뉴스는 정보의 패스트푸드
뉴스와 소셜 미디어를 줄이면 불안이 감소하고, 독서나 다른 관심사에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 뉴스는 시민을 교육하기보다는 주의를 끌기 위해 설계되었으며, 종종 편향이나 잘못된 세계관을 조장할 수 있습니다. 저자는 뉴스 대신 의미 있는 활동에 집중할 것을 권장합니다.
뉴스는 정보의 패스트푸드
뉴스와 소셜 미디어를 줄이면 불안이 감소하고, 독서나 다른 관심사에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 뉴스는 시민을 교육하기보다는 주의를 끌기 위해 설계되었으며, 종종 편향이나 잘못된 세계관을 조장할 수 있습니다. 저자는 뉴스 대신 의미 있는 활동에 집중할 것을 권장합니다.
새로운 AI 치료 앱 'Feeling Great', 심리학자 공동 창업자의 경험을 AI로 구현하다
정신건강 지원을 위한 AI 기반 앱 'Feeling Great'이 출시되었습니다. 이 앱은 인지 행동 치료(CBT)와 같은 방법을 기반으로 하며, 대화형 코스와 상담 챗봇을 제공합니다. 이 앱은 전문적인 도움이 어려운 이들에게 접근 가능한 도구를 제공하고자 합니다. 또한, 향후 FDA 승인을 목표로 하고 있습니다.
RAG 확장 및 정확한 LLM 구축 방법
RAG(검색 증강 생성)는 도메인 특화 데이터를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 정확성을 향상시키는 주요 방법입니다. 효율적으로 확장하기 위해서는 데이터 스트리밍 아키텍처가 필요하며, 이는 독립적으로 작업하고 혁신을 가속화할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터 스트리밍 모델은 LLM과 RAG의 전체 잠재력을 발휘하는 최선의 방법입니다.
Inside Java 뉴스레터: 자바와 AI?
2024년 7월호 Inside Java 뉴스레터에서는 자바와 AI에 대한 Inside Java Newscast, 미국 JUG 투어, Java Visual Studio Code 확장 프로그램 업데이트, 최신 기술 기사, 커뮤니티 팟캐스트 인터뷰 등을 다룹니다. 자세한 내용은 링크를 참조하세요.
공공 소프트웨어 플랫폼을 포용적으로 만드는 아이디어
공공 소프트웨어 플랫폼은 모든 사용자가 편안하게 사용할 수 있어야 합니다. 다양한 사용자의 요구를 수용하고, 접근성을 우선시하는 것이 중요합니다. 안전한 로그인 옵션 제공과 다단계 인증을 통해 사용자의 신뢰를 확보해야 하며, 포용적 디자인은 모든 사용자가 플랫폼을 쉽게 사용할 수 있도록 해야 합니다.
2024년에도 계속되는 기술 업계의 대규모 해고
2022년부터 이어진 기술 업계의 대규모 해고가 2024년에도 계속되고 있습니다. 독립적인 해고 추적기 Layoffs.fyi에 따르면, 254개 회사에서 총 60,000개의 일자리가 줄었습니다. Tesla, Amazon, Google, TikTok, Snap, Microsoft 등 주요 기술 회사들이 대규모 인력 감축을 단행했습니다. 이러한 변화는 기술 산업에 큰 타격을 주고 있으며, 앞으로의 시장 전망에 대한 불확실성이 커지고 있습니다.
AI 비즈니스 에이전트 스타트업 바딘, 드롭박스와 허브스팟으로부터 전략적 투자 유치
바딘은 비즈니스를 위한 반복적인 지식 작업을 자동화하는 플랫폼을 개발한 스타트업으로, 새로운 펀딩 라운드에서 300만 달러를 유치하며 총 투자액이 2200만 달러에 이르렀습니다. 드롭박스와 허브스팟이 전략적 투자자로 참여하게 되었으며, 바딘의 플랫폼은 100개 이상의 도구와 통합되어 있습니다.
스노우플레이크의 AI/ML 기능을 활용한 이상 탐지
이 기사에서는 스노우플레이크의 Cortex AI/ML 스위트가 제공하는 SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION 함수를 사용하여 시계열 데이터에서 이상을 탐지하는 방법을 단계별로 설명합니다. 이상 탐지는 예상 결과에서 데이터의 편차를 식별하는 과정으로, 예측 모델의 품질을 향상시키는 데 중요합니다.
파이썬 확장 기능은 느긋해야 한다
파이썬의 ast
모듈은 단순히 AST를 파싱하는 것 이상의 작업을 수행합니다. 이로 인해 메모리 할당과 가비지 컬렉션에 많은 시간이 소요됩니다. Rust 확장을 사용하여 AST 처리를 개선하면 실행 시간을 16배 가까이 단축시킬 수 있습니다. 이는 파이썬 확장 기능에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다.
옵저버빌리티 버전 업그레이드의 시기인가? (그렇다는 징후들)
옵저버빌리티 1.0은 메트릭, 로그, 트레이스의 세 가지 기둥을 중심으로 하지만, 2.0은 통합된 구조화된 로그 이벤트를 사용하여 시스템을 더 깊이 탐구할 수 있습니다. 2.0은 비용 효율적이며, 소프트웨어 개발 전 과정에 걸쳐 빠른 피드백을 제공합니다. 업계는 Honeycomb 외에도 다양한 옵저버빌리티 2.0 도구를 필요로 합니다.
