안녕하세요, LLM에 관심 있는 대학생입니다. 초반에 자연어처리를 공부하는데 유튜브 강의로는 한계가 있는거 같아서 도서 추천해주시면 감사드리겠습니다… 잘부탁드립니다!

예약 판매 즉시 베스트셀러로 등극한 《요즘 바이브 코딩 안티그래비티 완벽 가이드》 코드팩토리 저자님의 노하우가 담긴 무료 강연을 소개합니다. 질답 시간이 마련되어 있사오니 꼭 이용해보시기 바랍니다. 제목 : 바이브 코딩 웹사이트 최적화의 모든 것 제목 : 정기결제 시스템으로 지속적인 수익 파이프라인 만들기 제목 : RAG로 고객 CS 채팅 봇 만들기

○ 응모 주제 바이브 코딩 개발 환경에서 발생하는 한계에 대한 개선 아이디어 제안 ○ 공모전 사이트 링크 ○ 응모자격 데이커 회원 누구나 참가 가능 ○ 공모전 마감일 2026.02.23(월) 10:00 ○ 시상 내역 총 상금 100만원 ※ 최종 수상 3팀 중 별도의 심사를 거쳐 인턴쉽 채용 기회 부여 ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 (DAKER - DACON 원정대 | 데이터 경진대회 팀 빌딩 플랫폼) 참고 ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 (DAKER - DACON 원정대 | 데이터 경진대회 팀 빌딩 플랫폼) 참고

☁ Cloud Native Computing Foundation (CNCF)에서 최신 발간된 🍀공식 Tech Radar Report는 AI 혁신으로 인해 Cloud Native 생태계에 AI 네이티브가 어느정도 성숙했는지 보여주는 보고서를 공유합니다. 💡 참고로, CNCF에서 제공하는 Tech Radar는 Vendor(판매 기업)가 아닌 Global 최종 사용자, 즉 End User Community에서의 실제 사용 경험과 투표를 기반으로, 검증된 기술을 파악하는 데 중요한 보고서이기에 업무에 큰 도움이 됩니다. 📑이 보고서를 통해, 전세계 DevOps Team이 새로운 도구를 도입할 때, 💭남들은 뭘 쓰고 있지? & 💭어떤 게 검증된 Tool이지? 라는 고민을 해결해 주는 실무 사례의 나침반 역할을 제공하고 있습니다. ...

프로젝트에서 SAM3 모델을 사용하려고 하는데, Hugging Face 접근 권한 승인이 1주일 넘게 지연되고 있습니다. 계정에서 추가로 설정해야 할 사항이 있는지, 아니면 승인까지 원래 1주일 이상 걸리는 경우가 일반적인지 궁금합니다.

어제 뉴스 보도를 보신 분들은 아시겠지만, LG AI연구원 컨소시엄 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 정부의 'K-AI 독자 파운데이션 모델' 1차 평가서 압도적 1위를 차지하였습니다. 그동안 알리바바 Qwen3와 같은 강력한 오픈소스 모델을 사용해 오셨던 개발자분들이라면, 이제는 "국산 모델이 정말 그 정도인가?"라는 의문을 직접 확인해 볼 최적의 타이밍입니다. 🔍 K-EXAONE vs. Qwen3: 무엇이 다른가? 단순히 "K-EXAONE이 좋다"가 아닙니다. 엔지니어링 관점에서 두 모델을 직접 붙여봐야 할 이유를 정리했습니다. 실전 리즈닝(Reasoning) 성능: 엑사원 236B는 Qwen3 235B을 뛰어넘는 리즈닝 성능을 보여줍니다. Zero-Setup 전환: 두 모델 모두 OpenAI 호환 API를 사용합니다. 기존 Qwen3용 코드를 그대로 둔 채 엔드포인트 URL만 바꾸면 바로 K-엑사원의 성능을 검증할 수 ...

어제 뉴스 보도를 보신 분들은 아시겠지만, LG AI연구원 컨소시엄 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 정부의 'K-AI 독자 파운데이션 모델' 1차 평가서 압도적 1위를 차지하였습니다. 그동안 알리바바 Qwen3와 같은 강력한 오픈소스 모델을 사용해 오셨던 개발자분들이라면, 이제는 "국산 모델이 정말 그 정도인가?"라는 의문을 직접 확인해 볼 최적의 타이밍입니다. 🔍 K-EXAONE vs. Qwen3: 무엇이 다른가? 단순히 "K-EXAONE이 좋다"가 아닙니다. 엔지니어링 관점에서 두 모델을 직접 붙여봐야 할 이유를 정리했습니다. 실전 리즈닝(Reasoning) 성능: 엑사원 236B는 Qwen3 235B을 뛰어넘는 리즈닝 성능을 보여줍니다. Zero-Setup 전환: 두 모델 모두 OpenAI 호환 API를 사용합니다. 기존 Qwen3용 코드를 그대로 둔 채 엔드포인트 URL만 바꾸면 바로 K-엑사원의 성능을 검증할 수 ...

