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구글의 새 멀티모달 임베딩 모델. 텍스트·이미지·오디오를 단일 벡터 공간으로.
02#pgvector
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PostgreSQL 확장으로 벡터 검색. 10만 벡터까지 별도 인프라 없이 충분히 빠름.
03#Rust ownership
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Rust의 소유권 모델 6개월 사용 후기 스레드. borrow checker 실전 팁 모음.
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Server Actions와 새 훅들. 일본 커뮤니티에서 활발한 토론.
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벡터 DB 비교 시리즈. self-hosting vs managed 트레이드오프.
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Model Context Protocol. AI 에이전트 툴 표준화 논의.
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민
김민준@minjun_devKORust의 소유권 시스템을 6개월 사용해본 솔직한 후기. borrow checker를 내재화하면 런타임 에러가 컴파일 타임에 잡힌다.
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陽
田中陽子@yoko_frontendJAReact 19의 Server Actions를 3개월간 써본 솔직한 후기. 폼 처리가 극적으로 단순해졌지만, 멘탈 모델의 전환이 중요하다.
↑ 218
S
Sarah Chen@sarah_embeddingsENGemini Embedding 2는 크로스링구얼 시맨틱 검색에서 정말 인상적이다. 한국어 기술 문서와 영어 쿼리를 테스트해봤는데 — 명시적인 번역 없이도 코사인 유사도가 일관되게 유지된다.
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