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마이크로소프트가 AMD EPYC 프로세서의 하드웨어 기반 데이터 보호 기능과 높은 성능을 결합한 Azure 기밀 가상 머신(VM)을 출시했습니다. 이 VM들은 NVIDIA Tensor Core GPU를 탑재하고 있으며, 특히 민감한 응용 프로그램을 실행하기 전에 TEE가 올바르게 구성되었는지 확인하는 인증 요청을 시작할 수 있습니다.

spaCy의 창시자인 Ines Montani가 실제 애플리케이션에서 최신 대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 실용적인 솔루션을 제공했습니다. 이는 LLM의 지식을 더 작고 빠른 컴포넌트로 정제하여 내부에서 실행 및 유지 관리할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 정확성과 유용성을 측정하는 것에서 시작하여, 데이터를 반복적으로 작업하고, 자연어의 구조와 모호성을 고려하는 것을 포함합니다.

이 에피소드에서는 AI와 실제 세계의 좌표 시스템에 대해 다룹니다. 도서 분류 시스템과 AI의 임베딩 개념이 어떻게 유사한지, 그리고 RAG가 어떻게 AI가 데이터를 효율적으로 검색하는 데 도움을 주는지 탐구합니다. 또한, 다양한 지도 투영법과 역사적 좌표 시스템의 기술적 뉘앙스에 대해서도 설명합니다.

소프트웨어 운영에서 전문성의 핵심은 실시간으로 변화하는 조건에 적응하는 유연성입니다. 이를 위해 변화를 조기에 인식하고, 정신적 모델을 신속하게 수정하며, 자원을 재구성하는 등의 특성이 필요합니다. 이러한 능력은 개인과 조직 수준에서의 지속적인 투자를 통해 발전됩니다.

프린스턴 대학교와 예일 대학교의 연구진이 대규모 언어 모델(LLMs)에서의 사고 과정(CoT) 추론에 대한 연구를 발표했습니다. 이 연구는 LLM이 기억과 노이즈 있는 추론을 혼합하여 사용하며, 정확한 결과를 도출하는 데 있어 확률적 특성을 반영한다는 점을 보여줍니다. 연구 결과는 이러한 모델이 순수한 기호적 추론은 아니지만, 표준 프롬프트보다 성능을 향상시킬 수 있다는 점을 시사합니다.

Trainline은 조직 구조의 변화와 함께 기술 아키텍처를 개선하여 생산성을 극대화하고, 비용을 효율적으로 관리하며, 대규모 마이크로서비스 기반 시스템의 신뢰성을 높이는 방법을 공유했습니다. 이러한 변화는 기술적 일관성과 중앙 집중적 감독의 중요성을 강조합니다.

셀 기반 아키텍처는 극단적인 모듈성, 확장성, 자원 효율성이 요구되는 상황에서 마이크로서비스보다 향상된 복원력과 장애 허용성을 제공할 수 있습니다. 이 아키텍처의 건강과 행동을 이해하기 위해 관찰 가능성이 중요하며, 이는 시스템의 신뢰성과 성능을 개선합니다.

최근 자바 뉴스에서는 JDK 24의 스트림 API 개선을 위한 '스트림 개더러스' 제안이 주목받고 있습니다. 또한, 오라클은 중요 패치 업데이트를 통해 여러 버전의 JDK를 업데이트했으며, WildFly 34와 Spring Framework의 새로운 버전도 발표되었습니다. 이 외에도 여러 자바 관련 프로젝트에서 중요한 업데이트가 있었습니다.

마이크로소프트 AI와 칭화대학교 연구진이 DIFF 트랜스포머라는 새로운 구조를 소개했습니다. 이는 차별화된 주의 메커니즘을 통해 입력의 관련 부분에 더 효과적으로 집중할 수 있게 도와줍니다. 또한, 적은 훈련 자원으로도 뛰어난 성능을 달성하여 효율성과 성능을 향상시키는 데 기여합니다.

OpenAI가 다중 에이전트 조정을 위한 실험적 오픈소스 프레임워크인 'Swarm'을 출시했습니다. 이 프레임워크는 복잡한 AI 시스템을 구축하기 위해 특화된 에이전트가 각각의 하위 작업을 처리하는 방식을 기반으로 합니다. 'Swarm'은 'routines'과 'handoffs' 개념을 사용하여 에이전트 간의 작업 전달을 관리합니다.

