Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models), который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один непрерывный вектор и разворачивать обратно, и обучили его не на 15 миллиардах токенов Pile на 8 GPU, как в оригинале, а на 18 тысячах коротких строк с требованиями из IT-вакансий - на обычной машине без видеокарты. По дороге выгребли три классических грабли (flash-attn без CUDA, deepspeed, который не импортируется под NumPy 2.x, и тихий OOM на 33 ГБ логитов). Ниже - подробный разбор архитектуры, конфигов и честные результаты round-trip-реконструкции.