“지난번에 이걸 물어봤죠.”
과거 정보를 검색해 답변에 활용
FOUNDATION MODEL
AI를 사용할수록,
AI가 나를 배웁니다.
사용자의 경험과 판단 기준이
다음 학습과 추론에 반영되는 성장형 AI 모델.
경험이 쌓이면, 연결이 깊어집니다.
STAGE 2 · 개발 중인 기술 및 적용 비전
EXPERIENCE경험질문과 상호작용
DECISION판단 기준선택과 그 이유
FEEDBACK피드백결과에서 배우기
TENCONICGrowing AILEARN · ADAPT · EVOLVE
✦더 나은 다음 판단BETTER NEXT DECISION
01AI의 새로운 전환
기억을 넘어,
경험에서 배우는 AI.
과거 정보를 찾는 AI에서,
경험으로 다음 판단을 바꾸는 AI로.
“지난 경험을 바탕으로
이렇게 판단합니다.”
경험에서 학습한 기준을 새로운 질문에 적용
기억의 활용과 모델 학습은 별도의 과정입니다. 모델별 기억·학습 기능은 구현에 따라 다르며, 위 도식은 기술 방향을 설명합니다.
02어떻게 성장하나요?
사용자 경험이
모델 학습으로 이어집니다.
질문, 판단, 피드백에서 중요한 기준을 추출합니다.
검증된 경험을 선택적으로 학습해 다음 추론에 반영합니다.
경험
질문 · 판단 · 피드백
기억
판단 기준을 Cell로 구조화
학습
검증된 경험에서 학습 요소 추출
성장
다음 추론에 학습 결과 반영
↻ 새로운 결과와 사용자 피드백이 다음 학습으로 이어집니다.
대화할 때마다 자동으로 모델 가중치를 갱신한다는 의미가 아닙니다. 검증·승인과 선택적 학습을 포함한 개발 방향입니다.
03사용자마다 다르게 성장하는 AI
같은 기반 모델,
다른 능력 프로필.
같은 출발점에서도, 사용자 경험에 따라
서로 다른 판단과 강점을 만들어갑니다.
연구자
정밀 분석 · 근거 중심
크리에이터
표현과 스타일
비즈니스 전문가
판단과 실행
사용자별 능력 프로필은 성장형 모델의 적용 비전입니다.
04새로운 시장이 열립니다
하나의 성장 기술이,
새로운 AI 시장을 만듭니다.
개발, 관계, 전문성, 창작.
경험이 능력이 되는 새로운 서비스를 지향합니다.
관계형 AI
나와 함께 성장하는 캐릭터대화와 상호작용의 경험을 이어가는 관계형 서비스.
전문가 AI
필요할 때 사용하는 전문 판단분야별 경험과 판단 기준을 활용하는 전문가 서비스.
개발자 AI
개발자가 떠나도, 개발 경험은 남습니다.설계의 이유, 실패한 수정, 검증된 해결책을 다음 개발로 이어갑니다.
창작형 AI
취향과 표현을 배우는 모델반복적인 피드백으로 사용자의 스타일에 적응하는 창작 도구.
적용 비전을 보여주는 예시이며, 현재 구매 가능한 상용 제품 목록은 아닙니다.
05왜 텐코닉인가?
무엇을 배우고, 무엇을 유지할지.
성장에는 통제가 필요합니다.
학습량뿐 아니라 학습할 내용과 적용 범위,
보존할 능력을 관리하는 기술을 개발합니다.
검증된 경험의 학습
사용자 경험을 검증하고, 승인된 경험을 학습 기준으로 연결합니다.
국내 특허 출원 2건선택적 국소학습
필요한 변화는 반영하고, 유지할 능력은 보존하는 학습을 지향합니다.
30.7B 모델 개발 중학습 상태 통제
학습 내용을 선택하고 중지·복구할 수 있는 통제 가능한 구조를 지향합니다.
독자 국소학습 기술기술 현황과 검증 범위 ＋
국내 특허 출원 2건과 30.7B 모델 개발 중은 제공된 IR 기재 내용입니다. 사용자 경험의 학습, 기존 능력의 보존, 학습 상태 통제는 개발·검증 방향이며 모든 기능의 상용 제공을 의미하지 않습니다.
06더 큰 확장 가능성
제품을 넘어,
플랫폼으로 확장합니다.
성장형 AI 기술을 모델, 학습 엔진,
학습 자산으로 확장합니다.
모델 공급
성장형 모델의 기업 적용
학습 엔진
AI 제품을 위한 API · SDK
학습 자산
전문 분야 학습 모듈
모델 공급·학습 엔진·학습 자산은 제품 검증 이후의 확장 방향입니다.
GROWTH, CONTINUED.
함께 만들어가는,
성장형 AI의 미래.
경험을 기억하고, 학습하고,
다음 판단으로 연결하는 AI를 함께 만듭니다.