최근 K-AI 독자 파운데이션 모델 선정을 앞두고 업계가 참 시끌시끌합니다. 주요 기업들의 선정 여부를 두고 여러 추측이 오가면서 정작 "그래서 개발자가 쓰기에 진짜 좋은 모델이 무엇인가?"라는 본질적인 질문은 소음 속에 묻히는 느낌인데요. 이런 와중에 LG AI 연구원 컨소시엄의 'K-EXAONE(K-엑사원)'이 프렌들리AI(FriendliAI)의 서버리스 플랫폼에 탑재되며 꽤 흥미로운 승부수를 던졌습니다. 단순한 홍보를 넘어 개발자 입장에서 주목할 만한 포인트 몇 가지를 정리해 공유합니다. 1. 2,360억 파라미터, 하지만 효율적인 MoE 아키텍처 엑사원은 2360B(2,360억)라는 거대한 파라미터급 모델임에도 불구하고 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 채택했습니다. 덕분에 추론 효율이 상당히 높습니다. 특히 한국어 특화 모델들의 고질적인 약점이었던 긴 문맥(Long Context) 이해와 복잡한 추론(Reasoning) 단계에서 글로벌 모델들과 견줄만한 ...

최근 K-AI 독자 파운데이션 모델 선정을 앞두고 업계가 참 시끌시끌합니다. 주요 기업들의 선정 여부를 두고 여러 추측이 오가면서 정작 "그래서 개발자가 쓰기에 진짜 좋은 모델이 무엇인가?"라는 본질적인 질문은 소음 속에 묻히는 느낌인데요. 이런 와중에 LG AI 연구원 컨소시엄의 'K-EXAONE(K-엑사원)'이 프렌들리AI(FriendliAI)의 서버리스 플랫폼에 탑재되며 꽤 흥미로운 승부수를 던졌습니다. 단순한 홍보를 넘어 개발자 입장에서 주목할 만한 포인트 몇 가지를 정리해 공유합니다. 1. 2,360억 파라미터, 하지만 효율적인 MoE 아키텍처 엑사원은 2360B(2,360억)라는 거대한 파라미터급 모델임에도 불구하고 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 채택했습니다. 덕분에 추론 효율이 상당히 높습니다. 특히 한국어 특화 모델들의 고질적인 약점이었던 긴 문맥(Long Context) 이해와 복잡한 추론(Reasoning) 단계에서 글로벌 모델들과 견줄만한 ...

조영훈 강사님이 진행해주십니다. 개요ADsP 시험 전 마무리 Live 특강 대상ADsP 시험 대비 최종 점검이 필요한 분, ADsP 자격증을 빠르게 꼭 따고 싶은 분 모집 일정~2월 05일(목)D-23 강의 일정2월 06일(금) 오후 8시(약 1시간 소요)📅 구글캘린더에 추가하기 위치온라인 참가비무료 정원200명 배울 내용 ADsP 핵심 요약 합격 꿀팁

○ 응모 주제 피싱·스캠 예방을 위한 서비스 개발 ○ 공모전 사이트 링크 ○ 응모자격 본선발표(PT) 및 시상식에 참가 가능한 국내 거주자로 참가팀(최대 5인) 구성 ○ 참가신청 마감일 2026.02.09(월) 10:00 ○ 공모전 마감일 2026.02.11(수) 10:00 ○ 시상 내역 총 상금 1,000만원 ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (피싱·스캠 예방을 위한 서비스 개발 경진대회 - DACON)참고 ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (피싱·스캠 예방을 위한 서비스 개발 경진대회 - DACON) 참고하여 대회 홈페이지 내 토론 탭 (피싱·스캠 예방을 위한 서비스 개발 경진대회 - DACON)에 문의

