[231213] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/ 뉴스”

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1. 복잡성 단순화: 웹소켓에서 HTTP 스트림으로의 여정
   

개발 과정에서 “단순함이 복잡함을 이긴다“는 원칙을 따르며, 기본 Unix 철학을 적용해 효과적이고 간결한 솔루션을 만들었습니다. 프레임워크와 복잡한 프로토콜 대신 기본 Go 도구를 사용하여 이벤트를 직접 처리함으로써, 더 깊은 이해와 제어를 가능하게 하며, 소프트웨어 제작의 기쁨을 경험했습니다. 이는 때때로 가장 좋은 해결책이 도구의 복잡성에서가 아니라 문제를 기본 요소로 환원하고 직접 대처하는 능력에서 나온다는 것을 상기시켜 줍니다.

https://blog.owulveryck.info/2023/12/02/simplifying-complexity-the-journey-from-websockets-to-http-streams.html

2. 돌아온 Beeper Mini

Beeper Mini의 업데이트가 beeper.com을 통해 제공되고 구글 플레이 스토어에서도 이용 가능합니다. 메시지 전송 문제를 수정했으며, 새 기능을 추가했습니다. 앱은 여전히 보안이 강화된 상태이며, 현재 AppleID를 통한 로그인만 지원합니다. Beeper는 무료로 제공되며, 플레이 스토어에서 좋은 리뷰를 남겨주시면 도움이 됩니다.
https://blog.beeper.com/p/beeper-mini-is-back

3. DreaMoving: 확산 기반 제어 가능 영상 생성을 통한 맞춤형 인간 댄스 영상 제작

본 논문은 고품질 맞춤형 인간 댄스 영상을 제작하기 위한 확산 기반 제어 가능 영상 생성 프레임워크인 DreaMoving을 소개합니다. DreaMoving은 대상의 신원과 자세 시퀀스가 주어지면, 해당 자세 시퀀스를 따라 어디에서나 춤추는 대상의 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모션 제어를 위한 Video ControlNet과 신원 보존을 위한 Content Guider를 포함하며, 사용자 친화적이고 다양한 양식화된 확산 모델에 적용 가능하여 다양한 결과를 생성할 수 있습니다.
https://huggingface.co/papers/2312.05107

4. SparQ Attention: 대규모 언어 모델의 계산 효율성 향상

이 논문에서는 생성적 대형 언어 모델(LLM)의 유비쿼터스 사용을 어렵게 만드는 중요한 계산 요구 사항을 해결하기 위한 SparQ Attention이라는 기술을 소개합니다. 이 기술은 많은 수의 샘플을 처리하고 긴 컨텍스트를 사용하는 것이 모델의 메모리 통신 부하를 증가시키는 문제에 대응합니다. SparQ Attention은 캐시된 기록을 선택적으로 가져와 Attention 블록 내의 메모리 대역폭 요구 사항을 줄이고, 추론 처리량을 높입니다. 이 기술은 기존 LLM에 사전 훈련 설정이나 추가 미세 조정 없이 직접 적용할 수 있으며, Llama 2 및 Pythia 모델을 사용한 광범위한 다운스트림 작업 평가를 통해 정확도 손실 없이 주의 메모리 대역폭 요구 사항을 최대 8배까지 줄일 수 있음을 보여줍니다.
https://huggingface.co/papers/2312.04985

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