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AI가 만드는 살아 있는 경험. 행사장에서, 교실에서, 의회에서, 공장에서—모든 현장을 경험의 무대로 바꿉니다.
행사장보는 행사를 경험하는 행사로
관람객과 대화하고 캐릭터·포토카드·향수를 즉석에서 만들어 주는 행사용 AI 키오스크.
가정 · 어린이집정답 대신 선택하는 경험
의회AI가 맥락을 기억하는 의정지원 시스템
공장 · 설비물리 법칙과 AI가 융합된 부식 검사
문서하나의 모델로 문서의 모든 것을
매장 · 팝업감정과 취향을 향기로
플랫폼 솔루션 AI를 만드는 팀을 위한 기반—모델 API부터 배포 인프라까지.
모든 AI 모델을 API 하나로—Console
이미지 · 영상 · 음성 · LLM 330개 이상의 모델을 키 하나, 원화 크레딧 하나로 호출합니다.
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랙서버·GPU 서버를 연결해 AI와 업무 앱을 만들고, 직원들이 함께 활용합니다.
모든 현장을
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행사장, 교실, 국회, 공장—어디든 코어닷투데이의 AI가 닿는 곳에서 사람들은 기술이 아닌 경험을 만납니다.
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이미지 · 영상 · 오디오 생성 모델 176개를 계정 하나, 크레딧 하나로. 카드 등록 없이 매월 300 크레딧으로 시작하세요.
경험을 만드는 기술 역량
AI는 무대 뒤에, 경험은 무대 위에—보이지 않는 기술이 살아 있는 가치를 만듭니다.
기술은 숨기고 경험만 보여주다
복잡한 알고리즘은 무대 뒤에, 매끄러운 경험은 무대 위에—코어닷투데이가 만드는 AI의 방식입니다.
경험하는 행사
단순히 보는 행사를 관람객이 직접 참여하는 다감각 몰입 경험으로 전환합니다. AI가 얼굴을 분석하고, 나만의 캐릭터와 포토카드, 향수까지 즉석 제작합니다.
선택하는 독서
아이의 선택이 이야기가 되는 의사결정 기반 독서. 수동 시청을 넘어 능동적 판단과 경험을 제공합니다.
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질문하는 AI 비서
단순 키워드 검색을 넘어 과거 발언을 기억하고 맥락을 이해하는 AI 비서 경험을 제공합니다.
직관적 산업 관제
물리 법칙과 AI를 융합한 고도의 기술을, 현장 엔지니어에게는 한눈에 보이는 위험 지도 대시보드로 제공합니다.
고객의 막연한 상상을
현실로 빚어내는 수고로움
그것이 코어닷투데이의 존재 이유입니다.
보이지 않는 복잡한 알고리즘과 수고로움—데이터 정제, 물리 법칙 융합, 안전 체계 구축—은 무대 뒤에 감춰두고, 무대 위 고객에게는 오직 매끄럽고 감동적인 경험만을 선사합니다.
모든 산업에 경험을 입히다
코어닷투데이의 AI 경험 솔루션은 행사, 교육, 공공, 제조 등 다양한 산업 현장에 맞춤 적용됩니다. 어떤 분야든 사용자 경험 중심으로 재설계합니다.
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다양한 산업의 리더들과 함께합니다
코어닷투데이의 AI 키오스크를 도입한 후, 행사 참관객의 체류 시간이 3배로 늘었습니다. 관람객들이 직접 참여하며 즐기는 모습이 인상적이었습니다.
토닥북은 우리 아이가 스스로 생각하고 선택하게 만들었습니다. 영상만 보던 아이가 이제 이야기 속에서 직접 결정을 내리며 독서를 즐깁니다.
Sharp-PINN 덕분에 현장 엔지니어들이 복잡한 데이터 해석 없이도 즉각적인 의사결정이 가능해졌습니다. 위험 지도 하나로 전체 상황이 보입니다.
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![[특집] 스키마 없이 9억 노드 — AutoSchemaKG 깊이 읽기: 사건 노드, 개념화, ATLAS, 그리고 초록의 숫자가 표에서 뜻하는 것](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fakg-cover.webp&w=3840&q=75)
스키마 없이 9억 노드 — AutoSchemaKG 깊이 읽기: 사건 노드, 개념화, ATLAS, 그리고 초록의 숫자가 표에서 뜻하는 것
지식 그래프는 40년 동안 분류표(스키마)를 사람이 먼저 그리고 그 칸에 사실을 채우는 방식으로 만들어졌습니다. ACL 2026에 실린 AutoSchemaKG(홍콩과기대·화웨이)는 순서를 뒤집어, LLM으로 개체와 '사건'을 먼저 뽑고 뽑힌 것마다 개념 꼬리표를 붙여 스키마를 끌어냅니다. 문서 5천만 건에서 노드 13.6억·엣지 86억짜리 그래프 ATLAS가 나왔고 GPU 78,400시간이 들었습니다. 이 글은 Cyc·Freebase·OpenIE·허스트 패턴으로 이어지는 역사부터 논문의 세 아이디어를 풀고, 표를 한 줄씩 다시 읽습니다. 사건 노드는 문단 정보의 89%를 지켰지만(개체 트리플은 35%), '12~18% 향상'은 BM25 대비였고 같은 검색기의 원본 그래프와는 비기거나 졌으며, 개념 노드가 보탠 점수는 1점 안팎, '92% 정렬'은 정답률이 아니라 BERTScore였습니다. 코어닷투데이가 한국어 위키백과 25문단에 같은 프롬프트를 돌린 실측과, 저장소 이슈·IBM의 재현·저자들의 후속 논문까지 함께 정리했습니다.
