2024년 10월 31일 일일 요약

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1: Node.js 프로젝트의 폴더 구조 설계에서 단수형과 복수형 네이밍 컨벤션을 사용하는 것이 중요하다는 내용입니다. 특정 개념을 나타내는 폴더는 단수형을, 유사한 파일들이 모인 그룹은 복수형을 사용하는 것이 좋습니다. 파일명은 책임을 명확히 하며, 일관된 접미사를 사용하여 가독성과 유지보수성을 높일 수 있습니다. 이러한 규칙을 따르면 프로젝트의 체계성과 관리 용이성이 증가합니다.

키워드: Node.js, 폴더 구조, 단수형, 복수형, 네이밍 컨벤션

출처: http://syaku.tistory.com/408

Node.js 프로젝트의 폴더 구조 가이드: 단수와 복수 네이밍 컨벤션

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2: Vite 5에서 CJS(CommonJS) 빌드 방식이 더 이상 사용되지 않음을 알리는 경고가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 ESM(ES Modules) 설정을 package.json에 추가하고, Vite 구성 파일의 확장자를 각각 .mjs 또는 .mts로 변경해야 합니다. 또한, import 구문을 ESM 스타일로 수정하여 alias를 설정하는 과정이 필요합니다.

키워드: Vite, CJS, ESM, module, alias

출처: http://syaku.tistory.com/409

How to Resolve Vite CJS Build Warning: Uanderstanding Module Systems

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3: 이번 프로젝트는 제로베이스 수강생들이 금 시세를 분석한 내용으로, 데이터 수집 후 시계열 분석 도구를 활용하여 트렌드 및 계절성을 조사했습니다. 이 팀은 주요 변화점에서 정치적 사건들을 분석하고, 클러스터링 기법을 통해 여러 특징들을 도출하는 작업을 수행했습니다. 결과적으로, 금 시세와 관련된 여러 요인들을 확인하고, 월별로 금값 변화의 경향성을 규명하는 데에 집중했습니다.

키워드: 시계열 분석, 트렌드, 클러스터링, 금 시세, 데이터 분석

출처: https://pinkwink.kr/1503

제로베이스 수강생 프로젝트 소개 - 금 시세 분석

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4: Vite 5에서 발생하는 CJS 빌드 경고를 해결하기 위한 방법을 설명하였습니다. ESM 설정을 추가하고, 설정 파일 확장자를 변경하며, import alias를 수정하는 방식으로 문제를 해결할 수 있습니다. CJS, ESM, UMD 같은 모듈 시스템에 대한 간단한 설명도 포함되어 있습니다. 각 모듈 시스템의 특징과 HTML 스크립트 로딩 방식에 대한 설명도 다루어졌습니다.

키워드: Vite, CJS, ESM, UMD, 모듈 시스템, JavaScript

출처: http://syaku.tistory.com/410

Vite CJS 빌드 경고 해결 방법: 모듈 시스템 이해하기

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5: 2024년 10월 24일, Meta는 경량화된 양자화된 Llama 모델을 출시하였습니다. 이 모델은 모바일 장치에서 실행할 수 있을 만큼 작고 성능이 뛰어나며, 모델 크기가 평균 56% 감소하고 메모리 사용량은 41% 감소했습니다. 모델의 속도는 2-4배 빨라졌습니다. 양자화에는 QLoRA와 SpinQuant 두 가지 기술을 사용하였으며, 모든 양자화 단계를 PyTorch의 ExecuTorch 프레임워크를 통해 지원합니다. Llama 3.2 모델은 Qualcomm 및 MediaTek의 Arm CPU에서 사용할 수 있고, 크기가 작아 Edge 디플로이에 적합합니다. 향후, NPU 활용을 통한 성능 향상을 위해 파트너와 협력 중입니다.

키워드: Llama, 양자화, QLoRA, SpinQuant, 모바일 AI

출처: https://substack.com/redirect/58cdf830-9aa3-4ed2-b16a-489db7f2d9a4?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint

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6: Claude.ai에 새롭게 도입된 분석 도구는 사용자가 JavaScript 코드를 작성하고 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 도구를 통해 Claude는 데이터를 처리하고 분석하여 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. 분석 도구는 CSV 파일에서 데이터를 분석하고 시각화할 수 있으며, 마케팅, 판매, 제품 관리, 엔지니어링 및 재무팀 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 사용자는 Claude.ai에 로그인하여 분석 도구의 기능 미리보기를 활성화할 수 있습니다.

