2025-01-28

우리는 Pebble을 다시 가져옵니다

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Pebble은 Google의 지원을 받아 부활하고 있으며, 해킹 가능성, 긴 배터리 수명, 전화 확장 기능과 같은 원래의 강점을 중심으로 하고 있습니다. 이 부활은 Pebble의 오픈 소스 특성을 유지하고 필수적인 클라우드 구독을 피하여 해커와 기술 애호가들에게 매력적으로 다가가려는 것을 목표로 합니다. 커뮤니티는 Pebble의 복귀에 대해 흥분하고 있으며, 이는 웨어러블 기술에 대한 독특한 기능과 영향을 반영하고 있습니다.

구글, 페블 OS 오픈 소스화

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구글이 Pebble OS를 오픈 소스로 공개하여 스마트워치 기술의 잠재적인 새로운 발전에 대해 팬들과 개발자들 사이에서 열광을 불러일으켰습니다. GitHub에 공개된 릴리스에는 시스템 글꼴 및 Bluetooth 스택과 같은 독점 구성 요소가 포함되어 있지 않으므로 현재 형태로는 컴파일할 수 없습니다. 이 조치는 구글의 긍정적인 제스처로 간주되며, 내부 노력에 기인한 것으로, 페블 스마트워치 생태계를 부활시키기 위한 단계로 여겨집니다.

딥시크 R1 다이내믹 1.58비트를 실행하십시오.

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DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit은 80%의 크기 감소를 달성하고 듀얼 H100을 사용하여 초당 140 토큰으로 작동하지만, 느린 속도와 반복 문제로 인해 실용성에 대한 의문이 제기됩니다. 동적 양자화는 성능에 도움을 주지만, 접근성, 비용, 그리고 모델의 훈련 비용 주장에 대한 우려가 지속되어 면밀한 검토가 이루어지고 있습니다. 이 모델은 시장에 주목할 만한 영향을 미치고 있으며, 그 결과를 복제하려는 노력이 진행 중입니다. 그러나 더 큰 모델과 비교했을 때 그 성능에 대한 논쟁이 있습니다.

코드에 대한 DeepSeek R1의 유망한 결과

Xuan-Son Nguyen의 llama.cpp에 대한 풀 리퀘스트(PR)는 DeekSeek-R1의 중요한 기여와 함께 단일 명령, 다중 데이터(SIMD) 명령을 사용하여 WebAssembly(WASM) 속도를 향상시킵니다. PR에는 API 응답에서 생성된 동적 model_map이 포함되어 있어 하드코딩된 버전의 필요성을 제거하고 플러그인 개발의 혁신을 보여줍니다. Simon Willison의 웹로그는 또한 오픈 소스 프로젝트, Anthropic의 Citations API, 대형 언어 모델(LLM) 프로젝트와 같은 최근 주제를 다루며, 최첨단 기술 논의에 중점을 두고 있음을 나타냅니다.

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DeepSeek R1은 llama.cpp에 대한 풀 리퀘스트(PR)의 99%를 작성함으로써 코딩에서 AI의 잠재력을 보여주며, 소프트웨어 개발에서 AI의 역할이 점점 커지고 있음을 입증합니다. 이제 aider와 같은 도구는 릴리스에서 새 코드의 70-82%를 생성하는 데 책임이 있으며, 이는 AI 지원을 통한 생산성의 상당한 향상을 나타냅니다. 이러한 발전에도 불구하고, AI는 여전히 복잡한 문제 해결과 기존 코드베이스와의 통합을 위해 인간의 감독이 필요하며, 이는 업계의 직업 역학과 기술 요구 사항의 변화를 시사합니다.

일러스트레이티드 딥시크-R1

DeepSeek-R1은 언어 모델링, 감독된 미세 조정(SFT), 선호 조정을 통한 구조화된 3단계 훈련 과정을 통해 향상된 추론 능력을 강조하는 새로 출시된 AI 모델입니다. 이 모델은 긴 추론 데이터 체인, 중간 추론 모델, 대규모 강화 학습(RL)을 통합하여 사고 토큰을 생성함으로써 추론 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 전문가 혼합 아키텍처를 활용하여 복잡한 추론 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, 이는 AI 모델 설계에서 중요한 발전을 나타냅니다.

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DeepSeek-R1은 GPT 및 Gemini와 같은 모델에 비해 성능과 비용 효율성으로 인해 논의가 이루어지고 있으며, 일부 사용자는 일반적인 대형 언어 모델(LLM) 문제를 지적하고 있습니다. 이 모델은 낮은 컴퓨팅 요구 사항과 오픈 소스 특성으로 주목받고 있으며, AI 개발을 보다 접근 가능하게 만들어 AI 분야에 변화를 일으킬 가능성이 있습니다. 중국의 한 헤지 펀드에 의해 개발된 DeepSeek-R1은 혼합된 코딩 능력 평가에도 불구하고 훈련 데이터와 지정학적 함의에 대한 의문을 제기하고 있습니다.

