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고객 사례

100년 된 옛한글 문서를 읽는 AI 모델 - GPT-5보다 높은 정확도를 기록한 OCR 개발기

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100년 된 옛한글 문서를 읽는 AI 모델 - GPT-5보다 높은 정확도를 기록한 OCR 개발기

100년 전 옛한글로 쓰인 역사 문서는 AI로도 제대로 읽기 어렵습니다. 엘리스는 문학 연구자와 함께 이 문서에 특화된 AI 모델을 개발했고, 정확도 0.8374를 달성했습니다. GPT-5(0.542)는 물론, 엘리스 모델보다 50배 큰 Qwen3.5-397B(0.7104)마저 넘어선 수치입니다.

고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

클라우드

고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

노타는 엘리스클라우드 GPU 환경에서 장시간 강화학습 실험과 반복적인 모델 검증을 수행하며 고해상도 시각 이해 모델 ERGO를 개발했습니다. 해당 연구는 세계 최고 권위의 AI 학술대회 ICLR 2026에 채택되며 AI 연구 인프라와 모델 설계의 성과를 함께 입증했습니다.

지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

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지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

지놈케어는 유전체 분석 AI 모델 학습과 AI 챗봇·업무 자동화 서비스 운영을 병행하면서 자체 서버의 자원 한계에 직면했습니다. 엘리스클라우드 도입 이후 연구 환경과 서비스 운영 환경을 분리하고, 필요 시점에 GPU 자원을 탄력적으로 확장할 수 있는 구조를 확보하면서 연구와 서비스를 안정적으로 운영할 수 있게 되었습니다.

100년 된 옛한글 문서를 읽는 AI 모델 - GPT-5보다 높은 정확도를 기록한 OCR 개발기

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고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

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전체 AI헬피챗 LXP 테스트 클라우드

4~8배 빨라진 학습 속도, 스푼랩스 ML팀의 TTS 모델 개발 환경 전환기

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100년 된 옛한글 문서를 읽는 AI 모델 - GPT-5보다 높은 정확도를 기록한 OCR 개발기

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의료 AI 실험 속도를 바꾼 서울대학교 RUBIS Lab

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서울대학교 RUBIS Lab: ADHD 진단 보조 의료 AI 개발에 엘리스클라우드 H100 GPU 도입

고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

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지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

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모델 실험 사이클 30~50% 단축, 옵트에이아이가 온디바이스 AI 연구 속도를 높인 방법

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서울대학교 언어심리연구실: 자체 서버 관리 부담을 없애고 딥러닝 실험 속도를 높인 방법

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지역 여건의 한계를 넘어 AI헬피챗으로 업무 효율을 이룬 남양중학교

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부경대·부산대, 예비 신입생 80명이 노코드로 AI 앱을 만들기까지

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자율주행 로봇부터 LLM까지 — S그룹 AI 경진대회, 그 도전의 현장

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현대자동차 남양연구소: 99% 정확도의 충돌 시험 이미지 검색·분류 시스템 구축

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한양대학교 AI LAB이 RAG 실험 생산성을 높인 방법 - 엘리스클라우드 ML API

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