현재 목표: 개발 진행·완료 보고·질문 힌트 / Current target: development progress, completion-report and question hints.

V4 준비·사용 안내 한국어 · V4 preparation and usage English: 작은 Go 모델과 별도 학습 실행기를 준비합니다. 원본 후보108사건/216행 중 AI 검토 후95사건/190행을 남겼으며 전체1200사건/2400행과 실제 새 학습은 아직 미완성입니다. 아래 이전 연구 기록은 당시 상태로 보존합니다. / Original108scenarios/216rows yielded95AI-reviewed families/190train rows; full1200/2400 data and actual new fitting remain pending. Historical research entries below are retained at their original scope.

현재 목표 / Current target: 실제 이어 학습 V3 · 한국어 · Actual V3 training · English. 원본 합성 400개로 CE+AdamW 이어 학습한 Go 연구 후보를 게시했습니다. 새 test 200개에서 158정답(부모152), 제안 90/94정답(부모57/57)이지만 잘못된 완료 보고 제안도 4개(부모0)입니다. 연구 후보이며 기본 활성화는 하지 않습니다. / A Go research candidate was actually warm-trained on 400 original synthetic messages and published. On the new 200-case test: 158 correct versus 152; 90/94 correct proposals versus 57/57, with 4 incorrect completion-report proposals versus 0. Research only; no default activation.

검증된 HF 19파일 / Verified HF 19 files · 연구 태그 / Research tag · PR159 · 성공한 source CI / Successful source CI. 소스와 봇 병합본의 tree가 같고, 게시된 1,156,546바이트를 전체 읽기 대조했습니다. 실제 뤼이도 reader 개발과는 별도이며 이 모델 평가는 합성자료의 관찰입니다. / Source and bot merge have an identical tree; all 1,156,546 published bytes were read back. This training evaluation is synthetic and separate from actual Riido reader development.

앞선 100건 관찰 / Earlier 100-case observation: 진행·완료 보고·질문100건 결과 KO · 100-case development results EN. 고정 Go v0.2는 새 합성100건에서69정답(부모31)이었지만 완료 보고10/25,98.8%점수의 잘못된 완료 제안도 보존합니다. 가중치 변경·실제 Riido 조회·설치는0입니다. / Frozen Go v0.2 scored69/100versus31/100for its parent; completion recall10/25and a98.8%incorrect completion proposal remain visible. No weight change/live Riido read/installation. 검증된14파일 HF 자료 · 기능 KO / Feature EN · 앞서 정한 적용 계획 KO / Prior pilot scope EN.

이전 코드 힌트 실험 / Earlier code-hint experiments:

실제 JWT 캐시 비용 비교 / Actual JWT cache costs: 한국어 · English. 160쌍 동등성·48개 운영 기록 완료. 같은 요청 4개·3회 준비 상태 반복의 합계에서 고정 순서는 약 1.90배 빨라졌고 첫 후보 일치 시 캐시는 약 6.8% 느렸습니다. / 160 paired outcomes match; 48 operations complete. Aggregate fixed-order warm work is about 1.90× faster; a matching predeclared-first candidate is about 6.8% slower with caching. 독립 평가·모델 이득·토큰 절감의 증거는 아닙니다. / No independent evaluation, model benefit or token-savings evidence. PR152 · CI · Hub

최근 JWT 개발 검증 / Latest JWT development validation: 한국어 · English. 실제 원본160회,32조합4T/28F/0U,OS 최대RSS11.94MiB. 안전한 캐시 재사용의 실제 비용은 다음 별도 비교이며 새 학습·독립 평가·토큰 절감의 증거는 아닙니다. /160 actual original calls;32 combinations4T/28F/0U;11.94MiB peak RSS. Safe-cache costs are a separate next comparison; no new training/independent evaluation/token-savings evidence. PR151 · CI · Hugging Face

최근 결과 / Latest: 기호·관계 힌트 한글 사용법 · English. 모든 후보를 유지하는 모델 없는 Go preview를 추가했습니다. 노출 B-tree 12요청의 모의 확인 54→26회이며 독립 검증·실제 속도·토큰 절감은 미입증입니다. / A model-free Go preview retains all candidates. Counterfactual checks on 12 exposed requests are 54→26; independent validation, actual speed and token savings remain unproven.

PR150·CI 통과 후 봇이 동일 트리를 병합했습니다. HF 새 14파일 전체 읽기 대조, 기존 820파일·10태그 보존. 좁은 관계 파싱 측정 2,895ns·Go 할당 0은 전체 도구 비용이 아닙니다. 기호 해시는 더 느렸습니다. / CI passed; bot merge preserved the tree. All 14 added files match completely, retaining 820 files and 10 tags. The narrow 2,895ns/zero-allocation parser measure is not total tool cost; symbol hashing was slower. 한국어 / English.

