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대규모 언어 모델(LLM)은 생성형 AI 기술의 최전선에 있다. LLM의 우수성에도 불구하고, 모든 기업이 이를 활용할 수 있는 것은 아니다. 실제로 일부 기업들은 LLM의 대안이 되는 모델을 찾고 있
SaaS(Software as a Service) 기업은 애플리케이션 안정성, 확장성, 보안 및 고객 만족도 측면에서 선두에 서있다. 데브섹옵스(devsecops) 리더가 적용할 수 있는 SaaS의 원칙 12가지를 소개한다.
1974년 5월, 도널드 체임벌린과 레이몬드 보이스는 데이터를 관리하고 정렬하는 데 사용할 수 있는 구조화된 쿼리 언어인 SEQUEL에 관한 논문을 발표했다. SEQUEL이라는 단어에 대한 다른 회사의
IBM이 양자 컴퓨팅 개발 소프트웨어인 ‘키스킷(Qiskit)’에 미들웨어, 서버리스 기능, AI 코딩 도구 등을 지원하여 솔루션의 편의성을 높이겠다고 밝혔다.
지금쯤이면 구글 I/O 2024에 대한 소식을 많이 접했을 것이다. 이번 행사에서도 많은 이야기가 오갔다. 구글은 곧 출시될 안드로이드 15 업데이트와 최신 베타 빌드에 포함된 기능을 자세히 소
허깅페이스가 GPU 비용 부담 없이 AI 앱을 개발 할 수 있도록 1,000만 달러(약 135억 원) 규모 하드웨어 인프라를 지원하겠다고 밝혔다. 일명 ‘제로GPU(ZeroGPU)’라는 프로젝트다.
오픈소스 생성형 AI 모델은 무료로 다운로드할 수 있고, API 호출 비용에 대한 부담이 없다. 거기다 대규모로 사용할 수 있으며, 기업 방화벽 뒤에서 안전하게 실행할 수 있다. 그렇다고 무조
구글이 얼굴 표정 및 머리 움직임으로 마우스 커서를 제어하는 기술 ‘게임페이스’의 안드로이드 버전을 14일 공개했다.
마이크로서비스 아키텍처는 몇 가지 문제를 해결하지만 새로운 문제를 야기하기도 한다. 애플리케이션을 독립적인 서비스로 분할하면 개발, 업데이트, 확장이 간편해진다. 그러나 연결하
AI는 형편없는 개발자를 대체할 수 없다. '뛰어난' 개발자에게만 잘 작동하기 때문이다. LLM이 내놓은 코드의 오류를 알려면 기술과 경험이 필요하다.