카카오가 약 300개 CDC 파이프라인의 데이터 신뢰성을 위해 Reader, Translator 등 4단계 모듈화와 디자인 패턴을 적용한 Spark 잡 설계를 공개했습니다.
수백 개 테이블의 대용량 정합성 검사를 위해 MySQL 스캔 모드별 튜닝, Iceberg 유지 관리, 캐싱 및 로컬 모드 최적화 등을 적용한 카카오의 Spark 잡 개발 사례
카카오가 상업적 활용 가능한 경량 멀티모달 언어모델 'Kanana-1.5-v-3b'를 오픈소스로 공개했으며, 한국어 벤치마크에서 경쟁 모델 대비 우수한 성능을 기록했습니다.
카카오가 MoE 구조를 적용해 활성 파라미터 3B로 Dense 8B 모델과 대등한 성능을 달성한 'Kanana-1.5-15.7B-A3B'를 오픈소스로 공개했다.
MySQL 9.0부터 mysql_native_password 지원이 중단되어 caching_sha2_password로의 전환 및 SSL/RSA 연결 준비가 필수적이다.
카카오가 AI 코딩 에이전트 도입으로 평균 2배의 생산성 향상과 프로덕션 수준 코드 품질을 검증했다.
바이브 코딩을 활용해 48시간 만에 250명 규모 해커톤용 AI 심사 시스템을 구축했다.
실사 데이터를 Winning 이미지로 활용하는 3단계 Curriculum Learning을 적용해 인물 생성 품질을 높인 HG-DPO 연구가 CVPR 2025 하이라이트 논문으로 선정됐다.
개발 시간 10시간으로 단축하고 AI 심사를 도입해 전 직군 250명이 참가했다.
카카오가 한국어 사용자 환경에 특화된 3종 AI 가드레일 모델 'Kanana Safeguard' 시리즈를 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스 공개했다.
카카오가 Apache 2.0 라이선스로 상업적 사용이 가능한 Kanana 1.5 8B와 2.1B 모델을 공개했다.
카카오가 Agentic AI 대응을 위해 수학·코딩 성능과 긴 문맥 이해 능력을 강화한 'Kanana 1.5' 8B 및 2.1B 모델을 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스 공개했다.
MySQL의 Copy, In-Place, Instant ALTER DDL 알고리즘의 동작 원리와 Metadata Lock 획득 패턴을 비교 분석했다.
카카오가 음성 모델(Kanana-a)과 시각 모델(Kanana-v)을 모델 병합 기법으로 통합한 멀티모달 LLM 'Kanana-o'를 공개했으며, 한국어 음성 인식(CER 8.5) 등에서 글로벌 모델 대비 우수한 성능을 입증했다.
LLM의 불확실성을 줄이기 위해 규칙 기반 HTML 도구를 직접 만들고, AI 에이전트를 활용해 반복 작업을 자동화한 비개발자의 바이브 코딩 경험을 공유했다.
Cursor와 Claude 3.7로 6시간 만에 1,500줄 코드 작성, 그러나 완전한 대체는 불가능하다고 결론
Andrej Karpathy가 제안한 바이브 코딩 개념과 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 설명하고, Cursor, GitHub Copilot Agent, Claude Code, OpenAI Codex CLI 등 4가지 AI 코딩 도구의 특징과 활용 시나리오를 비교 분석했습니다.
LLM과 에이전트 기술 발전으로 프롬프트 역량 변화 없이도 결과물 품질이 급상승하는 현상을 조명했다.
OLIVE 플랫폼 대상 실험에서 예상 소요 시간의 절반 이하로 작업을 완료하며 품질도 검증했다.
서버 로그 Iceberg APPEND 적재 테스트에서 zstd 레벨 9 적용 시 ORC 대비 파일 크기가 51.4% 감소했다.
DB 및 서버 로그 관리에 Apache Iceberg를 도입하며 얻은 운영 경험과 인사이트를 공유한다.
GitHub CEO Thomas Dohmke가 카카오테크를 방문하여 Copilot의 2025년 로드맵과 AI 에이전트 전략을 공유하고, AI 시대 개발자의 역량에 대해 논의했다.
카카오테크가 2025년 1분기에 발행한 LLM 성능 평가 및 AI 에이전트 관련 주요 기술 블로그 글을 모았다.
카카오 CodeBuddy가 LLM as a Judge를 활용해 성능 평가를 수행하며, 프롬프트 구조 개선과 위치 편향 완화를 통해 평가 신뢰도를 높이는 방안을 제시했습니다.
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