에이전트 플러그인 등 8월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 8월 첫째 주 위클리 업데이트를 소개합니다. AI, Android, Google Play, Flutter 관련 최신 개발자 소식과 읽을거리들을 한 번에 확인할 수 있습니다.
#LLM#MCP
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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필터 1
개인 AI 활용의 다음 단계는 무엇인가 - LY Corporation에서 AIDD 워크숍을 통해 살펴본 AIDD 조직 도입의 조건
LY Corporation이 AIDD 워크숍을 통해 개인의 AI 활용을 조직 차원으로 확장할 조건을 살펴보았습니다. 핵심은 컨텍스트 정비와 팀 단위 협업, 의사결정자 참여였습니다.
#LLM#자동화
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AI 에이전트, 자율에 맡길까 절차로 통제할까
AI 에이전트는 자율 방식과 워크플로우 방식으로 나뉘며, 차이는 루프 통제 주체에 있습니다. 업무 성격에 따라 유연성과 예측 가능성의 균형을 맞춰 선택해야 합니다.
#AI 에이전트#workflow
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![[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fr7Zo2%2FdJMcaazxBXX%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKjlLaht-QL9amPzlzS8OljsKVZqu-AqFePdVhweT39g%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D%252Bb%252BJ4fsqNhGOhol4sxGWd9RQ5tU%253D)
[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩
에이전틱 AI 확산에 따라 LLM 추론 최적화 기술과 추론 전용 칩의 중요성이 커졌습니다. 양자화, KV 캐시 압축, LPU·TPU 활용으로 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방향을 정리했습니다.
#LLM#양자 컴퓨팅
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[클로바 시선 #57] 대화는 순서를 기다리지 않는다: 실시간 음성 대화 AI를 위한 데이터 파이프라인 ‘Sommelier’
[클로바 시선 #57] 대화는 순서를 기다리지 않는다: 실시간 음성 대화 AI를 위한 데이터 파이프라인 ‘Sommelier’
실시간 음성 대화 AI가 사람 같은 상호작용을 하려면 순차적 질의응답을 넘어서는 처리가 필요합니다. 대화 중 끼어들기와 짧은 반응을 다루는 데이터 파이프라인 Sommelier를 소개합니다.
#LLM#streaming
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AI API Gateway, 무엇을 보고 골라야 할까? 도입부터 운영까지 선택 기준 5단계
AI API Gateway 선택 기준을 도입부터 운영까지 5단계로 정리했습니다. 여러 모델을 쓴다면 모델 다양성, 보안, 결제, 모니터링을 함께 검토해야 합니다.
#API Gateway#LLM
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모던 백엔드 강좌 소개
2026년 기준 Java 25와 Spring Boot 4.x 중심의 백엔드 변화와 실무 전환 포인트를 소개했습니다. 단일 예제 프로젝트로 마이그레이션 판단과 AI 통합까지 다루는 커리큘럼입니다.
#Java#Spring Boot
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실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
당근 실험플랫폼이 지표 UI화, 상호배제 그룹, Experiment MCP로 실험 운영 병목을 줄인 사례를 소개했습니다. 실험 설계와 반복 작업을 더 빠르고 편하게 만들기 위한 구조와 자동화 방향을 다뤘습니다.
#A/B 테스트#LLM
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
DS와 MLE가 함께 일하는 법
DS와 MLE가 모델을 주고받는 방식을 인터페이스 중심으로 정리해 협업 효율을 높였습니다. 또한 AI 작성 코드까지 팀 컨벤션으로 묶어 리뷰와 배포를 더 매끄럽게 만들었습니다.
#LLM#ML
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감독자의 언어
좋은 프롬프트는 단순한 지시가 아니라 요구사항 명세로 다뤄야 한다고 설명했습니다. 결과물의 경계, 위임 기준, 검증 방법을 미리 적어 재작업을 줄이는 방법을 제안했습니다.
#prompt#LLM
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Gemini Robotics 2, Gemini Spark 등 7월 다섯째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers 7월 다섯째 주 위클리 업데이트를 소개했습니다. AI, Android, Firebase, Google Play 관련 최신 소식을 한 번에 확인할 수 있습니다.
#LLM#Android
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[클로바 시선 #56] 충돌은 나누고, 성능은 합치다: 효율적인 LLM Post-training 전략 MERIT
[클로바 시선 #56] 충돌은 나누고, 성능은 합치다: 효율적인 LLM Post-training 전략 MERIT
멀티모달 LLM 후학습에서 서로 다른 데이터를 섞을 때 생기는 충돌 문제를 다뤘습니다. 효율적인 Post-training 전략 MERIT를 소개했습니다.
#LLM#ML
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (2): 세 에이전트 구현과 사람 vs AI 검증
세 에이전트 구현 과정에서 겪은 검색 오판, 코드 분석 루프, DB 접근 안전장치를 정리했습니다. 사람 vs AI 비교로 속도와 한계도 함께 검증했습니다.
#AWS#LLM
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (1): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계
운영 문의 채널의 지연과 반복 작업을 줄이기 위해 3-에이전트 아키텍처를 설계했습니다. Knowledge·Code·DB로 역할을 나눠 빠른 응답과 정확한 진단을 노렸습니다.
#AWS#LLM
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