🤖 반도체-심층 · 08-03 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 키미 케이쓰리, 추론 효율을 끌어올린 공개형 최전선 모델로 부상
▸ 핵심 구조는 압축 메모리, 깊이 전반 주의, 잠재 전문가 경로, 추론 성능 개선 ▸ 긴 문맥 처리와 계산량 절감을 동시에 노린 설계가 전면에 배치 ▸ 전문가 경로 선택을 더 정교하게 만들어 필요한 계산만 쓰는 방향을 강화 ▸ 성능 경쟁의 축이 단순 모델 크기에서 메모리·추론 효율로 이동
💡 인공지능 모델 경쟁은 더 큰 연산보다 더 똑똑한 연산으로 옮겨가고 있다. 반도체 관점에서는 추론비 절감 구조가 가속기 수요와 메모리 병목 판단의 핵심 변수다.
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