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고객 사례

평균 만족도 9.23점, LG전자 VS본부가 직군별 맞춤 교육으로 사내 AI 에이전트 설계 역량을 내재화한 방법

LXP

평균 만족도 9.23점, LG전자 VS본부가 직군별 맞춤 교육으로 사내 AI 에이전트 설계 역량을 내재화한 방법

LG전자 VS본부는 생성형 AI에 대한 관심은 높았지만 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 방법론과 실행 경험이 부족했습니다. 엘리스는 VS본부 전용 프로젝트 가이드와 직군별 맞춤 커리큘럼을 설계하고, 교육 이후 AX 과제 코칭까지 연계했습니다. 총 3개 과정을 운영, 평균 만족도 9.23점(10점 만점)을 기록했으며 하반기에는 직군별 과정을 추가 운영하였습니다.

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

헬피챗

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.

평균 만족도 9.23점, LG전자 VS본부가 직군별 맞춤 교육으로 사내 AI 에이전트 설계 역량을 내재화한 방법

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LG전자 VS본부는 생성형 AI에 대한 관심은 높았지만 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 방법론과 실행 경험이 부족했습니다. 엘리스는 VS본부 전용 프로젝트 가이드와 직군별 맞춤 커리큘럼을 설계하고, 교육 이후 AX 과제 코칭까지 연계했습니다. 총 3개 과정을 운영, 평균 만족도 9.23점(10점 만점)을 기록했으며 하반기에는 직군별 과정을 추가 운영하였습니다.

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

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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

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비용은 절반, 속도는 2배 고려대 AGI Lab이 스팟 GPU로 강화학습 효율을 높인 방법

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한국언론진흥재단이 70개 중학교에 AI 리터러시 수업을 안착시킨 방법

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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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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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올인원 AI 교육 솔루션, 엘리스와 함께 시작하세요

AI 인프라부터 플랫폼까지, 내게 필요한 맞춤 솔루션을 알아보고 싶다면

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