청크 단위 시간 풀링
연속된 T프레임을 하나의 청크로 묶어 내부에서 시공간 self-attention을 수행한 뒤 시간 축으로 집계하여 청크당 출력 토큰 수를 T배로 줄이는 연산이다. 입력 해상도를 유지한 채 로컬 중복을 제거해 LLM 단계의 계산량을 줄이는 데 중요하다.
