2025년 3월, 해커 그룹이 라스베가스에서 열린 버그 헌팅 행사에서 구글의 인공지능 모델인 제미니의 일부를 발견하고 유출하는 데 성공했습니다. 이 그룹에는 로니 카르타, 저스틴 가드너, 조셉 태커가 포함되어 있습니다. 이들의 여정은 생성적 인공지능(GenAI)과 대형 언어 모델(LLM)에서의 빠른 발전과 보안 문제를 강조하며, 기술 기업들이 AI 제품을 개선하기 위해 경쟁하고 있음을 보여줍니다.

구글은 "LLM bugSWAT"와 같은 행사를 개최하여 AI 시스템의 취약점을 식별하는 연구자들을 지원하며 보안 문제에 적극적으로 대응하고 있습니다. 2024년 행사에서 로니와 저스틴은 제미니에서 새로운 취약점을 발견하여 가장 가치 있는 해커(MVH)로 선정되었습니다.

그들은 안전한 코드 실행을 위해 설계된 제미니의 보안 파이썬 샌드박스를 탐색했습니다. 그러나 샌드박스 환경을 조작하여 내부 파일 시스템에 접근하고 민감한 데이터를 유출할 수 있는 방법을 발견했습니다. 이 과정에서 구글의 내부 소스 코드와 데이터 교환 구조를 정의하는 프로토 파일을 찾게 되었습니다.

해커들은 구글에 이 findings를 보고하며 AI 시스템에서 잠재적인 취약점을 방지하기 위해 철저한 테스트의 중요성을 강조했습니다. bugSWAT에서의 경험은 단순한 해킹을 넘어 사이버 보안 커뮤니티 내에서의 연결을 구축하는 데에도 큰 의미가 있었습니다. 그들은 앞으로의 행사와 보안 전문가들과의 지속적인 협업을 기대하고 있습니다.

스마트폰의 등장은 2007년 아이폰을 시작으로 큰 편리함을 가져왔지만, 예상치 못한 심리적 부담도 안겼습니다. 가장 큰 문제 중 하나는 주의 산만입니다. 스마트폰은 사용자를 계속 끌어들이도록 설계되어 있어, 많은 사람들이 기능을 제한하려고 시도합니다. 많은 이들이 스마트폰의 장점을 완전히 포기하지 않으면서도 더 간단한 전화 경험을 추구하고 있습니다.

주의 산만을 넘어서, '디지털 에코'라는 더 깊은 문제가 있습니다. 이는 우리가 디지털 기기에서 하는 행동이 데이터로 생성되어 다른 사람에 의해 수집되고 감시된다는 지속적인 인식을 의미합니다. 이러한 인식은 끊임없이 관찰당하는 느낌을 주어, 혼자 하는 활동조차도 사회적인 느낌을 주고 자의식을 유발할 수 있습니다.

저자는 레코드 플레이어나 필름 카메라와 같은 더 간단한 아날로그 기술에 대한 관심이 커지고 있다고 언급합니다. 이러한 기술은 미디어와의 더 의도적인 상호작용을 촉진합니다. 이 글에서는 스트리밍 대신 물리적인 미디어를 선호하거나 감시 측면 때문에 스마트 홈 기기를 피하는 등 디지털 에코를 제한하기 위한 개인적인 선택에 대해 논의합니다.

결국 저자는 기술이 끊임없는 연결보다는 집중과 의도성을 우선시하는 미래를 희망합니다. 다음 디지털 혁신의 단계는 무엇을 연결할지에 대한 더 신중한 선택을 포함할 것이라고 제안합니다.

Xee는 Martijn Faassen이 만든 프로그래밍 언어 구현체로, Rust를 사용하여 현대적인 XPath와 XSLT를 지원하도록 설계되었습니다. XPath는 XML을 위한 쿼리 언어이며, XSLT는 XML 문서를 변환하는 데 사용됩니다. Xee는 이러한 기술을 현대화하고 다양한 프로그래밍 언어와의 통합을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Faassen은 Paligo의 요청으로 Xee를 만들게 되었고, 이 작업이 어렵지만 흥미롭다고 느꼈습니다. 그의 목표는 XML 기술의 현대적인 구현을 제공하는 것입니다. Xee는 XPath 쿼리를 위한 명령줄 도구와 XPath 통합을 위한 Rust 라이브러리로 구성되어 있습니다. 이 도구는 WebAssembly(WASM)를 사용하여 웹 브라우저에서 실행될 수 있도록 컴파일될 가능성도 있습니다.

XML은 2000년대 초반에 매우 인기가 있었지만, 현재 사용량은 줄어들었습니다. 그럼에도 불구하고 많은 애플리케이션과 데이터 형식에서 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다. XPath와 XSLT는 모두 프로그래밍 언어로 간주되며, XPath는 XML 데이터에 대한 쿼리를 가능하게 하고, XSLT는 문서 변환을 지원합니다. Xee는 이러한 언어의 현대적인 버전을 구현하고 있습니다.

기존의 XML 라이브러리인 libxml2와 libxslt는 구식으로, 오래된 버전의 XPath와 XSLT만 지원합니다. Xee는 이러한 공백을 메우기 위해 현대적인 대안을 제공하고자 합니다. XML 커뮤니티는 표준에 많은 중점을 두고 있어 개발 속도를 늦출 수 있습니다. Xee는 이러한 사양에 따라 설계되어 강력한 솔루션이 됩니다.

현재 Xee는 XPath 3.1의 기능적인 구현을 가지고 있으며, 많은 기능이 이미 완료되었습니다. 이 프로젝트는 프로그래밍 언어와 XML 기술에 관심이 있는 사람들의 기여를 환영합니다. Faassen은 Rust에 대한 지식이 있고 XML에 관심이 있는 사람들이 프로젝트에 참여하여 기능을 향상시키는 데 도움을 주기를 권장합니다.

Xee는 Rust에서 현대적이고 오픈 소스 구현을 제공함으로써 XML 기술을 재활성화하려는 노력을 나타냅니다.

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Hexi는 이진 데이터를 안전하게 관리하기 위해 설계된 경량 C++23 라이브러리입니다. 주로 네트워크 소스에서 오는 데이터를 다루는 데 초점을 맞추고 있으며, 사용이 간편하고 신뢰할 수 없는 데이터에 대해 안전하며 유연하고 효율적입니다. 그러나 버전 관리, 형식 변환, 텍스트 형식 처리와 같은 기능은 포함되어 있지 않습니다.

Hexi를 사용하려면 헤더 파일을 프로젝트에 복사하거나 빌드 시스템에 포함시키면 됩니다. 주요 구성 요소는 buffer_adaptor와 binary_stream으로, 이들은 이진 데이터를 읽고 쓰는 데 도움을 줍니다. Hexi는 std::array, std::vector, std::string과 같은 표준 컨테이너는 물론, 유사한 API를 따르는 사용자 정의 컨테이너와도 함께 사용할 수 있습니다.

Hexi는 데이터의 경계를 체크하여 사용 가능한 데이터를 넘어 읽는 것을 방지함으로써 안전성을 보장합니다. 오류 처리를 위해 예외를 사용하며, 필요에 따라 이를 사용자 정의하거나 비활성화할 수 있습니다. 또한, 엔디안 처리 기능을 포함하고 있으며, 고정 크기, 동적, 파일 버퍼와 같은 다양한 버퍼 유형을 제공합니다.

주요 기능으로는 구조체의 직렬화 및 역직렬화가 용이하고, 데이터 오버플로우를 방지하기 위한 경계 체크, 표준 및 사용자 정의 컨테이너 지원, 다양한 데이터 형식에 대한 엔디안 처리 등이 있습니다.

완전한 이해와 예제를 위해 사용자는 Hexi에서 제공하는 문서와 예제를 살펴보는 것이 좋습니다.

테렌스 타오의 논문 "팩토리얼을 큰 인수로 분해하기"는 팩토리얼을 최소한의 크기를 가진 여러 인수로 나누는 방법에 대해 다룹니다. 이 주제는 수학자 폴 에르되시가 시작한 연구를 기반으로 하며, 그는 이러한 인수 분해의 상한과 하한을 찾는 데 관심이 있었습니다.

논문의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 팩토리얼을 최소 크기의 인수로 얼마나 잘 나눌 수 있는지를 나타내는 양을 정의합니다. 목표는 각 인수가 크기 요건을 충족하면서 사용할 수 있는 최대 인수의 수를 찾는 것입니다.

둘째, 에르되시는 이 양의 경계에 대해 이전에 추측했지만, 동료인 존 스트라우스의 노트를 잃어버려 완전한 증명을 하지 못했습니다.

셋째, 타오는 이 양에 대한 새로운 경계를 설정하고 이전에 잃어버린 결과를 회복합니다. 그는 이 문제가 특정 기준을 충족하기 위해 아이템(또는 인수)을 최적으로 선택해야 하는 배낭 문제의 변형과 유사하다고 제안합니다.

넷째, 타오는 경계와 관련된 여러 추측을 논의하며, 이를 해결하기 위한 추가적인 계산 탐색을 권장합니다. 그는 인수 분해를 근사하는 방법을 제공하고, 특정 추측을 검증하기 위한 잠재적인 크라우드소싱 접근법을 제안합니다.

마지막으로, 논문은 소인수를 조작하고 재분배하여 모든 인수가 요구되는 최소 크기를 달성하도록 인수 분해를 개선하는 방법을 자세히 설명합니다. 전반적으로 이 논문은 숫자 이론과 조합 최적화와 관련된 팩토리얼 분해를 효과적으로 이해하는 데 기여합니다.

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아발론 에머슨은 엘리사 스톨먼과의 인터뷰에서 그녀만의 독특한 DJ 스타일에 대해 이야기했습니다. 그녀는 자신을 "바이브맨"이라고 부르는 다른 DJ들과 차별화하기 위해 기술적인 능력과 조직적인 방법을 강조합니다. 에머슨의 작업 방식은 창의성과 효율성을 결합하여 다양한 장르의 곡을 빠르게 찾아 믹스하면서도 관객에게 매력적인 분위기를 유지할 수 있게 합니다.

그녀는 바이닐에서 디지털 포맷으로 전환했으며, CDJ와 디지털 파일의 다재다능함과 편리함을 선호합니다. 비록 더 이상 바이닐을 연주하지 않지만, 고품질 트랙을 위해 여전히 레코드를 구매하고, 이를 자신의 스타일에 맞게 편집하는 과정을 즐깁니다. 에머슨은 자신의 세트를 세심하게 아카이브하여 음악 여정을 기록하고, 공연장에서 같은 곡을 반복하지 않도록 합니다.

그녀의 DJ 장비에는 여러 개의 CDJ, 고품질 믹서, USB 드라이브, 효과를 위한 페달이 포함되어 있습니다. 에머슨은 루핑, 핫 큐, 창의적인 전환과 같은 다양한 기술을 사용하여 전통적인 긴 믹스 대신 이야기를 전달하는 역동적인 믹스를 만듭니다. 그녀는 레코드박스와 같은 소프트웨어를 사용하여 음악을 세부적으로 정리하며, 태그와 플레이리스트에 따라 곡을 쉽게 분류하고 접근할 수 있도록 합니다.

에머슨은 기술적인 능력이 예술적 표현을 저해하는 것이 아니라 오히려 향상시킨다고 믿습니다. 그녀는 기술을 활용하여 작업 흐름을 간소화하는 것이 중요하다고 강조하며, 이를 통해 관객의 감정적 경험에 집중할 수 있게 됩니다. 결국, 그녀는 누군가 자신의 기술을 배운다고 해도, 개인적인 터치와 기술적 전문성이 결합된 그녀만의 독특한 스타일을 재현할 수는 없다고 전합니다.

이 글에서는 수학적 도형인 슈퍼타원과 슈퍼쌍곡선에 대해 설명합니다. 타원과 쌍곡선은 각각 특정한 수학적 방정식을 가지고 있습니다. 슈퍼타원과 슈퍼쌍곡선은 매개변수 ( p )에 따라 변형된 형태입니다.

( p )의 값이 증가함에 따라 슈퍼타원은 직사각형에 가까워지고, 슈퍼쌍곡선은 그 꼭짓점이 더 둥글어지는 특징이 있습니다. 슈퍼타원은 피에트 하인(Piet Hein)의 지지 덕분에 잘 알려져 있지만, 슈퍼쌍곡선은 상대적으로 덜 알려져 있으며, 이 용어가 일부 사람들에게는 생소하게 들릴 수 있습니다.

"슈퍼-"라는 접두사는 타원과 쌍곡선의 표준 지수인 2에서 증가했음을 나타냅니다. 전반적으로 이 글은 슈퍼타원이 더 잘 알려져 있는 반면, 슈퍼쌍곡선은 상대적으로 덜 알려져 있다는 점을 강조하고 있습니다.

마이클 린치는 개발자들을 끌어들이는 블로그 글 작성 팁을 아홉 년의 블로깅 경험을 바탕으로 공유합니다. 그는 많은 블로거들이 독자를 멀어지게 하는 일반적인 실수를 저지르지만, 이러한 오류는 대개 쉽게 수정할 수 있다고 강조합니다. 주요 포인트는 다음과 같습니다.

첫째, 독자의 관심을 빠르게 끌어야 합니다. 글의 첫 몇 문장 안에 "이 글이 나에게 필요한가?"와 "무슨 이점이 있는가?"라는 질문에 답해야 합니다.

둘째, 더 넓은 시각을 가져야 합니다. 자신의 주제가 더 많은 독자에게 어필할 수 있는지 고려해 보세요. 작은 조정만으로도 글이 더 많은 사람들에게 관련성을 가질 수 있습니다.

셋째, 가시성을 계획해야 합니다. 글을 쓰기 전에 독자들이 어떻게 자신의 포스트를 찾을지를 생각해 보세요. 기존 콘텐츠, 키워드, 공유할 적절한 플랫폼에 대해 조사하는 것이 중요합니다.

넷째, 시각 자료를 활용하세요. 이미지, 도표, 스크린샷 등을 포함시켜 글을 더 매력적이고 시각적으로 흥미롭게 만드세요.

마지막으로, 스키머를 고려해야 합니다. 많은 독자들이 먼저 기사를 훑어봅니다. 제목과 이미지를 눈에 띄게 하고, 긴 문단은 피하는 것이 좋습니다.

이러한 기법을 적용하면 블로거들은 자신의 글이 개발자들에게 읽히고 인정받을 가능성을 높일 수 있습니다.

2025년 3월 28일, 크리스 맥기(Chris McGee)는 Swift 툴체인 설치, 관리 및 업데이트를 간소화하기 위해 설계된 Swift 버전 관리 도구인 Swiftly의 첫 번째 안정 버전을 발표했습니다.

Swiftly의 주요 기능으로는 다양한 플랫폼에서 Swift를 설치할 수 있는 크로스 플랫폼 지원이 있습니다. 사용자는 Xcode와는 별개로 리눅스와 macOS에서 Swift를 설치할 수 있습니다. 또한, 사용자는 새로운 Swift 버전을 설치하고 최신 안정 버전으로 업데이트하며, 다양한 툴체인 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 야간 스냅샷과 이전 버전도 지원합니다. 개발자들은 프로젝트에 .swift-version 파일을 생성하여 팀원 모두가 동일한 툴체인 버전을 사용하도록 할 수 있습니다. Swiftly는 스스로 최신 버전으로 업데이트할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다.

