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Simplicity 25 : 한 번쯤 이상을 꿈꿔본 모두에게
토스는 다양한 분야의 디자이너, 엔지니어, 리서처들이 혁신적 UX를 구현하기 위해 끊임없이 시도하는 과정을 소개합니다. 핵심 기술로 인터랙션, 그래픽, AI, 디자인 시스템 ...
Building Dash: How RAG and AI agents help us meet the needs of businesses
Dropbox Dash는 AI 기반 검색과 콘텐츠 관리로 데이터 분산, 다양한 데이터 유형 처리, 그리고 복잡한 업무 task를 효과적으로 지원한다. RAG와 AI 에이전트를...
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입의 성공을 위해선 멀티 에이전트 구조, 내부 데이터 연동한 RAG 설계, 전사적 AI 운영 컨트롤타워가 필수입니다. 맥킨지 사례인 ‘Lilli’는 다양한 언어모델 활...
화면 너머의 기술, 플레이어가 잇다
티빙의 플레이어 개발팀은 다양한 디바이스 환경에서 안정적이고 최적화된 스트리밍 경험을 제공하며, Android TV를 포함한 모든 플랫폼에 맞춘 기술 혁신과 성능 향상에 집중...
From prompt to production: Building a landing page with Copilot agent mode
GitHub Copilot의 에이전트 모드를 활용하여 개발자가 30분 만에 반응형 랜딩 페이지를 신속하게 구축했으며, 디자인 변환, 코드 생성, 오류 수정까지 자동화되어 생산...
왜 기업 10곳 중 8곳은 AI도입에 실패할까?💥(Feat. AI도입 사례분석 📊)
AI 도입 실패의 주요 이유는 명확한 문제 설정 부족, 양질 데이터 부재, 기술 중심 접근, 인프라 미비, 부적합한 문제 선택입니다. 성공한 기업들은 AI를 도구로만 여기지 ...
Dockerizing MCP – Bringing Discovery, Simplicity, and Trust to the Ecosystem
Docker는 Model Context Protocol(MCP) 생태계 구축을 위해 MCP 카탈로그와 툴킷을 출시하여 도구 발견, 배포, 보안을 표준화하고 신뢰성을 강화한다....
지금의 방식이 최선일까? AI로 임팩트를 바꾸는 당근 운영실
당근 운영실은 AI를 활용해 업무 방식과 조직 구조를 혁신하며, 멀티 AI 에이전트 시스템, 데이터 분석 플랫폼, 자동 라벨링 도구 등 실질적 성과를 이뤘습니다. 빠른 시도와...
토스는 어떻게 광고를 보여줄까? 토스 애즈 ML 톺아보기
토스 광고 추천 시스템은 실시간 입찰, 타겟팅, 필터링, 랭킹 과정을 거쳐 머신러닝 모델을 활용해 유저와 광고 적합도를 높이고, 예산 및 빈도 조절을 통해 광고 효과를 극대화...
How to take climate action with your code
GitHub은 개발자를 위한 기후 행동 계획을 발표하며, 60,000개 이상의 친환경 소프트웨어 리포지토리와 다양한 도구를 제공한다. 주요 활동으로 전력망 API, 이산화탄소...