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AI

광고 관련성 향상: 순차 추천 모델에 실시간 컨텍스트 통합하기
Pinterest
May 8

광고 관련성 향상: 순차 추천 모델에 실시간 컨텍스트 통합하기

실시간 컨텍스트와 순차적 행동 데이터를 결합한 하이브리드 투 타워 모델로 ROAS의 한계를 돌파하다

Sequential RecommendationTwo-Tower Model+3
Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
마이리얼트립
May 8

Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로

단순 조수를 넘어 스스로 쿼리하고 보고서까지 쓰는 AI 동료를 만드는 멀티 에이전트 아키텍처의 모든 것

LLMMulti-Agent System+3
월 7만 5천 건 CS, 마이리얼트립 자회사 ‘AICX’가 풀어낸 자동화
마이리얼트립
May 7

월 7만 5천 건 CS, 마이리얼트립 자회사 ‘AICX’가 풀어낸 자동화

월 7만 5천 건의 CS 폭주를 해결한 AICX의 3단계 자동화 로드맵과 운영 혁신 노하우

AI AgentAICC+3
ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
라인
May 7

ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기

ChromaDB와 에이전트 스킬로 파편화된 기술 문서를 스마트한 비서로 변신시키기

RAGChromaDB+3
MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
미리디
May 6

MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전

단순 지표 상승을 넘어 매출 임팩트로 연결되는 데이터 분석의 4단계 실전 프레임워크

MAUCohort Analysis+3
포스타입 캐릭터톡 출시기 2부
포스타입
May 6

포스타입 캐릭터톡 출시기 2부

SSE 스트리밍 기술과 AI 기반 SDD 도입으로 극대화한 개발 생산성 및 데이터 중심 의사결정의 현장

AI ChatbotServer-Sent Events+3
넷플릭스의 머신러닝 민주화: 모델 라이프사이클 그래프 구축기
Netflix
May 4

넷플릭스의 머신러닝 민주화: 모델 라이프사이클 그래프 구축기

파편화된 인프라를 뚫고 데이터 계보와 비즈니스 영향도를 한눈에 파악하는 메타데이터의 힘

Machine LearningMetadata Management+3
ML 워크로드 네트워크 효율성 최적화 (Part I): Feature Trimmer
Pinterest
May 1

ML 워크로드 네트워크 효율성 최적화 (Part I): Feature Trimmer

네트워크 병목을 뚫고 GPU 효율을 극대화하는 'Send What You Use' 전략의 모든 것

Machine LearningModel Serving+3
포스타입 캐릭터톡 출시기 1부
포스타입
Apr 30

포스타입 캐릭터톡 출시기 1부

기획부터 구현까지 99% Claude Code와 함께 속도감 있게 완성한 페르소나 챗 서비스 개발 비하인드

ClaudeAWS Bedrock+3
만든건 직접 써보기: AI 시대의 개밥 먹기
아임웹
Apr 29

만든건 직접 써보기: AI 시대의 개밥 먹기

Claude Cowork로 1분 만에 끝내는 사용자 관점의 초고속 사용성 검증

DogfoodingAI Agent+2
클릭에서 전환까지: 핀터레스트의 쇼핑 전환 후보 생성 모델 아키텍처
Pinterest
Apr 27

클릭에서 전환까지: 핀터레스트의 쇼핑 전환 후보 생성 모델 아키텍처

Parallel DCN v2와 멀티태스크 학습으로 광고 성과와 사용자 경험을 동시에 혁신하다

Two-Tower ModelDCN v2+3
현관문에도 얼굴이 있다: 배송 완료 사진 기반 On-device 오배송 탐지 시스템
컬리
Apr 27

현관문에도 얼굴이 있다: 배송 완료 사진 기반 On-device 오배송 탐지 시스템

서버리스 DB 설계부터 End-to-End ONNX 모델까지, 네트워크가 끊겨도 정확하게 작동하는 고성능 실시간 배송 검증 엔진

ONNXContrastive Learning+3
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