2024년 07월 18일 일일 요약

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1: 이 글은 C++, Zig 및 Rust의 메모리 안전성을 비교합니다. 각각의 언어가 메모리 안전성을 어떻게 보장하는지에 대해 기본적인 수준에서 설명하고 있으며, C++의 자유로움, Rust의 엄격한 메모리 안전성, 그리고 Zig의 균형 잡힌 접근 방식을 다룹니다. 특히 Lifetime Safety, Type Safety, Union Variety, Thread Safety 및 Runtime Safety의 측면에서 세 언어를 비교하면서 그 차이점을 명확하게 설명합니다.

키워드: 메모리 안전성, C++, Zig, Rust

출처: https://medium.com/@shyamsundarb/memory-safety-in-c-vs-rust-vs-zig-f78fa903f41e?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader--f78fa903f41e----2-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

Memory Safety in C++ vs Rust vs Zig

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2: 이 글은 에너지와 정보의 동등성 및 AI 경제에서의 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 컴퓨터에서는 정보가 삭제될 때 열로 변환되어 에너지가 손실됩니다. 이는 불가피한 열 발생을 초래합니다. 반면, 정보 보존을 통해 열 생성을 줄일 수 있는 반도체 설계가 가능하다는 점을 언급합니다. 정보와 열 엔트로피의 개념을 결합하여, 정보 엔트로피는 열 엔트로피와 본질적으로 같으며 이에 대한 수학적 기본 원리를 설명합니다.

키워드: 정보 엔트로피, 열 엔트로피, 불가역 계산

출처: https://medium.com/@daveg/the-precise-relationship-between-energy-information-that-form-the-foundation-of-the-post-ai-fb4420164446?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader--fb4420164446----5-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

The precise relationship between energy & information that form the foundation of the post AI…

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3: RouteLLM은 lmsys.org에서 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 대형 언어 모델(LLM)을 효율적으로 라우팅하여 비용을 최대 80% 절감하면서도 GPT-4 품질의 95%를 유지합니다. 이 시스템은 주로 로컬 디바이스에서 많은 작업을 처리하고, 필요할 때만 고비용 모델인 GPT-4로 쿼리를 전송합니다. 컴퓨팅 대부분을 로컬 디바이스로 옮겨 전체 비용을 줄입니다. RouteLLM은 다양한 벤치마크에서 높은 성능과 비용 절감을 입증하였으며, 데이터 증강 및 선호 데이터 학습 방법을 사용하여 높은 품질의 응답을 보장합니다.

키워드: RouteLLM, LLM 라우팅, GPT-4, 비용 절감, 오픈 소스

출처: https://medium.com/@learngrowthrive.fast/routellm-achieves-90-gpt-4-quality-at-80-lower-cost-6686e5f46e2a?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader--6686e5f46e2a----6-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

RouteLLM: Achieves 90% GPT-4 Quality at 80% Lower Cost

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4: 이 글은 2024년에 소프트웨어 프로그래밍이 불필요하게 복잡해진 이유를 설명하고 있습니다. AI의 도입으로 인해 주니어 프로그래머들은 쉽게 작업을 처리할 수 있게 되었지만, AI가 코드의 맥락과 미묘함을 이해하지 못해 오류를 발생시킨다는 점을 지적하고 있습니다. 또한, 많은 도구의 사용이 오히려 복잡성을 증가시킨다는 점을 비판합니다.

키워드: AI, 도구, 복잡성

출처: https://medium.com/@tsecretdeveloper/how-programming-became-needlessly-complex-in-2024-472684f41ad2?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader--472684f41ad2----8-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

How Programming Became Needlessly Complex in 2024

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5: 이 글은 머신러닝과 딥러닝에 쓰이는 두 주요 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow의 장단점과 특징을 비교합니다. PyTorch는 동적 계산 그래프와 직관적인 파이썬 스타일로 신속한 모델 프로토타입과 연구에 적합하며, GPU 가속을 지원합니다. TensorFlow는 정적 계산 그래프와 광범위한 도구 모음으로 대규모 프로젝트와 분산 컴퓨팅에 유리합니다. TensorFlow 위에서 동작하는 Keras는 사용하기 쉬운 고급 API를 제공하여 모델 구축과 학습을 빠르고 직관적으로 할 수 있게 합니다. 각각의 프레임워크는 고유의 강점과 약점을 가지고 있어 프로젝트의 요구사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.

키워드: PyTorch, TensorFlow, Keras

출처: https://medium.com/@byanalytixlabs/pytorch-vs-tensorflow-which-framework-to-choose-ed649d9e7a35?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader--ed649d9e7a35----9-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

Pytorch vs. TensorFlow: Which Framework to Choose?

