maple-1-paper, maple-2-unity-qa, thesis-translator 외 활동
4개 프로젝트에서 4개 날짜별 세션이 기록됨. 요청 내용은 아래에서 확인할 수 있으며 작업 완료 여부는 별도로 검증하지 않음.
기록된 요청 일부
- 요청: A session-scoped Stop hook is now active with condition: "고도 엔진으로 구축한 foodtruck 코드 분석해서 완전히 같은 결과물 나올때까지 unity engine으로 작업해줘.". Briefly ackn…
- 요청: 음 괜찮아. 나중에 하면 돼. 일단 url thesis-translator 로 변경하고, 내 코드에 수정할만한 점 없는지 분석해줘.
- 요청: 근데 링크가 vbook이어야하는데 확인
- 요청: [링크] 에서 수식은 여전히 꺠져. illada도 3 Experiments 이 섹션에서는 표준 벤치마크를 통해 iLLaDA의 기초 능력(base capabilities)과 지시 이행 능력(instruction-following capabilities)…
세션별 첫 요청 (4개)
A session-scoped Stop hook is now active with condition: "고도 엔진으로 구축한 foodtruck 코드 분석해서 완전히 같은 결과물 나올때까지 unity engine으로 작업해줘.". Briefly acknowledge the goal, then immediately start (or continue) working toward it — treat the condition itself as your directive and do not pause to ask the user what to do. The hook will block stopping until the condition holds. It auto-clears once the condition is met — do not tell the user to run `/goal clear` after success; that's only for clearing a goal early.
음 괜찮아. 나중에 하면 돼. 일단 url thesis-translator 로 변경하고, 내 코드에 수정할만한 점 없는지 분석해줘.
근데 링크가 vbook이어야하는데 확인
[링크] 에서 수식은 여전히 꺠져. illada도 3 Experiments 이 섹션에서는 표준 벤치마크를 통해 iLLaDA의 기초 능력(base capabilities)과 지시 이행 능력(instruction-following capabilities)을 평가하며, 이어서 다지선다형 점수 산정(multiple-choice scoring) 및 지도 미세 조정(SFT, Supervised Fine-Tuning) 기간에 대한 절제 연구(ablation studies)를 수행한다. 결과에 따르면, iLLaDA는 기존의 확산 언어 모델(diffusion language models)보다 상당히 개선되었으며, 여러 추론(reasoning) 벤치마크에서 강력한 자기회귀(autoregressive) 베이스라인 모델들과 대등한 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 표 2: 기본 모델의 벤치마크 결과. † 및 ‡로 표시된 결과는 각각 nie2026large 및 ye2025dream에서 도출된 것이다. Dream의 경우, 18T는 Qwen2.5 사전 학습(pre-training) 토큰 수를, 0.6T는 확산 미세 조정(diffusion fine-tuning) 토큰 수를 나타낸다.