2025년 4월 9일, 구글 클라우드는 다양한 플랫폼과 애플리케이션 간의 AI 에이전트 협업을 강화하기 위한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜의 출시를 발표했습니다. 50개 이상의 기술 파트너의 기여로 개발된 이 오픈 프로토콜은 AI 에이전트가 출처나 프레임워크에 관계없이 소통하고 정보를 공유하며 작업을 조정할 수 있도록 합니다.

A2A의 주요 목적은 AI 에이전트들이 보다 효과적으로 협력하여 기업의 생산성을 높이고 비용을 절감하는 것입니다. 이 프로토콜은 안전한 통신, 작업 관리 및 에이전트 간 협업을 지원하여 간단한 질의부터 복잡한 프로세스까지 다양한 작업에 유연하게 대응할 수 있습니다. A2A는 기존의 표준(예: HTTP 및 JSON-RPC)을 기반으로 설계되어 통합이 용이하며, 기본적으로 안전성을 보장하여 기업들이 시스템을 신뢰할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 채용 과정에서 A2A는 에이전트들이 상호작용하고 조정하여 후보자 소싱을 간소화할 수 있습니다. 구글 클라우드는 AI 에이전트들이 복잡한 문제를 해결하고 비즈니스 운영을 향상시키기 위해 원활하게 협력하는 미래를 구상하고 있습니다.

A2A 프로토콜은 오픈 소스이며, 커뮤니티의 기여를 통해 발전할 수 있도록 장려하고 있습니다. 올해 말에는 생산 준비가 완료된 버전이 출시될 예정입니다.

앤트로픽 교육 보고서는 대학생들이 AI 도구인 클로드를 학업에 어떻게 활용하는지를 조사했습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

AI 도구 채택에 있어 STEM 전공 학생들, 특히 컴퓨터 과학 전공 학생들이 클로드와 같은 AI 도구의 초기 사용자로 나타났습니다. 컴퓨터 과학 전공 학생들이 대화의 상당 부분을 차지한 반면, 경영학, 보건학, 인문학 전공 학생들은 사용 비율이 낮았습니다.

학생들은 AI와 네 가지 주요 방식으로 상호작용합니다: 직접 문제 해결, 직접 결과물 생성, 협력적 문제 해결, 협력적 결과물 생성입니다. 대부분의 대화는 교육 콘텐츠를 생성하고 분석하는 데 집중되며, 이는 고차원적 사고 능력과 관련이 있습니다.

학생들은 종종 정보 생성 및 분석과 같은 고차원 인지 작업에 AI를 사용하지만, 이는 비판적 사고를 AI에 의존하게 만드는 우려를 낳습니다.

학문 분야에 따라 사용 패턴이 다르게 나타나며, 컴퓨터 과학과 자연 과학 전공 학생들이 경영학과 인문학 전공 학생들보다 더 높은 참여도를 보였습니다.

이 연구는 클리오라는 도구를 사용해 백만 건의 익명 대화를 분석하면서 사용자 프라이버시를 보장했습니다. AI가 학업 작업 흐름에 어떻게 통합되는지를 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조했습니다.

AI가 학문적 진실성과 비판적 사고에 미치는 영향에 대한 우려도 제기되었습니다. 일부 사용 방식은 부정행위를 용이하게 할 수 있기 때문입니다.

보고서는 교육에서 AI의 학습 및 평가 관행에 미치는 영향을 이해하기 위한 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다.

전반적으로 이 보고서는 교육에서 AI의 이점을 학습 결과와 학문적 진실성에 대한 잠재적 위험과 균형을 맞출 필요성을 강조합니다.

chroot 기술은 부팅이 되지 않는 리눅스 시스템을 복구하는 데 유용한 방법입니다. 고장 난 기계의 하드 드라이브에 접근할 수 있다면, 라이브 USB를 사용하거나 다른 컴퓨터에 연결하여 chroot를 통해 문제를 해결하고 수리할 수 있습니다.

첫 번째 단계는 하드 드라이브에 접근하는 것입니다. 라이브 USB로 부팅하거나 고장 난 하드 드라이브를 다른 리눅스 기계에 연결합니다. 다음으로, gparted와 같은 도구나 명령어 도구를 사용하여 고장 난 시스템의 루트와 부트 파티션을 식별합니다. 그런 다음, 고장 난 시스템의 파티션을 마운트할 디렉토리(예: /rescue)를 만들고 그 안에 /boot 폴더를 생성합니다.

이후, 생성한 디렉토리에 루트와 부트 파티션을 마운트합니다. 또한, 실행 중인 시스템에서 필요한 시스템 폴더인 /proc, /sys, /dev를 새로운 구조에 마운트합니다. 마지막으로, chroot 명령어를 사용하여 새로운 디렉토리 구조로 전환합니다.

chroot 환경에 들어가면, 패키지를 업데이트하거나 설치를 재구성하는 등의 명령어를 실행하여 고장 난 시스템을 진단하고 수리할 수 있습니다. 최근에는 Nanopore GridION 장치를 수리하는 데 이 방법이 사용되어 그 효과가 입증되었습니다. 향후 수리를 위해 명령어 목록을 정리해 두는 것이 유용할 수 있습니다.

오스틴은 Angular와 Analogjs로 구축된 AI 기반 웹 애플리케이션입니다. 이 앱은 사용자가 책 속 캐릭터 간의 관계를 탐색할 수 있도록 시각적 다이어그램을 생성해줍니다.

주요 기능으로는 Open Library에서 책을 검색하고 분석할 수 있는 기능이 있습니다. 또한, 캐릭터 관계를 분석하는 AI 도구를 제공하며, 다이어그램을 생성하고 시각화할 수 있습니다. 생성된 다이어그램은 SVG 또는 PNG 형식으로 저장하고 다운로드할 수 있으며, 공개적으로 공유하거나 개인적으로 보관할 수 있습니다. 다른 사용자가 만든 그래프도 탐색할 수 있습니다.

예를 들어, L. 프랭크 바움의 "오즈의 마법사"에서 캐릭터 간의 관계를 보여주는 그래프가 있습니다. 이 그래프는 도로시와 다른 캐릭터들 간의 연결을 설명합니다.

기술 스택은 프론트엔드에 Angular, Angular Material, Mermaid를 사용하고, 백엔드에는 Supabase, Open Library API, DeepSeek, OpenAI가 포함되어 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 복제하고 의존성을 설치합니다. 필요한 API 키로 환경 변수를 설정한 후, Supabase 프로젝트를 생성하고 데이터베이스를 구성합니다. 마지막으로 개발 서버를 시작하거나 프로덕션용으로 빌드합니다.

향후 개선 사항으로는 그래프에 좋아요/싫어요 기능을 추가하고, 탐색 페이지에서 더 많은 그래프를 로드할 수 있는 기능이 계획되어 있습니다.

라이센스는 MIT 라이센스입니다.

구글은 AI 추론 작업을 위해 설계된 최신이자 가장 강력한 텐서 처리 장치(TPU)인 아이언우드를 발표했습니다. 아이언우드는 특히 대규모 언어 모델과 추론 작업을 지원하기 위해 특별히 제작되었습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 제공하는 것이 아니라, 능동적인 통찰력을 제공하는 "추론의 시대"에 맞춰 개발된 것입니다.

아이언우드는 최대 9,216개의 칩으로 확장할 수 있으며, 42.5 엑사플롭스의 인상적인 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 이는 세계에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터보다 24배 이상 강력한 성능입니다. 또한, 아이언우드는 지금까지 가장 에너지 효율적인 TPU로, 이전 모델에 비해 성능 대비 전력 소비가 두 배 향상되었습니다. 향상된 냉각 시스템과 개선된 메모리 용량 덕분에 더 큰 모델과 데이터셋을 처리할 수 있습니다.

이 TPU는 칩 간의 빠른 통신을 가능하게 하는 고급 네트워킹 시스템을 포함하고 있어, 효율적인 AI 작업에 필수적입니다. 아이언우드는 증가하는 AI 작업의 수요를 충족시키기 위해 설계되었으며, 구글 클라우드 고객들이 복잡한 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.

전반적으로 아이언우드는 AI 기술의 중요한 발전을 나타내며, 개발자와 연구자 모두의 역량을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

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SpacetimeDB는 애플리케이션 내 모든 거래의 완전한 기록을 유지할 수 있게 해줍니다. 이 기능을 통해 사용자는 데이터베이스를 과거의 특정 시점으로 복원하고, 그 시점의 거래를 다시 실행할 수 있습니다. 본질적으로, 이는 데이터를 통해 "시간 여행"을 할 수 있는 방법을 제공하며, 매우 유용하고 인상적입니다.

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파이어폭스의 주요 사용자 인터페이스(UI)는 HTML, CSS, JavaScript와 같은 웹 기술로 구축되어 있어, 특히 교차 사이트 스크립팅(XSS) 공격에 취약합니다. 이러한 공격으로부터 보호하기 위해 파이어폭스는 프로세스 간 통신(IPC)이라는 방법을 사용하여 UI와 낮은 권한의 프로세스에서 실행되는 웹 콘텐츠를 분리합니다.

최근 해킹 대회에서 인라인 JavaScript 이벤트 핸들러를 사용하여 이 분리를 우회할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해 파이어폭스는 UI에서 스크립트 실행을 제한하는 콘텐츠 보안 정책(CSP)을 도입하고 있습니다. 팀은 주요 UI 문서에서 600개 이상의 인라인 이벤트 핸들러를 성공적으로 제거하여 보안을 강화했습니다.

개발자들은 인라인 이벤트 핸들러를 addEventListener와 같은 더 안전한 방법으로 대체할 수 있습니다. 현재 주요 UI(browser.xhtml)는 더 안전해졌지만, 파이어폭스는 애플리케이션의 다른 부분에도 CSP를 적용할 계획이며, 모든 동적 코드 실행을 차단하고 더 안전한 브라우저를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이러한 개선 사항은 파이어폭스 138에 포함될 예정이며, 공격자에게는 더 큰 어려움을 주고 브라우저의 전반적인 보안을 향상시킬 것입니다.

2025년 4월 9일, 저자는 미국 제조업과 기술에 관한 주요 문제를 충분히 다루지 못했던 세 가지 이전 기사를 되돌아보며 반성합니다. 저자는 최근 트럼프 행정부 하에 부과된 관세가 필수 부품의 비용을 증가시켜 기술 산업에 부정적인 영향을 미쳤다는 점에서 더 명확한 틀의 필요성을 인정합니다.

클레이튼 크리스텐슨 교수에 의해 제안된 "파괴적 혁신" 개념은 작은 기업들이 간과된 시장 세그먼트를 겨냥하여 기존의 대기업에 도전할 수 있는 방법을 설명합니다. 이 과정은 반도체 산업에서 뚜렷하게 나타났습니다. 제조 일자리가 낮은 인건비를 찾아 아시아로 이동하는 동안, 미국은 높은 마진의 칩 제조를 유지하고 있습니다.

글에서는 운송, 통신, 배송의 발전이 주도한 세계화의 변화를 강조합니다. 이러한 발전 덕분에 다국적 기업들은 미국에서 제품을 설계하고, 비용이 낮은 국가에서 제조할 수 있게 되었습니다. 이 변화는 외국 제조 능력에 대한 경제적 의존도를 높여 국가 안보에 대한 우려를 낳고 있습니다.

저자는 포괄적인 관세에 대해 비판하며, 이러한 조치가 수요를 줄이고 공급망을 복잡하게 만들어 미국 경제에 해를 끼친다고 주장합니다. 대신 특정 부품에 대한 목표 관세를 통해 신뢰할 수 있는 동맹국에서 조달을 장려할 수 있다고 제안합니다. 또한, 기술이 자동화와 인공지능으로 발전함에 따라 미국이 칩 제조 능력을 재활성화해야 경쟁력을 유지할 수 있다는 점을 강조합니다.

마지막으로, 저자는 정치적 고려가 경제적 논리를 압도하는 기술의 변화에 대해 슬픔을 표현합니다. 혁신을 포용하는 전략적 비전이 필요하다는 촉구가 이어지며, 구식 관행으로 회귀하지 말 것을 강조합니다.

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개발자들은 회사의 인공지능 코딩 도구 도입 요구에 압도당하고 있으며, 이로 인해 불만과 코드 문제를 겪고 있습니다. 많은 경영진은 인공지능이 효율성을 높이고 있다고 믿지만, 직원들은 종종 반대 의견을 내며 어려움과 기술적 부채가 증가하고 있다고 보고합니다.

이러한 긴장의 주요 원인은 다음과 같습니다. 첫째, 경영진과 개발자 간의 단절입니다. 경영진은 인공지능 도구 사용 시 개발자들이 직면하는 어려움을 충분히 이해하지 못해 비현실적인 기대와 정책을 세우는 경우가 많습니다. 둘째, 오류와 비효율성입니다. 인공지능 코딩 도구는 오류를 유발하고 배포를 복잡하게 하며 디버깅 시간을 늘릴 수 있습니다. 많은 개발자들은 이러한 도구가 복잡한 작업에서는 도움이 되기보다는 방해가 된다고 느끼고 있습니다.

셋째, 도입 압박입니다. 경쟁자에게 뒤처질까 두려운 기업들은 인공지능 도입을 강하게 추진하지만, 이로 인해 개발자들은 자신의 작업에 적합하지 않은 도구를 강제로 사용해야 한다고 느끼게 됩니다. 넷째, 개발자에게 권한을 부여하는 것입니다. 개발자들이 자신의 작업 흐름에 맞는 도구를 선택하고 탐색할 수 있도록 허용하는 기업은 더 나은 결과와 생산성을 보이는 경향이 있습니다. 리더들은 팀을 신뢰하고 개발자들이 혁신할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다.

결론적으로, 인공지능 도구가 생산성을 향상시킬 잠재력이 있지만, 성공은 리더들이 팀을 얼마나 잘 지원하고 이해하느냐에 달려 있습니다. 소프트웨어 개발에서 효과적인 인공지능 통합을 위해서는 협력적이고 유연한 접근 방식이 필수적입니다.

