<?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>장기 메모리 on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%9E%A5%EA%B8%B0-%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC/</link><description>Recent content in 장기 메모리 on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Wed, 22 Jul 2026 06:45:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%9E%A5%EA%B8%B0-%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Fractale-350M-base: 오직 8개의 fast-weight 슬롯으로 기억하는 386M LM</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/fractale-350m-base/</link><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 06:45:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/fractale-350m-base/</guid><description>386M 파라미터 사전학습 모델 Fractale-350M-base는 8개의 fast-weight 슬롯을 유일한 장기 기억 채널로 삼는다. 컨텍스트 창 확장이나 추론시점 역전파와는 다른 세 번째 축을 겨눈다. 모델이 스스로 요약 벡터를 쓰고 하이퍼네트워크로 되읽는 학습된 메모리 정책을 386M 스케일에서 검증한 연구 아티팩트다.</description></item></channel></rss>