1부: 데이터도 정답도 없다: 하이퍼커넥트가 LLM을 길들이는 법
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
2부: 정책을 따르는 평가자, LLM-as-a-Judge
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
MySQL Online DDL의 메타데이터 잠금: pt-osc와 무엇이 다른가
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개발자 여러분, 안녕하세요!4월 셋째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]Google I/O Google I/O 라이브스트림 일정 공개: 다가오는 행사 미리 준비하기 (Get ready for Google I/O: Livestream schedule revealed)AI & Machine LearningGemini 로보틱스-ER 1.6: 강화된 체화된 추론을 통한 실세계 로
Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우 (SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화 Part 2 – 다양한 런북 통합 실전 가이드
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Product Engineer: 클릭 몇 번으로 여행 상품 5,000개를 만들다
하네스 엔지니어링(harness engineering)으로 팀 맞춤형 AI 환경 구축하기
개요 최근 팀에서 AI 코딩 도구를 활용하는 빈도가 늘어나면서, AI가 프로젝트의 고유한 맥락(context)과 컨벤션을 인지하지 못해 같은 설명을 매번 반복해야 하는 비효율을 자주 겪었습니다. 예를 들어 “user 조회 React Query 훅 만들어줘”라고 요청하면, 규칙을 모르는 AI는 공식 문서에 나올 법한 기초적인 형태로 코드를 짜줍니다. 결국 원하는 코드를 얻기 위해 매번 이런 설명을 덧붙여야 했습니다. 이 […] The post 하
Apache Flink + RocksDB 튜닝으로 광고 Frequency Capping 실시간 집계를 일주일까지 확장하기
1분부터 7일까지 슬라이딩 윈도우 Frequency Capping을 세 Flink 앱으로 분리하고 각각의 병목을 해결한 기록을 공유합니다.
Gemini 기반 테스트 케이스 자동화 실패와 성공기
Nobody Owned the Website. Now Everybody Does.
이 글은 영문 원본을 바탕으로 작성되었습니다. 회사 웹사이트, 누가 담당하고 계신가요? 단순한 질문 같지만, 대부분의 회사에서 솔직한 답은 "마케팅팀이 일단은요" 아니면 "글쎄요, 딱히 아무도…" 사이 어딘가일 겁니다. 브랜드를 잘 아는 사람은 웹사이트를 만들지 않고, 만들 수 있는 사람은 제품 개발로 바쁩니다. 웹사이트는 그 사이에 어정쩡하게 놓여서, 마…
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