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Anthropic의 'AI 현미경'은 대형 언어 모델(LLM)의 내부 작동을 탐구합니다. 이 연구는 Claude Haiku 3.5의 환각과 계획 같은 주요 행동을 분석하며, 보편 언어 개념을 발견했습니다. 이 방법론은 모델의 해석 가능성을 높이고, 인간 가치와의 정렬을 목표로 합니다.

앤트로픽이 대학을 위한 클로드 AI 어시스턴트를 출시했습니다. 이 AI는 비판적 사고를 촉진하고, 소크라테스식 대화를 통해 학생들의 깊이 있는 학습을 지원합니다. 캠퍼스 전역에서 활용되며, 논문 작성과 개인화된 피드백을 제공합니다. 학생 프로그램도 마련되어 있어, AI에 관심 있는 학생들에게 큰 기회가 될 것입니다!

AMQP의 창시자 존 오하라가 QCon 런던에서 이 기술의 기원과 발전 과정을 공유했습니다. JP 모건에서의 필요로 시작된 AMQP는 클라우드 플랫폼에서 널리 채택되었습니다. RabbitMQ의 성공과 오픈 표준의 인간적 요소에 대한 통찰을 제공하며, 기술 개발의 정치적 측면을 강조했습니다.

PlanetScale가 벡터 지원을 공식 출시했습니다. 이제 MySQL 데이터와 함께 벡터 데이터를 저장할 수 있어 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없습니다. 이 기능은 추천 시스템, 의미 검색, RAG 작업에 유용하며, 성능과 메모리 효율성이 크게 향상되었습니다. MySQL의 트랜잭션 모델과 통합되어 벡터 데이터 변경이 즉시 반영됩니다. 이로 인해 스케일링이 용이하며, Vitess를 기반으로 한 호환성도 제공합니다.

쇼나 마텔은 레거시 코드와 기술 부채 관리 전략을 공유합니다. 그녀는 기존 코드를 개선하고, 새로운 시스템을 유지보수 가능하게 설계하는 방법을 설명합니다. 특히 스트랭글러 피그 패턴을 소개하며, 코드가 잘 노화하고 미래의 문제를 줄이는 방법을 제시합니다. 이 흥미로운 주제는 개발자들에게 큰 영감을 줄 것입니다!

시니어 엔지니어도 주니어에게 배울 수 있습니다! 베스 앤더슨은 시니어가 주니어의 신선한 관점과 최신 기술을 통해 성장할 수 있다고 말합니다. 심리적 안전을 보장하고, 역피드백을 통해 소통을 개선하며, 포용적인 문화를 조성하는 것이 중요합니다. 모두가 독특한 통찰력을 공유할 수 있는 환경을 만들어보세요!

윤초는 지구의 회전 불규칙성을 보정하기 위해 추가되는 시간 조정입니다. 메타는 정밀 시간 프로토콜(PTP)을 통해 윤초를 관리하는 알고리즘적 접근을 개발했습니다. 이 방법은 fbclock 라이브러리를 사용하여 자동으로 윤초를 처리하며, 고정밀 환경에서의 시간 동기화를 보장합니다.

QCon 런던 2025에서 Adi Polak은 AI의 정밀도를 높이기 위한 데이터 검색의 중요성을 강조했습니다. RAG와 에이전틱 RAG 같은 데이터 중심 최적화 방법을 소개하며, AI의 정확성을 높이는 방법을 제시했습니다. AI 정밀도를 높이는 방법에 관심이 있다면 이 발표를 주목하세요!

Radical AI가 TorchSim을 출시했습니다. 이 PyTorch 기반 엔진은 분자 시뮬레이션을 혁신적으로 향상시키며, 기계 학습을 활용한 재료 과학에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. GPU를 활용한 병렬 시뮬레이션으로 최대 100배의 속도 향상을 제공하며, 오픈 소스로 제공되어 연구자들에게 큰 관심을 받고 있습니다.

아담 샌드맨과 셰인 헤이스티가 생성 AI가 소프트웨어 개발과 테스트에 미치는 변혁적 영향을 논의합니다. AI는 반복 작업을 자동화하고 프로토타이핑을 가속화하지만, 결함 증가와 윤리적 문제도 야기합니다. AI의 도입으로 개발자, 테스터, 비즈니스 분석가의 역할이 통합되고, 일반적인 기술이 요구됩니다. 이 팟캐스트는 소프트웨어 테스트의 미래와 AI의 역할에 대한 통찰을 제공합니다.

마이크로소프트가 Anthropic과 협력하여 Model Context Protocol (MCP)을 위한 공식 C# SDK를 출시했습니다. 이 SDK는 오픈 소스로 제공되며, .NET 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 데 큰 도움이 될 것입니다. OAuth 및 OpenID Connect와 같은 인증 지원도 계획 중입니다. 이 SDK는 NuGet에서 다운로드할 수 있으며, GitHub에서 문서와 샘플을 확인할 수 있습니다.

