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검색 결과 205건
Introducing Docker MCP Catalog and Toolkit: The Simple and Secure Way to Power AI Agents with MCP
Docker는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 연결을 위한 Catalog와 Toolkit을 베타 버전으로 출시하여, 개발자가 MCP 서버를 쉽게 발견, 설치, 보안하며 AI ...
Copilot ask, edit, and agent modes: What they do and when to use them
Copilot Chat의 세 가지 모드인 ask, edit, agent는 각각 질문, 코드 수정, 자동 작업 수행에 최적화되어 있으며, 사용 경험과 상황에 따라 선택할 수 있...
Simplicity 4 : AI 아바타가 발표하는 온라인 컨퍼런스 제작기
토스는 지속 가능성과 효율성을 위해 AI 아바타 발표를 도입하여 촬영 과정을 간소화했고, 모바일 최적화 및 짧은 세션으로 시청 경험을 크게 개선했어요. 연사 부담과 일정 조율...
From MCP to multi-agents: The top 10 new open source AI projects on GitHub right now and why they matter
최근 99일간 출시된 상위 오픈소스 AI 프로젝트들은 MCP 기반 통합, 다중 에이전트 협업, 정밀 텍스트-음성 합성 등 혁신적인 기술을 선보입니다. 이 프로젝트들은 표준화된...
생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기
이 콘텐츠는 다양한 클라우드 및 AI 기술 실습과 최신 트렌드를 다루며, MCP, RAG, LangChain 등 AI 에이전트 개발, 보안, 비용 절감, 데이터 통합, CI/...
Building Private Processing for AI tools on WhatsApp
Meta와 WhatsApp은 프라이버시를 유지하며 AI를 활용하는 Private Processing 기술을 도입하여 사용자 메시지의 비공개 처리와 검증 가능성을 확보했습니다....
How to build and deliver an MCP server for production
2024년 12월에 발표된 MCP(Machine Context Protocol)는 AI 도구 활용을 위한 표준이지만, 실행 환경 구축, 보안, 검색성과 신뢰성 등의 문제점이 ...
AI 에이전트의 시대, MCP가 만드는 새로운 표준
이 콘텐츠는 AI, 클라우드, DevOps 등 다양한 최신 기술 트렌드와 실습 사례를 다루며, 각 기술의 특징과 활용 방법, 효과를 소개합니다. 특히 AI 에이전트, 데이터 ...
Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads…
이 연구는 MMoE 아키텍처와 지식 증류 기법을 활용하여 광고 참여 예측 성능을 향상시켰으며, 이를 통해 모델 효율성과 정확도를 동시에 높였다. MMoE는 전문가별 특화와 다...
A guide to deciding what AI model to use in GitHub Copilot
GitHub Copilot은 다양한 AI 모델을 지원하며, 개발자는 작업에 맞게 적절한 모델을 선택하기 위해 모델의 최신성, 속도, 정확성을 평가해야 합니다. 채팅용과 코드 ...