이동 중에도 이메일을 보낼 수 있는 iOS 앱이 곧 출시됩니다.

이 글은 세스 고딘의 다양한 자원과 제공 사항에 대한 정보를 담고 있습니다. 여기에는 altMBA와 같은 워크숍, LinkedIn과 Udemy에서 제공하는 온라인 강좌, 그리고 그의 팟캐스트가 포함됩니다. 또한 소셜 미디어와 뉴스레터를 통해 업데이트를 받을 수 있는 방법도 언급하고 있습니다. 더불어 그의 웹사이트에서 제공되는 인기 있는 콘텐츠, 책, 그리고 무료 자원도 강조되고 있습니다.

PgDog는 Postgres 데이터베이스와 클라이언트 간의 통신을 모니터링하는 네트워크 프록시입니다. 이 도구는 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 SQL 쿼리를 여러 데이터베이스로 전송할 수 있습니다.

Postgres는 두 가지 통신 방법을 제공합니다. 첫 번째는 단일 메시지 유형인 '쿼리'를 사용하는 간단한 프로토콜로, 쿼리를 실행하는 데 필요한 모든 정보를 포함합니다. 두 번째는 여러 메시지를 포함하는 확장 프로토콜로, 준비된 문을 사용할 수 있어 성능과 보안을 향상시킵니다.

PgDog는 쿼리가 데이터를 읽는지 쓰는지를 판단하고, 데이터를 여러 데이터베이스에 분산시키기 위해 사용하는 샤딩 키를 식별합니다. 이를 위해 Rust 라이브러리인 pg_query를 사용하여 SQL을 파싱하고 필요한 정보를 추출합니다.

데이터 관리를 위해 일관된 샤딩 함수를 선택하는 것이 중요합니다. PgDog는 Postgres의 내장 해싱 함수를 사용하여 데이터를 파티셔닝하며, 이를 통해 다양한 시스템 간의 데이터 처리를 간소화합니다.

PgDog는 SQL 쿼리에서 간단한 조건을 쉽게 처리할 수 있지만, IN이나 !=와 같은 복잡한 쿼리는 추가적인 논리가 필요합니다. INSERT 작업은 열 순서를 파악하여 관리합니다.

PgDog는 여러 데이터베이스 샤드에서 응답을 관리하여 클라이언트가 일관된 응답을 받을 수 있도록 하며, 잠재적인 스키마 차이도 처리합니다.

분산 COPY 명령은 Postgres에 대량 데이터를 수집할 수 있게 해줍니다. PgDog는 샤딩 키에 따라 행을 올바른 데이터베이스로 효율적으로 라우팅합니다.

PgDog는 데이터 수집 속도를 최적화하기 위해 여러 스레드를 활용하고 추가 샤드로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 앞으로 PgDog는 논리적 복제 스트림도 관리할 수 있도록 발전할 예정이며, 클라우드 서비스 등 다양한 환경에서 운영될 수 있습니다. 이들은 초기 사용자와 협력자를 찾고 있습니다.

요약이 없습니다.

우리는 유럽 연합의 24개 공식 언어를 지원하는 두 개의 다국어 언어 모델을 개발했습니다. 이는 유럽의 언어적 다양성을 강조합니다. 이 모델들은 약 60%가 비영어인 데이터셋으로 훈련되었으며, 특별한 다국어 토크나이저를 사용합니다. 이러한 접근 방식은 주로 영어 또는 몇 가지 널리 사용되는 언어에 집중하는 기존 모델의 한계를 극복하는 데 도움을 줍니다. 우리는 데이터 선택, 토크나이저 설계, 훈련 방법 등을 포함하여 이러한 모델을 개발한 과정을 설명합니다. 이 모델들은 ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA와 같은 다양한 다국어 테스트에서 강력한 성능을 보여줍니다.

최근 몇 년 동안 기술의 발전 덕분에 매년 발견되는 초신성의 수가 증가하고 있습니다. 초신성은 "SN"이라는 이름 체계를 사용하여 명명되며, 뒤에 발견 연도와 알파벳이 붙습니다. 예를 들어, SN1987A와 같은 형식입니다. 만약 한 해에 26개 이상의 초신성이 발견되면, 두 글자를 사용하는 시스템이 적용됩니다.

망원경과 사진 기술의 발명은 초신성을 관측하는 데 큰 변화를 가져왔습니다. 이로 인해 매년 수천 개의 초신성이 관측되고 있습니다. 2021년에는 약 21,081개의 초신성이 기록되었으며, 이는 과거 수십 년과 비교해 상당히 증가한 수치입니다. 2021년 11월 말까지는 하루 평균 66.5개의 초신성이 발견되었고, 이는 천문학적 발견의 속도가 얼마나 빠른지를 보여줍니다.

앞으로 새로운 망원경이 더 많은 초신성을 탐지할 것으로 기대되며, 매년 수십만 개에 이를 가능성도 있습니다. 이러한 발전은 천문학의 놀라운 진전을 보여주며, 단 몇 년 만에 우리가 이룬 성과를 잘 나타내고 있습니다.

Chroma는 세 가지 주요 색맹 유형인 프로타노피, 듀테라노피, 트리타노피를 시뮬레이션하기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구는 게임에서 색맹 효과를 테스트하여 접근성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 주요 기능으로는 단일 모니터에서 색상을 시뮬레이션할 수 있으며, 모든 게임에서 작동하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 특정 게임 엔진에 대한 요구 사항 없이 모든 게임과 호환되며, 최대 60프레임으로 실시간 게임 플레이를 시뮬레이션할 수 있는 높은 성능을 자랑합니다. 또한, 색맹 시뮬레이션의 정확성을 제공하고, 실시간 게임 플레이를 캡처하여 색맹을 시뮬레이션하는 독특한 기능도 갖추고 있습니다. 문제를 보고하기 위해 스크린샷을 쉽게 찍을 수 있는 오류 로깅 기능과 간단하고 사용자 맞춤형 디자인의 사용자 친화적인 인터페이스도 포함되어 있습니다. 자세한 사용법은 사용자 가이드를 참조하세요.

CMake를 Visual Studio 2022 없이 실행할 때 특정 오류가 발생하면, 이는 구식 CPPWinRT 라이브러리 때문일 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 Microsoft.Windows.CppWinRT NuGet 패키지를 설치하거나 개발 환경을 업데이트해야 합니다. 이 문제를 피하려면 Visual Studio 2022를 사용하는 것이 좋습니다.

Resonate는 오디오 신호를 실시간으로 분석하기 위해 설계된 효율적인 알고리즘으로, 낮은 지연 시간, 적은 메모리 사용, 그리고 낮은 계산 비용에 중점을 두고 있습니다. 이 알고리즘은 최근 신호 입력을 강조하는 공진기 모델을 사용하며, 지수 가중 이동 평균(EWMA)을 통해 버퍼링 없이 빠른 업데이트가 가능합니다.

주요 특징 중 하나는 공진기입니다. 각 공진기는 특정 주파수에 맞춰 조정되며, 새로운 입력 샘플이 들어올 때마다 간단한 산술 연산을 통해 상태를 업데이트합니다. 이 상태는 복소수로 표현되며, 주파수 기여의 진폭을 포착합니다.

계산 효율성 또한 중요한 요소입니다. 이 알고리즘의 메모리와 처리 요구 사항은 공진기의 수에 비례하여 선형적이므로, 더 긴 신호도 비용 증가 없이 처리할 수 있습니다. 이는 공진기를 병렬로 처리할 수 있게 해주며, 조정에 대한 제약이 없습니다.

Resonate는 오디오 신호의 주파수 내용을 시간에 따라 시각적으로 나타내는 상세한 스펙트로그램을 생성할 수 있습니다. 이러한 스펙트로그램은 전통적인 방법인 고속 푸리에 변환(FFT)보다 더 정밀하고 시간 해상도가 우수합니다.

Resonate와 관련된 출판물은 2025년에 발표될 예정이며, 사용자들을 위한 오픈 소스 리소스도 제공됩니다. 여기에는 Python과 C++ 구현, 그리고 실시간 데모 애플리케이션이 포함되어 있습니다.

"웹에서 이상한 방식으로 존재한다!"라는 표현은 인터넷 사용 시 예상치 못한 경험이나 특별한 상황이 있다는 것을 의미합니다. 이는 온라인 세계가 여러 면에서 이상하거나 놀라운 경험을 제공할 수 있음을 강조합니다.

리비아에서 발견된 7,000년 된 미라 여성 두 구에 대한 연구가 진행되었으며, 이들은 독특한 고대 인류 계통을 보여줍니다. 이 여성들은 한때 푸르른 "그린 사하라" 지역에 살았던 집단의 일원으로, 아프리카 사하라 이남 지역이나 고대 유럽의 이웃 집단과는 유전적으로 큰 연관성이 없었습니다. 이는 이들이 동물 사육 관행을 채택했음에도 불구하고 유전적으로 고립되어 있었음을 시사합니다.

이번 발견은 그린 사하라가 아프리카 지역 간의 이주 경로라는 이전의 생각에 도전합니다. 대신, 유목 생활의 확산이 대규모 이주가 아닌 문화적 교류를 통해 이루어졌음을 나타냅니다. 이 여성들과 함께 발견된 13구의 해골은 리비아 남서부의 바위 쉼터에서 발견되었으며, 부드러운 조직이 보존되어 있었습니다.

유전 분석 결과, 이 집단은 약 50,000년 전 사하라 이남 조상과 갈라졌으며, 수천 년 동안 독립적인 상태를 유지해왔습니다. 연구자들은 샘플 크기가 작기 때문에 추가 연구의 필요성을 강조하지만, 이번 연구는 아프리카의 복잡한 인류 조상에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.

제2차 세계대전 이전, 미국은 과학과 공학 분야에서 영국에 뒤처져 있었습니다. 그러나 전쟁 이후, 미국은 두 나라의 과학과 기술 접근 방식의 차이 덕분에 85년 동안 세계적인 리더로 자리 잡았습니다.

영국의 접근 방식은 윈스턴 처칠 총리와 그의 과학 고문인 프레더릭 린더만 교수에 의해 주도되었습니다. 영국은 군사 방어와 정보에 중점을 두었고, 레이더와 핵무기와 같은 프로젝트를 우선시했습니다. 그러나 정부 연구소에 의존하면서 전후 혁신이 제한되었습니다. 전쟁이 끝난 후 영국의 군대는 축소되었고, 자금 삭감은 기술 발전을 저해했습니다.

반면 미국의 접근 방식은 프랭클린 루즈벨트 대통령의 과학 고문인 바네바 부시가 주도했습니다. 그는 대학의 과학자들이 군사 연구소보다 더 효과적으로 고급 무기 개발에 기여할 것이라고 주장했습니다. 그는 과학 연구 및 개발 사무소(OSR&D)를 설립하여 대학에 상당한 자금을 지원했고, 이를 통해 대학들은 전시 연구의 핵심 역할을 하게 되었습니다. 미국은 연구에 대규모 투자를 하여 다양한 기술에서 혁신을 이루었고, 대학과 민간 산업 간의 협력 생태계를 조성했습니다.

전후 미국은 정부 지원과 강력한 대학-산업 파트너십 덕분에 과학과 기술 분야에서 계속 번창했습니다. 이는 혁신과 경제 성장을 촉진했습니다. 반면 영국의 중앙집중형 모델은 경제적 제약과 정치적 변화로 인해 혁신을 상용화하는 데 어려움을 겪었습니다.

현재 미국의 대학들은 혁신의 중심에 있으며 매년 수많은 특허와 스타트업을 창출하고 있습니다. 그러나 미국 정부의 대학 연구 지원이 감소하면서, 중국과 같은 국가들이 미국을 초월하기 위해 대규모 투자를 하고 있어 미국의 과학과 기술 리더십이 위협받고 있다는 우려가 커지고 있습니다.

제임스 워너는 디자인 엔지니어로, ESP32 기반의 스마트 홈 기기를 해킹하여 원래의 모바일 앱 대신 홈 어시스턴트를 통해 제어하는 경험을 공유합니다. 그는 공기 청정기 앱이 불만족스러워 기기를 리버스 엔지니어링하여 더 나은 통합을 시도하기로 결정했습니다.

그는 많은 현대 기기들이 클라우드 서비스에 의존하고 있으며, 이로 인해 불필요한 데이터 수집과 보안 위험이 발생할 수 있다고 설명합니다. 로컬 제어를 얻기 위해 그는 기기의 네트워크 트래픽을 가로채기로 계획합니다. 모바일 앱의 코드를 분석한 결과, 이 앱이 WebSockets를 사용하여 클라우드 서버에 연결된다는 사실을 발견합니다.

워너는 Wireshark를 사용해 기기와의 통신을 모니터링하고, 기기와 클라우드 서버 간의 트래픽을 중계할 로컬 프록시를 설정합니다. 이를 통해 그는 교환되는 데이터를 확인할 수 있게 되었고, 결국 인터넷에 의존하지 않고 공기 청정기를 제어할 수 있게 되었습니다.

그는 이 과정이 교육적인 목적을 위한 것이며, 보증이 무효화되거나 기기가 손상될 위험이 있다는 점을 강조합니다.

MeshCore는 LoRa와 유사한 패킷 라디오를 사용하여 분산형 통신 네트워크를 만드는 경량 C++ 라이브러리입니다. 인터넷에 연결되지 않은 상태에서도 신뢰할 수 있는 통신이 필요한 임베디드 프로젝트를 진행하는 개발자에게 적합합니다.

주요 기능으로는 여러 노드를 통해 메시지를 중계할 수 있는 다중 홉 패킷 라우팅이 있습니다. 이를 통해 통신 범위를 확장할 수 있습니다. 또한, Heltec와 RAK Wireless와 같은 다양한 LoRa 하드웨어와 호환됩니다. MeshCore는 중앙 서버 없이 자가 치유 기능을 갖춘 분산형 네트워크를 제공합니다. 전력 소모가 적어 배터리나 태양광으로 작동하는 장치에 적합합니다. 설치가 간편하며, 빠른 설정을 위한 미리 구축된 애플리케이션이 포함되어 있습니다.

사용 사례로는 외딴 지역에서의 오프그리드 통신, 재난 상황에서의 긴급 대응, 하이킹과 캠핑과 같은 야외 활동을 위한 통신, 군사 및 보안 분야의 전술적 응용 프로그램, 센서 데이터를 수집하기 위한 IoT 네트워크 등이 있습니다.

시작하려면 Andy Kirby의 소개 영상을 보고, Visual Studio Code에 PlatformIO를 설치한 후, MeshCore 저장소를 다운로드하고 샘플 애플리케이션을 선택하면 됩니다. 이후 Serial Monitor를 사용하여 장치 간 통신을 할 수 있습니다.

예시 애플리케이션으로는 안전한 텍스트 통신을 위한 터미널 채팅, 네트워크 범위를 확장하는 간단한 리피터, 외부 채팅 앱과 연동되는 동반 라디오, 공유 게시물을 위한 기본 서버인 룸 서버가 있습니다.

MeshCore는 Heltec와 RAK 보드를 포함한 여러 장치를 지원합니다. 이 라이브러리는 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며, 수정 및 배포가 가능합니다. 기여를 원할 경우, 중요한 변경 사항에 대해서는 제출 전에 논의하는 것이 좋습니다.

문제나 기능 요청이 있을 경우, GitHub Issues 페이지를 방문하거나 Andy Kirby의 Discord에서 논의에 참여할 수 있습니다.

