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파수 AI

필터 1

리더보드 1등 LLM, 토스에서도 1등일까? - Toss Benchmark 구축기

2026년 9월 16일

리더보드 1등 LLM, 토스에서도 1등일까? - Toss Benchmark 구축기

공개 리더보드만으로는 토스 서비스에 맞는 LLM을 고르기 어려워 Toss Benchmark를 구축했습니다. 한국어 입력, 추론 설정, 도메인 지식과 정책 준수까지 함께 평가해 실제 업무 적합성을 확인했습니다.

#LLM#벤치마크

5500

AI 시대 문서중앙화 — RAG의 성패는 LLM이 아닌 ‘데이터’에서 갈립니다

2026년 9월 15일

AI 시대 문서중앙화 — RAG의 성패는 LLM이 아닌 ‘데이터’에서 갈립니다

RAG가 기대만큼 답하지 못하는 문제를 다룹니다. 성공 요인을 LLM보다 문서 중앙화와 데이터에서 찾습니다.

#RAG#LLM

100

구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기

2026년 9월 15일

구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기

사내에서 쓰는 Codex와 Claude를 LLM 서버 형태로 전환해 시스템에 넣어 활용하는 방법을 다룹니다. 웹, 앱, CLI에 흩어진 사용 방식을 내부 연동 관점에서 정리했습니다.

#LLM#CLI

7200

2026년 9월 14일

AI 번역의 시대1: 세태(世態)

LLM 번역이 다음 토큰 예측과 다국어 학습을 통해 작동하는 방식을 설명했습니다. NMT와 비교해 문맥·지시 반영의 강점과 속도·일관성 한계를 짚었습니다.

#LLM#NLP

2700

AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기

2026년 9월 11일

AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기

Galaxy Watch 검증 단계의 Crash·ANR·화면 흑화 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기를 소개했습니다. AI에 분석을 맡기기 전에 분석 불가 판단부터 학습시키는 접근을 다뤘습니다.

#Android#자동화

3900

2026년 9월 11일

AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기

Tech-Verse 2026에서 AI 주도 개발과 AX 전환의 핵심 흐름을 살펴보았습니다. 모델보다 환경·검증·설계가 중요하다는 실무 관점을 중심으로 정리했습니다.

#LLM#MCP

6400

쿠팡 파트너스

2026년 10월 8일

개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍

Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기

2026년 9월 10일

Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기

Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.

#Amazon Bedrock#Oracle

1900

2026년 9월 10일

LLM이 만들고 활용하는 Wiki

LLM이 문서를 읽는 순서와 우선순위를 정리하는 Wiki 구조를 소개했습니다. VUI 디자인 시스템 작업에서 검증과 생성에 어떻게 활용했는지도 사례로 설명했습니다.

#LLM#Wiki

7200

[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다

2026년 9월 10일

[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다

AI 시대에는 엔진보다 워크플로우를 바꾸는 기업이 성과를 내고 있습니다. 버티컬 AI와 기존 기업의 전환 사례, 그리고 단위경제와 운영 준비의 중요성을 정리했습니다.

#LLM#AI 에이전트

4200

2026년 9월 10일

Voice Turn Detection 모델 개발기

전화 상담에서는 무엇을 말할지뿐 아니라 언제 말할지도 중요하다고 다루었습니다. Voice Turn Detection 모델을 만들어 100ms대 판단과 실제 전화 적용 결과를 소개했습니다.

#LLM#voice

3100

AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키

2026년 9월 10일

AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키

AI가 개인의 하루와 업무 맥락을 기억하도록 하기 위해 개인 LLM 위키를 만든 사례를 다뤘습니다. 먼저 기억할 곳을 마련하는 과정을 중심으로 소개했습니다.

#LLM#위키

10400

Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [2부: GPU 한 장의 처리량과 지연 SLO]

2026년 9월 10일

Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [2부: GPU 한 장의 처리량과 지연 SLO]

Amazon EKS의 GPU 한 장에서 Gemma 4 31B를 vLLM으로 서빙할 때의 처리량과 지연 SLO 최적화 결과를 정리했습니다. NVFP4, prefix caching, speculative decoding, priority 스케줄링의 효과와 서빙 풀 분리 기준을 제시했습니다.

#AWS#Amazon EKS

2700