
딥시크(DeepSeek)에 이어 마누스(MANUS) 까지 – 다원화되는 중국 오픈소스 LLM 생태계
딥시크와 마누스의 등장으로 중국 오픈소스 LLM 생태계가 빠르게 다원화되고 있음을 정리했습니다. 딥시크는 고성능 개방형 LLM, 마누스는 자율 에이전트라는 서로 다른 방향을 보여주었습니다.

딥시크와 마누스의 등장으로 중국 오픈소스 LLM 생태계가 빠르게 다원화되고 있음을 정리했습니다. 딥시크는 고성능 개방형 LLM, 마누스는 자율 에이전트라는 서로 다른 방향을 보여주었습니다.

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Playwright를 활용해 프론트엔드 개발 시나리오 테스트를 적용하는 내용을 다뤘습니다. 지난 글의 통합 테스트 개념을 실제 사례에 연결해 소개했습니다.

DocC를 활용한 iOS 문서화 실무 흐름과 배포 방법을 정리했습니다. 코드와 문서를 동기화해 협업 비용을 줄이는 효과도 소개했습니다.

밸런스히어로 데이터사이언티스트의 ZINDI 2위 수상 경험을 인터뷰로 소개했습니다. 신용평가 도메인 지식과 피처 파이프라인이 성과의 핵심이었습니다.

밸런스히어로 데이터사이언티스트가 ZINDI 신용평가 대회 2위 수상 경험을 공유했습니다. 국가별 데이터 분포 차이와 시간 제약을 피처 파이프라인과 모델 분리 전략으로 극복했습니다.


OpenAPI 3.0 스펙을 설계 우선 관점에서 작성하는 원칙과 주의점을 정리했습니다. 보안, 스키마 재사용, 예제, 코드 생성을 통해 API 계약 품질을 높이는 방법을 소개했습니다.


Spark JDBC 병렬처리의 기본 사용법과 파티션 분할 방식의 주의점을 설명했습니다. 소수점 버림으로 인한 skew를 줄이기 위해 upperBound 설정과 컬럼 분포 점검이 필요했습니다.


Spark에서 Rest API 데이터를 수집하는 두 가지 방법을 비교했습니다. 단순 requests 방식과 Spark UDF 방식의 장단점 및 대량 데이터 처리 시 고려점을 설명했습니다.


AUTO의 차량 내 음성 서비스 품질을 높이기 위해 잡음과 왜곡 요인을 분석하고 평가했습니다. 또한 POLQA 같은 객관적 지표로 음성 품질 판단 신뢰도를 높였습니다.