벨기에의 작은 회사인 Cyanview는 슈퍼볼과 같은 라이브 방송의 시각적 품질을 조정하는 데 특화되어 있으며, 이를 위해 카메라 셰이딩이라는 기술을 사용합니다. 이 과정은 모든 카메라가 일관된 색상과 노출을 제공하도록 하여 방송 경험을 통일감 있게 만듭니다. 그들의 원격 제어 패널(RCP)은 올림픽과 NBA와 같은 주요 이벤트에서 널리 사용되며, 이는 신뢰성과 기능성 덕분입니다.

Cyanview는 강력한 네트워킹 기능과 여러 장치를 효율적으로 처리할 수 있는 능력 때문에 Elixir를 선택했습니다. 임베디드 개발에 경험이 있는 팀은 전통적인 아날로그 시스템에서 IP 기반 솔루션으로 전환하여 원격 제어 기능을 개선했습니다. 특히 팬데믹 동안 이러한 변화가 두드러졌습니다. Elixir의 기능 덕분에 다양한 카메라 시스템과의 빠른 통합이 가능해져 라이브 제작의 복잡성을 처리하는 데 필수적이었습니다.

그들의 시스템은 Yocto Linux 플랫폼에서 작동하는 장치들로 구성되어 있으며, 대부분의 로직은 Elixir와 C로 작성되어 있습니다. 장치 간의 통신에는 MQTT를 사용합니다. 팀은 점진적으로 성장하여 현재는 사용자 인터페이스와 카메라 통합에 집중하는 두 명의 Elixir 개발자가 포함되어 있습니다.

Cyanview의 혁신적인 접근 방식은 카메라 시스템 운영 방식을 재정의하게 되었고, 무제한 멀티카메라 지원 및 대륙 간 원격 제작과 같은 기능을 가능하게 했습니다. 그들은 마케팅보다 고객 협업에 중점을 두어 업계에서 신뢰받는 파트너로 자리 잡았습니다.

앞으로 Cyanview는 책임감 있게 성장하고 새로운 제품 개발을 지속할 계획이며, Elixir는 그들의 미래 프로젝트에서 중요한 역할을 할 것입니다. 전반적으로 Elixir는 Cyanview가 소규모이지만 효율적인 팀으로 라이브 방송 기술에서 중요한 발전을 이룰 수 있도록 도와주었습니다.

패티 스미스는 그녀와 남편 타일러가 샌프란시스코 이웃을 어떻게 변화시켰는지에 대해 이야기합니다. 그들은 "스툽 커피"라는 간단한 전통을 통해 이웃과의 연결을 추구했습니다. 처음에는 교외처럼 이웃과의 관계를 원했지만, 주말마다 커피를 마시며 밖에 앉아 이웃들을 초대하기 시작했습니다. 이로 인해 점점 더 많은 사람들이 모이게 되었고, 더 나은 소통을 위해 WhatsApp 커뮤니티를 만들었습니다.

그들의 첫 번째 주요 이벤트는 팬케이크 파티로, 70명 이상의 사람들이 참석하여 커뮤니티가 크게 확장되었습니다. 그들은 이벤트를 간단하게 유지하는 법을 배우고, 이를 "확장" (새로운 이웃 만나기)과 "심화" (기존 이웃과의 연결)로 나누어 진행했습니다. 공공 공간을 활용하여 모임을 가졌고, 이웃들이 서로를 지원하도록 장려했습니다.

커뮤니티가 성장함에 따라, 그들은 이사를 가더라도 지속할 수 있는 방법을 모색하기 시작했습니다. 지역 비즈니스와 시 관계자들과 협력하여 커뮤니티 문제를 해결하기 위해 노력했습니다. 패티는 형성된 관계와 그들의 노력의 긍정적인 영향에 감사하며, 다른 사람들도 비슷한 커뮤니티 구축에 참여하길 초대했습니다.

패트릭 펭은 Llama.cpp라는 고급 머신러닝 프로젝트의 힙 관리 시스템을 중심으로 이 프로젝트의 취약점을 탐구했습니다. 그는 전통적인 취약점 이용 방법과의 차이점에 주목하며, 힙 오버플로우를 이용하는 데 약 30시간을 투자했습니다. 이 과정은 Llama.cpp의 원격 프로시저 호출(RPC)과 메모리 관리 구현에 대한 2주간의 연구를 바탕으로 진행되었습니다.

Llama.cpp는 독특한 보안 프레임워크를 가지고 있어 전통적인 힙 취약점 이용 기법이 효과적이지 않습니다. 저자는 처음에 텐서 작업을 위한 메모리를 관리하는 RPC 서버의 광범위한 보안 검사로 인해 취약점을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 초기의 어려움에도 불구하고, 그는 C++와 Llama.cpp의 메모리 관리에 대한 귀중한 통찰을 얻었습니다.

이 글에서는 RPC 서버의 기능을 자세히 설명하며, 대규모 언어 모델 추론을 위한 분산 처리를 가능하게 하는 방법을 강조합니다. 또한, 과거에 발견된 보안 취약점들이 철저한 메모리 검사를 통해 성공적으로 패치된 사례도 언급됩니다. 저자의 여정은 현대 소프트웨어에서의 취약점 이용의 복잡성을 강조하며, 이러한 도전을 극복하는 데서 오는 만족감을 보여줍니다.

이 10,000단어 분량의 문서는 기술적인 탐구이자 저자의 Llama.cpp 경험에 대한 개인적인 서사로, 독자들이 메모리 취약점 이용의 복잡한 본질을 이해하도록 격려합니다.

Pi Pico Rx는 Raspberry Pi Pico를 기반으로 한 간단하고 혁신적인 소프트웨어 정의 라디오(SDR) 수신기입니다. 이 장치는 사용자가 배터리 없이도 장거리(롱 웨이브), 중거리(미디엄 웨이브), 단거리(쇼트 웨이브) 신호를 수신할 수 있는 능력 있는 라디오를 만들 수 있게 해줍니다. Pi Pico Rx는 AAA 배터리 세 개로 작동합니다. 이 장치는 다음과 같은 다양한 기능을 제공합니다.

0에서 30MHz까지의 주파수를 커버하며, 250kHz의 대역폭을 지원합니다. CW, SSB, AM, FM 등 다양한 수신 모드를 지원합니다. OLED 디스플레이와 간단한 스펙트럼 스코프가 포함되어 있으며, 500개의 일반 메모리 슬롯을 제공합니다.

이 프로젝트는 저자가 처음으로 크리스탈 라디오를 접했을 때의 흥미를 재현하는 것을 목표로 하고 있습니다. Pi Pico Rx는 아날로그 스위치와 연산 증폭기를 사용하여 고품질 믹서와 독특한 쿼드라처 샘플링 감지기(QSD)를 구현하여 비용 효율적인 SDR 솔루션을 제공합니다.

주요 구성 요소로는 Pico의 프로그래머블 입력/출력(PIO) 기능을 사용하여 생성된 쿼드라처 발진기와 500kHz로 샘플링하는 ADC가 있습니다. 이 ADC는 효과적인 신호 처리를 위한 충분한 대역폭을 제공합니다. 사용자는 OLED 디스플레이와 튜닝을 위한 로터리 인코더를 통해 간단한 사용자 인터페이스를 이용할 수 있습니다.

디자인은 성능을 유지하면서도 단순성과 경제성을 우선시합니다. 저자는 IQ 신호 샘플링과 효율적인 신호 처리 알고리즘 구현과 같은 도전 과제를 극복한 하드웨어 및 소프트웨어 설계에 대한 통찰을 공유합니다. Pi Pico Rx는 최초의 SDR 디자인은 아니지만, 이 분야에서 더 많은 혁신을 이끌어낼 수 있는 아이디어를 제시합니다.

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이 글에서는 Hyperlight C를 사용하여 "게스트" 애플리케이션을 만드는 방법을 설명합니다. 이 애플리케이션은 JavaScript를 안전하게 실행할 수 있도록 도와줍니다. 글에서는 이 과정을 단계별로 안내하며, 필요한 정보와 통찰도 제공합니다.

저자는 수제 의류와 퀼트의 개인적인 의미를 되새기며, 자신과 타인을 위해 옷을 만드는 경험을 공유합니다. 맞춤형 의류의 감정적 가치를 강조하며, 어머니를 위해 만든 특별한 드레스를 회상합니다. 그러나 상점에서 구입한 의류에 대한 부정적인 선입견에 반대하며, 대량 생산된 옷이라도 결국 모든 의류는 손으로 만들어진 것이라고 주장합니다.

이 글에서는 대량 시장에서 판매되는 섬유의 품질 저하와 이를 유발하는 여러 요인, 예를 들어 소재 선택과 생산 방식에 대해 논의합니다. 저자는 의류의 품질이 종종 이를 만드는 노동자의 기술이 아니라 기업의 결정에 의해 좌우된다고 지적합니다. 또한, 섬유 제조에 대한 대화 방식을 변화시킬 필요성을 강조하며, 특히 동아시아 의류 노동자에 대한 인식에 대해 기업의 책임에 초점을 맞추어야 한다고 주장합니다.

결론적으로, 일부 의류는 맞춤 제작되지만, 모든 의류는 어떤 방식으로든 수제로 만들어지며, 대량 생산된 제품의 품질은 주로 이를 제작하는 브랜드의 선택에 의해 결정된다고 말할 수 있습니다.

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이 텍스트는 다양한 종류의 콘텐츠를 나열하고 있습니다. 여기에는 비디오, 콘텐츠 색인, 보드 게임, 그리고 사진이 포함됩니다.

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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 누적 보상을 극대화하기 위해 결정을 내리는 방법을 배우는 과정입니다. RL의 주요 개념은 다음과 같습니다.

에이전트와 환경은 에이전트가 환경 내에서 행동을 수행하고 그에 대한 피드백으로 보상을 받는 구조입니다. 정책은 에이전트가 다양한 상태에서 어떤 행동을 취해야 하는지를 정의하는 전략입니다. 가치 함수는 특정 상태에서 예상되는 미래 보상을 측정하여 에이전트가 그 상태의 가치를 평가하는 데 도움을 줍니다.

강화 학습은 모델 지식에 따라 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 모델 기반 RL은 환경의 모델이 알려져 있어 동적 프로그래밍과 같은 기법을 사용할 수 있습니다. 반면 모델 없는 RL은 모델 없이 학습하며 몬테카를로 방법이나 시간 차 학습과 같은 방법을 사용합니다.

강화 학습에서 일반적으로 사용되는 접근 방식은 다음과 같습니다. 동적 프로그래밍은 모델이 알려져 있을 때 정책을 평가하고 개선하는 데 사용됩니다. 몬테카를로 방법은 모델 없이 전체 에피소드에서 학습합니다. 시간 차 학습은 불완전한 에피소드에서 학습하며 현재 가치 함수를 기반으로 추정치를 업데이트합니다. Q-학습은 현재 정책과 관계없이 최적의 미래 행동을 기반으로 가치 함수를 업데이트하는 오프 정책 방법입니다. 딥 Q-네트워크(DQN)는 Q-학습과 딥러닝을 결합하여 큰 상태 공간을 효율적으로 처리합니다.

강화 학습의 도전 과제 중 하나는 탐색과 활용의 딜레마입니다. 이는 환경을 탐색할 필요성과 이미 알고 있는 보상을 활용할 필요성 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 또한, 치명적인 삼각형 문제는 오프 정책 학습, 부트스트래핑, 비선형 함수 근사치를 함께 사용할 때 발생하는 문제를 의미합니다.

사례 연구로 알파고 제로(AlphaGo Zero)는 자가 대국과 딥 뉴럴 네트워크를 사용하여 인간 최고 선수들을 이기는 강화 학습의 힘을 보여줍니다. 이 과정에서 인간의 지식에 의존하지 않았습니다.

이 개요는 강화 학습의 기본 개념, 방법 및 도전 과제를 이해하는 데 도움을 주어, 초보자들이 접근할 수 있도록 합니다.

대형 언어 모델(LLM)의 양자화는 처리 능력이 제한된 장치에서 이를 실행하는 데 중요합니다. 고급 양자화 방법은 성능을 향상시킬 수 있지만, 종종 고급 GPU, 특정 프레임워크, 그리고 보정 데이터셋이 필요해 다양한 장치에서 사용하기 어렵습니다. 이 논문에서는 LLM의 저비트 선형 양자화를 개선하고 고급 방법과 유사한 결과를 달성하는 새로운 알고리즘인 SplitQuantV2를 소개합니다. 이 알고리즘은 모델의 레이어를 양자화하기 쉬운 구조로 재편성하여 작동합니다. SplitQuantV2는 효율적이며 GPU가 필요 없어 다양한 플랫폼에서 활용할 수 있습니다. Llama 3.2 1B Instruct 모델을 테스트한 결과, INT4 양자화 모델에 비해 정확도가 11.76% 향상되었고, 원래의 부동소수점 모델과 동일한 성능을 보였습니다. 특히, Apple M4 CPU를 사용하여 모델을 전처리하고 양자화하는 데 단 2분 6초가 걸렸습니다. SplitQuantV2는 하드웨어나 프레임워크 문제로 인해 더 복잡한 방법이 어려운 경우, LLM에서 저비트 양자화를 수행하는 실용적인 방법을 제공합니다.

