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Lazy Evaluation * Lazy evaluation은 프로그램 실행 중에 표현식의 평가를 그 값이 실제로 필요할 때까지 미루는 기법 * 프로그램에서 표현식의 결과가 필요하지 않다면, 해당 표현식의 계산을 미룹니다. 예를 들어, 조건문에서 특정 조건이 거짓으로 평가되어 다른 분기의 결과가 필요하지 않는 경우, 결과가 필요하지 않기 때문에 그 분기의 계산은 수행하지 않음 * 주로 함수형 언어에서

1.Compound AI System is LLM의 대중화와 함께, AI Model은 Application의 주요 요소로써 빠르게 관심을 이끌고 있다. Compound AI System은 Traditional Software와 AI Model의 결합으로써 Google의 AlphaCode 2,  AlphaGeometry 등 빅테크의 LLM 모델은 Compound AI System의 효과성을 잘 보여주고 있으며, 모델과 엔지니어링의 조합을 통해서 보다 나은 성과를 만들 수도 있음을

* Quantile Loss는 Quantile Regression처럼 Predicted Value의 Quantile을 구하고자 할 때 사용되는 Loss Function이다. * 변수의 75번째 Quantile을 예측하는 것이 목표인 문제를 예로 든다면, 이는  75%의 경우 예측 오차가 음수여야 하고 나머지 25%는 양수여야 한다는 말과 동일하다. * 기본적으로 이러한 경우 Quantile Loss 는 과소 추정된 예측에 대해 과대 추정된 것보다