3FS(파이어-플라이어 파일 시스템)는 DeepSeek가 오픈 소스 출시를 위해 개발한 분산 파일 시스템입니다. 이 시스템은 애플리케이션이 파일을 로컬 시스템에 있는 것처럼 다룰 수 있게 해주며, 데이터는 여러 대의 기계에 분산되어 있을 수 있습니다.

분산 파일 시스템의 주요 특징은 사용자들이 복잡한 구조를 이해하지 않고도 대량의 데이터(페타바이트 단위)를 쉽게 관리할 수 있도록 돕는 것입니다. 이 시스템은 높은 처리량, 장애 허용(기계가 고장 나더라도 시스템이 계속 작동함), 그리고 중복성(데이터가 여러 노드에 백업됨)과 같은 이점을 제공합니다.

3FS의 구성 요소는 다음과 같습니다. 메타 노드는 파일의 메타데이터, 즉 위치와 속성을 관리합니다. Mgmtd(관리 서버)는 클러스터 구성을 감독하고 어떤 노드가 작동 중인지 모니터링합니다. 스토리지 노드는 실제 데이터를 물리적 디스크에 저장합니다. 클라이언트는 파일 작업을 위해 다른 노드와 통신합니다.

3FS의 작동 방식은 다음과 같습니다. 관리 서버인 Mgmtd는 활성 노드를 추적하고 서로 발견할 수 있도록 돕습니다. 메타 노드는 파일 작업을 처리하고 파일 메타데이터를 저장합니다. 스토리지 노드는 실제 데이터를 관리하며, 효율성을 위해 데이터를 청크로 나눕니다.

3FS는 CRAQ(체인 복제와 분산 쿼리)라는 프로토콜을 사용하여 데이터 일관성과 장애 허용성을 보장합니다. 이 프로토콜은 데이터의 쓰기와 읽기를 강한 일관성을 유지하는 방식으로 조직하지만, 체인에서 가장 느린 노드에 의해 쓰기 성능이 제한될 수 있습니다.

다른 시스템과 비교할 때, 많은 분산 파일 시스템이 유사한 구성 요소를 가지고 있지만, 3FS는 실제 구현과 다양한 작업 부하에 대한 유연성에서 두드러집니다.

앞으로의 탐구에서는 3FS의 성능을 분석하며 시스템 병목 현상, 작업 부하 효율성, 다른 파일 시스템과의 비교 등을 다룰 예정입니다. 더 자세한 기술적 통찰을 원하시면 설계 노트와 관련 문서에서 추가 정보를 확인할 수 있습니다.

슬랙 이모지를 HDR(고동적 범위) 효과로 향상시킬 수 있습니다. 이 효과는 특히 아이폰과 같은 지원되는 기기에서 이모지를 더 밝고 생생하게 만들어 줍니다. 하지만 이 기능은 안드로이드 기기에서는 작동하지 않습니다.

HDR 이모지를 만들기 위해서는 ImageMagick 도구와 함께 사용할 수 있는 스크립트를 이용할 수 있습니다. 이 스크립트를 통해 밝기와 색상 설정을 조정할 수 있습니다. 사용하기 위해 필요한 색상 프로파일 파일(2020_profile.icc)을 다운로드하는 것을 잊지 마세요.

결론적으로, HDR 이모지는 슬랙에서의 반응을 더욱 돋보이게 할 수 있지만, 기기에 따라 지원 여부가 다릅니다.

Erlang/OTP에서 새로운 보안 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점은 Erlang 프로그래밍 언어를 위한 라이브러리 세트에 해당하며, OTP-27.3.3, OTP-26.2.5.11, OTP-25.3.2.20 이전 버전의 SSH 서버에 영향을 미칩니다.

이 취약점은 공격자가 유효한 인증 없이 원격에서 무단으로 명령을 실행할 수 있게 합니다. 위험에 처한 버전은 OTP-27.3.3, OTP-26.2.5.11, OTP-25.3.2.20 이전의 모든 버전입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 위에서 언급한 최신 버전으로 업데이트하는 것이 필요합니다. 임시 방편으로는 SSH 서버를 일시적으로 비활성화하거나 방화벽 규칙을 통해 접근을 제한할 수 있습니다.

이 취약점의 심각도는 CVSS 3.1 기준으로 10.0으로 평가되며, CVE ID는 CVE-2025-32433입니다. 이 정보는 2025년 4월 16일에 발표되었습니다. 추가 정보와 패치에 대한 링크는 이 문제와 관련된 GitHub 커밋을 포함하여 제공됩니다.

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이 기사는 틱톡이 어린이와 청소년에게 미치는 심각한 영향에 대한 우려를 다루고 있으며, 여러 주 법무장관들이 제출한 법적 문서에서 제시된 증거를 강조합니다. 미국 대법원이 국가 안보와 표현의 자유 문제로 인해 틱톡 금지 여부를 결정할 준비를 하고 있는 가운데, 저자들은 이 플랫폼이 젊은 사용자들에게 상당한 피해를 주고 있다고 주장합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 틱톡의 알고리즘은 사용자가 오랜 시간 동안 몰입하도록 설계되어 있어 청소년들 사이에서 중독을 초래하고 있습니다. 많은 젊은 사용자들은 최신 트렌드를 따라잡아야 한다는 압박감에 갇혀 있다고 느낍니다. 둘째, 틱톡의 내부 보고서에 따르면 과도한 사용과 우울증, 불안, 자해와 같은 정신 건강 문제 사이에 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 이 플랫폼은 이러한 문제를 악화시킬 수 있는 유해한 콘텐츠를 자주 홍보합니다.

셋째, 틱톡은 포르노, 폭력, 약물 관련 자료 등 유해한 콘텐츠를 효과적으로 관리하지 못하고 있습니다. 많은 부적절한 콘텐츠가 관리 시스템을 통과하여 사용자에게 노출됩니다. 넷째, 틱톡에서는 성적 착취와 성적 괴롭힘 사례가 alarming하게 발생하고 있으며, 특히 라이브 스트리밍 기능을 통해 미성년자들이 성인 콘텐츠에 노출되고 있습니다. 마지막으로, 틱톡은 많은 사용자가 미성년자임을 알고 있지만, 연령 제한을 강화하거나 안전 조치를 개선하는 데에는 거의 조치를 취하지 않고 있습니다. 회사의 우선순위는 아동 안전보다 사용자 참여를 유지하는 것처럼 보입니다.

저자들은 틱톡이 초래하는 피해가 심각하고 광범위하다고 결론짓고, 이 플랫폼의 금지가 어린이와 청소년에게 도움이 될 것이라고 주장합니다. 그들은 틱톡의 설계가 본질적으로 젊은 사용자들을 위험에 빠뜨린다고 지적하며, 대중이 이 플랫폼의 제거를 지지해야 한다고 제안합니다.

"Making Software"는 댄 홀릭이 저술한 참고서로, 다양한 기술이 어떻게 작동하는지를 설명합니다. 특히 소프트웨어 설계와 개발에 중점을 두고 있습니다. 이 책은 터치 스크린, 이미지 블러링, 벡터 그래픽, 컴퓨터가 곡선을 표시하는 방법 등 여러 주제를 다룹니다. 이 책의 목표는 일상에서 사용하는 기술에 대한 이해를 높이는 것이지, 단계별 튜토리얼을 제공하는 것은 아닙니다. 복잡한 개념을 설명하기 위해 일러스트가 포함되어 있어 비전문가도 쉽게 접근할 수 있습니다. 저자는 이 책이 즉각적으로 디자인이나 프로그래밍 기술을 향상시키지는 않겠지만, 기술에 대한 지식을 깊게 하고 불확실할 때 도움이 될 것이라고 강조합니다. 이 책은 디지털 형식으로 제공될 예정이며, 향후 인쇄본 출간 가능성도 있습니다. 독자들은 업데이트를 받을 수 있는 메일링 리스트에 가입할 수 있습니다.

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MCP Run Python은 Pyodide와 Deno를 사용하여 안전한 환경에서 Python 코드를 실행할 수 있는 서버입니다. 이 설정은 코드가 운영 체제와 분리되어 실행되도록 보장합니다.

서버를 실행하려면 Deno를 설치해야 하며, Python 라이브러리를 다운로드하는 데 필요한 네트워크 접근과 파일 작업을 허용하는 특정 명령어를 사용해야 합니다. 서버는 여러 모드로 실행할 수 있습니다. 첫 번째는 stdio 모드로, 로컬에서 서브프로세스로 실행됩니다. 두 번째는 sse 모드로, 로컬 또는 원격 연결을 위한 HTTP 서버로 작동합니다. 마지막으로 warmup 모드는 필요한 Python 라이브러리를 다운로드하여 서버를 준비합니다.

이 서버를 PydanticAI 라이브러리와 함께 사용하는 예시도 제공됩니다. 이 예시는 두 날짜 사이의 일수를 계산하는 Python 스크립트를 실행할 수 있는 에이전트를 생성합니다. 스크립트가 실행되면 결과가 출력됩니다.

더 자세한 문서는 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다: https://ai.pydantic.dev/mcp/run-python/.

오다 우지하루는 일본의 센고쿠 시대에 활동했던 덜 알려진 인물로, 잦은 군사적 패배로 인해 '가장 약한 사무라이 영주'라는 별명을 가지고 있습니다. 그러나 그는 여러 번 오다 성을 되찾는 끈기와 능력 덕분에 '불사조'라는 칭호를 얻었습니다.

1530년대에 태어난 우지하루는 오다 성에서 중요한 히타치 지방을 다스렸지만, 강력한 가문들의 지속적인 공격에 시달렸습니다. 전투 중 조언을 무시하는 등 군사적 판단이 좋지 않았음에도 불구하고, 그는 부하들과 일반 대중에게 사랑받았습니다. 그들이 위험에 처했을 때 기꺼이 싸우려는 자세는 그의 충성심을 더욱 강화시켰습니다.

전략적 실수를 범하기도 했지만, 예를 들어 성을 잃거나 도요토미 히데요시에게 충성을 맹세하지 못한 경우가 있었습니다. 그럼에도 불구하고 우지하루는 외교적 능력을 발휘하여 경력 내내 여러 동맹을 형성했습니다. 결국 전투에서의 비효율성에도 불구하고, 그의 인성과 결단력 덕분에 역사학자들은 그를 그의 명성보다 더 긍정적으로 평가하고 있습니다.

우리는 인공지능(AI)의 중요한 전환점에 서 있습니다. 이를 흔히 "AI의 하프타임"이라고 부릅니다. 수년간 새로운 훈련 방법과 모델 개발에 집중해 왔으며, 그 결과 체스와 바둑에서 챔피언을 이기고 표준화된 시험에서도 좋은 성과를 내는 등 큰 성과를 이루었습니다. 이러한 발전은 AI 기술의 혁신에 의해 이루어졌습니다.

현재 중요한 변화는 강화 학습(RL)이 더욱 효과적이고 다양한 작업에 적용 가능해졌다는 점입니다. 이전에는 많은 연구자들이 단일 방법이 소프트웨어 공학이나 창의적 글쓰기와 같은 복잡한 분야를 해결할 수 있을지 의문을 가졌습니다. 그러나 이제 이는 현실이 되었습니다.

AI의 다음 단계는 단순히 문제를 해결하는 것에서 벗어나 문제를 정의하고 진행 상황을 측정하는 것으로 전환될 것입니다. AI 시스템의 평가가 훈련 방법 자체보다 더 중요해질 것입니다. AI가 무엇을 해야 하는지, 그리고 그 효과를 어떻게 평가할 것인지에 대한 초점이 맞춰질 것입니다.

AI의 첫 번째 반기에는 Transformer 아키텍처와 같은 훈련 방법에서 주요 돌파구가 있었고, 작업 자체보다는 훈련 방법에 중점을 두었습니다. 이제 AI 시스템의 능력이 향상됨에 따라, 실제 응용 프로그램을 반영하는 새로운 의미 있는 평가를 만드는 것이 도전 과제가 되고 있습니다.

현재 AI에서 성공하기 위한 방법은 대규모 언어 사전 훈련을 활용하고, 데이터와 처리 능력을 확장하며, AI 시스템에 추론 능력을 통합하는 것입니다. 이를 통해 다양한 작업에서 더 나은 일반화가 가능해집니다. 그러나 이러한 방법들이 표준화됨에 따라 새로운 훈련 기술 개발의 참신함은 줄어들고 있습니다.

이 새로운 시대에서 성공하기 위해서는 AI 평가 방식을 재고할 필요가 있습니다. 전통적인 방법에 의문을 제기하고, 실제 응용 프로그램과 더 밀접하게 일치하는 새로운 기준을 만드는 것이 중요합니다. 궁극적인 목표는 실용적인 유용성을 제공하고 다양한 산업에서 중요한 발전을 이끌어낼 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것입니다.

AI의 두 번째 반기에는 기존 모델을 개선하는 것뿐만 아니라 유용한 제품과 혁신적인 솔루션을 만드는 데 초점을 맞출 것입니다.

우나 라이사넨은 자신의 기사에서 비행기가 지나갈 때 나는 '우우' 소리에 대해 탐구합니다. 처음에는 이 소리가 비행기가 가까워질 때와 멀어질 때 음의 높이가 변하는 도플러 효과 때문이라고 생각했습니다. 하지만 그녀는 이 소리에 더 많은 요소가 있음을 발견했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 도플러 효과와 우우 소리는 다릅니다. 도플러 효과는 비행기가 가까워질 때 음의 높이가 낮아지는 현상을 설명하지만, '우우' 소리는 여기에 추가적인 요소가 포함됩니다. 그 중 하나가 콤 필터링이라는 것으로, 이는 소리의 독특한 간섭 패턴을 만들어냅니다.

