📰 "애플, 메타 AI와 만날까? 아이폰에 챗GPT 이어 라마까지" 外 (2024/06/24)

2024/06/24 월요일

반가워요. 구독자 님!🫡

주말 사이에 GPT로 웹사이트 구축하기라는 주제로 메일을 보내드렸었어요. 메일을 발송할 당시에는 개발이 미흡하고 외부에서 접속할 수 있는 환경 구축이 덜 되었습니다. 그 후, 오늘의 뉴스레터를 쓰면서 해당 사이트가 어느정도 개발되었네요.

완벽한 상태를 만들어서 공유를 드리고는 싶으나, 데모 성격으로 공개를 하면서 피드백을 받으면 더 좋을 것 같더라고요. 그래서 아래와 같이 정보를 공유드리니, 한번 씩 찍먹해보셔도 좋을 것 같아요!

📰 IT뉴스 모아보기 

애플, 메타 AI와 만날까? 아이폰에 챗GPT 이어 라마까지! 🚀

애플이 아이폰에 챗GPT에 이어 메타의 생성형 AI 모델 '라마'까지 탑재할 가능성이 제기되면서 AI 시장의 판도 변화가 예상됩니다. 🍎🤝🤖 WSJ에 따르면 애플은 자체 AI 시스템인 '애플 인텔리전스'에 '라마'를 통합하는 방안을 메타와 논의 중이라고 합니다. 이는 최근 오픈AI와의 협력 발표 이후 불과 얼마 지나지 않은 시점이라 더욱 주목받고 있습니다. 아직 초기 단계이지만, 만약 성사된다면 애플은 자체 AI 기술의 한계를 극복하고, 메타는 모바일 생태계에서 영향력을 확대하는 기회를 얻게 될 것입니다. 과연 애플의 공격적인 AI 동맹 전략이 미래 시장의 지배력을 확보하는 데 성공할 수 있을까요? 🤔

🚗🤖 운전석에 로봇이? '무사시'가 이끄는 자율주행 시대의 도래

🤖 도쿄대 연구진이 개발한 휴머노이드 로봇 '무사시'는 단순한 자율주행 시스템을 넘어, 사람처럼 운전석에 앉아 직접 차량을 운전합니다. 👀 카메라, 센서, 모터를 통해 운전자처럼 핸들, 페달 조작은 물론 주변 환경까지 인식하는 '무사시'는 기존 차량을 개조 없이 자율주행 가능하게 만들 수 있다는 점에서 혁신적입니다. 🐢 아직은 주행 속도가 느리고 언덕길 주행 등 개선해야 할 부분도 존재하지만, '무사시'는 미래 자율주행 기술의 새로운 패러다임을 제시합니다.

🗽 뉴욕, 십 대들을 위한 알고리즘 규제의 선봉에 서다!

뉴욕주가 미국 최초로 소셜 미디어 알고리즘 규제 법안을 통과시키면서 개발자들은 새로운 과제에 직면하게 되었습니다. 👨‍💻 이 법안은 18세 미만 사용자 대상 콘텐츠 시간순 배열, 심야 알림 제한, 개인 데이터 무단 수집 금지 등을 골자로 합니다. 이는 청소년의 소셜 미디어 중독과 정신 건강 문제에 대한 우려에서 비롯된 것으로, 개발자는 사용자 경험과 플랫폼의 수익 모델 사이에서 균형점을 찾아야 하는 과제를 안게 되었습니다. 🤔

광명시, 탄소중립 스마트 도시로 발돋움! 🌳

광명시가 정부의 '강소형 스마트시티 공모사업'에 선정되어 탄소중립 스마트 도시 구축에 박차를 가합니다. 💪 이번 사업으로 광명시는 국비 80억을 포함한 총 160억원의 예산을 확보, 광명역세권을 중심으로 친환경 교통, AI 기반 재해 예측 시스템, 탄소 관리 플랫폼 등 다양한 스마트 기술을 적용할 예정입니다. 💡 시민 참여를 통해 탄소 중립 데이터를 축적하고, 지속가능한 미래 도시 모델을 제시할 계획입니다. 🌱

OpenAI 공동 창업자, '안전한 초지능' 위한 새로운 도전 ⚔️

OpenAI의 공동 창업자 일리야 수츠케버가 'Safe Superintelligence Inc.'라는 새로운 회사 설립을 발표했습니다. 이 회사는 안전하고 강력한 인공지능 개발을 목표로 하며, OpenAI의 빠른 성장 속도에 대한 우려를 배경으로 안전과 책임을 최우선 가치로 내세웁니다. 수츠케버는 이전에 OpenAI의 CEO였던 샘 알트만의 AI 기술 개발 속도에 대한 우려를 표명하며 갈등을 겪었던 바 있습니다. Safe Superintelligence는 상업적 압박에서 벗어나 안전, 보안 및 기술 발전을 최우선으로 하여 인류에게 진정으로 유익한 초지능 개발을 목표로 합니다. 🚀

✒️ 해외 뉴스 및 토픽 

마이크로서비스, 정말 필요한가요? 🤔

마이크로서비스 아키텍처는 Netflix, Spotify와 같은 성공적인 기업들이 사용하며 시스템 확장에 효과적인 방법으로 알려져 있습니다. 하지만, 마이크로서비스 도입은 추가적인 비용과 복잡성을 수반합니다. 개발자는 마이크로서비스 도입 전에 시스템 규모, 트래픽, 팀 규모 등을 고려하여 신중하게 결정해야 합니다. 단순한 시스템이나 초기 단계 스타트업의 경우, 모놀리식 아키텍처가 더 효율적이고 관리하기 쉬울 수 있습니다. 🤔

추상화: 개발의 복잡성을 다루는 지혜 🧠

개발자는 완벽한 코드는 없다는 것을 인지하고 잠재적인 버그에 항상 대비해야 합니다. 🤔 코드의 정확성을 검증하는 데에는 한계가 존재하며, 테스트 통과가 버그의 부재를 보장하지 않습니다. 이러한 불확실성 속에서 개발자는 추상화를 통해 복잡성을 관리하고 코드의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 추상화는 시스템의 복잡한 내부 동작을 간략화하여 개발자가 핵심 로직에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 🌳 이 글에서는 추상화의 개념과 중요성, 그리고 실제 개발 환경에서 추상화를 효과적으로 활용하는 방법을 제시합니다.

