노이즈 수준 정렬
자가회귀(더 정제된 과거 토큰)와 비인과적 미래 토큰(더 노이즈한 표현) 사이에 존재하는 표현 강도 차이를 보정하는 과정이다. 정렬을 통해 서로 다른 노이즈 상태의 KV가 동일한 표현 공간으로 변환되어 attention 집계 시 왜곡을 줄인다. 본문에서는 K-Projection이 이 정렬을 수행하는 핵심 메커니즘으로 사용됐다.