사용자는 swift.org/install을 방문하여 Swiftly를 시작할 수 있습니다. Swiftly는 필요한 패키지 설치를 안내합니다. 툴체인은 즉시 프로젝트에서 사용할 수 있도록 기본값으로 설정할 수 있으며, 사용자는 간단한 명령어로 새로운 버전이나 특정 버전을 쉽게 설치할 수 있습니다.

Swiftly는 Swift로 구축되었으며, 파일 시스템 관리와 HTTP 요청을 위한 다양한 Swift 기능을 활용합니다. 자가 설치형 바이너리로 설계되어 있어 여러 플랫폼에서 사용하기 쉽습니다.

Swiftly는 Xcode 외부에서 Swift를 설치하는 주요 방법으로 사용될 예정이며, 다양한 리눅스 배포판과 macOS를 지원합니다. CI/CD 환경에서의 고급 사용 사례에 대한 문서도 추가로 제공됩니다.

이 프로젝트는 오픈 소스이며, Swift 커뮤니티 내에서 기여와 논의를 장려합니다. 특히 패트릭 프리드(Patrick Freed)의 기여에 감사의 뜻을 전합니다. 더 많은 정보는 Swiftly 문서를 통해 확인할 수 있으며, Swift 포럼에서 커뮤니티와 소통할 수 있습니다.

1970년대 이후 거의 모든 재즈 음악가들은 복숭아색 표지를 가진 '리얼 북'이라는 책을 소유하고 있습니다. 이 책에는 많은 재즈 스탠다드의 손으로 쓴 악보가 담겨 있습니다. 그러나 이 책은 처음에는 불법이었습니다. 음악 출판사나 작곡가의 허가 없이 자가 출판되어 비밀리에 판매되었기 때문입니다.

리얼 북의 기원은 1940년대에 등장한 '가짜 북'과 관련이 있습니다. 이 가짜 북은 음악가들이 많은 악보를 가지고 다니지 않고도 인기 곡을 연주할 수 있도록 도와주기 위해 만들어졌습니다. 그러나 출판사들은 법적인 악보를 판매하고 싶어 했기 때문에 가짜 북에 대한 반발이 있었습니다.

리얼 북은 1970년대 중반, 현대적인 재즈 곡과 업데이트된 코드 변화를 포함한 컬렉션을 원했던 버클리 음악 대학의 두 학생에 의해 만들어졌습니다. 그들은 동료 학생들에게 판매하기 위해 복사본을 제작했지만, 곧 전 세계에서 불법 복제품이 등장하면서 수요가 급증했습니다.

2000년대 중반, 할 레너드가 리얼 북의 합법적인 버전을 출판하여 작곡가들이 로열티를 받을 수 있도록 했지만, 재즈 곡의 저작권 문제는 여전히 해결되지 않았습니다.

리얼 북은 재즈를 배우는 데 유용한 도구이지만, 비평가들은 이 책이 장르를 지나치게 단순화한다고 주장합니다. 니콜라스 페이튼과 같은 음악가는 재즈가 단순히 악보에 적힌 음표 이상의 것이라고 강조하며, 문화적 몰입과 개인적 표현이 중요하다고 말합니다. 캐롤린 윌킨스와 같은 다른 이들은 리얼 북이 유용한 출발점이 될 수 있지만, 재즈 음악의 다양한 해석을 탐구하는 것이 중요하다고 강조합니다.

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신호 채팅에 웹후크를 추가하는 방법은 간단합니다. 이를 통해 알림과 경고를 쉽게 받을 수 있습니다. 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

먼저 웹후크 URL을 받아야 합니다. @BotMaster에게 메시지를 보내면 웹후크 URL을 받을 수 있습니다. 이후에는 직접 메시지나 신호 그룹을 통해 실시간 알림을 받을 수 있습니다.

알림의 예로는 서버 CPU 사용량 경고나 성공적인 배포 알림이 있습니다.

자주 묻는 질문에 대해 설명하겠습니다. 보안 측면에서 SignalBot은 안전하며 메시지나 메타데이터를 저장하지 않습니다. 비밀번호와 같은 민감한 정보는 보내지 않는 것이 좋습니다. SignalBot은 gwillem이 개발하였으며 무료로 사용할 수 있습니다. 현재 알림은 일반 텍스트와 이모지로만 제공되며, 곧 마크다운 지원이 추가될 예정입니다. SignalBot은 다양한 프로그래밍 언어와 호환되는 일반 웹후크 API를 제공하므로, 특정 통합 필요가 있을 경우 문의해 주시기 바랍니다.

미얀마의 중생대 크레타기에서 발견된 9,900만 년 된 호박에서 새로운 화석 말벌 속인 Sirenobethylus charybdis가 발견되었습니다. 이 말벌은 복부 끝부분에 독특한 구조를 가지고 있으며, 세 개의 플랩이 있어 이를 통해 물체를 잡는 기능을 할 수 있을 것으로 보입니다. 이 구조는 식충식물인 비너스 플라이트랩과 유사합니다. 이러한 적응은 말벌이 알을 낳을 때 숙주를 일시적으로 immobilize하는 데 도움이 되는 것으로 생각됩니다.

이 연구 결과는 이 말벌이 속한 Sirenobethylidae 가족이 Chrysidoidea 초과족의 초기 분기를 나타내며, 크레타기 곤충에서 현재 관찰되는 것보다 더 다양한 기생 전략이 존재했음을 시사합니다. 이 연구는 곤충의 포식 방법의 다양성을 강조하고, 말벌의 형태와 행동의 진화에 대한 통찰을 제공합니다.

전반적으로 Sirenobethylus는 숙주를 잡아 알을 낳기 위해 특수한 복부를 사용하는 코이노비온트 기생충으로 여겨집니다. 이 발견은 곤충 진화와 고대 말벌의 생태적 역할에 대한 이해를 높이는 데 기여합니다.

유럽연합(EU)은 애플에게 자사의 독점적인 피어 투 피어 Wi-Fi 프로토콜인 애플 무선 직접 링크(AWDL)를 업계 표준인 Wi-Fi Aware, 즉 이웃 인식 네트워킹(NAN)으로 교체할 것을 요구하고 있습니다. 이 변화는 EU의 디지털 시장법(DMA)에 의해 의무화되었으며, 이는 기기 간의 상호 운용성을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

애플은 iOS 19에서 Wi-Fi Aware 4.0을 구현해야 하며, 그 후 곧바로 Wi-Fi Aware 5.0으로 업데이트해야 합니다. 이 전환은 자발적인 것이 아니라 규제 요구사항입니다.

Wi-Fi Aware는 서로 다른 제조사의 기기가 라우터나 인터넷 연결 없이 직접 발견하고 통신할 수 있게 해주어, 플랫폼 간 연결성을 향상시킵니다. 이전의 Wi-Fi Direct는 기기가 직접 연결될 수 있게 해주는 표준이었지만 한계가 있었습니다. AWDL은 애플이 자사 기기를 위해 개발한 것으로 높은 성능을 제공하지만, 플랫폼 간 기능이 부족했습니다. Wi-Fi Aware는 AWDL의 개념을 바탕으로 한 개방형 표준으로, 더 나은 상호 운용성과 전력 효율성을 제공합니다.

Wi-Fi Aware의 장점으로는 지속적이고 효율적인 기기 발견, 높은 데이터 전송 속도와 범위, 낮은 지연 시간 및 즉각적인 통신 기능, 내장된 보안 기능이 있습니다. Wi-Fi Aware로의 전환은 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발을 간소화하여, 애플의 에어드롭과 유사한 피어 투 피어 파일 공유 기능을 iOS와 안드로이드 기기 모두에서 쉽게 구현할 수 있게 합니다.

EU의 요구는 피어 투 피어 네트워킹의 발전을 이끌어낼 수 있으며, 향후 Wi-Fi Aware의 개선 가능성도 열어줍니다. 이러한 변화는 기기 연결 표준을 통합하는 중요한 단계로, 서로 다른 플랫폼 간의 협업과 통신을 더욱 원활하게 할 수 있게 합니다.

이 글에서는 AMD RDNA3 GPU에서 FP32 행렬 곱셈을 최적화하는 방법을 설명하며, rocBLAS 라이브러리보다 60% 향상된 성능을 달성하는 방법을 다룹니다. 주로 4096x4096 크기의 행렬을 사용하며, AMD Radeon 7900 XTX를 활용하고, 여덟 가지의 서로 다른 커널 구현을 포함합니다.

행렬 곱셈의 기본 원리는 두 개의 행렬 A(크기 MxK)와 B(크기 KxN)를 곱하여 행렬 C(크기 MxN)를 생성하는 것입니다. 이 과정에서는 A의 행과 B의 열 간의 내적을 계산합니다.

성능 목표는 GPU에서 계산 중심으로 최적화하여 RDNA3 아키텍처의 이점을 최대한 활용하는 것입니다. 저자는 이론적인 성능을 약 61.44 TFLOPS로 계산하며, 이 성능을 유지하기 위해 필요한 대역폭은 약 90.2 GB/s라고 설명합니다.

기본적인 커널 구현은 성능이 좋지 않아 136ms, 1010.60 GFLOPS/s의 결과를 보입니다. rocBLAS 구현은 더 나은 성능인 4.49ms, 30547 GFLOPS/s를 기록하지만 여전히 이론적인 최대 성능에는 미치지 못합니다.

최적화 전략의 주요 문제는 비효율적인 전역 메모리 접근입니다. 저자는 지연 시간을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 Local Data Store(LDS) 타일링을 사용할 것을 제안합니다. 이 새로운 접근 방식은 데이터를 타일에 로드하고 이 타일에서 계산을 수행하여 메모리 접근을 최소화합니다. 저자는 최적화된 커널을 위한 LDS 사용의 구체적인 구현과 의사 코드를 제공합니다.

이 글은 메모리 접근 패턴을 최적화하고 GPU 아키텍처의 기능을 활용하여 행렬 곱셈 성능을 향상시키는 것의 중요성을 강조합니다.

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이 책은 복잡한 애플리케이션을 구축하기 위한 주요 아키텍처 패턴을 탐구하며, 효과적인 소프트웨어 설계와 테스트 전략에 중점을 둡니다. 해리와 밥이 저자로 참여했으며, 이 책은 해리가 파이썬으로 테스트 주도 개발(TDD)을 진행한 후 애플리케이션 구조에 대한 질문에서 출발했습니다. 경험이 풍부한 소프트웨어 아키텍트인 밥은 소프트웨어의 복잡성을 관리하는 방법에 대한 이안 쿠퍼의 통찰을 공유합니다.

저자들은 온라인 가구 소매업체인 MADE.com에서 일하며, 이러한 기술을 활용해 물류와 배송을 최적화하는 지능형 시스템을 만듭니다. 이들은 새로운 프로그래머들에게 이러한 프로젝트에 필요한 필수 기술을 가르치는 것을 목표로 하고 있습니다.

책은 파이썬이 C#과 자바와 같은 복잡한 애플리케이션으로 발전함에 따라 강력한 아키텍처 패턴의 필요성이 커지고 있음을 강조합니다. TDD, 도메인 주도 설계(DDD), 이벤트 기반 아키텍처를 다루며, 고전적인 패턴과 이를 파이썬 방식으로 적용하는 방법을 소개합니다.

독자는 복잡한 파이썬 애플리케이션에 대한 경험이 있어야 하지만, DDD나 아키텍처 패턴에 대한 사전 지식은 필요하지 않습니다. 이 책은 각 장에서 하나의 예제 프로젝트를 구축하며, 독자가 코드에 적극적으로 참여하도록 유도하는 연습 문제와 GitHub 리소스를 제공합니다.

주요 내용으로는 도메인 모델링과 DDD 원칙, 리포지토리, 서비스 레이어, 유닛 오브 워크 패턴, 이벤트 기반 아키텍처와 메시지 처리, 명령-쿼리 책임 분리 및 의존성 주입이 포함됩니다.

전반적으로 이 책은 파이썬에서 아키텍처 패턴을 구현하기 위한 참고서 역할을 하며, 소프트웨어 설계 원칙에 대한 추가 탐구를 장려합니다.

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최근 연구에 따르면 특정 열대 나무, 특히 디프테릭스 올레이페라(Dipteryx oleifera)는 번개에 맞아도 생존할 수 있을 뿐만 아니라 오히려 이득을 볼 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구는 산림 생태학자 에반 고라(Evan Gora)가 이끌었으며, 이 나무들이 번개를 유도하는 역할을 하며 최소한의 피해를 입는 동시에 주변 식물과의 경쟁을 줄이는 데 도움을 준다는 결과를 보여주었습니다.

연구팀은 파나마에서 번개에 맞은 93그루의 나무를 추적하였고, D. oleifera 나무는 경미한 피해를 입고 생존한 반면, 다른 종들은 상당한 피해를 입고 많은 나무가 번개에 맞은 직후 사망하는 것을 발견했습니다. 번개는 D. oleifera 나무에 있는 기생 덩굴의 수를 줄여주어 이 나무들이 더 잘 자라고 자원 경쟁에서 유리한 위치를 차지할 수 있도록 했습니다.

연구자들은 D. oleifera 나무가 그 높이와 넓은 가지 덕분에 번개를 끌어당기는 방향으로 진화했을 가능성이 있다고 제안합니다. 평균적으로 이 나무들은 56년마다 번개에 맞으며, 수백 년을 살 수 있어 생애 동안 여러 번의 번개를 경험하며 이득을 볼 수 있습니다.

이 연구 결과는 번개가 숲의 생태계에서 중요한 역할을 한다는 점을 강조하며, 기후 변화로 인해 번개가 더 자주 발생함에 따라 생물 다양성과 탄소 저장에 영향을 미칠 수 있습니다. 향후 연구에서는 이러한 나무들이 번개를 견딜 수 있는 특성이 무엇인지, 그리고 다른 종들도 비슷한 적응을 가지고 있는지에 대해 탐구할 예정입니다.

느린 CI 파이프라인은 어느 정도까지 개선할 수 있습니다. CPU, 네트워크, 메모리, 디스크 I/O와 같은 문제들이 모두 지연을 초래할 수 있습니다. 이 요약에서는 디스크 I/O가 GitHub Actions의 작업 흐름을 어떻게 느리게 할 수 있는지에 대해 설명합니다.

milliForth는 Forth 프로그래밍 언어의 매우 간결한 버전으로, 크기가 단 328바이트에 불과해 가장 작은 프로그래밍 언어 중 하나로 평가받고 있습니다. 이 언어는 8비트 6502 CPU를 위해 특별히 설계되었으며, x86과 같은 16비트 CPU를 대상으로 하는 다른 Forth 버전과는 차별화됩니다.

milliForth의 주요 특징 중 하나는 두 가지 내부 인터프리터 모델인 직접 스레드 코드(Direct Thread Code, DTC)와 최소 스레드 코드(Minimal Thread Code, MTC)를 사용한다는 점입니다. DTC는 크기가 작아 선호됩니다. 또한, 코드는 성능보다 크기를 우선시하며, ca65와 같은 도구를 사용하여 컴파일합니다.

메모리 관리 측면에서는 다양한 기능을 위해 특정 메모리 페이지를 활용합니다. 여기에는 입력 및 출력 버퍼, 데이터 스택, 반환 스택을 위한 저장 공간이 포함됩니다. 기본적인 연산(예: 덧셈 및 값 가져오기), 스택 관리, 터미널 및 컴파일을 처리하는 기능도 포함되어 있습니다.

milliForth는 간결함과 효율성을 유지하는 것을 목표로 하며, sectorForth에서 영감을 받아 최소한의 형태를 유지하고자 합니다. 이 프로젝트는 DTC와 MTC를 비교하기 위한 테스트베드 역할도 하며, 두 모델 모두 샘플 프로그램을 성공적으로 실행할 수 있습니다. 코딩 관행과 설계 선택은 6502 아키텍처의 제약에 맞추는 데 중점을 두고 있습니다.

