fhevm 바로가기 fhevm은 Zama의 기밀 블록체인 프로토콜인 FHEVM의 핵심 프레임워크로, Fully Homomorphic Encryption(FHE)을 이용하여 EVM 호환 블록체인에서 기밀 스마트 계약을 가능하게 하는 프로젝트입니다. 목표는 민감한 데이터를 암호화된 상태로 처리하면서 데이터 프라이버시와 블록체인 특유의 상호 운용성을 유지하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 이 프로젝트는 암호화된 트랜잭션과 상태를 온체인에서 처리하고, 기존 dApp과 호환성을 유지하며, 암호화된 데이터의 기밀성과 결합성을 보장하는 다양한 기능을 제공합니다. 특히, 암호화된 정수 연산 지원(최대 256비트), 다양한 연산자 지원, 그리고 양자 내성 암호화 방식을 사용하여 보안성을 강화하였으며, 상태와 트랜잭션 데이터는 항상 암호화된 채로 유지됩니다. ...
BitNet BitNet는 1비트 또는 저비트 크기(예: 1.58비트)로 설계된 대형 언어모델(LLMs)의 효율적 추론을 지원하는 오픈소스 프로젝트입니다. 목적은 모델 크기와 복잡성을 낮추면서도 빠르고 무손실 추론을 가능하게 하여, 로컬 장치에서도 대규모 언어모델을 활용할 수 있도록 하는 데 있습니다. 이 프로젝트는 CPU와 GPU 모두에서 최적화된 커널을 제공하며, 인퍼런스 속도 향상과 에너지 소비 절감 효과를 목표로 합니다. 현재는 CPU 기반 추론 지원에 초점이 맞춰졌으며, ARM과 x86 플랫폼에서 다양한 모델들과 호환됩니다. 구조는 llama.cpp를 기반으로 하며, 모델 다운로드, 환경 구축, 추론 실행, 벤치마크와 모델 변환 스크립트 등을 포함하고 있습니다. 주요 대상은 연구자, 개발자, AI 엔지니어 등으로, 저비트 LLM의 개발 및 배포에 관심 있는 사용자를 위한 실험 및 인퍼런스 도구입니다. 최신 릴리즈 내역으로는 GPU 추론 커널의 공개(2025년 5월), 2B 파라미터 모델 공개(2025년 4월), 그리고 다양한 연구 논문 발표(2023년 10월 이후)가 있습니다. llama.cpp와 T-MAC의 기술을 활용하였으며, 저비트 모델 연구와 로컬 환경에서의 LLM 적용을 촉진하는 것이 특징입니다. 공식 모델은 Hugging Face에서 제공되며, 배포와 인퍼런스 성능 향상을 위한 여러 모델과 지원 플랫폼이 존재합니다. Windows 환경에서는 Visual Studio 2022 및 관련 빌드 환경 세팅이 필요하며, Clang 빌드 시 환경 초기화 절차를 따라야 합니다. ...
Bytebot: Open-Source AI Desktop Agent Bytebot는 오픈소스 기반의 AI 데스크탑 에이전트로, 사용자의 작업을 자동화하는 가상 데스크탑 환경을 제공합니다. 목적은 AI가 자체 컴퓨터를 갖추어 다양한 애플리케이션을 활용하여 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것이며, 이를 통해 업무 효율성을 극대화하는 데에 중점을 둡니다. 이 프로젝트는 가상 데스크탑, AI 에이전트, 웹 기반 작업 인터페이스, API를 포함하는 네 가지 핵심 구성요소로 이루어져 있으며, AI는 자연어 명령 이해, 문서 처리, 여러 애플리케이션 제어 등을 수행할 수 있습니다. ...
whatsapp-web.js whatsapp-web.js는 Node.js 환경에서 WhatsApp Web을 통해 WhatsApp 메시징 기능을 구현할 수 있는 오픈소스 라이브러리입니다. 이 프로젝트의 목적은 WhatsApp Web의 내부 기능에 접속하여 메시지 송수신, 미디어 전송, 그룹 관리 등 다양한 기능을 프로그래밍적으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 라이브러리는 Puppeteer를 사용하여 WhatsApp Web을 브라우저 자동화 환경에서 띄우고 제어하며, 이를 통해 WhatsApp의 공식 API가 아니더라도 거의 모든 기능의 연동이 가능합니다. 구성요소로는 주요 API인 Client 클래스와 이벤트 핸들러들이 있으며, QR 코드 인증, 세션 저장 및 복원, 메시지 처리, 그룹 및 연락처 관리 기능이 포함되어 있습니다. 이 라이브러리는 JavaScript와 TypeScript로 작성됐으며, npm 통해 설치할 수 있습니다. ...
