Dev.to 뉴스
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AI 코딩 에이전트의 문제는 추론 능력이 부족한 게 아니라 실행 능력 부족이다.
AI 코딩 에이전트의 성능 저하는 모델의 지능 문제가 아니라, 복잡한 의존성 변화와 불확실성을 관리하며 코드베이스를 업데이트하는 실행 능력의 문제이다. 따라서 차세대 개발 도구는 단순한 코드 생성을 넘어, 실패 복구와 안전한 마이그레이션을 지원하는 엔지니어링 런타임 인프라 구축에 집중해야 한다.
AI Coding Agents Don't Have a Reasoning Problem. They Have an Execution Problem.↗dev.to
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이벤트 기반 아키텍처를 활용한 확장 가능한 ERP 개발 서비스 구축 방법
본 기사는 모놀리식 ERP를 클라우드 네이티브로 전환할 때 발생하는 데이터 불일치 문제를 해결하기 위해 이벤트 기반 아키텍처(EDA)의 도입 필요성을 강조합니다. 비즈니스 이벤트를 중심으로 서비스를 분리하고 메시지 브로커를 활용한 비동기 통신을 통해 시스템의 확장성과 안정성을 높이는 구체적인 구현 전략과 실제 성능 개선 수치를 다룹니다.
How to Build Scalable ERP Development Services with Event-Driven Architecture↗dev.to
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모바일 LLM 추론을 위한 프리필 청킹 및 프롬프트 배치: Android에서 첫 번째 토큰 지연 숨기기
모바일 기기 내 LLM 실행 시 긴 프롬프트 처리가 전체 추론 성능과 UI 반응성을 저해하는 문제를 해결하기 위해, 프롬프트를 작은 단위로 나누어 처리하는 청킹 프리필 방식을 제안합니다. 이를 통해 스냅드래곤 8 Gen 3에서 약 10%의 처리량 손실을 감수하면서도 첫 토큰 지연 시간을 265ms까지 낮추는 구체적인 최적화 기법을 다룹니다.
Prefill Chunking and Prompt Batching for Mobile LLM Inference: Hiding First-Token Latency on Android↗dev.to
















