소규모 연구실 예산으로 진행하는 연구

VIDRAFT는 결과물을 발표합니다. 훨씬 더 큰 연구실들과 경쟁하는 팀으로서, 무언가를 기록하는 것(프리프린트(preprints) 및 특허 출원)은 우리가 주장하는 "규모보다 방법론(method over scale)"을 수사적인 표현이 아닌 검증 가능한 것으로 만드는 방법입니다. 여기에는 여러분이 직접 1차 자료를 읽어볼 수 있도록 식별자와 함께 실제로 기록된 내용들이 있습니다.

4개의 프리프린트(preprints)

Darwin 논문은 우리가 모델을 구축하는 방식의 중추입니다. 이는 진화적 병합(evolutionary merging) 방식으로, 새로운 모델을 처음부터 사전 학습(pretraining)하는 대신 기존 체크포인트(checkpoints)의 조합을 탐색하여 더 강력한 모델을 생성합니다. 이는 자본 효율적인 논제, 즉 원시 사전 학습(raw pretraining) 대신 탐색(search)에 컴퓨팅 자원을 사용하는 방식을 가장 직접적으로 표현한 것입니다.

양자(quantum) 프리프린트와 Riemann/Weil-line 수치 작업은 제품과는 거리가 멀고 기초 연구에 더 가깝습니다. SSRN에 게시된 메타인지(metacognition) 논문은 모델이 자신의 신뢰도를 추정할 수 있는지(자신이 무엇을 모르는지 아는 것)를 연구하며, 이는 우리가 FINAL-Bench 조직 하에서 수행하는 AI 안전(AI-safety) 벤치마크 작업의 토대가 됩니다.

특허 포트폴리오

논문들과 함께 특허 포트폴리오도 존재합니다. 총 317개의 청구항(claims)을 포함한 12건의 출원이 있습니다. 특허와 프리프린트는 서로 다른 역할을 합니다. 프리프린트는 면밀한 검토와 인용을 유도하며, 출원(filings)은 방법론 주변에 방어 가능한 영역을 확보합니다. 소규모 기업은 신뢰를 얻을 수 있을 만큼 개방적이면서도, 투자를 받을 수 있을 만큼 충분히 보호받는 이 두 가지가 모두 필요합니다.

이 모든 것을 읽는 방법

식별자(identifiers)를 트로피가 아닌 초대장으로 취급하십시오. arXiv 2605.14386을 찾아가서 병합 방법(merging method)이 초록(abstract)에서 주장하는 대로 작동하는지 확인하십시오. SSRN에 있는 메타인지(metacognition) 설정을 살펴보고 그 평가가 당신을 납득시키는지 결정하십시오. 기록에 번호를 남기는 것의 핵심은 바로 이것입니다. 독자가 우리의 요약 대신 자신의 판단으로 이를 대체할 수 있게 하는 것입니다.

우리가 발표하는 이유는 도전자가 신뢰를 구걸함으로써가 아니라, 자신의 추론 과정을 공개함으로써 신뢰성을 얻기 때문입니다. 우리의 컴퓨팅 예산(compute budget)을 정직하게 유지하는 규율(측정하고, 기록하고, 타인이 확인하게 하는 것)은 연구에도 동일하게 적용됩니다.

정직한 범위

이것들은 최근의 프리프린트(preprints)들입니다. 인용 횟수와 사회적 관심(social traction)은 초기 단계이므로—솔직히 말해—낮습니다. 왜냐하면 이 작업은 새롭고, 어떤 경우에는 범위가 좁기 때문입니다. 프리프린트는 동료 검토(peer-reviewed)를 거친 것이 아닙니다. arXiv 또는 SSRN ID가 있다는 것은 작업이 공개되었고 타임스탬프가 찍혔다는 의미이지, 커뮤니티가 이를 검증했다는 의미가 아닙니다. Riemann/Weil-line 항목은 수치적 구현(numerical realization)일 뿐, 무엇인가에 대한 입증된 증명(claimed proof)이 아닙니다. 특허 출원(Patent filings)은 말 그대로 출원일 뿐입니다. 청구항(claim counts)의 개수는 서류상의 범위를 설명할 뿐, 승인되었거나, 소송을 거쳤거나, 상업적으로 입증된 권리를 의미하지 않습니다. 우리는 당신이 스스로 판단할 수 있도록 식별자들을 정확하게 나열하며, 만약 결과가 재현(replicate)되지 않는다면 우리에게 알려주십시오. 그러한 피드백이 바로 우리가 발표하는 이유입니다.

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