콤 필터링은 두 개의 비슷한 소리가 약간 다른 시간에 귀에 도달할 때 발생합니다. 이로 인해 소리 파동에서 봉우리와 골짜기가 생깁니다. 이러한 현상은 스펙트로그램으로 시각적으로 표현될 수 있습니다.

라이사넨은 우우 소리가 비행기에서 직접 나오는 소리와 지면에서 반사된 지연된 에코로 인해 발생할 수 있다고 제안합니다. 지면이 소리를 반사하고, 반사된 소리가 더 먼 거리를 이동하기 때문에 약간 늦게 도착하여 우우 효과에 기여합니다.

그녀는 이 소리 현상을 시각화하기 위해 시뮬레이션을 진행했으며, 높이와 지면의 부드러움 같은 변수가 우리가 듣는 소리에 어떤 영향을 미치는지 보여주었습니다.

우우 소리는 비행기에만 국한되지 않으며, 폭포나 벽 근처의 소리와 같은 유사한 조건에서도 발생할 수 있습니다. 이 기사는 독자들이 반사면 근처에서 소리를 내어 우우 효과를 직접 경험해보도록 권장합니다.

이 기사는 럭비 데이터 분석을 향상시키기 위해 개발된 AI 시스템에 대해 다룹니다. 현재의 데이터 소스는 점수와 선수 통계와 같은 기본 정보를 제공하지만, 경기의 중요한 순간들, 예를 들어 심판의 결정이나 스크럼에서의 선수 성과에 대한 맥락은 부족합니다.

전통적인 데이터 소스는 주요 사건을 다루지만, 게임의 미세한 차이를 설명하지 못해 팬들이 경기를 더 잘 이해하는 데 한계가 있습니다. 이에 따라 럭비 경기를 시청하고 맥락 데이터를 생성할 수 있는 AI를 만드는 아이디어가 제안되었습니다. 이 AI는 비디오 영상을 분석하여 점수와 경기 시간을 추출하는 방식으로 작동합니다.

프로토타입은 OpenAI의 비전 모델을 사용하여 경기의 스크린샷을 분석합니다. 처음에는 점수와 경기 단계를 감지하는 것을 목표로 했으나, 비용과 이미지 품질 문제로 어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 팀은 전체 이미지를 전송하는 대신 점수판과 같은 특정 영역만 잘라내어 비용을 줄이는 데 집중했습니다. 이 방법은 데이터 처리 비용을 크게 낮추는 데 기여했습니다.

또한, 이 시스템은 OpenAI Whisper를 사용하여 심판과 해설자의 오디오를 전사하여 시각적으로 수집된 데이터를 보강하는 풍부한 맥락을 제공합니다. 프로토타입은 가능성을 보여주지만, 이를 확장하기 위해서는 스포츠에서의 자동 저널리즘과 관련된 인프라, 법적, 윤리적 문제를 해결해야 합니다.

이 프로젝트는 AI를 활용하여 럭비 팬들에게 점수를 넘어 경기의 더 포괄적인 이야기를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

직무 제목은 시니어 백엔드 엔지니어로, 라틴 아메리카 지역에서 원격으로 근무할 수 있는 풀타임 직무입니다. 이 직무에 관심이 있는 지원자는 지금 바로 지원할 수 있습니다.

이 기사는 지방 조직이 비만 상태의 "후생유전학적 기억"을 유지하는 방법에 대한 연구를 다루고 있습니다. 이 기억은 상당한 체중 감소 후에도 개인이 체중을 유지하기 어렵게 만들며, 몸이 이전의 비만 상태를 기억하고 추가적인 변화를 저항하는 것으로 나타났습니다.

체중 감소는 건강을 개선하는 데 매우 중요하지만, 많은 사람들이 "대사 기억"이라는 현상 때문에 체중을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 연구자들은 고급 RNA 시퀀싱 기술을 사용하여 인간과 쥐의 지방 조직에서 체중 감소 후에도 유전자 발현에 지속적인 변화가 있음을 발견했습니다. 이러한 변화는 지방 세포의 기능과 다이어트에 대한 반응에 영향을 미칩니다.

비만 기억을 가진 쥐는 고지방 식단으로 돌아간 후 체중이 더 빨리 회복되는 경향을 보였습니다. 연구에서는 지방 세포 행동에 지속적인 변화를 초래하는 특정 후생유전학적 변화를 확인했습니다. 이러한 발견은 이러한 후생유전학적 변화를 목표로 삼는 것이 장기적인 체중 관리와 건강 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 이는 다이어트의 "요요" 효과를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

이 연구는 체중 회복 뒤에 있는 생물학적 메커니즘을 이해하는 것이 체중 관리 전략을 개발하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

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이 글에서는 정지 문제와 그것의 계산 복잡도 분류에 대해 설명하고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

NP 문제는 "예"라는 답변이 주어졌을 때, 이를 빠르게 검증할 수 있는 결정 문제입니다. 예를 들어, 주어진 숫자 집합에서 합이 0이 되는 부분 집합이 존재하는지를 확인하는 문제는 NP에 속합니다.

NP-완전 문제는 가장 어려운 NP 문제들을 포함하는 범주로, 부분 집합 합 문제와 같은 문제들이 여기에 해당합니다.

NP-어려운 문제는 NP-완전 문제만큼 어렵거나 그보다 더 어려운 문제들을 포함하는 넓은 범주입니다. 이 범주에는 NP에 속하지 않는 더 어려운 문제들도 포함됩니다.

정지 문제(HALT)는 종종 NP-어려운 문제의 예로 인용됩니다. 이 문제는 주어진 입력에 대해 프로그램이 실행을 멈출지를 묻지만, 이는 결정 불가능한 문제로, 모든 경우에 대한 답을 결정할 수 있는 방법이 없습니다.

저자는 HALT를 NP-어려운 문제의 예로 사용하는 것이 오해를 불러일으킨다고 주장합니다. NP는 "예" 답변에 대한 빠른 검증만 요구하며, "아니오" 답변에 대해서는 그렇지 않습니다. 또한, 특정 경우에는 결정 가능한 방식으로 검증할 수 있지만, 궁극적으로는 결정 불가능합니다.

저자는 NP보다 분명히 더 어려운 문제를 찾고 싶어하며, 많은 더 어려운 문제들이 이해하기 위해 고급 지식이 필요하다고 언급합니다.

대안으로 저자는 토큰을 이동하는 그리드 기반 문제를 제안합니다. 이 문제는 PSPACE-완전 문제로, 이해하기 더 쉬울 수 있습니다. 차원을 확장하면 더욱 복잡한 분류로 이어질 수 있습니다.

이 논의는 NP보다 더 어려운 문제의 명확한 예가 필요하다는 점을 강조하며, 정지 문제와 같은 결정 불가능한 문제로 인한 혼란을 피하고자 합니다.

아르빈드 나라야난과 사야시 카푸르의 에세이 "AI as Normal Technology"는 인공지능(AI)을 초지능적인 존재가 아니라 일반 기술로 바라봐야 한다는 주장을 담고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

저자들은 AI를 전기나 인터넷과 같은 일반 기술로 간주해야 한다고 주장합니다. 이 관점은 AI가 영향력이 있긴 하지만, 독립적인 존재가 아니라는 점을 강조합니다. AI는 인간이 통제할 수 있는 도구이며, 이를 이해하기 위해 극단적인 정책 변화나 기술 혁신이 필요하지 않다고 설명합니다. AI를 인간과 유사한 지능으로 보는 것은 오해를 불러일으키고 사회적 영향을 이해하는 데 도움이 되지 않습니다.

저자들은 AI의 사회적 및 경제적 영향이 수십 년에 걸쳐 서서히 나타날 것이라고 예상합니다. AI의 방법(작동 방식), 응용(사용 방식), 채택(사용 시작) 간의 차이를 강조하며, 이들은 각각 다른 속도로 진행된다고 설명합니다. 미래의 고급 AI 환경에서는 인간이 주로 통제권을 유지하며, AI가 독립적으로 작동하기보다는 AI 관리와 관련된 작업이 더 많아질 것이라고 합니다.

AI와 관련된 잠재적 위험, 예를 들어 사고나 오용에 대해 분석하며, AI를 일반 기술로 보는 것이 이러한 위험을 완화하는 방법에 대한 결론을 다르게 이끌어낸다고 주장합니다. 저자들은 AI 정책에서 불확실성을 줄이고 재난 위험에 대한 회복력을 구축하는 것이 주요 목표가 되어야 한다고 제안합니다. 가상의 초지능 AI를 통제하기 위한 극단적인 조치는 불평등과 같은 문제를 악화시킬 수 있으므로 주의해야 한다고 경고합니다.

AI 기술의 채택은 종종 예상보다 느리며, 안전 문제와 조직의 적응 필요성에 영향을 받습니다. 이는 과거 기술의 역사적 경향과 유사합니다. AI가 의료와 같은 중요한 분야에 점점 더 통합됨에 따라 안전성과 효과성을 보장하기 위한 규제가 필요하다고 강조합니다.

결론적으로 저자들은 AI를 일반 기술로 바라보는 균형 잡힌 시각을 지지하며, 인간의 통제, 점진적인 사회 변화, 신중한 규제의 중요성을 강조합니다.

이 텍스트는 2006년 10월 24일 시카고에서 열린 UniForum에서 마이클 포터가 진행한 고급 셸 스크립팅에 관한 발표에 대한 내용입니다.

발표의 첫 번째 주제는 왜 Bash를 사용하는가에 대한 것이었습니다. Bash는 초보자에게 사용하기 쉽고, 활발히 개발되고 있으며 고급 기능을 지원합니다. 발표의 목표는 다양한 Bash 스크립팅 기법을 시연하고 설명하는 것이었습니다.

발표 중에는 프로세스를 나열하고 이를 파일로 출력하는 스크립트가 소개되었으며, 오류를 처리하는 방법도 보여주었습니다. 발표에서 배운 주요 내용 중 하나는 noclobber 옵션으로, 이 옵션을 사용하면 파일을 덮어쓰지 않도록 방지할 수 있습니다. 또한 errexit 옵션은 오류가 발생할 경우 스크립트를 중단시키며, pipefail 옵션은 파이프된 명령에서 오류를 잡아내는 데 도움을 줍니다. trap 명령을 사용하면 오류로 인해 조용히 종료되는 상황을 관리할 수 있습니다. 마지막으로 $LINENO를 사용하면 더 나은 오류 보고가 가능합니다.

전반적으로 이 발표는 Bash 스크립팅을 더욱 견고하고 오류에 강하게 만드는 데 중점을 두었습니다.

BitNet b1.58 2B4T는 20억 개의 매개변수를 가진 최초의 오픈 소스 1비트 대형 언어 모델입니다. 이 모델은 4조 개의 토큰으로 학습되었으며, 언어 이해, 수학적 추론, 코딩, 대화 등 다양한 작업에서 테스트되었습니다. 이 모델은 같은 크기의 다른 주요 모델들과 비슷한 성능을 보이지만, 메모리, 에너지, 시간 측면에서 더 효율적입니다. 추가 연구를 지원하기 위해, 이 모델의 가중치는 Hugging Face에서 제공되며, GPU와 CPU에서 실행할 수 있는 오픈 소스 도구도 함께 제공됩니다.

go-mcp는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 개발을 간소화하기 위해 설계된 Go SDK입니다. 이 SDK는 사용자 친화적이고 타입 안전한 인터페이스를 제공하여 서버 생성 과정을 더 쉽고 신뢰성 있게 만들어 줍니다.

주요 특징으로는 타입 안전성이 있습니다. 이는 코드 생성 과정을 통해 컴파일 시점에 오류를 잡아내어 런타임 오류를 방지합니다. 또한, 간단한 API를 제공하여 빠른 서버 개발이 가능하게 합니다. 개발자 친화적인 접근 방식을 통해 사용성을 강조하고 있습니다.

MCP 서버를 만들기 위해서는 먼저 프로젝트 파일을 적절히 정리해야 합니다. 그 다음, 필요한 코드를 생성하기 위한 코드 생성 파일을 작성하고, 요청을 처리하는 주요 서버 로직을 구현해야 합니다.

예를 들어, 섭씨와 화씨 간의 변환 로직을 정의하여 온도 변환 MCP 서버를 만들 수 있습니다. 지원되는 기능으로는 기본적인 핑 및 도구 기능, 프롬프트 및 자원 관리, 로깅 및 취소 기능이 포함됩니다.

현재 배치 처리와 스트리밍 HTTP 전송과 같은 기능이 개발 중이며, Go의 한계로 인해 동적 도구 변경은 계획되어 있지 않습니다. 이 프로젝트는 기여를 받을 수 있으며, 관심 있는 개발자들은 풀 리퀘스트를 제출할 수 있습니다. go-mcp는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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이 기사는 찰스 다윈의 205번째 생일을 기념하는 다윈 데이에 대해 다룹니다. 다윈의 작품들이 온라인에서 쉽게 접근할 수 있다는 점을 강조하며, 특히 미국 자연사 박물관의 다윈 원고 프로젝트를 소개합니다. 이 프로젝트는 다윈의 개인 노트와 그림, 그리고 그의 자녀들이 그린 일부 작품을 포함하여 다윈의 자료에 대한 접근을 제공합니다.

특히 주목할 만한 그림은 "과일과 채소 병사들의 전투"라는 제목으로, 그의 아들 프랜시스가 그린 것으로 추정되며, 과일과 채소 위에 병사들이 있는 유쾌한 장면을 묘사하고 있습니다. 다른 그림들은 아이들이 자연을 관찰한 내용을 보여주며, 그들의 예술적 재능을 반영합니다.

또한, 에마 다윈의 일기도 언급되며, 여기에는 스케치와 메모가 포함되어 있어 가족의 창의성을 더욱 잘 보여줍니다. 다윈의 자녀들이 부모의 작업에 즐겁게 참여했던 모습과 가족 간의 긴밀한 관계를 강조합니다.

