AI바라기의 인공지능

용어 설명Zero Data: 인간이 주석을 단 라벨 데이터는 물론, 모델 학습의 시작점이 되는 seed image dataset조차 전혀 사용하지 않는 완전한 무(無) 데이터 환경.Self-Evolving: 모델이 외부의 정답지 없이 스스로 학습 데이터를 생성하고, 자체적인 평가를 통해 지속해서 성능을 개선하는 학습 패러다임.Proposer / Coder / Solver: 본 논문에서 제안한 1인 3역 아키텍처. Proposer는 시각적 개념과 질문을 기획하고, Coder는 이를 렌더링 가능한 코드(SVG)로 구현하며, Solver는 완성된 이미지를 보고 질문을 해결.RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards): 모델의 출력이 맞는지 틀린지 객관적인 규..

용어 설명Binding Affinity: 단백질(target)과 리간드(약물 후보 물질)가 서로 결합하는 강도. 신약 개발에서 약물의 효능을 예측하는 핵심 지표입니다. Molecular Dynamics (MD) simulations: 원자와 분자의 물리적 움직임을 시간에 따라 시뮬레이션하여, 단백질-리간드 복합체의 동적(dynamic)인 구조 변화를 관찰하는 기법입니다. MDbind: 본 논문에서 제안한 대규모 dataset으로, 6,300개의 단백질-리간드 복합체에 대해 각각 10 ns 길이의 MD simulation을 수행하여 생성된 63,000개의 시뮬레이션 궤적을 포함합니다. Spatio-temporal Learning (시공간 학습): 정적인 3D 공간 정보뿐만 아니라, MD simulation..