Docs faviconDOCS우성짱의 문서
Tag18건Article 18

#technical-case-study

이 태그와 연결된 문서를 한곳에서 모아보고, 함께 자주 등장하는 연관 태그까지 이어서 탐색할 수 있습니다.

연관 태그

#a-content공동문서 1 · 연관도 24%#adaptation-without-retraining공동문서 1 · 연관도 24%#adaptive-query-routing공동문서 1 · 연관도 24%#agent-tool-building공동문서 1 · 연관도 24%#agentic-document-processing공동문서 1 · 연관도 24%#amazon-marketplace공동문서 1 · 연관도 24%#amazon-rekognition공동문서 1 · 연관도 24%#answer-grounding공동문서 1 · 연관도 24%#arc-agi-1공동문서 1 · 연관도 24%#archival-research공동문서 1 · 연관도 24%

문서 목록

총 18건 중 1-18건

How Amazon Marketplace evaluates content quality with Amazon SageMaker AI
Article2026년 11월 5일

How Amazon Marketplace evaluates content quality with Amazon SageMaker AI

Amazon Marketplace는 A+ Content 전체 페이지에 대한 VLM 평가와 OCR 가독성 지표를 CatBoost로 결합해, 전문가 품질 판정 기준의 평가에서 정확도 0.94와 F1 점수 0.95를 달성했다.

aws.amazon.com
#catboost#a-content#amazon-marketplace#amazon-sagemaker-ai
Exowatt beats frontier models on accuracy with SageMaker serverless model customization
Article2026년 10월 27일

Exowatt beats frontier models on accuracy with SageMaker serverless model customization

Exowatt는 Amazon SageMaker AI 서버리스 모델 맞춤화로 엣지 경보 분류와 클라우드 에너지 시장 분석용 특화 모델을 구축했으며, 프런티어 모델보다 높은 정확도와 최대 49배 낮은 비용을 달성했다고 보고했다.

aws.amazon.com
#exowatt#qwen3-14b#amazon-sagemaker-ai#qwen3-1-7b
Building trust in AI agents: A production-ready evaluation framework with Amazon Bedrock AgentCore
Article2026년 10월 16일

Building trust in AI agents: A production-ready evaluation framework with Amazon Bedrock AgentCore

AWS는 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations를 중심으로, 운영 중 조용히 발생하는 AI 에이전트의 오답과 품질 저하를 탐지하고 개선하기 위한 9단계 연속 평가 프레임워크를 제시한다.

aws.amazon.com
#amazon-quick#amazon-bedrock-guardrails#answer-grounding#continuous-quality-validation
Astra and Opus just passed Turing's other test
Article2026년 9월 25일

Astra and Opus just passed Turing's other test

OpenAI의 Astra와 Anthropic의 Claude Opus 5를 활용해 장기간 미해독 상태였던 Enigma 메시지 두 건을 풀었다는 사례가 보고됐으며, 사람의 개입 수준과 자료 접근 경로에는 차이와 불확실성이 남아 있다.

Tim Fernholz
#enigma#openai#claude-opus-5#gpt-6-astra
NarrateAI: production-ready LLM quality assurance on Amazon Bedrock
Article2026년 9월 25일

NarrateAI: production-ready LLM quality assurance on Amazon Bedrock

NarrateAI는 Amazon Bedrock에서 데이터량에 따른 처리 경로 분기, 계정·모델 간 장애 전환, 실시간 평가를 결합해 약 99%의 수치 정확도와 실시간 응답을 구현한다고 설명한다.

aws.amazon.com
#narrateai#amazon-bedrock#amazon-bedrock-agentcore#generation-validation-overlap
How Tata Elxsi detects industrial safety risks in seconds on AWS
Article2026년 9월 22일

How Tata Elxsi detects industrial safety risks in seconds on AWS

Tata Elxsi의 IRIS는 기존 카메라와 AWS 기반 엣지 처리·컴퓨터 비전·이벤트 상관분석을 결합해 산업 안전 위험을 거의 실시간으로 탐지하고 심각도에 따라 대응하는 플랫폼이다.

aws.amazon.com
#amazon-sagemaker-ai#aws-iot-greengrass#contextual-event-correlation#edge-frame-filtering
How BMW Group detects cost anomalies across 14,000 cloud accounts
Article2026년 9월 21일

How BMW Group detects cost anomalies across 14,000 cloud accounts

BMW Group의 CLEA는 14,000개 이상의 클라우드 계정에서 서비스별 비용 이상을 매일 탐지하고, 다층 필터로 알림을 선별하며, 서버리스 환경에서 약 20분의 처리 시간과 월 약 50달러의 컴퓨팅 비용으로 운영된다.

aws.amazon.com
#prophet#bmw-group#aws-step-functions#baseline-drift-blindspot
Enhancing industrial safety AI with synthetic data on Amazon SageMaker AI
Article2026년 9월 17일

Enhancing industrial safety AI with synthetic data on Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI와 Amazon Rekognition을 활용해 실제 산업 장면에 위험 위치의 사람을 합성하고 자동 라벨링한 결과, YOLO11 nano의 사람 탐지 mAP50이 0.051에서 0.106으로 개선됐다.

aws.amazon.com
#amazon-rekognition#yolo11-nano#amazon-sagemaker-ai#hazard-placement-gains
From Megawatts to Tokens: How NVIDIA Maximizes AI Factory Production
Article2026년 9월 15일

From Megawatts to Tokens: How NVIDIA Maximizes AI Factory Production

NVIDIA는 DSX를 통해 AI 팩토리의 전력 배분과 전체 운영을 최적화하고 전력망 수요에 유연하게 대응함으로써, 같은 전력 예산에서 더 많은 토큰을 생산하는 방향을 제시한다.

