DARWIN LAB · SCIENCE

Darwin Lab · 프라이빗 AI 연구소

연구실 책상 위 한 대에 담은 AI 연구 조직 가동 5+12대기 12 · 하나의 장기기억으로 묶인 임원 5 · 팀장 12 · 확장 팀장 자리 12 · 하네스 10 · 엔진 10 · DGX Spark + NAS · Darwin-180B-RSI Science Q4 · 자료는 건물 밖으로 나가지 않습니다

가동 중 · 한국 시각 · 매 과제 읽고 쓰기 · 인터넷 없이 동작

연구 조직망 장기기억 코어 중심 방사형 조직망 · 임원 5 · 팀장 12

팀장을 누르면 그 팀장을 중심으로 과제·자산·연계팀이 방사형으로 펼쳐집니다. 흐르는 빛 = 장기기억 읽기(보라)·쓰기(청록)·지시(금색)
● 실시간 활동기록 0
● 실시간 자동화 흐름 · 연구 지시부터 규칙 승격까지 쉬지 않고 흐른다처리 0 · 진행 0
장기기억 코어 임원 5 수학·물리·계산 화학·바이오·신약 조사·설계·분석 코드·문서·기록 대기 12 · 확장 팀장 자리과학 도구 존

장비·모델 장비 · 모델 구성

과학 추론에 맞춘 모델 판과 장비 구성입니다
🖥 DGX Spark
통합 메모리 128GB
모델 상주 약 111GB · 책상 위 한 대
💾 NAS
10GbE 직결
원본·백업·갱신 묶음 보관
🧠 Darwin-180B-RSI Science Q4
1,800억 매개변수 · 과학 추론 특화 판
압축 전 대비 MMLU-Pro 짝비교 +0.00%p
🏆 수학·과학 추론
SuperCLUE 2026-11
오픈소스 1위 · 전체 2위 (73.68)
⚡ 생성 속도
목표 초당 70토큰
실측 단일 39.25 · 4동시 합계 51.2
🔬 적용 분야
바이오 · 화학 · 물리 · 수학
신약 · 소재 · 계산과학

하네스 하네스 10 · 긴 연구를 끝까지 스스로 돌리는 작업틀

계획 · 실행 · 점검 · 재시도 · 기록을 자동으로 돕니다. 삭제 · 외부 전송 · 장비 구동은 사람 승인 뒤에만 합니다
1자율 연구질문에서 가설, 계획, 실험, 분석, 보고까지. 틀린 가설은 버린다
2코딩 (ViCode)자체 코딩 엔진 ViCode 가 코드를 짜고 돌리고 시험하고 고친다. 격리 공간에서만 실행
3실험시뮬레이션·도킹·수치 실험을 설계대로 실행. 대조군 자동 부착
4문헌 조사사내 문헌에서 찾고 읽고 근거표를 만든다
5데이터 분석자료 점검, 통계, 그림과 표. 단위와 표본 수를 함께 적는다
6검증다른 하네스의 결과를 독립 대화로 다시 검토한다
7문서 작성논문·보고서·과제서 초안. 수치는 기록에서만 가져온다
8자가개선모델은 그대로 두고 실패 기록에서 약점을 뽑아 작업틀을 고친다
9자료 수용올린 파일을 읽고 분류해 창고에 넣고 장기기억으로 엮는다
10웹 조작 (ViWeb)웹 화면을 직접 조작해 문헌 조회, 사내 시스템 입력, 웹 화면 장비 조작을 대신한다

연구 공정 팀장 공통 연구 공정 10단계 · 실시간

모든 팀장이 같은 10단계 공정으로 일합니다. 엔진 10종이 한 단계씩 맡습니다. 단계를 누르면 그 단계에서 멈춥니다

판정·자기교정 디시전(ZTC) + 자기교정 고리 · 실시간

모델이 답을 내기 전에 스스로 확신을 0토큰으로 읽어 길을 정하고(ZTC), 스스로 문제를 내고 풀고 심판받아 작업틀을 올립니다. 모든 판정은 장기기억에 쌓입니다
추가 토큰 0추가 연산 0.003%판정 정확도(AUROC) 최대 0.94실시간 판정 0
거짓 들임 0/60오답 생성기 거부 10/10동결 심판 불일치 0현재 세대 1

