카드 등록 없음 · 무료 플랜 제공
전 세계 학생·연구자들이 사용하고 있습니다
































HOW IT WORKS
주제 한 문장만 던지면, 리서치 에이전트가 주제·가설을 잡고 인용 달린 초안까지. 빈 페이지에서 완성된 출발점으로.
Zotero·Mendeley·PDF 임포트로 자료를 얹고, AI 오토컴플릿·인라인 편집·인용 추천으로 한 문장씩. 자동 초안을 내 논문으로.
피어리뷰·교정으로 디테일을 점검하고, 인용 포맷 그대로 docx로 내보내기. 마지막 한 클릭까지 한 흐름에서.
AI 논문 에디터
AI로 초안을 작성하고, 자동완성으로 이어 쓰고, 선택 영역을 인라인으로 다듬고, 인용까지 지정한 형식에 맞춰 자동으로 정리해드립니다.
약한 프롬프트 더 높은 품질의 생성을 위해 더 많은 컨텍스트를 추가하세요
왜 누빈트인가?
수많은 AI 도구가 있지만, 누빈트는 ChatGPT와 분명히 다릅니다.
AI 논문 검색
4.6억 편의 학술 논문 데이터베이스에서 할루시네이션 없이 검증된 논문만 인용합니다.
답변 정확성
사실과 다른 답변
사실 기반 답변
출처 확인
출처 확인이 어려움
출처 확인이 쉬움
참고 학술자료
평균 2억 건
평균 4.6억 건
연구 워크플로우
검색 따로, 자료 정리 따로
검색·인용·가설·문헌조사를 한 곳에서
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사실 기반 답변
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출처 확인이 쉬움
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검색 따로, 자료 정리 따로
검색·인용·가설·문헌조사를 한 곳에서
PDF 채팅
논문 PDF를 올리고 핵심을 요약하거나 자유롭게 질의응답하세요
Ashish Vaswani · Noam Shazeer · Niki Parmar · Jakob Uszkoreit
Google Brain · Google Research · University of Toronto
Abstract
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.
1 Introduction
Recurrent neural networks, long short-term memory and gated recurrent neural networks in particular, have been firmly established as state of the art approaches in sequence modeling and transduction problems such as language modeling and machine translation.
데이터 가져오기
Zotero 등 기존 연구 라이브러리를 간편하게 연결하세요
Zotero
컬렉션 3개

Nubint
내 라이브러리
사용자 후기
누빈트 AI와 함께 논문을 완성한 연구자들의 이야기
“처음 논문 쓸 때 인용 찾는 것부터 막막했는데, AI가 문장에 맞는 논문을 바로 추천해줘서 작성 시간이 절반으로 줄었어요. 이제 인용 걱정 없이 글에 집중할 수 있어요.”
Sarah K.
PhD Candidate, Georgia Tech
“문헌 조사 기능이 정말 유용해요. 선행연구를 체계적으로 분석해서 정리해줍니다.”
수*
서울대 화학과 석사과정
“처음 논문 쓸 때 인용 찾는 것부터 막막했는데, AI가 문장에 맞는 논문을 바로 추천해줘서 작성 시간이 절반으로 줄었어요. 이제 인용 걱정 없이 글에 집중할 수 있어요.”
Sarah K.
PhD Candidate, Georgia Tech
“문헌 조사 기능이 정말 유용해요. 선행연구를 체계적으로 분석해서 정리해줍니다.”
수*
서울대 화학과 석사과정
“처음 논문 쓸 때 인용 찾는 것부터 막막했는데, AI가 문장에 맞는 논문을 바로 추천해줘서 작성 시간이 절반으로 줄었어요. 이제 인용 걱정 없이 글에 집중할 수 있어요.”
Sarah K.
PhD Candidate, Georgia Tech
“문헌 조사 기능이 정말 유용해요. 선행연구를 체계적으로 분석해서 정리해줍니다.”
수*
서울대 화학과 석사과정
“처음 논문 쓸 때 인용 찾는 것부터 막막했는데, AI가 문장에 맞는 논문을 바로 추천해줘서 작성 시간이 절반으로 줄었어요. 이제 인용 걱정 없이 글에 집중할 수 있어요.”
Sarah K.
PhD Candidate, Georgia Tech
“문헌 조사 기능이 정말 유용해요. 선행연구를 체계적으로 분석해서 정리해줍니다.”
수*
서울대 화학과 석사과정
시간 & 비용
문헌 조사, 인용 정리, 형식 맞추기… 정작 연구에 쓸 시간이 부족합니다
기존 방식
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