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축 ①

프롬프트 엔지니어링

기록 80 · 정리 노트 1 · 관련 축으로 붙은 사건도 함께 보여요.


정리 노트
Claude Code에서 좋은 프롬프트를 쓰는 사람은 실력이 아니라 프롬프트 마스터라는 스킬 하나를 설치했을 뿐이라는 것이 이 짧은 클립의 요지다. 최소한의 입력만 줘도 건드릴 파일, 출력 형식, 멈춰야 할 시점까지 채운 완성된 프롬프트로 바꿔 주고,

Anthropic
랩이 공식 권고를 바꾼 기록. 2023년의 역할 프롬프트 관행이 공식적으로 후퇴했다

Sajib Acharjee Dip 외 (버지니아공대
추론 예산 제어가 연구 기법에서 서빙 계층의 문제로 내려온 지점

Guni Sharon
2023년 이후 파편화된 ToT 변형들을 고전 탐색 이론으로 묶은 정리

Jingyi Sun 외 (코펜하겐대 외)
충실성이 하나의 목표가 아니라 서로 당기는 여러 축임을 보임

Jinghan Jia·Joe Benton·Eric
Anthropic의 2025-04 불충실성 공개 이후 처음으로 훈련 단계 개입안을 낸 후속

Naoto Iwase 외
2022년 self-consistency의 비용 구조를 다시 짠 후속

Shiyan Liu 외
GEPA 계열 자동 프롬프트 최적화의 실패 모드를 처음으로 분리해 보임

Chen Yueh-Han·Robert McCarth
CoT를 안전 감시 수단으로 쓰자는 Monitorability 제안의 전제를 직접 시험한 후속

Donald Ye 외
CoT 충실성 논쟁에 메커니즘 층위 증거를 더함

Xi Wang 외
budget forcing(s1) 계열의 추론 예산 제어를 통계적 보증 틀로 형식화

Cisco (Amy Chang, Vineeth Sa
스킬 마켓플레이스를 검증되지 않은 공급망으로 규정한 첫 대규모 실측

Kerem Zaman 외 (UNC 채플힐)
옥스퍼드 포지션 논문에 대한 직접 반론. 쌍으로 인용할 것

Anthropic
적응형 공격 대비 성공률 약 1%. 어떤 브라우저 에이전트도 면역이 아니며 문제가 해결됐다고 주장하지 않는다고 명시

Jianli Zhao 외 (인민대·옥스퍼드·스탠퍼드
CoT 모니터링 낙관론에 대한 공격 측 반례

xAI
추론/비추론 모델을 단일 가중치로 통합한 초기 사례. 이후 업계 표준이 되는 방향

Anthropic (Ken Aizawa)
프롬프트 엔지니어링이 툴 정의 설계로 이동했음을 보여주는 문서
툴·에이전트공식 발표

Chengshuai Zhao 외 (애리조나주립대)
CoT를 분포 내 패턴 재현으로 설명하려는 반박 계열

Lakshya A Agrawal 외 (UC 버클리·
프롬프트 진화가 RL 대비 표본 효율에서 경쟁 가능함을 주장

Tomek Korbak 외 (UK AISI·Apol
주요 연구소가 공동 서명한 CoT 모니터링 합의 문서

Fazl Barez 외 (옥스퍼드·Google De
CoT를 설명으로 쓰는 관행 자체를 대상화한 포지션 논문

A. Lawsen
위 Apple 논문에 대한 즉각적 반박. 반드시 쌍으로 인용할 것

Parshin Shojaee 외 (Apple)
추론 모델의 한계 논쟁을 대중적으로 촉발

OpenAI
모델별 프롬프트 규범이 벤더 문서로 이동한 사례

Anthropic
추론 모델 시대에도 CoT 불충실성이 지속됨을 자사 모델로 확인

Silei Xu 외 (Zoom)
정확도-토큰 비용 축에서 CoT를 재검토한 갈래

Niklas Muennighoff 외 (스탠퍼드 외
추론 길이 자체를 프롬프트·디코딩 수준에서 조절하는 기법

Anthropic
프롬프트 엔지니어링 기법이 제품 기능으로 흡수된 지점

Iman Mirzadeh 외 (Apple)
수학 추론이 형식적 추론이 아닐 수 있다는 증거

Zayne Sprague 외 (텍사스대 오스틴 외)
CoT의 적용 범위를 실증적으로 좁힌 반박

Krista Opsahl-Ong 외 (스탠퍼드·UC
DSPy 옵티마이저의 이론적 기반

Mert Yuksekgonul 외 (스탠퍼드)
자동미분 은유를 텍스트 시스템 전반으로 확장

Sander Schulhoff 외 (메릴랜드대 외)
흩어져 있던 기법 계보를 단일 분류체계로 고정. v1 제목은 Survey of Prompting Techniques

