[240110] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

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1. Vue 3.4 릴리즈

Vue 3.4 버전 “Slam Dunk”가 출시되었습니다. 이번 버전은 템플릿 파서를 2배 빠르게 재작성하고, 반응성 시스템을 개선하여 효과 트리거링을 더 정확하고 효율적으로 만드는 등 중요한 내부 개선을 포함합니다. 또한, defineModel의 안정화 및 props 바인딩 시 동일 이름 단축 표기법 같은 다양한 API 사용성 개선도 포함되어 있습니다.
https://blog.vuejs.org/posts/vue-3-4

2. Spring AI
Spring AI 프로젝트는 인공지능 기능을 통합한 애플리케이션 개발을 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 LangChain과 LlamaIndex와 같은 파이썬 프로젝트에서 영감을 받았지만 직접적인 포팅은 아닙니다. Spring AI는 AI 애플리케이션 개발을 위한 추상화를 제공하며, 이를 통해 컴포넌트 교체를 쉽게 할 수 있습니다. 또한, Spring 부트 스타터와 샘플 애플리케이션, Spring CLI 프로젝트를 통해 쉽게 시작할 수 있으며, Spring Integration, Spring Batch, Spring Data와 같은 다른 프로젝트와의 통합도 지향합니다.
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/

3. OpenAI, 뉴욕 타임스의 저작권 침해 소송에 대한 입장 발표!
OpenAI와 마이크로소프트가 최근 뉴욕 타임스로부터 무단으로 데이터를 사용해서 저작권을 침해당했다는 소송을 당했습니다. OpenAI는 이번 블로그를 통해 ChatGPT가 비단 OpenAI만 이익을 가져가는 것이 아닌 기자, 편집자와 같은 언론인들에게도 혜택을 지원하고 있다고 합니다. 추가적으로 OpenAI가 모델을 훈련하기 위해서 인터넷 자료를 사용하는 경우 공정사용에 해당될 수 있으며 프롬프트를 통해 뉴욕타임스 데이터가 다시 나오게 했다는 것도 거의 흔치않은 오류이며 뉴욕 타임스가 제기한 문제제기는 프롬프트 조작을 해서 얻은 결과물이라고 이야기합니다. 이번 문제의 발단이 된 것은 모델에서 데이터가 그대로 유출되는 역류현상이 문제라고 보이는데 이 부분의 연구가 더 고도화되어 연구될 필요가 있어보입니다!
https://openai.com/blog/openai-and-journalism

4. DocGraphLM: 트랜스포머와 그래프 신경망을 결합한 혁신적인 문서 이해 프레임워크
최근 연구는 트랜스포머와 그래프 신경망을 결합한 DocGraphLM 프레임워크를 통해 복잡한 레이아웃의 문서에서 정보 추출과 질문에 대한 답변을 가능하게 합니다. DocGraphLM은 문서를 표현하는 공동 인코더 아키텍처와 문서 그래프를 재구성하는 링크 예측 방법을 사용하여 노드 간 방향과 거리를 예측합니다. 이 프레임워크는 정보 추출 및 질문 답변 작업에서 일관된 성능 개선을 보이며, 그래프 특징 도입은 학습 과정의 수렴을 가속화합니다. 이 연구는 시각적 문서 이해의 새로운 가능성을 열어줍니다.
https://huggingface.co/papers/2401.02823

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