GeekNews Weekly

• 2024년에도 AI와 LLM은 개발자들에게 가장 큰 화두였습니다. 하지만, 단순한 기대감(hype)이 아니라, AI를 실제 개발 프로세스에서 어떻게 활용할 것인지, 한계와 현실적인 문제는 무엇인지에 대한 논의가 많아졌고, 프롬프트 엔지니어링을 넘어 AI 도구를 개발 프로세스에 제대로 녹이는 방법이 중요한 주제였습니다.
• Rust는 여전히 빠르게 성장하며, 시스템 프로그래밍뿐만 아니라 파일 시스템, 게임 엔진, 서버 아키텍처 등에 활용되고 있습니다.
• C++의 경우 "C++의 위기"라는 얘기도 나왔지만, 여전히 성능 최적화와 저수준 시스템 개발에서 중요한 언어로 자리 잡고 있으며, C++의 미래에 대한 논의도 많았습니다.
• 서버리스와 이벤트 기반 아키텍처가 점점 주류로 자리 잡고 있습니다. 그러나, "이벤트 중심 아키텍처의 복잡성"과 같이 운영의 어려움도 주목받는 주제였습니다.
• OpenTelemetry와 같은 관측 가능성(Observability) 도구의 필요성이 커지고 있으며, 데이터 아키텍처 최적화에 대한 관심도 많아졌습니다.
• 개발자의 커리어 패스와 소프트웨어 엔지니어링의 변화에 대한 관심이 증가했고, 팀 조직 구조, 기술 부채 관리와 같은 장기적인 소프트웨어 개발의 현실적인 문제가 주목받고 있으며, 오픈 소스의 비용과 가치도 점점 더 중요해지는 주제입니다.
• React 19의 변화, React 서버 컴포넌트, 분산 컴퓨팅 활용 등으로 웹 개발의 패러다임이 빠르게 변화 중이며, Spring Boot 3.x, .NET 8, Kotlin 2.0 등 주요 프레임워크의 변화도 큰 관심을 받았습니다.
• Flutter + WASM과 같은 새로운 접근 방식도 등장하며, 웹 애플리케이션의 새로운 가능성을 보여주고 있습니다.

계산기 앱 개발은 단순해 보이지만, 정확한 수학적 표현을 구현하는 것은 매우 복잡한 작업입니다. Google은 유명한 프로그래머 Hans-J. Boehm을 고용하여 Bignum, RRA, 기호적 표현 등을 활용해 정확성과 효율성을 동시에 갖춘 계산기 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 유리수와 실수의 조합을 통해 속도와 정확성의 균형을 맞추며, Android 계산기는 단순한 앱이 아닌 수학적으로 정교한 시스템으로 평가받습니다.

LLM을 활용한 코드 생성 워크플로우에 대해 설명하며, 그린필드와 레거시 코드 작업 방식을 다룹니다. 그린필드 방식에서는 아이디어를 구체화하고 계획을 세운 후, 코드 생성 도구를 사용해 프로젝트를 구현하며, 레거시 방식에서는 기존 코드베이스에 점진적으로 작업을 적용합니다. 또한, LLM을 통한 코드 작성의 효율성과 함께 발생하는 문제점, 협업의 어려움, AI에 대한 회의적인 시각 등을 언급하면서도 시도해 보라는 것을 강조합니다.

Grok 3는 이전 모델보다 10배 이상 향상된 성능을 보여줍니다. 200일이 조금 넘는 기간동안 20만개가 넘는 GPU 클러스터를 구축하여 빠르게 개발하면서도 비약적인 성능 발전을 이뤄냈습니다. Grok 3는 고급 추론 능력과 실시간 학습 능력을 갖추고 있으며, AI 기반 검색 엔진과 음성 비서 기능을 통해 진정한 AI 조력자로 발전하고 있습니다. Grok 3 오픈소스도 공개 예정이며, 기존의 5배 성능을 가진 더 강력한 클러스터를 구축한다고 하니 차후 버전이 더욱 기대됩니다.

Grok 3는 OpenAI의 최상위 모델과 비슷한 수준의 사고력을 보여주며, 특히 "Think" 버튼을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 강점을 보입니다. DeepSearch 기능은 인터넷에서 심층적인 정보를 검색하고 요약하는 데 뛰어나지만, 출처 없는 잘못된 정보를 제공할 때도 있어 개선이 필요합니다. Grok 3 + Thinking은 OpenAI의 o1-pro(월 $200) 와 비슷하고 DeepSeek-R1 및 Gemini 2.0 Flash Thinking보다 약간 우수하며, 출시 1년 만에 SOTA 모델과 경쟁할 수 있는 수준에 도달한 것은 주목할 만한 성과입니다.

