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마이크로소프트는 최근 Visual Studio에 클라우드 기반의 보안 터널을 조용히 추가하여 API, 웹 서비스, 모바일 백엔드 테스트를 더 쉽게 만들었습니다. 이 개발 터널은 외부 네트워크에서 개발 PC로 터널링하면서 원하는 트래픽만 통과시키는 역방향 프록시와 API 및 웹 게이트웨이를 혼합한 도구입니다. 이는 실제 엔드포인트와 API로 작업할 수 있게 하여, 모의 데이터를 사용하는 대신 코드 작성에 집중할 수 있게 합니다.

Synopsys의 연례 오픈 소스 보안 및 위험 분석 보고서에 따르면, 2023년에 평가된 코드베이스의 거의 3/4이 고위험 취약점을 가진 오픈 소스 구성 요소를 포함하고 있습니다. 고위험 취약점은 원격 코드 실행 취약점을 포함하며, 이는 전년 대비 크게 증가한 수치입니다. 또한, 많은 조직들이 구식이거나 활동이 없는 오픈 소스 구성 요소에 의존하고 있음이 밝혀졌습니다.

ServiceNow, Hugging Face, Nvidia가 AI 기반 프로그래밍 도구에 도전하기 위해 StarCoder2, 새로운 세대의 오픈 액세스 및 로열티 프리 대규모 언어 모델(LLM)을 출시했습니다. 이 모델은 600개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하며, 3가지 크기로 제공되어 자원 효율성을 높입니다. 특히, COBOL과 같은 언어를 이해할 수 있어, IBM의 Watsonx Code Assistant와 같은 제품과 경쟁할 수 있습니다.

파이썬은 편리하고 개발자 친화적이지만, 속도 면에서는 Java나 C만큼 빠르지 않습니다. 그러나 적절한 최적화를 통해, 파이썬 애플리케이션은 웹 애플리케이션, 데이터 분석, 관리 및 자동화 도구 등 대부분의 목적에 충분히 빠를 수 있습니다. 프로파일링, 메모이제이션, NumPy와 Numba 사용, C 라이브러리 활용, Cython으로의 변환, 멀티프로세싱, 라이브러리와 플랫폼 이해, 그리고 PyPy 실행 등 다양한 방법으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

현대 AI에서 사용되는 피드포워드, 순환, 합성곱, 트랜스포머 네트워크와 같은 주요 신경망 유형에 대해 알아보세요. 이들은 ChatGPT와 Bard와 같은 대규모 언어 모델부터 안정적인 확산을 통한 이미지 생성에 이르기까지 다양한 현대 AI 애플리케이션을 구동합니다. 신경망은 AI를 이해하는 데 있어 가장 필수적인 구성 요소입니다.

2024년 2월, Microsoft의 인기 코드 편집기인 Visual Studio Code 1.87 버전이 발표되었습니다. 이번 업데이트에는 음성 입력, 멀티-커서 인라인 제안, GitHub Copilot을 이용한 심볼 이름 변경 제안 등 다양한 기능이 추가되었습니다. 개발자들은 이제 음성으로 코드를 입력할 수 있으며, 더 스마트한 코딩을 위한 여러 새로운 도구를 사용할 수 있게 되었습니다.

GitHub이 조직의 코드베이스에 맞춤화할 수 있는 AI 기반 프로그래밍 보조 도구인 GitHub Copilot Enterprise를 정식 출시했습니다. 이는 개발자들이 공개 및 비공개 코드에 대해 질문하고, 새로운 코드베이스에 빠르게 적응하며, 엔지니어링 팀 간의 일관성을 구축하고, 동일한 표준과 이전 작업에 대한 접근을 보장하는 데 도움을 줍니다. 월 $39에 제공되며, 엔터프라이즈급 보안을 특징으로 합니다.

백악관은 개발자들에게 메모리 안전 프로그래밍 언어를 사용하도록 촉구하며, 버퍼 오버플로우와 메모리 접근 취약점을 일으키는 C와 C++와 같은 언어에서 벗어나라고 권고했습니다. 이는 사이버 공격의 위험을 줄이고, 디지털 생태계에 존재하는 취약점의 전체 범주를 예방할 수 있는 방법으로 제시되었습니다.

Amazon Bedrock는 프롬프트 엔지니어링과 RAG를 통해 생성형 AI 앱 구축을 용이하게 하며, 다양한 텍스트, 채팅, 이미지 기반의 기초 모델을 제공합니다. 이 서비스는 Amazon Web Services의 다른 기계 학습 서비스와 함께 사용할 수 있으며, Azure AI Studio와 Google Vertex AI의 Generative AI Studio와 같은 경쟁사와 비교됩니다.

우리는 실시간으로 변화하는 세상에서 살고 있으며, 스트림 처리는 이러한 변화를 기록하고 더 나은 비즈니스 결과를 위한 조치나 예측을 가능하게 합니다. Apache Flink는 스트림 처리 애플리케이션의 사실상의 표준으로, 이벤트 기반 애플리케이션, 실시간 분석, 스트리밍 데이터 파이프라인 등 다양한 사용 사례에서 그 힘을 발휘합니다.

