diff --git a/TOPICS.md b/TOPICS.md index 7049907..30e0027 100644 --- a/TOPICS.md +++ b/TOPICS.md @@ -84,10 +84,10 @@ | # | 섹션 | 파일 | 방향 | 담당 | 상태 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | -| §8.1 | **다음 토큰에서 코드까지** | `sections/08-1-next-token-to-code.qmd` | 수학은 최소화하되, LLM이 코드를 잘 작성하면서도 예기치 않게 틀릴 수 있는 이유를 설명한다. | | 미배정 | -| §8.2 | **AI 코딩 모델은 어떻게 만들어지나** | `sections/08-2-training-and-inference.qmd` | 사전학습, 사후학습, 인간·기계 피드백, 추론 시 계산량이 모델의 코딩 능력에 어떤 역할을 하는지 살펴본다. | | 미배정 | -| §8.3 | **에이전트는 어떻게 도구를 쓰는가** | `sections/08-3-tool-calling-and-sandbox.qmd` | 에이전트가 명령어, 파일, 브라우저, API를 사용하는 과정과 샌드박스·승인·권한 설정이 필요한 이유를 설명한다. | | 미배정 | -| §8.4 | **코드는 왜 빠르게 검증할 수 있을까** | `sections/08-4-verification-asymmetry.qmd` | 코드가 실행과 테스트로 빠르게 검증될 수 있다는 특성이 AI 코딩의 발전을 앞당긴 이유를 다른 분야와 비교한다. | | 미배정 | +| §8.1 | **다음 토큰에서 코드까지** | `sections/08-1-next-token-to-code.qmd` | 수학은 최소화하되, LLM이 코드를 잘 작성하면서도 예기치 않게 틀릴 수 있는 이유를 설명한다. | 최아정 | 배정 | +| §8.2 | **AI 코딩 모델은 어떻게 만들어지나** | `sections/08-2-training-and-inference.qmd` | 사전학습, 사후학습, 인간·기계 피드백, 추론 시 계산량이 모델의 코딩 능력에 어떤 역할을 하는지 살펴본다. | 김영우 | 배정 | +| §8.3 | **에이전트는 어떻게 도구를 쓰는가** | `sections/08-3-tool-calling-and-sandbox.qmd` | 에이전트가 명령어, 파일, 브라우저, API를 사용하는 과정과 샌드박스·승인·권한 설정이 필요한 이유를 설명한다. | 조준영 | 배정 | +| §8.4 | **코드는 왜 빠르게 검증할 수 있을까** | `sections/08-4-verification-asymmetry.qmd` | 코드가 실행과 테스트로 빠르게 검증될 수 있다는 특성이 AI 코딩의 발전을 앞당긴 이유를 다른 분야와 비교한다. | 김기홍 | 배정 | ### 9장 AI 코딩은 어떻게 실패하는가 (담당: 양효걸, 박동혁, 박정훈, 장진우, 이민영)