![[11월 2주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (AI 코딩 어시스턴트 개선)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
[11월 2주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (AI 코딩 어시스턴트 개선)
Google for Developers의 이번 주 주요 업데이트를 정리해 안내했습니다. Gemini, Android, Firebase 관련 최신 소식과 개발자 프로필 혜택을 소개했습니다.
#LLM#Android
9005분
필터 1
HCX-VLM과 함께 홈피드를 더 예쁘게 바꿔보자!
HCX-VLM과 함께 홈피드를 더 예쁘게 바꿔보자!
네이버 홈피드 썸네일을 AI와 VLM으로 개선해 CTR을 높인 사례를 소개했습니다. 기술 적용과 함께 예쁜 썸네일의 기준을 분석한 점이 핵심입니다.
#LLM#VLM
29005분
똑똑한 Agent는 어떻게 일을 할까? : LLM Workflow상세소개
T멤버십 영화예매 에이전트에 LLM Workflow를 적용한 과정을 소개했습니다. 엔티티 추출, 상태 관리, 개인화 반영으로 멀티턴 대화 품질을 높인 사례입니다.
#LLM#prompt
28005분
Multimodal LLM 첫 삽 뜨기
멀티모달 LLM의 대표 아키텍처와 instruction tuning, RLHF 계열 정렬 기법을 정리했습니다. LLaVA 기반 사례와 데이터셋 구성을 함께 살펴볼 수 있습니다.
#LLM#ML
18005분
AI 모름, 진짜 모름 – 가난한 자의 AI 서비스 만들기 (Feat. llama-node )
Node.js와 llama-node로 로컬에서 동작하는 간단한 AI 텍스트 생성 서버를 구성했습니다. 복잡한 설정 없이 프롬프트 입력과 응답 생성을 빠르게 시험해볼 수 있습니다.
#JavaScript#node.js
33005분
Gen AI를 활용한 리뷰 하이라이트
숙소 리뷰에서 핵심 정보만 뽑아 보여주기 위해 Gen AI 기반 리뷰 하이라이트를 구현했습니다.전처리와 프롬프트 개선, 사람의 검수를 거쳐 숙소별 TOP 키워드를 자동 추출했습니다.
#LLM#Azure OpenAI
26005분
경량화 레시피: Teacher 지식 조린 소형 모델, 근데 성능을 곁들인
경량화 레시피: Teacher 지식 조린 소형 모델, 근데 성능을 곁들인
서비스용 LLM을 성능 저하 없이 소형화하는 경량화 레시피를 소개했습니다. 제목 추천과 키워드 추출 사례로 실무 적용 방식을 다뤘습니다.
#LLM#model
15005분
복슬은퇴 계산기 사용 방법
은퇴 계산기를 통해 현재 자산과 지출, 수익률을 바탕으로 미래를 수치로 점검했습니다. 다만 물가와 수명 같은 변수가 많아 계산은 참고용에 가깝다고 정리했습니다.
#LLM#Cursor
54005분
생성형 AI로 QA 업무 수행하기 : 똑똑한 소프트웨어 테스트의 시작
생성형 AI로 QA 업무 수행하기 : 똑똑한 소프트웨어 테스트의 시작
생성형 AI를 QA 업무에 적용해 요구 사항 분석과 테스트 케이스 작성, 결함 분석의 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 다만 복합 케이스와 최종 검증은 수작업 보완이 필요하다고 정리했습니다.
#LLM#ChatGPT
55005분
![[에이닷 미디어 에이전트] 대화형 콘텐츠 탐색은 어디까지 왔을까](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/10/31/3ae82ea55358fe590deb04dd7f3fc5c5017c61a18a2863712d1a416ac10aa6a3.jpg)
[에이닷 미디어 에이전트] 대화형 콘텐츠 탐색은 어디까지 왔을까
에이닷 미디어 에이전트의 대화형 콘텐츠 탐색 구조와 핵심 기술을 설명했습니다. LLM, RAG, 선제 추천을 활용해 개인화된 검색 경험을 강화했습니다.
#LLM#RAG
22005분
[DAN 24] <DEVIEW> 세션 살펴보기 (참가신청 10/30~31)
[DAN 24] <DEVIEW> 세션 살펴보기 (참가신청 10/30~31)
DEVIEW 세션에서 MLOps, LLM, Vision, Web 분야의 네이버 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 서빙 최적화와 서비스 적용, 웹 성능 관리 등 실무 주제가 중심입니다.
#LLM#MLOps
25005분
에이닷 뮤직 에이전트 Multi Prompt Fine-tuning 도전기 (feat. gpt-4o-mini)
에이닷 뮤직 에이전트에 Multi Prompt Fine-tuning을 적용하며 겪은 시행착오와 개선 과정을 공유했습니다. gpt-4o-mini 전환으로 한글 깨짐과 품질 문제가 크게 완화된 사례였습니다.
#LLM#Fine-tuning
13005분