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Tech Week 2024, 도쿄에 다녀왔습니다.
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Tech Week 2024, 도쿄에 다녀왔습니다.

LY Corporation Tech Week 2024 도쿄 참가 후기를 공유했습니다. 글로벌 기술 교류, 발표, 부스 운영, 해커톤 현장을 통해 배운 점을 정리했습니다.

#ML#추천 시스템
22005분
작은 카드에 담긴 큰 문제를 풀다
여기어때
프론트엔드

작은 카드에 담긴 큰 문제를 풀다

여기어때 객실 카드 개선 과정에서 사용자 서베이와 실험으로 숙소 탐색과 객실 탐색의 정보 우선순위 차이를 확인했습니다. 카드의 일관성과 확장성을 위해 정보 표현 방식과 UI를 통일하고 모듈형 구조를 고민했습니다.

#UX/UX#UI/UX
37005분
SKT AI 디바이스, 음성의 디지털화  – 리눅스 환경에서의 음성 전처리 -
데보션
백엔드

SKT AI 디바이스, 음성의 디지털화 – 리눅스 환경에서의 음성 전처리 -

리눅스 환경에서 음성 전처리의 필요성과 디지털 오디오 처리 원리를 설명했습니다. Pulseaudio를 활용해 노이즈 감소와 에코 제거를 붙인 구성도 소개했습니다.

#Linux#Pulseaudio
13005분
unified + rehype 를 사용하여 경제적인 LLM번역 프로세스 구축하기
크리에이트립
AI

unified + rehype 를 사용하여 경제적인 LLM번역 프로세스 구축하기

HTML 번역 전에 unified와 rehype로 속성을 분리해 LLM 입력을 최소화했습니다. 그 결과 토큰을 약 40% 줄이고 번역 오류 위험도 낮췄습니다.

#LLM#unified
11005분
변화하는 이미지 변환기: Vision Transformer의 비밀
데보션
AI

변화하는 이미지 변환기: Vision Transformer의 비밀

Vision Transformer의 기본 구조와 핵심 임베딩 요소를 중심으로 동작 원리를 정리했습니다. 또한 CNN 대비 장단점과 대규모 사전학습의 필요성도 함께 설명했습니다.

#Vision Transformer#Transformer
14005분
Typescript의 데코레이터, FrontEnd에도 적용해볼까?
현대자동차그룹
프론트엔드

Typescript의 데코레이터, FrontEnd에도 적용해볼까?

TypeScript의 데코레이터를 소개하고 프런트엔드에서의 적용 가능성을 언급한 글입니다. 본문이 서두만 있어 구체적인 설명은 충분하지 않습니다.

#TypeScript
22005분
Locust를 활용한 부하 테스트 작성
SK플래닛
데브옵스

Locust를 활용한 부하 테스트 작성

Locust를 활용해 부하 테스트 시나리오를 작성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 요청 제한, 분산 부하, 고유 사용자 테스트 예시로 주요 기능을 설명했습니다.

#Python#Golang
30005분
KCC2024 후기(1) 첫 외부 발표 준비와 발표 PM 진행기
카카오
기타

KCC2024 후기(1) 첫 외부 발표 준비와 발표 PM 진행기

KCC2024 첫 외부 발표 준비와 발표 PM 진행 경험을 정리한 후기 글입니다. 코로나 시기 입사 이후 변화한 환경 속에서 발표 준비 과정을 돌아봤습니다.

#세미나#회의
23005분
KCC2024 후기(2) 무대의 주역, 발표 세션!
카카오
기타

KCC2024 후기(2) 무대의 주역, 발표 세션!

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#세미나#컨퍼런스
13005분
에이닷에 인앱리뷰 적용하고 별점 앞자리가 달라졌다?!
데보션
프론트엔드

에이닷에 인앱리뷰 적용하고 별점 앞자리가 달라졌다?!

에이닷 Android 앱에 인앱리뷰를 적용한 구현 과정과 조건 검사를 정리했습니다. 리뷰 수와 평점이 개선된 사례와 함께 테스트 방법도 공유했습니다.

#Android#Google Play Console
12005분
Behind the Paper: 하이퍼커넥트 AI 조직이 제품에 기여하면서 연구하는 법
하이퍼커넥트
AI

Behind the Paper: 하이퍼커넥트 AI 조직이 제품에 기여하면서 연구하는 법

하이퍼커넥트 AI 조직이 제품 문제를 연구로 풀고 논문으로 확장한 과정을 소개했습니다.문헌 조사, 실험, 테크 스펙을 통해 성능과 운영성을 함께 검증했습니다.

#ML#test
26005분
Long context LLM : 2부 RoPE Extension Method
데보션
AI

Long context LLM : 2부 RoPE Extension Method

RoPE 기반 LLM의 context length를 늘리는 Position Interpolation 방법을 소개했습니다. 제한 범위를 넘어갈 때의 attention score 폭발을 줄이고, 적은 finetuning으로 성능을 유지한 결과를 다뤘습니다.

#LLM#Transformer
15005분