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Cocommit은 Git 커밋 메시지의 품질을 향상시키기 위해 설계된 명령줄 도구입니다. 사용자가 선택한 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 가장 최근의 커밋 메시지를 분석하고 개선점을 제안합니다. 이 도구는 강점과 개선이 필요한 부분을 모두 지적합니다.

Cocommit의 주요 기능은 사용자가 선호하는 모든 LLM과 함께 작동하며, 개발 과정에 쉽게 통합할 수 있습니다. 특정 프로젝트의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있는 기능도 제공합니다. 현재 Cocommit v2 버전이 개발 중이며, 추가 기능이 포함될 예정입니다.

Cocommit을 사용하는 방법은 간단합니다. 먼저, pip를 통해 설치할 수 있습니다. 설치 명령어는 pip install cocommit입니다. 사용자 정의를 원할 경우 소스에서 직접 설치할 수도 있습니다. 기본 사용법은 변경 사항을 만든 후 git add .와 git commit을 실행하고, cocommit -s <모델> 명령어로 커밋 메시지를 분석하고 개선하는 것입니다.

예를 들어 OpenAI를 사용할 경우 API 키를 설정한 후 cocommit --model_provider openai --model gpt-4o 명령어를 실행하면 됩니다. Claude 3.7을 사용할 때는 AWS 계정에서 활성화되어 있는지 확인한 후 적절한 명령어를 실행하면 됩니다. Cocommit은 일반적인 LLM을 위한 단축키를 제공하여 사용을 간편하게 합니다. 사용 가능한 단축키를 보려면 cocommit --show-shortcuts 명령어를 사용하면 됩니다.

또한 Cocommit은 문제 해결을 위한 원시 LLM 프롬프트와 응답을 볼 수 있는 옵션도 포함되어 있습니다. 기여는 환영하며, 이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 운영됩니다. Cocommit은 개발자들이 커밋 품질을 효율적으로 향상시키는 데 유용한 도구입니다.

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이 기사는 인간의 뇌가 자연어를 처리하는 방식과 이것이 대형 언어 모델(LLMs)과 어떻게 관련되는지를 탐구한 연구에 대해 다룹니다. 구글과 여러 대학의 연구자들은 뇌의 신경 활동이 일상 대화 중 LLM이 사용하는 내부 표현(임베딩)과 밀접하게 일치한다는 사실을 발견했습니다.

LLM은 다음 단어를 예측하도록 설계되어 있으며, 인간과 유사하게 언어를 처리할 수 있지만 전통적인 문법 규칙을 사용하지는 않습니다. 연구 결과, 음성을 텍스트로 변환하는 모델의 내부 임베딩이 인간의 뇌에서 발생하는 신경 활동과 일치한다는 것이 입증되었습니다. 이는 사람들이 듣거나 말할 때, 뇌의 반응이 모델의 임베딩으로 예측될 수 있음을 의미합니다.

듣는 동안 뇌는 먼저 단어의 소리를 처리하고, 그 다음에 의미를 이해합니다. 말을 할 때는 단어를 발음하기 전에 무엇을 말할지 계획합니다. LLM과 인간의 뇌는 다가오는 단어를 예측하고 이전 예측에 따라 반응을 조정하는 등의 계산 원리를 공유합니다.

하지만 비슷한 점이 있음에도 불구하고, 뇌는 LLM과는 다르게 언어를 처리하며, 정보를 한 번에 모두 처리하는 것이 아니라 한 단어씩 처리합니다. 앞으로의 연구 목표는 인간의 뇌 작동 방식을 바탕으로 더 발전된 인공 신경망을 개발하여 실제 상황에서 언어를 처리하는 능력을 향상시키는 것입니다.

이 연구 결과는 LLM이 인간의 언어 처리 이해를 높이는 데 도움을 줄 수 있음을 시사하며, 인공 시스템과 생물학적 시스템 간의 중요한 차이점도 강조합니다.

1997년의 노래 "GBI (German Bold Italic)"에서 카일리 미노그는 유머러스하게 "나는 글꼴이다"라고 선언하며, 글꼴의 시각에서 곡을 표현합니다. 이 곡은 그녀의 부드러운 보컬과 미니멀한 비트로 구성되어 있으며, 스타일과 디자인의 조화에 대한 문구를 자주 반복합니다. 독일어 볼드 이탤릭 글꼴은 프로듀서 토와 테이와 아티스트 히로 스기야마가 이 곡을 위해 특별히 제작하였고, 앨범의 홍보 자료에도 사용되었습니다.

당시 미노그는 댄스 팝 히트곡으로 유명한 주요 팝 스타였습니다. 그녀는 음악 비디오 감독 스테판 세드나우이와의 관계에서 영향을 받아 다양한 사운드와 비주얼을 실험하기 시작했습니다. "GBI"의 뮤직 비디오는 도쿄에서 게이샤에서 영감을 받은 의상을 입은 미노그를 보여주지만, 문화적 전유에 대한 비판을 받기도 했습니다.

음악계에서 주목받는 인물인 토와 테이는 이전에 히트곡 "Groove is In the Heart"로 알려진 그룹 디라이트의 일원이었습니다. "GBI"는 글꼴에 관한 유일한 노래로 독특합니다. 이 글꼴은 90년대 후반의 타이포그래피 트렌드와 일치하며, 두껍고 볼드한 디자인을 선호했습니다.

독일어 볼드 이탤릭 글꼴은 대중이 다운로드할 수 있었지만, 미노그와 테이의 작업 외에 주목할 만한 사용 사례는 아티스트 코리 아르켄젤이 밴드 웻 관련 상품에 사용한 것이 전부입니다. 아르켄젤은 이 글꼴의 복고풍 테크노 미학과 희소성을 높이 평가합니다. 전반적으로 이 노래와 글꼴은 음악과 디자인의 유쾌한 교차점을 반영합니다.

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이번 블로그 포스트에서는 C++26의 새로운 기능에 대해 다루고 있으며, 코드 단순화를 위한 확장 기법의 사용에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째로, P1306에서 도입된 컴파일 타임 반복 기능이 있습니다. 이 기능은 새로운 함수 스코프 없이 범위 내의 각 요소에 대해 문장을 반복할 수 있게 해줍니다.

두 번째로, expand 헬퍼를 통해 컴파일 타임 범위를 쉽게 반복할 수 있으며, 이를 통해 개발자는 구조체의 비정적 데이터 멤버를 효율적으로 출력할 수 있습니다.

세 번째로, 반복 중 조기 반환과 단축 평가를 구현하는 방법이 설명됩니다. 람다 함수를 사용하여 조건에 따라 반복을 중단할 수 있습니다.

네 번째로, 반복 중에 값을 반환할 수 있는 기능이 향상되었습니다. 이를 위해 반환 타입을 관리하는 유니온을 사용할 수 있습니다.

다섯 번째로, P1306은 추가적인 함수 스코프 없이 제어 흐름 문장인 break와 continue를 사용할 수 있는 새로운 구문을 허용합니다.

여섯 번째로, Replicator 구조체를 사용하여 요소를 템플릿 인자 목록으로 확장할 수 있어 멤버 변수를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

일곱 번째로, C++26의 새로운 구조적 바인딩은 현재 스코프에서 요소 패킷을 직접 처리하는 것을 더 쉽게 만들어 줍니다.

여덟 번째로, promote 기능을 통해 임의의 범위를 분해 가능한 구조로 변환할 수 있습니다.

아홉 번째로, Replicator에 튜플 메서드를 구현함으로써 개발자는 람다 표현식 없이도 구조적 바인딩을 사용할 수 있습니다.

마지막으로, 포스트에서는 C++20 기능을 사용하여 컴파일 타임에 정수 시퀀스를 생성하는 방법과 새로운 expand 기능으로 이를 간소화할 수 있는 방법에 대해서도 논의합니다.

이러한 기능들은 메타프로그래밍을 간소화하고 C++에서 컴파일 타임 구조를 다루는 것을 더 쉽게 만들어 줍니다.

최근 tj-actions/changed-files라는 GitHub Action에 악성 코드가 추가되어, 공개 빌드 로그에서 민감한 정보가 유출될 수 있는 문제가 발생했습니다. 이 문제는 많은 사용자가 GitHub Actions 워크플로우에서 변경 가능한 태그(예: 버전 번호)를 참조하기 때문에 발생했습니다. 이러한 태그는 다른 코드로 변경될 수 있습니다. 더 안전한 방법은 변경 불가능한 커밋 ID를 사용하는 것으로, 이를 통해 매번 동일한 코드가 실행되도록 보장할 수 있습니다.

내 GitHub Actions에서 변경 가능한 참조를 확인하기 위해, YAML 워크플로우 파일을 검색하는 셸 스크립트를 실행했습니다. 이 스크립트는 내가 사용하는 모든 액션을 식별하고 각 액션이 몇 번 나타나는지 세었습니다. 대부분의 액션은 신뢰할 수 있는 조직에서 제공한 것으로, 일반적으로 보안 관행이 더 우수합니다.

이 스크립트는 다양한 유닉스 텍스트 처리 도구를 활용하여 데이터를 효과적으로 수집하고 정리했습니다. 이를 통해 내가 사용하는 액션의 신뢰성을 평가하고, 특히 중요하지 않은 작업에 대해서는 제3자 액션에 의존하기보다는 직접 스크립트를 작성하는 것이 좋을지 고민하게 되었습니다.

전반적으로 GitHub Actions를 사용하는 경우, 의존하는 액션의 보안을 검토하고 데이터 처리를 위해 유닉스 도구를 사용하는 것이 현명합니다.

이 이야기는 루비에서 동시 데이터 구조에 대해 다루고 있으며, 전역 가변 상태를 활용한 진정한 병렬성을 달성하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 현재 루비의 기본 기능은 이러한 병렬성을 지원하지 않습니다. 루비, 러스트, C 및 기타 도구에 대한 지식이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 코드 예제는 깃허브에서 찾을 수 있지만, 이를 실행하려면 최신 버전의 루비와 함께 러스트 및 C 컴파일러가 필요합니다.

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인텔 리얼센스 깊이 카메라 모듈 D421은 입문용 스테레오 깊이 카메라입니다. 이 카메라는 여러 가지 용도로 사용됩니다. 첫째, 보조 기술 분야에서는 시각 장애인이 보다 독립적으로 이동할 수 있도록 돕는 .lumen 안경에 사용됩니다. 둘째, 보안 분야에서는 공항 검색, 세관 및 행사 보안을 위한 고급 보안 솔루션을 지원합니다. 셋째, 소매업에서는 실시간 재고 데이터를 수집하여 매장 운영을 최적화하는 데 기여합니다. 넷째, 산업 검사에서는 ANYBotics 로봇이 매핑, 장애물 회피 및 내비게이션을 위해 이 카메라를 활용합니다.

여러 가지 카메라 모델이 있으며, 각 모델은 특정 기능과 이상적인 범위를 가지고 있습니다. 예를 들어, D456 및 D457 모델은 87° × 58°의 시야각과 60cm에서 6m까지의 이상적인 범위를 제공합니다. 반면 D415와 같은 다른 모델은 더 좁은 시야각과 다른 범위를 가지고 있습니다.

인텔은 개발자를 위한 리소스를 제공하며, 여기에는 소프트웨어 개발 키트(SDK), 문서, 튜토리얼 및 웨비나가 포함됩니다. 고객은 인텔에서 직접 카메라를 구매하거나 공인 유통업체를 통해 구입할 수 있습니다.

관심 있는 분들은 인텔 리얼센스 제품 및 뉴스에 대한 업데이트를 받을 수 있는 옵션도 있습니다.

"Rest Easy"에서 조셉 엡스타인은 휴식의 개념과 그 복잡성에 대해 성찰하며 역사적, 문학적 참고자료를 인용합니다. 그는 러시아 소설가 이반 곤차로프의 말을 인용하여, 글쓰기가 끊임없는 성격을 지니고 있으며, 휴식의 가치에 비해 지속적인 노동이 얼마나 부조리한지를 강조합니다. 이는 소설 속 캐릭터인 오블로모프를 통해 잘 드러납니다.

