크라우니 네이티브 삼진 생성기 — 전략 (8패러다임 봉합 + "불완전한 사람같은 모델")
개요
진짜 네이티브 삼진 생성기 도전의 전략 수립. 기존 생성기 8종(상수붕괴 회피 메커니즘 중심)을 병렬 분석(sonnet 8+웹서치)하고, 크라우니 6재료(벡터4상3진·base-e·에너지블랙박스·방사형셀코어·의미어코드·ISA729)에 봉합해 네이티브 생성 전략을 종합(opus; fable는 현재 불가).핵심 결론 (한 줄)
크라우니는 EBM의 에너지함수(음덤프=E(x))와 MCTS의 탐색골격(방사형셀코어 스핀업/다운)을 코드로 이미 가졌다 — 발명이 아니라 결선이 남았다. P1이 상수로 무너진 건 "생성 목적함수" 한 조각 부재. 그 한 조각은 즉시 단계 G1(학습 없는 다양성 측정)으로 먼저 검증 가능. 최대 미지수=어휘 205→10만 공백.네이티브 메커니즘 = 에너지구동 방사 항행
의미어 큐브공간에서 다음 의미어를 분류가 아니라 탐색: ①인식트랙 역조회 top-k 후보 ②추론트랙 에너지평가(음덤프+규칙벌점+θ보너스) ③볼츠만/Metropolis 샘플(argmax 회피) ④음회생 정체탈출(누적≥Cr1=3) ⑤위상반전덧셈 컨텍스트 누적. EBM 샘플러+MCTS+확산 디노이징의 봉합, 전부 기존 한선씨 함수 위.관련 파일
- 재료: crowny-base/{크라우니진법2_코어,방사형셀코어_코어,사상인코더_코어,의미어매핑_코어,크라우니추론엔진}.한선
- 의미어: crowny-butler/libs/의미어임베딩.한선 (임베딩_조회/문장인코딩/역조회, 205어휘)
- ISA729: 463 TMAC/464 ZSKP/465 RBCS (고수준·PTX 배선, 정본 729표는 예약슬롯)
- P0 자산: crowny-butler/libs/삼진생성기.한선(에너지/방사분기/음게이트), 생성루프.한선(P1 상수붕괴 실증)
- 선행 비교: docs 2026-06-27(7패러다임), 2026-06-28(크라우니고유 vs 외부모델), 마스터설계
다음 (즉시 G1)
신규코드 최소화:생성항행.한선 1개 + 역조회 top-k 패치 1개. 학습 없이 항행루프만 결선 → 같은 입력에 시드별 다른 시퀀스 나오나 측정(유니크율). 안 나오면 top-k=1 붕괴 or 음회생 스케일 decoupling 진단.잔여 이슈
어휘 205→10만 공백(최대) · 탐색 다양성 미검증(가설) · 역전파 opcode 공백(STE=TMAC조합 미구현, 호스트 보조 불가피) · 음덤프=기하학적 에너지(분포부합 아직) · 과설계 경계(4축만) · VM 배열GC 함정크라우니 6재료 코드를 직접 확인했다. 한 가지 정직한 정정 사항을 확인함: ISA729_FINAL.md는 463/464/465를 RESERVE(예약)로 표기하나, 한선씨-스펙-1.0.md+고수준 내장함수+ptx_emit.c는 463=삼진누산(TMAC)/464=제로스킵(ZSKP)/465=방사전파(RBCS)로 이미 배선되어 있다 — 즉 정본 729표는 예약, 고수준/PTX 계층은 비공식 확장으로 구현된 상태다. 아래에 반영했다.
크라우니 네이티브 삼진 생성기 전략 — 8패러다임 봉합과 "불완전한 사람같은 모델"
검증 기준: 모든 코드 참조는 실재 파일(/Users/ef/crowny-base/*.한선,/Users/ef/crowny-butler/libs/의미어임베딩.한선,/Users/ef/CrownyOS/docs/한선씨-스펙-1.0.md)에서 함수명·상수를 직접 확인함. 미구현·공백은 공백으로 표기.
