"🎮 포트나이트, 앱스토어 귀환" 外 (2025.05.22)

2025/05/22 목요일

반가워요. 구독자 님!🫡

구독자 님이 잠든 사이에 있었던 핫 한 이슈들을 모아보았는데요. 어떤 일들이 있었는지 빠르게 정리해드릴게요.

오늘의 추천

1일1팟 | AI, 우리의 업무를 수행하는 Agent로 진화한다. | Microsoft Build 2025
한글 뉴스 | 개그우먼 이수지, '대치동 맘' 풍자와 명품 PPL의 시너지 효과
영어 뉴스 | 포트나이트, 앱스토어 귀환: 애플 생태계의 지각변동과 개발자를 위한 새로운 기회
기술 블로그 | 1억 명 사용자 동영상 피드 시스템 설계: TikTok 수준의 확장성과 성능 구현 전략
오픈소스 | 1000줄 미만의 코드로 구현된 간결한 텍스트 에디터 Kilo: 설계 및 구현 분석
AI 논문 | SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-Bit Training

🎧 1일 1팟

하루에 단 하나의 주제를 팟캐스트로 공유드려요.

이는 NotebookLM의 AI로 생성된 팟캐스트로서, 음질이 고르지 못한 점 양해바랍니다. 🙏

AI, 우리의 업무를 수행하는 Agent로 진화한다. | Microsoft Build 2025

🇰🇷 한글 뉴스

🗞️ 영어 뉴스

AI 면접관 시대의 도래: 공정성과 효율성 사이에서 길을 찾다

AI 기반 면접 시스템 도입은 채용 시장의 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지닙니다.
객관적인 평가 기준 적용으로 인간의 주관성을 최소화하고 효율성을 증대시킬 수 있지만, 동시에 알고리즘 편향으로 인한 공정성 저해 및 인간적 상호작용 부재로 인한 지원자 역량 평가의 부정확성이라는 위험성도 내포합니다.
따라서 AI 면접 시스템의 성공적인 구축과 활용을 위해서는 기술적인 측면과 윤리적인 측면을 모두 고려해야 합니다.
특히, 다양한 배경을 가진 지원자를 공정하게 평가할 수 있도록 데이터 편향을 최소화하고 알고리즘의 투명성을 확보하는 것이 중요하며, AI 시스템의 결과에 대한 인간의 검토 및 개입 절차를 마련하여 최종 의사결정의 정확성과 공정성을 확보해야 합니다.

Man shows up to job interview and finds out he's being interviewed ...

Due the rise in artificial intelligence in the workplace, some job candidates are experiencing a unique situation.

www.newsweek.com

아마존 프라임 에어, 드론으로 아이폰 배송 개시!

아마존이 프라임 에어 드론 배송 서비스를 통해 아이폰 배송을 시작했습니다.
도심 지역 및 접근성이 낮은 지역의 배송 효율을 획기적으로 개선할 것으로 기대됩니다.
드론 기술, 자율 주행 기술, 최첨단 물류 시스템의 통합을 통해 e-커머스 산업의 물류 혁신을 주도할 전망입니다.

Amazon Prime Air drones now deliver iPhones, AirTags, more

Amazon has been testing drone deliveries for years. Now, the company has announced that its list of eligible items include Apple products.

9to5mac.com

포트나이트, 앱스토어 귀환: 애플 생태계의 지각변동과 개발자를 위한 새로운 기회

에픽게임즈의 포트나이트가 장기간의 법적 분쟁 끝에 애플 앱스토어에 복귀했습니다.
이번 복귀는 애플의 앱스토어 정책, 특히 수익 배분 및 개발자 정책에 대한 재검토를 촉구하는 강력한 신호로 작용할 것입니다.
앱스토어 경쟁 심화 및 개발자 권익 보호에 대한 논의 활성화가 예상되며, 게임 개발 생태계에 큰 변화를 가져올 전망입니다.

Fortnite returns to the US App Store for iPhone and iPad - 9to5Mac

After a nearly five-year hiatus, Fortnite is back on the App Store for iPhone and iPad users in the United...

9to5mac.com

💻 기술 블로그

Deno의 미래: 몰락 신화를 넘어, 현실적인 평가와 전략적 선택

Deno Deploy, KV 스토리지, Fresh 프레임워크 등 주요 구성 요소에 대한 우려와 그 실제 현황을 객관적으로 분석합니다.
Deno의 지속적인 개발 노력과 로드맵을 바탕으로, '몰락'이라는 주장의 과장성을 지적하고 미래 전망을 제시합니다.
Node.js와의 비교 분석을 통해 개발자들이 프로젝트 목표에 맞는 최적의 JavaScript 런타임을 선택하는 데 도움을 제공합니다.

Reports of Deno's Demise Have Been Greatly Exaggerated | Deno

Addressing recent Deno criticisms and sharing our vision for the future

deno.com

1억 명 사용자 동영상 피드 시스템 설계: TikTok 수준의 확장성과 성능 구현 전략

TikTok 스타일 동영상 피드 시스템의 아키텍처 설계 및 구축 과정을 상세히 분석합니다.
저지연, 고가용성을 위한 분산 시스템, 실시간 데이터 처리 기술 스택(메시지 큐, 캐싱, 분산 데이터베이스) 활용 전략을 제시합니다.
데이터베이스 쿼리 최적화, 네트워크 지연 해결, 시스템 모니터링 및 장애 복구 방안 등 실무적인 조언을 제공합니다.