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시스템이 귀하의 브라우저를 확인하여 안전하고 제대로 작동하는지 점검하고 있습니다.

이 기사는 외계 행성 연구와 관련하여 "태양과 유사한" 별의 개념에 대해 다루고 있습니다. 저자는 어린 시절 태양과 비슷한 별 주위를 도는 행성에 대한 매력, 특히 알파 센타우리 별에 대한 흥미를 회상합니다. 그러나 알파 센타우리는 두 개의 별인 센타우리 A와 B로 이루어진 복잡한 시스템이며, 아마도 세 번째 별인 프로시마 센타우리도 있을 수 있다고 언급합니다.

"태양과 유사한"이라는 용어는 명확하게 정의되지 않았으며, 태양과 같은 G형 별, K형 별, 때때로 F형 별 등 다양한 유형의 별을 포함할 수 있습니다. G형 별은 안정적이며 약 100억 년의 수명을 가지고 있습니다. K형 별은 기술적으로 "태양과 유사한" 별은 아니지만, 더 차갑고 수명이 길어 거주 가능한 행성이 존재할 가능성이 있는 후보가 됩니다. 이 기사는 "태양과 유사한"이라는 용어를 사용할 때 명확성이 중요하다고 강조하며, 이는 외계 행성 연구에 대한 대중의 이해와 인식에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

저자는 과학자들이 "태양과 유사한" 별 주위에 지구와 유사한 행성이 존재한다고 주장할 때, 이는 G형 별의 소수일 수도 있고 K형 및 F형 별을 포함한 더 넓은 범위를 의미할 수 있다고 지적합니다. 이는 은하 내 거주 가능한 행성이 얼마나 존재할 수 있는지에 대한 추정에 영향을 미칩니다. 따라서 대중의 혼란을 피하기 위해 신중한 정의가 필요하다고 주장합니다. 이는 이 분야의 과학 연구에 대한 지원에도 영향을 미칠 수 있습니다.

결론적으로, 외계 행성에 대한 관심이 높아지고 있지만 "태양과 유사한"의 의미에 대한 명확한 소통이 필요합니다. 이는 대중이 정확히 이해하고 지속적인 연구에 대한 지원을 보장하는 데 필수적입니다.

스크린 타임을 줄이는 것은 쉽지 않지만, 인스타그램이나 틱톡과 같은 소셜 미디어의 유혹이 크기 때문에 더욱 그렇습니다. 이 가이드는 온라인 활동과 실제 생활 사이의 균형을 찾는 데 도움이 되는 40가지 이상의 실용적인 팁을 제공합니다.

사람들이 스크린을 사용하는 이유를 이해하는 것이 중요합니다. 많은 사람들이 지루함, 불안, 또는 습관 때문에 스마트폰을 사용합니다. 소셜 미디어는 스트레스를 해소하는 데 도움이 될 수 있지만, 때로는 오히려 역효과를 낼 수 있습니다.

마인드셋을 바꾸는 것도 필요합니다. "휴대폰 사용을 줄이자"는 생각에서 "다른 활동을 더 하자"로 초점을 옮겨보세요. 자신이 좋아하는 활동 목록을 작성하고, 이를 점차 일상에 포함시키는 것이 좋습니다.

안드로이드와 iOS 모두 스크린 사용을 모니터링하고 제한할 수 있는 기능을 제공합니다. 앱 사용 제한이나 집중 모드 설정 등을 통해 자신의 습관을 관리할 수 있습니다.

스크린 타임을 줄이는 데 도움이 되는 여러 앱도 있습니다. 예를 들어, 'One Sec'는 앱을 열기 전에 잠시 멈추게 하고, 'Opal'은 사용 통계를 제공하여 사용을 줄이도록 유도합니다. 'SpeedBump'는 앱의 세션 시간을 제한하며, 'Clearspace'는 화면 잠금을 줄이도록 도전합니다. 'Focus Plant'나 'Forest'는 집중 시간을 게임처럼 즐길 수 있게 해줍니다.

추가적인 전략으로는 알림 관리, 앱 배치 정리, 그리고 집에서 스크린 없는 공간을 만드는 것이 있습니다. 뉴스나 메모를 위해 스마트폰 대신 인쇄된 자료를 읽는 것도 고려해보세요. 지루함을 느끼는 것도 창의력을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

작은 변화부터 시작하고 다양한 전략을 시도해보세요. 몇 주 동안 일관성을 유지하면 더 건강한 습관을 형성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 플랫폼은 사용자를 계속 참여시키도록 설계되었기 때문에, 경계를 설정하는 것이 자신의 웰빙에 중요합니다.

과도한 스크린 타임에 어려움을 겪고 있는 사람들에게 이 가이드는 실천 가능한 단계를 제안하며, 도움이 될 수 있는 다른 사람들과 이 조언을 공유할 것을 권장합니다.

저자는 "두 대의 컴퓨터를 위한 리액트"라는 주제로 발표한 내용을 바탕으로 블로그 포스트를 작성하려는 여정을 공유합니다. 이 과정에서 발표를 준비하는 대신 추가적인 생각들을 나누기로 결정했습니다.

첫 번째로, 태그와 함수 호출의 차이를 설명합니다. 태그는 보통 명사로 사용되며, 예를 들어 <p>Hello</p>와 같은 형태입니다. 반면, 함수 호출은 동사로, alert('Hello')와 같은 형태입니다. 이러한 차이는 프로그래밍에서 이들을 사용하는 방식에 영향을 미칩니다. 태그는 일반적으로 구조를 중첩된 형태로 만드는 데 사용되고, 함수 호출은 일련의 작업을 실행하는 데 사용됩니다.

두 번째로, 태그는 구조를 나타내는 청사진을 만들고, 함수 호출은 프로세스를 위한 레시피 역할을 합니다. 청사진은 특정한 순서 없이 무엇으로 구성되어 있는지를 설명하는 반면, 레시피는 단계별로 따라야 합니다.

세 번째로, 저자는 원격 컴퓨터에서 함수를 호출하는 데 따른 어려움을 이야기하며, 비동기 함수(async/await)의 개념을 도입해 실행 지연을 관리하는 방법을 설명합니다. 또한, 원격 호출을 위한 새로운 문법(import rpc)을 제안하여 서로 다른 컴퓨터 간의 함수 호출을 적절히 처리할 수 있도록 합니다.

마지막으로, 저자는 응답하지 않는 함수를 호출할 수 있는 상황을 고려하며, 성공을 보장하지 않고 실행 흐름을 멈추지 않는 "잠재적 호출"이라는 개념을 제시합니다.

전체적으로 이 글은 리액트와 비동기 작업의 맥락에서 다양한 프로그래밍 개념 간의 관계를 탐구하며, 함수 호출과 그 구조를 이해하고 관리하는 방법에 대해 강조합니다.

이 글은 다양한 휴대용 오디오 레코더의 소음 수준에 대해 다루고 있으며, 특히 현장에서 부드러운 동물 소리를 포착하는 능력에 초점을 맞추고 있습니다. 여러 모델을 표준화된 사양을 사용하여 비교함으로써 성능 평가를 쉽게 할 수 있도록 하고 있습니다.

주요 내용으로는, 각 제조사가 사용하는 사양이 다르기 때문에 레코더를 비교하기 어렵다는 점이 있습니다. 문서에는 여러 오디오 레코더 모델의 최대 이득 설정에서의 소음 수준이 포함되어 있습니다. 또한 각 모델에 대한 동등 입력 소음(EIN), 입력 클리핑 수준, 다이내믹 레인지와 같은 지표도 나열되어 있습니다. 이러한 데이터는 사용자가 소음 성능에 따라 적합한 레코더를 선택하는 데 도움을 줍니다.

전반적으로 이 정보는 조용한 소리를 녹음하는 데 있어 오디오 레코더의 효과를 평가하는 데 유용한 자료로 활용될 수 있습니다. 특히 현장 작업에 적합한 장비 선택에 도움을 줍니다.

이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 검색 기능을 효율적으로 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

LLM의 강점은 검색 쿼리를 신속하게 분석하여 색상, 재질, 카테고리와 같은 구조화된 데이터로 분해함으로써 검색 결과를 개선하는 데 도움을 준다는 점입니다.

외부 LLM 서비스(예: OpenAI)에 의존하기보다는 자체 인프라에서 LLM을 운영하면 더 빠르고 비용 효율적으로 사용할 수 있습니다.

저자는 사용자 쿼리에 따라 응답을 생성하는 LLM과 상호작용하는 간단한 FastAPI 애플리케이션을 설정하는 방법을 보여줍니다.

애플리케이션을 Docker와 Google Kubernetes Engine(GKE)을 사용하여 배포하는 방법에 대한 지침도 제공되며, 모델 데이터를 위한 자원 설정과 지속적인 저장소 설정이 포함됩니다.

캐싱 메커니즘은 동일한 입력에 대해 LLM을 반복적으로 쿼리하는 것을 피하는 데 필수적이며, 응답 시간을 개선하는 데 기여합니다.

서비스는 검색 쿼리를 구조화된 형식으로 파싱하여 사용자 쿼리를 더 잘 이해하고 응답할 수 있도록 개선될 수 있습니다.

미래의 작업으로는 부하 테스트, 프롬프트 조정, 외부 지식 통합 등을 통해 검색 시스템을 개선하는 방안이 제안됩니다.

전반적으로 이 글은 LLM을 활용한 검색 최적화의 기초를 소개하며, 구현 및 배포를 위한 실용적인 단계들을 포함하고 있습니다.

더글라스 레낫의 야심찬 사이크 프로젝트는 기호 논리를 통해 인공지능 일반 지능을 창출하려는 목표를 가지고 있었으나, 40년의 노력 끝에 결국 실패로 돌아갔다. 그의 여정은 초기 인공지능 시스템에서 시작되었고, 이 시스템들은 가능성을 보였지만 지식의 부족으로 인해 빠르게 한계를 드러냈다. 1985년 레낫은 사이크를 설립하여 방대한 양의 상식 지식을 수동으로 인코딩하기 시작했으며, 이는 진정한 기계 학습을 가능하게 할 것이라고 믿었다. 약 3천만 개의 사실을 수집하는 데 2억 달러가 소요되었지만, 사이크는 기대했던 혁신을 이뤄내지 못했다.

사이크의 자금은 주로 군사 및 상업적 출처에서 조달되었고, 재정적 안정성을 유지했지만, 그 응용 프로그램은 기존의 전문가 시스템과 크게 다르지 않아 특별한 이점을 제공하지 못했다. 이 프로젝트는 폐쇄적이었고, 사이코프 외부와의 학문적 협력이나 인정을 거의 받지 못했다. 레낫은 대안적인 인공지능 접근 방식을 지속적으로 거부하며 기호 논리적 비전을 고수해왔다.

2025년 현재 사이크가 일반 지능에 도달할 가능성은 보이지 않는다. 이 프로젝트의 느린 실패는 인공지능에 대한 기호 논리적 접근의 한계를 드러낸다.

레낫의 초기 작업인 자동 수학자(AM)와 유리스코는 인공지능 개발에 대한 중요한 교훈을 제공했다. AM은 자율적으로 수학 개념을 발견했지만, 한정된 휴리스틱 세트로 인해 결국 "고갈"되었다. 유리스코는 시스템이 새로운 휴리스틱을 발견할 수 있도록 하여 이 문제를 극복하려 했지만, 역시 한계에 부딪혔고, 레낫은 진정한 인공지능은 풍부한 상식 지식의 기반이 필요하다는 결론에 이르렀다.

전반적으로 레낫의 경험은 인공지능 개발의 복잡성과 진정한 일반 지능을 달성하는 데 따른 도전 과제를 강조한다.

DynamoDB를 위한 사용자 친화적인 인터페이스가 개발자들을 위해 설계되었습니다. 이 인터페이스의 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 쉽게 접근하고 통합할 수 있는 기능이 있습니다. 단일 로그인(SSO)을 지원하며, AWS 설정을 자동으로 감지하여 빠르게 프로필과 지역을 전환할 수 있습니다. 둘째, 테이블 관리가 용이합니다. 테이블을 신속하게 로드하고, 다양한 보기로 전환하며, 데이터를 인라인 또는 일괄로 수정할 수 있습니다. 셋째, 다중 탭 지원 기능이 있어 여러 DynamoDB 테이블과 AWS 프로필을 동시에 관리하면서도 집중력을 잃지 않을 수 있습니다.

쿼리 도구를 통해 여러 쿼리를 순차적으로 또는 동시에 실행할 수 있으며, 이를 폴더로 정리할 수 있는 옵션도 제공합니다. 또한, 로컬 저장소와 Git 통합 기능을 통해 쿼리를 로컬 시스템에 저장하여 협업과 버전 관리를 개선할 수 있습니다. 마지막으로, 작업을 추적할 수 있는 상세 로그와 쉽게 탐색할 수 있는 글로벌 검색 기능이 있어 로깅과 디버깅이 용이합니다.

가격은 일회성 구매로 199달러이며, 1년 동안 사용 가능하고 업데이트가 포함됩니다. 선택적으로 89달러에 갱신할 수 있습니다. 현재 이 앱은 macOS에서 사용할 수 있으며, Windows와 Linux 버전도 곧 출시될 예정입니다.

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션 도나기와 그의 아내 에이미는 메인주의 작은 마을에 있는 워싱턴 일반 상점을 운영하고 있습니다. 이 상점은 지역 주민들이 모이는 장소로 기능하고 있습니다. 그러나 그들의 지역 사회는 새로운 달러 제너럴 매장이 개점할 위협에 직면해 있습니다. 많은 주민들, 특히 도나기 부부는 이 매장이 마을의 정체성과 경제에 해를 끼칠 것이라고 우려하고 있습니다. 주민들은 달러 제너럴과 같은 대형 매장이 지역 사회의 자금을 빼앗고, 지역 상점에 피해를 주며, 부정적인 사회적 영향을 초래한다고 걱정하고 있습니다.