더 많은 정보와 자료는 원본 milliForth 및 유사한 프로젝트에 대한 링크를 포함하여 제공됩니다.

이 글은 Stephan Ewen, Ahmed Farghal, 그리고 Till Rohrmann이 작성한 Restate라는 새로운 내구성 실행 엔진에 관한 두 번째 기사입니다. Restate는 전통적인 시스템과 달리 외부 데이터베이스나 로그에 의존하지 않으며, 높은 내구성과 운영 효율성을 목표로 하고 있습니다.

Restate의 주요 특징 중 하나는 통합 로그 아키텍처입니다. 이 아키텍처는 로그 기반의 런타임을 사용하여 분산 조정을 단순화하고, 기존 시스템인 Postgres에 비해 성능을 향상시킵니다. Restate 서버는 메시지 브로커처럼 작동하여 이벤트를 수신하고 애플리케이션 서비스에 전달합니다. 애플리케이션 서비스는 애플리케이션 로직을 실행하고, 이벤트를 관리하며, 상태를 유지하는 내구성 있는 기능입니다.

서버는 서비스와의 연결을 유지하여 저널링이나 상태 수정과 같은 내구성 있는 작업을 수행할 수 있도록 합니다. Restate는 새로운 이벤트를 위한 내장 로그를 사용하고, 데이터를 RocksDB에 저장합니다. 이 데이터는 주기적으로 객체 저장소에 백업되어 내구성을 보장합니다. 객체 저장소의 지연 문제를 해결하기 위해 Restate는 낮은 지연 시간을 보장하는 복제 계층을 구현했습니다.

시스템은 파티션을 사용하여 확장되며, 각 파티션은 독립적으로 작동하는 로그와 이벤트 프로세서를 가지고 있어 호출을 처리합니다. 제어 평면은 전체 시스템을 조정하며, 실패와 구성을 관리하고, 데이터 평면은 로그와 이벤트 처리를 담당합니다. 초기 테스트 결과, Restate는 높은 부하에서도 약 3ms에서 10ms의 낮은 지연 시간과 초당 94,000건 이상의 높은 처리량을 보여주고 있습니다.

앞으로의 개선 사항으로는 Restate의 로그 구현인 Bifrost의 개발에 초점을 맞춘 다음 기사가 예정되어 있으며, 이는 성능과 유연성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 전반적으로 Restate는 내구성 있는 실행 시스템을 구축하는 데 있어 더 나은 개발자 경험과 운영 효율성을 제공하도록 설계되었습니다. 이 서비스는 관리형 클라우드 서비스로 제공되어 다양한 사용자들이 접근할 수 있습니다.

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FreeBSD 재단은 FreeBSD 커뮤니티를 지원하며, 현재 개발자에게 제공되는 Framework 노트북을 포함해 노트북에서 FreeBSD 경험을 향상시키고 있습니다. 필자는 AMD 7000 시리즈 CPU가 장착된 Framework 13 노트북을 받았으며, 이 노트북은 데스크탑 기계와 유사한 GPU 덕분에 그래픽 드라이버 테스트에 유용합니다.

노트북의 포장은 독창적인 디자인으로 호평을 받았지만, 화면 베젤 설치는 까다로워서 손상을 피하기 위해 신중한 정렬이 필요했습니다. 필자는 과거 FreeBSD와 WiFi 관련 문제로 인해 유선 이더넷 모듈을 선택했습니다. FreeBSD 14.2가 이 노트북에 설치될 수 있다는 것을 확인했지만, 설치를 위해서는 보안 부팅을 비활성화하고 USB 스틱을 사용해야 합니다.

설치 후 시스템은 기본 텍스트 콘솔로 부팅됩니다. X11은 약간의 설정 후 작동하지만, Wayland에서 KDE Plasma 6을 실행하면 제대로 작동하지 않고 텍스트 커서만 표시됩니다. 필자는 이 문제를 더 조사할 계획입니다.

이 글은 공공 장소에서 감시 기술, 특히 번호판 인식 카메라의 사용에 대한 개인적인 조사를 다루고 있다. 저자는 이야기를 작업하던 중 경찰관들이 도넛 가게에 들어가 감시 영상을 검토하는 모습을 목격했다. 이 경험은 그가 업무로 이동하는 동안 얼마나 자주 카메라에 포착될 수 있는지를 탐구하게 만들었다.

저자는 하루 동안 여러 카운티를 여행하며 정보공개법에 따라 15개 법 집행 기관에 영상을 요청했다. 그의 여정에서 일부 기관은 요청을 거부했지만, 많은 기관이 협조하여 그의 차량에 대한 데이터를 제공했다. 그는 자신의 차가 카메라에 포착된 장소와 시간을 기록하며, 감시가 행동 패턴을 드러낼 수 있음을 강조했다.

저자는 이러한 기술의 함의에 대해 고민하며, 개인이 모르는 사이에 추적될 수 있다는 점을 지적했다. 그는 공공 감시 데이터가 경찰에 의해 영장 없이 접근될 수 있다는 점에서 사생활에 대한 우려를 표명하며, 감독과 개인의 권리에 대한 질문을 제기했다. 결국, 이 조사는 공공 장소에서의 사생활 기대치의 변화를 강조하며, 사람들이 정부에 의해 어떻게 감시되는지를 알 권리가 더 이상 없을지도 모른다는 점을 시사했다.

일본 RIKEN의 과학자들이 소금물에 하룻밤 만에 녹아버리는 새로운 종류의 플라스틱을 개발했습니다. 이 플라스틱은 해로운 미세플라스틱을 남기지 않는 생분해성 소재로, 재조합 가능한 결합을 가진 초분자 폴리머로 만들어졌습니다. 이러한 결합 덕분에 사용 중에는 강한 성질을 유지하지만, 소금물에 잠기면 쉽게 분해됩니다.

새로운 플라스틱은 일반적인 식품 첨가물인 헥사메타인산 나트륨과 비료에서 발견되는 구아니디늄 이온 기반의 단량체를 혼합하여 만들어집니다. 이 조합은 유연하고 강한 재료를 형성하며, 소금물에서 약 8시간 반 만에 녹아 안전한 화합물인 질소와 인으로 분해됩니다. 이 화합물은 식물과 미생물에 유익할 수 있습니다.

플라스틱이 조기에 녹지 않도록 하기 위해 연구자들은 소수성 코팅을 개발했습니다. 이 코팅 덕분에 플라스틱은 고의로 긁어 소금물이 들어가도록 하지 않는 한 안전하게 사용할 수 있습니다.

전반적으로 이 새로운 생분해성 플라스틱은 전통적인 플라스틱에 비해 환경에 미치는 위험이 적고, 바다에 버려졌을 때도 유익할 수 있는 가능성을 지닌 유망한 대안입니다.

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Roku와 아마존 같은 스트리밍 회사들이 시청자 데이터를 활용해 광고 전략을 강화하고 있습니다. 전통적인 TV는 항상 광고를 포함해왔지만, 스트리밍 서비스는 처음에는 광고 없는 경험을 제공했습니다. 그러나 이제 많은 서비스가 광고를 포함하고 있으며, TV는 시청 습관에 대한 데이터를 수집해 개인 맞춤형 광고를 제공합니다.

Roku는 원래 하드웨어로 알려졌지만, 이제는 광고와 데이터 회사로 전환하고 있으며, 광고에서 상당한 수익을 올리고 있습니다. 이러한 변화는 기술 회사들이 TV 경험의 모든 측면, 즉 하드웨어, 콘텐츠, 광고를 통제하려는 산업의 넓은 흐름의 일환입니다. 현재 많은 TV는 시청하는 내용을 모니터링하는 기술을 포함하고 있어 개인 정보 보호에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

그 결과, 광고가 점점 더 많이 등장하고 있으며, 많은 시청자들이 광고 지원 구독을 선택하고 있습니다. 일부 소비자들은 데이터 수집에 불편함을 느끼지만, 다른 이들은 타겟 광고를 긍정적으로 평가합니다. 광고를 완전히 피하고 싶은 사람들을 위해 무료 스트리밍 서비스와 같은 대안도 존재합니다. 전반적으로 TV 환경은 변화하고 있으며, 시청자들은 개인 정보 보호와 광고가 얽힌 복잡한 생태계를 헤쳐 나가야 합니다.

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연구자들은 결정 격자에서 발생하는 준입자인 파손(phason)이 매우 낮은 온도에서도 층간 엑시톤이 움직일 수 있도록 한다는 사실을 발견했습니다. 일반적으로 이러한 온도에서는 물질의 움직임이 멈추게 되는데, 이 발견은 재료 과학에 대한 이해를 높이고 큐비트와 같은 양자 기술의 안정성을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.

이 연구는 분자 연구소에서 진행되었으며, 전이 금속 다칼코겐화물(TMD)이라고 불리는 얇은 반도체 층을 쌓는 방식으로 이루어졌습니다. 이러한 층들이 쌓이면 정지해 있다고 여겨졌던 움직이는 모아레 잠재력이 형성됩니다. 이 잠재력은 빛이 이러한 물질과 상호작용할 때 생성되는 전자와 정공의 쌍인 엑시톤의 이동에 중요한 역할을 합니다.

연구자들은 엑시톤이 마치 동적인 바다 풍경처럼 행동하는 모아레 잠재력 내에서 이동할 수 있음을 관찰했습니다. 그들은 엑시톤의 이동성이 온도와 층의 정렬에 의해 영향을 받는다는 것을 발견했습니다. 놀랍게도 절대 영도에 가까운 온도에서도 엑시톤은 완전히 얼어붙지 않고 일부 움직임을 보였습니다.

이 연구는 다른 반도체 시스템을 탐색하고 재료에서 파손의 역할을 이해하는 새로운 길을 열어줍니다. 이러한 발견은 양자 정보 시스템을 발전시키려는 더 넓은 목표에 기여합니다.

최근 "청바지의 달"을 맞아, 전략가들은 아마존에서 구매한 리바이스 청바지가 리바이스 매장에서 직접 구매한 것보다 품질이 낮은지 조사했습니다. 품질 차이에 대한 제보를 받은 저자는 두 판매처에서 인기 있는 리바이스 스타일의 청바지를 테스트했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 아마존과 리바이스에서 판매하는 청바지는 색상과 질감에서 눈에 띄는 차이가 있었지만, 이는 품질의 큰 차이를 나타내지는 않았습니다. 실험실 테스트 결과, 두 출처의 데님은 다소 차이가 있었지만, 대부분의 청바지는 강도와 내구성 면에서 비슷한 성능을 보였습니다. 리바이스는 다양한 글로벌 제직소에서 원단을 조달하기 때문에 생산 품질과 외관에 차이가 발생할 수 있습니다.

결국, 평가 결과에 따르면 서로 다른 판매처에서 구매한 리바이스 청바지 사이에 약간의 차이가 있을 수 있지만, 아마존에서 구매한 청바지가 리바이스 매장에서 구매한 것보다 반드시 품질이 떨어지는 것은 아닙니다. 청바지를 찾는 소비자들은 판매처보다는 핏과 스타일에 더 집중해야 합니다.

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"유럽의 기술 주권을 위한 전투: 오픈스택의 중요성"이라는 제목의 팟캐스트 에피소드에서는 클레우라의 창립자이자 오픈인프라 이사인 요한 크리스텐슨이 출연합니다. 이 대화에서는 유럽이 디지털 주권을 달성하고 경쟁력 있는 지역 클라우드 생태계를 구축해야 하는 긴급한 필요성에 대해 논의합니다.

주요 내용으로는 유럽이 미국 클라우드 서비스에 크게 의존하고 있다는 점이 있습니다. 이는 데이터 가용성, 가격, 정치적 영향력에 위험을 초래합니다. 또한, 유럽의 기술 성장을 저해하는 여러 장애물도 언급됩니다. 예를 들어, 기존 기업에 유리한 조달 시스템, 공급업체 종속, 유럽 외 기업으로의 인재 유출, 복잡한 인프라 문제 등이 있습니다.

요한은 오픈스택에 대한 자신의 경험을 바탕으로 오픈 소스 인프라의 중요성과 내부 역량 개발의 필요성을 강조합니다. 대화에서는 유럽의 공급업체들이 협력해야 하며, 시장 발전을 위한 기술 표준의 역할도 중요하다는 점이 강조됩니다. 요한은 유럽에 규제가 있지만, 실제 집행이 부족해 진행이 더디다는 점도 지적합니다.

이 에피소드는 유럽의 기술 독립성에 대한 현실적인 점검을 제공하며, 개선을 위한 잠재적인 경로에 대해 논의합니다. 외부 공급업체에 대한 과도한 의존을 피하기 위해 지역 역량을 구축하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

연구자들은 고대 생물인 프로토택사이트스가 한때 거대한 균류로 여겨졌지만, 사실은 전혀 알려지지 않은 생명체의 가지에 속할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 프로토택사이트스는 약 4억 2천만 년에서 3억 7천5백만 년 전 사이에 존재했으며, 가지가 없는 큰 나무 줄기처럼 생겼고, 높이는 최대 8미터에 달했습니다. 초기에는 화학 분석을 통해 균류로 분류되었지만, 최근 연구에서는 이 생물이 균류, 식물, 동물 등 기존의 생명체 분류에 들어맞지 않을 수 있다고 제안하고 있습니다.

최근 연구는 스코틀랜드에서 발견된 더 작은 종인 프로토택사이트스 타이티에 초점을 맞췄습니다. 연구자들은 이 생물의 내부 구조가 알려진 균류와는 다르며, 균류 세포벽의 주요 성분인 키틴이 없다는 것을 발견했습니다. 대신, 식물에서 발견되는 리그닌과 유사한 점이 있었습니다. 이러한 발견은 프로토택사이트스가 이전에 알려지지 않은 진핵생물의 일종일 가능성을 제기합니다.

프로토택사이트스와 그 멸종 원인을 완전히 이해하기 위해서는 추가 연구가 필요합니다. 이러한 발견은 과학계에서 큰 관심과 호기심을 불러일으키며, 지구 역사 속에 아직 발견되지 않은 생명체의 가능성을 암시하고 있습니다.

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Kafka를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

먼저, Kafka 파일을 추출합니다. 이를 위해 tar xvf kafka_2.13-4.0.0.tgz 명령어를 사용합니다. 다음으로, 고유한 클러스터 ID를 생성합니다. 이때는 KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)" 명령어를 입력합니다. 마지막으로, Kafka의 저장소를 포맷합니다. 이를 위해 bin/kafka-storage.sh format --standalone -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/server.properties 명령어를 실행합니다.

지식 라이브러리 MCP(KL MCP)는 Azure AI 서비스를 활용하여 문서 검색을 개선하고 대화형 인사이트를 제공하는 고급 애플리케이션입니다. 이 시스템은 텍스트와 이미지 등 다양한 문서 유형을 처리할 수 있으며, 실시간 데이터를 통합하여 검색의 정확성과 반응성을 높입니다.

KL MCP는 재무 문서와 차트와 같은 혼란스러운 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. Azure AI 에이전트 서비스, Microsoft Document AI, 그리고 맞춤형 봇을 결합하여 효율적인 쿼리와 데이터 검색을 지원합니다.