Windows 바로가기 이 프로젝트는 Docker 환경 내에서 Windows 운영체제를 사용하는 것을 목적으로 하는 프로젝트입니다. 사용자들이 윈도우를 가상화 환경에서 손쉽게 실행할 수 있도록 설계되었으며, ISO 다운로더, KVM 가속화, 웹 기반 뷰어와 같은 다양한 기능을 제공합니다. Docker Compose, CLI, Kubernetes 등 여러 구성 방식으로 실행 가능하며, 다양한 윈도우 버전(Windows 11, Windows 10, Windows Server 등)을 선택할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 기술 스택으로는 Docker, QEMU, KVM, Web-based Viewer 등이 활용되었으며, ARM64 지원 버전도 별도 링크를 통해 제공됩니다. 최신 릴리즈 정보는 특별히 언급되지 않았으나, 활성화된 GitHub Actions 워크플로우와 Docker 이미지 배포 링크 등을 통해 꾸준한 업데이트와 배포가 이루어지고 있음을 알 수 있습니다. 주의사항으로는, 윈도우와 관련된 라이선스 문제는 없으며, 오픈소스 기반임을 강조하고 있습니다. 또한, 여러 환경에서의 네트워크 구성, 디스크, USB 장치 전달방법, KVM 지원 여부 등 상세한 튜토리얼과 설정 방법이 제공되어 있어 사용자 맞춤 환경 구성이 가능하게 설계되어 있습니다. ...
Windows 이 프로젝트는 Docker 컨테이너 환경 내에서 Windows 운영체제를 실행할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 목적은 별도의 호스트 시스템없이 Docker 만으로 Windows 환경을 손쉽게 설치하고 이용할 수 있게 하는 데 있으며, 자동 설치, 다양한 Windows 버전 선택, 네트워크 설정, 저장소 및 디스크 크기 조절 등 다양한 기능을 제공합니다. 주요 구조는 Docker Compose 파일과 Kubernetes 지원을 통한 배포 방식, CLI 명령어 등이 포함됩니다. 대다수 사용 대상은 Windows를 가상 환경에서 손쉽게 테스트하거나 개발환경을 구축하려는 개발자, 시스템 관리자, 연구원 등입니다. 기술 스택에는 Docker, Docker Compose, Kubernetes, QEMU, KVM 가속 기술이 활용됩니다. 최근 릴리즈 정보는 명확히 명시되어 있지 않지만, 지속적으로 유지보수 및 업데이트 이루어지고 있으며, 최신 Docker 이미지는 다양한 버전의 Windows를 지원합니다. 사용자들은 Docker CLI 또는 Docker Compose를 통해 손쉽게 컨테이너를 배포할 수 있고, RDP를 이용한 접속, 네트워크 구성, 디스크 관리, 자동 스크립트 실행 등 세밀한 설정이 가능하며, Windows 버전 및 언어, 키보드 레이아웃 선택도 지원됩니다. 참고로 ARM64 버전은 별도 프로젝트를 통해 지원하며, Windows 라이선스와 관련된 법적 문제는 없는 오픈소스 기반임을 명시하여 법적 문제 우려를 해소하고 있습니다. ...
WhisperLiveKit 바로가기 WhisperLiveKit은 실시간 음성인식을 위한 오픈소스 프로젝트로, 완전한 로컬 환경에서의 음성-텍스트 전환과 화자 식별 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 브라우저 기반의 프론트엔드와 서버사이드 백엔드로 구성되어 있으며, 사용자가 말하는 내용을 실시간으로 텍스트로 변환하는 데 최적화되어 있습니다. 주로 회의 기록, 보청인용 리스닝 보조, 팟캐스트 또는 영상 콘텐츠 자동 자막 생성, 고객지원 통화 내용 기록 등 다양한 유스케이스에 활용될 수 있습니다. 기술 스택에는 FastAPI, WebSocket, Python, FFmpeg, NVIDIA GPU 지원(옵션), Hugging Face 모델 등이 사용되며, 최근 버전은 성능 향상 및 다중 사용자 지원, Diart와 Sortformer 기반의 화자 분리 기능이 포함되어 있습니다. 배포는 Docker 또는 직접 서버 구성으로 가능하며, HTTPS와 WebSocket 보안을 설정하는 방법도 제공됩니다. 주된 특징으로는 한정된 오디오 버퍼 내에서 인텔리전트 버퍼링과 증분 처리 방식이 적용되어, Whisper 모델의 한계였던 비실시간 오디오 처리 문제를 해결하는 점이 있습니다. 저작권 없이 자유롭게 사용할 수 있으며, 쉽고 빠른 설치와 구성이 가능하도록 설계되어 있어 연구자와 개발자가 다양한 환경에서 활용할 수 있습니다. ...