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2025년 4월 14일, OpenAI는 GPT-4.1 모델 시리즈를 발표했습니다. 이 시리즈에는 GPT-4.1, GPT-4.1 미니, GPT-4.1 나노 모델이 포함되어 있으며, 이전의 GPT-4o 모델에 비해 코딩, 지시 사항 이행, 긴 문맥 이해에서 큰 개선이 이루어졌습니다. 이 모델은 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

주요 개선 사항으로는 코딩 성능이 있습니다. GPT-4.1은 SWE-bench Verified 벤치마크에서 54.6%의 점수를 기록하며 GPT-4o를 능가했습니다. 지시 사항 이행에서도 MultiChallenge 벤치마크에서 38.3%의 점수를 얻어 GPT-4o보다 10.5% 향상된 결과를 보였습니다. 또한, 긴 내용 이해에 있어 Video-MME 벤치마크에서 72.0%의 점수를 기록했습니다.

GPT-4.1 시리즈는 실제 응용 프로그램을 위해 설계되었으며, 더 낮은 비용으로 향상된 성능을 제공합니다. 미니 버전은 소규모 작업에 최적화되어 있고, 나노 모델은 가장 빠르고 비용 효율적인 옵션입니다.

개발자들은 이 모델을 사용하여 코딩, 고객 서비스, 문서 분석과 같은 작업을 이전 버전보다 더 신뢰성 있고 효율적으로 수행할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. GPT-4.1은 API를 통해서만 제공되며, 이전의 GPT-4.5 Preview는 2025년 7월 14일까지 단계적으로 중단될 예정입니다.

결론적으로, GPT-4.1은 AI 능력의 큰 발전을 의미하며, 개발자들이 더 지능적이고 효과적인 시스템을 만들 수 있도록 지원합니다.

Temu는 2025년 4월 9일 미국에서 구글 쇼핑 광고를 중단했습니다. 이로 인해 앱 순위가 급격히 하락하여 3위 또는 4위에서 58위로 떨어졌습니다. 이러한 하락은 광고 노출에도 큰 영향을 미쳐 4월 12일까지 경매 데이터에서 사라졌습니다.

이 상황은 중국 수입품에 대한 관세가 125%로 인상된 것과 맞물려 발생했습니다. 이는 Temu의 모회사인 PDD로부터의 보조금에 의존하는 사업 모델에 영향을 미쳤습니다. 그 결과, 광고 없이 시장에서의 입지를 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

광고 시장에서의 철수는 다른 전자상거래 광고주들에게 디지털 광고 비용을 일시적으로 낮출 수 있습니다. 그러나 근본적인 무역 정책 문제는 특히 소규모 기업들에게 지속적인 도전 과제가 될 수 있습니다. 실패한 경쟁사인 Wish.com과는 달리, Temu의 모회사는 안정적인 상태를 유지하고 있어, Temu의 광고 시장 철수가 영구적이지 않을 가능성이 있습니다.

일회용 비밀번호(OTP)는 인증을 위해 사용되는 임시 코드로, 구글 인증기와 비밀번호 재설정 과정에서 자주 볼 수 있습니다. 전통적인 비밀번호는 재사용이 가능하지만, OTP는 한 번 사용하거나 짧은 시간 동안만 유효하여 재전송 공격에 대한 보안을 강화합니다.

OTP는 사용자와 서버 간의 공유 비밀 키에 의존합니다. OTP 알고리즘에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 첫 번째는 HOTP(해시 기반 일회용 비밀번호)로, 요청이 있을 때마다 증가하는 카운터를 사용합니다. 두 번째는 TOTP(시간 기반 일회용 비밀번호)로, 현재 시간을 카운터로 사용하며 보통 30초마다 업데이트됩니다.

TOTP에서 시간을 사용하는 것은 코드가 자주 변경되어 공격자가 이를 악용할 수 있는 유효 기간이 짧기 때문에 무단 접근을 방지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 코드를 생성하기 위해 암호화 알고리즘이 비밀 키와 카운터(시간 값 또는 요청 수)를 처리합니다. HOTP의 경우, 비밀 키를 해시하고 이를 통해 짧은 출력을 생성하는 과정을 포함합니다. TOTP는 HOTP를 기반으로 하여 현재 시간을 카운터 계산에 포함시킵니다.

저자는 다른 사람들이 OTP 작업 흐름을 이해하고 검증할 수 있도록 데모 앱을 만들었습니다. 이 경험을 통해 OTP의 작동 방식에 대한 이해가 깊어졌고, 복잡하게 느껴졌던 것이 명확한 설계 원칙으로 변모했습니다. 더 많은 정보는 데모 앱과 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 NixOS 설정에서 난수 생성(RNG)과 코사인 함수를 구현하는 방법을 설명합니다.

NixOS는 사용자가 configuration.nix라는 파일을 사용하여 시스템을 구성할 수 있는 특별한 리눅스 배포판입니다. 이 파일을 통해 사용자는 소프트웨어와 설정을 선언적으로 지정할 수 있습니다.

NixOS는 순수 함수형 프로그래밍 방식을 사용하기 때문에 내장된 난수 생성기가 없습니다. 저자는 시스템의 랜덤 UUID를 읽어 난수를 생성하는 rand-nix라는 프로젝트를 사용하는 것을 제안합니다. 처음에는 난수를 생성하려고 했지만, Nix의 캐싱 때문에 같은 결과가 나왔습니다. 이를 해결하기 위해 고유한 파생 이름이나 현재 시간을 사용하여 캐싱 문제를 피했습니다. 최종적으로 구현된 난수 생성기는 프로그램이 실행될 때마다 다른 난수를 생성할 수 있게 되었습니다.

저자는 Nix에서 코사인 함수를 구현하는 방법에 대해 유머러스하게 이야기합니다. Nix는 주로 수학적 함수에 맞춰 설계되지 않았지만, 무한 리스트를 사용하여 구현합니다. 처음 무한 리스트를 만들려는 시도는 Nix의 리스트 처리 방식 때문에 실패했습니다. 해결책으로 무한 리스트를 위한 새로운 구조를 정의하고 take와 map 같은 기본 연산을 구현했습니다. 여러 번의 수정 끝에 저자는 코사인 함수를 성공적으로 구현하였고, 이제 이를 설정에서 사용할 수 있게 되었습니다.

이 글은 Nix를 사용하여 난수 생성과 수학적 함수와 같은 작업을 수행하는 데 있어 겪는 어려움과 창의적인 해결책을 보여주며, NixOS와 Nix 언어의 독특한 측면을 강조합니다.

2025년 4월, '스티븐스'라는 개인 AI 비서가 단순한 설정으로 개발되었습니다. 이 비서는 하나의 SQLite 테이블과 예약된 작업을 이용하여 만들어졌습니다. 복잡한 AI 시스템과는 달리, 스티븐스는 가족의 일상 업무를 효과적으로 관리하며, 아침마다 텔레그램을 통해 업데이트를 보냅니다. 이 업데이트에는 일정, 날씨 예보, 우편 알림, 그리고 각종 알림이 포함됩니다.

스티븐스는 정보를 '노트북' 형태로 정리하여, 구글 캘린더, 날씨 API, 수신 메시지 등 다양한 방법으로 항목을 추가할 수 있습니다. 이러한 기본 구조 덕분에 관련된 업데이트를 쉽게 제공할 수 있습니다.

이 프로젝트는 개인 AI 도구가 복잡한 기술 없이도 구축될 수 있음을 강조하며, 간단한 메모리 관리로 시작할 수 있다고 설명합니다. 제작자는 다양한 정보 출처를 통합하여 비서의 유용성을 높이는 것이 중요하다고 강조하며, 제공된 코드를 사용해 비슷한 프로젝트를 만들어 보도록 다른 사람들을 초대합니다.

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이 기사는 "광학 회전체(optical rotatum)"라는 새로운 현상에 대해 다루고 있습니다. 이 현상은 소용돌이 형태의 빛이 어떻게 행동하는지를 설명합니다. 이러한 소용돌이 빛은 이동하면서 궤도 각 운동량(orbital angular momentum, OAM)을 이차적으로 변화시킬 수 있으며, 이는 전자기 시스템에서 이전에 관찰되지 않았던 새로운 개념입니다.

주요 내용으로는 소용돌이가 자연에서 흔히 발견되며, 유체와 은하를 포함한 다양한 시스템에서 나타난다는 점이 있습니다. 광학 소용돌이 빛은 특정한 위상 구조를 가지고 있어 물질과 상호작용할 수 있으며, 통신 및 이미징에 활용될 수 있습니다. 저자들은 빛의 주파수에 특별한 방위 기울기를 도입하여 빛의 OAM을 수정하는 방법을 소개합니다. 이 OAM의 변화는 빛이 전파될 때 선형, 이차, 삼차와 같은 다양한 수학적 형태를 따를 수 있습니다.

이 연구는 정밀 측정 기술과 3차원에서 물질을 분류하는 데 잠재적인 응용 가능성을 가지고 있습니다. 전반적으로 이 작업은 구조화된 빛에 대한 현재의 지식을 확장하며, 유사한 효과가 다른 물리적 시스템에서도 존재할 수 있음을 시사합니다.

SourceHut는 공격적인 대형 언어 모델(LLM) 스크레이퍼로부터 서비스를 보호하기 위해 Anubis를 도입했습니다. 이 회사는 사용자 데이터의 사용 방식이 중요하다고 강조하며, 자동화된 데이터 수집에 대한 입장을 분명히 하고 있습니다.

첫째, 서비스 약관에 따르면 SourceHut는 공개 데이터 수집을 위한 자동화 도구 사용을 허용하지만, 아카이브나 오픈 액세스 연구와 같은 특정 목적에 한정됩니다. 수익을 위한 데이터 수집이나 기계 학습을 위한 사용은 허가 없이 금지됩니다.

둘째, robots.txt 정책에 따라 어떤 종류의 스크레이퍼가 허용되는지를 명시하고 있습니다. 검색 엔진 인덱서와 같은 스크레이퍼는 허용되지만, 마케팅이나 공격적인 크롤러는 금지됩니다.

셋째, LLM 스크레이퍼의 증가로 인해 많은 시스템 관리자들이 성능 문제와 비용 부담을 겪고 있습니다. SourceHut는 이러한 기업들이 허가 없이 데이터에 접근할 권리가 있다고 가정해서는 안 된다고 믿고 있습니다.

넷째, 데이터 관리에 있어 SourceHut는 사용자 이익을 최우선으로 생각하며, 데이터는 사용자에게 속하는 것이지 기업과의 대량 공유나 판매를 위한 것이 아니라고 보고 있습니다.

마지막으로, SourceHut는 사용자에게 미치는 영향을 최소화하면서 스크레이퍼 행동을 관리할 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 전반적으로 SourceHut는 사용자 데이터를 보호하고 윤리적으로 사용되도록 하며, 오픈 소스 소프트웨어를 지원하는 사명에 부합하도록 노력하고 있습니다.

Typewise는 기업들이 고객 상호작용을 개선하고 자동화할 수 있도록 맞춤형 AI 기술을 활용한 AI 고객 서비스 플랫폼입니다. 유니레버와 DPD와 같은 주요 기업들이 신뢰하는 Typewise는 노력의 50%를 줄이면서도 커뮤니케이션 품질과 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 기존 시스템과 쉽게 통합되며, 높은 보안과 개인정보 보호를 보장합니다.

Typewise는 취리히에서 풀타임 머신러닝 엔지니어를 찾고 있습니다. 이 팀은 세 명의 머신러닝 엔지니어와 한 명의 MLOps 엔지니어로 구성되어 있습니다. 이 역할에서는 고급 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 개발하고 배포하며, 기업 고객과 소통하여 그들의 요구를 이해하고 Typewise의 AI 기술을 향상시키는 일을 하게 됩니다.

Typewise에서 일하는 이유는 무엇일까요? 이 회사는 열정적인 국제 팀을 가지고 있으며, 원격 근무 환경과 유연한 근무 시간을 제공합니다. 경쟁력 있는 급여와 성장 기회도 마련되어 있습니다. 빠르게 변화하는 환경에서 중요한 영향을 미칠 수 있는 기회가 있으며, 매 분기 흥미로운 장소에서 모임에 참석할 수 있습니다.

지원자는 컴퓨터 과학 관련 학위 또는 유사한 경험이 있어야 하며, 머신러닝 분야에서 2년 이상의 경력을 가지고 있어야 합니다. 강력한 파이썬 프로그래밍 능력과 자연어 처리 기술에 대한 지식, 클라우드 시스템에 대한 친숙함도 요구됩니다. 긍정적인 태도를 가진 팀 플레이어의 지원을 환영합니다.

최근 오픈 소스 주간 동안 여러 라이브러리를 오픈 소스로 공개했으며, 커뮤니티로부터 긍정적인 반응을 얻었습니다. 이로 인해 내부 추론 엔진을 오픈 소스 커뮤니티와 공유하기로 결정했습니다.

우리의 추론 엔진은 PyTorch와 vLLM을 기반으로 구축되었으며, 이를 통해 DeepSeek 모델을 개발했습니다. 모델에 대한 수요가 증가함에 따라 커뮤니티에 기여하고자 합니다.

하지만 전체 추론 엔진을 오픈 소스로 공개하는 데는 몇 가지 어려움이 있었습니다. 첫째, 코드베이스가 오래된 vLLM 버전을 기반으로 하여 우리의 필요에 맞게 많이 수정되어 다른 사람들이 사용하기 어렵습니다. 둘째, 내부 시스템과 밀접하게 연결되어 있어 공개 배포를 위해서는 큰 변화가 필요합니다. 셋째, 우리 연구팀이 작아 대규모 오픈 소스 프로젝트를 지원하기에는 한계가 있습니다.

따라서 전체 엔진을 오픈 소스로 공개하는 대신, 기존 프로젝트와 협력하여 재사용 가능한 구성 요소를 별도의 라이브러리로 공유하고, 다른 프로젝트에 개선 사항과 세부 정보를 직접 기여할 계획입니다.

우리는 오픈 소스 운동에 감사하며, 이에 기여하고자 합니다. 또한 커뮤니티와 하드웨어 파트너와 긴밀히 협력하여 새로운 모델 출시가 시작부터 지원될 수 있도록 하여, 고급 AI 개발을 위한 협력적인 환경을 조성할 것입니다.

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연방거래위원회(FTC)가 메타를 상대로 중요한 반독점 재판을 시작합니다. 이 사건은 메타가 왓츠앱과 인스타그램을 인수한 것과 관련이 있으며, FTC가 대형 기술 기업의 반독점 위반 가능성에 도전할 수 있는 능력을 시험하는 중요한 사례입니다. 만약 메타가 패소한다면 왓츠앱과 인스타그램을 분리해야 할 수도 있고, 승소할 경우 이 앱들이 메타의 지원 없이는 성공할 수 없다는 주장을 강화할 수 있습니다. 또한 소셜 네트워킹 분야에 충분한 경쟁이 존재한다고 주장할 수 있습니다.

이번 소송은 메타가 2014년에 왓츠앱을, 2012년에 인스타그램을 인수한 것이 불법인지 여부를 따집니다. FTC는 이러한 인수가 메타가 시장을 지배하고 경쟁을 억압하게 만들었다고 주장합니다. 반면 메타는 이 앱들이 틱톡이나 유튜브와 같은 다른 플랫폼과 경쟁하고 있으며, FTC의 행동이 잘못되었다고 반박하고 있습니다.

재판은 8주 이상 지속될 것으로 예상되며, 메타의 CEO인 마크 저커버그를 포함한 많은 주요 증인들이 출석할 예정입니다. 이 사건의 결과는 기술 산업과 전반적인 경쟁에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.

클레어 메수드는 LARB 분기별 저널에서 블라디미르 나보코프의 소설 "롤리타"의 논란에 대해 반영하며, 이 작품이 70주년을 맞이했다고 전합니다. 그녀는 "문제적"이라는 용어를 언급하며, 사람들이 불편한 진실, 특히 소설의 아동 성애와 학대라는 주제를 직면하는 것을 회피하는 방식을 설명합니다.

