카
카카오
October 22, 20252회
Agentic AI를 향한 카나나 모델의 진화
간단 소개
카카오의 Kanana 모델은 Agentic AI 시대를 맞아 LLM 성능을 극대화하고 멀티모달 이해 및 생성 능력을 확장하며 진화하고 있다.
AI Summary
Agentic AI 시대와 카나나 모델
- 카카오의 Kanana 모델은 사용자의 목적을 능동적으로 수행하는 Agentic AI를 목표로 진화 중.
- 인간의 인지 과정과 유사한 지각, 추론, 행동 능력을 집중 강화. Kanana-2: LLM의 성능 및 효율성 극대화
- Kanana-2는 Multi-head Latent Attention(MLA) 및 MoE 구조를 적용, 추론 처리량과 효율성을 획기적으로 개선.
- Long context 이해, Instruction Following, Tool use, Grounding 능력 강화 및 온디바이스 경량 모델 개발. Kanana-o: Any-to-Any 옴니 모델로의 발전
- Kanana-o는 텍스트, 음성, 이미지를 동시에 이해하고 생성하는 국내 최초 통합 멀티모달 언어모델.
- 한국어 및 문화 특화, 실감나는 음성 인터페이스, Kanana-v (이미지 이해), Kanana-a (음성 이해 및 생성) 결합. 멀티모달 생성 기술 확장
- 이미지 생성 모델 Kanana-kollage를 동영상 생성 모델 Kanana-kinema로 확장.
- 음성 모델은 한국어/영어 외 일본어, 중국어, 베트남어 등 5개 국어로 지원 언어 확장.
Next Feeds

자비스앤빌런즈의 Amazon DynamoDB 도입기 – 외부 연계 데이터 저장과 약관 서비스 개선
자비스앤빌런즈는 삼쩜삼 서비스의 트래픽 부하 문제를 해결하기 위해 Aurora MySQL에서 Amazon DynamoDB와 S3로 전환하여 외부 연계 데이터 저장 및 약관 서비스를 개선하고 성능, 확장성, 운영 효율성을 확보했습니다.
삼쩜삼DynamoDBS3데이터베이스 현대화트래픽 관리
2025. 10. 21.
AWS

당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 2: 피처 수집
당근은 AWS 기반 피처 플랫폼의 스트림 및 배치 수집 파이프라인을 구축하여 추천 시스템을 고도화하고 비용을 절감했다.
피처 플랫폼AWS스트림 수집배치 수집추천 시스템
2025. 10. 21.
AWS

당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 1: 구축 배경과 피처 서빙
당근이 추천 시스템 고도화를 위해 AWS 기반 피처 플랫폼을 구축하고, Multi-level cache를 활용한 피처 서빙 아키텍처와 최적화 전략을 설명합니다.
피처 플랫폼추천 시스템Multi-level cacheAWS피처 서빙
2025. 10. 21.
AWS

Tech Topic 기술블로그 개선 실험 - 콘텐트, 성능, SEO, AEO
SK플래닛 Tech Topic 기술블로그가 콘텐트, 성능, SEO, AEO 개선 실험을 통해 방문자 수를 크게 늘린 사례를 공유합니다.
기술 블로그Tech TopicSEOAEO성능 개선
2025. 10. 21.
skplanet

AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기
무신사가 AI 모델의 한계를 보완하고 서비스 최적화를 위해 Human-in-the-loop 기반 VLMOps 어드민을 구축하여 데이터 검증 및 운영 효율을 크게 향상시킨 사례입니다.
Human-in-the-loopVLMOpsVLM데이터 오퍼레이션어드민 툴
2025. 10. 19.
무신사

제1회 리멤버 사내 해커톤을 마치며
리멤버가 AWS와 함께 'Gen AI 해커톤'을 성공적으로 개최하고, 참가자들의 열정과 아이디어에 감탄하며 AI 여정의 시작을 알린 후기.
리멤버해커톤Gen AIAWSAI/LLM
2025. 10. 19.
리멤버