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1. Dart 3.3의 새로운 기능
Dart 3.3 버전이 출시되어 성능 및 크로스플랫폼 개발에서 게임 체인저가 되었습니다. 확장 타입을 통한 성능 최적화와 네이티브 코드와의 상호 작용 혁신, 개선된 JavaScript 상호 운용 모델로 타입 안전성과 개발자 친화적인 웹 플랫폼 활용이 가능해졌습니다. 또한, WebAssembly 지원의 길을 열었으며, 구글 AI를 Dart 앱에 통합할 수 있게 되었습니다. Dart 3.3에서 이 모든 기능을 확인할 수 있습니다.
https://medium.com/dartlang/dart-3-3-325bf2bf6c13

2. SQL문 대문자 쓰는 이유와 논쟁
개발자들 사이에서 SQL을 작성할 때 대문자와 소문자 사용에 대한 논쟁이 자주 발생합니다. 프로젝트 참여 시 혼합된 코드베이스를 발견하고, 코드 리뷰에서 대문자 사용이 좋은 관행이라는 피드백을 받았습니다. 이전에는 대부분 소문자 SQL을 사용했지만, 대학에서는 대문자로 된 SQL 코드 예시를 많이 보았습니다. 이에 대한 궁금증으로 연구를 시작했고, 결국 모든 것이 역사적인 이유로 귀결되었다는 것을 알게 되었습니다.
https://wirekat.com/why-uppercase-sql-is-so-common-and-why-it-doesnt-make-sense/

3. 상상 속 세상을 현실로! OpenAI '소라'가 선사하는 텍스트-투-비디오
OpenAI가 text-to-video 모델인 Sora를 공개했습니다. 이 모델은 아직 정식 출시되지는 않았지만 1분 길이의 비디오를 텍스트로 생성할 수 있습니다. Sora는 도쿄 거리를 걷는 여성, 눈 덮인 초원을 걷는 매머드, 산길을 달리는 자동차와 같은 현실성 있는 비디오 뿐만 아니라 현실에 기반하지 않은 장면, 예를 들어 춤추는 만화 캥거루와 같은 비디오를 생성할 수도 있습니다. OpenAI는 Sora를 제한된 수의 사용자에게 피드백을 위해 제공하고 있으며, 향후 더 널리 출시할 계획이라고 하며 현재 Sam Altman이 X에서 생성해주고 있다고 하네요!
https://openai.com/sora

4. Gemini 1.5: 100만 토큰 처리 능력으로 새로운 AI 가능성 열다
Google의 AI 모델인 Gemini 1.5를 발표했습니다. Gemini 1.5는 MoE 아키텍쳐를 사용해 성능과 장기 맥락 이해에서 큰 발전을 이루었습니다. 이 모델은 100만 토큰까지 정보를 처리할 수 있으며 이는 다른 대규모 언어 모델보다 많습니다. 100만 토큰이 처리할 수 있는 양은 1시간짜리 비디오, 11시간짜리 오디오, 30만줄이 넘는 코드까지 전부 커버가 가능합니다. 이러한 압도적인 토큰처리량으로 Gemini 1.5는 복잡한 정보를 추론하고 코드 문제를 해결하는 것과 같은 완전히 새로운 기능을 사용할 수 있습니다. Gemini 1.5는 아직 개발 중이지만 개발자와 기업 고객을 위한 제한된 미리보기가 제공되고 있으며 GPT-4와는 차원이 다른 스케일업을 자랑한다고 볼 수 있습니다.
https://blog.google/intl/ko-kr/products/explore-get-answers/google-gemini-next-generation-model-february-2024-kr/

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