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Linux 파이프 성능 심층 분석: 'Fast Pipes' 기술로 최대 20배 속도 향상 기존 read/write 방식 한계 극복, vmsplice 및 이중 버퍼링 기법 활용페이지 복사 오버헤드 최소화로 처리량 대폭 개선 Linux 시스템에서 프로세스 간 통신(IPC)의 핵심 요소인 파이프(pipe)의 성능은 얼마나 빠를까? 그리고 어떻게 하면 그 속도를 획기적으로 개선할 수 있을까? 최근 한 기술 블로그(mazzo.li/posts/fast-pipes.html)의 심층 분석에 따르면, Linux 파이프의 '나이브(naive)' 구현은 예상보다 느리지만, vmsplice와 같은 고급 시스템 호출 및 최적화 기법을 활용하면 이론적으로 최대 20배 이상의 속도 향상이 가능하다는 결과가 나왔습니다. 나이브 구현의 한계: 페이지 복사 오버헤드일반적으로 write 및 read 시스템 호출을 이용한 기본.. 2025. 6. 23.
새로운 연구, 애플 LLM 추론 능력 저하 연구에 반박 제기 대규모 언어 모델 '추론 붕괴' 현상, 연구 방법론에 의문 제기AI 모델의 안정적 진화 가능성 시사…학계 논의 활발 최근 발표된 한 연구 보고서가 애플(Apple)이 제기했던 대규모 언어 모델(LLM)의 '추론 붕괴(reasoning collapse)' 현상에 대해 반박을 제기하며, AI 모델의 장기적 안정성과 발전 가능성에 대한 학계의 논의를 재점화하고 있다. 이는 AI 모델의 성능 변화를 평가하는 방법론의 중요성을 부각시키며, 관련 연구의 신뢰도에 대한 심층적인 검토를 요구하고 있다.애플의 '추론 붕괴' 연구와 새로운 반박의 배경앞서 애플 연구진은 LLM이 자체 생성한 데이터를 통해 반복적으로 훈련될 경우, 시간이 지남에 따라 '추론 붕괴' 현상이 발생하여 모델의 추론 능력이 저하될 수 있다는 연구 .. 2025. 6. 17.
메타, 내부 위험 및 데이터 보호 점검 90% AI로 자동화 추진…보안·규제 준수 강화 소셜 미디어 기업 메타(Meta)가 내부 위험 관리 및 데이터 보호 점검의 90%를 인공지능(AI)으로 자동화할 계획이라고 밝혔습니다. AI 시대의 복잡성 대응: 데이터 보호의 새로운 해법메타는 방대한 사용자 데이터와 끊임없이 변화하는 규제 환경 속에서 내부 시스템의 위험을 효과적으로 관리하고 데이터 보호를 강화하기 위해 AI 기술을 전면에 내세우고 있습니다. 기존의 수동적인 점검 방식으로는 증가하는 데이터 양과 복잡성을 감당하기 어렵다는 판단에 따른 것입니다. AI 기반 자동화는 잠재적 취약점을 신속하게 식별하고, 데이터 유출 위험을 줄이며, 규제 준수 여부를 실시간으로 모니터링하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.효율성 및 신뢰성 동시 확보: LLM 기반 자동화 시스템 구축메타는 대규모 언어 모델(LLM.. 2025. 6. 2.
앤스로픽 클로드, 음성 기능에 일레븐랩스 기술 채택 인공지능(AI) 스타트업 앤스로픽(Anthropic)의 대규모 언어 모델(LLM) 클로드(Claude)가 음성 기능 구현을 위해 자체 개발 모델 대신 음성 AI 전문 기업 일레븐랩스(ElevenLabs)의 기술을 채택한 것으로 알려지면서, AI 업계의 협업과 전문화 추세가 더욱 가속화될 것이라는 분석이 나오고 있습니다. 클로드, 음성 기능 강화 위해 '일레븐랩스'와 손잡다앤스로픽은 클로드의 음성 상호작용 기능을 강화하기 위해 일레븐랩스의 첨단 음성 합성 기술을 통합했습니다. 일레븐랩스는 자연스럽고 감성적인 음성 생성 능력으로 잘 알려진 기업으로, 그들의 기술을 통해 클로드는 더욱 풍부하고 인간적인 음성 대화 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다. 이러한 결정은 앤스로픽이 LLM 개발이라는 핵심 역량에 집중.. 2025. 6. 1.
Perplexity, 'Labs' 기능 공개하며 챗GPT와 유사한 대화형 AI로 전환 시도 간결하고 출처가 명확한 답변으로 주목받아온 AI 검색 엔진 퍼플렉시티(Perplexity)가 새로운 'Labs' 기능을 공개하며 챗GPT(ChatGPT)와 유사한 대화형 인공지능(AI) 서비스로의 전략적 전환을 시사하고 있습니다. 'Labs' 기능: 퍼플렉시티의 새로운 실험 공간퍼플렉시티의 'Labs'는 개발 중인 최첨단 AI 기능과 모델을 사용자들이 직접 테스트하고 상호작용할 수 있도록 설계된 실험적인 공간입니다. 이곳은 퍼플렉시티가 사용자 피드백을 신속하게 수집하고, 이를 바탕으로 미래 제품을 빠르게 개선해 나갈 수 있는 공개 베타 환경의 역할을 합니다. 이러한 접근 방식은 퍼플렉시티가 기존의 '답변 엔진'이라는 정체성을 넘어, 보다 유연하고 대화 지향적인 AI 서비스로 진화하려는 의지를 명확히 보.. 2025. 5. 30.
구글 드라이브, 제미나이로 영상 이해 기능 도입 구글이 자사의 협업 도구 모음인 구글 워크스페이스(Google Workspace)에 인공지능(AI) 비서 제미나이(Gemini)를 통합하여 구글 드라이브(Google Drive) 내 영상 콘텐츠 이해 기능을 대폭 강화합니다. 영상 콘텐츠의 '숨은 정보'를 찾아주는 제미나이이번 구글 드라이브 업데이트의 핵심은 제미나이가 영상 콘텐츠를 분석하고 요약하는 능력입니다. 기존에는 영상 파일에서 특정 정보를 찾기 위해 전체 영상을 시청해야 하는 비효율적인 과정이 많았습니다. 하지만 이제 제미나이가 이 과정을 혁신합니다.자동 요약 및 핵심 정보 추출: 제미나이는 영상의 내용을 자동으로 분석하여 주요 주제, 핵심 논점, 등장인물 등을 요약해 제공합니다. 회의록, 강의 요약, 제품 데모 영상 분석 등에 특히 유용할 것입.. 2025. 5. 30.
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