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젠킨스는 소프트웨어 개발 워크플로우를 자동화하는 데 중요한 역할을 하는 인기 있는 오픈 소스 자동화 서버입니다. 이 도구는 광범위한 플러그인 생태계와 엔터프라이즈 수준의 확장성을 자랑하지만, 쿠버네티스 네이티브 환경에 적응하는 데는 어려움이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 젠킨스는 강력한 플러그인 생태계와 지속적인 커뮤니티 지원 덕분에 여전히 널리 사용되고 있습니다.

마스토돈 4.3 버전에서는 안전성과 발견 도구가 강화되었으며, 디자인도 새롭게 단장했습니다. 사용자는 계정에 영향을 미치는 모더레이터 결정을 알림으로 받게 되며, 바이럴 포스트의 알림을 그룹화하여 관리할 수 있습니다. 또한, 작가와 저널리스트 지원을 위한 새로운 기능이 추가되어 출판사가 마스토돈 프로필을 강조 표시할 수 있습니다. 이 업데이트는 사용자의 통제력과 투명성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

어도비가 2025년 1분기에 콘텐츠 인증 웹 앱을 베타 버전으로 출시하여 창작자들이 자신의 작품에 콘텐츠 자격 증명을 적용할 수 있게 합니다. 이 시스템은 디지털 지문, 보이지 않는 워터마킹, 암호화된 메타데이터를 사용하여 작품을 보호하며, AI 주도의 딥페이크와 오보, 콘텐츠 도용을 방지하는 것을 목표로 합니다.

런던에 기반을 둔 Roli 회사가 새로운 제품 Airwave를 출시하여 피아노 학습의 진입 장벽을 낮췄습니다. 이 제품은 손 움직임을 추적하는 3D 카메라와 '음악 지능' AI 플랫폼을 통해 보다 섬세한 제어를 가능하게 하며, 학습뿐만 아니라 창작 활동에도 유용합니다.

인텔과 Yelp에서의 경험에서 영감을 받은 Scott Clark가 설립한 Distributional은 AI 제품 팀이 생산 시스템에 영향을 미치기 전에 AI 위험을 감지하고 해결할 수 있도록 돕습니다. 이 회사는 AI 모델 및 앱의 통계 테스트를 자동화하고, 테스트 실패를 관리할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 최근 19백만 달러의 투자를 받아 기술 팀을 확장하고 첫 기업 배치를 준비할 계획입니다.

데이브 클라크가 아마존 소비자 부문 CEO에서 퇴임한 후, 플렉스포트 CEO로서의 논란을 겪었습니다. 이제 그는 Auger라는 새로운 공급망 소프트웨어 스타트업을 설립하여 1억 달러의 초기 투자를 유치했습니다. Auger는 AI를 활용하여 다양한 공급망 시스템의 데이터를 통합하고 분석하여 실시간 통찰력과 자동화를 제공할 계획입니다.

이 기사는 개발 경제학에서 RCTs(무작위 대조 시험)의 역할과 비판에 대해 논의합니다. 연구 결과에 따르면, 개발도상국의 기업은 성장이 정체되어 있으며, 이는 경제 성장을 저해합니다. 기업 성장을 촉진하는 개입이 경제 발전을 위해 더 효과적일 수 있습니다. 이는 많은 사람들에게 안정적인 일자리와 번영의 길을 제공할 수 있습니다.

어도비가 예술가의 작품을 AI로부터 보호하기 위해 '콘텐츠 진위성 웹 앱'을 출시했습니다. 이 웹 앱은 창작물에 속성 데이터와 '학습 금지' 태그를 쉽게 적용할 수 있게 해주며, AI가 사용된 경우 이를 밝히는 메타데이터를 포함합니다. 또한, 크롬 확장 프로그램을 통해 웹페이지에서 콘텐츠 자격 증명 정보를 복구하고 표시할 수 있습니다. 이는 창작자가 자신의 작품이 어떻게 사용되는지에 대한 통제력과 투명성을 높이는 데 목표를 두고 있습니다.

볼보의 전자 제어 장치(ECU)에서 러스트 프로그래밍 언어를 사용하여 높은 품질의 코드를 작성하고 버그를 줄인 사례입니다. 주요 아키텍트인 줄리어스 구스타브손은 러스트가 프로젝트에 적합하다고 판단했으며, 이제 볼보는 더 많은 프로젝트에 러스트를 도입할 계획입니다.

