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원문에서 AI가 전문성 전체를 대체할 수 있다고 주장한 적은 없습니다. 저 또한 그렇게 생각하지는 않아요...
음.. 어쩌면 제 의도와 다르게 글이 전달된 걸지도 모르겠다는 생각이 드네요. 만약 이 글에서 LLM의 기술적인 가치를 폄하하는 것 같이 느껴졌다면 사죄드립니다. 다만, 이 글의 의도는 과장된 포장과 신비화를 걷어내고 냉정하게 보자는 뜻이었습니다. 그래서 개인적으로 '목표를 달성하는 모델'이라고 표현하면 신비화가 된 것으로 느껴집니다. 결국 일반 소프트웨어든 모델이든 어떠한 '목
그러면 최신 모델은 다른걸까요? 만약 잘못된 내용이 있다면 가르쳐주시면 저를 포함해 다른 분들께도 도움이 될 것 같습니다 ㅎㅎ
안녕하세요. 의견 주셔서 감사합니다. 저는 극단을 들여다보았을 때 비로소 본질을 볼 수 있다고 생각합니다. 그런 측면에서 봤을 때 ‘지식과 경험’을 완벽하게 알고 있었다면 시간 내에 부채가 아닌 코드를 만들어낼 수 있다고 생각했습니다. 시간이 부족하다는 것은 두 가지로 나뉠 수 있습니다. 첫 번째는 말 그대로 구현에 필요한 시간이 부족한 경우입니다. 이 경우는 지식과 경험과
데이터에 대한 내용도 넣고 싶었는데 잘 떠올리기 어렵더라구요. 크리티컬한 부분이라 쉽게 건드리기 어렵고 자칫 마이그레이션 지옥에 빠질 수도 있어서 조심스러웠습니다. 말씀하신 것처럼 처음 설계 단계가 매우 중요한 것 같은데요, RAW를 최대한 잘 쌓게 만드는 것이 핵심일 것 같습니다. 아니면 이벤트 소싱 아키텍처가 삭제라는 측면에선 유리할 수 있겠네요. 물론 해당 아키텍처를 제대로

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