SWE-bench Pro 80% 달성, 초거대 코드베이스 One-shot 마이그레이션 구현

Context

기존 LLM의 짧은 Context Window와 추론 중 발생하는 Hallucination으로 인한 복잡한 장기 과제 수행 한계 발생. 단순 채팅 중심의 모델 구조로는 수백만 라인 규모의 코드베이스 분석 및 일관성 있는 결과 도출에 제약이 있었음.

Technical Solution

• Mythos-class 아키텍처 도입을 통한 고성능 추론 모델 설계
• Self-correction 메커니즘을 통한 중간 단계 검증 및 오류 자동 수정 로직 구현
• 장기 태스크 수행 시 일관성 유지를 위한 Thread-persistence 최적화
• 500K~1M Tokens의 대규모 입력 처리를 지원하는 고밀도 컨텍스트 윈도우 적용
• 단순 챗봇 구조에서 탈피하여 수 시간~수 일 단위의 비동기 작업 수행이 가능한 Autonomous Task Runner 구조 채택
• 보안 취약점 식별 및 Zero-day Exploit 탐지를 위한 특화된 추론 경로 최적화