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참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가 오픈북 시험을 치르는 학생을 상상해 보세요. 모든 문제를 기억만으로 답하는 대신, 학생은 교과서를 넘기며 가장 관련 있는 페이지를 찾아 읽고, 기억한 지식과 방금 찾아본 사실을 결합해 답을 씁니다. **검색 증강 생성(RAG)**은 대규모 언어 모델에 대해 동일한 방식으로 작동합니다. 모델은 학습 중 암기한 것에만 의존하...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. zkML이란 무엇인가 **zkML(Zero-Knowledge Machine Learning)**은 영지식 증명을 사용해 머신러닝 모델이 인퍼런스를 올바르게 실행했음을 검증하는 기법입니다 — 모델 가중치, 입력 데이터, 또는 둘 다를 드러내지 않고요. 이는 암호학적 보장을 제공합니다: "이 출력은 이 입력에 대해 이 모델이 산출한 것이다", 그리고 누구나 비공개 정보를 보지 않고도 그 증명을 검증할 수 있습니다. ...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 품질 지표란 무엇이며 왜 중요한가 **AI 품질 지표(AI quality metrics)**는 AI 시스템이 자신의 작업을 얼마나 잘 수행하는지를 — 마케팅 용어가 아니라 맥락이 있는 숫자로 — 설명하는 측정 가능한 값입니다. 주장이 종종 증거를 앞지르는 크립토 AI 공간에서, 품질 지표는 "우리의 AI는 강력하다"와 "우리 모델은 정의된 테스트 세트에서 82% 정확도를 달성한다"의 차이입니다. 요약하면: ...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 마케팅의 AI가 작동하는 AI와 같지 않은 이유 마케팅 AI와 작동하는 AI 사이의 간극은 DecAIHub가 다루는 핵심 문제입니다. 수백 개의 크립토 프로젝트가 브랜딩에 "AI-powered", "built with cutting-edge AI", "our AI engine" 같은 표현을 사용합니다 — 하지만 검증 가능한 산출물을 찾아보면, 많은 경우 코드도, 모델도, 벤치마크도, 기술 문서도 없습니다. 이 페...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 구성요소로서의 인퍼런스 AI 구성요소로서의 **인퍼런스(inference)**는 프로젝트가 학습된 모델을 프로덕션에서 실행해 출력을 산출한다는 의미입니다 — 예측, 분류, 생성된 텍스트, 이미지, 또는 기타 결과. DecAIHub 프로젝트 카드의 AI component 필드에 인퍼런스 관련 값이 나열되어 있다면, 이는 시스템 어딘가에서 모델이 입력 데이터를 받아 AI 기반 결과를 반환한다는 신호입니다. 이...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 컴포넌트로서의 컴퓨트 AI 컴포넌트로서의 **컴퓨트(compute)**는 프로젝트가 AI 워크로드를 위한 계산 자원 — GPU, TPU, CPU — 을 제공하거나 오케스트레이션한다는 것을 의미합니다. DecAIHub 프로젝트 카드가 AI component 필드에 컴퓨트 관련 값을 나열할 때, 이는 인프라 계층을 설명합니다. 모델이 트레이닝되거나 실행될 수 있게 하는 하드웨어와 스케줄링 시스템입니다. 컴퓨트...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 데이터 수집 및 라벨링 **데이터 수집(data collection)**은 다양한 소스에서 원시 데이터를 모으는 과정입니다. 데이터 라벨링(data labeling)(주석, annotation이라고도 함)은 데이터가 지도 트레이닝에 사용될 수 있도록 그 데이터에 올바른 답이나 메타데이터를 붙이는 과정입니다. 이 둘은 함께 원시 정보를 사용 가능한 데이터셋으로 바꾸는 필수 파이프라인을 형성합니다. 요약하면: 수집은...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 컴포넌트로서의 애널리틱스와 랭킹 AI 컴포넌트로서의 **애널리틱스와 랭킹(analytics and ranking)**은 프로젝트가 AI 또는 머신러닝을 사용하여 엔티티 — 프로젝트, 토큰, 지갑, 리스크, 또는 시장 상황 — 를 점수화하거나, 분류하거나, 순위를 매기거나, 분석한다는 것을 의미합니다. DecAIHub 프로젝트 카드의 AI component 필드가 애널리틱스 관련 값을 나열하면, 그것은 학습...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 컴포넌트로서의 트레이닝 AI 컴포넌트로서의 **트레이닝(training)**은 프로젝트가 AI 모델을 트레이닝하는 시스템이나 파이프라인을 포함한다는 것을 의미합니다 — 학습된 표현을 생성하기 위해 데이터에 대해 모델 가중치를 업데이트하는 것입니다. DecAIHub 프로젝트 카드가 AI component 필드에 트레이닝 관련 값을 나열할 때, 이는 특정 메커니즘을 설명합니다. 프로젝트 내에서 모델이 구축되거...