자료 자산 연구실 자료 자산 9.6 TB · 수용 파일 18,420

올린 자료는 원본 보관 · 질의 창고 · 검색 창고 · 토큰화 창고 · 장기기억으로 나뉘어 한 대 안에서 관리됩니다

자료 수용 자료 수용 자동화 · 올리기만 하면 기억이 됩니다

기존 자료를 화면에 올리면 자동으로 읽고 분류해 질의 창고(NL2SQL) · 검색 창고(RAG) · 토큰화 창고로 보내고, 장기기억 개념으로 엮습니다
1접수끌어다 놓기 · 폴더 · NAS 감시 폴더. 원본은 그대로 보관
2읽기문서·표·과학 자료·그림·코드를 형식별 해석기로 읽는다
3분석·분류종류, 구조화 정도, 분야, 민감도를 판정. 자신 없으면 묻는다
4길 나누기질의 창고 · 검색 창고 · 토큰화 · 보관으로 보낸다
5길별 처리표는 질의 창고에 프로파일과 함께, 글은 구조대로 나눠 색인
6기억 구성개념 카드 · 지식 그래프 · 용어 사전 · 연표를 자동으로 만든다
7검증·보고길마다 자동 관문. 통과분만 사용 개시, 수용 보고서 발행

기본 제공 자료 과학 기본 자료 · NAS 에 구조화해 출고

논문과 과학 데이터셋을 출고 때 NAS 에 넣어 둡니다. 판본을 고정하고 출처·해시·이용 조건을 목록에 적어, 같은 질문에 같은 답이 나오게 합니다
분야들어 있는 것구조화 방식주로 쓰는 팀장
문헌공개 논문 초록·전문, 특허 요약검색 창고 + 인용 그래프문헌·특허 조사, 전 팀장
화학·신약화합물, 생리활성 측정값, 독성·약물성 자료질의 창고(자료 프로파일 포함) + 분자 색인화학·소재, 신약·의약
단백질·구조단백질 서열·기능 주석, 실험 구조, 예측 구조질의 창고 + 구조 파일 보관바이오·생명, 신약·의약
유전체·오믹스유전자·경로 주석, 발현·의존성 자료질의 창고 + 지식 그래프바이오·생명
소재결정 구조, 계산 물성, 상평형 자료질의 창고 + 구조 색인화학·소재, 공학·계산과학
물리·수학물리 상수, 표준 참조 자료, 정리·증명 자료검색 창고 + 기호 색인수학·이론, 물리
용어 체계질병·유전자·화합물·단위의 표준 용어와 대응표용어 사전 + 지식 그래프지식관, 자료 수용
대조 세트양성 대조(답이 알려진 사례), 승인 의약품 목록, 무작위 기준 세트질의 창고검증관, 실험 설계·통계

기억 지도 장기기억 지도 · 어디에 무엇이

기록 유형 기록 유형

수용 자료 수용한 자료 형식

복리 성장 복리로 쌓이는 연구실 기억 · 주간 기록 곡선

규칙이 하나 생길 때마다 기록 속도가 계단처럼 올라갑니다. 막대 = 주간 기록, 선 = 누적

백업 3중 백업 + 복원 시험

모든 산출물은 여러 층에 동시에 남고, 복원 시험으로 되살아나는지까지 검증합니다

연산 DGX Spark 한 대 · 처리 자리 4개

추론 · 분석 · 실험 · 코딩 · 검증 · 자료 수용이 한 대 안에서 동시에 흐릅니다
🌙 야간 무인 실행
밤 12시간 약 220만 토큰
(4동시 합계 초당 51.2토큰 실측 기준 계산)
➕ 확장형
스팍 2대 묶음
한 대는 두뇌, 한 대는 실험

발견 고리 자율 과학 발견 → 규칙 → 재사용 고리

문헌은 흡수되고, 가설은 실측되고, 실패는 교훈이 되고, 교훈은 연구실 규칙이 되어 다음 과제에 자동 주입됩니다

자율 루틴 사람 없이 도는 연구실 루틴

실시간 기록 방금 장기기억에 쓰인 기록

지시 연구 지시 넣기

말로 지시하면 연구총괄이 과제로 쪼개 팀장과 하네스에 맡깁니다
📎 기존 자료 올리기 (눌러서 예시 파일 7건 넣기)
시연판입니다. 아래 진행과 결과는 미리 준비한 예시이고 실제 모델 출력이 아닙니다. 실제 장비에서는 같은 화면으로 Darwin-180B-RSI Science 가 응답합니다.

