품질 예측 헤드 개선

지금 남은 가장 큰 개선 여지는 예산이 아니라 모델 선택의 정확도입니다. 같은 비용을 쓰면서도 정답률이 더 높은 조합이 존재하는데, 현재 헤드는 그 조합을 충분히 찾아내지 못합니다. 다만 지금까지 시도한 특징 공간 확장은 대부분 실패했고, 남은 차이의 상당 부분이 평가 자체의 흔들림에서 온다는 분석이 있습니다. 그래서 새 시도는 특징을 늘리는 방향보다 학습 목표를 바꾸는 방향이 나아 보입니다. 실험을 제안하실 때는 돌리기 전에 어떤 결과면 채택하고 어떤 결과면 접을지 함께 적어주세요.