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AkbasCore 2.0 공개: 파인튜닝 없는 추론 시 활성화(Activation) 제어 프레임워크
모델 가중치 수정 없이 레이어별 활성화 상태를 조절해 추론 방향을 제어하는 실험적 연구. 오픈소스.
요약
AkbasCore 2.0(DRA/Manifold)은 모델의 가중치를 수정하지 않고 추론 중에 활성화 상태를 조작하는 독립적 연구 프로젝트 기반의 프레임워크입니다. 이 기술은 모델 생성 과정에서 각 초기 레이어의 히든 스테이트(hidden state)를 읽어 방향성 보정을 적용한 뒤 다시 기록하는 방식을 취합니다. 핵심 기술인 Damped Resonance Alignment(DRA)는 기존의 고정된 보정 방식 대신 감쇠 진동자를 활용해 정교한 조정을 수행합니다. 이번 테스트는 Qwen2.5-7B 모델을 대상으로 진행되었으며, GPU 네이티브 CUDA 검증과 다중 축 스티어링(Multi-Axis Steering) 기능을 포함하고 있습니다. 모든 연구 결과와 원본 로그는 재현 가능하도록 공개되어 있어 실무자가 직접 검증할 수 있습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 AkbasCore 2.0 (DRA/Manifold): Live Per-Layer Residual-Stream Telemetry, a GPU-Native CUDA Validation, and Multi-Axis Steering on Qwen2.5-7B — Tests 📌88 & 89, Fully Reproducible
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