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Naver d2
July 17, 20253회
레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드
간단 소개
BERT 기반 SPLADE 모델의 실시간 서빙 최적화 방법과 FlashTokenizer 개발 배경 및 성능을 소개합니다.
AI Summary
- SPLADE 모델 서빙 최적화
- BERT 기반 SPLADE 모델의 대규모 실시간 서비스를 위한 최적화 방법 소개
- FlashTokenizer 개발 배경 및 성능 강조
- 최적화 기법
- 모델 단순화, 추론 최적화(기본 및 고급), 전/후 처리 최적화 등 다양한 기법 활용
- 실시간 서빙을 위한 모델 추론 최적화 필요성에 대한 강조
- NAVER ENGINEERING DAY 소개
- 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 소개
- 실무 개발 경험 및 기술 트렌드 공유의 장
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최신 논문 분석을 통한 LLM의 환각 현상 완화 전략 탐구
LLM 환각 현상 완화를 위한 최신 논문 분석: 원인, 전략, 그리고 미래 LLM 발전 방향 제시
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“AI가 문제 냈어요?” 출제자 PO가 직접 답해드립니다 | 언더커버 사일로 비하인드 1화: 인플로우 사일로
토스 인플로우 사일로의 유저 유입 전략과 '언더커버 사일로' 문제 출제 비하인드 스토리를 PO가 직접 설명합니다.
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2025. 7. 17.
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당근 데이터 디스커버리 구축기: DataHub와 DataWiki로 여는 데이터 탐색의 첫걸음
당근은 DataHub와 DataWiki를 구축하여 데이터 디스커버리 환경을 개선하고, 챗봇 인터페이스를 통해 데이터 접근성을 높이려 한다.
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일본 소도시 여행의 감성을 디자인하다: 마케팅 굿즈 제작 그리고 개선
여기어때는 일본 소도시 여행 마케팅을 위해 굿즈를 제작하고 개선하며, 콜라보 콘텐츠와 쿠폰을 통해 여행 경험을 확장합니다.
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2025. 7. 17.
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MySQL 인증 플러그인 caching_sha2_password에 대한 이해
MySQL 8.0부터 기본 인증 플러그인인 caching_sha2_password의 이해와 도입 시 고려사항을 설명합니다.
MySQL인증 플러그인caching_sha2_passwordSHA-256mysql_native_password
2025. 7. 17.
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Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST
Amazon Bedrock 기반 Omelet의 TOAST는 자연어 기반 경로 최적화 AI 에이전트로, 복잡한 최적화 기술을 쉽게 활용하도록 지원한다.
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2025. 7. 16.
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