404는 이제 그만! 🤔 완벽한 UX를 위한 웹사이트 설계 전략

Pillser 웹사이트는 사용자에게 404 오류 없는 쾌적한 경험을 제공하기 위해 퍼지 매칭 기반의 URL 리디렉션 기능을 구현했습니다. 🧐 사용자가 URL에 오타를 입력하거나, 제품명이 변경되거나, URL 생성 로직이 변경되어도 데이터베이스에서 가장 유사한 페이지를 찾아 자동으로 연결해줍니다. 예를 들어, '/supplements/youtheory-spore-probiotic'처럼 브랜드명이 포함된 URL을 입력해도 '/supplements/spore-probiotic-6066' 페이지로 정확하게 리디렉션됩니다. PostgreSQL의 pg_tgrm 확장 기능을 활용하여 문자열 유사도를 계산하고, 가장 유사도가 높은 페이지를 찾아 리디렉션하는 방식입니다. 덕분에 사용자는 URL 오류 걱정 없이 원하는 정보에 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다. 🚀

200줄의 JavaScript로 가상 DOM 만들기: React의 비밀 해부

본 게시글에서는 단 200줄의 JavaScript 코드만으로 완벽하게 동작하는 가상 DOM을 구현하는 방법을 소개합니다. React, Vue, Elm과 같은 UI 라이브러리에서 사용되는 핵심 기술인 가상 DOM을 직접 개발하면서 그 원리를 명확하게 이해할 수 있습니다. 가상 DOM은 실제 DOM을 추상화하여 UI 수정 작업을 단순화하고, 사용자가 원하는 방식으로 페이지를 렌더링할 수 있도록 돕습니다. 이 글을 통해 가상 DOM의 강력함을 경험하고, 웹 개발 프로젝트에 적용해 보세요. 🚀

헤드리스 크롬 탐지는 2024년에도 유효할까요? 🕵️ Selenium 봇 탐지 기법 A to Z

이 글에서는 2024년 기준으로 Selenium과 함께 사용되는 헤드리스 및 일반 크롬 브라우저를 이용한 봇을 탐지하는 4가지 효율적인 기법을 자세히 소개합니다. 🤖 각 기법의 작동 원리와 봇 개발자가 우회하는 방법, 그리고 탐지 코드까지 모두 포함되어 실무에 바로 적용할 수 있습니다. User agent, CDP 등 다양한 측면에서 봇을 탐지하고 방어하는 방법을 배우고 싶다면 지금 바로 확인해보세요! 🛡️

📣 기습 공지

시원한 아메리카노 받아가세요! 컨텐츠 주제 추천 혹은 성의있는 피드백을 보내주신다면 추첨을 통해 시원한 커피 한 잔으로 보답하겠습니다. :)

👨🏻‍💻 오픈소스 소식지

데이터베이스에서 바로 AI 파워 활용

MindsDB는 개발자가 SQL 쿼리를 사용하여 데이터베이스 내에서 직접 AI 모델을 구축하고 운영할 수 있도록 지원하는 오픈소스 플랫폼입니다. 🤖 데이터베이스, 벡터 저장소, 애플리케이션 데이터를 활용하여 실시간 예측, 자동화된 AI 워크플로우, API를 통한 AI 시스템 구축 등 다양한 기능을 제공합니다. MindsDB는 개발자가 AI를 보다 쉽고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 데이터 과학 또는 머신러닝에 대한 깊은 지식 없이도 누구나 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다. 💪

Micrograd: 100줄 코드로 이해하는 역전파 마법

Micrograd는 딥러닝의 핵심 개념인 역전파(backpropagation)를 이해하기 쉽도록 단 100줄의 Python 코드로 구현한 자동 미분 엔진입니다. 😮 동적으로 생성되는 계산 그래프(DAG)를 기반으로 작동하며, PyTorch와 유사한 API를 제공하여 사용이 간편합니다. 각 뉴런을 작은 연산 단위로 분해하여 스칼라 값 기반으로 연산을 수행하기 때문에 딥러닝 프레임워크 동작 방식을 명확하게 보여줍니다. Micrograd를 사용하면 간단한 예제부터 2층 신경망을 이용한 분류 문제까지 구현하면서 딥러닝의 기본 원리를 탄탄하게 다질 수 있습니다. 💪

다국어 프로그래밍 학습 자료 모음

개발자라면 놓칠 수 없는 기회! 💻 전 세계 개발자 커뮤니티에서 만들어가는 공개 프로그래밍 학습 자료들을 한 곳에 모았습니다. 🌎 다양한 프로그래밍 언어, 주제별 분류는 물론, cheat sheet, 온라인 강의, 팟캐스트까지, 개발 공부에 필요한 모든 것을 무료로 만나보세요! 🎉

🔗 못 다한 이야기들

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