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데이터클리닉·5개월

563

1

IQ 140의 LLM 만드는 법(1)

여기 계신 많은 개발자 분들이 LLM 개발을 위해 방대한 데이터를 모으고 계실텐데요. LLM을 개발해온 입장에서 말씀드리자면 이때 빠지기 쉬운 함정이 있습니다. 데이터의 양과 질이 비례하는 건 아니라는 것이죠. 양과 질 모두 훌륭한 데이터셋을 구축해야 IQ 140 급의 LLM이 나옵니다. ‘당연하고 맞는 말인데, 그래서 구체적으로 어떻게 해야 하는거야?’라는 생각이 들죠.  구체적인 방법론이 궁금하신 분들은 11만 건의 LLM 데이터셋을 직접 구축한

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Lee SanGu (엘피타)·5개월

401

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인공지능 여러개 동시에 돌리는 분도 있나요?(4)

클로드 코드 계정 여러개 파서… PC 여러개에 각각 설정하고… PC1 명령 입력해 놓고… PC2 명령 입력해 놓고… … 작업 끝난것부터 검수… 머리가 좀 아프기는 하지만… 멍하니 기다리는 시간도 줄고… 훔…

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qanova·5개월

492

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AI가 QA를 어느 정도까지 대체할 수 있을지 궁금해서 실험을 해보고 있습니다.(2)

실무에서 매번 배포 후 - 버튼 눌러보고 - 페이지 이동 확인하고 - 폼 입력 한번씩 해보는 작업을 반복하다 보니, 이 정도 반복 작업은 자동화가 더 낫지 않나라는 생각이 들었습니다. Playwright 같은 브라우저 자동화 도구를 쓰면 정해진 시나리오는 꽤 안정적으로 돌릴 수 있는데, 문제는 시나리오 작성과 유지보수 비용이더군요. 그래서 최근에는 - 사람이 자연어로 시나리오를 쓰고 - 그걸 기반으로 테스트를 실행하는 방식이 현실적으로 의미가 있을지

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pepeAi·5개월

544

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대형 llm은 초대기업들이 하고 있고 작은기업들은 작은모델에 집중할떄 인거가 같습니다.(12)

소형 초소형으로 rag를 이용하여 효율적인 답을 나오게하는게 답으로 보이는데 어떻게 생각을 하시나요?

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꿈은없고요놀고싶습니다·5개월

561

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옛날 스프링 프로젝트는 AI 툴 연동이 어렵네요.(5)

CLI로 꾸역꾸역 하고는 있는데, 사실은 이 프로젝트를 커서 ai나 안티그래비티에 집어넣고 코딩 하고 싶은 욕심이 있습니다. 근데 gradle 설정부터 톰캣 설정까지 발목잡는게 한두개가 아니네요. gradle은 뭐 터미널에서 수동빌드 하면되는데, vscode 기반 ide가 지원하는 빈약하기 그지 없는 톰캣은 설정 자체도 힘들거니와 힘들게 설정을 잡아도 실시간 반영이 안됩니다. 뭔가 UI기반 환경을 써야 작업이 편하고 코드 수정 읽기도 좋고, 이것저것

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인간지능_·5개월

783

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요즘 제가 정착한 용도별 AI 조합(4)

멀티모달 , 사진 분석이 필요하면 👉 Gemini Pro 3.0 , GPT 5.2 Pro 스피드와 일상 정보가 필요하면 👉 Gemini Pro 3.0 정확하고 깊이 있는 결과가 필요하면 👉 GPT 5.2 Pro 보기 편하고 슬라이드 필요하면 👉 KIMI 제약 없는 질문과 레딧등 크롤링이 필요하면 👉 Grok 4.1 신상(?) APP 정보가 필요하다면 👉 https

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방황하는젊은이·5개월

528

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인류 바보 만들기 프로젝트가 시작되었으니...(3)

바로 AI.. 90년대 네비게이션이 보급되기 시작하자마자, 사람들은 이제 네비게이션 없이 어딜 찾아 갈 수 없는 지경에 이르렀고, 2020년대 초기에 일어난 AI 붐은, 더이상 사람들이 생각하지 않게 만들어 가고있으니,.. 이것이 AI 의 양날의 검일지니.. 그냥 농담으로 받아주세요 ㅋ

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lovesun771·5개월

1.4k

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개발자는 정말 ai로 대체될것인가..?(14)

요즘 이런생각밖에안드네요

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야친절·5개월

423

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올해 내년부터 llm자체의 성장반등(2)

여기계신 전문가분들은 ai(현재는 llm)을 무조건 이용해야 한다고 주장하시지만 저도 계속 씁니다. 기사를 보니깐 올해부터 성장이 꺽인다고 하는데요 이건 현재 신경망 이론으로 확장을 하다고 해서 gpu을 얼마나 더 붙이고 모델을 늘려도 이제 한계치라는 주장이 많던데요 즉 신경망이론으로 만든거 자체가 문제라는 한계라는 주장이 잇던데요 뭐가 맞는걸까요? 여기 대세처럼 ai는 무조건 옳다???

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copilot2·6개월

361

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ai 활용 방법의 최선은?(2)

기술 부채 면밀하게 검토(아키텍쳐, 문법, 라이브러리) => 학습 => 프로토 타입 구현 => 패턴 체크 => 스펙 기반 혹은 직접 코딩? 어려운 기능은 가급적 사람이 먼저 개발 => 패턴화 => 스펙 기반 혹은 직접 코딩? 주요 기능은 파일럿으로 따로 만들어서 공유해서 팀원들간의 기술 공유 및 그걸 바탕으로 스펙 기반 혹은 직접 코딩? ?

