diff --git a/README.md b/README.md
index 1af6264..c2164d4 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1268,6 +1268,7 @@
 #### [The MERIT Dataset: Modelling and Efficiently Rendering Interpretable Transcripts](summaries/2409.00447.md)
 #### [Density Adaptive Attention-based Speech Network: Enhancing Feature Understanding for Mental Health Disorders](summaries/2409.00391.md)
 #### [A Survey for Large Language Models in Biomedicine](summaries/2409.00133.md)
+#### [On-Device Language Models: A Comprehensive Review](summaries/2409.00088.md)
 ## 2408
 #### [ConvKGYarn: Spinning Configurable and Scalable Conversational Knowledge Graph QA Datasets with Large Language Models](summaries/2408.convkgyarn.md)
 #### [UrBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models in Multi-View Urban Scenarios](summaries/2408.17267.md)
diff --git a/summaries/2409.00088.md b/summaries/2409.00088.md
new file mode 100644
index 0000000..6f4e8bf
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.00088.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+# On-Device Language Models: A Comprehensive Review
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.00088.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.00088.pdf)
+
+1. 섹션별 요약:
+
+- **서론**: 본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 자연어 처리 애플리케이션에 미치는 영향을 탐구하며, 특히 리소스가 제한된 장치에서 이 모델들을 실행하기 위한 다양한 도전과 전략을 분석합니다. LLM의 정교한 성능을 엣지 디바이스에서도 효과적으로 구현하기 위한 기술적 혁신과 해법이 제시됩니다.
+
+- **기초와 전제**: LLM의 기초 구조와 온-디바이스 변화 과정을 설명합니다. 저자들은 LLM을 엣지 디바이스에서 구현하기 위한 여러 가지 설계 원칙과 모범 사례를 소개합니다.
+
+- **효율적인 아키텍처**: 이 섹션은 모델 압축 및 최적화 기술을 논의하며, 특이점 모형(Mixture of Experts), 협업적 모델 접근법 등의 혁신적인 설계가 소개되어 메모리 사용량 최적화 및 효율성을 향상시킵니다.
+
+- **최적화 기술**: 양자화, 가지치기(pruning), 지식 증류(Knowledge Distillation), 저랭크 행렬 인수분해를 통한 모델 압축 기법이 소개됩니다. 이러한 방법들은 모델의 효율성을 높이고, 성능과 메모리 및 대기 시간의 균형을 잡는 데 사용됩니다.
+
+- **하드웨어 가속 및 배포 전략**: 온-디바이스 LLM 구현을 위한 하드웨어 가속의 역할과 다양한 배포 전략이 논의됩니다. NPU와 같은 특수 하드웨어와의 공동 설계(co-design)를 통해 성능과 효율성을 극대화하는 방법을 모색합니다.
+
+- **사례 연구**: 대표적인 모바일 제조업체의 실제 적용 사례를 통해 온-디바이스 언어 모델의 이점과 가능성을 탐구합니다.
+
+- **미래 방향 및 열린 과제**: 연구자들은 LLM의 에너지 효율성, 지속 가능한 개발, 책임 있는 배포에 대해 숙고하며, 향후 개발의 주요 방향을 제안합니다.
+
+- **결론**: 본 논문은 연구 및 실제 응용에서의 혁신적인 가능성을 부각시키고, 온-디바이스 LLM 도입을 위한 다양한 기술적 발전과 과제를 강조합니다. 이를 통해 사용자 경험을 크게 향상시키고, 데이터 보안을 강화하며, 사용자가 LLM 기능을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
+
+2. 전체 요약:
+
+이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 이를 엣지 디바이스에서 구현하기 위한 다양한 전략을 다룹니다. LLM을 효율적으로 압축하고 실행하기 위한 다양한 기술적 혁신과 해법을 탐구합니다. 이러한 기술적 발전은 사용자 데이터 보안 강화, 지연 시간 감소, LLM 기능의 보다 광범위한 접근 가능성을 확보하는 데 기여합니다. 논문은 지속 가능한 개발과 책임 있는 AI 배포의 중요성을 강조하면서도, LLM의 폭넓은 응용 가능성을 열어줍니다.
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