
삼성 리서치와 Team Atlanta, 사이버 추론 시스템으로 DARPA AIxCC에서 호평
삼성 리서치와 Team Atlanta가 DARPA AIxCC에 참가해 생성형 AI 기반 사이버 추론 시스템을 다뤘습니다. 본문은 오류 화면 때문에 상세 내용 확인이 어려웠습니다.
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삼성 리서치와 Team Atlanta가 DARPA AIxCC에 참가해 생성형 AI 기반 사이버 추론 시스템을 다뤘습니다. 본문은 오류 화면 때문에 상세 내용 확인이 어려웠습니다.


생성형 AI를 다루기 위한 LLM 원리와 프롬프트 엔지니어링의 핵심을 정리했습니다. 랭체인, RAG, ReAct 같은 확장 방법으로 더 지능적인 애플리케이션을 만드는 방향도 소개했습니다.


에이닷 홈 에이전트에 function call을 도입해 음식점·카페 추천 기능을 강화한 사례를 다뤘습니다. 사용자 발화와 실시간 API를 연결해 맥락 기반 추천을 제공하기 위해 프롬프팅과 fine-tuning을 반복했습니다.


안드로이드에서 Gemma 1과 Gemma 2를 On-Device로 실행하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe와 MLC LLM의 설정 절차, 모델 실행 방식, 장점도 함께 소개했습니다.


Amazon Bedrock Agent와 RAG로 EKS 클러스터를 조회하고 Trivy CIS 보고서를 요약하는 실습을 다뤘습니다.\n지식 기반, Action Group, Lambda, OpenSearch Serverless를 연결해 한국어 자연어로 운영 자동화를 구현했습니다.


컬리의 리뷰 요약 서비스 PoC에서 베스트 리뷰의 한계를 보완하기 위해 LLM 기반 리뷰 선별 실험을 진행했습니다. Reasoning과 CoT를 적용해 검수 정확도와 투명성을 높이는 방법을 확인했습니다.

대규모 검색 재순위화를 위해 LLM 서빙 프레임워크와 최적화 방법을 비교하고, TRT-LLM과 Triton 조합을 채택했습니다. 양자화, 배치 조절, OpenTelemetry와 대시보드로 성능과 운영 가시성을 함께 확보했습니다.

네이버 통합검색의 LLM 기반 실시간 재순위화 서빙 아키텍처와 고부하 대응 방법을 정리했습니다. 원격 캐시, 비동기 호출, 스로틀링으로 검색 서버 보호와 응답 시간 최적화를 다뤘습니다.


GitHub Copilot의 업무 활용 사례와 생산성 향상 효과를 SK플래닛 실험 결과와 함께 정리했습니다. 보안, 환각, 개발 역량 측면의 유의 사항과 함께 실무 적용 가능성도 살펴보았습니다.


GPT는 이미지를 보고 글자를 정확히 읽는 데 한계가 있다는 점을 사례로 설명했습니다. OCR 같은 보완 방법을 시도했지만 완전한 해결책은 찾지 못했다고 정리했습니다.


에이닷의 선톡 기능을 Context 수집·가공·활용과 평가 시스템으로 구현한 방식을 소개했습니다. 사용자 반응과 피로도를 함께 고려해 먼저 말을 거는 개인화를 고도화했습니다.


비개발 직군이 업무 필요성에 따라 프론트엔드와 앱 개발을 학습한 경험을 공유했습니다. 직접 만든 웹·앱 결과물이 프로젝트 제안과 운영에 어떻게 활용됐는지 설명했습니다.