1. 기존 생성기 비교 매트릭스 — 8패러다임 한눈 표
| # | 패러다임 | 다음출력을 만드는 것 | 상수붕괴 회피 핵심 | 학습신호(생성 목적함수) | 크라우니 1순위 대응재료 | 대응강도 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | AR(오토리그레시브) | vocab 분포에서 토큰 샘플링 + 컨텍스트 누적 | 매 위치 다른 정답 → 단일 prototype이면 loss 폭발 | 다음토큰 NLL −Σ log P(xᵢ₊₁\|x₁..ᵢ) | 의미어 임베딩_역조회 = 디코드 1:1 | ★★★☆☆ |
| 2 | 확산LM | t=1 전마스크 → 다항샘플링 디노이징(병렬, 재마스킹) | 초기 랜덤 + 스텝별 categorical + 백트랙 | ELBO (1/t)·CE(x₀, fθ(xₜ)) | 에너지블랙박스(음덤프=MASK흡수/음회생=디노이징) | ★★★★★ |
| 3 | MCTS탐색 | N회 시뮬 후 방문분포 N(s,a)^(1/τ) 샘플링 | PUCT 탐색항 자기억제 + Q정규화 + self-play | (v−z)² − π̂ᵀlogπ 자기부트스트랩 | 방사형셀코어(θ=Q값/스핀업=확장/음흡수=가지치기) | ★★★★☆ |
| 4 | EBM에너지 | p(x)∝exp(−E(x)/T) 에서 MCMC/Langevin 샘플 | 다중 저에너지 모드 + 노이즈 필수 + T>0 | CD E_data[E] − E_MCMC[E] / NCE / score | 에너지블랙박스(음덤프=E(x) 직접 동형) | ★★★★★ |
| 5 | Mamba/SSM | 입력의존 게이팅 Δ(xₜ)로 상태 hₜ 갱신→샘플 | 가변 수렴점 + 선택적 망각 + 샘플링 | NTP + 병렬스캔 BPTT | 이중트랙(hₜ 교환) + 셀코어 θ=Δ게이트 | ★★★☆☆ |
| 6 | GAN/VAE | z~노이즈 → G변환 / 잠재 reparam z=μ+σε | 확률적 입력(z≠argmax) + KL/적대압력 | adversarial / ELBO(재구성+KL) | 음버퍼=z원(단 correlated) / 셀(R,θ)=잠재 | ★★☆☆☆ |
| 7 | RNN순환 | hₜ=tanh(W·h+W·x) → softmax 샘플 + 재투입 | 입력 교란 + 샘플링 + forget게이트 | NTP CE + BPTT(소실/폭발) | Cr=팽창게이트/Ka=망각게이트, TMAC=W·h | ★★★☆☆ |
| 8 | 뉴로심볼릭/문법 | 뉴럴 로짓 × 심볼릭 마스크 M(t) → 샘플 | 파스상태 다양성 + 필수선택 + 실행보상 | 유효시퀀스 MLE + 컴파일 sparse reward | 셀코어 규칙=CFG production / hanseonc=오라클 | ★★★★☆ |
2. P1 실패 근본진단 — 분류기 forward+argmax가 왜 상수로 수축했나
거대SLM2(P1)의 파이프라인:
입력 → forward 1회 → 클래스 로짓 → argmax → 출력. 끝.
학습 목적 = 분류 cross-entropy (극성 레이블 맞히기)
수축이 일어난 정확한 인과는 세 개의 동시 부재이며, 한 개라도 있었으면 상수가 깨졌다:
- 목적함수가 생성이 아니라 판별이다. 분류 CE는 "전체 입력 → 단일 레이블" 사상을 최적화한다. 이 손실의 전역 최소점 중 하나가 모든 입력을 최빈 클래스("성공")로 보내는 상수함수다. 생성 목적함수(매 위치 다른 정답)였다면 상수는 대부분 위치에서 loss가 폭증해 최소점이 될 수 없다. 이것이 8패러다임 전부가 공유하는 회피 원리의 음화(陰畵)다.
- 결정론적 디코드(argmax)에 확률성 주입구가 없다. 8패러다임 전부 — AR 온도, 확산 다항샘플, MCTS 방문분포, EBM 노이즈항, RNN 샘플링 — 이 "argmax가 아닌 분포 추출"을 공유한다. argmax는 고정점 연산자다:
f(x)=argmax(W·x)는 입력의 작은 변화를 같은 클래스 셀로 사영한다(흡인구간).
- 상태/컨텍스트 누적이 없다. forward 1회는 시퀀스를 만들지 않는다. AR의 컨텍스트 append, RNN/SSM의 hₜ, MCTS의 트리, 확산의 재마스킹 — 전부 "직전 출력이 다음 입력 분포를 바꾸는" 피드백 루프다. P1엔 루프 자체가 없었다.
