와이즈스톤 와이즈스톤

The standard in AI Quality

와이즈스톤은 다양한 산업의 AI를 검증하며 품질의 기준을 만들어갑니다.

빠른 서비스
AI Agent Testing

와이즈스톤은 AI 에이전트의 자율적 판단과 실행 과정을
전문적으로 검증하여, 안전하고 신뢰할 수 있는
AI 서비스를 지원합니다.

Physical AI Testing

와이즈스톤은 Physical AI의 센서 인지와 판단, 자율 주행,
환경 제어등 실제 환경에서의 안전성을
전문적으로 검증합니다.

WISESTONE

와이즈스톤은 1,352건의 AI 시험을 수행하며 AI 검증 기준을 만들어가고 있습니다.

추론/수학 811건
언어 127건
이미지/비전 122건
특화도메인 95건
로보틱스/물리 4건
AI 에이전트 34건
음성 1건
기타 121건
추론/수학 (Reasoning)
수학 | 예측 | 코드 | 소프트웨어
주요지표 : RMSE, MAE, GPQA, SWE-bench, 정상동작률
언어 (Language)
언어이해 | 생성 | RAG | 검색증강 | 정보추출 | OCR
주요지표 : MMLU, Chatbot Arena, ROUGE, BLEU, 검색 정확도, Recall@K F1, CER, WER
이미지/비디오 (Vision)
이미지 분류 | 객체검출 | 이미지생성 | 품질 | 세그멘테이션
주요지표 : mAP, IoU, Accuracy, SSIM, PSNR, FID, CMMD, CLIP Score, Dice, IoU
특화도메인 (Specialized)
의료 · 금융 · 법률 · 제조 · 건설 · 보안
주요지표 : 도메인별 전문 벤치마크
로보틱스/물리 (Robotics)
3D | AR·VR·XR | 자율주행 | 측위
주요지표 : RMSE(위치), NeRF 품질, mAP, 충돌회피율
AI 에이전트 (Agents)
추천 시스템 | 이상 탐지 | 예측
주요지표 : NDCG, Precision@K, AUC, F1, Recall
음성 (Speech)
STT | TTS | 화자인식
주요지표 : WER, CER, MOS

the future.

AI가 세상에 나오기 전부터,
어떻게 믿을 수 있는지를 연구해왔습니다.

모두가 "AI를 어떻게 시험하냐"고 물을 때, 와이즈스톤은 이미 답을 만들고 있었습니다.
데이터에서 시작해, 모델을 거쳐, 신뢰의 기준을 세우기까지.
이것은 그 여정의 기록입니다.

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Case stories

실제 사례를 통해 와이즈스톤의 차별화된 가치를 확인해보세요.

생성형AI

K사 기업용 생성형 AI 플랫폼 — 신뢰할 수 있는 품질 검증 사례 정답이 하나로 정해지지 않는 생성 결과를, 개발자가 신뢰할 수 있는 정량 기준으로 검증하다.

RAG

검색증강

서로 다른 데이터, 하나의 신뢰 기준으로: P사 반려견 헬스케어 AI 검증 사례 웨어러블, 문진, 질의응답 데이터가 반려견 행동 해석과 건강 관리 제안으로 정확히 이어지는지 검증하다.

정보추출

OCR

신문 지면을 기사 데이터로: N사 문서 자동화 AI 단계별 품질 검증 사례 신문 PDF가 온라인 기사로 전환되는 과정에서 텍스트, 지면 구조, 문장 흐름, 카테고리 분류 품질을 단계별로 점검하다.

이미지 분류

객체검출

생성형 패키지 디자인의 제작 품질을 검증하다: P사 AI 디자인 플랫폼 사례 생성된 패키지 디자인이 기준 이미지의 구조, 필수 요소, 프롬프트 요구사항, 배경 복원 품질을 안정적으로 반영하는지 점검하다.

세그멘테이션

구조·공간·객체·문자까지 구분하다: G사 AI 도면 분석 기술 검증 사례 2D 건축 도면의 구조·공간·설비·문자 정보를 구분하고, 3D 출력까지 이어지는 처리 품질을 검토하다.

수학

예측

K사 기업용 생성형 AI 플랫폼 — 신뢰할 수 있는 품질 검증 사례 정답이 하나로 정해지지 않는 생성 결과를, 개발자가 신뢰할 수 있는 정량 기준으로 검증하다.

코드

소프트웨어

K사 기업용 생성형 AI 플랫폼 — 신뢰할 수 있는 품질 검증 사례 정답이 하나로 정해지지 않는 생성 결과를, 개발자가 신뢰할 수 있는 정량 기준으로 검증하다.

추천 시스템

K사 기업용 생성형 AI 플랫폼 — 신뢰할 수 있는 품질 검증 사례 정답이 하나로 정해지지 않는 생성 결과를, 개발자가 신뢰할 수 있는 정량 기준으로 검증하다.

이상 탐지

예측

K사 기업용 생성형 AI 플랫폼 — 신뢰할 수 있는 품질 검증 사례 정답이 하나로 정해지지 않는 생성 결과를, 개발자가 신뢰할 수 있는 정량 기준으로 검증하다.
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기술Insight

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