첸훙진

베이징인공지능연구원(BAAI) 연구원이자 베이징대학교 박사후연구원입니다. 정보 검색, LLM, 에이전틱 시스템을 함께 다룹니다.

대표 결과물은 MemoRAG입니다. 긴 문맥을 처리할 때 검색만으로 부족한 부분을 전역 메모리로 메우는 구조로, TheWebConf 2025에 실렸고 GitHub에 공개돼 있습니다. 이후 WebThinker로 추론 모델이 스스로 검색하고 다단계 정보를 종합하게 만드는 쪽으로 나아갔고, Tool-Star와 InfoFlow에서는 도구 사용과 검색 에이전트의 보상 설계를 다뤘습니다.

현재 관심사는 자동 연구(auto-research) 에이전트입니다. 연구 질문을 스스로 세우고, 복잡한 과제를 쪼개고, 근거를 찾아 종합하는 시스템을 목표로 삼습니다. Repo-To-Skill - Distilling GitHub Repositories Into AI4AI Skills(2026)에 참여해 저장소와 논문에서 운영 지식을 뽑아내는 증류 절차를 설계했습니다. 메모리 연구에서 다루던 "무엇을 기억하고 언제 꺼낼 것인가"가 스킬 그래프의 점진적 공개 설계로 이어집니다.