기업 기술블로그의 AI/ML 관련 글 1219개
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 우리 공장 AI 도입, 어디에 무엇으로 해야할까? 우리 공장에 AI를 도입하고 싶지만 관련된 솔루션이 너무 많고, 어떤 게 우리 공장에 맞을지 찾기 어려워 고민하고 계시는 분들이 많으실텐데요. 그래서 저희가 제조 전 주기 공정단계별 가이드북을 준비했습니다! 오늘은 공정 개선 단계에서 주로 발생하는 문제점들이 무엇인지, 그런 문제들을 무슨 솔루션으로 어떻게 해결할
이 글은 스스로 목표를 세우고 실행까지 수행하는 에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 쉽게 정리합니다. 특히 OpenClaw 사례를 통해 LLM이 로컬 환경을 직접 제어하는 온디바이스 자율 에이전트 구조에 대해 구체적으로 설명합니다. 또한 AI 에이전트끼리 상호작용하는 새로운 플랫폼 모델(MoltBook)을 소개하며, 인간 중심 서비스와 다른 지점을 짚습니다. 나아가 외부 스킬 생태계 분석을 통해 실제로 발생할 수 있는 보안 위협 유형도 함께 다
※ 참가 신청은 3월 13일 금요일 17:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
TL;DR네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 이 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게...
TL;DR네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 그 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게...
2025년, FLO는 음악을 듣는 서비스를 넘어 '취향의 발견부터 팬 경험으로의 확장까지, 리스너의 모든 순간을 잇는 플랫폼'으로 진화했습니다. 음악을 소비하는 환경이 급격하게 변하고 있습니다. FLO는 이러한 변화에 발맞춰 [새로운 음악의 발견 - 몰입 - 팬 경험]으로 이어지는 완성된 여정을 설계하는 데 집중했습니다. 또한, 리스너들이 만날 수 있는 음원 라이브러리를 국내 최대 규모로 확충하고, 일상 어디서든 음악을 접할 수 있도록 청취 환
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 우리 공장 AI 도입, 어디에 무엇으로 해야할까? 우리 공장에 AI를 도입하고 싶지만 관련된 솔루션이 너무 많고, 어떤 게 우리 공장에 맞을지 찾기 어려워 고민하고 계시는 분들이 많으실텐데요. 그래서 저희가 제조 전 주기 공정단계별 가이드북을 준비했습니다! 오늘은 품질 관리부터 안전 관리까지 각 공정에서 주로 발생하는 문제점들이 무엇인지, 그런 문제들을 무슨 솔
Transformer 기반 LLM의 내부 구조를 단계별로 살펴보고, Token Embedding·Attention·LM Head 등 각 모듈의 의미와 KV Cache·MHA·GQA 등 최적화 기법을 정리합니다.
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 우리 공장 AI 도입, 어디에 무엇으로 해야할까? 우리 공장에 AI를 도입하고 싶지만 관련된 솔루션이 너무 많고, 어떤 게 우리 공장에 맞을지 찾기 어려워 고민하고 계시는 분들이 많으실텐데요. 그래서 저희가 제조 전 주기 공정단계별 가이드북을 준비했습니다! 오늘은 제품 설계부터 설비 운영, 자재 이송까지 각 공정에서 주로 발생하는 문제점들이 무엇인지, 그런 문제
Auto memory를 활성화하면 Claude Code가 작업 중 유용한 컨텍스트를 탐지해 프로젝트별 메모리 디렉터리의 MEMORY.md에 저장합니다. 그 결과, 이전 작업 맥락이 다음 세션에 자동으로 이어져 사용자는 컨텍스트를 반복 설명하지 않아도 됩니다. 이 글은 Auto memory의 주요 기능과 동작 방식, 특징, 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
AI Native 개발의 비결은 시스템이다
카카오뱅크 프론트엔드 클랜이 React Summit US 2025에 다녀왔습니다. 이 글에서는 현장에서 직접 확인한 AI 실무 엔지니어링, 리액트 거버넌스의 변화, 그리고 추상화 속 기본기의 중요성 등 프론트엔드 생태계의 가장 뜨거운 최신 기술 흐름을 현장의 열기와 함께 공유합니다.
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. ✨✨✨ 네이버클라우드 제조 AI 가이드북 시리즈 "우리만 그러는 거 아니죠?" 막막한 제조 AI 2025년부터 제조 시장에서 줄곧 화두가 되고 있는 건 단연 '제조 AI' 입니다. 하지만 대부분의 제조사 분들이 아래와 같은 고민을 하고 계실 것 같은데요. “AI 좋은 건 알겠는데… 어디서부터 시작하지?” “도입하고 유지하는데 비싸지 않을까?” “우리 공장에 맞는
지금까지 우리가 경험한 인공지능은 대부분 화면 속에 갇혀 있었습니다. GPT는 텍스트 답변을 생성하고 이미지 생성 AI는 그림을 만들어내지만 그 결과물이 실제 현실에서 무언가를 직접 만지거나 움직이지는 못했죠. 그런데 이제 흐름이 달라지고 있습니다. AI가 물리적 몸체를 갖추고 공장 바닥을 걷고 도로를 달리기 시작했습니다. 이것이 바로 피지컬 AI(Physical AI)가 열어가는 새로운 세계 입니다. 2025년 1월 열린 CES … 피지컬 A
들어가며 이전 글(Part 1)에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 구축한 과정과 AI-DLC 방법론, Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구 활용 사례를 소개했습니다. 이번 글에서는 해당 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 MCP Registry를 기술적으로 깊이 있게 다룰 예정으로, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 도구(MCP)를 생성, 등록, 배포,
AI 에이전트의 실수, guardrail, 시스템 방어까지 120일의 기록, 그리고 99.981% 가용성.
이 글은 영문 원본을 AI로 번역한 버전입니다. 요즘 업계에 이런 기대가 퍼져 있습니다. 언젠가 AI가 디자인 시스템을 만들어 줄 거라는 거죠. 프롬프트 하나 던지면 토큰, 컴포넌트, 인터랙션 패턴이 깔끔하게 나올 거라고요. 저는 정반대의 일이 벌어지고 있다고 생각합니다. 우리는 AI 에이전트가 사용할 디자인 시스템을 만들고 있습니다. 디자이너를 위한 것도…
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