한원진

모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 SW/AI 커뮤니티입니다.

🗞️ SW/AI 한줄 뉴스
1. [기고] AI와 함께 살아가기 위한 빌드업

https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005304309

2. '같지만 다른' AI 비서..."오픈AI 인간적 vs 구글 비인간적"
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=159681

🤵‍♂️ 빠르다 빨라 AI 세상

1. Google I/O 2024: 혁신적 AI와 새로운 시대의 시작
Google I/O 2024에서는 “구글 포토에게 물어보기”, “Gemini를 통한 검색기능의 향상” 등 워크스페이스에서 활용할 수 있는 기능에 대해 소개하였으며 AI 비서인 프로젝트 아스트라, Pro보다 가벼운 모델인 Flash, 텍스트-투-비디오 모델인 Veo, Trilium이라는 6세대 TPU, GPTs와 유사한 Gem의 추가, 1M까지 확장된 Gemini의 컨텍스트 윈도우, Open Vision Model인 PaliGemma, 6월 공개 예정인 Gemma2와 더불어 27B의 Gemma2까지 굉장히 다양한 내용이 포함되었습니다. 특히나 구글 워크스페이스에서 모든 것을 활용할 수 있을 것이라는 기대가 커지고 있으며 AI 생태계에 굉장히 큰 기여를 하는 모습을 보여주고 있습니다. 앞으로의 구글의 행보가 매우 기대가 되네요!
https://blog.google/intl/ko-kr/products/google-io-2024-keynote-sundar-pichai/

2. Idefics2: 효율적인 기초 VLM 개발을 위한 사전 학습 모델 및 아키텍처 선택의 체계적 실험 결과
대규모 언어 모델과 비전 트랜스포머의 발전으로 비전 언어 모델(VLM)의 설계에 대한 관심이 증가하고 있음에도, 많은 설계 결정들이 충분한 근거 없이 이루어지고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 사전 학습된 모델과 아키텍처 선택, 그리고 데이터 및 학습 방법에 대한 광범위한 실험을 수행했습니다. 그 결과, 80억 개의 파라미터를 가진 효율적인 기초 VLM인 Idefics2를 개발했으며, 이 모델은 다양한 멀티모달 벤치마크에서 종종 4배 크기의 모델과 동등한 최첨단 성능을 달성했습니다.
https://huggingface.co/papers/2405.02246

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🦸‍♂️ 오늘의 SW 스피드웨건

1. React 컴파일러
리액트 컴파일러가 공식적으로 사용가능합니다. 리액트 컴파일러는 eslint 플러그인을 포함하여 코드 품질을 높일 수 있습니다. 수동 메모화(useMemo, useCallback, React.memo)를 자동화하여 성능을 개선합니다. 실험적이므로 기존 프로젝트에 도입 시 작은 디렉토리에서 먼저 테스트하는 것을 권장합니다. 자세한 정보는 React Compiler Working Group에서 확인할 수 있습니다.
https://github.com/facebook/react/blob/main/compiler/docs/DEVELOPMENT_GUIDE.md

2. Node.js 22.2.0 릴리즈
22.2.0의 주요 변경 사항에는 --disable-wasm-trap-handler로 제한된 가상 메모리에서 wasm 실행 지원, 'withFileTypes'를 globs와 함께 사용할 수 있는 기능 추가, --inspect-wait 플래그 도입, zlib.crc32() 함수 공개 등이 포함됩니다. 또한, 새로운 eslint 플러그인과 함께 성능 개선, 여러 종속성 업데이트 및 테스트 관련 향상된 기능들도 포함되어 있습니다. 이 버전은 여전히 실험적이므로 주의가 필요합니다.
https://nodejs.org/en/blog/release/v22.2.0

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🗞️ SW/AI 한줄 뉴스

1. ‘검색 혁명’… 복잡한 질문에도 막힘없이 답변하는 구글 AI
https://n.news.naver.com/mnews/article/005/0001696309

2. AX시대 대응하는 교육업계…AI 관련 프로그램 강화
https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004340867

🤵‍♂️ 빠르다 빨라 AI 세상

1. 31개의 태스크 X 10개의 모델에 LoRA를 적용한 테크니컬 리포투 LoRA Land
LoRA로 미세조정된 LLM을 실제 응용 프로그램에서 훈련하고 서비스하는 것이 실현 가능한지 평가하는 테크니컬 리포트가 발표되었습니다! 연구자들은 10개의 기본 모델과 31개의 작업, 총 310개의 모델에 대해 LoRA로 미세조정된 LLM의 품질을 측정했으며, 4비트 LoRA 미세조정 모델이 기본 모델보다 평균 34점, GPT-4보다 10점 높은 성능을 낸다는 것을 발견했습니다. 또한 연구자들은 단일 GPU에서 여러 개의 LoRA로 미세조정된 모델을 더 쉽게 배포할 수 있는 오픈소스 도구LoRAX를 개발했습니다. 이를 이용하여, 연구자들은 단일 NVIDIA A100 GPU에 25개의 서로 다른 LoRA로 미세조정된 모델을 LoRA Land라는 웹 애플리케이션에 호스팅하였습니다.
https://predibase.com/lora-land

