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모델 샤딩은 필요한 상태를 여러 장치에 분산하므로 하나의 가속기가 모델 전체를 보유할 필요가 없으며, 메모리 사용 가능성을 높이는 대신 조정 오버헤드가 발생합니다.

컨텍스트 로트는 관련 토큰이 여전히 모델 윈도우 안에 남아 있더라도 활성 컨텍스트가 늘어남에 따라 정보 활용의 신뢰성이 저하되는 현상입니다.

벡터 삭제 표시는 인덱스가 기본 구조를 안전하게 정리하거나 재구축할 때까지 삭제된 레코드가 결과에 나타나지 않도록 유지하는 논리적 삭제 마커입니다.

그라운딩 신뢰도는 높은 검색 점수를 정답의 증거로 간주하는 대신, 검색된 근거가 답변을 충분히 뒷받침하는지 추정합니다.

실행 예산은 논리적 카운터, 기한, 호스트 제한을 정의된 중지 정책과 결합하여 한 에이전트 실행에 강제 적용되는 리소스 한도입니다.

콘텐츠 기반 청킹은 경계를 로컬 바이트에 맞춰 설정하므로, 편집 후에도 백업을 다시 동기화하고 파일 버전 간 변경되지 않은 청크를 재사용할 수 있습니다.

컬럼형 스토리지는 필요한 필드만 읽고, 유사한 값을 압축하며, 범위를 건너뛰고, 효율적인 배치로 값을 처리하여 센서 분석 속도를 높입니다.

다운샘플링은 기존의 조밀한 데이터를 더 거친 요약 데이터로 대체하여, 선택한 추세·피크·개수 및 기타 유용한 신호를 보존하면서 기록을 축소합니다.