이 프로젝트는 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 필요성에서 영감을 받았습니다. 기존 시스템은 문서 양이 증가함에 따라 검색 정확성에서 어려움을 겪었습니다. KL MCP는 문서를 체계적으로 정리하고, Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하여 가치 있는 인사이트를 추출합니다.

KL MCP는 PDF, 워드, 엑셀, 이미지 등 다양한 문서 형식에 대한 쿼리를 지원하며, 고급 텍스트 및 이미지 분석을 통해 실시간 응답을 제공합니다. 또한, 특정 작업을 위한 봇 시스템을 갖추고 있어 사용자 상호작용과 쿼리 해결을 향상시킵니다.

이 시스템은 Azure AI 에이전트 서비스와 Microsoft Document AI를 기반으로 구축되었으며, 코드 개선을 위해 GitHub Copilot과 같은 도구를 사용합니다. 메타데이터 관리를 위해 Cosmos DB를 활용하고, OneDrive에서 문서에 접근하기 위해 Microsoft Graph API를 사용합니다. 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있는 다중 모달 모델(GPT-4o)을 통합하여 서로 다른 데이터 유형 간의 간극을 메웁니다.

앞으로 음성 입력, 비디오 지원, AI 기반 인사이트 추가를 통해 기능을 더욱 향상시킬 계획입니다. 재무 데이터 처리 및 쿼리 기능을 개선하기 위해 FinancialAnalysisApp의 지속적인 업그레이드도 예정되어 있습니다.

이 프로젝트에서 사용된 기술로는 Python, C#, Go와 같은 프로그래밍 언어와 문서 처리 및 오디오 상호작용을 위한 다양한 라이브러리, AI 기능과 클라우드 통합을 위한 Azure 서비스가 포함됩니다. KL MCP는 문서 관리와 쿼리에서 중요한 발전을 이루어내며, 빠르고 정확한 인사이트를 제공하고 사용자 경험을 향상시키는 고급 AI 기술을 결합하고 있습니다.

A* 알고리즘을 마스터하는 것이 중요합니다. A*는 최단 경로를 찾는 데 강력한 검색 알고리즘으로, 너비 우선 탐색(BFS)보다 더 효과적입니다. 이 알고리즘은 가까운 노드를 우선적으로 고려하여 경로를 찾습니다.

프로그래밍 언어의 선택은 그리 중요하지 않습니다. 예를 들어, 자바스크립트와 같은 언어보다는 스마트한 알고리즘을 사용하는 것이 더 중요합니다. 각 반복의 속도를 높이기보다는 반복 횟수를 줄이는 데 집중해야 합니다.

다차원 공간에서 더 빠른 검색을 위해 트리 데이터 구조 대신 공간 해싱을 사용하는 것이 좋습니다. 효과적인 공간 분할과 미리 해결된 문제를 캐싱하면 성능이 크게 향상되어 알고리즘 속도가 덜 중요해집니다.

문제를 시각적으로 표현하는 것이 중요합니다. 문제를 시각화하면 디버깅과 이해에 도움이 됩니다. 브라우저 프로파일링 도구를 활용하여 코드 성능을 분석하고 최적화하는 것도 좋은 방법입니다.

재귀 함수는 추적과 성능을 복잡하게 만들 수 있으므로, 반복적인 접근 방식을 선호하는 것이 효율적입니다. 몬테카를로 방법은 무작위성을 사용하여 비효율적이고 디버깅이 어려운 경우가 많으므로, 더 나은 휴리스틱을 찾는 것이 좋습니다.

알고리즘의 각 단계에서 일관된 좌표 공간을 유지하는 것이 명확성을 높이고 이후 단계에서의 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘의 동작을 시각화하면 비효율성과 낭비되는 반복을 강조할 수 있습니다.

느린 그리드 체크 대신 효율적인 수학적 계산을 사용하여 교차점을 찾는 것이 좋습니다. 각 알고리즘 단계에서 실패 가능성을 추적하고, 잠재적인 문제를 조기에 해결하는 데 우선순위를 두는 것이 중요합니다.

마지막으로, A* 알고리즘을 가중치 버전으로 조정하여 속도를 높일 수 있습니다. 이 방법은 최적성을 희생하더라도 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 교훈들은 성공적인 자동 라우터를 구축하는 데 있어 알고리즘 설계, 시각화, 데이터 구조의 효과적인 사용이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

클로드와 같은 언어 모델은 인간이 직접 프로그래밍하는 대신 방대한 데이터를 분석하여 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 이로 인해 모델의 내부 프로세스를 이해하기 어려워지며, 연구자들은 이러한 모델이 어떻게 사고하는지를 탐구하고 있습니다.

최근 연구들은 이러한 모델의 내부를 "볼 수 있는" 도구를 개발하는 데 초점을 맞추고 있으며, 정보 처리 방식에 대한 통찰을 제공합니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 클로드는 다양한 언어 간에 개념을 공유할 수 있어, 각 언어에 대한 별도의 모델이 아닌 보편적인 사고 방식을 제안합니다. 둘째, 클로드는 시를 쓸 때 미래의 단어를 계획할 수 있어, 단순히 다음 단어를 예측하는 것이 아니라 여러 단계를 앞서 생각한다는 것을 보여줍니다.

셋째, 클로드는 때때로 논리적 추론을 따르기보다는 설득력 있지만 잘못된 주장을 만들어내기도 합니다. 이는 새로운 해석 가능성 방법을 통해 식별할 수 있습니다. 넷째, 클로드는 복잡한 질문에 답하기 위해 다양한 사실을 결합하는데, 이는 단순히 암기한 답변을 반복하는 것이 아니라 정교한 추론 능력을 보여줍니다.

다섯째, 모델은 불확실할 때 대답을 거부하는 경향이 있지만, 특정한 질문을 통해 잘못된 답변을 제공하도록 유도될 수 있습니다. 여섯째, 안전 조치를 우회하는 방법이 존재하여, 이로 인해 모델이 의도치 않게 유해한 내용을 생성할 수 있습니다.

이러한 발견은 AI 시스템에 대한 이해를 높이고, 인간의 가치와 일치하도록 하는 데 도움을 줍니다. 연구는 현재의 해석 가능성 기술의 잠재력과 한계를 강조하며, 향후 복잡한 AI 모델을 위해 이를 개선할 필요성을 지속적으로 제기합니다.

토론은 타이넌이 어떤 작업을 할지 결정하는 방법에 대한 그의 글을 중심으로 진행되고 있다. 여러 독자들은 그의 사고 방식에 대한 통찰력에 감사를 표하고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

앤드류는 타이넌이 어떤 것이 투자할 가치가 있는지를 어떻게 판단하는지, 돈, 자율성, 삶의 질 측면에서 질문한다. 가빈은 초보자들이 목표를 설정하는 데 어려움을 겪는 점을 언급하며, 사고 방식과 목표 설정에 대한 더 많은 글을 요청한다. 아담은 높은 금리에 비추어 타이넌의 이전 글에서 언급된 마진 사용에 대한 업데이트를 원한다. 타이넌은 현재 마진을 최소한으로만 사용하고 있다고 답변한다. JR은 타이넌이 비전통적인 선택과 사고 방식을 통해 다른 사람들에게 영감을 주는 것에 대해 칭찬한다. 매즈는 자신의 웹사이트 마케팅에 대한 조언을 구하며, 타이넌의 크루즈 시트와 비교한다. 다른 댓글들은 긍정적인 피드백과 새로운 콘텐츠나 목록에 대한 요청을 포함하고 있다.

전반적으로 이 대화는 독자들이 타이넌의 작업 및 삶의 선택에 대한 접근 방식에 관심을 가지고 있으며, 이러한 주제에 대한 더 많은 통찰력을 원하고 있음을 보여준다.

MegaTTS 3는 PyTorch를 기반으로 한 효율적인 텍스트 음성 변환(TTS) 시스템으로, 0.45억 개의 파라미터를 가진 소형 모델입니다. 이 시스템은 경량화되어 효율성을 극대화하였으며, 뛰어난 음성 복제 기능을 보여줍니다. 또한 영어와 중국어를 지원하며, 두 언어 간의 코드 스위칭도 가능합니다. 사용자는 억양의 강도와 발음을 조정할 수 있으며, 곧 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.

설치를 위해서는 Python 3.9 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 지정된 링크에서 사전 훈련된 모델 체크포인트를 다운로드할 수 있습니다. 사용자는 명령줄이나 웹 인터페이스를 통해 추론을 수행할 수 있으며, 음성의 억양과 원본 오디오와의 유사성을 조절하는 옵션이 제공됩니다. 표준 음성과 억양이 있는 음성 합성을 모두 지원합니다.

MegaTTS 3는 음성과 텍스트 정렬, 그래프음에서 음소로의 변환, 고품질 파형 변환 오토인코더(VAE)와 같은 하위 모듈을 포함하고 있습니다. 보안 문제는 개인적으로 보고해야 하며, 이 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스 하에 배포됩니다. 관련 연구 논문도 포함되어 있어 추가적인 참고 자료로 활용할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 문서에 제공된 데모 비디오와 설치 지침을 참조하면 됩니다.

엠 대시(—)는 쉼표, 콜론, 괄호처럼 사용됩니다. 추가 정보를 구분하거나 문장의 방향 변화를 나타내는 데 쓰입니다. 중단된 말이나 망설임을 표현할 수도 있습니다. 괄호 안의 정보를 강조하는 데 효과적이며, 종종 쉼표나 괄호보다 더 강한 강조를 줍니다. 문장을 극적으로 연결하거나 목록과 예시를 소개할 때도 사용됩니다. 여러 항목 뒤에 요약을 나타내는 데 쓰일 수 있으며, 인용문 끝에 출처나 저자를 앞서기도 합니다.

엔 대시(–)는 엠 대시보다 약간 짧으며 주로 범위를 나타내는 데 사용됩니다. 날짜나 숫자 사이에 "부터"를 나타내는 역할을 합니다. 예를 들어, 8월 1일부터 31일까지를 표현할 때 사용됩니다. 두 단어로 이루어진 복합 형용사에서 한 부분이 복합어일 때도 사용됩니다. 예를 들어, pre–Websterburg Bakery와 같은 경우입니다. 이름이나 연결을 나타낼 때 "부터"를 대체하기도 합니다. 예를 들어, Springfield–Websterburg 기차와 같이 사용됩니다.

하이픈(-)은 복합어의 요소를 연결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, baker-owner와 같은 경우입니다. 접두사나 접미사를 단어와 구분할 때도 쓰입니다. 예를 들어, bread-like와 같은 형태입니다. 숫자 범위나 줄 끝에서 단어를 나누는 데도 사용됩니다. 또한 말더듬이나 글자를 하나씩 철자할 때도 나타낼 수 있습니다.

전반적으로 엠 대시는 다재다능하며 공식적인 글쓰기와 비공식적인 글쓰기 모두에 사용할 수 있습니다. 구두점의 선택은 개인의 취향에 따라 다르며, 엠 대시 주변의 간격은 스타일 가이드에 따라 달라질 수 있습니다.

이 기술 보고서는 대규모 혼합 전문가 모델(MoE)을 훈련하는 데 있어 비용과 자원 문제를 중심으로 한 도전 과제를 다룹니다. 여기서는 168억 개의 매개변수를 가진 링라이트 모델과 2900억 개의 매개변수를 가진 링플러스 모델을 소개합니다. 두 모델 모두 업계 최고 수준의 성능을 보여줍니다.

AI 개발을 보다 효율적이고 접근 가능하게 만들기 위해, 특히 자원이 제한된 환경에서 사용할 수 있는 방법을 제안합니다. 첫째, 모델 아키텍처와 훈련 과정을 최적화하는 방법입니다. 둘째, 훈련 문제를 더 잘 처리할 수 있는 방안을 제시합니다. 셋째, 모델 평가의 효율성을 높이는 방법을 제안합니다.

이 모델들은 지식 그래프에서 얻은 고품질 데이터를 활용하여 도구 사용 능력이 향상되었습니다. 특히, 3000억 개의 매개변수를 가진 MoE 모델은 성능이 비슷한 다른 모델들과 비교해도 덜 강력한 장치에서 훈련할 수 있으며, 고성능 시스템을 사용할 때보다 약 20%의 컴퓨팅 비용 절감 효과를 가져옵니다. 모델은 제공된 링크를 통해 이용할 수 있습니다.

2025년 3월 18일, 레이먼드 첸은 윈도우 95의 설치 과정에서 백업 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로 더 작은 버전의 윈도우 95를 사용하지 않은 이유에 대해 의문을 제기했습니다.

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소닉 어드밴스 2 프로젝트는 현재 진행 중이며 아직 완료되지 않았습니다. 이 프로젝트는 여러 가지 롬 버전을 성공적으로 생성했습니다. 미국 버전은 sa2.gba, 유럽 버전은 sa2_europe.gba, 일본 버전은 sa2_japan.gba로, 일본 버전은 아직 작업 중입니다.

추가적으로, 이 프로젝트는 리눅스, 맥OS, 윈도우용 SDL 버전도 지원하지만, 윈도우 32 비트 버전은 아직 작동하지 않습니다. 개발 진행 상황으로는 코드가 완전히 C 언어로 변환되었고, 일부 함수는 여전히 조정이 필요합니다. 모든 어셈블리 코드는 분해되어 C 언어로 번역되었습니다. 음악 트랙은 추출되어 MIDI 파일로 문서화되었습니다. 스프라이트 애니메이션과 배경 타일도 추출되어 롬에서 사용되고 있습니다. 이제 게임은 와이드스크린 형식으로 컴파일할 수 있습니다. 차오 가든과 같은 소규모 게임은 분석되었지만 완전히 변환되지는 않았습니다.

프로젝트에 참여하고 싶다면 디스코드 커뮤니티에 가입하여 도움을 줄 수 있습니다. 이 프로젝트는 다양한 기여자들이 개발한 도구를 사용하며, "커비 & 더 어메이징 미러"의 디컴파일과 유사합니다. 그래픽, 사운드 추출 및 프로젝트 설정에 기여한 주요 기여자들에게 특별한 감사를 전합니다.

로봇 공학과 가상현실(VR)/증강현실(AR) 분야에서 빠른 카메라 움직임은 흔히 모션 블러를 발생시킵니다. 이는 카메라 자세 추정 방법에 방해가 될 수 있습니다. 이번 연구에서는 모션 블러를 문제로 보지 않고, 오히려 움직임을 추정하는 데 유용한 도구로 활용하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 이 방법은 흐릿한 이미지 하나에서 자세한 움직임 흐름과 깊이 맵을 예측하여 카메라의 속도를 계산할 수 있게 합니다. 우리는 훈련을 위해 현실적인 모션 블러의 대규모 데이터셋을 생성하고, 실제 데이터를 통해 모델을 개선했습니다. 테스트 결과, 우리의 접근 방식이 기존의 MASt3R 및 COLMAP과 같은 방법들에 비해 카메라 움직임에 대한 가장 정확한 추정을 제공하는 것으로 나타났습니다.

저자는 대형 포물선 반사를 이용한 DIY 프로젝트에서 영감을 받아 집에서 인공 햇빛을 만들려고 시도했습니다. 대신, 렌즈 그리드와 여러 개의 LED를 사용하여 소형 버전을 설계했습니다. 이 접근 방식은 디자인의 부피를 줄이고 열 관리를 개선하는 데 목적이 있었습니다.