○ 신청 기간 26년 1월 27일 금요일 오후 5시까지 ○ 추천 수강대상 AI/ 데이터 직무에 관심 있는 입문자 AI/머신러닝/딥러닝 개념이 헷갈리는 분 현업 기준의 직무 설명이 필요한 분 ○ 참가 비용 데이스쿨 구독자 : 무료 비구독자 : 2만원 ○ 강의 일시 1/27(금) 오후 7시~8시 30분 온라인 Live 강의 총 1시간 30분 ○ 지원 방법 ○ 공식 홈페이지 및 SNS https://www.instagram.com/p/DTZpkzskzdp/?utm_source=ig_web_copy_link&igsh=MzRlODBiNWFlZA== ○ 문의처 [email protected]

○ 응모 주제 딥페이크 탐지 AI 모델 개발 ○ 공모전 사이트 링크 ○ 응모자격 일반인, 학생 등 누구나 대회 참가 가능 ○ 공모전 마감일 2026.02.02(월) 10:00 ○ 시상 내역 총 상금 2,600만 원 ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON) 참고 ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON) 참고하여 대회 홈페이지 내 토론 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON)에 문의

○ 응모 주제 학습자의 수료 여부를 예측하는 AI 알고리즘 개발 ○ 공모전 사이트 링크 ○ 응모자격 일반인, 학생 등 누구나 대회 참가 가능 ○ 공모전 마감일 2026.02.23(월) 10:00 ○ 시상 내역 데이스쿨 구독권 ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (데이콘 x BDA 제 2회 학습자 수료 예측 AI 경진대회 - DACON)참고 ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (데이콘 x BDA 제 2회 학습자 수료 예측 AI 경진대회 - DACON) 참고하여 대회 홈페이지 내 토론 탭 (데이콘 x BDA 제 2회 학습자 수료 예측 AI 경진대회 - DACON)에 문의

안녕하세요, 삿갓조개입니다. 배우는 중이지만 이것저것 직접 해보며 공부하고 있습니다. 잘 부탁드립니다!

안녕하세요. 이제 막 GPU 서버에 관심이 생겨서 입문한 초보입니다. 현재 RTX pro 6000 blackwell max-q GPU를 사용하여, CUDA 12.8 버전을 설치한 상황입니다. 이때 pytorch cu128 버전이 아닌, cu126 버전을 사용하여도 호환 및 안정성 부분에 문제가 없는지 궁금합니다.

안녕하세요! 고용노동부 주관 K-Digital Training(KDT) 사업을 운영 중인 코드잇입니다. 코드잇은 KDT 사업의 혁신 훈련기관으로, 현재 2026년 신규 AI 교육과정 개설을 준비하고 있는데요. 이와 관련해, AI 또는 데이터 엔지니어링 분야 현업 경력 만 3년 이상을 보유한 분들을 대상으로 **강사 인력풀 ‘예비 등록’**을 진행하고 있습니다. ✔ 실제 강의/교육 참여 의무 없음, 단순 행정 목적의 인력풀 등록 ✔ 인력풀 등록 완료 시, 사례비 20만원(세전) 지급 ✔ 향후 과정 승인 시, 희망하시는 분에 한해 협업 기회 우선 제공 혜택 관심 있으신 분들께서는 아래 구글폼 제출을 통해 간단히 참여 의사를 밝혀주시면, 순차적으로 연락을 드려 다음 절차에 대해 상세히 안내드릴 예정입니다! 👉 인력풀 예비 등록 신청 구글폼 많은 관심과 추천 부탁...

이제 Cilium은 단순히 Kubernetes의 Networking Open Source를 넘어, Cloud와 AI Native 생태계의 Global 표준 기술로 완전히 자리를 잡았네요. ✨ Networking, Security, Observability 등 AI 및 ML Workload를 위한 최적의 필수 Open Source 기술입니다. ☁ Goggle, AWS, Azure 등 대부분의 Major Cloud 기업들이 기본으로 채택하고 있으며, 최근에 공개된 Cilium Annual Report에 대한 주요 Point를 공유드립니다. ☘︎ Cilium Core ➛ eBPF » Kernel Level에서의 Networking과 보안 제공, » Sidecar없는 Service Mesh 구현과 운영의 복잡성 해결 ☘︎ 단순 CNI ⇉ Platform 진화 » Networking(CNI)이상의 기능 » Tetragon...

