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1. 코드의 효율성을 높이는 7가지 Python 메모리 최적화 요령

프로젝트가 커짐에 따라 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. 파이썬은 C나 C++ 같은 저수준 언어에 비해 메모리 효율이 떨어지는 것처럼 보이지만, 언어를 변경할 필요는 없습니다. 사실 파이썬 프로그램의 메모리 사용을 최적화하는 다양한 방법이 있습니다. 이 글에서는 파이썬의 내장 메커니즘을 중심으로 7가지 기본적이지만 효과적인 메모리 최적화 팁을 소개합니다. 이를 마스터하면 파이썬 프로그래밍 능력이 크게 향상될 것입니다.

https://medium.com/techtofreedom/7-python-memory-optimization-tricks-to-enhance-your-codes-efficiency-5ef65bf415e7

2. PostgreSQL의 JSON

이 블로그에서는 PostgreSQL에서 JSON 객체의 구현과 처리 방법을 다룹니다. 리눅스, Postgres, JSON에 대한 경험이 필요한데, 새로운 기능뿐만 아니라 그 구현 방법도 설명할 예정입니다. 이 글은 Ubuntu 23.04에서 실행되는 PostgreSQL 16 (개발 버전)을 사용하여 작성되었습니다. 먼저 JSON에 대한 간략한 개요를 제공한 다음, Postgres에서 JSON을 사용하는 방법과 JSON 객체와 상호 작용하는 데 유용한 함수들에 대해 설명할 것입니다.

https://www.highgo.ca/2024/01/15/json-in-postgresql-revolutionizing-data-flexibility-in-your-database/

3. LLM 자가 교정 기술의 발전: 실수 찾기 및 수정에 초점을 맞춘 연구

최근 연구에서는 LLM의 자가 교정 프로세스를 개선하기 위해 두 가지 핵심 요소인 실수 찾기와 출력 수정에 초점을 맞춥니다. 연구팀은 BIG-Bench Mistake 데이터 세트를 통해 LLM이 논리적 실수를 찾는 데 어려움을 겪음을 보여주며, 실수 위치에 대한 정보를 기반으로 역추적 방법을 제안합니다. 이 방법은 강화 학습의 가벼운 대안으로 보상 모델에서 상당한 정확도를 달성합니다. 이 연구는 LLM의 자가 교정 능력을 향상시키는 데 중요한 단계를 나타냅니다.

https://arxiv.org/pdf/2311.08516.pdf

4. 의료 분야의 AI 혁신: 구글의 Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)

AMIE(Articulate Medical Intelligence Explorer)는 구글이 개발한 의사-환자 대화 지원 AI 시스템으로, 의료 분야에서의 효과적인 대화를 목표로 합니다. 임상 상담의 질을 반영하는 다양한 차원에서 훈련되고 평가된 AMIE는 다양한 질병 상태와 전문 분야에 대한 확장성을 보여주며, 추론 시간 연쇄 추론 전략을 통해 진단 정확도와 대화 품질을 개선합니다. 실제 상담 시나리오에서의 전향적 테스트를 통해 그 효과를 입증하였으며, 의료 분야에서 AI의 적용 가능성을 확장하는 중요한 연구입니다.

https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html

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