다중 모델 평가
하나의 AI 모델이 수행한 작업 결과물을 다른 독립적인 AI 모델이 검토하고 점수를 매기는 평가 방법론이다. 생성 모델과 평가 모델을 분리함으로써 상호 보완적인 검증이 가능하며, 특히 코딩 작업에서 에러 핸들링이나 엣지 케이스 누락을 잡아내는 데 효과적이다. 자동화된 파이프라인의 신뢰성을 높이는 핵심 메커니즘이다.