[240304] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.

1. Pingora : Cloudflare가 만든 Rust 프레임워크
Cloudflare가 자체 개발한 Rust 기반 네트워크 서비스 프레임워크인 Pingora를 Apache 2.0 라이선스로 공개 소스화했습니다. Pingora는 비동기 멀티스레드 구조로 대량의 트래픽을 처리할 수 있으며, 이제 외부 인프라 구축에도 도움을 줄 수 있게 되었습니다.
https://www.phoronix.com/news/Cloudflare-Pingora-Open-Source

2. AUTOCOMMIT: Oracle vs PostgreSQL
Oracle과 PostgreSQL은 트랜잭션 모델과 AUTOCOMMIT 설정에서 큰 차이를 보입니다. 이러한 차이로 인해 코드 마이그레이션 시 행동 변화와 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. Oracle과 PostgreSQL 사이의 AUTOCOMMIT 설정 차이를 이해하는 것은 성공적인 마이그레이션을 위해 필수적입니다.
https://hexacluster.ai/postgresql/autocommit-oracle-vs-postgresql/

3. Diffusion Models의 힘을 빌려: EMO의 사실적인 초상화 비디오
이 논문은 EMO라는 오디오를 사용하여 표현적인 초상화 비디오를 생성하는 방법을 설명합니다. 기존 기술의 한계를 논의합니다. 종종 인간의 표현의 전체 범위를 포착하지 못하고 개별 얼굴 스타일의 고유성을 포착하지 못합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 EMO라는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 직접 오디오-비디오 합성 접근 방식을 사용합니다. 이 방법은 중간 표현이나 복잡한 사전 처리가 필요하지 않습니다. 또한 Diffusion Models의 생성 기능을 사용하여 주어진 이미지와 오디오 클립에서 캐릭터 헤드 비디오를 직접 합성합니다.
https://huggingface.co/papers/2402.17485

4. BitNet b1.58: 1비트 LLM 변형으로 이루는 비용 절감과 성능 유지
이번 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 비용을 줄이면서 성능을 유지하는 방법인 1비트 LLM 변형인 BitNet b1.58을 논의합니다. 여기서 모든 매개변수는 {-1, 0, 1}의 값을 갖는 3진수입니다. 이렇게 하면 LLM의 메모리 사용량과 에너지 소비가 줄어듭니다. BitNet b1.58은 3B 크기부터 perplexity와 최종 작업 성능 측면에서 전체 정밀도(즉, FP16) 기준을 충족합니다. 또한 여러 작업에서 3B LLM 기준보다 더 나은 성능을 달성합니다. 저자는 BitNet b1.58이 최신 LLM 모델에 대한 Pareto 개선이라고 제안합니다.
https://huggingface.co/papers/2402.17764

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