SaaS 회사가 청구 환불로 인해 겪은 좌절스러운 경험을 공유합니다. 구독 전 알림이나 간편한 취소 옵션과 같은 사전 조치에도 불구하고 고객들은 여전히 분쟁을 일으키고 있습니다. 문제는 매출 손실만이 아닙니다. 분쟁에서 승소하더라도 수수료가 발생하기 때문에 소액 청구 환불은 불균형적으로 비용이 많이 듭니다. 저자는 10달러 청구가 43.95달러 손실로 이어진 사례를 자세히 설명하고, 증거와 관계없이 은행이 항상 카드 소지자 편을 드는 시스템의 불공정성을 강조합니다. 은행과 결제 처리 업체의 느린 대응과 비효율성으로 인해 회사의 분쟁 해결 노력은 의문을 제기받고 있습니다.
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이 글에서는 1만 줄이 넘는 코드의 대규모 프로젝트에서 LLM을 성공적으로 사용하기 위한 워크플로우를 자세히 설명합니다. 저자는 LLM으로 전체 시스템을 생성하는 것이 혼란을 야기하고 오류가 발생하기 쉽다는 것을 발견했습니다. 대신, 구조화된 접근 방식을 제시합니다. 먼저 설계 문서와 아키텍처 문서를 직접 작성한 다음 LLM을 코드 생성 및 변환 도구로 사용합니다. 작은 작업 단위로 반복 처리하고, 코드를 체계적으로 검토하고 수정하며, 문서와 코딩 가이드라인을 지속적으로 업데이트합니다. 이 방법을 통해 대규모 프로젝트에서 LLM의 한계를 효과적으로 해결하고 유지보수성과 일관성을 유지할 수 있습니다.
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2024년 말, 우려스러운 발견이 있었습니다. 이스라엘 정부의 유료 광고가 UNRWA를 테러 지원으로 비난하는 페이지로 연결되는 유엔 웹사이트를 모방한 형태로 구글 검색 결과 상위에 표시되었던 것입니다. 이는 디지털 광고 플랫폼이 영향력 싸움터가 되어 정부가 전쟁이나 위기 상황에서 여론을 조작하기 위해 유료 광고를 이용하고 있다는 우려스러운 경향을 보여줍니다. 이 기사에서는 Google 광고와 Facebook 광고가 어떻게 무기화되는지 조사하고, 2023년부터 2025년까지의 가자 전쟁 중 이스라엘의 대규모 캠페인과 UNRWA 및 기타 조직을 타겟팅하는 데 초점을 맞춥니다. 플랫폼의 대응, 정책상의 허점, 그리고 사전적 사실 확인 부족 및 허위 정보에 대한 규칙의 불공정한 적용 등 윤리적 딜레마를 탐구합니다.
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기존의 관찰자 패턴은 관찰자 중심적입니다. 이벤트는 수동적인 반응을 유발합니다. 이 PHP Observer 패키지는 관점을 바꿔 이벤트 발신자에 초점을 맞춥니다. 발신자는 신호(이벤트, 계획, 질의, 명령)를 디스패치하고, 관찰자는 역신호를 반환하여 양방향 대화를 구현합니다. 이를 통해 재고 상황에 따른 주문 취소나 라이브러리의 동적 구성 등 복잡한 워크플로우를 동적으로 처리할 수 있습니다. 이 패키지는 7가지 신호 유형, 강력한 오류 처리, 관찰 가능성 기능을 제공하여 반응성이 뛰어난 발신자 중심 애플리케이션을 구축하는 데 적합합니다.
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SDK 제공업체로서 동적 링크와 정적 링크 옵션을 모두 제공해야 합니다. 정적 아카이브(.a)는 간단해 보이지만 위험으로 가득 차 있습니다. 링커의 기본 동작은 아카이브를 원자화하고 개체 파일을 선택하므로, 팽창된 바이너리 또는 생성자/소멸자 순서 문제로 인한 런타임 충돌로 이어질 수 있습니다. -Wl,--whole-archive는 도움이 되지만, 필요 여부에 관계없이 모든 라이브러리 파일을 포함하도록 강제합니다. 정적 아카이브 내의 이름 충돌도 큰 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 새로운 "정적 번들 개체"(.sbo) 파일 형식을 제안합니다. 이를 통해 공유 개체의 심볼 가시성 보장이 제공되고 많은 링크 문제가 방지됩니다. 바이너리 크기 최적화를 약간 희생하더라도 안정적인 링크 에코시스템이 더 가치 있다는 것이 저자의 주장입니다.