엡스타인은 휴식의 의미를 탐구하며, 이를 수면, 여가, 게으름과 구별합니다. 그는 나이가 들면서 자신의 휴식에 대한 어려움을 개인적인 일화로 나누며, 대화나 활동이 진정한 이완을 제공하지 않는 경우가 많다고 언급합니다. 이 글은 종교적 전통과도 연결되어 있으며, 유대교와 기독교에서 휴식이 성스러운 개념으로 여겨졌음을 강조합니다. 이는 안식일로 상징됩니다.

역사적으로 철학자들과 작가들은 휴식을 바람직하면서도 답답한 것으로 여겨왔습니다. 예를 들어, 파스칼은 인간이 방해 없이 휴식하는 데 어려움을 겪는다고 지적했고, 몽테뉴는 휴식을 평온의 원천으로 보았습니다. 엡스타인은 또한 노동에 대한 사회적 시각을 반영하며, 산업 혁명 시기에 게으름의 권리를 주장한 폴 라파르그를 언급합니다.

결국 엡스타인은 진정한 휴식은 스스로 선택해야 하며, 은퇴가 강제된 휴식처럼 느껴질 수 있어 공허함을 초래할 수 있다고 제안합니다. 그는 의미 있는 삶을 추구하는 데 있어 노동과 휴식의 균형이 필요하며, 이 과정은 최종 목적지가 아닌 지속적인 여정이라고 주장합니다.

구글 딥마인드가 최신 인공지능 모델인 제미니 2.5를 발표했습니다. 이 모델은 복잡한 문제를 해결하기 위해 향상된 추론 및 코딩 능력을 갖추고 있습니다. 초기 출시된 제미니 2.5 프로 실험판은 여러 벤치마크에서 최고 점수를 기록하며 이전 모델들보다 상당한 개선을 보여주었습니다.

제미니 2.5의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 향상된 추론 능력입니다. 이 모델은 단순한 예측을 넘어서 정보를 분석하고 논리적인 결정을 내릴 수 있습니다. 수학과 과학 시험에서도 비싼 기술을 사용하지 않고도 뛰어난 성과를 보입니다.

둘째, 고급 코딩 기능입니다. 제미니 2.5 프로는 코딩 작업에서 큰 도약을 이루어 웹 애플리케이션을 만들고 복잡한 코딩 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

셋째, 다중 모드 기능입니다. 다양한 형식의 방대한 정보를 처리할 수 있는 긴 맥락 창을 갖춘 제미니 2.5는 복잡한 작업을 수행하기 위해 설계되었습니다.

개발자들은 구글 AI 스튜디오에서 제미니 2.5 프로를 사용할 수 있으며, 곧 Vertex AI에서도 더 널리 제공될 예정입니다. 모델의 기능을 더욱 향상시키기 위해 피드백을 적극적으로 수렴할 계획입니다.

VGGT는 옥스포드 대학교와 메타 AI의 연구자들이 개발한 새로운 신경망으로, 하나 이상의 이미지에서 장면의 중요한 3D 속성을 신속하게 추론할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 카메라 매개변수, 깊이 맵, 3D 포인트 트랙을 몇 초 만에 결정할 수 있습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 이를 위해 명령어를 입력하여 저장소를 클론하고, 해당 디렉토리로 이동한 후 요구 사항 파일에 따라 패키지를 설치합니다. 그런 다음 몇 줄의 코드로 모델을 로드하고 실행할 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch를 사용하여 VGGT 모델을 불러오고 장치에 맞게 설정할 수 있습니다.

VGGT의 주요 기능 중 하나는 속성 예측입니다. 사용자는 카메라 매개변수, 깊이 맵, 포인트 맵 등 예측할 속성을 선택할 수 있습니다. 또한, 불필요한 픽셀을 마스킹할 수 있는 기능이 있어 정밀한 분할 없이도 이미지를 처리할 수 있습니다. VGGT는 3D 재구성과 추적 결과를 시각화할 수 있는 다양한 도구를 제공하며, 인터랙티브한 Gradio 웹 인터페이스를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.

성능 면에서 VGGT는 단일 뷰 재구성을 효과적으로 수행할 수 있으며, 이를 위해 특별히 훈련하지 않아도 경쟁력 있는 결과를 보여줍니다. 이 모델은 NVIDIA GPU에서 효율적으로 실행되며, 런타임과 메모리 사용에 대한 특정 벤치마크도 제공됩니다.

VGGT는 이전 연구 프로젝트를 기반으로 하여 이 분야의 발전을 보여줍니다. 개발 과정에서 여러 관련 프로젝트와 커뮤니티의 기여를 인정하고 있습니다. 라이센스 관련 세부사항은 제공된 라이센스 파일을 참조하면 됩니다.

해커 뉴스 인기 블로그 순위는 개인 블로그의 인기 점수를 기준으로 합니다. 다음은 상위 10개 블로그입니다.

첫 번째는 폴 그레이엄의 블로그로, 스타트업, 기술, 에세이에 대한 내용을 다룹니다. 두 번째는 브라이언 크렙스의 블로그로, 보안과 사기를 다루는 독립 저널리스트입니다. 세 번째는 줄리아 에반스의 블로그로, 리눅스와 디버깅에 관한 글을 쓰는 개발자입니다. 네 번째는 댄 루의 블로그로, 하드웨어와 소프트웨어 성능에 대해 이야기하는 엔지니어입니다. 다섯 번째는 존 그루버의 블로그로, 애플과 디자인 주제를 다루는 블로거입니다.

여섯 번째는 사이먼 윌리슨의 블로그로, 소프트웨어 개발과 인공지능에 집중하는 개발자입니다. 일곱 번째는 벤 톰슨의 블로그로, 비즈니스와 미디어에 대해 글을 쓰는 분석가입니다. 여덟 번째는 켄 시리프의 블로그로, 빈티지 컴퓨터와 역사에 대한 열정을 가진 사람입니다. 아홉 번째는 트로이 헌트의 블로그로, 웹 보안과 데이터 유출 전문가입니다. 마지막으로 열 번째는 패트릭 맥켄지의 블로그로, 제품 가격 책정과 최적화에 대해 논의하는 개발자입니다.

이 블로그들은 기술, 보안, 스타트업, 개인적인 통찰 등 다양한 주제를 다루고 있어 해커 뉴스 사용자들 사이에서 인기가 높습니다.

커뮤니티 도시 현상 아틀라스는 다양한 도시 관찰을 수집하는 플랫폼으로, 관찰의 성격에 따라 좋거나 나쁘거나 그 이유로 분류됩니다. 사용자들은 수집 유형, 날짜, 태그, 위치에 따라 게시물을 조회하고 필터링할 수 있습니다.

주요 기능으로는 일본을 포함한 여러 지역에서의 다양한 게시물이 있으며, 디자인, 문화, 역사, 기술, 커뮤니티와 관련된 주제를 다룹니다. 사용자들은 자신의 경험을 공유하고 도시 현상을 소개할 수 있으며, 관찰 내용을 설명하는 태그로 표시됩니다.

인터페이스는 사용자가 필터를 적용하고 게시물을 다양한 순서로 볼 수 있게 하여 특정 내용을 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다. 전반적으로 이 플랫폼은 커뮤니티 참여와 도시 경험 공유를 장려하며, 도시 생활의 독특한 측면을 강조합니다.

대규모 기계 학습 모델을 훈련하는 것은 최적의 성능을 위한 최상의 설정을 찾는 것이 필요하기 때문에 어려운 작업입니다. 이 연구에서는 메타그래디언트라는 훈련 중에 계산되는 그래디언트를 활용하여 이 문제를 해결하는 새로운 방법을 제시합니다. 저자들은 "부드러운 모델 훈련"이라는 프레임워크를 도입하여 메타그래디언트를 통해 훈련 과정을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 메타그래디언트 하강법(MGD)이라는 기법을 사용하여 데이터셋 선택을 위한 기존 방법을 개선하고, 데이터 오염 공격을 크게 능가하며, 효과적인 학습률 스케줄을 자동으로 결정할 수 있습니다.

DuckDB는 비영리 단체인 DuckDB 재단이 지원하는 데이터베이스 관리 시스템으로, 회원 기부와 상업 서비스로 자금을 조달합니다. 문서에서는 여러 가지 주제를 다루고 있습니다.

설치 및 시작하기 섹션에서는 초기 설정과 데이터 소스에 연결하는 방법에 대한 안내를 제공합니다. 데이터 가져오기 부분에서는 CSV, JSON, Parquet 등 다양한 형식에서 데이터를 가져오는 방법과 오류 처리 및 스키마 조합에 대한 팁을 설명합니다. 클라이언트 API 섹션에서는 Python, Java, C++와 같은 여러 프로그래밍 언어에 대한 API 개요와 그 기능을 소개합니다.

SQL 기능에 대한 부분에서는 SQL 구문, 데이터 유형, 함수 및 쿼리 작업에 대한 상세한 정보를 제공합니다. 구성 및 확장 섹션에서는 DuckDB를 설정하고 기능을 향상시키기 위한 확장을 설치하는 방법에 대한 정보를 포함하고 있습니다. 성능 및 가이드에서는 성능 최적화, 데이터 뷰어 사용, 다른 데이터베이스와의 통합에 대한 팁을 제공합니다. 계획된 기능 섹션에서는 새로운 데이터 형식 지원 및 시계열 데이터 최적화와 같은 향후 업데이트 및 개선 사항 목록을 제시합니다.

문제나 기능 요청이 있는 경우, 사용자는 FAQ를 참조하거나 DuckDB Labs에 도움을 요청할 수 있습니다. 향후 작업에는 최적화, 추가 데이터 처리 기능 및 향상된 SQL 지원이 포함될 예정입니다.

조지 손더스의 "그녀는 돕는 사람"은 도움, 인식, 그리고 깨달음과 같은 주제를 탐구하는 작품으로 보입니다. 제목은 이해나 명확성을 돕는 사람이나 사물에 초점을 맞추고 있음을 암시합니다.

이 작품에서 중요한 내용은 통찰력을 얻기 위한 지원의 중요성, 우리의 이해를 형성하는 데 있어 관점의 역할, 그리고 어려움을 헤쳐 나가는 데 있어 연민과 안내의 가치일 수 있습니다. 글은 사색적이고 생각을 자극하는 내용으로, 독자들이 다른 사람을 어떻게 돕고 자신이 어떻게 도움을 받는지를 고민하도록 유도할 것으로 예상됩니다.

전반적으로 이 글은 인간 경험의 상호 연결성을 강조하며, 서로를 돕는 것이 더 명확하게 볼 수 있는 중요성을 부각시킵니다.

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이 글은 스칼라 프로그래밍 언어의 미래에 대해 다루고 있으며, 지속적인 발전이 필요하다는 점을 강조합니다. 스칼라는 여전히 인기가 있지만 주류 언어는 아니며, 지난 10년간 레드몽크 언어 순위에서 14위를 유지하고 있습니다. 이 언어와 그 생태계는 지난 10년 동안 기술적으로 크게 발전했습니다.

스칼라의 핵심 강점은 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍을 결합하여 안전성과 편리함을 제공한다는 점입니다. 스칼라는 람다 표현식과 패턴 매칭과 같은 기능을 선도했으며, 이러한 기능은 최근에야 주류 언어에서 채택되었습니다.

앞으로의 방향으로는 첫째, 안전성과 편리함을 모두 강화해야 합니다. 이를 위해 명시적인 널(null) 처리와 같은 새로운 기능을 도입하면서도 열거형(enum)과 같은 편리함을 유지해야 합니다. 둘째, 언어의 낡은 기능이나 불일치를 정리하고 개선해 나가야 합니다. 셋째, 초보자들이 더 쉽게 접근할 수 있도록 문서화 작업을 개선하고 라이브러리를 단순화해야 합니다.

그러나 몇 가지 도전 과제가 남아 있습니다. 첫째, 도구 지원이 부족합니다. 특히 IntelliJ와 VSCode에 대한 지원이 개선되어야 합니다. 둘째, sbt의 복잡성은 오랫동안 문제로 지적되어 왔지만, Scala-CLI와 같은 새로운 도구들이 희망을 주고 있습니다. 셋째, 스칼라 생태계는 특히 신규 사용자에게 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 이니셔티브로 스칼라 툴킷이 있습니다.

이 글은 커뮤니티 구성원들이 재정적으로 기여하거나 코드를 작성하거나 언어 개선을 제안하여 스칼라의 발전에 도움을 줄 것을 권장합니다. 스칼라는 매력적인 언어로 남기 위해 적응하고 혁신해야 하며, 사용자 경험을 개선하는 동시에 독특한 강점을 활용하는 데 집중해야 합니다. 커뮤니티는 이러한 발전을 이끌어가는 중요한 역할을 합니다.