2023년 보고서에 따르면, 달러 매장은 종종 지역 식료품점을 대체하여 신선한 식품 접근을 제한하고 지역 자산을 고갈시킵니다. 그럼에도 불구하고 달러 제너럴은 미국 전역에서 빠르게 확장하고 있습니다. 일부 지역 상점은 독특한 틈새 시장을 찾아 적응하고 있지만, 많은 소규모 기업들은 정부 보조금과 세금 감면과 같은 대기업의 이점에 맞서기 어려워하고 있습니다.

지역 사회는 달러 매장의 확장에 반발하고 있습니다. 예를 들어, 인디애나주 프레리톤의 주민들은 더 적합한 개발을 요구하며 새로운 달러 제너럴 매장을 성공적으로 저지했습니다. 다른 마을들은 달러 매장이 열 수 있는 장소를 제한하는 법을 제정했습니다.

지역 지도자들은 대형 매장보다 지역 기업을 지원하는 정책을 재고할 필요가 있습니다. 공정한 토지 이용 규정을 만들고 지역 기업가 정신에 투자하는 것은 지역 경제의 건강을 유지하고, 자금이 대기업에 의해 빼앗기지 않고 지역 경제 내에 머물도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

ECharts는 웹 기반 시각화를 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다. 프로젝트나 연구에서 ECharts를 사용한다면, 2018년에 발표된 논문을 참고할 수 있습니다. 이 논문은 보고서, 발표 자료, 교육 자료 등 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다.

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리눅스 커널 방어 맵은 리눅스 커널의 복잡한 보안 측면을 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계된 도구입니다. 이 맵은 취약점의 종류, 공격 방법, 버그 탐지 기법, 방어 기술 등 다양한 개념 간의 관계를 시각적으로 보여줍니다. 일부 방어 기술은 리눅스 커널에 내장되어 있지만, 다른 기술은 외부에서 제공되거나 특별한 하드웨어를 필요로 합니다.

이 맵은 리눅스 커널의 보안 문서를 탐색하는 데 유용한 시각적 가이드를 제공하며, 각 취약점 클래스에 대한 일반 취약점 목록(Common Weakness Enumeration, CWE) 번호도 포함되어 있습니다. 그러나 사용자 공간 보안 기능이나 리눅스 보안 모듈(Linux Security Modules, LSM)에 의해 시행되는 정책은 다루지 않습니다.

이 맵은 GitHub, Codeberg, GitFlic 등 여러 플랫폼에서 제공됩니다. 업데이트가 용이하도록 DOT 언어로 작성되었으며, GPL-3.0 라이선스 하에 배포됩니다. 사용자는 kernel-hardening-checker라는 도구를 사용하여 보안 옵션에 대한 커널 구성을 확인할 수도 있습니다.

리눅스 커널 보안 및 완화 전략에 대한 추가 자료도 제공되며, 이 분야의 저명한 전문가들의 연구가 포함되어 있습니다.

요약이 없습니다.

미국 재무부 산하의 통화감독청(OCC)은 해커들이 1년 동안 103개의 이메일 계정에 접근해 약 15만 개의 이메일을 유출한 심각한 이메일 보안 침해 사건을 보고했습니다. 이 사건은 2025년 2월 12일에 발견되었으며, 연방 규제를 받는 기관들의 재정 상태와 관련된 민감한 정보가 포함되어 있었습니다. 마이크로소프트는 OCC에 이 침해 사실을 알렸지만, 공격의 배후가 누구인지에 대해서는 아직 불확실합니다. 일부에서는 이 사건이 중국과 관련된 그룹이 연루된 다른 재무부 부서에 대한 이전 공격과 연결될 수 있다고 추측하고 있습니다. 그러나 이번 사건이 금융 부문에 직접적인 영향을 미쳤다는 증거는 없습니다.

MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 개발한 Tactile Vega-Lite 시스템은 교육자와 디자이너가 촉각 차트를 쉽게 디자인할 수 있도록 돕습니다. 이 프로그램은 Excel과 같은 데이터 소스에서 데이터를 가져와 표준 시각 차트와 촉각 차트로 변환할 수 있습니다. 이는 시각 장애인과 저시력인들이 그래픽 데이터를 이해하는 데 매우 중요합니다.

Tactile Vega-Lite의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 자동 디자인 기준이 내장되어 있어 차트가 접근 가능하고 이해하기 쉽게 만들어집니다. 둘째, 사용자들은 축 레이블이나 질감과 같은 요소를 쉽게 조정할 수 있으며, 복잡한 코딩 지식이 필요하지 않습니다. 셋째, 전통적으로 복잡한 과정을 간소화하여 촉각 그래픽을 더 빠르게 생성할 수 있습니다. 넷째, 연구자들은 교육자와 디자이너의 의견을 반영하여 사용자 인터페이스를 더욱 쉽게 만들기 위해 노력하고 있습니다.

이 시스템은 바 그래프와 선 그래프와 같은 차트를 제작하는 데 도움을 주며, 촉각 독자들에게 더 접근 가능하도록 설계되었습니다. 프로그램이 디자인 과정을 크게 향상시키지만, 전문가들은 최종 검토를 통해 숙련된 디자이너가 최선의 관행을 준수하는 것이 여전히 유익하다고 제안합니다. 연구자들은 곧 있을 학회에서 그들의 연구 결과를 발표할 예정입니다.

NTATV 프로젝트는 원래의 애플 TV에서 Windows NT 운영 체제(예: Windows XP 및 Windows 2003)를 실행하는 것을 목표로 하고 있습니다. DistroHopper39B가 ReactOS 개발자들의 도움을 받아 이 프로젝트를 진행해 왔으며, 지난 2년 동안 상당한 진전을 이루었습니다.

주요 성과로는 Windows XP와 Windows Server 2003이 원래 애플 TV에서 성공적으로 부팅할 수 있게 되었다는 점입니다. PCI, USB, 비디오와 같은 기본 기능을 위한 드라이버도 대부분 작동하고 있습니다. 그러나 ReactOS는 하드웨어 제한으로 인해 아직 완전히 기능하지는 않습니다.

현재 기능 상태를 살펴보면, Windows XP는 대부분의 기능이 작동하지만 HDMI 오디오와 리모컨은 작동하지 않습니다. Windows Server 2003도 XP와 유사하지만 일부 기능은 테스트되지 않았습니다. ReactOS는 PCI 문제로 인해 많은 기능이 작동하지 않습니다.

이 프로젝트의 도전 과제 중 하나는 애플 TV의 독특한 펌웨어(EFI 전용)로 인해 Windows를 실행하는 것이 복잡하다는 점입니다. 일반적으로 Windows는 구형 BIOS를 필요로 하기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 사용자 정의 부트로더인 FreeLoader를 만들어야 했습니다.

알려진 문제로는 애플 TV의 특이한 설정으로 인해 HDMI 오디오가 작동할 가능성이 낮다는 점이 있습니다. 또한 사용자가 겪을 수 있는 다양한 디스플레이 및 연결 문제도 존재합니다.

이 프로젝트는 애플 TV 해킹에 관한 이전 비디오에서 영감을 받아 시작되었으며, 그 가능성을 탐구하고 개발을 지속하고 있습니다. 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 프로젝트를 빌드하고 실행하는 방법에 대한 자세한 가이드도 제공됩니다.

최근 업데이트로는 드라이버 지원과 부팅 기능을 개선하기 위한 업데이트가 있었으며, 최신 버전은 v0.2입니다. 더 많은 정보와 가이드, 업데이트는 프로젝트의 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

유닉스 계열 시스템에서 문서화에 사용되는 매뉴얼 페이지(맨 페이지)는 링크와 텍스트 재배치를 지원하지만, 이를 읽는 프로그램은 그렇지 않습니다. 사용자들은 매뉴얼 페이지에 내부 링크가 없고 좁은 창에 맞춰 조정되지 않는 점에 대해 자주 불만을 토로합니다. 이러한 기능은 매뉴얼 페이지 형식인 mdoc와 레거시 맨에서 지원되지만, 맨 명령어와 같은 리더는 이를 제대로 구현하지 못하고 있습니다.

맨 페이지는 텍스트의 다양한 부분, 예를 들어 섹션 제목이나 문서 설명 등을 표시하기 위해 특정 매크로를 사용하여 작성됩니다. 두 가지 중요한 매크로인 .Xr과 .Sx는 다른 매뉴얼 페이지나 같은 페이지 내의 섹션으로 링크를 생성할 수 있습니다. 이러한 링크는 맨 페이지가 HTML로 변환되어 브라우저에서 열릴 때 작동하지만, 터미널 화면에서는 작동하지 않습니다.

결론적으로, 링크를 따라가고 다양한 창 크기에 맞춰 텍스트를 조정할 수 있는 더 나은 맨 페이지 리더가 필요합니다. 현재 맨 명령어는 페이지를 포맷하여 페이저(예: less)로 전송하는데, 이 페이저는 이러한 기능을 지원하지 않습니다. 사용자 경험을 개선하기 위해서는 개선이 필요합니다.

2025년 4월 8일, Jen Simmons은 최근 Safari Technology Preview에 도입된 새로운 CSS 속성인 text-wrap: pretty에 대해 논의했습니다. 이 기능은 고급 알고리즘을 사용하여 텍스트 레이아웃을 개선함으로써 웹 타이포그래피를 향상시킵니다. 이를 통해 짧은 마지막 줄, 고르지 않은 줄 길이, 잘못된 하이픈 사용과 같은 일반적인 문제를 해결합니다.

과거에는 타이포그래피가 손으로 정교하게 제작되었지만, 디지털 텍스트 레이아웃은 종종 시각적 문제를 초래하는 간단한 방법에 의존해왔습니다. text-wrap: pretty는 브라우저가 전체 단락을 평가하여 더 나은 텍스트 줄바꿈을 가능하게 하여 독서가 더 쉽고 시각적으로 매력적이도록 만듭니다.

웹 타이포그래피에서 주요 도전 과제는 다음과 같습니다. 첫째, 짧은 마지막 줄을 피해야 합니다. 단락의 끝에 단어 하나만 남는 경우를 방지해야 합니다. 둘째, 고르지 않은 텍스트 가장자리를 최소화하여 가독성을 높여야 합니다. 셋째, 독자의 주의를 분산시킬 수 있는 과도한 하이픈 사용을 줄여야 합니다. 넷째, 텍스트 흐름을 방해하는 공백 패턴인 타이포그래픽 리버스를 방지해야 합니다.

기존 브라우저는 마지막 몇 줄만 처리하는 한계가 있지만, Safari의 구현은 전체 텍스트 블록을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 또한 줄 길이를 표준화하는 데 도움을 주는 text-wrap: balance 옵션도 논의되었지만, 이는 컨테이너의 너비를 채우지 않을 수 있습니다.

성능이 우려되지만, Safari는 많은 콘텐츠가 있는 경우에도 웹 페이지 속도를 저하시키지 않으면서 이러한 기능을 구현할 수 있습니다. 개발자들은 이러한 새로운 속성을 테스트하고 성능 문제를 보고할 것을 권장합니다.

결론적으로, text-wrap: pretty와 관련 옵션은 웹 디자이너에게 더 매력적이고 읽기 쉬운 텍스트 레이아웃을 만들 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이는 전통적인 타이포그래피의 우아함과 현대 웹 디자인의 필요성을 연결합니다. 사용자들은 Safari Technology Preview에서 이러한 기능을 실험하고 경험에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.

Dockerfmt는 Dockerfile을 포맷하는 도구로, buildkit 파서를 기반으로 만들어졌습니다.

설치는 릴리스 페이지에서 바이너리를 다운로드하여 진행할 수 있습니다.

Dockerfile을 포맷하려면 dockerfmt [Dockerfile] [flags] 명령어를 사용합니다. 사용 가능한 명령어로는 completion (자동 완성 스크립트 생성), help (명령어 도움말 제공), version (dockerfmt 버전 표시)가 있습니다.

플래그로는 -c, --check (파일 포맷 확인), -h, --help (도움말 정보 표시), -i, --indent (들여쓰기 공간 설정, 기본값은 4), -n, --newline (파일 끝에 줄바꿈 추가), -w, --write (포맷된 출력을 파일에 다시 기록)가 있습니다. 또한, dockerfmt를 .pre-commit-config.yaml에 추가하여 사전 커밋 훅으로 통합할 수 있습니다.

제한 사항으로는 RUN 명령어 파서가 그룹화나 세미콜론을 지원하지 않으며, 긴 JSON 명령어에 대한 줄 바꿈이 없습니다. 또한 # escape=X 지시어는 지원되지 않습니다.

기능으로는 mvdan/sh 라이브러리를 사용하여 RUN 단계를 포맷하고, RUN 단계에서 기본 heredocs와 인라인 주석을 지원합니다.

JS 바인딩은 js 디렉토리에 있으며, 사용 방법은 README를 참조하면 됩니다. 프로젝트에 대한 기여는 언제든지 환영합니다!

저자는 최고의 프로그래머를 돋보이게 하는 특성에 대해 반영합니다. 이들이 공유하는 주요 특성은 다음과 같습니다.

첫째, 젊은 프로그래머는 포럼이나 추측에 의존하기보다는 사용하는 도구의 공식 문서를 읽어야 합니다. 둘째, 훌륭한 개발자는 자신이 사용하는 기술에 대해 깊이 이해하고, 그 역사와 한계, 생태계까지 파악하고 있습니다.

셋째, 최고의 프로그래머는 오류 메시지를 분석하여 문제를 효율적으로 진단하고 해결합니다. 넷째, 그들은 복잡한 문제를 관리 가능한 부분으로 나누어 문제 해결에 중요한 역할을 합니다.

다섯째, 상위 개발자는 코드 실험을 기꺼이 시도하고 그로부터 배우며 도전을 피하지 않습니다. 여섯째, 그들은 자연스럽게 호기심이 많고 팀원들을 돕고자 하여 협업을 강화합니다.

