주요 테마

• AI 모델의 경량화와 경쟁력
• 기술 유출 관리와 협업
• 구인 구직과 인재 확보의 일방향성

태스크

• AI 모델 자동 경량화 플랫폼인 h패소 사용 계획 수립
• AI 기술이 전동화에 필요한 인프라로 활용될 수 있도록 연구
• 소프트웨어 개발 시 의사결정 영향 분석 및 복리 효과 고려
• AI 모델 경량화에 대한 연구 지속

AI 모델 경량화

• 노타는 카이스트 학생 창업으로 시작한 스타트업
• AI 모델을 경영하는데 경쟁력이 있다고 생각해서 피버스를 한 뒤 지금까지 계속 성장을 해오고 있음
• 내년에는 상장까지 바라보고 있음
• 조직 문화나 근무 형태를 개발자분들한테 좀 더 편안한 환경을 제공할 수 있게끔 신경 쓰는 조직
• 국내외적으로 기술력을 쌓아오면서 인정을 받음
• AI 모델 자동 경량화 플랫폼인 h패소를 메인 프로젝트로 사용하고 있음

스몰 모델의 장점

• 사업을 할 때 차량성이 안 나오기 시작한다는 것은 돈이 많이 들어서 생각보다 벌어야지 사업이 들어갈 거 아님
• 스몰 모델은 코스트 0.9% 손해를 봐도 코스트 세이빙이 됨
• 딥뉴럴 네트워크도 큰 거 말고 라이트 웨이트 뉴럴 네트워크를 만들려고 함