좋은 숫자만 남긴 요약을 원자료로 되돌려요

오늘의 질문

성적표에서 높은 문제만 골라 전체 점수라고 말하는 것을 찾아내는 것과 같아요.

아직 답을 몰라도 괜찮아요. 아래 작은 예시를 보고 먼저 예상해 보세요.

왜 배우는지 쉬운 설명 보기

“좋은 숫자만 남긴 요약을 원자료로 되돌려요”에서 무엇을 먼저 확인해야 할까요?

01 · 혼자 확인해요

연습한 문제를 다시 풀며 혼자 확인하기

지금은 방금 연습한 문제를 다시 보는 시간이에요.아직 “완전히 익혔다”고 기록하지 않아요. 나중에 모양이 다른 문제도 도움 없이 풀면 그때 다시 확인할 수 있어요.

선생님과 검토자가 보는 확인 기준처음 풀 때는 이 숫자를 몰라도 괜찮아요.

답과 과정 확인: 80% 이상
내 말로 설명: 80% 이상
막힌 곳 고치기: 80% 이상
다른 문제에 써보기: 80% 이상

스스로 확인하며 작성 중인 답0 / 4

01
먼저 생각하기 · 기초
bm66-predict: AI의 cherry-pick과 지표 세탁 찾기에서 AI 분석문은 raw artifact·estimator·exclusion·practical threshold로 역추적 가능해야 한다. 모든 통계와 percent change를 독립 재계산하고 금지 일반화와 누락 guardrail을 표시한다.
지금은 답을 먼저 보여 주지 않아요. 내가 적은 답은 연습 메모로만 저장되고, 합격으로 기록되지 않아요.
혼자 고른 답과 까닭 한 줄완벽하지 않아도 괜찮아요. 내 생각을 짧은 한 문장으로 적어 보세요.
연습과 같은 문제를 다시 풀어 보는 시간이에요. 힌트 없이 먼저 생각해 보세요. 지금 적은 답은 바로 합격으로 기록되지 않아요.
정답과 비교

한꺼번에 여덟 문제를 펼치지 않아요. 내 생각을 적고 맞춰 볼 기준을 확인하면 다음 문제 하나만 열립니다.

4개 답이 남았습니다.

02 · 나중에 한 번 더

모양이 다른 문제에서도 같은 생각을 써봐요

AI 창을 잠시 닫고 claim·workload·raw sample·사람 판정을 내 말로 다시 써 보세요.

혼자 확인하기

처음 보는 비슷한 문제를 도움 없이 다시 풀고, 달라진 첫 지점을 내 말로 설명해 보세요.

혼자 해냈다고 볼 기준 보기선생님이나 검토자와 결과를 확인할 때 사용할 기준이에요.

bm66 AI의 cherry-pick과 지표 세탁 찾기의 미공개 tiny·boundary·structured-skew·adversarial·warmup-order·environment-drift fixture에서 AI 없이 correctness receipt·sealed protocol·raw repetitions·uncertainty·profile boundary·human approve/revise/reject/inconclusive를 작성하고 deterministic replay evidence를 제출한다.

AI가 제안한 AI의 cherry-pick과 지표 세탁 찾기에 wrong-output·unequal-work·asymmetric-setup·warmup-order·hidden-outlier-removal·shared-oracle·unsupported-profile-causality·cross-environment-overclaim 중 하나 이상을 심어 독립 oracle과 immutable raw receipt로 찾아 수정한다.