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[AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까

NAVER D2 faviconNAVER D2·AI/ML·
LLMRAGOCRCodex
2026년 07월 06일0

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

NAVER D2가 코드와 문서만 읽는 LLM 평가로 3문제, 25팀, 100여 명의 해커톤을 심사했고, LLM 평가단과 사람 심사의 일치 사례를 확인했습니다. 반복 평가(5회)에서도 상위권의 안정성을 관찰했습니다.

주요 경험

  • 4축 루브릭: 기능성 40점, 기술 20점, 차별성 20점, 문서 20점으로 공정한 평가 체계 구축
  • 팀별 채점/문제 취합/한 줄 평 작성의 분리로 편향 차단
  • Codex 기반 채점 에이전트로 문제별 루브릭을 코드와 문서에 적용
  • 문제별 중점 스킬 차이가 있어도 같은 축으로 결과를 비교 가능

얻은 인사이트

  • 구체적 루브릭이 있으면 코드와 문서만 읽은 LLM도 사람에 근접한 판단에 도달
  • 반복 평가로 평가의 안정성과 신뢰성 향상 가능
  • 같은 평가 축을 공유하면 작은 코드베이스에서도 일관된 판단 확보

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