LLM평가
LLM eval에서 반복되는 5가지 함정, 데이터 사이언티스트라면 이렇게 다릅니다
LLM 시스템 평가에서 반복되는 5가지 함정과 데이터 사이언티스트적 접근법. eval 설계, 메트릭, 실험 설계 등 데이터 사이언스 역량이 LLM 시스템의 핵심인 이유를 소개합니다.
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AI 에이전트, 프로덕션에 올리기 전에 반드시 알아야 할 것들
에이전트는 기존 소프트웨어와 다르게 모니터링해야 합니다. LangChain이 정리한 자연어 입력의 무한성과 LLM 비결정성 문제, 그리고 어노테이션 큐·LLM 평가자를 활용한 프로덕션 옵저버빌리티 전략을 소개합니다.
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Claude Code 개발팀이 밝히는 AI 에이전트 평가의 모든 것
AI 에이전트 개발 시 평가 시스템을 어떻게 구축할까? Anthropic이 Claude Code 개발 경험을 바탕으로 공개한 실전 가이드. 에이전트 유형별 평가 전략과 20-50개 태스크로 시작하는 로드맵을 소개합니다.
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학생당 42센트로 AI 부정행위 잡기: NYU 교수의 AI 구술시험 실험
NYU 교수가 학생당 42센트로 AI 음성 에이전트 구술시험을 실시한 실험. AI 부정행위 시대의 현실적 평가 방법과 그 한계를 소개합니다.
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