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ByeongWook You (@curogom) | KeyFlow
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ByeongWook You
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ByeongWook You
@curogom
10 days ago
(Edited)
벤치마크 점수만 믿고 모델을 교체하시나요? 품질과 속도를 모두 잡기 위한 실제 배포 환경에서의 단계별 검증 전략을 공유합니다.
👉 모델 전환 결정은 공개 벤치마크 점수가 아닌, 운영 중인 서비스의 실제 루브릭과 자체 품질 지표를 기반으로 내려야 합니다.
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Gemma 4에서 Qwen3.8로 — 같은 기준으로 비교한 모델 전환과 MTP-3
새 모델이 좋은 평가를 받는다고 기존 구성을 곧바로 바꾸기는 쉽지 않죠. 당시 기준선인 Gemma 4 계열 모델도 필요한 작업을 안정적으로 처리하고 있었습니다. 결국 궁금한 건 하나였죠. 새로 공개된 Qwen3.8이 같은 자원 예산과 자체 작업에서도 더 잘 맞을까? 외부 점수만으로는 답하기 어려운 질문이죠. 기존 Gemma 4 구성은 그대로 보존하고, Qw
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ByeongWook You
@curogom
about 2 months ago
AI가 작성한 코드는 빠르게 동작할 수 있지만, 그 코드가 당신의 서비스 운영 책임까지 짊어질 수는 없습니다.
👉 AI가 생성하는 코드는 시작점일 뿐이며, 기술 선택의 적합성, 운영 비용, 실패 시나리오에 대한 책임은 오직 개발자의 몫입니다.
keyflow.me
AI Agent 시대, 무기고는 가득 찼지만 전술은 여전히 사람의 몫입니다.
AI Agent가 개발 현장에 들어오면서 개발자는 이전보다 훨씬 큰 무기고를 손에 넣었습니다. 로그인 기능, API 서버, 테스트 코드, 인프라 설정, 데이터 마이그레이션, 배포 스크립트, 문서화, AI 기능의 프로토타입까지.\ 예전 같으면 며칠 동안 조사하고 구현해야 했던 일들이 이제는 몇 번의 지시만으로 눈앞에 나타납니다. TPM으로 일하면서 AI Ag
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