2. 보고듣고 말하는 새로운 GPT, GPT4o 출시
OpenAI가 텍스트, 비전, 오디오기능을 포함한 GPT시리즈의 새로운 버전, GPT4o를 선보였습니다. GPT4-turbo보다 2배 빠르고 절반만큼 저렴해졌으며, 특히 실시간으로 텍스트 뿐만이 아닌 카메라와 오디오를 통한 입력을 처리하여 목소리로 응답하는 기능을 선보였습니다. OpenAI에서 행한 라이브 모에서, GPT4o는 연극톤으로 읽기, 노래하기 및 사람의 입력에 따라 반응하기 등 상황과 맥락에 맞추어 인간의 감정을 흉내내어 응답을 생성해냈으며, 카메라 입력에 따라 실시간으로 사용자의 상태와 감정부터 코드, 도표의 복잡한 정보를 분석해내었습니다. GPT4o는 벤치마크 MMLU에서 zero shot COT 88.7을 달성하는 등 다양한 벤치마크에서 기존에 발표되었던 여러 빅테크들의 LLM의 성능을 능가하였습니다. 무라티 오픈AI CTO는 GPT4o는 현재 모델 뿐만이 아닌 개발자를 위핸 API도 함께 제공하며, 몇 주 이내에 데스크톱용 어플리케이션을 제공할 것이라고 밝혔습니다.
https://openai.com/index/hello-gpt-4o/

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🦸‍♂️ 오늘의 SW 스피드웨건

1.SQL 공동개발자, NoSQL에 찬성하다
SQL 공동 개발자인 도널드 챔벌린은 NoSQL 데이터베이스가 현대 웹 애플리케이션의 확장성과 성능 요구를 충족시키는 데 유용하다고 설명합니다. 그는 전통적인 관계형 데이터베이스는 높은 성능과 확장성을 제공하는 데 한계가 있으며, NoSQL은 이러한 문제를 해결할 수 있다고 봅니다. 예를 들어, NoSQL은 여러 기계에 데이터 분산을 통해 '결국 일관성'을 보장하여 높은 성능을 달성합니다. 또한, 챔벌린은 SQL++가 JSON 형식을 다루는 데 더 적합한 언어로 소개되었으나, SQL을 대체하지 않고 보완한다고 강조합니다.
https://www.theregister.com/2024/05/10/sql_cocreator_nosql/

2. Kotlin V2 준비
Kotlin의 K2 릴리스가 곧 다가오며, 프로젝트를 준비하는 방법을 안내합니다. 우선 Kotlin 버전을 2.0으로 업데이트하고, 필요한 경우 KSP2와 최신 린트 알파 버전으로 전환하세요. K2 컴파일러는 거의 준비가 완료되었으며, 몇 가지 주의할 점이 있습니다. K1에서 놓친 nullability 오류를 K2가 잡아낼 수 있으며, 이전 억제 메커니즘이 경고나 지원 중단될 수 있습니다. Gradle 통합 문제와 컴파일러 플러그인 호환성도 확인해야 합니다. Compose 관련 설정도 준비 단계에서 처리하세요.
https://www.zacsweers.dev/preparing-for-k2/

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🗞️ SW/AI 한줄 뉴스

1. "오픈AI, '시리' 등 음성비서 강화할 새 멀티모달 모델 개발"
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=159578

2. "AI, 사기 치는데 점점 능숙해져...근본적인 해결책은 없어"
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=159580

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🤵‍♂️ 빠르다 빨라 AI 세상

1. AlphaFold 3: 인공지능이 주도하는 생물학 연구의 새 시대
AlphaFold 3는 생물 세포 내 수십억 개의 분자 기계의 구조와 상호작용을 전례 없는 정확도로 예측할 수 있는 혁명적인 모델입니다. 이는 기존 예측 방법에 비해 최소 50% 이상의 개선을 보였으며, 생물학적 세계와 신약 개발에 대한 이해를 변화시킬 것으로 기대됩니다. 과학자들은 AlphaFold Server를 통해 무료로 대부분의 기능에 접근할 수 있으며, Isomorphic Labs는 제약회사와 협력하여 신약 설계에 활용하고 있습니다.
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/