이 글은 찰스의 가장 사랑했던 자녀인 애니 다윈의 비극적인 상실에 대해서도 언급합니다. 애니의 기억은 그에게 깊은 영향을 미쳤고, 그의 신앙과 과학에 대한 생각에도 영향을 주었습니다. 저자는 다윈과 같은 역사적 인물들이 고립된 존재가 아니라, 그들의 작업을 형성하는 활기찬 가족 생활의 일부분이었다고 강조합니다.

전체적으로 이 기사는 유명한 과학자들의 인간적인 면모와 그들의 삶과 유산에서 가족의 중요성을 상기시킵니다.

뉴욕에 본사를 둔 회사인 매시브 블루는 미국과 멕시코 국경 근처의 경찰서에 AI 기반 소셜 미디어 봇을 수십만 달러에 판매하고 있습니다. 이 봇들은 인신매매나 시위와 같은 다양한 범죄에 연루된 것으로 의심되는 개인들과 상호작용하고 정보를 수집하도록 설계되었습니다. '오버워치'라는 기술은 현실적인 온라인 인물을 만들어내어 소셜 미디어와 다른 플랫폼에서 용의자와 소통할 수 있게 합니다.

매시브 블루는 이 봇들이 국경 보안과 인신매매 방지에 도움을 줄 수 있다고 주장하지만, 그 효과와 개인의 권리를 침해할 가능성에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 지금까지 이 기술로 인해 체포된 사례는 없으며, 이를 시험해본 일부 법 집행 기관은 계속 사용하지 않기로 결정했습니다.

회사는 용의자를 식별하는 방식과 운영의 투명성 부족에 대해 비판을 받고 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고 매시브 블루는 애리조나의 일부 카운티와 계약을 체결하고 기술 사용을 홍보하고 있습니다. 비평가들은 이 기술이 평화로운 시위자를 감시하는 데 있어 시민의 자유를 침해할 수 있다고 주장하고 있습니다.

Rust는 실행 속도가 빠르지만 컴파일 속도가 느린 것으로 알려져 있어 개발자들에게 흔한 문제입니다. Feldera는 사용자가 SQL을 작성하면 이를 Rust 코드로 변환해주는 기능을 제공합니다. 이 Rust 코드는 새로운 데이터가 추가될 때마다 업데이트되는 바이너리로 컴파일됩니다.

최근 Feldera는 대규모 기업 고객과 작업하면서 긴 컴파일 시간에 직면했습니다. 한 SQL 프로그램은 8,500줄이 넘는 코드로 구성되어 있었고, 이는 약 100,000줄의 Rust 코드로 변환되었습니다. 이 코드를 컴파일하는 데 한 기계에서는 약 25분, 다른 기계에서는 45분이 걸렸습니다. 대부분의 시간은 Rust 컴파일에 소요되었고, SQL을 Rust로 변환하는 데는 몇 분밖에 걸리지 않았습니다.

강력한 다중 코어 기계를 사용했음에도 불구하고 Rust는 효과적으로 하나의 코어만 활용하고 있었습니다. 컴파일 과정은 주로 단일 스레드 LLVM 패스 때문에 느려졌습니다. 코드 생성 단위를 늘리는 등 다양한 방법으로 속도를 개선하려고 했지만 큰 효과는 없었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Feldera는 SQL에서 Rust로 변환하는 컴파일러의 출력을 재구성하여 하나의 큰 크레이트 대신 여러 개의 작은 크레이트를 생성했습니다. 이 조정 덕분에 Rust는 모든 CPU 코어를 완전히 활용할 수 있게 되었습니다. 그 결과 복잡한 SQL 프로그램의 컴파일 시간이 약 2분으로 크게 단축되었습니다.

새로운 접근 방식은 데이터 흐름 그래프의 각 연산자를 나타내는 약 1,106개의 작은 크레이트를 생성하는 것이었습니다. 이 방법은 컴파일 시간을 개선할 뿐만 아니라, 작은 변경이 있을 때 Rust가 이전에 컴파일된 아티팩트를 재사용할 수 있게 하여 효율성을 높였습니다.

결국 Rust 코드 생성 방식을 변경함으로써 Feldera는 컴파일 시간을 크게 개선하여 복잡한 SQL 작업을 수행하는 사용자들에게 시스템의 효율성을 높였습니다.

아타리 1200XL은 1983년 초에 아타리 800의 후속 모델로 출시된 아타리의 8비트 컴퓨터 중 세 번째 모델입니다. 이 제품은 코모도어 64와 경쟁하기 위해 더 현대적인 디자인과 64K의 RAM, 간소화된 케이스를 특징으로 했습니다. 그러나 여러 가지 문제로 인해 실패하게 되었습니다.

주요 문제로는 첫째, 호환성 문제가 있었습니다. 레터 퍼펙트와 같은 인기 소프트웨어 프로그램이 1200XL의 ROM 변경으로 인해 작동하지 않았습니다. 이로 인해 해당 프로그램을 사용하던 사용자들이 불만을 토로했습니다. 둘째, 가격이 너무 비쌌습니다. 약 800달러에 출시되었는데, 이는 코모도어 64보다 비쌌고, 코모도어 64는 더 저렴하면서 인기를 끌었습니다. 이 가격 실수로 인해 구형 아타리 800의 판매가 증가했습니다.

결국 1200XL은 출시된 지 6개월 만에 단종되었습니다. 현재는 그 디자인이 재조명받고 수집가의 아이템이 되었지만, 내장된 BASIC이 없고 일부 하드웨어 제한이 있었습니다. 그럼에도 불구하고 약간의 수정으로 오늘날에도 여전히 기능적인 레트로 컴퓨터로 사용할 수 있습니다.

미분 프로그래밍은 기계 학습, 컴퓨터 그래픽스, 물리학 등 다양한 분야에서 최적화 문제를 해결하기 위해 미분 기법을 활용하는 성장하는 분야입니다. TensorFlow, PyTorch, JAX와 같은 프레임워크 덕분에 이 접근 방식이 인기를 끌고 있습니다.

미분의 기본 개념 중 하나는 함수의 변화율을 나타내는 도함수입니다. 이는 입력값의 작은 변화에 따라 함수가 어떻게 변하는지를 보여줍니다. 1차원에서는 함수의 기울기로 이해할 수 있으며, 고차원에서는 입력 벡터를 출력 벡터로 변환하는 맵으로 볼 수 있습니다. 기울기는 함수의 가장 가파른 상승 방향을 나타내는 벡터로, 각 입력 변수에 대한 편미분을 사용하여 계산됩니다. 방향 미분은 함수가 특정 방향으로 어떻게 변하는지를 보여주는 도함수의 일반화된 형태입니다. 야코비안은 벡터 값 함수의 모든 1차 편미분으로 구성된 행렬로, 여러 차원에서 함수의 행동을 전체적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 체인 룰은 합성 함수의 미분을 가능하게 하는 미적분학의 기본 규칙입니다.

미분 프로그래밍은 종종 경량화 함수의 손실을 최소화하기 위해 입력을 반복적으로 조정하는 경량화 기법인 경량화 하강법을 통해 최적화 문제에 적용됩니다. 코드에서 미분은 수치 미분(근사), 기호 미분(함수 표현의 변환), 자동 미분(알고리즘을 통한 정확한 계산)으로 구현할 수 있습니다.

자동 미분에는 두 가지 모드가 있습니다. 전방 모드는 출력이 많은 함수와 입력이 적은 경우에 효율적이며, 한 방향으로 도함수를 계산합니다. 후방 모드는 입력이 많고 출력이 하나인 함수에 더 적합하며, 계산 그래프를 구축하여 한 번의 패스로 전체 기울기를 계산합니다.

미분 프로그래밍은 이미지 처리와 같은 작업에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 흐릿한 이미지를 관찰된 이미지와의 손실을 최소화하여 선명하게 만드는 작업이 있습니다. 그러나 경량화 하강법은 강력한 최적화 도구이지만, 지역 최소값이나 안장점에 수렴할 수 있으며, 발산이나 느린 수렴을 피하기 위해 매개변수를 신중하게 조정해야 할 필요가 있습니다.

더 깊이 있는 지식을 원하는 분들을 위해 다양한 기계 학습 프레임워크와 미분 렌더링, 심층 학습 시스템에 관한 문헌이 있습니다.

OpenAI Codex CLI는 개발자가 자연어 프롬프트를 사용하여 코드와 상호작용할 수 있도록 도와주는 경량 코딩 도구입니다. 이 도구는 터미널에서 실행됩니다.

설치 방법은 간단합니다. npm을 사용하여 npm install -g @openai/codex 명령어로 전역 설치를 할 수 있으며, OpenAI API 키를 환경 변수로 설정해야 합니다.

Codex는 프로젝트 내에서 코드를 분석하고 생성하며 수정할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 대화형으로 사용할 수도 있고, 특정 작업을 수행하기 위해 프롬프트를 제공할 수도 있습니다. 예를 들어, 코드를 설명하거나 SQL 마이그레이션을 생성하거나 컴포넌트를 리팩토링하는 등의 작업이 가능합니다.

보안 기능도 갖추고 있습니다. Codex는 안전한 환경에서 작동하며, 명령어에 대한 자동 승인과 같은 다양한 권한 수준을 설정할 수 있어 안전성을 보장합니다. 또한, 샌드박스 환경에서 실행되어 코드베이스에 해로운 영향을 미치는 것을 방지합니다.

시스템 요구 사항으로는 특정 운영 체제(macOS, Ubuntu, WSL2를 통한 Windows)와 Node.js 버전 22 이상, 일부 기능을 위한 Git이 필요합니다.

이 프로젝트는 오픈 소스이며, 기여를 장려합니다. 코드 변경을 제출하기 위한 가이드라인이 마련되어 있어 품질을 보장하고 커뮤니티 기준을 유지할 수 있습니다.

Codex CLI를 사용하는 오픈 소스 프로젝트를 지원하기 위해 100만 달러의 기금이 마련되어 있으며, 25,000달러 단위의 보조금이 제공됩니다.

현재 Codex CLI는 제로 데이터 보존(ZDR) 기능이 활성화된 조직을 지원하지 않으며, 이는 API 요구 사항 때문입니다.

OpenAI Codex CLI는 보안성을 유지하면서 AI 기능을 활용해 코딩 작업 흐름을 향상시키고자 하는 터미널에 익숙한 개발자들을 위한 강력한 도구로 설계되었습니다.

Plandex는 터미널 환경에서 여러 파일과 단계에 걸쳐 복잡한 코딩 작업을 처리하기 위해 설계된 AI 도구입니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

Plandex는 최대 200만 개의 토큰을 관리할 수 있어 대규모 코딩 작업을 지원합니다. 또한, tree-sitter 프로젝트 맵을 사용하여 큰 디렉토리를 인덱싱할 수 있습니다. AI가 만든 변경 사항은 최종 확정될 때까지 별도로 유지되어, 쉽게 롤백하거나 디버깅할 수 있습니다. 다양한 공급자의 모델을 통합하여 개발자들이 효율적으로 기능과 앱을 구축할 수 있도록 돕습니다.

Plandex는 완전 자율적으로 작동할 수 있으며, 개발자에게 세부적인 제어를 제공하여 작업 요구 사항에 따라 조정할 수 있습니다. 각 단계에 필요한 데이터만 효율적으로 로드하여 대규모 프로젝트에서도 신뢰성을 유지합니다. 터미널 명령어와 브라우저 애플리케이션을 디버깅할 수 있어 개발 과정을 간소화합니다. 프로젝트 인식 채팅 모드는 사용자가 코딩 전에 아이디어를 구상하고 기존 코드베이스를 이해하는 데 도움을 줍니다. 변경 사항은 버전 관리로 추적되며, Git과 통합되어 커밋 관리를 지원합니다.

설치와 호스팅 옵션으로는, Plandex를 단일 명령어로 쉽게 설치할 수 있으며, 로컬 호스팅을 위해 Docker와 호환됩니다. 사용자는 Plandex Cloud(통합된 API 키 또는 개인 API 키 사용 가능) 또는 자신의 서버에서 직접 호스팅하는 방법 중 선택할 수 있습니다.

시작하려면 사용자가 프로젝트 디렉토리를 만들고, 원할 경우 Git 저장소를 초기화한 후 Plandex 터미널 인터페이스를 실행하면 됩니다. 더 자세한 내용은 전체 문서를 참조하거나, 토론에 참여하고 다양한 채널을 통해 피드백을 제공할 수 있습니다.

저자는 임베디드 시스템 프로그래밍 경험이 있으며 최근 업무에서 Haskell을 사용하기 시작했습니다. 처음에는 함수형 프로그래밍에 대해 회의적이었지만, 성능이 중요한 실시간 시스템에서의 실제 적용 사례를 발견하게 되었습니다.

Haskell의 주요 특징 중 하나는 동시성입니다. Haskell은 런타임에 의해 스케줄링되는 그린 스레드를 사용하여 여러 코어를 효율적으로 활용하고, 이벤트 기반 프로그래밍을 통해 느린 입출력 작업을 처리합니다.

스레드 관리에 있어 Haskell은 forkIO와 같은 함수를 제공하여 스레드를 생성하고, async 패키지를 통해 스레드 실행과 결과 관리를 쉽게 할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 스레드 관리 없이 동시 작업을 간편하게 처리할 수 있습니다.

소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(STM) 기능을 통해 Haskell은 TVar를 사용하여 스레드 간 안전한 통신을 가능하게 합니다. 이를 통해 원자적인 읽기 및 쓰기 작업이 가능해져, 교착 상태나 잘못된 깨어남과 같은 일반적인 동시성 문제를 제거할 수 있습니다.

