올리브영

·AI/ML·

GRPO, QLoRA, SFT, Alignment Learning, DPO

올리브영은 AI Pick의 카드 생성 품질 개선을 위해 SFT를 넘어 정렬 학습(DPO와 GRPO)을 도입한 사례를 다룹니다. 형식 규칙, 자연스러움, 문맥적합을 동시에 달성하기 위한 형식 검증기와 NLL지표를 활용하고, 선호 쌍으로 학습 신호를 구성하는 방법을 소개합니다. 결과적으로 형식 통과율은 하락했으나 자연스러움과 문맥적합은 크게 개선되었고, 실무에선 학습 기반 정렬과 추론 시점 재시도로 균형을 제안합니다.

토스

·Frontend·

Innovation, Experience, Personal Growth, Learning, Reflection

토스의 Product Designer 오주연은 10대를 위한 저축 목표 달성을 돕기 위해 잠금 저금통 인터랙션을 설계한 경험을 공유합니다. 목표 금액 미달 시 해제 난이도와 공정성, 죄책감 감소를 중시하며, 버튼을 몇 초간 눌러 해제하는 방식으로 설계했습니다. 또한 아이의 자립과 성장에 초점을 맞추고, 누구에게나 같은 난이도와 긍정적인 피드백으로 잠금의 온도를 섬세하게 조정했습니다.

라인

·AI/ML·

AI, LLM, Automation, Data Analytics, Advertising

라인의 데이터 분석 플랫폼에서 LLM 기반 AI 에이전트를 활용해 광고 분석 리포트를 자동화하는 핵심 주제를 다룹니다. 문제 정의와 데이터 흐름, AI 에이전트의 의사결정 과정, KPI 개선 방향에 대해 구체적으로 설명하고 구현 시 고려해야 할 설계 원칙을 제시합니다. 실무에선 리포트 생성 속도 향상과 분석 정확도 향상, 운영 비용 절감 등 구체적 이점을 기대할 수 있습니다.

잡코리아

·Else·

Strategy, Innovation, Event, Conference

잡코리아가 HReka 26 Conference를 통해 브랜드 아이덴티티 설계와 컨퍼런스 시각 커뮤니케이션의 연계 사례를 다룹니다. 브랜드의 로고 디자인과 그래픽 모티프를 중심으로 온·오프라인 접점에서 일관된 브랜드 경험을 구현한 사례를 정리하며, HReka 26 Conference에 대한 경험을 공유합니다.

가비아

·Architecture·

GPU, Data Center, Power, Cooling

가비아의 데이터센터 입문 콘텐츠는 대규모 AI GPU 운용에 필요한 전력, 냉각, 공간 요건을 데이터센터 설계 관점에서 설명합니다. GPU 한 장은 약 700W를 소비하고, 1만 대가 되면 약 7MW의 전력 수요를 만들어 일반 서버실의 한계를 명확히 드러냅니다. 이에 따라 랙·상면·전력·냉각 설비를 갖춘 데이터센터의 구성이 필수이며, 도심 외곽의 안정적 전력 공급이 중요하다고 제시합니다.

구글

·DevOps·

OpenAPI, API, CI, SDK, AGPL

구글은 Speakeasy와 협력해 OpenAPI 코드 생성 도구 모음을 AGPLv3 라이선스 아래 전략적으로 본격적으로 오픈 소스화했습니다. 이 도구군은 결정적 다중 언어 SDK 생성기를 제공하며 엄격한 타입 지원과 SSE 스트리밍을 기본으로 하여, 에이전트-네이티브 CLI와 문서 MCP 서버 빌드 도구도 포함합니다. CI 파이프라인에 안전하게 통합해 자체 API용 신뢰할 수 있는 클라이언트 라이브러리를 자동으로 생성하고 출력 코드에 대한 라이선스 제어를 유지할 수 있습니다.

가비아

·AI/ML·

Amazon SageMaker, OpenSearch, Amazon Bedrock, AWS Glue, IAM

가비아 AWS가 2026 딥테크 오픈이노베이션 기술교류회에 수요기업으로 참여해 딥테크 스타트업과 대·중견기업의 만남과 협업 기회 창출을 주선했으며, LG AI연구원·주식회사 동방·메가존클라우드와 함께 현장을 다녀왔습니다. AX 4계층 아키텍처를 제시해 Layer1 현업 시나리오 정의에서 Layer4 인프라/보안 운영까지 포괄하며, Bedrock 기반 엔진과 데이터 레이크를 통해 AI 참조 데이터를 구성합니다. 1:1 PoC 밋업에서 스타트업의 비용 절감을 위한 AWS 크레딧과 PoC 바우처 연계, 전사 AI 역량 강화 및 마이그레이션 전략을 공유했습니다.

삼성전자

·AI/ML·

Innovation, Company Culture, Team Building

삼성전자는 AI 도구의 실행 생명주기 훅에 기록 스크립트를 연결해 대화 내용과 판단 근거를 팀 지식베이스에 자동으로 축적하는 사례를 공유합니다. 저장 필드의 도입과 해제 같은 시행착오를 통해, 팀의 규칙과 업무 매뉴얼을 함께 저장함으로써 AI가 맥락에 맞는 답을 제공하도록 구현했습니다. 이 접근은 반복 문제의 탐색 시간을 줄이고, 축적된 지식을 바탕으로 실무에서의 AI 활용 효율성을 높이는 실용적 인사이트를 제공합니다.

구글코리아

·AI/ML·

AI

구글코리아가 모든 언어로 AI를 구현하는 방향에 대해 기술 커뮤니케이션의 관점에서 자세히 다룹니다. 전 세계에서 실제로 사용되는 언어를 있는 그대로 이해하는 모델의 개발 및 적용 가능성에 대해 구체적인 사례 없이도 개략적 방향성을 제시합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

CUDA, NVIDIA Isaac Sim, Gaussian Splatting, SMPL, SMPLX

슈퍼브에이아이의 피지컬 AI 데이터셋 구축 가이드는 공간, 행동, 객체, 합성의 4유형과 3단계 공정으로 데이터 수집과 정제를 체계화한다. 3D Gaussian Splatting, SMPL-X, PKL 등 도구와 표현 방식이 핵심으로 활용되며, 대규모 3D 데이터 구성과 4D 데이터의 생산 흐름이 구체적으로 제시된다. 실무 적용 측면에서 NVIDIA Isaac Sim 기반 데이터 파이프라인과 자동 큐레이션 원칙을 제시하고, SMPL-X 모형(PKL)과 3D 데이터 구성 사례를 통해 활용 방법을 보여준다.