QA 업무 개선하기 (feat. 불편함을 줄이고 효율성을 높이다)
QA 업무의 불편함을 줄이기 위해 검증 프로세스를 단계적으로 개선한 사례를 소개했습니다. LLM 평가, 마인드맵, Summary-TC, 자동화와 이슈 기준 정리로 효율성과 체계성을 높였습니다.
#LLM#test
13400
AI 기술 블로그 최신 글
필터 0
데이터가 세상을 지배하는 시대 : 두 번의 대전환
데이터와 AI의 발전을 두 번의 대전환으로 정리하며, 빅데이터의 양적 성장과 AI 결합의 흐름을 설명했습니다. 데이터 품질, 실시간 처리, 거버넌스의 중요성도 함께 짚었습니다.
#빅데이터#Kafka
9400
SF 시리즈: Amazon Bedrock 기반 IAM Policy 자동 생성 및 할당 🚀
AWS Step Functions와 Amazon Bedrock으로 IAM Policy를 자동 생성·검증·할당하는 워크플로를 소개했습니다. 임시 권한 부여와 자동 회수로 최소 권한 원칙과 운영 효율성을 높이는 방법을 다뤘습니다.
#AWS Step Functions#Amazon Bedrock
5100
On-device로 작동하는 SLM기반 Voice-Phishing 탐지 모델을 만들어보자!
온디바이스에서 SLM으로 보이스 피싱을 탐지하는 구현 흐름을 소개했습니다. STT, LoRA 학습, 양자화, 모바일 구동까지의 절차와 한계를 함께 정리했습니다.
#LLM#모바일
8900
기술블로그를 책으로, “요즘 우아한 AI 개발” 출간!
기술블로그를 책으로, “요즘 우아한 AI 개발” 출간!
우아한형제들 기술블로그를 엮은 두 번째 책 “요즘 우아한 AI 개발”을 소개했습니다. AI·데이터·로봇의 실무 적용 사례와 구성 내용을 함께 담았습니다.
#LLM#RAG
14100
Cursor 0.46 그리고 Yolo 모드
Cursor 0.46의 변경점과 Ask, Edit, Agent, Yolo 모드 활용법을 정리했습니다. 프로젝트 규칙과 자동화 흐름을 통해 더 많은 작업을 AI에 위임하는 방향을 소개했습니다.
#Cursor#iOS
53300
Hugging Face API로 배우는 GPU 친화적 모델 학습
Hugging Face API를 활용해 GPU에서 딥러닝 모델을 학습하는 흐름과 메모리 사용 구조를 설명했습니다. 또한 Gradient Accumulation, Checkpointing, LoRA, QLoRA로 메모리를 줄이는 방법을 소개했습니다.
#Hugging Face#ML
10600
AI Wearables Market: Challenges ＆ Opportunities. Bee Pioneer AI Device Review
AI 웨어러블 시장의 성장 가능성과 함께 배터리, 프라이버시, 정확도 같은 과제도 함께 다뤘습니다. Bee Pioneer 사례를 통해 저가형 손목형 AI 기기의 접근성과 사용성을 살펴보았습니다.
#LLM#AI Wearables
6100
생각하는 AI? 추론 모델 빠르게 구현해 보기 (ft. S1)
S1의 Test-Time Scaling과 Budget Forcing으로 추론 모델을 구현하는 과정을 소개했습니다. 적은 데이터와 반복 자기검증만으로도 사고 성능을 끌어올리는 방법을 살펴보았습니다.
#LLM#ML
6500
삼성의 AI 코딩 어시스턴트 code.i 이해
삼성의 AI 코딩 어시스턴트 code.i 이해
생성형 AI 모델 기반 코딩 어시스턴트의 개념과 역할을 소개했습니다. 자연어와 코드 학습을 통해 개발 생산성을 높이는 방향을 설명했습니다.
#LLM#prompt
1800
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 2편 - 지식 증류
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 2편 - 지식 증류
호텔 검색에서 LLM을 sLLM으로 옮기기 위해 지식 증류를 적용한 과정을 다뤘습니다. 성능과 효율을 함께 확보하기 위한 모델 선정, 데이터 구성, 학습 기법 개선을 설명했습니다.
#LLM#NLP
8400
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템
호텔 검색의 언어 장벽과 POI 매칭 한계를 개선한 사례를 다루었습니다. 다국어 음차·번역, Dense Retrieval, Place sLLM으로 커버리지와 검색 품질을 높였습니다.
#검색#LLM
9400
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색
호텔 검색의 이미지 품질을 높이기 위해 플레이스 특화 CLIP 인코더를 학습했습니다. 질의와 이미지의 연관성을 강화해 대표 이미지 검색 정확도와 사용자 경험을 개선했습니다.
#검색#LLM
4600
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
LLM과 블로그 POI 데이터를 활용해 호텔 검색의 복잡 질의, 다국어, 콘텐츠 부족 문제를 개선했습니다. 검색 엔진 전환과 자동 품질평가로 커버리지와 성과도 함께 높였습니다.
#LLM#검색
7400