Grok 3은 Grok 2에 비해 비약적인 발전을 이루며, OpenAI, Google DeepMind, Anthropic과 같은 성숙한 연구소들의 모델과 동등하거나 일부 영역에서는 뛰어난 성과를 보였습니다. DeepSeek은 제한된 자원으로도 업계 최상위 경쟁자들과 맞설 수 있었지만, 이는 스케일링의 중요성을 부정하는 것이 아니라 최적화의 가능성을 보여준 사례이고, 충분한 컴퓨팅 자원이 있다면 스케일링이 최적화보다 더 효과적이라는 Bitter Lesson이 맞았다는 것을 증명합니다. xAI는 Grok 3을 통해 스케일링이 최적화보다 중요하다는 것을 증명하며, AI 경쟁에서 유리한 위치를 확보하고 있습니다.

NASA의 소프트웨어 개발 규칙은 임베디드 시스템을 위한 것이지만, 다른 개발 환경이나 언어에서도 적절한 지에 대한 논의가 필요합니다. 규칙들은 단순한 제어 흐름 유지, 루프 상한 설정, 동적 메모리 할당 금지 등을 포함하며, 각 규칙에 대한 비판적 분석이 제시되었습니다. 특히, 현대의 정적 분석 도구를 활용하여 지나친 제한 대신 더 정교한 분석 기법을 사용하는 것이 유용하다는 의견이 있습니다.

Obsidian은 이제 업무용으로도 무료로 사용할 수 있으며, 기존의 상업용 라이선스는 회사가 원하면 비용을 지불할 수 있는 선택 사항으로 변경되었습니다. 이 변화는 Obsidian의 철학에 따라 단순함을 추구하고, 모든 사용자가 명확하게 사고하고 아이디어를 정리할 수 있도록 돕기 위한 것입니다. Obsidian은 여전히 사용자 지원 기반의 수익 모델을 유지하며, 유료 애드온 서비스와 향후 팀을 위한 추가 서비스를 제공할 계획입니다.

스타트업의 CEO를 채용할 때는 해당 분야의 경험보다 빠르게 배우고 성장할 수 있는 능력, 훌륭한 팀을 구성할 수 있는 능력, 그리고 다양한 정보를 종합하여 효과적으로 의사결정을 내릴 수 있는 능력이 중요합니다. 또한, 스타트업의 성공을 위해서는 뛰어난 팀 빌더이자 리더가 될 수 있는 후보자를 우선시하고, 자금을 효과적으로 조달할 수 있는 능력도 필수적입니다. 마지막으로, 스타트업의 혁신을 위해서는 기존 업계에 깊이 뿌리내리지 않은 '기술적 운동선수'를 찾는 것이 유리합니다.

Caddy는 모든 사이트에 대해 자동으로 TLS 인증서를 획득하고 갱신하여 보안을 강화하며, 수십만 개의 사이트와 수천 개의 인스턴스를 안정적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 무료로 제공되는 Caddy는 고급 HTTPS 서버 기능을 갖추고 있으며, JSON 기반의 유연한 구성과 모듈식 아키텍처로 무한한 확장성을 제공합니다. 또한, Caddy는 PHP 애플리케이션 서버, 정적 파일 서버, 자동 인증서 관리 등 다양한 사용 사례에서 강력한 기능을 발휘하며 사용자와 전문가들로부터 높은 평가를 받고 있습니다.

스타트업의 성공은 콘텐츠 마케팅이 아닌 뛰어난 제품에 달려 있으며, 제품-시장 적합성을 찾지 못하거나 비효율적인 자금 사용, 재무 불안정 등이 실패의 주요 원인입니다. 콘텐츠 마케팅은 창업자의 강점을 약화시키고, 잘못된 목표를 쫓게 하며, 브랜드 정체성을 희미하게 만들 수 있습니다. 따라서 창업자는 콘텐츠에 의존하기보다는 직접 문제를 해결하고 창의적인 방식으로 주목받아야 하며, 혁신은 남들이 하지 않는 것을 시도할 때 발생합니다.

