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1. Litestar: Python ASGI 프레임워크
Starlite 프레임워크는 독립성 증가로 인해 Starlette 의존성을 제거하고, 이름 혼동을 방지하기 위해 Litestar로 명칭을 변경했습니다. Litestar 2.0은 Starlite 1의 직접적인 후속작이며, 버전 넘버링은 v2.0.0alpha3부터 이어갑니다.
https://litestar.dev/

2. Barman을 사용한 PostgreSQL 백업 및 복구 관리
Barman은 PostgreSQL 데이터베이스의 백업 및 복구 과정을 관리하는 도구로, 물리적 백업뿐만 아니라 정책 관리, 압축, 거의 제로 RPO 달성 및 원하는 시점 복구(PITR)를 지원합니다. 특히, 스트림 아카이빙 기능을 통해 실시간으로 WAL 파일을 백업하여 제로 RPO를 실현합니다. SSH 연결 없이 스트리밍 전용 설정으로 백업 및 아카이빙이 가능합니다.
https://stormatics.tech/alis-planet-postgresql/postgresql-backup-and-recovery-management-using-barman

3. Groq: 머신러닝과 AI를 위한 고속, 효율적인 LPU 기반 컴퓨팅 솔루션
Groq은 데이터 집약적인 계산을 가속화하기 위해 혁신적인 하드웨어와 소프트웨어를 개발하는 기술 회사입니다. 이들은 강력하고 효율적인 컴퓨팅 솔루션을 구축하여 복잡한 프로세스를 단순화합니다. 특히, 머신러닝과 인공지능 분야에서 빠른, 신뢰할 수 있는, 확장 가능한 컴퓨팅을 가능하게 하며, LPU(Large Processing Unit)를 통해 추론 속도를 향상시킵니다. LLaMa2-70B에선 약 300T/s, Mixtral-7B에선 약 480T/s의 추론속도를 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 현대 기술 응용 분야의 점점 더 높아지는 요구 사항을 해결하는 데 중요합니다.
https://groq.com

4. Genie: 비지도 학습을 통한 다양한 입력 기반 가상 세계 생성 모델
Genie는 라벨이 없는 인터넷 동영상을 이용해 비지도학습 방식으로 학습된 생성형 상호작용 환경으로, 다양한 형태의 입력(텍스트, 이미지, 사진, 스케치)을 통해 가상 세계를 생성합니다. 이 모델은 11B 매개변수를 사용하여 시공간 비디오 토큰화, 자동 회귀 동역학 모델, 잠재 액션 모델을 포함하며, 실사 기반 액션 레이블이나 특정 도메인 요구 사항 없이도 프레임별 액션을 수행할 수 있습니다. 학습된 잠재 액션 공간을 통해 에이전트는 보이지 않는 비디오의 동작을 모방할 수 있으며, 이는 미래의 제너럴리스트 에이전트 훈련에 중요한 기여를 할 수 있습니다.
https://huggingface.co/papers/2402.15391

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