AI가 하네스를 스스로 고칠 때의 과적합, 구글 논문의 대책 (arxiv.org)
RRSI는 AI 모델은 그대로 두고 프롬프트·도구·메모리 같은 주변 구성(하네스)을 AI가 스스로 고치게 하는 방법에, 평가 문제만 외우는 과적합을 막는 장치를 단 구글 논문입니다. 고치는 데 쓴 평가에서는 비교한 방법 중 점수가 가장 낮았지만 쓰지 않은 평가에서는 가장 높았습니다. 연습 문제는 꼴찌, 처음 보는 시험은 1등인 셈입니다.
#하네스
Claude Code 설정, 앤트로픽 워크숍 정리 (master.dev)
앤트로픽 Claude Code 팀의 리디아 할리가 진행한 무료 워크숍 16개 레슨을 직접 확인했습니다. CLAUDE.md·권한·스킬·훅·서브에이전트·에이전트 팀·MCP까지, 실제로 따라 할 수 있는 항목만 추려 정리했습니다.
메타에서 일하는 AX 엔지니어가 세운 '진짜 AX' 체크리스트 (youtube.com)
메타에서 9년째 일하며 에이전트 트랜스포메이션 조직 테크리드를 맡고 있는 유튜버 커리어해커 알렉스가, 자기 조직에서 실제로 쓰는 AX 판단 기준을 공개했습니다. 도구 도입이 아니라 병목 재설계가 시작점이고 채택률이 아니라 임팩트로 측정해야 진짜 AX라는 게 그의 주장인데, 정의부터 측정과 유지까지 그가 제시한 기준을 체크리스트로 정리했습니다.