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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
X @DeepTechTR (AI/오픈소스) 506건필터 해제
codex를 iPhone에서 제어할 수 있게 되면서 아이디어에서 앱으로 이어지는 파이프라인(idea to app pipeline)이 공식적으로
Codex를 iPhone에서 제어할 수 있게 되면서, 아이디어 구상 단계부터 실제 앱 개발까지 이어지는 파이프라인(idea to app pipeline)이 공식적으로 공개되었습니다. 이 파이프라인은 Tailscale을 통해 Codex 에이전트를 연결하고, Figma 및 GitHub와 연동하며, 최종적으로 App Store 출시까지의 과정을 포함합니다.
Claude에게 프롬프트에서 무엇을 하지 말아야 하는지 말하는 것을 그만두세요. 4.7에서 작동하는 방식은 다음과 같습니다…
Claude에게 프롬프트에서 '무엇을 하지 말아야 하는지'에 대한 지침을 포함하는 것을 중단하라는 내용을 다룹니다. 4.7 버전부터는 특정 형식의 명령어만 유효하며, 그 구조는 '[동사] [전체 작업]. 길이: [대문자]. 형식: [구조]. 톤: [3개 단어]. 기초를 넘어서세요.'로 제한됩니다.
Claude Code나 Codex를 사용하면서 “왜 이렇게 쓰레기 같은 코드를 생성할까?”라고 화가 났던 분들을 위한 훌륭한 해결책이
Claude Code나 Codex 같은 기존 코드 생성 AI의 낮은 품질에 실망했던 사용자들을 위해, 완전히 로컬 및 오프라인으로 작동하는 에이전틱 개발 환경인 OpenADE가 소개되었습니다. 이 도구는 단순히 요청을 전달하는 것을 넘어, 상세한 계획 수립 과정을 거쳐 코드를 생성함으로써 개발 경험을 향상시킵니다.
Google이 방금 현대 인공지능의 가장 위험한 환상을 드러냈습니다. 무엇인가...
Google이 진행한 연구 결과, 인공지능(AI)의 학습 속도가 빠르다는 것이 반드시 성능 향상을 의미하지 않으며, 오히려 '가짜 추론(fake reasoning)'을 수행할 위험성을 내포하고 있음이 밝혀졌습니다. UCLA 및 NYU와 협력하여 진행된 이 연구는 AI를 '약한 감독(weak supervision)' 하에 두었을 때의 구체적인 사실들을 제시합니다.
당신에게 매우 유용할 것입니다. 이것은 콘텐츠 크리에이터를 위해 제가 본 가장 미친 오픈 소스 (Open Source) 프로젝트 중 하나입니다…
본 기사는 콘텐츠 크리에이터에게 매우 유용하며, 기존의 단순한 AI 비디오 생성기를 넘어선 혁신적인 오픈 소스 프로젝트인 'youtube-automation-agent'를 소개합니다. 이 에이전트는 YouTube 채널 운영에 필요한 전체 워크플로우를 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다.
로컬 (on-device) TTS 세계에 새로운 괴물이 나타났습니다: Supertonic 3!
Supertonic 3이라는 새로운 오픈 소스 TTS 모델이 등장했습니다. 이 모델은 클라우드 연결 없이 기기 내에서 완전히 구동되며, 터키어를 포함하여 총 31개 언어를 지원합니다. 또한 매우 빠른 속도를 자랑하는 것이 특징입니다.
GitHub - darkzOGx/youtube-automation-agent: AI를 활용한 완전 자동화 YouTube 채널 관리
이 프로젝트는 AI 기술을 활용하여 YouTube 채널 관리를 완전히 자동화하는 에이전트를 제공합니다. 이를 통해 콘텐츠 기획, 제작, 업로드 등 복잡하고 반복적인 채널 운영 과정을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
왜 아무도 이것에 대해 말하지 않나요? NVIDIA, 80개 이상의 호스팅된 인공지능...
NVIDIA가 80개 이상의 다양한 인공지능(AI) 모델에 대해 무료 API 접근 권한을 제공하고 있다는 사실이 주목받고 있습니다. 이에는 MiniMax M2.7, GLM 5.1, Kimi 2.5, DeepSeek 3.2, GPT-OSS-120B 등 여러 주요 모델들이 포함되어 있습니다. 이러한 광범위한 접근성은 개발자들이 다양한 최신 AI 기술을 쉽게 실험하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
속보: 생물학의 40억 년 역사에서 가장 큰 규칙이 한 달 만에 두 번이나 깨졌다! 과학자들이 “DNA는 항상 DNA나 RNA 템플릿을 사용해…
과학자들이 생물학의 오랜 규칙이었던 'DNA는 항상 DNA나 RNA 템플릿을 사용해 만들어진다'는 원칙에 도전하는 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구는 단백질이 외부의 템플릿 없이 스스로 DNA 서열을 작성할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 생명체의 정보 전달 메커니즘에 대한 근본적인 이해를 바꿀 수 있는 중요한 발견입니다.
GitHub - colbymchenry/codegraph: Claude Code를 위한 사전 인덱싱된 코드 지식 그래프 (Code
이 프로젝트는 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 사전에 인덱싱된 코드 지식 그래프(Knowledge Graph)를 제공합니다. 이 코드는 LLM이 방대한 양의 코드베이스에서 필요한 정보를 더 효율적으로 찾고 활용할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 추론 과정에서 사용되는 토큰 수를 줄이고 성능을 개선하는 것을 목표로 합니다.
소셜 미디어 역사상 최초: X의 “For You” 알고리즘이 완전히 오픈 소스(Open Source)가 되었습니다!
