Park JaeHo
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블로그/유튜브 컨텐츠 강화에 노력 중 개발자를 위한 유튜브 채널: https://t.co/DmgNVtdNvA@채널박재호
대한민국 서울
Joined March 2007
Windows 11로 업그레이드할 수 없으니 이제 그만 괴롭히세요 - Windows 10 지원 종료 이후에도 많은 사용자가 여전히 해당 버전을 사용 중이며, 일부는 TPM 2.0 보안 칩이 없어 Windows 11로 업그레이드할 수 없음 - 하드웨어가 충분히 강력함에도 불구하고, TPM 2.0 미… https://t.co/Cd0DnOzpgT
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Windows 10 지원 종료 이후에도 많은 사용자가 여전히 해당 버전을 사용 중이며, 일부는 TPM 2.0 보안 칩이 없어 Windows 11로 업그레이드할 수 없음하드웨어가 충분히 강력함에도 불구하고, TPM 2.0 미지원으로 인해 시스템이 업그레이드를 차단함그러나 Microsoft는 업그레이드 알림을 해제할 방법을 제공하지 않고, 사용자는 “나중에 알
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로깅은 엉망이다 - 현대 분산 시스템에서 기존 로그 방식은 진실을 전달하지 못하는 구조적 한계를 지님 - 로그는 여전히 2005년식 단일 서버 환경을 전제로 설계되어, 다중 서비스·데이터베이스·캐시를 거치는 요청의 컨텍스트를 잃어버림 - 단순 문자열 검색은 구… https://t.co/OPovjbqw3r
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현대 분산 시스템에서 기존 로그 방식은 진실을 전달하지 못하는 구조적 한계를 지님로그는 여전히 2005년식 단일 서버 환경을 전제로 설계되어, 다중 서비스·데이터베이스·캐시를 거치는 요청의 컨텍스트를 잃어버림단순 문자열 검색은 구조·관계·상관성을 이해하지 못해, 문제 원인을 찾기 어렵게 만듦해결책은 각 요청마다 모든 맥락을 담은 단일 ‘Wide Event(
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Chandra is a highly accurate OCR model that converts images and PDFs into structured HTML/Markdown/JSON while preserving layout information. https://t.co/otx4LfbWjp
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OCR model that handles complex tables, forms, handwriting with full layout. - datalab-to/chandra
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@3_5_off Since much of Google's software is delivered as web-based services running in our datacenters, we often can just look across our production systems to see what kinds of things are consuming lots of cycles (via Google Wide Profiling: https://t.co/3cK5yhfq8J). From that, we can
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Performance Hints Over the years, my colleague Sanjay Ghemawat and I have done a fair bit of diving into performance tuning of various pieces of code. We wrote an internal Performance Hints document a couple of years ago as a way of identifying some general principles and we've
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One of the best explainers of how LLMs work overall that I have read - and it explains KV caching too
ngrok.com
A far more detailed explanation of prompt caching than anyone asked for.
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Andrej Karpathy의 2025년 LLM 연간 리뷰 - 2025년은 검증 가능한 보상 기반 강화학습(RLVR) 이 LLM 훈련의 새로운 핵심 단계로 부상하며, 기존 사전훈련-SFT-RLHF 파이프라인에 추가됨 - LLM이 수학·코드 퍼즐 등 검증 가능한 환경에서 스스로 추론 전략을 발전시키며… https://t.co/CxsJ0mhlCF
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2025년은 검증 가능한 보상 기반 강화학습(RLVR) 이 LLM 훈련의 새로운 핵심 단계로 부상하며, 기존 사전훈련-SFT-RLHF 파이프라인에 추가됨LLM이 수학·코드 퍼즐 등 검증 가능한 환경에서 스스로 추론 전략을 발전시키며, 인간이 보기에 "사고"처럼 보이는 문제 해결 방식을 습득함Cursor가 LLM 앱의 새로운 레이어를 정의하며, 특정 버티컬에
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Cursor, 코드리뷰 플랫폼 Graphite 인수 - 코드 작성과 협업 간의 단절은 여전히 개발 효율의 병목이었음 - Graphite는 수년간 코드 리뷰 워크플로우를 연구하며, 수십만 명의 엔지니어가 사용하는 코드 리뷰 플랫폼을 구축해 왔음 - Cursor가 Graphite를 인수하기로… https://t.co/WMYBsIA6Xo
