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  • 1개월 전 · software

    C, C++, Rust 및 Python에서 표준 라이브러리 HTTP 클라이언트를 관용적으로 구축하기: 시스템 프로그래밍을 위한 로제타 스톤

    GitHub: https://github.com/InfiniteConsult/0004_std_lib_http_client 1.1 미션: Black Box 거부 성능이 단순히 …

    #http client #c #c++ #rust #python #systems programming #performance #benchmarking #low-latency #standard library
  • 1개월 전 · software

    0에서 11까지 버그 수정: GoAWK가 내 3000배 빠른 Regex Engine을 검증한 방법

    가장 좋은 피드백 일주일 전에 나는 “Go's Regexp is Slow. So I Built My Own”을 발표했습니다. https://dev.to/kolkov/gos-regexp-is-slow-so-i-built-my-own-3000x-fast...

    #go #regex #performance #coregex #debugging #goawk #benchmarking #open-source #programming
  • 1개월 전 · ai

    Gemini 3 Pro, 블라인드 테스트에서 신뢰도 69% 기록 (Gemini 2.5는 16%): 실제 세계 신뢰를 기준으로 AI를 평가해야 하는 이유, 학술 벤치마크가 아니라

    불과 몇 주 전, Google은 Gemini 3 모델을 공개하며 여러 AI 벤치마크에서 리더십 위치를 차지했다고 주장했습니다. 하지만 vendor와의 과제는…

    #Gemini 3 #trustworthiness #AI evaluation #benchmarking #large language models #Google AI #Prolific study
  • 1개월 전 · software

    10만 TPS와 10억 행: SQLite의 예상 밖 효율성

    죄송합니다. 번역하려는 텍스트를 직접 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

    #SQLite #database performance #high throughput #benchmarking #SQL #embedded databases #scalability
  • 1개월 전 · software

    대용량 페이로드를 위한 JSON 파싱: 속도, 메모리 및 확장성 균형

    대용량 페이로드를 위한 JSON 라이브러리 벤치마킹 이 게시물 “JSON Parsing for Large Payloads: Balancing Speed, Memory, and Scalability”는 Towards Data에 처음 게재되었습니다.

    #JSON #parsing #performance #benchmarking #large payloads #speed #memory usage #scalability #libraries
  • 1개월 전 · software

    Qeltrix V1 PoC 성능 이해: 맥락 및 제한사항

    중요한 맥락: 이것이 실제로 무엇인지 이 PoC는 가장 근본적인 수준의 Proof‑of‑Concept입니다. 이는 사전 개발(pre‑development)도 아니고, 프로토타입도 아니며, 알파 소프트웨어(alpha soft)도 아닙니다.

    #Qeltrix #proof-of-concept #performance #Python #benchmarking #optimization #validation
  • 1개월 전 · ai

    [Paper] 딥페이크 탐지기를 위한 일반화된 설계 선택

    딥페이크 탐지 방법의 효과는 핵심 설계보다는 데이터 전처리, 증강과 같은 구현 세부 사항에 더 크게 좌우되는 경우가 많습니다.

    #deepfake detection #computer vision #benchmarking #model optimization
  • 1개월 전 · ai

    [Paper] Large Language Models에서 Model Merging 기법에 대한 체계적 연구

    모델 병합은 여러 파인튜닝된 체크포인트를 추가 학습 없이 하나의 모델로 결합하여, 모델 재사용 및 효율성 측면에서 매력적인 접근법을 제공합니다.

    #model merging #large language models #task arithmetic #LLM research #benchmarking

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