Data Processing
17억 토큰 사용 시 Cursor와의 협력에서 얻은 교훈
Cursor와의 협력을 통해 17억 토큰을 사용하는 과정에서 얻은 교훈을 소개합니다. 이 글에서는 대규모 데이터 처리 시 발생하는 문제점과 해결 방법을 비교하고, 실무 적용 체크리스트를 제공합니다.
마이셀리얼 미러 네트워크: Bonepoke가 AI에게 부패를 가르친 방법
Bonepoke는 독특한 접근법으로 AI에 부패를 가르치는 ‘마이셀리얼 미러 네트워크’를 개발했습니다. 이 기술은 어떻게 작동하며, 어떤 의미를 가지는지 살펴보겠습니다.
나는 어떻게 AI 추천 시스템을 처음부터 다시 만들었는가: 어려운 부분에서 얻은 교훈
AI 추천 시스템을 처음부터 다시 구축하면서 겪은 어려움과 그 과정에서 얻은 교훈을 공유합니다. 실제 사례와 함께 클라우드 전환, GenAI 도입 전략 등을 다룹니다.
메타데이터 없는 지능: 관찰 기하학, 의미 단계와의 연결
이 글에서는 메타데이터 없는 지능의 개념을 소개하며, 관찰 기하학과 의미 단계 간의 연결을 통해 어떻게 더 효율적이고 유연한 인공지능 시스템을 구축할 수 있는지 살펴봅니다.
AI 혼합으로 자동화된 데이터 팩토리를 구축하는 방법
AI 기술을 활용하여 자동화된 데이터 팩토리를 구축하는 방법을 소개합니다. 다양한 AI 도구를 결합하여 효율적인 데이터 처리와 분석을 실현하는 과정을 살펴보겠습니다.
AI 시대를 살아가는 엔지니어의 필수 스킬
AI 기술의 발전으로 IT 업계의 패러다임이 급속도로 변화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 성공적으로 살아가기 위해 엔지니어들이 갖춰야 할 필수 스킬과 이를 어떻게 준비할 수 있는지에 대해 설명합니다.
AI 시대를 이기는 엔지니어의 필수 스킬
AI 기술의 발전으로 IT 업계의 패러다임이 급속도로 변화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 성공적으로 이겨내기 위한 엔지니어의 필수 스킬과 이를 어떻게 준비할 수 있는지 살펴봅니다.