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측정할 수 없으면 개선할 수 없다 - AI Pick 추천 카드를 위한 sLLM 정렬 학습기
AI Pick 카드 생성 품질을 높이기 위해 SFT 이후 정렬 학습과 평가 지표를 설계한 과정을 공유했습니다. 형식 검증기와 NLL 프록시로 선호 쌍을 만들고 DPO, GRPO로 품질과 형식을 함께 개선했습니다.
#LLM#sLLM
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Apache Airflow 3.x 무엇이 달라졌고, 어디로 가고 있는가?
Airflow 3.x는 실행과 오케스트레이션을 분리하고, 시간 중심 스케줄링을 Asset·이벤트 중심으로 확장했습니다.\nDAG 버저닝과 `airflow.sdk`로 안정성과 추적성을 높이며 범용 워크플로우 플랫폼으로 이동했습니다.
#Airflow#Airflow 3.x
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AI와 함께 만든 키비주얼과 시네마틱 오프닝 필름
AI로 키비주얼과 오프닝 필름을 만든 디자인 과정을 공유했습니다. 스토리보드와 프롬프트 정교화로 결과를 컨트롤한 방법을 설명했습니다.
#prompt#시네마틱
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Gemini 3.8 Live’ 및 ‘3.8 Extended Thinking’ 모델 등 9월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 9월 셋째 주 주요 업데이트를 분야별로 정리한 공지입니다. AI, Android, Firebase 등에서 새롭게 공개된 소식을 한눈에 확인할 수 있습니다.
#LLM#Android
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[네이버클라우드 아카데미] 순천향대학교와 함께한 <소버린 AI Literacy 과정 1기> 돌아보기
[네이버클라우드 아카데미] 순천향대학교와 함께한 <소버린 AI Literacy 과정 1기> 돌아보기
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#cloud
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사용자를 위해 일부러 어렵게 만드는 경험, 어디까지 괜찮을까?
10대 저축을 돕는 잠금 저금통을 만들며, 일부러 어렵게 만드는 경험의 기준을 정리했습니다. 사용자에게 죄책감 대신 선택권과 응원을 남기는 설계를 강조했습니다.
#UI/UX#인터랙션
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LLM에게 어디까지 맡길 것인가: AI 에이전트 기반 광고 분석 리포트 자동화
AI 에이전트로 광고 분석 리포트를 자동 생성하되, 계산과 해석을 분리해 신뢰성을 높였습니다. 섹션별 컨텍스트 분리와 평가 루프로 품질을 운영 가능하게 만들었습니다.
#LLM#AI 에이전트
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![[데이터센터 입문콘텐츠] GPU를 사 왔습니다. 그런데 이건 어디에 두나요? AI GPU와 데이터센터](https://static.gabia.com/www/common/gnb/gabia_logo_1200.jpg){kind=logo}
[데이터센터 입문콘텐츠] GPU를 사 왔습니다. 그런데 이건 어디에 두나요? AI GPU와 데이터센터
고성능 AI GPU는 서버실이 아니라 전력과 냉각을 갖춘 데이터센터에서 안정적으로 운용해야 합니다. GPU 확보와 함께 전력밀도, 발열, 하중까지 고려한 인프라 준비가 필요합니다.
#GPU#데이터센터
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#개발자#노트북#컴퓨터
AI 에이전트의 작업을 관측 가능하게 만들기
AI 에이전트의 작업 흐름을 커밋 메시지와 세션 기록으로 관측 가능하게 만드는 방법을 정리했습니다. 신고 기반 집계와 파생 판정을 통해 새 저장소에서도 즉시 지표가 나오도록 구성했습니다.
#Git#LLM
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AI 코딩 시대, 테스트의 역할
AI 코딩으로 테스트 작성 비용이 낮아지면서, 테스트의 역할이 구현 검증을 넘어 요구사항 정의와 완료 조건 설정까지 확장된다고 설명했습니다. 프론트엔드 TDD 적용 방식과 AI 코딩 어시스턴트와의 궁합도 함께 정리했습니다.
#TDD#Testing Library
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쿼리가 아니라 정의를 고치기로 했습니다: Databricks Metric View 도입기
Databricks Metric View로 지표 정의를 한곳에 모아 대시보드와 분석 에이전트가 같은 값을 읽게 했습니다. 정제·집계 반복을 줄여 조회 비용도 함께 낮췄습니다.
#Databricks#Unity Catalog
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딥테크 스타트업과 함께하는 AX 여정 | 오픈이노베이션 기술교류회 현장
딥테크 스타트업의 PoC와 AX 도입을 지원하는 가비아 AWS의 기술교류회 현장을 소개했습니다.\nAgentic AI 4-Layer 구조와 비용·마이그레이션 대응 방안을 함께 정리했습니다.
#AWS#LLM
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옵저버빌리티란 무엇이고, 왜 봐야 하는가
옵저버빌리티는 예상하지 못한 장애 원인까지 나중에 추적할 수 있게 만드는 기반입니다.\n메트릭, 로그, 트레이스를 연결해 마이크로서비스 환경의 문제를 요청 단위로 복원해야 했습니다.
#모니터링#트레이싱
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외부 API, 수신과 처리 분리하기
외부 API 수신과 실제 데이터 처리를 분리한 구조를 소개했습니다. 요청은 Payload로 저장하고 내부 Timer Event가 비동기로 처리하도록 설계했습니다.
#API#Batch Insert
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