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1.Dask vs Spark: 파이썬의 10억 행 처리

한 사용자가 M1 맥에서 Dask와 PySpark를 이용해 동일한 작업을 수행한 결과를 공유했습니다. Dask는 32.8초가 걸렸고, PySpark는 2분 1초가 걸렸습니다. 특히 Dask는 개발 중인 Dask Expressions를 사용했으며, 이 기능은 곧 Dask DataFrame의 핵심 부분으로 통합될 예정이라고 합니다. 이 내용은 블로그 포스트에 자세히 설명되어 있습니다.

https://github.com/gunnarmorling/1brc/discussions/450

2. 2024년 React 라이브러리

React는 컴포넌트 기반의 라이브러리로, 주변에 다양하고 복잡한 생태계가 발전했습니다. 다른 언어나 프레임워크에서 온 개발자들은 React를 이용한 웹 애플리케이션 개발에 필요한 라이브러리들을 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. React는 함수 컴포넌트로 사용자 인터페이스를 만드는 것을 기본으로 하며, React Hooks와 같은 내장 솔루션을 제공합니다. 이어서 ‘React Trends’에서는 다음 React 애플리케이션을 위한 라이브러리에 대해 더 자세히 설명합니다.

https://www.robinwieruch.de/react-libraries/

3. OpenAI의 선거 공정성 증진 및 기술 오용 방지 이니셔티브

OpenAI는 선거 과정의 공정성을 보장하고 기술의 부적절한 사용을 방지하기 위해 여러 이니셔티브에 투자하고 있습니다. 이러한 노력은 AI 시스템의 안전한 구축과 사용, 잠재적 악용 사례에 대한 신속한 대응, 선거와 관련된 정확한 정보 제공, 투표와 관련된 콘텐츠의 투명성 확보 등을 포함합니다. 2024년 선거를 대비하여, OpenAI 어뷰징 방지, AI 생성 콘텐츠의 투명성 확보 그리고 권위 있는 투표 정보에 대한 접근성을 향상시키는 등의 주요 이니셔티브에 집중하고 있습니다. 이러한 노력은 선거와 관련된 플랫폼의 안전성과 신뢰도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 올해 미국 대선이 있어 해당 포스트가 나왔는데 실제 생성형 인공지능이 사회에 어떤 영향을 끼칠지 생각하게 됩니다.

https://openai.com/blog/how-openai-is-approaching-2024-worldwide-elections

4. OpenAI가 5월에 진행했던 Democratic Award 결과 공개!

OpenAI는 AI 개발을 위해 대중의 의견을 적극적으로 수렴하는 프로그램을 실행하고 있습니다. 이 프로그램은 10개 팀에게 각각 10만 달러를 지원하여 AI 시스템의 규칙을 민주적으로 결정하도록 돕고 있습니다. 팀들은 다양한 참가자들의 의견을 반영하고 투명한 프로세스를 구축해야 합니다. OpenAI는 이를 통해 AI 모델 훈련에 필요한 외부 이해관계자의 의견을 수집하고, 이를 바탕으로 모델의 행동을 형성하는 방향으로 연구를 진행할 계획입니다.

https://openai.com/blog/democratic-inputs-to-ai-grant-program-update

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