새 집으로 이사하면서 세탁기를 설치하는 과정에서 예상치 못한 장애물들이 발생하여 시간이 많이 소요되었고, 이는 소프트웨어 개발에서 노력 추정이 어려운 이유와 유사하다는 점을 깨닫게 되었다고 이야기 합니다. 소프트웨어 개발에서는 환경이 달라지면 예상치 못한 변수가 발생할 가능성이 높으며, "알려지지 않은 미지의 요소" 때문에 과거 경험을 기반으로 한 추정이 종종 틀리게 됩니다. 따라서 소프트웨어 프로젝트에서는 예상치 못한 블로커를 감안하여 일정 및 리소스를 유동적으로 조정하는 것이 필요합니다.

OpenAI의 Deep Research는 리서치 업무를 자동화하려는 시도로 보이지만, 데이터 출처의 신뢰성 문제로 인해 결과물의 정확성을 보장하기 어렵습니다. 특히, LLM이 데이터베이스가 아니라는 점에서 특정 출처에서 정확한 수치를 추출하는 데 한계가 있으며, 이는 사용자가 결과물을 맹신하기 어렵게 만듭니다. 이러한 문제에도 불구하고, 잘 아는 주제에 대해 보고서를 빠르게 생성하고 오류를 수정하는 방식으로 시간을 절약할 수 있는 도구로 활용할 수 있지만, 근본적인 신뢰성 확보가 필요합니다.

Perplexity AI는 DeepSeek-R1 추론 모델을 파인튜닝하여 중국 공산당의 검열을 제거한 오픈소스 모델인 R1 1776을 공개했습니다. 이 모델은 편향 없는 정확한 정보를 제공하면서도 수학 및 추론 능력을 유지하는 것이 특징이며, 중국의 민감한 주제에 대한 회피 없이 답변할 수 있습니다. 또한, 디센서링 과정 후에도 MATH 및 GPQA 등 벤치마크에서 기본 모델과 동등한 성능을 유지합니다.

OpenAI API 키를 사용하여 컴퓨터를 제어할 수 있으며, LiteLLM과 같은 다른 LLM도 사용할 수 있습니다. LLM을 통해 마우스와 키보드 입력을 흉내 내어 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 공간 추론이나 복잡한 GUI 어플리케이션에서는 오작동이 발생할 수 있습니다. 사용 비용은 LLM에 따라 약 $0.0005에서 $0.002 정도이며, 'Stop' 버튼이나 커서를 화면 모서리로 옮겨 중단할 수 있습니다.

글로벌 엔지니어링 팀을 운영할 때, 여러 타임존에 걸친 팀은 일관된 성과를 내기 어려우며, 시간대 차이로 인해 실시간 협업이 불가능해지고, 이는 결국 운영 속도 저하와 소진으로 이어질 수 있습니다. 또한, 분산된 팀 운영은 예상보다 복잡한 경제적 문제를 야기하며, 문화 차이와 커리어 기회 불균형 등 다양한 문제를 발생시킵니다. 따라서, 글로벌 팀을 효과적으로 운영하려면 시간대 차이를 최소화하고, 필요할 때 직접 만날 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요하며, 확장이 필요할 경우 지역별로 완결된 팀을 구성하고 명시적인 의사 결정 프레임워크를 마련해야 합니다.

종단간 암호화는 송신자와 수신자 간의 메시지를 암호화하여 중간에 제3자가 내용을 볼 수 없도록 하는 기술입니다. 이 기술은 메시지의 기밀성을 보장하지만, 구현 방식에 따라 키 교환의 복잡성이 있을 수 있습니다.

Scripton은 실시간 시각화 기능이 내장된 새로운 종류의 Python IDE로, 노트북이나 서버 없이도 IDE 내에서 직접 시각화를 지원합니다. Plotly와 Observable Plot의 기능을 포함한 통합 플로팅 툴킷을 제공하며, 다양한 서드파티 라이브러리와의 호환성을 통해 과학 및 공학 분야에서 실시간 시각화를 용이하게 합니다. 현재 macOS에서만 지원되며, Windows 및 Linux도 지원할 예정입니다.

MegaParse는 LLM을 활용하여 다양한 문서 형식을 손쉽게 처리할 수 있는 오픈소스 파서로, OpenAI 또는 Anthropic API 키가 필요합니다. 이 파서는 텍스트, PDF, 파워포인트, 엑셀, CSV, 워드 문서를 지원하며, 정보 손실 없이 데이터를 유지하는 것을 목표로 합니다. 테이블, 목차, 헤더, 푸터, 이미지를 포함한 콘텐츠를 지원하며, 높은 속도와 효율성을 자랑합니다.