생산에서의 기계 학습 (CMU 강좌)

카네기 멜론 대학교는 2025년 봄 학기에 "생산/AI 엔지니어링에서의 머신 러닝"이라는 과정을 제공합니다. 이 과정은 머신 러닝 기능이 포함된 소프트웨어 제품을 구축, 배포 및 유지 관리하는 데 중점을 둡니다. 책임 있는 AI 실천과 MLOps(머신 러닝 운영)를 강조하며, 프로토타입에서 생산까지의 전체 수명 주기를 다룹니다. 데이터 과학 및 기본 프로그래밍 기술을 가진 학생들을 위해 설계되었으며, 강의, 실습, 그룹 프로젝트로 구성되어 있으며 GitHub에서 리소스를 제공합니다.

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CMU의 생산 환경에서의 머신러닝 과정은 Kafka, Docker, Kubernetes, Jenkins와 같은 실용적인 도구를 소개하며, MLOps(머신러닝 운영), 설명 가능성, 공정성, 모니터링을 강조합니다. 이는 기계 학습과 생산 시스템 간의 다리 역할을 하며, 일부는 이를 입문 수준으로 보고 도구 통합에 더 중점을 두고 있다고 생각합니다. 일부 도구의 장기적인 관련성과 데이터 품질에 대한 강의의 제한된 강조에 대한 우려가 제기되었지만, 이는 컴퓨터 과학 학생들에게 새로운 진입점으로 간주됩니다.

Open-R1: DeepSeek-R1의 공개 재현

Open-R1은 투명성과 오픈 소스 협업에 중점을 둔 OpenAI의 o1과 비교할 수 있는 추론 모델인 DeepSeek-R1을 복제하기 위한 이니셔티브입니다. 이 프로젝트는 현재 공개되지 않은 DeepSeek-R1의 데이터셋과 훈련 파이프라인을 인간의 감독 없이 강화 학습(RL)을 사용하여 재구성하는 것을 목표로 합니다. Open-R1은 수학을 넘어 코딩 및 의학과 같은 분야에서 모델의 응용을 확장하기 위해 커뮤니티의 기여를 장려합니다.

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Open-R1은 오픈 소스 원칙을 사용하여 DeepSeek-R1 모델을 재창조하려는 이니셔티브로, 아직 실제 모델은 아닙니다. 이 논의는 제한된 예산으로 AI 모델을 재현하는 데 있어 도전과 잠재적 이점, 그리고 교육에 대한 AI의 영향과 더 넓은 사회적 함의에 대해 강조하고 있습니다. 대화는 또한 기술 발전에 대한 흥분과 AI를 더 널리 대중에게 접근 가능하게 만드는 데 있어 오픈 소스 운동의 역할을 강조합니다.

Rebble의 미래

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이 논의는 전자 잉크와 유사한 화면과 긴 배터리 수명으로 인기를 끌었던 페블 스마트워치에 대한 향수를 강조하며, 왜 유사한 기술이 더 널리 채택되지 않았는지를 질문하고 있습니다. Rebble이라는 커뮤니티 주도 프로젝트와 관련 스마트워치 프로젝트의 오픈 소스 특성에서 새로운 하드웨어의 잠재력에 대한 관심이 있습니다. Watchy와 PineTime과 같은 대안들이 언급되며, 사용자들은 오픈 소스 스마트워치 분야에서 직면하는 소프트웨어 문제들을 지적하고 있습니다.

알파 신화: 사육된 늑대가 우리를 어떻게 잘못 이끌었는가

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늑대에서 '알파 수컷' 개념은 원래 포획된 연구를 기반으로 했으나, 이는 반박되었습니다. 야생 늑대 무리는 계층 구조보다는 가족 단위처럼 기능합니다. 반박되었음에도 불구하고, '알파' 개념은 실리콘 밸리와 같은 경쟁적인 환경에서의 매력과 특정 사회적 및 심리적 필요와의 공감으로 인해 여전히 지속되고 있습니다. 계속되는 '알파' 신화에 대한 믿음은 잘못된 가정에 기반을 두고 있을 때조차도 서사가 사회적 역학에 대한 우리의 인식에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 강조합니다.

Go 1.24의 go 도구는 수년 만에 생태계에 추가된 최고의 기능 중 하나입니다.

Go 1.24는 Go 생태계에서 프로젝트 도구 관리를 강화하는 새로운 go tool 명령어와 go.mod의 tool 지시어를 도입합니다. 이 업데이트는 tools.go 패턴과 관련된 성능 영향 및 종속성 트리 비대화와 같은 문제를 해결하여 보다 효율적인 도구 관리와 불필요한 종속성 감소를 가능하게 합니다. ‘go tool’ 명령은 ‘go run’ 호출을 캐싱하여 성능을 향상시키지만, 도구 종속성이 간접적으로 처리되어 종속성 충돌을 일으킬 가능성에 대한 우려가 있습니다.

