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 tags: [AI, Efficiency, AdaptiveCompute, Inference]
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 - 계산량을 줄이는 과정에서 모델의 '설명 가능성'이 파편화될 위험이 있다. 또한 어떤 문제가 '쉬운 문제'인지 판단하는 과정 자체가 또 다른 계산 오버헤드가 될 수 있으므로, 판단 로직을 극도로 가볍게 설계하는 것이 쟁점이다. 최근에는 OpenAI o1처럼 추론 시간을 의도적으로 늘려 성능을 극대화하는 '역방향' 적응형 계산 연구도 부상하고 있다.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Model-Compression]] , [[Mixture of Experts (MoE)]]
+- Related: [[Model-Compression]] , Mixture of Experts (MoE)
 - Modern Pattern: [[Test-Time Compute Scaling (추론 시간 계산 스케일링)]]