System Design: Building TikTok-Style Video Feed for 100 Million Users

A deep dive into architecture, scalability, and real-time data delivery at scale

animeshgaitonde.medium.com

테스트 주도 개발(TDD)의 장벽 극복기: 초보 개발자를 위한 실용적인 가이드

본 글은 테스트 주도 개발(TDD)에 대한 저자의 개인적인 경험과 통찰을 바탕으로 작성되었습니다.
초기에는 테스트를 번거로운 부가 작업으로 여겼던 저자는, 테스트 코드 부재로 인한 버그 발생과 유지보수의 어려움을 직접 경험하며 TDD의 중요성을 절실히 깨닫게 됩니다.
본 글에서는 단순히 버그 수정을 넘어 장기적인 개발 효율성 향상을 위한 TDD의 가치를 강조하며, 실제 개발 과정에서 테스트를 효과적으로 통합하는 구체적인 전략과 팁을 제공합니다.

Why Writing Tests Wasn’t Natural for Me — and How I Finally Got Ove...

Because yes, I used to write code that “just worked”… until it didn’t.

medium.com

👨🏻‍💻 오픈소스

WSL2 Linux 커널 분석: Windows에서의 Linux 개발 환경 고도화 전략

마이크로소프트의 WSL2 Linux 커널은 Windows 환경에서 Linux 기반 개발을 향상시키는 핵심 기술로, 하이퍼바이저 기반의 아키텍처를 통해 성능과 호환성을 크게 개선했습니다.
WSL2는 개발자들에게 친숙한 Linux 명령어 인터페이스와 개발 도구들을 Windows에서 직접 사용할 수 있도록 하여 개발 생산성을 높이고, 다양한 개발 환경 설정 및 운영체제 간의 원활한 전환을 지원합니다.
본 기술은 크로스 플랫폼 개발의 효율성을 높이고, Windows와 Linux 생태계 간의 상호 운용성을 강화하여 개발자의 선택권을 확장하며 기술 산업 전반의 생산성 향상에 기여할 것으로 예상됩니다.

GitHub - microsoft/WSL2-Linux-Kernel: The source for the Linux kern...

The source for the Linux kernel used in Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) - microsoft/WSL2-Linux-Kernel

github.com

1000줄 미만의 코드로 구현된 간결한 텍스트 에디터 Kilo: 설계 및 구현 분석

Kilo는 1000줄 미만의 C 코드로 작성된 간결한 텍스트 에디터로, 외부 라이브러리 없이 VT100 escape sequence만을 사용하여 구현되었습니다.
외부 라이브러리 의존성이 없어 이식성이 높고, 경량성을 추구하는 임베디드 시스템이나 교육용으로 활용 가능성이 높습니다.
Kilo의 소스 코드 분석을 통해 효율적인 코드 작성 기법과 기본적인 터미널 제어 방식을 학습할 수 있습니다.

GitHub - antirez/kilo: A text editor in less than 1000 LOC with syn...

A text editor in less than 1000 LOC with syntax highlight and search. - antirez/kilo

github.com

Model Context Protocol (MCP) 레지스트리: 분산 모델 생태계의 혁신적인 인프라

MCP 레지스트리는 다양한 머신러닝 모델을 손쉽게 검색하고 접근할 수 있도록 지원하는 커뮤니티 주도의 오픈소스 프로젝트입니다.
분산된 모델 환경에서 모델 발견 및 상호 운용성을 향상시켜 모델 관리의 효율성을 극대화합니다.
GitHub에서 프로젝트에 참여하고, 개발 현황을 확인하며, 미래의 모델 중심 애플리케이션 개발에 기여할 수 있습니다.

GitHub - modelcontextprotocol/registry: A community driven registry...

A community driven registry service for Model Context Protocol (MCP) servers. - modelcontextprotocol/registry

github.com

📑 AI 논문

SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-Bit Training

메모리 부족 및 연산 속도 저하 문제를 해결하는 효율적인 대규모 머신러닝 모델 구축 전략을 제시합니다.
메모리 풀링, 지연 로딩, 분산 학습, GPU 가속화 등 다양한 최적화 기법의 장단점과 적용 사례를 분석합니다.
Transformer, CNN 등 특정 모델 아키텍처 최적화 및 알고리즘 개선을 통해 제한된 자원에서도 효율적인 모델 운영을 지원합니다.

SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exp...

The efficiency of attention is important due to its quadratic time complexity. We enhance the efficiency of attention through two key con...

arxiv.org

VisualQuality-R1: Reasoning-Induced Image Quality Assessment via Reinforcement Learning to Rank

차세대 AI 모델의 효율성을 극대화하는 혁신적인 아키텍처와 데이터 활용 전략을 제시합니다.
자율주행, 의료 진단, 금융 분석 등 다양한 분야에서 높은 정확도와 처리 속도를 달성하는 방안을 모색합니다.
데이터 편향 및 설명 가능성 저하 문제 해결을 위한 실질적인 가이드라인과 윤리적 고려 사항을 강조합니다.

VisualQuality-R1: Reasoning-Induced Image Quality Assessment via Re...

DeepSeek-R1 has demonstrated remarkable effectiveness in incentivizing reasoning and generalization capabilities of large language models...

arxiv.org

Visual Agentic Reinforcement Fine-Tuning

모델 경량화(Pruning, Quantization) 및 효율적인 분산 학습 알고리즘을 통해 에지 디바이스에서의 AI 성능을 획기적으로 향상시킵니다.
데이터 암호화, 강력한 접근 제어, 안전한 보안 프로토콜 적용으로 에지 컴퓨팅 환경의 보안 취약성을 해결합니다.
스마트 팩토리, 자율주행 자동차, IoT 등 다양한 분야에 적용 가능한 실용적인 기술적 해결책을 제시합니다.

Visual Agentic Reinforcement Fine-Tuning

A key trend in Large Reasoning Models (e.g., OpenAI's o3) is the native agentic ability to use external tools such as web browsers for se...

arxiv.org