쑨중샹

중국인민대학(RUC) 가오링인공지능학원 박사과정 학생입니다. 2022년 8월부터 재학 중이며, 그전에는 베이징교통대학에서 컴퓨터과학을 전공했습니다(학과 1등, 상위 0.4%).

주 연구 분야는 검색 증강 생성(RAG)입니다. 대표작 ReDeEP는 기계적 해석가능성(mechanistic interpretability)으로 RAG 환각을 탐지하는 연구로 ICLR 2025 스포트라이트(상위 5.1%)에 선정됐습니다. 이 밖에 신뢰할 수 있는 과정 보상을 붙인 ReARTeR(SIGIR 2025), 플랫폼과 창작자 사이 정보 비대칭 아래 추천시스템을 장기 평가하는 CreAgent(SIGIR 2025)가 있습니다.

ToolArtist - Tool-Using Unified Multimodal Models for Agentic Image Generation에 참여했습니다. 검색된 근거가 생성물에 제대로 반영됐는지를 따지는 그의 RAG 배경이, 이 논문에서 이미지 검색 결과에 출처 요약을 붙이는 설계로 옮겨 온 것으로 보입니다.