
Training a 4B model to produce 81% faster query plans than Postgres
4B 오픈웨이트 모델을 오프폴리시 증류와 에이전틱 RL로 후학습시켜 Postgres의 기본 쿼리 플랜보다 빠른 플랜을 만들게 한 개인 실험 기록이다. 조인 순서 벤치마크 113개 질의에서 기하평균 1.81배 speedup을 얻었고, 들어간 돈은 모두 1,200달러였다.

4B 오픈웨이트 모델을 오프폴리시 증류와 에이전틱 RL로 후학습시켜 Postgres의 기본 쿼리 플랜보다 빠른 플랜을 만들게 한 개인 실험 기록이다. 조인 순서 벤치마크 113개 질의에서 기하평균 1.81배 speedup을 얻었고, 들어간 돈은 모두 1,200달러였다.
Cactus Compute가 Gemini 3.1을 26M 파라미터로 증류한 함수 호출 전용 모델. FFN을 통째로 들어낸 인코더-디코더 ‘Simple Attention Network’와 INT4 QAT, 게이트드 잔차, 토큰 가중 손실 등 작은 모델을 위한 설계 결정을 정리한다.