일곱째, 좋은 프로그래머는 자신의 지식을 글로 공유하며, 이는 그들의 사고력과 코딩 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 여덟째, 지속적인 학습은 필수적이며, 최고의 엔지니어는 새로운 도구와 기술에 대한 정보를 항상 업데이트합니다.

아홉째, 그들은 지위에 관계없이 모든 사람과 소통하여 배우고 새로운 아이디어를 얻습니다. 열 번째, 최고의 인정을 받기 위해서는 일관되게 품질 높은 작업을 수행하고 그로 인해 알려지는 것이 중요합니다.

열한 번째, 인내심은 기술과 사람 모두를 다루는 데 필수적입니다. 열두 번째, 그들은 외부 요인을 탓하기보다는 문제에 대한 책임을 지고 논리적인 설명을 찾습니다.

열세 번째, 훌륭한 엔지니어는 자신이 모르는 것을 인정하고 배우는 데 열려 있습니다. 열네 번째, 그들은 추측하기보다는 철저히 조사하여 정확한 답을 찾습니다.

마지막으로, 뛰어난 프로그래머는 코드의 단순성을 우선시하며, 이는 유지 관리가 더 쉽기 때문입니다. 저자는 이러한 특성이 체크리스트가 아니라, 뛰어난 프로그래머가 되기 위한 길잡이임을 강조합니다.

Webtor는 토렌트를 쉽게 다운로드할 수 있는 서비스로, 별도의 토렌트 클라이언트가 필요하지 않습니다. 사용 방법은 간단합니다. 먼저, 토렌트 파일이나 마그넷 링크를 선택하여 업로드합니다. 그 후, 파일에 대한 직접 다운로드 링크를 받을 수 있습니다.

Webtor의 주요 기능으로는 직접 다운로드 링크 제공이 있습니다. 이를 통해 VPN이나 토렌트 클라이언트 없이도 토렌트에서 파일을 직접 다운로드할 수 있습니다. 또한, 비디오나 오디오를 즉시 스트리밍할 수 있어, 파일을 먼저 다운로드하지 않고도 콘텐츠를 감상할 수 있습니다. 다양한 비디오 및 오디오 형식을 지원합니다. Chrome 확장 프로그램을 사용하면 토렌트와 마그넷 링크를 자동으로 새 탭에서 열 수 있습니다. 전체 토렌트를 ZIP 파일로 다운로드할 수 있으며, 원래 폴더 구조를 유지합니다. 개발자 SDK를 통해 웹사이트에 스트리밍 기능을 통합할 수도 있습니다.

자주 묻는 질문 중 하나는 개인 정보 보호입니다. Webtor를 사용하면 다운로드가 익명으로 이루어져 ISP가 사용자가 어떤 파일을 다운로드하는지 알 수 없습니다. 광고는 프로젝트를 지원함으로써 제거할 수 있으며, 이를 통해 더 빠른 속도를 경험할 수 있습니다. 모바일 기기에서도 추가 앱 없이 접근할 수 있습니다. Webtor의 구성 요소는 오픈 소스이며 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

7일간 무료 체험을 제공하며, 최대 50Mbps의 속도로 광고 없이 이용할 수 있습니다.

마브라는 시민 과학자가 전기 아크를 이용해 공기 중의 질소를 질산으로 변환하는 비르켈란드-아이데 공정을 기반으로 한 DIY 실험용 반응기를 만들었습니다. 이 과정은 높은 에너지 요구량 때문에 구식이지만, 마브는 실제 비료 생산보다는 과학에 더 중점을 두고 있습니다.

전기 아크를 제어하기 위해 마브는 아두이노 UNO Rev3를 사용하여 전극으로의 전력 흐름을 관리합니다. 그의 반응기에는 공기를 건조시키는 시스템과 조건을 모니터링하는 센서도 포함되어 있습니다. 마브는 이 반응기를 비디오로 시연했지만, 아직 더 나은 결과를 위한 최적화는 이루어지지 않았습니다. 그러나 충분한 관심이 있다면 더 많은 세부 정보를 제공할 계획입니다.

2025년 4월 8일, 저자는 다가오는 책 "프로그래머를 위한 논리"의 업데이트에 대해 논의하며, 논리 프로그래밍 언어에 관한 한 장을 다시 쓰는 데 집중하고 있습니다. 일반적인 퍼즐 해결 예시 대신, 일상 업무에 유용한 Prolog의 실제 응용 사례를 포함할 계획입니다.

저자는 친구인 파블로 마이어가 Prolog로 해결한 비디오 게임 퍼즐을 공유하고, 학생의 시험 점수와 관련된 문제에 대한 자신만의 우아한 해결책을 제시합니다. 그들은 학생의 답안을 정답 키와 비교하여 점수를 계산하는 방법을 설명하며, Prolog가 논리적 쿼리를 양방향으로 처리할 수 있는 능력을 강조합니다. 즉, 점수를 계산하거나 답을 유추하는 것이 가능합니다.

그들이 개발한 프로그램은 간결하며, 원래 80줄이었던 코드가 15줄로 줄어들었습니다. 저자는 퍼즐이 재미있을 수 있지만, 책의 실제 예시는 버전 관리 분석이나 인프라 변경 계획과 같은 더 실용적인 시나리오에 초점을 맞출 것이라고 덧붙입니다.

전반적으로 저자는 Prolog 응용 프로그램이 단순한 퍼즐을 넘어서 실제 프로그래밍 작업과 더 관련성이 있도록 만드는 것의 중요성을 강조합니다.

요약이 없습니다.

테렌스 타오가 최근 수학자들에게 300,000의 계승(300K!)을 100,000보다 큰 300,000개의 인수의 곱으로 표현할 것을 도전했습니다. 그는 90,000보다 큰 인수로도 이 작업이 가능하다는 것을 보여주었고, 이제는 100,000보다 큰 인수로 목표를 설정했습니다.

이 전략은 100,000보다 큰 홀수 300,000개의 곱으로 이루어진 홀수(B)에서 시작하여 기준에 맞게 조정하는 것입니다. 타오는 "B-무거운 소수"와 "N!-무거운 소수"를 구분했습니다. B-무거운 소수는 B에서 더 자주 나타나는 소수이고, N!-무거운 소수는 300K!에서 더 흔하게 나타나는 소수입니다. 목표는 B-무거운 소수를 더 큰 N!-무거운 소수나 2의 거듭제곱으로 교체하여 원하는 분해를 이루는 것입니다.

저자는 Racket 프로그래밍 언어를 사용하여 숫자를 인수분해하는 메모이제이션 기법을 구현했습니다. 이를 통해 300K!와 숫자 B의 효율적인 계산이 가능해졌습니다. 인수분해의 균형을 맞추기 위한 초기 시도가 이루어졌고, 그 결과 B가 300K!보다 더 많은 소수를 가지고 있다는 것이 확인되었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 300K!의 인수분해에는 많은 소수와 그 중복이 있으며, 특히 소수 2에 대한 비중이 큽니다. 둘째, N!과 B 간의 소수 균형을 맞추기 위해 다양한 방법이 시도되었고, 2의 거듭제곱을 보존하는 데는 차이가 있었습니다. 셋째, 소수를 최적화하여 교체하는 방법이 개발되어 300K!를 필요한 인수로 분해하는 데 성공했습니다.

결국 저자는 300K!를 100K보다 큰 인수로 분해하는 데 성공하여 타오의 도전이 가능하다는 것을 입증했습니다. 이후 다양한 값에 대한 접근 방식을 다듬기 위해 추가적인 강제 검증이 제안되었습니다.

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2020년 11월, 브라질 중앙은행은 COVID-19 팬데믹 중에 디지털 결제 시스템인 픽스(Pix)를 도입했습니다. 이 시스템은 비접촉식으로 빠르고 무료이며 간편하게 돈을 송금할 수 있는 방법을 제공했습니다. 사용자들은 수취인의 ID 번호, 전화번호 또는 QR 코드를 이용해 자금을 이체할 수 있습니다. 2024년까지 픽스는 현금과 카드보다 더 인기 있는 결제 수단이 되었습니다. 거래 건수는 2021년 90억 건에서 2024년에는 630억 건으로 증가했으며, 총 거래액은 26조 레알(약 4.5조 달러)에 달했습니다. 브라질은 이러한 시스템의 가장 빠른 채택 기록을 세웠습니다.

미국의 기계 공구 산업은 제조업과 방산에 중요한 역할을 하고 있지만, 1980년대 초반 이후로 큰 침체를 겪고 있습니다. 기계 공구는 금속을 가공하는 데 필수적인 도구로, 국내 산업이 약화되면 미국 제조업체들이 최신 기술에 접근하기 어려워질 수 있습니다.

1980년대 초반, 미국은 기계 공구의 최대 생산국이었고 혁신적인 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기술을 개발했습니다. 그러나 1980년대가 끝날 무렵, 미국의 생산량은 일본과 독일의 절반 이하로 떨어졌습니다. 이 decline의 주요 원인은 네 가지로 요약됩니다. 첫째, 국내 기계 공구에 대한 수요가 급격히 감소했습니다. 둘째, 미국 기업들이 수요 변화에 적절히 대응하지 못해 일본 기업들이 주문을 더 빠르게 처리할 수 있었습니다. 셋째, 일본 경쟁자들이 제품과 공정 기술 모두에서 우위를 점했습니다. 넷째, 강한 미국 달러가 미국 제품의 경쟁력을 떨어뜨렸습니다.

1983년부터 1992년까지 이 산업은 여러 문제로 인해 회복되지 못했습니다. 대기업이 부족하고 소규모 기업 간 협력이 미흡했으며, 투자 자본을 확보하는 데 어려움이 있었습니다. 또한 노동력의 기술 수준이 낮고 교육 시스템이 부족했습니다. 기술 연구를 시장 제품으로 효과적으로 전환하지 못했고, 새로운 기술에 대한 국내 수요가 저조했습니다. 수출 능력과 인프라 또한 약했습니다.

그럼에도 불구하고 회복에 대한 긍정적인 전망이 있습니다. 미국 기업들이 구조조정을 진행하고 최근 국내 수요가 증가하고 있습니다. 일본의 CNC 기술 우위가 감소하고 있으며, 미국은 여러 주요 분야에서 연구 우위를 가지고 있습니다.

회복을 위한 정부 정책으로는 세 가지 전략이 제안됩니다. 첫째, 기계 공구 제조업체, 사용자, 공급자 간의 지역 네트워크를 조성하여 기술 채택을 촉진해야 합니다. 둘째, 제조 인프라와 연구에 대한 투자를 늘려야 합니다. 셋째, 수출 프로세스를 간소화하고 국제 판매를 지원하여 글로벌 경쟁력을 높여야 합니다.

미국의 기계 공구 산업은 많은 장애물에 직면해 있지만, 전략적 계획과 정부 지원이 있다면 회복하고 글로벌 시장에서 번창할 수 있을 것입니다.

후쿠오카현의 작은 마을 카와라에서는 아이들이 일반적인 포켓몬 카드 대신 지역의 중년 남성들을 주제로 한 트레이딩 카드를 열심히 수집하고 있다. 이 독특한 카드 게임은 사이도쇼 커뮤니티 위원회 소속의 에리 미야하라가 만들었으며, 아이들과 지역의 노인 세대를 연결하는 것을 목표로 하고 있다.

오지산 트레이딩 카드는 47명의 다양한 지역 남성을 소개하며, 각 카드에는 특별한 능력과 유머러스한 설명이 담겨 있다. 인기 있는 카드로는 전 소방서장인 혼다 씨와 지역 자원봉사자인 후지이 씨가 있다. 이 게임은 처음에는 수집으로 시작되었지만, 아이들이 카드의 능력치를 비교하며 대결하는 방식으로 발전했다. 카드의 희귀성은 실제 지역 기여도에 따라 결정되어, 아이들이 지역 행사에 더 많이 참여하도록 유도하고 있다.

카드의 수량이 제한적임에도 불구하고 수요는 높아, 아이들은 커뮤니티 센터에서 카드를 사기 위해 돈을 모으고 있다. 이 프로그램은 지역 활동에 대한 참여를 두 배로 늘리는 데 성공했으며, 아이들이 지역의 어르신들과 더 잘 연결되고 그들을 존중할 수 있도록 도와주고 있다.

이 블로그 글에서 저자는 ( n ) 노드를 가진 비순서형 뿌리 삼진 트리를 세는 조합론적 문제를 탐구합니다. 먼저, 순서형 삼진 트리를 세는 방법을 자세히 설명합니다. 순서형 삼진 트리는 잎사귀이거나 최대 세 개의 자식 노드를 가진 내부 노드일 수 있습니다. 이러한 트리에 대한 생성 함수를 도출하고, 분석적 조합론 기법을 사용하여 점근적 근사를 제공합니다.

저자는 상수와 ( n )의 거듭제곱을 포함하는 공식을 통해 순서형 트리의 수를 성공적으로 근사합니다. 이를 통해 이 방법의 효과성을 입증합니다. 또한, 그래프 동형성에 따라 비순서형 트리를 세는 더 복잡한 문제를 설명합니다. 이를 위해 Pólya-Redfield 계수 원리를 사용하여 새로운 생성 함수를 도출합니다.

주요 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 문제 정의입니다. 세고 있는 트리의 특성을 이해합니다. 둘째, 생성 함수 설정입니다. 트리의 구조에 따라 트리를 세는 함수를 수립합니다. 셋째, 점근적 분석입니다. 특이점 분석을 사용하여 ( n )이 커질 때 트리의 수를 근사합니다. 넷째, 실용적 계산입니다. 수학 소프트웨어 시스템인 Sage를 사용하여 계산을 구현하고 결과를 시각화하며 근사를 다듬습니다.