Vishal Ganeriwala
#lambda#dsx-maxlps#nvidia-dsx#emerald-ai-conductor
Skild AI Taps NVIDIA Physical AI to Teach Robots New Tasks From a Single Video
Article2026년 9월 10일

Skild AI Taps NVIDIA Physical AI to Teach Robots New Tasks From a Single Video

Skild AI는 NVIDIA AI 인프라로 개발한 로봇 기반 모델 S1을 통해 단일 시연 영상만으로 가중치 업데이트나 작업별 추가 학습 없이 처음 보는 장시간 작업을 수행하는 접근을 제시했다.

Sasa Docca
#foxconn#nvidia#skild-ai#skild-s1
Pathway’s brain-inspired architecture development on Amazon SageMaker HyperPod
Article2026년 9월 8일

Pathway’s brain-inspired architecture development on Amazon SageMaker HyperPod

Pathway는 중간 추론 텍스트 없이 잠재 공간에서 반복 추론하는 BDH 기반 BDH CQ를 Amazon SageMaker HyperPod에서 개발했으며, ARC AGI 1에서 과제당 US $0.0007의 비용으로 29.5% pass@2를 달성했다고 보고했다.

aws.amazon.com
#pathway#bdh-cq#amazon-sagemaker-hyperpod#arc-agi-1
Spreading the load: How Salesforce met Multi-AZ HA with SageMaker Inference Components
Article2026년 8월 28일

Spreading the load: How Salesforce met Multi-AZ HA with SageMaker Inference Components

Salesforce는 SageMaker Inference Components의 GPU 공유로 인프라 비용을 기존의 8분의 1로 줄이고, SchedulingConfig 기반 분산 배치로 모든 운영 모델의 2 AZ 지원 요건을 충족했다.

aws.amazon.com
#agentforce#salesforce#schedulingconfig#cost-efficient-redundancy
Kay x Cybersyn x LangChain: Embedding SEC Filings for RAG
Article2026년 8월 26일

Kay x Cybersyn x LangChain: Embedding SEC Filings for RAG

Kay·Cybersyn·LangChain의 SEC Retriever는 최신 SEC Filings를 정제·청킹·임베딩해 생성형 및 대화형 에이전트가 RAG 문맥으로 검색할 수 있도록 제공한다.

langchain.com
#cybersyn#langchain#sec-edgar#numeric-claim-verification
Scaling cloud migrations with agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore
Article2026년 8월 20일

Scaling cloud migrations with agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore

AWS Professional Services가 구축한 Amazon Bedrock AgentCore 기반 4개 AI 에이전트 프레임워크는 300개가 넘는 애플리케이션의 마이그레이션 생애주기를 연결하고, 내부 프로젝트 추적 데이터 기준 IaC 개발 시간을 애플리케이션당 3~4주에서 수분으로 단축했다.

aws.amazon.com
#agentcore-memory#amazon-bedrock-agentcore#policy-in-agentcore#strands-agents-sdk
How Fanatics Betting and Gaming built a multi-agent customer support system
Article2026년 8월 19일

How Fanatics Betting and Gaming built a multi-agent customer support system

Fanatics Betting and Gaming은 관할 지역별 규정과 실시간 문의 급증에 대응하기 위해 전문 에이전트, 맞춤형 검색, 책임 있는 게임 분류, 인간 상담원 이관을 결합한 다중 에이전트 고객지원 시스템을 구축했다.

aws.amazon.com
#amazon-eks#spring-ai#amazon-bedrock-guardrails#supervisor-agent-orchestration
How ONESTRUCTION built the Ishigaki-IDS foundation model with AWS GenAIIC
Article2026년 8월 11일

How ONESTRUCTION built the Ishigaki-IDS foundation model with AWS GenAIIC

ONESTRUCTION은 도메인 전문가가 설계한 합성 데이터와 3단계 학습, 자동 검증 보상을 결합해 데이터가 부족한 건설 BIM 분야의 IDS 생성 특화 모델 Ishigaki IDS를 구축했다.

aws.amazon.com
#onestruction#qwen3#ishigaki-ids#ids-audit-tool
Determining playoff clinching scenarios in the NHL using constraint programming
Article2026년 8월 7일

Determining playoff clinching scenarios in the NHL using constraint programming

NHL의 복잡한 플레이오프 진출 조건을 제약 프로그래밍과 트리 탐색으로 계산해, 공식 발표와 일치하는 일일 확정 시나리오를 자동 생성한 방법을 설명한다.

aws.amazon.com
#cp-sat#nhl-api#google-or-tools#infeasibility-proof
Built Technologies builds an AI-powered document intelligence solution on AWS to power agents across real estate finance
Article2026년 7월 15일

Built Technologies builds an AI-powered document intelligence solution on AWS to power agents across real estate finance

Built Technologies는 복잡한 부동산 금융 문서를 분류·분할·추출·평가·추론하는 재사용형 문서 지능 엔진을 구축해 여러 에이전트형 제품의 공통 기반으로 활용하고 있다.

aws.amazon.com
#amazon-bedrock#built-technologies#amazon-web-services#construction-lending