이 글에서는 C++에서 "X 매크로" 패턴에 대해 설명하며, 이 패턴이 반복적인 코드를 생성하는 데 유용하다는 점을 강조합니다. 특히 Chapel 컴파일러에서의 활용 사례를 통해 코드 유지 관리가 어떻게 간소화되고 오류가 줄어드는지를 보여줍니다.

첫 번째로, 문자열 관리에서의 활용을 다룹니다. Chapel 컴파일러는 X 매크로를 사용하여 효율적인 문자열 관리를 구현합니다. 공통 문자열을 헤더 파일에 정의함으로써, 코드가 자동으로 변수 선언과 초기화를 생성하게 되어 불필요한 코드가 줄어들고 일관성의 위험이 감소합니다.

두 번째로, 추상 구문 트리(AST) 클래스 계층을 만드는 데 이 패턴이 적용됩니다. X 매크로는 안전한 타입 캐스팅을 위한 태그와 노드 타입을 확인하는 메서드를 생성하는 데 도움을 줍니다. 이 방식은 반복적인 코드를 피하면서도 AST 노드 클래스의 구조를 깔끔하게 유지할 수 있게 합니다.

세 번째로, Python 바인딩 생성을 설명합니다. 저자는 X 매크로를 사용하여 Chapel의 AST 노드에 해당하는 Python 클래스 계층을 자동으로 생성하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 C++ 코드가 발전하더라도 Python 바인딩이 일관성을 유지할 수 있습니다.

마지막으로, X 매크로 사용의 장점과 단점에 대해 논의하며, 가독성이 좋고 유지 관리가 용이한 코드를 생성할 수 있는 능력을 강조합니다. 그러나 매크로가 많은 코드와 코드베이스 내의 의존성 문제에 대한 잠재적인 우려도 함께 언급합니다.

데이터 시각화 분야에서 혁신이 감소하고 있는 현상에 대해 역사적 관점과 현재의 도전 과제를 다루고 있다.

저자는 2012년에 데이터 시각화 분야에 진입했으며, 그 당시에는 창의적인 붐이 일어나 새로운 프로젝트와 기법이 자주 등장했다. 그러나 현재 이 산업은 정체된 느낌이 강하며, 많은 시각화가 비슷하게 보이고 기존 형식에 의존하고 있어 "스크롤텔링 피로"를 초래하고 있다.

이러한 현상의 원인으로는 스크롤텔링이라는 인기 있는 이야기 형식이 뉴스룸에서 기본으로 자리 잡으면서 새로운 방법에 대한 실험이 제한된 점이 있다. 또한 COVID-19 팬데믹 동안 데이터 이해력이 증가했지만, 간단한 차트에 대한 선호가 커져 고객들이 혁신적인 디자인보다 전통적인 시각화를 선호하게 되었다.

모바일 소비의 증가로 인해 빠르고 쉽게 이해할 수 있는 콘텐츠에 대한 수요가 높아지면서 시각화의 복잡성과 창의성에도 영향을 미쳤다. 경제적 불확실성이 커지는 상황에서는 고객들이 독창적이고 맞춤형 그래픽에 투자하기보다는 "충분히 좋은" 솔루션을 우선시하는 경향이 있다.

현재의 정체는 혁신 주기의 자연스러운 단계로 여겨지며, 결국 새로운 창의력의 물결이 나타날 것이라는 전망이 있다. 저자는 다음 혁신 주기에 대한 기대를 표현하며, 향후 논의에서 더 많은 통찰을 공유할 계획이다.

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Jakt는 메모리 안전성과 사용의 용이성을 위해 설계된 새로운 프로그래밍 언어로, 현재 C++로 변환되고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

Jakt는 자동 참조 카운팅, 강력한 타입, 경계 검사와 같은 기능을 통해 메모리 안전성을 보장합니다. 안전 모드에서는 원시 포인터가 없으며, 세 가지 포인터 유형인 강한 포인터, 약한 포인터, 원시 포인터를 사용합니다. 안전 모드에서는 널 포인터를 피합니다.

정수 오버플로우는 런타임 오류로 처리되며, 모든 타입 변환은 명시적이어야 합니다. Jakt는 코드 가독성을 강조하며, 기본적으로 불변 변수를 사용하고 함수 호출 시 인수 레이블을 지원하며 패턴 매칭 문법을 제공합니다.

이 언어는 다양한 가져오기 스타일을 허용하는 유연한 모듈 시스템을 갖추고 있어 코드 재사용성을 높입니다. Jakt는 아직 개발 중인 jakt:: 네임스페이스 아래에 표준 라이브러리를 포함하고 있습니다.

함수 호출 시 인수 이름을 명시해야 하므로 코드의 명확성이 향상됩니다. Jakt는 구조체(값 의미론)와 클래스(참조 의미론)를 모두 지원하며, 구조체는 자동 깊은 복사를, 클래스는 참조 카운팅을 사용합니다.

제네릭과 트레이트를 지원하여 타입에 기능과 제약을 추가할 수 있어 더 표현력 있는 코드를 작성할 수 있습니다. 함수는 throws 키워드를 사용해 잠재적인 오류를 나타낼 수 있으며, try/catch 문법을 통해 오류를 처리할 수 있습니다.

Jakt는 C++ 코드를 내장할 수 있어 상호 운용성을 개선합니다. 불변 및 가변 참조를 지원하며 자동으로 역참조가 이루어집니다. 클로저도 사용할 수 있지만, 함수에서 함수를 반환하는 기능은 아직 구현되지 않았습니다.

Jakt는 특정 함수를 컴파일 타임에 실행할 수 있게 하여 최적화를 가능하게 합니다. 전반적으로 Jakt는 메모리 안전성, 가독성 및 개발자 생산성을 향상시키면서 고성능 실행 파일 출력을 목표로 하고 있습니다.

하이픈(-)은 단어를 연결하는 데 사용되는 작은 기호로, 예를 들어 "mother-in-law"와 같이 공백 없이 사용됩니다.

엔 대시(–)는 'n'의 너비로, 범위를 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어 "7–10 pm"처럼 사용하며, 이와 함께 "from"이나 "between"을 사용하지 않습니다.

엠 대시(—)는 'm'의 너비로, 강조, 부가 설명, 또는 말의 중단을 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어 "Book club—more like wine club—was fun"과 같이 사용됩니다. 영국 영어에서는 종종 공백이 있는 엔 대시로 대체되기도 합니다.

타이핑 방법은 다음과 같습니다. 엔 대시는 "숫자 공백 하이픈 공백 숫자" 형식으로 입력합니다. 예를 들어 "1999 - 2001"처럼 범위를 나타낼 때는 공백 없이 입력해야 합니다. 엠 대시는 "단어 하이픈 하이픈 단어" 형식으로 입력합니다. 예를 들어 "word--word"와 같이 입력합니다.

단축키도 있습니다. 엔 대시는 Ctrl + Minus 또는 Alt + 0150으로 입력할 수 있고, 엠 대시는 Ctrl + Alt + Minus 또는 Alt + 0151로 입력할 수 있습니다.

웹 작성 시에는 대시를 위한 HTML 코드를 사용할 수 있습니다. 엔 대시는 – 또는 –로, 엠 대시는 — 또는 —로 입력합니다.

사용에 대한 조언으로는, 공식적인 글쓰기에서는 적절한 구두점을 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 백서나 마케팅 자료에서는 구두점 사용에 신경 써야 합니다. 반면 소셜 미디어에서는 대시보다는 간결한 소통에 더 집중하는 것이 좋습니다.

이러한 구두점의 차이를 아는 것은 글의 명확성과 흐름을 개선하는 데 도움이 됩니다.

"ghidraMCP: 이제 AI가 악성코드를 역공학할 수 있다"라는 제목의 영상은 LaurieWired가 제작한 것으로, Ghidra를 위한 새로운 도구인 MCP를 소개합니다. 이 도구는 Claude나 Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)이 악성코드의 역공학을 도와줄 수 있도록 합니다. MCP는 많은 번거로운 작업을 자동화하여 사용자가 단 한 번의 클릭으로 전체 바이너리 파일을 분석할 수 있게 해줍니다.

영상에서는 MCP가 무엇인지에 대한 설명과 함께 Claude LLM을 사용한 도구 시연, Gemini 모델을 활용한 테스트, 백엔드 구현 및 클라이언트 연결에 대한 세부사항, Java와의 통합, 그리고 도구의 잠재적 확장 가능성에 대한 결론이 포함되어 있습니다.

MCP 도구는 오픈 소스이며 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 추가 정보는 GitHub 링크를 방문해 주세요: GhidraMCP on GitHub.

2024년 독일 의회인 분데스탁에서는 여러 중요한 투표가 진행되었습니다.

첫 번째로, 우크라이나에 TAURUS 미사일을 지원하자는 제안은 73%의 반대 의견으로 부결되었습니다. 농업 부문 지원을 위한 또 다른 제안도 62%의 반대에 부딪혀 거부되었습니다. 반면, 우크라이나와 러시아를 위한 평화 이니셔티브는 89%의 찬성으로 통과되었습니다. 독일 시민권 접근을 간소화하는 법안은 60%의 지지를 얻어 통과했습니다. 인구 변화에 따른 선거법 조정도 57%의 찬성으로 승인되었습니다. 전쟁 중 우크라이나에 대한 지원을 강화하자는 제안은 57%의 지지를 받아 통과했습니다.

CDU/CSU의 국방 정책 변화 제안은 72%의 반대에 의해 거부되었습니다. 대마초 사용을 규제하는 법안은 64%의 지지를 얻어 통과했습니다. 독일 군대의 EU 및 유엔 임무 참여에 대한 여러 투표가 승인되었으며, 지중해와 남수단에서의 작전도 포함되었습니다. 성별 변경 규정을 간소화하는 법안은 59%의 찬성으로 통과했습니다. 태양광 에너지를 촉진하는 법안도 58%의 지지를 받아 통과되었습니다. 건강 법률 및 보안 조치에 대한 투표도 있었으며, 지지와 반대가 엇갈렸습니다.

내부 보안 및 이민과 관련된 여러 제안이 논의되었고, 그 중 일부는 거부되었습니다. 전반적으로 분데스탁은 국방, 농업, 건강, 내부 보안과 관련된 중요한 논의를 진행하며 독일의 현재 정치 및 사회 문제를 반영했습니다.

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Next.js에 대한 주요 사항을 정리하면 다음과 같습니다.

프로젝트를 위한 기술 스택을 선택하는 것은 특히 기업 환경에서 중요한 결정으로, 개발과 팀의 역학에 장기적인 영향을 미칩니다. 오픈 소스 소프트웨어는 개발자들이 자유롭게 수정하고 확장할 수 있도록 하여 이동성을 높이고 특정 공급업체에 종속되는 것을 방지합니다. Vercel에서 개발한 오픈 소스 프레임워크인 Next.js는 이러한 기준을 충족할 것으로 기대됩니다.

그러나 Netlify의 직원인 저자는 Next.js의 관리와 투명성에 대한 우려를 제기하며, Vercel의 영향력이 진정한 오픈 소스 특성을 제한할 수 있다고 지적합니다. 많은 프레임워크와 달리 Next.js는 다양한 호스팅 환경을 위한 어댑터를 지원하지 않아 여러 플랫폼에 배포하고자 하는 사용자에게 유연성이 떨어집니다. 또한 Next.js는 공식적으로 서버리스 배포를 지원하지 않아 확장 가능한 애플리케이션에서의 사용이 복잡해집니다. 비록 Vercel이 자체 배포에 서버리스를 성공적으로 사용하고 있지만, 공식 지원이 부족합니다.

Next.js의 일부 기능은 Vercel에 배포할 때만 사용할 수 있어, 다른 제공업체에 대한 공정성과 개방성에 의문을 제기합니다. 최근 Vercel에서 심각한 보안 취약점이 공개되었지만, 사건 처리 방식이 다른 제공업체에 제대로 알리지 않아 사용자에게 혼란과 위험을 초래했다는 비판을 받았습니다.

Vercel은 Next.js로부터 이익을 얻을 권리가 있지만, 저자는 그들이 높은 수준의 개방성과 상호 운용성을 유지해야 한다고 주장합니다. 저자는 Vercel이 이를 일관되게 충족하지 못했다고 믿고 있습니다. 마지막으로, 저자는 독자들이 Next.js 사용에 대해 정보에 기반한 선택을 하기를 권장하며, 프레임워크의 개방성이 개선되어 더 넓은 커뮤니티에 도움이 되기를 바라는 마음을 표현합니다.

