자동 검증
모델 출력이 실제 관찰과 일치하는지를 사람의 개입 없이 교사 모델과 규칙 기반 검사로 확인하는 절차이다. 입력에서 참조된 객체·사건의 존재 여부와 모델의 추론 과정이 관찰과 정합하는지를 판별하여 보상 신호로 연결한다. 이 방식은 대규모 학습에서 인간 라벨링 의존도를 줄이고 검증 기반 데이터를 자동으로 큐레이션하는 데 중요하다.