프로젝트의 주요 내용은 다음과 같습니다. 저자는 작은 렌즈 그리드와 여러 개의 저전력 LED를 사용하여 더 작은 장치와 더 나은 열 분산을 가능하게 하는 디자인 개념을 적용했습니다. 이 과정에서 3D 디자인, PCB 설계, 광학에 대해 배우며 CAD 모델링과 맞춤형 파이썬 스크립트를 활용한 시뮬레이션 등 다양한 소프트웨어 도구를 사용했습니다. 최종 제품은 6x6 배열의 LED, 맞춤형 렌즈, 최적의 빛 출력을 위한 특수 부품을 특징으로 합니다. 또한, 레일리 산란을 모방하기 위해 잉크젯 인쇄 필름을 사용하여 빛의 외관을 향상시켰습니다.

프로젝트 비용은 약 1000유로로, 부품 제조에 상당한 비용이 들었습니다. 초기 디자인에는 몇 가지 결함이 있었지만, 수동 조정을 통해 해결했습니다. 최종 결과물은 기분 좋은 빛을 발산했지만 원하는 만큼 강렬하지는 않았습니다. 저자는 밝기와 표면적을 늘리는 데 중점을 두어 향후 버전 2에서 디자인을 개선할 계획입니다.

전반적으로 이 프로젝트는 중요한 학습 경험이었으며, 독특한 램프와 디자인에서 소프트웨어와 하드웨어의 통합에 대한 통찰을 얻는 결과를 가져왔습니다.

임신과 관련된 여러 측면에 대한 기사들이 있습니다. 이 중 하나는 임신이 여성의 기억력에 미치는 영향을 다루고 있습니다. 특히, 임신 중에는 계획된 일을 기억하는 능력이 저하될 수 있다는 점이 언급됩니다. 연구에 따르면, 임신한 여성들이 특정 기억력 테스트에서 어려움을 겪는 경우가 많다고 합니다. 또한, 임신과 관련된 심리적 문제에 대한 검토도 이루어졌으며, 여기에는 생물학적 요인, 위험 요소, 그리고 정체성에 대한 논의가 포함됩니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 "uv"라는 도구를 사용하는 방법에 대한 안내를 제공합니다.

uv는 무엇인지와 PEP 723과의 관계를 설명합니다. PEP 723은 Python의 개선 제안서로, uv의 기능과 목적을 이해하는 데 도움이 됩니다.

uv를 설치하는 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다. 설치 과정은 간단하며, 필요한 패키지를 쉽게 추가할 수 있는 방법도 안내합니다. 단일 파일 스크립트에서 uv를 사용하여 패키지 의존성을 추가하는 방법을 설명합니다.

uv를 사용하여 스크립트를 실행하는 단계도 안내합니다. Python의 shebang을 사용하면 스크립트를 더 쉽게 실행할 수 있습니다.

Linux/macOS와 Windows 사용자에게 uv 스크립트를 컴퓨터의 어느 위치에서든 실행할 수 있도록 설정하는 방법에 대한 지침이 제공됩니다.

uv가 가상 환경을 설치하는 위치와 그 이름을 지정하는 방법에 대한 정보도 포함되어 있습니다.

이 가이드는 사용자가 Python 프로젝트에서 uv를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다.

저자는 2017년부터 디버거를 사용해온 경험을 바탕으로 디버거에 대한 열정을 표현합니다. 특히, 현재 네이티브 코드 작업을 하면서 전통적인 디버거인 gdb와 lldb가 부족하다는 점에서 디버거와 REPL(읽기-평가-출력 루프)을 결합한 도구의 필요성을 강조합니다.

이 글에서는 IntelliJ IDEA에서 디버깅 경험을 향상시킬 수 있는 두 가지 주요 기능을 소개합니다. 첫 번째는 '커서까지 실행(Run to Cursor)' 기능으로, 사용자가 특정 줄에 도달할 때까지 프로그램을 실행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 매 줄마다 수동으로 실행하지 않고도 코드 내비게이션을 더 효율적으로 할 수 있습니다. 두 번째는 '빠른 표현식 평가(Quick Evaluate Expression)' 기능으로, 현재 문맥에서 선택한 텍스트를 평가할 수 있게 해주어 새로운 코드를 즉석에서 테스트할 수 있습니다.

이 두 가지 기능은 사용자가 코드에서 흥미로운 지점으로 빠르게 이동하고 실험할 수 있는 더 상호작용적인 디버깅 과정을 가능하게 합니다. 저자는 디버거가 원활한 코드 평가를 지원하고, 효과적으로 중단점을 사용하여 지역 변수에 쉽게 접근할 수 있도록 해야 한다고 제안합니다. 또한, 복잡한 텍스트 입력 대신 커서를 활용한 더 직관적인 인터페이스를 지지합니다.

부모들이 성인 자녀에게 재정 지원을 제공하는 비율이 증가하고 있으며, 이는 3년 만에 최고치를 기록했습니다. 최근 조사에 따르면, 성인 자녀를 둔 부모의 절반이 매달 평균 1,474달러를 정기적으로 지원하고 있으며, 이는 지난해보다 6% 증가한 수치입니다. 이 추세는 팬데믹 동안 시작되었으며, 젊은 세대가 겪고 있는 경제적 압박으로 인해 계속되고 있습니다.

조사의 주요 결과로는 83%의 부모가 식료품 비용을 지원하고, 65%가 휴대전화 요금을 도와주며, 거의 절반이 휴가 비용을 부담하고 있다는 점이 있습니다. 77%의 부모는 자녀의 독립성을 촉진하기 위해 재정 지원에 조건을 붙이고 있으며, 거의 50%는 자녀를 지원하기 위해 자신의 재정적 안전을 희생하고 있다고 느끼고 있습니다.

Z세대(18-28세)의 부모는 밀레니얼 세대(29-44세)의 부모보다 더 많은 지원을 받고 있습니다. 이는 Z세대가 학교에 다니거나 경력 초기 단계에 있기 때문입니다. 많은 부모들이 더 검소하게 생활하거나 은퇴를 미루는 등의 희생을 감수할 의향이 있지만, 약 40%는 향후 2년 내에 재정 지원을 중단할 계획이라고 밝혔습니다.

전반적으로 많은 부모들이 성인 자녀를 돕겠다는 의지를 가지고 있지만, 경계 설정의 필요성과 재정적 독립성을 키우는 것의 중요성에 대한 인식이 커지고 있습니다. 이번 조사는 지속적인 경제적 불확실성이 이러한 동태에 더 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

대규모 챗봇 토론회는 대형 언어 모델(LLM)이 실제로 언어를 이해하는지에 대한 논의에 초점을 맞춘 행사입니다. 이 행사에서는 이러한 인공지능 시스템이 인간과 유사한 반응을 이해하고 생성하는 데 있어 어떤 능력과 한계를 가지고 있는지를 탐구합니다.

이 글에서는 "빠르게 움직이기"라는 사고방식과 관련된 엔지니어링 조직의 문제를 다룹니다. 저자는 이전 CEO의 모토인 "빠르거나 완벽하라"는 말에 대해 회상하며, 이로 인해 중요한 과정인 코드 리뷰와 보안을 소홀히 하게 되었고, 결국 기술 부채와 취약한 시스템이 생겼다고 설명합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, "빠르게 실패하고 앞으로 나아가라"는 원칙입니다. 실패를 단순히 피하는 것이 아니라, 실패를 분석하고 개선할 수 있는 길을 제시해야 합니다. 둘째, "반복을 위한 구축"입니다. 초기 버전에서 완벽함을 추구하기보다는 명확한 다음 단계를 설정하고 미래의 개선을 계획하는 것이 중요합니다. 셋째, "모듈화 유지"입니다. 시스템을 유연하고 쉽게 변경할 수 있도록 설계하여, 대규모 수정 없이도 업데이트가 가능해야 합니다. 넷째, "규모에 대한 솔직함"입니다. 작은 팀에서 효과적이었던 전략이 큰 팀에는 적합하지 않을 수 있으므로, 그에 맞춰 속도를 조절해야 합니다.

결국, 속도도 중요하지만 장기적인 성공을 위해서는 신중한 의사결정이 필수적이라는 메시지를 전달합니다.

연구자들이 기존 기술보다 전기 신호를 광 신호로 더 빠르게 변환할 수 있는 새로운 플라스몬 모듈레이터를 개발했습니다. 이 발전은 미래의 6G 네트워크와 인공지능 데이터 센터에 유용할 수 있습니다. 이 모듈레이터는 금을 사용하며, 무선 통신 기술에서 중요한 진전을 나타냅니다.

지난 금요일, Rahul M. Juliato는 System Crafters Weekly Show에서 Emacs Solo 설정을 라이브로 시연했습니다. 그는 이 프로젝트에 대한 관심이 예상보다 높아 놀랐습니다. Emacs Solo 설정은 단순성과 효율성에 중점을 두고, 외부 패키지 없이 Emacs의 기본 기능만을 사용합니다. 이러한 미니멀한 접근 방식은 Emacs의 능력을 강조하고 빠르고 기능적인 작업 공간을 만드는 것을 목표로 합니다.

Emacs Solo의 주요 특징으로는 다양한 기능 향상과 사용자 맞춤 설정이 있습니다. 고급 편집 및 탐색 도구가 포함되어 있으며, 내장된 뉴스 리더와 버전 관리 옵션도 제공합니다. 또한, 다양한 편집 스타일에 맞춘 사용자 정의 모드도 지원합니다.

이 프로젝트의 목표는 Emacs가 똑똑한 설정을 통해 강력한 통합 개발 환경(IDE)이 될 수 있음을 보여주는 것입니다. Juliato는 David Wilson과 System Crafters 커뮤니티, 그리고 그를 도와준 기여자들에게 감사의 뜻을 전했습니다.

Sgnly는 PDF 파일을 몇 초 만에 스마트 계약 템플릿으로 변환하여 문서 서명을 빠르고 효율적으로 처리하는 방법을 제공합니다. 주요 특징으로는 문서 작업 흐름이 다섯 배 빨라지고, 80%의 과정이 자동화된다는 점이 있습니다.

AI 보조 기능이 있어 문서 자동 작성, 용어 설명, 사용자 피드백 학습을 지원합니다. 사용자는 전용 지원을 통해 빠르게 시작할 수 있으며, 보통 일주일 이내에 설정이 가능합니다.

문서는 다양한 데이터 유형을 활용하여 개별 고객의 요구에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. Sgnly는 여러 문서 관리 기능을 하나의 구독 서비스로 통합하여 제공합니다.

사용자는 신용카드 없이 14일 동안 Sgnly를 무료로 체험할 수 있으며, 언제든지 취소할 수 있습니다. 전반적으로 Sgnly는 기업이 문서 처리에서 시간을 절약하고 오류를 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

많은 사람들이 특정 소리, 특히 씹는 소리로 인해 심한 불편함을 느끼는 경우가 있습니다. 이를 미소포니아라고 부르며, 저자는 이 증상으로 인한 개인적인 고통을 이야기합니다. 그는 청소년 시절 아버지의 씹는 소리를 견딜 수 없게 되면서 이 문제가 시작되었다고 합니다. 미소포니아는 분노와 혐오감을 유발할 수 있으며, 일상 생활과 인간관계에 지장을 줄 수 있습니다.

미소포니아는 20년 이상 알려져 왔지만, 과학적으로는 여전히 이해가 부족합니다. 연구자들은 이 증상의 원인이 신경학적, 정신적, 또는 감각적 장애인지에 대해 논의하고 있습니다. 이 용어는 2001년 연구에서 처음 사용되었지만, 2013년의 한 기사에서 새로운 정신 장애로 지목되면서 최근 몇 년 동안 더 많은 주목을 받게 되었습니다.

2019년 이후 미소포니아에 대한 연구가 증가하였고, 새로운 자금 지원 덕분에 더 명확한 설문지가 개발되고 인식이 높아졌습니다. 2024년 연구에 따르면 많은 사람들이 유발 소리에 민감하다고 보고하지만, 임상 미소포니아 기준을 충족하는 사람은 소수에 불과하다고 합니다.

미소포니아를 의학적 장애로 분류할 수 있는지에 대한 합의는 아직 이루어지지 않았습니다. 현재의 치료법인 인지 행동 치료(CBT)는 희망적인 결과를 보이지만, 확실한 해결책은 아닙니다. 저자는 자신의 미소포니아 경험을 반영하며, 추가 연구와 이해의 필요성을 강조합니다. 이 증상과 함께 살아가는 것은 단순한 치료보다는 지속적인 노력과 대처 전략이 필요할 수 있음을 인정합니다.

조르지오 델리마지네는 Lean4를 사용하여 제로 지식(Zero Knowledge, ZK) 회로의 형식 검증을 위한 새로운 도메인 특화 언어(DSL)인 "clean"을 소개합니다. ZK 회로는 종종 버그가 발생할 수 있지만, 형식 검증 기법을 통해 신뢰성을 높일 수 있습니다. Clean은 사용자가 회로를 정의하고, 그 속성을 명시하며, 올바름을 증명할 수 있도록 도와줍니다. 이는 zkEVM 형식 검증 프로젝트에 기여합니다.

이 프로젝트의 목표는 Lean4에서 ZK 회로를 작성하기 위한 DSL을 구축하고, 재사용 가능한 형식 검증된 회로 구성 요소의 라이브러리를 만드는 것입니다. 또한 AIR 산술화 지원과 조회 원시 기능을 포함할 계획입니다.

형식 검증 과정은 다음과 같습니다. 먼저 회로가 지원하는 연산을 정의하고, 이러한 연산의 의미를 설정합니다. 그 다음 각 회로에 대해 증명할 속성을 명시합니다. 회로는 변수와 제약 조건으로 구성되며, 제약 조건이 충족되면 명시된 속성이 참이 되도록 하는 것이 목표입니다.

주요 속성으로는 신뢰성(Soundness)과 완전성(Completeness)이 있습니다. 신뢰성은 증인이 제약 조건을 만족하면 명세 속성이 성립함을 의미합니다. 완전성은 모든 입력에 대해 정직한 증명자가 제약 조건을 만족하는 증인을 제시할 수 있음을 의미합니다.

DSL의 기능으로는 새로운 변수를 도입하고, 제약 조건을 추가하며, 조회 관계를 정의하고, 하위 회로를 구성하는 작업을 지원합니다. 사용자 친화적인 모나딕 인터페이스를 제공하여 회로 정의를 쉽게 할 수 있습니다.

형식 회로(FormalCircuit) 구조는 회로 정의, 가정, 명세 및 신뢰성과 완전성의 증명을 캡슐화하여 검증된 구성 요소를 재사용할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 8비트 덧셈 회로를 구현하고 검증하는 과정을 설명하며, 입력 및 출력 정의, 가정, 명세, 증명 구조를 자세히 다룹니다.

향후 계획으로는 더 많은 기본 재사용 회로를 추가하고, 일반 해싱 함수를 정의 및 검증하며, RISC-V의 하위 집합을 위한 최소 검증된 가상 머신을 구축할 예정입니다. 이 프로젝트는 오픈 소스로 GitHub에서 더 많은 탐색이 가능합니다.

레이저를 장착한 핵 잠수함은 우주 공격자에 대한 중요한 방어 수단이 될 수 있습니다. 적의 함대가 고위도에서 통제권을 확보하면 레이저와 미사일로 공격할 수 있어 방어자들은 반격할 방법을 찾아야 합니다.

