Universal Basic Compute (UBC)를 통한 개인의 자기결정권 강화
화요일, 9월 3, 2024 4:42 오후
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AI와 자동화가 노동 시장을 재구성하는 세상에서 Universal Basic Compute (UBC)의 개념은 선도적인 해결책으로 등장합니다. Universal Basic Income (UBI)와는 달리 UBC는 개인에게 선진적인 계산 능력의 일부를 제공하여 생산성과 창의성을 촉진하는 것을 목표로 합니다. OpenAI CEO인 Sam Altman은 이 아이디어를 소개하며, 전통적인 직업이 구식이 될 수 있는 AGI 시대를 상상하고 있습니다. 분산된 물리적 인프라 네트워크(DePINs)를 활용함으로써 UBC는 계산 자원에 대한 접근을 민주화하고, GPU 시장에서의 테크 자이언트의 지배에 도전할 수 있습니다. 산업의 저항은 여전히 장애요소이지만, UBC가 개인에게 부의 구축 도구를 제공하고 AI-GPU 갭에 대응하는 잠재적 이점은 상당히 큽니다.
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인플럭스 테크놀로지스, 분산형 워드프레스 호스팅 혁신을 위한 플럭스러너 인수분산형 웹 호스팅 분야에서 중요한 움직임으로, 인플럭스 테크놀로지스가 선도적인 관리형 워드프레스 호스팅 서비스인 플럭스러너를 인수했습니다. 이번 인수는 분산형 클라우드에서 워드프레스 호스팅의 성능, 확장성 및 경제성을 향상시키기 위한 것입니다. 플럭스러너는 플럭스클라우드의 분산형 인프라를 활용하는 첫 번째 서비스로, 자동 백업 및 광범위한 확장 기능을 포함한 강력한 도구 키트를 사용자에게 제공합니다. 최대 12코어 CPU와 4GB RAM과 같은 전용 리소스를 갖춘 플럭스러너는 현재 시장에서 비할 데 없는 원활한 성능을 약속합니다.
플럭스러너는 웹사이트 성능을 가속화하는 객체 캐싱과 향상된 사용자 맞춤화를 위한 내장 블록 편집기와 같은 프리미엄 기능을 제공하여 워드프레스 경험을 향상시키도록 설계되었습니다. 이러한 도구를 통해 사용자는 속도나 예산 제약을 초과하지 않고도 독특한 디자인과 애니메이션을 만들 수 있습니다. 플럭스와의 합병은 플럭스러너의 기능을 확장하여 번개처럼 빠른 정적 자산 전달과 대규모 계산 능력을 제공하여 빠른 페이지 로딩 시간을 보장합니다. 이 협력은 보다 분산되고 사용자 친화적인 인터넷을 만드는 중요한 단계로 자리 잡고 있습니다.
인플럭스 테크놀로지스의 CEO인 다니엘 켈러는 인수에 대한 열정을 표현하며, 플럭스러너의 사명이 그들의 분산형 웹 비전과 일치함을 강조했습니다. 플럭스러너의 창립자인 오누르 오즈타스키란도 이 같은 감정을 공유하며 접근 가능한 웹3 생태계 구축의 중요성을 강조했습니다. 이 합병은 워드프레스 사용자에게 제공되는 서비스를 향상시킬 뿐만 아니라, 프라이버시, 보안 및 데이터 통제에 대한 헌신을 강조합니다. 플럭스가 계속해서 혁신을 추구함에 따라, 플럭스러너는 분산형 호스팅 공간에서 성능과 경제성의 기준을 재정의하는 것을 목표로 하고 있습니다.