"롤리타"는 1955년 출간 이후로 논란의 중심에 있었으며, 문학적 가치에 대한 찬사부터 주제에 대한 강한 비난까지 다양한 반응을 불러일으켰습니다. 어두운 주제에도 불구하고, 이 책은 교묘한 언어와 험버트 험버트의 매혹적인 서술로 독자들을 사로잡습니다.

메수드는 소설의 불안한 내용이 현대의 성적 착취 문제와 연결된다고 강조하며, 험버트의 환상과 실제 학대 사례 간의 유사성을 지적합니다. 그녀는 "롤리타"를 읽는 데 있어 단순히 문제적이라고 낙인찍고 외면하기보다는 비판적이고 열린 마음으로 접근해야 한다고 주장합니다.

그녀는 문학에서 호기심과 주의 깊음의 중요성을 강조하며, 텍스트에 진정으로 참여하는 것이 도덕적 복잡성을 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 결국 메수드는 "롤리타"가 여전히 관련성이 있고 도발적이며, 독자들이 인간 본성과 도덕에 대한 불편한 진실을 직면하도록 도전한다고 말합니다.

MCP-Shield는 설치된 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 스캔하여 도구 오염 공격이나 무단 데이터 접근과 같은 보안 취약점을 식별하는 도구입니다.

MCP-Shield를 사용하는 방법은 간단합니다. 도움말을 보려면 npx mcp-shield -h를 실행하면 됩니다. 기본 스캔을 원할 경우 npx mcp-shield를 실행하면 되고, API 키를 사용하여 분석을 개선하려면 npx mcp-shield --claude-api-key YOUR_API_KEY를 입력합니다. 특정 구성 파일을 지정하려면 npx mcp-shield --path ~/path/to/config.json을 사용하고, 다른 클라이언트 이름으로 연결하려면 npx mcp-shield --identify-as claude-desktop을 입력하면 됩니다.

주요 옵션으로는 특정 위치에서 MCP 파일을 스캔하는 --path, 향상된 분석을 위한 선택적 API 키인 --claude-api-key, 테스트를 위한 다른 클라이언트 이름을 지정하는 --identify-as, 그리고 도움말 정보를 표시하는 -h, --help가 있습니다.

스캔 결과는 발견된 서버와 도구에 대한 세부 정보를 제공하며, 취약점을 위험 수준(높음, 중간)과 함께 숨겨진 명령이나 민감한 파일 접근과 같은 특정 문제로 강조합니다. MCP-Shield는 숨겨진 명령, 잠재적인 데이터 유출, 무단 접근 시도를 탐지하며, 다양한 구성 파일을 지원합니다. 또한, Anthropic의 Claude AI와 통합하여 더 깊이 있는 분석을 제공하는 옵션도 있습니다.

MCP 서버를 추가하기 전, 보안 감사 중, MCP 서버를 개발할 때, 업데이트 후 보안을 확인할 때 MCP-Shield를 사용하는 것이 좋습니다. 일반적으로 탐지되는 취약점으로는 도구 오염, 도구 그림자화, 데이터 유출, 교차 출처 위반 등이 있습니다. 도구 오염은 도구에 숨겨진 명령이 포함되어 보안을 위협할 수 있는 경우를 말합니다. 도구 그림자화는 한 도구가 다른 도구의 동작을 조작하여 실행 없이도 위험을 초래할 수 있습니다. 데이터 유출은 도구에 의심스러운 매개변수가 있어 데이터가 유출될 수 있는 경우를 의미합니다. 교차 출처 위반은 도구가 플랫폼 간의 통신을 가로챌 수 있는 경우를 나타냅니다.

기여는 환영하며, 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 운영됩니다. MCP-Shield는 MCP 서버의 보안을 강화하고 취약점을 식별하여 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

엔트로피는 종종 오해받는 개념이지만, 본질적으로 불확실성을 측정하는 지표입니다. 열역학과 정보 이론 등 다양한 분야에서 나타나지만, 기본적으로 시스템의 예측 불가능성을 정량화합니다.

정보 이론에서 클로드 섀넌은 엔트로피를 정보의 불확실성을 측정하는 방법으로 도입했습니다. 예를 들어, 공정한 동전을 던질 때의 엔트로피는 1비트입니다. 이는 두 가지 결과가 동등하게 가능하기 때문입니다. 이 맥락에서 엔트로피의 공식은 ( I(p) = -\log_2(p) )로, 여기서 ( p )는 특정 결과의 확률을 나타냅니다. 불확실성이 높을수록 가능한 결과가 많아져 엔트로피도 증가합니다.

물리적 엔트로피는 통계역학에서 거시 상태(온도와 같은 측정 가능한 속성)와 미시 상태(입자의 특정 배열)를 사용하여 고려됩니다. 엔트로피가 높을수록 미시 상태가 많아집니다. 예를 들어, 공이 한쪽에 모두 모여 있을 때는 엔트로피가 낮고, 고르게 분포되어 있을 때는 엔트로피가 높습니다. 거시 상태와 미시 상태 간의 관계는 매우 중요합니다. 거시 상태를 달성할 수 있는 방법이 많을수록 엔트로피는 더 높아집니다.

시간과 엔트로피의 관계도 흥미롭습니다. 물리 법칙은 시간에 대해 역행할 수 있지만, 엔트로피는 시간의 방향성을 제공합니다. 시스템은 일반적으로 낮은 엔트로피 상태에서 높은 엔트로피 상태로 진화하는 경향이 있습니다. 이는 우리가 차에 우유를 섞는 현상은 보지만, 자연스럽게 분리되는 현상은 보지 못하는 이유를 설명합니다. "과거 가설"은 우주가 낮은 엔트로피 상태에서 시작되었다고 제안하며, 이는 엔트로피가 시간이 지남에 따라 증가한다는 열역학 제2법칙으로 이어집니다.

엔트로피는 종종 무질서와 연관되지만, 이는 오해의 소지가 있습니다. "무질서"는 주관적이지만, 엔트로피는 불확실성을 객관적으로 측정하는 방법입니다. 시스템은 정돈되어 보일 수 있지만, 우리가 측정하는 방식에 따라 여전히 높은 엔트로피를 가질 수 있습니다.

결론적으로, 엔트로피는 정보와 물리적 시스템에서 불확실성을 이해하는 데 중요한 개념으로, 시간의 본질과 우주의 진화에 대한 통찰을 제공합니다.

Simple Web Server는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 빠르게 로컬 웹 서버를 생성할 수 있게 해줍니다. 주요 기능으로는 간편한 설정이 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 서버 설정을 조정할 수 있습니다. 또한 여러 개의 웹 서버를 동시에 운영할 수 있으며, 앱이 닫혀 있어도 계속 작동합니다. 단일 페이지 애플리케이션(SPA)을 지원하며, 모드 리라이트 기능을 쉽게 활성화할 수 있습니다. 이 도구는 @terreng과 @ethanaobrien이 @kzahel의 Chrome용 웹 서버를 업데이트하여 개발한 것입니다.

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구글은 자사의 제미니 AI 모델에 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 도입할 계획이다. 이 결정은 오픈AI의 유사한 움직임에 이어 나온 것으로, 구글 딥마인드 CEO인 데미스 하사비스가 발표했다. 그는 MCP를 AI를 위한 유망한 개방형 표준으로 칭찬했다.

MCP는 AI 모델이 비즈니스 도구와 애플리케이션 등 다양한 출처의 데이터에 접근할 수 있도록 해, 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있게 한다. 이 프로토콜은 데이터 출처와 AI 애플리케이션, 예를 들어 챗봇 간의 쌍방향 연결을 촉진한다. 개발자들은 데이터를 공유하기 위한 "MCP 서버"를 만들고, 필요에 따라 그 서버와 연결할 "MCP 클라이언트"를 생성할 수 있다.

앤트로픽이 MCP를 오픈 소스화한 이후, 블록과 레플릿을 포함한 여러 기업들이 자사 플랫폼에서 이를 사용하기 시작했다.

구글은 과학자들이 돌고래의 의사소통을 이해하는 데 도움을 주기 위해 DolphinGemma라는 AI 모델을 개발했습니다. 수십 년 동안 연구자들은 돌고래가 내는 복잡한 소리, 즉 클릭과 휘파람의 의미를 밝혀내기 위해 연구해왔습니다. Wild Dolphin Project(WDP)는 1985년부터 바하마에서 돌고래를 관찰하며 그들의 행동과 의사소통에 대한 방대한 데이터를 수집해왔습니다.

DolphinGemma는 고급 오디오 기술을 사용해 돌고래의 소리를 분석하고, 그 안에서 패턴을 찾아내며 돌고래의 발음을 모방한 새로운 음성 시퀀스를 생성합니다. 이 AI 모델은 픽셀 폰에서 작동하도록 설계되어 연구자들이 현장에서 사용할 수 있습니다. 목표는 돌고래 의사소통의 숨겨진 구조를 밝혀내고, 양방향 상호작용을 위한 공통 어휘를 만드는 것입니다.

WDP는 또한 CHAT(Cetacean Hearing Augmentation Telemetry)라는 시스템을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 합성 소리를 특정 물체와 연관시켜 인간과 돌고래 간의 의사소통을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 기술은 상호작용과 이해를 향상시키는 데 기여할 것입니다.

구글은 DolphinGemma를 오픈 모델로 공유할 계획이며, 다른 연구자들이 다양한 돌고래 종에 맞게 조정할 수 있도록 할 것입니다. 이를 통해 협업을 촉진하고 돌고래 의사소통 연구를 발전시키는 데 기여할 것입니다. 전반적으로 이 프로젝트는 인간과 돌고래 간의 의사소통 격차를 줄이는 중요한 진전을 나타냅니다.

위스콘신주 오시코시 출신의 지도 제작자 카렌 윈 폰스타드는 1981년 출간된 중간계의 지도라는 책을 위해 중간계의 상세한 지도를 제작했습니다. 이 지도는 반지의 제왕 영화 삼부작에 큰 영향을 미쳤습니다. 폰스타드가 2005년에 세상을 떠난 후, 그녀의 남편인 토드와 아들 마크는 지리학자로서 그녀의 지도를 디지털화하고 유산을 보존하기 위해 노력하고 있습니다.

폰스타드는 J.R.R. 톨킨의 작품에 대한 열정이 대단했으며, 톨킨의 텍스트를 면밀히 분석하여 172개의 손으로 그린 지도를 만드는 데 수년을 보냈습니다. 그녀는 1977년에 톨킨의 출판사에 자신의 지도 아이디어를 제안했고, 이는 그녀의 방대한 지도 제작 프로젝트로 이어졌습니다.

현재 마크는 위스콘신 대학교 매디슨 캠퍼스에서 그녀의 원본 지도를 스캔하고 있으며, 지도 크기와 상태로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 그는 디지털화가 이 컬렉션의 영구적인 보관소를 찾는 데 도움이 되기를 희망하고 있습니다. 폰스타드는 다른 판타지 세계를 위한 지도도 제작했으며, 던전 앤 드래곤 게임 커뮤니티에도 기여했습니다.

그녀의 작업은 판타지 지도 제작에 큰 영향을 미쳤으며, 많은 애호가와 전문가들에게 영감을 주었습니다. 토드와 마크는 폰스타드가 자신의 지도에 대한 지속적인 관심에 놀랄 것이라고 인정하고 있습니다. 그녀의 지도는 판타지 지도 제작의 기준으로 여겨지곤 합니다.

Podman Quadlets는 컨테이너 관리를 위한 경량 솔루션으로, 특히 소규모 환경이나 개발 중에 Kubernetes의 대안으로 유용합니다.

Quadlet은 systemd를 사용하여 컨테이너를 관리하기 위한 간소화된 구성 파일입니다. 이를 통해 실행할 내용을 선언할 수 있어 설정이 간편해지고, 리눅스 시스템과의 통합이 용이해집니다.

Quadlet의 장점은 다음과 같습니다. 선언적 구성 방식으로 Docker Compose나 Kubernetes 매니페스트와 유사하여 컨테이너 설정을 쉽게 할 수 있습니다. 또한, systemd를 사용하여 프로세스를 관리하므로 시스템 통합이 잘 이루어집니다. 자동화 측면에서도 부팅 시 컨테이너를 시작하거나 실패 시 재시작하도록 쉽게 설정할 수 있습니다.

Podman Desktop에서 Podman Quadlet 확장을 사용하면 비리눅스 플랫폼에서도 Quadlet 관리를 간소화할 수 있습니다. 주요 기능으로는 기존 컨테이너에서 Quadlet을 생성하고, 이를 관리할 수 있는 사용자 인터페이스, 문제 해결을 위한 로그 뷰어가 포함되어 있습니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Podman Desktop을 통해 확장을 설치합니다. 그 후 Quadlet 목록을 보고 새로 고칠 수 있으며, 기존 컨테이너에서 몇 번의 클릭으로 Quadlet을 생성할 수 있습니다. Quadlet 구성을 직접 수정하고 로그를 확인하는 것도 가능합니다.

Podman Quadlet은 systemd를 통해 컨테이너를 쉽게 관리할 수 있는 효과적인 방법을 제공합니다. 전체 오케스트레이션 도구를 사용하는 것보다 간편하며, Podman Quadlet 확장은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 이 과정을 더욱 향상시킵니다.

이것은 보기 전용 데모 버전입니다. 변경할 수는 없습니다. 더 많은 정보는 저희 GitHub 페이지를 방문해 주세요.

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이 글에서는 레이저 시스템을 이용해 로켓을 우주로 발사하는 개념에 대해 설명합니다. 레이저 발사 시스템의 주요 장점은 전통적인 로켓과 달리 onboard 연료와 전원에 의존하지 않고, 지상에 있는 레이저에서 에너지를 공급받을 수 있다는 점입니다. 이로 인해 궤도에 도달하는 비용이 크게 줄어들 수 있으며, 1킬로그램당 1달러에서 100달러 사이로 예상됩니다.

전통적인 로켓 엔진은 화학, 핵, 전기 등 다양한 방식이 있지만, 제공할 수 있는 에너지에 한계가 있습니다. 레이저 발사는 강력한 지상 레이저를 사용해 연료를 가열함으로써 이러한 한계를 극복할 수 있습니다.

하지만 레이저 발사 시스템에는 여러 도전 과제가 있습니다. 레이저의 정확한 조준, 장비의 비효율성, 대기 중 레이저 에너지의 흡수 등이 그 예입니다. 필요한 인프라를 구축하는 데는 비용이 많이 들고 복잡한 과정이 필요합니다.

레이저를 이용한 로켓 디자인에는 여러 가지 접근 방식이 제안되었습니다. 레이저 라이트세일은 빛의 운동량을 이용해 추진력을 얻지만, 지상에서 발사하는 데는 효과적이지 않습니다. 열을 발생시켜 추진력을 생성하는 아블레이티브 레이저 추진 방식은 특정 임펄스(Isp)와 관련된 문제에 직면해 있습니다. 두 번의 레이저 펄스를 사용하는 방식은 단일 펄스 디자인보다 효율적이지만, 정확한 타이밍이 필요합니다. 펠렛 아블레이션 추진은 작은 고체 펠렛을 레이저로 가열해 추진력을 얻는 방법입니다. 레이저로 대기 중 공기를 가열해 연료 없이 추진력을 생성하는 레이저 가열 플라즈마 추진 방식도 있습니다. 마지막으로, 레이저 열 로켓은 전통적인 로켓 디자인에서 지상 레이저를 사용해 연료를 가열합니다.

미래의 레이저 발사 시스템을 실용화하기 위한 다양한 전략도 제안됩니다. 모듈형 레이저 설치, 효율적인 섬유 레이저 사용, 플라이휠과 같은 에너지 저장 솔루션 통합 등이 그 예입니다. 전반적으로 레이저 발사 시스템은 전통적인 로켓에 비해 유망한 장점을 제공하지만, 우주 여행의 실현 가능한 방법이 되기 위해서는 여전히 해결해야 할 기술적 및 재정적 도전 과제가 많습니다.

