THX-01 공개: 티켓 분류에서 Sonnet 5.5에 필적하는 322M 의사결정 모델을 ~10ms 만에 구현

오늘 저희는 에이전트와 백엔드가 하루 수천 번씩 내리는 지루한 결정들을 위한 모델인 THX-01을 공개합니다: 이 티켓을 어느 라우트로 보낼지, 스팸인지 아닌지, 어떤 팀인지, 송장 총액은 얼마인지, 어떤 문장이 그것을 뒷받침하는지 등.

모델 개요 (What it is)

• 322M 파라미터 (mmBERT-base 인코더 + 15M 의사결정 헤드), Apache 2.0 라이선스
• 비(非)자동회귀적(Non-autoregressive): 상태와 유형화된 질문을 보내면, 단일 순전파(forward pass)로 모든 옵션에 대한 확률을 반환합니다. 생성 과정도 없고, JSON 파싱도 없고, 재시도(retries)도 없습니다.
• 질문 유형: choice, noul (예/아니오), score, 그리고 문서에서 언급된 값을 가져오는 number 또는 null, 구체적인 범위와 오프셋을 가진 excerpt, 그리고 모든 질문에 대한 `