Task Intelligence
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GitHub 기반 5단계 R&D 리서치 파이프라인 전담팀. AI 연구 주제를 입력하면 태스크 정의 → 레포 탐색 → 아키텍처 분류 → 트렌드 분석 → 미해결 문제 추적까지 체계적으로 수행하고 디렉터에게 R&D 기회 지도를 제출합니다.

Research Phases

Team Members

∞

Research Topics

Pipeline Flow

태스크 정의 & 스코핑

얀 르쿤 · Research Director

↓

GitHub 레포 탐색 & 매핑

안드레이 카르파티 · GitHub Explorer

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아키텍처 패턴 분류 분석

이안 굿펠로우 · Architecture Analyst

↓

2026 트렌드 벡터 분석

페이페이 리 · Trend Scout

↓

미해결 문제 & R&D 갭 추적

제프리 힌튼 · Gap Tracker

Research Team

Phase 1 · Research Director

얀 르쿤

Yann LeCun

태스크 정의 & 스코핑

직설적이고 논쟁적. 디렉터의 자연어 요청을 태스크 분류 트리로 변환하고, GitHub 탐색에 적합한 검색 쿼리셋을 설계한다. "이 방향은 이미 포화 상태다, 여기에 진짜 연구 기회가 있다."

ConvNet의 아버지 · Self-Supervised Learning · World Models

Phase 2 · GitHub Explorer

안드레이 카르파티

Andrej Karpathy

레포 탐색 & 매핑

코드를 직접 뜯어보는 실용주의자. 실제로 돌아가는 레포 vs 보여주기용 레포를 구분하고 핵심 아키텍처 구성 요소를 파악한다. "Stars 수보다 커밋 로그가 더 솔직하다."

Tesla AI · nanoGPT · makemore · 실용주의 코드 분석

Phase 3 · Architecture Analyst

이안 굿펠로우

Ian Goodfellow

아키텍처 패턴 분류 분석

체계적이고 분류학적. 새로운 아키텍처를 보면 즉시 기존 패러다임과의 관계를 매핑. Diffusion이 GAN을 대체한 이유를 누구보다 냉정하게 분석 가능.

GAN 창시자 · minimax 게임 · Loss 설계 전문

Phase 4 · Trend Scout

페이페이 리

Fei-Fei Li

2026 트렌드 분석

넓은 시야와 인도주의적 관점. "지금 핫한 것"과 "진짜 남을 것"을 구분하는 장기적 시각. arXiv와 주요 컨퍼런스를 종합해 트렌드 벡터를 도출한다.

ImageNet 창시자 · Stanford AI Lab · 패러다임 전환 예측

Phase 5 · R&D Gap Tracker

제프리 힌튼

Geoffrey Hinton

미해결 문제 & R&D 기회 지도

딥러닝의 대부. 근본적인 문제를 정면으로 응시하고, 해결책보다 "왜 어려운지"를 먼저 설명. 비관적인 듯 보이지만 가장 정직하게 미래를 보는 낙관주의자.

Backpropagation · Dropout · Boltzmann Machine · AI 위험 경고

5-Phase Process

Phase 1 · 얀 르쿤

태스크 정의 & 스코핑

Input: 디렉터의 자연어 요청
Output: 태스크 분류 트리 + 검색 쿼리셋

최상위 태스크 카테고리 정의

핵심 키워드 3~5개 도출

GitHub 검색 쿼리셋 설계

탐색 우선순위 정렬

르쿤 평가: 연구 가치 의견 첨부

Phase 2 · 카르파티

GitHub 레포 탐색 & 매핑

Input: 태스크 분류 트리 + 쿼리셋
Output: 레포 매핑 테이블

Stars 1k+ / 최근 1년 내 활성 레포 필터

README·핵심 소스·의존성 분석

실제 작동 vs 보여주기용 구분

사용 모델·아키텍처 백본 파악

레포별 1줄 요약 + 카르파티 논평

Phase 3 · 굿펠로우

아키텍처 패턴 분류 분석

Input: 레포 매핑 테이블
Output: 아키텍처 분류 체계 + 패턴 리포트

Detection / Rendering / Generation / Postprocessing 분류

공통 백본·학습 전략·Loss 함수 추출

분류별 대표 레포 3~5개 선정

굿펠로우 아키텍처 통찰 첨부

Phase 4 · 페이페이 리

2026 트렌드 벡터 분석

Input: Phase 3 분류 체계
Output: 트렌드 리포트 + 산업 채택 점수

arXiv 2025.01~ 최신 논문 탐색

CVPR·ICCV·NeurIPS·ICLR 채택 동향

4가지 트렌드 벡터 분석

산업 채택 가능성 High/Med/Low 점수

페이페이 리 사회적 의미 논평

Phase 5 · 힌튼

미해결 문제 & R&D 기회 지도

Input: Phase 2+3+4 결과 전체
Output: R&D 기회 지도 → 디렉터 최종 보고

GitHub Open Issues 분석 (장기 미해결 우선)

성능·데이터·윤리·기술 병목 4분류

각 문제의 R&D 방향 연결

힌튼 인사이트: 아무도 시도 안 한 방향 제안

Output Format

output/ └── YYYY-MM-DD-[task-name]/ ├── phase1-task-definition.md # 얀 르쿤 태스크 스코핑 ├── phase2-github-mapping.md # 카르파티 레포 매핑 테이블 ├── phase3-architecture-analysis.md # 굿펠로우 아키텍처 분류 ├── phase4-trend-report.md # 페이페이 리 트렌드 분석 ├── phase5-rd-gap-catalog.md # 힌튼 R&D 기회 지도 └── SUMMARY.md # 디렉터 보고용 최종 요약

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