웹 없는 웹어셈블리 앱, Orca
웹어셈블리(Wasm)는 웹을 벗어나 독립 실행형 애플리케이션을 지원하게 발전했습니다. 이 기술은 데스크톱, 모바일, 임베디드 시스템 등 다양한 플랫폼에서 앱을 실행할 수 있게 해, 개발자들에게 높은 성능, 보안, 이식성을 제공합니다.
웹 없는 웹어셈블리 앱, Orca
웹어셈블리(Wasm)는 웹을 벗어나 독립 실행형 애플리케이션을 지원하게 발전했습니다. 이 기술은 데스크톱, 모바일, 임베디드 시스템 등 다양한 플랫폼에서 앱을 실행할 수 있게 해, 개발자들에게 높은 성능, 보안, 이식성을 제공합니다.
어른들이 잃어버린 것: 아이들이 거리에서 놀지 않게 되었을 때
2009년, 브리스톨의 두 어머니가 학교 후 몇 시간 동안 거리를 차량 통행으로부터 차단하여 아이들이 자유롭게 놀 수 있게 한 실험을 시작했습니다. 이는 어른들이 얼마나 많은 것을 잃었는지를 드러냈습니다. 거리는 원래 사회화, 상품 판매, 아이들의 놀이 공간이었지만, 차량이 우선시되면서 변화하였습니다. '놀이 거리' 프로젝트는 이러한 커뮤니티 공간을 되찾기 위한 시도로, 이웃과의 연결을 강화하고 있습니다.
HTTP/0.9의 기초부터 시작하기
1991년에 등장한 HTTP/0.9는 최초의 웹 브라우저와 서버 간의 통신을 가능하게 하여 현대 웹의 기초를 마련했습니다. 이 글에서는 Go 언어를 사용하여 간단한 HTTP/0.9 서버를 처음부터 구현하는 과정을 소개합니다. 이를 통해 프로토콜에 대한 실질적인 이해를 돕고자 합니다.
스트림 데이터 처리를 향상시키는 Snow Pipe, Cortex AI, 그리고 Snow Park
Snowflake는 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로, 데이터 주도적인 작업을 처리할 수 있는 완전 관리형 서비스를 제공합니다. Snow Pipe는 이벤트 기반 메커니즘을 통해 다양한 페이로드를 쉽게 처리하며, Cortex AI와 Snow Park는 실시간 인사이트 생성을 가능하게 합니다. 이 기술들은 스트리밍 데이터의 연속적인 전송과 실시간 처리를 지원합니다.
W3C, 구글의 써드파티 쿠키 철회 유보에 실망 표명
세계 웹 컨소시엄(W3C)은 구글이 써드파티 쿠키를 계속 유지하기로 한 결정에 대해 실망감을 표했습니다. 이 결정은 온라인 프라이버시와 광고 관행에 대한 지속적인 논쟁을 강조합니다. W3C는 구글이 이 결정을 재고하고 쿠키 제거를 향한 길로 다시 나아갈 것을 희망합니다.
ArXiv 논문에서 1천만 달러 태우기
구글 딥마인드의 논문 실험을 재현하는 데 드는 총 계산 비용은 약 1,290만 달러로 추정됩니다. 이 연구에서는 대규모 언어 모델 연구에 필요한 상당한 자원을 강조하며, 이는 Llama 3 모델에 사용된 계산의 15% 미만입니다.
EU, 일반 목적 AI 규칙 형성을 위한 협조 요청
EU가 일반 목적 AI 모델(GPAI) 제공업체에 적용될 규칙에 대한 협의를 시작했습니다. 이는 신뢰할 수 있는 AI를 보장하기 위한 실천 규범 개발을 목표로 하며, 투명성, 위험 평가, 규범의 검토 및 모니터링을 포함합니다. 다양한 이해관계자들의 참여를 촉구하며, 응답 마감일은 2024년 9월 10일입니다.
데이터베이스 시스템의 AI 전환: 생성적 AI를 활용한 효율적 개발 및 유지 관리 방법
AI가 데이터베이스 개발과 유지 관리를 혁신할 수 있는 방법을 탐구해보세요. 생성적 AI는 요구 사항 분석, 스키마 생성, 쿼리 최적화 등 다양한 작업을 도울 수 있습니다. 또한, 벡터 데이터베이스와 대규모 언어 모델 운영을 통해 효율성과 정확성을 높이며 생산성을 증가시킬 수 있습니다.
표절 혐의 후 뉴스룸에 지원금을 제공하는 Perplexity
Perplexity가 '출판사 프로그램'을 통해 Time, Der Spiegel, Fortune, Entrepreneur, The Texas Tribune, Automattic (WordPress.com) 등 출판 파트너들과 광고 수익을 공유합니다. 이는 Forbes와 Wired 같은 출판물에서 내용을 표절했다는 비난을 받은 후에 시행된 조치입니다. 이 프로그램은 출판사들에게 장기적인 수익 구조를 제공하며, Perplexity의 성장을 지원합니다.
Perplexity AI, 뉴스 출판사와 광고 수익 공유 계획 발표
Perplexity AI가 사용자 질문에 대한 답변으로 뉴스 콘텐츠를 제공할 때 해당 출판사와 광고 수익을 공유하기로 했습니다. 이는 표절 및 비윤리적 웹 스크래핑에 대한 비난을 해결하려는 노력의 일환입니다. 이 회사는 다양한 비즈니스 모델을 지원하여 출판사들이 지속 가능하게 운영될 수 있도록 할 계획입니다.