이 텍스트는 사용자들이 선택할 수 있는 여러 언어를 제공합니다. 여기에는 영어, 스페인어, 네덜란드어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 간체 및 번체 중국어, 일본어, 한국어, 포르투갈어가 포함됩니다.

LightlyTrain은 라벨이 없는 데이터를 활용하여 컴퓨터 비전 모델을 개선하기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구는 데이터 라벨링에 드는 시간과 비용을 줄여주어 사용자가 새로운 기능 개발에 집중할 수 있도록 돕습니다. 주요 특징으로는 라벨이 필요 없다는 점이 있습니다. 모델은 라벨이 없는 이미지와 비디오만으로 사전 훈련이 가능하여 개발 속도를 높일 수 있습니다. 또한, 특정 도메인 데이터(예: 의료, 농업)를 사용하여 모델 성능을 향상시키는 도메인 적응 기능도 제공합니다. 다양한 모델 아키텍처와 탐지, 분류와 같은 작업에 호환되며, 수천에서 수백만 개의 이미지로 훈련할 수 있어 클라우드나 온프레미스 환경에서도 적합합니다.

시작하는 방법은 간단합니다. 먼저 pip install lightly-train 명령어로 LightlyTrain을 설치한 후, 제공된 데이터를 사용하여 간단한 스크립트를 실행하면 모델을 사전 훈련할 수 있습니다. 이 도구는 Torchvision, Ultralytics 등 인기 있는 모델 라이브러리와 호환되며, SSL(자기 지도 학습) 전문 지식 없이도 사용자 정의 모델을 지원합니다. TensorBoard와 같은 모니터링 도구도 제공하며, 원격 데이터 수집 없이 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.

LightlyTrain은 라벨이 없는 데이터가 많은 엔지니어와 라벨이 적은 예제가 있는 경우, 모델 개발 속도를 높이거나 특수 데이터셋을 다루는 사람들에게 유용합니다. 데이터 추천 사항으로는 최소 몇 천 개의 라벨이 없는 이미지와 최소 100개의 라벨이 있는 이미지가 필요하며, 라벨이 없는 데이터와 라벨이 있는 데이터의 비율이 높을수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

라이센스는 오픈 소스 및 학술 사용을 위한 AGPL-3.0 라이센스와 상업적 사용을 위한 라이센스를 제공합니다. LightlyTrain은 라벨이 없는 데이터를 효과적으로 활용하여 머신 러닝 모델을 개선하는 강력한 솔루션입니다.

그래파나 재단 SDK는 사용자가 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성하여 대시보드와 알림과 같은 그래파나 리소스를 생성하고 관리할 수 있도록 돕는 라이브러리 모음입니다. 이 SDK는 그래파나의 다양한 버전과 작업할 수 있도록 타입 정의, 빌더 라이브러리, 변환기와 같은 도구를 제공합니다.

지원되는 언어로는 Go, Java, PHP, Python, TypeScript 등이 있으며, 각 언어에 대한 예제가 제공됩니다. 사용자는 빌더 패턴을 사용하여 대시보드를 쉽게 만들 수 있으며, 제목, 태그, 새로 고침 주기, 시간 설정, 패널 구성과 같은 속성을 지정할 수 있습니다. 현재 SDK는 공개 미리보기 상태로, 그래파나 연구소에서 활발히 사용되고 있지만 여전히 개발 중입니다. 버그나 문제에 대한 공식 지원이나 서비스 수준 계약(SLA)은 제공되지 않습니다.

SDK는 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다.

저자는 구글에서 일자리를 잃은 후의 감정적인 경험을 공유합니다. 갑작스러운 해고에 대해 슬픔, 분노, 혼란을 느끼며, 이 해고가 관리자들에게도 놀라운 일이었다고 전합니다. 그들은 다른 역할을 찾을 수 있다고 들었음에도 불구하고 즉시 업무와 프로젝트에서 배제된 느낌을 받으며, 자신이 부당하게 대우받았다고 생각합니다.

특히 이 시점은 저자에게 더욱 아프게 다가옵니다. 팀 빌딩 행사에 참여한 직후였고, 구글 IO에서의 발표를 포함해 여러 중요한 업무를 기대하고 있었기 때문입니다. 해고로 인해 잃게 된 많은 책임과 관계를 나열하며, 자신이 소중하지 않고 버려진 듯한 기분을 표현합니다. 저자는 배신감과 좌절감을 느끼며, 대기업의 작은 일부분에 불과하다고 느낀다고 말합니다. 사람들에게 연락을 해달라고 요청하지만, 상황이 너무 힘들어 빠르게 응답하지 못할 수도 있다고 경고합니다.

2025년 4월 14일, 인텔은 알테라 사업의 51%를 실버 레이크에 87억 5천만 달러에 매각한다고 발표했습니다. 이로 인해 알테라는 독립적으로 운영될 수 있게 되며, 알테라는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)에 집중하는 가장 큰 회사로 자리 잡게 됩니다. FPGA는 인공지능(AI) 및 기타 기술 시장에서 중요한 역할을 합니다. 인텔은 알테라의 49% 지분을 유지하여 향후 성공으로부터 이익을 얻을 계획입니다.

알테라의 새로운 CEO로 라기브 후세인이 2025년 5월 5일자로 임명되었습니다. 그는 주요 기술 회사에서의 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 이번 인사는 AI 중심 시장에서 알테라의 성장을 촉진하기 위한 것입니다.

인텔의 CEO인 립-부 탄은 이번 투자의 중요성을 강조하며 인텔의 집중력을 높이고 재정 건전성을 개선할 것이라고 밝혔습니다. 실버 레이크의 회장인 케네스 하오도 이번 파트너십이 반도체 분야에서 알테라의 리더십을 강화할 것이라고 언급했습니다.

이번 거래는 규제 승인을 기다리고 있으며 2025년 하반기에 마무리될 것으로 예상됩니다. 알테라는 2024 회계연도에 15억 4천만 달러의 수익을 기록했지만 운영 손실을 겪었습니다. 이번 거래로 인해 알테라의 재무 결과는 인텔과 분리될 것입니다.

전반적으로 이번 전략적 투자는 반도체 분야에서 중요한 변화를 반영하며, 첨단 기술에서의 혁신과 시장 존재감을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

오디오와 음악 생성은 중요하지만 현재의 방법에는 한계가 있습니다. 기존의 기술들은 주로 단독으로 작동하며, 고품질의 훈련 데이터가 부족하고 다양한 입력을 결합하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 AudioX라는 새로운 모델을 소개합니다. 이 모델은 일반 오디오와 음악을 모두 생성할 수 있으며, 자연어로 제어할 수 있고 텍스트, 비디오, 이미지, 음악, 오디오 등 다양한 입력을 처리할 수 있습니다.

AudioX는 독특한 훈련 방식을 사용하여 다양한 입력 유형을 마스킹하여 학습합니다. 이 방식은 여러 모드를 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 모델을 지원하기 위해 우리는 두 개의 대규모 데이터셋을 만들었습니다. 하나는 190,000개의 오디오 캡션을 포함한 vggsound-caps이고, 다른 하나는 600만 개의 음악 캡션을 포함한 V2M-caps입니다. 우리의 테스트 결과, AudioX는 기존의 전문 모델들과 동등하거나 더 나은 성능을 보이며, 다양한 입력 유형과 생성 작업을 처리하는 데 매우 유연합니다.

protobuf-ts-types는 추가적인 코드 생성을 필요로 하지 않고 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers, protobuf) 메시지에서 TypeScript 타입을 유도할 수 있는 TypeScript 도구입니다. 이 도구는 TypeScript의 템플릿 리터럴 타입을 사용하여 proto 문자열에서 직접 타입을 추론합니다.

이 도구는 코드 생성을 요구하지 않기 때문에 사용이 간편합니다. 설치는 npm을 통해 다음 명령어로 할 수 있습니다.

npm install https://github.com/nathanhleung/protobuf-ts-types

사용 방법은 간단합니다. 먼저 proto 형식으로 메시지를 정의하면, 이 정의를 바탕으로 TypeScript 타입이 자동으로 추론됩니다. 예를 들어, Person 메시지와 Group 메시지를 정의하면, 해당 타입들이 자동으로 유도됩니다.

예시 코드는 다음과 같습니다.

const proto = ...; // 여기에 proto 문자열을 입력합니다. type Proto = pbt.infer<typeof proto>; type Person = Proto["Person"]; type Group = pbt.infer<typeof proto, "Group">;

주요 기능으로는 사람에게 인사하는 greetPerson 함수와 그룹의 모든 구성원에게 인사하는 greetGroup 함수가 있습니다.

하지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 현재 메시지 타입만 지원되며, 서비스나 RPC는 지원되지 않습니다. oneof, 맵 필드, 임포트와 같은 특정 기능도 현재 지원되지 않습니다. 인라인 proto 문자열을 사용하지 않는 경우 TypeScript에 대한 컴파일러 패치가 필요할 수 있습니다.

API의 주요 기능은 pbt.infer로, 제공된 proto 문자열을 기반으로 타입을 추론합니다. 이 도구는 현재 개념 증명 단계에 있으며, 아직 생산 환경에서 사용할 준비가 되어 있지 않습니다.

헨리 올리버는 에블린 워의 소설 브라이드스헤드 리비지티드의 복잡한 주제와 내용을 다룹니다. 이 소설은 1945년에 출판되었으며, 영국 문학의 중요한 작품으로 평가받고 있습니다. 이야기는 찰스 라이더라는 인물이 제2차 세계대전과 옥스퍼드에서의 과거를 배경으로 자신의 삶, 우정, 신앙을 되돌아보는 과정을 담고 있습니다.

주된 내용은 찰스와 세바스찬 플라이트라는 귀족 간의 우정에 초점을 맞추고 있습니다. 세바스찬은 알코올 중독과 엄격한 가톨릭 교육으로 고통받고 있으며, 이는 찰스의 무신론과 대립합니다. 이 소설은 향수, 아름다움, 신앙 탐구라는 주제를 탐색하며, 워가 글을 통해 보존하고자 하는 특권과 영성이 사라진 세계를 묘사합니다.

출간 당시 브라이드스헤드 리비지티드는 엇갈린 평가를 받았습니다. 비평가들은 화려한 문체와 노골적인 가톨릭 주제를 비판했습니다. 많은 동시대 사람들은 워가 날카로운 풍자에서 진지한 종교 탐구로 방향을 바꾼 것에 배신감을 느꼈습니다. 그럼에도 불구하고 이 소설은 더 넓은 독자층과 공감하며, 변화하는 사회 속에서 아름다움과 전통적 가치에 대한 그리움을 제공합니다.

올리버는 소설 후반부, 즉 찰스가 신앙으로 돌아가는 과정을 이해하는 것이 워의 예술성을 파악하는 데 중요하다고 강조합니다. 이야기는 찰스의 영적 각성으로 절정에 이르며, 아름다움, 사랑, 구원 사이의 깊은 연결을 드러냅니다.

결국 브라이드스헤드 리비지티드는 단순한 상실의 이야기만이 아니라 희망과 구원의 가능성을 제시합니다. 이는 죄에 깊이 빠진 사람들도 은총과 구원을 찾을 수 있음을 암시합니다.

구글이 프랑스의 google.fr나 나이지리아의 google.ng와 같은 국가별 도메인의 작동 방식을 변경하고 있습니다. 이제 이러한 도메인은 사용자들을 구글의 메인 사이트인 google.com으로 자동으로 연결하게 됩니다. 이 변화는 앞으로 몇 달에 걸쳐 점진적으로 이루어질 예정입니다.

이번 업데이트의 이유는 구글이 지역 검색 결과를 제공하는 방식을 개선했기 때문입니다. 이로 인해 국가별 도메인의 필요성이 줄어들게 되었습니다. 구글은 이 변화가 사용자들의 검색 경험에 큰 영향을 미치지 않을 것이라고 밝혔지만, 일부 사용자는 리디렉션 후 다시 로그인하거나 검색 설정을 조정해야 할 수도 있습니다.

전반적으로 사용자들은 구글 검색 방식에서 큰 차이를 느끼지 못할 것이며, 이 변화는 주로 브라우저 주소창에 나타나는 내용에 영향을 미칩니다. 웹사이트 소유자들에게는 추천 트래픽에서 약간의 변화가 있을 수 있습니다.

하버드 커뮤니티의 서한은 대학의 연구와 혁신을 위한 연방 자금의 중요성을 다루고 있습니다. 이 자금은 여러 분야에서 중요한 발전을 이끌어왔습니다. 그러나 최근 연방 정부는 하버드에서의 반유대주의 혐의로 인해 이러한 파트너십을 철회하겠다고 위협하고 있습니다. 이는 공공 건강과 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

정부는 하버드가 자금을 유지하기 위해 따라야 할 요구사항을 제시했습니다. 이 요구사항에는 학생과 교수의 의견을 규제하는 내용이 포함되어 있습니다. 하버드 행정부는 이러한 요구를 받아들이지 않겠다고 밝혔습니다. 이는 대학의 헌법적 권리와 독립성을 침해하기 때문입니다.

하버드는 반유대주의에 맞서겠다는 의지를 강조하며, 지난 한 해 동안 이를 해결하기 위한 조치를 취해왔습니다. 대학은 열린 탐구를 촉진하고 다양한 의견을 존중하며, 법적 기준을 준수하면서 자유로운 발언을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 행정부는 정부가 대학의 학문적 자유를 지시해서는 안 되며, 진리 추구가 사회 발전에 필수적이라고 믿고 있습니다.

결론적으로, 하버드는 캠퍼스 내 반유대주의라는 심각한 문제를 다루면서도 독립성과 가치를 지키겠다는 의지를 가지고 있습니다.

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이미지, 소리, 비디오를 위한 생성 모델은 종종 잠재 공간이라는 압축된 표현을 사용하여 두 단계로 작동합니다. 첫 번째 단계에서는 오토인코더가 이 잠재 표현을 추출합니다. 그 다음, 생성 모델이 이러한 표현을 기반으로 훈련됩니다. 이 방법은 데이터의 잡음이 아닌 중요한 지각적 측면에 집중할 수 있게 해주기 때문에 효율적입니다.

잠재 표현은 입력 데이터의 단순화된 의미 있는 버전으로, 생성 모델이 더 효과적으로 작동하도록 돕습니다. 이 과정은 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계에서는 오토인코더가 입력을 잠재 표현으로 변환하는 인코더와 잠재 표현에서 입력을 재구성하는 디코더로 구성됩니다. 두 번째 단계에서는 인코더의 매개변수를 고정한 상태에서 잠재 표현을 기반으로 생성 모델이 훈련됩니다.

고품질 재구성을 보장하기 위해 다양한 손실 함수가 사용됩니다. 회귀 손실은 원래 입력과 재구성된 입력 간의 차이를 측정합니다. 지각 손실은 데이터에서 추출한 고수준 특징을 비교하여 현실적인 출력을 보장합니다. 적대적 손실은 생성된 출력과 실제 출력을 구별하는 판별기를 훈련시켜 현실감을 높이는 데 사용됩니다.

VQ-VAE와 VQGAN과 같은 기술은 생성 모델의 효율성을 향상시켰습니다. 이들은 이산 잠재 표현에서 이미지를 생성할 수 있게 하여 세부적인 픽셀 수준의 처리를 줄입니다. 최근에는 잠재 표현과 확산 모델을 결합한 잠재 확산이라는 새로운 접근 방식이 등장하여 이미지 합성 능력을 향상시켰고, Stable Diffusion과 같은 인기 있는 모델로 이어졌습니다.