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 검색 및 지식 레이어 **검색 및 지식 레이어(retrieval and knowledge layer)**는 관련 정보를 저장, 색인, 검색하여 AI 모델이 근거 있는 답변을 생성할 수 있도록 하는 시스템입니다. 이는 모델이 트레이닝 중에 암기한 것에만 의존하지 않고 외부 지식 — 문서, 온체인 데이터, 프로토콜 명세, 시장 이벤트 — 에 접근할 수 있게 해 주는 인프라입니다. 요약하면: 검색 레이어는 RAG의 "...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 컴포넌트로서의 에이전트(Agents) AI 컴포넌트로서의 **에이전트(Agents)**는 프로젝트의 AI 계층이 에이전트 프레임워크 — 입력을 인지하고, 결정을 내리고, 행동을 취하며, 종종 메모리, 도구, 목표를 갖춘 시스템 — 를 중심으로 구축되었음을 의미합니다. DecAIHub 프로젝트 카드가 AI component 필드에 에이전트 관련 값을 나열할 때, 이는 구체적인 기술 아키텍처를 설명합니다: 자...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 복합 AI 카테고리를 읽는 방법 DecAIHub는 각 프로젝트에 AI/Agents | DeFi나 AI/Compute | Infra 같은 복합 카테고리(composite category) 레이블을 할당합니다. 이 레이블은 간결해 보이지만 두 가지 정보를 동시에 담습니다: 프로젝트가 어떤 종류의 AI 작업을 하는지, 그리고 그 작업을 어디에 적용하는지. 이 페이지는 그것을 읽는 방법을 설명합니다. 요약하면: |...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI/Agents AI/Agents는 DecAIHub에서 가장 큰 카테고리입니다. 핵심 AI 컴포넌트가 자율 또는 반자율 에이전트 — 데이터를 인지하고, 그에 대해 추론하고, 지속적인 인간 지시 없이 행동을 취하는 소프트웨어 계층 — 인 모든 프로젝트를 그룹화합니다. 이 카테고리는 트레이딩 봇, 인프라 프레임워크, 소비자 컴패니언, 게임 NPC에 걸쳐 있습니다. "agent"라는 단어가 크립토 마케팅에서 인기 있...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI/Compute AI/Compute는 AI 워크로드를 위한 연산 자원을 제공하는 프로젝트 — 크립토 AI의 GPU 및 인프라 계층 — 를 그룹화합니다. 이는 누구나 AI 모델 트레이닝과 실행을 위한 처리 능력을 기여하거나 소비할 수 있게 하는 탈중앙화 컴퓨트 네트워크, GPU 마켓플레이스, 오케스트레이션 플랫폼입니다. DecAIHub 레지스트리에서 AI/Compute는 가장 큰 카테고리 중 하나이며 물리적 인...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI/Inference AI/Inference는 학습된 AI 모델을 프로덕션에서 실행하는 데 초점을 맞춘 프로젝트를 그룹화합니다 — 모델이 입력 데이터를 받아 결과(예측, 분류, 생성된 이미지, 또는 텍스트 응답)를 산출하는 단계입니다. 이것이 AI의 "라스트 마일(last mile)"입니다: 모델이 실제로 유용한 무언가를 하는 순간. DecAIHub 레지스트리에서 인퍼런스 중심 프로젝트는 종종 컴퓨트 공급자 및...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI/Data AI/Data는 AI 학습 및 처리를 위해 데이터를 수집·큐레이션·라벨링하거나 제공하는 프로젝트를 묶습니다. 데이터는 모든 AI 시스템의 기초 입력입니다 — 구조화된 고품질 데이터셋이 없으면 모델은 학습되거나 파인튜닝되거나 개선될 수 없습니다. DecAIHub 레지스트리에서 AI/Data 프로젝트는 탈중앙화 데이터 마켓플레이스와 어노테이션 플랫폼부터, 학습과 인퍼런스 워크플로에 데이터를 공급하는 특...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI/Analytics AI/Analytics는 AI와 머신러닝을 사용해 분석·스코어링·랭킹하거나 인사이트를 제공하는 프로젝트를 묶습니다 — 일반적으로 크립토 시장, 온체인 활동, 또는 프로젝트 품질에 관한 것입니다. 이들은 원시 블록체인·시장 데이터를 실행 가능한 이해로 바꾸는 "인텔리전스 계층" 프로젝트입니다. DecAIHub 레지스트리에서 AI/Analytics는 더 작지만 독특한 카테고리입니다. 핵심 구별...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI/Training AI/Training은 AI 모델 구축에 집중하는 프로젝트를 묶습니다 — 데이터와 컴퓨트가 결합하여 학습된 패턴을 가진 모델을 생산하는 AI 라이프사이클의 생성 단계입니다. 인퍼런스가 트레이닝된 모델을 사용하는 행위라면, 트레이닝은 그것을 만드는 행위입니다. DecAIHub 레지스트리에서 AI/Training은 AI/Compute나 AI/Agents보다 덜 흔합니다. 이는 작업의 난이도를 반...