𝙎𝙊𝙍𝙄

첫발을 뗀 프론트엔드 개발자👩🏻‍💻

[inseul인슬 @_inseul]

바른한글(부산대 한국어 맞춤법/문법 검사기) 8월 5일 시스템 장애 원인과 대응 안내

"국내 한 업체에서 200만 건이 넘는 접근을 한 것으로 파악했습니다. 해당 업체는 언어 처리를 전문으로 하는 곳이며..."

3년 전에도 500만 회 이상을 긁어 간 곳이 있어서 감당하기 어려운 비용이 청구되었다는 공지를 봤었는데 정말 너무한 거 아니냐...

https://t.co/Si3Dfg7R21

[Jake Seo @JakeSeo8]

내가 본 제일 나쁜 패턴

- 회의 시간에 A가 제품에 이런 기능이 필요하지 않겠냐며 제안함
- 팀장은 좋은 아이디어라며 니가 제안했으니 니가 만들어보라고 함
- A는 열심히 만들어서 배포했지만 실수를 해서 문제가 생김
- 회사에서는 문제가 발생했으니 책임지라고 함
- 팀장은 그 기능 담당은 A였다고 말함
- A는 열심히 했음에도 오히려 점수가 깎임
- A는 이제 회의 때 더이상 아무런 아이디어도 제시하지 않음
- 다른 직원들도 이런 사건을 보고 이제 아무도 적극적으로 일하지 않음

[엽천 @yeopcheon]

이거 진짜 나라가 뒤집힐사건인데

[Lemonaid @lemonaid1206]

이럴거면 그냥 공연취소시키는게 맞지 않나?

[4WL🔠 @4_wonderfullife]

(번역) ADHD를 가진 사람들은 아이디어를 잊어버릴까 봐 두려워 모든 것을 스크린샷하고 북마크하지만, 결국에는 그 아카이브 자체가 감당하기 힘든 문제가 되어 다시는 보지 않게 된다.

[소추캔두재기띵 @whw77r]

하나만 묻자
이미지 속 여남 둘 다 입고 싶은 옷을 입었다한들 너네 눈엔 과연 누가 더 권력 있어 보이냐?

[박톰슨 @parkthomson075]

< NotebookLM 다운로드 해서 써라 >

ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ

구글도 슬슬
발동 거는구나......

역시 초거대 데이터 보유 기업 답게
마음만 먹으면 이정도 수준은
언제든지 뚝딱 만드네....

이게 뭐냐면

PDF, MP3, 유투브 링크, 웹사이트 링크, 사진, 텍스트... 온갖 자료를 넣으면

이놈이 그걸 기반으로
대화상대가 되어주는데...
여기까지는 다른 GenAI Agent들도
다 하는거...

NotebookLM 특징은
이렇게 자료를 넣으면 (여러개 한꺼번에도 가능)
그걸 쫙 분석해서
하나의 “ 팟캐스트 ” 로 만들어준다

ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ

그래서 팟캐스트로
차에서든 길에서든 집에서든
들을 수 있게 해준다는거...

너무 좋다

개인적으로 팟캐스트를
즐겨듣고 뭔가 듣는 것을
좋아하는 사람이니만큼

나에게는
매우 유용할 듯 하다

나중에 개비싸지기 전에
많이 써봐라
AI 도 결국 경험해 본 사람이
실력도 늘고 감도 생긴다

“ 와 좋은거 있나보네 ” 하고
넋 놓고 있으면
금새 좃빠가 된다

새겨들어라

[나나산 nanasan @nanasan_writes]

SQL 공부할 때 만들었던 노래
노래방 화면으로 SQL 기본 문법을 공부해보세요🎤

[JH의메모 @best181p]

미국에서는 딥시크를 정말 충격으로 보는거 같다.

아래 글은 Dropbox AI 부사장 글인데 이번 사태를 쉽게 이해할 수 있게 해준다. 정말 많은 생각이 드니까 꼭 정독 권장바란다.

받은글)

Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown

1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.

OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 상황과 같습니다.