Haskell은 여러 스레드와 작업을 쉽게 관리할 수 있는 고수준 추상화를 제공합니다. 예를 들어, concurrently는 작업을 병렬로 실행하며, 하나의 작업이 실패하면 나머지 작업이 취소되어 동시 작업 처리를 간소화합니다.

저자는 전통적인 잠금 메커니즘 없이 데이터 입력과 출력을 동시에 처리하는 닫을 수 있는 큐를 만드는 방법을 보여주며, Haskell의 강력한 동시성 모델을 강조합니다.

전반적으로 Haskell의 기능은 빠르고 올바른 코드를 작성하도록 도와주며, 복잡한 동시성 솔루션에 관심이 있는 사람들에게 매력적인 선택이 됩니다.

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DVMCP는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 보안 취약점을 보여주는 교육 도구입니다. 이 도구는 난이도가 점차 증가하는 10개의 도전을 제공하여 사용자가 다양한 보안 문제를 배우고 해결 방법을 익힐 수 있도록 돕습니다.

DVMCP의 목적은 보안 연구자, 개발자 및 인공지능 안전 전문가들이 MCP의 취약점을 이해하고 완화하는 것입니다. MCP는 애플리케이션이 대형 언어 모델(LLM)에 구조화된 방식으로 컨텍스트를 제공할 수 있도록 돕는 표준화된 프로토콜입니다. MCP 서버에 연결하기 위해 CLINE VSCode 확장 프로그램을 사용하는 것이 권장됩니다. DVMCP를 실행할 때는 Docker를 사용하는 것이 좋으며, Windows에서는 안정성이 떨어질 수 있습니다.

DVMCP에서 보여주는 보안 위험에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 프롬프트 주입, 도구 오염, 과도한 권한, 러그 풀 공격, 도구 그림자화, 간접 프롬프트 주입, 토큰 도난, 악성 코드 실행, 원격 접근 제어, 다중 벡터 공격 등이 있습니다.

프로젝트 구조는 도전 과제, 문서, 해결책을 포함하는 디렉토리로 구성되어 있으며, 난이도에 따라 쉽게, 중간, 어렵게 정리되어 있습니다. 도전 과제는 기본 프롬프트 주입, 도구 오염, 과도한 권한 범위와 같은 쉬운 난이도부터 시작하여, 러그 풀 공격, 도구 그림자화, 간접 프롬프트 주입, 토큰 도난과 같은 중간 난이도, 그리고 악성 코드 실행, 원격 접근 제어, 다중 벡터 공격과 같은 어려운 난이도로 나뉩니다.

중요한 점은 이 프로젝트가 교육 목적으로만 사용되어야 하며, 취약점을 실제 시스템에서 사용해서는 안 된다는 것입니다. 항상 보안 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다. 저자는 하리시 산타날락스미 가네산입니다.

"12 Factor Agents" 가이드는 Dex가 만든 것으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 신뢰할 수 있는 애플리케이션 개발을 위한 원칙을 설명합니다. Dex는 다양한 AI 프레임워크를 실험한 결과, "AI 에이전트"로 분류된 많은 제품들이 실제 에이전트 기능보다는 전통적인 코딩에 더 의존하고 있음을 발견했습니다. 이 가이드는 생산 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 LLM 기반 소프트웨어를 구축하기 위한 원칙을 정립하는 것을 목표로 합니다.

이 가이드는 12 Factor App 방법론에서 영감을 받아 LLM 기반 애플리케이션의 신뢰성, 확장성 및 유지 관리성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 12가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 자연어를 도구 호출로 변환하고, 프롬프트와 맥락에 대한 책임을 지며, 도구를 구조화된 출력으로 취급하고, 실행과 비즈니스 상태를 결합합니다. 또한, 시작, 일시 정지 및 재개를 위한 간단한 API를 구현하고, 도구 호출을 통해 인간과 소통하며, 워크플로우를 제어하고, 맥락 내에서 오류를 효과적으로 관리해야 합니다. 작은 목표 지향적인 에이전트를 만들고, 다양한 출처에서 사용자에게 맞는 행동을 유도하며, 에이전트를 상태 비저장형 리듀서로 설계하는 것도 중요합니다.

Dex는 기존 프레임워크에만 의존하기보다는 에이전트 설계의 모듈 개념을 현재 제품에 통합하여 더 빠르고 높은 품질의 결과를 얻는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 프로젝트는 원칙과 실천을 다듬기 위해 커뮤니티의 기여와 피드백을 장려합니다. 또한, 효과적인 AI 에이전트 개발을 탐구할 수 있는 관련 리소스, 팟캐스트 및 도구에 대한 링크도 포함되어 있습니다.

결국 이 가이드는 단순한 결정론적 코딩보다 진정한 에이전트 기능을 우선시하는 구조화된 접근 방식을 통해 AI 애플리케이션을 구축할 것을 권장하며, 사용자 경험과 AI 기술의 효과성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

천문학자들이 제임스 웹 우주 망원경을 사용해 K2-18b라는 먼 행성에서 생명체의 잠재적 징후를 발견했습니다. 이 행성은 지구에서 124광년 떨어져 있으며, 대기에서 해양 생물에 의해 일반적으로 생성되는 화학물질인 디메틸 황화물과 디메틸 이황화물이 검출되었습니다. 이 발견은 흥미롭지만, 연구자들은 아직 확정된 탐지는 아니라고 신중하게 강조하고 있습니다.

K2-18b는 지구보다 훨씬 크고, 별의 거주 가능 구역에 위치해 있어 액체 상태의 물이 존재할 수 있는 조건을 갖추고 있습니다. 이전 연구에서는 이 행성의 대기에서 메탄과 이산화탄소가 발견되어, 생명체를 지탱할 수 있는 '하이시안' 행성일 가능성이 제기되었습니다.

현재 발견된 화학물질의 농도가 지구에서 발견된 것보다 훨씬 높아, 독특한 환경을 시사합니다. 그러나 과학자들은 이 화학물질들이 비생물학적 기원일 가능성도 조사하고 있습니다.

연구팀은 추가 연구에 전념하고 있으며, 그들의 발견에 대한 회의적인 태도의 중요성을 강조하고 있습니다. 이들은 이번 발견이 외계 생명체 탐사에 있어 중대한 전환점이 될 수 있으며, 우리가 우주에서 홀로 있는지에 대한 질문에 더 가까워질 수 있다고 믿고 있습니다.

2025년 4월 16일, CVE 재단이 설립되어 25년 동안 글로벌 사이버 보안에 중요한 역할을 해온 공통 취약점 및 노출(CVE) 프로그램의 장기적인 안정성과 독립성을 보장하게 되었습니다. 이전에는 미국 정부의 지원을 받았던 CVE 프로그램은 정부가 관리 계약을 갱신하지 않기로 결정하면서 지속 가능성에 대한 우려가 제기되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 CVE 이사회는 프로그램을 비영리 재단으로 전환하는 작업을 진행했습니다. CVE 재단은 취약점 식별의 품질을 유지하고 CVE 데이터가 전 세계 사이버 보안 전문가들에게 계속 접근 가능하도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 변화는 프로그램을 강화하고 사이버 보안 위협의 글로벌 특성을 반영하는 방법으로 여겨집니다.

재단의 구조와 커뮤니티 참여에 대한 더 많은 정보는 곧 공유될 예정입니다. 업데이트나 질문이 있을 경우 [email protected]로 연락해 주시기 바랍니다.

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저희 블로그에서는 중요한 기술 주제를 다룹니다. 첫째, 의료 분야의 빅데이터에 대해 이야기합니다. 빅데이터가 예측 건강 트렌드와 정밀 의학을 통해 환자 치료를 어떻게 개선하는지, 그리고 데이터 보안의 도전 과제에 대해서도 설명합니다. 둘째, 디지털 지갑에 대한 글에서는 디지털 지갑의 작동 방식, 보안 강화와 비용 절감 같은 장점, 그리고 기업에 점점 더 중요해지고 있는 이유를 설명합니다. 셋째, BEAM에서의 여성에 관한 글에서는 로레나 미렐레스가 엘릭서 커뮤니티 내 여성의 대표성에 대한 설문조사 결과를 공유하며, 기술 분야에서 강력한 롤모델의 필요성을 강조합니다. 넷째, IoT 비즈니스 보안의 기본에 대해 다섯 가지 실용적인 팁을 제공하며, 강력한 비밀번호 사용과 정기적인 감사 실시 등을 권장합니다. 마지막으로, 핀테크를 위한 DORA 준수에 대해 설명하며, 2025년 1월에 시행될 디지털 운영 회복력 법의 요구 사항과 주요 요소, 핀테크 기업이 준비할 수 있는 방법을 안내합니다.

저희의 목표는 기술 주제를 쉽게 이해할 수 있도록 단순화하여 비즈니스에 미치는 영향을 알리는 것입니다. 질문이 있으시면 언제든지 Erlang Solutions 팀에 문의해 주세요.

미시간 주민인 자레드 모크는 AT&T와 Comcast와 같은 대기업에서 신뢰할 수 있는 인터넷 서비스를 받지 못한 경험을 바탕으로 자신의 인터넷 서비스 제공업체인 워슈타노우 파이버 프로퍼티스 LLC를 설립했습니다. 그는 정부로부터 260만 달러를 지원받아 자신의 광섬유 네트워크를 확장하고, 농촌 지역의 600가구에 인터넷을 연결할 계획입니다.

현재 모크는 약 70명의 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 38마일의 광섬유를 추가로 설치해 네트워크를 확장할 예정입니다. 그의 서비스는 월 55달러에 100Mbps 속도를 제공하며, 월 79달러에 1Gbps 속도를 제공합니다. 숨겨진 요금은 없습니다. 또한 그는 저소득 가구가 인터넷 서비스를 이용할 수 있도록 돕는 정부 프로그램에도 참여하고 있습니다.

장비 비용이 상승하는 어려움에도 불구하고 모크는 사업을 계속 성장시키고 있으며, 지역 교회에 무료 서비스를 제공하기도 했습니다. 그의 노력은 워슈타노우 카운티의 광대역 인프라에 대한 더 큰 투자 일환으로, 향후 3,000가구 이상을 연결하는 목표를 가지고 있습니다. 모크는 지역 사회에서 '광섬유 케이블 남자'로 잘 알려진 인물이 되었습니다.

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이 글에서는 데이터베이스 시스템에서 푸시 기반과 풀 기반 쿼리 엔진의 차이점에 대해 설명합니다.

풀 기반 시스템(예: 화산 모델)은 하류 연산자로부터 데이터 요청을 기다립니다. 각 연산자는 요청이 있을 때만 작동합니다. 반면, 푸시 기반 시스템은 데이터가 준비되면 하류 연산자에게 알림을 보내어 소비자의 요청과 독립적으로 작업할 수 있게 합니다.

주요 차이점으로는, 풀 시스템에서는 연산자가 요청이 있을 때까지 대기 상태에 있어 소비자와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이로 인해 여러 출력을 처리하는 데 복잡성이 증가할 수 있습니다. 반면, 푸시 시스템에서는 연산자가 더 독립적이어서 복잡한 쿼리(예: 방향 비순환 그래프(DAG)를 사용하는 쿼리)에서 데이터 출력을 더 잘 관리할 수 있습니다.

푸시 시스템의 장점은 DAG 형태의 계획을 효율적으로 관리할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 결과를 재사용하면서 작업을 중복하지 않을 수 있습니다. 또한, 푸시 시스템은 제어 흐름 논리를 줄여 캐시 효율성을 높이고 쿼리를 더 최적화된 코드로 컴파일하는 데 용이합니다.

각 시스템은 장단점이 있으며, 어느 하나가 항상 더 우수한 것은 아닙니다. 예를 들어, 병합 조인과 같은 일부 알고리즘은 동기화된 탐색이 필요하기 때문에 풀 시스템에서 더 잘 작동합니다. 푸시와 풀 시스템 간의 전환은 상태를 폴링하거나 물리화해야 하기 때문에 비용이 발생할 수 있습니다.

두 모델을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 특히 현대 데이터베이스가 푸시 시스템을 더 많이 탐구하고 있기 때문입니다. 각 모델은 서로 다른 상황에서 효과적으로 작동하며, 이들이 어떻게 작동하는지를 배우면 데이터베이스 관리와 성능을 향상시킬 수 있습니다.

미국 정부가 수입품에 대한 새로운 관세를 발표했습니다. 이 조치는 제조업을 미국으로 되돌리기 위한 목적을 가지고 있습니다. 저자 몰슨 하트는 이 관세가 10%에서 49%에 이르지만, 성공할 가능성이 낮고 오히려 경제에 해를 끼칠 수 있다고 주장합니다.

관세의 효과가 미미하다는 점이 첫 번째입니다. 현재 관세가 중국과 같은 국가에서의 제조 비용 우위를 상쇄할 만큼 높지 않습니다. 미국의 제조 비용이 더 높기 때문에, 관세가 있더라도 해외에서 제품을 생산하는 것이 여전히 저렴합니다.

두 번째로, 미국은 강력한 산업 공급망이 부족합니다. 아이폰과 같은 제품에 필요한 많은 부품이 아시아에서 생산되기 때문에, 미국에서 제조하는 것보다 아시아에서 생산하는 것이 더 경제적입니다.

세 번째로, 미국 제조업체들은 많은 제품을 생산하는 데 필요한 기술을 잃어버렸습니다. 이러한 기술 격차로 인해 관세가 있더라도 필요한 기술이 없다면 미국에서 제품을 만들 수 없습니다.

네 번째로, 미국의 노동 비용은 높아 보일 수 있지만, 중국과 같은 국가의 근로자들은 근면성과 효율성 덕분에 더 경쟁력이 있습니다. 미국 노동 시장에는 해결해야 할 체계적인 문제가 존재합니다.

