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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# ✅ 한국어 경량 모델 (빠르고 공개됨)
+# ✅ 초경량 한국어 모델 (CPU에서도 빠름)
 generator = pipeline(
     "text-generation",
-    model="EleutherAI/polyglot-ko-1.3b",
-    device_map="auto"
+    model="skt/kogpt2-base-v2"
 )
 
-# ✅ 입시 정보 응답 함수
+# ✅ 입시 정보 AI 함수
 def college_ai(question):
     prompt = f"""너는 한국 입시 전문가야.
-학생이 질문하면 간결하고 정확하게 설명해줘.
-가능하면 대학명, 전형명, 반영비율, 경쟁률 같은 실제 정보를 포함해줘.
+학생이 질문하면 간단하고 정확하게 알려줘.
+너무 장황하지 말고, 3~4문장 이내로 설명해줘.
 
 질문: {question}
 답변:"""
+
     response = generator(
         prompt,
-        max_new_tokens=200,
+        max_new_tokens=80,  # 🔹 속도 향상
         do_sample=True,
-        temperature=0.7,
+        temperature=0.8,
         top_p=0.9,
-        repetition_penalty=1.1
+        repetition_penalty=1.2
     )
+
     answer = response[0]["generated_text"].split("답변:")[-1].strip()
     return answer
 
@@ -32,12 +33,12 @@ demo = gr.Interface(
     fn=college_ai,
     inputs=gr.Textbox(
         lines=2,
-        placeholder="예: 한국공학대 학생부교과 전형 경쟁률 알려줘",
+        placeholder="예: 가천대 학생부교과 전형 경쟁률 알려줘",
         label="입시 관련 질문 입력"
     ),
     outputs=gr.Textbox(label="AI 답변"),
-    title="🎓 입시정보 AI (College Info Assistant)",
-    description="한국 대학 입시, 학생부종합, 논술, 교과 전형 정보를 알려주는 인공지능입니다.",
+    title="🎓 입시정보 AI (빠른 버전)",
+    description="한국 대학 입시, 학생부교과·종합·논술 전형 관련 정보를 빠르게 알려주는 인공지능입니다.",
     theme="default"
 )