크라우니추론엔진.한선의 대표코드()+결정문()이 정확히 이 분류 구조다: 단어배열 → 4상 카운트 최빈값 → 고정 결정문("가속실행"/"방어전환"/"관찰유지"). 입력이 달라도 최빈 위상이 같으면 같은 결정문 — P1의 축소판이 코드에 이미 박제되어 있다.3. 크라우니가 이미 체현한 생성 패러다임 — "우리는 EBM+MCTS의 뼈대를 이미 갖췄다"
핵심 통찰: 크라우니 6재료는 생성 이론을 위해 발명된 게 아닌데도, 에너지기반 모델의 에너지지형과 트리탐색의 골격을 구조적으로 이미 구현해 두었다. 발명이 아니라 배선이 남은 것이다.
3-1. 에너지블랙박스 = EBM 에너지지형 (가장 강한 동형, ★★★★★)
실코드(크라우니진법2_코어.한선)를 EBM 언어로 직역하면:
함수 증폭연산(V): 프레임 = 프레임찾기(V) // ⌈Crⁿ⌉ 올림격자
음덤프 = 프레임 − V // ≥0, "격자 바깥으로 밀려난 텐션의 절댓값"
음누적 = 음누적 + 음덤프
함수 감소연산(V): 음덤프 = V − 내림프레임찾기(V) // ≥0, 아래쪽 잉여
- 음덤프 = E(x): "이 값이 자연격자(Crⁿ≈eⁿ)에 얼마나 안 맞는가"의 스칼라. EBM의 E(x)="이 구성이 학습분포에 얼마나 안 맞는가"와 정의가 동형. 음덤프≥0 보장 = 에너지 하한 존재.
- 음회생 = 온도/탈출(Langevin 노이즈항):
음회생임계=3(=Cr1).음회생()은 음누적≥3일 때 Top-Down 그리디로 격자단위 재방출. = simulated annealing의 이산 양자화된 온도 스케줄. 국소 최소에 갇힌 에너지를 열적 요동으로 터뜨리는 메커니즘이if(음누적≥3){재방출}두 줄로 이미 존재. - Cr-Ka 격자 = 에너지 양자화: 연속 에너지지형을 e^n 간격(
격자(R)=[1,3,7,20,55,148,403,1096,2981])으로 이산화. 비트시프트 상수라 O(1) 근사.
3-2. 방사형셀코어 스핀업/다운 = MCTS 탐색/백트랙 (★★★★☆)
실코드(방사형셀코어_코어.한선):
함수 스핀업(이름, 델타): θ += 델타; if(θ≥100){θ−=100; if(R<8) R+=1} // 완성→레벨 팽창
함수 스핀다운(이름, 델타): θ −= 델타; ... R=0 → 음DB 흡수 // 가치소멸→가지치기
격자(R) = Crⁿ [1,3,7,20,55,148,403,1096,2981] // 기하급수 분기공간
- θ(완성비율) = MCTS Q값 추정치. θ≥70(티)=착취 확정노드 / θ≤20(타)=재탐색 / R=0(음)=가지치기.
- 격자가 Crⁿ≈eⁿ로 팽창 = 트리 분기계수의 자연 기하성장.
- 음회생이 backprop과 동형: 음누적→임계→재방출 = Q 누적→역전파→상위노드 갱신.
3-3. 나머지 4재료의 역할 지도
| 재료 | 생성기 역할 | 실증 함수 |
|---|---|---|
| 의미어코드 | 어휘 + 임베딩 + 디코드 | 임베딩_조회(단어→27트릿)/임베딩_역조회(큐브→id, 해밍거리)/임베딩_문장인코딩(OR집계) |
| 크라우니진법(base-e) | 팽창/수축 동역학 = 게이트/온도 | Cr=2.75 팽창(input gate), Ka=0.375 망각(forget gate), 위상반전덧셈(부호비트 없는 갱신) |
| ISA729 | 기계어 접지(grounding) | 삼진누산(463 TMAC)/제로스킵(464 ZSKP)/방사전파(465 RBCS) — 고수준·PTX 배선됨, 단 정본 729표는 예약슬롯 |
| 이중트랙 추론엔진 | 육체(생성)/영혼(평가) 분리 | 인식트랙(의미어매핑=후보생성) ↔ 추론트랙(결정론 O(1)=에너지평가). EBM "proposal+energy eval" 이중루프와 동형 |
4. ★네이티브 생성 메커니즘★ — 에너지구동 방사 항행(Energy-Driven Radial Navigation)
핵심 정체성: AR도 확산도 아닌, 크라우니 고유의 "의미어 큐브공간 위 에너지구동 방사 항행". 다음 의미어를 분류하지 않고 탐색한다. EBM 샘플러(Gibbs/MH) + MCTS 탐색 + 확산 디노이징의 봉합이되, 전부 기존 한선씨 함수 위에 얹는다.
