context-bleeding
AI 모델과의 대화에서 서로 다른 주제나 기능에 대한 정보가 섞여 모델이 혼란을 겪는 현상이다. 특히 여러 기능을 동시에 개발할 때 이전 작업의 기억이 현재 작업에 부정적인 영향을 미치는 것을 의미한다.
대규모 프로젝트 AI 코딩의 난제: 컨텍스트 온보딩과 병렬 개발
5천 명이 동시에 답장한다면? LLM 봇 확장의 기술적 병목 현상