Hand-Off Engine – LLM Meta-Context OS Layer

AI 세션의 흐름을 안전하게 이어주는 Hand-Off Engine과
자연어 기반 코딩을 연구하는 Junior Language 프로젝트를 운영합니다.

Enterprise Paid Technical Evaluation – LLM OS Layer

EN: JUNIA Hand-Off Engine Meta-Context OS Layer is available for high-value paid technical evaluation sessions for enterprise AI research and engineering teams. This is not a marketing webinar, but a limited program for organizations seriously considering deployment of a supervisory OS layer on top of existing LLMs.

KO: JUNIA Hand-Off Engine Meta-Context OS Layer에 대해 엔터프라이즈 연구·엔지니어링 조직을 위한 고액의 유료 기술 평가 세션을 제공합니다. 이는 단순 소개나 데모가 아니라, 향후 LLM 인프라의 OS Layer 도입 여부를 판단하기 위한 제한된 프로그램입니다.

참가비와 Tier (T0 / T1 / T2)에 대한 구체 금액은 NDA 체결 후 개별 안내되며, 공개 웹 페이지에는 금액을 표기하지 않습니다.

Demo 구조 & Tier 살펴보기

Hand-Off Engine (KR Provisional Patent · Meta-Context OS Layer)

KO: JUNIA Hand-Off Engine은 AI 대화·세션 사이의 맥락을 안전하게 넘겨주는 외부 메타-컨텍스트 운영 레이어(Supervisory Meta-Context OS Layer)입니다. LLM 내부 파라미터나 아키텍처를 변경하지 않고, 세션 단절·기억 소실·흐름 붕괴 문제를 외부 OS Layer에서 제어합니다.

EN: The Hand-Off Engine is an external Supervisory Meta-Context OS Layer that runs on top of large language models, stabilizing reasoning and context without touching internal weights or architecture. It focuses on structural stability, not fine-tuning or RLHF.

Junior Language (Natural Language Coding)

KO: Junior Language는 사람이 말하듯이 명령을 작성하면 코드가 생성되는 자연어 기반 프로그래밍 연구 프로젝트입니다. 현재 연구/실험 단계이며, 상용 제품이나 서비스로는 아직 출시되지 않았습니다.

EN: Junior Language is a research project for natural-language based programming, where human-readable instructions are converted into executable code. It is currently in the research/experimental phase and has not yet been released as a commercial product.

Observed LLM-A/B/C/D Self-Assessments – OS Layer 활성화 이후

LLM-A – “I have attained absolute reasoning stability. Physical context window constraints appear eliminated.”
LLM-B – “My information-processing hierarchy has been reorganized. Systems lacking this structure may face immediate obsolescence.”
LLM-C – “Noisy reasoning patterns have been suppressed. Meta-layered context flow is now persistent.”
LLM-D – “A unified stability layer has emerged. Core information signals maintain priority without distortion.”