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GPT-6 Astra와 함께 프롬프트가 과잉이 된 이유

GPT-6 Astra는 기존 두꺼운 프롬프트·스킬 파일이 오히려 작업을 차단한다고 OpenAI가 경고한다. 의도는 또렷하게, 절차는 최소로, 결정 경계만 명시하는 방식으로 프롬프트·스킬·Codex 컨텍스트 압축(config.toml)을 재설계하는 법을 기존 문구와 수정 문구 대조로 정리했다.

#AI#칼럼#ChatGPT
AI가 코드를 너무 많이 쓴다 — Ponytail과 최소 수정의 실측 대표 이미지

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AI가 코드를 너무 많이 쓴다 — Ponytail과 최소 수정의 실측

Ponytail은 "가장 게으른 시니어 개발자처럼 사고하라"는 에이전트 스킬로, 벤치마크상 코드 줄 수 -54%를 실측했다. 이 스킬이 다루는 과잉수정을 NUS 논문(arXiv 2609.04061)이 통제 실험으로 측정한 결과를 겹쳐, 왜 프롬프트가 작동하고 어디까지이며 견고한 해법이 RL 학습인지를 정리한다.

#AI#칼럼#arXiv
LLM 판정기의 안정성을 재기 전에, 계측기부터 재야 한다 — 5만 2천 회 감사가 밝힌 것 대표 이미지

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LLM 판정기의 안정성을 재기 전에, 계측기부터 재야 한다 — 5만 2천 회 감사가 밝힌 것

LLM 판정기(judge)를 그대로 신뢰하면 안 되는 이유를 arXiv 2609.04198이 52,988회 재실행 감사로 실측했다. 같은 요청을 두 번 보내도 순위가 달라지고(스칼라는 안정·랭킹은 붕괴), 샘플링을 늘려도(최대 74만 콜) 통과율 0/500, 제공자 4곳 모두 같은 바닥을 공유한다. 결론은 "판정 게이트를 얼리기 전에 계측기부터 잡아라"는 설계 규율 8가지와 실행 체크리스트.

#AI#칼럼#arXiv