질의로 만든 결과물을 다시 브레인에 'filing'해 넣으십시오.
비교 분석, 종합, 발견한 연결 — 챗 히스토리로 흘려보내지 말고 브레인의 새 페이지로 편입시키면, 탐색이 곧 브레인의 성장이 됩니다.
Always file query outputs back into the brain. Comparisons, analyses, connections you discovered while exploring — don't let them dissolve into chat history. Filing them back as new pages turns every exploration into brain growth.
memory-systemskarpathy
질의로 만든 결과물을 다시 브레인에 'filing'해 넣으십시오.
비교 분석, 종합, 발견한 연결 — 챗 히스토리로 흘려보내지 말고 브레인의 새 페이지로 편입시키면, 탐색이 곧 브레인의 성장이 됩니다.
카르파시가 묘사한 누적 루프입니다(2026년 4월). 대부분의 LLM 워크플로우는 출력을 일회용으로 다룹니다 — 물어보고, 읽고, 잊습니다. 다시 편입(filing-back)하는 동작이 그 흐름을 뒤집습니다: 출력이 위키의 새 페이지가 되고, 그 페이지가 다음 질의의 검색 대상이 됩니다. 브레인은 단순히 흡수한 것을 담는 게 아니라 — 탐색하며 발견한 것까지 담습니다.
