구글

·AI/ML·

PyTorch, TPU, Google Cloud, XLA, FSDP

HeyGen의 18B+ 파라미터 Avatar IV 비디오 생성 모델을 구글 클라우드의 트릴리움 v6e TPU로 포팅하고, torchax와 XLA를 활용해 실행한 사례를 다룹니다. 8칩 메시지에서 FSDP와 Ulysses 시퀀스 병렬성을 사용하고, 모든-대-모(all-to-all) 컬렉티브를 파이프라인으로 구성하며, 희소 주의 블록 크기를 정렬해 마스크 패딩을 제거하고, softmax의 직렬 의존성을 사전에 계산된 코시-슈왈츠 상한으로 우회합니다. 또한 Pallas 커널 및 컴파일러 최적화를 적용하고, 두 단계 품질 게이트를 통해 바이트-일치 픽셀 출력이나 수학적으로 동등한 출력을 보장합니다.

구글

·Backend·

C Plus Plus, Credentio

구글이 공개한 Credentio는 C2PA 콘텐츠 자격증의 로컬 우선 검증을 가능하게 하는 오픈 소스 C++ 라이브러리입니다. 자산을 전부 로컬에서 처리하고 메모리 사용량을 최소화해 멀티기가바이트 규모의 미디어에 대해 즉시 검증 결과를 제공합니다. 현재는 깊은 매니페스트 파싱과 구성 가능한 트러스트 리스트 통합을 특징으로 하며 구글 소스에서 배포되며 향후 자격증 생성 및 임베딩까지 확장될 예정입니다.

여기어때

·AI/ML·

Machine Learning, Deep Learning, Docker

여기어때의 랭킹추천팀이 코드를 거의 타이핑하지 않고 3주 만에 DL 모델을 구축한 경험을 공유합니다. 에이전트가 실행 명령을 만들고 사람은 실행을 담당하며 로그를 원문으로 전달받고 반복은 스크립트로 고정했습니다. 데이터 모순 제거와 대량 합성으로 학습 품질을 높이고, 회귀 테스트와 자동화로 실험 재현성과 속도를 동시에 확보합니다.

포스타입

·Else·

Strategy, Innovation, Company Culture

포스타입이 PM B의 사례로 Chrome 익스탠션 'Flex 점심 식비 잔액 계산기'를 AI 도움으로 빠르게 구현한 과정을 소개합니다. 대단한 기술 이야기가 아니라 아이디어를 실제로 작동하는 형태로 옮기기 위한 필요 조건과, 사내 도구가 제품 기획에 어떻게 확장되는지의 기록입니다. 또한 포스타입은 월 27만 원의 점심 식비 한도와 직원 삶의 질에 미치는 영향을 언급하며, 이 관점이 실무에 어떻게 적용되는지 보여줍니다.

잡코리아

·Else·

Story, Company Culture, Experience, Hiring

잡코리아의 Worxphere Welcom Kit은 새로운 구성원에게 우리 일하는 방식을 전달하는 온보딩 사례를 다룹니다. 이 킷은 일상 속 물건을 통해 협업 태도와 업무 흐름의 시작을 자연스럽게 체험하게 한다는 점을 보여줍니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Python, AI, Deep Learning, Transformer, AOI

슈퍼브에이아이의 기술 사례는 글로벌 전자부품·정밀 기자재 제조사의 외관 검사에 AI 기반 AOI 전환을 도입한 사례를 다룬다. 장비가 놓친 결함은 모두 사람 몫이라는 원칙 아래, 인간-AI 협력(HITL)으로 검사 정확성과 현장 신뢰성을 높이는 구체적 접근을 제시한다. 본 사례는 Transformer 계열 기술과 데이터 품질 관리의 적용으로 추구하는 효율성과 정확도 향상의 실무 가이드를 제공한다.

토스

·AI/ML·

LLM, Planning, Tool Calling, Embeddings, Hybrid Retriever

토스증권의 AI 투자정보 서비스 개발에서 세 가지 관문을 설계해 모델의 자율성과 검증 가능성을 함께 확보하는 방식을 다룹니다. 입수 단계에서 메타데이터 분류, 하이브리드 리트리버, 근거 래핑 및 컨텍스트 정렬 같은 구성 요소로 안정성과 추적 가능성을 높였습니다. 또한 루브릭 기반 평가와 맥락 설계, 프롬프트 버전 관리, 평가 데이터 세트 관리로 운영 안정성과 재현성을 확보합니다.

AWS

·Cloud·

AWS, WebRTC, Linux, GameLift, Proton

AWS의 Amazon GameLift Streams는 완전관리형 클라우드 게임 스트리밍 서비스로, 브라우저에서 설치 없이 게임에 진입할 수 있게 한다. 핵심 구성은 애플리케이션, 스트림 그룹, 스트림 세션의 관계를 정의하고, 런타임(OS), 스트림 클래스, 용량, 다중 위치/다중 애플리케이션 확장을 설계한다. 다중 위치와 다중 애플리케이션 구성은 글로벌 커버리지와 유휴 용량 공유를 통해 비용을 절감하고, Linux/Proton 멀티테넌시를 통한 최적화 포인트를 강조한다.

AWS

·AI/ML·

AWS, Slurm, NCCL, Enroot, Pyxis

AWS의 분산 학습 클러스터 구축과 운영 가이드는 Enroot+Pyxis를 활용한 컨테이너 기반 실행과 Slurm를 통한 자원 관리로 수십~수백 노드의 학습을 일관된 환경에서 가능하게 합니다. 노드 간 동일 환경은 .sqsh 이미지와 공유 파일시스템 FSx for Lustre로 보장되며, aws-ofi-nccl과 NCCL, EFA가 고속 AllReduce 경로를 구성합니다. 실전 구성은 ODCR이나 Capacity Block으로 인스턴스를 확보하고, ParallelCluster, PCS, SageMaker HyperPod 중 운영 모델에 맞는 플랫폼과 DLAMI/Custom AMI를 선택합니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

News, Market Analysis, Industry Trends, Business Strategy

에이아트릭스가 CEO스코어의 국내 AI 경쟁력 평가에서 바이오·헬스케어 부문 2위와 스타트업 부문 3위를 차지했고, 6개 부문으로 구성된 평가에서 강점을 보였습니다. 특히 논문 10편을 국제 학회에 등재하는 등 학술 연구 역량이 뚜렷하게 나타났으며, 의료 현장에서 활용 가능한 AI 솔루션의 개발에 집중할 계획입니다. 앞으로도 학술 성과를 바탕으로 글로벌 경쟁력을 높이고, 의료 분야에 적용 가능한 AI 솔루션의 확산을 목표로 합니다.