

LLM Knowledge Distillation 훑어보기 - part 1
LLM 지식 증류의 개념과 주요 방법론을 정리한 글입니다. Teacher 모델의 지식을 Student 모델에 이전하는 방식과 구현 접근을 소개했습니다.


LLM 지식 증류의 개념과 주요 방법론을 정리한 글입니다. Teacher 모델의 지식을 Student 모델에 이전하는 방식과 구현 접근을 소개했습니다.


DeepSeek-R1의 구조와 학습 방식, GRPO와 지식 증류의 특징을 OpenAI o1과 비교해 정리했습니다. 비용 절감과 추론 성능 강점, 한국어 적용 시 주의점도 함께 살펴봤습니다.

QueryPie의 Seamless SSH Connection 전략을 소개하며, GUI·에이전트 중심 접근제어가 해치던 CLI 워크플로우 문제를 다뤘습니다. ProxyCommand와 qpa를 활용해 기존 SSH 도구를 그대로 쓰면서 보안을 유지하는 방법을 설명했습니다.

기존 GUI 중심 접근제어가 CLI 워크플로우를 방해하는 문제를 다뤘습니다. ProxyCommand 기반 Seamless SSH Connection으로 보안과 사용성을 함께 높이는 방법을 설명했습니다.

기존 SSH 워크플로우를 유지하면서 접근제어를 적용하는 Seamless SSH Connection 전략을 소개했습니다. ProxyCommand 기반 설계로 보안과 CLI 생산성을 함께 높이는 방식을 설명했습니다.

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Foundry로 이더리움 스마트 컨트랙트 개발 흐름을 설치부터 배포, 호출까지 소개했습니다.\nERC20 예제로 forge와 cast의 기본 사용법과 라이브러리 설정 방법을 정리했습니다.


한달에 400억번 요청되는 광고링크 중계페이지를 2.1KB에서 0.9KB로 줄인 개발 경험을 공유했습니다. 초고빈도 페이지의 전송 크기 최적화에 초점을 둔 사례입니다.
![[이 차 사도 돼?] 본넷, 앞뒷문 판금 성능지 누락되었어요.](https://www.notion.so/image/https:%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2Fcef761a6-1683-465b-b238-74740309216a%2F032edafa-9ea5-4bec-bac4-9f1da22d7d57%2FFrame_427324089.png?table=block&id=1da61f59-43dc-43e5-b99e-edbff60de3b2&cache=v2)

중고차 성능지와 보험이력을 비교해 판금·수리 이력을 해석하는 방법을 다뤘습니다. 성능지와 실제 이력이 다를 경우 성능보증보험 청구 가능성도 언급했습니다.


차량 취득금액의 의미와 확인 이유를 묻는 내용입니다. 딜러 마진이나 매입원가와의 관계도 함께 질문하고 있습니다.


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카티Expert 매물 리포트의 데이터 출처와 개인 조회 가능 범위를 안내하는 글입니다. 타 플랫폼 제공 데이터와의 차이도 함께 비교했습니다.