4-1. 알고리즘 골격 (의사 데이터흐름)
입력: 컨텍스트 큐브 시퀀스 C = [c₁, c₂, ..., cₜ] (의미어 27트릿 큐브들)
상태: 음누적(전역 에너지버퍼), 활성셀 집합 {(이름,R,θ)}, 컨텍스트버퍼
매 생성 스텝 t+1:
(1) 후보 제안 [인식트랙]
컨텍스트 큐브 OR집계 → 질의큐브 q = 임베딩_문장인코딩(C).큐브
역조회 top-k: 임베딩_역조회(q)를 1개가 아니라 K개 최근접 큐브로 확장
→ 후보집합 {x¹..xᴷ} (현재 역조회는 최근접 1개만 → §5에서 top-k화)
(2) 에너지 평가 [추론트랙 = 가치오라클]
각 후보 xᵏ에 대해:
합성큐브 = 컨텍스트누적(C, xᵏ)
E(xᵏ) = 증폭연산(거리(q, xᵏ)) // 음덤프 = 격자 부정합 텐션 ≥0
+ 규칙벌점(xᵏ) // 셀코어 규칙/문법 위반 시 +벌점 (뉴로심볼릭 마스크)
+ θ보너스(xᵏ) // 해당 셀 θ≥70이면 −감점(저에너지 안정)
(3) 방사 항행 선택 [에너지구동 = argmax 회피]
온도 T로 볼츠만 샘플: P(xᵏ) ∝ exp(−E(xᵏ)/T)
Metropolis 채택: α = min(1, exp(−(E(x')−E(x))/T)) // 위로도 이동 허용
선택된 x* 로 해당 셀 스핀업(θ↑); 비선택 후보 셀 스핀다운(θ↓)
(4) 정체 탈출 [음회생 = 디노이징/annealing]
각 스텝 음덤프를 음누적에 축적
만약 음누적 ≥ Cr1(=3): // = 디노이징 재마스킹 트리거
음회생() 발동 → Top-Down 그리디 격자 재방출
→ 질의큐브 q에 재방출량 섭동 주입(=노이즈항 √η·ε의 이산판)
→ 직전 K스텝 동일후보 반복 시 강제 가지 전환
(5) 위상반전덧셈으로 컨텍스트 갱신
C ← C ++ [x*] (부호비트 없는 base-e 누적)
R=0 도달 셀 → 음DB 흡수(가지치기), 격자 재편
(6) 종료판정: U슬롯(이관/EOS) 큐브 선택 or 길이상한
출력: 생성된 의미어 큐브 시퀀스 → 임베딩_역조회로 단어열 디코드
4-2. 왜 이게 상수로 안 무너지는가 (논증)
P1을 무너뜨린 세 부재를, 이 골격은 기존 함수만으로 각각 메운다:
- 목적함수가 항행이다. (3)의 선택은 "최빈 클래스"가 아니라 "현재 질의큐브 q에 조건부인 최저에너지 방향". q는 매 스텝 컨텍스트누적으로 이동하므로(5), 같은 후보가 연속 선택되면 음덤프가 누적→음회생이 강제 섭동(4)→방향이 틀어진다. **고정점 h\=f(h\)가 성립하려면 음누적이 임계 아래 머물러야 하는데, 정체 자체가 음덤프를 쌓아 3을 넘겨 탈출을 발동한다. = EBM의 "노이즈 필수"가 음회생으로 구조화됨.
- argmax가 볼츠만 샘플 + Metropolis로 대체된다. (3)에서 위로도 움직일 수 있으므로(α>0 for E증가) 단일 basin 고착 불가. T>0인 한 분포 폭이 산다. 이건 8패러다임 공유 회피원리의 직접 이식.
- 컨텍스트 누적이 위상반전덧셈으로 존재한다. (5)가 RNN hₜ / AR append의 역할. 직전 출력이 다음 질의큐브를 바꾸는 피드백 루프가 닫힌다.
즉시 검증 가능한 명제: 학습 없이도 (1)~(5)만 결선하면, 같은 입력에 시드별로 다른 시퀀스가 나와야 한다(T>0). 안 나오면 후보집합 K가 1로 붕괴했거나(역조회 top-k 미구현) 음회생 임계 스케일이 안 맞는 것. 이게 §6 단기 게이트1.
