LLM Wiki와 RAG를 결합해 도메인 지식을 효율적으로 전달하는 AI 시스템 구축 과정을 공유한다.
kt cloud는 Multi-AZ를 가용성 기본 구조, Multi-Region을 DR 전략으로 설명했다.
여기어때는 Spring Modulith로 모듈 경계와 이벤트 흐름을 코드로 강제했다.
Sentry 대신 200줄짜리 자체 에러 추적기를 만들어 운영 가시성을 확보했다.
데브시스터즈가 쿠키런: 킹덤의 전투 데이터 입력 오류를 줄이기 위해 JSON Schema 자동 생성 및 VS Code 연동 시스템을 구축했다.
kt cloud가 AI Portal, 보안관제, 장애관제 3사례의 구조와 성과를 공개했다.
Furiosa가 RENEGADE Summit 2026에서 RNGD 양산 전환과 인퍼런스 전략을 공개했다.
Self-Attention 가중치를 분해해 추가 학습 없이 diffusion 편집 방향을 찾았다.
Composite PK 도입을 계기로 Spring Boot 4와 Spring Batch 6로 전환했다.
NHN Cloud가 같은 집계 쿼리로 비교한 결과 ClickHouse가 최대 693배 빨랐다.
마이리얼트립이 슬랙 데이터 에이전트로 하루 500건 분석 요청을 처리했다.
Dell Pro Max GB10은 128GB 통합 메모리로 70B급 LLM을 로컬에서 실시간 구동했다.
Kubernetes v1.35가 In-Place Pod Resize를 GA로 전환하고 AI 스케줄링을 도입했다.
PINA는 LoRA 스케치와 정규성 기반 집계로 차등 프라이버시 군집형 FL 성능을 높였다.
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