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Polypane는 웹 개발을 위한 종합 도구로, 다양한 기기와 화면 크기에서 웹사이트를 동시에 구축하고 테스트할 수 있게 해줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

모든 뷰포트를 한눈에 볼 수 있어 브라우저를 수동으로 크기를 조정할 필요가 없습니다. 모바일 기기부터 5K 모니터까지 모든 뷰포트를 함께 확인할 수 있습니다. 스크롤이나 클릭과 같은 동작이 모든 뷰포트에서 동기화되어 테스트가 더 쉬워집니다. 또한, 로컬 개발 환경을 여러 브라우저와 기기에서 문제 없이 공유할 수 있어 호환성도 뛰어납니다.

40개 이상의 다양한 디버깅 도구에 접근할 수 있어 사이트의 성능과 접근성을 테스트할 수 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼에서 사이트가 어떻게 보일지를 밝은 모드와 어두운 모드 모두에서 픽셀 단위로 정확하게 미리 볼 수 있습니다. 개발자들은 Polypane의 속도, 동기화 기능, 유용한 디버깅 능력에 대해 긍정적인 평가를 하고 있습니다.

어두운 모드나 움직임 감소와 같은 다양한 모드를 테스트할 수 있으며, 시스템 설정을 변경하지 않고도 사용할 수 있습니다. 또한, 선호하는 레이아웃과 구성을 만들어 저장하여 작업 흐름을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

Polypane는 개발자들이 더 나은 웹 경험을 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었습니다. 무료로 사용해 보며 그 장점을 직접 체험할 수 있습니다.

세 주 전, 저는 위키피디아 기사를 무한히 스크롤할 수 있는 웹사이트인 WikiTok을 출시했습니다. 이 아이디어는 트윗에서 영감을 받아 빠르게 구현했으며, 초기 버전을 만드는 데 약 두 시간이 걸렸습니다. React와 TypeScript 같은 기술을 사용했습니다.

개발 과정에서 bun, React, TypeScript를 포함한 기술 스택을 사용했습니다. 위키피디아의 API에서 기사를 가져오기 위해 커스텀 훅을 만들어 사용자가 스크롤할 때마다 계속 로딩할 수 있도록 했습니다. 초기 개발 단계에서는 속도와 사용자 피드백이 매우 중요하다는 것을 배웠습니다.

바이럴 효과를 얻는 것은 압도적일 수 있으며, 빠르게 적응해야 합니다. 주목을 받은 플랫폼에 집중하고, 가시성을 높이는 데 도움이 되는 댓글에 우선적으로 응답하는 것이 중요합니다. 바이럴 현상의 예측 불가능성을 이해하고 기대치를 관리하는 것도 필수적입니다.

언론과의 소통에 있어서는 명확성과 메시지 통제를 위해 서면으로 문의를 처리하는 것을 추천합니다. 바이럴 순간에는 사기와 잘못된 정보에 주의해야 합니다.

저는 토목 엔지니어에서 소프트웨어 개발자로 전환했으며, 보람 있는 일을 하고자 하는 열망이 있었습니다. AI가 일자리에 영향을 미칠 수 있지만, 여전히 혁신과 문제 해결의 기회는 많습니다.

현재 WikiTok의 초점은 주로 유지 관리이며, 재미와 기술 개발을 위한 더 많은 프로젝트를 탐색할 계획입니다. 전반적으로 WikiTok 경험은 기술적 도전, 예상치 못한 관심, 소프트웨어 개발과 대중 소통에서의 귀중한 교훈이 어우러진 시간이었습니다.

Hann은 Go 언어로 작성된 고성능 근접 이웃 검색 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 인덱스 구조를 사용하여 고차원 공간에서 효율적인 유사성 검색을 가능하게 합니다. 지원하는 인덱스 구조로는 HNSW(계층적 탐색 가능한 작은 세계), PQIVF(제품 양자화 역 파일), RPT(무작위 프로젝션 트리)가 있습니다.

Hann의 주요 특징으로는 다양한 인덱스 유형에 대한 통합 인터페이스 제공, 모든 차원의 벡터 지원, SIMD(AVX) 명령어를 이용한 빠른 거리 계산, 대량 벡터 작업(삽입, 삭제, 업데이트) 기능, 디스크에서 인덱스를 저장하고 불러오는 기능이 있습니다.

인덱스 성능 측면에서 HNSW는 적당한 공간과 구축 복잡성을 가지며 평균 검색 시간이 빠릅니다. PQIVF는 대규모 데이터셋에 효율적이며 클러스터링을 지원합니다. RPT는 재귀적 분할 및 트리 기반 검색에 적합합니다.

HNSW는 유클리드 거리, 맨하탄 거리 등 다양한 거리 측정 방법을 지원하며, 정규화 옵션도 제공합니다. 반면 PQIVF와 RPT는 유클리드 거리만 지원합니다.

Hann을 설치하려면 다음 명령어를 사용하면 됩니다. go get github.com/habedi/hann@main. 이 라이브러리는 Go 1.21 이상, C/C++ 컴파일러, AVX 지원이 필요합니다.

Hann은 다양한 인덱스와 데이터셋을 사용하는 예제 파일을 제공합니다. 대규모 데이터셋은 상당한 메모리를 요구할 수 있습니다.

자세한 문서는 pkg.go.dev에서 확인할 수 있으며, 각 인덱스 유형의 구현 및 매개변수에 대한 설명이 포함되어 있습니다.

로깅은 HANN_LOG 환경 변수를 통해 제어할 수 있으며, HANN_SEED 변수를 설정하면 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

Hann은 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 기여 및 더 많은 정보는 기여 가이드라인을 참조하시기 바랍니다.

이 기사는 중세 이탈리아의 구엘프와 기벨린 전쟁 동안 세워진 역사적인 탑들에 대해 다루고 있으며, 특히 볼로냐와 피렌체에 초점을 맞추고 있습니다. 이 탑들은 부유한 가문들이 폭동과 적으로부터 보호받기 위해 세운 요새 역할을 했습니다. 전투 중에는 가문들이 적의 동네에 불을 지르면서 자신의 탑으로 후퇴하기도 했습니다.

이러한 높은 구조물들이 가져오는 위험 때문에 피렌체는 결국 일정 높이 이상의 탑 건축을 금지하게 되었고, 많은 탑들이 낮아지게 되었습니다. 오늘날에도 현대 건물 사이에서 이 탑들의 돌 기초가 남아 있는 모습을 볼 수 있습니다. 기사는 산 지미냐노를 언급하며, 이곳에는 여전히 여러 개의 온전한 탑이 남아 있다고 전합니다. 현재 피렌체의 스카이라인은 개인 탑 대신 교회와 정부 건물 같은 특별한 건축물로 특징지어집니다.

저자는 이른바 "암흑 시대"와 르네상스 사이에 명확한 경계가 있었다는 오해에 대해 반성하며, 이러한 탑들의 역사가 더 복잡한 이야기를 보여준다고 제안합니다. 이 기사는 저자의 곧 출간될 책 "르네상스의 발명"에 대한 카운트다운의 일환으로 작성되었습니다.

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"위대한 개츠비"는 1925년 F. 스콧 피츠제럴드가 쓴 소설로, 제1차 세계대전 이후 미국 사회의 변화를 반영하고 있다. 피츠제럴드는 전쟁 중의 경험이 그의 글쓰기, 특히 이 소설에 큰 영향을 미쳤다.

1896년에 태어난 피츠제럴드는 1917년 프린스턴 대학교를 중퇴하고 군에 입대했다. 훈련 중에 그는 글쓰기를 시작했으며, 미래의 아내인 젤다 세이어를 만났다. 그들의 격동적인 관계는 소설 속 캐릭터인 데이지 뷰캐넌에 영감을 주었다. 그는 여러 군사 캠프에서 복무했지만 전투를 경험하지 못한 것을 아쉬워했다.

소설의 주인공 제이 개츠비는 제1차 세계대전 참전자로, 자신의 과거에 대한 소문에 시달린다. 이는 당시의 반독일 감정을 드러내며, 그의 군 복무에도 불구하고 개츠비의 영웅담은 의심스러운 부분이 많아, 참전 용사들이 사회에서 겪는 불일치를 반영하고 있다.

닉 캐러웨이와 같은 다른 캐릭터들도 전쟁에 참전했지만, 그들의 경험에 대해 거의 이야기하지 않는다. 이는 많은 참전 용사들이 고향으로 돌아온 후 겪는 감정적 고통을 보여준다. 데이지와 조던 베이커와 같은 여성들은 전쟁 노력에 크게 기여하며, 노동 시장에 진출하고 군을 지원함으로써 여성의 권리, 특히 투표권을 발전시키는 데 도움을 주었다.

전반적으로 피츠제럴드의 캐릭터와 그들의 삶은 1920년대의 사회적 변화와 깊은 연관이 있으며, 전쟁의 영향으로 형성된 이들은 역사와 문학, 그리고 현대 생활이 어떻게 연결되는지를 보여준다.

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연구자들은 캘리포니아의 모노 호수와 같은 대규모 소다 호수가 지구 생명의 탄생지일 수 있다고 믿고 있습니다. 이는 이 호수들이 인산을 농축할 수 있는 능력 때문입니다. 인산은 생명에 필수적인 요소로, DNA, RNA, ATP의 주요 성분이지만 지구에서는 상대적으로 드물게 존재합니다. 생명이 나타나기 위해서는 자연에서 발견되는 것보다 훨씬 높은 수준의 인산이 필요하며, 이는 생명으로 이어지는 화학 반응을 촉발하는 데 필수적입니다.

대규모 소다 호수는 주로 증발을 통해 물을 잃기 때문에 이러한 높은 인산 농도를 유지할 수 있습니다. 이로 인해 인산이 씻겨 나가지 않고 축적됩니다. 이러한 환경은 필요한 화학 반응을 지속하고 생명이 발전하는 데 이상적입니다. 반면, 작은 호수는 인산 공급이 너무 빨리 고갈되어 생명이 발전하기 어려운 상황이 됩니다.

이 연구 결과는 생명이 작은 웅덩이보다는 이러한 크고 안정적인 환경에서 기원했을 가능성이 높다는 주장을 뒷받침합니다. 이 새로운 이론은 지구에서 생명이 처음 어떻게 나타났는지를 명확히 하는 데 도움을 줍니다.

많은 초기 경력 연구자들은 저널과 연구비 지원 요건 때문에 불필요한 경우에도 동물 모델을 사용해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이러한 현상을 '동물 방법 편향'이라고 하며, 동물 연구에 대한 선호가 비동물 대안이 존재함에도 불구하고 나타나는 것을 의미합니다.

캐서린 크레브스와 같은 연구자들은 이 편향이 동물 없는 모델을 사용하는 연구자들에게 불만을 초래할 수 있다고 강조합니다. 특히 동료 심사자들이 필요하지 않은 연구에 동물 요소를 요구할 때 더욱 그렇습니다. 한 작은 설문조사에서는 많은 연구자들이 이러한 요청이 정당하지 않다고 느꼈다는 결과가 나왔습니다.

비정부기구(NGO)에서 동물 없는 연구에 대한 자금 지원이 증가하고 있지만, 전통적인 정부 지원에 비하면 여전히 제한적입니다. 그러나 NIH의 보완 동물 연구 프로그램과 비동물 모델을 포함한 제안 요청과 같은 이니셔티브 덕분에 비동물 방법에 대한 자금 지원이 점차 증가하고 있습니다.

장기 칩 모델과 같은 대체 방법의 장점에도 불구하고, 과학계는 이러한 접근 방식을 완전히 수용하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 연구자들은 자금 지원과 수용이 증가함에 따라 동물 방법에 대한 의존도가 줄어들고, 궁극적으로 더 효율적이고 관련성 높은 연구 결과로 이어질 것이라고 믿고 있습니다.

최근 뇌 스캔을 이용한 연구에 따르면, 아기들은 약 12개월이 되면 기억을 형성하기 시작한다고 합니다. 컬럼비아 대학교와 예일 대학교의 연구자들은 26명의 아기와 유아의 뇌를 스캔하며 기억 과제를 수행하는 모습을 관찰했습니다. 그 결과, 기억 형성에 중요한 역할을 하는 해마라는 뇌 구조가 이 시기에 활성화되기 시작한다는 것을 발견했습니다.

이 연구는 대부분의 사람들이 생후 3년 동안의 기억을 회상할 수 없는 현상인 '유아기 기억상실증'을 이해하는 데 목적이 있습니다. 이 시기에 아기들은 많은 기술을 배우지만, 뇌 발달이 계속 진행 중이기 때문에 지속적인 기억을 형성하는 능력은 제한적입니다.

