On Premise replacementsOn Premise 대체Thay thế cho On Premise
Current and proposed pipeline현재·제안 파이프라인Pipeline hiện tại và đề xuất
The workflow stays; model replacements require separate benchmarks.흐름은 유지하고 모델 교체는 별도 검증합니다.Giữ workflow; benchmark riêng từng model thay thế.
01Media preparation미디어 준비Chuẩn bị dữ liệu
02Evidence reading증거 판독Đọc bằng chứng
03Judge and review판정·검토Judge và review
Current현재Hiện tại
On PremiseOn PremiseOn Premise
Current vision components현재 vision 구성요소Vision hiện tại
Mask2FormerYOLO26xBoT-SORT + ReIDOpenCV
Retained vision components유지할 vision 구성요소Vision giữ lại
Mask2FormerYOLO26xBoT-SORT + ReIDOpenCV
Research candidates · unvalidated연구 후보 · 미검증Ứng viên thử nghiệm · chưa kiểm chứng
SAM 3NVIDIA Cosmos Reason2Alpamayo 1.5
Output: chart + ratio / question → adjuster review출력: 도표·비율 / 확인 질문 → 사정사 검토Output: chart + tỷ lệ / câu hỏi → giám định viên duyệtIllustration · candidates unvalidated설명용 · 후보 미검증Minh họa · ứng viên chưa kiểm chứng
Gemini is an evaluated alternative. Full local operation also replaces the report extractor and escalation/chat model. Jev public weights/self-host rights are not verified; Kev is a candidate.Gemini는 평가된 대안입니다. 완전 local은 보고서 추출·escalation/chat도 교체해야 합니다. Jev 공개 weights·self-host 권한은 미확인이며 Kev는 후보입니다.Gemini là nhánh đã thử. Muốn hoàn toàn local phải thay cả report extractor và model escalation/chat. Chưa xác minh weights/quyền self-host Jev; Kev mới là ứng viên.
On Premise replacementsOn Premise 대체Thay thế cho On Premise
01 · Media preparation01 · 미디어 준비01 · Chuẩn bị dữ liệu
Retain the media tools. Compare the baseline sampling with targeted frames and short clips.미디어 도구는 유지하고 기준 샘플링과 대상 프레임·짧은 영상을 비교합니다.Giữ công cụ media. So sánh sampling hiện tại với frame mục tiêu và clip ngắn.
Same task · alternative implementations같은 작업 · 대체 구현Cùng tác vụ · phương án thay thế
Current · reference현재 · 비교 기준Hiện tại · tham chiếuOn Premise · proposedOn Premise · 제안On Premise · đề xuấtRetained유지Giữ lại
Sampling improvements are proposed experiments; the intake itself requires no LLM.샘플링 개선은 제안 실험이며 입력 준비 자체에는 LLM이 필요 없습니다.Cải tiến sampling là đề xuất thử nghiệm; khâu chuẩn bị dữ liệu không cần LLM.
Implementation references구현 근거Nguồn triển khai
origin/stage 4b901f0 · origin/stage:visus/worker.py:198-255,334-378 · origin/stage:visus/worker.py:280-299 · origin/stage:visus/engines/reader_tree.py:52-54
On Premise replacementsOn Premise 대체Thay thế cho On Premise
02 · Guided VLM reader + CV02 · VLM 판독 및 CV02 · Reader VLM + CV
On Premise replaces both report extraction and visual reading; the evidence contract and local CV remain.On Premise는 보고서 추출·영상 판독을 모두 교체하며 근거 규격·local CV는 유지합니다.On Premise thay cả trích xuất report và đọc hình ảnh; giữ chuẩn bằng chứng và CV hiện tại.
Same task · alternative implementations같은 작업 · 대체 구현Cùng tác vụ · phương án thay thế
Current · reference현재 · 비교 기준Hiện tại · tham chiếuOn Premise · proposedOn Premise · 제안On Premise · đề xuấtRetained유지Giữ lại
Model choices are alternatives, not a combined call. Benchmark each replacement; vision research is outside the baseline.모델은 동시 호출이 아닌 대안입니다. 각 교체를 평가하며 vision 연구는 기본 구조 밖입니다.Các model là lựa chọn thay thế, không gọi đồng thời. Benchmark từng ứng viên; vision nghiên cứu chưa thuộc baseline.
Implementation references구현 근거Nguồn triển khai
origin/stage 4b901f0 · origin/stage:visus/engines/reader_tree.py:576-690 · origin/stage:visus/engines/reader_tree.py:1569-1601 · origin/stage:visus/engines/reader_tree.py:207-249 · origin/stage:visus/report_facts.py:80,178-180,243-270
On Premise replacementsOn Premise 대체Thay thế cho On Premise
03 · Judge, rules & review03 · 판정·규칙·검토03 · Judge, luật và review
Propose separate replacements for Jev and Opus; retain KNIA rules, code-derived ratios and human review.Jev·Opus를 각각 교체하는 제안입니다. KNIA 규칙·코드 기반 비율·사람 검토는 유지합니다.Đề xuất thay Jev và Opus riêng; giữ luật KNIA, tỷ lệ do code tính và con người review.
Same task · alternative implementations같은 작업 · 대체 구현Cùng tác vụ · phương án thay thế
Current · reference현재 · 비교 기준Hiện tại · tham chiếuOn Premise · proposedOn Premise · 제안On Premise · đề xuấtRetained유지Giữ lại
Jev self-host rights are unverified. Kev and local escalation/chat are candidates, not validated equivalents.Jev self-host 권한은 미확인입니다. Kev·local 추가 판단/대화는 동등성이 검증되지 않은 후보입니다.Chưa xác minh quyền self-host Jev. Kev và escalation/chat nội bộ là ứng viên, chưa chứng minh tương đương.
Implementation references구현 근거Nguồn triển khai
origin/stage 4b901f0 · origin/stage:visus/engines/v2.py:1193-1233 · origin/stage:visus/engines/v2.py:1279-1345 · origin/stage:visus/engines/v2.py:1348-1395
On Premise replacementsOn Premise 대체Thay thế cho On Premise
Model replacement options
모델 대체 후보
Các phương án thay model
The reader extracts evidence. The Judge chooses a KNIA fault-allocation chart (Korean insurance standard) and vehicle roles from structured facts. Each requires its own evaluation.
판독 모델은 증거를 추출하고, 판정 모델은 구조화된 사실로 KNIA 과실비율 인정기준 도표와 차량 역할을 선택합니다. 각각 평가해야 합니다.
Reader trích xuất bằng chứng. Judge chọn biểu đồ tỷ lệ trách nhiệm KNIA (chuẩn bảo hiểm Hàn Quốc) và vai trò xe từ facts có cấu trúc. Mỗi vai trò cần đánh giá riêng.
| Model / role | Visus evidenceChart match · API $/analysis · mean seconds도표 일치율 · API $/분석 · 평균 초Chart match · API $/phân tích · giây trung bình | Ownership / hardware view | Recommendation |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31BReader + explanation판독 + 설명Reader + giải thích | MEASURED측정됨ĐÃ ĐO 56.3% · $0.0103 · 278 s | Apache 2.0. BF16 checkpoint 62.55 GB. Plan 48 GB quantized pilot, 80/96 GB BF16.Apache 2.0. BF16 체크포인트 62.55GB. 양자화 pilot 48GB, BF16 80/96GB 계획.Apache 2.0. Checkpoint BF16 62,55GB. Pilot quantized 48GB; BF16 80/96GB. | First reader pilot: low observed API cost, comparable chart score to Qwen. Quantized local quality remains unmeasured.첫 reader pilot. Qwen과 비슷한 도표 점수, 낮은 관측 API 비용. 양자화 local 품질은 미측정.Pilot reader ưu tiên: API quan sát rẻ, điểm chart gần Qwen. Chưa đo chất lượng local quantized. |
| Qwen3.8-27BReader + explanation판독 + 설명Reader + giải thích | MEASURED측정됨ĐÃ ĐO 55.3% · $0.0706 · 693 s | Apache 2.0. BF16 checkpoint 55.56 GB; same planning tiers. 73/300 cases retried.Apache 2.0. BF16 55.56GB; 동일 하드웨어 계획. 300건 중 73건 재시도.Apache 2.0. BF16 55,56GB; cùng tier phần cứng. 73/300 hồ sơ cần retry. | Challenger. Slower and costlier in this batch; guided workflow is retained to limit repeated tool calls.비교 후보. 이 batch에서는 더 느리고 비쌈. 반복 도구 호출을 줄이기 위해 유도형 workflow를 유지합니다.Challenger. Batch này chậm, đắt hơn; giữ workflow có hướng dẫn để hạn chế gọi tool lặp. |
| Kimi K3Reader reference / local teacher판독 비교 / local teacherReader tham chiếu / teacher local | MEASURED측정됨ĐÃ ĐO 62.0% · $0.2833 · 381 s | Custom Kimi K3 licence. 1.56 TB checkpoint; published recipe: 32 × H100 or 16 × H200.Kimi K3 자체 라이선스. 1.56TB 체크포인트; 공개 recipe: H100 32장 또는 H200 16장.License riêng Kimi K3. Checkpoint 1,56TB; recipe: 32 × H100 hoặc 16 × H200. | Higher measured score, very large memory requirement. Research/teacher tier, not a small on-prem pilot.측정 점수는 높지만 메모리 요구량이 매우 큼. 소규모 pilot보다 연구·teacher용.Điểm đo cao hơn, cần bộ nhớ rất lớn. Dành cho nghiên cứu/teacher, không phải pilot nhỏ. |
| Mistral Small 3.2 24BReader challenger판독 비교 후보Reader challenger | NOT RUN미실행CHƯA CHẠY Not benchmarked on VisusVisus 미측정Chưa benchmark trên Visus | Apache 2.0. Multimodal. Plan 48 GB quantized or 80 GB BF16; reserve memory for images and context.Apache 2.0. 멀티모달. 양자화 48GB 또는 BF16 80GB 계획; 영상·문맥 메모리 별도.Apache 2.0. Multimodal. Dự kiến 48GB quantized hoặc 80GB BF16; chừa RAM ảnh/context. | Third challenger. Evaluate Korean facts, tool use, repetition and abstention. No quality parity claim yet.세 번째 후보. 한국어 사실·도구 사용·반복·보류 검증. 품질 동등성 미입증.Challenger thứ ba. Đo facts tiếng Hàn, tool, lặp và abstention; chưa có bằng chứng parity. |
| Kev-4B / Kev-9BSpecialist decision model전문 판정 모델Decision model chuyên biệt | NOT RUN미실행CHƯA CHẠY Not benchmarked on VisusVisus 미측정Chưa benchmark trên Visus | Apache 2.0. Qwen3.5 backbone + decision head; ~14.3 / 21.9 GB resident GPU memory. Plan 24/48 GB with CV.Apache 2.0. Qwen 기반 + 전문 판정 head; GPU 상주 약 14.3/21.9GB. CV 포함 24/48GB 계획.Apache 2.0. Backbone Qwen + decision head; GPU resident ~14,3/21,9GB. Dự kiến 24/48GB khi kèm CV. | Jev-style candidate. Typed choice/noul/score; calibrate Korean KNIA and adapt OpenRouter interface separately.Jev형 후보. choice/noul/score. 한국어 KNIA 보정 및 OpenRouter adapter 별도 필요.Ứng viên kiểu Jev. choice/noul/score; cần calibrate KNIA tiếng Hàn và adapter OpenRouter riêng. |
Measured reader figures use the same 300-case cohort and retain production Jev. Chat/explanation quality was not separately measured. API figures are final scored-run costs; earlier failed retry attempts, GPU, storage, CV and later chat are excluded. The 69.7% (209/300) historical active-analysis baseline spans a reader-model change; it is not a clean Opus-only batch. The PPTX labels it Opus; the handoff supplies this caveat. [1–3]
측정 reader 수치는 동일한 300건 cohort이며 production Jev를 유지합니다. Chat·설명 품질은 별도로 측정하지 않았습니다. API 비용은 최종 채점 실행분이며, 이전 실패·재시도 전체 비용과 GPU·storage·CV·후속 chat은 제외합니다. 69.7%(209/300) 과거 active-analysis 기준선은 reader 변경 기간을 포함합니다. PPTX의 Opus 표기와 달리 순수 Opus-only 통제 batch가 아니라는 조건을 인수인계 문서가 명시합니다. [1–3]
Số liệu reader dùng cùng cohort 300 hồ sơ và vẫn giữ Jev production. Chưa đo riêng chất lượng chat/giải thích. Chi phí API chỉ tính lượt cuối được chấm; chưa gồm lượt lỗi/retry trước đó, GPU, storage, CV và chat sau đó. Baseline lịch sử 69,7% (209/300) gồm active-analysis qua một lần đổi reader. PPTX ghi Opus; handoff bổ sung rằng đây không phải batch Opus-only được kiểm soát. [1–3]
Methodology & research개발 방법·연구Phương pháp và research
Development method after handover
인수인계 후 개발 방법
Phương pháp phát triển sau handover
Retain the current pipeline as the reference. Improve one component at a time, measure on the same cases and settings, then combine the validated changes.
현재 파이프라인을 비교 기준으로 유지합니다. 같은 사건과 설정에서 구성요소를 하나씩 개선·측정한 뒤 검증된 변경을 통합합니다.
Giữ pipeline hiện tại làm mốc. Cải tiến từng thành phần, đo trên cùng hồ sơ và cấu hình, sau đó mới ghép các thay đổi đã kiểm chứng.
Reviewed gold set검토된 기준 데이터Gold set đã QA/QC
Independent labels, evidence and rule references.독립 라벨·증거·규정 근거를 확정합니다.Nhãn độc lập, bằng chứng, điều khoản đối chiếu.
Frozen baseline고정 기준 파이프라인Baseline cố định
Record current quality, time, calls and cost.현재 품질·시간·호출 수·비용을 기록합니다.Ghi chất lượng, thời gian, số call và chi phí hiện tại.
Component tests구성요소별 실험Benchmark từng phần
Test extraction, Reader and Judge separately.프레임 추출·판독·판정을 각각 시험합니다.Đo riêng extract frame, Reader và Judge.
Validated backbone검증된 공통 파이프라인Backbone đã kiểm chứng
Add a separately tested partner calibration layer.별도 검증한 파트너별 보정 계층을 추가합니다.Bổ sung lớp calibration từng đối tác, kiểm chứng riêng.
