LLM으로 대규모 기술 문서 생성
LLM으로 대규모 기술 문서를 만들 때는 내용을 생성하는 것과 구조·서식을 통제하는 것을 분리해야 했습니다. BC 단위 분할, JSON 스키마, 정합성 검증으로 187쪽 초안을 43쪽 최종본으로 줄였습니다.
#LLM#JSON
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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[26년 7월] 나 네이버클라우드인데 우리 국방 AI한다
[26년 7월] 나 네이버클라우드인데 우리 국방 AI한다
네이버클라우드의 국방 소버린 AI 협력, 보안 평가 성과, ICML 연구를 소개했습니다.\nNVIDIA Nemotron 연합 참여와 HyperCLOVA X 고도화 방향도 다뤘습니다.
#소버린 AI#LLM
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장애를 스스로 복구하는 AI 에이전트
외부 웹 변경에 취약한 할인 적용 배치를 LangGraph 기반 AI 에이전트로 복구·분석·PR 생성까지 자동화했습니다.\nLLM은 화면 판단에만 제한하고, 검증·권한·루프·동시성 제어는 코드와 사람 검토로 보완했습니다.
#LLM#LangGraph
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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택)
분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모와 통신 패턴 기준으로 정리했습니다. GPU 성능보다 인터커넥트, 메모리, 운영 방식이 병목을 좌우한다고 설명했습니다.
#AWS#LLM
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[클로바 시선 #53] 네이버클라우드, NVIDIA Nemotron 연합에 함께합니다: 소버린 AI를 향한 협력
[클로바 시선 #53] 네이버클라우드, NVIDIA Nemotron 연합에 함께합니다: 소버린 AI를 향한 협력
네이버클라우드가 NVIDIA Nemotron 연합에 합류하며 소버린 AI와 글로벌 협력의 균형을 모색했습니다. HyperCLOVA X 고도화와 국내 AI 경쟁력 강화 방향을 제시했습니다.
#LLM#cloud
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십만 줄 코드베이스, AST로 길을 찾다 — Kiro Code Intelligence로 대규모 코드베이스를 이해하는 법
대규모 코드베이스에서는 텍스트 검색보다 AST 기반 구조 이해가 더 중요하다고 설명했습니다. Kiro Code Intelligence는 tree-sitter와 LSP를 함께 써서 심볼과 참조를 정밀하게 다룹니다.
#AST#tree-sitter
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명 글로 유해성을 판단하는 모니터링 모델 개발 과정을 소개했습니다. 디코더 기반 분류와 임곗값 조정으로 자동 검수 범위를 넓혔습니다.
#ML#LLM
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Amazon Bedrock 위에 사내 LLM Gateway 구축하기: Claude Code, Codex를 위한 인증·비용·거버넌스
사내 LLM Gateway로 Claude Code와 Codex의 인증, 비용, 모델 접근을 중앙에서 통제하는 설계를 정리했습니다.\nBedrock 기반 멀티 프로바이더 환경에서 예산 차단, 자동 다운그레이드, 감사 추적을 함께 구현한 사례입니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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Vello: 클래스 패스에 없는 외부 이벤트 처리
클래스패스에 없는 외부 이벤트를 역직렬화 실패 없이 원시 형태로 보존하는 `LakeyEventConverter`를 소개했습니다. 대상 토픽 필터링과 중복 제거를 거쳐 `RawEvent`로 저장하는 흐름도 설명했습니다.
#Java#LLM
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Hello AI World !
동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.
#LLM#prompt
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AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기
AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기
DLM과 AR의 구조 차이, 지연 이점, 검증 방식과 평가 게이트 설계를 AWS 환경에서 설명했습니다. 데이터 구조화와 검색 개선으로 사실 정밀도와 환각을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다.
#AWS#LLM
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[24. 2. 14] 인공지능과 의료 데이터의 만남, 에이아이트릭스의 연구를 책임지고 있는 양은호 교수님을 소개합니다
[24. 2. 14] 인공지능과 의료 데이터의 만남, 에이아이트릭스의 연구를 책임지고 있는 양은호 교수님을 소개합니다
에이아이트릭스의 양은호 교수 인터뷰를 통해 바이탈케어의 개발 배경과 의료 AI 연구 방향을 소개했습니다. 의료 현장 적용을 위해 모델 안정화와 LLM 활용 가능성에 주목했습니다.
#ML#헬스케어
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AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지
LLM 코드 리뷰는 같은 입력에도 판정이 달라질 수 있어 자동화에서 흔들림이 생길 수 있습니다. 이를 줄이기 위해 코드 위임, 출력 폭 좁히기, 다수결, 하네스 적용을 제안했습니다.
#LLM#자동화
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[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
AITRICS 연구팀이 ICLR 2023 TML4H 워크숍에서 환자 악화 예측 모델로 최고 논문상을 수상했습니다. 멀티모달 EHR와 자기지도 학습으로 1시간 단위의 정밀 예측 성능을 높였습니다.
#LLM#ML
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