학습 가능
단순한 테스트 점수가 아닌, 학습에 쓰이는 신호를 만들어 내도록 설계된 데이터와 환경입니다.
HumanStars 소개
HumanStars.AI는 2026년 칭화대와 실리콘밸리 출신의 최정상급 AI 연구자들이 설립했습니다. 우리는 학습 신호(Training Signal)를 원동력으로, 실제의 복잡한 환경에서 AI가 지닌 능력의 한계와 실패 양상을 밝혀내고, 지능이 끊임없이 발전할 수 있는 기반을 구축합니다.
평가 가능
에이전트가 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 명확하게 보여 줍니다.
재현 가능
언제든 다시 실행하고, 비교하고, 검증할 수 있는 과제와 환경입니다.
함께하는 팀
AI를 앞으로 나아가게 하는 팀을 위해
사전 학습부터 에이전트 배포까지, 실제 업무를 측정 가능한 모델의 발전으로 바꾸는 학습 신호를 제공합니다.
파운데이션 모델 기업
3차원 공간과 객체에 대한 모델의 이해를 넓히는, 구조화된 사전 학습용 데이터입니다.
에이전트 제품 팀
실제 과제로 구축한 학습 데이터와 인터랙티브 환경으로 에이전트가 실제 업무에서 측정 가능하게 발전하도록 돕습니다.
AI 학습 및 평가 팀
에이전트가 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 정확히 보여 주는 재현 가능한 환경과 벤치마크입니다.
핵심 데이터 및 평가 자산
실제 과제에 기반한 네 가지 핵심 자산
실제 업무를 중심으로 사전 학습, 에이전트 역량 향상, 재현 가능한 강화학습 환경을 연결합니다.
01 — PRETRAINING
데이터셋
3D Assets 데이터
파운데이션 모델 사전 학습을 위한 구조화된 3D 에셋 데이터를 제공하여, 모델이 3차원 공간과 객체를 이해하도록 돕습니다.
02 — CODING AGENT
데이터셋
Terminal Bench 4 Coding Agent 학습 데이터
실제 터미널 프로그래밍 과제를 바탕으로 학습 데이터를 구축하여 Coding Agent의 실행 능력을 높입니다.
03 — CAD · RL
강화학습 환경
산업·건축 설계 CAD 강화학습 환경
산업 및 건축 설계 시나리오를 위한 인터랙티브 CAD 강화학습 환경을 구축하여, ALE와 CADBench 등 벤치마크에서의 역량 향상을 지원합니다.
04 — 3D MODELING · RL
강화학습 환경
Blender 3D 모델링 강화학습 환경
Blender 3D 모델링 워크플로를 중심으로 강화학습 환경을 구축하여, 3D 모델링 에이전트 학습과 ALE 벤치마크에서의 역량 향상을 지원합니다.
우리의 접근 방식
실제 업무에서 학습 신호로
더 많은 문제가 아니라, 모델이 학습하고 팀이 측정할 수 있는 형태로 실제 과제를 담아냅니다.
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01
실제 업무 포착
터미널 프로그래밍, 산업·건축 CAD 설계, Blender 3D 모델링 등 실제 워크플로에서 출발합니다.
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02
학습 신호 구축
과제를 구조화된 데이터와 인터랙티브 강화학습 환경으로 전환하여 모델이 바로 학습할 수 있게 합니다.
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03
평가와 지속적 개선
재현 가능한 평가로 에이전트가 무엇을 할 수 있는지, 어디에서 실패하는지, 어떻게 계속 발전시킬 수 있는지 보여 줍니다.
우리의 미션
더 많은 문제가 아니라,
실제 업무를 AI 발전의 인프라로.
우리는 실제 업무를 학습 가능하고, 평가 가능하며, 재현 가능한 데이터와 평가 자산으로 전환합니다. 고객은 에이전트가 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지, 그리고 어떻게 계속 발전시킬 수 있는지 명확히 알 수 있습니다.
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모델을 앞으로 이끌 학습 신호, 함께 만듭니다
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