#개발

React는원래 컴포넌트별로 나눠서 처리하고 app.jsx는 컴포넌트 경로만 되어있는걸로 알고있는데 요즘 트랜드가 이런건지 리팩토링요청을 해야할지 궁금합니다..!

  미쳤다, GPT-4 터보 오픈AI 개발자 회의 핵심 정리   11월 6일에 샌프란시스코에선 OpenAI의 첫 번째 개발자 회의인 ‘Dev Day’가 있었습니다. OpenAI의 CEO인 샘 알트먼이 나와서 더욱 강력해진 GPT-4 터보(Turbo)를 소개한 자리였는데요. 워낙 이슈가 된 내용이라 많은 분들이 이미 소식을 접하셨을 것 같습니다. 어떤 기사에서는 AI 관련 스타트업들의 장례식을 보는 느낌이었다고 얘기를 할 만큼 OpenAI의 야심과 또 대중을 향한 거대한 전략을 선보이는 중요한 컨퍼런스였습니다. 그래서 이번 수요레터에서는 OpenAI의 첫 번째 개발자 컨퍼런스의 핵심 키워드들을 다시 한번 정리해 드릴까 합니다.       최신의 데이터까지 학습   이번 GPT-4 터보는 최신의 데이터까지 학습이 이루어졌다고 밝혔습니다. 이전 버전에서는 2021년 9월까지의 데이터만을 이용해서 학습을 했기 때문에 최근 정보를 다루는 데는 한계가 있었죠. 하지만 이번 업데이트에서는 2023년 4월까지의 데이터들도 학습에 사용했다고 합니다. 이젠 ChatGPT에서도 최신의 내용들로 검색하거나 정보를 얻을 수 있게 되었습니다. 샘 알트먼은 ChatGPT를 세상에 알린 지 불과 1년 만에 IT의 거물이 되었다 (이미지 출처)     확 늘어난 입/출력 데이터 처리량   GPT-4 터보에서는 한번에 약 300여쪽에 해당하는 최대 12만8천 토큰을 한꺼번에 프롬프트에 입력하는 것이 가능해 졌습니다. 이전까지 가장 큰 입력 데이터는 OepnAI의 가장 큰 경쟁자인 앤트로픽의 ‘클로드’의 10만개 토큰이었다고 하니 이번 업데이트를 통해서 ChatGPT가 경쟁사를 따돌리는 데이터 처리량을 제공하게 된 셈입니다. 책 한권씩 프롬프트에 입력이 가능해졌다. 이젠 인사이트를 얻기 위해 굳이 책을 읽지 않아도 되는 세상이 오는걸까? 좀 우울해진다 (이미지 출처)     다양한 입출력 지원   GPT-4 터보에서는 이미지, 음성 등 다양한 형태의 입출력 지원이 가능해 졌습니다. 예를 들어 이미지를 입력하고 음성(TTS)으로 대답을 얻는 방식이 가능한 거죠. TTL 음성은 총 6개의 모드 중 하나를 선택할 수 있다고 합니다만, 아직 한글 TTS 기능은 제공하지 않네요. 아무튼 사용자 편의성을 확장시키는 OpenAI의 전략이 이번 발표에서 두드러지는 것 같습니다. 사용자 편이성을 강조한 GPT-4 터보  (이미지 출처)     막강한 개발자 지원   개발자 컨퍼런스였기 때문에 개발자 지원에 대한 내용이 많이 포함되었습니다. Assistant API 를 발표하면서 개발자들이 더욱 효율적이고 편리하게 개발을 진행할 수 있도록 도울 수 있게 되었다고 말하죠. ChatGPT를 활용한 개발 생태계를 더욱 확장해 가면서 AI 분야에서의 입지를 공고히 다지겠다는 포부입니다. 코드 인터프리터(Code Interpreter), 지식검색 (Knowledge Retrieval), 함수 호출 (Function Calling) 등의 핵심 사항들이 이번 발표에 포함되었고, 특히 JSON 형식을 지원하는 부분을 강조했어요. 이제 개발자들이 한층 편리하게 ChatGPT를 API 형태로 쉽게 접근하여 다양한 앱들을 출시할 수 있을 것으로 보입니다. 개발자가 더욱 편리하게 GPT를 활용할 수 있는 방법을 제시했다는 측면에서 앞으로 엄창난 관련 서비스들이 출시될 것으로 예상된다. (이미지 출처)     GPTs 그리고 GPT Store   제가 생각하기에 이번 개발자 회의의 가장 하이라이트는 GPTs와 GPT Store가 아닐까 생각합니다. 개발자 뿐 아니라 일반 사용자들도 자신만의 챗봇을 단순히 프롬프트 명령만으로 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 GPT 스토어를 통해 배포가 가능해지고 또한 수익도 창출할 수 있는 생태계를 만들겠다는 겁니다. GPTs는 특정 목적에 맞도록 GPT를 커스텀할 수 있습니다. 