![[특집] 스스로 채점하는 기계 — MASS와 GEPA, 자기 개선 고리에서 '좋아졌다'는 말을 어디까지 믿을 것인가](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Frsi-cover.webp&w=3840&q=75)
스스로 채점하는 기계 — MASS와 GEPA, 자기 개선 고리에서 '좋아졌다'는 말을 어디까지 믿을 것인가
2026년 10월 8일, 같은 날 arXiv에 올라온 두 논문이 같은 고리를 서로 다른 쪽에서 돌렸다. 버클리·사카나 AI의 MASS(arXiv 2610.12176)는 모델이 자기 복사본으로 팀을 꾸려 일하고, 스스로 채점하고, 잘된 기록으로 자기 가중치를 다시 학습하는 고리를 두 바퀴 돌려 연구형 벤치마크 넷에서 출력 토큰당 점수를 1.2~1.6배로 올렸다. 딥리서치 에이전트의 프롬프트를 GEPA로 고친 논문(arXiv 2610.12601)은 처음 보는 주제 500문항에서 인용 보상을 0.702에서 0.781로 올렸지만, 이긴 프롬프트의 절반이 외운 답안지였고 그 답안지는 점수를 한 푼도 벌지 못했다는 것을 함께 보였다. 이 글은 두 논문을 부록까지 읽고, 1965년 굿의 '지능 폭발'에서 알파고 제로와 다윈 괴델 머신까지 자기 개선의 계보를 따라간 뒤, 워크플로의 네 부품(역할·지시·계약·홉), 두 겹의 고리, 완주율이 올린 점수, 2.6배 부풀림을 만든 승자의 저주, 숫자 하나짜리 채점이 전이를 음수로 만든 실험을 위젯 7개와 삽화로 풀어 설명한다.
![[특집] 하네스도 분업을 배운다 — Adaptive-GEPA, 요청을 나누는 법과 푸는 법을 한 번의 탐색으로 함께 진화시키기](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fagp-cover.webp&w=3840&q=75)
하네스도 분업을 배운다 — Adaptive-GEPA, 요청을 나누는 법과 푸는 법을 한 번의 탐색으로 함께 진화시키기
하나의 AI 창구에는 성격이 다른 요청이 섞여 들어온다. 사실을 찾아야 하는 질문, 오래 생각해야 하는 수학 문제, 개인정보를 가려야 하는 부탁, 조건을 지켜 글을 고치는 일. 2026년 9월 30일 공개된 Adaptive-GEPA(arXiv 2609.38762)는 이 창구를 최적화하는 세 번째 길을 제안한다. 프로그램 하나를 통째로 다듬지도, 과제별로 미리 나눠 따로 다듬지도 않고, 요청을 나누는 라우터와 전문가 프로그램 묶음을 한 번의 탐색에서 함께 진화시킨다. 라우터의 지시문, 전문가마다 붙는 한 줄 설명, 프로그램 코드가 모두 사람이 읽는 글이고 실패 기록을 읽은 반성 모델이 그중 하나를 골라 고친다. 서로 다른 갈래를 합칠 때는 슬롯 번호가 아니라 ‘실제로 처리한 요청’의 겹침으로 전문가를 짝짓는다. Qwen3-8B 실험에서 네 과제 평균은 52.6에서 70.6으로 올랐고(프로그램 하나 진화 62.5, GRPO 54.0), 과제 이름을 한 번도 받지 않은 라우터가 시험 요청 651건을 과제 구분과 똑같이 나눴다. 이 글은 논문을 부록까지 읽고, 1991년 전문가 혼합에서 2025년 GEPA까지의 계보, 후보 하나의 구조, 다섯 가지 편집, 발자국 정렬 병합, 결과 표와 탐색 기록을 차례로 푼다. 시드 하나, 같은 프로그램을 다시 채점해도 2점씩 흔들리는 검증 점수, 세지 않은 계산량 같은 한계도 숫자로 짚었다. 한국어 요청 64건으로 논문의 ‘설명·라우터 편집’ 현상을 로컬 모델에서 다시 확인한 실측을 덧붙였다. 인터랙티브 6개, 일러스트 14장, 논문 그림 9장.
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