Mini Shai-Hulud 재공격: `npm` 패키지 314개 침해

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• #0001

  #0001기타r/LocalLLaMA4시간 전

  `ik_llama.cpp`, 12GB VRAM에서 `Qwen3.6 35B A3B` 110 tok/s 근접

  `ik_llama.cpp` pushes `Qwen3.6 35B A3B` near 110 tok/s on 12GB VRAM

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  ik_llama.cppllama.cpp 포크 — CPU 오프로딩·양자화 최적화 강화

  MTP와 CPU 오프로딩 조합으로 컨슈머 GPU에서도 로컬 MoE가 대화형 속도까지 올라온다. 프라이빗 코딩·배치 작업엔 실험 가치 있음.

  • —같은 IQ4_XS 양자화에서 일반 llama.cpp 평균은 89.76 tok/s, ik_llama.cpp 샘플은 105-110 tok/s대까지 올라감.
  • —환경은 RTX 4070 Super 12GB, Ryzen 7 9700X, 48GB DDR5. VRAM보다 CPU 오프로딩 최적화가 체감 속도를 좌우한다.
  • —실행 옵션은 --ctx-size 131072, q8 KV cache, draft-mtp 조합. 긴 컨텍스트 로컬 추론은 여전히 메모리 세팅 의존도가 큼.
  • —구매 판단용 벤치마크보다는 튜닝 힌트에 가깝다. 커널·양자화·포크 버전 차이로 결과가 크게 흔들릴 수 있음.

  출처: www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tjh7az/110_toks_wi원문 보기 →
• #0002

  #0002기타GeekNews11시간 전

  `Firefox 148`, `asm.js` 최적화 기본 비활성화

  Firefox 148 Starts Turning Off `asm.js` Optimization

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  레거시 asm.js 코드는 계속 실행되지만 Firefox에서 빠른 경로를 잃는다. 오래된 웹 게임·연산형 데모를 유지 중이면 WebAssembly 이전만 챙기면 됨.

  • —Firefox 148부터 SpiderMonkey의 asm.js 최적화가 기본 비활성화되고, 관련 코드는 향후 제거 예정.
  • —asm.js는 JavaScript 하위 집합이라 사이트가 바로 깨지진 않는다. 리스크는 실행 실패가 아니라 성능 저하.
  • —신규 프로젝트는 asm.js 타깃을 버리면 된다. 기존 Emscripten 산출물은 WebAssembly 빌드로 갈아타는 쪽이 맞음.

  출처: news.hada.io/topic?id=29732원문 보기 →
• #0003

  #0003기타GeekNews15시간 전

  `TabPFN`, 테이블 데이터용 파운데이션 모델

  `TabPFN`, Foundation Model for Tabular Data

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  TabPFN정형 데이터 ML 모델 — fit/predict로 분류·회귀 실행

  분류·회귀를 scikit-learn식 fit/predict로 바로 돌린다. 작은 정형 데이터에서 ML 파이프라인 만들기 전 빠른 베이스라인으로 써볼 만함.

  • —대상은 텍스트·이미지가 아니라 테이블 데이터. 이탈 예측, 리드 스코어링, 운영 데이터 분류에 맞다.
  • —scikit-learn과 비슷한 인터페이스라 Python 분석 코드에 붙이는 비용이 낮다.
  • —TabPFN-2.6은 순수 합성 데이터로 학습됐다. 실제 도메인 데이터 검증 없이 운영 투입은 이르다.
  • —최초 사용 시 체크포인트를 자동 다운로드한다. 배포 환경에서는 네트워크·캐시 정책을 미리 잡아야 함.

  출처: news.hada.io/topic?id=29719원문 보기 →