Subtrace는 도커 컨테이너에서 발생하는 모든 네트워크 요청을 추적할 수 있는 도구로, Wireshark의 기능을 컨테이너 환경에 적용하여 백엔드 서버의 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이 도구는 별도의 설정이나 코드 수정 없이 모든 프로그래밍 언어를 지원하며, 100µs 이하의 성능 오버헤드로 요청의 전체 페이로드, 헤더, 상태 코드, 지연 시간을 확인할 수 있습니다. Subtrace는 오픈 소스이지만 현재는 Pull Request를 받지 않으며, 기능 요청과 버그 리포트는 언제든 환영합니다.

Bluesky는 팔로잉 피드의 쓰기 성능을 개선하기 위해 일부 일관성을 희생하는 트레이드오프를 적용하여 P99 지연시간을 96% 이상 감소시켰습니다. 팔로잉 수가 많은 사용자의 타임라인에 일부 쓰기를 확률적으로 드롭하는 '손실 타임라인' 방식을 도입하여 핫 샤드 문제를 해결하고, 전체 팬아웃 작업 시간을 크게 단축했습니다. 이러한 접근은 일관성을 일부 희생하더라도 서비스 이용자 기대치를 만족시키며 대규모 확장성을 유지할 수 있음을 보여줍니다.

Pipe Query Syntax는 GoogleSQL의 확장 문법으로, 읽기 쉽고 유지보수가 용이한 선형 구조의 쿼리 작성을 가능하게 합니다. 이 문법은 기존 Standard SQL과 달리 연산 순서를 자유롭게 지정할 수 있으며, 중첩 서브쿼리 없이도 복잡한 쿼리를 작성할 수 있습니다. 또한, Pipe 연산자를 통해 여러 단계의 쿼리를 구성할 수 있어 가독성과 유지보수성이 향상됩니다.

Gixy는 NGINX 설정을 분석하여 보안 취약점을 자동으로 탐지하고 방지하는 도구로, Yandex의 오리지널 Gixy의 활성화된 포크입니다. 이 도구는 SSRF, HTTP Splitting, Host 헤더 스푸핑 등 다양한 보안 문제를 탐지할 수 있으며, 설정 파일을 지정하거나 Docker 이미지를 통해 사용할 수 있습니다. 기본적으로 /etc/nginx/nginx.conf 파일을 분석하며, 특정 경로나 파이프 입력을 통해도 설정을 분석할 수 있습니다.

wger는 무료 및 오픈소스 기반의 개인 운동, 체중, 식단 계획 관리 도구로, 웹 기반으로 작동하며 Flutter로 작성된 모바일 앱도 제공됩니다. 이 도구는 100개 이상의 운동을 선택하여 주 단위 운동 계획을 설계하고, 반복 횟수, 세트 수, 운동 시간 등을 설정할 수 있으며, 2백만 개 이상의 음식 데이터베이스를 통해 균형 잡힌 식단 계획을 세울 수 있습니다. 또한, 운동 및 식단 기록을 관리하고 체중 기록 및 사진 로그 기능을 지원하여 사용자의 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

리눅스 커널에서 발생하는 많은 버그는 C 언어의 구조적 한계에서 비롯되며, Rust를 도입하면 메모리 오버라이트, 에러 경로 정리 문제, 에러 값 체크 누락, Use-after-free 버그와 같은 기초적인 실수를 줄일 수 있습니다. 현재 리눅스 커널은 3천만 줄 이상의 C 코드로 구성되어 있어 이를 단기간에 Rust로 대체하는 것은 불가능하지만, 새로운 코드, 특히 드라이버를 Rust로 작성하여 문제를 줄이는 것이 이상적입니다. Rust는 커널 내부 API를 더 안전하고 사용하기 쉽게 설계할 수 있도록 하여 개발자가 실수할 가능성을 줄이고, 이는 기존 C 코드 사용자들에게도 도움이 되는 변화입니다.

