기업 기술블로그의 AI/ML 관련 글 1085개
이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 Part 2: Agentic AIOps – Multi-Agent 시스템으로
개발자 여러분, 안녕하세요!3월 넷째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningGemini 3.1 Flash Live: 더욱 자연스럽고 신뢰할 수 있는 오디오 AI (국문)LlamaParse와 Gemini 3.1을 활용한 스마트 금융 비서 구축하기 (Build a smart financial assistant with LlamaParse an
LLM 시대의 보호 장치, 가드레일LLM 기반 서비스가 빠르게 확산되면서 LLM 모델의 응답을 공격자가 의도대로 ‘조종’하려는 시도도 함께 늘고 있습니다. 특히 다음과 같은 공격 ...
토스플레이스 데이터 조직이 '좋은 인사이트'를 '실행'으로 연결한 방법
Claude Code에서 /loop, Hooks, Auto memory를 연결하면 주기적 점검, 정책 강제, 세션 간 학습을 하나의 자동화 루프로 구성할 수 있습니다. 이 루프는 설정 파일 검증과 같은 주기적 확인이 필요한 작업에 적용할 수 있습니다. 이 글은 Hooks, /loop, Auto memory를 조합한 점검 자동화 루프의 구조와 설계 방법, 유의 사항, 한계를 다뤘습니다.
이 글은 AWS Open Source Blog의 “Building intelligent physical AI: From edge to cloud with Strands Agents, Bedrock AgentCore, Claude 4.5, NVIDIA GR00T, and Hugging Face LeRobot by Arron Bailiss” 게시글을 번역한 글 입니다. 에이전틱 AI 시스템은 디지털 세계를 넘어 물리적 세계로 빠르게 확장되고 있으며
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. ✨✨✨ 네이버클라우드 제조 AI 가이드북 시리즈 식품제조사가 푸드테크 AI 만난 날! 작년부터 네이버클라우드는 스마트공장 구축 지원을 위한 수요-공급기업 매칭데이를 꾸준히 진행하고 있습니다. 시흥 (25.04.14) 대구 (25.08.27) 매칭데이는 솔루션사(공급기업)가 직접 제안하고 제조사(수요기업)가 PoC 진행 여부를 현장에서 결정할 수 있는 자리인데요.
추천프로덕트팀은 데이터 기반의 추천 알고리즘과 정교한 탐색 설계를 통해 사용자가 고민 없이 최적의 맛집을 발견하도록 돕는 조직입니다. 여기에 LLM과 다양한 AI 모델을 활용해 실질적인 서비스 문제를 해결하는 AI프로덕트팀이 긴밀하게 호흡을 맞췄습니다. 이번에 소개할 내용은 위 두 팀이 협업하여 고객의 맛집 탐색 고민을 성공적으로 덜어낸 프로젝트에 대한 이야기입니다. 서비스 내에 가득한 별점 5점 리뷰들 사이에서 진짜 […] The post 별
보안 분석가라면 누구나 한 번쯤 상상했을 ‘해줘’로 취약점 찾기. 그 경험을 공유해 드립니다.
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. ✨✨✨ 네이버클라우드 제조 AI 가이드북 시리즈 올해 제조 AI 특화 사업 신청이 이번주부터 시작됩니다! 2026년도 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업이 3월 19일부터 접수를 시작하는데요. 이 사업으로 무엇을 얻을 수 있는지, 네이버클라우드와 함께 해야하는 이유는 무엇인지, 어떻게 신청해야 하는지를 정리해 드리고자 합니다. 제조 AI 특화 사업이 무엇인가요?
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AI 업무 툴은 이미 많은 직장인들의 일상에 자연스럽게 스며들었습니다. 회의록 정리, 메일 작성, 일정 관리처럼 반복적으로 발생하는 업무들도 이제는 몇 번의 입력만으로 빠르게 처리할 수 있게 되었죠. ⚡ 이처럼 AI 업무 툴이 확산되면서 업무 환경도 달라지고 있습니다. 직장인이 하루 중 많은 시간을 쓰는 '업무를 위한 업무', 즉 자료를 찾고, 맥락을 맞추고, 정리하고, 공유하는 과정이 줄어들고, 그만큼 본래 집중해야 할 주업무에 더 많은 시간
본 게시글은 “Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS by Abhishek Srivastav, Brett Hamilton, Diego Garzon, Jathavan Sriram, and Shaun Kirby“를 번역한 글입니다. 자율주행 차량, 로봇공학, 스마트 팩토리를 위한 Physical AI 시스템을 개발하고 있다면, 충분한 양의 고품질 학습 데이터를 확보하는 것이 핵심 과제일 것입니
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