docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,163 @@
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id: wiki-2026-0508-related-work
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title: Related Work
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Related Work Section, Prior Art, Literature Review]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [research, academic-writing, papers]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: english-korean
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framework: research-writing
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# Related Work
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## 매 한 줄
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> **"매 academic paper 의 mandatory section 의 prior literature 의 position 의 own contribution"**. ML/CS papers (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR) 의 standard structure 의 Introduction → Related Work → Method → Experiments → Conclusion. 매 reviewer 의 first read — 매 novelty claim 의 here 의 stand or fall.
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## 매 핵심
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### 매 Purpose
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1. **Position** — 매 own work 의 landscape 의 place.
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2. **Differentiate** — 매 prior 의 limitation 의 explicit, 매 own gap 의 fill.
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3. **Credit** — 매 intellectual lineage 의 acknowledge.
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4. **Scope** — 매 reviewer 의 not-cited prior work 의 reject 의 prevent.
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### 매 Structure (typical)
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- **Thematic grouping** (preferred 2026) — 매 theme 의 paragraph 의 each.
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- *Chronological* — only for survey papers.
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- *Per-paper* — verbose, avoid.
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### 매 Typical Categories (ML paper)
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1. Foundation / closest direct prior.
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2. Methodology family (e.g., diffusion vs flow-matching).
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3. Application domain.
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4. Concurrent work (last 6 months).
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### 매 응용
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1. Conference paper — 매 0.5-1 page Related Work section.
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2. Thesis — 매 standalone chapter (10-30 pages).
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3. Grant proposal — 매 "Innovation" section 의 backbone.
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4. Patent — 매 "Background of the Invention".
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## 💻 패턴
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### LaTeX section template
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```latex
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\section{Related Work}
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\paragraph{Foundation models for X.}
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\citet{vaswani2017} introduced the Transformer, which subsequent work
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\citep{devlin2019,brown2020,touvron2023llama} scaled to billions of parameters.
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Unlike these, our method targets edge inference (\textsection\ref{sec:method}).
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\paragraph{Efficient inference.}
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Quantization \citep{dettmers2022int8,frantar2023gptq} and speculative decoding
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\citep{leviathan2023speculative,chen2023accelerating} reduce latency, but
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neither addresses our setting of dynamic batch size.
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\paragraph{Concurrent work.}
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\citet{smith2026concurrent} appeared on arXiv in March 2026; we differ in
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that we additionally support streaming output.
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```
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### BibTeX management (`.bib`)
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```bibtex
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@inproceedings{vaswani2017,
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title={Attention is all you need},
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author={Vaswani, Ashish and others},
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booktitle={NeurIPS},
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year={2017}
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}
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@article{brown2020,
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title={Language Models are Few-Shot Learners},
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author={Brown, Tom and others},
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journal={NeurIPS},
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year={2020}
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}
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```
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### Paper graph extraction (Python `semanticscholar`)
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```python
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from semanticscholar import SemanticScholar
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sch = SemanticScholar()
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paper = sch.get_paper("10.48550/arXiv.1706.03762") # Attention is all you need
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for ref in paper.references[:10]:
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print(ref.title, "→", ref.year)
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# Forward citations
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cites = sch.get_paper_citations(paper.paperId, limit=50)
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```
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### Related work table (Markdown)
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```markdown
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| Method | Modality | Latency | Param-free | Ours |
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|---|---|---|---|---|
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| GPTQ | LLM | medium | no | -- |
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| AWQ | LLM | low | no | -- |
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| FlashAttn | LLM | low | yes | similar |
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| **Ours** | **LLM+Vision** | **lowest** | **yes** | -- |
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```
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### LLM-assisted citation finder (Anthropic SDK)
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```python
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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resp = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=600,
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tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
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messages=[{
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"role": "user",
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"content": "Find 5 ICLR/NeurIPS 2024-2026 papers on speculative decoding with multi-token prediction. Return BibTeX."
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}]
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)
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print(resp.content[0].text)
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Conference paper | Thematic, 0.5-1 page |
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| Survey paper | Chronological + thematic |
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| Thesis | Dedicated chapter |
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| Industry blog | "Inspired by" + light citation |
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| Patent | "Background" with prior art table |
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**기본값**: thematic grouping, 매 group 당 3-5 cites, concurrent work 의 explicit paragraph.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Academic-Writing]] · [[Research-Methodology]]
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- 변형: [[Literature-Review]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: paper search 의 expand, group prior work 의 thematically, 매 differentiation paragraph 의 draft.
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**언제 X**: 매 hallucinated citation 의 risk — 매 always verify 의 DOI / arXiv ID.
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## ❌ 안티패턴
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- **Citation dump (no commentary)**: "[Smith 2020, Jones 2021, Lee 2022] also did X." — 매 reader 의 differentiation 의 unclear.
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- **"To the best of our knowledge"**: 매 cliché — 매 specific 의 prefer.
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- **Concurrent work 의 ignore**: 매 reviewer 의 catch — proactive 의 cite.
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- **Hallucinated citations**: 매 LLM-generated 매 always 의 verify.
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- **Self-citation 의 over-rely**: 매 inflate own lineage.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (NeurIPS/ICML author guidelines, Goodson "How to Write Related Work" 2024).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — thematic structure + LaTeX template + comparison table |
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Reference in New Issue
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