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Dev.toAI/ML
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Flash 3.5 도입을 통한 3조 개 토큰 처리 및 On-device AI 생태계 확장
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AI 요약
Context
Cloud 의존적인 AI 서비스의 지연 시간 문제와 대규모 데이터 처리 병목 현상 존재. 기존 LLM의 물리 법칙 이해 부족으로 인한 시뮬레이션 한계 및 사용자 경험 저하 발생.
Technical Solution
- Flash 3.5 모델 최적화를 통한 일일 3 Trillion Tokens 처리량 확보 및 추론 속도 개선
- On-device AI 가속을 위한 Automotive AI BOX 도입으로 Cloud 없이 로컬에서 LLM 구동 환경 구축
- Gemini Omni의 물리 엔진 통합을 통한 중력 및 운동 에너지 시뮬레이션 가능 구조 설계
- Universal Commerce Protocol(UCP) 정의를 통한 이기종 커머스 플랫폼 간 데이터 상호운용성 확보
- Android XR Audio Glasses 내 On-device AI 편집 및 실시간 번역 파이프라인 구현
- Gemini 기반의 Timestamp 추출 로직을 통한 YouTube 비디오 콘텐츠의 구조적 인덱싱 및 검색 최적화
실천 포인트
- Latency 민감 서비스의 경우 Local LLM 구동이 가능한 전용 Compute Hub 도입 검토 - 비정형 영상 데이터의 효율적 접근을 위한 AI 기반 Timestamp 인덱싱 구조 설계 적용 - 이기종 플랫폼 간 데이터 통합을 위한 전용 통신 프로토콜 정의 및 표준화 추진