Dev.to 뉴스
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한 회사에서 4년 근무 후 면접을 망친 후, AI 면접관을 만들어 연습했다.
장기 근속 후 면접에서 실패를 경험한 소프트웨어 엔지니어가 자신의 문제를 해결하기 위해 음성 기반 AI 면접 도구인 'Dev목mockview'를 개발했습니다. 이 서비스는 직무 기술서를 바탕으로 맞춤형 질문을 던지고, 사용자의 답변에 대해 압박 질문을 가하며, 면접 후 정교한 성적표를 제공합니다.
I bombed an interview after 4 years at one job. So I built an AI interviewer to practice with.↗dev.to
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클로드 코드 실행 시 매번 Opus를 사용하는 것이 AI 코딩 비용 오류의 주범
Claude Code 사용 시 모든 작업을 Opus와 같은 고성능 모델로 처리하면 막대한 비용이 발생하지만, 작업 성격에 따라 모델을 분리하는 라우팅 기술을 통해 비용을 약 70%까지 절감할 수 있습니다. 단순 편집이나 파일 검색은 저렴한 모델이나 쉘 명령어로 대체하고, 복잡한 로직 설계에만 고성능 모델을 집중시키는 것이 핵심입니다.
Why Burning Opus on Every Claude Code Turn Is the #1 Cost Mistake in AI Coding↗dev.to
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우리는 14,085개의 x402 엔드포인트를 카탈로그화했습니다. 10,508개는 하나의 도메인에서 나왔습니다.
x402 엔드포인트를 전수 조사한 결과, 특정 도메인의 대량 등록으로 인해 전체 14,085개 중 상당수가 허위로 판명되었습니다. 이를 해결하기 위해 10분 단위의 실시간 프로빙을 통해 응답 상태, 가격 일치 여부, 지연 시간을 검증하여 신뢰할 수 있는 엔드포인트만을 에이전트에게 제공하는 체계를 운영하고 있습니다.
We Catalogued 14,085 x402 Endpoints. 10,508 Came From One Domain.↗dev.to
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Гига봇 신경망과 GigaChat 3.5 Ultra: Linear Attention이 KV 캐시를 네 배 줄이다
스베르가 MIT 라이선스로 공개한 GigaChat 3.5 Ultra는 GatedDeltaNet과 MLA를 결합한 하이브리드 구조를 채택하여 메모리 효율성을 극대화했습니다. 이를 통해 이전 모델 대비 파라미터 수는 줄었으나, 긴 문맥 처리 능력과 추론 속도는 대폭 향상되었습니다.
Нейросеть гигабот и GigaChat 3.5 Ultra: как linear attention ужал KV-кэш вчетверо↗dev.to