연구는 아기들이 화면에서 이미지를 보는 모습을 관찰하는 방식으로 진행되었습니다. 아기들은 이전에 본 이미지를 새로운 이미지보다 더 잘 기억하는 경향이 있었지만, 1세 미만의 어린 아기들은 나이가 더 많은 아기들처럼 기억을 인코딩하는 활동을 보이지 않았습니다.

이러한 발견은 아기들이 기억을 형성하기 시작할 수 있지만, 초기 뇌 발달의 혼란스러운 특성 때문에 장기적으로 기억을 유지하기가 어렵다는 것을 시사합니다. 앞으로의 연구는 초기 기억이 나중에 어떻게 접근될 수 있는지에 대한 더 많은 정보를 밝혀낼 수 있을 것으로 기대됩니다.

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사용자 simonw는 Ollama라는 플랫폼에서 새로운 모델 출시를 추적하기 위해 Atom 피드를 만들었습니다. Ollama는 노트북에서 모델을 실행할 수 있는 서비스입니다. 그들은 Ollama의 모델 페이지에서 데이터를 수집하기 위해 웹 스크래퍼를 구축했고, 처음에는 160개 이상의 모델을 포함하는 단일 피드를 만들었습니다. 2025년 3월 25일, 그들은 스크립트를 업그레이드하여 모든 모델을 포함하는 피드(atom.xml)와 최근 20개 모델만 포함하는 피드(atom-recent-20.xml) 두 개를 생성했습니다. 이 작업을 위해 구글의 Gemini 2.5 Pro 모델을 사용하여 스크립트를 재작성했습니다. 이 프로젝트는 2025년 3월 22일에 게시되었습니다.

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Triforce는 특정 Apple Silicon 노트북에서 마이크 성능을 향상시키기 위해 설계된 소프트웨어 도구입니다. 이 도구는 다양한 모델의 MacBook Pro와 MacBook Air에서 사용할 수 있으며, 최소 분산 왜곡 없는 반응(adaptive beamforming) 기술을 활용하여 원하는 소리를 배경 소음으로부터 분리하는 데 도움을 줍니다.

지원되는 기기는 M1 및 M2 칩이 탑재된 MacBook Pro 13인치, MacBook Air 13인치, MacBook Pro 14인치, MacBook Pro 16인치, MacBook Air 15인치 등이 포함됩니다. Triforce는 LV2 라이브러리와 같은 최소한의 추가 소프트웨어를 필요로 합니다. 이 노트북에 내장된 마이크 배열은 너무 민감하여 시끄러운 환경에서 유용하게 사용되기 위해서는 빔포밍 기술이 필요합니다.

이 프로젝트는 기본적인 공학 개념에 기반하고 있으며, Apple의 내장 솔루션만큼 성능이 뛰어나지 않을 수 있습니다. 개선 사항이나 기여는 환영합니다. 그러나 Triforce는 속도와 효율성을 위한 고급 최적화가 부족하며, 자원 소모가 크기 때문에 스테레오 출력은 지원하지 않고 모노 오디오 출력만 가능합니다.

Triforce는 macOS 외부 사용자들을 위해 마이크의 기능을 조정하여 더 나은 오디오 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

존 러시는 스타트업 경험에서 배운 중요한 교훈을 공유했습니다. 여기 주요 내용이 있습니다.

첫째, 아이디어를 검증하세요. 제품에 대한 수요가 있는지 확인한 후에 시간을 투자하는 것이 중요합니다. 둘째, 자아를 내려놓으세요. 자신의 취향보다 사용자 만족에 집중해야 합니다. 셋째, 투자자보다 사용자를 우선시하세요. 먼저 사용자를 끌어모은 후 투자자들이 따라올 것입니다. 넷째, 관리자보다는 실행 가능한 인재를 고용하세요. 제품과 시장의 적합성을 이룰 때까지 실무형 인력을 채용하는 것이 좋습니다.

다섯째, 간단한 랜딩 페이지를 만드세요. 초기 단계에서는 대부분의 판매가 웹사이트 외부에서 이루어지므로 기본 템플릿을 사용하는 것이 효과적입니다. 여섯째, 풀스택 개발자를 고용하세요. 다양한 기술을 가진 개발자를 통해 제품을 효율적으로 구축할 수 있습니다. 일곱째, 글로벌 시장을 목표로 하세요. 처음부터 전 세계의 잠재 고객을 염두에 두는 것이 중요합니다.

여덟째, SEO를 조기에 시작하세요. 검색 엔진 최적화를 가능한 빨리 시작하여 나중에 후회하지 않도록 해야 합니다. 아홉째, 기능 검증을 하세요. 개발 전에 사용자와 잠재적인 기능에 대해 논의하여 수요를 확인하는 것이 필요합니다. 열째, 호환성을 고려하여 인재를 채용하세요. 진정으로 좋아하는 사람들과만 일하는 것이 미래의 갈등을 피하는 데 도움이 됩니다.

열한째, 자신과 친구에게 투자하세요. 친구의 스타트업을 지원하는 것이 높은 수익을 가져올 수 있습니다. 열두째, 매일 온라인에 존재감을 유지하세요. 소셜 미디어에 정기적으로 게시하여 네트워킹과 마케팅 효과를 누릴 수 있습니다. 열세째, 기업 파트너십을 피하세요. 이들은 종종 많은 것을 약속하지만 실질적인 결과는 적고, 주의를 분산시킬 수 있습니다.

열네째, 과대 광고를 무시하세요. 집중력을 유지하고 시간 낭비와 잘못된 연결로 이어지는 트렌드를 피해야 합니다. 열다섯째, B2B에 집중하세요. 소비자보다는 기업 간의 응용 프로그램에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 열여섯째, 실패한 프로젝트는 과감히 포기하세요. 성공하지 못한 사업에 집착하지 않는 것이 중요합니다.

열일곱째, 기술 컨퍼런스를 건너뛰세요. 이들은 종종 투자한 시간에 비해 가치 있는 결과를 제공하지 않습니다. 열여덟째, 스크럼 방법론의 문제를 인식하세요. 전통적인 관리 방법이 생산성을 저해할 수 있으므로 팀에 더 적합한 방법을 찾아야 합니다. 마지막으로, 아웃소싱에 주의하세요. 제품과 시장의 적합성을 이루기 전까지는 작업을 아웃소싱하지 않는 것이 좋습니다.

스타트업을 자립적으로 운영하는 데 집중하고 외부 자금을 찾기보다는 제품을 만들고 사용자에게 서비스를 제공하는 데 중점을 두세요. 이러한 통찰력은 새로운 기업가들이 일반적인 함정을 피하고 성공에 필요한 진정한 요소에 집중하는 데 도움을 줄 것입니다.

searchmysite.net은 "인디웹", "소규모 웹", 또는 "디지털 정원"에 초점을 맞춘 틈새 검색 엔진입니다. 이 사이트는 비상업적이고 개인적인 독립 웹사이트를 포함하여, 광고와 스팸이 넘치는 대형 검색 엔진에서 벗어나 개인적인 경험과 다양한 주제에 대한 심층 정보를 찾는 데 유용합니다.

주요 특징으로는 사용자 제출 사이트만 색인화하여 관련 없는 콘텐츠를 피하는 점이 있습니다. 광고가 없기 때문에 결과가 더 깔끔하고 스팸이 줄어드는 장점도 있습니다. 이 플랫폼은 광고에 의존하지 않고 "서비스로서의 검색"을 통해 비용을 충당할 계획입니다. 또한 사용자 개인 정보를 수집하지 않아 프라이버시를 우선시합니다. 마지막으로, 이 플랫폼은 완전한 오픈 소스이며, 커뮤니티의 참여와 운영의 투명성을 장려합니다.

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HoarePrompt는 자연어 설명을 기반으로 컴퓨터 프로그램의 정확성을 확인하는 도구입니다. 이 도구는 형식 논리에서 영감을 받은 구조적 접근 방식을 사용하여 대형 언어 모델이 사양을 충족하지 않는 코드의 버그를 식별하도록 돕습니다.

주요 기능으로는 프로그램의 정확성을 평가하고 주어진 설명에 따라 프로그램을 CORRECT 또는 INCORRECT로 분류하는 기능이 있습니다. 또한 코드를 실행하지 않고도 프로그램 상태에 대한 이해하기 쉬운 설명을 생성합니다. 반복문 동작을 명확하게 요약하는 고급 기술도 포함되어 있습니다.

예를 들어, 자연어 설명을 추가하면 대형 언어 모델이 버그를 더 효과적으로 찾아낼 수 있다는 것을 보여주는 사례가 있습니다. 예를 들어, 카다네 알고리즘의 잘못된 구현에서 발생한 코딩 오류는 상태 주석 없이 대형 언어 모델이 자주 놓쳤습니다. 그러나 이러한 주석이 추가되자 버그 탐지가 크게 향상되었습니다.

설치 과정은 가상 환경을 생성하고 활성화한 후 필요한 종속성을 설치하고 사용하는 LLM 서비스에 대한 API 키를 설정하는 단계로 이루어집니다.

HoarePrompt는 정확성 평가, 전제 조건 추출, 후 조건 검증 등 다양한 명령어로 프로그램을 분석할 수 있습니다. 사용자는 구성 파일을 통해 도구의 동작을 맞춤 설정할 수 있습니다.

이 프로젝트는 핵심 기능, 실험 결과 및 대규모 테스트를 위한 여러 저장소를 포함하고 있으며, MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

2025년 3월 24일, 미국 일반서비스청(GSA)은 연방 기관의 클라우드 도입을 가속화하기 위한 새로운 이니셔티브인 FedRAMP 20x를 발표했습니다. 이 프로그램은 클라우드 서비스의 승인 절차를 간소화하여 더 빠르고 쉽게, 그리고 저렴하게 진행할 수 있도록 하면서도 강력한 보안을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

FedRAMP 20x의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, GSA는 클라우드 제공업체와 협력하여 현대적인 보안 관행을 장려하고 혁신을 지원할 것입니다. 이를 위해 업계의 의견을 반영하기 위한 공개 작업 그룹도 운영할 예정입니다. 둘째, 클라우드 서비스 승인을 위한 절차가 간소화되어 서류 작업이 줄어들고 많은 단계가 자동화됩니다. 이로 인해 승인이 몇 개월 또는 몇 년이 아닌 몇 주 안에 이루어질 수 있게 됩니다. 셋째, 기관들은 클라우드 제공업체와 직접 협력할 수 있는 더 많은 유연성을 가지게 되어 협업이 강화될 것입니다. 넷째, 보안 기준이 명확해져 클라우드 제공업체가 보다 쉽게 준수할 수 있도록 도와줄 것입니다.

이 이니셔티브는 정부의 효율성을 높이고 공급업체의 비용을 줄이며, 보다 안전한 연방 클라우드 환경을 조성할 것으로 기대됩니다. 민간 부문의 많은 이해관계자들은 이러한 변화에 지지를 표명하며, 정부의 기술 도입 과정이 간소화될 필요성을 강조하고 있습니다.

자세한 내용은 FedRAMP 웹사이트를 방문하거나 블로그를 확인하시기 바랍니다.

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BlinkMoreFree는 macOS용 무료 오픈소스 앱으로, 화면을 너무 오래 바라볼 때 눈의 피로를 줄이기 위해 사용자가 눈을 깜박이도록 상기시켜 줍니다. 이 앱은 Mac의 카메라를 이용해 사용자의 눈을 추적하고, 더 자주 깜박이도록 유도합니다.

BlinkMoreFree가 마음에 드신다면, 더 나은 눈 추적 기능을 제공하는 BlinkMore로 업그레이드하는 것도 고려해볼 수 있습니다. BlinkMore는 사용 중인 앱에 따라 활성화되어, 읽기나 연구와 같은 텍스트 중심 작업에서 에너지를 절약하는 데 도움을 줍니다.

이 앱은 macOS 14(소노마) 이상에서 작동하며, 내장된 전면 카메라를 사용합니다. 모든 데이터 처리는 사용자의 기기에서 이루어지므로 개인 정보가 수집되거나 저장되지 않습니다.

최고의 사용을 위해 카메라가 눈을 잘 볼 수 있는 위치에 있는지 확인하고, 극단적인 각도를 피하면 깜박임 감지가 더 잘 이루어집니다. BlinkMoreFree는 독서에 적합하지만, Mac의 전력을 많이 소모할 수 있습니다.

이 앱은 oxremy와 AI(Grok/Claude)에 의해 제작되었습니다.

유진 웨이는 "서비스로서의 지위(Status as a Service, StaaS)"라는 개념을 통해 소셜 네트워크를 분석하는 방법을 설명합니다. 그는 사람들이 본질적으로 사회적 지위를 추구하는 경향이 있다고 강조하며, 이를 "지위를 추구하는 원숭이"라고 표현합니다. 재정적 자본과 달리 사회적 자본은 측정하기 어렵지만, 소셜 네트워크의 성공에 중요한 역할을 합니다.

