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신규UL-SMF는 장기 컨텍스트 트랜스포머 추론을 위한 KV 캐시 압축 프레임워크로, FSQ와 16차원 잠재 매핑을 통해 최대 384배 압축을 주장한다. 핵심 압축 로직은 독점 폐쇄형 바이너리에 의존한다.
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THE FIRST COLLECTIONUL-SMF는 장기 컨텍스트 트랜스포머 추론을 위한 KV 캐시 압축 프레임워크로, FSQ와 16차원 잠재 매핑을 통해 최대 384배 압축을 주장한다. 핵심 압축 로직은 독점 폐쇄형 바이너리에 의존한다.