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6명의 팀은 Node.js, Redis, AWS Lambda, MongoDB를 사용하여 마이크로서비스를 구축했지만 성능 병목 현상으로 어려움을 겪고 있었습니다. 팀에서 가장 조용한 Kabir가 Rust로 이미지 파이프라인을 다시 작성하자는 제안을 했습니다. 회의적인 시각도 있었지만 Kabir는 혼자서 다시 작성을 완료했습니다. 출시 후 성능 그래프는 급상승했지만 한 달 후 팀 전체가 해고되었습니다. 이 이야기는 중요한 기술적 개선조차도 직업 보장을 의미하지 않는다는 것을 보여줍니다. 회사의 결정은 종종 기술적 장점을 넘어서는 경우가 많습니다.
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폴리곤 수가 렌더링 성능을 결정한다는 기존의 생각은 구식입니다. 현대 렌더링은 마이크로 트라이앵글의 영향을 크게 받습니다. 이 글에서는 매우 작은 삼각형(10x10픽셀 미만)은 GPU가 삼각형이 1픽셀만 차지하더라도 2x2픽셀 블록 전체를 계산하기 때문에 기하급수적으로 렌더링 비용이 증가한다고 주장합니다. 저자는 "와이어프레임 뷰 밀도"에 주목하여 뷰가 솔리드에 가까워지면 낮은 LOD로 전환하거나, 먼 객체에는 단일 LOD와 임포스터를 사용할 것을 제안합니다. 에픽의 나나이트 기술은 컴퓨트 셰이더와 스크린 공간 셰이더를 사용하여 마이크로 트라이앵글의 렌더링 비용을 최소화합니다.
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Kimi 연구원 팀의 AI 연구 보고서 UI 디자인 과정은 순탄치 않았습니다. 초기 세련된 UI는 '지루하다'는 평가를 받았고, '지루함에 반대하는' 디자인 기준이 설정되었습니다. 사례 연구, 팀워크, 그리고 수많은 반복을 통해 '미학, 상호 작용, 데이터 정확성'이라는 '불가능한 삼각형' 문제에 도전했습니다. Bento 레이아웃, 이탤릭체와 볼드체 조합, 미묘한 JS 애니메이션 등을 사용하여 사용자 경험을 개선했습니다. 팀은 협업과 지속적인 반복의 중요성을 강조합니다.
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이 글에서는 리버스 프록시의 내부 동작과 연결 관리의 복잡성을 심층적으로 다룹니다. 단일 스레드에서부터 다중 스레드, 다중 프로세스, 그리고 소켓 샤딩을 사용한 이벤트 기반 아키텍처에 이르기까지 리버스 프록시는 높은 동시성을 처리하기 위해 크게 발전해 왔습니다. 이 글에서는 epoll을 통한 I/O 다중화의 효율성, 멀티코어 프로세서에서의 다중 스레드 모델의 과제 등 다양한 기법의 장단점을 자세히 설명하고, TLS 지원 및 프로토콜 다양성에서의 추가적인 복잡성에 대해서도 지적합니다.
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대부분의 작업 앱은 끝없는 컨트롤과 마이크로 옵션으로 가득한 대시보드와 같습니다. 새로운 작업을 생성하는 것은 종종 색상 선택기, 우선 순위 수준, 반복 설정의 미로를 탐색하는 것을 의미합니다. Tududi는 다른 접근 방식을 제공합니다. 즉, 간소화된 워크플로입니다. 기능보다 흐름에 중점을 두고 작업 작성을 우선시합니다. 툴킷을 제공하는 대신 Tududi는 효율성을 제공합니다.