Deno 1.41 버전에서는 'deno compile' 바이너리의 크기를 절반으로 줄이고, 공식적으로 Linux ARM64 빌드를 지원하기 시작했습니다. 이 업데이트는 Deno와 Node.js 사용자들에게 흥미로운 소식입니다. 더 작은 바이너리 크기와 새로운 플랫폼 지원으로 Deno의 유연성과 접근성이 한층 강화되었습니다.

2023년, 경제적 압박 속에서 클라우드 비용 절감과 약정 기반 할인 관리가 클라우드 파이낸옵스 팀의 최우선 과제로 부상했습니다. 또한, AI와 머신러닝의 비용이 2024년에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되며, 이에 따라 최적화와 교육 투자가 중요해지고 있어요.

TypeScript 5.4가 타입 좁히기 문제를 해결하며 개발자들의 고통을 완화했습니다. 이번 업데이트는 함수 클로저 내에서 마지막 할당 후에도 타입 정제를 유지하는 새로운 기능을 포함하고 있어, 더욱 정교한 타입 체킹이 가능해졌습니다.

자바 22는 범위 지정된 값, 구조화된 동시성, 스트림 수집기, 그리고 다중 파일 프로그램 실행 기능을 포함한 최종 릴리스 후보로 이제 사용할 수 있습니다. 이러한 새로운 기능들은 자바 개발자들에게 더 효율적이고 안전한 프로그래밍 환경을 제공할 것입니다.

생성형 AI는 조직이 데이터를 수집하고 사용하는 방식에 새로운 위험, 도전, 그리고 기회를 제시합니다. 데이터 거버넌스 팀이 이에 대응하기 위해 데이터 정책 검토, 데이터 품질 증진, 데이터 관리 및 파이프라인 아키텍처 검토, 그리고 생성형 AI 워크플로우로의 데이터 거버넌스 확장 등 네 가지 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 변화는 조직이 신뢰할 수 있는 데이터로 AI 모델을 구축하고, 데이터 프라이버시와 보안을 유지하며, 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.

자체 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하기 전에 고려해야 할 5가지 핵심 질문을 소개합니다. 이는 고객 경험 개선, 비용 절감, 데이터 프라이버시 보호 등의 이점을 제공할 수 있지만, 사업의 특정 문제를 해결하기 위한 AI의 필요성을 신중히 평가해야 합니다. 데이터 준비 상태, 산업 특화 AI 도구의 존재 여부, 전문가의 충분한 확보, 시간 제약 등을 고려하는 것이 중요합니다.

AI는 혁신의 상징처럼 여겨지지만, 그 의미나 활용 방법을 모르는 이들에게는 혼란스러울 수 있습니다. 클라우드에 발을 들여놓고, 혁신할 분야를 파악한 후, AI를 단순하고 효과적으로 만들어 줄 수 있는 유니콘 벤더를 찾는 것이 중요합니다. AI의 빠른 혁신 속도에도 불구하고, 대부분의 기업들은 여전히 AI를 의미있게 활용하지 못하고 있습니다. 클라우드의 유연한 인프라를 활용하는 것이 AI 시대에 발을 들여놓는 첫걸음이 될 수 있습니다.

2023년 러스트 상태 조사에 따르면, 러스트 사용자들은 기술 산업에서의 낮은 사용률과 과도한 복잡성에 대해 가장 걱정하고 있습니다. 러스트 사용자 비율은 소폭 상승했으나, 러스트의 미래에 대해 전혀 걱정하지 않는 응답자의 비율은 감소했습니다. 이러한 우려에도 불구하고, 러스트를 사용하는 개발자들은 점점 늘어나고 있으며, 러스트 전문성도 증가하고 있습니다.

2024.1 버전의 JetBrains IDEs에서는 새로운 터미널이 사용 가능해집니다. 이 터미널은 명령어 탐색을 용이하게 하고, 명령어 완성 기능을 강화했습니다. 각 명령어를 별도의 블록으로 표시하여 가독성을 높이고, 키보드 단축키를 사용하여 프롬프트와 출력 사이를 쉽게 전환할 수 있습니다. 현재 Bash, Zsh, PowerShell을 지원하며, 다른 셸 지원은 개발 중입니다. 사용자 피드백을 위한 IDE 기반 설문조사도 계획 중입니다.

최근 에어 캐나다의 AI 챗봇이 잘못된 정보를 제공해 소액 청구 법원에서 패소한 사건이 AI와 법적 책임의 교차점을 드러냈습니다. 이 사건은 AI 시스템의 설계와 거버넌스에 대한 신중한 접근의 중요성을 강조하며, AI의 잘못된 정보와 편향으로 인한 법적 및 재정적 영향을 시사합니다. AI 시스템의 설계와 아키텍처 결정이 언젠가 법정에서 따져질 수 있음을 명심해야 합니다.