판사, 리플에 1억 2500만 달러 벌금 부과 및 향후 증권법 위반 금지
연방 판사가 리플에게 1억 2500만 달러의 민사 벌금을 부과하고 향후 증권법 위반을 금지하는 명령을 내렸습니다. 이는 SEC가 요구한 19억 달러에 비해 훨씬 낮은 금액입니다. 리플은 기관 고객에게 XRP를 직접 판매함으로써 증권법을 위반한 것으로 밝혀졌습니다.
Argdown: 마크다운처럼 논증 매핑하기
Argdown은 논증 매핑을 위한 도구로, 논증과 자유 연설에 대한 검열을 주제로 한 첫 예제를 포함합니다. 이 도구는 몇 분 안에 배울 수 있으며, VS Code 확장 프로그램이나 명령줄 도구를 사용하여 시작할 수 있습니다. 논리적으로 논증을 재구성하고 마크다운과 유사한 텍스트 포맷팅을 지원합니다.
RDP와 VNC를 이용한 원격 데스크톱
RDP와 VNC를 활용한 원격 데스크톱 설정과 사용에 대해 다룬 문서입니다. 다양한 호스팅 플랫폼에서의 성능 비교, Debian, Slackware, FreeBSD, OpenBSD에서의 서버 소프트웨어 설정 방법, 그리고 여러 클라이언트 소프트웨어의 테스트 결과를 포함하고 있습니다. 특히, 하드웨어 또는 KVM 플랫폼 사용을 권장하며, Guacamole 웹 클라이언트의 성능 제한에 대해서도 언급합니다.
2024년 8월 자바 주요 소식 요약
이번 자바 주요 소식에서는 세바스찬 다쉬너의 기고를 포함해 쿼커스, 인텔리제이 IDEA, 생성적 AI 등에 대한 흥미로운 주제를 다룹니다. 또한, 자바 23 업데이트, 오픈JDK의 보안 조치, 코틀린의 최신 소식 등 개발자들을 위한 다양한 정보가 가득합니다.
구글과 메타, 청소년 대상 비밀 광고 거래 체결
구글과 메타가 청소년을 대상으로 한 비밀 광고 거래를 체결했습니다. 이 기사를 읽으려면 FT Edit에 무료로 등록하세요. 등록 후 30일 동안 카드 정보 없이 기사를 자유롭게 읽을 수 있습니다.
가장 비효율적인 정렬, 보고소트
이 기사는 보고소트라는 이론적인 정렬 알고리즘을 탐구합니다. 보고소트는 값 목록을 무작위로 섞어서 정렬된 순서가 될 때까지 반복하는 방식으로, 극도로 낮은 성능을 보이며, 실제로는 알고리즘이라고 부르기 어렵습니다. 이 기사는 보고소트의 Python과 C++ 구현을 다루며, 랜덤 숫자 생성과 계산 가능성의 기초에 대한 통찰을 제공합니다.
클라우드 네이티브 밀리초 지연 스트리밍 가제트
Go 프로그래밍 언어는 간단하고 효율적이며 동시성 지원이 뛰어나 SQL, 배치, 스트림 처리를 유연하게 혼합하는 플랫폼 구축에 적합합니다. Go의 동시성 지원과 데이터 조작 능력은 다양한 데이터 처리 작업을 동시에 처리하는 데 필수적입니다.
새로운 AI 비서 '실비아', '스패니쉬' 및 다양한 언어 조합 이해 가능
많은 사람들이 일상에서 사용하는 언어를 자연스럽게 섞어 사용하는데, 이제 AI 비서 '실비아'가 스패니쉬(스페인어와 영어의 혼합)를 포함한 다양한 언어 조합을 이해할 수 있습니다. 사용자는 원하는 언어 조합으로 말하기만 하면 앱이 정확하게 받아적어줍니다. 곧 프랑스어, 루마니아어, 우크라이나어, 독일어, 네덜란드어도 지원할 예정입니다.
양자 컴퓨팅, '스푸트니크' 순간을 눈앞에 두다
케임브리지에 기반을 둔 Riverlane의 창립자 Steve Brierley는 양자 컴퓨팅이 몇 년 내에 '스푸트니크' 돌파구를 경험할 것으로 예측합니다. 이 기술은 의학, 비료 생산, 배터리 기술 등에서 혁신을 가져올 수 있습니다. Riverlane은 세계 최초의 전용 양자 디코더 칩을 개발하여 기술 발전에 대한 기대를 모으고 있습니다.
GPT-4 LLM을 활용한 사회과학 실험 결과 예측
GPT-4o-mini를 사용하여 미국 성인 대상의 임의 대조 실험(RCT)에서 참가자 반응을 시뮬레이션하는 도구입니다. 이 도구는 실험 처리 효과를 예측하며, 예측 정확도는 70-80%에 달하고, 실제 효과 크기와 강한 상관관계(r = .85)를 보입니다. 이는 전문가 예측을 능가하는 결과로, 개입 설계나 소재 테스트 등에 활용 가능합니다.