다음 학습 자료: 실제 동작과 설명을 구분하기

작은 모델 두 방식이 확인 비용을 줄이지 못해 다음에는 자료 다양성을 늘립니다. datasize의 단위·오류 후 상태, querystring의 태그·다중값, shlex의 인용·불완전 입력이라는3개 동작 목표를 골랐습니다.

실행 전에24개 입력과 예상 결과를 고정하고 독립 원문·실행 경계 검토를 거쳐 실제 Go 원문을 한 번 실행했습니다.24개 모두 예상과 일치했으며, 큰 정수·오류8개·nil/빈 결과·부분 반환을 저장 파일 검사로 다시 확인했습니다. 전체 child peak RSS는약17.9MiB이며 모델 추론 비용은 아닙니다.

24개 입력은 독립 문제24개가 아닙니다. 다음3개 부모×3후보 설계는 아직 정답·역할·가중치가null입니다. 원문 주석이나 signature가 오류·상태 조건을 설명하지 못하므로, 관찰이 맞았다고 모델 입력에 충분한 정보가 있다고 결론내리지 않습니다. 한국어와 영어 표현도 같은 부모로 묶습니다. 실제 새 정답·학습·최종2,400 평가 완료는0입니다.

후속74에서는 같은9개 후보의 소스 근거 설명을 준비하고 독립 검토했습니다. 원문 설명 A와 새 설명 B는 같은 부모이며,8개 새 문구는 범위 내 근거가 있고 query 문구는 요청 조건을 더 좁혀야 합니다. 코드의 충족 여부와 모델이 볼 수 있는 정보는 별도입니다. 실제72는 같은 SampleWeights를 사용해 가중치0인 endpoint의 pair 손실·gradient도0으로 제외합니다. 감사 목록에 남긴 쌍이 모두 학습에 기여하는 것은 아닙니다. logfmt·dataurl·wordwrap·godotenv의 다음 범위와 전체 MIT·Go BSD 고지도 조사했습니다. 설명 검토·정정 기록 · 다음 네 원천. 새 정답·학습·보호 final 수는 늘리지 않았습니다.

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