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2일 전
애플, AI 예측 코드 완성 기능 탑재한 Xcode 16 베타 버전 출시!
Apple이 Xcode 16 베타 버전을 출시했습니다. 이 업데이트는 AI 기반의 예측 코드 완성 기능을 특징으로 하며, Swift 언어와 예정된 Swift 6 언어 릴리스에 대한 지원도 강조됩니다. Xcode 16 베타는 6월 10일 Apple Developer 웹사이트에서 제공되기 시작했습니다. 예측 코드 완성 기능은 Swift와 Apple SDK를 위해 특별히 훈련된 머신 러닝 모델에 의해 구동됩니다.
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language-logoSwift
2일 전
"데이터브릭스, 모자이크 AI 기능 추가로 생성형 AI 지원 강화"
Databricks는 기업들이 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 더 많은 지원을 제공하기 위해 새로운 Mosaic AI 기능을 추가한다고 수요일에 발표했다. 이 새로운 기능들은 현재 진행 중인 Data + AI Summit에서 미리보기로 공개되었으며, 생성형 AI 애플리케이션의 훈련과 관리를 단순화하는 것을 목표로 한다. Mosaic AI Agent Framework는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 기반으로 한 생성형 AI 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 공개 미리보기로 제공된다. 이 프레임워크는 기업들이 자체 임베딩 모델과 알고리즘을 구축하지 않고도 RAG 파이프라인을 쉽게 시작할 수 있도록 돕는다.
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2일 전
리눅스 재단 유럽, '오픈 모바일 허브' 출범: 모바일 앱 개발의 새로운 시대 열다
Linux Foundation Europe가 새로운 크로스 플랫폼 모바일 개발 프레임워크인 Open Mobile Hub(OMH)를 출시했다고 발표했습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 애플리케이션을 한 번 개발한 후 다양한 모바일 운영 체제에서 배포할 수 있는 통합 코드베이스를 개발하는 것입니다. OMH는 Amaze, BharOS, Futurewei, Meetkai, Squid 등 다섯 개의 모바일 개발 회사가 참여하여 형성되었습니다. OMH는 Login & Authentication SDK, Maps & Location SDK, Storage SDK, Core Gradle Plugin 등 여러 오픈 소스 SDK와 도구를 출시할 예정입니다.
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2일 전
"JavaScript 커뮤니티, 1년 만에 400만 사용자 증가 – AI 도구 사용률 59% 돌파"
TechForge Media의 수석 편집자인 Ryan Daws는 10년 이상의 경력을 바탕으로 복잡한 주제를 쉽게 전달하는 기사와 인터뷰로 유명합니다. 그의 리더십 아래, TechForge의 출판물은 Forrester와 같은 분석 기관으로부터 우수성과 성과를 인정받았습니다. 최근 SlashData의 보고서에 따르면, 지난 12개월 동안 JavaScript 커뮤니티는 400만 명의 사용자가 증가하며 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로 자리매김했습니다. Rust 커뮤니티도 빠르게 성장하고 있으며, 특히 성능, 안전성, 동시성에 중점을 둔 시스템 프로그래밍 언어로 주목받고 있습니다.
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2일 전
자바의 'Unsafe' 메서드, 드디어 퇴출 수순 밟나? - JVM 안정성 향상을 위한 대대적 변화 예고
Java의 `sun.misc.Unsafe` 클래스는 2002년부터 사용되어 왔으며, 프레임워크 개발자들이 고성능 기능을 구현하는 데 필수적인 저수준 메서드를 제공합니다. 그러나 이 클래스는 JVM 유지보수와 관련된 오랜 문제를 가지고 있으며, 안전하지 않다는 단점이 있습니다. 최근 JEP는 향후 Java 릴리스에서 `sun.misc.Unsafe`의 메모리 접근 메서드를 제거할 것을 제안했습니다. 이 기사에서는 해당 클래스의 메서드가 왜 제거될 예정인지, 그리고 개발자들이 이 변화에 어떻게 대비할 수 있는지에 대해 다룹니다.
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language-logoJava
4일 전
애플, AI 기술로 무장한 새로운 생태계 공개! - "개인 비서 시리부터 추억 동영상 제작까지"
애플이 인공지능(AI) 기술을 대거 탑재한 새로운 생태계를 공개했다. 팀 쿡 애플 CEO와 크레이그 페더리기 수석부사장은 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노에서 열린 세계 개발자회의(WWDC)에서 다양한 AI 기술을 소개했다. 특히 비전프로의 기술 업데이트와 iOS, macOS, 애플워치 등 다양한 하드웨어의 기능 개선이 주목받았다. 비전프로는 4K 울트라 디스플레이와 손가락 탭을 통한 2D 사진 심도 추가 기능을 선보였다.
