01
GBR Zero-Miss DBMS
Recall 1.0 certificate, GPU search, SQL/VQL, vector + metadata query, WAL, MVCC, 암호화 기반의 안정 지향 검증형 벡터 DBMS입니다.
- 독립 제품
- 인증 검색 경로
- 시스템 기반
프로덕트
하나의 시스템, 파생되는 비전
GBR SYSTEM은 Zero-Miss DBMS를 지속 기억, 정확 검색, 검증 기반으로 사용하여, 바이트 엔진 기반 소버린 인지 추론 모델인 GBR AI를 구현했습니다. 두 축을 결합해 임베디드와 로보틱스 시스템으로 확장하여, 지속 가능한 기억과 검증 가능한 지능을 지닌 피지컬 AI의 기반을 마련하고자 합니다.
02
GBR AI
독자적인 수학 알고리즘을 통해 레거시 LLM의 특징인 Attention/Transformer/KV-Cache를 벗어난 소버린 AI입니다.
- DBMS-backed memory
- 근거 기반 답변
- Agent workflow
03
피지컬 AI
Recall 1.0 기반 소버린 AI를 바탕으로 임베디드와 로보틱스 시스템으로 피지컬 AI를 구축합니다.
- 임베디드 배포
- 로보틱스 통합
- Perception-memory-action
왜 지금인가
AI는 정확히 기억해야 합니다
트랜스포머 구조 레거시 AI 스택은 검색, 컨텍스트, 파인튜닝, 모델 출력을 하나의 표면에 섞어 둡니다. 무엇을 회수했는지, 무엇을 놓쳤는지, 어떤 snapshot이 보였는지, 어떤 권한이 답변 방출을 허용했는지 증명할 수 없습니다.
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빠른 근사 검색은 무엇인가 놓칩니다.
ANN 검색은 빠를 수 있지만 결과를 놓치고 무엇을 놓쳤는지도 알 수 없습니다.
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기존 정확 검색은 비용이 큽니다.
대규모 실시간 워크로드에는 특별한 검색 방식이 필요합니다.
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AI의 기억은 감사 추적이 가능해야 합니다.
Agent, RAG, 로봇은 visibility snapshot, certificate, replay가 필요합니다.
GBR ZERO-MISS DBMS
Recall 1.0 결과를 인증하는 Zero-Miss DBMS
GBR DBMS는 AI memory, RAG, enterprise search, 그리고 필요한 결과를 조용히 누락해서는 안 되는 데이터 시스템을 위한 인증형 벡터 DBMS입니다.
인덱스리스 직접 검색
ANN 인덱스 구축 시간과 stale-index 리스크 없이 임베딩 벡터 자체를 검색합니다.
Recall 1.0 certificate
선언된 metric, visibility snapshot, tie policy 안에서 no-miss를 검증합니다.
GPU acceleration
병렬 점수화, top-k reduction, streaming path로 certified retrieval을 실행합니다.
삽입 직후 검색
인덱스 재구축 사이클을 기다리지 않고 새 데이터가 검색 가능해지는 구조입니다.
Concurrent query · MVCC
서비스형 DBMS 운영을 위한 visibility-aware query execution이 가능합니다.
Vector + metadata
SQL/VQL 표면에서 벡터와 구조화 필터를 함께 처리합니다.
검증 스냅샷
GBR Zero-Miss는 검증 가능합니다.
수치와 범위를 함께 제시합니다. Recall 1.0은 선언된 계약 안에서 retrieval no-miss를 수학적 증명서와 함께 보장하며, semantic truth를 주장하지는 않습니다.
0 / 10,000
real_misses · q10k CUDA gate
28.8 ms
p50 · 1M x 128D · k=10
1B / 12GB
internal capacity tier
1.86x-3.13x
filtered SIFT1M vs cuVS IVF-Flat
범위.
q10k: declared objective, metric conversion, visibility scope, canonical tie policy. 1B/337ms: internal legacy single-run이며 외부 percentile/QPS 증거가 아닙니다. Competition: RTX 5060 Ti, Q=10k, K=20, filtered SIFT1M.
기억
기억을 모델 밖 검증된 DBMS에
— 레거시 LLM처럼 가중치에 가두지 않습니다
환각
모르면 멈춤(abstain)
— 그럴듯한 답을 지어내지 않습니다
근거
모든 답에 출처·인증서·감사 추적
— 블랙박스가 아닙니다
구조
No attention/Transformer/KV-Cache
— 소버린 아키텍처
GBR AI
Non Transformer 독자 아키텍처 소버린 AI
GBR AI는 GBR DBMS를 사용합니다. 자체 임베딩과 recall 1.0의 정확하고 빠른 검색을 기반으로 독자적인 인지 추론 엔진을 구현 하였습니다. 기억과 권한을 모델 안에서 뭉개지 않습니다.
Grounded AI
Agent workflow
Authority gate
DBMS-backed memory
임베디드 · 로보틱스 · 피지컬 AI
검증된 기억에서, 체화된 행동으로
DBMS와 AI를 결합해 임베디드, 로보틱스, 피지컬 AI로 확장합니다. 잃지 않는 기억을 바탕으로 세계를 인식하고 행동합니다. 모든 과정을 감사 추적할 수 있습니다.
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Sensor input
바이트 엔진으로 멀티모달이 가능합니다.
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Verified memory
GBR DBMS는 지속 기억을 만듭니다.
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Reasoning
No attention/Transformer/KV-Cache 독자 아키텍처로 검증 가능한 지능을 구현 합니다.
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Action candidate
물리적 행동은 실행 전 엄격한 규약을 거칩니다.
Sovereign by construction
데이터는 경계 안에 머뭅니다.
private DBMS를 통해 AI는 외부 전송 없이 운영될 수 있습니다. 공공, 금융, 국방, 산업, 규제 환경을 위한 필수적인 스택입니다.
온프레미스 배포 가능DBMS와 AI를 자체 인프라 안에 배치 할 수 있습니다.
Certificate auditquery 단위 result hash, score, visibility replay를 남깁니다.
권한 분리read, write, execute, network, device, admin gate를 분리합니다.