현재 Gemini OCR API를 사용 중인데 비용 부담이 커진 상황입니다. 이로 인해 Gemini OCR을 대체하거나 보완할 수 있는 OCR 솔루션을 찾고 있습니다. 진행해본 실험은 OCR 모델(PaddleOCR, EasyOCR, Surya)을 AWS Lambda에 직접 올려 사용하는 방향도 실험해보았습니다. 테스트 결과, CPU 환경 기준으로 이미지 1장 처리에 최소 약 15초 이상이 소요되었고, 추론 시간이 길어 실서비스에 적용하기에는 현실적인 제약이 크다는 결론에 이르렀습니다. 기본적으로 한국어 인식이 가능해야 하고, 서버는 AWS 환경에서 GPU 없이 CPU만 사용 가능한 구조입니다. 또한 모델을 직접 학습하거나 파인튜닝할 수 있는 환경이 아니어서, 별도의 학습 없이 바로 사용할 수 있는 OCR을 전제로 검토하고 있습니다. 백엔드는 FastAPI 기반으로 운영 중이며, API 형태로 연동 가능한 방식을 선호합니다.이 조건에서는 어떤 접근 방식이 가장 현실적인 선택일지 조...

Truthound는 Python 기반의 포괄적인 데이터 품질 검증 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 ML 파이프라인에서 데이터 품질을 체계적으로 검증하고 모니터링하는 데 초점을 맞추고 있으며, 275개 이상의 빌트인 검증기(Validator)와 플러그인 아키텍처를 핵심 구성 요소로 사용합니다. 최근 ML/DL 프로젝트에서 "Garbage In, Garbage Out" 문제가 여전히 빈번합니다. 모델 성능 저하의 상당 부분이 학습 데이터나 추론 입력 데이터의 품질 문제에서 기인하지만, 대부분의 팀은 ad-hoc 스크립트나 단순 assertion에 의존하고 있습니다. Truthound는 데이터 검증을 체계화하고, 특히 ML 워크플로우에서의 데이터 드리프트 감지와 피처 품질 모니터링을 위한 전문 도구를 제공합니다. Truthound vs. 기존 데이터 검증 도구 비교 Truthound의 위치를 명확히 이해하기 위해 다른 기술들과 비교해 볼 수 있습니다. Great Expectati...

안녕하세요? TorchRL PPO을 공부하고 있는 배움지기입니다. Inverted pendulum 환경에서 Tutorial로 구성된 Reinforcement Learning (PPO) with TorchRL Tutorial을 CartPole_v1 환경으로 변경하여 학습하고자 하는데, obseration states와 action간에 일관성이 없고, states가 한방향으로만 작동하고 있습니다. 혹시 어디가 문제인지 문의드립니다. ************************************************* !pip3 install torchrl !pip3 install "gymnasium[classic-control]" !pip3 install tqdm import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from torch import multiprocessing from collections import defau...

지난 7개월간 참여해주신 ☁ Kubernetes · DevOps · Platform Engineering · FinOps · MLOps 등 Production 운영하는 Top-tier 기업의 🇰🇷 국내 +2,000명이상의 Cloud Bro 전문가(Developer, Engineer, Architect)들과 함께 ... ✴︎✴︎✴︎ 2026년은 🌐Global Cloud Expert(Bro)분들과 함께 다양한 Program(incl. Open Project)으로 함께 합니다. Over the past 7 months, together with 2,000+ Cloud Bro experts (Developers, Engineers, Architects) from top-tier companies in ...

Andrej Karpathy가 어제 올린 트위터 글이 많이 회자가 되고 있는데요, 여러가지 생각이 들어서 공유드립니다 🤔 먼저 전문과 번역 내용입니다: 프로그래머로서 지금까지 이렇게 뒤처진 느낌을 받은 적이 없다. 이 직업이 극적으로 재구성되고 있으며, 프로그래머가 기여하는 비트들이 점점 더 희박(sparse)해지고 그 사이 간격이 벌어지고 있다. 지난 ~1년 동안 이용 가능해진 것들을 제대로 연결하기만 하면 내가 10배 더 강력해질 수 있을 것 같은 느낌이 들고, 이 부스트를 얻지 못하는 것은 확실히 스킬 문제(skill issue)처럼 느껴진다. I've never felt this much behind as a programmer. The profession is being dramatically refactored as the bits contributed by the programmer are increasingly sparse and betwee...

안녕하세요, 임베디드 개발자로 있다가 늦은 나이에 AI에 관심이 생겨서 찾아 왔습니다. 잘 부탁드립니다.

○ 응모 주제 딥페이크 탐지 AI 모델 개발 ○ 공모전 사이트 링크 ○ 응모자격 일반인, 학생 등 누구나 대회 참가 가능 ○ 공모전 마감일 2026.02.02(월) 10:00 ○ 시상 내역 총 상금 2,600만 원 ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON) 참고 ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON) 참고하여 대회 홈페이지 내 토론 탭 (스마트 제조 AI Agent 해커톤 2025 - DACON)에 문의