréhender immédiatement la pertinence, l'impact et le contexte de recherche de l'article. Plus précisément, il met l'accent sur les éléments visuels clés (figures) utilisés par les chercheurs en IA pour évaluer la pertinence de la recherche, leur permettant ainsi d'évaluer rapidement la contribution d'un article et son lien avec la recherche sans avoir à lire l'intégralité du texte.
De plus, elle donne accès aux articles les plus récents des 18 principales conférences mondiales en IA, couvrant divers domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel et l'exploration de données, notamment NeurIPS (Neural Information Processing Systems), ICLR (International Conference on Representation Learning), ICML (International Conference on Machine Learning), CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) et ICCV (International Conference on Computer Vision). La recherche est grandement facilitée grâce à 12 fonctions de filtrage thématique détaillées, telles que l'IA multimodale, la théorie et la méthodologie de l'apprentissage automatique et le traitement des données de séries temporelles, permettant ainsi aux chercheurs de suivre efficacement les dernières tendances de la recherche.
Le service d'analyse rapide de documents présente la particularité d'être accessible directement depuis le site web officiel de Liner, indépendamment du service de recherche par IA de Liner. Cette caractéristique le rend facile d'utilisation pour tous. Il suffit de sélectionner la catégorie « Analyse de documents » dans le menu « En savoir plus » en haut du site web pour accéder à des analyses approfondies, sans aucune procédure complexe.
Kim Jin-woo, PDG de Liner, a expliqué : « Le processus d’évaluation répétitif et fastidieux auquel les chercheurs sont soumis pour trouver des articles pertinents représente aujourd’hui un défi qui doit être relevé grâce à la technologie. » Il a ajouté : « L’évaluation rapide des articles est un outil essentiel qui réduit considérablement l’inefficacité de ce processus de recherche et facilite la prise de décisions rapides. » Il a poursuivi : « À l’avenir, Liner s’attachera à remplacer par la technologie les tâches simples et chronophages qui requièrent une grande expertise des chercheurs, et à perfectionner les agents d’IA dédiés à la recherche afin d’optimiser la productivité de la recherche. »
Parallèlement, Liner continue d'investir dans l'enrichissement de ses données, un facteur clé de la qualité de la recherche. L'entreprise a constitué une base de données académiques de 460 millions d'éléments, dépassant largement la moyenne du secteur (200 millions), et dispose d'un système interne permettant un accès ultra-rapide aux données académiques les plus récentes. Liner entend consolider sa position de partenaire de confiance en recherche en IA, en s'appuyant sur la couverture et la précision inégalées de ses données pour une compréhension approfondie du contexte de recherche.
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