딥시크가 에이전트 강화학습과 평가에 사용한 DSec 샌드박스 플랫폼을 논문으로 소개했습니다. 함수 호출, 컨테이너와 가상머신을 작업에 맞춰 제공하고 필요한 이미지 데이터만 읽거나 유휴 메모리를 회수해 자원을 절약합니다. 파일 및 네트워크 접근 통제와 학습 GPU 환경의 분리도 설명합니다. 수치들은 연구진의 운영 및 실험 조건에 따른 결과이며, 설계 공개를 곧바로 완제품 코드나 상용 서비스의 공개로 해석해서는 안 됩니다.