그럴듯한 측정 코드를 그대로 믿지 않아요

오늘의 질문

로봇이 만든 실험 장치도 사람이 눈금과 배선을 검사하는 것과 같아요.

아직 답을 몰라도 괜찮아요. 아래 작은 예시를 보고 먼저 예상해 보세요.

왜 배우는지 쉬운 설명 보기

“그럴듯한 측정 코드를 그대로 믿지 않아요”에서 무엇을 먼저 확인해야 할까요?

01 · 혼자 확인해요

연습한 문제를 다시 풀며 혼자 확인하기

지금은 방금 연습한 문제를 다시 보는 시간이에요.아직 “완전히 익혔다”고 기록하지 않아요. 나중에 모양이 다른 문제도 도움 없이 풀면 그때 다시 확인할 수 있어요.

선생님과 검토자가 보는 확인 기준처음 풀 때는 이 숫자를 몰라도 괜찮아요.

답과 과정 확인: 80% 이상
내 말로 설명: 80% 이상
막힌 곳 고치기: 80% 이상
다른 문제에 써보기: 80% 이상

스스로 확인하며 작성 중인 답0 / 4

01
먼저 생각하기 · 기초
bm65-predict: AI가 만든 harness도 검토 대상에서 AI-generated harness는 provenance가 붙은 candidate이며 protocol·correctness·security 검사를 통과하기 전 evidence producer가 아니다. AI 문장을 atomic claim으로 나누고 known-bad mutant와 dry run으로 failure sensitivity를 확인한다.
지금은 답을 먼저 보여 주지 않아요. 내가 적은 답은 연습 메모로만 저장되고, 합격으로 기록되지 않아요.
혼자 고른 답과 까닭 한 줄완벽하지 않아도 괜찮아요. 내 생각을 짧은 한 문장으로 적어 보세요.
연습과 같은 문제를 다시 풀어 보는 시간이에요. 힌트 없이 먼저 생각해 보세요. 지금 적은 답은 바로 합격으로 기록되지 않아요.
정답과 비교

한꺼번에 여덟 문제를 펼치지 않아요. 내 생각을 적고 맞춰 볼 기준을 확인하면 다음 문제 하나만 열립니다.

4개 답이 남았습니다.

02 · 나중에 한 번 더

모양이 다른 문제에서도 같은 생각을 써봐요

AI 창을 잠시 닫고 claim·workload·raw sample·사람 판정을 내 말로 다시 써 보세요.

혼자 확인하기

처음 보는 비슷한 문제를 도움 없이 다시 풀고, 달라진 첫 지점을 내 말로 설명해 보세요.

혼자 해냈다고 볼 기준 보기선생님이나 검토자와 결과를 확인할 때 사용할 기준이에요.

bm65 AI가 만든 harness도 검토 대상의 미공개 tiny·boundary·structured-skew·adversarial·warmup-order·environment-drift fixture에서 AI 없이 correctness receipt·sealed protocol·raw repetitions·uncertainty·profile boundary·human approve/revise/reject/inconclusive를 작성하고 deterministic replay evidence를 제출한다.

AI가 제안한 AI가 만든 harness도 검토 대상에 wrong-output·unequal-work·asymmetric-setup·warmup-order·hidden-outlier-removal·shared-oracle·unsupported-profile-causality·cross-environment-overclaim 중 하나 이상을 심어 독립 oracle과 immutable raw receipt로 찾아 수정한다.