Kanana LLM 1.5 개발기
Kanana LLM 1.5의 개발 배경과 성능 강화 방향을 소개했습니다. Agentic AI 활용을 위한 언어모델 개선 맥락을 다뤘습니다.
#LLM
35005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
Strands Agents와 오픈 소스 AI 에이전트 SDK 살펴보기
Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다.\n프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.
#LLM#MCP
39005분
이젠 AI도 하이브리드 시대 - 카카오T On-Device AI 개발기
카카오T에 On-Device AI와 Cloud AI를 결합한 하이브리드 전략을 적용한 개발 과정을 공유했습니다.\n주소 자동 입력 기능에 적용해 사용자 처리 시간 단축과 완료율 향상 성과를 확인했습니다.
#On-Device AI#Cloud AI
76005분
일일 Tech News ＆ Blog (25.05.22)
오픈AI의 AI 기기 개발, SKT 해킹 대응 검토, 통신사 이용자 보호 점검 등 산업·보안 이슈를 묶어 소개했습니다. 또한 LLM 게이트웨이, Airflow 버전관리, Codex 리뷰 같은 기술 기사도 함께 정리했습니다.
#LLM#Airflow
33005분
Amazon Bedrock과 LangGraph로 Multi Agent 시스템 구현하기
Amazon Bedrock과 LangGraph로 Supervisor 중심의 Multi Agent 여행 도우미를 구현하는 방법을 소개했습니다. 상태 관리, 오케스트레이션, 디버깅과 운영 고려사항까지 함께 설명했습니다.
#LLM#LangGraph
56005분
AI로 생성한 이미지는 어떻게 평가할까요? (인페인팅 적용편)
인페인팅 기반 배경 인물 제거 결과를 사람 평가와 여러 자동 지표로 비교했습니다. 데이터셋에 따라 Aesthetic Score와 CMMD가 유망한 평가 방법으로 나타났습니다.
#LLM#인페인팅
43005분
MCP와 AI Agent가 싸운다: 당신의 설계는 안전한가?
MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 명확히 구분해야 한다는 설계 원칙을 정리했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 별도 보안 계층이 필요하다고 설명했습니다.
#MCP#AI Agent
18005분
MCP와 AI Agent가 싸운다: 당신의 설계는 안전한가?
MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 보안 설계 원칙을 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보완 계층의 필요성을 강조했습니다.
#MCP#AI Agent
16005분
MCP와 AI Agent가 싸운다: 당신의 설계는 안전한가?
MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 설계해야 하는 이유를 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보안 계층도 함께 고려해야 합니다.
#MCP#AI Agent
54005분
쉽게이해하는 GPT. 2편(어떻게 GPT는 Chat을 하는가, instruct모델)
GPT는 기본적으로 다음 단어를 예측하는 모델이라 대화가 어렵습니다. instruction tuning으로 질문-답변 형식을 학습해 ChatGPT 같은 대화형 모델로 확장했습니다.
#LLM#instruction tuning
72005분
지적 호기심이 이끄는 커리어 여정 | 콴다 Legal Division Head
콴다 법무팀장의 커리어 전환과 사내변호사 역할을 인터뷰로 소개했습니다. 비즈니스 파트너로서의 법무, 지적 호기심, 협업 태도를 강조했습니다.
#사내변호사#스타트업
38005분
루틴 속 익숙해진 불편함, AI로 새롭게 해결하기까지
당근 아이덴티티 서비스팀이 4일 해커톤으로 반복 업무를 AI 자동화로 바꾼 사례를 소개했습니다. 지표 정리, 온콜 인수인계, 에러 분석을 슬랙봇과 MCP로 개선했습니다.
#자동화#n8n
158005분