최근 결과 / Latest: B-tree 한글 사용법 · English guide. 다음 튜닝용12요청·96라벨과272개 원본 Go API 관측을 준비했습니다. 단순 기준54~59회 대비 최소26회라는 개선 여지를 찾았지만, 한 개발 가족이고 새 학습·모델 효과의 증거는 아닙니다. / A separate12-request/96-label development corpus preserves272 original Go API trials.54–59 control checks versus26 optimistic oracle checks show potential headroom, not achieved learned benefit. 추가 힌트 계산 여유도 약8µs/요청으로 좁아 준비·추론·fallback을 함께 비교합니다. 기존37행·역할·가중치·기본 라우팅은 그대로이며, 새 Fit·Laya encoder·GPU 실행은0입니다. / Additional hint allowance is roughly8µs/request; pay preparation/inference/fallback. Previous37 rows/roles/weights/default routing remain unchanged; new Fit/Laya encoder/GPU runs are zero.

PR149의 필수 CI가 통과했고 봇이 동일 트리6ce01ce0으로 병합했습니다. HF 공개40파일 모두를 완전 읽기 대조했으며 이전780파일과10태그를 유지했습니다. 양OS의272개 Got·순위가 같지만 시간 표본은 별도이며 속도·토큰 절감으로 해석하지 않습니다. / Required CI passed and bot merge preserved the source tree; all40 additive HF files were fully read back, retaining780 prior files and10 tags. Exact Got/orders match on both OS; separate timings do not prove speed or token savings. 자세한 사용법은 한국어 / English를 보세요. 독립2400 평가와 실제 에이전트 절감은 계속 미충족입니다. / Independent2400 evaluation and real agent savings remain unmet.

최근 결과: 토큰 준비 공유·사용법 · English. 공개 개발 부모 1개의 24구간에서 이전 scratch 방식 대비 Go 누적 할당은 12.89% 줄었고(281,000→244,792 B), 할당 횟수는 421회 줄었습니다(662→241). 쌍별 시간 비율 중앙값은 N1 0.99017, N8 0.97795입니다. 3쌍은 느렸고 시간 변동도 있어 일반적인 속도 향상은 미확인입니다. 최종 논리 저장량 170,648 B와 정답 후보 5위 실패는 같으며 모델은 비활성입니다. / Latest: one exposed parent, 24 paid intervals; 12.89% less cumulative Go allocation and 421 fewer allocations. Paired elapsed medians 0.99017/0.97795 include 3 slower pairs and time drift; no general speed or quality claim. Logical owner storage and the inactive model's fifth-place failure remain unchanged.

PR 148의 Linux/macOS·secrets·quality CI가 통과했고 봇이 동일 트리 075a4cb9로 병합했습니다. HF 공개 자료 26파일은 전체 바이트를 다시 읽어 대조했고, 기존 80파일의 Git/LFS 지문과 크기는 유지됐습니다. 원시 JSON 1,047,402 B는 71,015 B gzip으로 보존했습니다. CI의 saved 검사는 모델 파일이나 새 추론 없이 특징값과 실행 일정을 확인합니다. / Required CI passed; the bot merged an identical source tree. All 26 additive HF files were fully read back and 80 prior identities/sizes were preserved. Saved CI checks use no model file or new inference. 반복 24구간은 독립 Golden 사례 24개가 아닙니다. 새 학습·라벨·역할·독립 2400 평가·활성화·Laya 인코더·GPU/MPS·RSS·LLM 절감의 증거는 없습니다. / No new training, labels, roles, independent 2400 evaluation, activation, Laya encoder, GPU/MPS, RSS or LLM-savings claim.

이전 준비 재사용 결과: 생성자 배열 재사용·사용법 · English. 같은 공개 입력의24구간에서 누적 Go 할당 약37% 감소, 쌍별 시간 중앙값 N1/N8은7.7%/7.5% 증가, 할당 횟수288회 증가였습니다. 메모리 우선 기준은 통과했지만 속도 개선은 아닙니다. 최종 논리 저장량170,648B는 같고 정답 후보5위인 모델은 비활성입니다. / Earlier: one exposed parent,24 paid Prepare+N Rank intervals; cumulative Go allocation about37% lower, paired median elapsed time7.7%/7.5% higher,288 more allocations. Memory-first gates passed; no speed or quality gain. Logical owner storage remains170,648B; the correct candidate stays fifth and the model remains inactive.

