훌륭한 질문입니다.AGI를 포함한 **고도화된 미래 기술 전반의 트리(기술 생태계/진화 방향)**를 상상해보면, 단일 기술이 아닌 다음과 같은 **서로 얽히고 진화하는 기술 계열(트리)**이 형성됩니다.🌐 기술 고도화된 미래의 “기술 트리” (Tech Tree of the Future)아래는 마치 게임의 테크트리처럼, 기술이 기초 – 진화 – 융합 – 통합 – 초월 단계로 가지를 뻗어나가는 구조입니다.1️⃣ 지능 계열 트리 (Intelligence Tree)목표: AGI → ASI로의 확장📘 기초: 머신러닝, 트랜스포머, 강화학습🔁 진화: 멀티모달 AI, 비트랜스포머 대안(SSM, RWKV), 메모리/추론 결합🧠 융합: 신경-기호 혼합, World Models, 메타러닝, Tool-Augmente..

#!/bin/bash # llama.cpp 최신 버전 설치 + CUDA 가속 빌드 + 테스트 실행 (Jetson Orin 전용) set -e echo "📦 1. 필수 패키지 설치 중..." sudo apt update sudo apt install -y git build-essential cmake libopenblas-dev wget unzip echo "📁 2. llama.cpp 저장소 클론 중..." git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.gitcd llama.cpp echo "🧹 3. 이전 build 폴더 정리 중..." rm -rf build echo "🏗️ 4. CMake 기반 CUDA 빌드 시작 (GGML_CUDA=ON)..." mkdi..

다음은 Gemma‑3‑R1984‑4B 양자화 모델의 GGUF 및 GPTQ 버전을 다운로드하고, Jetson Orin 같은 장치에서 사용하기 위한 안내입니다.📦 1. GGUF 버전 다운로드 (llama.cpp용)Hugging Face × mradermacherGemma-3-R1984-4B-GGUF: 다양한 양자화 옵션 포함 (Q4_K_S, Q4_K_M, Q8_0, 등) (huggingface.co)[모델 페이지]에 들어가서 .gguf 파일 중 원하는 양자화 수준(Q4, Q8 등)을 다운로드하면 됩니다.👉 예시:# 예: Q4_K_M 양자화 모델 다운로드 (약 2.6 GB)wget https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-3-R1984-4B-GGUF/resolve/main..

Jetson Orin 8GB에서 R1984 기반 LLM을 구동하고, 이후 사족보행 로봇에 탑재하기 위한 테스트 및 실험 커리큘럼을 아래와 같이 설계했습니다. 이 커리큘럼은 다음 목표를 염두에 두고 구성되었습니다:🎯 최종 목표Jetson Orin 8GB에서 **R1984-계열 LLM (예: Gemma-3-R1984-4B)**를 양자화 후 실행실시간 명령 처리 및 추론 테스트이후 사족보행 로봇과 통합📚 커리큘럼 개요: 3단계 + 옵션 확장단계 목표 소요 기간1단계LLM 양자화 및 로컬 구동1~2일2단계자연어 추론 테스트 + 성능 프로파일링2~3일3단계ROS2 통합 및 명령 생성3~5일(옵션)STT/음성 연동 + 카메라 + 행동 생성선택적🛠️ 단계별 상세 계획🧩 1단계: R1984 모델 로컬 구동 준비..

Retrieval-Augmented Generation (RAG)는 **지식 검색(Retrieval)**과 **자연어 생성(Generation)**을 결합한 기술로, LLM이 외부 지식에 접근해 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성할 수 있게 해주는 방식입니다.🔧 핵심 개념구성 요소 설명🔍 Retrieval사용자의 질문에 관련된 문서나 정보를 외부 지식 저장소에서 검색🧠 Generation검색된 내용을 바탕으로 LLM이 응답을 생성📚 Knowledge source위키피디아, 사내 문서, 데이터베이스, 논문, FAQ 등💡 왜 필요한가?기존의 LLM은 사전 학습된 지식만으로 답변을 생성합니다.하지만 최신 정보나 전문 지식이 필요한 경우, 다음과 같은 문제가 발생합니다:❌ Hallucination (..

좋은 질문이에요! QKᵀ는 Transformer의 핵심인 Self-Attention 메커니즘에서 등장하는 수식입니다.이 수식은 **Query 행렬(Q)**와 **Key 행렬(K)**의 **전치행렬(Kᵀ)**을 곱해서 **유사도 점수(Attention Score)**를 계산하는 역할을 합니다.🔢 QKᵀ란? (한 줄 정의)QKᵀ는 **Query 벡터와 Key 벡터의 내적(dot product)**을 통해,각 토큰이 다른 토큰에 대해 얼마나 연관(주의) 있는지를 점수로 계산한 유사도 행렬입니다.📐 수학적 의미 (행렬 곱)Q: [n_tokens x d] 크기의 행렬 (Query)Kᵀ: [d x n_tokens] 크기의 행렬 (Key의 전치)→ 결과: QKᵀ = [n_tokens x n_tokens] 행렬→ ..