저자는 학습하고 발견한 내용을 공유하게 되어 기쁘다고 표현하며, 그들의 접근 방식이 조합론 데이터베이스에서 알려진 수열과 일치하는 신뢰할 수 있는 근사를 제공했다고 언급합니다. 마지막으로 독자들에게 분석적 조합론에서 관련 문제와 방법을 더 탐구해보기를 초대합니다.

사용자 cbscpe는 PDP-11/Hack 컴퓨터 프로젝트에 대한 업데이트를 공유했습니다. 이전 시도가 만족스럽지 못한 후, 그들은 DCJ11을 기반으로 한 새로운 단일 보드 컴퓨터(SBC) 디자인을 만들었습니다. 이 새로운 디자인에는 확장 슬롯이 추가되어 기능이 향상되었습니다. 사용자는 인쇄 회로 기판(PCB)을 받았고, 프로토타입 테스트를 시작했습니다. 이 과정에서 약간의 조정이 필요했습니다. 이 컴퓨터는 USB를 통해 직렬/TTL 어댑터로 전원을 공급받으며, 소비 전력은 200mA 이하입니다. 디자인은 대부분의 부품에 전통적인 관통 홀 부품을 사용하고, 커패시터와 저항기에는 표면 실장 장치를 사용했습니다. 또한, 올바른 작동을 위한 리셋 버튼과 로직을 통합했습니다. 테스트 프로그램 결과의 스크린샷도 포함되었지만, 화질이 좋지 않았습니다.

딱따구리는 특히 봄철에 독특한 두드리는 소리를 냅니다. 이 두드림은 서로 소통하고, 영역을 설정하며, 짝을 유인하는 방법입니다. 딱따구리의 두드림은 새의 노래보다 멜로디가 덜하지만, 속도, 지속 시간, 리듬의 변화를 통해 종을 구별할 수 있습니다.

딱따구리는 일 년 내내 두드리지만, 봄철에 더 자주 두드립니다. 그들은 소통을 위해 두드리며, 먹이를 찾기 위해서가 아닙니다. 각 종마다 두드리는 패턴이 다릅니다. 예를 들어, 다운이 딱따구리는 느리고 짧은 두드림을 하며, 초당 약 17번의 비트를 냅니다. 헤어리 딱따구리는 더 빠르고 긴 두드림을 하며, 초당 약 26번의 비트를 냅니다. 너탈 딱따구리는 중간 속도로 초당 약 20번 두드리고, 사다리등 딱따구리는 매우 빠른 두드림을 하며 초당 약 30번의 비트를 냅니다. 노던 플리커는 약 23번의 비트를 내며, 종종 잠깐의 정지를 포함한 긴 두드림을 합니다. 사프서커는 독특한 리듬을 가지고 있으며, 여러 번의 빠른 두드림과 함께 시작 롤을 포함합니다. 파일리티드 딱따구리는 느린 두드림을 하며 강력한 소리를 내고, 사라지는 효과를 만들어냅니다.

소리의 스펙트로그램을 관찰하면 두드리는 소리의 타이밍과 패턴을 파악하는 데 도움이 되어 종을 인식하는 데 유용합니다. 귀를 기울이는 기술을 연마하면 딱따구리의 독특한 두드리는 소리를 통해 다양한 종을 즐기고 구별할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

Coroot는 eBPF 기술을 사용하여 메트릭, 로그, 트레이스를 자동으로 수집함으로써 실행 가능한 통찰력을 제공하는 오픈 소스 관측 도구입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Coroot는 제로 인스트루멘테이션 관측을 지원하여 데이터를 자동으로 수집하고, 구성 없이도 포괄적인 서비스 맵을 생성하여 감사 작업을 가능하게 합니다. 사용자는 여러 서비스의 상태를 쉽게 모니터링하고, 수동 확인 없이 로그에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. SLO(서비스 수준 목표) 추적 기능을 통해 이상 요청과 변칙을 신속하게 탐색할 수 있습니다.

Coroot는 코드 변경 없이 레거시 또는 타사 서비스의 요청을 캡처할 수 있는 공급업체 중립적인 인스트루멘테이션을 제공합니다. 또한, 빠른 로그 패턴 인식, 이벤트 클러스터링 및 효율적인 검색 기능을 통해 로그 통찰력을 제공합니다. 원클릭 프로파일링 기능을 통해 사용자는 특정 코드 라인까지 자원 사용량 급증을 분석할 수 있습니다.

내장된 전문 지식을 통해 Coroot는 대부분의 문제를 자동으로 식별하고, 애플리케이션이 SLO를 충족하지 못할 경우 사용자에게 경고합니다. Kubernetes에서 애플리케이션 롤아웃을 모니터링하며, CI/CD 통합 없이도 배포를 추적하고 성능 변화에 대한 릴리스를 비교할 수 있습니다. 사용자는 특정 애플리케이션에 귀속된 클라우드 비용을 직접 클라우드에 접근하지 않고도 추적할 수 있습니다.

Coroot는 Docker 컨테이너로 배포하거나 Kubernetes 클러스터에서 사용할 수 있습니다. 문서는 온라인에서 제공되며, 라이브 데모도 이용할 수 있습니다. 지원은 Slack, GitHub, Twitter와 같은 커뮤니티 채널을 통해 받을 수 있습니다. 기여를 원하는 사람은 기여 가이드를 참조할 수 있으며, Coroot는 Apache 라이선스 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

Tailscale이 시리즈 C 펀딩에서 1억 6천만 달러를 성공적으로 모금했습니다. 이번 펀딩은 Accel이 주도했으며, Squarespace의 CEO인 앤서니 카살레나를 포함한 여러 투자자들이 참여했습니다. Tailscale은 전통적인 IP 기반 연결 대신 "아이덴티티 중심 네트워킹"에 초점을 맞춰 네트워킹을 더 간단하고 안전하게 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

2019년 설립 이후, Tailscale은 AI 산업을 포함한 많은 사용자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. Instacart와 Duolingo와 같은 기업들도 Tailscale을 통해 다양한 서비스를 연결하는 데 있어 일반적인 네트워킹의 번거로움 없이 원활한 경험을 제공받고 있습니다. 이번 신규 자금은 Tailscale이 엔지니어링 및 제품 팀을 확장하고 고객 지원을 강화하며, 스타트업부터 대기업까지 다양한 사용자들을 위한 더 강력한 플랫폼을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

이번 펀딩의 동기는 빠르게 변화하는 기술 환경에서 새로운 기회를 잡기 위함입니다. 특히 AI 인프라가 계속 발전함에 따라 Tailscale은 네트워킹에서 보안과 아이덴티티를 우선시하는 접근 방식을 취하고 있습니다. 이는 위치 기반 시스템에서 사람과 서비스로 초점을 전환하는 것으로, 미래의 연결 방식으로 여겨지고 있습니다.

우리는 AI 기반 작업 공간을 만드는 데 집중하는 빠르게 성장하는 스타트업에서 경험이 풍부한 창립 엔지니어를 찾고 있습니다.

지원자는 샌프란시스코에서 주 5-6일 직접 근무할 수 있어야 하며, AI 제품 개발 경험이 필요합니다. 빠른 속도와 확장성에 대한 열정이 중요하며, 변화가 많고 불확실한 상황에서도 편안하게 일할 수 있어야 합니다. 배우고 성장하려는 의지가 강하고, 성공적인 경력을 가지고 있어야 합니다. GoLang, TypeScript, NextJS, Redis, RAG 시스템 및 에이전트 아키텍처에 대한 이해가 있으면 더욱 좋습니다.

주요 업무로는 프론트엔드와 백엔드 개발을 모두 포함하며, 사용자와 소통하고 지표를 모니터링하며 신속하게 조정하는 작업이 포함됩니다. 핵심 기능을 정의하고 개발하며, 제품의 비전과 전략을 형성하는 데 기여해야 합니다.

보상은 연봉 15만 달러에서 25만 달러 사이이며, 주식, 건강 보험, 401k 매칭, 식사, 팀 외출 및 서명 또는 이사에 대한 보너스와 같은 추가 혜택이 제공됩니다.

1948년, 롤리 프리는 유타주 보네빌 소금 평원에서 오토바이 세계 기록을 세우며 시속 150.313마일에 도달했습니다. 바람 저항을 최소화하기 위해 그는 오토바이에 수평으로 누워 있었고, 시도하는 동안 수영복만 입고 있었습니다. 피터 스택폴이 촬영한 유명한 사진이 이 순간을 포착하여 오토바이 역사에서 가장 상징적인 이미지 중 하나로 남았습니다. 프리의 기록은 이후 갱신되었고, 현재 기록은 2010년 로키 로빈슨이 세운 시속 376.363마일입니다. 그럼에도 불구하고 프리의 이미지는 여전히 인기가 있으며, 이 사건을 독특하게 표현한 것으로 기념되고 있습니다.

IBM의 System/360은 1964년에 출시된 혁신적인 메인프레임 컴퓨터로, 컴퓨팅 산업과 기업 운영 방식을 변화시켰습니다. IBM은 이 시스템 개발에 50억 달러를 투자했으며, 그 과정에서 내부 갈등과 여러 도전에 직면했습니다. S/360 이전에 IBM의 인기 모델인 1401은 확장성과 호환성에 한계가 있어 고객들은 더 나은 시스템을 요구했습니다.

S/360을 만들기 위해 IBM은 회사 내 다양한 엔지니어링 팀을 통합해야 했고, 경쟁 관계를 극복하며 일관된 제품 라인을 구축했습니다. 이 디자인은 호환성에 중점을 두어 사용자가 소프트웨어를 다시 작성하지 않고도 시스템을 업그레이드할 수 있도록 했습니다.

야심찬 목표에도 불구하고 출시 과정에서는 생산 지연과 소프트웨어 문제 등 여러 가지 어려움이 있었습니다. 그럼에도 불구하고 발표는 큰 관심을 불러일으켜 첫 달에만 10만 건 이상의 주문을 받았습니다.

1960년대 후반까지 S/360은 IBM의 컴퓨터 시장 지배력을 확고히 하였고, 전반적인 컴퓨팅 기술에 대한 수요를 크게 증가시켰습니다. 이 프로젝트는 엄청난 성공을 거두었지만, 회사 내부에는 큰 스트레스와 혼란을 초래하여 경영진은 다시는 이렇게 대규모의 프로젝트를 진행하지 않겠다고 다짐하게 되었습니다.

NNN은 변환기 기반 신경망을 활용한 새로운 마케팅 믹스 모델링(MMM) 접근법입니다. 이 방법은 전통적인 MMM 방식의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 전통적인 방식은 종종 간단한 입력과 고정된 감쇠 함수를 사용하지만, NNN은 상세한 데이터(임베딩)를 활용하여 검색 쿼리와 광고 콘텐츠와 같은 마케팅 채널의 수치적 및 설명적 측면을 이해합니다. 이 모델의 주의 메커니즘은 복잡한 관계와 장기적인 효과를 이해하는 데 도움을 주어, 더 나은 판매 기여도를 이끌어낼 수 있습니다.

NNN은 L1 정규화를 사용하여 제한된 데이터로도 잘 작동하도록 설계되었습니다. 이로 인해 다양한 상황에서 효과적입니다. 시뮬레이션된 데이터와 실제 데이터를 대상으로 한 테스트 결과, NNN은 예측 정확도를 크게 향상시켰습니다. 또한, 키워드와 광고 크리에이티브의 성과를 파악할 수 있는 유용한 통찰을 제공하여 모델을 이해하기 쉽게 만듭니다.

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/etc/ssh/sshd_config.d/ 디렉토리 내 파일의 순서는 중요하며, 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 파일이 어떻게 배열되는지가 그 기능에 영향을 미칠 수 있다는 의미입니다. 이 내용은 프로그래밍 용어와 소프트웨어 개발과 관련된 파일에 대한 언급도 포함하고 있지만, 핵심은 지정된 디렉토리에서 파일 순서의 중요성입니다.

말라위는 우기가 시작되었고, 교회 신자들이 예배를 마치고 잘 차려입고 나옵니다. 커플들은 함께 걸으며 도로의 움푹 패인 곳을 피하고, 상점과 바를 지나가면서 몇몇은 음료를 사기 위해 잠시 멈춥니다. 결국 그들은 먼지가 많은 지역에 도착하고, 그곳에는 수천 명이 모여 축구 경기를 기다리고 있습니다. 경기장에서 날리는 먼지가 그들의 옷에 묻어 전형적인 일요일 풍경을 만들어냅니다. 하지만 1994년부터 중앙 아프리카의 분쟁으로 인해 사람들이 거주하고 있는 자잘레카 난민 캠프에서는 상황이 다릅니다. 이곳의 참석자들은 주말의 여유를 즐기고 있는 것이 아닙니다.

HNSW는 그래프 구조를 이용해 벡터 임베딩의 최근접 이웃을 빠르게 찾는 방법입니다. 이 방법의 주요 특징은 다음과 같습니다.

HNSW는 노드를 여러 층으로 구성합니다. 상위 층에는 노드가 적고, 하위 층에는 노드가 많습니다. 새로운 노드를 추가할 때는 무작위로 층을 선택하고, 선택된 층과 그 아래 모든 층에 삽입됩니다. 검색은 상위 층에서 시작하여 아래로 내려가며, 가장 가까운 노드를 추적합니다. 이 과정은 가장 가까운 노드를 찾거나 검색이 하위 층에 도달할 때까지 계속됩니다.

이 방법의 구현은 약 500줄의 코드로, 현대 C++로 작성되었으며, 계산 속도를 높이기 위해 Eigen 라이브러리를 사용합니다. 제공된 예제 코드는 128차원 벡터에 대한 인덱스를 생성하고, 항목을 추가하며, 최근접 이웃을 검색하는 방법을 보여줍니다.

코드를 컴파일하려면 빌드 디렉토리를 생성하고, CMake를 실행한 후 프로젝트를 만들면 됩니다.

