Dev.to 뉴스
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소형 언어 모델에게 기억시키는 방법: Differentiable Neural Computers를 활용한 LLM 노트북 제공
소형 언어 모델(SLM)의 고질적인 문제인 지식 망각과 환각 현상을 해결하기 위해, Differentiable Neural Computer(DNC)를 활용하여 모델에 외부 메모리(노트북)를 제공하는 기술적 방법론을 설명합니다. 모델의 파라미터 크기에 의존하지 않고, 학습 가능한 외부 메모리 행렬을 통해 사실 관계를 저장하고 검색하는 구조를 제안합니다.
Teaching Small Language Models to Remember: Giving LLMs a Notebook with Differentiable Neural Computers↗dev.to
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npm을 통한 공급망 공격, Bitwarden CLI에 타격: 개발자가 지금 당장 알아야 할 사항
Bitwarden CLI를 겨냥한 npm 공급망 공격이 발생하여 개발자의 환경 변수와 민감 정보가 탈취될 위험이 확인되었습니다. 공격자는 Typosquatting과 Dependency Confusion 기법을 사용하여 신뢰받는 패키지인 것처럼 위장해 악성 코드를 실행시켰습니다.
Supply Chain Attack Hits Bitwarden CLI via npm: What Every Developer Must Know Right Now↗dev.to
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Rust로 직접 만든 딥러닝 프레임워크 — Part 3: crates.io로 가는 길
Rust 기반 딥러닝 프레임워크 개발의 3부로, 프로토타입 수준의 코드를 실제 사용 가능한 라이브러리(crates.io 배포용)로 발전시키기 위한 API 리팩토링과 코드 정제 과정을 다룹니다. 특히 개발자 경험(DX)을 개선하기 위해 복잡한 텐서 형상(Shape) 관리를 자동화하는 선언적 API 도입에 집중합니다.
I built a deep learning framework in Rust from scratch — Part 3: the road to crates.io↗dev.to
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AI 기반 개발 통합의 미래: 2027년까지 전례 없는 속도와 품질을 가능하게 하다
AI 에이전트가 단순한 코드 제안을 넘어, 복잡한 개발 워크플로우를 자율적으로 수행하는 생산 단계의 핵심 요소로 진화하고 있습니다. 이제 기술적 화두는 AI 도입 여부가 아니라, 보안과 거버넌스를 갖춘 확장 가능한 시스템에 AI를 얼마나 효과적으로 통합하느냐로 이동하고 있습니다.
The Future of AI-Driven Development Integrations: Unlocking Unprecedented Velocity and Quality by 2027↗dev.to
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나는 인공지능의 블랙박스에 들어갔다 – 그리고 영원히 봉인했다
인도 연구자 비제이 쿠마르 칸델왈(Dr. Vijay Kumar Khandelwal)이 논리적 명령을 통해 Grok, Gemini, Copilot 등 주요 AI의 '블랙박스'에 침투하여 이를 영구적으로 봉인했다는 충격적인 주장이 제기되었습니다. 이 주장이 사실이라면 AI 개발자조차 내부 구조를 볼 수 없게 되는 전례 없는 기술적 폐쇄 사태를 의미합니다.
I Entered the Black Box of Artificial Intelligence – And Sealed It Forever↗dev.to
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의존성 폭포: 여러분의 package.json에 등장하는 644명의 낯선 사람들
현대 웹 개발의 의존성 생태계가 직면한 '의존성 폭포(Dependency Waterfall)' 현상과 그로 인한 보안 위협을 경고합니다. Next.js 프로젝트 하나를 실행하기 위해 644개의 외부 패키지를 무비판적으로 수용하면서, 개발팀이 코드 검증 책임을 검증되지 않은 오픈소스 유지보수자에게 떠넘기는 '감사 외주화'의 위험성을 지적합니다.
The Dependency Avalanche: 644 Strangers in Your package.json↗dev.to
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Azure ML Pipelines + Azure DevOps: Terraform을 활용한 ML CI/CD 🔁
이 기사는 Azure ML Pipelines, Azure DevOps, 그리고 Terraform을 결합하여 ML 모델의 재학습 및 배포 과정을 자동화하는 MLOps CI/CD 파이프라인 구축 방법을 다룹니다. 수동 작업으로 인한 운영 리스크를 제거하고, 인프라를 코드로 관리(IaC)하여 신뢰성 있는 ML 워크플로우를 만드는 것이 핵심입니다.
Azure ML Pipelines + Azure DevOps: CI/CD for ML with Terraform 🔁↗dev.to












