# \#runners-up-papers **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/runners-up-papers/6096.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [NeurIPS 2025에서 최우수/차상위 논문상을 수상한 7편의 우수 논문 소개](https://discuss.pytorch.kr/t/neurips-2025-7/8395)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [12월 10, 2025, 9:30오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/neurips-2025-7/8395 "2025-12-10T21:30:03Z")
NeurIPS 2025 우수 논문 소개 NeurIPS(Neural Information Processing Systems)는 인공지능 분야에서 가장 권위 있는 컨퍼런스 중 하나로, 최근 NeurIPS 블로그에는 올해 선정된 4편의 최우수 논문(Best Papers) 및 3편의 우수 논문(Runner-Ups) 이 소개되었습니다. 이번 글에서는 올해 선정된 우수 논문들을 살펴보며, 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 우리가 어떻게 인공지능을 이해하고 설계해야 하는지에 대한 내용을 공유하려고 합니다. NeurIPS 블로그 전문은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: NeurIPS 2025 최우수 논문 및 차상위 논문 소개 최우수 논문상 위원회(Best Paper Award Committee) 위원들은 프로그램 의장(Program Chairs)과 데이터베이스 및 벤치마크 트랙(Database and Benchmark track) 의장이 추천한 기계 학습 분야의 선도 연구자들로 구성되었으며, 이들의 추천은 총괄 의장(General Chairs)과 차세대 및 접근성 의장(Next Generation and Accessibility Chairs)의 승인을 받았습니다. 최우수 논문상 위원회는 학회 메인 트랙(Main Track)과 데이터셋 및 벤치마크 트랙(Datasets & Benchmark Track)에서 영향력 있는 소수의 논문을 선정하는 임무를 맡았습니다. 그 결과, 올해는 총 7편의 혁신적인 논문이 수상작으로 선정되었으며, 이 중 4편이 최우수 논문상(Best Paper Awards), 3편이 차상위 논문상(Runner-Up Awards)으로 선정되었습니다. 수상 논문들은 확산 모델 이론(diffusion model theory), 자기지도 강화학습(self-supervised reinforcement learning), 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 어텐션 메커니즘(attention mechanisms), LLM의 추론 능력(reasoning capa…