PR147의 Linux/macOS·secrets·quality CI가 통과했고 봇이 동일 트리41947f6f로 병합했습니다. HF 공개 기록18파일을 완전 읽기 대조했으며 기존62파일의Git/LFS지문·크기는 그대로입니다. 첫 실패 CI와 역사적 소스 재현 복구 기록도 보존합니다. 새 saved 검사의 독립 Features 호출은 저장 결과 확인용이며 당시140wrapper/110Rank 호출 수에 더하지 않습니다. / Required CI passed and the bot merged an identical tree. All18 additive HF records were fully read back;62 prior files retain their Git/LFS identities and sizes. The first CI failure and historical-source repair remain recorded. Later model-free Features checks are separate from the140 live wrappers/110 Rank calls. 이 비용 실험은 Go 특징 점수기이며 Laya 인코더/GPU/MPS·RSS·에이전트 비용 절감이나 독립 Golden 추가의 증거가 아닙니다. 다음 원문 토큰 준비 공유는 별도 실험 가설입니다. / This cost experiment uses the Go feature scorer, adding no independent Golden parents or evidence of Laya encoder/GPU/MPS/RSS/agent-cost savings. Raw token preparation reuse is the next separate hypothesis.

이전 준비 재사용 결과: 같은 입력의 준비 재사용·프로파일·사용법 · English. 동일 입력8회에서는 준비를 한 번 재사용한 방식이 매번 준비보다7.219–7.578배 빨랐고 누적 Go 할당은445,848B 대3,566,784B였습니다. BM25가 더 빠르고 모델은 정답 후보를5위에 놓아 비활성입니다. 한 부모의72구간이며 독립 Golden 사례 추가가 아닙니다. / Earlier: paid same-input N8 reuse was7.219–7.578× faster than rebuilding, allocating445,848B versus3,566,784B cumulatively. BM25 remained cheaper and the learned correct candidate stayed fifth; the model stays inactive.72 intervals repeat one parent, adding no independent Golden cases.

PR146의 Linux/macOS·secrets·quality CI가 통과했고 봇이 동일 트리9ce0e73e로 병합했습니다. 새 저장 결과 검사는 모델·프로파일을 실행하지 않습니다. HF 공개 기록12파일은 모두 완전 읽기 대조했고 기존50파일·카드·가중치는 그대로입니다. / Required CI passed and the bot merged an identical tree; new saved auditing makes no model/profile calls. All12 additive HF records were fully read back; prior50 files/card/weights are unchanged. 기존32회 전체 작업 파일럿과 다른 준비 비용 실험이며 Laya 인코더/GPU/MPS 실행은 아닙니다. 누적 Go 할당은 현재 점유량/RSS가 아닙니다. / This is a separate preparation-cost experiment from the earlier32-pipeline whole-work pilot, using the Go feature scorer rather than a Laya encoder/GPU/MPS. Cumulative allocation is not live memory/RSS.

xxhash 다음 부모의 실제 감사 · Actual next-parent xxhash audit: 입력15개×후보5개에서 direct/reconstruct15/15, legacy/digest7/15, roundtrip10/15였습니다. 실제587 API 호출과 전체75회 관측을 고정하고, 전체 JSON102,643B를4,219B gzip으로 저장·해제·재실행 대조했습니다. 부모1개이며 계보 미확인으로 학습 제외입니다. PR135은 Linux/macOS·secrets·quality CI를 통과해 봇이 병합했습니다. / One parent,75 finite trials and587 actual API calls. Full observations are losslessly stored and reproduced; lineage remains unresolved and this is not training/model benefit. PR135 passed Linux/macOS, secrets and quality CI and was merged by the CI bot.

미확인·모호함 보존 입력 · Unknown-preserving input: 5/8후보에서 U를 false로 바꾸지 않고, 모호한 요청의 T/F 사실도 보존합니다. 감사 전용 Go 연결은 측정된 힙 할당0 B·0회입니다. 전체 메모리·모델 절감 수치는 아닙니다. PR134는 Linux·macOS·secrets·quality 통과 후 CI 봇이 동일 트리로 병합했습니다. / U never becomes negative and ambiguity retains known T/F facts. The audit-only bridge measured0 B/0 heap allocations; this does not measure total memory or model savings. PR134 passed Linux/macOS/secrets/quality and the CI bot merged the identical tree.