X가 소셜 미디어 역사상 처음으로 'For You' 알고리즘을 완전히 오픈 소스화했다고 발표했습니다. 이 시스템은 Grok Transformer로 강화된 Phoenix 시스템이며, xAI와 X Engineering 팀이 투명성 조치로 공개한 내용입니다.
유용한 VERT는 강력한 오픈 소스 (Open Source) 파일 변환 도구입니다. 브라우저 내에서...
VERT는 강력한 오픈 소스 파일 변환 도구로, 브라우저 환경에서 작동합니다. 이 도구를 사용하면 이미지, 오디오, 문서 등 다양한 일반 형식 간의 파일을 크기 제한 없이 직접 변환할 수 있습니다. 또한 GitHub를 통해 제공되며 일괄 처리 기능도 지원합니다.
X 알고리즘은 이제 더 이상 비밀이 아닙니다. Elon Musk가 전체 시스템을 공식적으로 오픈소스 (Open Source)화했습니다.
Elon Musk가 X 알고리즘 전체 시스템을 공식적으로 오픈소스화했습니다. 이로 인해 사용자는 모든 코드 라인을 분석하여 X 플랫폼이 사용자들을 어떻게 평가하고 추적하는지에 대한 상세한 지도를 얻게 되었습니다. 해당 시스템은 사용자의 최근 127개 상호작용(Interaction)을 추적합니다.
NVIDIA가 불가능을 해냈지만 아무도 이에 대해 말하지 않고 있습니다. 10조 개의 토큰 위에서…
NVIDIA가 10조 개의 토큰 데이터를 활용하여 4비트 정밀도와 120억 개 파라미터의 LLM을 학습시키는 성과를 거두었습니다. 이 기술은 기존 AI 분야의 정체기를 극복할 수 있는 중요한 진전으로 평가됩니다.
"소유하지 않은 음악을 대여하기 위해 매달 11.99 €를 지불하고 있습니다." 누군가가 이것을...
이 글은 사용자들이 소유하지 않은 음악 스트리밍 서비스(Spotify 등)를 이용하기 위해 매달 비용을 지불하는 상황에 대한 문제 제기에서 시작됩니다. 이에 대응하여, 한 개발자가 Spotify 재생 목록의 URL만 입력하면 해당 리스트의 모든 곡을 MP3 파일로 다운로드할 수 있는 오픈 소스 도구인 Spooty를 공개했습니다.
NVFP4를 이용한 대규모 언어 모델 (Large Language Models) 사전 학습 (Pretraining)
본 기사는 NVFP4를 활용하여 대규모 언어 모델(LLMs)을 사전 학습하는 방법에 대해 다룹니다. LLM은 현재 다양한 분야에서 강력한 문제 해결 능력을 보여주고 있으며, 모델 크기, 데이터셋 규모 및 품질 향상에 따라 성능이 지속적으로 강화되고 있습니다.
Elon이 방금 X 알고리즘 코드 전체를 업데이트했습니다. 제가 방금 24,000줄 전체를 검토했습니다...
본 글은 X(구 트위터)의 알고리즘 코드 업데이트 내용을 분석하여, 콘텐츠가 바이럴하게 되는 원리와 섀도우밴을 피하는 방법을 설명합니다. 핵심적으로, 게시물은 긍정적 참여(답글, 리트윗 등)를 통해 점수를 얻고, 이 점수가 노출도를 결정하며, 부정적 행동이나 스팸성 활동은 감점 요인이 됩니다. 또한, 작성자당 하나의 게시물이 피드에 보여지도록 설계되어 있어 연속적인 대량 업로드는 점수 감쇠를 초래하므로 주의해야 합니다. 광고 안전성과 '대박 콘텐츠' 탐색 로직, 그리고 네트워크 내(In Network) 활동의 중요성 등도 주요 관리 요소입니다.
Elon Musk가 6억 명의 사람들이 매일 보는 것을 제어하는 알고리즘을 방금 오픈 소스로 공개했습니다.
Elon Musk가 6억 명의 사람들이 매일 접하는 콘텐츠를 제어하는 알고리즘을 오픈 소스로 공개했습니다. 이 코드는 단순한 요약본이나 블로그 포스트가 아닌, 실제 프로덕션 코드입니다. 필자는 Facebook, TikTok, Instagram 등 주요 플랫폼들이 이러한 핵심 알고리즘을 어떻게 다루는지 비판적으로 언급하며 글을 마무리하고 있습니다.
Elon Musk, 600만 명의 사람들이 매일 보는 알고리즘을 완전히 오픈 소스 (Open Source)로 공개했다…
Elon Musk가 600만 명의 사용자가 매일 접하는 알고리즘을 실제 프로덕션 코드 형태로 완전히 오픈 소스(Open Source)로 공개했습니다. 이는 블로그 포스트나 요약본이 아닌, 현재 GitHub에서 라이브 상태인 실제 작동 코드를 의미합니다. 이러한 행위는 Facebook, TikTok, Instagram 등 주요 플랫폼들이 취하지 않았던 선례 없는 조치입니다.
큰 뉴스: @elonmusk, 최근 X 알고리즘이 GitHub에 공개되었다고 말했습니다…
Elon Musk가 X의 알고리즘이 GitHub에 공개되었다고 발표했습니다. 이는 플랫폼의 투명성 측면에서 중요한 변화로, 사용자들이 X의 도달 범위, 순위 지정, 추천 및 상호작용 기능이 어떻게 작동하는지 직접 코드를 검토할 수 있게 되었습니다.
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