AI 툴 개발은 처음이라, 당근 비개발자 구성원들의 AI 도전기
당근에서 비개발자 구성원들이 AI 툴을 직접 만들며 업무 문제를 해결한 사례를 소개했습니다. 작은 실험을 빠르게 실행하고 공유하며 AI 실험 문화를 확산한 내용입니다.
#Cursor#자동화
187005분
필터 1
LinqAlpha 의 Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch 를 활용한 헤지펀드 투자사를 위한 Company Screener Agent
Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch로 헤지펀드용 Company Screener Agent를 구현한 사례를 소개했습니다. 금융 특화 임베딩과 하이브리드 검색으로 종목 선별, 요약, 검증을 자동화한 효과를 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#Amazon OpenSearch
25005분
[Hands-On] AI 에이전트 직접 구현해보기
기본형 AI 에이전트를 직접 구현하며 도구 사용과 반복 추론 구조를 설명했습니다. Gradio 테스트와 DB, Git 시나리오로 실제 동작도 확인했습니다.
#LLM#langchain
134005분
딥시크(DeepSeek)에 이어 마누스(MANUS) 까지 – 다원화되는 중국 오픈소스 LLM 생태계
딥시크와 마누스의 등장으로 중국 오픈소스 LLM 생태계가 빠르게 다원화되고 있음을 정리했습니다. 딥시크는 고성능 개방형 LLM, 마누스는 자율 에이전트라는 서로 다른 방향을 보여주었습니다.
#LLM#오픈소스
80005분
2025년 1분기 카카오테크 블로그 글 모음
X
#LLM#AI Agent
116005분
African Credit Scoring Challenge 2위 수상 인터뷰
밸런스히어로 데이터사이언티스트의 ZINDI 2위 수상 경험을 인터뷰로 소개했습니다. 신용평가 도메인 지식과 피처 파이프라인이 성과의 핵심이었습니다.
#LLM#NLP
4005분
African Credit Scoring Challenge 2위 수상 인터뷰
밸런스히어로 데이터사이언티스트가 ZINDI 신용평가 대회 2위 수상 경험을 공유했습니다. 국가별 데이터 분포 차이와 시간 제약을 피처 파이프라인과 모델 분리 전략으로 극복했습니다.
#LLM#NLP
19005분
Velopers 추천광고
쿠팡 파트너스
개발자를 위한 인기 상품을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
Claude Desktop으로 MCP를 연결해보자
Claude Desktop에 MCP를 연결하는 방법과 기본 설정 과정을 설명했습니다. 파일시스템부터 다양한 외부 서비스까지 LLM 연동 범위를 넓히는 활용 예시를 정리했습니다.
#MCP#Claude Desktop
24005분
난생처음 AI 경험기 - OpenAI API 를 사용한 Hello World 를 작성해 보기
AI 시대 흐름에 맞춰 LLM과 LangChain의 개념, 한계를 처음 정리한 글입니다. OpenAI API와 Colab으로 gpt-3.5-turbo를 호출하는 간단한 실습도 소개했습니다.
#LLM#LangChain
186005분
Amazon Bedrock을 활용한 연말정산 업무 효율화: 메타넷사스의 MetaPay가 전년대비 생산성을 3.8배 향상한 사례
Amazon Bedrock과 Claude 3 Haiku로 연말정산 Q&A 챗봇을 구축해 문의 대응을 개선했습니다.\n구조화 데이터와 프롬프트 최적화를 통해 직접 문의를 약 40% 줄이고 생산성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#생성형 AI
78005분
Actionable Agent. 그리고 Open AI Operator
Actionable Agent와 OpenAI Operator의 개념, 동작 방식, 장단점을 정리한 글입니다. 반복 작업 자동화의 가능성과 현재 한계도 함께 살펴봅니다.
#LLM#자동화
135005분
Chain-of-Draft(CoD): 더 적게 쓰고 더 빠르게 생각하면서 LLM 추론 성능을 높이는 기법에 대한 연구 (feat. Zoom)
Chain-of-Draft는 LLM이 핵심만 간결하게 추론하도록 유도해 토큰 사용량과 지연 시간을 줄이는 프롬프팅 기법을 소개했습니다. 다양한 벤치마크에서 CoT와 비슷한 정확도를 유지하면서도 효율을 높인 결과와 한계를 함께 정리했습니다.
#LLM#NLP
117005분