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Aug 28MAPS: 넷플릭스의 대규모 멀티모달 에셋 개인화
CLIP과 MediaFM 임베딩을 결합해 데이터가 전혀 없는 신규 에셋도 취향에 맞춰 즉시 추천하는 기술적 여정
CLIPMediaFM+3
올리브영
Aug 28프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자
한국어가 서툰 LLM을 다루기 위해 개발자의 수식 대신 PM의 Few-shot을 선택한 실전 협업 사례
MCPLLM+3
채널 톡
Aug 28[신청 중] AI Product Frontiers: AI 시대, 최전선에서 방향을 만드는 사람들
최전선 리더들의 생생한 패널토크와 네트워킹으로 AI 시대를 돌파할 이정표를 제시합니다
MeetupAI Infrastructure+3
미리디
Aug 28AI 잘 쓰는 사람의 노하우, 어떻게 팀 전체로 퍼질까?
미리디 AXE 스쿼드가 공개하는 개인의 AI 역량을 조직의 생산성 자산으로 확장시키는 법
AI EnablementAX+3
라인
Aug 28LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기
문서 노후화와 AI 환각을 한 번에 격파하는 소스 코드 기반 SSOT 자동 구축 가이드
LLMSSOT+3
Pinterest
Aug 26핀터레스트 홈 피드를 위한 조건부 학습 검색(CLR) 확장하기
지연 시간 85% 단축과 비용 절감을 동시에 잡은 조건부 학습 검색(CLR)의 올인원 아키처 분석
Recommendation SystemsLearned Retrieval+3
토스
Aug 26토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?
정적 추천 리스트를 넘어 실시간 피드백 루프와 공통 RAG 플랫폼으로 진화하는 토스증권의 AI 데이터 생태계
Vector DatabaseRAG+3
무신사
Aug 25AI Native 조직은 도메인 지식을 어떻게 공유하는가
국제 표준 Core와 조직 특화 Overlay를 결합한 '2층 시맨틱 레이어'로 일관된 AI 지식 인프라를 구축하다
LLMAI Agent+3
채널 톡
Aug 24채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유
무조건 값비싼 모델이 정답일까? 자체 벤치마크로 가성비 LLM의 숨겨진 잠재력을 200% 끌어내는 엔지니어링 전략
LLMAI Agent+3
무신사
Aug 24코딩만 빨라졌다고요? 아뇨, 일하는 방식이 다 뜯어고쳐졌습니다.
피그마 시안으로 4개 플랫폼 UI 추출하고 AI가 트래픽 리플레이 테스트를 돌리는 무신사 테크의 생생한 1년 기록
AIGenerative AI+3
토스
Aug 21LLM 서빙, 띄우는 것과 잘 띄우는 것 사이
vLLM 버그부터 캐시 미스까지, 추가 GPU 없이 트래픽 4배를 견뎌낸 실전 LLM 관찰성(Observability) 구축기
LLM ServingvLLM+3
여기어때
Aug 20우리가 여기어때에서 다시 만난 이유
검증된 시니어를 영입하는 '사내추천'의 정석과 최첨단 AI 에이전트 'YAPP' 개발 비하인드 스토리
MLOpsAI Assistant+3