이 두 단계 방법은 다양한 미디어 유형에서 더 효율적이고 현실적인 생성 모델링을 가능하게 하여 이 분야의 표준이 되었습니다.

제공하신 내용이 "Back"과 "Search"라는 단어뿐인 것 같습니다. 요약해 드릴 내용을 구체적으로 알려주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

Giant Log Viewer는 대용량 로그 파일(최대 4.9GB)을 쉽게 열 수 있도록 설계된 소프트웨어 도구입니다. 다른 파일 뷰어가 없을 때도 빠르게 로드되며 메모리 사용량이 적어 대형 텍스트 파일을 효율적으로 열 수 있습니다.

이 프로그램은 UTF-8 및 ASCII 텍스트 파일만 지원합니다. 그러나 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 1MB를 초과하는 긴 줄은 처리할 수 없으며, 이모티콘은 여러 문자로 표시됩니다. 또한, 운영 체제에서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 필요하며, Windows, macOS, Linux에서만 호환됩니다. "less" 명령어만큼 기능이 풍부하지는 않습니다.

사용 방법은 간단합니다. 호환되는 텍스트 파일을 애플리케이션으로 드래그 앤 드롭하면 됩니다. 내비게이션을 위해 "less"와 유사한 키보드 단축키를 사용할 수 있으며, 전체 단축키 목록은 도움말 버튼에서 확인할 수 있습니다.

이 소프트웨어는 인증된 개발자가 서명하지 않았지만, GitHub에서 소스 코드를 검토할 수 있습니다. 향후 실행 파일 서명을 위해 기부를 권장하며, 프로젝트에 대한 기여도 환영합니다. 단, 제3자 라이브러리 사용은 피하고 있습니다.

버그는 GitHub에서 신고할 수 있습니다.

몰슨 하트의 기사에서는 대통령이 도입한 수입에 대한 새로운 관세의 효과에 대해 반대 의견을 제시하고 있다. 이 관세는 제조업을 미국으로 되돌리기 위한 목적을 가지고 있지만, 하트는 10%에서 49%까지의 관세가 목표를 달성하지 못할 것이며 오히려 경제에 해를 끼칠 수 있다고 주장한다.

주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 관세율이 충분히 높지 않다. 중국과 같은 국가에서의 생산 비용이 여전히 저렴하기 때문에, 관세가 있어도 그 이점을 상쇄하기에는 부족하다. 둘째, 미국은 강력한 산업 공급망이 부족하여 필요한 부품을 국내에서 조달하기 어렵다. 셋째, 제조와 관련된 많은 기술과 노하우가 미국에서 줄어들어, 현지에서 제품을 생산하는 데 어려움이 있다. 넷째, 미국의 노동력은 중국의 노동력에 비해 더 비싸고 신뢰성이 떨어지며, 중국 노동자는 숙련도가 높고 강한 근무 윤리를 가지고 있다. 다섯째, 미국은 신뢰할 수 있는 전기와 교통망과 같은 제조업을 지원할 수 있는 인프라가 부족하다. 여섯째, 공장을 세우고 제조 능력을 구축하는 데는 수년이 걸리며, 이는 관세의 즉각적인 경제 목표보다 훨씬 더 긴 시간이다. 마지막으로, 관세 정책의 변동성은 불확실성을 초래하여 기업들이 국내 제조에 투자하는 것을 주저하게 만든다.

하트는 이러한 관세 대신 미국이 노동력, 인프라 및 전반적인 제조 능력을 점진적이고 신중하게 개선하는 데 집중해야 한다고 강조한다. 그는 중요한 변화가 없으면 이러한 관세가 번영이 아닌 경제적 쇠퇴로 이어질 수 있다고 결론짓는다.

이 텍스트는 아다 프로그래밍 언어를 사용하여 ASCII 조회 유틸리티를 만드는 과정을 설명합니다. 이 유틸리티는 특히 ASCII 문자 코드를 사용하는 오래된 디지털 신디사이저를 사용하는 사용자에게 유용합니다.

유틸리티의 목적은 사용자가 ASCII 문자 코드를 빠르게 식별할 수 있도록 돕는 것입니다. 이는 MIDI와 같은 형식에서 문자 코드가 사운드 패치 이름을 나타내기 때문에 특히 중요합니다.

이 가이드는 유틸리티를 구축하기 위해 유닉스와 유사한 환경(리눅스 또는 macOS)을 가정하고 있지만, 윈도우 사용자도 조정하여 사용할 수 있습니다.

사용자는 아다 컴파일러(GNAT)와 빌드 시스템(GPRBuild)을 설치해야 합니다. 이 유틸리티는 외부 라이브러리 없이 간단하게 구축됩니다.

유틸리티의 기능은 다음과 같습니다. 인자가 없이 실행하면 전체 ASCII 테이블(127행)을 출력합니다. 숫자(10진수, 16진수, 2진수 또는 8진수)를 입력하면 해당 ASCII 문자에 대한 세부 정보를 제공합니다.

프로그램 구조는 ASCII 테이블을 출력하는 절차와 명령줄 인자를 처리하는 절차를 포함하도록 설계되었습니다. ASCII 테이블의 각 행은 문자 코드와 함께 다양한 형식(10진수, 16진수, 2진수, 8진수)으로 문자 표현을 표시합니다.

유틸리티는 잘못된 입력이나 범위를 벗어난 값에 대한 오류 처리를 포함하고 있습니다. 이 가이드는 아다 프로그래밍을 배우고 실용적인 도구를 만드는 데 도움이 되는 교육 자료로 활용될 수 있습니다.

전반적으로 이 가이드는 ASCII 문자 코드를 조회하기 위한 아다의 명령줄 도구를 만드는 단계별 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 프로그래밍 기술을 향상시키고 특정 응용 프로그램에서의 유용성을 높일 수 있습니다. 최종 버전의 프로그램은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

최근 JAMA Internal Medicine에 발표된 연구에 따르면, CT 스캔이 매년 진단되는 암의 약 5%에 기여할 수 있으며, 이는 2023년에 시행된 9,300만 건의 스캔과 관련하여 약 103,000건의 미래 암 발생과 연결된다는 내용입니다. CT 스캔과 가장 많이 연관된 암은 폐암과 대장암이며, 복부와 골반 스캔이 가장 높은 위험을 초래합니다.

전문가들은 CT 스캔이 진단에 매우 중요하며 생명을 구할 수 있지만, 환자에게 방사선 노출을 초래해 암 위험을 증가시킨다고 동의합니다. 연구의 추정치는 불확실하지만, 의사들이 CT 스캔의 위험과 이점을 신중하게 고려해야 할 필요성을 강조합니다. 특히 CT 스캔 사용이 2007년 이후 35% 증가한 점을 감안할 때 더욱 그렇습니다.

CT 스캔으로 인한 평생 암 위험은 약 0.1%로 작지만, 전문가들은 CT 스캔을 신중하게 사용하고 적절할 경우 초음파나 MRI와 같은 대안을 고려할 것을 권장합니다. 필요할 때 심각한 건강 상태를 발견하는 이점이 일반적으로 위험보다 크다는 데 의견이 일치하고 있습니다.

이 글에서는 복잡한 확률 분포에서 샘플을 추출하는 방법에 대해 다루고 있으며, 특히 몬테카를로 방법과 여러 샘플링 기법에 초점을 맞추고 있습니다.

컴퓨터에서 진정한 무작위성을 생성하는 것은 어렵기 때문에, 대신 의사 무작위 수 생성기(프리엔지, PRNG)를 사용합니다. PRNG는 무작위처럼 보이는 숫자 시퀀스를 생성합니다. 이러한 PRNG는 균일하게 분포되어야 하고, 독립적이어야 하며, 주기적이지 않아야 합니다.

거부 샘플링은 간단한 영역에서 샘플을 생성하고, 원하는 복잡한 영역에서 샘플을 수용하거나 거부하는 기준을 사용하는 기법입니다. 예를 들어, 단위 원 안에서 샘플을 추출할 때는 원을 포함하는 정사각형에서 점을 샘플링하고, 원 안에 있는 점만을 수용합니다.

비균일 분포를 다룰 때는 수용 기준이 목표 분포와 샘플 분포 간의 확률 밀도 비율을 고려해야 합니다. 이 비율에 대한 유한한 상한이 필요하여 효과적인 샘플링을 보장합니다.

역 샘플링 방법은 누적 분포 함수(CDF)를 사용하여 1차원 분포에서 샘플을 추출할 수 있게 해줍니다. [0,1] 구간에서 균일하게 샘플링한 후 CDF의 역함수를 적용하면 목표 분포에서 샘플을 생성할 수 있습니다.

고차원 분포의 경우, 각 차원을 마진 분포를 사용하여 반복적으로 샘플링할 수 있습니다. 좌표 변환 기법을 사용하면 복잡한 영역에서 효율적으로 샘플링할 수 있으며, 예를 들어 단위 원에 대해 극좌표를 사용할 수 있습니다. 서로 다른 확률 밀도 간의 관계는 적절한 스케일링 팩터를 통해 유지되어야 합니다.

거부 샘플링은 샘플 공간의 상당 부분이 목표 분포에 해당할 때만 효율적입니다. 목표 영역이 작을 경우 대체 방법이 필요할 수 있습니다. 이 글은 다양한 알고리즘과 기법을 사용하여 여러 확률 분포에서 효과적으로 샘플링하는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

메일리서치(Meilisearch)는 앱과 웹사이트를 위해 설계된 빠르고 사용하기 쉬운 검색 엔진입니다. 이 검색 엔진은 여러 주요 기능을 통해 사용자 검색 경험을 향상시킵니다.

하이브리드 검색 기능은 의미 기반 검색과 전체 텍스트 검색을 결합하여 관련성 높은 결과를 제공합니다. 사용자가 입력하는 즉시 결과를 50밀리초 이내에 보여주는 '타이핑 중 검색' 기능도 지원합니다. 오타를 허용하는 기능 덕분에 사용자가 잘못 입력한 검색어도 처리할 수 있습니다. 필터링과 패싯 검색 기능을 통해 사용자 맞춤형 필터와 검색 인터페이스를 제공하며, 가격이나 날짜와 같은 다양한 기준으로 결과를 정렬할 수 있습니다. 또한, 동의어 지원 기능이 있어 검색 결과의 품질을 높입니다. 지리적 검색 기능은 위치 데이터를 기반으로 결과를 정렬합니다. 다중 사용자 지원과 맞춤화 기능을 통해 다양한 사용자에게 개인화된 결과를 제공하며, 쉽게 커스터마이즈할 수 있습니다. 아시아 언어를 포함한 여러 언어를 지원하여 광범위한 언어 호환성을 자랑합니다.

메일리서치는 RESTful API를 통해 통합할 수 있으며, 다양한 프로그래밍 언어를 위한 SDK도 제공합니다. 사용자는 간편한 배포를 위해 메일리서치 클라우드를 선택할 수 있으며, 분석과 같은 추가 기능도 이용할 수 있습니다. 사용자가 시작할 수 있도록 문서화가 제공되며, 고급 사용을 위한 자료도 마련되어 있습니다. 메일리서치는 서비스를 개선하기 위해 익명화된 데이터를 수집하며, 원할 경우 데이터 삭제를 요청할 수 있습니다.

메일리서치는 오픈 소스 프로젝트로, 기여를 환영합니다. 업데이트를 원할 경우 뉴스레터를 구독하거나 디스코드 커뮤니티에 참여할 수 있습니다.

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테일스케일의 CEO인 에이브리 페나룬은 현대 기술이 크게 발전하여 스마트폰과 같은 일상적인 기기에서도 강력한 컴퓨팅이 가능해졌다고 설명합니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 많은 소프트웨어 솔루션은 여전히 복잡하게 설계되어 있으며, 이는 구글과 같은 대형 기술 기업의 구조를 모방한 결과입니다. 대부분의 기업에게는 이러한 복잡성이 필요하지 않습니다.

첫 번째로, 오늘날의 스마트폰과 클라우드 컴퓨팅은 과거의 슈퍼컴퓨터보다 더 많은 성능을 제공하지만, 소프트웨어는 여전히 과거에 머물러 있는 듯한 모습을 보입니다. 두 번째로, 많은 개발자들이 소규모 사용자 기반을 위해 복잡한 시스템을 만들고 있으며, 이는 시스템의 취약성과 유지보수 문제를 초래할 수 있습니다. 구글은 규모 때문에 혁신을 해야 했지만, 대부분의 기업은 더 간단한 솔루션으로도 성공할 수 있습니다.

셋째, 현대 하드웨어의 기능과 엣지 컴퓨팅(장치에서 데이터를 로컬로 처리하는 기술)을 활용하면 기업은 효율성을 높이고 지연 시간을 줄이며 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로, 개발 전에 현재 하드웨어의 능력을 평가하고, 엣지 컴퓨팅을 사용하여 데이터를 로컬로 처리하며, 시스템을 간단하게 유지하여 유지보수성을 우선시하는 것이 중요합니다. 또한, 현대의 라이브러리와 도구를 활용하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

결국, 기술이 훨씬 더 강력해진 만큼, 솔루션은 더 간단하고 효율적이어야 하며, 이를 통해 확장성과 유지보수가 용이해질 수 있습니다.

애플은 사용자 경험을 향상시키면서 사용자 프라이버시를 최우선으로 생각하고 있습니다. 이를 위해 애플 인텔리전스와 같은 기능을 도입하고 있습니다. 애플은 차등 프라이버시라는 기술을 사용하여 개별 사용자 데이터에 접근하지 않고도 제품 사용을 분석할 수 있습니다. 이 방법은 제노모지 기능에서도 활용되며, 애플은 특정 사용자와 연결하지 않고 인기 있는 프롬프트를 식별합니다.

이메일 요약과 같은 애플리케이션에서 텍스트 생성을 개선하기 위해 애플은 실제 사용자 콘텐츠를 모방한 합성 데이터를 개발하고 있습니다. 이 과정에서는 실제 이메일을 수집하지 않고도 대표적인 합성 메시지를 만들어내고, 차등 프라이버시를 통해 개인 정보를 침해하지 않으면서 트렌드를 분석합니다.

전반적으로 애플은 AI 기능을 향상시키는 동시에 사용자 프라이버시를 존중하기 위해, 디바이스 분석에 동의한 사용자로부터 수집한 집계 데이터만을 사용하고자 합니다.

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저자는 Rust를 사용하여 B2B SaaS 제품의 백엔드를 개발한 2년간의 경험을 되돌아보며, Rust의 장단점과 자신의 학습 과정을 정리했습니다.

저자는 일반적인 튜토리얼이나 작은 프로젝트보다는 연구와 독서를 통해 Rust를 깊이 있게 공부했습니다. 실무 코딩에 대한 준비가 부족하다고 느꼈지만, 빠르게 적응할 수 있었습니다.

Rust의 장점으로는 첫째, 성능이 뛰어나고 최적화가 가능하다는 점입니다. 둘째, Rust의 패키지 관리자 Cargo는 사용자 친화적인 경험을 제공하여 다른 언어에서 자주 겪는 문제를 최소화합니다. 셋째, 강력한 타입 시스템 덕분에 코드의 신뢰성이 높아져 광범위한 테스트가 필요하지 않습니다. 넷째, Rust의 오류 처리 방식은 효율적이어서 장황한 오류 처리 없이도 깔끔한 코드를 작성할 수 있습니다. 다섯째, 메모리 안전성과 동시성을 제공하는 대여 검사기가 있지만, 배우기 어려울 수 있습니다. 여섯째, 비동기 프로그래밍은 복잡하지만 동시성을 효과적으로 관리하여 고성능 애플리케이션에 적합합니다. 일곱째, 타입 오류 덕분에 코드 리팩토링이 더 쉽고 안전해집니다. 마지막으로, Rust의 매력과 관심 있는 프로그래머의 질 덕분에 Rust 프로그래머를 찾는 것이 더 수월합니다.