P0 · Technical foundations before model changesP0 · 모델 변경 전 기술 기반P0 · Nền tảng kỹ thuật trước khi đổi model
| Foundation기반Nền tảng | Required work필수 작업Công việc cần làm | Evidence for the gate검증 근거Bằng chứng qua gate |
|---|---|---|
| P0 · Local operation gate독립 운영 검증Gate vận hành local | Receiving team proves deploy, restore and rollback with pinned versions; validate schema, bounded retries, timeouts, cancellation and recovery.인수팀이 고정 버전으로 배포·복원·롤백을 입증하고 schema·제한 재시도·시간 초과·취소·복구를 시험합니다.Đội nhận bàn giao tự deploy/restore/rollback bằng phiên bản cố định; kiểm tra schema, giới hạn retry, timeout, hủy tác vụ, recovery. | Report, Reader, Judge, escalation/chat and retrieval run with outbound inference blocked; measure memory, peak queues, p95 and full cost.보고서·판독·판정·추가 판단/대화·검색을 외부 추론 차단 상태로 검증하고 메모리·최대 대기열·p95·전체 비용을 측정합니다.Chặn inference ra ngoài; kiểm tra report, Reader, Judge, escalation/chat, retrieval; đo memory, queue đỉnh, p95 và toàn bộ chi phí. |
| P0 · Reference-data contract기준 데이터 규격Quy ước dữ liệu chuẩn | Separate evidence, inference, rule interpretation, partner practice and outcome. Label ambiguity, insufficient evidence and non-applicable; version revisions.근거·추론·규정 해석·파트너 실무·결과를 분리합니다. 모호함·근거 부족·해당 없음을 표시하고 수정 이력을 관리합니다.Tách evidence, suy luận, diễn giải luật, thực hành đối tác, outcome; ghi mơ hồ, thiếu bằng chứng, không áp dụng và phiên bản sửa nhãn. | Incident-level dedup; train/tune/regression/holdout. Label once, QA 100%, QC 25%; measure reviewer agreement; test unseen cameras and expert adjudication.사건 단위 중복 제거 후 학습·튜닝·회귀·최종 평가를 분리합니다. 라벨 1회·전수 QA·25% QC, 검토자 일치도·신규 카메라·전문가 조정을 확인합니다.Lọc trùng theo sự cố; tách train/tune/regression/holdout. Label một lượt, QA 100%, QC 25%; đo đồng thuận nhãn, test camera mới, chuyên gia xử lý bất đồng. |
| P0 · Judge reliability판정 신뢰성Độ tin cậy Judge | Test expert-confirmed facts: chart, clauses, A/B roles, modifiers, unknowns and contradictions; investigate tree-to-verdict regressions.전문가 확정 사실로 도표·조항·A/B 역할·가감 요소·불명·모순을 시험하고 트리–결론 회귀 오류를 조사합니다.Test bằng facts chuyên gia xác nhận: chart, điều khoản, vai trò A/B, modifier, chưa rõ/mâu thuẫn; điều tra lỗi từ cây đến verdict. | Measure repeat-run stability, confident errors and sensitivity to one incorrect fact; retain abstention and human review.반복 일관성·확신 오답·단일 오정보 민감도를 측정하고 판단 보류·사람 검토를 유지합니다.Đo độ ổn định, sai tự tin, độ nhạy khi một fact sai; giữ abstention và người review. |
| P0 · Evidence + state integrity근거·상태 무결성Toàn vẹn evidence và trạng thái | Preserve source/time, uncertainty and observed/measured/claimed/inferred/human-confirmed status. Version corrections; reanalysis must not silently replace approved decisions.출처·시각·불확실성과 관찰·계측·주장·추론·사람 확정 상태를 보존합니다. 정정을 버전 관리하고 재분석이 승인 결론을 조용히 덮어쓰지 못하게 합니다.Giữ nguồn, timestamp, uncertainty, trạng thái observed/measured/claimed/inferred/human-confirmed; version hóa sửa đổi; reanalysis không âm thầm ghi đè quyết định đã duyệt. | Record approval owner; test concurrent edits, recovery and replay. Invalidate explanations when approved facts or ratios change.승인 담당자를 기록하고 동시 수정·복구·재현을 시험합니다. 승인 사실·비율 변경 시 기존 설명을 무효화합니다.Ghi người duyệt; test sửa đồng thời, recovery, replay. Vô hiệu giải thích cũ khi facts hoặc tỷ lệ đã duyệt thay đổi. |
| P0 · Experiment protocol실험 규약Quy trình thực nghiệm | One hypothesis/change; fixed comparator, data, versions, metrics, owner, budget and stop/continue criterion before each run.실행 전에 가설·변경 1개, 비교 기준·데이터·버전·지표·담당자·예산·중단/계속 기준을 고정합니다.Mỗi lần thử một giả thuyết/thay đổi; chốt comparator, data, version, metric, owner, ngân sách, tiêu chí dừng/tiếp tục. | Log failed attempts, retries, time and cost. Continue only on unseen-incident gains; separate research from release dependencies.실패·재시도·시간·비용도 기록합니다. 미사용 사건에서 개선될 때만 계속하며 연구를 출시 필수 조건과 분리합니다.Ghi cả lượt lỗi/retry, thời gian, chi phí. Chỉ tiếp tục khi cải thiện trên sự cố mới; tách nghiên cứu khỏi phụ thuộc phát hành. |
| P0 · Open decisions합의할 사항Quyết định cần chốt | CEO resolves priority, KB commitments, resources, access/data and domain reviewers; CTO owns technical gates.CEO는 우선순위·KB 약속·자원·접근/데이터·도메인 검토자를 확정하고 CTO는 기술 검증 기준을 책임집니다.CEO chốt ưu tiên, cam kết KB, nguồn lực, quyền truy cập/data, người duyệt nghiệp vụ; CTO phụ trách gate kỹ thuật. | Record owners, acceptance thresholds, reuse rights and fallback approvals before committing scope.범위 약속 전에 담당자·수용 기준·재사용 권리·지연 시 대안 승인권을 기록합니다.Ghi owner, ngưỡng nghiệm thu, quyền tái sử dụng, người duyệt phương án khi trễ trước khi cam kết phạm vi. Questions for CEOCEO 확인 질문Câu hỏi cho CEO |
P1 / P2 · Component improvements and researchP1 / P2 · 구성요소 개선·연구P1 / P2 · Cải tiến thành phần và nghiên cứu
Priorities and component benchmarks우선순위와 구성요소별 평가Ma trận ưu tiên và benchmark từng thành phần
| Priority우선순위Ưu tiên | Component구성요소Thành phần | Proposed change개선안Cải tiến đề xuất | Measure before integration통합 전 확인 지표Đo trước khi tích hợp |
|---|---|---|---|
| P1 | Frame extraction프레임 추출Extract frame | Keep a whole-clip overview; add denser frames around impact and junction entry. Preserve brief signal changes.전체 영상 개요를 유지하고 충돌·교차로 진입 구간을 촘촘히 추출합니다. 짧은 신호 변화도 보존합니다.Giữ overview toàn clip; tăng mật độ quanh va chạm và vào giao lộ, giữ thay đổi tín hiệu ngắn. | Key evidence recall; impact-time error; image count, time and cost.핵심 증거 재현율·충돌 시각 오차·이미지 수·시간·비용.Recall bằng chứng quan trọng; sai số impact time; số ảnh, thời gian, chi phí. |
| P1 | Reader and tracking판독·추적Reader và tracking | Compare separate images, short video and temporal tracks. SAM 3 is a segmentation/tracking candidate.개별 이미지·짧은 영상·시간 순서 추적을 비교합니다. SAM 3는 분할·추적 후보입니다.So sánh ảnh rời, video ngắn, track theo thời gian. SAM 3 là ứng viên segmentation/tracking. | Correct vehicle; identity switches; turn/lane-change and signal-phase accuracy.상대차 식별·ID 전환·회전/진로변경·신호 판독 정확도.Đúng xe; ID switch; hướng rẽ/chuyển làn; pha tín hiệu. |
| P1 | Judge | Keep the KNIA tree. Improve chart/clause matching, A/B roles and the option to abstain when evidence is missing.KNIA 트리를 유지합니다. 도표·조항 대조, A/B 역할, 증거 부족 시 판단 보류를 개선합니다.Giữ cây KNIA; cải thiện khớp chart/điều khoản, vai trò A/B, abstention khi thiếu bằng chứng. | Chart accuracy when facts are correct; confident wrong answers; repeat-run consistency.사실이 맞을 때 도표 정확도·확신 오답률·반복 일관성.Đúng chart khi facts đúng; sai nhưng tự tin; ổn định giữa các lần chạy. |
| P2 | Distillation | Tune Reader and decision model separately using reviewed examples. See the method below.검토된 예제로 판독 모델과 판정 모델을 별도 튜닝합니다. 아래 방법을 따릅니다.Tune Reader và decision model riêng bằng ví dụ đã duyệt; phương pháp ở phần sau. | Unseen cases; quality gap; latency; calls and GPU memory.미사용 사건·품질 격차·지연·호출 수·GPU 메모리.Hồ sơ chưa dùng; chênh lệch chất lượng; latency; call; GPU memory. |
| P2 | Self-driving perception자율주행 인지 모델Perception xe tự lái | Evaluate NVIDIA Alpamayo 1.5 for driving-scene reasoning and Cosmos Reason2 for video reasoning on dashcam evidence; test one observable fact at a time.NVIDIA Alpamayo 1.5의 주행 상황 추론과 Cosmos Reason2의 영상 추론을 블랙박스에 평가합니다. 관찰 사실을 하나씩 시험합니다.Thử NVIDIA Alpamayo 1.5 cho reasoning cảnh lái xe, Cosmos Reason2 cho video camera hành trình; đo lợi ích từng fact quan sát được. | Single-camera compatibility; camera/domain gap; measurable benefit for each fact.단일 카메라 호환성·카메라/도메인 차이·사실별 개선 효과.Tương thích camera đơn; domain gap; lợi ích đo được trên từng fact. |
Methodology & research개발 방법·연구Phương pháp và research
Two parallel workstreams두 개의 병행 트랙Hai luồng công việc song song
Establish a measurable On Premise baseline; research temporal vision and distillation against the same reference.측정 가능한 On Premise 기준을 구축하고 시간 시각·증류 연구를 같은 기준으로 검증합니다.Thiết lập baseline On Premise có thể đo lường; nghiên cứu temporal vision và distillation trên cùng chuẩn.
On Premise execution & foundationsOn Premise 실행·기술 기반Vận hành On Premise, nền tảng kỹ thuật
Eight release foundations · CTO owns technical readiness8개 릴리스 기반 · CTO가 기술 준비 승인8 nhóm nền tảng · CTO chịu trách nhiệm sẵn sàng kỹ thuật
01Ownership & reproducibility소유권·재현 가능한 운영Quyền sở hữu, vận hành tái lập+
Company-controlled assets; receiving team proves deployment, restore and rollback.회사 관리 자산을 확보하고 인수팀이 배포·복구·롤백을 직접 검증합니다.Tài sản do công ty quản lý; đội nhận bàn giao tự triển khai, khôi phục và rollback.
02Evaluation & reference data평가·기준 데이터Đánh giá, dữ liệu chuẩn+
Split by incident. Keep evidence, rule interpretation and negotiated outcomes distinct.사건 단위로 분리하고 근거·규정 해석·합의 결과를 구분합니다.Tách theo vụ việc; phân biệt bằng chứng, diễn giải quy tắc và kết quả thương lượng.
03Complete local workflow전체 로컬 워크플로Toàn bộ luồng local+
Test extraction → Reader → Judge → review/chat with outbound inference blocked; measure queues, latency and cost.외부 추론을 차단한 상태에서 추출·Reader·Judge·검토·채팅 전 과정을 시험하고 대기열·지연·비용을 측정합니다.Chặn inference ra ngoài; thử extract → Reader → Judge → review/chat; đo queue, latency, chi phí.
04Decision reliability판정 신뢰성Độ tin cậy của phán định+
Test Judge on expert-confirmed facts: charts, clauses, vehicle roles, modifiers and abstention.전문가 확인 사실로 Judge의 도표·조항·차량 역할·수정요소·판정 보류를 분리 평가합니다.Dùng facts đã được chuyên gia xác nhận để test Judge: chart, điều khoản, vai trò xe, modifier, abstention.
05Evidence & state integrity근거·상태 무결성Toàn vẹn bằng chứng, trạng thái+
Preserve sources, time and uncertainty. Reanalysis cannot silently replace approved decisions.출처·시각·불확실성을 보존하고 재분석이 승인된 판정을 임의로 덮어쓰지 못하게 합니다.Giữ nguồn, thời điểm, bất định; tái phân tích không được tự ghi đè quyết định đã duyệt.
06Versioned domain meanings버전 관리된 도메인 정의Định nghĩa nghiệp vụ có phiên bản+
Define event timing and rule terms; separate shared definitions from partner interpretations.사건 시점·규정 용어를 정의하고 공통 기준과 파트너 해석을 분리합니다.Định nghĩa thời điểm sự kiện, thuật ngữ quy tắc; tách chuẩn chung khỏi cách hiểu từng đối tác.
07Confidence & observability신뢰도·관측 가능성Confidence, khả năng quan sát+
Separate fact/decision confidence; track confident errors, review coverage, calls and resources.사실·판정 신뢰도를 구분하고 확신 오답·검토 범위·호출·자원을 기록합니다.Tách confidence của fact và quyết định; đo lỗi tự tin cao, coverage, số call, tài nguyên.
08Release gates릴리스 승인 기준Điều kiện phát hành+
CTO approves technical readiness: quality, capacity, recovery and local boundary. Customer acceptance is separate.CTO가 품질·처리량·복구·로컬 경계를 기준으로 기술 준비를 승인합니다. 고객 검수는 별도입니다.CTO duyệt mức sẵn sàng kỹ thuật: chất lượng, công suất, khôi phục, ranh giới local. Nghiệm thu khách hàng riêng.
Research portfolio기술 연구 포트폴리오Danh mục nghiên cứu
18 areas in six groups · select by measured bottleneck6개 그룹·18개 영역 · 실측 병목에 따라 선택18 hướng, 6 nhóm · chọn theo điểm nghẽn đã đo
01 / 02 / 03Temporal understanding시간 흐름 이해Hiểu diễn biến theo thời gian+
01
Temporal visual representations시간 기반 시각 표현Biểu diễn hình ảnh theo thời gian
Video encoders vs frame extraction; event timing and label efficiency.비디오 인코더와 프레임 추출을 비교하고 사건 시점·라벨 효율을 측정합니다.So video encoder với trích xuất frame; đo thời điểm sự kiện, hiệu quả nhãn.
Frame / video comparison프레임·영상 비교So sánh frame / video
Baseline frames기준 프레임Frame baseline
Targeted frames대상 프레임Frame mục tiêu
Short clip + tracks짧은 영상·추적Clip ngắn + track
Grey = impact window · amber = brief signal · dots = frames. Conceptual positions.회색 = 충돌 구간 · 황색 = 짧은 신호 · 점 = 프레임. 위치는 개념 설명입니다.Xám = vùng va chạm · vàng = tín hiệu ngắn · chấm = frame. Vị trí chỉ minh họa.
Keep whole-clip context, then compare denser sampling, a short clip and temporal tracking. Measure evidence/signal recall, correct actor, ID switches, p95 latency and full cost.전체 영상 맥락을 유지한 뒤 촘촘한 추출·짧은 영상·시간 추적을 비교합니다. 근거·신호 재현율, 차량 식별, ID 전환, p95 지연, 전체 비용을 측정합니다.Giữ ngữ cảnh toàn clip; so frame dày hơn, clip ngắn, tracking theo thời gian. Đo recall bằng chứng/tín hiệu, đúng xe, ID switch, p95 latency, tổng chi phí.