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6: 이 글은 Meta Llama 3 모델을 사용하여 Ollama와 Wren AI를 통해 MySQL 데이터베이스를 쿼리하는 방법에 대해 설명합니다. Ollama는 로컬 LLM(대규모 언어 모델) 서버를 쉽게 설정할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 프로젝트로, Llama 3 70B 모델을 사용하여 SQL 쿼리를 생성하고 데이터를 조회할 수 있습니다. Wren AI는 사용자가 SQL을 작성하지 않고도 자연어로 데이터베이스를 쿼리할 수 있게 해주는 오픈 소스 텍스트-투-SQL 솔루션입니다. 이번 튜토리얼에서는 Ollama와 Wren AI를 설정하고, MySQL의 Employee Sample Database\ub97c 준비하여 의미론적 모델링을 통해 데이터를 검색하는 과정을 보여줍니다.

키워드: Llama 3, Ollama, Wren AI

출처: https://medium.com/@chilijung/how-to-use-meta-llama-3-to-query-mysql-database-using-ollama-on-your-machine-2c087b204e41?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader-96b0165f3007-2c087b204e41----11-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

How to use Meta Llama 3 to query MySQL database using Ollama and Wren AI

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7: 이 글은 TypeScript의 고급 기능인 제네릭, 데코레이터, 조건부 타입을 다루고 있으며, 이 기능들이 코드의 생산성과 견고성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 실제 예제와 사용 사례를 통해 설명하고 있습니다. 특히 제네릭 함수가 여러 타입에 대해 타입 안정성을 희생하지 않고 작동할 수 있는 방법을 간단한 예제로 보여줍니다.

키워드: 제네릭, 데코레이터, 조건부 타입

출처: https://medium.com/@sviat-kuzhelev/unlocking-advanced-typescript-features-generics-decorators-and-beyond-1878e381e19a?source=email-5cbf792c976b-1721236525546-digest.reader--1878e381e19a----13-98------------------0cf0655c_8786_4ae4_8d3d_a60078d71315-1

Unlocking Advanced TypeScript Features: Generics, Decorators, and Beyond

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8: 골드만삭스 리서치는 기업, 산업, 사회의 변혁을 약속하는 생성형 AI 기술에 대한 투자로 인해 IT 거대 기업들이 차후 몇 년 동안 데이터 센터, 칩, AI 인프라, 전력망 등에 약 1조 달러의 자본 지출을 예상하지만, 현재까지 실질적인 성과는 미비하다고 분석하고 있습니다. 이러한 대규모 지출이 AI의 혜택과 수익으로 보답받을지, 이는 경제, 기업, 시장에 어떤 영향을 미칠지에 대한 논의가 중요합니다.

키워드: 생성형 AI, 데이터 센터, AI 인프라

출처: https://substack.com/redirect/17e10d52-ad70-4581-b9b5-a8c5bcc9b40b?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Gen AI: too much spend, too little benefit?

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9: Codestral Mamba는 Cleopatra를 기념하는 Mamba2 언어 모델로, 주로 코드 생성에 특화되어 있으며 Apache 2.0 라이선스로 제공됩니다. 이 모델은 코드를 생산하는 데 최적화되어 있으며, 사용자에게 신속한 응답을 제공합니다. 특히, 256k 토큰까지의 문맥 검색 기능을 테스트한 바 있으며, 지역 코드 보조자로 적합합니다. Codestral Mamba는 Mistral-inference SDK와 TensorRT-LLM을 통해 배포될 수 있으며, HuggingFace에서 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 또한, 라 플랫폼에서 사용 가능합니다.

키워드: Codestral Mamba, Mamba 모델, 코드 생성

출처: https://substack.com/redirect/51dbaea8-cbba-451f-a0ec-dec94d50eb1d?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Codestral Mamba

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10: Claude Android 앱은 Claude의 강력한 모델인 Claude 3.5 Sonnet을 안드로이드 사용자들에게 제공합니다. 이 앱은 웹, iOS, 안드로이드 간의 플랫폼 호환을 지원하며, 실시간 이미지 분석, 다국어 번역, 고급 추론 기능을 포함합니다. Claude를 사용하여 업무나 일상에서 복잡한 문제를 해결하거나, 여행 중 메뉴 번역, 선물 아이디어 브레인스토밍 등 다양한 상황에서 도움을 받을 수 있습니다.

키워드: Claude 3.5 Sonnet, 다국어 번역, 고급 추론

출처: https://substack.com/redirect/ea96cf01-9f8f-4940-9675-ad9193d813ff?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

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