2. Transformer의 시각적 표현 학습: 인공물 식별과 솔루션 제안
Transformer는 시각적 표현 학습에 강력한 도구로 부상했습니다. 저자들은 ViT 네트워크의 특징 맵에서 인공물을 식별하고, 이를 해결하기 위해 입력 시퀀스에 추가 토큰을 제공하는 솔루션을 제안했습니다. 이 솔루션은 지도 학습 및 자기 지도 학습 모델의 문제를 해결하고, 밀집 시각적 예측 작업에서 새로운 최고 수준을 설정하며, 객체 발견 방법을 가능하게 하고, 더 부드러운 특징 맵과 주의 맵을 생성하여 시각 처리를 개선합니다.
https://openreview.net/forum?id=2dnO3LLiJ1

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🦸‍♂️ 오늘의 SW 스피드웨건

1.TypeScript: undefined 와 null
프로그래밍에서 **undefined**나 null 대신 명확한 의도를 가진 타입을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, Rust의 Option 타입을 모델링하여 사용자 정의 타입을 생성하면 코드의 의도가 분명해지고 타입 시스템을 통해 코드의 정확성과 이해도를 높일 수 있습니다. 또한, **undefined**와 **null**은 초기화되지 않은 상태를 나타내는 용도로만 사용하는 것이 좋습니다.
https://zkc.se/blog/undefined-is-nothing/

2. 구글의 정리해고로 Flutter와 Python 그룹이 타격을 입었습니다.
구글이 플러터, 달트, 파이썬 개발팀을 포함한 여러 팀에서 대규모 인력 감축을 단행했습니다. 이번 감축은 구글의 지속적인 비용 절감 전략의 일환으로, 특히 플러터와 파이썬 팀은 내부 툴체인 그룹과 주요 프로젝트의 중추적 인물들까지 영향을 받았습니다.
https://arstechnica.com/gadgets/2024/04/latest-google-layoffs-hit-the-flutter-and-python-groups/

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🗞️ SW/AI 한줄 뉴스
1. JIBS제주방송, AI 앵커 도입… 매주 토요일 방송 출연
https://n.news.naver.com/mnews/article/421/0007533118

2.구글 딥마인드, '알파폴드 3' 공개..."단백질 생성 넘어 생체 분자 예측으로 확장"
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=159481
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🤵‍♂️ 빠르다 빨라 AI 세상
1. 트랜스포머와 S4의 성능 향상: 데이터 주도 초기화의 놀라운 적용
이 연구는 인공지능 모델이 장기 의존성을 학습할 때 초기화 방법이 중요하다는 것을 보여줍니다. 특히, 자기 지도 학습을 이용한 사전 훈련을 통해 모델의 성능이 크게 향상될 수 있음을 확인했습니다. 이 방법은 트랜스포머와 상태 공간 모델(S4)에 적용하여, 표준 벤치마크에서 기존의 성능을 크게 개선하는 결과를 도출했습니다. 데이터 주도의 초기화를 통해 더 단순한 모델도 복잡한 아키텍처의 성능을 달성할 수 있음을 입증했습니다.
https://openreview.net/forum?id=PdaPky8MUn

2. 단백질 발견과 디자인의 새로운 지평: Discrete Walk-Jump Sampling
이 논문에서는 단백질 발견과 디자인을 위해 이산형 생성 모델을 훈련하고 샘플링하는 새로운 방법을 제안하였습니다. 'Discrete Walk-Jump Sampling' 방법론은 에너지 기반 모델과 점수 기반 모델을 통합하여 고정된 어휘를 가진 이산 시퀀스 입력에 적용되었습니다. 이 방법은 고도의 표현력을 지닌 샘플을 신속하게 생성하며, 실제 실험을 통해 생성된 항체 시퀀스의 효능과 다양성을 입증하였습니다.
https://openreview.net/forum?id=zMPHKOmQNb

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🦸‍♂️ 오늘의 SW 스피드웨건
1.모든 자바스크립트 개발자가 이해해야 하는 함수
자바스크립트 개발자가 반드시 알아야 할 주요 함수들을 설명하고 있습니다. 특히 forEach 함수를 사용하여 컬렉션을 반복하는 방법을 강조하며, 이는 함수형 프로그래밍을 적극적으로 활용하는 현대적 접근 방식을 보여줍니다. 또한, 자바스크립트의 array 함수에 대해서도 언급하고 있으며, 이는 값의 컬렉션을 저장하는 데 필수적인 기능임을 설명합니다. 이 자료는 자바스크립트를 처음 배우는 사람들에게 유용한 지침을 제공하며, 경험 많은 개발자들에게도 유익한 참고자료가 될 수 있습니다.
https://coderoasis.com/js-functions-developers-need/

