웨비나: Linus Lee - 노션 AI 리드 엔지니어, 안정적인 AI 아웃풋을 만드는 방법

🎧 웨비나 내용

AI 프로덕트를 만들고 있는데 퀄리티 높은 아웃풋을 안정적으로 내는 것에 어려움을 많이 겪고 계신가요? 노션의 AI 리드 엔지니어인 Linus Lee님께서 노션의 AI 기능을 만들면서 얻은 팁들을 공유합니다!

💌 누구에게 적합한가요?

AI 프로덕트를 만들고 있는 개발자, PM, 디자이너, 창업가들에게 적합합니다.

👋 Linus Lee를 소개합니다.

• 노션 AI 리드 엔지니어로 노션의 AI Writer, Autofill, Q&A 개발

• 노션 AI를 조인하기 전에는 NLP, HCI, Latent Space(잠재 공간) 모델 리서치를 해왔어요.

• 그 외 Ideaflow, Repl.it 등의 회사에서 제품 엔지니어로 일했었습니다.

• UC 버클리 컴퓨터 공학 학사

• 소셜

  https://www.linkedin.com/in/thesephist/

  https://x.com/thesephist

  https://thesephist.com/

  https://github.com/thesephist

• Linus가 나온 유튜브

💬 이런 대화를 나눠요.

1) 노션 AI를 개발하는 과정에서 겪은 챌린지들

• 노션 AI Writer를 개발하면서 어려웠던 점은 어떤 것이 있는지?

• 최근 런칭한 노션 Q&A 기능 — 노션 워크스페이스에 있는 정보를 가져오고 이에 대해서 Prompt를 할 수 있는 기능을 개발하면서 어떤 챌린지들이 있었고 이를 어떻게 해결했는지?

2) 안정적인 아웃풋

• 많이 사용 되고 있는 AI 모델들 — LLM, Diffusion을 상용화 시키는데 가장 큰 어려움은 높은 퀄리티의 아웃풋을 안정적으로 내는 것인데 이 문제를 해결할때 고민해야 되는 것들과 팁들이 무엇인지?

• Eval을 잘하는 것이 좋은 아웃풋을 만드는데 중요하다고 하는데 Eval을 잘하는 팁이 있는지?

• 좋은 아웃풋을 내기 위해서 복잡한 프롬프트 체인을 거치기도 하고 API 콜을 많이 보내게 되는데 이렇다 보니 응답 속도가 늦어지는 문제가 생깁니다. 이런 문제는 어떻게 해결하는지?

• 많은 LLM 모델들이 사용량을 제한하는데 노션에서는 여기에 어떻게 대처하는지?

• 노션 AI는 월구독 가격 정책을 제시하고 있는데 LLM 사용비를 어떻게 절감하고 예측하는지?

3) AI 네이티브 UI

• 정보를 표현하는 다양한 방식을 리서치하고 있는 것으로 아는데 현재 가장 흔한 챗 인터페이스 외의 AI 인터페이스에 대해서 어떤 생각들을 갖고 있는지?

📅 웨비나 일정

• 일시: 7월 12일 오전 11시 ~ 12시

• 장소: Zoom 화상 (40분 사례 공유 + 20분 Q&A)

• 참가비: 1만원 (노쇼 방지)

• 참여 인원: 제한 없음

💬 이 웨비나는 영어로 진행되며 줌의 실시간 번역 기능을 사용할 예정입니다.

🎫 신청 방법

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