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협업 편집에 대해 내가 들었던 거짓말, 1부: 오프라인 편집을 위한 알고리즘
2025-01-31 08:01
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협업 편집에 대한 오해, 파트 1 요약
협업 편집 시스템의 현재
- 2024년 초, Moment의 협업 편집 시스템 조사 시작
- CRDT와 OT 알고리즘이 오프라인 편집 지원 주장하나 경험이 좋지 않음
주요 문제점
- 직접 편집 충돌 해소 방식의 비직관성: 사용자가 데이터를 손상된 것으로 인식
- 오프라인 편집의 한계: 충돌 발생 가능성 증가, 기존 알고리즘 부족
- 예상치 못한 충돌 사례: 두 명의 동시 편집 시 결과가 사용자 기대와 다름
실험 사례
- 앨리스와 밥의 오프라인 편집 후 충돌, 문서 비어있는 사례 발생 빈도 20-30%
긍정적인 발전
- 협업 편집을 알고리즘 문제보다 UI/UX 문제로 접근, 사용자 경험 개선 기대
함께 읽으면 좋은 참고 자료
- CRDT와 OT 비교
- 협업 편집의 UI/UX 접근
- 최신 협업 편집 연구 동향
DSPy – 프로그래밍, 프롬프트가 아닌 LM들
2025-01-30 21:46
언젠가 읽기
DSPy 소개
- DSPy는 AI 동작을 코드로 설명하는 오픈소스 프레임워크.
- 구조적이고 효율적인 AI 개발을 가능하게 함.
최적화 도구
- AI 모듈의 프롬프트와 가중치를 조정 가능.
- 성능 향상과 특정 작업 맞춤형 조정을 지원.
DSPy 생태계
- 오픈소스 AI 연구 중심의 생태계.
- 커뮤니티 리소스와 협업 도구 제공.
DSPy 학습
- 프로그래밍: 기본 개념 이해.
- 평가: 데이터 처리 및 성능 측정 방법.
- 최적화: 효율성 극대화를 위한 도구 설명.
- 기타 자료: 다양한 검색 클라이언트 지원.
커뮤니티 및 자료
- 커뮤니티에서 리소스 및 사례 공유.
- FAQ 및 API 참조 제공.
- 추천 자료: 오픈소스 AI 연구와 최적화 기법.
다리오 아모데이 — 딥시크와 수출 통제에 대하여
2025-01-30 20:15
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- 미국의 칩 수출 통제 강화 주장과 DeepSeek의 AI 성과
- 수출 통제가 민주주의 국가들의 AI 우위 유지에 중요한 역할
- AI 발전을 이끄는 스케일링 법칙, 곡선 이동, 신기술 도입
- DeepSeek의 성과는 수출 통제 정책의 중요성을 약화시키지 않음
- 민주주의 국가들이 AI 선두를 유지하기 위한 지속적인 수출 통제 필요
고성능 알림 시스템 아키텍처, 설계, 유지보수 및 운영
2025-01-30 20:03
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고성능 알림 시스템 개요
- 비즈니스와 사용자 간의 소통을 향상시키는 핵심 시스템.
- 빠르고 신뢰성 있는 알림 전달로 사용자 경험과 효율성 증대.
아키텍처 설계
- 확장성, 안정성, 효율성을 고려한 설계 필요.
- 마이크로서비스 아키텍처와 클라우드 인프라 활용.
유지보수 및 운영
- 지속적인 모니터링과 업데이트 수행.
- 자동화된 배포 파이프라인으로 오류 감소.
사용자와 비즈니스를 연결하는 역할
- 중요한 정보를 적시에 전달하여 사용자 참여 증대.
- 비즈니스 목표 달성에 기여.
참고 자료
- 마이크로서비스 아키텍처의 이해
- 클라우드 인프라 구축 전략
- 실시간 로그 분석 기법
웹 애플리케이션 재빌드 없이 웹 컴포넌트 버전을 점진적으로 출시
2025-01-29 13:20
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- 웹 애플리케이션을 재빌드할 필요 없이 Named Releases와 Phased Rollouts를 사용하여 웹 컴포넌트의 새로운 버전을 점진적으로 배포할 수 있다.
- Named Releases를 통해 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 CDN에서 컴포넌트 버전을 업데이트하거나 롤백할 수 있다.
- Phased Rollouts는 새로운 버전을 일부 사용자 그룹에게 단계적으로 출시하여 위험을 관리하고 피드백을 수집할 수 있게 한다.
- 이러한 방법은 웹팩의 Module Federation을 사용하여 컴포넌트를 지연 로드하는 것을 전제로 한다.
- 이를 통해 컴포넌트 버전 관리를 유연하고 효율적으로 수행하여 개발 효율