다섯 번째로, 미국은 대규모 제조업을 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 전력 및 교통과 같은 인프라가 부족합니다.

여섯 번째로, 미국 내 공장을 세우는 데는 상당한 시간이 걸리며, 보통 몇 년이 소요됩니다. 따라서 제조 정책의 효과가 즉각적으로 나타나지 않습니다.

일곱 번째로, 관세 정책의 잦은 변화는 불확실성을 초래하여 미국 제조업에 대한 투자를 저해합니다.

여덟 번째로, 많은 미국인들은 제조업보다 신체적으로 덜 힘든 일을 선호하며, 이러한 일로 돌아가기를 꺼려합니다.

아홉 번째로, 자동화가 미국 제조업이 직면한 문제의 간단한 해결책이 아니며, 모든 종류의 노동을 대체할 수는 없습니다.

열 번째로, 미국은 소송이 빈번한 환경으로, 이는 제조 비용과 위험을 증가시킵니다.

저자는 현재의 관세 정책이 잘못되었으며, 미국 제조업의 부흥이 아닌 경제적 침체를 초래할 수 있다고 결론짓습니다. 제조업을 효과적으로 되돌리기 위해서는 교육, 의료, 인프라와 같은 근본적인 문제를 해결하고, 보다 스마트하고 점진적인 무역 정책을 시행해야 한다고 강조합니다.

Eink 모드는 E Ink 장치를 위한 웹 브라우징 기능으로, 웹 콘텐츠를 책처럼 보여줍니다. 이 모드는 사용자가 온라인 콘텐츠를 더 편안하게 읽을 수 있도록 도와주며, 실제 책을 읽는 것과 유사한 경험을 제공합니다.

Eink 모드의 주요 특징 중 하나는 페이지 전환 형식입니다. 사용자는 화면의 측면을 탭하여 페이지를 넘길 수 있어, 스크롤하는 대신 전자책을 읽는 듯한 느낌을 줍니다. 또한 다양한 제스처를 지원하여, 사용자가 페이지를 탐색하고 텍스트 크기를 조정하며 내용을 쉽게 강조할 수 있습니다. 스타일러스를 사용하면 웹페이지에 직접 글을 쓸 수 있어, 노트를 작성하거나 중요한 부분을 강조하는 데 유용합니다. 텍스트 크기를 쉽게 조정할 수 있어, 특히 노인 사용자에게 가독성을 높이는 데 도움이 됩니다. 강조한 내용은 노트북에 모아져 PDF로 저장할 수 있어, 사용자가 노트를 정리하는 데 편리합니다. 여러 페이지에 걸친 텍스트도 쉽게 강조할 수 있어, 실제 책에서 강조하는 것과 유사한 경험을 제공합니다.

Eink 모드를 사용할 때의 장점은 여러 가지가 있습니다. 우선, 에너지 효율성이 뛰어나 배터리 소모가 적습니다. 정적인 콘텐츠를 표시하기 때문에 전통적인 스크롤 방식보다 배터리를 덜 소모합니다. 또한 E Ink 화면은 종이를 모방하여 눈의 피로를 줄여주어 긴 독서 세션을 더 편안하게 만들어 줍니다. 페이지 형식은 집중력과 기억력 향상에도 도움이 됩니다. Eink 모드는 무료이며 오픈 소스이기 때문에 웹 개발자들이 자신의 웹사이트에 쉽게 구현할 수 있어 더 많은 사람들이 이용할 수 있습니다.

이 기사는 Eink 모드의 향후 발전 가능성에 대해서도 언급하고 있습니다. 예를 들어, 타겟 광고의 개선이나 폴더블 장치에 대한 지원 등이 포함될 수 있습니다. 전반적으로 Eink 모드는 E Ink 장치에서 웹 콘텐츠와 상호작용하는 방식을 변화시켜, 더 즐겁고 효율적인 독서 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

2025년 4월 16일, OpenAI는 두 가지 새로운 고급 AI 모델인 OpenAI o3와 o4-mini를 출시했습니다. 이 모델들은 더 긴 사고를 하고 더 스마트한 응답을 제공하도록 설계되어, 지금까지 가장 능력 있는 버전으로 평가받고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 두 모델 모두 다양한 도구를 활용할 수 있어 복잡한 질문에 대해 신속하게 답변할 수 있습니다. 웹 검색이나 파이썬 데이터 분석과 같은 도구를 사용하여 보통 1분 이내에 복잡한 답변을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 질문을 처리하는 능력이 향상되었습니다.

둘째, OpenAI o3는 코딩, 수학, 시각 분석 분야에서 뛰어난 성능을 보이며, 이전 모델에 비해 주요 오류를 20% 줄였습니다. 깊은 사고와 분석이 필요한 작업에서 특히 강점을 발휘합니다.

셋째, OpenAI o4-mini는 효율성을 위해 최적화된 소형 모델로, 수학과 코딩 작업에서 낮은 비용으로 좋은 성과를 냅니다. 특정 시험에서 도구를 효과적으로 활용하여 인상적인 결과를 얻고 있습니다.

넷째, 이번 모델들은 처음으로 이미지를 활용하여 사고할 수 있는 능력을 갖추었습니다. 사용자가 이미지를 업로드하면 이를 해석하고 분석할 수 있습니다. 이미지를 분석하고 조작하는 과정이 사고의 일환으로 포함됩니다.

다섯째, 이 모델들은 도구를 사용할 시기와 방법을 선택하도록 훈련되어, 상세한 답변을 생성하는 데 도움을 줍니다. 최신 정보를 검색하고 웹 소스를 활용하는 등 다재다능함을 높였습니다.

마지막으로, 두 모델 모두 대화 능력이 향상되어, 과거 상호작용을 바탕으로 보다 개인화되고 관련성 높은 응답을 제공합니다.

전반적으로 OpenAI o3와 o4-mini는 AI 기술의 중요한 발전을 나타내며, 다양한 작업과 질문에 대한 정확성, 효율성, 사용자 경험을 개선하고 있습니다.

메타, 페이스북의 모회사,가 700만 권 이상의 저작권이 있는 책을 무단으로 사용하여 AI 모델을 훈련시킨 혐의로 여러 건의 소송에 직면해 있다. 이 책들에는 유명 작가인 베벌리 클리어리와 재클린 우드슨의 작품도 포함되어 있다. 최근 법정에서 원고들은 메타가 이 책들을 허가 없이 다운로드하여 비용을 피했다고 주장하며, 이는 저작권법을 위반한 것이라고 밝혔다. 메타는 이러한 자료의 사용이 "공정 사용"에 해당한다고 주장하며, AI 훈련의 맥락에서 개별 책의 경제적 가치가 없다고 설명하고 있다.

이번 소송에서는 메타 내부의 커뮤니케이션이 공개되었는데, 직원들이 불법 콘텐츠 사용에 대한 우려를 표명했음에도 불구하고 회사는 대규모 데이터셋이 효과적인 AI 훈련에 필요하다는 이유로 이를 계속 사용했다고 한다. 작가와 출판사 등 비판자들은 이러한 무단 사용이 그들의 생계와 작품의 진실성을 위협한다고 강하게 반발하고 있다.

메타는 각 책이 AI 모델에 미치는 개별적인 영향이 미미하다고 주장하며, 따라서 작가들에게 보상할 필요가 없다고 보고 있다. 이러한 입장은 작가 커뮤니티로부터 비판을 받고 있으며, 많은 이들이 작가들이 자신의 작품에 대해 보상을 받아야 한다고 주장하고 있다. AI 훈련을 둘러싼 법적 논쟁은 저작권, 공정 사용, 그리고 창작 산업의 미래에 대한 중요한 질문을 제기하고 있다.

워드프레스 기능 API는 개발자와 인공지능 시스템, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 워드프레스 기능을 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 이 API는 워드프레스 기능을 발견하고 활용하는 일관된 방법을 제공합니다.

주요 내용으로는 통합 레지스트리가 있습니다. 이는 클라이언트와 서버 양쪽에서 기능에 접근할 수 있는 중앙 장소입니다. 또한 표준화된 형식을 따르며, MCP 사양에 맞춰 조직됩니다. 기존의 워드프레스 기능, 예를 들어 REST 엔드포인트를 재사용하여 기능의 발견 가능성을 높입니다. 기능은 필터링이 가능하여 더 나은 매칭을 위해 검색하고 분류할 수 있습니다. 새로운 기능은 플러그인과 테마를 통해 쉽게 추가할 수 있습니다.

프로젝트 구조는 클라이언트 SDK, 클라이언트 기능 라이브러리, 데모 플러그인, 핵심 로직으로 나뉩니다. 클라이언트 SDK는 기능 레지스트리와 상호작용을 돕고, 서드파티 플러그인이 클라이언트 기능을 등록할 수 있게 합니다. 클라이언트 기능 라이브러리는 클라이언트 측의 표준 기능을 포함하고 있습니다. 데모 플러그인은 클라이언트와 서버 기능을 등록하여 기능 API를 사용하는 방법을 보여줍니다. 핵심 로직은 PHP 스크립트로 기능 API의 주요 기능을 관리합니다.

MCP 사양은 API가 워드프레스의 구조에 맞춰 설계되어 서버와 클라이언트 양쪽에서 원활하게 작동할 수 있도록 합니다. API는 속성, 키워드 검색, 카테고리 및 맥락에 따라 기능을 필터링할 수 있어 관련 도구를 제공합니다.

시작하려면 먼저 레포지토리를 복제하고, npm run setup 명령어로 의존성을 설치합니다. 그 후 npm run build로 프로젝트를 빌드하고, 워드프레스를 시작한 후 "워드프레스 기능 API" 플러그인을 활성화하여 데모에 접근할 수 있습니다.

이 기능 API는 워드프레스와 AI의 통합을 향상시키고, 개발자들이 워드프레스 기능을 활용하는 방식을 개선합니다.

이 기사는 라마 커뮤니티 라이선스 계약에 대해 다루고 있으며, 많은 사용자들이 라마 모델을 사용하거나 배포할 때 그 조건을 무의식적으로 위반할 수 있음을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사용자들은 라마 자료를 사용하거나 배포함으로써 라이선스에 동의하게 되며, 이는 자료의 출처가 Hugging Face나 토렌트와 같은 곳일지라도 마찬가지입니다.

사용자는 제품이나 서비스에 "Built with Llama"라는 문구를 눈에 띄게 표시해야 하며, 파생 모델의 이름에도 "Llama"를 포함해야 합니다.

또한, 사용자는 라마를 사용하는 AI 시스템과 관련된 알려진 위험이나 편향을 공개해야 하며, 이는 최종 사용자와의 투명성을 보장하기 위한 것입니다.

커뮤니티 내에서는 라마의 "오픈 소스" 상태에 대한 혼란이 있으며, 라이선스에는 많은 독점 조건이 포함되어 있습니다.

사용자들은 전체 라이선스를 읽고 자신의 의무를 이해할 것을 권장받고 있으며, 이러한 조건을 무시할 경우 미래에 메타와의 문제를 초래할 수 있습니다.

전반적으로 이 기사는 개발자들이 라이선스를 숙지하여 의도치 않은 위반을 피할 수 있도록 경고하는 역할을 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

가속화된 Zig 파서는 Zig 프로그래밍 언어를 위해 설계된 고속 토크나이저이자 파서입니다. 이 파서는 두 가지 토크나이징 구현을 제공하며, 기존의 Zig 토크나이저보다 속도와 메모리 효율성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 기존 토크나이저는 결정론적 유한 상태 기계(deterministic finite state machine)를 사용합니다.

첫 번째 버전은 64바이트 청크당 적은 수의 비트 문자열을 생성하여 특정 문자 일치를 건너뛰는 방식으로 더 빠른 처리를 가능하게 합니다. 이 버전은 현재 개선 중이며, 곧 있을 발표에서 더 자세히 다룰 예정입니다. 두 번째 버전은 64바이트 청크 내의 모든 토큰에 대해 비트 문자열을 생성하고, 동시에 처리할 수 있도록 벡터 압축을 사용합니다. 이 방식은 속도와 메모리 효율성 면에서 상당한 개선을 보여주었습니다.

새로운 토크나이저는 파일을 초당 최대 1.41GB의 속도로 읽을 수 있으며, 기존 구현에 비해 2.75배 적은 메모리를 사용합니다. 성능 테스트 결과, 새로운 토크나이저는 구형 토크나이저보다 약 3배 빠른 것으로 나타났습니다.

앞으로의 계획에는 UTF-8 검증기 수정, 메모리 관리 개선, 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST) 파서 구현 등이 포함되어 있습니다. 설계 목표는 SIMD(단일 명령어 다중 데이터)와 SWAR(레지스터 내 SIMD)와 같은 기술을 사용하여 여러 데이터 포인트를 동시에 처리하고 코드의 예측 불가능한 분기를 줄여 높은 성능을 달성하는 것입니다.

파서는 메모리 사용을 최소화하고 작업을 간소화하며 높은 처리량을 유지하기 위해 다양한 최적화 전략을 사용합니다. 여기에는 키워드 매칭을 위한 완벽 해시 함수와 효율적인 메모리 할당 전략이 포함됩니다.