비밀 관리 및 로테이션은 애플리케이션 보안에 매우 중요합니다. AWS Secrets Manager를 사용하여 자동화된 로테이션을 구현하는 방법을 포함하여, 비밀을 안전하게 관리하고 데이터 유출이나 시스템 침해를 방지하는 방법에 대해 설명합니다.

중국과학원(UCAS) 연구진이 음성과 텍스트 데이터를 모두 처리할 수 있는 대규모 언어 모델 LLaMA-Omni를 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 기존 모델보다 적은 데이터와 연산으로 더 뛰어난 성능을 보이며, 음성 입력과 출력 사이의 지연 시간을 줄입니다. Hugging Face에서 모델 파일을 확인할 수 있습니다.

Tcl은 매우 일관되고 우아한 문법을 가지고 있으며, 문자열을 통한 호모이코닉 특성으로 코드 직렬화와 조작이 투명합니다. 또한, C와의 간단한 상호 작용을 통해 플러그인 개발이 용이하며, 강력한 Tk GUI 툴킷과 유니코드를 지원하는 정규 표현식 구현이 뛰어납니다. 그러나 현대적인 도구의 부족과 일부 스크립팅 언어로서의 한계도 지니고 있습니다.

AI 사진 편집 도구가 사용자의 기억에 맞춰 사진을 재구성하게 해주지만, 이로 인해 사진이 지닌 독특한 매력과 맥락을 잃어버릴 수 있다는 점을 경고합니다. 사진의 의미를 유지하면서 도구를 적절히 활용하는 균형을 찾는 것이 중요합니다.

새로운 스타트업 TensorWave가 Nvidia의 AI 산업 내 GPU 독점에 도전장을 내밀었습니다. 이 회사는 AMD의 GPU만을 제공하는 클라우드 서비스를 출시하며, 특히 텍스트 생성 작업에서 Nvidia의 H100을 능가할 수 있다고 주장합니다. 라스베이거스에 본사를 둔 TensorWave는 이미 연간 $3백만의 수익을 창출하고 있으며, 올해 말까지 $25백만에 이를 것으로 예상됩니다.

2024년 물리학 노벨상은 기계 학습 및 신경망 분야에서 중대한 기여를 한 [수상자 이름]에게 수여되었습니다. 그들의 연구는 과학 지식과 기술 능력을 발전시키는 데 큰 영향을 미쳤으며, 이 분야에서 더 많은 연구와 혁신을 촉진하였습니다.

쉬프트 레프트 아키텍처는 배치 처리의 문제점을 해결하고, 실시간 데이터 제품을 통해 트랜잭셔널과 분석적 워크로드를 통합합니다. 이 아키텍처는 아파치 카프카, 플링크, 아이스버그를 사용하여 데이터 소스를 연결하고, 데이터 세트를 큐레이션하며, 처리된 이벤트를 공유합니다. 이는 비용 절감과 시장 출시 시간 단축 등의 비즈니스 가치를 제공합니다.

프린스턴 대학교의 존 J. 홉필드와 토론토 대학교의 제프리 E. 힌튼이 데이터 패턴 인식에 기여한 인공 신경망 개발로 물리학 분야 노벨상을 수상했습니다. 이들의 연구는 얼굴 인식과 언어 번역과 같은 현대 AI 응용 프로그램의 기초를 마련했습니다.

커니핸의 지렛대는 프로그래밍과 디버깅의 관계를 새롭게 조명합니다. 브라이언 커니핸의 유명한 말, '디버깅은 처음 프로그램을 작성하는 것보다 두 배로 어렵다'는 코드를 '영리하게' 작성하는 것이 나중에 디버깅을 어렵게 만든다고 제안합니다. 그러나 이 글은 그러한 해석이 잘못되었다고 주장하며, 오히려 복잡한 코드를 작성하는 능력은 디버깅 과정을 통해 향상될 수 있다고 설명합니다.

제프 힌튼과 존 홉필드가 인공 신경망에 대한 연구로 2024년 노벨 물리학상을 공동 수상했습니다. 힌튼은 딥러닝의 아버지로 불리며, 홉필드는 생물학과 물리학 원리를 컴퓨터 시스템에 적용한 홉필드 네트워크를 개발했습니다. 이들의 연구는 물리학을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

성능 엔지니어는 성능 테스트, 도구 및 기술에 대한 깊은 지식이 필요한 전문 분야입니다. 이 분야에서 성공하려면 소프트웨어 개발 경험, 응용 프로그램 설계에 대한 이해, 그리고 다양한 성능 테스트 도구에 대한 숙련이 필수적입니다. 또한, 효과적인 커뮤니케이션과 최신 기술 동향에 대한 지속적인 학습도 중요합니다.