소셜 네트워크는 초기 단계에서 재정적 자본보다 더 많은 사회적 자본을 생성하는 경우가 많습니다. 이러한 네트워크가 사회적 자본을 어떻게 창출하고 활용하는지를 이해하는 것은 그들의 성장과 쇠퇴를 설명하는 데 도움이 됩니다.

웨이는 유용성(실용적 이점)과 사회적 자본(지위 이점)이라는 두 축을 기반으로 분석 프레임워크를 제안합니다. 성공적인 네트워크는 일반적으로 두 가지를 모두 제공하지만, 사회적 자본의 작동 방식은 더 복잡하고 신비로운 경우가 많습니다.

성공적인 소셜 네트워크는 초기 사용자들이 적더라도 강력한 네트워크 효과를 활용하여 빠르게 성장해야 합니다. 이러한 성장은 초기 사용자가 더 많은 사용자를 끌어들이는 "닭과 계란" 패턴을 따르는 경우가 많습니다.

소셜 네트워크는 사용자들이 사회적 자본을 얻기 위해 노력(작업 증명)을 보여주도록 요구하는 경우가 많습니다. 이는 암호화폐와 유사하게 사회적 지위의 희소성과 가치를 느끼게 합니다.

네트워크에 더 많은 사용자가 참여함에 따라 사회적 자본을 위한 경쟁이 치열해집니다. 초기 사용자는 더 쉽게 지위를 축적할 수 있지만, 신규 사용자는 더 큰 경쟁에 직면하게 됩니다.

웨이는 소셜 네트워크를 초기 코인 제공(ICO)에 비유하며, 새로운 네트워크가 사용자가 얻어야 하는 형태의 사회적 자본을 발행한다고 설명합니다. 이러한 역동성은 사용자 참여와 노력에 따라 지위를 얻거나 잃을 수 있는 독특한 환경을 만듭니다.

웨이의 사회적 자본을 통한 소셜 네트워크 분석은 그들의 성장 패턴과 사용자 동기를 이해하는 데 중요한 통찰을 제공합니다. 이러한 역학을 이해하는 것은 소셜 네트워크의 건강성과 지속 가능성을 평가하는 데 필수적입니다.

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이 기사는 구글의 코드 검색 도구가 악용될 가능성에 대한 우려를 다루고 있습니다. 이 도구는 오픈 소스 코드 저장소를 노출시킬 수 있으며, 이는 공격자들이 소프트웨어의 취약점을 찾아내고 악용할 수 있게 합니다. 그러나 더 심각한 문제는 애플과 같은 주요 기업의 코드에서 발견되는 부적절한 언어입니다. 코드 조각에서 사용된 욕설의 예가 제시되며, 이러한 언어가 특히 젊은 사용자에게 해로울 수 있다는 점이 강조됩니다. 저자는 오픈 소스 자료에서 유사한 사례를 식별하고 신고할 수 있도록 대중의 경각심을 촉구하며, 프로그래밍에서 품위를 유지할 필요성을 강조합니다.

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리차드 M. 스톨먼(RMS), 자유 소프트웨어 운동의 창립자는 자신을 마하트마 간디와 비교할 수 없다고 겸손하게 말했습니다. 그는 자신의 용기가 부족하고 현재 자신의 운동이 성공적이지 않기 때문이라고 설명했습니다. 그는 이상주의의 중요성에 대해 이야기하며, 이는 장기적인 목표와 국가의 존재에 필수적이라고 주장했습니다.

질의응답 시간 동안 RMS는 오직 자유 소프트웨어만을 사용할 것이라고 강조하며, 검색 엔진을 포함한 상용 소프트웨어는 사용하지 않겠다고 밝혔습니다. 그는 MIT의 오픈코스웨어와 같은 도구가 인류에 이익이 되지만, 그것이 자유 라이선스 소프트웨어는 아니라고 인정했습니다. GNU HURD 프로젝트와 동료 프로그래머 돈 홉킨스와의 연락에 대한 질문에 대해서는, 다른 사람들도 프로그래밍에 참여하고 자유 소프트웨어 철학을 홍보하라고 격려했습니다. 그는 소프트웨어 정치에 집중하는 것이 컴퓨터 과학의 즐거움을 빼앗는다고 느끼고 있습니다.

전반적으로 RMS는 도전과 다양한 의견에도 불구하고 자유 소프트웨어와 그 원칙을 옹호하는 데 헌신하고 있습니다.

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미국의 국경, 특히 공항에서는 헌법적 보호가 약해져 여행자들의 기기에 대한 위험이 증가할 수 있습니다. 미국 여행 시 휴대폰과 데이터 프라이버시를 보호하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

세관 및 국경 보호국(CBP)은 국경에서 귀하의 기기를 검색할 수 있습니다. 검색에 응할지 거부할지는 귀하의 선택이지만, 거부할 경우 기기가 압수될 수 있습니다.

여행 전에 검색을 허용할지 미리 결정하는 것이 좋습니다. 검색에 응할 경우, 귀하의 휴대폰이 수동으로 또는 포렌식 도구를 사용해 검색될 수 있다는 점을 유념해야 합니다.

기기 보안을 강화하기 위해 미국에 들어가기 전에 휴대폰의 전원을 끄는 것이 좋습니다. 기기를 완전히 초기화하는 것은 의심을 받을 수 있으므로 피해야 합니다. 또한, 기기가 암호화되어 있고 강력한 비밀번호를 사용하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 CBP가 귀하의 파일에 접근하기 어려워집니다.

특정 파일이나 메시지를 검색당하고 싶지 않다면 선택적으로 삭제하는 것을 고려해 보세요. 삭제한 파일이 "최근 삭제된 항목" 폴더에서도 제거되었는지 확인해야 합니다.

민감한 데이터는 CBP가 검색할 수 없는 클라우드 서비스에 저장하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 국경 검사 중 데이터가 더 안전하게 보호됩니다.

여행 전에 자신의 이민 상태, 여행 이력, 데이터의 민감성을 바탕으로 개인적인 위험을 평가하는 것이 중요합니다. 더 자세한 조언이 필요하다면 전자 프론티어 재단과 같은 자원을 참고하는 것이 좋습니다.

MRubyD는 mruby 프로그래밍 언어를 위한 새로운 가상 머신으로, C#으로 완전히 개발되었습니다. 이 이름은 mruby를 .NET 환경으로 가져오는 목적을 반영합니다. MRubyD는 C# 게임 엔진과의 통합을 목표로 하면서도 Ruby API와의 호환성을 유지하고자 합니다.

주요 특징으로는 C# 구현이 있어 C# 기반 게임 엔진과 쉽게 통합될 수 있도록 설계되었습니다. 또한 현대적인 C# 기능을 활용하여 빠른 실행과 효율성을 제공합니다. Ruby API 지원에 중점을 두고 있으며, 기본 기능을 위한 모든 연산 코드가 구현되어 있습니다. MRubyD는 Ruby에서 C# 라이브러리에 쉽게 접근할 수 있도록 하여 유연성을 높입니다.

하지만 현재 미리보기 상태로, 일부 내장 타입과 메서드는 아직 개발 중입니다. 특정 가시성 기능인 private와 protected는 지원하지 않으며, Ruby 스크립트를 실행하기 위해서는 별도의 컴파일러가 필요합니다.

설치는 dotnet add package MRubyD 명령어를 통해 가능합니다. 사용 예로는 Ruby 스크립트에서 바이트 코드를 실행하거나 C#에서 Ruby 클래스와 메서드를 정의하는 것이 포함됩니다.

앞으로의 계획으로는 내장 Ruby 라이브러리 구현, fiber 지원, Unity와의 통합 강화 등이 있습니다. MRubyD는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 더 자세한 내용은 전체 문서를 참조하거나 개발자에게 문의할 수 있습니다.

당신의 AI 비서는 코드를 기반으로 문서를 작성하는 데 도움을 줍니다. 이 비서는 GitHub 저장소에 연결하여 문서를 생성합니다.

1994년까지 인텔은 마이크로프로세서 시장에서 75%의 점유율을 차지하며 다양한 산업에 진출했습니다. 이는 인텔의 x86 아키텍처 덕분이었습니다.

1993년에 출시된 펜티엄 프로세서는 이전 모델인 i486보다 성능이 크게 향상되었고, RISC 워크스테이션 CPU와 비교해도 경쟁력 있는 가격을 제공했습니다.

1994년, 토마스 R. 나이슬리 교수는 펜티엄의 부동 소수점 유닛에서 특정 나눗셈 계산에서 부정확성을 초래하는 버그를 발견했습니다. 그는 이 문제를 인텔에 보고했고, 이 사건은 언론에 크게 보도되었습니다.

처음에 인텔은 이 버그의 영향이 드물다고 주장하며 문제를 축소했습니다. 그러나 IBM이 펜티엄 기반 기계의 출하를 중단하자 인텔은 영향을 받은 모든 칩을 교체하기로 결정했고, 이로 인해 약 4억 7500만 달러의 비용이 발생했습니다.

버그에도 불구하고 인텔은 계속 성장했습니다. 1995년에는 워크스테이션과 서버용으로 설계된 펜티엄 프로를 출시하며, 윈도우 95의 출시와 PC 시장의 확장에 힘입어 판매가 크게 증가했습니다.

FDIV 버그는 중요한 문제였지만 인텔의 성공을 저해하지 않았고, 1990년대 내내 기술 분야에서 계속 번창했습니다.

이 기사는 미국의 산업 정책의 중요성을 다루며, "핵 해군의 아버지"로 알려진 하이먼 리코버 제독의 교훈을 강조합니다. 리코버의 핵 해군 구축 방식은 강력한 리더십과 효과적인 관리가 기술 발전에 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

주요 내용으로는 미국이 글로벌 경쟁에서 직면한 도전이 있습니다. 특히 중국의 막대한 조선 능력과 비교할 때, 미국은 산업 기반에 대한 투자 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 최근 통과된 CHIPS 및 과학 법안은 강력한 산업 정책의 필요성에 대한 의회의 공감대를 반영하고 있습니다.

리코버는 세계 최초의 핵 추진 잠수함 개발을 성공적으로 이끌며, 해군에서 핵 에너지의 전략적 가치를 입증했습니다. 그는 인재 채용과 교육, 관리에 매우 철저했으며, 인력이 높은 기술을 갖추고 책임감을 가지도록 보장했습니다. 그는 엄격한 교육 프로그램을 개발하고 팀을 직접 감독하여 높은 기준을 유지했습니다.

리코버는 프로젝트와 계약자에 대한 밀접한 관리 스타일을 유지하며, 기대에 부응하도록 하고 문제를 신속하게 해결했습니다. 그는 정부의 관료적 절차를 효과적으로 헤쳐 나가며, 다양한 기관에서 핵 추진을 옹호할 수 있는 이중 지휘 구조를 만들었습니다.

그는 성공적인 산업 정책이 유능한 인력과 비전 있는 리더에 의존한다고 믿었습니다. 리코버의 유산은 미국이 산업 역량을 강화하고 글로벌 경쟁에서 성공하기 위해 현대 정책 입안자들에게 귀중한 통찰을 제공합니다.

Qwen2.5-VL 시리즈 모델이 1월에 출시되어 긍정적인 반응을 얻었습니다. 최신 모델인 Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 320억 개의 매개변수를 가지고 있으며, Apache 2.0 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 사람처럼 자연스러운 응답을 생성하여 더 자세하고 잘 정리된 답변을 제공합니다. 둘째, 수학적 추론 능력이 향상되어 복잡한 수학 문제를 해결하는 데 더 높은 정확도를 보입니다. 셋째, 이미지 이해 능력이 개선되어 시각적 작업에서 더 나은 분석과 인식을 할 수 있습니다.

벤치마크 테스트 결과, Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 다양한 작업에서 유사한 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 다중 모드 추론과 사용자 경험 평가에서도 뛰어난 결과를 나타냈습니다.

이 모델은 시각적 작업과 텍스트 작업 모두에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 성능 개선이 두드러집니다. 또한, 복잡한 질문을 분석할 수 있어 여행 시간 계산이나 기하학적 추론과 같은 문제에 대해 명확하고 단계별로 해결책을 제시합니다.

앞으로는 더 복잡한 시각적 추론 과제를 위한 장기적인 추론 능력 향상에 집중할 예정입니다.

대법원은 최근 바이든 행정부의 '유령 총기' 키트에 대한 규제를 지지하는 판결을 내렸습니다. 유령 총기 키트는 쉽게 조립하여 총기로 만들 수 있는 부품들입니다. 이번 판결로 연방 정부는 이러한 키트를 총기 규제법에 따라 일반 총기처럼 취급할 수 있게 되었습니다. 이 결정은 7대 2의 표결로 이루어졌으며, 닐 고서치 대법관이 다수 의견을 작성했습니다. 그는 이 규제가 유효하다고 밝히며, 반대 의견을 제기한 측의 주장을 기각했습니다.

