순수 수학을 사용하여 512MB 서버에서 LLM 환각(Hallucination)을 해결한 방법

안녕하세요 여러분,

수십억 달러 규모의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인과 무거운 신경망 가드레일 (Neural Guardrail) 프레임워크가 현재 LLM 정렬 보안을 지배하고 있는 가운데, 저는 근본적으로 다른 제로 오버헤드 (Zero-overhead) 패러다임을 오픈 소스로 공개하고자 합니다.

저는 Python 표준 라이브러리만을 사용하여 512MB RAM Render 서버에서 완벽하게 작동하는 실시간 검증 엔진을 배포했습니다. 이 엔진은 텍스트/임베딩 엔트로피 (Entropy)를 분리 가능한 무한 차원 힐베르트 공간 ($\mathcal{H}$, Hilbert space) 내의 단위 구 (Unit sphere)로 매핑하여, 환각 (Hallucination)과 벡터 드리프트 (Vector drift)를 결정론적으로 차단합니다.

핵심 혁신 사항

• 공리적 폐쇄성 (Axiomatic Closure): 핵심 검증기를 고윳값 $\lambda_n = \frac{1}{n}$을 가진 컴팩트 자기 수반 연산자 (Compact self-adjoint operator) $T: \mathcal{H} \to \mathcal{H}$로 모델링하여, 연속 리만 상합 적분 기준 (Continuous Riemann upper sum integration criteria)을 통해 도출된 $\mathcal{O}(N^{-1})$ 꼬리 오차 경계 (Tail error bound)로 엄격한 보안 통로를 강제합니다.
• 하드웨어 엡실론 가드 (Hardware Epsilon Guard, Torch 오버헤드 0%): 무거운 계산 프레임워크 없이 완전히 작동하며, 15MB 미만의 메모리 점유율과 나노초 단위의 실행 지연 시간으로 동적 IEEE 754 머신 엡실론 가드 ($N \times \epsilon_{\text{mach}}$)를 활용합니다.

어떠한 구조적 환각 섭동 (Hallucinatory perturbation)이나 경계 침범도 이 위상적 통로 (Topological corridor)를 깨뜨리며, 이로 인해 연속적인 꼬리 에너지 (Tail energy)가 무한대를 향해 발산하게 되어 즉각적이고 엄격하며 결정론적인 경계 플래그 (Boundary flag)를 트리거합니다.

저는 커뮤니티, ML 인프라 아키텍트, 그리고 시스템 엔지니어들이 코드베이스를 검토하고, 수학적 유도 과정을 감사하며, 이 폐쇄 시스템의 경계 메트릭 (Boundary metrics)을 깨뜨려 보기를 공식적으로 요청합니다.

[Axiomatic Infrastructure Assets]

• 코드베이스 저장소: https://github.com/ryujinchoi/so-hmns
• 아카이브된 학술 증명 (Zenodo DOI): doi.org
• 라이브 검증 API 엔드포인트: onrender.com

단일 curl 인스턴스를 사용하여 터미널에서 엄격한 경계 플래그(strict boundary flag)를 즉시 테스트할 수 있습니다:
curl -X POST onrender.com -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Axiomatic Telemetry Closed."}'

방대한 연산 집약적 가드레일(guardrails)을 엄격한 무한 차원 함수 분석(infinite-dimensional functional analysis)으로 대체하는 것에 대한 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.