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Go 1.24에서 'go tool'의 도입은 종속성 관리에 대한 논쟁을 불러일으켰으며, 도구와 프로젝트 종속성을 병합하는 것이 충돌을 일으킬 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 비평가들은 별도의 모듈 파일이나 Nix와 같은 도구를 사용하여 버전 관리를 개선하는 대안을 제안합니다. Go의 접근 방식을 지지하는 사람들은 그것이 프로그래밍 언어 전반에 걸친 종속성 관리의 더 넓은 문제를 반영하면서 단순성과 효과성을 제공한다고 주장합니다.

저는 LLM을 신뢰했는데, 이제 오후 프로젝트의 4일째입니다.

저자는 Raspberry Pi Pico, LCD 디스플레이 및 RGB LED를 사용하여 책상 장치를 만들고 AI의 기능을 테스트하려는 의도로 Deskthang이라는 프로젝트를 시작했습니다. ChatGPT와 Claude와 같은 AI 도구들은 처음에는 도움을 주었지만, 결국 버그가 있는 구현을 초래하여 버퍼 충돌 및 데이터 손상과 같은 문제를 일으켰습니다. 주요 교훈으로는 AI를 공동 조종자가 아닌 도구로 인식하는 것, 학습에서 마찰과 실수의 가치를 이해하는 것, 그리고 과신보다는 인내의 중요성을 깨닫는 것이 포함됩니다.

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대형 언어 모델(LLM)은 간단한 작업에 유용할 수 있지만, 적절한 감독 없이 복잡한 문제에 의존할 경우 프로젝트 일정이 연장될 수 있습니다. 그들은 정보를 종합하는 데 효과적이지만, 틈새 주제나 새로운 지식에 대해서는 어려움을 겪을 수 있으며, 사용자가 강력한 기초와 경험을 갖추고 있어야 합니다. 사용자는 LLM의 잠재력을 효과적으로 활용하기 위해 명확한 프롬프트를 제공하고 결과를 비판적으로 검토함으로써 통제력을 유지해야 합니다.

Nvidia는 시장 가치에서 거의 6,000억 달러를 잃었다

엔비디아의 시가총액은 중국 AI 연구소 딥시크의 경쟁 우려로 인해 주가가 17% 하락하면서 약 6천억 달러의 역사적인 손실을 입었습니다. 매도는 미국의 광범위한 기술 부문에 영향을 미쳐 Dell과 Oracle과 같은 기업의 하락을 초래했으며, 나스닥 지수의 3.1% 하락에 기여했습니다. DeepSeek의 새로운 AI 모델은 Nvidia의 H800 칩을 사용하여 개발되었으며, 이는 경쟁 우려를 높여 Nvidia의 주식에 영향을 미쳤고, CEO 젠슨 황의 순자산을 210억 달러 감소시켰습니다.

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Nvidia의 시가총액이 거의 6천억 달러 가까이 급락하면서 회사의 가치 평가와 과대평가 여부에 대한 논쟁이 일어났습니다. 시장 반응에도 불구하고, Nvidia의 GPU는 AI 관련 작업에 여전히 중요하며, 이는 기술 산업에서 그들의 중요성을 강조합니다. 언론이 인플레이션을 고려하지 않고 대규모 재정 손실에 초점을 맞추는 것은 오해의 소지가 있을 수 있지만, 엔비디아의 하락은 주요 기업들 중에서도 주목할 만하다.

Janus Pro 1B가 WebGPU에서 브라우저 내에서 100% 로컬로 실행됩니다.

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Janus Pro 1B는 WebGPU를 사용하여 브라우저 환경에서 실행되는 모델로, 브라우저 내에서 AI 모델을 실행할 수 있는 능력을 보여줍니다. 매개변수 수가 적어 기능이 제한되지만, 저사양 GPU에서도 실행할 수 있어 접근성이 뛰어납니다. 이미지 생성 결과는 일관성이 없지만, 이러한 모델을 로컬 브라우저에서 실행할 수 있는 능력은 중요한 기술적 진보를 의미합니다. 현재는 모바일 기기를 지원하지 않습니다.

버클리 연구원들, 단 30달러로 DeepSeek R1의 핵심 기술 복제: 작은 수정

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버클리 연구원들은 카운트다운 게임을 하는 것과 같은 특정 작업에 초점을 맞추어 단 $30로 DeepSeek R1의 핵심 기술을 성공적으로 복제했습니다. 이 혁신은 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 학습하는 기계 학습의 한 유형인 강화 학습을 사용하여 추론 모델을 향상시키는 것을 포함하지만, 그 적용은 검증 가능한 솔루션이 있는 영역으로 제한됩니다. 논의는 AI의 자기 개선 가능성과 미래 AI 개발에 대한 그 함의에 중점을 두고 있으며, 기사 제목의 오해 소지와 적절한 출처 링크 부족에 대한 비판에도 불구하고 이를 강조하고 있습니다.