Jacob Pfau 외 (NYU)
CoT 성능 향상이 반드시 추론 내용 때문은 아님을 보인 반박

IEEE Spectrum (Dina Genkina)
프롬프트 엔지니어 직무 쇠퇴 서사의 초기 편집 매체 기록

Xuezhi Wang 외 (Google DeepMi
CoT가 프롬프트가 아닌 디코딩 문제일 수 있음을 제시

Rick Battle 외 (VMware)
사람이 프롬프트를 손으로 다듬는 방식의 한계를 실증. 프롬프트 엔지니어링 쇠퇴 서사의 실증 근거

Pei Zhou 외 (USC·Google DeepM
프롬프트 기법 선택 자체를 모델에 위임

Huaixiu Steven Zheng 외 (Goog
추상화 단계를 프롬프트로 삽입하는 갈래

Omar Khattab 외 (스탠퍼드·UC 버클리
프롬프트 작성 대신 프로그램 컴파일로 전환한 프레임워크

Jie Huang 외 (Google DeepMind
Self-Refine/Reflexion 계열에 대한 직접 반박

Michihiro Yasunaga 외 (Google
예시 라벨링 없이 few-shot 효과를 얻는 갈래

Chrisantha Fernando 외 (Googl
GEPA로 이어지는 진화형 프롬프트 최적화 계보

Shehzaad Dhuliawala 외 (Meta
자기검증을 4단계로 구조화해 환각 저감

Chengrun Yang 외 (Google Deep
프롬프트 자동 최적화를 일반 최적화 문제로 정식화

Maciej Besta 외 (ETH 취리히 외)
ToT의 트리 제약을 그래프로 일반화

Xuefei Ning 외 (칭화대·Microsoft
추론 프롬프팅을 지연시간 최적화에 적용한 갈래

Tamera Lanham 외 (Anthropic)
faithfulness를 개입 실험으로 정량화한 방법론

Shibo Hao 외 (UC 샌디에이고 외)
MCTS 기반 추론 계보의 기점

Yilun Du 외 (MIT CSAIL)
다중 에이전트 토론 계보의 기준 논문

Shunyu Yao 외 (프린스턴·Google De
선형 CoT를 탐색 문제로 재정의

Miles Turpin 외 (NYU·Cohere·A
CoT faithfulness 반박 계보의 기점

Lei Wang 외 (싱가포르경영대 외)
zero-shot CoT의 계산 누락 오류를 계획 단계로 보완

Reid Pryzant 외 (Microsoft)
텍스트 기울기 개념의 선행 연구. TextGrad로 이어짐

Aman Madaan 외 (CMU 외)
외부 감독 없는 반복 개선 루프의 표준 레퍼런스

Noah Shinn 외 (노스이스턴대·MIT)
가중치 갱신 없는 언어적 강화학습 계보. v1 제목은 an autonomous agent with dynamic memory and self-reflection

OpenAI
지시 이해력 상승으로 프롬프트 기교의 한계효용 감소, 경쟁축이 모델·안전성·컨텍스트로 이동

Anthropic
GPT-4와 같은 날 공개되며 경쟁 구도가 프롬프트 기교 바깥으로 이동함을 상징

Anthropic (Fortune 보도)
프롬프트 엔지니어링이 직함과 연봉 밴드를 가진 직업으로 제도화

Kevin Liu / Microsoft Bing
실서비스에서 시스템 프롬프트가 방어선이 되지 못함을 공개 입증

Anthropic (Bai 외)
사람 라벨 대신 명문화된 원칙과 AI 피드백으로 행동을 규율, 원칙 문서를 학습 신호로 승격

OpenAI
대화형 UI가 프롬프트를 비전문가에게 개방해 소수 실무자 기술을 대중 현상으로 전환

Wenhu Chen 외 (워털루대·Google Re
PAL과 함께 code-as-reasoning 계보 형성

Luyu Gao 외 (CMU)
계산을 언어모델 밖으로 내보내는 계보

Zhou 외
자동 생성 지시문이 24개 중 19개 태스크에서 사람 작성과 동등하거나 더 나음

Zhuosheng Zhang 외 (상하이교통대·AW
CoT 예시 작성의 수작업을 자동화한 초기 시도

Shunyu Yao 외 (프린스턴·Google Re
추론 기법과 툴 사용을 결합한 에이전트 루프의 표준형. 축3과 상호참조

Jaehun Jung 외 (워싱턴대·AI2)
생성된 추론을 검증·충돌 해소의 대상으로 다룬 초기 사례

Takeshi Kojima 외 (도쿄대·Google
예시 없는 CoT. 이후 모든 zero-shot 추론 프롬프트의 원본

Denny Zhou 외 (Google)
분해·계획 계보(Plan-and-Solve, Self-Discover)의 원형

Antonia Creswell 외 (DeepMind
단일 CoT 생성이 아닌 모듈 분해형 추론 계보

Xuezhi Wang 외 (Google Resear
test-time 샘플링·투표 계보의 시작. GSM8K +10%, MultiArith +24%

OpenAI (Ouyang 외)
1.3B 출력이 175B GPT-3보다 선호됨을 보여 RLHF를 정렬의 표준 절차로 정착

Jason Wei 외 (Google Brain)
프롬프트만으로 추론 성능을 바꾼다는 계보 전체의 기점. CoT 예시 8개로 540B가 GSM8K SOTA

OpenAI
프롬프트 엔지니어링만으로는 끌어내기 어려웠던 능력을 열었다고 OpenAI가 직접 서술

Google (Wei 외)
137B가 zero-shot에서 175B GPT-3를 25개 중 20개 태스크에서 상회

OpenAI
예시를 보여주는 것이 곧 프로그래밍이라는 방식을 공식 제품 인터페이스로 만듦

OpenAI (Brown 외)
파라미터 갱신 없이 프롬프트 안 예시만으로 태스크를 수행하는 in-context learning 제시

OpenAI (Kaplan 외)
손실이 모델·데이터·연산의 멱법칙으로 예측 가능함을 제시해 대규모 투자의 근거가 됨

OpenAI
자연어 지시가 태스크 명세가 될 수 있음을 시사하고 모델 공개 리스크 담론을 염

Google (Vaswani 외)
순환 없이 self-attention만으로 병렬 학습이 가능해져 대규모 사전학습의 구조적 전제가 성립