
생성형 AI로 QA 업무 수행하기 : 똑똑한 소프트웨어 테스트의 시작
생성형 AI를 QA 업무에 적용해 요구 사항 분석과 테스트 케이스 작성, 결함 분석의 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 다만 복합 케이스와 최종 검증은 수작업 보완이 필요하다고 정리했습니다.

생성형 AI를 QA 업무에 적용해 요구 사항 분석과 테스트 케이스 작성, 결함 분석의 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 다만 복합 케이스와 최종 검증은 수작업 보완이 필요하다고 정리했습니다.
![[에이닷 미디어 에이전트] 대화형 콘텐츠 탐색은 어디까지 왔을까](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/10/31/3ae82ea55358fe590deb04dd7f3fc5c5017c61a18a2863712d1a416ac10aa6a3.jpg)

에이닷 미디어 에이전트의 대화형 콘텐츠 탐색 구조와 핵심 기술을 설명했습니다. LLM, RAG, 선제 추천을 활용해 개인화된 검색 경험을 강화했습니다.

DEVIEW 세션에서 MLOps, LLM, Vision, Web 분야의 네이버 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 서빙 최적화와 서비스 적용, 웹 성능 관리 등 실무 주제가 중심입니다.


에이닷 뮤직 에이전트에 Multi Prompt Fine-tuning을 적용하며 겪은 시행착오와 개선 과정을 공유했습니다. gpt-4o-mini 전환으로 한글 깨짐과 품질 문제가 크게 완화된 사례였습니다.


LLM과 sLLM의 자체 품질 평가 필요성을 정리하고, 리더보드 사례와 함께 LLM을 활용한 평가 프로세스를 설계한 글입니다. 프롬프트 일관성과 평가 기준 관리 같은 운영 과제도 함께 다뤘습니다.

구글 머신러닝 부트캠프 2024 5기 졸업식과 함께 참가자들의 성과가 공유되었습니다. DLS, 캐글, 젬마 프로젝트를 통해 학습과 협업의 경험을 쌓았습니다.
![[10월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (#TheAndroidShow, Firebase Demo Day 2024)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
Google for Developers의 10월 4주차 최신 소식과 주요 블로그 업데이트, 이벤트를 소개했습니다.\n관심 있는 제품군의 문서와 행사 정보를 확인해보시면 좋습니다.
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카카오 CTO가 if(kakaoAI)2024에서 AI Native 전략을 소개했습니다. AI를 문화와 서비스 전반에 내재화하려는 방향을 제시했습니다.

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생성 AI와 LLM이 자동차에 들어오며 차량 상태 안내, 대화형 어시스턴트, 경로 추천 같은 개인화 기능이 확장되고 있습니다. 또한 비전과 LLM 결합으로 자율주행과 실내 인식의 정확도를 높일 가능성을 보여줍니다.
![[에이닷 AI숏폼 서비스] 지금은? 숏폼시대!](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/9/30/8af8f13878021b5a756fb2a4b3ff1d16f0eae51180a341c3cdb7ce4fb448e940.png)

스포츠 중계 영상을 자동으로 숏폼화하는 에이닷 AI숏폼 서비스의 구성과 운영 방식을 소개했습니다. AWS 워크플로우, AI 모델, 모니터링, 비용 최적화로 상용 서비스를 확장한 사례를 설명했습니다.