학습 없는37개 후보 순서 비교 · Nonlearned37 ordering comparison: 어휘 비교29/37, 둘째 후보 고정28/37. 가상 비용 진단이며 모델·전체 작업 개선은 미입증입니다. / Lexical top1=29/37 versus always-second28/37. Unit-cost diagnostic; no demonstrated model or whole-work gain.

실제39행 관측·37행 개발 자료 · Actual39 observations and37 development rows: 실제 원본 메서드96회, 최대 RSS 약11.63MiB, 고정 조건819개 독립 비교 일치. 통과24·불일치12·미확인3행이며 두 요청의 라벨6개를 추가해 개발37행을 생성했습니다. 원천 독립성·보호 평가·새 Fit 추가는0입니다. CI132 통과·동일 트리 병합 후 HF37 게시와 읽기 검증을 마쳤습니다. /96 directly observed original methods, child maximum RSS about11.63MiB, and819 matching independent predicate comparisons.24T/12F/3U support six labels for two requests, yielding37 local development rows. New source independence, protected evaluation and Fit remain0. CI132 passed/merged the identical tree, and HF37 publication/readback completed.

필요한 기능부터 선택해 사용하세요. / Start with the feature you need.

결과 파일·외부 검증 연결 검사 · Result file and outside verification pipeline: 고정 배열 기반 준비 코드와 실제 임시 파일/저널의 Sync·응답 연결을 93개 테스트·152개 하위 사례로 확인했습니다. API는 가짜이며 새로운 원본·모델 실행이나 학습 자료 추가는 0입니다. 잘못된 최대 파일의 Go 할당량은 약 91.9% 줄었고 정상 파일의 속도 개선은 입증하지 못했습니다. PR131은 CI를 통과해 병합되었습니다. / Fixed-array preparation and actual temporary-file/journal Sync/ACK passed 93 controls and 152 subcases. APIs remain owned fakes; new original/model runs and training additions are zero. Allocated bytes fell about 91.9% for a malformed maximum file, with no established valid-file speed gain. PR131 passed CI and merged.

검증 기록을 작게 저장하는 Go 준비 코드 · Compact Go evidence preparation: 확인되지 않은 값은 그대로 남기면서 검증 결과 저장을 줄이는 작업입니다. 공개 합성 검사 34개와 저장소 전체 race 검사를 통과했습니다. 한 행의 직렬화 실험은 중앙값 12.958µs→1.133µs, 할당량 5,888→586B/op였지만 할당 횟수는 3→7로 늘었습니다. 실제 원본 실행·모델 추론·전체 작업 비용 개선은 아직 검증하지 않았습니다. / This work reduces stored evidence while preserving unknown values. All 34 public synthetic controls and the full repository race checks passed locally. A matched one-row serialization microbenchmark measured median 12.958µs→1.133µs and 5,888→586B/op, with allocation count increasing from 3 to 7. Original execution, model inference and whole-work savings remain unverified. 변경과 CI / Change and CI.

로컬37행 후속 자료 · Local37-row successor: 기존35 prefix 보존, Reader37 전체 값 일치; HF37 고정 게시·62파일 읽기 대조·37행 Viewer 검증 완료입니다. /35-row prefix preserved,37 complete Reader matches; HF37 fixed publication,62-file readback and37-row viewer checks complete.

이전35개 개발 자료 게시 기록 · Earlier35-request publication record: 요청 35·라벨 102, 새·변경 84파일과 표 35행 전체 값 일치, 새 학습 0회. / 35 requests, 102 labels; 84 new/changed files and all 35 viewer rows matched; zero new Fits.

개발용 학습 자료 2개 확정 · Two qualified development-training requests: 후보 정답 5개·기존 입력 제한 통과, 새 학습 0회 / Five candidate labels, existing input limits passed, zero new fits.

첫 두 과제의 실제 동작 확인 · Actual checks for the first two requests: 기존 초안의 요청 2개·입력 9개·관측 23개를 실제 Go 원본으로 확인했습니다. 자식 최대 RSS 약 9.11MiB·전체 시간 약 0.37초입니다. 관측 당시 적격은 0개이며 후속 결과는 위의 학습 자료 안내를 보세요. / Two existing draft requests, nine inputs and 23 observations were checked against original Go behavior. Child maximum RSS was about 9.11MiB and whole-child time about 0.37s. Qualification was zero at observation; subsequent admission is linked above.

코드 동작에서 학습 정답 만들기 · Turning behavior into training labels: 요청3개 추가 후 같은 조건으로 실제 학습했지만 확인31회로 단순 정렬27회를 넘겨 실패했습니다. 새 모델은 비활성입니다. / Adding3 verified requests under the same recipe yielded31 checks versus the lexical control's27; utility failed and the model remains inactive.

