지금의 디지털 세상은 빠르지만 불균형합니다.

콘텐츠는 넘치고, 데이터는 쌓이지만

그 가치는 한쪽으로만 흐릅니다.

애딥은 이 구조에 질문합니다.

“누가 만들었는가?”가 아닌 “누가 함께 완성했는가?”

모든 참여가 의미를 갖고, 모든 의미가 가치로 환산되는 구조.

그 연결이 애딥의 출발점입니다.

기존 추천 시스템은 과거 선택의 반복에 머뭅니다.

하지만 GPR(Generative Pre-trained Recommender)은 다릅니다.

사람의 행동을 사전 학습하고,

지금 활성화된 관심과 목적을 생성적으로 선택합니다.

이는 단기 반응이 아니라, 장기 만족과 맥락의 연속성을 다루는 구조입니다.

AGI에 가까워질수록 AI는 결과보다 과정을 이해해야 합니다.

애딥의 질문은 단순합니다. “이 AI는, 이 사람을 얼마나 깊이 이해하는가?”

초개인화는 기술이 아니라, AGI로 가는 방향입니다.

많은 AI는 말을 잘합니다.

하지만 사람은 말보다 행동으로 더 많은 것을 드러냅니다.

애딥은 이 행동의 연속을 LMM(Large Mind-Mining Model)로 해석합니다.

LMM은 클릭, 시청, 선택, 체류 시간 같은 비언어적 신호를 통해

사람의 의도·정서·관심의 흐름를 추론합니다.

AGI로 가는 길은 언어를 흉내 내는 것이 아니라

사람의 마음을 구조적으로 이해하는 데 있습니다.

애딥의 AI는 새로 만드는 데서 멈추지 않습니다.

이미 존재하는 콘텐츠, 의도, 상황을 지능적으로 결합하고 확장합니다.

이 역할을 담당하는 것이 ACT(Addeep Automatic Content Convergence Technology)입니다.

ACT는 콘텐츠를 단순 생성하지 않고, GPR과 LMM이 추론한 마인드셋을 기반으로 의미를 재조합하고 증강합니다.

AGI로 가는 길은 무작위 생성이 아니라, 이해한 것을 연결하는 능력에 있습니다.

같은 콘텐츠라도, 누구에게는 정보가 되고 누구에게는 경험이 되도록 초개인화를 통해 증강 AI를 실현합니다.