레거시 코드를 SOT로 삼아 AI가 5만 라인 이관 초안을 하룻밤 만에 만들었다.
RAG 시스템의 품질과 운영 비용을 결정짓는 임베딩 원리와 벡터 인덱싱 최적화 기법을 다룬다.
AI 데이터센터는 서버 특성상 무효전력에 의한 전압 상승과 서지 위험이 커 정밀한 전력 관리가 필수적이다.
LLM과 지식 증류를 활용해 리뷰의 진정성을 수치화함으로써 별점 인플레이션 문제를 해결하고 추천의 변별력을 높였다.
MCP, SAST, Multi-Agent, Open Model로 취약점 분석의 정확도와 비용을 함께 개선했다.
Kubernetes 네트워킹의 핵심인 Calico와 Cilium의 eBPF 활용 방식과 특징을 비교한다.
보안과 대용량 처리, 촉박한 일정 속에서 현실적인 설계를 선택했다.
Qwen3-30B-A3B에 CPT와 BM25 RAG를 붙여 24GB 환경에서 우수상을 받았다.
흩어진 로그를 하나의 요청 흐름으로 묶어, 노출 이슈의 원인을 빠르게 찾는 내부 디버깅 도구 영원희를 만든 이야기다.
흩어져 있는 프롬프트와 스킬 등 AI 자산을 MCP stdio를 통해 중앙에서 효율적으로 관리하고 최신성을 유지하는 방법을 제시한다.
무신사가 GPT-4o-mini 대신 TranslateGemma 27B(Q6)로 번역 품질과 비용을 점검했다.
방대한 보안 신호에서 노이즈를 줄이고 실제 위협을 가려내는 AI 기반 모니터링을 다룬다.
AI Briefing