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NAVER D2
May 28모두의 NAVER Engineering Day! D2에서 이어집니다.
150개 세션과 해커톤의 열기를 그대로! D2가 공개하는 네이버 엔지니어링의 정수
Tech ConferenceKnowledge Sharing+3
무신사
May 26VLM을 쓰지 않은 이유: Geometric Prior로 25배 빠른 의류 디테일컷 자동화
트렌디한 기술보다 문제의 본질을 꿰뚫는 도메인 지식과 비용 최적화 전략의 완벽한 조화
Object DetectionAWS Lambda+3
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May 22ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
ADK와 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 컨텍스트 부패를 해결하고 AI 운영 효율을 극대화하는 실전 가이드
LLMADK+3
미리디
May 22서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇
Transformers.js와 규칙 엔진의 조화로 구현한 저비용·고보안 온디바이스 AI 개발기
SLMWebGPU+3
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May 21사용자 시퀀스 데이터를 더 효율적이고 빠르며 사용하기 쉽게 만들기
비용은 줄이고 속도는 2배로, 파편화된 파이프라인을 하나로 묶는 핀터레스트의 전략
User SequenceLambda Architecture+3
여기어때
May 21개발자 없이 5분 만에 버그를 고친 QA, 우리가 설계한 것과 설계하지 않은 것
단순 프롬프트를 넘어 시스템으로 제어하는 AI 에이전트가 가져온 협업의 혁신
LLMAI Agent+3
채널 톡
May 21[신청 마감] 채널톡에서 AI 하긴 해요?
단순한 모델링을 넘어 실제 '쓰이는' AI를 만드는 엔지니어들의 리얼한 밤
AI EngineeringProduct AI+3
Samsung Tech
May 216G를 위한 AI/ML 물리계층 – JSCM 기반 오디오 전송
압축부터 변조까지 신경망 하나로 통합해 10dB 낮은 열악한 환경에서도 끊김 없는 음질을 구현하는 JSCM의 혁신
6GJSCM+3
컬리
May 20AI에게 도메인을 가르치다 두 번 갈아엎은 이야기 — LLM Wiki + RAG 혼합기
단순 임베딩의 함정에서 벗어나 요약 임베딩과 SQLite FTS5의 하이브리드 분업으로 사내 도메인 AI를 구축하는 법
RAGLLM+3
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May 15ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
MCP의 확장성과 스킬의 효율성을 결합한 AI 에이전트 자동화 실전 가이드
MCPAgent Skills+3
채널 톡
May 14느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
Andrej Karpathy의 Auto Research를 활용한 위지윅 에디터 성능 최적화 자동화 도전기
Auto ResearchReact Performance+3
Pinterest
May 12엔지니어를 위한 AI 스킬 개선 가이드: 에이전트 성능 최적화를 위한 테스트 프로세스 구축
단순한 프롬프트를 넘어 정량적인 테스트 하네스로 AI 에이전트의 스킬 호출 성공률을 극대화하는 법
AI AgentsPrompt Engineering+3