사용자는 저장소를 복제하고 Zig 프로젝트로 환경을 설정한 후 제공된 명령어로 파서를 실행할 수 있습니다. 현재 파서는 활발히 개발 중이며, 최근 발견된 내용을 바탕으로 성능 최적화와 개선 작업이 진행되고 있습니다. 이 프로젝트는 Zig 컴파일러와 통합되어 Zig 코드 파싱의 성능과 사용성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

역사적인 경기에서 세계적인 바둑 기사 이세돌이 딥마인드가 개발한 인공지능 알파고와 대결했습니다. 알파고는 다섯 게임 중 네 게임을 이기며 그 뛰어난 능력을 보여주었습니다. 특히 37번째 수는 모두를 놀라게 하며 인공지능의 힘을 강조했습니다. 이세돌은 78번째 수로 응수했는데, 이는 알파고를 당황하게 만든 훌륭한 수로, 덕분에 한 게임에서 승리할 수 있었습니다. 이번 경기는 기계가 놀라운 성과를 이룰 수 있지만, 인간은 여전히 독특한 창의성과 직관을 가지고 있다는 점을 잘 보여주었습니다. 인간과 인공지능의 협력은 우리의 능력을 향상시킬 수 있으며, 앞으로 두 존재가 함께 공존하고 발전할 수 있는 가능성을 제시합니다.

사용자가 선택할 수 있는 언어 목록이 제공됩니다. 이 목록에는 영어, 스페인어, 네덜란드어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 중국어(간체와 번체 모두), 일본어, 한국어, 포르투갈어가 포함되어 있습니다.

이 글은 Janne Hellsten이 작성한 것으로, Commodore 64(C64) 대회에서 사용된 기발한 코딩 기법에 대해 다루고 있습니다. 이 대회에서는 참가자들이 가능한 적은 바이트 수로 두 개의 선을 그리는 프로그램을 만들어야 했습니다. 대회 참가작들은 트위터에 공유되었으며, 효율적으로 작업을 수행하기 위한 다양한 접근 방식이 소개되었습니다.

대회 개요를 보면, 프로그래머들은 두 개의 선을 그리는 C64 실행 파일(PRG)을 제출했습니다. 목표는 코드의 바이트 크기를 최소화하는 것이었습니다. 주목할 만한 참가자로는 Philip Heron, Geir Straume 등이 있으며, Philip은 34바이트의 솔루션으로 우승했습니다.

C64의 그래픽 기본 사항으로는, C64가 40x25 문자 모드를 사용하며 화면과 색상 RAM이 분리되어 있다는 점이 있습니다. 문자를 그리기 위해 프로그래머들은 특정 메모리 주소에 직접 바이트를 기록합니다.

코딩 기법에는 여러 가지가 있습니다. 직접 그리기 방법은 선을 그릴 위치를 직접 계산하는 간단한 방식이었습니다. 최적화된 접근 방식으로는 화면을 지우기 위한 ROM 루틴 사용, 메모리 직접 조작, 복잡한 계산을 피하기 위해 포인터를 점진적으로 조정하는 방법이 포함되었습니다.

코드 크기를 줄이기 위한 몇 가지 트릭도 있었습니다. 예를 들어, 직접 선을 그리는 대신 화면을 스크롤하는 방법을 사용하여 코드 공간을 절약했습니다. 자기 수정 코드(self-modifying code)를 활용하여 실행 중에 코드를 수정함으로써 더 간결한 명령어를 만들었습니다. 프로그램 시작 시 알려진 초기 레지스터 상태와 메모리 내용을 이용하는 방법도 있었습니다. 일반적인 시작 순서를 피하는 스타트업 최적화 기법으로 코드 크기를 줄인 경우도 있었습니다. 불필요한 점프를 없애고 조건부 분기를 효과적으로 사용하는 제어 흐름 최적화도 공간을 절약하는 데 기여했습니다. 일부 참가자는 선 패턴을 바이트로 압축하여 간결하게 표현했습니다.

Philip Heron의 우승작은 이러한 여러 기법을巧妙하게 결합하여 단 34바이트로 구성되었으며, 대회 이후에는 더 작은 버전도 공유되었습니다. 글은 참가자들에게 감사의 인사를 전하며 앞으로의 대회에 대한 언급으로 마무리됩니다.

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저자는 Spotify 사용을 중단하고 자신에게 맞는 음악 플레이어를 찾기 시작했습니다. 여러 옵션을 시도한 끝에 Jellyfin이 가장 적합한 대안이라는 것을 알게 되었습니다. 처음에는 음악 파일을 모았지만, Winamp와 VLC 같은 구식 음악 플레이어는 라이브러리 탐색과 특정 파일 형식 처리에 한계가 있어 어려움을 겪었습니다. 개인 웹 음악 플레이어를 만들기도 했지만, 여행 중 오프라인 접근에 문제가 있었습니다.

그들은 오프라인 청취가 가능한 Apple Music으로 눈을 돌렸지만, 기기에 너무 많은 저장 공간을 요구했습니다. Jeff Geerling의 유튜브 영상을 통해 Jellyfin을 알게 되었고, 이 프로그램은 자가 호스팅이 가능하며 원하는 기능을 제공합니다. 자가 호스팅이 다소 부담스러울 수 있지만, 저자는 오래된 컴퓨터에 쉽게 설치할 수 있음을 발견했습니다.

Jellyfin은 다양한 앱을 통해 오프라인 청취를 지원하며, 저자는 결국 더 많은 애플리케이션을 자가 호스팅하기 위해 미니 PC로 업그레이드했습니다. 그는 다른 사람들에게 자가 호스팅을 시도해 보라고 권장하며, 이는 보람 있는 취미가 될 수 있다고 말합니다. 저자는 소프트웨어가 발전함에 따라 다른 사람의 서비스에 의존하지 않고도 음악과 추억을 즐길 수 있게 될 것이라고 믿으며, 오픈 소스 솔루션의 장점을 받아들이는 것이 중요하다고 강조합니다.

브라이언 켕은 전통적인 미적분학을 확장하여 확률적(무작위) 과정에 적용하는 확률적 미적분학에 대해 탐구합니다. 그의 관심은 기계 학습과 정량적 금융 분야에서 확률적 미적분학이 널리 사용되기 때문에 생겨났습니다.

이 글은 확률 이론의 기초 개념으로 시작하며, 확률적 미적분학을 이해하기 위해 측도 이론의 중요성을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 확률적 과정입니다. 이는 시간에 따라 인덱스가 매겨진 무작위 변수의 집합으로, 연속적인 시간 동안 무작위 현상을 모델링할 수 있게 해줍니다. 일반적인 예로는 랜주뱅 방정식이 있으며, 이는 확률적 과정이 무작위성의 영향을 받아 시간에 따라 어떻게 발전하는지를 설명합니다.

둘째, 확률적 미적분학입니다. 여기에는 확률적 적분, 이토 과정, 이토의 보조정리, 확률적 미분 방정식 등이 포함되며, 이는 연속적인 무작위 과정을 모델링하는 데 필수적입니다.

셋째, 응용 분야입니다. 확률적 미적분학의 실제 사용 사례로는 옵션 가격 책정에 대한 블랙-숄즈-머튼 모델과 물리학에서의 랜주뱅 방정식이 강조됩니다.

켕은 직관과 엄밀성을 혼합하여 복잡한 개념을 예시를 통해 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. 이 글은 주제의 깊이를 반영하며, 다양한 수준의 독자들이 확률적 미적분학을 이해할 수 있도록 돕고자 합니다.

캘리포니아 버뱅크에 있는 프라이 전자상가가 철거되고 있다. 이 상가는 우주선 모양의 독특한 디자인으로 유명하며, 1995년에 개장해 2021년에 문을 닫았다. 철거 작업팀은 우주선을 보존할 수는 없었지만, 건물에서 외계인 테마의 한 가지 아이템은 간신히 보존했다. 이 장소는 할리우드 웨이와 바노웬 스트리트에 위치해 있으며, 곧 약 800세대 규모의 아파트 단지로 개발될 예정이다.

이 기사는 다양한 VPS 노드 간의 네트워크 지연 시간을 계산하기 위한 삼각함수 수학 라이브러리를 Nix에서 만드는 프로젝트에 대해 다룹니다. 저자는 노드의 지리적 좌표를 기반으로 거리 계산을 자동화할 방법이 필요했으며, 이를 위해 Haversine 공식을 사용하고자 했습니다. 그러나 Nix는 삼각함수에 대한 기본 지원이 없다는 것을 알게 되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 테일러 급수를 사용하여 사인, 코사인, 탄젠트 함수를 구현했습니다. 입력 값에 따라 항의 수를 조정하여 정확성을 확보했습니다. 아크탄젠트 함수는 다항 회귀를 사용하여 값을 보다 효율적으로 근사했습니다. 제곱근 함수는 뉴턴 방법을 통해 만들어졌습니다.

최종 목표는 거리 기반으로 이론적인 지연 시간을 계산하는 것이며, 빛의 속도를 고려했습니다. 완성된 라이브러리를 통해 사용자는 Nix에서 직접 삼각함수를 계산할 수 있으며, 저자는 GitHub 저장소에 대한 링크를 제공하여 접근할 수 있도록 했습니다.

2024년, 구글은 광고 사기를 방지하기 위한 노력의 일환으로 3,920만 개의 광고주 계정을 정지시켰습니다. 이는 지난해의 세 배가 넘는 수치입니다. 구글은 고급 인공지능 모델과 다양한 탐지 신호를 활용해 광고가 게재되기 전에 많은 계정을 식별하고 정지시켰습니다.

지난해 구글은 50건 이상의 업데이트를 통해 안전 조치를 강화하고, 특히 딥페이크 사기와 관련된 70만 개 이상의 계정을 삭제했습니다. 미국에서는 광고 네트워크 남용과 상표권 남용이 주요 위반 사례로 나타났고, 인도에서는 금융 서비스 위반으로 290만 개의 계정이 정지되었습니다.

구글은 총 51억 개의 광고를 차단하고 13억 개의 페이지를 삭제하는 성과를 거두며 유해 광고 방지에 진전을 보였습니다. 또한, 8,900명 이상의 선거 광고주를 인증하고 수백만 개의 선거 관련 광고를 삭제했지만, 이는 전체 광고 활동의 작은 부분에 불과했습니다.

구글은 공정한 집행을 보장하기 위해 이의 제도와 인간 검토를 포함한 절차를 제공하며, 광고주에게 정책 위반에 대한 소통을 업데이트했습니다.

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존의 블로그 글에서는 유니코드의 다양한 수학 기호 블록에 대해 다루며, 잘 알려지지 않은 몇 가지 기호를 강조합니다.

첫 번째로 언급된 기호는 수직 기호(⟂)입니다. 이 기호는 수직선을 나타내는 데 사용되며, 불리언 논리에서 "거짓"을 나타내는 기호(⊥)와 비슷합니다. 일부 사람들, 예를 들어 도널드 크누스는 두 정수가 서로 소임을 나타내기 위해 ⟂ 기호를 사용하기도 합니다.

다음으로 기하학 대수 기호에 대해 설명합니다. 기하학적 곱셈을 나타내는 ⟑ 기호와 쌍대 연산자를 나타내는 ⟇ 기호가 기하학 대수에서 중요하다고 언급되며, 에릭 렌젤의 투영 기하학 대수와 연결됩니다.

데이터베이스 조인과 관련해서는 외부 조인을 나타내는 세 가지 기호가 포함되어 있으며, 내부 조인을 나타내는 나비 넥타이 기호(⨝)도 소개됩니다. 이 기호는 트위터의 표에서 공유되었습니다.

마지막으로 각도 괄호 기호(⟨와 ⟩)는 LaTeX 명령어와 동일하다고 언급됩니다.

전반적으로 이 글은 이러한 수학 기호의 다양성과 전문적인 사용을 강조하며, 많은 기호가 일반적으로 인식되지 않는다는 점을 지적합니다.

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반네바르 부시의 보고서 "과학: 끝없는 경계"는 1945년 트루먼 대통령에게 제출되었으며, 이번 75주년 기념판은 국가과학재단(NSF)의 70주년을 기념하는 의미가 있다. 이 보고서는 국가 안보를 강화하고, 공공 건강을 개선하며, 새로운 산업과 일자리를 통해 경제 성장을 촉진하기 위해 정부가 기초 연구를 지원해야 한다고 주장한다. 부시는 대학과 교육 기관에서 연구에 대한 자금을 지원하는 것의 중요성을 강조하며, 호기심에 기반한 탐구를 장려하고 새로운 과학자 세대를 육성해야 한다고 말했다.

부시의 주요 주장 중 하나는 기초 연구의 중요성이다. 그는 기초 연구가 기술 발전에 필수적이며 정부 자금 지원이 필요하다고 강조했다. 그의 권고는 결국 1950년 NSF 설립으로 이어졌고, 시간이 지나면서 NSF의 역할은 변화했지만 다른 기관들도 기초 연구에 참여하게 되었다.

NSF의 연구 분야는 생물학, 사회과학, 지구과학, 공학 등 다양한 분야로 확장되었으며, 이는 국가의 필요와 기술 발전에 맞춰 변화해왔다. NSF는 특히 여성과 소수 집단의 과학 및 공학 참여를 확대하기 위해 노력하고 있으며, 다양한 수준에서 STEM 교육을 강화하는 프로그램을 지원하고 있다.

이 기관의 작업은 국가의 이익을 위해 이루어지며, 영향력 있는 연구를 지원하기 위해 성과 기반 자금 지원에 중점을 두고 있다. 부시는 많은 중요한 발견이 즉각적인 응용이 명확하지 않은 연구에서 발생한다는 점을 지적했으며, 이는 오늘날에도 여전히 유효한 원칙이다.

부시의 보고서는 미국 과학 정책의 기초를 마련했으며, 과학 연구 접근 방식과 자금 지원 방식에 지속적인 영향을 미치고 있다.

Sniffle은 TI CC1352/CC26x2 하드웨어를 기반으로 한 Bluetooth 5 및 4.x (LE)용 블루투스 스니퍼입니다. 이 장치는 다양한 블루투스 광고 및 데이터 패킷 형식을 지원하며, 연결을 무시하고 광고 스니핑에만 집중할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, MAC 주소와 신호 강도(RSSI)를 기반으로 광고를 효과적으로 필터링할 수 있으며, 여러 채널에서 광고를 캡처하여 연결 감지를 개선합니다. Python과의 호환성 덕분에 소프트웨어 확장과 Wireshark와 함께 사용할 수 있는 PCAP 형식으로 데이터 내보내기가 용이합니다.