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스토리지 V2 및 모바일 앱 출시의 흥미로운 업데이트다가오는 스토리지 V2 업데이트는 중요한 개선 사항과 수정 사항을 약속하며 많은 기대를 모으고 있습니다. 주요 기능으로는 여러 사용자가 동일한 지갑 및 스토리지 할당에 대한 접근을 공유할 수 있도록 하는 키 관리 시스템(KMS)의 개선이 포함됩니다. 또한, 이 업데이트는 Vult 및 Blimp와 같은 애플리케이션에 대한 비디오 스트리밍을 가능하게 할 것입니다. 이번 롤아웃은 주말까지 예상되며, 플랫폼 내에서 향상된 기능과 협업을 원하는 사용자들에게 중요한 순간이 될 것입니다.
또한, Vult의 모바일 애플리케이션 개발이 빠르게 진행되고 있습니다. 팀은 iOS 및 Android 플랫폼에서 앱을 출시할 준비가 거의 완료되었습니다. KMS 통합이 거의 완료되었으며, 비디오 스트리밍 기능 구현이 진행 중입니다. 공식 출시 전에 모든 기능이 정제되고 최적화되도록 활발한 테스트가 진행되고 있으며, 모바일 사용자에게 원활한 사용자 경험을 약속합니다.
게다가, 마케팅 활동이 여러 플랫폼에서 광고 캠페인을 시작하면서 탄력을 받고 있습니다. 현재 Reddit 및 Google에서 광고가 진행 중이며, Brave 광고는 이틀 내에 시작될 예정입니다. 또한, X에서의 캠페인도 곧 시작될 예정입니다. 이러한 마케팅 전략은 가시성과 참여를 높여 새로운 기능과 애플리케이션이 제공됨에 따라 사용자 채택을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 팀이 이러한 개발에서 계속해서 진전을 이루는 동안 더 많은 업데이트를 기대해 주세요!
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Sui 재단, 블록체인 혁신 강화를 위해 프랭클린 템플턴과 파트너십 체결2024년 11월 22일, Sui 재단은 Sui 블록체인 생태계 내 혁신을 촉진하기 위해 프랭클린 템플턴 디지털 자산과 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 블록체인 기반 솔루션의 제작자들에게 가치 기회를 창출함으로써 Sui, 레이어 1 및 스마트 계약 플랫폼의 개발을 강화할 것입니다. Sui의 생태계 개발 책임자인 자밀 칼판은 이 파트너십이 프랭클린 템플턴이 해결하고 있는 탈중앙화 금융의 도전에서 영감을 받은 Sui 기술의 검증이라고 강조했습니다.
프랭클린 템플턴 디지털 자산은 여러 해 동안 블록체인 기술에 적극적으로 참여해 왔으며, 솔루션 구축, 노드 검증자 운영 및 투자 전략 개발에 중점을 두고 있습니다. 그들의 전담 디지털 자산 연구팀은 토큰 경제 분석 및 데이터 과학 통찰력을 활용하여 제품 개발 및 투자 결정을 안내합니다. 프랭클린 템플턴의 디지털 자산 관리 부사장 겸 이사인 토니 페코레는 Sui 팀이 이루고 있는 발전에 대해 흥분을 표하며, 블록체인 기술이 관심이 커지고 있음에도 불구하고 종종 기술적 한계에 직면해 있다고 언급했습니다.
Sui 생태계는 중앙 집중식 제한 주문서와 유사한 탈중앙화 금융 솔루션인 DeepBook과 탈중앙화 모바일 네트워크를 지원하는 Karrier One과 같은 혁신적인 프로젝트의 본거지입니다. 또한, Sui는 최근 네이티브 USDC를 출시하여 사용자에게 널리 사용되는 스테이블코인에 직접 접근할 수 있는 기회를 제공하면서 브릿지 자산과 관련된 위험을 완화하고 있습니다. 안전하고 확장 가능한 플랫폼으로서 Sui는 게임, DeFi 및 토큰화된 증권을 포함한 다양한 분야의 애플리케이션 제작자들에게 주요 목적지로 자리매김하고 있습니다.