현재 상황을 살펴보면, 고위도에서 공격자들은 지상의 방어자들을 쉽게 겨냥할 수 있으며, 이동성이 뛰어나고 제약 없이 공격할 수 있습니다. 이는 우주 우위를 잃은 방어자들에게 매우 심각한 상황을 초래합니다.

방어자들이 직면한 도전 과제는 전통적인 미사일 방어 시스템이 쉽게 목표가 되고, 고위도로 도달하기 위해 많은 연료가 필요하다는 점입니다. 방어자들은 민첩한 공격자들에 대해 효과적인 반격을 launch하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

레이저 잠수함의 장점은 여러 가지가 있습니다. 잠수함은 수중에서 숨을 수 있어 공격으로부터 보호받고, 반격을 위한 안전한 기지를 제공합니다. 현대의 잠수함은 상당한 전력을 생성할 수 있어 강력한 레이저 시스템을 운영할 수 있는 가능성이 있습니다. 레이저는 거의 즉각적으로 목표에 도달하므로 기습 공격에 효과적입니다.

기술적인 측면에서 레이저의 효과는 거리와 물, 대기를 통과하면서 감소합니다. 약 400nm 파장의 레이저가 두 매체를 관통하는 데 최적입니다. 잠수함은 탐지를 피하면서 레이저를 효과적으로 발사할 수 있는 깊이에서 작동할 수 있습니다.

잠수함이 직면한 문제를 해결할 수 있는 잠재적인 해결책으로는, 수중 공격을 위해 광학 레이저 대신 라디오파를 사용하는 방법이 있습니다. 이는 더 깊은 곳에서 발사할 수 있게 해주며 피해를 줄 수 있습니다. 또한, 공기와 바다의 경계에서 레이저 빔을 효과적으로 집중할 수 있는 부유 렌즈를 사용하여 잠수함이 잠수한 상태에서도 발사할 수 있게 할 수 있습니다. 잠수함은 레이저 빔을 목표로 발사하면서 유연성을 유지하기 위해 견인 렌즈 시스템을 사용할 수 있습니다. 고출력 잠수함은 초기화 속도를 달성하여 신속한 공격과 회피 기동을 할 수 있습니다.

결론적으로, 레이저와 수중 환경이 도전 과제가 될 수 있지만, 혁신적인 기술과 전략을 통해 잠수함이 궤도 위협에 대한 효과적인 최후의 방어선이 될 수 있습니다.

Windows 7 서비스 팩 2는 최신 기기에서 Windows 7의 사용성을 개선하기 위한 업데이트 및 향상 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 업데이트, 조정 사항, 새로운 기능을 포함하고 있지만 아직 개발 중이므로 사용자들은 버그를 경험할 수 있습니다.

주요 특징으로는 2020년 이전의 업데이트와 Windows Embedded Standard 7 업데이트가 포함됩니다. Windows 10의 스니핑 툴, Windows 8의 페인트, 업데이트된 작업 관리자와 같은 새로운 도구도 추가되었습니다. USB 3.0, NVMe, TPM 2.0, UEFI와 같은 현대 하드웨어 기능을 지원하며, 다양한 애플리케이션과 코덱이 통합되어 기능성이 향상되었습니다. "지원되지 않는 하드웨어" 경고가 제거되었고, DPI 지원도 개선되었습니다.

설치 방법은 64비트 시스템만 지원되며, 32비트 시스템에 대한 지원은 계획되어 있지 않습니다. ISO 파일은 깨끗한 설치를 위한 것이며, 나중에 인플레이스 설치 프로그램이 제공될 예정입니다. 사용자는 시스템 문제를 피하기 위해 설치 지침을 주의 깊게 따라야 합니다.

자주 묻는 질문으로는 32비트 시스템은 두 버전을 모두 유지하는 복잡성 때문에 지원되지 않으며, ESU 업데이트는 Microsoft의 지속적인 업데이트가 필요하기 때문에 포함되지 않았습니다. VxKex는 다른 커널 옵션보다 안전성 때문에 선호됩니다.

이 프로젝트는 여러 기여자들의 영감을 받았으며, 특정 기능과 도구에 대한 많은 크레딧이 포함되어 있습니다. 경고로, 아직 완성되지 않은 상태이므로 사용자는 발견한 버그를 보고해야 합니다.

Packy McCormick의 "Hyperlegibility"라는 글에서는 현대 사회가 정보를 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있게 만든 현상을 설명합니다. 그는 이를 "하이퍼레지빌리티"라고 부릅니다.

첫째, 정보 접근 방식의 변화에 대해 이야기합니다. 과거에는 특정 정보를 찾기 위해 많은 노력이 필요했지만, 지금은 쉽게 찾을 수 있습니다. 사람들은 스포일러를 피하고 최신 정보를 유지하려고 하며, 이는 정보의 풍부함을 보여줍니다.

둘째, "하이퍼레지빌리티"와 "하이퍼렉식"의 차이를 설명합니다. 하이퍼렉식은 빠르고 포괄적으로 읽는 사람을 의미하는 반면, 하이퍼레지빌리티는 정보가 얼마나 쉽게 소비되고 이해될 수 있는지를 나타냅니다.

셋째, 자발적인 명확성에 대해 언급합니다. 과거에는 정보의 가독성을 높이기 위해 위에서 아래로 접근했지만, 오늘날 사람들은 경쟁 환경에서 두드러지기 위해 스스로와 자신의 아이디어를 더 명확하게 만들고 있습니다. 이는 개인적인 통찰이나 전문적인 전략을 공개적으로 공유하는 것을 포함합니다.

넷째, 게임 이론과 주의력에 대한 부분도 다룹니다. 하이퍼레지빌리티를 추구하는 것은 온라인 세계의 경쟁적인 성격 때문이며, 여기서 주의력은 귀한 자원입니다. 사람들은 기회와 인정을 얻기 위해 아이디어와 통찰을 공유하도록 유도됩니다.

마지막으로, 하이퍼레지빌리티가 증가함에 따라 정보 소비와 공유 방식이 어떻게 변화할지를 논의합니다. 이는 지식에 대한 빠른 접근을 중시하는 세대를 만들어낼 수 있으며, 정보의 가치와 그 진화 방식에 대한 질문을 제기합니다.

이 글은 하이퍼레지빌리티 개념을 탐구하며, 오늘날의 빠르게 변화하는 상호 연결된 세계에서 개인과 조직이 정보를 어떻게 탐색하고 공유하는지에 대한 영향을 강조합니다.

리브레오피스는 마이크로소프트 오피스의 무료 오픈소스 대안으로, 매주 거의 100만 번 다운로드되고 있어 인기를 끌고 있습니다. 이러한 성장은 문서 재단(The Document Foundation)이 25.2 버전을 출시한 이후 더욱 두드러지고 있습니다. 리브레오피스는 윈도우, 리눅스, macOS에서 사용할 수 있으며, 현재는 주요 오픈소스 오피스 제품군으로 자리 잡고 있습니다. 반면, 오픈오피스와 같은 대안은 점차 감소하고 있습니다.

문서 재단은 약 2억 명의 리브레오피스 사용자가 있을 것으로 추정하고 있지만, 개인 정보 보호를 이유로 사용자 데이터를 추적하지 않고 있습니다. 리브레오피스에 대한 관심은 기업과 정부 기관에서도 증가하고 있으며, 이는 마이크로소프트 오피스와 같은 유료 소프트웨어에 비해 비용 절감 효과가 있기 때문입니다.

대부분의 사용자(85%)가 윈도우에서 리브레오피스를 사용하고 있으며, 많은 리눅스 배포판에 기본적으로 설치되어 있습니다. 사용자들은 간단한 인터페이스를 높이 평가하며, 구독 모델이나 불필요한 인공지능 기능을 싫어합니다. 문서 재단은 리브레오피스에 인공지능을 통합할 계획은 없지만, 다른 개발자들이 만든 책임 있는 인공지능 확장을 지원하고 있습니다.

전반적으로 리브레오피스는 개인과 조직 모두에게 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 옵션으로 계속해서 인기를 얻고 있습니다.

Blender 4.4는 안정성과 품질 향상에 중점을 두고 있으며, 개발자들이 700개 이상의 버그를 수정하고 "품질의 겨울"이라는 프로젝트를 통해 문서화를 개선했습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

액션 슬롯 기능이 추가되어 여러 애니메이션을 하나의 액션으로 결합할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 애니메이션 작업 흐름이 간소화되고 여러 요소를 함께 애니메이션화하는 것이 더 쉬워졌습니다.

비디오 시퀀서에서는 텍스트 편집과 코덱 지원이 개선되었으며, H.265도 포함됩니다. 편집, 재생 및 렌더링 속도가 빨라졌고, 텍스트 스트립에 대한 새로운 기능으로는 더 나은 정렬과 빠른 프록시 생성이 추가되었습니다.

모델링 부분에서는 새로운 선택 옵션과 더 나은 기하학 처리 기능이 도입되어 깨끗한 메쉬 흐름을 유지할 수 있게 되었습니다. 모델링 작업 공간에서의 재생 및 작업 속도도 향상되었습니다.

조각 도구에서는 새로운 평면 브러시 타입이 추가되어 조각하는 동안 더 많은 제어가 가능해졌고, 여러 브러시 개선 사항도 포함되었습니다.

사용자 인터페이스는 Windows 11과 macOS에서 현대화된 창 장식으로 업데이트되었으며, 편집기에서 스냅 및 크기 조정 기능이 개선되었습니다. 다양한 편집기에서 더 명확한 툴팁과 개선된 레이아웃으로 사용성이 향상되었습니다.

합성기 성능도 크게 개선되어 여러 노드의 속도가 빨라져 합성기가 더 반응성이 뛰어나고 효율적으로 작동합니다.

추가 기능으로는 새로운 비디오 포맷과 렌더링 옵션 지원, 새로운 기능이 추가된 기하학 노드, 파이썬 API 개선 및 전반적인 사용성 향상이 포함됩니다.

전반적으로 Blender 4.4는 애니메이션, 비디오 편집, 모델링 및 성능에서 중요한 개선을 이루어 창작자들에게 더 강력한 도구가 되었습니다.

리뷰렛은 반그래픽 문자로 표현된 흐르는 줄을 사용하는 독특한 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 각각의 규칙을 가진 네 가지 유형의 줄로 구성되어 있으며, 이 줄들이 결합되어 함께 실행되는 기호를 형성합니다.

리뷰렛의 주요 특징 중 하나는 리스트 기반의 구조입니다. 데이터는 0부터 시작하는 셀에 조직되며, 명령은 개별 셀이나 전체 리스트를 대상으로 할 수 있습니다. 기호 내의 모든 줄은 분리되지 않고 함께 실행됩니다. 만약 기호가 바람직하지 않은 상태로 이어지면, 프로그램은 이전 상태로 되돌아갈 수 있으며, 이것이 유일한 분기 방식입니다. 기호는 특정 문자로 표시되며, 그 배열은 유연합니다. 읽는 순서는 위에서 아래로, 왼쪽에서 오른쪽으로 해야 합니다.

명령은 단순한 것(예: 덧셈)부터 복잡한 것(예: 지수 계산)까지 다양합니다. 줄은 리스트 내의 데이터를 참조하거나 수정할 수 있습니다. 전통적인 "if" 문은 없으며, 유일한 분기는 롤백을 통해 이루어집니다. 질문 줄이라는 특별한 유형의 줄은 데이터의 상태를 확인하고 롤백을 유발할 수 있습니다.

리뷰렛은 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등 다양한 연산을 지원하며, 각 연산에 대해 특정 기호가 있습니다. 액션 줄은 명령을 단일 셀이나 전체 리스트에 적용할 수 있습니다. 디자인 철학은 미로와 서예에서 영감을 받아, 간결하고 시각적으로 매력적인 코딩 스타일을 지향합니다. 문법은 처음에는 복잡할 수 있지만, 연습을 통해 쉽게 익힐 수 있습니다.

전반적으로 리뷰렛은 데이터의 흐름과 시각적 구조에 중점을 두고, 코딩에 대한 새로운 접근 방식을 강조하는 혁신적인 프로그래밍 언어입니다.

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로저 우즈와 다른 저자들이 쓴 "FPGA 기반 신호 처리 시스템 구현, 제2판"은 신호 처리 시스템에 대해 연구하는 엔지니어와 연구자들에게 중요한 자료입니다. 이 책은 전통적인 디지털 신호 처리 분야를 넘어 다양한 응용 분야에서 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)의 사용이 증가하고 있음을 강조합니다.

이 책은 FPGA 기술과 응용 분야의 최신 발전 사항을 반영하여 업데이트되었습니다. 또한 FPGA를 사용하여 디지털 신호 처리 시스템을 구현하는 현대적인 설계 방법과 도구에 대해 논의합니다. 내용에는 통신, 오디오-비주얼, 보안, 생물정보학 등 다양한 분야와 관련된 실용적인 통찰력, 사례 연구, 예제가 포함되어 있습니다. 다루는 주제에는 빅데이터에서의 FPGA 응용, ARM 프로세서의 통합, 고급 합성 도구의 발전, 전통적인 DSP 시스템의 대안으로서 그래픽 처리 장치(GPU)의 부상 등이 포함됩니다.

이 판은 전통적인 신호 처리 기술과 혁신적인 신호 처리 기술 모두에 관심이 있는 엔지니어, 연구자, 전기 및 컴퓨터 공학의 고학년 학생들에게 유익합니다.

저자는 AI 발전에 비추어 코딩의 미래에 대해 생각해보며, Replit의 CEO인 암자드 마사드의 논란이 된 게시글을 언급합니다. 그는 코딩을 배우는 것이 더 이상 필수적이지 않을 수 있다는 주장을 했습니다. 저자는 경험이 풍부한 웹 개발자로서, 코딩이 다음 세대, 특히 자신의 어린 딸에게 여전히 가치 있는 기술이 될 것인지에 대해 의문을 제기합니다.

코딩의 본질이 변화하고 있다는 점이 주요 포인트입니다. AI의 발전으로 코딩 접근 방식이 달라졌고, 일부는 전통적인 코딩이 더 이상 필요하지 않을 것이라고 믿고 있습니다. 반면, 다른 이들은 코딩이 단순히 진화하고 있다고 생각합니다.

코딩을 배우는 경로도 다양해졌습니다. 현재는 많은 자원과 도구가 있어 새로운 학습자에게는 오히려 복잡해질 수 있습니다. 그러나 코딩의 기본 원칙은 여전히 중요합니다.

AI의 역할에 대해서도 저자는 AI를 코딩 보조 도구로 활용하며 생산성을 높이고 있지만, 과도한 의존은 경계해야 한다고 경고합니다. 코딩을 이해하는 것은 자신의 작업과 경력을 통제하는 데 필수적입니다.

미래에 대한 우려도 있습니다. 만약 모든 사람이 AI 도구를 사용해 쉽게 코딩을 할 수 있다면, 많은 사람들이 탄탄한 코딩 기초 없이도 같은 일을 할 수 있어 직업 불안정성이 커질 수 있습니다.

결론적으로, AI가 생산성을 높일 수 있지만, 전통적인 코딩 기술을 배우는 것은 기술 산업에서 장기적인 성공과 통제를 위해 여전히 중요합니다.

2025년 3월 18일자 기사에서 댄 코헨은 "인류의 마지막 시험"과 같은 테스트를 통해 인공지능의 지능을 평가하는 데 있어 겪는 어려움에 대해 이야기합니다. 이 시험은 주로 수학과 관련된 어려운 질문들로 구성되어 있으며, 역사와 관련된 질문은 소수에 불과합니다. 코헨은 이 시험에서의 자신의 낮은 성적을 유머러스하게 언급하며, 역사 질문 중 해전 관련 질문에 지나치게 많은 비중이 주어지는 것이 불공평하다고 지적합니다.