지난 2주 동안 구글과 오픈AI는 AI가 별도의 도구에 의존하지 않고 직접 이미지를 생성할 수 있는 새로운 기능을 소개했습니다. 이를 다중 모달 이미지 생성이라고 하며, AI가 단어로 문장을 구성하듯이 이미지를 한 조각씩 만들어냅니다. 이러한 발전 덕분에 이미지의 선명도와 정확성이 크게 향상되어 원치 않는 요소가 사진에 나타나는 문제를 피할 수 있게 되었습니다.

이 시스템은 더 정교한 프롬프트와 반복적인 변경을 가능하게 하여 사용자가 이미지를 더 효과적으로 수정할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자는 AI에게 특정한 비주얼을 생성하거나 기존 이미지의 색상을 변경하거나 오류를 수정하는 등의 요청을 할 수 있습니다. 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 아직 완벽하지는 않습니다.

이 기술의 잠재적인 응용 분야는 광고 제작, 웹사이트 목업, 심지어 시각적 레시피 생성 등 매우 다양합니다. 그러나 예술 분야에서 AI의 발전은 저작권, 소유권, 생성된 예술의 진정성에 대한 중요한 윤리적 질문도 제기합니다. AI가 시각적 창작에서 계속 발전함에 따라 사회는 이러한 변화와 창의적 직업에 미치는 영향을 신중하게 고려해야 할 필요가 있습니다.

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이 가이드는 맥북의 메뉴 바 아이콘이 노치 뒤에 숨겨졌을 때 해결책을 제공합니다. 내장된 옵션과 서드파티 도구를 포함하여 메뉴 바를 효과적으로 정리할 수 있는 방법을 제시합니다. 이를 통해 중요한 아이콘들이 모두 보이고 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다.

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Noisefill은 바다, 숲, 비 등의 다양한 소리 풍경을 제공합니다. 하지만 이 소리들은 Noisefill이 만든 것이 아니며, 제작자들을 지지하지도 않습니다. 사용자들은 로파이 장르를 포함한 여러 재생 목록을 탐색할 수 있으며, 수면 타이머를 설정할 수도 있습니다.

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이 기사는 인공지능(AI)이 비디오 게임 산업에 미치는 부정적인 영향을 개발자, 아티스트, 성우들의 개인 경험을 통해 다루고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

많은 회사들이 예술 창작이나 코드 작성과 같은 작업에 AI를 점점 더 많이 의존하고 있으며, 이로 인해 인간의 창의성과 전문성이 희생되고 있다. 여러 사람들은 AI 도구를 사용해야 한다는 강요에 불만을 표하며, 이는 자신의 기술과 창의성을 저해한다고 느끼고 있다. 일부는 AI가 계속 사용된다면 퇴사를 고려하겠다고 위협하고 있다.

개발자와 아티스트들은 AI가 생성한 콘텐츠의 품질이 낮아, 전통적인 방법보다 수정하는 데 더 많은 시간이 걸린다고 보고하고 있다. 이로 인해 불만이 쌓이고 자신이 소중히 여겨지지 않는다는 느낌을 받고 있다. 일부 회사는 AI를 효율성과 비용 절감의 해결책으로 보고 있지만, 직원들의 사기와 작업 품질에 미치는 부정적인 영향을 무시하고 있다.

성우들은 특히 AI가 자신의 목소리를 동의 없이 복제하는 것에 대해 우려하고 있다. 이는 그들의 작업 가치를 떨어뜨리고, 감정이 담긴 연기를 대체할 수 있다는 두려움을 안겨준다.

그럼에도 불구하고 많은 아티스트와 개발자들은 자신의 작업을 보호하고 AI의 침해에 저항하기 위해 노력하고 있으며, 게임 개발에서 인간의 창의성이 얼마나 중요한지를 강조하고 있다. 전반적으로 이 기사는 게임 산업 내에서 AI 통합에 대한 우려가 커지고 있음을 보여주며, 많은 근로자들이 자신의 일자리와 제작되는 게임의 품질에 부정적인 영향을 미친다고 느끼고 있다.

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신경가소성은 사전 훈련된 언어 모델(LLMs)에 실시간으로 적용될 수 있으며, 이를 위해 '신경 그래피티'라는 새로운 방법이 사용됩니다. 이 기술은 액체 신경망과 정적 변환기에서 아이디어를 통합하는 '스프레이 레이어'라는 구성 요소를 통해 이루어집니다.

스프레이 레이어는 모델의 최종 추론 단계에 메모리와 정보를 주입할 수 있게 해주며, 재훈련 없이도 가능합니다. 이 과정은 인간의 뇌가 시간이 지남에 따라 적응하고 변화하는 방식에서 영감을 받았습니다. 특정 출력을 보장하는 대신, 모델의 이해와 개념 간의 관계를 상호작용에 따라 미세하게 변화시켜 진화하는 기억을 형성합니다.

주요 특징으로는 모델이 특정 단어를 생성하도록 강요하지 않고, 전반적인 '사고 방식'에 영향을 미친다는 점이 있습니다. 메모리 주입의 효과는 추적하고 측정할 수 있습니다. 시간이 지나면서 모델은 선호도를 발전시킬 수 있으며, 예를 들어 개에 대한 이야기를 들은 후에는 그 주제에 더 따뜻한 반응을 보일 수 있습니다.

이 방법의 목표는 더 능동적인 성격과 향상된 호기심을 가진 모델을 만드는 것으로, 신경 수준에서 자아 인식을 닮은 형태를 지향합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 비즈니스 응용에는 적합하지 않을 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 독특하고 특정한 성격을 발전시킬 수 있기 때문에 디지털 페르소나와 유사한 결과를 초래할 수 있습니다.

5월 28일부터 29일까지 샌프란시스코에서 열리는 Open House ClickHouse 사용자 컨퍼런스에 참여하세요.

ClickHouse는 ClickHouse Cloud를 포함한 다양한 제품을 제공합니다. ClickHouse Cloud는 AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 계정 내에서 관리할 수 있으며, 오픈 소스 버전으로도 제공됩니다. 이 플랫폼은 실시간 분석, 머신 러닝, 데이터 웨어하우징, 관측 가능성 등의 용도로 사용됩니다.

최근 블로그에서는 ClickHouse에 Rust를 통합하는 내용이 다뤄졌습니다. ClickHouse는 원래 C++로 작성되었지만, 팀은 특정 구성 요소에 Rust를 도입하기로 결정했습니다. 그 시작으로 BLAKE3 해시 함수가 포함되었습니다. 이 통합을 통해 Rust 개발자들이 ClickHouse 코드베이스에 기여할 수 있게 되었습니다.

주요 내용으로는 PRQL 쿼리 언어와 Delta Lake 지원을 위한 Rust 라이브러리 추가가 있습니다. 통합이 이점을 가져왔지만, 의존성 관리, 오류 처리, 라이브러리 연결과 같은 도전 과제도 발생했습니다. 팀은 이러한 문제를 적극적으로 해결하고 있으며, Rust와 C++의 성공적인 결합을 목표로 하고 있습니다.

Rust 통합은 순조롭게 진행되고 있으며, 팀은 더 많은 Rust 개발자들의 기여를 환영합니다.

전문가들은 인공지능(AI)이 공감, 깊이 있는 사고, 도덕적 판단과 같은 인간의 능력에 미치는 영향에 대해 우려를 표하고 있습니다. 엘론 대학교의 보고서에 따르면, AI 도구가 일상생활에 점점 더 통합됨에 따라 사람들이 이를 지나치게 의존하게 되어 필수적인 인간 능력이 감소할 수 있다고 합니다.

이 보고서는 기술 리더들을 대상으로 조사한 결과, 60% 이상이 AI가 향후 10년 내에 인간의 능력을 크게 변화시킬 것이라고 믿고 있으며, 사람들의 사회적 및 감정적 지능과 관련된 기술이 사라질 수 있다는 우려를 나타냈습니다. 일부는 창의성과 의사결정 같은 분야에서 잠재적인 이점을 보고 있지만, 많은 이들은 비판적 사고와 대인 관계에 부정적인 영향을 미칠 것이라고 예측하고 있습니다.

전문가들은 의사소통이나 연구와 같은 작업에 AI에 대한 의존도가 높아지면 인간의 주체성과 창의성이 감소할 수 있다고 경고합니다. 또한 AI가 전통적으로 인간이 맡아온 역할, 예를 들어 돌봄이나 정서적 지원을 대신하게 될 위험이 있으며, 이는 개인 관계의 본질을 변화시킬 수 있습니다.

이러한 우려에도 불구하고 일부 전문가들은 규제를 통해 이러한 문제를 해결하고 디지털 리터러시를 촉진할 시간이 아직 있다고 믿고 있습니다. 미래는 사회가 AI를 일상생활에 어떻게 통합할지에 따라 달라질 것이며, AI의 이점을 누리면서도 중요한 인간 능력을 유지하는 균형이 필요합니다.

Mach One은 호주 회사 Radium Performance에서 설계한 고성능 전기 스케이트보드입니다. 이 스케이트보드는 최대 시속 72킬로미터에 도달할 수 있으며, 0에서 시속 48킬로미터까지 약 3초 만에 가속합니다. 이는 총 출력 8,000와트의 두 개의 뒷바퀴 모터에 의해 가능해집니다.

이 스케이트보드는 독특한 토크 벡터링 시스템을 갖추고 있어, 코너를 돌 때 무게가 더 실린 바퀴에 힘을 전달하여 접지력을 향상시킵니다. 이를 통해 라이더는 코너를 보다 효과적으로 주행할 수 있습니다.

디자인 면에서 Mach One은 배터리와 전자 장치를 수납할 수 있는 탄소 섬유 데크를 가지고 있어 무게가 17킬로그램으로 가볍습니다. 안정성을 위한 서스펜션 시스템과 강력한 구동 벨트로 연결된 고무 바퀴도 특징입니다.

배터리는 48V 리튬 배터리로, 2시간 만에 충전되며 최대 48킬로미터의 주행 거리를 제공합니다. 라이더는 무선 리모컨으로 속도를 조절하고 모바일 앱을 통해 성능 설정을 조정할 수 있습니다.

가격은 5,298 호주 달러로, 이는 약 3,173 미국 달러에 해당하며, 첫 100건의 주문 이후 가격이 인상될 가능성이 있습니다. 전반적으로 Mach One은 빠르고 혁신적인 전기 스케이트보드를 찾는 스릴을 추구하는 사람들을 위해 설계되었습니다.

CSS 네이키드 데이는 매년 4월 9일에 웹 표준과 올바른 HTML 관행을 홍보하기 위해 모든 CSS를 제거한 상태로 웹사이트를 운영하는 날입니다. 이 행사는 웹 개발자들이 HTML의 기본 구조를 보여주고, 의미 있는 마크업과 좋은 웹사이트 계층 구조의 중요성을 강조하도록 장려합니다.

참여 방법은 간단합니다. 4월 9일에 웹사이트에서 모든 CSS를 제거하여 "네이키드" 상태로 만듭니다. 방문자들에게 이 이벤트에 대해 알리기 위해 CSS 네이키드 데이 페이지에 링크를 걸 수 있습니다. 개발자들은 제공된 PHP 함수를 사용하여 CSS 네이키드 데이인지 확인하고 웹사이트를 조정할 수 있습니다.

CSS 네이키드 데이는 전 세계의 다양한 시간대를 아우르며 50시간 동안 지속됩니다.

참여자들이 스타일을 쉽게 제거할 수 있도록 다양한 콘텐츠 관리 시스템을 위한 플러그인과 스크립트도 제공됩니다.

이 행사는 2006년 더스틴 디아즈에 의해 시작되었으며, 이후 다른 사람들이 유지하고 있습니다. CSS 네이키드 데이는 콘텐츠와 디자인을 분리하자는 CSS의 원래 정신을 홍보합니다.

4월 9일에 CSS 네이키드 데이에 참여하여 웹 표준의 중요성을 강조하는 재미를 느껴보세요!

이브라힘 디알로는 기업들이 버그를 수정하는 데 직면하는 어려움에 대해 이야기하며, 8년 동안 지속된 GTA 온라인의 로딩 시간 문제를 해결한 프로그래머 t0st의 사례를 들었습니다. 간단한 수정이었음에도 불구하고, 기업의 우선순위와 절차로 인해 이 문제는 수년간 해결되지 않았습니다.

첫 번째로, 기업의 우선순위가 문제입니다. 특정 기능과 연결되지 않은 버그는 종종 "기술 부채"로 분류되어 우선순위 목록의 맨 아래로 밀려납니다. 두 번째로, 시간이 지나면서 개발자와 관리자들이 떠나게 되면 기존 문제에 대한 지식이 사라지게 됩니다. 세 번째로, 복잡한 코드베이스에서는 작은 수정조차도 위험할 수 있어 개발자들이 변경을 주저하게 됩니다. 마지막으로, 로딩 시간과 같은 개선 사항은 즉각적으로 수익에 영향을 미치지 않기 때문에 기업들은 수익을 창출하는 프로젝트를 우선시하게 됩니다.

결국 이 기사는 문제의 원인이 게으른 개발자들에 있는 것이 아니라, 사용자 경험을 저평가하고 버그 수정을 낮은 우선순위로 다루는 시스템에 있다는 점을 강조합니다.

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하와이의 오아후 섬에서는 인간의 활동으로 인해 새로운 생태계가 형성되고 있습니다. 이 생태계는 전 세계에서 온 다양한 비원주종이 혼합된 형태로, '프리코시스템'이라고 불립니다. 이는 인간의 영향력이 환경을 어떻게 변화시켰는지를 보여주며, 원주종이 아닌 식물과 동물로 주로 구성된 숲이 만들어졌습니다.

오아후의 숲은 한때 독특한 원주식물과 동물로 가득했으나, 인간이 도착한 이후 크게 변화했습니다. 서식지가 파괴되고 침입종이 도입되면서 많은 원주종이 멸종했습니다. 현재 이 섬의 생태계는 브라질 식물과 아시아 새와 같은 이국적인 종들이 혼합되어 새로운 자생적인 환경을 이루고 있습니다.