공개 함수 동작 검증과 학습 자료 확장 · Public behavior verification and training data: 사전 기대값24개 일치, 새 학습 정답0 /24 matching fixed expectations, zero new training labels.

다음 학습 자료를 만드는 과정 · Preparing the next training data: 함수 예제와 사용자 요청, 후보의 실제 동작과 설명·학습 적격성을 구분합니다. / Separate function fixtures from user requests, and candidate behavior from caption fidelity and training eligibility.

Codex 연동은 선택 사항입니다. 현재 도구의 추천은 실험이며 실제 사용량·비용 절감을 입증하지 않았습니다. / Codex integration is optional. Recommendations are experimental; actual usage or cost savings have not been established.

작은 주장 모델 연구에서는 확인 순서를 제안하고 독립 검증을 남기는 방식을 시험합니다. 새 데이터 추가 모델과 기존 두 모델은 효용 검사를 실패해 비활성입니다. / Tiny claim research proposes a verification order while retaining independent checks. The new data-addition model and the two earlier models failed utility gates and remain inactive.

• 최근 실제 비교76 · Latest actual diagnostic76
• 선택형 Go 압축 가중치: 저장 공간과 CPU 비용 · Optional packed Go weights: storage and CPU tradeoff
• 자료의 동작·설명을 구분하기 · Separating source behavior and descriptions
• 저장 형식과 메모리의 차이 · Storage size versus memory
• Go 계산 개선: 같은 점수·할당량, 두 예제 약20~24% 시간 감소 · Identical-score Go optimization

이전 안내의 측정값·실패·당시 진행 상태는 원문 그대로 보존했습니다. / Earlier measurements, failures and status-at-the-time remain verbatim:

• 시점별 연구 안내 원문 / Previous chronological guide
• 기존 전체 연구 링크 / Previous full research index
• 전체 문서 목록 / Full documentation index

새37개 비교 CI / New37-comparison CI: 첫 실패를 보존하고 점수 근접 동점·최초 종료 원인을 수정했습니다. 후속 로컬 검사와 Linux/macOS·보안·quality CI가 통과했습니다. PR133은 봇이 자동 병합했고 검사·병합 트리가 같습니다. HF37 게시 검증은 완료했습니다. / Initial failures retained; near-tie platform comparison and first abort reporting corrected. Successor local controls and Linux/macOS/secrets/quality CI passed. Bot auto-merged PR133 with identical source/merge trees. HF37 publication verification is complete.

실제 힌트 시험에서는 기존 비활성 모델이7/15 후보 legacy를1위로 추천했고 BM25·어휘 비교는15/15 direct를 골랐습니다. 사후 반례 설명에 전체 점수와 선택적 재실행을 보존했습니다. 한 사례이며 기본 활성화/새 학습은 없습니다. PR136은 Linux/macOS·secrets·quality CI를 통과해 봇이 병합했습니다. / An actual post-hoc hint preview ranked legacy (7/15) first with the inactive learned reference, while BM25/lexical ranked direct (15/15). Complete counterexample and optional reproduction are preserved. One parent, no training or activation; PR136 passed required Linux/macOS/security/quality CI and was merged by the CI bot.

실제 packed 비용과 pprof · Actual packed costs and pprof: 실제 공개 FP32 참조에서 모델 준비 Go 할당65,536B→41,024B를 관측했고, 전체 후보5개 Rank는 약130,616B→127,704B였습니다. 15개 점수 bit/후보 순서와 잘못된 추천은 그대로입니다. 별도 pprof sampled allocation에서 Features가 하위 호출 포함85.07%로 관측되어 다음 준비본 재사용 실험의 근거로 삼습니다. peak/RSS/GPU·SIMD 병목·모델 품질·Codex 절감을 확정하지 않습니다. 추가 CI 검사는 모델/raw profile 없는 저장 검증이며 실제 재실행은 선택적입니다. / The actual reference retained every score bit/order, including its failed recommendation. Encoded loading reduced interval Go allocation, while full-ranking allocation improved only slightly. Sampled profiling points to feature preparation; no whole-memory, SIMD, quality or LLM-savings claim. New saved CI reads no model/raw profile; actual replay is optional.

PR137은 Linux/macOS/native/secrets/quality CI 성공 후 CI 봇이 동일 트리로 병합했습니다. / PR137 passed required CI and was merged by the CI bot with equal source/merge trees. HF 추가 기록은 기존 가중치·원래22파일을 유지한 공개 기록4개이며 새 학습이 아닙니다. / Four additive evidence files preserve all22 original files and weights, with no new training.

