할루시네이션

할루시 효과가 있어요.

사실 대부분에 ai들은 정답을 추적하지 못하여서 생기는 문제로, 계산기, 인터넷 정도는 줄수 있어도 컴파일러를 주는 경우는 없어요. 주었다 하더라도 결과를 구동하고 나오는 벨류에 옳음을 다시 역전파 하지 못하여서 이렇쩌.

문득 nio2를 대신하여 nio를 검사하는데 유독 selector 부분에 허수 응답을 주는거 이쩌.

nio는 동시 처리로 논블로킹을 사용하면서 완료 시그널을 받아요. 일반적으로 ..

send(data) 하였다고 가정 가령 dns query
address = receive(buffer)

위에서 일반적으로 보낸 즉시 받은 데이터를 검사하면 받은 데이터가 없어서 address는 null인데 ai는 완성 조건에 관계없이 register SelectionKey.OP_READ 를 친다는 특징이 있어요. 아무렴 .. 자바 만에 특이한 특징 일수도 있어서 예시 코드로 다시 해바바도 수신된 데이터가 있음 완료 시그널 로직을 타면 안된다는 결론에 이르러쩌. (사실 조건 없이 시그널을 거쳐야 하는 구현이 더 어렵겠 ..)

예상하기로 위에 기능을 정확하게 따르지 아니하는 이유에 대해서도 일반적으로 하찮은 개발자들이 질러 놓은 코드로 인하여 비롯되는 할루시 현상인 여지가 커요. 결과적으로 자바는 c내지는 시스템 개발 만큼 깊은 이해를 요구하지 아니하는 문제에서 났겠쩌.

이렇다면 결과적으로 인터넷에 자료를 기초로 하여 학습을 치루는 거는 유머를 제외하고는 하면 안되는 거라는 상당하는 이유가 있어요.

물론 이거는 사람이 정교하게 정제한 데이터베이스를 인터넷에 올려 놓은 거는 예외이어요.

유튜버에 _영천님이 그래쩌. gpt5라 하더라도 알고 사용하는거 아닌 여지가 크고 이상한 개발자들이 질러 놓은 코드로 망했을 거라고 하였어요.

이럼 ai모델은 정교한 데이터베이스에서 비롯되어야 하는 거는 맞는거 같은데 멀티 모델은 뇌량에 소통처럼 이거는 어뜨케 구현을 하여야 하는지 모르게쩌. 빅 데이터를 숏 데이터로 어뜨케 전달 하는 거인데 담번에 새로운 아이디어가 나오겠쩌.