Sniffle은 다양한 TI Launchpad 보드와 USB 동글과 함께 사용할 수 있습니다. 지원되는 하드웨어에는 TI CC26x2R, CC2652RB, CC1352R, CC1352P 등이 포함되며, SONOFF CC2652P USB 동글과 EC Catsniffer V3도 사용할 수 있습니다.

Sniffle를 설정하기 위해 사용자는 ARM GNU Toolchain, TI SimpleLink Low Power SDK, 그리고 Python 3.9 이상과 PySerial이 필요합니다. 사용자는 UniFlash와 같은 도구를 사용하여 미리 빌드된 펌웨어를 플래시하거나 소스에서 직접 빌드할 수 있습니다. 설치 방법은 하드웨어 유형에 따라 다릅니다.

Sniffle은 수동 및 능동 블루투스 스캐닝과 연결 스니핑에 모두 사용할 수 있습니다. 사용자는 캡처된 데이터를 필터링, 디코딩 및 저장하기 위한 명령을 실행할 수 있습니다. Sniffle은 Wireshark와의 통합 기능을 제공하여 Wireshark 인터페이스에서 직접 사용할 수 있는 플러그인을 포함하고 있습니다.

후속 버전에서는 능동 전송 기능을 지원하여 레거시 및 확장 광고와 같은 기능을 사용할 수 있게 됩니다. 펌웨어를 플래시할 때는 장치가 벽돌이 되는 것을 방지하기 위해 주의해야 하며, 설정 과정에서는 메이크파일을 수정하고 필요한 도구를 설치해야 할 수 있습니다. 사용자는 고급 필터링을 위해 루팅된 안드로이드 기기나 다른 방법으로 신원 확인 키(IRK)를 얻을 수 있는 옵션도 있습니다.

전반적으로 Sniffle은 블루투스 통신을 효과적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있는 다양한 기능을 제공하는 강력한 블루투스 스니핑 및 분석 도구입니다.

러시아의 선전 캠페인이 현재 프랑스를 겨냥하고 있으며, 특히 프랑스가 우크라이나를 지원하는 상황에서 더욱 두드러지고 있다. 이 작전은 '스톰-1516'으로 알려져 있으며, 플로리다의 전 보안관 보좌관인 존 마크 두간이 이끌고 있다. 이들은 인공지능을 이용해 허위 정보를 만들어내고 퍼뜨리고 있다. 2024년 12월부터 2025년 3월까지, 다섯 개의 허위 이야기가 거의 39,000개의 소셜 미디어 게시물에서 공유되어 5,500만 회 이상의 조회수를 기록했다. 이는 이전 4개월 동안 퍼진 단 하나의 허위 이야기와 비교할 때 상당히 증가한 수치이다. 뉴스가드는 인기 있는 인공지능 챗봇들이 이러한 허위 주장들을 반복하고 있다는 사실도 발견했으며, 이는 허위 정보의 위협을 더욱 심화시키고 있다.

Kernel은 인터넷 접근이 필요한 작업을 위해 사용할 수 있는 Chrome 브라우저 환경을 제공합니다. 이 서비스는 Docker 컨테이너와 유니커널을 활용합니다.

주요 기능으로는 자동화 프레임워크인 Playwright와 Puppeteer를 위한 미리 구성된 Chrome 브라우저가 있습니다. 또한 모니터링과 제어를 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 AI 에이전트를 위한 통합 채팅 인터페이스도 포함되어 있습니다.

사용자는 브라우저 작업을 자동화하고, 브라우저를 사용하여 AI 에이전트를 개발 및 테스트하며, 제어된 브라우저 환경에서 맞춤형 도구를 만들 수 있습니다.

구현 방식으로는 Docker와 유니커널 설정이 Chromium을 설치하고 브라우저 자동화 도구와의 연결을 허용합니다. 유니커널 버전은 비활성 상태일 때 절전 모드로 들어가 에너지를 절약하며, 세션 상태를 유지한 채로 빠르게 재시작할 수 있습니다.

빠른 시작 가이드를 통해 유니커널과 Docker 설정에 대한 안내를 제공합니다.

프로젝트 개선을 위한 기여는 언제든지 환영합니다.

AI 인프라 역할을 위한 백엔드 엔지니어를 채용 중이며, 경쟁력 있는 급여와 원격 근무 옵션이 제공됩니다.

지원이 필요할 경우, 사용자는 저장소에 문제를 제기하거나 추가 정보를 위해 대기자 명단이나 Discord에 참여할 수 있습니다.

이 글에서는 복잡한 확률 분포에서 샘플을 추출하는 데 사용되는 방법인 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC)에 대해 다룹니다. 저자는 통계학에서 자주 사용되는 복잡한 용어들 때문에 MCMC를 이해하기 어렵다는 불만을 표현합니다.

MCMC는 주어진 분포에서 효율적으로 샘플을 추출하는 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 특히 분포의 과정이 잘 알려져 있지 않을 때 유용합니다. 저자는 개인의 선호에 따라 특정 아기 이름을 선택할 가능성을 예측하는 "마법의 상자" 비유를 제시합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 샘플링 문제는 통계 모델링에서 가장 큰 도전 과제입니다. 이는 과정이 잘 이해되지 않는 분포에서 샘플을 추출하는 것입니다. MCMC는 원하는 분포를 근사하는 마르코프 체인을 구성하여 이 문제를 해결합니다.

둘째, 마르코프 체인은 본질적으로 그래프에서의 무작위 이동입니다. 상태(또는 정점) 간의 이동 확률이 분포를 형성합니다. 목표는 정적 분포가 원하는 분포와 일치하는 마르코프 체인을 만드는 것입니다.

셋째, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘은 마르코프 체인을 설계하는 데 사용되는 특정 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 목표 분포에서 효율적으로 샘플을 추출할 수 있도록 전이 확률을 설정하며, 정적 분포가 원하는 확률에 맞도록 보장합니다.

넷째, MCMC는 샘플링을 하는 동안 분포와 관련된 함수의 기대값을 추정할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 실제 기대값에 수렴합니다.

이 글은 MCMC의 필수 개념에 집중하여 불필요한 전문 용어를 피하고, 실제 상황에서 어떻게 적용될 수 있는지를 설명함으로써 MCMC에 대한 이해를 쉽게 하려는 목적을 가지고 있습니다.

영국 군이 웨일스 서부에서 드론 떼를 무력화하는 새로운 전파 무기를 성공적으로 시험했습니다. 이 무기는 전파 주파수 유도 에너지 무기(RF DEW)로, 여러 대의 드론을 동시에 무력화할 수 있으며, 4천만 파운드 이상의 정부 투자를 통해 개발되었습니다. 이로 인해 영국 내 135개의 숙련된 일자리가 창출되었습니다.

RF DEW는 고주파 전파를 발사하여 드론의 전자 장비를 방해함으로써 드론이 추락하도록 만듭니다. 발사 비용이 약 10펜스에 불과해 경제적이며, 최대 1킬로미터 거리의 드론을 겨냥할 수 있습니다. 이 기술은 드론 떼가 현대 전쟁, 특히 우크라이나 전쟁에서 점점 더 많이 사용되고 있는 상황에서 특히 중요합니다.

영국 정부는 혁신적인 방위 기술에 집중하고 있으며, 2025년부터 장비 예산의 최소 10%를 새로운 기술에 할당할 계획입니다. 이 프로젝트는 탈레스 영국이 주도하고 국방부의 지원을 받아 진행되며, 국가 안보를 강화하고 영국 방위 산업을 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 구글에서 일자리를 잃은 경험을 공유하며 충격, 슬픔, 분노의 감정을 표현합니다. 해고는 예상치 못한 일이었고, 자신의 성과와는 무관하다고 합니다. 다른 역할을 찾을 수 있다고 들었지만, 모든 업무 접근 권한이 즉시 차단되어 불공정하게 대우받았다고 느낍니다. 특히 팀 빌딩 행사에서 즐거운 시간을 보낸 직후였고, 구글 IO에서의 발표와 같은 다가오는 책임을 기대하고 있었기에 그 시점이 더욱 아팠습니다. 저자는 배신감과 무가치함을 느끼며, 일자리를 잃고 수년간 쌓아온 관계의 상실이 가져온 감정적 고통을 설명합니다. 사람들에게 블루스카이 또는 이메일로 연락해 달라고 요청하지만, 상황이 복잡해 빠르게 응답하지 못할 수도 있다고 덧붙입니다.

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이 도구는 ERB 템플릿 안에서 HTML을 이해하고 처리할 수 있습니다. HTML과 루비 코드가 혼합된 내용을 정확하게 읽고 처리합니다.

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GCC와 Clang의 -fsanitize=undefined 플래그는 C 코드에서 정의되지 않거나 구현에 따라 달라지는 동작으로 인한 오류를 감지하는 데 도움을 줍니다. 이러한 오류는 종종 프로그래밍 실수를 나타냅니다. 이 샌타이저는 오류를 발견하면 프로그램을 중단시키거나 문제에 대한 자세한 정보를 제공하는 특정 핸들러를 호출할 수 있습니다.

임베디드 시스템에서 이러한 샌타이저를 효과적으로 사용하기 위해서는 Picolibc가 자체 핸들러를 구현해야 합니다. 기본 핸들러는 컴파일러의 특정 라이브러리에 의존하기 때문입니다.

핸들러를 구현한 후 Picolibc에 대한 테스트를 진행한 결과, 여러 가지 일반적인 프로그래밍 오류가 발견되었습니다. 첫째, 포인터 산술 문제로 인해 유효한 배열 경계를 넘어서는 포인터 계산이 있었고, 이를 수정하여 코드의 명확성을 높였습니다. 둘째, 부호 있는 정수 오버플로우 문제는 부호 없는 산술을 사용하여 해결했습니다. 셋째, 메모리 관리 함수와 관련된 문제로 인해 특정 경우에 샌타이저를 비활성화해야 했습니다. 넷째, NULL 포인터와의 산술을 안전하게 처리하기 위해 매크로를 만들었습니다. 다섯째, 정의되지 않은 동작으로 이어질 수 있는 불필요한 계산을 재구성했습니다. 여섯째, 부호 있는 정수에 대한 왼쪽 및 오른쪽 시프트 연산 문제를 해결하기 위해 정의된 동작을 보장하는 매크로를 만들었습니다.

이 작업을 통해 Picolibc 라이브러리에서 실제로 여덟 개의 버그를 발견하고 수정하여 신뢰성을 높였습니다.

정의되지 않은 동작 샌타이저는 유용하지만, 저자는 현재 샌타이저로는 감지되지 않는 부호 없는 산술 문제와 같은 다른 일반적인 프로그래밍 실수를 잡을 수 있는 추가 도구를 바라고 있습니다. 정의되지 않은 동작 샌타이저를 사용하면 C 코드에서 중요한 문제를 드러낼 수 있으며, 저자는 C 프로그래머들이 이를 활용하여 코드 품질을 향상시키기를 권장합니다.

텍사스의 두 상원 의원인 존 코르닌과 테드 크루즈가 스미소니언 박물관에 있는 우주왕복선 디스커버리를 텍사스 휴스턴으로 옮기는 법안을 추진하고 있다. 이 제안은 논란이 많고 비현실적이라고 여겨지는데, 이동 및 복원 비용이 약 10억 달러에 이를 것으로 예상되기 때문이다. '우주 도시'로 알려진 휴스턴은 몇 년 전 지연과 자금 문제로 인해 우주왕복선을 인수할 기회를 놓쳤다.

법안의 배경에는 정치적 동기가 있는 것으로 보인다. 코르닌 의원은 어려운 재선 캠페인을 앞두고 텍사스의 이익을 대변하고 싶어하는 것으로 해석된다. 그러나 NASA와 휴스턴 우주센터는 법안이 제출되기 전에 이에 대한 정보를 받지 못했으며, NASA는 높은 비용과 물류적 어려움을 이유로 이 아이디어에 반대하고 있다.

결론적으로, 상원 의원들이 우주왕복선을 휴스턴으로 되돌리려는 노력은 세금 낭비로 이어질 수 있으며, 중요한 우주 역사에 해를 끼칠 수 있는 잘못된 시도로 여겨지고 있다.

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반도체 산업은 빠르게 발전하고 있으며, 무어의 법칙에 따라 칩의 트랜지스터 수가 매 2년마다 두 배로 증가하고 있습니다. 그러나 트랜지스터 밀도가 증가함에 따라 열 발생이 심각해지고, 이는 칩의 성능과 에너지 효율성에 영향을 미칩니다. 2000년대 중반에 데나드 스케일링이 종료된 이후 상황은 더욱 악화되었으며, 칩이 더 강력해질수록 더 많은 열을 발생시키고 있습니다.

이 열을 관리하기 위해 기존의 공기 및 액체 냉각 방식은 점점 부족해지고 있습니다. 특히 나노시트 트랜지스터와 보완형 전계 효과 트랜지스터(CFET)와 같은 새로운 기술이 전력 밀도와 온도를 높이면서 더욱 그렇습니다. 칩이 계속 작아지면서 작은 온도 상승도 데이터 센터에서 심각한 운영 문제를 일으킬 수 있습니다.

연구자들은 마이크로 유체 냉각과 침수 냉각과 같은 고급 냉각 기술을 탐구하고 있지만, 이러한 해결책은 모든 시스템, 특히 모바일 기기에는 실용적이지 않을 수 있습니다. 온도에 따라 칩 성능을 조정하는 열 센서를 사용하는 시스템 수준의 솔루션도 연구되고 있지만, 성능에 타협을 줄 수 있습니다.