요청별 AoS/SoA 준비본 재사용 · Caller-owned feature preparation: 같은 요청·후보5개를64회 사용할 때 setup 포함 관측 총시간은 fresh29.71ms/AoS0.752ms/SoA1.42ms, 누적 Go할당은 약8.19MB/217,728B/189,088B였습니다. 특징 논리 payload는 fresh scratch20,976B/AoS89,168B/SoA55,730B입니다. 한 번만 쓰면 추가 할당이 생기므로 동일한 요청·텍스트·순서가 반복될 때만 재사용합니다. 15점수 bit와 나쁜 추천은 그대로이고 의미품질 개선이 아닙니다. / One fixed request preserves every old score bit and its failed recommendation. Preparing once reduces repeated computation/allocation but increases one-off allocation and retained storage versus fresh scratch. SoA holds less than AoS; checked coefficient overhead differs. No whole-memory or LLM-savings claim.

PR138은 Linux/macOS/native/secrets/quality CI를 통과해 CI 봇이 동일 트리로 병합했습니다(84f2c174). / Required CI passed and the CI bot merged the identical tree. HF 고정 문서의 pending은 게시 당시 상태입니다. / Pending in the immutable HF document records its publication-time state. HF 공개 비용 기록7파일은 모두 full-byte readback했고 기존26파일·가중치는 유지했습니다. / Seven additive evidence files were read back byte-for-byte; all26 existing files/weights remain unchanged. 모델은 비활성, 새 Fit/기본 정책/보호 최종 평가0입니다. / Inactive model, no fitting/default policy/protected evaluation. 다음 입력·동률·갱신 계약 검증을 통과한 뒤 Prepared API를 검토합니다. / Validate broader input, ties and invalidation contracts before considering a Prepared API.

준비본 입력·모델·버퍼 계약 · Prepared reuse contracts: 첫 실제 race 검사7개·입력 하위검사8개·vet가 통과했습니다. 요청/후보 순서 변경은 재준비, ID만 변경은 현재 ID 사용, 모델 변경은 재계산합니다. 후보를 줄인 뒤 남은 결과가 지워지는지와 실패 시 이전 결과 보존도 확인했습니다. 합성 숫자 가중치 검사이며 learned Laya/새학습/독립 Golden 품질 평가가 아닙니다. PR139의 Linux/macOS/native/secrets/quality CI는 모두 성공했고 CI 봇이 동일 트리23b3e5d로 병합했습니다. / Seven actual race controls, eight named input subcases and vet passed. Changed raw inputs require rebuilding, current IDs are retained and changed models are rescored. Shrinking outputs clear stale tails; errors preserve prior contents. These are synthetic numeric contracts, not learned Laya, training or independent Golden quality evidence. PR139 passed required CI and was bot-merged with an identical tree at23b3e5d. 다음 선택형 SDK 설계 / Optional SDK next.

선택형 준비본 Go SDK · Optional prepared Go SDK: 후보5개의 준비 중앙값38.279µs/32,152B/op, 재사용 Rank0.5409µs/0B/op, BM25 1.269µs/0B/op입니다. 합성 숫자 가중치45개 반복 측정이며 의미품질/전체 LLM 절감 증거가 아닙니다. 단발 준비 비용과 호출자 재준비 정책을 함께 설명했습니다. fresh race6개/하위18개·전체 저장소 race/vet 통과. PR140의 Linux/macOS/native/secrets/quality CI는 모두 성공했고 CI 봇이 동일 트리7e1b957로 병합했습니다. / Synthetic CPU probes separate construction from reuse; all candidates remain, mismatch requires explicit rebuilding, and returned arrays are independent without shared cache/lock. Local and required CI checks passed; the CI bot merged PR140 with identical source/merge trees. 진행 기록 / Progress.

학습 전 설명/코드 대조 · Match captions to code: 원래 설명의 boundary32 equality·digest 경계·입력 보존 누락을 별도 수정안으로 기록했습니다. 이미 본 부모1개의 비맹검 개발용 제안이며 원본·역할·학습 라벨은 유지합니다. Bitset 최종 본체 지문과 제한된3본체 대조를 확인했지만 전체 출처/권리 검토는 남았습니다. PR141 필수 CI 모두 성공, CI 봇 동일 트리 병합1b471364(d5c4607c). / Separate reviewed caption proposals preserve originals and remain unadmitted; bounded source readback does not clear the full ancestry/rights graph. PR141 passed all required CI; the bot merged identical source/merge trees at1b471364(d5c4607c).

