Slack 주차별 논의 기록

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정리 범위: 2026-05-04부터 2026-08-23까지의 #discussion 전체 논의와 #social 중 프로젝트 관련 내용

정리 원칙: 연구 아이디어, 의사결정, 구현 진행, 역할, 예산·인프라, 다음 행동을 보존하고 잡담·개인 사정·민감정보는 제외함

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전체 흐름 요약

5월: SLM의 SVG 생성 가능성과 선행연구를 탐색하고, Generator–Critic–RAG 구조와 연구 제안서 범위를 설계했다.
6월: Work Station 제안서를 제출하고 선정됐으며, 여름방학 구현을 위해 저장소와 모듈별 역할을 정비했다.
7월 전반: 모듈 인터페이스, Critic 입력·출력, Generator 출력 형식, 벤치마크와 GPU 운영 방식을 구체화했다.
7월 후반: RAG를 실제 데이터와 연결하고 Critic 스키마를 구현했으며, 모듈 통합과 평가 준비 단계로 넘어갔다.
8월 초: RAG와 Critic은 개별 동작하지만 전체 end-to-end 검증은 부족하다고 판단했다. 파인튜닝 전에 prompt-only baseline과 benchmark 평가를 먼저 수행하기로 했다.
8월 중순: MMSVG 기반 RAG·SFT 데이터 구성을 구체화하고, description-first SFT와 두 종류의 benchmark 평가 계획을 세웠다. 모델 backend/profile 구조도 정비해 실제 학습·비교 실험을 준비했다.
8월 후반: MMSVG RAG와 Gemma 4 Generator–Critic의 end-to-end 실행을 확인하고 Simple Bench로 failure mode를 드러냈다. Critic을 15개 taxonomy별 threshold로 재설계하고 description/detail 이중 검색·SigLIP 재정렬을 검토하기 시작했다.

기간	단계	핵심 결과
5월	탐색·기획	연구 목표, 아키텍처, 데이터·벤치마크 후보, 제안서 확정
6월	착수 준비	Work Station 제출·선정, 저장소와 담당 모듈 정비
7월 전반	설계 구체화	모듈 인터페이스, 평가셋, 인프라와 협업 방식 논의
7월 후반	프로토타입 구현	RAG 검색·연결, Critic 스키마, 예제 출력과 통합 작업
8월 초	검증 준비	전체 추론·실패 분석·baseline 평가를 파인튜닝보다 우선
8월 중순	학습·평가 구체화	MMSVG 데이터 구성, description-first SFT, benchmark와 모델 backend 정비
8월 후반	통합 검증·Critic 재설계	MMSVG end-to-end baseline, Simple Bench, taxonomy scoring과 RAG 재정렬안