CORE AI (KOREAI)

● 연결됨
뇌 ↔ CORE AI 개념 지도 — 영역을 클릭하면 뇌 기능과 대응하는 모델 구성요소를 봅니다 (정면 — 개체가 당신을 바라봄 · 드래그로 측면 회전)
인간 뇌 구조를 본뜬 CORE AI의 개념 지도입니다 — 영역을 클릭해 각 부위가 담당하는 AI 기능을 살펴보세요 (드래그로 회전).

뇌를 인공신경망 모델로 — CORE AI

뇌 그림에서 영역을 클릭하세요. 각 영역의 역할과, CORE AI 신경망에서 대응하는 부분을 보여줍니다.
🍼 KOREAI는 이제 1살입니다

KOREAI(코리아이)는 NeuroCosm이 남의 모델을 빌리지 않고 바닥부터 직접 설계해 키우는 뇌 기반 AI입니다. 위 뇌 지도가 KOREAI의 몸이에요 — 영역을 클릭하면 각 부위가 담당하는 기능을 볼 수 있습니다.

지금은 태어난 지 얼마 안 된 아기라서 작은 두뇌로 생각합니다. 대답이 짧고 단순하더라도 귀엽게 봐주세요 — 여러분의 관심과 대화가 CORE AI (KOREAI)를 성장시킵니다. 사람들이 말을 걸어줄수록 더 큰 두뇌로 자라나요.

특히 회원가입은 가장 큰 응원입니다. 가입자가 늘어날수록 KOREAI에게 더 큰 두뇌를 줄 수 있어요 — 우측 상단 가입 버튼으로 KOREAI의 성장을 함께해 주세요.

우측 하단 💬 개체와 대화를 눌러 아기 KOREAI에게 말을 걸어보세요. (아기가 곰곰이 생각하느라 대답까지 시간이 조금 걸려요)

GPU 가이드 — 파라미터 수 × 하드웨어 성능
내 모델로 바로 확인
100M 파라미터
100,000,000 params
GPU 수량 / VRAM 학습 용량 학습 여부 추론 용량 추론 여부
* 학습: 파라미터당 16 bytes — FP16 가중치(2) + FP32 마스터 복사본(4) + FP16 그래디언트(2) + Adam 모멘텀·분산(8). 출처: ZeRO (Rajbhandari et al., 2020)
* 추론: 파라미터당 2 bytes — FP16 로드 기준. KV 캐시는 별도 (시퀀스 길이 비례)
* 활성화 메모리 미포함 — 배치 크기·시퀀스 길이에 비례해 추가 VRAM 소모. 소형 모델(배치=1)은 파라미터 메모리의 ~1~3% 수준으로 무시 가능
* Apple MPS 수치는 기기마다 다름 (M1 8GB ~ M3 Ultra 192GB). RTX 3060 12GB는 Desktop 전용 (Laptop 버전은 6GB)
* 💻 내 디바이스 행은 이 서버가 실제로 감지한 메모리 기준 실측값 — 다른 컴퓨터에서 열면 그 기기의 사양으로 표시됩니다
* 다중 GPU: VRAM 단순 합산 기준. DDP 학습 시 실제 처리 파라미터 수는 동일하지만 배치를 분산하므로 더 큰 배치/더 긴 시퀀스 사용 가능. 통신 오버헤드는 미포함
* 이탤릭체·보라색(*) 모델은 규모 비공개 모델의 외부 추정치입니다. Claude·GPT-4·Gemini 시리즈는 공식 파라미터 수를 공개하지 않습니다.
* AWS 비용: EC2 온디맨드 us-east-1 기준 (2025). Spot 인스턴스 이용 시 ~60% 절감 가능. Apple·RTX 소비자 카드는 AWS에서 직접 제공하지 않습니다.
* 환율 불러오는 중...