한국어 · English: 인코딩된 슬래시·중첩 escape·더하기의 처리 순서를 실제 원본으로 시험했습니다. 부모1개·45회·명시 API533회, 계약 통과9/8/8/8/6. 기존 모델과 새 Go API의 점수 비트는 같지만 정답 후보는5위로 품질 실패입니다. BM25·lexical·고정순서는1위였으며 일반화 우월성은 아직 미입증입니다. 모델은 비활성입니다. / Actual pinned-source trials expose decoding-order differences. Exact reference/Prepared score parity preserves the quality failure: the fully passing candidate ranks fifth, versus first for BM25, lexical and fixed order. One exposed development parent; no generalization claim or activation.

저장소에서 go run ./experiments/short-claim/next-cohort-chi-audit/replay로 모델·로그인 없이 CPU 재현할 수 있습니다. 로컬에서 전체 관측 일치를 확인했습니다. 첫 실패와 수정·출력 한도 검사·압축 증거 scan 오탐 판정을 보존합니다. PR142의 CI는 모두 성공했고 CI 봇이 동일 트리7af7cd5로 병합했습니다. 이전 run은 문서 링크 수정 후 취소됐습니다. / Run the offline Go replay from the repository; it rebuilds actual Chi code and compares full observations without downloading a model. Local replay passed. Prior failures, output controls and the exact filename false-positive disposition are retained. PR142 passed all required checks and was bot-merged with an identical tree at7af7cd5; the preceding run was cancelled after a documentation-link repair.

HF Chi 추가 기록은6파일을 완전 readback했고 이전33파일·가중치를 보존했습니다. / Six additive HF files were read back completely; all33 previous files and weights are unchanged. No new training.

한국어 · English: 소수부터 거부할지 범위부터 검사할지는 실제 오류를 바꿉니다. 공개 원본32회·API298회 정상 반환, wrapper 거부13회, 기대값 통과8/7/5/3입니다. 로컬 공개 Go 재현과 전체 race/vet가 통과했습니다(86ok 중70cached). 재현 성공은 실패한 후보도 재현했다는 뜻이며 모델 품질 개선은 아닙니다. / Checking fractions before bounds changes the required error. Actual pinned source returned in32 trials/298 calls, with13 owned rejections and8/7/5/3 passes. Public local replay and repository checks passed, including70 cached packages among86 ok. Reproducibility includes failing candidates and does not imply model improvement.

저장소에서 go run ./experiments/short-claim/next-cohort-decimal-audit/replay로 실행합니다. PR143의 필수 CI는 모두 성공했고 CI 봇이 동일 트리57a07c7c로 병합했습니다. 원본 MIT/fpd·전체 역사적 Go BSD 고지를 유지하며 복사 계보·전체 family 학습 편입은 아직 미해결입니다. / Run the offline Go command from the repository. PR143 required checks passed and the CI bot merged the identical source/merge tree at57a07c7c. Complete notices are retained; historical copying ancestry and whole-family training admission remain unresolved.

진행 기록: 후보를 모두 유지한 실제 검증 비용 비교 결과는 아래에 기록했습니다. 노출 부모1개·후보·순열·반복은 독립 Golden 추가가 아니며 labels/roles/Fit/활성화0입니다. 독립2400·전체 작업/LLM 절감은 미입증입니다. / Paired actual verification-cost results with all candidates retained are recorded below. One exposed parent, permutations and repeats add no independent Golden parents; no labels/roles/Fit/activation. Independent2400 and whole-task/LLM savings remain unproven.

실제 비용 비교 계획과 결과 / Paired-cost plan and results · 실행 전 독립 순서 검토 / Independent pre-execution order review: 아래 Chi 비용 실험으로32회·주 비교8쌍을 완료했습니다. 원래 계획과 실행 결과를 함께 보존합니다. / The Chi cost pilot below completed32 observations/eight primary pairs; the original plan and actual results are both retained.

작은 모델은 정답을 대신 결정하지 않고, 확인할 후보의 순서를 제안합니다. 이번에는 같은 공개 라우팅 과제 하나를32회 실행해, 일반 검색 순서(BM25)와 기존 모델 순서가 실제 확인 작업에 드는 비용을 비교했습니다.32개 독립 과제가 아니라 이미 본 부모1개에서 반복한8쌍입니다.

The small model proposes which candidate to verify first. We ran 32 pipelines on one exposed public routing task, comparing BM25 ordering with the existing model's ordering. These are eight paired repeats on one parent, not 32 independent tasks.

