cross-model-review

하나의 AI 모델이 생성한 결과물을 서로 다른 아키텍처나 학습 데이터를 가진 별도의 모델이 검토하는 기법이다. 모델마다 가진 고유의 편향과 사각지대가 다르다는 점을 이용해 단일 모델 시스템보다 높은 정확도와 안전성을 확보할 수 있다. 특히 코딩이나 설계처럼 논리적 완결성이 중요한 분야에서 유용하다.