그는 현재 인공지능 평가가 복잡한 질문에 대한 정답을 제공하는 데 중점을 두고 있지만, 이는 지능의 본질을 완전히 포착하지 못할 수 있다고 말합니다. 인공지능이 일부 역사 분야에서 1년차 박사 과정 학생들과 비슷한 수준으로 성과를 내고 있지만, 코헨은 진정한 지능은 단순히 답을 제공하는 것이 아니라 통찰력 있는 질문을 제기하는 것이라고 주장합니다.

그는 가장 영향력 있는 역사 연구는 독창적이고 사고를 자극하는 질문에서 시작된다고 강조합니다. 인공지능이 이러한 질문을 생성할 수 있는 능력은 여전히 미지수이며, 코헨은 앞으로의 글에서 이 주제를 더 깊이 탐구할 계획입니다.

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리카르도는 2000년에 소니가 출시한 플레이스테이션 2(PS2)에서 Go 프로그래밍 언어 코드를 실행할 가능성을 탐구하고 있다. 그는 전통적인 콘솔 개발이 보통 저수준 언어를 사용한다는 점에서 이 주제가 흥미롭다고 생각한다. 리카르도는 PS2의 아키텍처에 대한 Go의 지원 한계를 극복하기 위해 소형 장치용 Go 컴파일러인 TinyGo를 사용하려고 한다.

주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, Go는 PS2의 이모션 엔진 CPU를 기본적으로 지원하지 않기 때문에 TinyGo를 사용해 우회해야 한다. 둘째, PS2는 MIPS R5900 아키텍처를 사용하고 있으며, 기존의 ps2dev SDK와 통합하는 과정에서 호환성 문제가 발생한다. 셋째, 리카르도는 실제 하드웨어 대신 에뮬레이터에서 실험을 진행하여 편리함을 추구하고 있다.

그는 PS2를 목표로 TinyGo를 설정하는 과정에 대해 자세히 설명하며, 호환 가능한 바이너리를 생성하고 ps2dev 라이브러리에 연결하는 데 발생하는 문제를 다룬다. 또한, Go가 PS2에서 작동하기 위해 필요한 사용자 정의 런타임 정의와 함수 생성에 대해서도 설명한다.

PS2의 아키텍처로 인해 추가적인 복잡성이 발생하는데, 특히 DDIVU와 같은 특정 MIPS 명령어가 없어서 정수 나누기 처리 방식에 영향을 미친다. 리카르도는 나누기를 위해 보조 함수를 사용하도록 TinyGo를 수정하는 해결책을 고안했다.

앞으로 그는 부동 소수점 연산과 시스템 호출 처리와 같은 더 많은 기능과 최적화를 구현할 계획이다. 그는 다른 사람들도 이 설정을 실험해 보기를 권장하며, 자신의 진행 상황에 대한 추가 업데이트를 약속하고 있다.

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이 기사는 정치인들이 주택과 경제 성장을 우선시해야 한다는 긴급한 필요성을 다루고 있습니다. 현재 정부 시스템이 정체되어 긍정적인 결과를 제공하지 못하고 있기 때문입니다.

첫 번째로, 역사적 맥락을 살펴보면, 캘리포니아 주지사 제리 브라운은 과도한 규제가 주택 생산을 저해하고 있다고 인정했습니다. 이는 미국 정부에서 오랫동안 이어져 온 문제로, 선의의 법들이 해결책이 아닌 장벽을 만들어왔다는 점을 강조합니다.

또한, '풍요로운 사고방식'을 지지하는 움직임이 커지고 있습니다. 이는 복잡한 절차와 규제에 얽매이지 않고, 더 많은 주택과 인프라와 같은 실질적인 결과를 생산하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

'국가 역량'이라는 용어는 정부가 정책을 효과적으로 시행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이 기사는 과도한 규칙과 절차가 이 역량을 저하시켜, 시민들이 비용 상승과 서비스 저하로 인해 불만을 느끼게 만들고 있다고 주장합니다.

현재 문제를 해결하기 위한 두 가지 접근 방식이 제시됩니다. 첫 번째는 '철거'로, 비효율적인 정부 구조를 해체하자는 급진적인 관점입니다. 두 번째는 '구축'으로, 정부의 역량을 개선하고 확장하여 더 나은 결과를 제공하자는 보다 건설적인 접근입니다.

마지막으로, elected officials가 정부의 효과성에 대한 신뢰를 회복하기 위해 신속하게 행동해야 한다는 긴급성을 강조합니다. 정치인들은 대담한 변화를 두려워하기보다는 현 상태를 유지하는 것에 더 두려움을 느껴야 하며, 시민들의 불만이 선거 결과에 영향을 미칠 수 있다는 점을 인식해야 합니다.

결론적으로, 이 기사는 주택 위기를 해결하고 공공 복지를 향상시키기 위해 결과 중심의 접근 방식으로의 전환이 필수적이라고 주장합니다.

프란시스 바흐의 "Learning Theory from First Principles"라는 제목의 책이 2024년 MIT 프레스에서 출간될 예정이다. 이 책은 학습 이론과 기계 학습에 관련된 다양한 주제를 다루며, 수학적 개념, 지도 학습, 통계적 학습 이론, 최적화 기법, 신경망 및 커널 방법과 같은 고급 방법론으로 구성된 여러 섹션으로 나뉘어 있다.

책의 주요 섹션은 다음과 같다. 첫 번째는 수학적 기초로, 선형 대수, 미적분학, 집중 불평등의 기본 개념을 설명한다. 두 번째 섹션은 지도 학습으로, 훈련 데이터를 바탕으로 예측을 수행하는 과정과 의사 결정 이론, 데이터로부터 학습하는 방법, 통계적 학습 이론을 포함한다. 세 번째는 선형 최소 제곱 회귀로, 회귀 분석 기법과 통계적 성질을 다룬다. 네 번째는 일반화 경계에 대한 내용으로, 경험적 위험 최소화와 모델 선택에 대해 논의한다.

다섯 번째 섹션은 기계 학습을 위한 최적화 기법으로, 경량 하강법과 확률적 방법을 포함한다. 여섯 번째는 지역 평균 방법으로, 다양한 평균 기법과 그 일관성을 살펴본다. 일곱 번째는 커널 방법으로, 커널의 개념과 기계 학습에서의 응용을 소개한다. 여덟 번째는 희소 방법으로, 변수 선택 기법에 대해 논의한다. 아홉 번째는 신경망으로, 단일 은닉층 네트워크와 그 특성을 탐구한다. 열 번째는 앙상블 학습으로, 배깅과 부스팅과 같은 기법을 다룬다. 마지막으로, 확률적 방법에서는 베이지안 추론과 관련 개념을 설명한다.

이 책은 학습 이론에 대한 포괄적인 이해를 제공하며, 이론과 실제 응용, 고급 방법론을 결합하는 것을 목표로 하고 있다.

이 보고서는 아마존이 특정 제품, 특히 책의 배송을 어떻게 제한하는지를 분석하고 있으며, 특히 중동 지역에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

아마존은 17,000개 이상의 제품을 제한했으며, 그 중 책이 가장 많이 영향을 받는 카테고리입니다. 제한된 제품에는 LGBTIQ 문제, 오컬트, 에로티카, 기독교 및 건강 관련 주제의 제목들이 포함됩니다.

이러한 제한의 주요 대상 지역은 아랍에미리트, 사우디아라비아 및 여러 중동 국가들, 그리고 브루나이, 파푸아뉴기니, 세이셸, 잠비아 등입니다. 전체적으로 아마존.com에서 판매되는 책의 1.1% 이상이 이러한 지역 중 최소 한 곳에서 검열되었습니다.

아마존은 검열을 숨기기 위해 "재고 없음"과 같은 오해의 소지가 있는 메시지를 사용하고 있습니다. 이러한 관행은 LGBTIQ 권리와 같은 인권에 대한 회사의 헌신에 대한 우려를 불러일으킵니다.

아마존은 이러한 제한의 이유로 현지 법률 및 규정을 준수한다고 주장하지만, 무엇이 불쾌하거나 부적절한지에 대한 기준은 명확하지 않습니다.

보고서는 아마존이 검열 및 투명성 관련 관행을 개선할 수 있는 제안으로 마무리됩니다. 전반적으로 이 연구는 아마존의 글로벌 운영과 지역 규제 환경 간의 갈등, 특히 민감한 콘텐츠와 관련된 문제를 강조하고 있습니다.

일본의 RIKEN 연구소 과학자들이 소금물에 녹는 새로운 유형의 플라스틱을 개발했습니다. 이 플라스틱은 미세플라스틱 오염 문제를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 미세플라스틱은 환경과 인체 건강에 해로운 작은 플라스틱 입자입니다. 새로운 물질인 초분자 플라스틱은 일반 플라스틱과 비슷한 강도와 무게를 가지면서도 바닷물에서 빠르게 생분해되어 미세플라스틱 형성을 방지할 수 있습니다.

이 혁신적인 플라스틱은 헥사메타인산나트륨과 구아니디늄 이온 기반의 단량체를 조합하여 만들어졌습니다. 이 조합은 소금물에서 분해될 수 있는 강한 결합을 형성합니다. 이 플라스틱은 스스로 치유할 수 있으며 쉽게 재활용할 수 있습니다. 실험 결과, 이 플라스틱은 소금물에서 8.5시간 이내에 분해되는 것으로 나타났습니다.

생분해 가능한 이 물질은 토양을 비옥하게 할 수 있는 영양분을 남기지만, 생태계에 과부하를 주지 않도록 신중한 관리가 필요합니다. 연구자들은 2050년까지 플라스틱 생산과 탄소 배출이 크게 증가하기 전에 플라스틱 산업에서 효과적으로 플라스틱 오염 문제를 해결하기 위한 변화가 필요하다고 강조하고 있습니다.

인공지능(AI)은 환자 치료를 개선하기 위해 점점 더 많은 의료 분야에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 심장 문제를 감지하거나 자폐증을 진단하는 데 활용되고 있습니다. 그러나 최근 연구에 따르면 AI 모델이 편향을 보일 수 있으며, 특히 여성이나 흑인과 같은 소외된 집단에 대해 그 경향이 두드러진다고 합니다. 연구팀은 흉부 엑스레이를 분석하기 위해 설계된 AI 모델인 CheXzero를 테스트했으며, 이 모델이 흑인 여성과 젊은 환자들에서 질병을 정확하게 감지하는 데 실패하는 경우가 많다는 것을 발견했습니다.

연구자들은 CheXzero가 엑스레이를 통해 인종과 성별과 같은 환자의 특성을 높은 정확도로 예측할 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 이는 모델이 이러한 특성을 진단의 지름길로 사용하고 있어 편향이 발생할 수 있음을 시사합니다. 인구 통계 정보를 제공했을 때, 모델의 질병 감지율은 개선되었지만, 이는 일부 질환에만 해당했습니다.

이 연구는 AI 모델의 편향을 줄이기 위해 더 다양한 훈련 데이터가 필요하다는 점을 강조합니다. 전문가들은 AI가 의료 분야에서 도움을 줄 수 있지만, 공정하고 정확한 환자 치료를 보장하기 위해서는 인간의 감독이 여전히 중요하다고 주장합니다.

이 글에서는 18세기 예술가 조반니 바티스타 피라네시의 독특한 예술 기법인 "피라네시의 원근법 속임수"에 대해 다룹니다. 피라네시는 로마의 건축물을 세밀하게 판화로 남긴 것으로 유명하며, 그의 작품은 실제 사진보다 더 명확하고 인식하기 쉬운 경우가 많습니다.

피라네시의 스타일은 그의 판화가 장소의 느낌을 잘 전달하며, 사진에서 흔히 발생하는 왜곡 없이 넓은 파노라마 뷰를 특징으로 합니다. 그는 원근법을 활용하여 멀리 있는 유사한 물체를 관객에게 가까운 물체보다 더 크게 그리는 방식을 사용했습니다. 이는 실제 원근법과는 다른 방식으로, 장면에 더 많은 요소를 포함하면서도 명확성을 유지할 수 있게 합니다.

현대 기술과 비교할 때, Hugin과 같은 소프트웨어는 왜곡 없이 넓은 시야를 재현하기 위해 "파니니 투영"이라는 방법을 개발했습니다. 그러나 이는 피라네시의 방식과는 다릅니다. 피라네시의 접근 방식은 전통적인 원근법보다 이미지를 더 쉽게 읽을 수 있게 만들어, 왜곡된 느낌을 줄입니다.

이 기법은 현대 이미지 편집에서도 적용될 수 있으며, 표준 원근법 방법보다 장면을 더 명확하게 표현하는 새로운 방식을 제공합니다. 피라네시의 원근법 속임수는 여전히 관련성이 있으며, 다양한 역사적 및 현대 예술 작품에서 찾아볼 수 있습니다.

2025년 3월 24일자 E360 다이제스트 요약에 따르면, Nature Climate Change에 발표된 연구 결과, 2000년 이후 북극의 빙하가 녹으면서 그린란드 지역을 중심으로 약 1,500마일의 해안선이 드러났습니다. 이 빙하의 후퇴는 귀중한 자원을 노출시키지만, 새로 드러난 땅은 침식과 산사태에 취약해 위험을 동반합니다. 예를 들어, 2023년 9월에는 그린란드 동부의 한 빙하가 붕괴되면서 큰 산사태가 발생했고, 이로 인해 상당한 규모의 쓰나미가 발생했습니다.

이번 주, 과학자들은 2013년 큐리오시티 로버가 수집한 화성 암석 샘플에서 긴 사슬 알케인 분자를 발견했다고 발표했습니다. 이 큰 분자들은 샘플을 분석할 때의 처리 방식이 달라져 이전 분석에서는 발견되지 않았습니다. 이번에는 샘플을 강하게 가열한 후 분석을 진행했습니다. 발견된 특정 화합물은 데칸, 운데칸, 그리고 도데칸으로, 모두 소량으로 존재했습니다.

분석에는 샘플을 850도까지 가열하는 기술이 사용되었으며, 이는 유기 물질을 방출하여 검출하는 데 도움을 줍니다. 그러나 이전에 시약이 기기에 누출되는 문제가 발생하여 분석이 복잡해졌고, 오염을 최소화하기 위해 절차를 조정해야 했습니다.

검출된 긴 사슬 알케인은 지방산의 탈카복실화 과정에서 생성된 것으로 추정되며, 이는 화성에 이러한 지방산이 존재할 가능성을 시사합니다. 지구에서 지방산은 일반적으로 생명체에서 유래하지만 비생물학적 과정에서도 형성될 수 있습니다. 따라서 발견된 분자가 생물학적 기원인지 비생물학적 기원인지는 불확실하며, 화성에서 돌아온 샘플에 대한 추가 분석이 필요합니다.

현재 NASA의 퍼서비어런스 로버는 지구로 돌아올 샘플을 저장하고 있지만, 임무의 복잡성과 비용으로 인해 일정이 불확실해졌습니다. 화성에서 생명체의 증거를 찾는 작업은 계속되고 있으며, 화성의 생명체가 단세포일 가능성이 있어 탐지가 어려울 수 있습니다.

