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LINE, 오픈챗 유해성 판단 모델 성능 개선 성공

오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기

LINE, 오픈챗 유해성 판단 모델 성능 개선 성공

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LINE, Kafka 종단 간 암호화로 데이터 보안 강화

초당 100만 건, LINE 앱에 Apache Kafka 종단 간 암호화 적용기
초당 100만 건, LINE 앱에 Apache Kafka 종단 간 암호화 적용기

LINE, Kafka 종단 간 암호화로 데이터 보안 강화

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LINE 앱에서 웹 엔지니어 없이 그룹 영상 통화 서비스 만들기

AI로 웹 엔지니어 없이 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스 만들기
AI로 웹 엔지니어 없이 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스 만들기

LINE 앱에서 웹 엔지니어 없이 그룹 영상 통화 서비스 만들기

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LINE 알바 검색, 임베딩 안정화로 콜드 스타트 해결!

임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례

LINE 알바 검색, 임베딩 안정화로 콜드 스타트 해결!

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AI 워크플로로 프런트엔드 개발 생산성 혁신

프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기
프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기

AI 워크플로로 프런트엔드 개발 생산성 혁신

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AI 시대, 개발자의 핵심 역량은 '검증력'입니다.

AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략
AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략

AI 시대, 개발자의 핵심 역량은 '검증력'입니다.

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AI 에이전트 협업으로 개발 프로세스 혁신

AI 에이전트끼리 토론한다면? 멀티 에이전트 협업으로 재설계하는 개발 프로세스
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Flava DBaaS: 쿠버네티스 기반 자동화와 AI로 미래를 열다

Flava DBaaS 딥다이브: 아키텍처부터 마이그레이션, 그리고 미래까지
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Flava DBaaS: 쿠버네티스 기반 자동화와 AI로 미래를 열다

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LLM 컨텍스트 창의 한계를 극복하는 시맨틱 컨텍스트 OS

시멘틱 컨텍스트 OS 설계: 에이전트 시스템의 토큰 스터핑을 넘어
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1EB HDFS 통합! 두 플랫폼 연계 과제와 해결책

총 용량 1EB 초과! 서로 역사가 다른 두 HDFS를 어떻게 연결할까? 데이터 플랫폼 연계 중 직면한 과제와 설계 결정
총 용량 1EB 초과! 서로 역사가 다른 두 HDFS를 어떻게 연결할까? 데이터 플랫폼 연계 중 직면한 과제와 설계 결정

1EB HDFS 통합! 두 플랫폼 연계 과제와 해결책

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LLM 프롬프트 튜닝, 유전 알고리즘으로 1시간 만에 끝내기

프롬프트 튜닝을 수작업에서 AI 튜닝으로: 유전 알고리즘 기반 자동 최적화와 고속화
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LLM 프롬프트 튜닝, 유전 알고리즘으로 1시간 만에 끝내기

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AI 분석 에이전트로 2주 걸리던 분석을 10분 만에!

분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환

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IaC 도입으로 인프라 관리 자동화 및 AI 연동 성공

코드형 인프라(IaC)로 자동화에서 AI까지: OpenTofu와 ChatOps 도입기
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AI 에이전트 보안, ID-JAG 핸즈온으로 실전 경험!

ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
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AI 드리븐 프로젝트 전환 로드맵: 4단계 AX 전략

레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
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Slack MCP로 사고 대응과 FAQ 생성을 자동화하는 LY Corporation 워크숍 후기

ODW #8: Slack MCP로 사고 대응과 FAQ 생성 작업 속도를 높이는 실습형 사내 워크숍 후기
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데마에칸, CS InquiryChat 도입으로 고객 경험과 운영 효율을 동시에 잡다!

도쿄에서 후쿠오카까지, 현장에서 답을 찾다 - CS InquiryChat 도입기
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ADK 컨텍스트 엔지니어링으로 AI 에이전트 비용 40% 절감!

ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
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Git 자동화, MCP 대신 스킬이 답일까? 장단점 비교 분석

ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
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AI는 QA를 대체하지 않았다! 오히려 QA의 역할을 확장했다.

AI는 QA를 대체하지 않았다, 대신 확장했다
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LINE, 오픈챗 유해성 판단 모델 성능 개선 성공LINE, Kafka 종단 간 암호화로 데이터 보안 강화LINE 앱에서 웹 엔지니어 없이 그룹 영상 통화 서비스 만들기LINE 알바 검색, 임베딩 안정화로 콜드 스타트 해결!AI 워크플로로 프런트엔드 개발 생산성 혁신AI 시대, 개발자의 핵심 역량은 '검증력'입니다.AI 에이전트 협업으로 개발 프로세스 혁신Flava DBaaS: 쿠버네티스 기반 자동화와 AI로 미래를 열다LLM 컨텍스트 창의 한계를 극복하는 시맨틱 컨텍스트 OS1EB HDFS 통합! 두 플랫폼 연계 과제와 해결책