개인 AI 활용의 다음 단계는 무엇인가 - LY Corporation에서 AIDD 워크숍을 통해 살펴본 AIDD 조직 도입의 조건
LY Corporation에서는 지금까지 AI 활용 역량 향상 워크숍인 Orchestration Development Workshop (ODW)를 통해, 개인이 AI를 활용해 개발...
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AI/ML 글 모음
기업 기술블로그의 AI/ML 관련 글 1219개
1. 통과하는 테스트 뒤에 숨어 있던 것들
AI와 만들수록 Mock은 더 빨리 늘어납니다
AI 에이전트에게 일을 맡기는 두 가지 방식
에이전트에게 일을 맡길 때, 스스로 알아서 하게 둘 것인가 아니면 정해진 순서대로 하나씩 시킬 것인가. 이 선택이 시스템 전체의 성격을 바꿉니다. 어느 한쪽이 더 나은 것이 아니라, 각자 비싸지는 지점이 다를 뿐입니...
[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩
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[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다
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포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 2부
안녕하세요, 포스타입 백엔드 엔지니어 장예훈이에요. 1부에서는 포스타입이 유저의 취향을 벡터로 표현하고, 그 벡터로 개인화 추천을 만들어 실제 구매까지 끌어올린 이야기를 했어요. 벡터 공간에서 가까운 포스트를 찾고, 나와 취향이 닮은 유저가 좋아한 걸 추천하고. 결과만 놓고 보면 꽤 매끄러운 여정처럼 보였을지도 모르겠습니다. 그런데 실제로는 전혀 그렇지 않았어요. 수백만 개의 벡터를 실시간으로 검색한다는 건, 만들고 나서가 진짜 시작이었거든요.
[24. 8. 23] 국제의료, 병원 및 제약 분야 전시회 2024 Vietnam Medi-Pharm Expo 참관기
[24. 9. 24] 아시아 태평양 지역 최대 규모 의료기기 및 헬스케어 포럼 Asia Pacific MedTech Forum 2024 참관기
포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 1부
안녕하세요, 포스타입 백엔드 엔지니어 장예훈이에요. 사내 AI 챗봇 구축기 이후 다시 한번 인사드리는 것 같네요. 이번에는 포스타입이 유저에게 어떻게 개인화된 추천을 하는지, 그 기술적인 내용과 성과, 트러블슈팅 과정을 공유해보려 합니다. 포스타입은 유저에게 최적의 포스트를 추천하려고 여러 시도를 하고 있어요. 그중에서도 개인화 추천에 특히 공을 들였어요. 개인화 추천에서 가장 중요한 건 유저가 어떤 취향인지를 파악하는 일입니다. 그런데 이걸
[클로바 시선 #57] 대화는 순서를 기다리지 않는다: 실시간 음성 대화 AI를 위한 데이터 파이프라인 ‘Sommelier’
사람처럼 자연스럽게 대화하는 한국어 음성 AI를 만들기 위해서는 어떤 준비가 필요할까요? 이전 테크 블로그에서는 HCX-OMNI를 소개하면서 ✔️ HyperCLOVA X가 음성을 더 정확하게 이해하고, ✔️ 더 자연스럽게 말하는 방향으로 확장되고 있음을 설명했습니다. 하지만 더 잘 듣고 더 유창하게 말하는 모델이더라도 여전히 상당수의 음성 AI는 ‘사용자가 질문하면 AI가 답하고 다시 사용자가 기다리는’ 방식으로 동작합니다. 하지만 실제 사람의
월간 AI 소식 7월호
AI-Driven Development의 시대
AI API Gateway, 무엇을 보고 골라야 할까? 도입부터 운영까지 선택 기준 5단계
여러 AI 모델을 사용하려면 모델사마다 API 키를 발급받고 각 API를 개별적으로 연동해야 합니다. 모델 수가 늘어날수록 관리와 운영 부담도 함께 커...
torch.compile 해부 1편: TorchDynamo, AOTAutograd, TorchInductor
torch.compile의 세 구성 요소인 TorchDynamo, AOTAutograd, TorchInductor가 각각 어떤 원리로 동작하는지 설명합니다. 그래프의 개념부터 바이트코드 가로채기와 guard, graph break, 디스패처 하단에서의 연산 정규화, 원소 단위 IR과 코드 생성까지 다룹니다.
합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법
이 글은 AWS Physical AI Blog에 게시된 Training World Models on Scene Semantics, Not Pixels을 번역 및 편집한 글입니다. 사전학습된 AI 모듈과 고전 컴퓨터 비전을 조합하여, 도메인 데이터나 합성 프레임 없이 일반 단안(monocular) 영상에서 장면 의미론(scene semantics)을 추출하는 새로운 로봇 월드 모델 학습법을 소개합니다. 소개 오늘날 로봇 AI 학습은 어디를 가나
실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
Beyond AI That Speaks Well: Making Kanana-o Speak the Way Users Want
Hello, we are Martin (Daejin Jo), Abigail (Heayoung Park), and Edwin (Wooyoung Kang) from Kanana, the team responsible for developing AI models at Kakao. Our team focuses on building unified multimodal language models that can see, hear, and speak li
잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정
Intro 안녕하세요, 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 카나나(Kanana) 조직의 Martin(조대진), Abigail(박혜영), Edwin(강우영)입니다. 저희 팀에서는 사람처럼 보고, 듣고, 말하는 통합 멀티모달(Multimodal) 언어모델을 중점적으로 개발하고 있습니다. 지난 5월, 국내 최초로 공개한 통합 멀티모달 언어모델 공개 이후, 저희는 실제 서비스 환경에서 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 계속해서 모델을 고도화하고 있