키워드: Claude.ai, 분석 도구, JavaScript, 데이터 분석, CSV 파일

출처: https://substack.com/redirect/c9e34c3a-a619-43d3-9c7c-ae62f20867ab?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Introducing the analysis tool in Claude.ai

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7: Aya Expanse는 Cohere For AI에서 출시한 최신 다국어 모델 가족으로, AI를 통해 언어의 격차를 해소하는 데 도움을 주기 위한 솔루션입니다. 이 모델들은 다양한 언어로의 접근성을 높이고, 비즈니스 및 개발자들이 AI를 활용하여 글로벌 커뮤니케이션을 보다 원활하게 할 수 있도록 지원합니다.

키워드: Aya Expanse, 다국어 모델, 언어 격차, AI

출처: https://substack.com/redirect/9e991a0d-e90c-406d-99fb-fa52810b0926?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Aya Expanse: Connecting Our World

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8: 링크드인은 첫 번째 AI 에이전트인 `Hiring Assistant`를 출시하였습니다. 이 AI 도구는 구직 과정에서의 반복적인 작업을 줄이고, 더 많은 시간과 노력을 고효율 작업에 집중할 수 있게 돕기 위해 만들어졌습니다. 이 제품은 대기업 고객과 함께 시범 운영 중이며, 향후 더욱 널리 배포될 예정입니다. Hiring Assistant는 직무 설명 작성, 후보자 소싱 및 상호작용 등의 작업을 수행하고, 외부 애플리케이션 추적 시스템과 통합되는 기능을 제공한다고 합니다.

키워드: 링크드인, AI 에이전트, Hiring Assistant, 구직, 후보자 소싱, 자동화

출처: https://substack.com/redirect/8eea649d-9809-4f72-ac83-2d922d2c3d8d?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

LinkedIn launches its first AI agent to take on the role of job recruiters | TechCrunch

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9: 아마존 Q 개발자는 인라인 채팅 기능을 소개하며, 개발자가 IDE 내에서 직접 코드를 업데이트하고 AI로부터 즉각적인 피드백을 받을 수 있게 하였습니다. 이 기능은 특히 기존 코드의 수정, 최적화, 문서화 등에 유용하게 사용될 수 있습니다. 인라인 채팅은 최신 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델을 기반으로 하여 성능을 크게 향상시켰으며, 개발자는 더 복잡한 문제를 신속하고 정확하게 해결할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 이러한 기능은 코드 베이스의 유지보수성을 높이고 개발 효율성을 크게 개선하는 데 기여합니다.

키워드: 아마존 Q, 인라인 채팅, Anthropic, Claude 3.5 Sonnet, 코드 리팩토링, 문서화

출처: https://substack.com/redirect/0c9aeb96-1983-47cc-a7e7-7160f5528884?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Introducing the next-level of AI-powered workflows with Amazon Q Developer inline chat | Amazon Web Services

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10: 이 보고서는 생성적 인공지능(Generative AI)이 미국 노동시장에 미치는 영향을 분석하고 있습니다. 생성적 AI는 기존의 자동화 기술과는 차별화된 특징을 지니며, 특히 인지적 작업 및 비정형 작업에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 현재 분석 결과에 따르면 30% 이상의 노동자가 자신의 직무에서 최소 50%의 작업을 손실할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이 기술의 도입으로 인해 많은 직종, 특히 중간 및 고소득 직종이 타격을 받을 위험이 높아지고 있습니다. 따라서 노동자와 모든 이해관계자들이 AI의 설계 및 배치에 참여할 수 있는 전략 개발이 중요합니다.

키워드: 생성적 인공지능, 자동화, 노동시장, 직무 손실, 정책 대응

출처: https://substack.com/redirect/2b1682b1-e722-4e82-8ec9-26e7d31e2880?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Generative AI, the American worker, and the future of work