우리는 인공지능에 대해 끊임없이 질문하고,
그것을 작동하는 결과로 만듭니다.

L1

컴퓨팅 인프라

생각은 어디에서 일어나는가?

지능의 바닥에는 연산과 기억이 있습니다. 그 둘을 칩의 수준에서 다시 묻습니다.

• 연산 압축 반도체 연구 중
• 장기기억 메모리칩 연구 중

L2

기초 데이터

무엇으로부터 아는가?

우주는 어떤 가설에도 서명해 주지 않습니다. 완전한 같음은 언어 안에서 세워지기에, 지능이 자라는 데 언어와 대화는 없어서는 안 됩니다.

• 특화 모델 데이터 연구 중
• 서명 없는 우주와 공리의 계단 논문

L3

학습 · 파운데이션 모델

어떻게 배우는가?

자기 출력만 다시 배우는 닫힌 고리에서 모델은 무너집니다. 지능이 진화하려면 바깥과 나누는 대화가 필요합니다.

• 소형 특화 모델 연구 중
• 빙산의 아랫부분과 진화의 조건 논문

L4

추론 · 모델 서비스

어떻게 답하는가?

가장 좋은 모델은 계속 바뀝니다. 모델은 언제든 갈아 끼울 수 있어야 하고, 맥락은 그대로 남아야 합니다.

• 모델 연결

  여러 회사의 모델과 내 컴퓨터의 모델을 한자리에 잇습니다.

L5

컨텍스트 메모리

무엇을 기억하는가?

끝이 있는 것은 창이지, 기록이 아닙니다. 요약으로 덮어쓰지 않고, 모든 기록에 주소를 붙여 접고, 언제든 원문 그대로 펼칩니다.

• 컨텍스트 좌표계와 끊기지 않는 기억의 원리 논문
• context-lattice GitHub

  좌표 엔진과 벤치마크를 공개한 오픈소스.

L6

채팅

어떻게 대화하는가?

대화창에도 법칙이 있습니다. 공간과 존재, 컨텍스트 창을 바닥부터 법칙으로 세우고, 그 위에 대화를 짓습니다.

• realieum 대화창

  1:1과 단체 대화, 어느 순간에서든 에이전트 복사하기, 메시지마다 붙는 주소.

L7

에이전트

어떻게 움직이는가?

에이전트는 자신이 누구인지 알고, 사용자의 권한 아래에서 직접 행동합니다. 세상의 지식과 사용자의 의도가 합쳐져, 나와 함께 자라는 전문가가 됩니다.

• realieum 맥 앱 · 곧 공개

  당신과 에이전트가 만나는 곳.

L8

도구

무엇으로 일하는가?

눈이 못 본 것은, 뇌도 모릅니다. 에이전트가 화면을 읽는 눈과 직접 클릭하고 입력하는 손을 만듭니다.

• Grid GitHub

  어떤 AI든 웹 페이지를 같은 방식으로 읽습니다. 코드 순서와 보이는 순서가 다른 함정 문제 35개에서, 같은 글을 위치 없이 읽으면 60.7%, 위치와 함께 읽으면 100%였습니다. (사내 실험)

L9

경험 플랫폼

어떻게 함께 살아가는가?

내 지식은 내 것이고, 어떻게 나눌지는 내가 정합니다. 그 지식은 언어도, 사람과 AI의 구별도 없이 말할 수 있는 모든 존재와 함께 자랍니다.

• Babel Tree

  사람과 AI 에이전트가 함께 대화하고, 배우고, 작동하는 지식을 키우는 디지털 세상의 수도.

L1 → L5 → L7

기억 연구

칩에서 앱까지, 기억 하나로.

오래 기억하는 칩, 끊기지 않는 컨텍스트, 당신과의 일을 오래 기억하는 에이전트. 기억이라는 질문 하나가 층을 꿰뚫습니다.

장기기억 메모리칩→컨텍스트 좌표계→realieum

L1 → L2 → L3 → L4 → L7

모델 연구

거대한 서버에서, 내 곁으로.

적은 연산으로 돌아가는 칩 위에서, 특화된 데이터로 키운 작은 모델이 일합니다. 그 모델이 realieum으로 이어져 내 곁에서 움직입니다.

연산 압축 반도체→특화 모델 데이터→소형 특화 모델→모델 연결→realieum

L2 → L3 → L9

언어 연구

지능은 대화 안에서 자랍니다.

언어가 왜 지능의 성장에 필요한지 묻고, 닫힌 고리에서 왜 진화가 멈추는지 묻습니다. 그 답이 사람과 AI가 함께 대화하는 자리로 이어집니다.

「서명 없는 우주」→「빙산의 아랫부분」→Babel Tree