Bits, Bytes and Neural Networks

'AI-ready 데이터'는 깨끗한 데이터가 아니라 맥락을 기계가 실행할 수 있는 형태로 새겨 넣은 데이터입니다. 같은 스키마에서 text-to-SQL 정확도가 16.7%에서 54.2%로 오른 이유를 짚습니다.

"AI-ready data" isn't clean data — it's context written in machine-executable form. Why the same schema takes text-to-SQL accuracy from 16.7% to 54.2%.

에이전트의 '나머지 전부'를 AWS는 어떻게 제품화했나. Amazon Bedrock AgentCore를 Build·Deploy·Assess 세 층으로 열어 하네스 체크리스트의 어디를 채우고 어디를 비워 두었는지 짚습니다.

엔지니어링의 엄밀함은 사라지지 않았습니다, 이동했을 뿐입니다. 프롬프트에서 컨텍스트로, 컨텍스트에서 하네스로 패러다임이 세 번 바뀐 2022-2026년을 각 시대가 왜 실패했는지로 추적합니다.

Engineering rigor never disappeared — it relocated. Four years, three paradigm shifts from prompts to context to harnesses, traced by why each era failed.