사실 1년 전에 Jev 아키텍처를 직접 만들어서 모델, 데이터셋, 논문까지 전부 오픈소스로 공개했었음
I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper
핵심 요약
작성자가 1년 전 개발한 아키텍처를 최근 한 연구소가 독점적으로 발표하며 주목받는 상황에 대해 억울함을 토로함.
- 아키텍처 표절 논란 — 작성자가 1년 전 공개한 기술을 대형 연구소가 재발표하며 공을 가로챔.
- 오픈소스의 현실 — 노력과 성과가 담긴 오픈소스 프로젝트가 마케팅을 앞세운 기업에 묻히는 상황 비판.
- 기술적 유사성 — 작성자의 PPO 기반 모델과 Jev의 병렬 샘플링 방식이 구조적으로 유사함을 주장.
- 커뮤니티 반응 — 작성자의 기여를 인정하고 응원하는 한편, 마케팅 위주의 업계 행태를 비판함.
다들 요즘 오토 리그레시브(auto regressive) 방식이 아니면서 JSON 스키마로 번개같이 확률 예측하는 아키텍처에 대해 떠들어대네. 나 이거 정확히 1년 전인 2025년 3월에 이미 작업 끝냈고, 아카이브(arxiv)에 논문 올리고 허깅페이스(huggingface)에 모델이랑 파이썬 패키지(pypi), 학습 데이터셋까지 다 공개했거든. 근데 1년 지나니까 웬 프론티어 연구소 하나가 나타나서 기술 논문도 없고, 가중치도 안 까고, 데이터셋도 없는 주제에 무슨 대단한 혁신이라도 한 것처럼 똑같은 아이디어를 들고 나오네. 나 이 서브레딧에 내 접근 방식 올렸었음. 참고로 메인 가이드 모델은 LLM이나 임베딩 모델이 아니라 RL임.
Reddit post: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/6eGEwsAz43
Paper: https://arxiv.org/abs/2503.23303
Model: https://huggingface.co/DeepMostInnovations/sales-conversion-model-reinf-learning
Dataset: https://huggingface.co/datasets/DeepMostInnovations/saas-sales-conversations
그리고 2025년 9월에 발표된 두 번째 연구도 지금 Jev가 제안한 거랑 완전히 똑같음.
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.01237
내 모델은 시퀀스 임베딩에 PPO를 써서 턴 바이 턴 변환 궤적(0.0에서 1.0 사이의 확률)을 출력함.
Jev는 병렬 샘플링(RLCD로 학습)을 써서 신뢰도 분포랑 스키마 선택을 출력하고.
몇 달 동안 밤새워가며 땀 흘려 만든 결과물이랑 아키텍처나 활용 사례가 똑같은데, 프론티어 연구소가 범용적인 거 하나 만들었다고 주목받는 거 보니까 진짜 개빡치네. 오픈소스 판이 원래 다 이런 거지 뭐 🙂
아, 참고로 이전 글은 레딧 필터 때문에 삭제됨.