진행 지시를 기다리는 중

예시 지시를 고르거나 직접 써서 보내 보십시오
🔔 승인 요청

개발자 방식 내 PC의 코덱스를 스팍에만 붙여 쓰기

클라우드 API 를 쓰지 않습니다. 코드 도구는 내 PC 에서 돌고, 모델은 연구실의 DGX Spark 에서 답합니다
① 내 PCCodex + 「Darwin Lab」 스킬
코드 작성 · 실행 · 시험을 내 작업 폴더에서
→
② 플랫폼 관문장기기억 주입 · 사용 기록 · 위험 명령 통제
연구실 규칙이 여기서 적용됩니다
→
③ DGX SparkDarwin-180B-RSI Science Q4
사내망 안에서만 응답
1왜 코덱스인가소스가 공개돼 있고, 모델 공급자를 직접 지정할 수 있으며, 스킬 표준을 지원합니다
2스킬이 하는 일연구 공정 10단계를 코덱스가 따르게 합니다. 기억 선독, 사전 계획, 대조군, 독립 점검, 기록
3자료는 밖으로 안 나감스킬의 스크립트는 스팍 주소로만 통신하고 표준 라이브러리만 씁니다
4관문이 없어도 동작관문 주소를 넣지 않으면 장기기억이 프로젝트 폴더 안에 쌓입니다
5두 가지 코딩 길장비 안에는 자체 코딩 엔진 ViCode 가 들어 있고, 개발자 PC 에서는 코덱스로 붙습니다. 둘 다 같은 장기기억을 씁니다

내려받기 코덱스 연결 묶음

스킬 · 코덱스 프로필 · 설치 스크립트 · 연결 점검 도구가 들어 있습니다
README.md설치와 사용 안내
install.ps1Windows 설치 스크립트
install.shmacOS · Linux 설치 스크립트
ainative-science/SKILL.md스킬 본문: 연구 공정 10단계와 지켜야 할 규칙
ainative-science/references/approvals.md사람 승인이 필요한 행동 목록
ainative-science/references/workflow.md단계마다 필요한 이유, 대조군 고르는 법
ainative-science/scripts/memory.py연구실 장기기억 읽기 · 쓰기
ainative-science/scripts/spark_check.py스팍 연결과 생성 속도 점검
codex/spark.config.toml코덱스 프로필(모델 공급자 = 스팍)

설치 세 단계

1. 묶음을 풀고 설치 (스팍 주소를 넣습니다)
# Windows
.\install.ps1 -SparkHost 192.168.0.57

# macOS, Linux
sh install.sh 192.168.0.57
2. 연결과 속도 점검
python ~/.agents/skills/ainative-science/scripts/spark_check.py
3. 실행
codex --profile spark
코덱스 안에서 연구 과제를 주면 스킬이 스스로 적용됩니다. 직접 부르려면 $ainative-science 를 씁니다.

프로필 ~/.codex/spark.config.toml

model = "darwin-180b-rsi-science"
model_provider = "spark"

[model_providers.spark]
name = "Darwin Lab Science (DGX Spark, on-prem)"
base_url = "http://SPARK_HOST:8893/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "SPARK_API_KEY"
코덱스는 Responses 규격(/v1/responses)으로 통신합니다. 점검 도구가 이 규격의 응답 여부를 알려 줍니다. 응답하지 않는 서버는 플랫폼 관문이 규격을 맞춰 줍니다.
스킬 위치는 사용자 폴더의 .agents/skills/ainative-science 입니다.