Webtagr - 기술 뉴스 다이제스트

인기 태그：

가상화 DNS 보안 형식적 검증 도달 가능성 분석 C언어 경제 컴파일러 오류 매크로 충돌 웹 확장 기능 개발 프레임워크 모든 태그

Mojo: 머신러닝 프로그래밍 혁신을 위한 LLVM 창시자 Lattner의 차기 야심작

2025-09-05

LLVM과 Swift의 개발자인 Chris Lattner가 Ron과 함께 새로운 프로그래밍 언어 Mojo에 대해 논의합니다. Mojo는 최신 GPU의 성능을 최대한 활용하는 것을 생산적이고 즐겁게 만들고자 합니다. 최첨단 커널을 작성하는 데 필요한 제어 기능을 제공하면서 동시에 사용하기 쉬운 언어를 만드는 데 중점을 둡니다. 핵심 개념은 프로그래머에게 하드웨어 세부 정보를 이해하도록 요구하지만, 형식 안전한 메타 프로그래밍을 통해 관리하고 공유하기 쉽도록 만드는 것입니다. 목표는 계산과 하드웨어 플랫폼 모두에 대한 특수화 지원을 제공하는 것입니다. Lattner는 AI 컴퓨팅 생태계를 단일 공급업체가 지배하는 것을 방지하기 위해 이것이 필요하다고 주장합니다.

개발

제인 스트리트의 퀀트: 수학 경시대회에서 AI 기반 트레이딩까지

2025-03-16

제인 스트리트의 양적 트레이더인 In Young Cho는 의대 진학을 목표로 했던 것에서부터 양적 트레이딩으로 이어진 비전통적인 경력 경로를 공유합니다. 그녀는 OCaml과 VBA와 같은 프로그래밍 언어를 트레이딩과 개발에 사용했던 것과 브로커와의 소통에 대한 유쾌한 일화를 포함하여 제인 스트리트에서의 인턴십과 업무 경험을 이야기합니다. 이 에피소드는 제인 스트리트의 트레이딩 연구를 심층적으로 파헤치며, 단순한 선형 모델에서 복잡한 심층 신경망에 이르기까지 빈번한 체제 변화의 영향을 받는 저데이터, 고노이즈 환경에서 머신러닝을 어떻게 활용하는지 설명합니다. In Young Cho는 탐색, 데이터 수집, 모델링, 프로덕션화라는 그녀의 연구 프로세스의 4단계를 자세히 설명하고, 유연한 연구 도구와 견고한 생산 시스템 간의 균형에 대해 논의합니다. 마지막으로, 그녀는 더 많은 자산 클래스와 데이터 모달리티로의 확장, 트레이더 효율성 향상을 위한 AI 활용 등 제인 스트리트의 머신러닝 연구의 미래 방향에 대한 전망을 제시합니다.