핫스왑
시스템을 중단하거나 재부팅하지 않고 실행 중인 상태에서 구성 요소나 소프트웨어를 교체하는 기술이다. Aurora 프레임워크에서는 온라인 학습을 통해 업데이트된 드래프트 모델의 가중치를 서비스 중단 없이 추론 서버에 즉시 반영하여 지속적인 성능 개선을 가능하게 한다.