02
Multiple plausible event histories복수의 가능한 사건 경과Nhiều diễn biến có thể xảy ra
Keep bounded alternatives when identity, timing or manoeuvre is ambiguous.차량 식별·시점·행동이 모호하면 제한된 대안 경과를 유지합니다.Giữ số giả thuyết giới hạn khi chưa rõ xe, thời điểm hoặc động tác.
03
Active evidence acquisition능동적 근거 수집Chủ động thu thập bằng chứng
Select the next frame, crop, view or human answer by useful evidence gained per cost.비용 대비 근거 가치로 다음 프레임·크롭·시점·사람 질문을 선택합니다.Chọn frame, crop, góc nhìn hoặc câu hỏi tiếp theo theo giá trị bằng chứng/chi phí.
NVIDIA Cosmos Reason2: test physical/temporal reasoning to choose additional evidence from dashcam clips. Compare against the current frame-based Reader.NVIDIA Cosmos Reason2: 블랙박스 영상의 물리·시간 추론으로 추가 근거 선택을 시험하고 현재 프레임 Reader와 비교합니다.NVIDIA Cosmos Reason2: thử reasoning vật lý/thời gian để chọn thêm bằng chứng từ clip hành trình; so với Reader dùng frame hiện tại.
04 / 07 / 09Geometry & motion기하 구조·움직임Hình học, chuyển động+
04
Joint 3D/4D scene reconstruction3D/4D 장면 공동 재구성Tái dựng cảnh 3D/4D
Estimate camera and scene together; validate geometry, scale uncertainty and compute cost.카메라·장면을 함께 추정하고 기하·스케일 불확실성·연산 비용을 검증합니다.Ước tính camera và cảnh; kiểm chứng hình học, bất định tỷ lệ và chi phí compute.
NVIDIA Alpamayo 1.5: driving-scene reasoning and trajectory candidate. Validate camera/motion inputs, calibration and dashcam transfer before pipeline integration.NVIDIA Alpamayo 1.5: 주행 장면 추론·궤적 후보입니다. 파이프라인 결합 전 카메라·움직임 입력, 보정, 블랙박스 전이를 검증합니다.NVIDIA Alpamayo 1.5: ứng viên reasoning cảnh lái xe/quỹ đạo. Kiểm chứng input camera/chuyển động, calibration và khả năng chuyển sang dashcam trước khi ghép pipeline.
07
Ego motion & camera calibration자차 움직임·카메라 보정Chuyển động xe mình, calibration camera
Separate ego motion, mounting shifts and impact-induced camera motion.자차 움직임·장착 변화·충돌로 인한 카메라 움직임을 구분합니다.Tách chuyển động xe mình, lệch gá camera và chuyển động do va chạm.
09
Lanes, markings & topology차로·노면 표시·도로 구조Làn đường, vạch kẻ, cấu trúc đường
Track lane identity, boundaries and crossing onset across time.시간에 따라 차로 식별·경계·횡단 시작 시점을 추적합니다.Theo dõi làn, ranh giới, thời điểm bắt đầu cắt làn theo thời gian.
06 / 08 / 10Actors & events차량·사건Đối tượng, sự kiện+
06
Counterpart identification & tracking상대차 식별·추적Nhận diện, tracking xe đối phương
Test identity switches, occlusion and multiple candidates; allow an unobservable counterpart.ID 전환·가림·복수 후보를 시험하고 상대차가 보이지 않는 경우를 허용합니다.Test đổi ID, che khuất, nhiều xe; chấp nhận trường hợp không quan sát được đối phương.
08
Impact localization & event boundaries충돌 위치·사건 구간Định vị va chạm, ranh giới sự kiện
Estimate manoeuvre, approach, impact and post-impact intervals separately.행동 시작·접근·충돌·충돌 후 구간을 별도로 추정합니다.Ước tính riêng các khoảng động tác, tiếp cận, va chạm, sau va chạm.
SAM 3: segmentation and object tracks across time; link masks/IDs to the approach and impact intervals. Tracking alone does not infer turn signals, manoeuvres or legal fault.SAM 3: 시간 순서 분할·객체 추적 결과의 마스크·ID를 접근·충돌 구간과 연결합니다. 추적만으로 방향지시등·행동·법적 과실을 판단하지 않습니다.SAM 3: segmentation và track đối tượng theo thời gian; gắn mask/ID vào khoảng tiếp cận/va chạm. Tracking riêng chưa xác định xi nhan, động tác hay lỗi pháp lý.
10
Signals, brake lights & traffic controls방향지시등·브레이크등·교통 신호Xi nhan, đèn phanh, tín hiệu giao thông
Associate blinking, braking and traffic signals with the right actor and lane.점멸·제동·교통 신호를 해당 차량·차로와 연결합니다.Gán đèn nháy, phanh, tín hiệu giao thông đúng xe và làn.
Fixed sampling can miss brief signals. Test targeted extraction or short clips; keep signal phase and actor association as separate labels.고정 추출은 짧은 신호를 놓칠 수 있습니다. 대상 추출·짧은 영상을 시험하고 신호 상태와 차량 연결을 별도 라벨로 유지합니다.Lấy frame cố định có thể bỏ lỡ tín hiệu ngắn. Thử trích xuất mục tiêu hoặc clip ngắn; giữ pha tín hiệu và gán xe thành nhãn riêng.
13 / 14 / 17Evidence fusion & quality근거 융합·품질Hợp nhất, chất lượng bằng chứng+
13
Multi-camera & multimodal fusion다중 카메라·멀티모달 융합Hợp nhất đa camera, đa phương thức
Synchronize views, audio, GPS and reports; preserve source conflicts.여러 시점·음성·GPS·보고서를 동기화하고 출처 간 충돌을 보존합니다.Đồng bộ góc nhìn, audio, GPS, báo cáo; giữ mâu thuẫn giữa các nguồn.
14
Video & damage-photo consistency영상·파손 사진 정합성Nhất quán video, ảnh thiệt hại
Compare contact hypotheses with linked photos. Disagreement triggers review, not a fraud conclusion.연결된 사진과 접촉 가설을 대조합니다. 불일치는 검토 신호이며 사기 판정이 아닙니다.Đối chiếu giả thuyết tiếp xúc với ảnh cùng vụ; khác biệt là tín hiệu review, không kết luận gian lận.
17
Degraded & incomplete footage저품질·불완전 영상Video suy giảm, thiếu dữ liệu
Test darkness, rain, blur, compression and truncated clips; retain original evidence.어둠·비·흐림·압축·잘린 영상을 시험하고 원본 근거를 보존합니다.Test tối, mưa, mờ, nén, clip bị cắt; giữ bằng chứng gốc.
11 / 12 / 18Rules, uncertainty & retrieval규칙·불확실성·검색Quy tắc, bất định, truy xuất+
11
Temporal semantics & rule reasoning시간 의미·규칙 추론Ngữ nghĩa thời gian, suy luận quy tắc
Represent facts over intervals; test contradictions, roles, exceptions and unknowns.구간 기반 사실을 표현하고 모순·역할·예외·미확인을 시험합니다.Biểu diễn facts theo khoảng; test mâu thuẫn, vai trò, ngoại lệ, điều chưa rõ.
12
Uncertainty, calibration & OOD detection불확실성·보정·분포 밖 탐지Bất định, calibration, phát hiện ngoài phân phối
Calibrate perception/decision separately; measure error versus accepted coverage.지각·판정을 별도 보정하고 허용 처리 범위별 오류를 측정합니다.Calibration perception/decision riêng; đo lỗi theo coverage được chấp nhận.
18
Visual case retrieval & outcome reasoning시각 사건 검색·결과 추론Truy xuất vụ việc trực quan, suy luận kết quả
Retrieve comparable interactions; separate visual, rule and outcome similarity.유사 상호작용을 검색하고 시각·규정·결과 유사성을 구분합니다.Tìm tương tác tương đồng; tách độ giống hình ảnh, quy tắc, kết quả.
05 / 15 / 16Learning & simulation학습·시뮬레이션Học, mô phỏng+
05
Counterfactual avoidability반사실적 회피 가능성Khả năng tránh va chạm giả định
Test alternative actions under stated physical assumptions; do not equate avoidability with legal fault.명시된 물리 가정에서 대안 행동을 시험하며 회피 가능성과 법적 과실을 동일시하지 않습니다.Thử hành động khác theo giả định vật lý rõ ràng; không đồng nhất khả năng tránh với lỗi pháp lý.
15
Training, distillation & specialization학습·증류·특화Huấn luyện, distillation, chuyên biệt hóa
Compare tuning, adapters, distilled students and task heads on unseen incidents and full cost.튜닝·어댑터·증류 학생·전용 head를 미관측 사건과 전체 비용으로 비교합니다.So tuning, adapter, student distill, task head trên vụ chưa thấy và tổng chi phí.
Distillation: training before deployment증류: 배포 전 학습Distillation: huấn luyện trước triển khai
01 · TEACHEROpus / GeminiApproved facts + concise explanations승인된 사실·간결한 설명Facts được phép + giải thích ngắn
02 · REVIEWReviewed examples검토된 예제Ví dụ đã duyệtExpert correction + provenance전문가 수정·출처Chuyên gia sửa + nguồn gốc
03 · STUDENTGemma / QwenSFT / LoRA / QLoRASFT / LoRA / QLoRASFT / LoRA / QLoRA
04 · EVALUATEUnseen incidents미사용 사고Vụ việc chưa dùngFrozen baseline + release gates고정 기준·출시 기준Baseline cố định + cổng phát hành
On Premise inference: new video → trained Gemma / Qwen → evidence + KNIA Judge. No teacher call per case.On Premise 추론: 새 영상 → 학습된 Gemma / Qwen → 근거·KNIA Judge. 사건별 teacher 호출 없음.Suy luận On Premise: video mới → Gemma / Qwen đã học → evidence + Judge KNIA. Không gọi teacher cho từng hồ sơ.
Learning targets: Reader learns evidence extraction and controlled tools; Judge learns clauses, A/B roles, contradictions and abstention. Keep retrieval and deterministic rules outside weights where practical.학습 목표: Reader는 근거 추출·통제된 도구를, Judge는 조항·A/B 역할·모순·판단 보류를 학습합니다. 가능하면 검색·결정론적 규칙은 가중치 밖에 둡니다.Mục tiêu học: Reader học trích xuất evidence, tool có kiểm soát; Judge học điều khoản, vai trò A/B, mâu thuẫn, abstention. Giữ retrieval và luật tất định ngoài trọng số khi phù hợp.
Data conditions: approve teacher/model terms, privacy rights and provenance. Use reviewed observable outputs; teacher weights and hidden reasoning are not transferred. A local teacher is an option for strict residency.데이터 조건: teacher·모델 약관, 개인정보 권한, 출처를 승인합니다. 검토된 관찰 가능 출력으로 학습하며 teacher 가중치·비공개 추론을 이전하지 않습니다. 엄격한 상주 조건에서는 local teacher를 검토합니다.Điều kiện dữ liệu: duyệt điều khoản teacher/model, quyền riêng tư, nguồn gốc. Học từ output quan sát được đã duyệt; không trích trọng số hay hidden reasoning. Có thể dùng teacher local khi cần residency nghiêm ngặt.
Acceptance: incident-separated holdout; pre-agreed non-inferiority margin, no increase in confident wrong charts; repeatability, abstention, p95 latency, calls, GPU memory and zero outbound inference. Similar task performance is a target, not a guarantee.검증: 사고 분리 holdout, 사전 합의한 비열등 기준, 확신 오답 증가 금지; 반복성·판단 보류·p95 지연·호출 수·GPU 메모리·외부 추론 차단. 동급 성능은 목표이며 보장이 아닙니다.Nghiệm thu: holdout tách theo vụ; thống nhất biên non-inferiority, không tăng chart sai nhưng tự tin; độ lặp lại, abstention, p95 latency, số call, GPU memory, chặn inference ra ngoài. Tương đương theo tác vụ là mục tiêu, chưa được bảo đảm.
16
Synthetic data & controlled simulation합성 데이터·통제된 시뮬레이션Dữ liệu tổng hợp, mô phỏng có kiểm soát
Vary rare conditions; require improvement on untouched real incidents.희귀 조건을 변화시키고 미사용 실제 사건에서 개선을 확인합니다.Biến đổi điều kiện hiếm; yêu cầu cải thiện trên vụ thực tế chưa dùng.
Current evidence: adaptive frames 1/3 → 2/3 with higher cost (E-V-037); light candidates no chart gain on 3 cases (E-V-045); direct video 3/7 with reduced coverage (E-V-050); prior DriveLM LoRA did not improve this Reader (E-V-028). Small reused samples do not establish population improvement.현재 근거: 적응형 프레임 1/3→2/3이나 비용 증가(E-V-037), 신호 후보 3건 도표 개선 없음(E-V-045), 직접 영상 3/7·응답 범위 감소(E-V-050), 기존 DriveLM LoRA Reader 개선 없음(E-V-028). 소규모 재사용 표본은 전체 성능 향상을 입증하지 않습니다.Bằng chứng hiện có: frame thích ứng 1/3→2/3 nhưng tốn hơn (E-V-037); light candidate chưa tăng chart trên 3 ca (E-V-045); direct video 3/7, coverage giảm (E-V-050); DriveLM LoRA trước đây chưa cải thiện Reader (E-V-028). Mẫu nhỏ dùng lại chưa chứng minh cải thiện tổng thể.
Scope: SAM 3 / Cosmos Reason2 / Alpamayo 1.5 are research candidates, not deployed baseline replacements. Validate camera/sensor compatibility, GPU support and model rights separately. KNIA judging remains required.범위: SAM 3 / Cosmos Reason2 / Alpamayo 1.5는 연구 후보이며 운영 기준의 대체 모델로 배포되지 않았습니다. 카메라·센서 호환성, GPU 지원, 모델 권리를 별도 검증하며 KNIA 판정은 유지합니다.Phạm vi: SAM 3 / Cosmos Reason2 / Alpamayo 1.5 là ứng viên nghiên cứu, chưa thay baseline đang chạy. Kiểm chứng tương thích camera/cảm biến, hỗ trợ GPU, quyền model riêng; vẫn cần Judge KNIA.
Measured local baseline측정된 로컬 기준Baseline local đã đoErrors · constraints · full cost오류·제약·전체 비용Lỗi · ràng buộc · tổng chi phí
Common benchmark공통 벤치마크Benchmark chungUntouched incidents · quality / coverage / cost미사용 사건·품질 / 처리 범위 / 비용Vụ giữ lại · chất lượng / coverage / chi phí
Controlled experiments통제된 실험Thử nghiệm có kiểm soátHypothesis · comparator · owner · budget가설·비교군·담당자·예산Giả thuyết · đối chứng · chủ trì · ngân sách
Measured failures set research priorities. Validated improvements return to the baseline; research is not a prerequisite for every local release.실측 오류가 연구 우선순위를 정하고 검증된 개선을 기준에 반영합니다. 모든 연구 완료가 로컬 릴리스의 전제는 아닙니다.Lỗi đã đo quyết định ưu tiên nghiên cứu. Cải tiến đã kiểm chứng nhập lại baseline; không cần hoàn tất mọi nghiên cứu trước mỗi bản local.
