할라디르

Haladir

LLM 코딩 성능 향상을 위해 형식적 검증을 통과한 고품질 데이터와 강화학습 환경을 제공하는 플랫폼

가격 문의WebAPI

소개

Haladir는 Y Combinator(W26) 출신의 AI 제품 랩으로, 정형 솔버(Formal Solvers)와 LLM을 결합하여 물류·공급망 분야의 운영 초지능(Operational Superintelligence)을 구축합니다. SMT/SAT 솔버, MILP, 정형 검증 기술을 적용하여 AI가 제약 조건이 있는 시스템에서 추측이 아닌 추론을 할 수 있도록 합니다. 2026년 2월 ConstraintBench 벤치마크를 발표하며 학술적 기여도를 확보했습니다.

차별점

일반적인 합성 코딩 데이터 제공업체와 달리 수학적 증명 기반으로 코드의 논리적 정합성까지 검증하는 형식적 검증 기술이 핵심 차별화 포인트입니다
물류 분야 WMS·TMS·OMS를 통합하는 운영 그래프 제공도 차별점입니다

활용 워크플로우

입력

레거시 소스 코드 (COBOL, Java 등)비즈니스 제약 조건 명세 (MILP/SMT)미정제 코딩 벤치마크 데이터셋프론티어 LLM 모델 체크포인트

할라디르

TLA+ 기반 정형 명세 합성 (Specula 기술)RLVR(검증 가능한 보상 기반 강화학습) 환경 구축정형 솔버(SMT/SAT) 통합 추론 제어멀티 에이전트 기반 코드 변환 및 유효성 검증

출력

형식적 검증이 완료된 현대화된 코드RLVR 학습용 고품질 보상 데이터셋제약 조건이 반영된 최적화 의사결정 모델정형 검증 통과 증명서 및 분석 리포트

메인프레임 현대화 경로

금융/공공 기관의 COBOL 레거시 시스템을 분석하여 현대적인 자바나 파이썬으로 변환하고 로직 일치성을 검증합니다.

프론티어 모델 RLVR 훈련

수학, 코딩 등 정답이 명확한 영역에서 모델의 추론 능력을 극대화하기 위한 사후 학습(Post-training) 파이프라인을 실행합니다.

운영 최적화(Operational AI)

물류, 공급망 관리 등 복잡한 제약 조건이 있는 산업군에서 AI가 솔버(Solver)와 결합하여 최적의 판단을 내리도록 지원합니다.

핵심 차별점: 정형 솔버(Formal Solver)와 LLM을 기술적으로 결합하여 AI의 환각을 제거하고, 수학적으로 증명 가능한 수준의 신뢰도를 가진 코딩 및 운영 데이터를 생성합니다.

주요 기능

TLA+ 기반 소스 코드 명세 합성 및 정형 검증
메인프레임(COBOL) 코드 현대화 자동화
RLVR(검증 가능한 보상 기반 강화학습) 환경 구축
솔버 기반(SMT/SAT, MILP) 제약 조건 추론 및 코딩 데이터 파이프라인
물류 WMS·TMS·OMS 시스템 통합 운영 그래프

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

형식적 검증을 통과한 데이터를 제공하여 코딩 모델의 hallucination 문제를 원천적으로 줄일 수 있는 근본적인 접근법입니다
BoxGroup과 Susa Ventures가 공동 리드한 $4.3M 시드 조성으로 충분한 초기 자본을 확보했습니다
2026년 2월 ConstraintBench 벤치마크 발표로 학술적 신뢰성을 입증했습니다
금융권 운영 리스크 감소 및 감소하는 COBOL 인재 풀 의존도를 줄여줌
런칭 1시간 만에 4만 달러 신규 계약을 성사시킬 정도로 높은 시장 수요
Cursor와 Claude 같은 AI 코딩 에이전트와 연동하여 저수준 코드 검증 계층 제공
정형 검증을 통해 수학적으로 보장된 코드 정확성을 제공함
COBOL 코드베이스에서 포괄적인 기술 문서를 자동 생성하여 수개월 수동 분석 대체

단점

공개된 정보가 제한적이어서 실사용자 리뷰나 상세 기술 문서를 찾기 어렵습니다
형식적 검증이라는 특수성 때문에 알고리즘·시스템 프로그래밍 등 엄격한 검증이 필요한 영역에 더 적합하며 일반적인 웹 개발 태스크에는 제한적일 수 있습니다
COBOL과 메인프레임 환경에 특화되어 일반적인 현대 웹개발용 도구가 아님
초기 단계 스타트업이라 희귀 레거시 변형의 일부 엣지 케이스는 아직 보완 중
민감한 기업 코드베이스에 대한 깊은 접근 권한이 필요해 보안 민감 IT 부서의 진입 장벽이 높음