Dropbox가 DSPy 프레임워크를 도입해 LLM 기반 관련성 판정 모델을 o3에서 gpt-oss-120b로 마이그레이션하면서 수동 프롬프트 튜닝 대신 체계적 최적화 루프로 전환
How we optimized Dash's relevance judge with DSPy
Dropbox가 소규모 인간 레이블링 데이터로 LLM 기반 평가를 캘리브레이션하여 검색 관련성 라벨을 대규모로 생성하는 하이브리드 접근법 도입
Using LLMs to amplify human labeling and improve Dash search relevance
Dropbox가 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법으로 대규모 AI 모델의 메모리 사용량을 감소시키고 행렬 연산 처리량을 최대 2배 증가
How low-bit inference enables efficient AI
Dropbox가 AI 도구 채택을 회사 차원의 우선순위로 격상하고 자체 빌드 및 확장 전략을 병행해 대다수 개발자의 PR 처리량 증대와 긍정적 감정 증대 달성
Insights from our executive roundtable on AI and engineering productivity
Dropbox가 지식 그래프, MCP, DSPy를 조합하여 엔터프라이즈 AI 검색 플랫폼 Dash 구축
Engineering VP Josh Clemm on how we use knowledge graphs, MCP, and DSPy in Dash
Dropbox가 Feast + Go + Dynovault 조합으로 하이브리드 feature store를 구축해 sub-100ms 레이턴시 유지하며 5분 단위 feature 갱신 달성
Inside the feature store powering real-time AI in Dropbox Dash
Dropbox가 2025 인턴십 프로그램에서 28명의 엔지니어링 인턴을 통해 Dash AI 검색, ML 모니터링, 다국어 지원, 저장소 최적화 등 9개 프로덕션 시스템 개선 프로젝트 완성
Building the future: highlights from Dropbox’s 2025 summer intern class
Dropbox Dash가 Context Engineering을 통해 Tool 정의 수를 제한하고 검색을 통합하면서 모델의 의사결정 정확도 향상 및 응답 속도 개선
How Dash uses context engineering for smarter AI
Dropbox가 Mobius Labs의 Aana 멀티모달 모델을 Dash에 통합하여 기존 아키텍처 대비 연산량을 대폭 감소시키면서 텍스트·이미지·오디오·비디오 통합 이해 구현
With Mobius Labs' Aana models, we're bringing deeper multimodal understanding to Dropbox Dash
Mobius 팀이 Half-Quadratic Quantization(HQQ)을 도입해 LLM 양자화 시간을 50배 단축하고 캘리브레이션 데이터 없이 GPTQ/AWQ 수준의 압축 품질 달성
Half-Quadratic Quantization of large machine learning models