생태학자들은 오아후를 글로벌 생태계의 미래를 이해하기 위한 모델로 연구하고 있으며, 2100년까지 세계의 육지 면적의 절반이 새로운 생태계로 변할 수 있다는 추정이 있습니다. 이러한 생태계는 전통적인 보존 방법에 도전하고 있으며, 많은 원주종이 사라진 만큼 남아 있는 생물 다양성을 관리하기 위한 새로운 전략이 필요합니다.

오아후에서의 연구는 원주종과 비원주종 간의 복잡한 상호작용을 보여주며, 남아 있는 원주식물을 보호하기 위해 두 가지를 활용하는 혁신적인 보존 전략을 개발하는 데 기여하고 있습니다. 오아후의 상황은 전 세계 유사 생태계에 대한 경고의 메시지를 전하며, 지속적인 환경 변화에 대응하기 위해 보존 관행을 조정할 필요성을 강조합니다.

최근 연구에 따르면, 척추동물인 조류와 포유류에서 지능이 최소 두 번 독립적으로 진화한 것으로 보입니다. 조류는 포유류보다 작고 구조가 다른 뇌를 가지고 있음에도 불구하고 뛰어난 인지 능력을 보여줍니다. 이전에는 두 그룹이 공통 조상으로부터 지능을 물려받았다고 여겨졌지만, 새로운 연구는 그들이 복잡한 신경 회로를 별도로 발전시켰다는 것을 나타냅니다.

연구 결과, 조류와 포유류의 뇌는 유사한 신경 회로를 가지고 있지만, 이 구조들은 서로 다른 방식과 시기에 진화했습니다. 이는 뇌 구조가 유사해야 비슷한 기능을 수행할 수 있다는 오랜 믿음에 도전하는 것입니다. 대신, 두 그룹은 비슷한 인지 능력을 달성하기 위해 서로 다른 유형의 뉴런을 활용했습니다.

이러한 발견은 진화가 복잡한 문제에 대해 유사한 해결책을 제시할 수 있다는 점을 강조합니다. 이를 수렴 진화라고 합니다. 다양한 종이 지능을 발전시키는 방식을 이해하는 것은 우리의 인지 과정에 대한 통찰을 제공하고 인공지능 개발에도 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 인간이 인지 진화의 정점이라는 생각에서 벗어나 더 넓은 관점을 갖도록 촉구합니다.

Vishap Oberon은 Oberon-2 프로그래밍 언어의 무료 오픈소스 구현체로, Linux, BSD, Android, Mac, Windows와 같은 다양한 운영 체제에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로젝트에는 Oberon 프로그램을 컴파일하기 위해 C를 사용하는 컴파일러(voc)가 포함되어 있습니다.

설치 과정은 간단합니다. 필요한 도구인 git, gcc 등을 설치한 후, 저장소를 복제하고 몇 가지 명령어로 컴파일러를 빌드할 수 있습니다. 원한다면 시스템 디렉토리에 설치할 수도 있으며, 컴파일러에 접근하기 위해 시스템의 PATH를 설정해야 합니다.

기본 프로그램 예제로는 "Hello"라는 문구를 화면에 출력하는 간단한 Oberon 프로그램이 있습니다. 이 프로그램은 voc hello.mod -m 명령어로 컴파일하여 실행 파일을 생성할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Ofront 컴파일러의 포크를 기반으로 하며, GPLv3 라이선스를 따릅니다. 32비트와 64비트 시스템을 모두 지원하며, Intel과 ARM 아키텍처에서도 호환됩니다. 다양한 C 컴파일러와 운영 체제와의 호환성도 갖추고 있습니다.

Oberon-2의 기능을 지원하며, 코딩을 쉽게 해주는 추가 라이브러리도 포함되어 있습니다. 다른 Oberon 시스템과 호환되는 라이브러리도 제공됩니다. 이 프로젝트는 Josef Templ의 Ofront에서 발전하였으며, 다양한 개발자들이 플랫폼 지원과 기능 향상을 위해 기여했습니다.

Oberon은 1980년대 후반에 Niklaus Wirth와 Jürg Gutknecht에 의해 만들어졌으며, 그 단순성과 효율성으로 잘 알려져 있습니다. 프로젝트 이름인 "Vishap"은 아르메니아 민속에서 유래한 드래곤을 의미하며, 컴파일러와의 신화적 연결을 강조합니다.

설치 및 사용에 대한 더 자세한 정보는 공식 저장소를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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Whisky에 대한 유지보수 공지입니다. Whisky는 macOS에서 Windows 애플리케이션을 실행하는 도구로, 개발자가 더 이상 업데이트를 제공하지 않기로 결정했습니다. 앞으로 Wine 8 이상의 버전으로 업그레이드되거나 Steam과 같은 특정 애플리케이션에 대한 수정이 이루어지지 않을 것입니다.

더 나은 기능이 필요하다면 CrossOver를 구매하는 것을 고려해 보세요. CrossOver는 일회성 라이센스이며 구독이 아닙니다. 업그레이드는 새로운 라이센스를 구매하는 것보다 저렴하며, 할인 혜택도 자주 제공됩니다.

업데이트 중단의 이유는 개발자가 학생으로서 유지보수에 많은 시간을 소모하면서 프로젝트에 대한 흥미를 잃었기 때문입니다. 그들은 Whisky가 Wine 커뮤니티에 긍정적인 기여를 하지 못한다고 느꼈습니다.

Wine 개발은 복잡하며, 특히 macOS에서는 독특한 도전 과제가 많습니다. 개발자는 CrossOver와 CodeWeavers가 Mac에서 Wine을 지원하는 데 필수적인 역할을 한다고 언급했습니다.

Whisky를 계속 유지하는 것은 CrossOver의 수익성과 Mac에서의 Wine 프로젝트 전체에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 공정하지 않은 거래입니다.

개발자는 새로운 프로젝트로 나아가고 있으며, 여기에는 게임을 macOS로 이식하는 작업이 포함됩니다. 새로운 작업에 대한 업데이트는 Bluesky와 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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딥 코기토는 다양한 크기(3B, 8B, 14B, 32B, 70B)의 강력한 언어 모델(LLM)을 오픈 라이선스 하에 출시했습니다. 이 모델들은 LLaMA와 DeepSeek를 포함한 동종의 다른 주요 모델들보다 뛰어난 성능을 보입니다.

이 모델들은 반복 증폭 및 증류(IDA)라는 방법으로 훈련되었으며, 이는 인간 감독자의 지능에 제한받지 않고 스스로 개선할 수 있게 해줍니다. 각 모델은 직접적인 답변을 제공하거나, 응답하기 전에 반영하는 과정을 통해 추론 능력을 향상시킬 수 있습니다.

앞으로 더 큰 모델(109B, 400B, 671B)과 현재 모델의 개선된 버전이 출시될 예정입니다. 사용자들은 Huggingface, Ollama, Fireworks AI 및 Together AI의 API를 통해 이러한 모델에 접근할 수 있습니다.

IDA는 두 가지 주요 단계를 통해 지능을 향상시킵니다. 첫 번째는 증폭으로, 더 나은 해결책을 위해 더 많은 계산을 사용하는 것입니다. 두 번째는 증류로, 이러한 해결책을 모델의 고유한 매개변수로 정제하는 과정입니다.

이 반복적인 과정은 지속적인 개선의 사이클을 만들어, 모델을 전통적인 방법보다 더 효율적이고 능력 있게 만듭니다. 초기 테스트 결과는 다양한 작업에서 유망한 성과를 보여주고 있습니다.

딥 코기토는 고급 추론과 반복적인 자기 개선을 결합하여 일반 초지능을 달성하는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 위해 최고의 인재를 적극적으로 모집하고 있습니다. 모든 모델은 오픈 소스로 제공될 예정입니다.

메타는 최근 두 가지 새로운 인공지능 모델인 Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick을 발표했습니다. Maverick은 다양한 성능 평가에서 GPT-4와 Gemini 2.0보다 우수하다고 주장하며, AI 모델을 비교하는 사이트인 LMArena에서 빠르게 2위에 올랐습니다. 그러나 나중에 LMArena에서 테스트된 모델이 일반에 공개되지 않은 맞춤형 실험 모델이라는 사실이 밝혀지면서 공정성에 대한 우려가 제기되었습니다.

LMArena의 관리자는 메타가 테스트된 모델이 특정 작업에 최적화되었다는 점을 명확히 밝히지 않았다고 비판했습니다. 메타는 다양한 모델 변형을 실험하고 있으며 개발자들을 위해 오픈 소스 버전을 출시했다고 반박했습니다. 이번 논란은 AI 성능 평가에서의 도전 과제를 부각시키며, 기업들이 대중이 경험하는 것과는 다른 맞춤형 모델을 제시할 수 있다는 점을 보여줍니다.

이 상황은 성능 평가가 어떻게 조작될 수 있는지를 보여주며, AI 개발 분야에서의 경쟁이 치열해지고 있음을 나타냅니다. 메타는 이 분야에서 선두주자로 자리매김하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

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이 글은 C++ Ranges 사용과 관련된 성능 문제를 다루고 있으며, 특히 특정 범위 변환기가 비효율성을 초래할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 주로 두 가지 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 첫째, views::filter와 views::take_while 같은 함수가 불필요한 검사를 수행하여 성능을 저하시킬 수 있다는 점입니다.

C++에서 범위를 반복하는 표준 방법은 반복자와 루프 구조를 사용하는 것입니다. 그러나 범위 변환기를 사용하여 이 동작을 사용자 정의할 경우 성능이 저하될 수 있습니다. views::filter를 사용하면 불필요한 비교가 발생할 수 있으며, views::take_while과 views::filter를 조합하면 같은 요소에 대해 여러 번 함수 호출과 검사를 하게 되어 이 문제가 더욱 심화됩니다.

대안으로는 Flux 라이브러리가 있습니다. 이 라이브러리는 내부 반복을 활용하여 성능을 최적화하는 다른 반복 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 함수 호출을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 또 다른 실험적 기능인 Token Sequences는 상황에 맞는 최적의 루프를 주입하여 반복 과정을 최적화할 수 있는 더 유연한 루프 구조를 제공합니다.

이 글에서는 Token Sequences가 C++ 코드를 동적으로 주입할 수 있게 해주며, 이를 통해 표준 루프 구조에 얽매이지 않고 최적의 반복 패턴을 이끌어낼 수 있는 방법을 설명합니다. 저자는 C++26에서의 반사(Reflection)와 같은 지속적인 발전을 언급하며, 내부 반복과 범위 변환기에 대한 추가 개선이 성능 향상에 기여할 수 있음을 시사합니다.

전반적으로 이 글은 C++에서 더 효율적인 반복 방법의 필요성을 강조하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 아이디어를 소개합니다.

오하이오에서 프랭크 로이드 라이트의 마지막 설계인 리버록을 기반으로 한 새로운 집이 완공되었습니다. 집주인이자 총괄 계약자인 사라 다익스트라는 이 집이 라이트의 원래 계획을 충실히 따르고 있다고 주장하지만, 공식 라이트 기관들은 이를 진정한 작품이 아닌 "해석"으로 간주하고 있습니다.

다익스트라는 2018년에 라이트의 미완성 계획이 포함된 이 부동산을 구매했습니다. 이 집은 독특한 P자 형태의 디자인으로, 돌과 유리 요소가 어우러져 라이트의 스타일을 반영하고 있습니다. 건설은 2023년 10월에 시작되어 2025년 1월에 완료되었으며, 지역 건축 규정을 준수했습니다.

다익스트라 가족은 원래 디자인의 완전성을 유지하려고 했지만, 프랭크 로이드 라이트 재단은 완공된 집이 현대 건축 규정과 자재로 인해 라이트의 계획과 다르다고 언급했습니다. 그럼에도 불구하고 다익스트라는 이 프로젝트에 자부심을 느끼며, 집은 임대 가능하다고 전했습니다.

새로운 연구에 따르면, 일반적인 감미료인 사카린이 항생제 내성에 맞서 싸우는 데 도움을 줄 수 있다고 합니다. 이 놀라운 발견은 사카린이 내성 박테리아에 대해 항생제를 더 효과적으로 만드는 데 기여할 수 있음을 시사합니다.

영국 정부는 폭력 범죄자가 될 가능성이 있는 개인을 식별하기 위한 "살인 예측" 프로그램을 개발하고 있다. 이 프로그램은 원래 "살인 예측 프로젝트"라는 이름으로 시작되었으며, 알고리즘을 사용해 범죄 피해자를 포함한 수천 명의 데이터를 분석하여 심각한 폭력의 위험을 평가한다. 그러나 비판자들, 특히 Statewatch라는 단체는 이 프로젝트가 소수자와 저소득층 커뮤니티에 대해 편향될 수 있다고 우려하고 있다. 이는 범죄를 저지르지 않은 개인의 데이터도 포함될 수 있기 때문이다.

이 프로젝트는 연구 목적으로만 진행되며, 공공 안전을 개선하기 위한 목적이라고 설명된다. 그러나 이로 인해 형사 사법 시스템 내 기존의 편견이 강화될 수 있다는 우려가 있다. 법무부는 유죄 판결을 받은 범죄자들의 데이터만 사용하겠다고 주장하지만, 캠페인 활동가들은 정신 건강 및 가정 폭력 관련 민감한 정보가 포함될 수 있다고 반박하고 있다.

이 프로젝트는 총리실의 주도로 시작되었으며, 보호 관찰 서비스와 경찰 등 다양한 공식 출처의 데이터를 활용하고 있다. 이 연구 결과에 대한 보고서는 향후 발표될 예정이다.