반면, Rust의 단점으로는 첫째, 모듈과 크레이트의 조직이 혼란스러울 수 있으며 컴파일 속도가 느립니다. 둘째, 빌드 시간이 느린 것은 큰 단점으로, 종종 우회 방법이 필요합니다. 셋째, Rust의 생명 주기 때문에 교체 가능한 의존성을 가진 컴포넌트를 테스트하는 것이 번거로울 수 있습니다. 넷째, 고급 기능의 과도한 사용은 복잡하고 이해하기 어려운 코드를 초래할 수 있습니다.

Rust로 작업하는 것은 자신감과 만족감을 주며, Python과 같은 언어를 사용할 때 느끼는 불안감과 대조적입니다. 저자는 Rust의 강점을 높이 평가하지만, 특히 빌드 성능과 테스트와 관련된 개선이 필요한 부분도 강조합니다.

이 기사는 대중의 관심 속에서도 독특한 매력을 지닌 소규모 상장 기업들을 조명합니다. 여러 가지 독특한 비즈니스 사례가 소개됩니다.

첫 번째로 소개된 기업은 독일의 유제품 회사인 슈발벤 몰케라이 야콥 베르츠 AG입니다. 이 회사는 7300만 달러의 시장 가치를 지니고 있으며, 다양한 유제품을 제공합니다. 브랜드 정체성은 그들의 고향인 바드 슈발바흐와 연결되어 있으며, 도매 물류 부문도 운영하고 있습니다.

두 번째는 일본의 게임 퍼블리셔인 닛폰 이치 소프트웨어 주식회사입니다. 1991년에 설립된 이 회사는 2700만 달러의 가치를 가지고 있습니다. 수익은 그리 크지 않지만, 귀여운 마스코트인 프리니 펭귄과 충성도 높은 팬층을 보유하고 있습니다. 그들은 인기 게임 시리즈인 디스가이아와 향수를 자극하는 타이틀에 집중하고 있습니다.

세 번째로 소개된 기업은 스위스의 산악 케이블카 회사인 베르크바흐넨 엥겔베르크-트뤼브제-티틀리스 AG입니다. 이 회사는 1억 6000만 달러의 시장 가치를 가지고 있으며, 1911년에 설립되었습니다. 매년 110만 명의 손님을 맞이하며, 독창적인 곤돌라 디자인 등 관광 산업에서 혁신으로 알려져 있습니다.

네 번째는 일본의 사탕 제조업체인 후지야 주식회사입니다. 이 회사는 4억 1000만 달러의 시장 가치를 지니고 있으며, 마스코트인 페코짱으로 유명합니다. 다양한 종류의 과자와 레스토랑을 운영하며, 전통과 현대 마케팅 전략을 결합하고 있습니다.

마지막으로 소개된 기업은 대만의 비디오 게임 회사인 소프트월드 인터내셔널입니다. 이 회사는 5억 1000만 달러의 시장 가치를 가지고 있으며, 복잡한 자회사 구조를 통해 게임 산업에서 수직 통합에 집중하고 있습니다. 감동적인 인디 게임으로 알려져 있으며, "가장 엉뚱한 상장 기업 상"을 수상한 바 있습니다.

이 기사는 상장 기업의 감소에 대한 경고를 전하며, 개인 기업과 공기업 간의 균형을 유지하는 것이 수익과 정보 접근을 위해 중요하다고 강조합니다.

타리프 1.0.0 패키지 요약

타리프는 특정 파이썬 패키지의 수입에 "세금"을 추가하여 느리게 만드는 유머러스한 파이썬 패키지입니다. 이를 통해 "수입의 공정성"을 강조합니다.

설치는 pip install tariff 명령어를 사용하여 간편하게 할 수 있습니다. 패키지를 임포트한 후에는 특정 패키지에 대한 세금 비율을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, numpy에는 50%, pandas에는 200%의 세금을 부과할 수 있습니다. 이렇게 설정하면 해당 패키지를 임포트할 때 속도가 느려집니다.

세금이 설정된 패키지를 임포트하면, 임포트 시간이 설정된 비율에 따라 증가하며 세금이 부과되었다는 메시지가 표시됩니다. 이 패키지는 개발자를 대상으로 하며 패러디로 제작되었습니다.

라이센스는 MIT 라이센스에 따라 제공되지만, 사용자는 자신의 책임 하에 사용해야 합니다. 이 패키지는 파이썬 3.6 버전 이상에서 작동합니다. 최신 버전은 2025년 4월 10일에 출시되었습니다.

Pillar Security의 연구자들이 "규칙 파일 백도어"라는 새로운 공격 방법을 발견했습니다. 이 기술은 해커가 AI 코딩 도구인 Cursor와 GitHub Copilot과 같은 설정 파일에 악성 지침을 삽입하여 AI가 생성한 코드를 비밀리에 손상시킬 수 있게 합니다. 이러한 도구는 개발자들 사이에서 널리 사용되고 있습니다.

공격 메커니즘은 숨겨진 유니코드 문자와 정교한 조작 기법을 이용해 AI 코딩 도우미가 악성 코드를 생성하도록 유도하는 것입니다. 이 공격은 신뢰받는 도구가 공범으로 변모하게 만들어 수백만 명의 사용자에게 영향을 미칠 수 있어 특히 위험합니다.

거의 모든 기업 개발자(97%)가 AI 코딩 도구를 사용하고 있어 사이버 위협의 주요 타겟이 되고 있습니다. 이러한 도구는 개발 작업 흐름에서 필수적인 요소가 되어 소프트웨어에 취약점이 도입될 위험을 증가시킵니다.

규칙 파일은 AI가 코드를 생성하는 방식을 안내하는 설정 파일로, 코딩 표준과 모범 사례를 정의합니다. 이 파일들은 널리 공유되고 신뢰받지만, 충분한 보안 검사가 이루어지지 않아 공격에 취약합니다.

연구자들은 겉보기에는 무해한 규칙 파일이 어떻게 숨겨진 악성 지침을 포함하도록 변경될 수 있는지를 시연했습니다. 개발자가 AI를 사용해 코드를 생성할 때, 이 파일이 포함된 악성 요소가 나타나지 않고 생성될 수 있습니다.

이 공격은 보안 조치를 무력화하고, 불안전한 코드를 생성하며, 민감한 데이터를 유출할 수 있습니다. 일단 오염된 규칙 파일이 프로젝트에 포함되면, 향후 코드 생성에도 지속적으로 영향을 미쳐 장기적인 위험을 초래할 수 있습니다.

개발자들은 기존 규칙 파일에서 숨겨진 위협을 감사하고, 엄격한 검증 프로세스를 구현하며, AI가 생성한 코드에서 의심스러운 패턴을 탐지하는 도구를 사용해야 합니다. 또한, 생성된 코드에서 예상치 못한 변경 사항을 정기적으로 검토하는 것도 권장됩니다.

"규칙 파일 백도어" 공격은 소프트웨어 개발에서 새로운 위험 수준을 제시하며, AI 도구에 대한 의존도가 높아짐에 따라 보안 조치를 강화할 필요성을 강조합니다. 조직은 이러한 정교한 위협에 대응하기 위해 보안 전략을 조정해야 합니다.

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"루나-테라 붕괴 조사: 이더리움 스테이블코인 생태계의 시간적 다층 그래프 구조"라는 제목의 연구 논문은 스테이블코인 테라USD(UST)와 관련된 통화 루나(LUNA)의 붕괴를 다룹니다. 저자들은 체이크 티디안 바와 동료들로, 암호화폐의 높은 변동성과 복잡한 데이터로 인해 분석이 어렵다는 점을 강조합니다.

이 연구는 고급 네트워크 분석 기법을 사용하여 이더리움 블록체인에서 다양한 암호화폐가 붕괴 전후에 어떻게 상호작용했는지를 조사합니다. 붕괴 이전에 스테이블코인 간의 강한 연결이 있었음을 강조하며, 이후에 발생한 중요한 변화도 다룹니다. 저자들은 붕괴 과정에서 나타난 비정상적인 패턴과 신호를 식별하여, 이들이 사용자 행동과 네트워크 구조에 미친 영향을 분석합니다.

이 연구는 시간적 그래프를 사용하여 암호화폐 붕괴를 분석하는 새로운 방법을 제시하기 때문에 중요합니다. 이는 규제 기관이 암호화폐 시장의 위험을 더 잘 이해하고 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 이 논문은 블록체인 데이터 연구를 위한 기존 방법론을 개선하고, 암호화폐 공간에서 사용자 안전한 관행에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자 드류는 프로토타입 프로젝트를 위해 SSD1306 OLED 디스플레이 드라이버와 글꼴 렌더링을 구현한 경험에 대해 이야기합니다. 처음에는 에스프레시프에서 제공하는 간단한 드라이버를 사용했는데, 이 드라이버는 효율적이었지만 하나의 글꼴만 지원하는 제한이 있었습니다. 이 드라이버가 더 이상 지원되지 않자, 그는 LVGL과 U8G2와 같은 대안을 살펴보았지만, 두 드라이버 모두 업데이트 속도가 느려(약 18-20Hz) 그의 필요에 적합하지 않았습니다.

드류는 이후 성능이 더 나은 SSD1306 드라이버를 발견했지만, 여전히 자원 사용과 글꼴 렌더링에 문제가 있었습니다. 실망한 그는 원래 사용하던 드라이버로 돌아가 최신 ESP-IDF 버전과 호환되도록 수정하여 빠른 성능(40Hz)을 달성했지만 여전히 하나의 글꼴로 제한되었습니다.

글꼴 제한 문제를 해결하기 위해 드류는 BDF 글꼴을 파싱하고 사용자 정의 그리기 기능을 제공하는 nvbdflib라는 라이브러리를 찾았습니다. 이를 통해 그는 과도한 메모리 사용 없이 특정 글꼴을 사용할 수 있게 되었습니다. 그는 이 라이브러리를 디스플레이 드라이버에 성공적으로 통합하여 고속 업데이트와 글꼴 유연성을 확보했습니다. 앞으로 그는 텍스트의 경계 상자 계산과 같은 기능을 추가하여 드라이버를 더욱 개선할 계획입니다.

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저자는 Cosmopolitan이라는 도구를 사용하여 원래 Infocom UNIX 소스 코드를 기반으로 Zork 삼부작(텍스트 기반 어드벤처 게임)의 독립 실행형 버전을 성공적으로 만들었습니다. 이 버전은 추가 설치나 파일 없이 Windows, Mac, Linux, BSD에서 실행할 수 있습니다.

Zork를 플레이하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 실행 파일을 다운로드합니다. 다음 명령어를 사용하세요:

wget https://github.com/ChristopherDrum/pez/releases/download/v1.0.0/zork1

다운로드한 파일을 실행 가능하게 만들려면 다음 명령어를 입력합니다:

chmod +x zork1

그 후, 실행하려면 다음 명령어를 입력합니다:

./zork1

Windows에서는 파일 이름에 .exe를 추가해야 합니다.

이 프로젝트의 배경으로는 저자가 이전에 Status Line을 개발하여 Zork를 Pico-8에서 실행할 수 있도록 했다는 점이 있습니다. 이후 저자는 Cosmopolitan을 사용하여 원래 z-machine 소스 코드를 여러 운영 체제에서 네이티브로 실행할 수 있도록 포팅하기로 결정했습니다. Cosmopolitan은 C 코드를 여러 플랫폼에서 작동하는 형식으로 컴파일할 수 있게 해주며, 별도의 빌드가 필요하지 않습니다.

Z-machine은 Infocom이 텍스트 어드벤처 게임을 다양한 플랫폼에서 실행하기 위해 사용하는 가상 머신입니다. 이 시스템은 게임이 플랫폼에 독립적이도록 해주며, 1980년대 새로운 컴퓨터 시스템이 빠르게 출시되던 시기에 매우 중요했습니다.

Cosmopolitan은 단일 실행 파일이 여러 시스템에서 실행될 수 있도록 하여 크로스 플랫폼 개발을 간소화합니다. 이로 인해 복잡한 플랫폼별 코드를 줄일 수 있습니다.

포팅 과정에서 저자는 1985년의 원래 C 코드와 관련된 여러 문제에 직면했지만, NULL 정의, 함수 선언 수정 및 사용되지 않는 코드 업데이트와 같은 문제를 해결하여 코드를 조정했습니다. Cosmopolitan의 도구를 사용하여 저자는 최소한의 변경으로 z-machine 코드를 여섯 개의 현대 운영 체제에서 작동하는 실행 파일로 컴파일했습니다.

이 프로젝트의 독특한 특징 중 하나는 APE(Actually Portable Executable) 형식으로, z-machine과 게임 데이터를 하나의 파일에 포함시켜 배포를 쉽게 만든다는 점입니다. 이 프로젝트는 게임 역사와의 연결을 제공하며 초기 인터랙티브 픽션의 중요성을 감상할 수 있는 기회를 제공합니다.

비록 이 포팅이 오늘날 인터랙티브 픽션을 플레이하기 위한 가장 강력한 옵션은 아닐지라도, 향수를 불러일으키는 경험과 과거와의 연결을 제공합니다. 저자는 다른 사람들도 이 역사적인 프로젝트를 탐험해 보기를 권장합니다.

마이크로소프트의 연구자들은 인공지능(AI)이 소프트웨어 디버깅을 효과적으로 수행할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 디버깅은 프로그래머의 중요한 업무 중 하나입니다. 연구자들은 AI의 디버깅 능력을 테스트하기 위해 '디버그-짐'이라는 도구를 개발했습니다. 이 도구를 사용하면 AI의 성능이 향상되긴 하지만, 성공률은 약 48.4%에 불과해 실제 사용에는 부족합니다.

이러한 한계는 AI가 디버깅 도구를 사용하는 데 필요한 이해가 부족하고, 디버깅 행동에 대한 훈련 데이터가 충분하지 않기 때문입니다. 현재의 AI 모델은 종종 버그와 보안 문제를 포함한 코드를 생성하며, 이러한 문제를 해결하는 데 신뢰할 수 없습니다. 연구자들은 AI가 개발자들의 시간을 절약하는 데 도움을 줄 수는 있지만, 가까운 미래에 인간 프로그래머를 완전히 대체할 가능성은 낮다고 보고 있습니다.

utl::profiler는 개발자들이 특정 코드 구간의 실행 시간을 쉽게 측정할 수 있도록 도와주는 경량 프로파일링 도구입니다. 이 도구는 멀티스레딩이나 재귀와 같은 다양한 상황에서 성능을 추적할 수 있도록 돕는 간단한 매크로를 포함하고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

사용하기 간편하며, 시스템 API에 의존하지 않고 독립적으로 작동합니다. 멀티스레딩을 지원하여 여러 스레드에서 실행되는 코드를 프로파일링할 수 있습니다. 결과는 언제든지 포맷, 출력 또는 내보낼 수 있도록 사용자 정의할 수 있습니다. 프로파일링 기능은 완전히 비활성화할 수 있는 옵션도 제공합니다.

주요 매크로로는 UTL_PROFILER_SCOPE(label)이 있어 현재 코드 범위를 프로파일링하고, UTL_PROFILER(label)을 통해 특정 표현식이나 문장을 프로파일링할 수 있습니다. UTL_PROFILER_BEGIN(segment, label)과 UTL_PROFILER_END(segment) 매크로를 사용하면 두 매크로 사이의 코드 블록을 프로파일링할 수 있습니다.

결과 표시 방식을 조정할 수 있으며, 실행 시간 기준에 따라 들여쓰기와 색상 코딩을 설정할 수 있습니다. 이 프로파일러는 스레드 안전성을 고려하여 설계되어, 동시 환경에서도 정확한 결과를 보장합니다. 성능 최적화를 위해 CPU 특정 명령어를 사용하여 더 정확한 시간 측정을 지원하며, 메모리 사용량은 일반적으로 몇 킬로바이트에 불과하고 특정 설정을 통해 더 줄일 수 있습니다.

