AX 전환, 세 회사에서 찾은 인사이트
앤스로픽, 블록, 소나 3사의 AX 전환 사례를 통해 AI 도입 후 달라진 병목의 이동과 실질적인 조직/프로세스 재설계 인사이트를 다룬 포스팅입니다.
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AI가 워크플로우 안으로 들어올 때, 소프트웨어는 어떻게 다시 만들어지는가
AX 전환 – 소나(Sonar)의 AX 전환 사례 분석! 호라이즌 프레임 워크와 에이전트 중심 PDLC 재설계를 통한 실제 생산성 임팩트와 시사점을 정리합니다.
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자율 엔지니어링 조직으로의 AX 전환
AI 도입률 90%에도 개발 속도가 늘지 않던 결제 기업 블록(Block)의 AX 전환 성공 전략과, 그 뒤에 숨겨진 조직 재편의 명암을 정리한 포스팅입니다. 블록의 자율엔지니어링 조직으로의 전환 여정에 대한 스토리를 보실 수 있습니다.
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Planet Labs Pelican-11, 완벽함 대신 속도를 택한 위성 이야기
완벽한 설계 대신 ‘애자일’ 방식을 채택해 30cm급 해상도와 온보드 AI 기술을 검증하는 Planet Labs의 위성 이야기 포스팅을 확인해 보세요.
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AI 에이전트 생태계 – 확장성을 중심으로
MCP, 스킬, 툴, 서브에이전트의 유기적 결합을 통해 지속 가능하고 강력한 워크플로우를 구축하는 방안을 다룬 AI 에이전트 생태계 포스팅을 확인해 보세요.
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LLM 추론 원리: AI는 정말 생각하는 걸까?
Chain-of-Thought(CoT)와 강화학습을 통해 AI가 중간 사고 과정을 거치고 스스로 검증하며 추론 성능을 높이는 메커니즘을 설명하는 LLM 추론 원리 포스팅 입니다.
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클로드 에이전트 스킬 — 반복하는 일에서 손을 떼는 방법
매번 프롬프트를 재입력하는 번거로움을 없애고 반복 업무를 효율적으로 자동화하는 방법인 에이전트 스킬. 업무 자동화이상의 의미를 가지고 있는 에이전트 스킬이 조직에서는 어떤 의미를 가질 수 있는지에 대한 포스팅입니다.
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트랜스포머 모델의 중요성 재조명하기 – 조련하기
구조화된 형식, RAG, 추론 적용 등 트랜스포머 모델의 확률 출력을 제어하고 원하는 결과물을 이끌어내는 프롬프팅 기법을 다룬 포스팅입니다.
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트랜스포머 모델의 중요성 재조명하기 – 답변의 일관성
LLM의 답변은 이른바 비결정적이라고 불립니다. LLM의 답변이 매번 달라지는 이유인 토큰 샘플링, 그리디 디코딩, 온도, Top-K/P 원리와 결과 검증의 중요성을 다룬 포스팅입니다.
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트랜스포머 모델의 중요성 재조명하기
최신 AI 서비스의 근간이 되는 LLM의 구조를 디코더 전용 구조와 자기회귀 루프라는 주요한 두가지 측면에서 소개하고 어떻게 LLM이 질문에 대해 답을 생성해 내는지 그 과정에 관련된 절차에 대해 기술한 포스팅입니다.
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AI Native 엔지니어링 팀의 새로운 운영방식
앤스로픽 내부에서 AI 도입 후 코딩 대신 ‘검증’이 새로운 병목이 된 개발 현장에서 낡은 프로세스를 버리고 리더십을 재정립하는 노하우에 관련된 포스팅입니다.
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이름이 다르면 본질도 다를까
GitHub와 GitLab의 용어 차이에 담긴 협업 철학부터 CI/CD 통합 및 코드 리뷰 제어 방식의 차이점까지 다루어 본 포스팅입니다.
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앤트로픽 MCP(Model Context Protocol) 가이드: LLM 연동의 패러다임 변화
LLM과 외부 시스템을 표준화된 규격으로 연결하여 복잡한 API 개발 부담을 줄이고 AI 에이전트를 효율적으로 확장하는 통신 프로토콜의 핵심 구조와 작동 흐름에 대해 써 본 포스팅입니다.
