애딥(Addeep)은 차세대 증강 인공지능 Addeep-GPR(Augmented AI, Generative Pre-trained Recommender)을 중심으로, 개인화 콘텐츠 생성·추천·융합 기술을 개발하며 Web3 기반의 새로운 소셜미디어 생태계를 만들어가고 있습니다. 이러한 기술 구조와 개념을 누구나 명확하게 이해할 수 있도록,〈Addeep-GPR 기술용어집 v1.0> 을 공식 발간했습니다. 본 기술용어집은 Addeep-GPR을 구성하는 핵심 기술, 개념, 데이터 구조, 모델 계층, 그리고 콘텐츠 융합…

애딥의 개인화 AI는 단순히 하나의 모델이 아닙니다.사용자의 장기 성향, 지금 이 순간의 마음, 그리고 콘텐츠·커머스 맥락을 각각 담당하는 세 가지 RSSM(Recurrent State Space Model)이 동시에 돌아가는 구조입니다.이 세 가지를 묶어주는 심장이 바로 Addeep Mindset Engine입니다. 이 글에서는 1. Addeep Mindset Engine 개요 Mindset Engine은 간단히 말해 “사용자의 숨겨진 마음 상태…

오늘날 생성형 AI는 이미지와 영상을 만드는 데 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 그러나 실제 서비스 수준에서 ‘자연스러운 장면’을 만들기에는 여전히 큰 한계가 존재합니다. 예를 들어, 이 네 가지를 동시에 해결한 기술은 아직 존재하지 않습니다. Addeep은 이 문제를 풀기 위한 핵심 구조로 GPR Integrated Latent Space를 제시합니다.이는 단순한 “멀티모달 임베딩”이 아니라, 콘텐츠·브랜드·상품·사용자·감정·맥락을하나의 통일된…

GPMD: 같은 앱이지만, 사람마다 완전히 다르게 보이게 하는 Addeep의 비밀 구조 모바일 앱을 사용하다 보면 한 번쯤 이런 생각이 들곤 합니다. “내 화면과 친구 화면이 왜 이렇게 다르지?”“이 앱은 왜 내 취향을 이렇게 잘 알지?” Addeep은 이 질문에 대한 답을 GPMD(GPR-Personalized Multi-Dataset Layer) 라는 기술에서 찾았습니다.이 기술은 단순 추천 알고리즘이…

Addeep은 텍스트, 이미지, 영상, 행동로그, 상품 정보, 광고 크리에이티브, 개인화 데이터 등 이질적 구조를 가진 모든 데이터를 단일 의미 기반 좌표계(Mindset Latent Space)로 정렬하는 기술을 구축하였습니다. 이 구조는 기존 소셜미디어나 추천·광고·커머스 엔진이 구현하지 못한 방식이며, Addeep은 이를 통해 새로운 형태의 AI 소셜경제 플랫폼을 정의하고 있습니다. Addeep 증강 AI GPR(Generative Pre-trained…

Transformer vs SSM(State Space Model / 상태공간모델) 비교 분석 계산 복잡도, 속도, 길이 한계, 대표 모델, 하이브리드 구조, 산업 적용, 애딥(addeep) 관점 전략까지 모두 정리한 2025 버전 기술 리뷰 본 문서는 2025년을 기준으로 Transformer와 SSM(State Space Model) 계열 모델을 계산 복잡도, 속도, GPU 비용 구조, 대표 연구, 하이브리드 아키텍처, 멀티모달…

1. 기본 구조(Backbone Architecture)의 진화 딥러닝 모델의 기본 구조는 CNN에서 시작하여 RNN, Transformer, Multimodal Fusion, Mixture-of-Experts(MoE) 방향으로 발전하고 있습니다. 이는 모델이 처리할 수 있는 데이터의 범위가 텍스트 중심에서 이미지·음성·영상·행동 데이터 등으로 확장되면서 자연스럽게 진화한 흐름입니다. 1-1. CNN (Convolutional Neural Network) CNN은 이미지와 영상 처리에서 출발한 구조이며, 시각적 패턴을 추출하는 데…

최근 생성형 AI 영역에서는 얼마나 고품질로 생성하는가보다, 얼마나 효율적으로 생성하는가가 더 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 이미지 생성 품질은 Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E를 거치며 이미 일정 수준 이상에 도달했고, 현재는 모바일 디바이스, 로컬 환경, 대규모 서비스 운영을 위해 계산 효율을 극단적으로 끌어올리는 방향으로 기술이 급격히 이동하고 있기 때문입니다. 이러한 흐름 속에서…