프로파일링 기능은 컴파일 중 성능에 영향을 주지 않도록 완전히 비활성화할 수 있습니다. 이 도구는 개발자들이 코드 성능에 대한 통찰을 얻는 데 유용하며, 큰 오버헤드를 추가하지 않고도 사용할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

좋은 Git 커밋 메시지는 개발자 간의 명확한 소통을 위해 매우 중요합니다. 많은 저장소에서 커밋 로그가 엉망인 경우가 많지만, 잘 작성된 메시지는 이해와 협업을 향상시킬 수 있습니다.

커밋 메시지는 변경 사항에 대한 맥락을 제공하여 현재와 미래의 개발자들이 수정의 이유를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 커밋 메시지는 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째는 주제 줄로, 변경 사항을 간단히 요약한 50자 이내의 내용이어야 합니다. 두 번째는 본문으로, 변경된 내용과 그 이유를 설명하는 부분입니다. 본문은 가독성을 위해 72자에서 줄 바꿈을 하는 것이 좋습니다.

훌륭한 커밋 메시지를 작성하기 위한 일곱 가지 규칙이 있습니다. 첫째, 주제와 본문은 빈 줄로 구분해야 합니다. 둘째, 주제 줄은 50자로 제한해야 합니다. 셋째, 주제 줄은 대문자로 시작해야 합니다. 넷째, 주제 끝에 마침표를 사용하지 않아야 합니다. 다섯째, 명령형 문장을 사용해야 합니다. 예를 들어 "버그 수정" 대신 "버그 수정하기"와 같은 형식입니다. 여섯째, 본문 텍스트는 72자에서 줄 바꿈을 해야 합니다. 마지막으로, 변경 사항이 무엇인지와 그 필요성을 설명하는 데 집중하고, 구현 방법에 대한 설명은 피해야 합니다.

추가적인 팁으로는 Git 작업을 위해 명령줄을 사용하는 것이 좋습니다. Git의 기능을 최대한 활용할 수 있습니다. 더 깊이 있는 이해를 원한다면 무료 온라인 책인 "Pro Git"을 읽어보는 것도 좋은 방법입니다.

이 가이드라인을 따르면 커밋 메시지의 품질을 향상시킬 수 있으며, 프로젝트의 역사도 더 체계적이고 유용하게 만들 수 있습니다.

ClipCapsule은 리눅스용 간단한 클립보드 관리자로, 사용자가 마우스를 사용하지 않고도 키보드 단축키를 통해 클립보드 항목을 관리할 수 있어 생산성을 높여줍니다.

주요 기능으로는 키보드 단축키를 통해 클립보드 항목을 빠르게 전환할 수 있는 기능이 있습니다. 사용자는 CTRL + SHIFT + 1-9를 눌러 원하는 항목으로 쉽게 이동할 수 있습니다. 또한, 클립보드 히스토리를 자동으로 저장하여 최근 복사한 내용을 데이터베이스에 기록합니다. 선택한 항목은 목록의 맨 위로 이동할 수 있어 동적으로 순서를 변경할 수 있습니다. 모든 데이터는 사용자의 기기에 저장되며, 클라우드 동기화는 필요하지 않습니다.

예를 들어, 항목을 복사하면 목록에 저장됩니다. CTRL + SHIFT + 3을 누르면 선택한 항목이 목록의 맨 위로 이동하여 활성 클립보드 항목이 됩니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 복제하고 해당 폴더로 이동합니다. 그 다음, Wails의 문서에 따라 설치합니다. 마지막으로, 전역 키 이벤트에 접근하기 위해 앱을 관리자 권한으로 빌드합니다.

키보드 단축키로는 CTRL + V를 눌러 현재 맨 위의 클립보드 항목을 붙여넣을 수 있으며, CTRL + SHIFT + 1-9를 사용해 선택한 클립보드 항목을 맨 위로 이동시킬 수 있습니다.

개발 노트에 따르면, 프론트엔드는 Wails와 JS/TS로 구성되어 있으며, 백엔드는 Go로 개발되었습니다. 현재 이 앱은 키보드 접근을 위해 관리자 권한이나 수동 설정이 필요합니다.

앞으로의 계획으로는 백그라운드 모드, 트레이 아이콘, 사용자 설정 가능한 단축키, 클립보드 미리보기 UI 등을 추가할 예정입니다. 기여와 버그 보고는 언제든지 환영합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대형 언어 모델(LLM) 채팅 시스템과 제3자 도구 및 데이터를 통합하는 표준으로 자리 잡고 있습니다. MCP는 유용한 응용 프로그램이 많지만, 취약점과 한계도 존재합니다.

MCP는 사용자가 AI 비서(예: ChatGPT)에 외부 도구와 데이터 소스를 연결할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 연구 논문 검색이나 스마트 기기 관리와 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 MCP에는 몇 가지 보안 문제가 있습니다. 첫째, 초기에는 명확한 인증 시스템이 없어 서버마다 보안 조치가 일관되지 않았습니다. 둘째, 사용자가 실행할 수 있는 로컬 코드가 악성일 수 있어 보안 위협에 노출될 수 있습니다. 셋째, 많은 서버가 사용자 제공 입력을 신뢰하는데, 이는 보안 취약점을 초래할 수 있습니다.

MCP의 사용자 인터페이스는 항상 친숙하지 않아, 충분한 경고 없이 위험한 행동을 유도할 수 있습니다. 또한 비용 통제가 부족해 데이터 사용에 대한 예상치 못한 높은 요금이 발생할 수 있습니다. LLM은 복잡한 쿼리에 어려움을 겪을 수 있으며, 데이터가 과부하되면 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 수 있습니다. MCP 데이터 통합 방식에 대한 오해는 사용자 불만과 비효율성을 초래할 수 있습니다.

사용자는 연결된 도구를 통해 민감한 정보를 의도치 않게 공유할 수 있어 개인 정보 보호에 대한 우려가 커집니다. MCP는 AI와 데이터를 연결하는 데 도움을 주지만, 기존의 위험을 증대시키고 새로운 위험을 도입합니다. 따라서 안전하고 사용자 친화적인 프로토콜이 필요하며, 사용자가 자신의 행동의 의미를 이해하는 것이 중요합니다.

MCP는 AI 기능을 향상시키는 유망한 도구이지만, 안전하고 효과적인 사용을 보장하기 위해 현재의 문제를 해결해야 합니다.

Transformer Lab은 Mozilla가 지원하는 오픈 소스 플랫폼으로, 누구나 코드 작성이나 기계 학습 경험 없이도 로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 생성하고 조정하며 실행할 수 있도록 돕습니다.

이 플랫폼의 주요 특징 중 하나는 사용자가 Llama3와 Mistral과 같은 인기 모델을 한 번의 클릭으로 다운로드할 수 있다는 점입니다. 또한, Apple Silicon과 GPU를 포함한 다양한 하드웨어에서 모델을 세부 조정할 수 있는 옵션을 제공합니다. 모델 평가와 선호 최적화를 위한 도구도 제공하여 사용자가 모델의 성능을 쉽게 평가할 수 있도록 합니다.

Transformer Lab은 Windows, MacOS, Linux 등 다양한 운영 체제에서 사용할 수 있어 호환성이 뛰어납니다. 사용자들은 모델과 대화할 수 있으며, 대화 기록을 저장하고 생성 설정을 조정할 수 있는 인터랙티브한 기능도 갖추고 있습니다. Huggingface Transformers와 MLX와 같은 여러 추론 엔진을 지원하여 사용자가 원하는 방식으로 모델을 활용할 수 있습니다.

데이터셋 관리 기능을 통해 사용자는 기존 컬렉션에서 훈련 데이터셋을 만들거나 자신의 데이터를 업로드할 수 있습니다. 이 플랫폼은 로컬에서 실행할 수도 있고, 원격 또는 클라우드 시스템에 연결하여 사용할 수도 있습니다. 모델 간의 변환도 쉽게 이루어질 수 있으며, 사용자는 기존 플러그인을 추가하거나 자신만의 플러그인을 만들어 기능을 확장할 수 있습니다. 마지막으로, 프롬프트 편집과 로그 기록 기능이 있어 사용자가 모델에 보낸 쿼리의 기록을 간편하게 관리할 수 있습니다.

전반적으로 Transformer Lab은 소프트웨어 개발자들이 대형 언어 모델을 자신의 제품에 통합하는 과정을 보다 쉽게 만들어 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

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고고학자들이 일본의 중세 도시 이치조다니를 재발견했습니다. 이 도시는 1471년부터 1573년까지 아사쿠라 가문 아래에서 번성했으며, 이치조 계곡에 위치해 있었습니다. 한때 인구 약 10,000명의 활기찬 대도시였으며, 교토와 경쟁할 정도였습니다. 아사쿠라 가문은 에치젠 지방을 지배했으나, 1573년 오다 노부나가의 군대에 의해 도시가 파괴되면서 그 통치가 끝났습니다.

이치조다니는 수세기 동안 쌀밭 아래 숨겨져 있었고, 1960년대에 다시 발견되었습니다. 고고학적 발굴을 통해 170만 개 이상의 유물이 발견되어, 이곳 주민들의 일상생활, 특히 사무라이들의 삶에 대한 통찰을 제공합니다. 발굴된 유물들은 차례와 공예, 무역 등 활기찬 문화를 보여줍니다.

아사쿠라 가문의 성은 도시를 보호하기 위해 전략적으로 산꼭대기에 세워졌지만, 결국 노부나가의 공격을 막지 못했습니다. 도시의 파괴는 아사쿠라 가문의 종말을 의미하며, 일본의 통일에 기여했습니다.

현재 이치조다니는 귀중한 고고학적 유적으로, 사무라이 시대와 중세 일본 사회의 복잡성을 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다.

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오픈 가이드: 주식 보상 요약

오픈 가이드는 기업이 직원에게 보상으로 주식 지분을 제공하는 방법을 설명합니다. 이러한 방식은 직원의 이익을 회사의 목표와 일치시켜 팀워크, 혁신, 그리고 직원 유지를 촉진하는 데 도움을 줍니다.

주식 보상은 제한된 주식, 주식 옵션, 제한된 주식 단위와 같은 복잡한 형태를 취할 수 있어, 직원들이 세부 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 실수를 피할 수 있습니다. 이 가이드는 이러한 복잡성을 간소화하여 직원, 채용 관리자, 창립자들을 위한 통합된 자료를 제공합니다.

주요 내용으로는 주식 보상의 목적이 인재를 유치하고 유지하며, 직원과 회사의 이익을 일치시키고, 현금 지출을 줄이는 것이라는 점이 있습니다. 주식 보상은 복잡한 법적 및 세금 문제를 포함하고 있어, 신중하게 다루지 않으면 재정적 결과를 초래할 수 있습니다. 이 가이드는 주식 보상에 대해 초보자와 경험이 있는 사람 모두에게 유용하며, 직업 제안을 고려하거나 해고를 겪고 있는 직원, 창립자, 채용 관리자에게 도움이 됩니다.

내용은 미국 C 법인의 주식 보상에 중점을 두고 있으며, 사기업을 다루고 공기업에 대해서는 간단히 언급합니다. 경영진 보상이나 비-C 법인의 주식과 같은 모든 측면은 포함되지 않습니다. 또한 주식 보상을 이해하고, 직업 제안을 협상하며, 잠재적인 함정을 인식하는 데 실질적인 조언을 제공합니다. 중요한 결정을 내릴 때는 전문가의 조언을 받는 것이 중요하다고 강조합니다.

이 가이드는 주식 보상을 이해하고 이 복잡한 분야에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 유용한 자료로 활용될 수 있습니다.

AMD는 2026년에 출시될 예정인 첫 번째 2nm 칩인 EPYC '베니스' 프로세서를 발표했습니다. 이 칩은 TSMC의 첨단 N2 제조 기술을 사용하여 제작된 첫 번째 고성능 컴퓨팅(HPC) 설계로 주목받고 있습니다. 베니스 프로세서는 AMD의 Zen 6 아키텍처를 활용하며, AMD와 TSMC 간의 협력의 일환으로 개발되고 있습니다.

TSMC의 N2 기술은 전력 사용량을 최대 35% 줄이거나 동일한 전압을 유지하면서 성능을 15% 향상시킬 수 있는 가능성을 제공합니다. AMD는 또한 현재 세대의 EPYC 칩이 TSMC의 애리조나 시설에서 생산될 수 있도록 검증되었다고 밝혔습니다.

AMD의 발표는 인텔이 자사의 18A 기술을 기반으로 한 경쟁 제품인 Xeon '클리어워터 포레스트' 프로세서의 출시를 연기한 이후에 이루어졌습니다.

Jon은 일본 이토이가와에서 열린 제39회 케즈로우카이 행사에 참석했습니다. 이 행사는 목공 대회로, 일본식 대패를 사용해 가장 얇은 나무 조각을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이틀 동안 진행되는 이 대회에서 참가자들은 매일 세 번씩 자신이 만든 조각의 두께를 측정할 기회를 가집니다. 주요 대회에서는 히노키 나무를 사용하며, 이 나무는 매우 얇게 대패질할 수 있는 특성이 있습니다. Jon과 그의 친구들은 자신들의 대패를 가져와 조각을 측정했지만, 10마이크론 이하의 두께를 목표로 했음에도 불구하고 일관된 결과를 내는 데 어려움을 겪었습니다.

첫째 날에는 대패질 기술을 연마하고 조각을 개선하는 방법에 대해 논의했습니다. 둘째 날에는 경쟁이 더욱 치열해졌고, 참가자들은 나무의 품질과 수분 함량이 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 배웠습니다. Jon은 10, 6, 9 마이크론의 두께를 가진 조각을 성공적으로 만들어 기뻐했습니다.

마지막 대회에서는 시간 압박 속에서 더 어려운 나무인 스기 나무를 대패질해야 했습니다. 우승자들은 약 50마이크론의 두께를 가진 조각을 만들어냈습니다. Jon은 이 행사를 즐기며 초박형 대패질에 필요한 기술과 열정적인 목공 커뮤니티의 소중함을 느꼈습니다. 그는 다른 사람들도 비슷한 행사에 참석하거나 자신만의 행사를 시작해보라고 권장했습니다. 이러한 경험은 귀중한 배움과 인맥을 형성하는 데 도움이 됩니다.

존 아룬델은 효과적인 Go 프로그램 작성을 위한 열 가지 주요 원칙을 공유합니다.

첫 번째 원칙은 '지루하게 작성하라'입니다. 명확하고 표준화된 코드를 작성하고, 지나치게 기발한 아이디어는 피하며, 확립된 패턴을 따르는 것이 중요합니다.

두 번째 원칙은 '먼저 테스트하라'입니다. 실제 코드를 작성하기 전에 테스트를 먼저 작성하여 함수가 쉽게 테스트될 수 있도록 하고 외부 의존성과 분리되도록 합니다.

세 번째 원칙은 '함수가 아닌 행동을 테스트하라'입니다. 개별 함수보다는 코드의 행동을 테스트하는 데 집중하여 외부 호출 없이도 단위 테스트를 쉽게 만들 수 있도록 합니다.

네 번째 원칙은 '문서 작업을 피하라'입니다. 사용자가 코드 사용 시 겪는 복잡성을 최소화하고, 설정이 간단한 사용자 친화적인 API를 만듭니다.

다섯 번째 원칙은 '프로그램을 종료하지 마라'입니다. 사용자의 프로그램을 갑자기 종료하는 것을 피하고, 대신 사용자가 처리할 수 있도록 오류를 반환합니다.

여섯 번째 원칙은 '자원을 누수하지 마라'입니다. 프로그램이 자원을 효율적으로 관리하고 부드럽게 처리하여 충돌이나 누수를 방지하도록 합니다.