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대규모 언어 모델(LLM)은 오른쪽에서 왼쪽으로 평가 순서를 가지고 연산자 우선순위가 없는 q/kdb+ 언어로 코드를 작성하는 데 어려움을 겪습니다. 저자는 LLM이 이러한 규칙에 따라 올바른 코드를 생성하는 데 어려움을 겪고 Python과 q의 구문을 혼동하는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 이 글에서는 LLM이 오른쪽에서 왼쪽으로 코딩하는 것을 어렵게 느끼는 이유를 탐구하고 Qython을 해결책으로 제시합니다. Qython은 Python과 유사한 언어로, q 코드로 컴파일되며 LLM의 Python 전문 지식을 활용하여 q의 고유한 구문의 어려움을 해결합니다. 실용적인 예를 통해 Qython의 효과를 보여줍니다.
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저자는 자신의 K8s 팀에 AWS 서버리스 아키텍처를 도입하려고 했지만 실패한 경험을 이야기합니다. K8s 엔지니어들은 비용 급증, 벤더 종속, 그리고 독점 기술 의존에 대한 우려를 제기했습니다. 저자는 비용, 확장성, 책임 공유에 대한 논쟁을 자세히 설명하고, 최종적으로 두 기술 모두 장점이 있으며 공존할 수 있다는 것을 인정합니다. 유머러스한 어조로 기술팀 내부의 의견 충돌을 보여주며, 기업에서 클라우드 네이티브 기술 도입의 어려움을 반영합니다.
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SaaS 애플리케이션의 가격 슬라이더로 인해 ML 모델에서 15초의 지연이 발생했습니다. 전체 사전 계산에는 거의 7일이 걸립니다. 저자는 가우스 분포를 영리하게 사용하여 가격 지점을 전략적으로 샘플링하여 중간 범위를 더 높은 정확도로 우선시하고 끝으로 갈수록 정확도를 낮췄습니다. 사전 계산은 주말에 완료되어 데모 실패를 방지했습니다.
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덴마크의 인력 관리 회사는 AWS에서 성공적으로 이전하여 클라우드 비용을 90% 절감했습니다. 미국 클라우드 공급업체의 규정 준수 문제와 높은 비용에 직면하여 Hetzner 및 OVHcloud와 같은 유럽 공급업체로 전환했습니다. Ansible을 사용한 인프라 코드, Prometheus/Grafana/Loki를 사용한 모니터링 및 보안 우선 설계 접근 방식을 통해 비용 절감뿐만 아니라 데이터 주권 및 보안 규정 준수를 강화했습니다. 또한 유럽 호스팅을 영업 도구로 활용하여 브랜드 신뢰도를 높였습니다.
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TankerTrackers.com은 위성 이미지와 유조선 추적 데이터를 사용하여 불투명한 글로벌 원유 시장을 조명합니다. 이 기사에서는 위성 이미지를 사용하여 원유 저장 탱크의 직경과 높이를 측정하고 그림자 변화를 기반으로 점유율을 추정하는 방법을 자세히 설명합니다. 서로 다른 날짜의 이미지를 비교함으로써 원유량 변화를 추적하고 시장 동향 분석에 도움이 됩니다. 이 방법은 공개적으로 이용 가능한 정보와 이미지 분석을 효과적으로 활용하여 원유 시장 분석에 새로운 관점을 제공합니다.
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정부의 정기적이고 무조건적인 현금 지급이라는 보편적 기본소득(UBI)의 아이디어는 여전히 논란의 대상이다. 이것이 노동 의욕을 꺾고 사회를 마비시킬 것이라는 우려가 있다. 그러나 독일에서 최근에 실시된 대규모 실험 등 증가하는 증거는 이러한 우려가 잘못되었을 수 있음을 시사한다. 결과는 UBI가 광범위한 게으름을 유발하지 않았을 뿐만 아니라 몇 가지 긍정적인 영향을 보였다는 것을 보여준다. 이는 UBI의 실현 가능성이 널리 받아들여질 때까지 몇 번 더 실험이 필요한지에 대한 질문을 제기한다.
