한 단계 성장을 위한 Shift Up, KodeRunner 2025 - 1편
카카오뱅크 사내 기술 컨퍼런스 KodeRunner 2025의 준비와 운영, 현장 분위기를 소개했습니다. Shift Up 키 메시지와 AI 중심 프로그램으로 구성원 몰입을 높인 사례를 공유했습니다.
#LLM#Kubernetes
28005분
필터 1
한국인사관리학회에서 공유한 ‘AI 네이티브 전환’
AI 네이티브 전환을 기술 도입이 아닌 일하는 방식 혁신으로 소개했습니다. 단계적 실험을 통해 생산성과 조직문화 변화 가능성을 확인했습니다.
#LLM#문화
43005분
카카오 x 한국정보과학회 AI 에이전트 경진대회를 개최합니다.
X
#LLM
79005분
미리 봅시다!@SK AI SUMMIT 2025 (+ 현장등록 방법, ＇숨은맛집＇ 세션소개 포함)
SK AI SUMMIT 2025의 일정, 현장등록 방법, 온라인 시청 방법을 간단히 안내했습니다. 또한 SK플래닛 발표와 주목할 만한 추천 세션도 함께 소개했습니다.
#LLM#RAG
56005분
AI 주도 개발 라이프사이클: 소프트웨어 엔지니어링의 재구상
AI를 개발 프로세스의 중심에 두는 AI-DLC를 소개했습니다. 사람의 감독과 협업을 결합해 속도와 품질을 함께 높이는 접근을 제안했습니다.
#LLM#AWS
100005분
미리 봅시다!@SK AI SUMMIT 2025 (+ 현장등록 방법, '숨은맛집' 세션소개 포함)
SK AI SUMMIT 2025의 행사 정보와 현장등록, 온라인 시청 방법을 정리했습니다. 또한 SK플래닛 발표 주제와 주목할 만한 추천 세션도 함께 소개했습니다.
#LLM#RAG
90005분
AI Agent 속도 최적화를 위한 Speculative Decoding
Speculative Decoding으로 AI Agent의 응답 지연을 줄이는 원리를 설명했습니다. Small Model 예측과 Large Model 검증을 결합해 속도 개선 가능성을 제시했습니다.
#LLM#Speculative Decoding
39005분
AI로 E2E 테스트를 찍어내다: MAFT
LLM 멀티 에이전트로 API 문서 기반 E2E 테스트 생성 파이프라인 MAFT를 소개했습니다. Noir의 테스트 공백을 줄이기 위해 의존성 분석, 시나리오 생성, 코드 검증을 자동화했습니다.
#LLM#gRPC
93005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
AWS Control Tower 리전 제약 조건에서 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론 기능 활용 지침
AWS Control Tower의 리전 거부 정책이 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론을 막는 문제와 원인을 설명했습니다. SCP와 Control Tower 제어를 조정해 Bedrock만 예외 허용하는 방법을 제시했습니다.
#AWS Control Tower#Amazon Bedrock
26005분
API 연동 자동화를 위한 여정: 토스는 왜 사내 MCP 서버를 개발하였는가? with Spring-AI
사내 API 스펙 공유와 연동 자동화를 위해 MCP 서버를 개발한 사례를 소개했습니다. Spring-AI 기반 구현과 운영상 문제 해결, Swagger 자동화 방향까지 정리했습니다.
#MCP#Spring Boot
168005분
Amazon EKS에서vLLM Deep Learning Container를 사용하여LLM 배포하기
Amazon EKS에 vLLM DLC를 적용해 DeepSeek 모델을 배포하는 과정을 설명했습니다. EFA와 FSx for Lustre를 활용해 고성능 추론 환경을 구성했습니다.
#Amazon EKS#vLLM
50005분
Eval for Agents와 Google Stax, QA가 주목해야 할 LLM 평가 도구 비교
OpenAI Eval for Agents와 Google Stax의 차이를 QA 관점에서 비교했습니다. 에이전트 전체 흐름 진단은 Eval for Agents, 텍스트 응답 평가와 시각화는 Stax가 강점입니다.
#LLM#QA
37005분