본 논문은 Calibrated Surprise (Zou & Xu, 2026a)에서 제안된 창의적 품질 지표 (creative quality metric)에 대한 경험적 구현을 제공합니다. 이 논문이 다루는 질문은 다음과 같습니다: 이 수학적 주장이 엔지니어링 수준에서도 유효한가? 답변을 가능한 한 일반화하기 위해, 우리는 의도적으로 가장 엄격한 엔지니어링 조건인 낮은 데이터 비용과 작은 베이스 모델 (base model)을 선택했습니다. 학습 데이터는 BC Protocol (Zou & Xu, 2026b)을 통해 생성된 약 100개의 전문가 사고 사슬 (Chain-of-Thought, CoT) 주석에서 가져왔습니다. 또한 우리는 데이터 편향 (data bias)을 확인했습니다: 공개적으로 사용 가능한 대부분의 정렬 (alignment) 데이터셋은 기술 관련 지식에 치우쳐 있는 반면, 청중 모델링 (audience modeling) 및 현실-논리 범위 (reality-logic coverage)는 체계적으로 취약합니다. 우리는 이러한 종류의 엔지니어링 방법론을 설명하기 위해 창의적 품질 정렬 (Creative Quality Alignment, CQA)이라는 용어를 사용합니다. 또한 우리는 이를 뒷받침하는 이론적 관찰을 제시합니다: 단일 조건부 분포 아키텍처 (single conditional distribution architecture)를 가진 LLM에서, 감상 측면 (appreciation side)을 보정하는 것은 아키텍처의 쌍대성 (architectural duality)을 통해 생성 측면 (generation side)으로 자동 전이됩니다. 이것이 약 100개의 CoT 예시가 충분한 구조적 이유이며, 이는 LIMA (Zhou et al., 2023)와 같은 순수하게 경험적인 관찰이 아닙니다.