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4일 전
애플, WWDC에서 새로운 AI 플랫폼 '애플 인텔리전스' 공개 - 아이폰, 아이패드, 맥에 통합 예정
Apple은 연례 개발자 회의인 WWDC에서 새로운 AI 플랫폼인 Apple Intelligence를 공개했다. 이 플랫폼은 iPhone, iPad, Mac에 통합될 예정이다. Apple의 CEO Tim Cook은 "우리는 항상 사람들이 가장 중요한 일을 간단하고 쉽게 할 수 있도록 강력한 개인 제품을 설계하는 것을 목표로 해왔다"고 말했다. Apple Intelligence는 생성적 인공지능과 대형 언어 모델을 활용해 Apple 제품 사용 경험을 새로운 차원으로 끌어올릴 예정이다.
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4일 전
C++의 부활: 백악관 경고에도 불구하고 인기 상승, 역사상 최고 순위 달성
최근 백악관의 권고에도 불구하고, C++가 Tiobe 프로그래밍 언어 인기 지수에서 2위를 차지하며 Python에 이어 두 번째로 인기 있는 언어로 떠올랐다. C 언어는 3위로 떨어지며 역대 최저 순위를 기록했다. Tiobe Software의 CEO인 Paul Jansen은 C++의 주요 강점으로 성능과 확장성을 꼽았지만, 다양한 기능과 복잡한 문법이 코드 이해와 유지보수를 어렵게 만든다고 지적했다.
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4일 전
"OpenAI와 Microsoft, .NET 공식 라이브러리 베타 출시 - GPT-4o 및 최신 API 지원"
OpenAI가 Microsoft와 협력하여 .NET용 공식 라이브러리의 첫 베타 버전을 출시했습니다. 이 새로운 라이브러리는 OpenAI API 전체를 지원하며, Assistants API 버전 2, 자연어 질문에 응답하는 채팅 완료 API, 최신 모델인 GPT•4o를 포함합니다. .NET 라이브러리는 기존의 Python 및 TypeScript/JavaScript용 공식 라이브러리에 합류하며, C++, Dart/Flutter, Delphi, Go, Java, Kotlin, Ruby, Rust, Swift 등 다양한 언어용 커뮤니티 라이브러리도 존재합니다. 그러나 Azure OpenAI를 위한 기존 .NET 클라이언트 라이브러리와의 혼동이 일부 발생하고 있습니다.
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4일 전
법률 AI 도구, RAG 기법 도입에도 불구하고 여전히 높은 오류율 - 스탠포드 연구 결과 발표
스탠포드 대학 연구진이 법률 AI 도구의 신뢰성을 평가한 연구 결과를 발표했다. 연구에 따르면, 법률 AI 도구들은 검색 증강 생성(RAG) 기법을 사용해 환각을 줄이려 하지만 여전히 높은 비율로 부정확한 정보를 생성한다. 주요 법률 AI 도구와 'GPT•4'를 비교한 결과, 법률 AI 도구는 범용 챗봇보다 환각이 덜하지만 여전히 신뢰성 문제를 안고 있다. 특히, 렉시스넥시스와 톰슨 로이터 등의 도구는 각각 17% 이상, 34% 이상의 시간 동안 잘못된 정보를 생산했다.
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4일 전
오픈AI, GPT-4의 '블랙박스' 해독에 한 걸음 더 다가서다: 1600만개 동작 패턴 발견!
오픈AI는 'GPT•4'의 내부 작동 방식을 해석할 수 있는 1600만 개의 동작 패턴을 발견했다고 발표했다. 이를 통해 대형언어모델(LLM)의 내부 작동 원리를 밝히는 단서를 마련했다고 밝혔다. 오픈AI는 희소 오토인코더를 사용해 GPT-4의 활성화 패턴을 인간이 이해하기 쉬운 개념으로 표시하는 데 성공했다고 설명했다. 이 연구는 생성 AI의 '블랙박스'를 이해하고 보안을 개선하는 또 다른 단계로 평가받고 있다.
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4일 전
AI 열풍 속 신뢰 부족: 기업들이 '모래 위에 AI'를 쌓고 있다
최근 AI 시장은 과도한 기대와 생산성 부족 사이에서 혼란을 겪고 있다. Monte Carlo의 CEO Barr Moses에 따르면, 91%의 데이터 리더들이 AI 애플리케이션을 구축하고 있지만, 그 중 2/3는 대형 언어 모델(LLMs)을 신뢰하지 않는다고 한다. 이는 AI가 아직 신뢰할 수 있는 기반 위에 구축되지 않았음을 의미한다. 따라서 기업들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 개방형 모델과 명확한 플랫폼이 필요하다.
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