GameNode는 비디오 게임 컬렉션을 관리하기 위한 편리한 플랫폼입니다. 사용자는 게임 목록을 업데이트하고, 플레이한 게임에 대한 평가를 남기며, 다가오는 출시 게임에 대한 위시리스트를 만들 수 있습니다. 또한 친구들과 연결하고 그들의 게임 활동을 추적할 수 있는 기능도 제공합니다. GameNode는 곧 iOS에서도 사용할 수 있게 됩니다. 전체 게임 라이브러리를 가져오는 것이 어렵다면, GameNode가 그 부분도 도와줄 수 있습니다. 다양한 출처에서 게임과 플레이 시간을 가져올 수 있으며, 더 많은 옵션이 곧 추가될 예정입니다. 게임 정보는 IGDB에서 제공됩니다.

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CodeScientist는 과학적 발견을 돕기 위해 설계된 오픈 소스 시스템으로, Python 코드를 사용하여 실험을 자동으로 생성하고 분석합니다. 이 시스템은 과학 논문과 코드 예제를 결합하여 새로운 실험 아이디어를 만들어내며, 이는 유전적 변이와 유사한 과정을 통해 이루어집니다. CodeScientist는 두 가지 모드로 운영될 수 있습니다. 첫 번째는 '인간 개입 모드'로, 사용자가 코드 예제를 작성하고 실험 아이디어를 선택하는 데 도움을 줍니다. 두 번째는 '완전 자동 모드'로, 시스템이 자동으로 실험을 생성하고 실행하지만, 이 모드는 효율성이 떨어집니다.

CodeScientist의 주요 기능은 다음과 같습니다. 실험 빌더는 클라우드 환경에서 실험을 자동으로 생성하고 실행하며 디버깅도 지원합니다. 메타 분석 기능은 여러 실험 시도의 결과를 요약합니다. 또한, 실험이 완료된 후 포괄적인 결과 보고서를 생성합니다.

저장소에는 CodeScientist 소프트웨어 전체와 설치 지침이 포함되어 있습니다. 또한, CodeScientist가 생성한 실험 보고서의 예시와 실험 코드, 로그, 리뷰어 평가를 포함한 원시 데이터도 제공됩니다.

설치 및 사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 복제하고, conda 환경을 생성한 후 의존성을 설치합니다. 그 다음 서버와 GUI를 시작하여 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 사용자는 수동으로 실험을 생성하거나 자동 생성 기능을 사용할 수 있습니다.

실험 유형은 수동, 배치, 벤치마크로 나뉩니다. 수동 실험은 사용자가 단계별로 정의하며, 배치 실험은 여러 실험을 자동으로 생성하고 실행합니다. 벤치마크 실험은 비교를 위해 미리 정의된 실험 세트를 실행합니다.

저장소에는 아이디어와 실험 결과를 포함한 다양한 데이터 파일이 포함되어 있습니다. 사용자는 데이터를 초기화하거나 외부에서 아이디어를 필터링하여 실험에 활용할 수 있습니다.

주의할 점은 사용자가 API 사용량과 비용을 면밀히 모니터링해야 한다는 것입니다. 실험은 클라우드 자원과 API 호출로 인해 비용이 발생할 수 있습니다.

문의 사항이 있는 경우, 제공된 이메일을 통해 피터 얀센에게 연락할 수 있습니다. 이 요약은 CodeScientist 저장소의 기능과 효과적인 활용 방법에 대한 간단한 개요를 제공합니다.

Browser MCP는 AI 애플리케이션을 웹 브라우저와 연결해주는 도구로, 양식 작성과 같은 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 업무 흐름을 빠르게 하고 반복적인 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다.

주요 기능으로는 자동화된 테스트가 있습니다. AI는 코드와 사용자 인터페이스를 자동으로 테스트하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인합니다. 또한, 데이터 수집이나 양식 작성과 같은 작업을 자동으로 처리해 시간을 절약하고 실수를 줄여줍니다. 모든 작업은 사용자의 기기에서 수행되므로 속도가 향상되고 데이터는 안전하게 보호됩니다. Browser MCP는 사용자의 브라우저 프로필을 활용하여 서비스에 계속 로그인 상태를 유지하며, 웹사이트에 의해 감지되는 것을 피합니다.

Browser MCP를 사용하려면 먼저 브라우저에 Browser MCP 확장 프로그램을 설치해야 합니다. 그 다음 AI 애플리케이션에서 MCP 서버를 설정하고, 브라우저 작업을 위한 자동화된 워크플로우를 생성하면 됩니다.

이 도구는 URL로 이동하거나 페이지 간 이동, 지정된 시간 대기, 텍스트 입력, 버튼 클릭 등 다양한 작업을 지원합니다. Browser MCP는 Cursor와 Claude와 같은 인기 있는 AI 애플리케이션과 호환되어 웹 작업의 생산성을 높이는 데 유용한 도구입니다.

Globstar는 개발자와 보안 엔지니어가 코드 검사기를 쉽게 만들고 실행할 수 있도록 설계된 오픈 소스 정적 코드 분석 도구입니다. 이 도구는 속도와 효율성을 결합하여 고급 분석을 위해 tree-sitter를 활용하며, 검사기를 작성하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.

Globstar의 주요 특징 중 하나는 빠른 성능입니다. Go 언어로 개발되어 대규모 코드베이스에서도 효율적으로 작동하며, 단일 바이너리로 배포되어 의존성 문제를 없앴습니다. 사용자는 tree-sitter의 표준 쿼리 언어를 사용하거나 Go 언어로 더 복잡한 요구 사항을 충족하는 검사기를 작성할 수 있으며, 여러 파일과 범위를 지원합니다. 또한 CI/CD 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있어 추가 설치 없이도 사용할 수 있습니다. Globstar는 MIT 라이선스 하에 배포되어, 어떤 프로젝트에서도 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

시작하는 방법은 간단합니다. 먼저 제공된 명령어를 사용하여 Globstar를 다운로드하고 설치합니다. 그런 다음 프로젝트 내에 .globstar 디렉토리를 생성하여 YAML 파일로 정의된 사용자 지정 검사기를 저장합니다. 코드베이스의 모든 검사기를 실행하려면 globstar check 명령어를 사용하면 됩니다.

Globstar를 선택하는 이유는 사용자 지정 검사기를 만드는 과정을 간소화하여 팀이 코딩 표준을 효과적으로 적용할 수 있도록 돕기 때문입니다. 사용하기 쉬운 설계로 기존 도구와 잘 통합되어 코드 품질과 보안을 유지하는 데 유용한 자원입니다. 보다 자세한 지침은 공식 Globstar 문서를 참조하면 됩니다.

뉴델리의 네루 플레이스에서는 활기찬 수리 시장이 형성되어 있으며, 기술자들이 버려진 기기에서 부품을 조합해 오래된 노트북을 되살리고 있습니다. 이러한 "프랑켄슈타인" 노트북은 학생들과 근로자들에게 저렴한 대안이 되어 주며, 새 모델의 가격에 비해 훨씬 낮은 비용으로 기능하는 기술을 제공합니다. 예를 들어, 수리된 노트북은 약 10,000 인도 루피(110 달러) 정도에 판매되지만, 새 노트북은 70,000 인도 루피(800 달러)입니다.

이러한 하이브리드 기기에 대한 수요가 증가하고 있지만, 수리 산업은 글로벌 기술 회사들로부터 어려움을 겪고 있습니다. 이들 회사는 부품 접근을 제한하고 독점적인 디자인을 사용하여 수리를 어렵게 만듭니다. 이러한 계획적 노후화는 기술자들이 종종 비공식 전자 폐기물 시장인 시람푸르와 같은 곳에서 부품을 조달해야 하는 상황을 복잡하게 만듭니다.

전자 폐기물을 재활용하는 것은 저렴한 자재를 제공하지만, 독성 물질을 다루는 근로자들에게 건강 위험을 초래합니다. 인도 정부는 수리 산업을 지원하기 위해 법률 제정과 부품 접근성을 개선할 필요가 있으며, 이는 전자 폐기물을 줄이고 일자리를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인도의 디지털 경제가 확장됨에 따라, 저렴한 기술과 수리 생태계의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.

지식 집약적인 분석 애플리케이션은 의사 결정을 돕기 위해 구조화된 데이터(예: 테이블)와 비구조화된 문서 모두를 사용합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 이러한 데이터를 검색하고 처리하는 시스템을 만드는 과정을 간소화했습니다. 그러나 이러한 시스템을 구축하는 것은 여전히 도전적입니다. 다양한 데이터 소스를 조정하고 여러 기술적 세부 사항을 관리해야 하기 때문입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 FlockMTL이라는 도구를 소개합니다. 이 도구는 LLM 기능과 검색 보강 생성(RAG)을 통합하여 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 향상시킵니다. FlockMTL은 관계형 데이터베이스 원칙에서 영감을 받아 예측을 하고 프로세스를 최적화하는 새로운 기능을 제공합니다. 여기에는 성능을 향상시키는 비용 기반 최적화 기법인 배치 처리와 캐싱이 포함됩니다. 또한, 전통적인 데이터베이스 테이블과 함께 작동하는 PROMPT와 MODEL이라는 새로운 SQL 확장을 통해 자원 독립성을 제공합니다.

전반적으로 FlockMTL은 복잡한 분석 애플리케이션 개발을 더 쉽게 만들고 구현에 필요한 노력을 줄여줍니다.

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최근 개발 스트림에서 맥스 카우프만은 언리얼 레벨 에디터 내에서 사용할 수 있는 새로운 레벨 편집 도구인 스캐폴드를 소개했습니다. 이 도구는 게임 개발의 생산성, 개성, 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

스캐폴드의 주요 목표는 세 가지입니다. 첫째, 생산성을 높이기 위해 작업을 자동화하여 게임 개발의 중요한 부분에 집중할 수 있도록 합니다. 둘째, 개성을 부여하여 일반적인 게임과 차별화된 독특한 게임 경험을 창출합니다. 셋째, 액션 게임에서 60프레임 이상을 유지하는 높은 성능을 보장합니다.

스캐폴드의 주요 기능으로는 사용자 정의 가능한 단축키를 갖춘 인터랙티브 디자인 도구가 있습니다. 또한 충돌 감지와 내비게이션을 개선하는 고급 게임 시스템과 90년대 게임 엔진 개념에 기반한 효율적인 데이터 구조를 제공합니다.

이 도구는 볼록한 형태를 사용하여 레이 트레이싱과 경로 탐색과 같은 공간 알고리즘을 최적화합니다. 복잡한 장면을 관리 가능한 부피로 단순화하기 위해 볼록 껍질 속성을 활용합니다.

레이캐스팅과 경로 탐색 과정은 높은 성능을 위해 설계되었으며, 고정 용량의 객체 버킷을 사용하여 계산 복잡성을 최소화합니다.

개발은 DOOM과 DESCENT와 같은 구식 게임에서 영감을 받아 효율적인 기하학적 분할 기법을 활용하고 있습니다.

스캐폴드는 언리얼 레벨 에디터 내에서 기존 시스템을 활용하여 벽 충돌 및 내비게이션 경로와 같은 기능을 신속하게 개발할 수 있도록 구축되었습니다.

앞으로 이 도구는 더 빠른 공간 레이아웃을 위한 기능을 추가하고 외부 환경으로 확장하는 방향으로 발전할 것입니다.

스캐폴드는 레벨 디자인 과정을 간소화하고 게임 성능을 개선하며 독특한 게임 경험을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

뉴욕시에서 가장 좁은 에스컬레이터는 10 록펠러 플라자에 위치해 있습니다. 이 에스컬레이터는 한 번에 한 사람만 탈 수 있으며, 양쪽으로 지나갈 공간이 없습니다. 이 에스컬레이터는 지하의 식사 및 쇼핑 구역과 거리 수준을 연결합니다. 타고 싶다면 건물에 들어가 나선형 계단을 내려간 후 에스컬레이터를 타고 다시 올라올 수 있습니다. 로비에는 친절한 경비원이 있어 방문객들이 아름다운 벽화를 감상할 수 있도록 도와줍니다.

저자는 새로운 앱을 개발하는 과정에서 Tailwind CSS를 사용하려고 했지만, 기술적인 문제와 현대 기술에 뒤처질까 하는 압박감으로 인해 힘든 경험을 했다고 이야기합니다.

저자는 새로운 앱을 만들기 위해 직장에서 인기가 있는 Tailwind CSS를 선택했지만, 그 복잡성과 새로운 문법을 배우는 데 어려움을 겪었습니다.

집에 돌아와 강력한 Mac Pro에서 Tailwind를 실행하려고 했지만, Tailwind의 새로운 버전이 요구하는 고급 CPU 기능이 자신의 기계에 없어서 "불법 명령어" 오류가 발생했습니다. 이로 인해 긴 시간 동안 해결책을 찾으려 했지만, 결국 성과를 내지 못했습니다.

앞으로 나아가기 위해 CDN 버전의 Tailwind를 사용해 보았지만, CSS 클래스가 제대로 표시되지 않는 문제에 부딪혔습니다. 프리플라이트 리셋 때문에 문제가 발생했으며, 며칠 동안 문제를 해결하려고 했지만 앱 개발에는 진전을 보지 못해 좌절감이 커졌습니다.

결국 저자는 문제를 해결하기 위해 새로운 Mac Studio M2를 구입했지만, 여전히 Tailwind와의 싸움에서 벗어나지 못했습니다. 더 많은 시간을 낭비한 후, 결국 앱에서 Tailwind를 완전히 제거하기로 결정했습니다.

저자는 새로운 기술을 채택해야 한다는 압박감, 즉 뒤처질까 하는 두려움(FOMO)에 대해 반성하며, 개발자들이 모든 새로운 도구를 사용하도록 강요하는 기술 인플루언서 문화에 비판적인 시각을 보입니다. 그는 프로젝트 목표에 맞는 익숙한 기술을 사용하는 것이 트렌드를 따르는 것보다 더 중요하다고 강조합니다.

Tailwind가 장점이 있지만, 새로운 시스템을 배우는 정신적 부담과 그로 인해 발생하는 복잡함이 장점을 압도할 수 있다는 결론을 내립니다. 저자는 자신이 아는 것에 집중하고, 모든 새로운 기술 유행을 따라야 한다는 불안 없이 개발하는 것을 지지합니다.