중국 AI 연구소 내부에서 얻은 교훈
개인 명성보다 모델 최적화에 집중한 중국식 LLM 개발 체계 분석
CLIP 파인튜닝 전략으로 건축 스타일 분류 정확도 26%p 향상
Fine-tuning CLIP on a Niche Domain: How I Got +26pp Accuracy on Architectural Styles and What You Can Apply to Your Own Domain
Frontier API 대비 26배 빠른 특화 SLM 기반 Hybrid Pipeline 설계
Three small models for healthcare intake — and what shipping all three taught me
자체 LLM 구축을 통한 100개국어 200ms 미만 초저지연 번역 시스템 구현
How We Built a Sub-200ms Multilingual Chat System Translating 100+ Languages with Our Own LLM
30달러로 구축한 Gemma 4 기반 Bias Judge: 데이터 파이프라인 설계의 승리
I fine-tuned a bias judge for $30. The training was the easy part.
4B 파라미터로 8B 성능을 구현한 Local-First 보안 전문 LLM
CyberSecQwen-4B: Why Defensive Cyber Needs Small, Specialized, Locally-Runnable Models
MI300X의 192GB VRAM 기반 CUDA-free MedQA 파인튜닝 구현
MedQA: Fine-Tuning a Clinical AI on AMD ROCm — No CUDA Required
Gemma 4 E2B LoRA 파인튜닝을 통한 로컬 기반 GST 송장 22개 필드 추출 최적화
The model isn’t the hard part: the data pipeline I built to teach Gemma 4 E2B to read Indian GST invoices.
Gemma 4 기반 Edge AI를 통한 실시간 항공 엔진 이상 징후 탐지 및 대응 시스템
GemmaAir: Real-Time Aircraft Engine Safety Monitor using Gemma 4 and IoT
Qwen2-VL AMD MI300X Fine-tuning 및 Claude Token Burn 분석
Claude Code Integration, Token Burn Analysis & Qwen2-VL Fine-tuning Insights
Voice AI 도입을 통한 현장 데이터 입력 시간 66% 단축 및 월 10시간 공수 절감
L'IA vocale en gestion de chantier : retour d'expérience après 50 projets BTP
DeepSeek V4의 1.6T MoE 구조와 GPT-5.5 아키텍처 전면 재설계 분석
Open-source AI I'm watching: DeepSeek V4, VibeVoice, and the n8n effect
합성 데이터 파이프라인 구축을 통한 HumanEval 16.8pp 성능 향상
Desktop app to generate LLM fine-tuning datasets — got +16pp on HumanEval
Transformer 기반 LLM의 RAG 및 Fine-Tuning 최적화 설계 전략
A Unified View of AI Evolution: From Machine Learning to LLMs, RAG, and Fine-Tuning
JSON Schema 기반 AI 렌더링으로 400ms 미만 로딩 달성
I Built an AI-Powered Link-in-Bio Tool — Here's the Tech Behind It and Why You Can Use It Free
데이터 업데이트 주기와 쿼리 규모에 따른 Fine-tuning vs RAG 최적 선택 프레임워크
Fine-tuning vs. RAG: A Cost-Benefit Framework
특수 목적 Small Model 도입을 통한 리소스 최적화 및 성능 극대화
Are we Using AI at the Wrong Scale?
AI Over-editing으로 인한 회귀 버그 23% 감소를 위한 제어 전략
AI Code Editing Gone Too Far: Stop Over-Editing Now
AST 모델 최적화로 정밀도 100% 및 False Positive 0 달성
Part 3: The Science - Hyperparameter Tuning & Getting to 100% Precision with Warp/Oz
Gemma 4 LoRA 튜닝을 통한 LaTeX OCR 구현과 Shortcut Learning의 한계 분석
I Fine-Tuned Gemma 4 for LaTeX OCR. The Success Was the Problem.