LLM이 코딩을 그렇게 잘한다면...

근데 LLM이 Rust는 놀라울 정도로 잘함 (컴파일러가 결과물을 보여주기 전에 헛소리하는 걸 고치라고 닦달하는 게 큰 도움이 되는 듯). 프로덕션 레벨은 아니지만, 고수준 언어로 뻔한 작업 하는 거랑 비교하면 꽤 인상적인 수준임.

새로 시작하는 LLM 프로젝트라면 Rust가 합리적인 선택이지. Rust에서 컴파일된다는 사실 자체가 다른 언어들보다 이미 한 수 위라는 뜻이니까.

나도 봤어. 그래서 Rust가 가볍게 코딩하기에 딱 좋지. 컴파일러가 에러 띄우는 건 흔한 일인데, LLM이 다시 돌아가서 고쳐주니까 별 문제 안 됨.

난 GPT-5.5로 아주 새로운 코드 짜는데 PyTorch 관련해서는 아주 훌륭했음. 코드 없는 논문도 한두 번 질문하면 구현해주던데.

그 댓글 보고 나도 좀 의아했음. 나도 GPT-5.4랑 5.5 쓰면서 PyTorch 관련해서는 경험이 좋았거든. 혹시 다른 모델들(특히 로컬 모델)은 이 부분에서 헤매는 건가?

그것도 일리가 있음. 학습 데이터에 오픈소스 PyTorch 코드가 엄청나게 많을 테니까. 2018년 이후로 PyTorch가 무슨 난해한 것도 아니고.

맞아, 난 파이썬 코딩할 때 거의 로컬 모델만 씀. 새로운 걸 만드는 게 아니라, 신뢰할 수 있고 재현 가능한 코드가 필요하거든. 내 기준에선 그 정도면 충분히 훌륭함. 파이썬으로 언리얼 5를 더 성능 좋게 재구현하려는 게 아님. 시스템 스크립트나 서로 다른 시스템 간의 데이터 브릿지, 관리용 엔드포인트 같은 게 필요한 거지.

C/C++ 대안으로 Rust 한번 써봐. 솔직히 말해서 요즘 모델들 대부분 Rust도 꽤 잘 짜거든.