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CREAIM RUNTIME COMPUTING™

연산 이후의 결정 계층

계산에서 검증된 결정으로

계산, evidence, 결정을 조건이 변함에 따라 검증하는 Compute-Control 아키텍처.

01

왜 Runtime Computing인가

AI는 가능성을 생성할 수 있습니다. 슈퍼컴퓨팅은 계산을 확장할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 새로운 계산 메커니즘을 탐구합니다.

하지만 핵심 질문이 남습니다:

무엇을 신뢰하고, 재검증하며, 실행해야 하는가?

CREAIM Runtime Computing는 이 의사결정 제어 계층을 위해 설계되었습니다.

02

AI / 슈퍼컴퓨팅 / 양자 / Runtime Computing 비교

AI / LLMSupercomputingQuantumRuntime Computing
Primary roleGeneration · Prediction · Language ReasoningLarge-scale parallel computationNew computational mechanisms for selected problemsCompute Control · Evidence Validation · Decision Revalidation
Candidate / possibility generationCORENOT PRIMARYNOT PRIMARYNOT PRIMARY
Scaling computational resourcesDEPENDSCOREDIFFERENT MODELNOT PRIMARY
Evidence-aware decision validationREQUIRES APPLICATION LAYERNOT PRIMARYNOT PRIMARYCORE
Revalidate a decision when evidence changesREQUIRES APPLICATION LAYERNOT PRIMARYNOT PRIMARYCORE
Missing / conflicting evidence handlingREQUIRES APPLICATION LAYERNOT PRIMARYNOT PRIMARYCORE
Live ValidationREQUIRES APPLICATION LAYERNOT PRIMARYNOT PRIMARYCORE
03

SCALE EVIDENCE

65.536B NODES

구조화 그래프 규모 검증

Nodes

65,536,000,000

Edges

131,071,488,000

실행 환경

Local Windows Laptop

Reference EqualityTRUE
Independent External ReproductionPENDING

BOUNDARY

구조화 규모 검증 워크로드입니다. 전체 그래프가 명시적으로 materialize되거나 exhaustive하게 순회된 것은 아닙니다.

04

GENERALITY EVIDENCE

ONE RUNTIME CORE · MULTIPLE PROBLEM CLASSES

하나의 공통 Runtime Core가 문제별 adapter를 통해 여러 계산 문제 클래스에서 정확한 reference 일치를 달성했습니다.

ProblemScaleReferenceRuntimeVerdict
TSPgr2127072707EXACT
MAX-CUTWeighted · Non-Bipartite404404EXACT
QUBODense Binary Optimization-250-250EXACT

Problem Adapter의 내부 구조 및 solver는 공개하지 않습니다.

05

RUNTIME COMPUTING IN PHARMA

새로운 Evidence가 연구 결정을 바꿉니다

과학적 Evidence
↓
Runtime Computing
↓
연구 결정
↓
Live Validation

새로운 실험 데이터, 외부 evidence, 또는 연구 조건이 변경되면 CREAIM은 현재 연구 결정이 유효한지 재평가합니다.

Current DecisionNew EvidenceDecisionSupportingMissingConflicting
PROCEEDSUPPORTSVALIDYES——
HOLDCHANGEDCHANGEDPARTIALNO—
PROCEEDCONFLICTCHANGEDYES—YES
06

LLM 보조 · Runtime 검증

LLM 보조. Runtime 검증.

LLM은 언어, 해석, 상호작용을 보조할 수 있습니다. 핵심 연구 결정은 LLM만으로 생성되지 않고 Runtime Computing 계층을 통해 검증됩니다.

LLM 결정 엔진이 아닙니다.

왜 중요한가

여러 문제 클래스에 걸친 하나의 Core
정확한 reference 검증
대규모 구조화 계산 evidence
로컬 실행 evidence
Evidence 기반 연구 결정
조건 변경 시 Live 재검증
07

PHARMA IMPLEMENTATION DETAIL

996 Decision States

현재 Pharma 검증 구성에서 후보물질당 최대 996 Decision States.

08

기술 상세

개념적 계산 구조 · Decision Flow · 재현성 원칙

09

검증 경계

내부 검증과 외부 독립 재현을 분리합니다.

WHAT IS VERIFIED

  • Cross-problem: 정의된 benchmark 인스턴스에서 정확한 reference 일치
  • 65.536B: 로컬 환경에서의 구조화 규모 검증 reference 일치

WHAT IS INTERNAL

  • Runtime Core 내부 계산 구조
  • Adapter / Solver 내부 구조
  • Production parameter · threshold · gate 기준

WHAT IS PENDING

  • 65.536B: 독립 외부 재현 — PENDING
  • 과장된 generalization 주장 없음

과학적 선언 경계

REAL ≠ VERIFIED ≠ AUTHORITATIVE

SUPPORTED ≠ VALIDATED

REPRODUCIBLE ≠ EMPIRICALLY VALIDATED

SCALE EVIDENCE ≠ GENERAL NP-HARD SOLUTION

Runtime Computing™ 기술 브리프

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공개 범위 안내

이 페이지는 Runtime Computing™의 개념적 구조, Evidence, Decision Flow, 재현성 원칙을 설명합니다. 내부 계산 구조, adapter, solver, production parameter, threshold, gate 기준은 공개하지 않습니다.