지난 작업부터 이어서 볼까요?
✧맥락을 확인하고 다음 작업을 제안합니다.
+ASK JEONGSONGI↗
GPT형 대화 인터페이스
실제 대화형 인터페이스 및 문맥 처리 실험
JEONGSONGI / MODEL-AGNOSTIC AGENT R&D
JEONGSONGI.
말을 이해하고, 코드를 읽고, 일을 돕는 산업 AI.
27B 기반 모델과 LoRA STEP160 실험 기록을 바탕으로 기억·검색·도구 사용·독립 평가·시각 모델 연결을 연구하는 코어 에이전트 플랫폼입니다.
연구·검증 진행 중 / 전체 상용 제품 및 베타 완료 아님
GPU 연구 계획 보기JEONGSONGI
CORE AI R&D
CORE AI R&D
PERCEPTION언어 · 비전
MEMORY기억 · 문맥
REASONING추론 · 판단
TOOLS권한 기반 도구
APPROVAL사람의 승인
EVALUATION독립 평가
27B · LoRA STEP160 · MODEL-AGNOSTIC AGENT RESEARCH
WHAT THE PLATFORM CAN DO
한 모델, 더 많은 산업의 일을 연결하는 AI 에이전트 코어.
GPT처럼 대화하고, 코딩을 돕고, 현장 언어를 학습하며, 업무 도구와 연결되는 흐름을 한눈에 보여드립니다.
JEONGSONGIMODEL-AGNOSTIC AI R&D
01def check_order(order):
02 sku = resolve(order.item)
+ require_approval(sku)
+ run_tests()
DIFF VIEW +2 CHANGES
Codex형 코딩 에이전트
코드 분석·변경 제안·테스트 연결 개발 중
현장 피드백→학습·평가→더 나은 후보
LoRASTEP 160
FEEDBACKHOLDOUT
도메인 언어학습
LoRA STEP160 학습 기록 · 독립 검증 진행
변경 제안→사람 확인→승인 후 실행
🛡
HUMAN APPROVAL REQUIREDREAD → PROPOSE → CONFIRM도구 실행 + 사람 승인
실행 전에 제안·검토·승인 경계 유지
27B27B 모델 연구
LoRA 160LoRA 160단계
VRAM / OOS장문·VRAM 최적화
HUMAN GATE독립 품질 검증
NVIDIA / GPU RESEARCH
데이터와 고객은 있습니다. 다음 단계는 검증을 위한 GPU 연산입니다.
대화·코딩·학습·도구 실행을 하나의 신뢰 가능한 제품으로 만들기 위해서는 장문 실험, 반복 평가, 동시 처리와 멀티모달 학습에 충분한 GPU 자원이 필요합니다.
INFERENCEFINE-TUNINGPARALLEL EVALMULTIMODAL
01 / EVIDENCE-BASED DEVELOPMENT완료한 실험과 남은 연구를
완료한 실험과 남은 연구를
같은 말로 부르지 않습니다.
27B·LoRA 연구 기록
STEP160 학습과 내부 구성요소 테스트 기록이 있습니다.
안정성·기억·실행 평가
GPU 메모리·장문·도구·독립 품질평가는 아직 검증 중입니다.
비전·산업 시스템 연결
EYEBOX·재고·주문 시스템과 사람 승인 경계를 연결합니다.
기능별 실험 결과와 현장 피드백을 바탕으로 품질·안정성 검증을 순차적으로 고도화하고 있습니다.
02 / DESIGN PRINCIPLES모델은 교체돼도,
모델은 교체돼도,
일의 기억과 책임은 남아야 합니다.
CONTEXT
프로젝트·사용자 기억을 출처와 최신성에 따라 관리하는 구조
TOOLS
업무 시스템과 통신할 때 인증·권한·검증 경계 유지
HUMAN APPROVAL
발주·재고·금전 변경은 확정 전 제안으로만 처리
INDEPENDENT EVAL
실행 수치, 정답 품질, 재현성과 장애 복구를 각각 평가
27B / LoRA R&D RECORD
FROM THE MODEL TO THE SYSTEM모델 이후의 문제
모델이 잘 답하는 것과
업무를 믿고 맡기는 것은 다릅니다.
정송이 프로젝트는 텍스트 생성 실험을 넘어 문맥 연속성, 기억의 출처, 도구 호출의 승인 경계, 장애 복구, 독립 평가를 제품 수준에서 연결하기 위한 연구입니다.
- 27B 활용·LoRA STEP160: 수행한 연구 기록
- 장문·GPU 메모리·실행 안정성: 추가 검증 필요
- 멀티모달·Coding Agent·EYEBOX 연동: 연구 및 단계별 검증
HOW THE SYSTEMS CONNECT기술의 역할은 다릅니다
EYEBOX가 현장을 보고,
정송이는 다음 판단을 연결합니다.
EYEBOX
현장 사진과 외관 품질 증거, 전문가 기준
JEONGSONGI
기억·추론·권한 기반 도구 호출 및 평가
QUICKINVENTORY
사용자 승인 후 발주·재고·정산 시스템 실행
각 제품의 실사용 기능과 정송이 AI의 연결을 단계적으로 확대하는 로드맵입니다. 중요 업무 실행에는 권한과 사용자 승인 절차를 적용합니다.
03 / WHY COMPUTE MATTERSGPU가 필요한 이유는
GPU가 필요한 이유는
더 큰 주장보다 검증 가능한 실험.
27B 모델의 장문·메모리·도구 안정성, 장애 복구, 정량·정성 독립평가와 EYEBOX 전문 비전 모델을 반복 검증하기 위한 연구·개발용 컴퓨팅을 확보하려 합니다.
GPU·R&D 파트너십 문의RESEARCH QUEUE 0127B / LoRA / EVALUATION
RESEARCH QUEUE 02VISION / QUALITY / LABELS
RESEARCH QUEUE 03TOOLS / HUMAN GATES
RESEARCH QUEUE 04NEW LOTS / OUT-OF-SAMPLE
ACTIVE AI RESEARCH · EVALUATION ROADMAP
MULTI-INDUSTRY VISION / MODULAR AGENT CORE
적용 산업은 하나로 정해져 있지 않습니다.
첫 검증 무대는 우리가 실제로 거래하는 원물 유통이지만, 코어는 다른 산업 데이터와 도구도 연결할 수 있도록 설계하고 있습니다.
원물 이외 산업 확장은 제품 전략상의 목표이며 해당 산업 상용 배포 완료를 의미하지 않습니다.