🤗안녕하세요! 모두를 위한 SW/AI 뉴스를 전하는 모두의연구소입니다!
(모두의연구소는요!) 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다🌟

그럼, 오늘의 SW/AI 데일리 뉴스를 전해 드릴게요! 

1. Chrome의 V8 자바스크립트 엔진 공개

구글의 V8 엔진은 현대 웹과 서버 측 개발의 핵심으로, 자바스크립트 코드를 효율적으로 실행하게 하는 
복잡하면서도 우아한 시스템입니다. 내부의 인터프리터부터 JIT 컴파일러까지, V8은 지속적인 웹 표준의 발전 속에서도 성능을 최전선에서 유지하는 세심한 최적화 기술로 컴퓨터 과학의 걸작입니다.

https://makemychance.com/chromes-v8-javascript-engine/

2. SwiftUI 가이드

이 웹사이트는 SwiftUI 레이아웃 시스템의 작동 방식을 시각적으로 설명하기 위해 만들어졌습니다. 긍정적이든 부정적이든 피드백을 환영하므로, 공유하고 싶은 것이 있다면 이메일을 보내주세요. 앞으로 몇 달 동안 이 사이트를 확장할 계획이므로, 업데이트를 원하시면 메일링 리스트에 구독해주세요.
https://www.swiftuifieldguide.com/

3. 기존 챗봇의 한계를 뛰어넘다! ReadAgent, 최대 20배 긴 글 처리

구글 딥마인드에서 인간의 독서 방식을 모방하여 긴 글을 효율적으로 처리하는 "ReadAgent"라는 챗봇 시스템을 제안합니다. ReadAgent는 LLM(Large Language Model)의 뛰어난 언어 처리 능력을 활용하여 기억 에피소드 구성, gist 기억 생성, 필요에 따른 상세 정보 검색이라는 3가지 핵심 기술을 구현합니다. 이를 통해 ReadAgent는 기존 챗봇보다 최대 20배 더 긴 글을 이해하고 질문 답변, 요약, 추론 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. ReadAgent는 챗봇 기반 학습 시스템, 챗봇 기반 고객 지원 시스템, 챗봇 기반 뉴스 요약 시스템 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 특히, 학습 자료 요약, 고객 문의 답변, 뉴스 기사 요약 등 긴 글을 이해하고 활용해야 하는 작업에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
https://huggingface.co/papers/2402.10200

4. 프롬프트 없이도 복잡한 논리적 추론 가능! CoT-decoding의 놀라운 능력

본 논문에서는 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 프롬프트 의존성 문제를 해결하기 위한 "CoT-decoding"이라는 새로운 방법을 제안합니다. CoT-decoding은 LLM이 답변을 생성하는 과정에서 추론 과정을 수행하도록 유도하여 프롬프트 없이도 복잡한 논리적 추론을 가능하게 합니다. CoT-decoding은 LLM의 추론 능력을 향상시키는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 다양한 추론 작업에서 기존 방법보다 우수한 성능을 달성했으며, 특히 프롬프트 없이도 복잡한 논리적 추론을 수행할 수 있다는 점에서 중요한 진전을 보여주었습니다. 하지만 CoT-decoding은 긴 텍스트의 경우 정확도가 떨어질 수 있으며, 복잡한 추론 작업의 경우 더 많은 학습 데이터가 필요하다는 한계점을 가지고 있습니다. 향후 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고 CoT-decoding을 다양한 자연어 처리 작업에 적용하는 방향으로 진행될 것으로 예상됩니다.
https://huggingface.co/papers/2402.09727

모두의연구소가 만든 새로운 SW/AI 교육 ‘오름캠프’
💙국내 최초 Flutter 도서 ‘생존코딩’ 오준석 강사의 3개월 앱 개발 과정 모집 중!
▶ https://bit.ly/482TuPf