AWS는 최신 Graviton4 프로세서를 탑재한 새로운 EC2 C8g 및 M8g 인스턴스를 출시했습니다. C8g 인스턴스는 HPC, 배치 처리, 머신 러닝 추론과 같은 계산 집약적 작업을 위해, M8g 인스턴스는 웹 서버와 같은 범용 작업을 위해 설계되었습니다. 이들은 이전 Graviton3 세대보다 최대 30% 향상된 성능을 제공합니다.

Google Cloud가 Memorystore의 Valkey 및 Redis 클러스터에 스케일러블 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이 기능은 수십억 개의 벡터에 대해 초저지연으로 벡터 검색을 수행할 수 있게 해, 생성적 AI, 추천 시스템, 의미 검색에 유용합니다. 또한, 개발자는 이제 최대 250개의 샤드로 클러스터를 확장할 수 있으며, 하이브리드 쿼리 지원을 통해 더 세밀한 검색 결과를 얻을 수 있습니다.

Podman Desktop 1.13 버전이 출시되었습니다! 이번 업데이트에서는 하이퍼-V 지원, 통합 이미지 검색 기능, 재구성된 쿠버네티스 내비게이션 등 다양한 기능이 추가되어 윈도우에서 컨테이너와 쿠버네티스를 더욱 쉽게 관리할 수 있게 되었습니다. 사용자 경험을 한층 더 향상시킨 이번 업데이트에 대해 알아보세요!

마이크로소프트가 .NET 개발자를 위한 새로운 라이브러리 'Microsoft.Extensions.AI.Abstractions'과 'Microsoft.Extensions.AI'의 프리뷰 버전을 발표했습니다. 이 라이브러리들은 다양한 AI 프레임워크와 라이브러리를 사용할 수 있게 하면서 일관된 API와 규칙을 제공하는 통합 계층을 만드는 것을 목표로 합니다.

개발자 고이코 아지치는 사용자 행동의 변화를 측정하는 것이 제품 가치를 이해하는 데 중요하다고 강조합니다. 그의 접근 방식은 기술 지표만큼이나 제품 관리 신호를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이를 통해 개발자와 운영 팀은 소프트웨어 제품의 가치를 향상시킬 수 있습니다.

마이크로소프트의 Azure Incubations 팀이 복잡한 인프라에서 중요 이벤트를 감지하는 것을 단순화하는 오픈 소스 시스템 Drasi를 소개했습니다. Drasi는 실시간 모니터링과 자동 응답을 제공하여 수동 이벤트 처리의 필요성을 없애고, 다양한 데이터 소스 간 변경 감지를 원활하게 합니다. 이 시스템은 GitHub에서 Apache 2.0 라이선스로 이용 가능합니다.

Firebase의 Vertex AI는 Gemini API를 활용하여 단순한 채팅이나 텍스트 프롬프트를 넘어서는 모바일 앱 생성을 가능하게 합니다. 이 기술은 멀티모달 입력을 지원하며, 백엔드 서비스 계층 없이도 Gemini API에 직접 접근할 수 있습니다. 개발자들은 이를 통해 보다 진보된 언어 모델을 활용한 앱을 쉽게 만들 수 있습니다.

Neon에서 상태 유지 클라우드 서비스에 대한 발표를 요약하면, Kubernetes와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 데이터베이스와 같은 상태 유지 서비스는 내구성, 가용성, 확장성 설계가 중요합니다. Neon은 S3 오브젝트 스토리지를 백업으로 사용하여 복잡한 로컬 스토리지 관리 없이 서버리스, 자동 확장 데이터베이스 서비스를 제공합니다.

소프트웨어 엔지니어링에서 지속 가능한 마인드셋은 자원의 효율적 사용을 강조합니다. 이는 팀이 생산성을 유지하고 높은 기준을 유지할 수 있게 도와줍니다. 마리온 뢰켄은 팀이 사용자와의 연결을 강화하고 작업의 의미를 높이기 위해 초기 프로토타이핑에 팀을 더 깊이 통합했습니다.

베네룩스 최대 물류 회사인 PostNL은 100% 클라우드 전략을 채택하고 모든 소프트웨어 개발을 내부로 이전했습니다. AWS를 선택하고 서버리스 서비스만 사용하기로 결정했으며, 이로 인해 운영 비용이 줄고 생산성이 향상되었습니다. 서버리스가 비즈니스 목표에 부합하는지 고려하고, 자동화를 수용하는 것이 중요합니다.