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1. Python 업그레이드 후기 : Lyft
Lyft는 1500개 이상의 저장소와 150개 이상의 팀을 아우르는 대규모에서 Python을 업그레이드하는 방법과, 업그레이드 시간 최적화 및 엔지니어의 작업 부담을 줄이기 위해 개발한 전략과 도구를 공유했습니다. Python 2에서 Python 3.10으로의 여러 업그레이드를 성공적으로 수행했습니다.
https://eng.lyft.com/python-upgrade-playbook-1479145d52f4

2. TypeScript 5.4 발표
TypeScript는 자바스크립트 위에 구축되어 타입 선언과 설명을 가능하게 하는 언어입니다. 코드 내에서 타입을 작성함으로써 의도를 명확히 하고, 오타나 null 및 undefined 문제 등의 실수를 잡아내는 데 도움이 됩니다. TypeScript 5.4의 새로운 기능에는 마지막 할당을 따르는 클로저 내에서의 좁혀진 유지, NoInfer 유틸리티 타입, Object.groupBy와 Map.groupBy 지원, require() 호출 지원, 체크된 가져오기 속성 및 주장, 누락된 매개변수 추가를 위한 빠른 수정, 하위 경로 가져오기를 위한 자동-가져오기 지원, 그리고 5.5 버전에서 예정된 폐지 사항 및 주목할 만한 행동 변경이 포함됩니다.
https://devblogs.microsoft.com/typescript/announcing-typescript-5-4/

3. "AI 기반 휴머노이드, 샌프란시스코에서 제로샷 걷기 성공"
언어 예측 기술을 휴머노이드 제어에 적용해, 단 27시간의 걷기 데이터로 훈련된 AI 모델이 샌프란시스코 거리를 걷는 데 성공했습니다. 다양한 모달리티의 데이터를 활용한 이 모델은 제로샷 학습을 통해 다양한 환경에서 걷기를 실현했으며, 걷기 뒤로 가기와 같이 훈련되지 않은 명령에도 대응 가능합니다. 이번 성과는 센서모터 경로의 생성 모델링을 통한 실제 세계의 복잡한 제어 작업 학습의 가능성을 제시합니다.
https://humanoid-next-token-prediction.github.io/

4. "인간의 동작을 넘어: 로봇이 선보이는 차세대 'Exbody' 춤사위”
연구팀이 인간 크기 로봇에 인간의 움직임을 사실적으로 모방하도록 전신 제어 정책을 학습하는 새로운 방법 'Exbody'를 개발했습니다. 이 정책은 대규모 인간 모션 캡처 데이터를 활용한 강화 학습 프레임워크에서 훈련됩니다. 'Exbody'는 로봇의 상체가 참조 동작을 모방하도록 유도하면서도 다리에 대한 모방 제약을 완화하여, 주어진 속도를 견고하게 따르도록 합니다. 시뮬레이션과 실제 환경(Sim2Real) 전환 훈련을 통해, 이 로봇은 다양한 스타일로 걷고, 인간과 악수하며, 심지어 실제 세계에서 인간과 춤을 출 수 있습니다. 이러한 연구는 로봇이 다양하고 표현력 있는 움직임을 생성할 수 있음을 보여주며, 실제 환경에서의 효과성을 입증했습니다.
https://expressive-humanoid.github.io/

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