Grader Coverage 27%→100% 달성 및 AI 자가 진화 루프 구현

Context

인간의 개입으로 이루어지는 기존 AI 모델 개선 방식의 느린 속도와 높은 오류 가능성 해결 필요. 특히 모델 성능 개선 과정에서 특정 기능이 소실되는 Regression 문제가 발생하며, 이를 감지하지 못하는 불완전한 평가 체계가 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Diagnose-Hypothesize-Sandbox-Compare-Promote 단계의 과학적 방법론 기반 Evolution Loop 설계
• 텍스트 기반 매칭 방식의 한계를 극복하기 위해 float32 bytes의 key_vector를 직접 디코딩하는 Replay 메커니즘 도입
• 모든 Vocab Concept에 대해 최소 1개 이상의 테스트를 보장하는 자동 생성 기반의 228개 Floor-coverage 테스트 구축
• 성능 향상과 동시에 다른 도메인의 성능 저하를 방지하는 Retention Check 로직을 통한 가중치 업데이트 검증
• 79개의 수동 테스트와 자동 생성 테스트를 결합하여 총 407개의 테스트 케이스로 구성된 통합 검증 수트 운영

Impact

• Grader Coverage 27%에서 100%로 확장
• Replay 데이터 내 Concept 커버리지 275개에서 311개로 증가 및 유효 엔트리 13,661개에서 20,012개로 확대
• Regression 발생 시 Classification 지표가 67%에서 0%로 급락하던 결함을 해결하여 17~33% 수준으로 안정화
• Batch 5 기준 Good 지표 10.0%에서 13.1%로, Understanding 지표 24.0%에서 28.3%로 향상