GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
AI & ML Engineering
Puteron AI
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GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
AI 에이전트 경쟁이 본격화되는 가운데 Self-Hosted 아키텍처의 중요성과 CodeCenter의 위치를 살펴봅니다.
개발 과정의 reasoning을 어떻게 팀의 협업 자산으로 만드는지 살펴봅니다.
저장소 구조와 문맥 위에서 질문과 탐색을 이어갈 수 있는 CodeCenter의 Workspace를 소개합니다.
AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
CodeCenter Web이 개인 중심 AI 코딩을 조직의 협업 플랫폼으로 확장하는 구조와 로드맵을 정리합니다.
단순 요청 기반 코딩과 컨텍스트 엔지니어링 기반 Agentic 코딩을 동일 과제로 비교한 실험 결과를 정리합니다.
2025년은 AI 기술이 여러 방향에서 한꺼번에 진화를 이루며, 다시 한 번 변화의 흐름을 확인하게 만든 해였습니다.
이번 웨비나는 AI 코딩 도구 CodeCenter를 중심으로, 컨텍스트 엔지니어링이 개발 효율과 결과물 품질에 어떤 차이를 만드는지 검증합니다.
요구사항을 이해하고 코드를 구현하는 CodeCenter의 에이전틱 AI 개발 환경을 데모를 통해 소개합니다.
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이번 웨비나에서 로컬 LLM 기반의 보안 중심 AI 환경에서 Multi-LLM 전략과 Git 기반 협업 자동화를 통해, 기업이 통제 가능한 방식으로 AI 개발 생산성을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보세요.
