논문·프로젝트 리뷰

Sergey Kuhne의 AI Brain Fry 글에서 출발해, 코딩 에이전트의 실행과 사람의 판단을 나누는 작업 카드 예시를 살펴본다. 결정 대기와 완료를 구별하고 다음 행동을 기록하는 방법을 설명한다.

Jeremy Morrell의 확장 가능한 소프트웨어 글에서 출발해, 사용자 코드를 실행하는 제품의 권한 경계를 살펴본다. 읽기 목록 분류 예시로 실행 격리, 좁은 기능 호출 권한, 결과 검증의 역할을 구별한다.

Addy Osmani의 글을 읽고 작업 위임과 판단 포기의 차이를 정리한다. 통과하는 테스트가 요구사항을 놓치는 정렬 예제로 검증 범위와 사람이 남겨야 할 판단을 살펴본다.

서로 다른 시점의 정상 파일을 모으면 존재할 수 없는 상태가 생긴다. 송금 예제로 일관된 스냅샷과 전송 중 메시지를 설명하고 Chandy–Lamport의 marker, FIFO 가정과 복구 적용 한계를 살펴본다.

두 패치가 같은 테스트 결과를 내는지 판단하는 에이전트가 호출 경로와 근거를 기록할 때 얻는 정확도, 늘어나는 탐색 비용, 여전히 남는 오류를 살펴본다.

코드 조사 에이전트가 동료의 발견을 너무 늦게 받는 문제를 풀어 본다. AgentRadio의 백그라운드 수신, 단계별 정확도와 API 비용을 비교해 실시간 공유가 이득인 조건을 살핀다.

긴 문서를 읽는 에이전트가 CRUD 기억 연산을 선택하는 과정을 추적하고, AtomMem의 강화학습 효과·검색 조건·추론 비용을 원문 비교표로 살펴본다.

BERT의 마스킹 학습과 미세 조정을 작은 예제로 따라가고, 같은 조건의 소거 실험에서 양방향 문맥의 효과를 읽는다.

코드를 최종 산출물뿐 아니라 에이전트의 계산·행동·상태·검증 매체로 보는 서베이로, 테스트 통과와 작업 완료 사이에 필요한 실행 계약을 설명한다.

여러 모델에 같은 질문을 보내는 방식의 한계를 가상 경로 탐색 문제로 풀어 본다. Conductor의 작업 지시·접근 목록·보상 설계와 통제된 정확도·비용 비교를 살핀다.

GLiClass가 문장과 여러 라벨을 한 번에 인코딩하는 방식을 살펴보고, 후보 라벨 수에 따른 처리량과 분류 품질의 경계를 비교한다.

추출할 개체 유형을 입력으로 받는 GLiNER의 구간·라벨 매칭을 살펴보고, 영어와 한국어 평가가 알려 주는 적용 범위를 구분한다.

작업자 하나를 빠르게 고르는 Fugu와 여러 작업자를 조정하는 Fugu-Ultra를 비교한다. 도구 결과의 귀속과 기억 공유 경계를 가상 예제로 따라가며 정확도·지연의 교환을 읽는다.

70개 에이전트 시스템을 비교한 논문으로 위임·컨텍스트·도구·안전·오케스트레이션의 경계를 읽고, 그 근거가 말하지 못하는 것까지 짚는다.

AI Observability for Large Language Model Systems를 읽으며 확신도 보정, 행동 감시, 운영 평가, 추론 추적이 각각 무엇을 증명하는지 살펴본다.

AI 엔지니어링 자료 모음의 평가·메모리 설명을 비판적으로 읽는다. 답변과 실제 작업 결과를 구분하는 실행 예제로 자료를 설계 판단에 연결한다.

DPR의 단일 벡터와 ColBERT의 토큰별 MaxSim을 비교하고, Sourty 등의 2026년 다국어 검색 실험에서 학습에 없던 언어의 결과와 남은 비용·일반화 경계를 읽는다.

FlashAttention의 온라인 softmax가 HBM 왕복을 줄이는 원리부터 Blackwell용 FA4와 FP4 후속 연구의 속도·오차·학습 안정성 경계까지 세 논문으로 살펴본다.

GLIE의 구면 정규화, 작은 저장 코드, 후보 문서 복원을 수치 예제와 ViDoRe 결과로 읽는다. 저장량 절감과 재점수 정확도의 경계도 구분한다.

MapReduce의 장애 복구와 Incr의 수정 후 재실행을 비교하고, 명령을 생략하려면 입력뿐 아니라 파일·스트림 효과까지 확인해야 하는 이유를 작은 실행 추적으로 설명한다.

1972년 Parnas 논문의 KWIC 예제를 따라가며 처리 단계와 책임 경계의 차이를 살펴본다. 두 저장 표현을 교체하는 실행 예제로 정보 은닉의 효과와 한계를 확인한다.