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Seoul National University자연어처리·LLM

조요한Yohan Jo

Natural Language Processing, Conversational AI

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
55
T1 논문
34
구성원
26
박사 22 · 석사 4
졸업생
10

서울대학교 조요한 교수 연구실은 자연어처리·LLM 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 55편(T1 34편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 22명, 석사과정 4명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 10명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

13.8 · 62%

7
2023
4
2024
13
2025
31
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 55편

20268편

  • ArcANE: Do Role-Playing Language Agents Stay in Character at the Right Time?

    Woojung Song, Nalim Kim, Sangjun Song, Chaewon Heo, Jongwon Lim, Yohan Jo

  • Bridging the Knowledge-Prediction Gap in LLMs on Multiple-Choice Questions

    Yoonah Park, Haesung Pyun, Yohan Jo

  • ICLRWorkshop

    DialSim: A Real-Time Simulator for Evaluating Long-Term Dialogue Understanding of Conversational Agents

    Jiho Kim, Woosog Chay, Hyeonji Hwang, Daeun Kyung, Hyunseung Chung, Eunbyeol Cho, Yohan Jo, Edward Choi

  • ACLT1

    Don't Adapt Small Language Models for Tools; Adapt Tool Schemas to the Models

    Jonggeun Lee, Woojung Song, Jongwook Han, Haesung Pyun, Yohan Jo

  • Dual Mechanisms of Value Expression: Intrinsic vs. Prompted Values in LLMs

    Jongwook Han, Jongwon Lim, Injin Kong, Yohan Jo

  • Fine-Grained Multi Image Object Hallucination Benchmark

    Joonki Min, Chaeyun Kim, Hyungwook Choi, Yejin Kim, Kihyun Kim, Yohan Jo, Joonseok Lee

  • Human Psychometric Questionnaires Mischaracterize LLM Behavior

    Woojung Song, Dongmin Choi, Yoonah Park, Jongwook Han, Eun-Ju Lee, Yohan Jo

  • In-N-Out: A Parameter-Level API Graph Dataset for Tool Agents

    Seungkyu Lee, Narim Kim, Yohan Jo

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • Yonsei자연어처리·LLM

    여진영Jinyoung Yeo

    Language & AGI Lab

    자연어처리, 대규모 언어모델, 대화 시스템, AI 에이전트

    논문
    50
    구성원
    12
    졸업생
    15
  • KAIST자연어처리·LLM

    김현우Hyunwoo Kim

    COCO Lab

    인간의 인지·발달에서 영감을 받아 언어모델의 추론·인지 능력을 연구하며, 합성 데이터·증류·자기개선을 통한 기계의 사회적 학습과 사람·에이전트를 이해하는 사회적 세계 모델링을 다룹니다.

    논문
    19
    구성원
    5
    졸업생
    0
  • Yonsei자연어처리·LLM

    김재형Jaehyung Kim

    ML3 Lab

    자연어처리, 대규모 언어모델, LLM 정렬 및 적응

    논문
    46
    구성원
    15
    졸업생
    1
  • KAIST머신러닝

    황성주Sung Ju Hwang

    MLAI Lab

    기계학습, 인공지능

    논문
    103
    구성원
    32
    졸업생
    35