언어·문맥·기억
27B 모델 활용, LoRA STEP160 실험, 장문 이해·지속 기억·재현성 검증
05 / AI RESEARCH & DEVELOPMENT실험으로 검증하는 AI
더 큰 모델보다
더 깊은 검증.
우리는 원물 데이터와 장문 AI 에이전트를 함께 연구합니다. GPU는 홍보 문구가 아니라 반복 학습, 독립 평가, 장애 복구, 멀티모달 실험을 수행할 필수 연구 인프라입니다.
GPU·R&D 협력 문의
FIELD DATA × COMPUTE × EVALUATION
01 / THE RESEARCH PROGRAM무엇을 검증하는가
언어·이미지·실행을
증거로 연결합니다.
원물 영상·전문가 라벨
품목·로트·촬영 조건 차이를 반영한 데이터셋 및 독립 평가
안전한 업무 실행
인증·권한·사용자 승인·실행 결과와 재고 원장 일관성
독립 성능 검증
재현·장애 복구·지연·GPU 메모리·품질 변화의 분리 검증
02 / RESEARCH STATUS진행 상태를 구분합니다
학습 완료는
제품 완성과 다릅니다.
정송이 27B 실험과 LoRA 160단계 학습 경험을 바탕으로 장문 신뢰성, GPU 메모리 효율, 실제 사용자 검증과 독립 평가를 지속적으로 발전시키고 있습니다.
수행한 연구27B · LoRA STEP160 · COMPONENT TESTS
진행·추가 검증VRAM · LONG CONTEXT · OOS · SAFE TOOLS
다음 단계FIELD BETA · MULTIMODAL · CODING AGENT
03 / WHY GPU INFRASTRUCTUREGPU 활용의 목적
우리는 GPU로
더 많이 검증하려 합니다.
원물 이미지 모델 학습과 새로운 로트 홀드아웃 평가, 장문 에이전트의 지연·메모리·도구 신뢰성 시험을 실제 반복 실험으로 수행해야 합니다.
NIPA 첨단 GPU 등 지원 프로그램은 신청·모니터링 대상이며 선정·GPU 할당을 확정 실적으로 주장하지 않습니다.