Preswald는 인터랙티브 데이터 애플리케이션을 구축, 배포, 관리할 수 있는 풀스택 플랫폼으로, 데이터 수집부터 시각화까지 하나의 SDK로 통합하여 제공합니다. 이 플랫폼은 최소한의 Python과 SQL로 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 복잡성과 비용을 줄이면서도 유연성을 유지합니다. 또한, CSV, JSON, Parquet, SQL 데이터베이스를 빠르게 연결할 수 있고, preswald.toml 파일을 통해 테마를 완전히 커스터마이징할 수 있습니다.

Svelte 5는 딥 리액티비티와 변경된 라이프사이클로 인해 예기치 못한 동작을 유발하며, 개발자에게 더 복잡한 환경을 초래할 수 있습니다. Proxy 사용으로 성능을 향상시키려 했으나, 이는 개발자에게 더 많은 규칙과 절차를 요구하게 되어 오히려 복잡성을 증가시켰습니다. Svelte 5는 성능과 편의성을 높이려는 시도에도 불구하고, 사용자에게 더 많은 추상화를 강요하여 개발자 경험을 복잡하게 만들었습니다. 필자는 Svelte 3/4 까지는 잘 사용했지만, 앞으로는 새 프로젝트에 Svelte 선택은 주저하게 될 것 같다고 합니다.

생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 혁신적인 기술로 주목받았지만, 실질적인 "킬러 앱"이 없고 지속 가능한 산업으로 자리 잡지 못하고 있다는 비판을 제기합니다. OpenAI와 같은 기업들은 막대한 투자를 받고 있지만, 명확한 수익 창출 모델이 없으며, AI가 일자리를 대체할 것이라는 주장은 과장된 것으로 보이며, 이러한 상황에서 생성형 AI 산업은 실질적인 가치보다 과대평가된 거품일 가능성이 크다는 우려가 있다고 주장합니다.

연합우주(Fediverse)는 중앙집중형 소셜 미디어의 한계를 극복하고 데이터 프라이버시와 사용자 주권을 강화하기 위해 등장한 탈중앙화 네트워크로, 여러 독립적인 서버(인스턴스)들이 ActivityPub 프로토콜을 통해 정보를 교환합니다. 주요 플랫폼으로는 Mastodon, Misskey, Pixelfed 등이 있으며, 각 플랫폼은 다양한 기능과 사용자 경험을 제공합니다. 연합우주는 탈중앙화, 데이터 주권, 검열 저항성 등의 장점을 가지고 있으며, 개발자와 사용자의 참여로 건강하고 다양한 인터넷 문화를 형성할 가능성이 있습니다.

Microsoft는 위상 큐비트로 구동되는 세계 최초의 양자 프로세서 'Majorana 1'을 공개했으며, 이는 topoconductor라는 혁신적 물질을 이용해 개발되었습니다. 이 프로세서는 단일 칩에 최대 백만 개의 큐비트로 확장 가능하며, 양자 오류 정정을 단순화하여 다수의 큐비트를 동시에 관리할 수 있는 디지털 기반 제어 방식을 채택하고 있습니다. 또한, DARPA의 US2QC 프로그램의 최종 단계에 진입하여, 수년 내에 확장 가능한 양자 컴퓨터 프로토타입을 완성하려는 목표를 가지고 있습니다.

Microsoft는 비가환 애니온(Nonabelian anyons)을 이용한 위상학적 큐비트를 개발했다고 주장하지만, 이는 아직 Nature 저널의 동료 검토에서 인정받지 못했습니다. 위상학적 큐비트는 디코히런스에 강한 내성을 가질 가능성이 있어 양자 오류 보정의 부담을 줄일 수 있지만, 현재로서는 유용한 계산을 수행할 수 있는 수준은 아닙니다. Microsoft 외에 위상학적 큐비트를 연구하는 주요 기업은 거의 없으며, 이 기술이 기존의 양자 컴퓨팅 방식보다 더 신뢰성이 높아야 성공할 수 있습니다. 즉, 위상학적 큐비트가 양자 컴퓨팅의 미래라는 것을 증명하는 것은 아니며, Microsoft가 몇 년 안에 백만 개의 위상학적 큐비트를 만들 수 있을지는 미지수입니다.

Audiblez는 .epub 전자책을 .m4b 오디오북으로 변환하는 도구로, Kokoro-82M 기반의 고품질 음성 합성을 사용하며 Apache 라이선스로 제공됩니다. 최근 업데이트된 Audiblez 4.2는 wxWidgets 기반의 멀티 플랫폼 GUI를 지원하고, 다양한 언어를 지원하며, CUDA 가속을 통해 성능을 향상시켰습니다. 또한, 오디오북에 표지 이미지와 챕터 타임스탬프를 포함할 수 있습니다.