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렉시코니아의 숨겨진 산악 성역에서 고대 서기관들은 세 부분으로 구성된 사원에서 훈련을 받습니다. 기원의 전당, 지시의 방, 강화의 경기장입니다. 기원의 전당에서는 서기관들이 방대한 양의 텍스트를 읽고 언어 패턴을 학습하는 사전 훈련이 이루어집니다. 지시의 방에서는 엄선된 텍스트를 사용하여 서기관들을 더 나은 결과로 이끄는 미세 조정이 이루어집니다. 강화의 경기장에서는 인간 피드백 강화 학습(RLHF)이 사용되며, 인간 심사위원이 서기관들의 답변을 순위 매기고, 좋은 답변은 칭찬하고, 나쁜 답변은 처벌합니다. 또한 일부 엘리트 서기관들은 LoRA 스크롤과 어댑터를 사용하여 모델 전체를 재훈련하지 않고도 응답을 미세 조정할 수 있습니다. 이 세 개의 날개를 가진 사원은 대규모 언어 모델 훈련의 완벽한 과정을 나타냅니다.
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독일 연구에 따르면, 기본소득(UBI)은 게으름을 유발하지 않고 정신 건강, 자율성, 관대함을 향상시킨 것으로 나타났습니다. 월 1200유로 지급에도 고용률은 변함없었으며, 오히려 더 보람 있는 일자리를 찾도록 장려했습니다. UBI는 저축, 기부, 공유도 증가시켜 여성의 자율성을 높였습니다. AI로 인한 프로그래머 대량 해고를 고려할 때, UBI는 미국이 고려해야 할 개념이며, 알래스카의 석유 수입 분배 프로그램이 그 가능성을 보여줍니다.
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이 글에서는 고병렬 환경에서 데이터베이스 트랜잭션 일관성의 문제점을 자세히 다룹니다. Spring Boot 예제를 사용하여 대량의 판매 데이터 처리 시 기본 페이지네이션과 멱등성 검사가 데이터 불일치(행 누락 또는 중복 업데이트)로 어떻게 이어지는지 보여줍니다. 이 글에서는 데이터베이스 isolation level(READ UNCOMMITED, READ COMMITED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE)과 낙관적/비관적 락킹 전략을 자세히 설명합니다. 최종적으로 REPEATABLE READ isolation level과 낙관적 락킹을 사용하여 데이터 불일치를 효과적으로 해결하고 성능을 크게 향상시킵니다.
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이 글에서는 가정용 태양광 발전 시스템을 직접 설치한 과정을 자세히 설명합니다. 지붕 교체(약 2만 달러), 300파운드 무게의 배터리 설치(안전 및 절차 주의), 인버터와 태양광 패널 연결(Ironridge 마운트 및 Tigo 최적화 장치 사용), 그리고 마지막으로 계통 연계(전압 문제 해결 및 PTO 취득) 등 다양한 작업이 포함됩니다. 저자는 자재 실수나 배선 실수 등 여러 가지 문제에 직면했고, 그 해결책과 귀중한 교훈을 공유합니다. 최종적으로 시스템이 작동하여 잉여 전력을 그리드에 공급함으로써 전기 요금을 크게 절감하는 데 성공했습니다.
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이 글에서는 성능과 효율성을 높이기 위해 Rust 코드를 Java 프로젝트에 통합하는 방법을 설명합니다. JNI(Java Native Interface) 사용법, 메모리 관리, 로깅, 비동기 호출 처리 방법 등을 자세히 다룹니다. 오픈소스 프로젝트 rust-java-demo를 통해 플랫폼별 Rust 라이브러리를 단일 JAR 파일로 패키징하고, 로그 통합 및 Rust 오류를 Java 예외로 매핑하는 방법을 보여줍니다. 또한 CompletableFuture를 사용하여 Rust의 비동기 함수 호출을 처리하고 Java 스레드 블로킹을 방지하는 방법도 설명합니다.