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LLM을 활용한 효과적인 플래닝 방법론 강의 리뷰
O1과 GPT-4o-mini 모델을 활용해 복잡한 비즈니스 계획을 수립하고, Function Calling으로 실행을 자동화하는 AI 에이전트 구축 프로세스에 관한 글입니다. AI 에이전트가 어떻게 플래닝에 활용될 수 있는지 예를 들어 설명합니다.
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생각의 사슬: 추론 LLM 핵심 원리
생각의 사슬(CoT) 메커니즘을 통해 단순 확률식 단어 생성을 넘어 가설 세우기와 스스로의 검증을 거치는 LLM의 추론 핵심 원리를 정리한 포스팅입니다.
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LLM 모델 활용: O1 프롬프트 작성 가이드
추론형 모델의 성능을 극대화하는 4가지 원칙과 직설적 지시, 구조화, 예시 제시를 활용한 프롬프팅 노하우에 관련된 내용의 포스팅입니다.
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생성형 AI의 직업 및 기업 변화에 대한 인사이트
앤트로픽 백서와 구글 보고서를 통해 생성형 AI가 직무 자동화, 인간 역량 강화, 기업 재무적 성과에 미치는 실질적 영향을 다룬 포스팅 글입니다.
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Fine tuning에 필요한 Data 준비 작업 강의 리뷰
LLM 파인튜닝 전 데이터 처리의 필수 기술인 토큰화, 패딩, 트렁케이션의 개념과 실제 구현 예시를 쉽게 정리해 둔 포스팅입니다.
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Prompt 엔지니어링 LMM을 사용한 Chatbot 제작 강의 리뷰
ChatGPT API의 role 설정과 대화 맥락 축적 기법을 활용해 특정 목적에 최적화된 맞춤형 챗봇을 쉽게 구현하는 방법과 노하우와 관련된 포스팅입니다.
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개발을 위한 prompt 엔지니어링: 효율적인 가이드라인과 적용
명확한 지시사항 작성과 반복적 튜닝을 통해 단순 코딩을 넘어 업무 자동화 API 구축까지 확장하는 프롬프트 작성 노하우와 핵심 원칙에 관련된 포스팅입니다.
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Vector DB 를 사용한 LLM RAG 실습 리뷰
임베딩의 개념부터 HNSW 알고리즘, 위비에이트 DB 운용법, 그리고 RAG가 프롬프트 엔지니어링보다 갖는 보안·효율적 장점에 관련된 포스팅 글을 확인해 보세요.
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On-device 생성형 AI 개발 체험기
퀄컴의 개발 프레임워크를 활용해 스마트폰에 생성형 AI 모델을 이식하는 실제 절차와 성공적인 온디바이스 개발을 위한 필수 플랫폼 요소를 정리해 본 포스팅입니다.
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함수 호출 생성형 AI 사용기
자연어 질의를 파이썬 코드 및 API 호출로 자동 변환하는 Nexus Raven 모델의 작동 원리와 네트워크 장비 설정 등 실무 활용 가능성을 다룬 포스팅입니다.
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젠슨 황 키노트 인사이트 – 컴퓨텍스 2024 기조연설
가속 컴퓨팅과 생성형 AI가 이끄는 컴퓨팅 패러다임 변화, CUDA 생태계, 그리고 데이터 센터가 ‘AI 공장’으로 변모하는 미래 산업 혁명의 핵심 인사이트를 정리한 포스팅입니다.
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인피니밴드 사용 이유
고성능 데이터센터와 AI 환경에서 기존 TCP/IP의 한계를 극복하고 ultra-low latency 및 CPU 부하 감소를 실현하는 데이터 센터 네트워크 기술에 대한 포스팅 글입니다.
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ML/AI 네트워크 핵심 기술 고려사항
생성형 AI 워크로드의 병목을 막는 대역폭 확장성과 데이터 유실 없는 무손실 이더넷 및 인피니밴드 네트워크 구축 방안을 다룬 포스팅 글입니다.
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반도체 기판
실리콘 칩과 마더보드를 연결하는 핵심 패키징 기술과 FC-BGA 방식, 그리고 빅테크 기업들의 수요 증가 및 기술적 과제를 다룬 블로그 글입니다.
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구글 클라우드 특장점
구글 클라우드 특장점 에 대하여 크게 네가지 카테고리로 나누어 살펴 보는 글입니다. 이번 포스팅은 최근 구글 클라우드 코리아가 개최한 구글 클라우드 온보딩행사에 다녀온 뒤 각 소개 세션에 대해 느낀점을 정리해 보았습니다.