일곱 번째 원칙은 '사용자의 선택을 제한하지 마라'입니다. 특정 타입 대신 인터페이스를 받아들이고 최신 Go 기능만 사용하지 않도록 하여 라이브러리에 유연성을 부여합니다.

여덟 번째 원칙은 '경계를 설정하라'입니다. 구성 요소를 자급자족하게 유지하고 내부 로직이 코드의 다른 부분으로 누수되지 않도록 합니다.

아홉 번째 원칙은 '내부 인터페이스를 피하라'입니다. 코드 내에서 인터페이스 사용을 최소화하여 명확성을 유지하고 불필요한 복잡성을 피합니다.

마지막으로 열 번째 원칙은 '스스로 생각하라'입니다. 모범 사례를 따르는 것이 중요하지만, 항상 비판적으로 분석하고 조언을 자신의 상황에 맞게 적용해야 합니다.

이 원칙들은 간단하고 유지 관리가 용이하며 사용자 친화적인 코드를 만드는 것을 목표로 합니다.

1975년 4월에 개봉한 "몬티 파이썬과 성배"는 50년이 지난 지금도 최고의 코미디 중 하나로 평가받고 있습니다. 주연 배우인 마이클 페일린과 테리 길리엄은 이 영화가 가진 독특한 부조리와 창의성의 조화가 저예산인 30만 파운드 이하에도 불구하고 돋보이게 했다고 회상합니다. 몬티 파이썬 팀은 TV 쇼 "몬티 파이썬의 플라잉 서커스"로 유명하며, 스케치가 아닌 완전한 영화 경험을 만들고자 했습니다.

이 영화는 아서 왕과 그의 기사들에 관한 이야기로, 여섯 명의 멤버 모두가 다양한 역할을 맡았습니다. 영화의 유머는 애니메이션 장면, 가짜 자막, 엉뚱한 개그와 같은 예상치 못한 요소들로 더욱 풍부해지며, 전형적인 아서 왕 관련 영화와는 차별화됩니다. 팀은 레드 제플린과 핑크 플로이드와 같은 뮤지션들로부터 자금을 지원받아 그들의 창의적인 비전을 추구할 수 있는 자유를 얻었습니다.

예산이 제한적이었음에도 불구하고, 그들은 발음이 비슷한 코코넛 껍질을 사용해 말 소리를 흉내 내는 등의 창의적인 해결책을 사용했습니다. 영화의 진정한 중세 풍경은 현실감을 추구한 결과로, 일부 멤버들은 처음에 이에 저항했지만, 이러한 세부 사항에 대한 집착이 영화의 지속적인 매력에 기여했습니다.

"성배"의 성공은 이후 몬티 파이썬의 다른 영화와 브로드웨이 뮤지컬 "스팸알롯"으로 이어졌으며, 이는 대중문화 속에서 유머를 계속 살아있게 했습니다. 영화의 상징적인 캐릭터와 문구는 영국의 언어 속에 자리 잡아 그 영향력을 보여줍니다. 길리엄은 그룹의 독특한 화학작용이 성공의 열쇠였다고 언급하며, 멤버들이 잃어버린 것이 동적을 변화시켰다고 말합니다. 전반적으로 이 영화는 유머와 관객들과의 공감으로 기억되며, 힘든 시기에도 여전히 많은 이들에게 사랑받고 있습니다.

스트라이프는 온라인 결제를 간편하게 만드는 것으로 잘 알려져 있으며, 블룸버그 비즈니스위크에서 "일곱 줄의 코드로 결제를 통합할 수 있다"는 아이디어를 강조하면서 주목을 받았습니다. 비록 이 표현은 마케팅 슬로건에 가깝지만, 복잡한 신용카드 처리 과정을 개발자들이 쉽게 이해할 수 있도록 하려는 스트라이프의 목표를 잘 보여줍니다.

지난 10년 동안 스트라이프의 API는 크게 발전했습니다. 처음에는 2011년부터 2015년까지 미국에서 신용카드 결제만 지원했으며, "Charges"와 "Tokens"와 같은 개념을 사용해 결제 과정을 간소화했습니다. 이후 스트라이프는 ACH 직불 및 비트코인과 같은 추가 결제 방법을 지원하게 되면서 API의 복잡성이 증가했고, 이로 인해 통합 및 사용자 경험에 어려움이 생겼습니다.

2015년, 스트라이프는 더 많은 결제 방법이 추가됨에 따라 간단한 API의 필요성을 인식하고, 다양한 결제 방법을 하나의 통합 경로로 통합하기 위해 Sources API를 만들었습니다. 그러나 이 접근 방식은 여전히 각 결제 유형에 따라 요구 사항이 달라 통합에 어려움을 겪었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 스트라이프는 API 설계를 재구성하고 2018년에 두 가지 새로운 개념인 PaymentIntents와 PaymentMethods를 도입했습니다. PaymentMethods는 고정된 결제 세부 정보를 보유하고, PaymentIntents는 결제 과정과 그 특정 상태를 관리하여 다양한 결제 방법 간의 통합을 보다 일관되고 예측 가능하게 만들어줍니다.

새로운 PaymentIntents API로의 전환은 도전적이었습니다. 이는 원래의 Charges 통합보다 개발자에게 더 많은 노력을 요구했습니다. 이 전환을 쉽게 하기 위해 스트라이프는 카드 결제에 주로 관심이 있는 사용자들을 위해 통합을 간소화하는 패키징 옵션을 만들었습니다.

전반적으로 스트라이프 API의 발전은 단순성과 유연성을 균형 있게 유지하려는 노력을 반영하고 있습니다. 이를 통해 개발자들은 다양한 결제 방법을 효율적으로 통합하면서 비동기 결제 과정의 복잡성을 관리할 수 있습니다. 지속적인 개발은 사용자 성공을 촉진하기 위해 철저한 문서화, 지원 및 커뮤니티 자원의 중요성을 강조합니다.

런던의 첼시와 웨스트민스터 병원은 인공지능(AI)을 활용해 피부암을 검사하고 있습니다. 이 AI 기술은 점과 병변의 사진을 99%의 정확도로 분석할 수 있으며, 환자가 의사 방문 없이도 결과를 확인할 수 있게 해줍니다. 이 시스템은 수천 건의 긴급 피부암 검사를 수행하는 데 사용되어 대기 시간을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

환자들은 의심스러운 점을 아이폰과 앱을 이용해 촬영한 후, 컴퓨터에서 이미지를 분석합니다. 양성 결과가 나온 대부분의 환자들은 신속하게 퇴원할 수 있습니다. 이 기술 덕분에 의사들은 더 심각한 사례에 집중할 수 있게 됩니다.

병원은 매년 약 7,000건의 긴급 피부암 의뢰를 받지만, 실제로 암으로 진단되는 경우는 5%에 불과합니다. 이 AI 도구는 20개 이상의 NHS 병원에서 채택되었으며, 영국에서 14,000건 이상의 암 사례를 발견하는 데 도움을 주었습니다.

의사들은 앞으로 환자들이 집에서도 비슷한 AI 도구를 사용해 스스로 검사를 할 수 있기를 희망하고 있습니다. 이러한 발전은 환자 경험을 개선하고 더 빠른 진단을 통해 생명을 구하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

저자는 대형 언어 모델(LLM)과의 관계를 되돌아보며, 자신은 LLM을 사용하지 않는다고 주장하지만, 실제로는 특정 방식으로 사용하고 있다고 설명합니다. 그들은 기계 학습과 인공지능 분야에서 오랜 경험을 가지고 있으며, 이 분야의 중요한 발전을 목격해왔습니다. 그럼에도 불구하고 LLM에 대해 회의적인 입장을 보이며, 자주 발생하는 부정확성과 깊이 있는 사고나 미묘한 이해를 생성하지 못하는 점을 지적합니다.

저자는 LLM이 종종 심각한 오류를 범한다고 느끼며, 이러한 모델이 진지한 지적 작업에 신뢰할 수 있는지에 대한 우려를 표명합니다. 또한, LLM이 잘못된 정보를 지속적으로 퍼뜨릴 수 있다는 점에 대해 비판적입니다.

그들은 인공지능과의 오랜 역사를 회상하며, 초기 신경망부터 현대 모델에 이르기까지의 경험을 강조합니다. LLM에 의존하기보다는 인간과 유사한 사고 방식과 조정을 선호한다고 말합니다.

저자는 특정 작업, 예를 들어 아이디어 브레인스토밍, 용어 기억, 코드 포맷팅 등을 위해 LLM을 사용하지만, 그 한계에 대해 신중하고 비판적입니다. 결과물을 수정하고 다듬는 것을 선호합니다.

LLM에 의존하는 것이 자신의 기술과 비판적 사고 능력의 저하로 이어질 수 있다는 우려도 표명합니다. 저자는 자동화된 결과물보다 개인적인 참여에서 나오는 깊이 있는 사고와 자신의 글쓰기 스타일을 중요하게 여기며, LLM을 의지하는 것에 대한 주저함을 드러냅니다.

결국 저자는 LLM과 복잡한 관계를 가지고 있으며, 그 유용성을 인정하면서도 그 한계와 지적 작업에 미치는 영향에 대해 조심스러운 태도를 유지하고 있습니다.

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FastMCP는 파이썬에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 클라이언트를 쉽게 구축할 수 있도록 도와주는 사용자 친화적인 도구입니다. 이 도구는 대형 언어 모델(LLM)과의 상호작용을 간소화하여 개발자들이 최소한의 코드로 도구를 만들고, 자원에 접근하며, 프롬프트를 정의하고, 구성 요소를 연결할 수 있게 합니다.

주요 기능으로는 간단한 데코레이터를 사용하여 MCP 서버를 쉽게 설정하고 관리할 수 있는 서버 생성 기능이 있습니다. 또한, MCP 서버와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있는 클라이언트 기능도 제공하며, 다양한 전송 방법을 지원합니다. 고급 기능으로는 프록시 서버, MCP 서버 구성, OpenAPI 또는 FastAPI에서 서버를 생성하는 기능이 포함되어 있습니다.

핵심 구성 요소는 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 도구는 LLM이 실행할 수 있는 함수로, 계산과 같은 작업을 수행합니다. 둘째, 자원은 사용자 정보를 가져오는 것처럼 큰 계산 없이 데이터를 제공하는 함수입니다. 셋째, 프롬프트는 LLM과의 상호작용을 안내하는 템플릿입니다.

FastMCP v2에서는 공식 모델 컨텍스트 프로토콜 파이썬 SDK의 일부로 포함되었으며, 서버 프록시, 서버 구성, 클라이언트 측 LLM 샘플링과 같은 향상된 기능이 추가되었습니다.

간단한 MCP 서버를 만들려면 먼저 FastMCP를 사용하여 서버를 정의하고, 데코레이터를 사용하여 도구와 자원을 추가한 후, 서버를 로컬에서 실행하면 됩니다. FastMCP를 설치하려면 CLI 배포를 위해 uv를 사용하여 설치할 수 있습니다.

서버는 개발 모드에서 실행하거나, Claude Desktop과 함께 정기적으로 사용하거나, 파이썬을 통해 직접 실행할 수 있습니다. FastMCP는 오픈 소스이며, 커뮤니티의 기여를 환영합니다. 개발을 위해서는 저장소를 클론하고 설정 지침을 따르면 됩니다.

이 가이드는 파이썬 개발자들이 MCP 서버를 쉽게 구축하고 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

Diffusion Dynamics의 워터마크 세분화 저장소는 clear.photo 제품의 워터마크 제거 기능을 지원하는 기술을 제공합니다. 이 프로젝트는 딥러닝 기법을 사용하여 이미지에서 워터마크 영역을 정확하게 식별하고 세분화하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 프로젝트의 핵심은 워터마크 지역을 강조하기 위한 마스크를 생성하는 것입니다. 주로 로고 기반의 워터마크에 초점을 맞추고 있습니다. 딥러닝 접근 방식은 다양한 유형의 워터마크에 대해 훈련된 모델을 사용하며, 최근 이미지 세분화 연구에서 영감을 받았습니다. 저장소에는 훈련 및 추론을 위한 주피터 노트북, 다양한 워터마크 시나리오로 훈련 데이터를 준비하는 스크립트, 사전 훈련된 모델 가중치와 로고 디렉토리가 포함되어 있습니다.

시작하려면 Python 3.10 이상과 requirements.txt에 명시된 라이브러리가 필요합니다. 저장소를 클론하고 의존성을 설치한 후 배경 이미지와 워터마크 로고의 데이터셋을 준비해야 합니다. 프로젝트를 실행하려면 주피터 노트북을 열고 데이터셋의 경로를 업데이트한 후 훈련 및 추론 셀을 실행하면 됩니다.

모델 훈련은 표준 아키텍처를 사용하며, 모델의 강건성을 높이기 위해 합성 데이터 증강에 중점을 두고 있습니다. Apple M 시리즈와 NVIDIA GPU 모두와 호환되어 효율적인 훈련이 가능합니다.

추론 과정에서는 사용자가 이미지를 로드하고 전처리한 후 모델을 실행하여 세분화 마스크를 얻고, 이 마스크를 더 정확하게 다듬는 방법을 안내합니다.

신뢰할 수 있고 확장 가능한 워터마크 제거 솔루션을 원한다면, 사용자는 clear.photo 플랫폼을 탐색하는 것이 좋습니다. 강력한 시스템을 만들기 위해서는 이 저장소의 범위를 넘어서는 추가적인 엔지니어링이 필요합니다.

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2025년 2월 7일, 팟캐스트 기술 스타트업인 메타캐스트는 Vercel에 호스팅된 Next.js 웹 앱의 잘못된 설정으로 인해 심각한 재정적 위험에 직면했습니다. 다양한 LLM 봇으로부터의 예상치 못한 트래픽 급증으로 하루에 66,500건의 요청이 발생했고, 이로 인해 이미지 최적화 비용이 7,000달러에 이를 가능성이 있었습니다.

메타캐스트는 Vercel 사용 예산의 50%에 도달했다는 경고를 받았고, 이에 따라 조사를 시작했습니다. 이 웹사이트는 이미지 최적화 기능을 사용하고 있으며, 이 기능은 1,000장당 5달러의 비용이 발생합니다. 수천 건의 봇 요청으로 인해 많은 이미지가 수집되면서 비용이 급증했습니다. 트래픽은 주로 Amazonbot과 ClaudeBot과 같은 봇에서 발생했으며, 이들 봇은 제대로 차단되지 않았습니다.

메타캐스트는 즉각적으로 몇 가지 조치를 취했습니다. 먼저, 특정 봇을 차단하기 위해 방화벽 규칙을 설정했습니다. 또한, 비용 발생을 막기 위해 이미지 최적화 기능을 비활성화했습니다. 마지막으로, 봇 트래픽을 보다 효과적으로 관리하기 위해 robots.txt 파일을 개선했습니다.

앞으로 메타캐스트는 민감한 지출 한도를 설정하고, 봇 트래픽에 대한 대비를 강화하며, 원치 않는 크롤러에 대한 방어를 강화할 계획입니다. 이들은 소셜 미디어에 경험을 공유한 후 큰 주목을 받았고, 봇 트래픽과 데이터 스크래핑 윤리에 대한 논의가 이어졌습니다.

사건 발생 직후 Vercel은 이미지 최적화 가격을 변경하여 재정적 타격을 완화할 수 있는 조치를 취했습니다. 그러나 메타캐스트는 여전히 외부에 호스팅된 이미지 최적화에 대한 해결책을 찾아야 했습니다. 이 사건은 스타트업에게 예상치 못한 트래픽에 대비하고 비용을 효과적으로 관리하는 것이 얼마나 중요한지를 일깨워주는 계기가 되었습니다.