FTC, 비경쟁금지 계약 금지 방어에서 두 번째 승리
미국 연방거래위원회(FTC)가 비경쟁금지 계약을 거의 전면 금지하려는 시도가 법적 도전을 받고 있습니다. 텍사스 북부 지방법원은 FTC의 권한에 의문을 제기했지만, 펜실베니아 동부 지방법원은 FTC가 이러한 규제를 발행할 권한이 있다고 판결했습니다. 이는 고용주와 법률 자문가들에게 중요한 영향을 미칠 수 있는 사안입니다.
구글의 JEST 알고리즘, AI 훈련 데이터셋 큐레이션 자동화 및 훈련 컴퓨트 감소
구글 DeepMind가 최근 JEST라는 새로운 알고리즘을 발표했습니다. 이 알고리즘은 AI 훈련 데이터셋을 자동으로 큐레이션하고, 훈련에 필요한 계산량을 대폭 줄일 수 있습니다. JEST는 효율적인 예제를 자동 선택하여 모델 훈련을 최적화하며, 기존 방법보다 10배 적은 계산으로 동일한 성능을 달성했습니다.
루이스 H. 래플럼, 하퍼스 편집장이자 날카로운 칼럼니스트 별세
하퍼스 매거진의 오랜 편집장이자 학식과 귀족적 배경으로 유명했던 루이스 H. 래플럼이 89세의 나이로 로마에서 별세했습니다. 그는 자신의 잡지를 통해 미국 사회의 위선과 불의를 비판했으며, 그의 글은 많은 이들에게 존경받았습니다.
인증서에 대한 모든 것 – 인증 기관
인증서는 웹사이트의 정체성을 증명하여 가짜 서버 설정과 같은 사칭 공격을 방지합니다. 인증 기관(CA)은 웹사이트의 신원을 확인하고, 루트 인증서의 개인 키를 보호하며, 클라이언트의 신뢰를 받는 것이 주요 책임입니다. 새로운 CA는 기존 신뢰할 수 있는 CA에 의해 서명을 받음으로써 신뢰를 구축할 수 있습니다.
미국에서 크리에이터를 위한 AI 스튜디오를 출시한 메타
메타가 미국의 모든 크리에이터에게 맞춤형 AI 챗봇을 만들 수 있는 AI 스튜디오 도구를 제공합니다. 이 도구는 인스타그램, 메신저, 왓츠앱 등 메타의 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 크리에이터가 팬들과의 소통을 강화할 수 있도록 돕습니다.
쿠버네티스가 네트워킹 모델을 어떻게 변화시켰는지, 그리고 개발자가 알아야 할 eBPF와 Cilium에 대하여
쿠버네티스의 일시적인 특성은 전통적인 네트워킹과 다른 접근 방식을 요구합니다. Cilium은 eBPF를 사용하여 보안 정책을 IP 주소가 아닌 워크로드 메타데이터에 따라 적용할 수 있게 하며, 다양한 네트워킹 기능을 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이러한 도구들은 성능과 보안 측면에서 혜택을 제공합니다.
빌드를 '그린' 상태로 유지해야 하는 이유
빌드가 '그린'이라는 것은 코드가 컴파일되고, 테스트가 통과되며, 중대한 문제가 없다는 것을 의미합니다. 그러나 이것이 소프트웨어가 배포 준비가 되었다는 것을 반드시 의미하지는 않습니다. 빌드의 신뢰성과 반복 가능성을 높이기 위한 전략이 중요하며, 이는 소프트웨어가 진정으로 배포 준비가 되었음을 확신할 수 있게 합니다.
Zig에서의 C 매크로 리플렉션 – C보다 뛰어난 C 상호운용성
Zig는 시스템 프로그래밍에 초점을 맞춘 언어로, C의 대체재로 자리매김하고 있습니다. Zig는 C와의 상호운용성이 뛰어나며, C 헤더 파일을 쉽게 호출하고 가져올 수 있습니다. 특히, Zig는 C 매크로를 구조체 필드로 표현하여 매크로 값과 이름을 매핑할 수 있어, C의 한계를 넘어섭니다.
Canva, 창조적 제국에 새로운 생성 AI 플랫폼 추가
Canva가 호주의 생성 AI 스타트업 Leonardo.ai를 인수하면서 창조적 도구를 강화하고 Adobe와의 경쟁에서 우위를 점하고자 합니다. 이번 인수를 통해 Canva는 시각 AI 도구를 세계적 수준으로 확장하며, Leonardo.ai의 기술을 기존 Magic Studio AI 제품에 통합할 계획입니다.
LLM 양자화에 대한 시각적 가이드
LLM(대규모 언어 모델)은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어 많은 메모리를 필요로 합니다. 양자화는 이러한 매개변수의 정밀도를 줄여 메모리 사용을 감소시키는 기술입니다. 이 글에서는 FP16, BF16, INT8 등의 데이터 유형과 PTQ, QAT 같은 양자화 기법을 소개하며, 최신 기술인 GPTQ, GGUF, BitNet을 통해 정확도를 유지하면서 비트 폭을 더 줄일 수 있는 방법을 설명합니다.