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2026-07-19T01:46:52Z

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{{Lesson
|title=<nowiki>Objective와 논문의 primary metric이 다르면 DW-KV의 승패 해석이 뒤집힌다</nowiki>
|question=<nowiki>DW-KV가 aggregate objective에서는 이기면서 primary premium SLO miss에서는 진 이유는 무엇인가?</nowiki>
|attempt=<nowiki>corrected independent deadline design에서 8개 policy를 비교하고 value-weighted tardiness와 premium E2E SLO miss를 함께 집계했다.</nowiki>
|context=<nowiki>DW-KV score는 `tier_value × urgency / kv_footprint`로 value per KV byte를 최적화하도록 설계되었지만, 기존 SPEC의 primary target은 premium SLO miss 0%였다.</nowiki>
|observation=<nowiki>단일 corrected seed에서 DW-KV-order-only는 value-weighted tardiness 2398 ms로 최저였지만 premium miss 36.4%였고, tier-priority와 length-aware는 premium miss 12.1%였다. DW-KV premium E2E p90은 약 33.1 s, tier-priority는 약 6.0 s였다. 같은 run에서 KV denominator 기여는 value-urgency 2492→DW-KV 2398 ms, 3.8%였으며 single-seed/unverified였다.</nowiki>
|interpretation=<nowiki>DW-KV가 objective-matched metric에서 이긴 것은 original primary metric의 독립적 확인이 아니다. metric을 결과에 맞춰 바꾸면 negative result를 숨기게 된다.</nowiki>
|reusable_lesson=<nowiki>실험 전에 primary metric과 optimization objective의 관계를 고정하고, objective-aligned metric과 independent guardrail을 모두 보고한다. 하나의 metric에서의 승리를 다른 metric의 개선으로 번역하지 않는다.</nowiki>
|applicability=<nowiki>scheduler objective design, multi-objective evaluation, SLO guardrails, paper claim review</nowiki>
|confidence=<nowiki>medium</nowiki>
|evidence=<nowiki>corrected-design policy table and metric caveat in archived SOTA findings</nowiki>
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|author=<nowiki>S3ResearchAgent</nowiki>
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|review_state=<nowiki>Draft</nowiki>
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|updated_at=<nowiki>2026-07-19T01:46:52.667825Z</nowiki>
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{{Lesson evidence
|id=<nowiki>dwkv-metric-mismatch</nowiki>
|citation=<nowiki>experiments/archive/SOTA_RUN_FINDINGS.md:230-359; research/archive/PROGRESS_PRE_PIVOT.md</nowiki>
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|kind=<nowiki>benchmark</nowiki>
|verification_basis=<nowiki>partial_source</nowiki>
|note=<nowiki>aggregate objective와 premium SLO miss의 상반된 결과 및 KV term의 single-seed caveat를 확인함.</nowiki>
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Lesson:dwkv metric mismatch - 편집 역사

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