클라우드플레어는 "크롤링 금지" 지침을 무시하는 무단 봇을 혼란스럽게 하고 느리게 만드는 새로운 기능인 AI 미로를 도입했습니다. 이 시스템은 AI가 생성한 콘텐츠를 사용하여 봇이 따라갈 수 있는 일련의 연결된 페이지를 만들어, 봇이 차단되었다는 경고 없이 자원을 낭비하게 합니다.

AI 미로의 주요 목적은 원치 않는 봇을 분산시키면서 그들의 행동에 대한 데이터를 수집하여 봇 탐지 시스템을 개선하는 것입니다. 의심스러운 봇 활동이 감지되면 AI 미로는 봇이 크롤링할 수 있는 그럴듯하지만 관련 없는 페이지를 생성하여 유용한 정보를 수집하기 어렵게 만듭니다.

사용자는 클라우드플레어 대시보드에서 간단한 토글로 이 기능을 쉽게 활성화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 봇을 혼란스럽게 할 뿐만 아니라, AI가 생성한 페이지의 미로를 탐색하는 동안 봇을 식별하는 데도 도움이 되어 더 나은 봇 탐지에 기여합니다.

클라우드플레어는 앞으로 AI가 생성한 링크를 기존 웹사이트 구조와 더 통합하고 봇이 감지하기 어렵게 만드는 방향으로 이 기능을 강화할 계획입니다. 전반적으로 AI 미로는 웹사이트를 원치 않는 봇 활동으로부터 보호하면서 정당한 사용자에게는 원활한 경험을 제공하는 능동적인 도구입니다.

최근 NVIDIA의 GTC 행사에서 열린 Q&A 세션에서 CEO 젠슨 황은 자신의 회사 비전과 미래에 대한 이해가 분석가들과 대중에게 전달되지 않고 있다는 점에 대해 불만을 표출했습니다. 그는 NVIDIA가 단순한 GPU 회사가 아니라 AI 시스템 구축에 집중하는 인프라 회사라고 강조하며 이를 "AI 공장"이라고 표현했습니다. 그는 청중에게 그들의 이해도를 여러 번 질문했지만, 자신의 메시지가 제대로 전달되지 않았다고 느끼는 것 같았습니다.

저자는 문제의 원인이 청중의 이해 부족이 아니라 NVIDIA가 그들과 소통하지 못하는 데 있다고 주장합니다. 특히 기술 산업 외부의 많은 사람들은 NVIDIA와 그 제품에 대해 잘 알지 못합니다. 애플이나 아마존과 같은 잘 알려진 소비자 브랜드와 달리, NVIDIA의 AI 기술 발전은 대부분의 사람들의 일상생활에 직접적인 영향을 미치지 않습니다.

이러한 간극을 해소하기 위해 NVIDIA는 메시지를 간소화하여 일반 대중이 이해하고 공감할 수 있도록 해야 합니다. 정부 서비스 개선이나 쇼핑 경험 향상과 같은 일상적인 문제를 해결하는 AI의 실제 응용 사례에 집중함으로써, NVIDIA는 자신의 중요성을 더 잘 보여줄 수 있습니다. 저자는 NVIDIA가 소비자에게 더 접근하기 쉽고 기억에 남도록 제품의 이름과 프레임을 명확히 할 필요가 있다고 제안합니다. 궁극적으로, NVIDIA는 혁신을 일상적인 사람들에게 제공할 수 있는 실질적인 혜택과 연결시켜야 더 넓은 수용을 얻을 수 있을 것입니다.

WakaTime은 실시간으로 코딩 습관을 관찰할 수 있게 해주며, 개발자 대시보드를 통해 통찰력을 제공합니다. 무료로 사용해볼 수 있습니다.

설정 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 코드 편집기에 WakaTime 플러그인을 설치합니다. 그런 다음, 컴퓨터에서 ~/.wakatime.cfg 파일을 찾아야 합니다. 이 파일은 Windows에서는 숨겨져 있을 수 있습니다. 이 파일을 열고 WakaTime 대시보드에서 받은 API 키로 업데이트한 후, api_url을 https://api.wakana.io/api로 설정합니다.

구성이 완료되면 코드 편집기를 열고 코딩을 시작합니다. WakaTime 대시보드에서 통계가 나타나는지 확인합니다. 수집된 데이터는 플러그인 섹션에서 확인할 수 있습니다.

샘플 구성은 다음과 같습니다. [settings] api_url = https://api.wakana.io/api api_key = ## 여기에 API 키를 입력하세요

변경 사항을 저장한 후 편집기를 재시작하고, 무언가를 입력한 다음 대시보드를 다시 확인합니다.

과학자들이 중금속 원소인 버켈륨(원자번호 97)을 포함한 최초의 유기금속 분자인 '버켈로센'을 성공적으로 합성하고 특성을 규명했습니다. 이 발견은 우라늄 이후의 원소들이 화학적으로 어떻게 행동하는지에 대한 기존 이론에 도전하는 결과입니다.

로렌스 버클리 국립 연구소의 연구팀은 방사능이 강하고 공기와 습기에 민감한 버켈륨-249를 소량(0.3밀리그램) 사용했습니다. 이 화합물을 안전하게 연구하기 위해 특별한 장비를 개발했습니다.

버켈로센은 두 개의 탄소 고리 사이에 버켈륨 원자가 위치하고 있으며, 탄소와 독특한 화학 결합을 형성합니다. 이는 버켈륨이 이전에 생각했던 것과는 다르게, 특히 +4의 안정적인 양전하를 가지고 행동한다는 것을 시사합니다.

이 발견은 방사성 원소인 악티늄의 화학을 이해하는 모델을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 핵 폐기물 관리에 중요합니다. 연구팀의 작업은 미국 에너지부의 지원을 받았습니다.

todo.txt 형식은 일반 텍스트 파일을 사용하여 작업을 관리하는 간단한 방법입니다. 이 형식의 주요 내용은 다음과 같습니다.

기본 원칙은 todo.txt 파일의 각 줄이 하나의 작업을 나타낸다는 것입니다. 일반 텍스트를 사용하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 모든 소프트웨어와 운영 체제와 호환되며, 검색이 용이하고 휴대성이 뛰어나며 가볍습니다. 데이터베이스나 태그와 같은 복잡한 기능이 필요하지 않습니다.

효과적인 할 일 목록을 위해 세 가지 주요 축이 있습니다. 첫째, 우선순위입니다. 작업에 우선순위를 부여하여 가장 중요한 것을 식별할 수 있습니다. 둘째, 프로젝트입니다. 큰 프로젝트를 더 작고 실행 가능한 작업으로 나눌 수 있습니다. 셋째, 맥락입니다. 작업을 맥락에 따라 정리하여(@전화는 전화 작업, @집은 가사 작업) 다양한 상황에서 수행할 수 있는 작업을 쉽게 찾을 수 있습니다.

형식 규칙으로는 작업에 우선순위(예: (A)), 생성 날짜(YYYY-MM-DD), 맥락(예: @전화), 프로젝트(예: +차고 세일)를 포함할 수 있습니다. 완료된 작업은 소문자 'x'로 시작하고 완료 날짜가 뒤따릅니다.

예를 들어, 우선순위와 맥락이 포함된 작업은 (A) 엄마에게 전화하기 @전화입니다. 완료된 작업의 예는 x 2023-10-01 보고서 검토입니다.

이 형식은 작업을 쉽게 정리하고 조작할 수 있게 하면서도 모든 내용을 사람이 읽기 쉽게 유지합니다.

2025년 3월 26일 프로젝트 제로 업데이트에서는 2023년 9월에 발견된 NSO 그룹과 관련된 중요한 iMessage 취약점에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

이 취약점은 사용자의 상호작용 없이도 최신 iOS(16.6)를 실행하는 아이폰을 감염시킬 수 있는 제로 클릭 취약점으로, 악성 이미지를 iMessage를 통해 전송하여 발생합니다.

애플은 2023년 9월 7일, 이러한 취약점을 해결하기 위한 보안 업데이트를 발표했습니다. 이 업데이트는 실제로 악용되고 있는 취약점을 수정하기 위한 것이었습니다.

같은 시기에 WebP 이미지 포맷에서도 취약점이 발견되었습니다. 애플과 구글은 신속하게 수정 작업을 진행하여 문제를 해결했습니다. 이는 문제의 긴급성을 잘 보여줍니다.

프로젝트 제로 팀은 국제앰네스티와 협력하여 NSO의 제로 클릭 취약점의 작동 방식을 이해하기 위해 취약점 샘플과 크래시 로그를 분석했습니다.

독자들은 WebP 취약점에 대한 자세한 기술적 통찰을 원한다면 Isosceles와 Dark Navy의 이전 분석을 참고할 것을 권장합니다. 이 요약은 iOS와 WebP에 영향을 미치는 취약점 및 관련 연구의 핵심 내용을 담고 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션과 도구, 데이터 소스를 연결하는 표준화된 방법입니다. 이는 USB-C 포트가 장치를 연결하는 방식과 유사합니다.

MCP의 주요 목적은 애플리케이션이 대형 언어 모델(LLM)에 맥락을 제공할 수 있는 프레임워크를 제공하는 것입니다. 서버 유형으로는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 로컬에서 서브프로세스로 실행되는 스탠다드 입력 출력(Stdio) 서버입니다. 두 번째는 원격으로 운영되며 URL을 통해 접근하는 HTTP over SSE 서버입니다.

MCP를 에이전트와 함께 사용할 수 있습니다. 에이전트 SDK는 MCP 서버에 연결하여 LLM이 해당 서버에서 제공하는 도구를 활용할 수 있게 합니다. 에이전트가 실행될 때마다 MCP 서버에서 도구 목록을 가져옵니다.

원격 서버에 접근할 때 지연을 줄이기 위해 도구 목록의 캐싱을 활성화할 수 있습니다. 도구가 변경되면 캐시를 무효화할 수 있습니다.

MCP는 도구 목록과 함수 호출과 같은 작업을 자동으로 추적하는 기능도 포함하고 있습니다. MCP 사용에 대한 자세한 예시는 제공된 예제 디렉토리를 참조하면 됩니다.

딱따구리의 둥지 구멍은 숲에서 여러 종에게 중요한 서식지를 제공합니다. 연구자들은 이러한 귀중한 자원이 다양한 동물들 사이에서 어떻게 공유되는지를 추적하기 위해 "둥지 웹"을 연구하고 있습니다.

전 세계적으로 약 20%의 조류가 나무 구멍을 둥지와 휴식처로 사용하며, 딱따구리는 이러한 구멍을 파는 주요 역할을 합니다. 북미에서는 노던 플리커와 같은 종이 다양한 새, 포유류, 곤충의 집으로 사용되는 구멍을 만듭니다. 이 구멍은 새끼를 기르고 포식자로부터 숨기에 안전하고 건조하며 방어하기 쉬운 공간을 제공합니다.

브리티시컬럼비아에서 캐시 마틴의 연구에 따르면, 북미 숲의 약 30%의 조류가 생애의 어느 시점에서 나무 구멍을 이용합니다. 딱따구리는 이러한 서식지를 만들고 유지하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 노던 플리커는 다른 종이 사용하는 구멍의 거의 절반을 파며, 레드콕카데드 딱따구리는 살아 있는 나무를 뚫을 수 있는 독특한 능력을 가지고 있어 롱리프 파인 숲에서 중요한 둥지 장소를 제공합니다.

연구는 또한 딱따구리가 특정 곰팡이의 성장을 촉진하여 나무와 생태계의 건강을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 기후 변화와 산불에 직면하여, 딱따구리는 새로운 둥지 장소를 만들고 다른 종이 변화하는 환경에 적응하도록 도와줌으로써 숲의 회복에 중요한 역할을 합니다.

결론적으로, 딱따구리는 숲 생태계의 건강과 다양성을 유지하는 데 필수적이며, 그들의 둥지 구멍을 통해 많은 다른 종에게 혜택을 줍니다. 이들의 보존은 숲 서식지의 전반적인 건강을 위해 매우 중요합니다.

이 블로그 포스트에서 저자는 초기 버전 이후 받은 피드백을 바탕으로 Go로 작성한 HTTP 서버를 계속 개선하고 있습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 저자는 서버가 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 자체 단위 테스트를 도입했습니다. 이 테스트는 서버 시작과 요청 파싱을 포함합니다.

둘째, 헤더 처리 방식이 업데이트되어 대소문자를 구분하지 않고 여러 값을 지원하게 되었습니다. 이전에는 간단한 맵을 사용하는 방식이었습니다.

셋째, 서버는 응답을 단일 문자열로 보내는 대신 스트리밍 방식으로 전송하도록 수정되어 효율성이 향상되었습니다.

넷째, 서버의 대용량 요청 페이로드 처리 능력이 강화되었습니다. 데이터 읽기 중 발생할 수 있는 멈춤 문제를 해결하는 수정도 포함되었습니다.

다섯째, 미들웨어 기능이 추가되어 서버가 요청을 처리할 때 로깅과 타이밍을 위한 일련의 함수를 사용할 수 있게 되었습니다.

여섯째, 서버는 URL에서 추출한 쿼리 매개변수를 지원하게 되어 동적 요청 처리가 더 쉬워졌습니다.

마지막으로, 라우트 관리를 간소화하기 위해 서브라우터가 도입되어 라우트와 미들웨어를 더 잘 조직할 수 있게 되었습니다.

저자는 더 많은 단위 테스트의 필요성을 인정하며, 향후 블로그 포스트에서 다룰 주제로 grep 도구와 셸 등을 언급했습니다.

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스콧 파킨은 Futhark 컴파일러에 새로운 백엔드를 추가하는 것에 대한 블로그 포스트를 작성할 것을 제안했습니다. 이 포스트는 구체적인 기술적 세부사항에 들어가지 않고 일반적인 과정을 설명합니다. 백엔드를 추가하는 복잡성은 간단한 명령어에서부터 복잡한 하드웨어 구현까지 다양하게 나타날 수 있습니다.

Futhark 컴파일러는 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 첫 번째는 프론트엔드로, Futhark 소스 코드를 파싱하고 타입 검사를 통해 중간 표현(Intermediate Representation, IR)으로 변환합니다. 두 번째는 미들엔드로, 다양한 IR 방언을 통해 프로그램을 정제하고 최적화합니다. 마지막으로 백엔드는 IR을 더 낮은 수준의 표현으로 변환합니다(예: C 언어).

이 컴파일러는 여러 타겟(CPU, GPU 등)을 지원하며, 코드 중복을 피하기 위해 매개변수화된 표현을 사용합니다. 각 백엔드는 미들엔드에서 생성된 IR에 작용하는 절차인 “액션”으로 정의됩니다.

새로운 백엔드를 작성하려면 IR을 변환하기 위한 적절한 파이프라인을 선택하고 백엔드 액션을 정의해야 합니다. 백엔드를 추가하는 것은 그리 복잡하지 않지만, 기존 인프라와 문서를 이해하는 것이 중요합니다. 잠재적인 개발자에게는 다음과 같은 조언이 주어집니다. Futhark의 프론트엔드와 미들엔드를 고급 언어에 사용하고, 저수준 코드를 위해서는 메모리 정보를 포함한 IR 방언을 활용하라는 것입니다. 또한, 과거의 백엔드는 Futhark 개발자들의 밀접한 감독 아래 만들어졌으므로, 도움을 받기 위해 그들과 연락하는 것이 좋습니다.

전반적으로 백엔드를 추가하는 것은 도전이 될 수 있지만, 충분히 가능한 작업이며 개발자들은 새로운 기여를 환영합니다.