바이브 코딩 병목은 출력 길이
포트폴리오 제작은 첫 생성보다 수정 루프의 긴 출력이 병목이다. 출력 단가·캐싱·배치로 비용을 관리하자.
포트폴리오 제작은 첫 생성보다 수정 루프의 긴 출력이 병목이다. 출력 단가·캐싱·배치로 비용을 관리하자.
생성형 AI·에이전트로 개인 영향력은 커지지만 환각·데이터 정책이 리스크가 된다.
과도한 순응이 확신을 부풀려 신뢰를 해치는 과정과, 불확실성 명시·유보 원칙을 정리.
같은 모델 별칭도 스냅샷·안전동작·샘플링 설정에 따라 출력이 달라진다. 재현·로그로 원인 분리.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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정적 벤치마크 상승이 체감 품질로 직결되지 않는 이유와 오염 리스크, 실무 평가 프레임을 정리.
에이전트 메모리는 UX가 아니라 프라이버시·보안 기능이다. 저장보다 삭제·만료·감사 로그를 먼저 설계하자.
메시지 캡·API 레이트 리밋을 계정 전환으로 분산할 때 약관·보안·자동화 제한 리스크를 점검한다.
IP 장편 애니를 AI로 연속 제작할 때 성경·자산·검수 루프와 2차적저작물 리스크를 정리한다.
툴 호출은 실행이다. JSON 유효성만으론 부족하니 strict 스키마, allowed_tools, refusal·상태 검증을 게이트로 둔다.
대화형 AI의 동조 편향(sycophancy)이 공식 문서·평가에서 품질/정렬 리스크로 다뤄지는 이유와 대응법.
속도·복제·업데이트가 일반지능으로 이어지는 조건을 스케일링·g·병목 관점에서 점검.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Seedance 2.0 논란은 저작권 쟁점이 학습에서 결과물 생성·유통 단계로 이동했음을 보여준다.
에이전트 실행 루프를 자가구현할 때 필요한 신뢰성 패턴과 평가·로그 기준을 정리한다.
한국어 LLM 도입은 모델명보다 학습 사용, 보관 기간, 리전 저장·처리 조건을 먼저 점검해야 한다.
규제는 의도보다 증빙이 핵심이다. 데이터 흐름, 자동결정 로그, 14세 미만 동의를 산출물로 고정하라.
정부 감시·법집행 AI 요청에 대비해 절차, 최소수집·보관, 감사증적을 설계로 묶는다.
AI 대화의 관계시험에 대응하는 거절·경계 설정을 규칙과 평가로 고정하는 방법.
RAG와 파라미터 업데이트의 비용·리스크를 비교하고 재귀개선 검증 체계를 정리한다.
GPU 부족이 학습보다 반복·배치 중심으로 전략을 바꾸며 혼합정밀도·체크포인팅·ZeRO 트레이드오프를 수치로 정리한다.