훈련시킬 수 없는 것

Context

LLM 성능 향상으로 Coding Agent의 벤치마크 해결률이 13%에서 80%대로 급증하며 측정 가능한 기술 영역의 가치가 급격히 하락함. 단순 Wrapper 서비스는 Frontier Model의 Absorption Frontier에 의해 흡수되는 구조적 한계에 직면함.

Technical Solution

• Private Ground Truth 확보를 통한 훈련 불가능한(Untrainable) 도메인 영역 구축
• 단순 모델 성능 경쟁이 아닌 Permission과 Accountability 중심의 시스템 권한 설계
• 조직 내부의 사적 현실을 모델이 처리하도록 정렬하는 Translation Layer 구현
• 공개 벤치마크가 아닌 결과(Outcome) 기반의 독자적인 Evaluation 기준 수립
• 사용자 습관과 신뢰 기반의 Deadbolt(진입 장벽)를 통한 데이터 플라이휠 생성
• 범용 모델의 추론 비용을 낮추는 Custom Model 튜닝으로 마진 효율 최적화