BrowseComp vs 안규환 자산 포트폴리오 비교 분석
1. BrowseComp 주요 내용 요약 ( [TL;DR] 신동형과 함께 공부하는「Brow.. : 네이버블로그)
- 복잡하고 끈기 있는 정보 검색 능력 벤치마크
- 1,266개 고난도 질문, 인간/AI 성능 비교
- Deep Research 모델만이 51.5% 정확도 달성
- 전략적 검색, 자율 탐색, 신뢰도 기반 투표가 핵심
2. 유사성과 차별성 비교
항목 BrowseComp 안규환 포트폴리오
구조 | 외부 정보 중심, 고정 문제 | 내부 질문 중심, 살아있는 구조 |
질문의 역할 | 성능 평가 수단 | 자산 발굴의 시작점 |
도메인 | 주제 분산형 (영화, 정치 등) | 삶 기반 융합형 (AI, 수어, 지역 등) |
AI 활용 방식 | 도전과제 해결용 도구 | 협업 파트너 |
검증 방식 | 정답 일치 확인 | 루틴화 및 자산화 반복 |
3. 경쟁력 및 공정 비교 우위
- 경쟁력: 질문 자체를 자산으로 정의하는 전략
- 공정 우위: 인간 주도 반복 루프(HandLoop™)의 시각화 및 내재화 시스템
- 실행력: 정적 테스트가 아닌 실시간 자산 변환 루틴
4. 발명 가능 자산 제안
- Re:Browse Loop™: 고난이도 정보 검색 반복 구조와 자산 루틴 통합
- 질문지능 기반 훈련 키트: 지역 전문가와 시니어를 위한 자기 질문 중심 AI 훈련 시스템
5. 요약 결론
비교 항목 BrowseComp 안규환 자산 시스템
목적 | AI 성능 평가 | 자산 생성 및 시장 창출 |
형태 | 고정된 벤치마크 | 질문-응답 기반 루틴 시스템 |
지속 가능성 | 모델 개선 시에만 변화 | 사용자 주도 반복 가능 구조 |
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안규환 자산 제품화 공정 사례 (1)
안규환
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25.05.07 08:19
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