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프랑스 스타트업 코그는 기존 데이터센터용 GPU를 저수준 소프트웨어로 최적화해 대규모 언어 모델의 추론 속도를 높이려 하지만, 소형 모델에서 거둔 성과를 주요 대형 모델에서도 재현해야 한다.

교사의 위치별 상위 100개 로짓을 한 번만 저장하고 출력 투영까지 청크 단위로 결합한 KL 손실을 사용해, 지식 증류의 품질을 유지하면서 장문맥 훈련의 메모리와 계산 비용을 크게 줄인 연구다.

중국 문샷의 개방형 가중치 모델 키미 케이3를 둘러싼 미국의 규제 논쟁은 국가안보 문제와 미국 선도 인공지능 기업의 수익성 보호를 뒤섞고 있으며, 기사에 등장한 전문가들은 모델 금지보다 미국산 개방형 모델 육성과 칩 수출 통제가 더 적절하다고 주장한다.