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DIMO 개발자 콘솔, 새로운 기능과 함께 버전 1.0으로 업그레이드DIMO 개발자 콘솔이 최근에 중요한 개선을 거쳐 공식적으로 버전 1.0으로 업그레이드되었습니다. 8월에 베타로 출시된 이 콘솔은 개발자들에게 차량용 애플리케이션을 만들기 위한 셀프 서비스 대시보드를 제공했습니다. 9월에 EthOnline 해커들로부터 받은 피드백은 현재 통합된 새로운 기능을 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다. 가장 주목할 만한 업데이트 중 하나는 DIMO 글로벌 계정 지원으로, 사용자가 기존의 Google 또는 GitHub 계정으로 로그인할 수 있도록 하여 DIMO 글로벌 계정을 자동으로 생성함으로써 계정 관리를 간소화합니다. 이 개선은 웹3 및 웹2 개발자 모두를 위한 온보딩 과정을 단순화하여 이전의 진입 장벽을 제거합니다.
글로벌 계정 외에도 DIMO 개발자 콘솔은 차량 데이터에 접근하고 프로토콜 작업을 수행하는 데 사용되는 스테이블코인 통화인 DIMO 크레딧(DCX)을 도입했습니다. 이제 콘솔에는 사용자들이 Stripe와의 통합을 통해 직불카드 또는 신용카드를 사용하여 DCX를 구매할 수 있는 피아트 온램프가 추가되었습니다. 이 추가 기능은 개발자들이 프로젝트에 필요한 크레딧을 더 쉽게 확보할 수 있도록 하여 보다 접근 가능한 개발 환경을 조성합니다. 암호화폐를 선호하는 경우, 기존의 $DIMO, $POL 또는 $WMATIC 잔액도 여전히 사용할 수 있습니다.
개발자를 더욱 지원하기 위해 DIMO는 문서를 지속적으로 개선하여 최신 API 및 SDK에 대한 확장된 리소스와 가이드를 제공합니다. 'DIMO로 로그인' React 컴포넌트 SDK의 도입은 애플리케이션에 인증 방법을 통합하는 과정을 간소화하여 개발자에게 사용자 로그인을 위한 사용자 정의 옵션을 제공합니다. DIMO는 모바일 컴퓨팅에 대한 App Store의 영향을 연상시키는 생태계를 만들고, DIMO 네트워크에서 제공되는 방대한 차량 데이터를 활용하여 애플리케이션을 구축하는 혁신과 창의성을 장려하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 발전을 통해 DIMO 개발자 콘솔은 개발자들이 획기적인 자동차 애플리케이션을 만드는 데 힘을 실어줄 준비가 되어 있습니다.
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ATOR의 여정: 인터넷 프라이버시를 위한 분산형 미래 구축1년 전, Tor 프로젝트는 네트워크에서 모든 ATOR 릴레이를 제거하기로 중대한 결정을 내렸고, 이는 새로운 분산형 미래에 대한 비전을 촉발했습니다. 팀은 항복하는 대신, 전 세계 사용자들의 프라이버시를 향상시키기 위해 설계된 자가 확장형, 신뢰 없는 네트워크를 만들고자 했습니다. 그들의 목표는 속도, 신뢰성 및 사용자 친화성을 맞춤형 하드웨어를 통해 결합하여 VPN 시장을 혼란에 빠뜨리는 것이며, 궁극적으로 수십억 명이 개인적으로 브라우징할 수 있도록 하는 것입니다. 이 비전은 이제 5000개의 활성 릴레이를 자랑하는 Anyone Network의 출범으로 실현되었으며, 이는 전 세계에서 가장 크고 빠른 믹스넷 중 하나로 자리 잡았습니다.
