RxJS로 우아하게 사이드 이펙트 통제하기
프론트엔드에서 가장 다루기 어려운 "비동기" 길들이기
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Airflow 3의 새벽 배치를 멈춘 건 JWT가 아니라 OOM이었다
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기술로 산업을 바꿀 AI 스타트업을 찾습니다!ㅣ2026 MediA'X' Challenge 개최 (8/25 모집 시작)
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. SBS문화재단과 한국투자액셀러레이터가 공동 주최하는 「MediA'X' Challenge 2026」에 네이버클라우드가 후원사로 함께합니다! "AI가 만드는 산업의 다음 장면, 그 주인공을 찾습니다"라는 슬로건처럼 이번 대회는 모든 산업의 문제를 해결하는 AI 기술 스타트업을 대상으로 열리는데요! 이런 분들은 꼭 주목해주세요! ✅ AI 기술로 새로운 산업 기회에 도
신한은행이 홈택스에 직접 접속하지 않고 세금계산서를 발행하는 방법, ‘하이웍스 API’
"매출이 발생할 때마다 홈택스에 거래 정보를 직접 입력해야 해요.", "세금계산서 수정 시 기존 발행 정보를 다시 확인하고 일일이 수정해야 해요." 이처럼 세금계산서 발행과 …
Tiro의 Kiro를 활용한 보안 인프라 구축과 ISO/IEC 27001:2022 인증 취득 여정
AI Native 스타트업에게 보안 인증이 왜 어려운가 AI가 빠르게 발전하면서 한 명의 엔지니어가 하루에 50~100개의 커밋을 작성하는 일도 더 이상 낯설지 않게 되었습니다. 제품 개발, 테스트 코드 작성, 인프라 정의 변경, 운영 스크립트 작성까지 AI 에이전트와 함께 처리하는 조직이 늘고 있습니다. 개발 속도만 놓고 보면 분명 큰 변화입니다. 다만 AI가 만들어내는 속도가 언제나 더 안전한 […]
LLM에게 계산을 시키지 마세요 — 숫자를 '신뢰'할 수 있는 AI 데이터 애널리스트 개발기
형식이 제각각인 수천만 행 시장 데이터를 활용해, 자연어 질문에 검증된 수치로 답하는 사내 AI 애널리스트 플랫폼을 만든 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 담당하고 수치 계산은 결정적 코드가 수행하는 아키텍처부터, 결정적 프리파서가 LLM 추출을 덮어쓰는 하이브리드 설계, 정답표를 코드로 고정하는 이중 평가 체계(오라클 테스트 + 골드 평가 하니스)까지 구체적인 버그 해부와 함께 공유합니다. 여기에 개발 전 과정을 멀티에이전트 AI 워크플로로
어피닛 AI 엔진이 규칙 기반 심사 정책을 학습 정책으로 전환해가는 과정
결정 복제, 오프폴리시 평가, 비대칭 정책 결합을 이용한 규칙 기반 대출 심사 정책의 단계적 전환
AI 해커톤: 약속한 그대로 받는 대출
사전 승인 오퍼를 다시 설계하다
코드를 거의 타이핑하지 않고 3주 만에 DL모델 만들기
"이번 달 얼마 남았지?"를 없애는 방법
안녕하세요, 포스타입에서 PM을 맡고 있는 B입니다. 얼마 전 사내 구성원분들을 위해 'Flex 점심 식비 잔액 계산기'라는 크롬 익스텐션을 만들어 배포했습니다. 개발 직군이 아닌 제가, AI의 도움을 받아 몇 시간 만에 만든 아주 작은 도구입니다. 그래서 이 글은 대단한 기술 이야기가 아닙니다. 오히려 기획자가 아이디어를 실제로 동작하는 형태까지 가져가려면 무엇이 필요했는지에 대한 기록입니다. 그리고 이런 방식이 사내 도구를 넘어 실제 제품
냉방병 병원비, 약 실비 보험 청구 되나요?
요즘처럼 열대야가 이어지면 하루 종일 에어컨을 켜고 지내게 되죠. 그렇게 찬 바람을 오래 쐬다 보면 냉방병이 찾아오기 쉬워
AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
근거를 고르고, 절차를 통제하고, 실패를 다시 쓰는 세 개의 관문
Amazon GameLift Streams로 여는 클라우드 게이밍 시대: 클라이언트 설치 없이 게임 즐기기
들어가며 게임은 점점 더 화려한 그래픽과 풍부한 콘텐츠로 무장하며 진화하고 있습니다. 그러나 역설적이게도, 게임에 도달하기까지의 여정 또한 점점 길어지고 있습니다. 수십 GB에 달하는 다운로드와 긴 설치 과정, 그리고 고사양 그래픽 카드 요구라는 관문이, 정작 게임의 가치를 경험하기도 전에 잠재 유저를 돌려보내고 있는 것입니다. 게임·미디어 산업 분석가이자 베스트셀러 『The Metaverse』의 저자인 Matthew Ball은 2026년 초
분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (3편: 클러스터 구축과 운영)
1편에서 모델 규모에 맞는 인스턴스 타입과 인터커넥트 기술을, 2편에서 Amazon EC2 UltraClusters(울트라클러스터) 및 Amazon EC2 UltraServer(울트라서버)와 고성능 GPU 인스턴스 확보 전략을 다뤘습니다. 무엇을 고르고 어떻게 확보할지가 정해졌다면, 이제 실제로 클러스터를 구성하고 운영할 차례입니다. 이번 3편에서는 컨테이너 기반 환경 구성, 클러스터를 구성하기 전 점검사항, 온프레미스 환경과의 비교, GPU와
[25. 9. 11] 국내 AI 경쟁력 평가에서 주목 받은 에이아이트릭스
[25. 9. 4] 의료 현장과 AI의 연결, 2025 AITRICS RRS Symposium
[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING
Laying the Rails Beyond WebView: Why Karrot Chose Lynx
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AI 시대의 필수 소비재, 메모리 이해하기 5편: CXL Workload 알아보기
KV cache offload, 메모리 풀링, 메모리 tiering을 통해 CXL이 실제 워크로드에서 어떻게 쓰이는지 살펴봅니다.
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