Daily Tech Update: 2025년 7월 7일의 주요 자료와 인사이트

OCaml로 Game Boy 에뮬레이터 만들기 (2022)

https://linoscope.github.io/writing-a-game-boy-emulator-in-ocaml/
OCaml을 사용해 Game Boy 에뮬레이터 'CAMLBOY'를 개발한 경험을 공유합니다. 프로젝트에서는 GADT, 펑터, 모듈 시스템 등 OCaml의 고급 기능을 활용했으며, 브라우저에서 60FPS 성능 달성을 위한 최적화 과정과 테스트 자동화 방법을 소개합니다. 에뮬레이터 개발이 실무 프로그래밍 능력 향상에 미친 영향과 OCaml 생태계의 장단점을 분석했습니다.
#CAMLBOY #Game_Boy_아키텍처 #js_of_ocaml #GADT #펑터(functor) #성능최적화 #브라우저에뮬레이션 #테스트자동화 #OCaml모듈시스템 #OCaml생태계

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LLM을 둘러싼 모든 것이 여전히 마법같고 희망적인 생각임

https://dmitriid.com/everything-around-llms-is-still-magical-and-wishful-thinking
LLM(대규모 언어 모델) 관련 논의는 정량적 근거 부재와 사용자 경험의 단편성, 비결정론적 특성으로 인한 신뢰성 문제를 안고 있습니다. 업계 리더들의 과장된 주장이 비판 없이 확산되며, 실제 사용 사례에서도 50% 성공률의 불일치 결과가 보고됩니다. 필자는 다양한 AI 툴 활용 경험을 공유하며, 기술의 한계와 가능성을 균형 있게 평가할 것을 강조합니다.
#LLM #Non-deterministic_Systems #AI_Tools #Exaggerated_Expectations #User_Experience_Fragmentation #Quantitative_Evidence #Claude_Code #Vercel_v0 #Midjourney #Hacker_News

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미국 기업 R&D 즉시 비용처리 재도입 법안 OBBB 서명

https://www.kbkg.com/feature/house-passes-tax-bill-sending-to-president-for-signature
미국에서 OBBB 법안이 서명되어 국내 기업의 연구개발(R&D) 투자에 대한 즉시 비용처리 제도가 재도입되었습니다. 이 법안은 R&D 지출을 해당 연도에 전액 비용 처리함으로써 기업의 세금 부담 경감과 현금 흐름 개선을 목표로 합니다. 기술 혁신 유도 및 국가 경쟁력 강화 효과가 기대됩니다. 해외 R&D 활동은 적용 대상에서 제외되며, 미국 내 기업들의 투자 확대와 고용 성장 등의 파급효과를 예상하고 있습니다.
#OBBB_법안 #R&D_즉시비용처리 #세금부담경감 #현금흐름개선 #기술혁신 #미국경쟁력강화 #R&D_투자 #자본지출 #세제혜택 #스타트업_지원

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Local-First Software (2019)

https://www.inkandswitch.com/essay/local-first/
로컬 우선 소프트웨어는 클라우드 기반 애플리케이션의 협업 이점과 진정한 데이터 소유권을 결합하는 접근 방식을 제안합니다. 이는 로컬 저장소를 기본 데이터 저장소로 우선시합니다. 클라우드 서비스의 한계인 통제력 상실, 개인 정보 보호 위험, 장기 접근성 문제를 오프라인 지원 및 다중 장치 동기화 기능을 유지하면서 해결합니다. 이 글은 실시간 협업 및 동기화의 기술적 과제를 탐구하며, CRDT와 같은 신흥 기술을 잠재적 해결책으로 강조합니다. 이 모델은 디지털 협업과 사용자 자율성 및 데이터 주권을 균형 있게 맞추는 것을 목표로 합니다.
#Local-First_Software #Real-Time_Collaboration #Data_Sovereignty #Conflict-Free_Replicated_Data_Types_(CRDTs) #Offline_Support #Multi-Device_Synchronization #End-to-End_Encryption #Digital_Preservation #Decentralized_Architecture #User_Control

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SVGO - Open Source Node.js-based SVG Optimization Tool

https://github.com/svg/svgo
SVGO는 불필요한 메타데이터, 주석, 숨겨진 요소, 기본값을 제거하여 SVG 파일을 최적화하도록 설계된 오픈 소스 Node.js 라이브러리이자 CLI 도구입니다. 이 도구는 명령줄 작업, 스크립트, 라이브러리 통합 등 다양한 사용 방법을 지원하며, 사용자 정의 가능한 최적화를 위한 33개의 기본 플러그인을 갖춘 플러그인 기반 아키텍처를 제공합니다. 파일 및 디렉토리의 일괄 처리를 허용하여 자동화된 워크플로우 및 개발 파이프라인에 통합하기에 적합합니다.
#SVG_Optimization #Node.js #CLI_Tools #File_Compression #Plugin_Architecture #Automated_Workflows #Open_Source_Software #Web_Development_Tools #Batch_Processing #SVGO_Configuration

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How to Solve Problems with Long Contexts

https://www.dbreunig.com/2025/06/26/how-to-fix-your-context.html
이 글은 대규모 언어 모델(LLM)에서 긴 컨텍스트 사용의 어려움을 논합니다. 이는 컨텍스트 오염, 혼란, 정보 과부하와 같은 문제를 포함합니다. 이 문제들을 효과적으로 관리하기 위한 여섯 가지 핵심 전략—RAG, 도구 로드아웃, 컨텍스트 격리, 가지치기, 요약, 오프로딩—을 제시합니다. 이러한 접근 방식은 AI 에이전트 설계에서 시스템 효율성과 정확성을 향상하고 성능 저하를 방지하는 데 도움을 줍니다.
#RAG_(Retrieval-Augmented_Generation) #Tool_Loadout #Context_Quarantine #Context_Pruning #Context_Summarization #Context_Offloading #LLM_Context_Management #Agent_Design #Model_Efficiency #Vector_Databases

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Why Long Contexts Fail and How to Fix Them

https://www.dbreunig.com/2025/06/22/how-contexts-fail-and-how-to-fix-them.html
최근 백만 토큰 컨텍스트 창을 지원하는 대규모 언어 모델은 컨텍스트 오염, 주의 분산, 혼란, 충돌을 포함한 예상치 못한 문제들을 초래했습니다. 이러한 문제들은 특히 다단계 추론 및 도구 통합 시나리오에서 환각, 반복적인 오류, 모순된 정보를 통해 에이전트 성능 저하를 야기합니다. DeepMind, Databricks, Berkeley의 연구는 과도한 컨텍스트 길이가 모델 정확성과 창의성에 어떻게 부정적인 영향을 미치는지 보여줍니다. 이 글은 동적 도구 로딩 및 컨텍스트 격리와 같은 실용적인 해결책에 대한 향후 논의를 약속합니다.
#Long_Context_Windows #Context_Poisoning #Context_Distraction #Context_Confusion #Context_Clash #AI_Agents #Gemini_2.5 #Model_Hallucination #Databricks_Research #Berkeley_Function-Calling