2. PostgreSQL 16.3, 15.7, 14.12, 13.15 및 12.19가 출시되었습니다!
PostgreSQL의 여러 버전(16.3, 15.7, 14.12, 13.15, 12.19)에 대한 업데이트를 발표했습니다. 이 업데이트는 보안 취약점 하나와 55개 이상의 버그를 수정합니다. 취약점은 특정 시스템 뷰에서 권한이 없는 데이터 열람을 가능하게 했으며, 새로운 설치에서만 수정됩니다. 기존 설치의 경우 지정된 SQL 스크립트를 실행하여 문제를 해결해야 합니다.
https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-163-157-1412-1315-and-1219-released-2858/

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🗞️ SW/AI 한 줄 뉴스

1. 창작자를 짓눌러? 아이패드 AI 광고에 폭발…애플 “죄송”
https://n.news.naver.com/mnews/article/028/0002688836

2. 카카오, 'AI 연구개발' 본사로 통합..."채팅형 생성 AI 본격 선보일 것"
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=159514

🤵‍♂️ 빠르다 빨라 AI 세상

1. 인공지능 하드웨어, 빠른 학습 능력 획득
인공지능 연구진은 뇌의 학습 방식을 모방한 'Learning-to-learn' 기술을 차세대 인공지능 하드웨어에 접목시켜 새로운 과제를 빠르게 학습하는 데 성공했습니다. 이 기술을 이미지 분류와 로봇 제어 등 다양한 과제에 적용한 결과, 기존 소프트웨어 기반 모델과 유사한 성능을 보였습니다. 특히 단 한 번의 업데이트만으로도 로봇 팔의 움직임을 학습할 수 있었던 점이 주목할 만합니다. 연구진은 정밀도가 다소 낮은 메모리 소자를 사용했음에도 훌륭한 성능을 얻을 수 있었다고 밝혔습니다. 이번 연구 성과는 적은 계산량으로 효율적인 인공지능 구현이 가능함을 시사하며, 향후 자율주행 자동차나 로봇 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대를 모으고 있습니다.
https://arxiv.org/abs/2405.05141

2. 인공지능 시대, 사무직의 미래는?
최근 연구에 따르면 인공지능과 업무 자동화로 인해 2029년까지 미국에서 약 100만 개의 사무직이 사라질 것으로 전망됩니다. 사무직 종사자들은 미국 경제에서 중요한 역할을 담당하고 있지만, 인공지능 기술과 사무직의 접점에 대한 연구는 아직 부족한 실정입니다. 이에 연구진은 관련 학술 문헌을 분석하여 핵심 연구 분야와 최신 동향을 파악했습니다. 분석 결과, 스마트 빌딩, 로봇공학, 사물인터넷 등이 사무직 분야의 새로운 화두로 떠오르고 있었습니다. 하지만 정작 사무직 종사자들의 전문성 개발에 대한 연구는 상대적으로 적었다고 합니다. 전문가들은 인공지능 시대에 사무직 종사자들의 역량 강화와 적응력 향상을 위한 연구와 정책 마련이 시급하다고 강조했습니다.
https://arxiv.org/abs/2405.03808

🦸‍♂️ 오늘의 SW 스피드웨건

1. 파이썬 3.13의 새로운 기능
파이썬 3.13 버전은 새로운 인터랙티브 인터프리터와 JIT 컴파일러를 도입하였으며, 타이핑 기능 강화, 글로벌 인터프리터 잠금(GIL) 해제 지원 등이 포함되어 있습니다. 또한 iOS를 공식 지원 플랫폼으로 추가하였습니다.
https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html

2. 최고의 Java 개발자를 고용하는 방법
자바 개발자를 고용하는 과정은 조직의 문화와 요구 사항에 맞는 전문가를 찾는 것을 포함합니다. 프로젝트 요구를 명확히 하고, 적합한 개발자를 선별하는 것이 중요합니다. 자바 개발자는 웹, 모바일 앱 개발, 시스템 통합, 유지 관리 등 다양한 분야에서 활용되어 비즈니스 성장을 도모합니다.
https://www.clariontech.com/blog/how-to-hire-java-developers-in-india

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📊 AI학교 아이펠 데이터 사이언티스트 온라인 과정

💻 오름캠프 Django 백엔드 개발 온라인 과정
► https://bit.ly/3UdtWej