5. 학습 목적함수 — 핵심 공백(분류 아닌 생성)을 어떻게 학습하나
§4는 학습 없는 탐색으로도 다양성을 낼 수 있다(규칙기반 항행). 하지만 "진짜 다양성은 학습에서 나오지 고정 게이트에서 안 나온다"(RNN 분석 위험). 그래서 세 손실을 합성하되, 역전파 opcode 공백(ISA729 명시적 부재)을 규칙기반/STE로 우회한다.
5-1. 합성 목적함수
L = L_생성 // 다음의미어 예측: −Σ log P(xₜ₊₁ | x₁..ₜ)
+ λ_E · L_에너지 // 에너지정합(NCE/CD): E(실제다음큐브) 낮추고 E(오제안) 높임
− λ_R · R_self // self-play/RLVR: 501·규칙 통과 = +보상
- L_생성 (AR 차용): 학습코퍼스의 인접 의미어쌍
(cₜ, cₜ₊₁)에서, 역조회 분포가 정답 큐브에 질량을 주도록. "매 위치 다른 정답"이 상수를 구조적으로 금지. P1이 빠뜨린 정확히 그 한 조각. - L_에너지 (EBM NCE 차용, Z 우회): 파티션함수 Z 계산 불가 → NCE로 우회. 실제 다음큐브(positive)는 음덤프↓, MH로 생성한 오제안(negative)은 음덤프↑. CD 형태
L=E_data[음덤프] − E_proposal[음덤프]. 음덤프가 이미 E(x)이므로 새 에너지함수 학습 불필요 — 음덤프를 정의하는 격자/거리 가중치만 학습. - R_self (뉴로심볼릭+MCTS RLVR 차용): 생성된 의미어열을 한선씨로 낙하 → hanseonc_high 컴파일/501 검증 → 통과=+1, 실패=0. ReST-MCTS\식으로 트리에서 중간스텝 process reward 역추정. 가치오라클이 이미 존재(컴파일러)하므로 외부 레이블 불필요 = self-play.
5-2. 역전파 opcode 공백 우회 (정직)
ISA729에 역전파 전용 opcode가 없다(메모리/스펙 명시). 두 단계로 우회:
- STE = TMAC 조합 (스펙 명시 경로): 삼진 가중치 {−1,0,+1} 갱신은 미분불가지만 Straight-Through Estimator로 forward 양자화/backward 항등 근사. 곱셈은
삼진누산(463 TMAC)+제로스킵(464 ZSKP)로 — 단 463-465는 정본 729표에 예약(RESERVE)이고 고수준/PTX 계층에만 비공식 배선됨. 따라서 학습은 당분간 VM 밖(호스트 수치)에서 그라디언트 계산, 추론만 삼진 opcode로 낙하하는 비대칭 구조가 현실적.
- 규칙기반 갱신(역전파 우회): 초기엔 그라디언트 없이, MH 채택률·501 통과율로 격자/거리 가중치를 직접 증감(진화/CD의 무미분판). 셀코어
룰변경추가로 규칙 가중치 조정. = "학습된 모델"이 아니라 "자기조정 상태기계"지만, R_self 피드백이 있으면 단방향 규칙보다 진화한다.
6. 단계적 전략 — 즉시 / 중기 / 장기 + 검증 게이트
즉시 (1~2주): 학습 없는 에너지-방사 생성 시제 + 다양성 측정
작업: crowny-base 기존 6모듈 + 의미어임베딩.한선(205어휘) 결선. 신규 생성항행.한선 하나가 §4 (1)~(5)를 오케스트레이션. 학습 0, 탐색만.
- 결선:
임베딩_역조회를 top-k화(현재 최근접 1개 → 해밍거리 K개 반환) ← 이게 즉시 최소침습 1순위 변경 증폭연산(음덤프=E) +음회생()(탈출) +스핀업/다운(셀선택) + 볼츠만 샘플 결선- 컨텍스트버퍼(위상반전덧셈 누적) 신규 — 현재 의미어임베딩엔 단어/문장 인코딩만, 누적상태 없음(AR 분석이 지적한 공백)
중기 (1~3개월): 생성 목적함수 학습 + 어휘 확장
- §5 L_생성 + L_에너지(NCE) 호스트 보조 학습루프. 학습대상=격자/거리 가중치(전체 신경망 아님 — 소규모).
