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아마존 웹 서비스가 브리아 AI의 최신 텍스트-이미지 기반 모델을 세이지메이커 점프스타트에 통합하여, 기업용 생성 AI 기능을 확장했습니다. 이번 추가로 브리아 2.3, 브리아 2.2 HD, 브리아 2.3 Fast 등 다양한 기업 요구에 맞춘 세 가지 버전이 제공됩니다. 이 모델들은 저작권 문제에 대한 우려를 해소하며, 고품질 이미지 생성에 강점을 보입니다.

GitHub이 Google Cloud와 협력하여 개발자들이 최대 200만 토큰을 처리할 수 있는 AI 도구인 Gemini 1.5 Pro 모델을 GitHub Copilot에 도입했습니다. 이 모델은 대규모 코드베이스 분석과 복잡한 코드에 대한 세밀한 통찰을 제공하며, 개발자들은 이를 통해 코딩 워크플로우를 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다.

엘론 머스크의 xAI가 Grok 모델을 위한 새로운 API 서비스를 공개했습니다. 이 서비스는 개발자들이 xAI의 대규모 언어 모델을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있게 해주며, 현재는 Grok-beta 모델만 사용 가능합니다. 이 API는 OpenAI와 Anthropic의 API와 유사하며, 가격 정책에서 차이가 있습니다.

OpenAI가 ChatGPT의 새로운 검색 기능을 출시했습니다. 이 기능은 AI가 웹을 검색하고 현재 정보를 응답에 포함할 수 있게 해, 기존의 훈련 데이터에만 의존하지 않습니다. 사용자는 자동 검색을 허용하거나 UI 버튼을 통해 수동으로 검색을 시작할 수 있습니다. 이는 새로운 콘텐츠 발견과 출판사의 도달 범위 확장에 도움을 줄 것입니다.

AI가 점점 '세계를 잠식'하고 있으며, 개발자들이 이미 AI 엔지니어라는 주장이 제기되었습니다. 또한, JavaScript, CSS, HTML의 새로운 기능들이 소개되어 웹 애플리케이션의 성능과 접근성을 향상시키는 방법에 대해 설명했습니다. 이번 발표는 AI의 접근성 증대와 현대 웹 애플리케이션과의 통합에 중점을 두고 있습니다.

메타 연구진은 작은 언어 모델에서도 품질이 파라미터 수에 직접적으로 비례하지 않으며, 모델 아키텍처를 세심하게 설계하는 것이 중요하다고 밝혔습니다. 이들은 125M에서 1B 파라미터 범위의 모델을 개발하여, 제로샷 추론, 질문 응답, 독해 작업에서 이전의 최고 성능 모델들을 능가했습니다. 이 모델들은 모바일 기기에서 효율적으로 작동할 수 있도록 설계되었으며, 클라우드 비용, 지연 시간 및 환경적 영향을 줄이는 것을 목표로 합니다.

자바 기반의 노코드 및 로우코드 개발 플랫폼들은 제품 개발의 공통 기반을 마련하고 개발 속도를 높여줍니다. JHipster, Openkoda, Appsmith, Wavemaker 등 다양한 도구들이 있으며, 각각의 도구는 특정 프로젝트 유형에 적합하며 장단점이 있습니다.

JDK 24에서 '가상 스레드의 동기화 개선'을 목표로 하는 JEP 491이 제안되었습니다. 이는 가상 스레드가 플랫폼 스레드에 묶이는 핀잉 현상을 해결하고, 더 높은 처리량을 가진 애플리케이션 개발을 가능하게 할 전망입니다.

소형 언어 모델(SLM)은 7-8억 개 미만의 파라미터를 가지며, 큰 언어 모델과 달리 로컬 기기에서 실행할 수 있습니다. 이러한 SLM은 AI의 민주화를 촉진하고, 개인 정보 보호와 보안 문제를 해결하며, AI를 더욱 접근하기 쉽고 비용 효율적으로 만듭니다. AI 구동 PC와 결합되어, AI의 활용을 대폭 넓히고 있습니다.

셀 기반 아키텍처는 시스템의 탄력성을 높이고, 장애의 영향 범위를 줄입니다. 이는 다운타임이 허용되지 않거나 사용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있는 시스템에 적합합니다. 복잡성과 비용에 대한 조직의 동의를 얻는 것이 도전적일 수 있으나, 점진적 도입과 철저한 모니터링을 통해 성공적으로 구현할 수 있습니다.