Baseline & temporal evidence기준·시간 근거Baseline, bằng chứng thời gian
Local workflow & geometry로컬 흐름·기하Luồng local, hình học
Decision & actor evidence판정·차량 근거Phán định, bằng chứng đối tượng
Evidence integrity & fusion근거 무결성·융합Toàn vẹn, hợp nhất bằng chứng
Calibration & rule reasoning보정·규칙 추론Calibration, suy luận quy tắc
Common gate & learning공통 검증·학습Cổng chung, học
Experiment gate실험 기준Điều kiện thử nghiệmOne hypothesis, incident-separated data, a comparator, metric, owner, fixed budget and stop/continue rule per experiment. Portfolio inclusion does not imply funding or simultaneous execution.실험마다 가설·사건 분리 데이터·비교군·지표·담당자·고정 예산·중단/지속 기준을 지정합니다. 목록 포함은 예산 승인·동시 수행을 뜻하지 않습니다.Mỗi thử nghiệm có giả thuyết, data tách theo vụ, đối chứng, chỉ số, chủ trì, ngân sách cố định, tiêu chí dừng/tiếp tục. Có trong danh mục không đồng nghĩa đã cấp vốn hoặc chạy đồng loạt.
Source plan원본 계획Kế hoạch nguồn
AMS-technical-research-plan.md · Track 1 (1–8) · Track 2 (1–18) · Handover §§3.1, 8.11, 8.13, 9.6/9.10 · Visus E-V-028/037/045/050 · SAM 3 official documentation
Methodology & research개발 방법·연구Phương pháp và research
Validation and operational risks
검증 기준 및 운영 위험
Điều kiện kiểm chứng và rủi ro vận hành
Rollout depends on data quality, model evaluation, capacity testing and documented review rules. Stages below define validation gates.
전환에는 데이터 품질, 모델 평가, 부하 시험, 검토 규칙 문서화가 필요합니다. 아래 단계는 검증 기준입니다.
Triển khai phụ thuộc chất lượng dữ liệu, đánh giá model, load test và quy tắc review đã thống nhất. Các phase bên dưới là cổng kiểm chứng.
Benchmark
Benchmark
Benchmark
Use the existing 300 cases for diagnostics. Add an unseen incident-separated holdout for Gemma/Qwen/Mistral and Kev.
기존 300건은 진단용입니다. 미사용 사고를 분리한 holdout으로 reader와 Kev를 검증합니다.
300 hồ sơ cũ dùng chẩn đoán. Bổ sung holdout sự cố chưa dùng để đánh giá reader và Kev.
Pilot
Pilot
Pilot
A reader GPU plus a separate decision GPU, encrypted evidence storage, interface adapter and audit logs.
판독 GPU와 별도 판정 GPU, 암호화 증거 저장소, interface adapter, audit log를 구성합니다.
GPU reader và GPU decision riêng, kho evidence mã hóa, adapter giao tiếp, log kiểm tra.
Shadow
Shadow
Shadow
Run beside production; compare chart, abstention, latency, cost and adjuster corrections.
production과 병행하고 도표, 보류, latency, 비용, 사정사 수정 결과를 비교합니다.
Chạy song song production; so sánh chart, abstention, latency, chi phí và sửa của giám định viên.
Production readiness
운영 전환 검증
Kiểm chứng trước vận hành
Only after parity, residency, incident recovery and human sign-off gates pass.
parity, residency, 복구, 사람 승인 gate를 통과한 뒤에만 전환합니다.
Chỉ chuyển sau khi đạt parity, residency, khôi phục sự cố và phê duyệt con người.
Ownership claim자체 개발의 의미Tuyên bố tự chủ
Self-hosting means control of deployment. An in-house AI system can include the workflow, domain tuning and governance. It does not mean the foundation model was trained from scratch. Distillation described here is proposed work.Self-hosting은 배포 통제를 뜻합니다. 자체 AI 시스템은 업무 흐름·도메인 튜닝·거버넌스를 포함할 수 있지만, 기반 모델을 처음부터 학습했다는 뜻은 아닙니다. 이 문서의 distillation은 제안 단계입니다.Self-host là tự chủ triển khai. Hệ thống AI nội bộ có thể gồm workflow, domain tuning và governance; không có nghĩa tự train foundation model từ đầu. Distillation trong tài liệu là đề xuất, chưa hoàn thành.
Risk register
QUALITY
Gemma/Qwen scores measure the pipeline with only the reader swapped; Jev replacement and Korean parity are unverified. Preserve abstention and adjuster review.
Gemma/Qwen 수치는 판독 모델만 교체한 전체 파이프라인 결과입니다. Jev replacement와 한국어 parity는 미검증입니다. 보류와 사정사 검토를 유지합니다.
Điểm Gemma/Qwen là kết quả pipeline khi chỉ thay reader; thay Jev và parity tiếng Hàn chưa xác thực. Giữ abstention và review.
LATENCY
Qwen was 2.5× slower in the measured batch; local latency depends on GPU, batching, media length and context budget.
측정 batch에서 Qwen은 2.5배 느렸습니다. local latency는 GPU, batching, 영상 길이, context 예산에 좌우됩니다.
Qwen chậm hơn 2,5 lần trong batch đo; latency local phụ thuộc GPU, batching, độ dài media và context.
LICENCE
Check each model and teacher-output term. Kimi K3 uses a custom licence; open weights do not mean unrestricted commercial use.
모델·teacher output 약관을 각각 확인합니다. Kimi K3는 custom licence이며, open weight가 무제한 상업 사용을 뜻하지 않습니다.
Kiểm tra từng licence và điều khoản output teacher. Kimi K3 dùng custom licence; open weight không đồng nghĩa dùng thương mại không giới hạn.
OPERATIONS
GPU procurement, quantisation, monitoring, failover and model refresh become an internal capability.
GPU 조달, quantisation, 모니터링, failover, model refresh가 내부 역량이 됩니다.
Mua GPU, quantization, monitoring, failover và refresh model trở thành năng lực nội bộ.
INTERFACE
Kev advertises TypeSafe compatibility; Visus currently uses OpenRouter Decisions. Adapter and calibration work remains.
Kev는 TypeSafe 호환을 표방하지만 Visus는 OpenRouter Decisions를 사용합니다. adapter·calibration이 필요합니다.
Kev tương thích TypeSafe theo công bố; Visus đang dùng OpenRouter Decisions. Vẫn cần adapter và calibration.
DATA
Air-gap claims require controls: PII masking, egress blocks, telemetry policy, key rotation and access logs.
air-gap 주장은 PII masking, egress 차단, telemetry 정책, key rotation, access log 통제가 필요합니다.
Air-gap cần masking PII, chặn egress, policy telemetry, xoay key và access log.
Methodology & research개발 방법·연구Phương pháp và research
Experiment management and sequencing실험 관리·실행 순서Quản lý thử nghiệm và thứ tự ưu tiên
One change at a time; define the comparison and the stop/continue rule before spending.한 번에 한 변경을 시험하고 지출 전 비교 기준과 중단·지속 규칙을 정합니다.Mỗi lần thử một thay đổi; chốt đối chứng và tiêu chí dừng/tiếp tục trước khi chi nguồn lực.
Hypothesis가설Giả thuyết
Target a measured failure; name an owner and cap the initial budget.측정된 오류를 목표로 담당자·초기 예산 상한을 지정합니다.Nhắm lỗi đã đo; chỉ định owner, giới hạn ngân sách ban đầu.
Frozen comparator고정 비교 기준Đối chứng cố định
Pin code, models, prompts and rules; one controlled change.코드·모델·프롬프트·규칙을 고정하고 변경 하나만 통제합니다.Cố định code, model, prompt, rule; chỉ thay một yếu tố.
Incident-separated test사건 분리 평가Test tách theo sự cố
Separate training/tuning, regression and untouched final incidents.학습·튜닝, 회귀, 미사용 최종 평가 사건을 분리합니다.Tách train/tune, regression và tập sự cố cuối chưa dùng.
Measure the full cost전체 비용·효과 측정Đo toàn bộ kết quả
Quality, coverage, review effort, p95, retries, GPU memory and total cost.품질·처리 범위·검토 공수·p95·재시도·GPU 메모리·전체 비용.Chất lượng, coverage, công review, p95, retry, GPU memory, tổng chi phí.
Continue / revise / stop지속 / 수정 / 중단Tiếp tục / sửa / dừng
Integrate only useful held-out gains; reject leakage and unjustified complexity.미사용 평가의 유효 개선만 통합하고 누수·과도한 복잡성은 배제합니다.Chỉ tích hợp lợi ích trên tập giữ lại; loại rò rỉ dữ liệu, độ phức tạp không đáng.
Continue지속Tiếp tụcUseful quality / coverage / effort / cost improvement.품질·처리 범위·공수·비용의 실질 개선.Cải thiện có ích về chất lượng, coverage, công sức hoặc chi phí.
Revise or stop수정·중단Sửa hoặc dừngGain disappears on new cameras, depends on leakage, or cannot justify its cost.새 카메라에서 개선 소멸·데이터 누수 의존·비용 정당화 불가.Mất lợi ích trên camera mới, phụ thuộc data leak, hoặc không đáng chi phí.
Temporal representations and multiple histories first; active evidence acquisition when temporal labels are limited. Fix measured CV bottlenecks directly.시간 표현·복수 경과를 우선 후보로 삼고 라벨 부족 시 능동 근거 수집을 검토합니다. 실측 CV 병목을 직접 개선합니다.Ưu tiên biểu diễn thời gian, nhiều diễn biến; cân nhắc lấy thêm evidence chủ động khi thiếu nhãn temporal. Sửa trực tiếp điểm nghẽn CV đã đo.
Reconstruction needs geometry evaluation. Fusion and damage-photo checks need linked data and approved access.재구성에는 기하 평가가, 융합·손상 사진 대조에는 연계 데이터와 접근 승인이 필요합니다.Reconstruction cần chuẩn đo hình học. Fusion và đối chiếu ảnh hư hại cần data liên kết, quyền truy cập.
Limit concurrent experiments to staffing. Counterfactual analysis and large-scale pretraining are outside the initial release dependency.인력에 맞춰 동시 실험을 제한합니다. 반사실 분석·대규모 사전학습은 초기 릴리스 필수 조건에서 제외합니다.Giới hạn thử nghiệm đồng thời theo nhân lực. Counterfactual và pretraining quy mô lớn nằm ngoài điều kiện phát hành ban đầu.
Portfolio inclusion does not approve funding or require simultaneous execution.포트폴리오 포함은 예산 승인이나 동시 수행 지시가 아닙니다.Có trong danh mục không đồng nghĩa đã duyệt vốn hay phải triển khai đồng loạt.
Data handling데이터 관리Xử lý dữ liệu
Gold reference and partner calibrationGold 기준과 파트너 보정Gold set và calibration đối tác
Build one reviewed rule reference; calibrate partner behavior separately.검토된 공통 규정 기준을 만들고 파트너 실무는 별도로 보정합니다.Xây chuẩn quy tắc đã duyệt; calibration thực hành từng đối tác riêng.
Reviewed KNIA reference
Observable facts + chart + rule version검토된 KNIA 기준
관찰 사실 + 도표 + 규칙 버전Chuẩn KNIA đã duyệt
Facts quan sát + chart + phiên bản quy tắc
Observable facts + chart + rule version검토된 KNIA 기준
관찰 사실 + 도표 + 규칙 버전Chuẩn KNIA đã duyệt
Facts quan sát + chart + phiên bản quy tắc
→
Shared validated backbone
Reader + vision + Judge검증된 공통 파이프라인
Reader + vision + JudgeBackbone chung đã kiểm chứng
Reader + vision + Judge
Reader + vision + Judge검증된 공통 파이프라인
Reader + vision + JudgeBackbone chung đã kiểm chứng
Reader + vision + Judge
KB calibration
Confidence, acceptance, output policyKB 보정
신뢰도·접수 범위·출력 정책Calibration KB
Confidence, phạm vi nhận, policy output
Confidence, acceptance, output policyKB 보정
신뢰도·접수 범위·출력 정책Calibration KB
Confidence, phạm vi nhận, policy output
Samsung / other partner
Future example; separate data and testsSamsung / 기타 파트너
향후 예시; 별도 데이터·검증Samsung / đối tác khác
Ví dụ tương lai; data và test riêng
Future example; separate data and testsSamsung / 기타 파트너
향후 예시; 별도 데이터·검증Samsung / đối tác khác
Ví dụ tương lai; data và test riêng
Gold set preparation기준 데이터 준비Chuẩn bị gold set
Inventory, combine and filter/deduplicate the 1,080 AI Hub + 2,968 KB planning scope first; then label and QA/QC the retained set. The budget conservatively covers all 4,048; confirm the final count after inventory.AI Hub 1,080편과 KB 2,968편을 먼저 목록화·통합·필터링·중복 제거하고 남은 영상을 라벨링·QA/QC합니다. 예산은 보수적으로 4,048편 전체를 반영하며 최종 수량은 목록 확인 후 확정합니다.Kiểm kê, gộp và lọc/bỏ trùng phạm vi 1.080 AI Hub + 2.968 KB trước; sau đó label và QA/QC phần giữ lại. Ngân sách tính bảo thủ toàn bộ 4.048; chốt số cuối sau kiểm kê.
Label one pass, QA all retained videos, then QC a random 25%. Keep engine outputs and KB chart labels hidden during reference review; send unresolved ambiguity to an expert under a separate budget. Record observed facts, vehicle roles, timestamps, KNIA version/clause and “insufficient evidence”.라벨 1회, 전수 QA, 무작위 25% QC를 진행합니다. 기준 검토 중 엔진 결과·KB 도표 라벨을 숨기고 미해결 모호성은 별도 예산의 전문가에게 보냅니다. 관찰 사실·차량 역할·시각·KNIA 버전/조항·증거 불충분을 기록합니다.Label một lượt, QA toàn bộ, QC ngẫu nhiên 25%. Ẩn output engine và chart KB khi duyệt nhãn chuẩn; ca chưa rõ chuyển chuyên gia với ngân sách riêng. Lưu facts, vai trò xe, timestamp, phiên bản/điều khoản KNIA, nhãn “chưa đủ bằng chứng”.
Split by incident across training, tuning and final tests. The existing 300 cases remain regression data; a new test set must stay unused until evaluation.사고 단위로 학습·튜닝·최종 평가 데이터를 분리합니다. 기존 300건은 회귀 검사용이며 최종 평가는 새 미사용 데이터로 진행합니다.Tách theo sự cố giữa train, tuning, test. 300 hồ sơ cũ dùng regression; cần tập test mới chưa dùng đến khi đánh giá.
Shared standard, partner calibration공통 기준과 파트너별 보정Chuẩn chung và calibration đối tác
Keep the KNIA reference labels separate from a partner’s operational decisions. Do not overwrite reference labels to reproduce KB practice; record unresolved rule ambiguity explicitly.KNIA 기준 라벨과 파트너의 실무 판정을 분리합니다. KB 관행을 재현하기 위해 기준 라벨을 덮어쓰지 않고 규정의 모호성은 명시합니다.Giữ nhãn chuẩn KNIA riêng với quyết định thực hành của đối tác. Không ghi đè nhãn để khớp KB; ghi rõ điểm sách còn mơ hồ.
