AGEIUM의 기술은 학술적 근거 위에 세워집니다
CI/CD 빌드 캐싱에 4계층 적응형 캐시(L0 ARC → L1 SSD → L2 HNSW 벡터 → L3 영속)와 베이지안 자기진화 엔진을 결합한 최초의 시스템. 99.2% 캐시 적중률, 814ns 중앙값 조회. HNSW 벡터 유사도 기반 퍼지 캐시 매칭으로 기존 시스템이 놓치는 7.1%의 캐시 미스를 추가 회수.
논문 보기전고체 배터리 소재 후보 탐색에 인과적 심볼릭 회귀를 적용하여 기존 DFT 대비 탐색 공간을 97% 축소하고 이온전도도 예측 오차를 0.03 eV 이하로 낮추는 프레임워크를 제시합니다.
논문 보기Big Five 퍼스낼리티 매트릭스와 인과 추론 게이트를 결합한 AI 인지 아키텍처를 제안합니다. DIO v5.0은 16-Layer 소버린 파이프라인으로 에이전트 일관성 95% 이상을 달성합니다.
논문 보기반사실 추론과 베이지언 인과 그래프를 통합한 BiCE-7 추정기를 소개합니다. 개입 효과 추정 정확도 precision@5=1.0을 달성하며 기존 SOTA 대비 분산을 41% 감소시킵니다.
논문 보기LLM 생성과 결정적 코드 검증을 분리하는 8단계 파이프라인. 46개 품질 게이트와 선행기술 거리 알고리즘으로 환각 유출률 0% 달성. 32,636줄 Rust, KIPO 출원 통과.
논문 보기DIO를 구성하는 6대 알고리즘 프레임워크
베이지언 개입 인과 추정기
수반 역인과 전파
다중 에이전트 동적 관계 프레임워크
페르소나-소버린 주입 프레임워크
개입 분포 계산 프레임워크
쌍곡 기하 기억 시스템
AGEIUM의 연구팀과 함께 AI 인지 아키텍처의 프론티어를 탐험하세요.
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