말 그대로 1년 전에 Jev 아키텍처를 직접 만들었고 모델·데이터셋·논문과 함께 완전히 오픈소스로 공개했다
원문 제목 — I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper
📄 전문 번역
모두가 지금 자기회귀 방식이 아니며 JSON 스키마로 번개처럼 빠른 확률 예측을 수행하는 아키텍처에 대해 이야기하고 있다. 필자는 정확히 1년 전인 2025년 3월에 이 작업을 진행해 arXiv 논문을 발표했고, PyPI 패키지와 학습 데이터셋과 함께 모델을 Hugging Face에 공개했다. 그리고 1년 뒤 프런티어 랩이 기술 논문도, 오픈 웨이트도, 공개 데이터셋도 없이 마치 획기적인 돌파구인 것처럼 같은 아이디어를 제안하며 등장했다. 필자는 이 서브레딧에 자신의 접근 방식을 게시한 바 있다.
참고로 주요 안내 모델은 임베딩 모델이나 LLM이 아니라 강화학습(RL)이다.
또한 2025년 9월에 발표된 두 번째 연구 역시 지금 Jev가 제안한 것과 정확히 같은 내용이었다.
필자의 모델은 시퀀스 임베딩에 PPO를 적용해 턴별 전환 궤적(0.0에서 1.0 사이의 확률)을 출력한다. Jev는 병렬 샘플링(RLCD로 학습)을 사용해 신뢰도 분포와 스키마 선택을 출력한다. 수개월간의 노력과 땀, 잠 못 이룬 밤으로 만든 결과물이 수직적 사용 사례에서는 아키텍처적으로 유사함에도 불구하고, 프런티어 랩이 수평적인 것을 만들었기 때문에 마땅한 지지를 받지 못한다는 사실은 매우 답답하다. 이것이 오픈소스의 일반적인 현실이다. 참고로 이전 게시물은 레딧 필터에 의해 삭제되었다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
작성자는 2025년 3월 강화학습 기반 판매 전환 예측 모델을 논문, 모델, 데이터셋과 함께 공개했으며, 이후 프런티어 랩이 공개 자료 없이 유사한 아키텍처를 발표한 것에 대해 무시당했다고 주장한다. 자신의 모델은 PPO 기반 시퀀스 임베딩으로 턴별 전환 확률을 출력하고, Jev는 RLCD로 학습된 병렬 샘플링으로 신뢰도 분포를 출력한다고 설명한다. 댓글에서는 홍보 방식과 중복 게시를 지적하며 작성자의 주장에 냉정한 반응이 이어진다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
하지만 다음 큰 것이라고 홍보하며 게시했나? 초보자의 실수다.
그렇다. 전형적인 실수다.
그쪽은 그럴듯해 보이는 데모도 있었다. 요즘 멋진 그래프만 갖추면 에스키모에게 얼음을 팔 수 있다는 걸 점점 더 자주 보게 된다.
왜 두 번 게시했나? 많은 사람이 첫 스레드를 봤다. 훔쳐갔다는 느낌이 드는 건 이해하지만, 진정하고 정신 차려라.