예를 들면 자신만의 데이터 베이스를 업로드하고 이런 내용을 바탕으로 특정 도메인에 특화된 챗봇을 제작할 수 있는 겁니다. 이전에는 Enterprise 도메인에서만 가능했던 기능들이었는데, 이젠 일반 개인들도 이러한 파워를 가질 수 있게 되었습니다. 출시한 지 며칠만에 각 분야의 전문가들이 자신만의 챗봇을 만들어 SNS에 공유하기 시작했습니다. 이젠 정말 슈퍼 개인의 시대가 도래한 것 같네요. 자신의 전문성을 가진 개인은 GPTs를 통해 슈퍼 개인으로 거듭날 수 있지 않을까? (이미지 출처) 벌써부터 다양한 GPTs 들이 쏟아져 나오고 있다. 물론 아직은 기대만큼의 성능을 보여주진 못하고 있다. 에러도 많고. (이미지 출처)     가격 인하   이렇게 성능이 강력해졌음에도 오히려 가격은 절반 이하로 낮췄습니다. 입력과 출력의 데이터 가격이 기존 GPT-4 보다 입력은 3배, 출력은 2배 이상 저렴해 진다고 합니다. 이 정도면 아무리 경쟁의 시대라고 해도 좀 너무한다 싶네요. 뒤따라오던 AI 경쟁사들의 고민은 더욱 깊어질 것 같네요. 성능은 이렇게 올려놓고, 가격은 절반 이하로 낮췄다. 대체 뭐하자는 건가? (이미지 출처)     저작권 보호   샘 알트만은 AI의 개발 규제나 저작권 문제들에 대해서 적극적으로 대처하는 행보를 보이고 있습니다. 이번 발표에서도 OpenAI가 저작권 이슈를 해결하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다고 여러차례 언급했는데요. 특히 Copyright Shield라는 제도를 도입한다고 발표했습니다. 저작권 침해에 대한 법적 소송이 제기되면 고객을 대신해서 OpenAI 가 관련된 비용을 대신 지불하겠다는 공약입니다. 걱정없이 마음껏 쓸수 있는 개발 및 이용 환경을 조성했다고 말합니다. 하지만 사실 AI 분야에서 저작권 문제는 이제 막 시작되었습니다. 앞으로 어떤 문제들이 AI 산업의 발목을 잡을 지는 아무도 모릅니다. 저작권 이슈는 AI 생태계의 고민거리다. 자신들이 관련된 이슈를 막아주겠다고는 하지만 앞으로 어떤 일들이 벌어질 지는 아무도 모르는 일이다 (이미지 출처)   결론   OpenAI의 이번 발표를 통해 GPT-4 터보는 개발자와 일반 사용자 모두가 쉽게 사용할 수 있는 맞춤형 AI 플랫폼을 제공하는데 주안을 둔 것 같습니다. AI 기술을 대중화하는데 더욱 신경을 썼다는 생각입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 편이성을 높혔고, GPTs라는 개인화된 챗봇 제작툴을 제공하여 수많은 전문앱들을 출시하고 이를 마켓에서 공유하고 판매도 가능한 생태계를 구축하겠다는 복안을 이번 개발자 회의를 통해 밝혔습니다. OpenAI는 이제 더이상 백엔드 플랫폼에만 머물지 않고 빅테크 기업들과 직접적으로 경쟁을 하겠다는 선전포고로 읽히기도 합니다. 이번 컨퍼런스에 Microsoft의 사티아 나델라 CEO가 등장해서 양사의 강력한 파트너십을 얘기하기도 했지만, 미묘한 경계의 분위기는 저만 느낀 건가요? Microsoft의 사티아 나델라가 등장하면서, 샘 알트먼이 제일 먼저 날린 질문이 "우리 관계가 어떻죠?" 였다. 잠시 어색한 표정이 사티아의 얼굴에 스치고 지나갔다. 영원한 우리편은 없는 법이다. 어쩌면 5년 후에 OpenAI가 Microsoft의 위상에 접근해 있을 지 누가 알겠는가? (이미지 출처)   아무튼 AI를 활용하여 비즈니스를 만들어 오고있는 수많은 스타트업의 입장에선 앞으로의 전략을 어떻게 세워나가야할 지 정말 많은 고민을 하게 만든 이번 컨퍼런스 였습니다. 개인의 입장에서도 AI를 활용하느냐 안하느냐가 발전과 성공의 키워드가 되리라 더욱 확신하게 만드는 중요한 의미를 가진 행사였어요.    슈퍼 개미가 아닌 슈퍼 개인이 되고픈 촌장 드림

