VIDRAFT.
인사이트

실측으로 쓴 기술 인사이트

온디바이스 AI, 양자 컴퓨팅, 피지컬 AI. 마케팅이 아니라 VIDRAFT가 직접 측정한 데이터와 공개 출처로 씁니다.

온디바이스 AI

GPU 없이 대형 LLM을 돌릴 수 있을까

GPU 없이 CPU·폰·노트북에서 35B급 오픈 모델을 구동하는 온디바이스 AI. VIDRAFT POCKET은 가장 많이 내려받는 온디바이스 모델보다 CPU 디코딩 2.69배, 같은 품질로 실측됐습니다.

양자 컴퓨팅

양자 컴퓨터로 암호를 '깰' 수 있을까

실사용 RSA·AES를 깨는 양자 컴퓨터는 아� 없습니다. VIDRAFT는 시뮬레이터가 아닌 실제 IBM 양자 하드웨어에서 Even–Mansour 구조의 주기를 N=10까지 복원하는 암호분석 실험을 수행했습니다.

피지컬 AI

펌웨어를 안 바꾸고 로봇에 한국어를 가르칠 수 있을까

보스턴 다이내믹스 Spot이 서울 로봇·AI 과학관에서 한국어 음성 명령을 알아듣고 동작합니다. 하드웨어·펌웨어 수정 없이, 온디바이스 AI로 음성을 현장에서 처리합니다.

LLM 기술

훈련 없이 AI 모델을 더 똑똑하게 만들 수 있을까 — 모델 병합

모델 병합은 GPU 학습 없이 서로 다른 언어모델의 가중치를 결합해 새 능력을 얻는 기법입니다. VIDRAFT의 Darwin 계열은 이 방식으로 GPQA Diamond 90.9%, 한국어 리더보드 1위를 달성했습니다.

LLM 기술

AI 모델 양자화란 무엇인가 — 4비트로 줄여도 똑똑할까

양자화는 모델 가중치의 정밀도를 낮춰 크기와 연산을 줄이는 기법입니다. 4비트로 줄여도 품질 손실이 작아, GPU 없이 폰·노트북에서 대형 LLM을 돌리는 온디바이스 AI의 핵심입니다.