After the shared backbone is validated, calibrate confidence, case acceptance, follow-up questions and output rules for each partner. Validate each layer using that partner’s data.공통 파이프라인 검증 후 파트너별 신뢰도·접수 범위·추가 질문·출력 규칙을 보정합니다. 각 계층은 해당 파트너 데이터로 검증합니다.Sau khi backbone được kiểm chứng, calibrate confidence, phạm vi nhận hồ sơ, câu hỏi bổ sung, quy tắc output theo từng đối tác. Kiểm chứng mỗi lớp bằng dữ liệu đối tác đó.
KB calibrationKB 보정Calibration KBSamsung: future example onlySamsung: 향후 예시Samsung: ví dụ tương lai
Labeling and quality control라벨링·품질 관리Labeling và kiểm soát chất lượng
01Label라벨링Label
4,048 videos · 19 labelers · KPI 28/person-day4,048편 · 라벨러 19명 · 1인 1일 28편4.048 video · 19 labeler · KPI 28/người-ngày
02QA every video전체 영상 QAQA toàn bộ video
100% · 4,048 videos · KPI 56/person-day100% · 4,048편 · 1인 1일 56편100% · 4.048 video · KPI 56/người-ngày
03Random QC무작위 QCQC ngẫu nhiên
25% · 1,012 videos · KPI 56/person-day25% · 1,012편 · 1인 1일 56편25% · 1.012 video · KPI 56/người-ngày
04Expert acceptance전문가 승인Chuyên gia nghiệm thu
Resolve ambiguity; approve evidence and rule labels모호한 사례 해결 · 근거·규정 라벨 승인Xử lý mơ hồ; duyệt bằng chứng và nhãn quy tắc
Two shared QA/QC staff; their capacity sets the pace. Budget uses the full 4,048-video planning scope; expert adjudication and rework remain separate.QA/QC 2명이 함께 수행하므로 이들의 처리량이 속도를 결정합니다. 예산은 계획 범위 4,048편 전체 기준이며 전문가 판정·재작업은 별도입니다.Hai người dùng chung cho QA/QC; công suất của họ quyết định nhịp xử lý. Ngân sách tính toàn bộ 4.048 video dự kiến; công chuyên gia và làm lại tính riêng.
Budget예산Ngân sách
Rent GPUs or buy hardwareGPU 임대 또는 장비 구매Thuê GPU hoặc mua phần cứng
Published on-demand rental rates; local hardware remains a budget assumption.공개 on-demand 임대 단가이며 local 장비는 예산 가정입니다.Giá thuê on-demand công khai; giá mua máy vẫn là giả định ngân sách.
Rent GPUsGPU 임대Thuê GPU
Run your own models on Runpod or AWS. Pay for the hours the machines remain allocated. Electricity is included.Runpod·AWS에서 직접 모델을 운영합니다. 장비가 할당된 시간에 비용이 발생하며 전력은 포함됩니다.Tự vận hành model trên Runpod hoặc AWS. Trả phí suốt thời gian giữ máy; điện đã nằm trong giá thuê.
Data is processed at a third party.데이터는 외부 인프라에서 처리됩니다.Dữ liệu được xử lý tại bên thứ ba.Purchase hardware장비 구매Mua phần cứng
Install GPUs, application and storage at the company site. Pay upfront for hardware, then electricity, network and operations.GPU·애플리케이션·저장소를 사내에 설치합니다. 장비를 선구매하고 전력·네트워크·운영 비용을 부담합니다.Đặt GPU, ứng dụng và kho dữ liệu tại công ty. Chi tiền máy ban đầu; trả điện, mạng và vận hành định kỳ.
Physical on-premise is possible.물리적 온프레미스 운영이 가능합니다.Có thể vận hành on-premise vật lý.Existing model APIs기존 모델 APIAPI model hiện tại
Keep Opus + Jev, or test a hosted open-model reader. Billing follows model usage; the provider operates inference.Opus + Jev를 유지하거나 hosted 공개 reader를 시험합니다. 모델 사용량에 따라 과금되며 provider가 추론을 운영합니다.Giữ Opus + Jev hoặc thử reader open model hosted. Tính tiền theo usage; provider vận hành inference.
A separate reference, with different quality.품질이 다른 별도 비교 기준입니다.Tham chiếu riêng, chất lượng khác nhau.Published GPU rates · checked 30 Oct 2026공개 GPU 단가 · 2026-10-30 확인Giá thuê GPU công khai · kiểm tra 30/10/2026
| Provider / configuration사업자 / 구성Nhà cung cấp / cấu hình | 2-GPU bundle / hourGPU 2장 묶음 / 시간Cụm 2 GPU / giờ | 200 h | 730 h | Region and extra charges지역 및 별도 요금Khu vực và phí bổ sung |
|---|---|---|---|---|
| Runpod Secure Cloud2 × RTX A6000 · 48 GB / GPU | $1.18 | $236 | $861 | On-demand. Region depends on inventory; no Seoul guarantee. Storage extra.On-demand. 가용 재고에 따라 지역 선택; 서울 보장 없음. 저장소 별도.On-demand. Chọn vùng theo inventory; không bảo đảm có Seoul. Storage tính riêng. |
| Runpod Secure Cloud2 × L40S · 48 GB / GPU | $2.18 | $436 | $1,591 | On-demand. No Community or Spot discount used. Storage extra.On-demand. Community·Spot 할인 미적용. 저장소 별도.On-demand. Không dùng giảm giá Community hoặc Spot. Storage tính riêng. |
| AWS EC2 · Seoul2 × g6e.2xlarge · 1 × L40S / instance | $5.51304 | $1,103 | $4,025 | Linux On-Demand, ap-northeast-2. EBS, transfer, IPv4, NAT/VPN and support extra.Linux On-Demand, ap-northeast-2. EBS·전송·IPv4·NAT/VPN·지원 별도.Linux On-Demand, ap-northeast-2. Chưa gồm EBS, transfer, IPv4, NAT/VPN, support. |
Compute only, one bundle. 200 h means a planned batch schedule; 730 h means continuously allocated machines. Stopped compute may still incur storage charges. A6000 and L40S share a memory class, not equal speed. AWS uses two instances; CPU, RAM and topology differ. Rates and availability can change.묶음 1개 compute 요금입니다. 200시간은 계획된 batch 운영, 730시간은 상시 할당입니다. Compute 중지 후에도 저장소 요금은 발생할 수 있습니다. A6000·L40S는 메모리 등급이 같아도 속도는 다릅니다. AWS는 instance 2대로 CPU·RAM·구조가 다릅니다. 단가·가용량은 변경될 수 있습니다.Chỉ tính compute của một cụm. 200 giờ là lịch batch có chủ đích; 730 giờ là giữ máy liên tục. Dừng compute vẫn có thể trả phí storage. A6000 và L40S cùng mức bộ nhớ, không cùng tốc độ. AWS dùng hai instance; CPU, RAM, topology khác. Giá và inventory có thể đổi. Runpod rates · Runpod storage / network · AWS official price feed · AWS G6e specs
Reference bundle: 2 separate 48 GB GPUs, quantised reader + decision/CV. Not unified 96 GB. Kimi K3 needs a separate cluster estimate.비교 묶음: 독립 48GB GPU 2장, 양자화 reader + decision/CV. 통합 96GB 아님. Kimi K3는 별도 cluster 견적 필요.Cụm tham chiếu: hai GPU 48GB riêng, reader quantized + decision/CV; không phải 96GB gộp. Kimi K3 cần dự toán cụm riêng.
Budget예산Ngân sách
Operating budget: rent or own운영 예산: 임대 또는 구매Ngân sách vận hành: thuê hoặc mua
GPU cost plus a single operating allowance and buffer. Hardware purchase stays an upfront cost.GPU 비용과 통합 운영비·buffer로 비교합니다. 장비 구매는 초기 비용으로 분리합니다.Chi phí GPU cộng một khoản vận hành và buffer. Giá mua máy tính riêng lúc ban đầu.
Choose the operating scenario운영 시나리오 선택Chọn kịch bản vận hành
Adjust hardware and operating budget장비·운영 예산 수정Chỉnh giá máy và ngân sách vận hành
Planning amounts per two-GPU bundle: $20,000 hardware; $500/month rental operations + buffer; $700/month on-premise operations + buffer. Operating allowances cover power where applicable, networking, routine support and contingency. Vendor quotes are still required.GPU 2장 묶음당 계획값: 장비 $20,000, 임대 월 운영비 + buffer $500, On Premise 월 운영비 + buffer $700. 해당 전력·네트워크·정기 지원·예비비를 묶어 반영합니다. 공급사 견적이 필요합니다.Giả định mỗi cụm hai GPU: máy $20.000; vận hành + buffer $500/tháng khi thuê, $700/tháng cho On Premise. Gộp điện khi áp dụng, mạng, hỗ trợ thường kỳ và dự phòng. Cần báo giá thực tế.
Capacity and monthly budget처리량·월 예산Công suất và ngân sách tháng
GPU bundlesGPU 묶음Cụm GPU
Total GPUsGPU 총수Tổng GPU
Analyses / bundle / month묶음당 월 분석Phân tích / cụm / tháng
GPU rental / month월 GPU 임대Thuê GPU / tháng
Capacity assumes 5 minutes per analysis and 70% usable time, not measured performance. Use the same workload and hours for both options; benchmark each GPU/model before sizing. Monthly operating allowances stay fixed per bundle.처리량은 분석당 5분·가동시간 70%의 미측정 가정입니다. 양쪽에 동일 물량·시간을 적용하고 GPU·모델별 실측 후 용량을 확정합니다. 월 운영 예산은 묶음당 고정입니다.Công suất giả định 5 phút/phân tích, 70% thời gian hữu dụng; chưa đo. Cùng tải và giờ chạy cho hai phương án; benchmark từng GPU/model trước khi chốt. Ngân sách vận hành tháng cố định theo cụm.
Rental / month월 임대 비용Thuê / tháng
On Premise / monthOn Premise 월 운영On Premise / tháng
Infrastructure breakdown인프라 세부 예산Chi tiết ngân sách hạ tầng
| Budget line예산 항목Khoản ngân sách | Rent GPUsGPU 임대Thuê GPU | On Premise |
|---|
Monthly budget = GPU rental, if any, + operating cost and buffer. First-year budget = upfront hardware + 12 × monthly budget. Hardware is counted once; no resale value or financing is assumed.월 예산 = GPU 임대료(해당 시) + 운영비·buffer입니다. 1년차 = 초기 장비 + 월 예산 × 12입니다. 장비는 한 번만 반영하며 재판매·금융비용은 가정하지 않습니다.Ngân sách tháng = thuê GPU (nếu có) + vận hành và buffer. Năm đầu = mua máy ban đầu + 12 × ngân sách tháng. Máy chỉ tính một lần; chưa xét bán lại hoặc lãi vay.
Budget예산Ngân sách
Operational trade-offs and volume운영 장단점 및 처리량Đánh đổi vận hành và sản lượng
Provider location, queues, hardware failures and staffing remain part of the choice.사업자 위치·대기열·장비 장애·운영 인력을 함께 검토합니다.Cân nhắc vị trí dữ liệu, queue, hỏng máy và nhân sự vận hành.
Practical trade-offs운영 시 장단점Đánh đổi khi vận hành
| Path방식Phương án | Strengths장점Ưu điểm | Limitations / operational risks한계 / 운영 위험Hạn chế / rủi ro vận hành | Before operating운영 전 확인Trước vận hành |
|---|---|---|---|
| Runpod Secure | Low upfront spending; stop compute between batch runs; no separate electricity bill.초기 지출이 작고 batch 사이 compute 중지 가능; 전력 별도 청구 없음.Ít chi ban đầu; có thể dừng compute giữa các batch; không trả điện riêng. | Third-party data; region/inventory varies; restart delay and persistent storage charges. A6000 may be slower.외부 데이터 처리; 지역·재고 변동; 재시작 지연·영구 저장소 요금. A6000 속도 확인 필요.Dữ liệu tại bên thứ ba; vùng/inventory biến động; chờ khởi động, storage vẫn tính phí. A6000 có thể chậm hơn. | Confirm region, contract, access/logging and model memory; automate shutdown and storage retention.지역·계약·접근/log·모델 메모리 확인; 종료와 저장소 보존 자동화.Chốt region, hợp đồng, truy cập/log, bộ nhớ model; tự động tắt máy và giữ dữ liệu. |
| AWS Seoul | Explicit Seoul region; integration with VPC/IAM and existing AWS operations.서울 region 명시; VPC/IAM·기존 AWS 운영과 연계 가능.Có region Seoul rõ ràng; kết nối VPC/IAM, quy trình AWS hiện có. | Higher listed compute rate; two instances; EBS, networking and support can add material cost. Quota is separate.공개 compute 단가 높음; instance 2대; EBS·네트워크·지원 비용 추가. Quota 별도.Giá compute công khai cao hơn; hai instance; EBS, network, support có thể tăng đáng kể. Cần quota. | Price the real VPC/storage/transfer design; test quota, cross-instance traffic and recovery.실제 VPC·저장소·전송 구조 견적; quota·instance 간 통신·복구 시험.Báo giá VPC/storage/transfer thực tế; test quota, giao tiếp hai instance và phục hồi. |
| Purchased on-premise구매 온프레미스Mua máy on-premise | Physical control over media, logs and inference; stable owned capacity; offline operation can be designed.미디어·log·추론의 물리적 통제; 전용 용량 확보; offline 설계 가능.Quản lý vật lý media, log, inference; có công suất sở hữu; có thể thiết kế offline. | Upfront cash and idle capacity; cooling/power outages; hardware failures; internal GPU operations and replacement.초기 현금·유휴 장비; 전력·냉각 장애; 장비 고장; 내부 GPU 운영·교체 필요.Chi tiền trước, dư công suất khi ít tải; mất điện/làm mát; hỏng máy; cần nhân sự GPU, thay thế. | Get a complete vendor quote; validate quantised quality and capacity; plan UPS, backup, recovery and spares.전체 공급사 견적; 양자화 품질·용량 검증; UPS·백업·복구·예비 장비 계획.Lấy báo giá đủ máy; kiểm chứng chất lượng quantized, công suất; chuẩn bị UPS, backup, phục hồi, dự phòng. |
| Local reader + hosted JevLocal reader + hosted JevReader local + Jev hosted | Evaluate the reader independently while preserving the existing decision workflow.기존 판정 workflow를 유지하며 판독 모델을 독립 평가.Đánh giá reader độc lập, giữ workflow quyết định hiện có. | Decision facts still leave the boundary. Jev API spend is additional and not separated in historical batch totals.판정 facts 외부 전송 유지. Jev API 비용 추가; 과거 batch 총액에서 별도 분리되지 않음.Facts quyết định vẫn ra ngoài. API Jev tính thêm; số lịch sử chưa tách riêng phần này. | Price Jev separately; verify its weights/licence before any claim of full local operation.Jev 별도 견적; 완전 local 주장 전 weights·licence 확인.Định giá Jev riêng; xác minh weights/licence trước khi gọi là hoàn toàn local. |
Batch hours mean scheduled availability and queues. A financial buffer does not provide redundant hardware or a 24/7 service guarantee.Batch 시간은 예약 운영·대기열을 뜻합니다. 금전적 buffer는 예비 장비나 24/7 서비스 보장을 제공하지 않습니다.Giờ batch có nghĩa vận hành theo lịch và chờ queue. Buffer tài chính chưa bao gồm máy dự phòng hoặc cam kết dịch vụ 24/7.
