최첨단 LLM의 출력에서 놀라운 통계적 규칙성이 발견되어 토큰당 2.6 마이크로초로 실행되는 CPU 기반 점수화 방법론을 가능하게 했어요. 6개의 모델, 2가지 생성 크기, 5가지 도메인에서 토큰 순위 빈도 분포가 Mandelbrot 순위 분포로 수렴하며, 모델 간 구분이 명확했어요. 이 방법론은 모델 출처 검증 및 무단 교체 감사를 지원하며, 블랙박스 출력 평가를 위한 모델에 구애받지 않는 기준 분포를 제공해요.