Apache Tomcat 11.0은 Java의 Project Loom에서 도입된 가상 스레드를 지원하여 더욱 확장 가능한 동시성 모델을 제공합니다. 또한, Jakarta WebSocket 2.2로의 업그레이드를 통해 WebSockets의 성능과 확장성이 개선되었으며, Jakarta Servlet 6.1 지원으로 HTTP 요청 처리 및 비동기 처리가 향상되었습니다.

메타 FAIR, UC 버클리, NYU의 연구자들이 대형 언어 모델의 응답 품질을 향상시키기 위해 '사고 선호 최적화(TPO)'라는 새로운 방법을 소개했습니다. 이 기술은 모델이 최종 답변을 제공하기 전에 구조화된 내부 사고를 준비하도록 돕습니다. TPO는 복잡한 지시 사항을 더 효과적으로 처리할 수 있게 하며, 다양한 분야에 응용될 가능성이 있습니다.

최근 자바 생태계의 주요 업데이트를 소개합니다. 자카르타 EE 11의 코어 프로파일 API가 준비되었으며, 글래스피쉬 8.0.0-M8은 보안 취약점을 수정했습니다. 또한, 쿼커스 3.16은 OpenTelemetry 로깅 지원을 추가했고, JHipster 8.7.3은 JDK 23과 Node 22를 지원합니다. 이 외에도 다양한 프로젝트의 업데이트가 포함되어 있습니다.

JDK 24에 포함될 주요 Java 개선 제안(JEPs)이 발표되었습니다. 이번 업데이트에는 가비지 컬렉션 개선, 가상 스레드 처리, 보안 강화 및 메모리 사용 최소화 등이 포함되어 Java 플랫폼의 개발 환경을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

Cloudflare가 단기 인증서를 사용하여 전통적인 장기 SSH 키를 대체하는 '인프라스트럭처를 위한 접근 SSH' 기능을 발표했습니다. 이를 통해 조직은 강력한 다중 인증 요소, 장치 컨텍스트 및 정책 기반 접근 제어를 적용할 수 있습니다. 이 기능은 현재 50명 미만의 팀에게 무료로 제공되며, 기존 Cloudflare 접근/제로 트러스트 고객에게도 사용 가능합니다.

QCon 샌프란시스코 2024에서는 소프트웨어 아키텍처에 초점을 맞춘 두 가지 트랙을 선보일 예정입니다. '항상 궁금했던 아키텍처' 트랙에서는 Netflix, Uber, Slack, GitHub에서 대규모 트래픽과 데이터를 처리하는 실제 사례를 공유합니다. '아키텍처 진화' 트랙은 모놀리식, 멀티 클라우드, 이벤트 주도 서버리스와 같은 주요 아키텍처 트렌드를 탐구합니다. 이 컨퍼런스는 소프트웨어 아키텍트와 엔지니어에게 현재의 큰 아키텍처 도전을 탐색할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다.

프롬프트 주입은 사용자가 대규모 언어 모델을 조작하여 민감한 정보를 추출하거나 개인적 이득을 얻을 수 있는 방법입니다. 이를 방어하기 위해, 민감한 비즈니스 데이터를 배제하고, 맞춤형 모델 사용, 적대적 프롬프트 탐지기 구현 등의 방법이 제안되었습니다. 개발자들은 이러한 위협을 인식하고 적극적으로 방어해야 합니다.

클라우드플레어가 워크플로우를 출시하여 개발자들이 네트워크 불안정, 서버 다운타임, 코드 오류와 같은 실패를 견딜 수 있는 확장성 있는 멀티스텝 애플리케이션을 만들 수 있게 되었습니다. 이 새로운 기능은 자동 재시도와 상태 관리를 제공하며, 복잡한 작업을 처리할 수 있는 강력한 도구입니다.

기술과 자본주의의 발전은 혜택과 도전을 가져왔습니다. 조직은 가치에 깊이 뿌리박은 고성능 문화를 구축해야 하며, 리더는 신뢰와 협력적 문제 해결을 중심으로 환경을 조성해야 합니다. 이는 단기적인 해결책이 아닌, 지속 가능한 발전을 위한 사려 깊은 리더십이 필요함을 강조합니다.

PostgreSQL 글로벌 개발 그룹이 PostgreSQL 17을 출시했습니다. 이번 버전에서는 백엄 프로세스의 새로운 메모리 관리 구현으로 메모리 사용량을 최대 20배까지 줄이고 속도를 향상시켰습니다. 또한, 고동시성 작업 부하를 위한 저장소 접근 최적화, 고가용성 작업 관리 간소화, I/O 성능 향상 등이 이루어졌습니다.