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Github가 릴리즈 크론 기능을 완전히 자동화했다. 이는 개발팀의 반복적인 배포 작업을 대폭 줄여준다. 이제 개발자는 릴리즈 프로세스 대신 핵심 기능 개발에 집중할 수 있다. 전체 릴리즈 파이프라인을 자동화하여 효율성을 극대화하는 첫걸음이 된다.
Tencent의 Hy4-preview 모델이 vLLM에서 출시 초기부터 NVIDIA GPU를 통해 고효율로 구동된다. 총 770B 파라미터와 1M 토큰의 컨텍스트를 지원하며, 희소 인덱스 재사용 및 MoE 커널 최적화를 적용했다. vLLM의 HPC-Ops attention 및 MoE 커널이 Hy3 버전부터 메인에 통합되어, Hy4-preview 모델 실행에 핵심 역할을 한다. 이는 대규모 언어 모델의 추론 성능과 비용 효율성을 크게 향상한다.
Tencent에서 Hy4-preview 770B-A49B 모델의 가중치를 공개했다. 해당 모델은 Hugging Face에서 접근 가능하다. 이는 7700억 개 파라미터 규모로, 대규모 언어 모델 연구 및 개발에 새로운 가능성을 제시한다. 연구자들은 이 가중치를 활용해 모델 성능을 개선하거나 새로운 응용 프로그램을 개발할 수 있다.
35년간 SimCity를 플레이했지만 '완벽한' 도시의 기준은 여전히 모호했다. 점수 시스템의 요소를 파악하기 어렵기 때문이다. 시뮬레이션 게임의 재미는 플레이를 통해 요소를 발견하는 데 있으며, 오픈 소스 버전인 MicropolisCore는 이를 가능하게 한다. Python gym-city 환경에서 수많은 실험을 거쳐 알고리즘으로 생성된 고득점 및 최대 인구 도시 10개를 제시한다. 완벽한 도시 점수는 12~16k 인구, 낮은 범죄율과 공해, 1% 세율을 유지하며 도로와 철도가 최소화된 것이 특징이다. 상업 지구는 도심 보너스를 위해 중앙에 배치하는 것이 유리하며, 도로 대신 철도 사용은 공해를 줄여 주거 성장에 긍정적 영향을 준다.