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공개된 설정·토크나이저·가중치로 LLM의 독자 개발 여부를 분석했다.
CKA-QAD가 NVFP4 양자화 증류에서 내부 표현을 보존해 추론·코딩 성능을 높였다.
공개 모델 파일의 구조·토크나이저·임베딩을 비교해 LLM 계보를 추정하는 방법을 분석했다.
Athenz 운영 필요에서 시작한 Kubernetes 학습이 Kubestronaut로 이어졌다.
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