Volume scenarios and recorded API reference처리량별 시나리오·기록 API 비교Kịch bản sản lượng và API tham chiếu
Volume sensitivity · selected hours and provider물량별 비용 · 선택 시간·사업자 기준Độ nhạy sản lượng · theo giờ và provider đã chọn
| Analyses / month월 분석 건수Phân tích / tháng | GPU bundlesGPU 묶음Cụm GPU | Rental operating budget / month월 임대 운영 예산Thuê: vận hành / tháng | On Premise operating budget / monthOn Premise 월 운영 예산On Premise: vận hành / tháng | Purchase upfront초기 구매Tiền máy ban đầu | Historical cloud API only과거 cloud API만Chỉ API cloud lịch sử |
|---|
API reference — separate quality and scopeAPI 비교 기준 — 품질·범위 다름Tham chiếu API — chất lượng, phạm vi khác
The historical ~$0.445/analysis baseline spans a reader change; it is not a clean Opus-only quote. The Gemma/Qwen/Kimi experiments kept Jev and scored only the final run. Failed-run history, CV infrastructure, later chat and application costs are incomplete. Low hosted Gemma cost is not proof that self-hosting is cheaper or has equal quality.과거 약 $0.445/분석 기준은 reader 변경 기간을 포함하며 순수 Opus-only 견적이 아닙니다. Gemma/Qwen/Kimi 실험은 Jev를 유지하고 최종 실행분을 채점했습니다. 실패 실행 이력·CV 인프라·후속 chat·앱 비용은 불완전합니다. 저렴한 hosted Gemma가 self-host 비용·동등 품질을 입증하지 않습니다.Baseline lịch sử ~$0.445/phân tích có giai đoạn đổi reader, không phải báo giá Opus-only. Thử nghiệm Gemma/Qwen/Kimi giữ Jev, chỉ chấm lượt cuối. Chưa tính đủ lượt lỗi, hạ tầng CV, chat sau, ứng dụng. Giá Gemma hosted thấp không chứng minh self-host rẻ hơn hoặc chất lượng tương đương.
Budget예산Ngân sách
Initial budgets for 18 research items연구 18개 항목의 초기 실험 예산Ngân sách thử nghiệm ban đầu cho 18 research items
Incremental experiments on the shared baseline. Planning assumptions, not quotations or approval to run all 18.공통 기준 위의 추가 실험 비용입니다. 계획 가정이며 견적이나 18개 동시 실행 승인이 아닙니다.Chi phí thử nghiệm incremental trên baseline dùng chung. Đây là giả định kế hoạch, chưa phải báo giá hoặc phê duyệt chạy cả 18 mục.
Shared costs · count once공통 비용 · 한 번만 반영Chi phí dùng chung · chỉ tính một lần
G · Common labeling + QA/QC공통 라벨링·QA/QCLabeling + QA/QC dùng chung
4,048 videos: $1,973.40 at the selected FX, already on the data slide. Shared expert adjudication is TBD, charged once.4,048편: 선택 환율 기준 $1,973.40. 데이터 예산에 이미 반영. 공통 전문가 판정은 TBD, 한 번만 반영.4.048 video: $1,973.40 theo tỷ giá đã chọn, đã có ở ngân sách data. Chuyên gia phân xử gold dùng chung: TBD, chỉ tính một lần.
S1 · Evaluation infrastructure공통 평가 인프라Hạ tầng đánh giá dùng chung
TBD: audit the inherited harness, benchmark runner and logging first. Reuse across experiments; exclude this setup from every row.TBD: 인수한 평가 도구·실행기·로그를 먼저 점검합니다. 공통 구축비는 각 실험 행에서 제외합니다.TBD: kiểm kê harness, bộ chạy benchmark và logging có sẵn. Dùng lại giữa các thử nghiệm; từng dòng chưa gồm chi phí dựng chung.
S2 · Datasets, access and rights데이터셋·접근·권리Dataset, truy cập và quyền dùng
TBD for extra footage, photo/sensor data, licences and shared storage. Reuse does not incur a second purchase.추가 영상·사진/센서·라이선스·공통 저장은 TBD. 재사용 데이터를 중복 구매로 계산하지 않습니다.TBD cho video bổ sung, ảnh/sensor, licence và kho dùng chung. Dữ liệu tái sử dụng không tính mua lần hai.
Rental / owned inference infrastructure stays in the infrastructure budget. GPU-hours below are extra experiment consumption: use actual incremental billing, or record occupied owned capacity without charging the same hour twice.추론 임대/구매 인프라는 인프라 예산에 둡니다. 아래 GPU시간은 추가 실험 사용량입니다. 실제 추가 청구액을 쓰거나 보유 GPU 점유량을 기록하되 같은 시간을 중복 청구하지 않습니다.Hạ tầng inference thuê/mua nằm ở ngân sách hạ tầng. GPU-giờ dưới đây là phần thử nghiệm tăng thêm: dùng hóa đơn incremental thực tế hoặc ghi nhận công suất máy sở hữu bị chiếm; không tính cùng giờ hai lần.
Planning rates: $320/engineer-day; $3/GPU-hour. Total ranges retain extra labeling and expert review; shared costs stay separate. Normal ranges round upward to $50; #15 includes its existing 25% maximum buffer. Validate GPU type and memory before quoting.계획 단가: 엔지니어 인·일당 $320, GPU시간당 $3. 총액 범위는 추가 라벨링·전문가 검토를 포함하며 공통 비용은 별도입니다. 일반 범위는 $50 단위 올림, #15는 기존 최대 25% buffer를 포함합니다. 견적 전에 GPU 종류·메모리를 확인합니다.Đơn giá kế hoạch: $320/ngày kỹ sư; $3/GPU-giờ. Khoảng tổng vẫn gồm nhãn bổ sung và chuyên gia review; chi phí dùng chung tính riêng. Khoảng thông thường làm tròn lên $50; #15 giữ buffer tối đa 25%. Xác nhận loại GPU và bộ nhớ trước khi báo giá.
| Research item연구 항목Hạng mục nghiên cứu | Engineer-days엔지니어 인·일Ngày công kỹ sư | Compute / APICompute / APICompute / API | Dependencies선행 조건Phụ thuộc | Total range · USD총액 범위 · USDKhoảng tổng · USD | Initial cap · USD초기 한도 · USDTrần ban đầu · USD |
|---|---|---|---|---|---|
| 01Temporal visual representations시간 기반 시각 표현Biểu diễn hình ảnh theo thời gian | 4–6 | 20–60 GPU-h $60–$180 + API $0 | S1 · G | $1,550–$2,550 | $1,500 |
| 02Multiple plausible event histories복수의 가능한 사건 경과Nhiều diễn biến có thể xảy ra | 3–5 | 10–30 GPU-h $30–$90 + API $20–$80 | S1 · G · #01 | $1,250–$2,200 | $1,250 |
| 03Active evidence acquisition능동적 근거 수집Chủ động thu thập bằng chứng | 4–6 | 15–40 GPU-h $45–$120 + API $30–$100 | S1 · G · #01 | $1,600–$2,550 | $1,500 |
| 04Joint 3D/4D scene reconstruction3D/4D 장면 공동 재구성Tái dựng cảnh 3D/4D | 2–3 scoping only범위 확인만chỉ scoping | TBD | S1 · S2 · camera / sensor | TBD | $1,500 scoping cap범위 확인 한도trần scoping |
| 05Counterfactual avoidability반사실적 회피 가능성Khả năng tránh va chạm giả định | 3–5 scoping only범위 확인만chỉ scoping | TBD | S1 · S2 · #04 · simulator | TBD | $2,000 scoping cap범위 확인 한도trần scoping |
| 06Counterpart identification & tracking상대차 식별·추적Nhận diện, tracking xe đối phương | 4–6 | 20–60 GPU-h $60–$180 + API $0 | S1 · G · actor IDs | $1,550–$2,550 | $1,500 |
| 07Ego motion & camera calibration자차 움직임·카메라 보정Chuyển động xe mình, calibration camera | 3–5 | 15–40 GPU-h $45–$120 + API $0 | S1 · G · camera | $1,250–$2,150 | $1,250 |
| 08Impact localization & event boundaries충돌 위치·사건 구간Định vị va chạm, ranh giới sự kiện | 3–5 | 15–45 GPU-h $45–$135 + API $0 | S1 · G · #01 / #06 | $1,350–$2,300 | $1,500 |
| 09Lanes, markings & topology차로·노면 표시·도로 구조Làn đường, vạch kẻ, cấu trúc đường | 4–6 | 20–60 GPU-h $60–$180 + API $0 | S1 · G · #07 | $1,550–$2,550 | $1,500 |
| 10Signals, brake lights & traffic controls방향지시등·브레이크등·교통 신호Xi nhan, đèn phanh, tín hiệu giao thông | 4–6 | 20–60 GPU-h $60–$180 + API $0 | S1 · G · #01 / #06 | $1,700–$2,650 | $1,750 |
| 11Temporal semantics & rule reasoning시간 의미·규칙 추론Ngữ nghĩa thời gian, suy luận quy tắc | 4–6 | 5–15 GPU-h $15–$45 + API $30–$100 | S1 · G · KNIA | $1,750–$2,900 | $1,750 |
| 12Uncertainty, calibration & OOD detection불확실성·보정·분포 밖 탐지Bất định, calibration, phát hiện ngoài phân phối | 3–5 | 10–30 GPU-h $30–$90 + API $0 | S1 · G · #11 | $1,200–$2,100 | $1,250 |
| 13Multi-camera & multimodal fusion다중 카메라·멀티모달 융합Hợp nhất đa camera, đa phương thức | 2–4 scoping only범위 확인만chỉ scoping | TBD | S1 · S2 · synced views | TBD | $1,500 scoping cap범위 확인 한도trần scoping |
| 14Video & damage-photo consistency영상·파손 사진 정합성Nhất quán video, ảnh thiệt hại | 3–5 | 10–30 GPU-h $30–$90 + API $20–$80 | S1 · S2 · damage photos | $1,350–$2,300 | $1,500 |
| 15Training, distillation & specialization학습·증류·특화Huấn luyện, distillation, chuyên biệt hóa | 20 | 120 GPU-h + 3,000 examples $360 + API $1,500 | S1 · G · teacher rights | $14,260–$17,825 | $3,000 |
| 16Synthetic data & controlled simulation합성 데이터·통제된 시뮬레이션Dữ liệu tổng hợp, mô phỏng có kiểm soát | 3–5 scoping only범위 확인만chỉ scoping | TBD | S1 · S2 · simulator | TBD | $2,000 scoping cap범위 확인 한도trần scoping |
| 17Degraded & incomplete footage저품질·불완전 영상Video suy giảm, thiếu dữ liệu | 3–5 | 15–40 GPU-h $45–$120 + API $0 | S1 · G · degraded clips | $1,250–$2,150 | $1,250 |
| 18Visual case retrieval & outcome reasoning시각 사건 검색·결과 추론Truy xuất vụ việc trực quan, suy luận kết quả | 4–6 | 10–30 GPU-h $30–$90 + API $20–$100 | S1 · G · #11 | $1,650–$2,750 | $1,500 |
First stop / continue review첫 중단 / 계속 검토Lần review dừng / tiếp tục đầu tiên
Caps are proposed cumulative limits across engineering, compute and review before the first checkpoint—not an extra amount added to the total. Approve only a bounded subset inside that cap; freeze the baseline, compare incident-separated cases, measure quality / errors / latency / cost, then stop or approve the next tranche. Stop sooner when the cap is reached. TBD rows fund scoping only; no model run, training, licence or data purchase without a separate estimate.한도는 첫 점검 전 엔지니어·compute·검토 비용을 합산한 제안 상한이며 총액에 더하는 비용이 아닙니다. 한도 내 작은 범위만 승인하고 기준을 고정해 사고 분리 사례에서 품질·오류·지연·비용을 측정한 뒤 중단 또는 다음 예산을 승인합니다. 한도 도달 시 먼저 중단합니다. TBD 행은 범위 확인만 허용하며 별도 산정 없이 모델 실행·학습·라이선스·데이터 구매를 진행하지 않습니다.Cap là trần cộng dồn công kỹ sư, compute và review trước checkpoint đầu, không phải khoản cộng thêm vào total. Chỉ duyệt một phạm vi nhỏ nằm trong cap; đóng băng baseline, test tách theo vụ, đo chất lượng/lỗi/latency/cost rồi dừng hoặc duyệt đợt tiếp. Chạm cap thì dừng sớm. Dòng TBD chỉ cấp scoping; chưa chạy model, training, mua licence hoặc data nếu chưa có estimate riêng.
Do not sum all 18 rows as an approved portfolio budget. Shared setup and TBD items remain unpriced; dependent tasks can reuse work already funded. #15 is the same $14,260–$17,825 distillation pilot shown next, not another pilot to add.18개 행 합계는 승인된 포트폴리오 예산이 아닙니다. 공통 구축·TBD는 미산정이며 의존 작업은 이미 지원된 결과를 재사용할 수 있습니다. #15는 다음의 동일한 $14,260–$17,825 증류 pilot이므로 중복 합산하지 않습니다.Không cộng 18 dòng thành ngân sách danh mục đã duyệt. Setup chung và các mục TBD còn chưa định giá; công việc phụ thuộc có thể tái sử dụng phần đã trả. #15 chính là pilot distillation $14.260–$17.825 ở slide tiếp theo, không phải pilot khác để cộng thêm.
Budget예산Ngân sách
Distillation pilot budget증류 pilot 예산Ngân sách pilot distillation
One illustrative learning pilot; approve scope and acceptance criteria before allocating spend.학습 pilot 1건의 예시입니다. 지출 전에 범위·승인 기준을 합의합니다.Minh họa một pilot học; chốt phạm vi và tiêu chuẩn nghiệm thu trước khi cấp ngân sách.
