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1. 안드로이드 가상화 프레임워크

안드로이드 14 버전에 새롭게 도입될 안드로이드 가상화 프레임워크(AVF)는 플랫폼 개발자들이 특별한 애플리케이션을 개발하는데 새로운 기능을 제공합니다. AVF를 통해 개발자들은 가상 머신의 격리 수준을 선택할 수 있으며, 안드로이드 시스템은 가상 머신을 핵심 구성요소로 사용합니다. ‘일방적 격리‘는 안드로이드가 가상 머신을 통제하고 검사하는 데 사용되며, ‘양방향 격리(고립된 VM)‘는 안드로이드와 가상 머신이 서로 완전히 분리되어 민감한 데이터를 다루는 개발자에게 유용합니다

https://android-developers.googleblog.com/2023/12/virtual-machines-as-core-android-primitive.html

2. Vue.js 개발자 evan you 인터뷰

어린 시절 486 컴퓨터로 창의성을 탐구하던 에반 유는 오늘날 가장 인기 있는 웹 프레임워크 중 하나인 Vue.js를 개발했습니다. Google에서 일하면서 가벼운 자바스크립트 프레임워크에 대한 자신의 필요를 충족시키기 위해 Vue.js를 시작했으나, 이 프레임워크는 급속도로 인기를 얻었습니다. 이후 에반은 자신의 프로젝트에 전념할지 결정해야 했으며, Vue 컨퍼런스에서 사용자들의 긍정적인 반응을 얻어 자신감을 얻었지만, 불만족한 사용자들로부터의 직접적인 비판에 직면하는 어려움도 겪었습니다. Vue.js 뒤에 숨겨진 인간적인 이야기를 들어보세요.

https://corecursive.com/vue-with-evan-you/

3. 효율적이고 혁신적인 코드 생성: Magicoder의 오픈소스 기반 LLMs 접근법

논문 “Magicoder: Source Code Is All You Need”는 오픈소스 기반의 대규모 언어 모델(LLMs)로, 최대 7B의 파라미터를 가지면서도 상위 코드 모델들과의 격차를 크게 줄인다는 점에서 차별화됩니다. 이는 OSS-Instruct라는 새로운 방법론을 사용하여, 실제 오픈소스 코드 조각을 통합해 LLMs의 합성 지시 데이터의 편향을 줄이고 다양성과 현실성을 높인 것이 특징입니다. 이러한 접근법은 기존 LLMs 연구와 달리 효율성과 실용성에 중점을 두고 있으며, 특히 파라미터의 크기를 줄이면서도 높은 성능을 유지하는 데 기여합니다. 이로 인해 Magicoder는 코드 생성 분야에서 낮은 편향과 높은 품질의 지시 데이터 생성을 가능하게 하여, LLMs의 적용 범위와 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이러한 특성은 Magicoder를 기존 연구와 비교하여 독특하고 가치 있는 연구로 만듭니다.

https://huggingface.co/papers/2312.02120

4. 비디오 모션 커스터마이제이션(VMC): 맞춤형 모션 생성을 위한 혁신적 접근

텍스트-비디오 디퓨젼 모델은 비디오 생성 분야에서 중요한 발전을 이루었지만, 맞춤형 모션이 포함된 동영상을 생성하는 데 어려움이 있습니다. 이에 대한 해결책으로 비디오 모션 커스터마이제이션(VMC) 프레임워크가 개발되었습니다. VMC는 시간적 관심 레이어를 조정하고 연속 프레임 사이의 잔여 벡터를 모션 레퍼런스로 사용하여 모션 증류를 목표로 합니다. 이 방식은 저주파 모션 궤적을 유지하면서 이미지 공간에서 모션과 무관한 고주파 노이즈를 줄입니다. 이 접근법은 다양한 실제 모션과 컨텍스트에서 최첨단 비디오 생성 모델에 대한 검증을 거쳤습니다.

https://huggingface.co/papers/2312.00845

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