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AI Briefing

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DS와 MLE가 함께 일하는 법

·2026.08.03 12시

MLOps의 미해결 과제들

·2026.07.16 01시

몇 주에서 하루로: LLM 평가 속도를 높여 반복적인 개선을 가능하게 만든 방법

·2026.07.15 02시

프롬프트와 스킬을 위한 체계적인 관리 시스템이 필요한 이유

·2026.07.09 09시

SkyPilot-Hugging Face 연동으로 데이터 전송료 제로 실현

·2026.07.07 09시

Hugging Face, AI 기반 자동화 배포 도입

·2026.06.23 09시

Kubernetes 기반 LLM 서빙 최적화 기술

·1·2026.06.11 11시

Hugging Face Jobs를 활용한 GPU 기반 CI 구축

·2026.06.09 09시

Amazon EKS에서 NVIDIA OSMO 기반 Physical AI 워크플로 운영하기

·2026.06.05 15시

Trustpilot, Gemma를 활용한 실시간 데이터 인리치먼트 아키텍처 구축 사례

·2026.06.02 01시

ASR 테스트용 noisekit 공개

·2026.05.27 22시

사용자 시퀀스 데이터를 더 비용 효율적이고, 빠르고, 사용하기 쉽게 만들기

·2026.05.22 01시

오픈소스 GPU 관측 도구 l9gpu 공개

·2026.05.21 10시

넷플릭스의 머신러닝 민주화: 모델 라이프사이클 그래프 구축

·2026.05.05 01시

KernelEvolve: Meta의 Ranking Engineer Agent가 AI 인프라를 최적화하는 방법

·2026.04.03 04시

Meta의 광고 랭킹 혁신을 가속하는 자율 AI 에이전트 REA

·2026.03.18 05시

Hugging Face, ML 아티팩트용 Storage Buckets 출시

·2026.03.10 09시

카카오, AI 데브옵스 시스템 공개

·2025.09.19 00시

Hugging Face, 신규 CLI `hf` 공개

·2025.07.25 09시

Hugging Face, Inference Endpoints 실시간 분석 기능 업데이트

·2025.03.21 09시

FDS에 지속 성장하는 ML 모델을 적용한 사례

·2024.12.26 19시

Hugging Face, 대용량 모델 전송 구조 개편

·2024.11.26 09시

Hugging Face, Google TPU 지원

·2024.07.09 09시

Hugging Face, 임베딩 모델 배포 최적화

·2023.10.24 09시