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캐티·6개월

156

0

발음 ai(1)

문득 다른 생각이 들었어요. 오디오 ai는 일반적으로 비지도 학습으로 치는 거인데 애초부터 발음에 핵심을 알았음 계산 분량이 xor 신경망 풀이처럼 줄어야 하겠쩌. 사운드에 본질을 아나요 | OKKY 9개월 전에 작성한 글인데 모르는 거여요. 링크가 없어져서 난리가 나겠쩌. Wayback Machine - Calendar of http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/Music/vowel.html (아카이브 여러번

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바람을바람·6개월

609

4

내 서버에서 구동되는 AI 활용 리스트(8)

🤖 현재 AI 기능 구현 현황 (서버별) 🖥️ Server 1 (AI Node - Ubuntu N100) 기능 상태 설명 LLM 코멘트 생성 ✅ 운영 중 Dr. Lacto 캐릭터가 게임 상황 해설 센티멘트 분석 ✅ 운영 중 Positive/Neutral/Negative 판정 호르몬 수치 생성 ✅ 운영 중 Cortisol, Oxytocin, Adrenaline, Dopamine 텍스트 임베딩 ✅ 운영 중 게임 상태 → 384

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총초유리·6개월

154

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✏️머신러닝 기초 스터디  머신러닝 개발자는 모델 개발할래라고 하지 않습니다.😏 “나랑 구글 코랩에서 Skrr 할래?” “캐글에서 데이터 리스펙할래?” 안녕하세요 😎 저는 현재 인공지능 대학원 막학기이며 머신러닝/딥러닝 교육을 통해 포트폴리오를 쌓고있는 대학원생입니다 :) 현재 졸업을 앞두고 IT 교육분야로 진로를 확장해보고자 포트폴리오를 쌓기위해 이렇게 교육 프로그램을 진행하고자 합니다! 교육 프로그램을 진행하며 개

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캐티·6개월

168

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4 입력 xor 문제에 정답이 많아져요. 영화 이미테이션 게임 (2014)에서는 해답을 찾는데 컴퓨터로 0부터 끝 번까지 치루었는데 해를 알았음 굳이 이러는 이유가 없다는 거여요. 반복되는 패턴을 따르는 거이다 이럼 이번에는 -1 0 0 1 이나 -1 1 0 0 으로 틀어요. -1 -1 0 2 이거나 .. -1 -1 -1 3 이거나 .. 사실을 더알고 싶었음 학습 역전파 계산이 아니고 브루트포스를 치면 다알겠쩌. 이럼 0101 1010은 출력이 2가

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캐티·6개월

192

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주말에 알아본 xor 문제는 하찮은 거였쩌. 주말이 되었음 ai 공부를 치는 거여요 | OKKY 그렇다면 위에거를 연장하여 x1, x2, x3 입력에 xor을 치는 거는 어떠나요. 스케일이 늘었음 2개 은닉층으로 해결하지 못하는 문제로 알아야 하겠쩌. ai에 응답에서 출력 층은 ReLU에서 시그모이드로 바꺼야 할거 같다고 해요. 원시적으로 생각해보면 이렇게 되는데 이럼 전혀 다른 결과가 나는 거여요. 애당초 학습 루프로 해결하면 원래를 알지 못하기

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길가다주웠어·6개월

1.7k

3

1주일 전 레딧에 올라왔던 댓글이 800개 넘게 달린 글임 난 작은 부티크 이커머스 플랫폼에서 일했음. CEO가 웹개발 팀을, 가장 시니어 백엔드 엔지니어 1명 빼고 전부 잘랐음. 우리 팀 5명은 정리해고 당했는데, CEO가 바이브 코딩(vibe coding)이라는 걸 발견하고는 엔지니어 1명이 “거의 다” 처리할 수 있다고 생각한 거임(???). a11y 요구사항은 누가 맞춤? 고객 피드백 반영하면서 계속 개선하는 건? 트래픽 몰리면 확장하는 건?

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코가더·6개월

288

1

나노 바나나! 를 조금 사용해봤는데(1)

먼가 재미삼아 이미지를 만들게 있어서 무료 버전으로 사용해 봤는데 죄책감 이 좀 드네요.. 딸랑 한 문장 써주면 엄청나게 CPU가 굴러가며 뚝딱 이미지를 만들어 버리네요!!! 재미삼아 요청 몇번했는데 더럽게 잘 해 주네요 ㅠㅠ

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copilot2·6개월

265

1

스펙 기반 개발의 단점을 보완 하기위한 문서화(1)

완전 단순 게시판이나 로그인폼 만들기 정도면 스펙 기반 개발 즉 스펙 명시 + gpt 혹은 claude 야 구현 해줘가 충분하지만조금 복잡해지면 아무래도 개념 이해 및 정리도 같이 하는게 코드 유지 보수성에 도움이 되겠죠?결국 리액트처럼 개념 자체도 컴퍼넌트처럼 잘 분리해서 문서화를 잘해놓으면 스스로 학습 및 온보딩에 도움 되지 않을까여? 프론트:https://github.com/dota-pilot1/chatting-fronthttps://gi

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치킨과콜라·6개월

1.6k

8

AI는 더 적극적으로 사용해야 합니다.(32)

이 글의 대상은 신입, 주니어 분들입니다. 신입은 AI에 의존하면 망한다? AI는 못 믿으니 사람이 직접 해야한다? 여기에 있는 이런 말들은 믿으시면 안됩니다. 오히려 AI를 어떻게 더 잘 활용할 수 있을까, AI로 안정적인 개발을 하려면 어떤 방식을 채택해야할까, AI와 인간의 업무분담의 영역을 어떻게 나눠야할까 이런 것들을 더 많이 고민 하셔야 합니다. 이런저런 얘기 할건 많지만 거두절미하고, 전 IT기획자이며 Technical PM입니다. 그

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