01Generate생성Sinh ví dụApproved teacher outputs승인된 teacher 출력Output teacher được phép
02Review검토DuyệtExpert corrections전문가 수정Chuyên gia hiệu chỉnh
03Train학습Huấn luyệnSFT / LoRA / QLoRASFT / LoRA / QLoRASFT / LoRA / QLoRA
04Evaluate평가Đánh giáUnseen incidents + integration미사용 사고·통합Sự cố chưa dùng + tích hợp
Illustrative distillation / integration pilotDistillation·통합 pilot 예시Pilot distillation / tích hợp minh họa
| Work item작업Hạng mục | Planning assumption계획 가정Giả định | USDUSDUSD |
|---|---|---|
| Teacher examplesTeacher 예제Ví dụ teacher | 3,000 × $0.50 / example3,000 × 예제당 $0.503.000 × $0,50 / ví dụ | $1,500 |
| Expert review전문가 검토Chuyên gia duyệt | 120 h × $50 / h120시간 × 시간당 $50120 giờ × $50 / giờ | $6,000 |
| Training compute학습 computeCompute huấn luyện | 120 GPU-h × $3 / GPU-h120 GPU시간 × GPU시간당 $3120 GPU-giờ × $3 / GPU-giờ | $360 |
| Adapter + pilot evaluation통합·평가Adapter + đánh giá pilot | 160 h × $40 / h160시간 × 시간당 $40160 giờ × $40 / giờ | $6,400 |
| Base subtotal기본 소계Tổng cơ sở | — | $14,260 |
| Research buffer · 25%연구 buffer · 25%Buffer research · 25% | One-time allowance일회성 예비비Dự phòng một lần | $3,565 |
| Proposed pilot total제안 pilot 합계Tổng pilot đề xuất | Base + buffer기본 + bufferCơ sở + buffer | $17,825 |
Scope and decision rule범위·판단 기준Phạm vi và tiêu chí quyết định
This is one pilot assumption, not funding for all 18 research areas. Start from the frozen baseline; select a measured failure before paying for training.이는 pilot 1건의 가정이며 연구 18개 전체 예산이 아닙니다. 고정 기준에서 시작해 측정된 오류를 선정한 뒤 학습에 지출합니다.Đây là giả định cho một pilot, không phải ngân sách cả 18 hướng research. Bắt đầu từ baseline cố định; chọn lỗi đã đo trước khi đầu tư training.
Distill only if permitted teacher outputs, data rights, model licence and expert approval are available. Strict residency requires approved existing examples or a local teacher.허용된 teacher 출력·데이터 권리·모델 라이선스·전문가 승인이 있을 때만 증류합니다. 엄격한 데이터 상주는 승인된 기존 예제나 local teacher가 필요합니다.Chỉ distill khi có quyền dùng output teacher, dữ liệu, licence model và chuyên gia duyệt. Residency nghiêm ngặt cần ví dụ cũ được phép hoặc teacher local.
The 160 engineering hours cover this pilot’s adapter and evaluation work; shared evaluation-platform setup is S1, still TBD. The training rate is a separate $3/GPU-h assumption. Actual model memory, GPU count and training duration must be benchmarked; inference sizing does not validate training capacity.엔지니어 160시간은 이 pilot의 어댑터·평가 작업이며 공통 평가 플랫폼 구축은 S1, 아직 TBD입니다. 학습 단가는 별도 $3/GPU시간 가정입니다. 모델 메모리·GPU 수·학습량은 실측해야 하며 추론 장비 산정으로 학습 용량을 입증하지 않습니다.160 giờ kỹ sư dành cho adapter và đánh giá riêng pilot; setup nền tảng đánh giá dùng chung là S1, vẫn TBD. Đơn giá training $3/GPU-giờ là giả định riêng. Phải đo bộ nhớ, số GPU và thời lượng training; cấu hình inference chưa chứng minh đủ năng lực training.
Budget summary · distillation pilot증류 pilot 예산 요약Tổng kết ngân sách · pilot distillation
$14,260 base + $3,565 buffer = $17,825, one-time. Capacity estimates and labour rates are provisional; no task-equivalent quality is guaranteed.$14,260 기본 + $3,565 buffer = $17,825, 일회성입니다. 작업량·인건비는 잠정 가정이며 동등 품질을 보장하지 않습니다.$14.260 cơ sở + $3.565 buffer = $17.825, một lần. Khối lượng và đơn giá là tạm tính; chưa bảo đảm chất lượng tương đương.
Excludes new data acquisition, Kimi teacher hardware, production hardening and recurring inference. Data labeling appears separately. Reconcile overlapping expert-review work before combining budgets.신규 데이터 확보·Kimi teacher 장비·운영 강화·반복 추론은 제외합니다. 라벨링은 별도입니다. 예산 합산 전에 중복 전문가 검토를 정산합니다.Chưa gồm mua dữ liệu mới, máy teacher Kimi, hoàn thiện production và inference định kỳ. Labeling tính riêng. Đối soát công chuyên gia trùng nhau trước khi cộng ngân sách.
Budget예산Ngân sách
Labeling and QA/QC budget라벨링·QA/QC 예산Ngân sách labeling và QA/QC
Apply the supplied labor estimate to 1,080 AI Hub videos and 2,968 KB videos. Total planning scope: 4,048 videos.제공된 인건비 가정을 AI Hub 1,080편과 KB 2,968편에 적용합니다. 전체 계획 범위는 4,048편입니다.Áp dụng đơn giá nhân công bạn cung cấp cho 1.080 video AI Hub và 2.968 video KB. Tổng phạm vi kế hoạch: 4.048 video.
Raw labor total원시 인건비 합계Tổng nhân công raw
$1,973.40
49,335,000 VND
People인력Nhân sự
19 + 2
labelers + shared QA/QC라벨러 + 공통 QA/QClabeler + QA/QC dùng chung
QC sampleQC 표본Mẫu QC
1,012 / 4,048
25% random sample after full QA전수 QA 후 25% 무작위 표본Lấy ngẫu nhiên 25% sau QA toàn bộ
28label videos / person-day라벨 영상 / 인·일video label / người-ngày
56QA videos / person-dayQA 영상 / 인·일video QA / người-ngày
56QC videos / person-dayQC 영상 / 인·일video QC / người-ngày
210,000 VNDdaily cost / person일일 인당 비용chi phí / người-ngày
| Dataset / videos데이터 / 영상 수Dữ liệu / số video | QC videosQC 영상Video QC | Label | QA | QC | Raw total (USD)원시 합계 (USD)Tổng raw (USD) |
|---|---|---|---|---|---|
| AI HubAI HubAI Hub1,080 videos영상video | 270 | $324.00 | $162.00 | $40.50 | $526.50 |
| KBKBKB2,968 videos영상video | 742 | $890.40 | $445.20 | $111.30 | $1,446.90 |
| Combined total전체 합계Tổng cộng4,048 videos영상video | 1,012 | $1,214.40 | $607.20 | $151.80 | $1,973.40 |
FX is a planning assumption, not a live quote. AI Hub raw cost reproduces the supplied 13,162,500 VND. KB uses the same KPIs: 36,172,500 VND. Total: 49,335,000 VND.환율은 계획 가정이며 실시간 시세가 아닙니다. AI Hub 원시 비용은 제공된 13,162,500 VND를 재현합니다. KB에 같은 KPI를 적용하면 36,172,500 VND이며 합계는 49,335,000 VND입니다.Tỷ giá là giả định kế hoạch, không phải tỷ giá trực tiếp. AI Hub khớp số được cung cấp: 13.162.500 VND. KB cùng KPI: 36.172.500 VND. Tổng: 49.335.000 VND.
Staffing capacity and schedule인력 용량과 일정Năng lực nhân sự và lịch thực hiện
Scheduling depends on QA/QC capacity일정은 QA/QC 용량에 좌우됩니다Thời gian phụ thuộc năng lực QA/QC
For all 4,048 videos: labeling needs 144.57 person-days; QA + QC needs 90.36 person-days. With 19 labelers and 2 QA/QC, labeling takes 7.61 working days; QA/QC capacity needs 45.18 working days.4,048편 전체: 라벨링 144.57인·일, QA + QC 90.36인·일이 필요합니다. 라벨러 19명은 7.61근무일, QA/QC 2명은 45.18근무일의 용량이 필요합니다.Toàn bộ 4.048 video cần 144,57 người-ngày labeling và 90,36 người-ngày QA + QC. Với 19 labeler và 2 QA/QC: labeling mất 7,61 ngày làm việc; QA/QC cần 45,18 ngày công suất.
Label19 people명người7.61 working days근무일ngày làm việc
→QA100% · 4,04836.14 working days근무일ngày làm việc
→QC25% · 1,0129.04 working days근무일ngày làm việc
Ideal pipelined lower bound: 45.18 working days (~46 rounded); sequential labeling → QA → QC: 52.79 (~53 rounded). These are capacity illustrations, without rework or coordination delays. The supplied 1.837-day figure divides labeling-only effort by all 21 staff and does not include QA/QC.이상적 병렬 처리 하한은 45.18근무일(올림 약 46일), 라벨링 → QA → QC 순차 처리는 52.79일(올림 약 53일)입니다. 재작업·조정 지연 없는 용량 예시입니다. 제공된 1.837일은 라벨링 노력만 21명으로 나눈 값이며 QA/QC를 포함하지 않습니다.Cận dưới lý tưởng khi chia batch và chạy chồng: 45,18 ngày làm việc (làm tròn 46); tuần tự label → QA → QC: 52,79 ngày (làm tròn 53). Đây là minh họa công suất, chưa gồm sửa nhãn hay phối hợp. Số 1,837 ngày chia riêng công labeling cho cả 21 người, chưa tính QA/QC.
Budget scope and calculation예산 범위와 계산식Phạm vi ngân sách và công thức
Raw labor = videos ÷ role KPI × 210,000 VND/day. QA covers 100%; QC covers 25%. QA/QC KPI 56 means twice labeling throughput, not two full labeling passes. Cost is allocated to effort, not all 21 staff retained for the whole project window.원시 인건비 = 영상 수 ÷ 역할 KPI × 일 210,000 VND. QA는 전수, QC는 25%입니다. QA/QC KPI 56은 라벨링 대비 2배 처리량이며 전체 라벨링 2회를 뜻하지 않습니다. 비용은 실제 노력 기준이며 21명 전원을 전체 프로젝트 기간 고용하는 예산이 아닙니다.Nhân công raw = số video ÷ KPI vai trò × 210.000 VND/ngày. QA 100%, QC 25%. KPI 56 nghĩa là năng suất gấp đôi labeling, không phải hai lượt labeling đầy đủ. Tính theo công thực hiện, không phải giữ cả 21 người suốt thời gian dự án.
Excludes extra independent relabeling, expert adjudication, rework, coordination, tax and contingency. Gold-set acceptance rules and incident-separated train/dev/test splits remain a separate quality requirement.추가 독립 재라벨링·전문가 조정·재작업·조정 업무·세금·예비비는 제외합니다. Gold set 승인 규칙과 사고 단위 train/dev/test 분리는 별도 품질 요건입니다.Chưa gồm gán nhãn độc lập thêm, chuyên gia phân xử, rework, điều phối, thuế, dự phòng. Tiêu chuẩn nhận gold set và tách train/dev/test theo sự cố vẫn là yêu cầu chất lượng riêng.
Budget예산Ngân sách
Priced scenario: infrastructure, distillation, data산정 시나리오: 인프라·증류·데이터Kịch bản đã định giá: hạ tầng, distillation, data
Keep initial cash, monthly operation and first-year totals separate. Figures follow the selected infrastructure scenario and planning exchange rate.초기 현금·월 운영·1년차 합계를 분리합니다. 선택 인프라 시나리오·계획 환율을 반영합니다.Tách tiền ban đầu, vận hành tháng và tổng năm đầu. Số liệu theo kịch bản hạ tầng và tỷ giá kế hoạch đã chọn.
Not the total research portfolio. These figures include only the existing distillation pilot, common labeling and the selected infrastructure scenario. Other experiments are excluded; shared evaluation/data-access setup remains TBD. Do not add row #15 again.전체 연구 포트폴리오 총액이 아닙니다. 기존 증류 pilot·공통 라벨링·선택 인프라만 포함합니다. 다른 실험은 제외하며 공통 평가/데이터 접근 구축비는 TBD입니다. #15를 다시 더하지 않습니다.Chưa phải tổng ngân sách toàn bộ research. Chỉ gồm pilot distillation hiện có, labeling dùng chung và kịch bản hạ tầng đã chọn. Thử nghiệm khác chưa cộng; setup đánh giá/truy cập data dùng chung vẫn TBD. Không cộng #15 lần nữa.
01Infrastructure인프라Hạ tầng$1,361.40 / $700.00Rent / On Premise · per month임대 / On Premise · 월Thuê / On Premise · theo tháng
02Distillation pilot증류 pilotPilot distillation$17,825Distillation only · includes 25% buffer증류만 · buffer 25% 포함Chỉ distillation · gồm buffer 25%
03Data데이터Data$1,973.404,048 videos · raw labour4,048편 · 원시 인건비4.048 video · nhân công raw
04Distillation + data증류 + 데이터Distillation + data$19,798.40One-time · before hardware일회성 · 장비 별도Một lần · chưa gồm máy
Scenario from the infrastructure calculator:인프라 계산기 시나리오:Kịch bản từ bảng tính hạ tầng: 3,000 analyses/month건/월phân tích/tháng · 730 h · 1 GPU bundle(s)GPU 묶음cụm GPU · Runpod · 2 × A6000
| Budget line · USD예산 항목 · USDHạng mục · USD | Rent GPUsGPU 임대Thuê GPU | Purchased On Premise장비 구매 On PremiseMua máy On Premise |
|---|---|---|
| Infrastructure · upfront인프라 · 초기 비용Hạ tầng · ban đầu | $0 | $20,000 |
| Distillation pilot · one-time, including buffer증류 pilot · buffer 포함 일회성Pilot distillation · một lần, gồm buffer | $17,825 | $17,825 |
| Data labeling + QA/QC · one-time raw labour데이터 라벨링·QA/QC · 일회성 원시 인건비Data labeling + QA/QC · nhân công raw một lần | $1,973.40 | $1,973.40 |
| Priced subtotal · initial + hardware산정 소계 · 초기 + 장비Tạm tính đã định giá · ban đầu + máy | $19,798.40 | $39,798.40 |
| Recurring operations / month반복 운영 / 월Vận hành định kỳ / tháng | $1,361.40 | $700.00 |
| Priced first-year subtotal · initial + 12 months산정 1년차 소계 · 초기 + 12개월Tạm tính năm đầu · ban đầu + 12 tháng | $36,135.20 | $48,198.40 |
| Other research + shared setup / access기타 연구 + 공통 구축 / 접근Research khác + setup / truy cập dùng chung | TBD | TBD |
Rental임대Thuê
Low upfront infrastructure spending; batch shutdown can reduce compute. Data is processed by a third party; region, inventory, storage and transfer costs require confirmation.인프라 초기 지출이 작고 batch 중지로 compute를 줄일 수 있습니다. 외부 처리이며 지역·재고·저장·전송 비용 확인이 필요합니다.Ít chi hạ tầng ban đầu; tắt batch có thể giảm compute. Dữ liệu xử lý ở bên thứ ba; phải chốt region, inventory, storage và transfer.
Purchased On Premise장비 구매 On PremiseMua máy On Premise
Physical control and owned capacity; upfront hardware, idle time, power/cooling and recovery are internal responsibilities. Operating allowance includes routine electricity, network and support plus buffer.물리적 통제와 전용 용량을 확보합니다. 장비 선구매·유휴·전력·냉각·복구는 내부 책임입니다. 운영 예산은 전력·네트워크·정기 지원·buffer를 포함합니다.Quản lý vật lý và công suất sở hữu; nội bộ chịu chi máy, nhàn rỗi, điện/làm mát, phục hồi. Vận hành đã gộp điện thường kỳ, mạng, hỗ trợ và buffer.
