고객 사례

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.

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.

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.

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

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

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