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AI eval 비용이 급증하며 평가가 새로운 compute 병목이 됐다.
정적 벤치마크는 압축되지만, agent·training eval은 비용이 급등한다.
LLM 호출의 맥락을 Manifest로 압축해 평가 스택을 자동 부트스트랩한다.
기업이 AI를 통해 기대한 성과를 얻으려면 비즈니스 목표를 구체화하고 측정하는 평가(evals) 프레임워크가 필수적이다.
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