Mastra는 타입스크립트 기반의 AI 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크로, 워크플로, 에이전트, RAG, 통합, 평가 등 AI 개발에 필요한 주요 기능을 제공합니다. 이 프레임워크는 Vercel AI SDK를 통해 다양한 LLM 제공자를 지원하며, 에이전트가 언어 모델의 액션 순서를 결정할 수 있도록 돕고, 툴과 워크플로를 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있게 합니다. 또한, RAG를 통해 지식베이스를 구축하고, 통합 기능을 통해 써드파티 서비스를 활용하며, LLM 결과를 자동 평가하여 성능을 비교할 수 있습니다.

"에이전트 LLM"은 워크플로우 및 ETL 파이프라인에서 데이터 변환, 분류, 요약, 재작성 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 JSON 기반의 정의로 구성되어 있어 이해와 유지보수가 용이하며, OpenAI, DeepSeek, LiteLLM 등 다양한 LLM API와 호환됩니다. 또한, 1000개 calls/min의 대량 작업을 지원하며 멀티스텝 에이전트를 활용할 수 있습니다.

코사이언티스트는 Gemini 2.0 기반의 멀티 에이전트 AI 시스템으로, 과학자들이 새로운 가설을 수립하고 연구 속도를 높이는 데 도움을 줍니다. 이 시스템은 생성, 반영, 순위 결정, 진화, 근접성, 메타 검토에 특화된 에이전트를 사용하여 아이디어를 개선하며, Elo 레이팅을 통해 모델의 성능을 평가하고 개선합니다. 또한, 약물 재창출, 새로운 치료 표적 제안, 항균제 내성 기전 설명 등의 실험에서 유용성을 입증하며 과학 발견을 가속할 것으로 기대됩니다.

뉴욕 타임즈는 내부 AI 도구인 'Echo'를 통해 소셜 카피 작성, SEO 헤드라인 생성, 일부 코딩 작업 등을 수행할 계획이며, AI 사용에 대한 교육과 지침을 제공할 예정입니다. AI 도구 사용에 대한 내부 반응은 긍정적이면서도 일부 직원들은 AI가 부정확한 정보를 생성할 수 있다는 우려를 표명하고 있습니다. GitHub Copilot, Google’s Vertex AI, NotebookLM, NYT의 ChatExplorer, 일부 Amazon AI 제품들이 내부에서 사용가능하도록 승인 받았습니다.

GPU는 수천 개의 코어를 통해 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 강점을 가지며, CUDA는 이러한 GPU의 성능을 활용할 수 있도록 해주는 플랫폼입니다. 파이썬 개발자는 Numba와 같은 도구를 사용하여 GPU 가속을 쉽게 시작할 수 있으며, CUDA의 스레드와 블록 구조, 메모리 관리 기법 등을 이해하면 더 효율적인 GPU 프로그래밍이 가능합니다. 특히, 딥러닝 분야에서는 커스텀 CUDA 커널을 통해 성능을 극대화할 수 있으며, PyTorch와 같은 프레임워크를 사용하면서도 저수준의 CUDA 최적화를 통해 더 높은 성능을 추구할 수 있습니다.

DeepSeek AI 팀은 AGI 탐구의 한계를 넘기기 위해 앞으로 5일간 차례로 5개의 AI 저장소를 오픈 소스로 공개하며, 이는 개발자로서의 진전을 투명하게 공유하고 커뮤니티 주도의 혁신을 촉진하기 위함이라고 합니다. 앞으로 어떤 것들이 공개될지 궁금합니다.

델라웨어는 전통적으로 친기업적 법체계와 비즈니스 전문 법원으로 인해 기업들이 선호하는 법인 설립지였으나, 최근 정치적 판결과 예측 불가능한 판례 증가로 인해 기업들이 네바다와 텍사스로 이전을 고려하고 있습니다. 네바다는 소송 리스크와 비용이 낮고 법률의 예측 가능성이 높으며, 텍사스는 낮은 규제와 큰 경제 규모로 기업들에게 매력적인 환경을 제공합니다. 델라웨어가 기업 친화적 위치를 회복하지 못하면 더 많은 기업들이 이탈할 가능성이 있으며, 특히 정치적 이슈에 노출된 기업들이 이러한 움직임을 주도하고 있습니다.