2/ 그런데 DeepSeek이 나타나서 이렇게 말했습니다.

“LOL, 우리라면 이걸 500만 달러로 할 수 있을걸?”
그리고 말로만 한 것이 아니라 실제로 해냈습니다.
그들의 모델은 GPT-4와 Claude를 많은 작업에서 능가하거나 대등합니다. AI 업계는 (요즘 10대들이 말하듯) ‘충격’을 받았습니다.

3/ 어떻게 가능했을까요?

그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다.
전통적인 AI는 마치 모든 숫자를 소수점 32자리까지 기록하는 것과 같습니다.

DeepSeek은 “8자리로만 기록하면 어떨까? 충분히 정확하잖아!”라고 접근했고, 결과적으로 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.

4/ 그리고 그들의 “멀티 토큰” 시스템도 주목할 만합니다.

일반적인 AI는 초등학생이 읽듯이 “The… cat… sat…”처럼 읽습니다.

반면, DeepSeek은 문장 전체를 한 번에 읽습니다. 결과적으로 2배 더 빠르고 90% 수준의 정확도를 자랑합니다.

수십억 개의 단어를 처리할 때, 이런 효율성은 매우 중요합니다.

5/ 하지만 진짜 기발한 점은 “전문가 시스템”을 구축했다는 것입니다.

한 거대한 AI가 모든 것을 다 알도록 만드는 대신(예: 한 사람이 의사, 변호사, 엔지니어 역할을 모두 하는 것처럼), DeepSeek은 필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했습니다.

6/ 기존 모델은 1.8조 개의 파라미터가 항상 활성화되어야 합니다.

DeepSeek은 6710억 개의 파라미터 중 단지 370억 개만 활성화됩니다.

마치 큰 팀을 운영하되 필요한 전문가만 호출하는 것과 같습니다.

7/ 결과는 놀랍습니다:

• 훈련 비용: 1억 달러 → 500만 달러
• 필요한 GPU 수: 100,000대 → 2,000대
• API 비용: 95% 절감
• 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능

8/ “그런데,” 누군가 말할 수 있습니다. “분명 단점이 있겠지!”

놀라운 점은, 모든 것이 오픈 소스라는 것입니다.
누구나 그들의 작업을 검증할 수 있습니다. 코드는 공개되어 있고, 기술 논문은 모든 과정을 설명합니다.

마법이 아니라, 단순히 매우 영리한 엔지니어링입니다.

9/ 왜 중요한가요?

이로 인해 “대형 기술 기업만이 AI를 다룰 수 있다”는 기존의 모델이 깨졌습니다.

이제 수십억 달러 규모의 데이터 센터가 필요하지 않습니다.

좋은 GPU 몇 대만 있으면 됩니다.

10/ Nvidia에게는 두려운 이야기입니다.

그들의 비즈니스 모델은 초고가 GPU를 90% 마진으로 판매하는 데 기반을 두고 있습니다.

하지만 모두가 일반 게이밍 GPU로 AI를 돌릴 수 있게 된다면… 문제는 명확합니다.

11/ 그리고 중요한 점은 DeepSeek이 이를 200명 이하의 팀으로 해냈다는 것입니다.

한편 Meta의 팀은 DeepSeek 전체 훈련 예산보다 더 많은 연봉을 받으며 작업을 하고 있지만, 그들의 모델은 DeepSeek만큼 좋지 않습니다.

12/ 이는 전형적인 파괴적 혁신의 이야기입니다.

기존 기업들은 기존 프로세스를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, 파괴적인 혁신 기업들은 근본적인 접근 방식을 다시 생각합니다.

DeepSeek은 “더 많은 하드웨어를 투입하기보다 더 똑똑하게 접근하면 어떨까?”라고 물었습니다.

13/ 그 영향은 큽니다:

• AI 개발이 더 접근 가능해짐
• 경쟁이 급격히 증가
• 대형 기술 기업들의 “진입 장벽”이 작은 웅덩이처럼 보임
• 하드웨어 요구 사항(및 비용)이 급감

14/ 물론, OpenAI와 Anthropic 같은 대기업들이 가만히 있지는 않을 것입니다.

