yf = Decode(fθ+ΔW(zinit, xf⊕⟨T⟩))
T = 1
3.2 s vs 26.8 s
8.4×
99.8%
SYSTEM 1.5 · 10대 핵심 수식 6/10

수식 6. “1초 쾌속 치트키” — 문맥 독립 디코딩 CFD (Eq 5)

지금까지 모은 직관을 드디어 사용하는 순간입니다. 100번의 고민을 단 한 번의 패스로 압축한 수확의 수식입니다.

①

한 줄 요약 — 누적 패치를 얹고 단 한 번의 패스

세션에 누적된 직관 패치(ΔW_sess = B_sessA_sess⊤)를 모델에 얹은 채, ⟨TRIGGER⟩ 토큰을 붙여 단 한 번의 O(1) 패스로 후속 질문 x_f의 답을 내는 공식입니다.

yf = Decodeθ+ΔWsess( fθ+ΔWsess(zinit, xf ⊕ ⟨TRIGGER⟩) )
위치: 논문 Eq 5 (Context-Free Decoding and safe routing)
②

직관적 비유 — 드래곤볼 스카우터 안경 👓

평소에는 맨눈(θ)으로 100번 쳐다봐야 적의 전투력을 알 수 있습니다. 하지만 요약본 안경(ΔW_sess)을 기존 모델에 딱 끼워 넣는 순간, 버튼 한 번(T=1)만 누르면 즉시 정답(y_f)이 띠리링~ 하고 표시됩니다. 100번의 고민이 이미 안경 속에 ‘컴파일’되어 있기 때문입니다.

맨눈 θ — 풀 솔버 반복 T ≈ 50~100회 ⏱ 26.8초 스카우터 θ + ΔWsess — CFD 버튼 1번 = T=1 ΔWsess 정답 yf 띠리링~ ⚡ 3.2초 입력: xf ⊕ ⟨TRIGGER⟩ 정확도 64.8% (풀 솔버의 99.8%)
왼쪽 맨눈은 매번 50~100회 반복(26.8초), 오른쪽은 안경(누적 패치)을 낀 채 버튼 한 번(3.2초). 안경 속에 이미 100번의 고민이 컴파일되어 있습니다.
③

논문 속 실제 숫자

CFD 단독 지연 3.2초 vs 풀 솔버 26.8초 = 최고 8.4× 가속. 정확도는 64.8%로 풀 솔버(64.9%)의 99.8%를 유지 (Table 1, 2 — paired t-test p=0.41로 통계적 동등). 단, Theorem 1은 1-step 도달성을 주장하지 않으므로 이 정확도 회복은 이론의 따름정리가 아니라 경험적으로 검증된 속성입니다 (Remark 1).