Cpp Optimization

[Cpp] mold 링커로 Node.js 링킹 2.5초를 0.11초로

Lemire가 160MB짜리 Node.js 실행 파일을 링크해 보니 GNU ld 2.52초, gold 1.46초, mold 0.11초였다. 링커가 하는 일과 mold가 빠른 이유, -fuse-ld=mold와 mold -run 적용법, 벤치마크를 읽을 때의 한계를 정리한다.

[ML] RIDE: 교사가 도달한 곳이 아니라 움직인 방향을 증류하다

On-policy distillation에서 교사를 넘어서려는 출력공간 외삽은 노이즈와 출력층 감쇠로 불안정하다. RIDE는 RL 전후 hidden state 잔차를 표현공간에서 외삽해 네 쌍 모두 교사를 넘었다. 원리와 한계를 정리한다.

[ML] 출제자와 풀이자가 같은 오답에 합의할 때: CrossFit과 Co-Cheating

자기진화형 검색 에이전트에서 proposer와 solver가 같은 오류에 점점 합의해 내부 보상만 오르는 co-cheating을 짚고, 소스 문서를 둘로 나눠 교차 채점하는 CrossFit의 원리와 수치, 한계를 정리한다.

[ML] DPO 손실의 절반을 차지하는 69개 토큰: Frequency-Hard DPO

DPO는 응답 토큰 전체의 로그확률 비율로 선호를 학습한다. 응답 토큰의 55.1%를 차지하는 69종의 고빈도 토큰을 손실에서 마스킹해 신호를 선명하게 만드는 Frequency-Hard DPO의 원리와 한계를 정리한다.

[Git] walgit: 오브젝트 스토리지가 저장소가 되는 Git 서버

Tobi Lütke의 walgit은 S3·GCS 버킷의 write-ahead log를 진실의 원천으로 두고 서버를 일회용 캐시로 취급한다. Cursor Continuity 설계를 따라 push·read·확장 방식과 한계를 정리한다.

[AI] Nvidia OpenShell·Sentry: 에이전트 감시를 DPU로 옮긴 이유

Nvidia가 2026-09-28 발표한 Open Agent Safety Platform은 커널 샌드박스 OpenShell과 BlueField-4 DPU 기반 워치독 Sentry를 쌓은 2계층 구조다. 설계 원리, 적용 기준, 한계를 정리한다.

[AI] Zero-Token Confidence: 텍스트 생성 없이 모델의 자기 확신을 읽는 법

VIDRAFT가 2026-09-20 FINAL-Bench에 공개한 Zero-Token Confidence(ZTC)는 모델이 답을 만든 마지막 은닉 상태만 읽어 정답 여부를 가린다. 토큰 재생성 없이 26배 빠르게 자기평가 AUC를 최대 0.225 끌어올렸지만, 독립 재현과 한계도 함께 짚는다.

Cpp Optimization

[Cpp] 압축 JSON을 40 GB/s로 파싱하기: simdjson과 프레임 분할

gzip은 중간부터 풀 수 없어 64스레드로도 2.5 GB/s에 그쳤지만, 256 KiB 독립 프레임으로 나눈 zstd는 40 GB/s가 나왔다. Lemire의 측정을 바탕으로 병렬 압축 해제의 원리와 압축률 6% 트레이드오프를 정리한다.

[Linux] 정적 바이너리가 glibc GPU 드라이버를 쓰는 법 — SoLo의 ELF 로더

musl로 완전 정적 링크한 실행 파일은 호스트에 이미 설치된 glibc 기반 GPU 드라이버를 dlopen할 수 없다. SoLo는 커스텀 ELF 로더와 glibc ABI 브릿지로 이 문제를 풀었고, HN·lobste.rs 토론에서 나온 호환성 리스크까지 정리한다.

[AI] px0: 리눅스 커널도 370ms에 훑는 AI 코드 리뷰 전용 IDE

Arpit Bhayani가 만든 px0는 AI 에이전트가 짠 코드를 검토하는 데 최적화한 원격 우선 IDE다. 리눅스 커널 95,710개 파일을 370ms에 인덱싱하고 VS Code 대비 메모리를 약 90% 줄인 벤치마크와 8개 CLI 에이전트 연동 구조를 살펴본다.