Hyperswitch 바로가기: https://github.com/juspay/hyperswitch Hyperswitch는 오픈소스 기반의 결제 인프라스트럭처로, 높은 성능과 유연성을 갖춘 모듈식 결제 시스템입니다. 이 프로젝트는 개발자가 필요로 하는 결제 기능 모듈만 선택하여 기존 결제 인프라 위에 유연하게 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 각각의 모듈은 독립적이며 결제 경로, 재시도 전략, 고객 결제 수단 저장, 다중 결제 방법 지원 등 다양한 결제 관련 기능을 제공하며, 시스템 전체의 복잡성을 줄이고 맞춤형 결제 솔루션 구축을 도와줍니다. 구성 요소는 Rust로 개발된 핵심 엔진, API 연동 모듈, 컨트롤 센터를 통한 비주얼 워크플로우 빌더, 그리고 다양한 결제 수단들과의 연동을 위한 위젯들이 포함되어 있습니다. 개발 대상은 금융 및 전자상거래 기업, 결제 서비스 제공자, 금융 기술팀으로, 글로벌 결제 방법 지원, 비용 투명성 확보, 송금 재구성, 결제 라우팅 최적화 등 다양한 유스케이스에 활용됩니다. ...
WhisperLiveKit GitHub 바로가기 WhisperLiveKit은 실시간 오디오 음성 인식을 위한 오픈소스 프로젝트로, 컴퓨터 또는 브라우저에서 로컬 환경에서 고품질의 음성-텍스트 변환을 제공하는 것을 목적으로 합니다. 이 프로젝트는 사용자 음성 데이터를 실시간으로 인식하며, 스피커 식별 기능도 포함되어 있어 여러 화자가 등장하는 상황에서도 개별 구별이 가능합니다. 구조적으로는 백엔드 서버와 프론트엔드 UI로 구성되어 있으며, 서버는 FastAPI를 기반으로 하여 음성 데이터를 WebSocket을 통해 전달받아 처리하는 방식입니다. 다양한 설정 파라미터(모델 크기, 언어, 발화자 분리 여부 등)를 지원하며, 최신 연구 결과를 활용한 저지연 전사와 스피커 다이어리제이션 기술을 접목하여 높은 정확도와 빠른 응답 시간을 구현합니다. 기술 스택으로는 Python(주요 인퍼런스 엔진 및 API)와 FFmpeg, Docker (GPU/CPU 버전 지원), 그리고 웹 프론트엔드 기술이 포함되어 있습니다. 배포와 개발을 위해 Docker 환경 및 서버 구성이 상세하게 안내되어 있으며, HTTPS, SSL 인증서 지원 등 안전한 배포를 위한 가이드도 제공합니다. 활용 대상은 회의, 강연, 고객센터, 팟캐스트 등 다양한 실시간 음성 인식 기반 어플리케이션이며, 특히 로컬 환경에서 빠르고 프라이버시를 보호하는 것이 중요한 영역에 적합합니다. 최근에는 고도화된 인식 성능과 사용자 편의성 향상을 위해 모델 크기 조정, 다이어리제이션, 다국어 지원 등 다양한 기능 업데이트와 성능 최적화 작업이 이루어지고 있습니다. ...
System Prompts Leaks 이 프로젝트는 공개적으로 배포된 챗봇 시스템 메시지 지침들을 모아둔 컬렉션입니다. 시스템 프롬프트 또는 메시지 지침은 AI 채팅봇을 운영하거나 개발할 때 챗봇이 특정 역할이나 행동을 하도록 안내하는 역할을 합니다. 이 프로젝트를 통해 개발자들은 다양한 챗봇의 시스템 메시지 지침을 참고하거나 공유할 수 있으며, PR을 통해 내용을 기여할 수 있습니다. 구조적으로는 여러 프롬프트 파일 및 문서를 포함하며, 공통적으로 Markdown 또는 텍스트 형식으로 구성되어 있을 가능성이 높습니다. 대상 사용자는 AI 개발자, 챗봇 기획자, 연구자 등이며, 특히 시스템 메시지를 구성하거나 최적화하는 데 관심이 있는 이들에게 유용합니다. 기술 스택에 대한 상세 내용은 별도로 명시되어 있지 않지만, GitHub 플랫폼에서 호스팅되고 있으며, 커뮤니티 기반 기여를 중심으로 운영됩니다. 최근 업데이트는 2025년 8월 23일로, 해당 날짜에 관련 문서 또는 내용을 수정하거나 추가한 것으로 보입니다. 참고로, discussions 탭을 통한 의견 교환을 권장하며, 프로젝트 오너는 Discord와 X(트위터) 계정을 통해 활동하고 있습니다. ...