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이 글에서는 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 AI 에이전트를 효과적으로 제어하는 데 필요한 전략과 어려움을 다룹니다. 저자는 경험에서 얻은 교훈을 공유하며, AI 에이전트가 수행할 수 있는 작업의 맥락을 신중하게 계획하고 제한하는 것이 중요함을 강조합니다. 도구 선택, 작업 계획, 계획 수립 및 개정, 계획 테스트, 더 큰 문제 발견 등의 기법을 자세히 설명하고, 규칙, 성능 보상, 모델 선택, 비용 관리 등 중요한 측면도 다룹니다. 또한 Cursor와 같은 도구를 사용하여 재사용 가능한 계획을 만들고, 계획을 단계적으로 실행하며, 지속적으로 개정 및 테스트하여 AI 에이전트의 신뢰성을 높이고 효율적인 소프트웨어 개발을 달성하는 방법을 자세히 설명합니다.
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저자는 Aider에서 단일 프롬프트를 사용하여 내보내기 옵션을 포함한 완전히 기능하는 로고 생성기를 생성했습니다. 코드 스니펫은 LLM이 글꼴 링크, 종속성 및 인라인 CSS 스타일을 생성하는 능력을 보여주며, 링크된 CDN 라이브러리의 최신 SHA 해시까지 포함합니다. 그러나 Sonnet 3.7을 사용하여 코드를 확장하면 프로젝트의 복잡성이 크게 증가하여 최종적으로 컴파일할 수 없는 코드가 되었습니다. 저자는 Claude 및 GPT-4o와 같은 다양한 LLM의 코드 생성 및 확장 기능의 차이점과 컨텍스트 창 크기, 출력 제한 등의 요소가 LLM 애플리케이션에 미치는 영향을 탐구합니다. LLM의 컨텍스트 창과 출력 제한의 한계가 주요 과제로 강조됩니다.
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본 기사는 llama.cpp, Ollama, WebLLM 등 로컬 LLM 추론 프레임워크의 성능 벤치마킹을 수행합니다. 결과는 llama.cpp와 Ollama가 매우 빠르다는 것을 보여주지만, OpenAI의 gpt-4.0-mini보다는 여전히 느립니다. 더 큰 과제는 모델 선택과 배포에 있습니다. 엄청난 수의 모델 버전이 압도적이며, 양자화된 7B 모델조차도 5GB를 넘어 다운로드와 로드가 느려져 사용자 경험에 영향을 미칩니다. 저자는 향후 로컬 LLM 추론에는 작고 작업 특정 모델을 쉽게 학습 및 배포할 수 있는 더 간편한 도구가 필요하며, 클라우드 LLM과 긴밀하게 통합되어야 한다고 주장합니다.
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이 글은 실리콘 시대 이전 수세기 동안 독특한 상업 언어인 알-카트 알-투자리(상업 라인)를 사용한 이프리키야(현대 튀니지 남부)의 상인 길드인 시프라니야의 이야기를 밝힙니다. 초기 프로그래밍 언어와 유사한 이 비밀스러운 시스템은 조건문, 반복되는 재고 관리, 오류 검사 메커니즘을 사용했으며, 밀랍으로 봉인된 두루마리, 매듭진 문서, 리듬감 있는 노래를 통해 실행되었습니다. 그들의 분산형 자율 프로토콜과 같은 시스템은 다양한 무역 노드에서 작동했습니다. 그러나 제국의 부상과 더 현대적인 회계 방식으로 인해 알-카트 알-투자리는 결국 잊혀졌고, 모래, 소금, 그리고 이야기에서 비롯되었다는 것을 상기시켜주는 단편들을 남겼습니다.
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일본 엔지니어 @jay_gridbach는 자신이 개발한 Gridbach 분산 컴퓨팅 시스템을 사용하여 골드바흐 추측 검증 범위를 4×10¹⁸ + 7×10¹³까지 확장하여 세계 기록을 경신했습니다. Gridbach는 WebAssembly를 활용한 클라우드 기반 시스템으로, 로그인 없이 PC와 스마트폰에서 접근할 수 있습니다. 이 프로젝트는 개방형 컴퓨팅 자원을 통해 골드바흐 추측 검증을 진행하고 수학과 IT에 대한 관심을 높이는 것을 목표로 합니다.