그들은 아마도 이미 이러한 혁신을 구현하고 있을 것입니다.

그러나 효율성의 램프는 이제 병 밖으로 나왔으며, “더 많은 GPU를 투입하자”라는 접근 방식으로 돌아갈 수는 없습니다.

15/ 마지막 생각:

이 순간은 우리가 나중에 변곡점으로 기억할 가능성이 높습니다.

마치 PC가 메인프레임을 덜 중요하게 만들거나, 클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 바꿨던 것처럼요.

AI는 더 접근 가능하고, 훨씬 저렴해질 것입니다.
이 변화가 현재 플레이어들에게 어떤 영향을 미칠지는 속도의 문제일 뿐입니다.

[스르륵 @64great]

🍎 애플 디벨로퍼 아카데미 쇼케이스 2024 후기 및 아이폰 앱 추천
지난주 포항에 방문해서 ADA 쇼케이스 2024에 다녀왔습니다. 현장에서 설명을 듣고 그동안 써본 앱 중에서 추천해보려고 합니다.
모든 앱이 무료고 광고도 없습니다!!←중요

[미량 @MiryangJung]

함수형 플로우가 도는군하...
전 회사에서 작은 함수들로 분리해서 코드 작성하는 방식을 배운 게 너무 좋았고
여전히 코드 작성할 때 가장 큰 도움이 되고 있음.

아래는 예시.
짝수만 필터링, 각 짝수의 제곱을 구한 후, 그 합계를 계산 (ChatGPT가 생성해줌)

[북크북크 @akzkfltm2]

이런 마인드 좋아!

[Dev Bora 개발자 이보라 🇰🇷 @LearnerBR]

GPT는 이제 Claude에 추가된 Project기능으로 대체될듯하다.

[모두들⚡️ @withgo_TAB]

진짜 이 짤은 진짜 볼 때마다 소름 그 잡채 ㅋㅋ

[Dev Bora 개발자 이보라 🇰🇷 @LearnerBR]

[프론트엔드 엔지니어: 꿈과 실상]

꿈: 나는 가운데 정렬 도사다.
실상: 가운데 정렬하는데 CSS 500줄 씀

꿈: 리액트는 유일무이한 프레임워크이다.
실상: Vue나 스벨트 써본적 없음

꿈: 우리 웹페이지는 반응형이에요.
실상: 모든 디바이스에서 레이아웃 깨짐

꿈: CSS-in-JS는 혁명입니다.
실상: 번들사이즈 10MB 증가

꿈: 나도 풀스택으로 개발 한다구요!
실상: 디버깅할때 console.log밖에 못씀

꿈: 저는 자바스크립트를 사랑합니다.
실상: 클로저 설명 못함

꿈: 접근성이요? alt 태그를 잘쓰면 됩니다.
실상: WCAG(Web Content Accessibility Guidelines, 웹 콘텐츠 접근성 지침)을 1도 못따름

꿈: 백엔드 없어도 됩니다.
실상: 로컬 스토리지에 다 때려박음

[* @coghk950502]

저도 어떤 정류장에
혼자 내린 적이 있습니다.

그 당시엔 모든 게 제 잘못 같았는데
지금은 자연스러운 일이라고
생각합니다.
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제가 혼자가 됐던 때에
많은 위로가 됐던 글입니다.

정류장에 혼자 내리셨다면
위로가 되었으면 합니다.

[Dito @morpiggg]

@lauvsong__ its already a product....

[pulse @pu1seofus]

영어 논문/pdf 읽어야 하는데 영어는 모르겠고 시간은 부족할 때 아래 사이트를 이용해 보세요
scispace라고 하는 사이트인데 pdf를 업로드하면 copilot을 이용해 내용을 설명해 주거나 요약해 줍니다
저는 이거 없으면 안 됨..
https://t.co/e0yoVlIHi3