<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>가중치 공간 on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EA%B0%80%EC%A4%91%EC%B9%98-%EA%B3%B5%EA%B0%84/</link><description>Recent content in 가중치 공간 on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Wed, 16 Sep 2026 20:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EA%B0%80%EC%A4%91%EC%B9%98-%EA%B3%B5%EA%B0%84/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>The Universal Weight Subspace Hypothesis</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/universal-weight-subspace/</link><pubDate>Wed, 16 Sep 2026 20:00:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/universal-weight-subspace/</guid><description>존스홉킨스 연구진은 1,100개가 넘는 공개 모델의 가중치를 층별로 분해했다. 서로 다른 데이터와 초기값으로 학습했어도 구조가 같은 모델은 열여섯 개 안팎의 공통 방향에 분산 대부분이 모였다. ViT 500개는 이 공통 부분공간 하나와 계수로 대신하고, 새 과제는 계수 1만 개만 학습해 풀었다.</description></item></channel></rss>