Before combining합산 전 확인Trước khi cộng
Distillation and raw data costs are provisional. Reconcile duplicate review work before confirming this priced subtotal. Other research and shared setup need separate approval; no second buffer is added here.증류·원시 데이터 비용은 잠정입니다. 중복 검토를 조정한 뒤 산정 소계를 확정합니다. 다른 연구·공통 구축은 별도 승인이 필요하며 buffer를 중복 반영하지 않습니다.Distillation và data raw là tạm tính. Đối soát công review trùng trước khi chốt phần đã định giá. Research khác và setup chung cần duyệt riêng; không cộng buffer lần nữa.
First-year values combine one pilot, raw data labour and 12 months of the selected inference scenario. They exclude taxes, new data purchase, application/DB hosting, long-term video storage, production hardening, dedicated failover and any other research work.1년차 값은 pilot 1건·원시 데이터 인건비·선택 추론 시나리오 12개월을 합산합니다. 세금·신규 데이터·앱/DB hosting·장기 영상보관·운영 강화·별도 장애복구·기타 연구는 제외합니다.Giá trị năm đầu cộng một pilot, nhân công data raw và 12 tháng inference theo kịch bản đã chọn. Chưa gồm thuế, mua dữ liệu mới, hosting app/DB, lưu video dài hạn, hoàn thiện production, failover riêng và research khác.
Capacity remains an unmeasured assumption: 5 minutes/analysis, 70% usable time. This is a planning comparison, not an operating quote or delivery commitment.처리량은 분석당 5분·유효시간 70%의 미측정 가정입니다. 운영 견적·납기 약속이 아닌 계획 비교입니다.Công suất vẫn là giả định chưa đo: 5 phút/phân tích, 70% thời gian hữu dụng. Đây là so sánh kế hoạch, chưa phải báo giá vận hành hoặc cam kết giao hàng.
Management의사결정·관리Quản lý
Open decisions for CEO / KBCEO / KB와 확정할 사항Các quyết định cần CEO / KB chốt
Confirm constraints before committing architecture, scope and spending.구조·범위·지출을 약속하기 전에 제약을 확정합니다.Chốt ràng buộc trước khi cam kết kiến trúc, phạm vi và ngân sách.
Direction & service targets방향·서비스 목표Định hướng, mục tiêu vận hành
Local vs quality vs research; KB commitments; quality, coverage, p95 and peak load.로컬·품질·연구 우선순위, KB 약속, 품질·처리 범위·p95·최대 부하.Ưu tiên local/chất lượng/nghiên cứu; cam kết KB; chất lượng, coverage, p95, tải đỉnh.
Full questions전체 질문Câu hỏi đầy đủ
- What is the priority order between local deployment, quality improvement and foundational research?로컬 배포·품질 개선·기반 연구의 우선순위는 무엇입니까?Ưu tiên theo thứ tự nào giữa triển khai local, nâng chất lượng và nghiên cứu nền tảng?
- What scope, dates and acceptance criteria have already been committed to KB?KB에 이미 약속한 범위·일정·검수 기준은 무엇입니까?Đã cam kết với KB phạm vi, ngày mốc và tiêu chí nghiệm thu nào?
- What quality, coverage, latency and peak workload are required; which trade-offs are negotiable?필요 품질·처리 범위·지연·최대 부하는 무엇이며 어떤 절충이 가능합니까?Yêu cầu chất lượng, coverage, latency, tải đỉnh là gì; đánh đổi nào có thể thương lượng?
Resources & change authority자원·변경 승인Nguồn lực, quyền duyệt thay đổi
Delivery/research budgets, staffing, named owners and response when a gate slips.납품·연구 예산, 인력·실명 담당자, 기준 미달 시 대응.Ngân sách delivery/nghiên cứu, nhân lực, owner, phương án khi trễ gate.
Full questions전체 질문Câu hỏi đầy đủ
- What delivery and research budgets/staffing are available, and can named owners be assigned now?납품·연구 예산과 인력 한도는 얼마이며 실명 담당자를 지금 지정할 수 있습니까?Ngân sách, nhân lực cho delivery và nghiên cứu là bao nhiêu; có thể chốt owner cụ thể ngay không?
- What research funding is available before customer funding, including compute, annotation and experts?고객 지원금 이전에 compute·라벨·전문가를 위한 연구 투자가 얼마나 가능합니까?Trước khi có vốn khách hàng, có thể dành bao nhiêu cho compute, annotation và chuyên gia nghiên cứu?
- If access, data or local-quality gates slip, do we reduce scope, move dates or add resources, and who approves?접근·데이터·로컬 품질 기준이 지연되면 범위·일정·자원을 어떻게 조정하며 누가 승인합니까?Nếu trễ quyền truy cập, data hoặc gate chất lượng local: giảm scope, đổi mốc hay thêm nguồn lực; ai duyệt?
Access, data & reuse rights접근·데이터·재사용 권리Truy cập, data, quyền tái sử dụng
KB environment, linked samples, extra sensors, data owner and training rights.KB 환경, 연계 표본·추가 센서, 데이터 담당자·학습 권한.Môi trường KB, mẫu liên kết, nguồn bổ sung, data owner, quyền training.
Full questions전체 질문Câu hỏi đầy đủ
- Can the CEO secure written KB deployment constraints, technical contacts and an evaluation environment inside its network?CEO가 KB의 서면 배포 제약·기술 담당·내부망 평가 환경을 확보할 수 있습니까?CEO có thể lấy yêu cầu triển khai bằng văn bản, đầu mối kỹ thuật, môi trường đánh giá trong mạng KB không?
- Can we obtain a representative linked sample, a data owner and a delivery date before estimating data-dependent work?데이터 의존 작업을 산정하기 전에 대표 연계 표본·데이터 담당자·제공일을 확보할 수 있습니까?Có thể nhận mẫu data liên kết đại diện, data owner, ngày bàn giao trước khi ước tính phần phụ thuộc data không?
- Which other camera views, photos, audio, location, speed, structured reports and outcome reasoning are available?추가 시점·사진·음성·위치·속도·구조화 보고·결과 근거 중 무엇을 제공받을 수 있습니까?Có thêm góc camera, ảnh, audio, vị trí, tốc độ, report có cấu trúc, lý do quyết định thực tế nào?
- What data/model reuse rights apply to training and later releases?학습과 후속 릴리스에 적용할 데이터·모델 재사용 권한은 무엇입니까?Quyền tái sử dụng data, model cho training và bản phát hành sau như thế nào?
Domain approval도메인 승인Duyệt chuẩn nghiệp vụ
A KB expert for disputed definitions and labels, with allocated review time.이견 있는 정의·라벨을 승인할 KB 전문가와 검토 시간.Chuyên gia KB duyệt định nghĩa, nhãn tranh luận; thời gian review được phân bổ.
Full questions전체 질문Câu hỏi đầy đủ
- Who at KB approves disputed definitions/reference labels, and how much expert review time is committed?KB에서 이견 있는 정의·기준 라벨을 누가 승인하며 전문가 검토 시간을 얼마나 제공합니까?Ai phía KB duyệt định nghĩa, nhãn chuẩn còn tranh luận; dành được bao nhiêu thời gian chuyên gia?
Record one agreed scope and evaluation contract합의된 범위·평가 규약을 기록Ghi nhận phạm vi và quy ước đánh giá đã thống nhấtNamed owners · data access · budget envelope · acceptance thresholds · approval of changes실명 담당자·데이터 접근·예산 한도·수용 기준·변경 승인Owner cụ thể · quyền data · khung ngân sách · ngưỡng nghiệm thu · quyền duyệt thay đổi
Questions are unresolved inputs, not approved commitments. CTO technical readiness and KB acceptance are separate decisions.질문은 미확정 입력이며 승인된 약속이 아닙니다. CTO의 기술 준비 승인과 KB 검수는 별도입니다.Đây là đầu vào cần chốt, chưa phải cam kết đã duyệt. Sẵn sàng kỹ thuật của CTO và nghiệm thu KB là hai quyết định riêng.
Management의사결정·관리Quản lý
Immediate actions and joint review즉시 실행·공동 검토Hành động tiếp theo và review chung
Four owners work in parallel, then bring evidence, blockers and spending to one joint review.네 담당이 병행 작업한 뒤 근거·장애·지출을 공동 검토합니다.Bốn nhóm chủ trì xử lý song song, tổng hợp evidence, vướng mắc và chi phí vào một buổi review.
CTOCTOCTO
Assign owners; prioritize research; approve experiment gates.담당자를 지정하고 연구 우선순위·실험 기준을 승인합니다.Chỉ định owner; ưu tiên danh mục nghiên cứu; duyệt gate thử nghiệm.
Engineering엔지니어링Engineering
Prove independent operation; freeze the baseline; measure failure categories.독립 운영을 입증하고 기준을 고정하며 오류 유형을 측정합니다.Chứng minh vận hành độc lập; cố định baseline; đo các nhóm lỗi.
ML / evaluationML / 평가ML / đánh giá
Prepare incident-separated data, reference annotations and component tests.사건 분리 데이터·기준 라벨·구성요소 평가를 준비합니다.Chuẩn bị data tách theo sự cố, nhãn chuẩn, benchmark từng thành phần.
CEOCEOCEO
Resolve scope, resources, KB access and domain-review dependencies.범위·자원·KB 접근·도메인 검토 의존성을 해소합니다.Chốt phạm vi, nguồn lực, quyền truy cập KB, đầu mối duyệt nghiệp vụ.
Bring evidence together근거 통합Tổng hợp bằng chứngBaseline results + failure categories + data readiness + cost + access blockers기준 결과·오류 유형·데이터 준비·비용·접근 장애Kết quả baseline + nhóm lỗi + mức sẵn sàng data + chi phí + vướng mắc truy cập
CHECKPOINT PROPOSED IN THE PLAN · AFTER TWO WEEKS계획서 제안 검토 시점 · 2주 후CHECKPOINT ĐỀ XUẤT TRONG TÀI LIỆU · SAU HAI TUẦN
Joint review공동 검토Review chung
Review evidence, blockers and spending; decide what to retain, replace, defer or stop.근거·장애·지출을 평가하고 유지·교체·보류·중단할 항목을 결정합니다.Đánh giá evidence, vướng mắc, chi phí; quyết định giữ lại, thay thế, hoãn hoặc dừng.
Retain유지Giữ lạiReplace교체Thay thếDefer보류HoãnStop중단Dừng
Role responsibilities from the plan; confirm named owners. The two-week review is a checkpoint, not a model-delivery estimate.계획서의 역할별 책임이며 실명 담당자를 확정해야 합니다. 2주 검토는 점검 시점이며 모델 납기 추정이 아닙니다.Trách nhiệm theo vai trò trong kế hoạch; cần xác nhận người cụ thể. Review sau hai tuần là checkpoint, không phải ước tính thời gian giao model.
Reference참고 자료Tham chiếu
Sources and measurement limits
출처 및 측정 범위
Nguồn và giới hạn đo lường
Numbers and claims are deliberately tagged measured, assumed or unverified.
수치와 주장은 measured, assumed, unverified로 구분했습니다.
Số liệu và nhận định được gắn measured, assumed hoặc unverified.
[1] Current architecture: handoff appendix A3–A5; Opus defaults and Jev 1.13.현재 구조: 인수인계 부록 A3–A5; Opus 기본값과 Jev 1.13.Kiến trúc hiện tại: phụ lục handoff A3–A5; mặc định Opus và Jev 1.13. Appendix A5
[2] PPTX slides 31–32: 300-case results/cost; slide 42: reader-only replacement; slide 43: architecture; slides 38–39: selected cohort.PPTX 31–32장: 300건 결과·비용; 42장: 판독만 교체; 43장: 구조; 38–39장: 선별 표본.PPTX slide 31–32: kết quả/cost 300 hồ sơ; 42: chỉ thay reader; 43: kiến trúc; 38–39: cohort chọn lọc.
[3] Primary per-case CSVs: Gemma 169/300, Qwen 166/300, Kimi 186/300. Gemini evidence: E-V-028 reading-model experiment.건별 CSV: Gemma 169/300, Qwen 166/300, Kimi 186/300. Gemini 근거: E-V-028 판독 모델 실험.CSV từng hồ sơ: Gemma 169/300, Qwen 166/300, Kimi 186/300. Gemini: thử nghiệm reader E-V-028.
[4] External model cards and hardware recipes below were checked 2026-10-30. Sizing and finance assumptions remain estimates.아래 외부 모델 카드·장비 recipe 확인일: 2026-10-30. 크기 산정과 재무 수치는 추정입니다.Model card và recipe bên dưới được đối chiếu ngày 2026-10-30. Sizing và tài chính vẫn là ước tính.
[5] Provided technical/research plan: proposed foundations, research portfolio, experiment rules, CEO questions and immediate actions.제공된 기술·연구 계획: 제안 기반·연구 포트폴리오·실험 규칙·CEO 질문·즉시 실행.Kế hoạch kỹ thuật/nghiên cứu được cung cấp: nền tảng đề xuất, danh mục nghiên cứu, quản lý thử nghiệm, câu hỏi CEO, hành động tiếp theo. AMS-technical-research-plan.md
Gemma 4 31B · Apache 2.0 model card
Qwen3.8-27B · Apache 2.0 model card
Kimi K3 · model card and licence
Kimi K3 · published serving recipes
Mistral Small 3.2 · multimodal open weight
Kev · Jev-style typed decision candidate
TypeSafe Jev · official docs / API
NVIDIA L40S · 48 GB planning reference
NVIDIA RTX PRO 6000 · 96 GB planning reference
SAM 3 · video segmentation / tracking (licence review required)
NVIDIA Cosmos Reason2 · video reasoning research candidate
NVIDIA Alpamayo 1.5 · driving reasoning / trajectory research candidate
vLLM · local serving reference
Internal evidence: PPTX “AMS 최종 결과 보고 — KB 오픈이노베이션” (47 slides; architecture 43, costs 31–32, reader-only caveat 42); references/appendix.html; evidence/{open_gemma4_31b.csv,open_qwen38_27b.csv,open_kimik3_300.csv}. The PPTX benchmark cohort is balanced and selected; it is not a full production-volume sample.
내부 근거: PPTX “AMS 최종 결과 보고 — KB 오픈이노베이션”(47장; 구조 43, 비용 31–32, reader-only 조건 42); references/appendix.html; evidence/{open_gemma4_31b.csv,open_qwen38_27b.csv,open_kimik3_300.csv}. PPTX benchmark cohort는 균형·선별 표본이며 production 전체량 표본이 아닙니다.
Nguồn nội bộ: PPTX “AMS 최종 결과 보고 — KB 오픈이노베이션” (47 slide; kiến trúc 43, cost 31–32, giới hạn reader-only 42); references/appendix.html; evidence/{open_gemma4_31b.csv,open_qwen38_27b.csv,open_kimik3_300.csv}. Cohort trong PPTX là mẫu cân bằng có chọn lọc, không phải toàn bộ volume production.