자금사정 상 개발용이, 기간 및 인력 감축 등의 이유로 리액트 네이티브로 하이브리드 앱을 제작하고자 합니다. 제가 생각하는 기능들이 구현이 가능한지, 어떤 개발자를 뽑아야하는지 질문 드리고자합니다. 내장 마이크를 사용하여 음성을 녹음하고 음성의 높낮이를 파악하여 기록 (수면중에 코골이 및 이갈이를 얼마나 하는지 측정하기 위함) 구현 가능할까요? (마이크 권한) 쇼핑몰 및 결제 기능 자사 쇼핑몰이 있는데, 웹뷰로 바로 끌어오는게 가능한지, 혹은 그냥 다시 만들어야하는지 배송 상태 확인 (내 택배가 잘 배송되고있는지) 이건 택배사의 API나 데이터를 사용해서 개발하는 방향으로 가야할까요? 백엔드는 파이어베이스 같은 BaaS 를 이용하면 해결 될까요? 채용관련 하이브리드앱 개발 및 런칭 경험이 있는 시니어 개발자 한명과 팀원 한명이면 충분할까요? 리액트 네이티브와 BaaS 사용자. 시니어 개발자는 IOS, ANDROID 언어에 친숙한 사람이어야겠죠? 앱 개발 기획이 완전 처음이라 올바른 질문인지도 잘 모르겠습니다만 부디 제게 답변 부탁드립니다ㅠㅠ

최근에 첫 회사에 입사한 신입 네트워크 엔지니어입니다. 학부때는 심도있게 안했었던 ARP부터 BOOTP, DHCP에대해 공부하다보니 궁금한게 생겼습니다.   저희가 각자 집에서 공유기 등을 통해 DHCP로 사설 IP를 할당받잖아요? 스마트폰(LTE, WIFI)포함. 그래서 A가 어디 사이트에 악플을 달아 잡으러 갈때 A의 IP주소를 통해 어디서 뭘로 접속했는지 추적해 잡으러 가잖아요? 그래서 토르, VPN 네트워크를 사용하면 프록시ARP때문에 어떤 사람이 진짜 사용자인지 추적이 어려운거구요 여기서 궁금한게 공공기관(지하철, 기차ktx, 고속버스 등등) 공용 WIFI를 제공해주는 곳의 WIFI를 이용해 댓글이나 네트워크에 접속했을때 접속한 PC, 사람을 특정할 수 있을까요? 저는 없다고 생각합니다 공부하다가 쓸대없는 질문이지만 급.. 궁금해서

안녕하세요 이제 막 시작하는 단계인 초보 개발자입니다. 외부 프로젝트에서 C언어를 사용한다고 하는데,   프로젝트 경험이 없기도 하고 .. C언어는 학부시절에 배웠던 기본적인 내용밖에 몰라서 아예 새로 공부를 시작하려 하는데요   기간이 넉넉하지않아, 빠르게 이해할 수 있는 방법이 있는지 의견 듣고싶습니다 ! 

현재 만드는 사이트내에 슬랙 (https://slack.com/) 과 같은 팀 실시간 채팅 기능 (디스코드와 비슷하게 특정 해시태그 관련 해서 채팅방에서 실시간으로 채팅)을 외주를 맡겨서 추가하고 싶은데 어떤 기술을 사용해서 만드는게 나을까요? 아니면 이런 비슷한 팀채팅이 오픈소스로 많은데 오픈소스(zulip 등)로 시작하는게 시간,금전적으로 유리할까요?