기업 기술블로그의 AI/ML 관련 글 1051개
이 글은 AWS Spatial Computing Blog에 게시된 Simulating Expert Teams with Agentic AI and Amazon Bedrock AgentCore 를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 소개 여러 전문 분야에 걸친 기술적 질문에 답하는 것은 단순히 정답을 찾는 문제가 아닙니다. 가장 어려운 부분은 그 답을 제공할 수 있는 적절한 사람들을 조율하는 일인 경우가 많습니다. 만약 AI가 전문가 팀을 대체하는
지난 2025년 11월 27일, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 가장 큰 행사인 2025 워크숍이 열렸습니다. 이번 워크숍은 한 해를 돌아보는 자리를 넘어, 2026년 전사 전략과 센터 키워드를 공유하고, GenAI…
개발자 여러분, 안녕하세요!4월 넷째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningLiteRT와 NPU로 실무 환경을 위한 온디바이스 AI 빌드하기 (Building real-world on-device AI with LiteRT and NPU) Gemini 해커톤 신재호 님: "문장 몇 줄이 30컷 스토리보드로!" (국문)Gemini 해커톤 김
SRAM, DRAM, HBM, NAND의 셀 구조와 물리적 특성을 설명하고, HBF(High Bandwidth Flash)가 메모리 계층에서 어떤 빈 자리를 채우는지 기술적으로 분석합니다.
질문 하나로 시작하는 데이터 문화 혁신
@hollon으로 작동하는 채널톡의 harness
Claude Code의 Checkpoints 기능은 사용자가 프롬프트를 입력할 때마다 관련 작업이 시작되기 전의 파일 상태와 그때까지 대화 내용을 기록으로 남깁니다. 이 기록을 바탕으로 이전 시점의 작업 상태를 복원할 수 있습니다. 이 글은 Checkpoints의 동작 방식, 사용법 실습, 효과적인 Checkpoints 활용법을 다뤘습니다.
이 글은 2부작 중 첫 번째 글입니다. 이번 글에서는 2025년 초 수행되었던 Tinder의 AI-enabled Discovery 프로젝트를 예시로, 정답 데이터가 없는 open-ended generation 문제에서 “좋은 설명이란 무엇인가?”를 먼저 정의하고, 그것을 사람이 일관되게 평가할 수 있는 정책으로 정리해 나간 과정을 소개합니다. 2부에서는 이렇게 만든 정책을 바탕으로 LLM-as-a-Judge를 설계한 과정을 다룹니다. 들어가며
이 글은 1부: 데이터도 정답도 없다에서 이어집니다. 1부에서는 Tinder의 AI-enabled Discovery 기능에서, “당신은 왜 이 사람과 잘 맞을까요?”라는 질문에 답하는 설명을 만들기 위한 정책 수립 과정을 다뤘습니다. 이번 글에서는 그 정책을 실제 평가 시스템으로 바꾸는 방법을 다룹니다. 들어가며 지난 글에서 Tinder와 MGAI 팀이 합작한 Tinder AI-enabled Discovery 서비스의 “소개팅 주선자” 모듈을
혼자 헤매던 온보딩을 터미널에 한 줄로 개선한 10일의 기록
대한민국 AI 생태계를 이끌어갈 지식의 융합, 그 첫걸음을 시작합니다. 4월 15일(수) 이른 아침인 오전 7시부터 9시까지, 삼성역 인근 카카오의 거점 오피스인 '카카오 캠프 강남(KAKAO KAMP 강남)'에서 매우 특별한 행사가 열렸습니다. 바로 카카오와 학계 전문가들의 AI 협력 프로그램인 '카나나 스칼라’ 1회 세미나인데요. 이날 행사에는 국내 주요 대학의 AI 및 컴퓨팅 분야 최고 권위자인 7명의 석학(KAIST 신진우·이주호·김승룡
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com 입니다. 여러분은 일상에서 AI를 얼마나 활용하시나요? 이제 업무 효율을 위해 AI 서비스를 구독하는 것은 자연스러워졌고, AI로 사주를 보는 콘텐츠가 SNS에서 유행할 만큼 AI는 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 스며들었습니다. 하지만 AI가 우리 생활에 밀접하게 녹아들면서 가져온 생산성 혁신 뒤에는 새로운 보안 위협이 생겨나고 있습니다. 특히 2026년은 A
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