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이 기사에서는 매우 오랫동안 실행되는 Rust 프로그램을 만드는 방법을 탐구합니다. 기본적인 덧셈 연산(increment)부터 시작하여 곱셈(multiply), 거듭제곱(exponentiate), 그리고 마지막으로 테트레이션까지 단계적으로 구축하여 거대한 수인 10↑↑15를 계산하는 프로그램을 만듭니다. 메모리 복사나 임시 변수 사용을 피하고 제자리 연산에 중점을 둠으로써 프로그램이 설계된 단계 수만큼 실행되도록 합니다. 이 기사에서는 간결한 코드 예시를 사용하여 구현 세부 정보를 명확하게 설명하며, 알고리즘 설계와 Rust 프로그래밍 학습에 도움이 됩니다.
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이 글에서는 소프트웨어 엔지니어들이 테스트 작성에 저항하는 이유를 탐구하고, 코드 품질과 팀 효율 향상에 있어 테스트의 중요성을 강조합니다. 저자는 자신의 경험을 바탕으로 고압적인 스타트업 환경에서조차 테스트를 포기하는 것은 잘못된 것이라고 설명합니다. 이 글에서는 테스트가 단위 테스트, 통합 테스트 등의 구분뿐만 아니라 코드의 핵심 기능을 검증하는 코드 블록임을 강조합니다. 테스트는 필요에 따라 실행 가능하고, 신속하게 반복할 수 있으며, 다른 곳에서 복제하고 자동화할 수 있습니다. 또한 테스트 작성을 통해 개발자는 더욱 테스트하기 쉬운 코드를 작성하게 되고, 코드 품질, 모듈성 향상, 그리고 궁극적으로 팀 효율 향상으로 이어진다는 점이 지적됩니다. 마지막으로 저자는 엔지니어들에게 테스트의 우선순위를 높일 것을 촉구하며, 생산성 향상과 버그 감소의 핵심으로 테스트를 인식하고, AI를 테스트 지원에 활용하되 완전히 의존하지 말 것을 경고합니다.
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Airbnb는 사용자 경험을 개선하기 위해 숙소 평생 가치(LTV)를 추정하는 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 세 가지 유형의 LTV를 계산합니다. 기준 LTV, 증분 LTV, 마케팅 유도 증분 LTV입니다. 기준 LTV는 머신러닝과 숙소 데이터를 사용하여 숙소가 향후 365일 동안 받을 예약 수를 예측합니다. 증분 LTV는 숙소 간 예약 잠식을 고려합니다. 마케팅 유도 증분 LTV는 내부 마케팅 이니셔티브에 의해 생성된 추가 가치를 측정합니다. 이 문서에서는 기준 LTV의 정확한 측정, 증분성 처리, 불확실성(예: COVID-19 팬데믹) 처리와 같은 과제에 대해 설명합니다. Airbnb는 LTV를 사용하여 고가치 숙소를 식별하고, 호스트에 대한 권장 사항을 개선하며, 마케팅 캠페인의 효과를 평가합니다.
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최근 AI 기반 이미지 및 비디오 생성 모델은 놀라울 정도로 사실적인 이미지를 생성할 수 있게 되었지만, 여전히 큰 과제가 남아 있습니다. 바로 거울 반사를 정확하게 렌더링하는 것입니다. 연구자들은 여러 주요 모델을 테스트한 결과, 정확한 반사를 생성하는 데 지속적으로 어려움을 겪고 있음을 발견했습니다. 모델은 왜곡되거나, 모순되거나, 또는 완전히 잘못된 이미지를 생성하는 경우가 많았습니다. 예를 들어, Gemini는 고양이와 의자의 반사를 제대로 생성하지 못했고, Ideogram은 단체 사진 속 사람들의 반사를 제대로 생성하지 못했습니다. 이는 중요한 제약을 보여줍니다. AI 기반 이미지 생성은 빠르게 발전하고 있지만, 물리적 정확도, 예를 들어 사실적인 거울 반사를 달성하는 것은 여전히 큰 과제입니다.
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