<?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>LLM 추론 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/llm-%EC%B6%94%EB%A1%A0/</link><description>Recent content in LLM 추론 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 18 Jun 2026 22:04:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/llm-%EC%B6%94%EB%A1%A0/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>KV 캐시 압축 3파전: TurboQuant·OSCAR·EpiCache 누구를 어디에 쓸까</title><link>https://techllm.github.io/posts/kv-cache-compression-turboquant-oscar-epicache/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 22:04:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/kv-cache-compression-turboquant-oscar-epicache/</guid><description>긴 컨텍스트 LLM의 진짜 병목은 연산이 아니라 KV 캐시 메모리입니다. 2026년 상반기에 세 가지 다른 답이 동시에 나왔습니다. 구글·NYU의 TurboQuant, Together AI의 OSCAR, 애플의 EpiCache를 한 자리에서 비교합니다.</description></item></channel></rss>