지난 1년을 돌아보며, 팀은 어려운 시기에 변함없는 지원을 해준 커뮤니티에 감사의 마음을 전합니다. 어려움에도 불구하고, 이 프로젝트는 회복력과 강인함을 보여주었으며, 분산화와 커뮤니티 정렬의 힘을 입증했습니다. 리더십과 엔지니어링 팀은 전환 기간 동안 그대로 유지되어, 이전 커뮤니티 구성원들이 생태계 내에서 더 중요한 역할을 맡을 수 있도록 힘을 실어주었습니다. 이 프로젝트는 단일 Smartweave 등록 프로토콜에서 블록체인 기술, 프라이버시, 하드웨어 및 애플리케이션에 기여하는 30개 이상의 활성 저장소로 확장된 오픈 소스 이니셔티브로 발전했습니다.
앞을 바라보며, 팀은 여정이 아직 끝나지 않았음을 인정하며, AO 배포 프로토콜로의 전환 이후 네트워크를 더욱 분산화할 계획을 세우고 있습니다. 그들은 커뮤니티 거버넌스가 네트워크의 안전성과 성능을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 강조합니다. ATOR의 정신은 이제 Web3 공간에서의 좌절을 극복하는 상징이 되었으며, 팀은 정기적인 업데이트를 통해 투명성을 유지할 것을 약속합니다. 그들은 글로벌 프라이버시 채택이라는 더 큰 도전에 맞서 싸우면서, 삶을 변화시킬 잠재력을 가진 Web3 생태계 구축에 전념하고 있습니다.
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검색 보강 생성에서 맥락 회상 향상검색 보강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 전문 비즈니스 애플리케이션에 통합하는 중요한 방법으로 부상하였으며, 모델 응답에 독점 데이터를 주입할 수 있게 해줍니다. 개념 증명(POC) 단계에서의 효과에도 불구하고, 개발자들은 RAG를 프로덕션으로 전환할 때 종종 상당한 정확도 저하에 직면합니다. 이 문제는 주어진 쿼리에 대해 가장 관련성 높은 맥락을 정확하게 가져오는 것을 목표로 하는 검색 단계에서 특히 두드러지며, 이를 맥락 회상(context recall)이라고 합니다. 이 기사는 임베딩 모델을 사용자 정의하고 미세 조정하여 맥락 회상을 향상시키는 전략을 탐구하며, 궁극적으로 RAG의 실제 애플리케이션에서의 성능을 개선합니다.
RAG는 검색과 생성의 두 가지 주요 단계에서 작동합니다. 검색 단계에서 모델은 텍스트를 벡터로 변환하고, 인덱싱하며, 이러한 벡터를 검색하고 재순위하여 상위 일치를 식별합니다. 그러나 이 단계에서의 실패는 관련 맥락을 놓치게 되어 맥락 회상이 낮아지고 생성 출력이 덜 정확해질 수 있습니다. 효과적인 해결책 중 하나는 텍스트 데이터 간의 관계를 이해하도록 설계된 임베딩 모델을 조정하여 사용 중인 데이터 세트에 특정한 임베딩을 생성하는 것입니다. 이 미세 조정은 모델이 유사한 문장에 대해 유사한 벡터를 생성할 수 있게 하여, 쿼리에 대해 매우 관련성 높은 맥락을 검색하는 능력을 향상시킵니다.
맥락 회상을 개선하기 위해서는 모델이 마주칠 쿼리 유형을 반영하는 맞춤형 데이터 세트를 준비하는 것이 필수적입니다. 이는 지식 기반에서 다양한 질문을 추출하고, 변동성을 위해 이를 패러프레이징하며, 관련성에 따라 정리하는 것을 포함합니다. 또한, 평가 데이터 세트를 구성하여 모델의 성능을 현실적인 환경에서 평가하는 데 도움이 됩니다. 정보 검색 평가기를 사용하여 개발자는 Recall@k 및 Precision@k와 같은 메트릭을 측정하여 검색 정확도를 평가할 수 있습니다. 궁극적으로 임베딩 모델을 미세 조정하면 맥락 회상에서 상당한 개선을 가져올 수 있으며, RAG가 프로덕션 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.