AI 시스템 ·
FLUX.2 klein으로 원하는 그림체 학습해 보기
원하는 그림체가 얼마나 반영되는지 확인하려고 FLUX.2 klein에 LoRA를 학습시켰다. 47장으로 시작해 168장으로 데이터를 늘리고, 학습 전후와 스텝별 인물·배경 결과를 비교했다.
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PawCode 에이전트의 가드레일과 실행 기록
원인 변이를 단정하는 답변과 승인 없는 실행을 제한하고, 정규식 회귀 시험과 실제 모델 적대 시험, LangSmith 트레이스로 작동 범위와 빈틈을 확인한 과정을 정리했다.
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PawCode의 논문 검색 구성과 평가
실제 평가 질문과 검색어를 바탕으로 BM25와 벡터 검색을 비교하고, 논문 색인 확장 뒤 임베딩 모델과 도구 설명을 바꿔 측정한 과정을 정리했다.
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대화로 다루는 유전체 분석과 변이 해석
LangGraph 에이전트로 WGS 분석을 요청하고 품질 지표와 변이 후보의 근거, 관련 논문을 대화로 확인하도록 만든 구조를 정리했다.
Data Analysis ·
변이 후보의 근거와 검토 순위
PawCode에서 18,853개 변이 후보를 탐색과 질환 두 관점으로 정렬하고 서로 다른 근거와 상충하는 신호를 그대로 확인할 수 있게 만든 과정을 정리했다.