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코드 작성과 협업 간의 단절은 여전히 개발 효율의 병목이었음Graphite는 수년간 코드 리뷰 워크플로우를 연구하며, 수십만 명의 엔지니어가 사용하는 코드 리뷰 플랫폼을 구축해 왔음Cursor가 Graphite를 인수하기로 확정 계약을 체결했으며, Graphite는 기존 팀과 제품을 유지한 채 독립적으로 운영될 예정양사는 향후 로컬 개발과 Pull Requ
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Save 5% that you give to OpenRouter. https://t.co/6rteXrJanM
github.com
Simple, unified interface to multiple Generative AI providers - GitHub - andrewyng/aisuite: Simple, unified interface to multiple Generative AI providers
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OpenBao provides an open-source solution to manage, store, and distribute secrets, certificates, and keys with secure encryption, dynamic secrets, automated leasing, and detailed revocation ➤
github.com
OpenBao exists to provide a software solution to manage, store, and distribute sensitive data including secrets, certificates, and keys. - openbao/openbao
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this repo teaches you how to build agents from scratch, step by step. it goes from fundamentals to advanced, all you need to master agents: → local LLMs and inference → LLMs through APIs → prompt engineering → GPU parallel processing → streaming and response control →
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Why it is preferred to run databases on yourself instead of relying on cloud providers -
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codex now supports skills, per the https://t.co/b7hv3woe7S standard:
agentskills.io
A simple, open format for giving agents new capabilities and expertise.
🆕 Codex now officially supports skills Skills are reusable bundles of instructions, scripts, and resources that help Codex complete specific tasks. You can call a skill directly with $.skill-name, or let Codex choose the right one based on your prompt.
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제프 딘의 Abseil 성능 최적화 가이드 # Abseil Performance Hints (Jeff Dean & Sanjay Ghemawat) ## 1. 개요 Google의 초기부터 중요하게 여겨온 소프트웨어 성능 튜닝에 대한 일반적인 원칙과 구체적인 기법을 정리한 문서입니다. 분산 시스템이나 ML 하드웨… https://t.co/HL5iGg9fqV
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Abseil Performance Hints (Jeff Dean & Sanjay Ghemawat)1. 개요Google의 초기부터 중요하게 여겨온 소프트웨어 성능 튜닝에 대한 일반적인 원칙과 구체적인 기법을 정리한 문서입니다. 분산 시스템이나 ML 하드웨어 튜닝보다는 단일 바이너리 관점의 성능 최적화에 집중합니다.2. 주요 내용성능에 대한 사고방식 (Thin
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Gemini 3 Flash 1위를 어떻게 받아들여야 하나요 ㄷㄷㄷ 과거에는 모델의 지능(Pro/Ultra)과 속도/비용(Flash) 사이에 명확한 트레이드오프가 있었어요. 하지만 Gemini 3 Flash는 구글이 Pareto Frontier를 새롭게 정의했다고 선언하며 출시한 모델이죱. 가벼운 모델임에도 불구하고 상위 모델인
Gemini 3 Flash scores higher than GPT-5.2, Opus 4.5 and Gemini 3 Pro on SWE-Bench Verified ???
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대형 GPU는 대형 PC가 필요하지 않다 - Raspberry Pi 5에서 AMD, Intel, Nvidia GPU를 구동해 데스크톱 PC와 비교한 실험에서, 성능 손실이 2~5% 수준에 불과한 경우가 다수 확인됨 - Jellyfin 트랜스코딩, GravityMark 렌더링, LLM/AI 추론, 멀티 GPU 구성 등 네 가지 … https://t.co/Cwwmx27PZM
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Raspberry Pi 5에서 AMD, Intel, Nvidia GPU를 구동해 데스크톱 PC와 비교한 실험에서, 성능 손실이 2~5% 수준에 불과한 경우가 다수 확인됨Jellyfin 트랜스코딩, GravityMark 렌더링, LLM/AI 추론, 멀티 GPU 구성 등 네 가지 항목을 테스트해 효율성과 비용 대비 성능을 측정4개의 Nvidia RTX A500
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