DFS로 노드 간 최대 거리를 계산해 예약 블록의 너비와 위치를 최적화하는 알고리즘을 적용했다.
WAAP로 WAF, API 보안, 봇 관리를 엣지에서 통합한다.
상품·쿠폰·증정·프로모션 혜택 데이터를 Kafka로 묶어 최대 45분 지연을 수초로 줄였다.
카나나 모델은 글로벌 타깃 대비 절반인 11T 토큰으로 뛰어난 성능을 달성했으며, GPU 리소스 지원 등 산학 협력을 검토 중이다.
AI 에이전트를 하네스로 묶어 400여 명의 제출물을 자동 채점하는 시스템을 만들고 고도화했다.
AI 자동화로 여행 상품 등록 속도를 하루 20개에서 5,000개 이상으로 끌어올렸다.
올리브영은 AWS AI-DLC 워크숍으로 AI를 코드 생성이 아닌 개발 전 과정의 협업 파트너로 실험했다.
PodAffinity와 do-not-disrupt로 Job 워크로드용 EKS 노드 그룹을 자동 확장했다.
Athenz 운영 필요에서 시작한 Kubernetes 학습이 Kubestronaut로 이어졌다.
Apache Flink와 RocksDB 튜닝으로 광고 노출 집계를 1분~7일까지 실시간화했다.
Robyn은 FastAPI보다 고부하에서 더 안정적이고 tail latency가 낮았다.
수도권 전력·망 병목을 벗어나 해안 랜딩 에지로 AI 인프라를 옮겨야 한다.
Claude Code는 대화형 AI가 아니라 Agent·Skill·Context로 움직이는 실행 구조다.
Rebellions ATOM NPU 서버로 UAE 물 정화 로봇의 추론 효율을 2배 끌어올렸다.
AI 코딩 에이전트 병렬 운영 시 실행 과정 관찰의 비효율성을 극복하기 위해 Plan, Test Case, Code 등 산출물만 검토하는 'Artifact Driven Development' 방법론을 소개했다.
TopK·rerank·압축으로 RAG의 잡음을 줄여 답변 품질을 안정화한다.
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