단순한 참/거짓 판정이나 라벨 분류를 위해 생성형 LLM의 토큰 생성을 기다릴 필요가 있을까? TypeSafe AI가 공개한 비생성형 System One 모델 Jev의 작동 원리, 핵심 프리미티브(Boolean·Choice·Score), REFLEX 프레임워크의 선택적 제어 실측치...
TypeSafe AI의 System One 모델 Jev는 어떻게 자연어 상태에서 타입화된 결정을 도출하는가? POST /v1/systemone 엔드포인트의 3대 프리미티브(Choice·Score·Noul) 응답 스펙, 공식 신뢰도(Confidence) 수식, CJK 및 버전 고정 ...
자가 개선(self-improving) 루프는 사람 라벨 없이 프로덕션 트레이스를 학습 신호로 되돌리는 구조다. 롤아웃·스코어·필터·트레인·디플로이의 5단계 아키텍처, 복합 리워드 설계, PII·동의 게이트, 리워드 해킹 탐지와 방어, 조직 차원의 도입 판단 기준을 운영자 시점에서...
MCP 서버를 늘릴수록 사용자 입력 없이 소비되는 도구 정의 토큰이 컨텍스트를 잠식한다. 업프론트 로딩 비용을 정량화하고, 점진적 발견·툴 압축 프록시·코드 실행형 호출·프롬프트 캐시 정합성이라는 네 가지 기법을 게이트웨이 레벨 통합과 토큰 예산 관리 관점에서 재구성한다.
댓글남기기