32회 모두 같은 통과 후보를 찾았습니다. 모델 순서는 그 후보를5위에 놓아 확인할 일이 늘었습니다. 새 프로세스 내부 측정 시간은 BM25 대비5.10–6.57배였지만, 프로세스 전체 시간 비율은0.89–1.39로 달랐습니다. 이미 준비한 상태의 내부 측정은2쌍에서 빨랐고2쌍에서 느렸습니다. 준비 자체에1.37–1.60ms와 약702kB의 Go 할당이 들었고 각 준비 블록에서 모델을 한 번만 호출했습니다. 따라서 같은 모델을 여러 번 호출해 준비 비용을 분산하는 효과는 아직 측정하지 않았습니다. Go 할당량은 현재 점유 메모리·RSS·GPU 메모리가 아닙니다.

All 32 pipelines found the same passing candidate. The model ranked it fifth and increased verification work. Fresh-process in-process time was 5.10–6.57× BM25; complete-process ratios were 0.89–1.39. Warm in-process pairs were mixed: two faster and two slower. Each warm block paid 1.37–1.60ms and about 702kB of Go allocations for setup, then called the model only once. Repeated same-model preparation amortization remains unmeasured. Go allocations are allocation activity, not current memory, RSS or GPU memory.

기존32,792B FP32 특징 점수 모델을 사용했으며 Laya 인코더·GPU·MPS 실행은 아닙니다. 새 학습·라벨·역할 변경·활성화는0입니다. 모델은 비활성을 유지합니다. 독립2,400개 Golden 평가나 Codex 비용 절감도 입증하지 않았습니다. 다음 실험에서는 같은 입력·점수·후보를 유지하면서 준비 단계별 비용과 동일 모델 반복 호출을 따로 비교합니다.

This pilot used the existing 32,792-byte FP32 feature scorer, without a Laya encoder, GPU or MPS. No new training, labels, roles or activation; the model remains inactive. Independent 2,400-parent evaluation and Codex savings remain unproven. Next, separate setup-stage costs and repeated same-model calls while preserving inputs, scores and every candidate.

한국어 설명·실행법 · English usage and evidence · 진행 기록 / Progress.

저장소에서 go run ./experiments/short-claim/next-cohort-chi-audit/cost-pilot/run -saved experiments/short-claim/next-cohort-chi-audit/cost-pilot/OBSERVATIONS.actual.public.v1.json.gz로 저장 기록을 검사합니다. 이 모드는 모델·원본 worker를 새로 실행하지 않습니다. PR144의 필수 CI는 모두 성공했고 CI 봇이 동일 트리8f5494e8로 병합했습니다. Linux/macOS에서 새 저장 기록 검사도 통과했습니다. / Run the saved-record command from the repository; it validates the complete saved bundle without new model or target-worker calls. All required PR144 checks passed, including the new Linux/macOS saved-record checks; the CI bot merged identical source/merge trees at8f5494e8. Other existing CI inference steps retain their separate scopes.

HF 추가 공개 기록8파일은 모두 완전 읽기 대조했습니다. 처음7파일의 CI pending 표기는 당시 상태이며, 추가 CI 병합 영수증에서 완료를 확인할 수 있습니다. 기존39파일·모델 카드·가중치는 보존했습니다. / Eight additive public HF records were read back byte-for-byte. Pending in the initial seven files records their publication-time state; the added CI receipt confirms completion. All39 pre-existing files, the model card and weights remain unchanged.

준비 비용 해석 정정·다음 실험 / Interpretation correction and next experiment: 초기 SUMMARY의 준비 비용 감소 표현을 미측정으로 정정했습니다. 수치·원본 관측·봉인 계획은 그대로입니다. PR145의 전체 CI가 통과했고 봇이 동일 트리3ba8eb6f로 병합했습니다. / The initial setup-reuse sentence is corrected to unmeasured; all numeric fields, observations and sealed protocol remain unchanged. PR145 passed required CI and was bot-merged with identical trees at3ba8eb6f.

HF 최종 공개 기록11파일에 정정·CI·계보 증거3파일을 추가하고 완전 읽기 대조했습니다. 앞선47파일·가중치는 불변입니다. Chi 초기와 두 Armon 버전의 보조 함수 본문4개가 일치하지만 실제 복사 predecessor와 전체 범위는 미해결입니다. 학습 편입은 없습니다. / Three additive clarification, CI and lineage files were read back completely; all47 prior files and weights are unchanged. Four helper bodies match ChiInit and two Armon versions, leaving the unique copying predecessor and full extent unresolved. No training admission.