VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련
VAMS에 NVIDIA Isaac Lab을 통합해 로봇 자산에서 GPU 가속 RL 훈련과 평가를 직접 실행하는 방법을 소개했습니다. AWS Batch와 Step Functions로 인프라를 자동화하고 자산 계보와 결과 추적성을 강화했습니다.
#AWS Batch#NVIDIA Isaac Lab
17005분
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AI 시대의 데이터센터: GPU의 뜨거운 열을 어떻게 식힐 것인가?
AI 시대의 데이터센터: GPU의 뜨거운 열을 어떻게 식힐 것인가?
AI 데이터센터의 GPU 발열 문제로 공랭식 냉각이 한계에 이르렀다고 설명했습니다. 액체 냉각 도입 시 전력, 물, 안정성까지 인프라 전반의 재설계가 필요하다고 정리했습니다.
#server#cloud
62005분
AI-DLC 기반 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트 구축
웅진씽크빅 북큐레이터 업무를 돕는 AI 에이전트를 AI-DLC로 2일 만에 MVP까지 구축했습니다. Kiro Steering과 AWS 서비스를 활용해 상담 준비, 회의록 정리, 코칭 지원을 자동화했습니다.
#AI 에이전트#AWS
69005분
[요기요 카오스 엔지니어링 (2)] 카오스 실험 결과 정리하기
[요기요 카오스 엔지니어링 (2)] 카오스 실험 결과 정리하기
Stage 환경에서 Locust 트래픽을 기반으로 카오스 실험 결과를 정리했습니다. Pod 지연과 외부 API 차단이 서비스와 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고 개선 포인트를 도출했습니다.
#카오스 엔지니어링#AWS FIS
47005분
생성형 AI 기술로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선
생성형 AI 기술로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선
생성형 AI 기반 초해상도 영상 복원으로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선한 사례를 다뤘습니다. 저화질 영상의 서비스 적용 과정에서 겪은 어려움과 극복 경험을 공유했습니다.
#생성형 AI#초해상도
0005분
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
삼성전자 사내 검색 환경을 개선하기 위해 Agentic Search 구조를 선택한 배경을 다뤘습니다. 다양한 RAG 실험과 설계 고려 사항을 함께 정리했습니다.
#검색#RAG
1005분
테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다
테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다
테이블 데이터를 위한 파운데이션 모델과 TabPFN의 개념을 설명하고, 실무에서의 활용 가능성을 정리했습니다. 빠른 베이스라인과 비교 모델로서의 장점과 기존 모델과의 병행 필요성도 함께 다뤘습니다.
#Transformer#파운데이션 모델
63005분
처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
업스테이지와 래블업이 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 과정을 공유했습니다. 대규모 GPU 인프라 운영과 학습 최적화, 자동 복구 체계가 핵심이었습니다.
#LLM#PyTorch
50005분
Kanana-o 신규 모델 및 API 베타 서비스를 공개합니다.
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#API#LLM
80005분
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
에이전트 루프는 새로운 이론보다 기존 반복문과 상태 관리 패턴의 재조합에 가깝다고 정리했습니다. 채널톡은 질문 응답용 Loop와 액션 처리용 Task를 분리해 종료 조건과 안전성을 보강했습니다.
#LLM#RAG
1005분
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
에이전트 루프를 Ralph Loop, OpenClaw 사례로 살펴보며 반복과 종료 설계의 중요성을 정리했습니다. 질문 응답과 작업 처리를 분리하고, maxTurns 같은 안전장치를 두는 접근을 제안했습니다.
#LLM#RAG
11005분
[클로바 시선 #46] 로봇을 지휘하다: 멀티 로봇 인텔리전스 시스템
[클로바 시선 #46] 로봇을 지휘하다: 멀티 로봇 인텔리전스 시스템
피지컬 AI 흐름 속에서 로봇이 일상과 산업으로 확산되기 위한 기술 방향을 소개했습니다. 멀티 로봇 인텔리전스 시스템의 필요성과 의미를 짚었습니다.
#로봇#ML
1005분