무엇을 공개했고, 무엇을 출원했는가.
각 벤치마크는 서로 다른 역량을 증명하며, 모두 외부가 주관했습니다.
한국어·공공 LLM 역량
박사급 과학 추론
신약 후보 예측·스크리닝
의료 환각 억제·근거 응답
제약된 하드웨어 서빙 최적화
메타인지·자기오류 감지
Darwin-398B-JGOS 90.9%. Darwin-28B-Opus 88.89% 1위. Top 21 내 Darwin 5종. HuggingFace 공인.
JGOS-31B-Citizen 종합 1위(0.621). 20위권 11개 Darwin 계열. 블라인드 평가.
HF 글로벌 5위. 100과제 × 15도메인 × 8유형 × 3난이도. TICOS 정량 측정.
월드 모델 벤치마크. Track C 통과 유일 모델. 실시간 인터랙티브 월드 시뮬레이션.
세포영상·외부 실험데이터 없이 분자 구조 정보만으로, 흡수·분포·대사·배설·독성·효능·키나아제 선택성에 걸친 공개 Polaris 신약 예측 벤치마크 16개 부문에서 1위.
모든 결과는 공개 블라인드 제출 리더보드의 계산 예측이며 VIDraft 계정으로 제출되었습니다. 최근 비드래프트는 이 자율 발견 AI 시스템으로 첫 신약 물질 특허를 출원했습니다.
GPT 이후 대부분의 트랜스포머는 모든 층에서 같은 어텐션을 되풀이해 왔습니다. 본 논문은 서로 다른 7개 시퀀스 혼합 기법을 49개 층에 7×7 라틴방진으로 배치한 Aether-7B-5Attn(6.59B, 활성 약 2.98B)을 제시합니다. 파라미터를 맞춘 대조 실험에서 배치만 바꾸면 검증 손실이 0.16% 변하는 데 그친 반면, 같은 기법을 한곳에 몰면 0.59%, 한 종류로 통일하면 1.68% 나빠졌습니다. 2.16배 큰 규모에서도 통일 시 2.63%, SSM 계열을 빼면 3.20% 악화로 재확인했습니다. 성능은 배치가 아니라 깊이에 분산된 이종 조합에서 옵니다.
위치 t의 표현이 미래 입력에 의존해서는 안 된다는 접두 불변성을 정식화하고, 순전파 2회만으로 인과성이 깨지는 지점을 짚어내는 경량 감사법을 제시합니다. 학습도 그래디언트도 필요 없습니다. 체크포인트 8종에 결함 192건을 주입한 시험에서 마스크 점검은 0건을 찾은 반면 본 감사법은 192건 전부를 국소화했고, Zamba2와 Nemotron-H에서 실제 결함도 발견했습니다.
MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging for Training-Free Scaling. 공개 45일: 30만+ 다운로드, 500종 파생.
Measuring Functional Metacognitive Reasoning in LLMs. MetaCog scaffold +14.05점. 94.8% Error Recovery. SSRN 공개 프리프린트 · 학술대회 심사 중.
실제 IBM 양자 하드웨어(ibm_kingston, Heron)에서 Even–Mansour 주기 복원을 공개 기록 N = 4에서 N = 10까지 확장. 4개 대칭암호 패러다임에 걸친 5종 실공격을 25큐빗 고전 시뮬레이션 한계까지 검증.


범위를 명시합니다: Q2 질의 모델, 축소·구조화 구성, 생일 한계를 따릅니다, 양자 우위가 아니며, 완전한 AES/RSA나 16라운드 DES를 깨지 않습니다.
스즈키의 힐베르트–폴리아 후보 연산자를 최초로 수치적으로 실현. 보편적 아르키메데스 스펙트럼 법칙을 30자리 정밀도로 고정하고(전도자에만 의존하는 오프셋), Weil 양성 판정법을 연산자 형태로 구현했습니다. 저자들은 이것이 리만 가설의 증명도, 증명을 향한 진전도 아님을 명시합니다.
출원 16건 (AI 핵심 15 + 신약 물질 1) · 국내 우선출원 + PCT
층마다 기능적 중요도를 정량화해 병합 비율을 다르게 줍니다. 어텐션과 FFN에 같은 비율을 쓰지 않습니다.
Compatibility-Based Crossbreeding for Heterogeneous Neural Networks
Recursive Generational Inheritance in Evolutionary Neural Network Merging
49개 층에 서로 다른 어텐션을 라틴 방진으로 배치: 특정 타입이 특정 깊이에 몰리는 것을 구조적으로 차단하고, 같은 조건이면 같은 배치가 나오도록 결정론적으로 고정합니다. (출원 10-2026-0102104)
Causal Safety Verification for Multi-Type Attention
어텐션 종류마다 그래디언트 성질이 달라, 하나의 기준으로 자르면 학습이 흔들립니다. 타입별로 분포를 따로 재고 폭주 이전 단계에서 이상 징후를 잡아냅니다. (출원 10-2026-0106168)
Single Sigmoid Gate Convex Combination Fusion
Prime-Order Cyclic Group Weight Transfer
Per-Attention-Type Gradient Clipping
Prime-Based Mixture-of-Experts Routing
Causal Safety CI/CD for Neural Network Models
신경망 모델의 인과누설 진단방법 및 이를 이용한 다축진단 시스템 (출원 10-2026-0151669)
전문가 혼합 인공지능 모델의 토큰-레벨 라우팅 경로 분석 시스템 (출원 10-2026-0171793)
전문가 혼합 신경망 모델의 전문가별 인과 책임도 분석 시스템 (출원 10-2026-0176122)
전문가 혼합 신경망 모델의 실시간 전문가 제어 시스템 및 방법 (출원 10-2026-0184336)
N-(pyrrolidin-1-yl)-thiazol-4-yl 보론산 화합물과 그 광학 이성질체, 조성물·제조방법·용도까지 포함. (출원 10-2026-0099367)