축 ①
프롬프트 엔지니어링
기록 80 · 정리 노트 1 · 관련 축으로 붙은 사건도 함께 보여요.
정리 노트
Claude Code에서 좋은 프롬프트를 쓰는 사람은 실력이 아니라 프롬프트 마스터라는 스킬 하나를 설치했을 뿐이라는 것이 이 짧은 클립의 요지다. 최소한의 입력만 줘도 건드릴 파일, 출력 형식, 멈춰야 할 시점까지 채운 완성된 프롬프트로 바꿔 주고,
Sajib Acharjee Dip 외 (버지니아공대
추론 예산 제어가 연구 기법에서 서빙 계층의 문제로 내려온 지점
Guni Sharon
2023년 이후 파편화된 ToT 변형들을 고전 탐색 이론으로 묶은 정리
Jingyi Sun 외 (코펜하겐대 외)
충실성이 하나의 목표가 아니라 서로 당기는 여러 축임을 보임
Jinghan Jia·Joe Benton·Eric
Anthropic의 2025-04 불충실성 공개 이후 처음으로 훈련 단계 개입안을 낸 후속
Naoto Iwase 외
2022년 self-consistency의 비용 구조를 다시 짠 후속
Chen Yueh-Han·Robert McCarth
CoT를 안전 감시 수단으로 쓰자는 Monitorability 제안의 전제를 직접 시험한 후속
Donald Ye 외
CoT 충실성 논쟁에 메커니즘 층위 증거를 더함
Kerem Zaman 외 (UNC 채플힐)
옥스퍼드 포지션 논문에 대한 직접 반론. 쌍으로 인용할 것
Chengshuai Zhao 외 (애리조나주립대)
CoT를 분포 내 패턴 재현으로 설명하려는 반박 계열
Tomek Korbak 외 (UK AISI·Apol
주요 연구소가 공동 서명한 CoT 모니터링 합의 문서
Sander Schulhoff 외 (메릴랜드대 외)
흩어져 있던 기법 계보를 단일 분류체계로 고정. v1 제목은 Survey of Prompting Techniques
IEEE Spectrum (Dina Genkina)
프롬프트 엔지니어 직무 쇠퇴 서사의 초기 편집 매체 기록
Xuezhi Wang 외 (Google DeepMi
CoT가 프롬프트가 아닌 디코딩 문제일 수 있음을 제시
Rick Battle 외 (VMware)
사람이 프롬프트를 손으로 다듬는 방식의 한계를 실증. 프롬프트 엔지니어링 쇠퇴 서사의 실증 근거
Jie Huang 외 (Google DeepMind
Self-Refine/Reflexion 계열에 대한 직접 반박
Tamera Lanham 외 (Anthropic)
faithfulness를 개입 실험으로 정량화한 방법론
Miles Turpin 외 (NYU·Cohere·A
CoT faithfulness 반박 계보의 기점
Noah Shinn 외 (노스이스턴대·MIT)
가중치 갱신 없는 언어적 강화학습 계보. v1 제목은 an autonomous agent with dynamic memory and self-reflection
Anthropic (Fortune 보도)
프롬프트 엔지니어링이 직함과 연봉 밴드를 가진 직업으로 제도화
Kevin Liu / Microsoft Bing
실서비스에서 시스템 프롬프트가 방어선이 되지 못함을 공개 입증
Anthropic (Bai 외)
사람 라벨 대신 명문화된 원칙과 AI 피드백으로 행동을 규율, 원칙 문서를 학습 신호로 승격
Zhou 외
자동 생성 지시문이 24개 중 19개 태스크에서 사람 작성과 동등하거나 더 나음
Takeshi Kojima 외 (도쿄대·Google
예시 없는 CoT. 이후 모든 zero-shot 추론 프롬프트의 원본
Denny Zhou 외 (Google)
분해·계획 계보(Plan-and-Solve, Self-Discover)의 원형
Xuezhi Wang 외 (Google Resear
test-time 샘플링·투표 계보의 시작. GSM8K +10%, MultiArith +24%
OpenAI (Ouyang 외)
1.3B 출력이 175B GPT-3보다 선호됨을 보여 RLHF를 정렬의 표준 절차로 정착
Jason Wei 외 (Google Brain)
프롬프트만으로 추론 성능을 바꾼다는 계보 전체의 기점. CoT 예시 8개로 540B가 GSM8K SOTA
OpenAI (Brown 외)
파라미터 갱신 없이 프롬프트 안 예시만으로 태스크를 수행하는 in-context learning 제시
OpenAI (Kaplan 외)
손실이 모델·데이터·연산의 멱법칙으로 예측 가능함을 제시해 대규모 투자의 근거가 됨
Google (Vaswani 외)
순환 없이 self-attention만으로 병렬 학습이 가능해져 대규모 사전학습의 구조적 전제가 성립