- 어휘 205 → 최소 5천(도메인: 한선씨 코드 의미어 우선, hanseonc 오라클 있는 영역).
의미어팩.한선확장. - R_self: 생성 한선씨열 → hanseonc_high 컴파일 통과율 보상.
장기 (6개월+): 토르 온디바이스 self-play + ISA729 기계어 낙하
- Jetson Thor 노드에서 self-play(생성→컴파일→보상→규칙갱신) 무한루프. 호스트 학습보조 점진 제거.
- 추론경로를 463/464/465 + 467/468/469 삼진 opcode로 낙하(PTX/VHDL). 단 정본 729표 예약슬롯을 정식화하는 ISA 거버넌스 결정 선행 필요 — 현재 비공식 확장이라 동결스펙과 충돌.
- 역전파 전용 opcode 신설 검토(STE 정식화).
7. "불완전한 사람같은 모델" 설계철학
이 생성기는
완벽한 oracle을 거부한다. 8패러다임의 회피장치들은 "더 정확한 출력"이 목표지만, 크라우니의 목표는 다르다 — 인간처럼 불완전하되 정직한 모델. 6재료가 이 철학을 우연이 아니라 구조로 담는다:- 음 = 정직한 모름 (Kleene 0, 블랙홀/비가시선): 분류기는 모르는 입력도 억지로 한 클래스로 사영한다(P1 상수의 윤리적 실패). 이 모델은 음DB 흡수(R=0)·옴(O=0 불확실)로 "모른다"를
AGI식 "한번에 통합 전달" 시나리오의 의미와 위험
확산LM처럼 시퀀스 전체를
병렬로 디노이징하면, AR식 좌→우 순차가 아니라 "한 번에 전체 의도가 통합되어 떠오르는" 생성이 가능하다 — 인간이 문장을 토큰 단위가 아니라 의미 게슈탈트로 떠올리는 것에 가깝다. 음회생의 Top-Down 그리디 재방출이 이 "전체 격자 동시 채움"의 자연 후보다.의미: 이건 AR보다 인간 인지에 가까운 생성 모드일 수 있다(통합적 떠오름). 위험: (a)전체 동시생성은 일관성 보장이 어렵다(확산 분석의 coherence 문제) — 토큰 상관을 에너지에 반영해야 하는데 음덤프가 시퀀스 전체 에너지를 아직 못 잡는다. (b)"한번에 통합"을 oracle적 완벽으로 오해하면 P1의 자만(모르는 걸 통합된 척 출력)으로 회귀한다. 이 가능성은 열어두되, 음=모름을 끄지 않는다는 조건에서만 추구한다.
8. 솔직한 리스크 / 미지수
순서 = 위험 크기.
- 어휘 205 → 10만 공백 (최대 미지수). AR/확산 분석이 한목소리로 경고: 205어휘면 생성기도
- 탐색 다양성 미검증. §4가 학습 없이 다양성을 낸다는 건
- 학습신호 부재 + 역전파 opcode 공백. ISA729에 역전파 opcode 없음(스펙 명시). STE=TMAC조합은
- 에너지 동형의 한계. 음덤프=E(x)는
- 과설계 위험. 8패러다임을 다 봉합하려는 충동 자체가 위험. EBM(음덤프)+확산(음회생)+MCTS(셀코어)+뉴로심볼릭(오라클) 4축이
생성항행.한선 1개 + 역조회 top-k 패치 1개로 제한하는 게 분별이다.
- VM 함정(기왕재). 배열 GC 없음(핫루프 배열고갈), STR풀, 자연반올림(이진탐색 무한루프), 정수 오버플로 — 생성루프가 매스텝 큐브배열 생성하면 메모리 메모의 "1.5만판 고갈"을 그대로 밟는다. 카운트모델 제자리갱신 필수.
한 줄 종합
크라우니는 EBM의 에너지함수(음덤프)와 MCTS의 탐색골격(셀코어)을 코드로 이미 가졌다 — 남은 건 발명이 아니라 (a)역조회 top-k + 음회생 + 셀선택을 잇는 항행루프 결선, (b)분류 아닌 "다음 의미어 예측" 생성 목적함수다. P1은 이 한 조각(생성 목적함수)이 없어 상수로 무너졌고, 그 한 조각은 즉시 단계의 G1(학습 없는 다양성 측정)로 먼저 검증할 수 있다. 다만 어휘 205→10만 공백이 메워지기 전엔 어떤 다양성도 "분류기 탈출"이라 단정할 수 없다 — 이게 가장 정직한 미지수다.