책임 있는 AI는 금융 기술(FinTech)에서 중요한 주제입니다. Lexy Kassan은 EU AI 법안과 같은 규제 업데이트와 그 영향에 대해 설명합니다. 그녀는 책임 있는 AI의 여러 수준을 다루며, 윤리적 원칙에서 실질적 구현까지의 과정을 소개합니다. FinTech의 AI 활용은 수익 증가와 업무 자동화를 가져올 수 있으며, 이는 리스크 관리와 AI 거버넌스의 중요성을 강조합니다. Kassan은 AI 리뷰 보드와 규제 준수의 필요성을 강조하며, AI의 투명성과 공정성을 위한 노력을 촉구합니다.

소프트웨어 테스트에서 인공지능(AI)의 활용이 증가하고 있습니다. AI는 결함 예측, 테스트 자동화, 위험 기반 테스트 개선에 기여하며, 인간과 AI의 협력을 통해 소프트웨어 품질을 유지합니다. AI는 테스트 범위를 확장하고, 주기를 단축하며, 결과 정확성을 높여 더 빠르고 높은 품질의 소프트웨어 출시를 가능하게 합니다. 그러나 AI는 탐색적 테스트와 같은 맥락 이해가 필요한 부분에서는 한계가 있습니다. AI는 QA 역할을 대체하지 않고, 인간의 능력을 보완하여 전략적 작업에 집중할 수 있게 합니다.

2025년 4월 10일, 아메리칸 익스프레스의 매튜 리스트가 금융 서비스 분야의 클라우드 기반 인프라 구축 경험을 공유했습니다. 그는 안정성, 보안성, 확장성의 중요성을 강조하며, 지속적인 업데이트와 팀 문화의 역할을 논의했습니다. 특히, 오픈 소스 커뮤니티와의 협업이 혁신을 촉진한다고 강조했습니다.

QCon London에서 Sam Newman은 분산 시스템의 핵심 요소인 타임아웃, 재시도, 멱등성의 중요성을 강조했습니다. 그는 이 요소들이 시스템의 견고함을 보장한다고 설명했습니다. 타임아웃은 요청을 언제 포기할지 결정하고, 재시도는 몇 번 시도할지를 정하며, 멱등성은 반복된 요청이 결과를 변경하지 않도록 합니다. 이러한 개념을 이해하면 분산 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.

QCon 런던 2025에서 이안 미엘은 DevOps 원칙을 감사 및 통제에 도입하는 방법을 소개했습니다. 그는 자동화와 반복성을 강조하며, 전통적인 감사 방식의 비효율성을 지적했습니다. 미엘의 팀은 연속적 준수 프레임워크(CCF)를 개발하여 실시간 준수 데이터를 제공하며, OSCAL 표준을 활용해 기계 판독 가능한 문서를 지원합니다. CCF는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

QCon 런던 2025에서 AWS 대사 Jon Topper는 SaaS 소프트웨어 구축 시 흔히 저지르는 실수에 대해 강연했습니다. 그는 다중 테넌시를 초기에 고려하지 않으면 확장성이 제한될 수 있다고 강조했습니다. 또한, 자동화와 보안의 중요성을 언급하며, 고객 맞춤형 기능을 피하고 강력한 제품 철학을 유지할 것을 권장했습니다.

엔지니어링 리더십의 진화는 조직 성장의 핵심입니다. Thiago Ghisi는 팀이 50명을 넘어서면서 영웅적 문제 해결에서 자율적 시스템 설계로 전환한 경험을 공유했습니다. 그는 변화를 실험으로 보고, 파동 기반의 소통을 통해 피드백을 수집하여 팀의 참여와 지속 가능한 성장을 촉진하는 방법을 강조했습니다.

QCon London 2025에서는 멀티 클라우드 환경의 채택이 증가하고 있음을 강조했습니다. Microsoft의 Teena Idnani는 지연 시간 문제와 복원력 구축, 이벤트 순서 유지 등 멀티 클라우드 아키텍처의 주요 과제를 다루었습니다. 보안과 관찰 가능성도 중요한 고려 사항으로 제시되었습니다.

소프트웨어 공급망 보안은 특히 핀테크 분야에서 중요한 주제입니다. Mykhailo Brodskyi는 위험 완화 전략과 실제 사례 연구를 통해 시스템을 보호하는 방법을 설명합니다. 서드파티 라이브러리의 위험을 줄이기 위한 소프트웨어 구성 분석과 비밀 관리 도구 사용이 강조됩니다. 클라우드 마이그레이션과 보안 테스트의 중요성도 다루어집니다.