이 규제는 유령 총기를 제조하거나 판매하는 업체가 면허를 취득하고, 제품에 일련번호를 부여하며, 배경 조사를 실시하고 기록을 보관하도록 요구합니다. 그러나 이 판결은 모든 총기 부품에 적용되는 것은 아니며, 조립에 상당한 시간과 전문성이 필요한 부품들은 제외됩니다.

일부 보수 성향의 대법관들은 정부가 권한을 초과하고 있다고 반대 의견을 제시했습니다. 이 규제는 2022년 8월부터 시행되고 있으며, 법적 도전이 계속되고 있습니다. 이번 사건은 총기 소지의 권리를 보장하는 수정헌법 제2조에 직접적으로 다루지 않았지만, 대법원은 다른 사건들에서 총기 권리를 일반적으로 지지해왔습니다.

Qodo는 GPT-3의 등장 이후 AI 코딩 도우미를 개발해왔습니다. 초기에는 특정 코딩 작업을 위한 구조화된 워크플로우에 의존했으며, 이는 이전 모델들과 잘 맞았습니다. 그러나 Claude Sonnet 3.5와 같은 더 발전된 언어 모델의 출시로 인해 더 유연하고 동적인 접근 방식이 가능해졌습니다.

Qodo는 유연성과 코딩 기준의 균형을 맞춘 코딩 도우미를 만들기 위해 LangGraph를 선택했습니다. 이 프레임워크는 의견이 반영된 워크플로우와 적응성을 모두 지원합니다. LangGraph는 그래프 기반 구조를 사용하여 각 노드가 코딩 과정의 단계를 나타내며, 이를 통해 경직된 구조부터 매우 유연한 구조까지 다양한 수준의 구조를 제공합니다.

LangGraph의 주요 장점 중 하나는 유연성입니다. 사용자는 새로운 모델이 개선됨에 따라 적응할 수 있는 워크플로우를 만들 수 있어 AI의 코딩 작업을 보다 쉽게 안내할 수 있습니다. 또한, API는 복잡한 시스템을 단순화하도록 설계되어 코드 이해와 수정이 용이합니다. LangGraph 내의 구성 요소는 다양한 워크플로우에서 재사용할 수 있어 개발 속도를 높이는 데 기여합니다.

상태 관리 기능도 내장되어 있어 추가 인프라 없이 워크플로우 상태를 쉽게 유지할 수 있습니다. 그러나 LangGraph는 불완전한 문서화와 비결정론적 특성으로 인해 LLM 기반 시스템 테스트에 어려움이 있는 등 몇 가지 도전 과제가 있습니다.

전반적으로 LangGraph는 Qodo의 요구에 부합하는 강력한 프레임워크로, 반응적이고 효과적인 코딩 도우미 개발을 지원하고 있습니다.

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Nodo는 루비 애플리케이션이 Node.js 환경에서 실행되는 자바스크립트 함수를 호출할 수 있도록 해주는 도구입니다. 이 도구는 장시간 실행되는 Node 프로세스를 사용하여 함수 호출을 효율적으로 처리합니다.

주요 기능으로는 네임스페이스 환경이 있습니다. 자바스크립트 코드는 제어된 공간에서 실행되며, 초기화된 객체에 재초기화 없이 접근할 수 있습니다. 성능 면에서도 유닉스 소켓을 사용하여 전통적인 방법보다 빠른 통신을 제공합니다. 설치는 Gemfile에 gem 'nodo'를 추가하고 Node.js가 설치되어 있는지 확인하면 됩니다.

사용 방법은 루비 클래스 내에서 자바스크립트 함수를 정의하는 것으로, 이는 루비 메서드와 유사합니다. 동기 및 비동기 함수 호출을 지원하며, 루비 클래스에서 npm 모듈을 요구하여 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 클래스를 정의할 수 있습니다.

class Foo < Nodo::Core
  function :say_hi, <<~JS
    (name) => {
      return `Hello ${name}!`;
    }
  JS
end

foo = Foo.new
foo.say_hi('Nodo')  # => "Hello Nodo!"

추가 기능으로는 동적 임포트가 있어 ES 모듈을 동적으로 로드할 수 있습니다. 지연 실행 기능을 통해 객체 인스턴스화 시점에 함수 코드를 생성할 수 있으며, JS 호출에 대한 전역 또는 함수별 타임아웃을 설정할 수 있습니다. 또한, 로깅 및 디버깅 기능을 통해 상세한 출력을 위한 로깅을 사용자 정의하고 디버그 모드를 활성화할 수 있습니다.

루비 인스턴스 내에서 자바스크립트 코드를 평가할 수 있으며, 해당 인스턴스의 메서드와 상수에 접근할 수 있습니다. 그러나 사용자 생성 데이터에 대해서는 보안 위험을 피하기 위해 주의해야 합니다.

Rails 애플리케이션의 경우, Nodo를 구성하여 Node 모듈을 벤더 폴더에서 관리할 수 있어 애플리케이션 루트를 깔끔하게 유지할 수 있습니다.

테스트 도구인 WebMock을 사용할 때는 로컬 연결을 허용하도록 구성하여 충돌을 피해야 합니다.

결론적으로, Nodo는 루비 애플리케이션에 자바스크립트를 매끄럽게 통합할 수 있는 방법을 제공하여 기능을 향상시키면서 성능과 보안을 유지합니다.

Quanta Magazine는 사이먼스 재단의 지원을 받아 물리학, 수학, 생물학, 컴퓨터 과학 등의 주제를 다룹니다. 최근 한 기사에서는 아이작 뉴턴의 300년 된 알고리즘이 개선되었다는 중요한 소식을 전했습니다. 이 알고리즘은 복잡한 수학 문제에서 최적의 해를 찾는 데 사용됩니다.

아미르 알리 아흐마디와 그의 연구팀은 뉴턴의 방법을 개선하여 더 다양한 함수에서 효율적으로 작동하도록 만들었습니다. 전통적으로 뉴턴의 방법은 함수의 최소값을 찾는 데 사용되며, 이는 물류와 금융 등 여러 분야에서 매우 중요합니다. 그러나 이 방법은 복잡한 함수에 대해서는 한계가 있습니다.

새로운 알고리즘은 효율성을 유지하면서 더 많은 도함수를 사용할 수 있게 하여 최소값에 더 빠르게 수렴할 수 있도록 합니다. 연구자들은 반정방형 프로그래밍이라는 기법을 사용하여 함수의 테일러 근사를 수정하였고, 이를 통해 최소화가 더 쉬워졌습니다. 이러한 발전은 미래에 머신러닝과 같은 분야에서 실용적인 응용으로 이어질 가능성이 있지만, 현재는 여전히 경량화된 방법인 경사 하강법이 선호되고 있습니다.

이 기사는 현재 인스타그램에서 인기 있는 불안한 AI 생성 콘텐츠에 대해 다룹니다. 성적 묘사나 인종 차별적인 표현 등 다양한 기괴하고 부적절한 주제를 설명합니다. 저자는 이러한 콘텐츠가 종종 시청자에게 강한 반응을 유도하려는 목적이 있으며, 이는 알고리즘이 이를 더 많이 추천하도록 만든다고 지적합니다. 대부분의 사람들은 이러한 콘텐츠가 불쾌하다고 느끼지만, 알고리즘은 이를 더욱 확산시킵니다. 작가는 이 상황을 유튜브의 "엘사게이트" 스캔들과 비교하며, 오늘날의 콘텐츠가 훨씬 더 극단적이라고 제안합니다. 이 기사는 소셜 미디어에서 이러한 트렌드가 가지는 문제의 심각성을 강조합니다.

OpenAI의 최근 연구에 따르면, ChatGPT와 같은 챗봇을 과도하게 사용하면 외로움이 증가하고 사회적 상호작용이 줄어들 수 있다고 합니다. 연구진은 수백만 건의 챗봇 대화를 분석한 결과, 대부분의 사용자가 챗봇과 중립적인 관계를 유지하는 반면, 소수의 과도한 사용자들은 감정적 의존과 외로움 같은 심각한 정신 건강 문제를 보고했다고 밝혔습니다.

챗봇이 점점 더 매력적이고 개인화됨에 따라, 사람들이 실제 관계에서 멀어질 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 연구자들은 챗봇 설계자들이 제품의 정신 건강에 미치는 영향을 고려해야 한다고 강조합니다. 이들은 소셜 미디어에서 사용하는 방식처럼, 비정상적인 사용 패턴을 감지하고 사용자에게 경고하는 기능을 도입할 것을 제안합니다.

이 연구 결과는 AI 기업들이 사용자 복지를 우선시해야 할 책임이 있음을 강조하며, 소셜 네트워크의 실수에서 교훈을 얻어야 한다고 말합니다. 챗봇이 소중한 정서적 지원을 제공할 수 있지만, 정신 건강에 부정적인 영향을 미칠 가능성도 인식하고 해결해야 한다는 점이 중요합니다.

매일 10,000대 이상의 항공기가 비행 중이며, 이들의 움직임을 추적하는 것은 방위 및 상업 산업 등 여러 분야에서 매우 중요합니다. 비행 패턴을 이해하면 지정학적 사건과 경제 동향에 대한 중요한 통찰을 얻을 수 있습니다.

전통적으로 위성 이미지를 이용한 항공기 탐지는 제한적이고 수동적이었습니다. 그러나 Planet의 새로운 항공기 탐지 분석 피드는 이러한 방식을 변화시킵니다. 이 시스템은 고급 기계 학습 기술과 매일 실시되는 위성 스캔을 활용하여 전 세계적으로 대형 항공기(길이 25미터 이상)를 자동으로 식별합니다. 이 새로운 시스템은 항공기 활동을 모니터링하는 데 있어 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이는 특히 민감한 지역에서 매우 중요합니다.

탐지 과정은 중간 해상도의 PlanetScope 이미지와 고해상도의 SkySat 이미지를 결합하여 항공기를 정확하게 식별합니다. 이 기술은 분석가들이 항공기 행동의 패턴과 이상 징후를 인식하는 데 도움을 주며, 지리 공간 데이터에 대한 광범위한 전문 지식 없이도 중요한 통찰을 제공합니다.

이 프로젝트의 다음 단계는 인터랙티브 대시보드를 통해 분석 능력을 강화하고, 탐지된 사건의 맥락을 이해하기 위해 전 세계 뉴스 데이터를 통합하는 것입니다. 이러한 발전을 선보이기 위한 웨비나도 개최될 예정입니다.

유명한 Meson 빌드 시스템의 개발자인 유시 파카넨은 사용자 정의 C++ 표준 라이브러리를 만드는 가능성에 대해 이야기합니다. 그는 기존 C++ 표준 라이브러리(STL)의 문제점, 즉 긴 컴파일 시간과 가독성 문제를 강조합니다. 파카넨은 개발자들이 STL을 완전히 비활성화하고 자신만의 라이브러리인 "pystd"를 구축할 수 있다고 제안합니다.

이 프로젝트의 목표는 텍스트 파일을 읽고, UTF-8로 유효성을 검사하며, 단어 발생 횟수를 세고, 결과를 정렬하는 등의 기본 작업을 처리할 수 있는 최소한의 라이브러리를 만드는 것입니다. 이를 위해 파일 처리, 문자열, UTF-8 유효성 검사, 해시 맵, 벡터 및 정렬 함수 등을 구현해야 합니다.

파카넨은 Meson에서 특정 명령어를 사용하여 STL을 비활성화한 경험을 공유하며, 이 라이브러리를 구축하는 데 1000줄 이하의 코드가 필요했다고 언급합니다. 이는 STL의 방대한 크기에 비해 매우 적은 양입니다. 그는 두 버전의 성능이 비슷하지만, 사용자 정의 라이브러리가 훨씬 더 빠르게 컴파일된다고 지적합니다.

pystd의 중요한 특징 중 하나는 완벽한 ABI(응용 프로그램 이진 인터페이스) 안정성을 위해 설계되었다는 점입니다. 이를 통해 개발자들은 기존 기능을 손상시키지 않으면서 자신의 속도로 코드를 업데이트할 수 있습니다. 매년 새로운 버전의 라이브러리를 출시하면서도 이전 버전은 호환성을 위해 유지할 수 있습니다.

결론적으로, 사용자 정의 C++ 표준 라이브러리를 만들면 개발자들은 STL의 단점을 피하면서 코드에 대한 유연성과 제어를 유지할 수 있습니다.

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