전압과 열 발생을 줄이기 위해 후면 전력 공급 네트워크(BSPDN)와 같은 새로운 후면 기술이 개발되고 있습니다. 그러나 이러한 새로운 설계는 자체적인 열 문제를 일으킬 수 있습니다. CMOS 2.0으로 불리는 미래의 칩 기술은 열 관리를 효과적으로 수행하기 위해 다양한 전략을 결합한 포괄적인 접근이 필요합니다. 여기에는 고급 열 분석과 협력적 설계 노력이 포함됩니다.

결론적으로, 미래 칩의 열 문제를 해결하기 위해서는 혁신적인 냉각 솔루션과 칩 설계에서 전력 분배 및 열 역학에 대한 종합적인 이해가 필요합니다.

Tract는 2023년 5월부터 2025년 3월까지 영국의 주택 위기를 완화하기 위해 계획 허가 과정을 개선하는 기술을 개발하기 위해 설립되었습니다. 2024년 초에 74만 파운드를 모금한 후, 이 회사는 개발자와 토지 소유자를 위한 다양한 비즈니스 모델을 탐색했습니다. Tract Editor와 같은 유망한 기술을 개발했지만, 보수적인 영국 부동산 시장에서 실행 가능한 비즈니스 모델을 찾는 데 어려움을 겪었습니다.

주요 도전 과제는 다음과 같았습니다. 보수적인 산업에 소프트웨어를 판매하는 데 어려움이 있었고, 시장이 분산되어 있으며 새로운 도구에 대한 지불 의사가 낮았습니다. 수익이 부족하고 확장할 명확한 경로가 없어 2025년 3월에 운영 중단 결정을 내리게 되었습니다.

창립자들은 그들의 여정을 돌아보며 자본을 모금하고 유용한 제품을 만드는 등의 성공과 시장 규모를 과대평가하고, 조기 채용을 하며 고객 피드백에 충분히 집중하지 못한 실수를 인식했습니다. 그들은 시장 역학을 이해하고 운영을 간소화하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

결국 그들은 가치 있는 기술을 생산했지만, 기존 조건 하에서는 지속 가능한 비즈니스를 만들 수 없다는 결론에 도달했습니다. 그래서 투자자들에게 자본을 반환하고 미래의 기업가들에게 통찰을 공유하기로 결정했습니다.

이 글에서는 Rust 프로그래밍 언어의 독특한 특징, 특히 메모리 관리와 이동 의미론에 대해 설명합니다.

Rust의 문법은 간단하며 C 계열 언어와 유사합니다. 예를 들어, 간단한 함수는 숫자나 문자열을 출력할 수 있습니다. Rust는 이동 의미론을 사용합니다. 이는 특정 유형(예: 문자열)을 전달할 때 소유권이 복사되는 것이 아니라 이전된다는 것을 의미합니다. 따라서 변수를 이동한 후에 사용하려고 하면 오류가 발생할 수 있습니다.

Rust는 Copy 특성을 구현한 타입(예: 정수)과 그렇지 않은 타입(예: 문자열)을 구분합니다. Copy를 구현하지 않은 타입은 이동한 후 다시 사용하려면 명시적으로 복제(clone)해야 합니다. 소유권을 이전하는 대신, 참조를 사용하여 변수를 빌릴 수 있습니다. 이렇게 하면 소유권을 가져가지 않고도 변수를 사용할 수 있습니다.

이 글은 Rust의 메모리 관리 방식을 JavaScript와 Go와 비교합니다. JavaScript에서는 기본 데이터 타입이 값으로 전달되지만, 객체는 변형을 피하기 위해 다른 전략이 필요합니다. 전반적으로 Rust의 메모리 안전성 접근 방식은 일반적인 프로그래밍 오류를 방지하도록 설계되었지만, 다른 언어와는 다른 사고 방식을 요구합니다.

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커밋(Kermit)은 어린이들이 읽기를 더 쉽고 즐겁게 할 수 있도록 설계된 새로운 글꼴입니다. 특히 난독증이 있는 아이들을 위해 만들어졌습니다. 이 글꼴은 언더웨어(Underware)에서 개발하였으며, 어린 독자들이 이해력을 높이고 자신감을 키울 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

커밋의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 어린이 친화적인 디자인으로, 장난기 가득한 모습과 큰 글자 높이, 두꺼운 선, 넉넉한 간격을 가지고 있어 아이들이 접근하기 쉽습니다. 둘째, 표현력이 풍부한 읽기를 지원합니다. 이 글꼴은 목소리의 억양을 전달하기 위해 굵기, 너비, 높이를 활용하여 아이들이 더 표현력 있게 소리 내어 읽을 수 있도록 돕습니다. 셋째, 난독증 독자들을 위한 지원이 포함되어 있습니다. 커밋은 시각적 처리의 어려움을 고려하여 난독증 독자들의 필요를 충족시키고 있습니다. 글자의 인식을 시각적으로 안내하는 애니메이션 버전도 개발 중입니다.

커밋 글꼴은 다양한 스타일로 제공되며, 어린이들이 읽기를 배우는 데 도움을 주어 경험을 더 재미있고 접근 가능하게 만듭니다. 이 글꼴의 목표는 독서를 통해 아이들의 상상력을 자극하고, 학업과 개인적으로 성공하는 데 필요한 자신감을 주는 것입니다.

현재 커밋은 오피스에서 기본 스타일로 제공되며, 곧 더 많은 스타일이 출시될 예정입니다.

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UTM은 아이폰이나 아이패드에서 윈도우나 리눅스와 같은 다른 운영 체제를 실행할 수 있게 해주는 앱입니다. 하지만 다른 기기에서 iOS를 실행할 수는 없습니다. 이 글에서는 UTM 가상 머신을 사용하여 Apple Silicon에서 리눅스 개발 환경을 설정하는 방법을 설명합니다.

먼저 UTM을 설치해야 합니다. Homebrew를 사용하여 UTM과 cdrtools를 설치합니다. cdrtools는 가상 머신을 위한 초기화 파일(init.iso)을 만드는 데 필요합니다. 설치 명령어는 brew install --cask utm과 brew install cdrtools입니다.

다음으로, 자신의 아키텍처에 맞는 Fedora 또는 Ubuntu 클라우드 이미지를 다운로드합니다. ARM 아키텍처의 경우 aarch64를 선택해야 합니다.

이후 Cloud-Init을 사용하여 필요한 개발 도구(예: git, docker 등)와 SSH 키를 자동으로 설정하는 스크립트를 만듭니다. 이 스크립트는 가상 머신에 필요한 환경을 쉽게 구성할 수 있게 도와줍니다.

그 다음, mkisofs를 사용하여 클라우드-init 스크립트를 포함한 init.iso 파일을 생성합니다.

이제 가상 머신을 생성하고 설정합니다. 원하는 운영 체제를 에뮬레이트하도록 VM을 설정하고, 하드웨어 설정을 구성합니다. 8GB의 디스크 공간을 사용하고 불필요한 구성 요소는 제거하며 필요한 드라이브를 추가합니다. 다운로드한 클라우드 이미지와 init.iso를 가져옵니다.

가상 머신을 실행하고, 스크립트에서 설정한 사용자 이름 "fedora"와 비밀번호 "password"로 로그인합니다. 클라우드-init 스크립트가 자동으로 환경을 구성할 것입니다.

마지막으로 초기화가 완료되면 가상 머신을 종료하고 init.iso 드라이브를 제거합니다. Apple Silicon에서는 "Virtualize"를 선택하고 arm64 클라우드 이미지를 사용해야 합니다. 즐거운 코딩 되세요!

마이크로소프트 연구진이 새로운 AI 모델인 BitNet b1.58 2B4T를 개발했습니다. 이 모델은 현재 사용 가능한 가장 큰 1비트 모델로, 효율성을 고려하여 설계되었으며, 애플의 M2 칩을 포함한 다양한 하드웨어에서 실행될 수 있습니다.

BitNet은 양자화라는 방법을 사용하여 모델의 가중치를 -1, 0, 1의 세 가지 값으로 줄입니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이고 전통적인 모델보다 더 빠르게 작동할 수 있습니다. BitNet b1.58 2B4T는 20억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 약 3,300만 권의 책에 해당하는 방대한 데이터셋으로 훈련되었습니다. 이 모델은 특정 테스트에서 비슷한 크기의 다른 모델들보다 더 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다.

하지만 이 모델은 마이크로소프트의 맞춤형 프레임워크인 bitnet.cpp를 필요로 하며, 현재 특정 하드웨어에서만 지원되고 일반적으로 사용되는 GPU는 포함되어 있지 않습니다. 이러한 제한은 자원이 제한된 장치에서의 잠재적인 이점에도 불구하고 모델의 채택을 저해할 수 있습니다.

니케이 아시아는 아시아에 대한 뉴스와 정보를 제공하는 매체입니다. 개인과 그룹을 위한 구독 서비스와 구독 선물 옵션 등 다양한 서비스를 제공합니다. 사이트에는 공지사항, 광고 기회, 고객 지원 섹션이 포함되어 있습니다. 또한, 사용자가 쉽게 탐색할 수 있도록 사이트 맵이 제공되며, 법적 고지 및 개인정보 보호 정책도 안내하고 있습니다.

정부는 Ofgem 및 국가 에너지 시스템 운영자와 함께 청정 에너지 프로젝트의 전력망 연결을 개선하기 위한 중요한 개혁을 발표할 예정입니다. 이러한 변화는 청정 에너지를 생산할 수 있는 기업을 우선시하고 경제 성장을 촉진하는 것을 목표로 하며, 연간 400억 파운드의 민간 투자를 유도할 수 있습니다.

현재 많은 기업들이 전력망에 연결되는 데 최대 15년까지 긴 지연을 겪고 있어 성장에 제약을 받고 있습니다. 새로운 계획은 구식 프로젝트를 대기 목록에서 제외하여 데이터 센터와 재생 가능 에너지와 같은 혁신 산업의 빠른 연결을 가능하게 할 것입니다.

이번 개혁은 에너지 안보를 강화하고 외국 화석 연료에 대한 의존도를 줄이려는 정부의 더 넓은 변화 계획의 일환입니다. 이 이니셔티브는 2024년 7월 이후 영국의 청정 에너지 분야에서 이미 437억 파운드의 민간 투자를 유치했습니다.

주요 내용으로는 청정 에너지 프로젝트의 전력망 연결을 신속하게 진행하고, 경제 성장에 기여하는 산업을 우선시하며, 불필요한 전력망 업그레이드를 줄여 소비자에게 50억 파운드를 절약할 수 있도록 하는 것입니다. 또한, 영국의 자생적인 재생 가능 에너지로의 전환을 지원하여 가격을 안정시키고 소비자를 보호하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이러한 개혁은 일자리 창출을 촉진하고 생활 수준을 향상시키며, 영국의 지속 가능한 에너지 미래를 보장하기 위해 설계되었습니다.

카시오 젠의 도트파일은 의존성 없이 맥 OS에서 간단한 설정을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

ZSH 개선 사항으로는 최소한의 프롬프트가 있어 현재 브랜치와 변경된 파일 같은 Git 정보를 보여줍니다. 탭 완성이 개선되어 메뉴 옵션을 통해 선택할 수 있으며, 화살표 키를 사용해 명령어 기록을 검색할 수 있습니다. 유용한 별칭과 단축키를 통해 디렉토리 탐색이 쉬워졌습니다.

Git 기능으로는 일반적인 Git 명령어에 대한 단축키가 제공됩니다. 예를 들어, ci, co, st 같은 명령어를 쉽게 사용할 수 있습니다. git lol이나 git graph와 같은 명령어로 로그를 더 잘 볼 수 있으며, 브랜치를 게시하거나 비게시하고 정리하는 명령어로 브랜치 관리를 간소화했습니다.

생활 편의성 개선 사항으로는 리베이스 중 자동으로 스태시가 저장되며, 기본 브랜치는 "main"으로 설정됩니다. 또한, 글로벌 gitignore를 설정할 수 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 포크하고 설정 파일을 검토한 후 사용합니다. 원하는 위치에 저장소를 클론합니다(추천 위치: ~/.dotfiles). 그런 다음 부트스트랩 스크립트를 실행하여 설정합니다.

업데이트하려면 .dotfiles 디렉토리로 이동한 후 source bootstrap.sh를 실행하면 됩니다. 또한 ~/.gitconfig.local과 ~/.zshrc.local에서 설정을 사용자화할 수 있습니다.

이 글은 Hacker News의 독특한 글쓰기 스타일을 어떻게 모방할 수 있는지를 다룹니다. Hacker News에서 자주 볼 수 있는 콘텐츠의 특정 특징, 즉 어조, 어휘, 구조를 파악하고 이를 모방하는 데 중점을 둡니다. 목표는 이 플랫폼에서 흔히 접할 수 있는 글과 유사한 텍스트를 만드는 것입니다.

RakuAST 프로젝트는 소스 코드를 처리하고 오류를 검사하며 바이트코드 생성을 위한 저수준 표현을 만드는 컴파일러 프론트엔드를 재설계하는 작업이었습니다. 프로젝트를 시작했을 때 기본 기능은 갖춰져 있었지만, Raku는 복잡한 언어로, 개인 메소드나 컴파일 타임 메소드 호출과 같은 많은 기능이 아직 구현되지 않은 상태였습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저는 복잡도에 따라 특정 순서로 하나의 사양 테스트를 수정하는 데 집중했습니다. 그러나 많은 테스트가 고급 Raku 기능을 사용하고 있어 진행이 복잡해졌습니다. 가장 큰 도전은 컴파일 중 코드 실행 타이밍을 관리하는 것이었는데, 특정 코드 참조가 아직 정의되지 않았을 수 있어 선언과 정의의 정확한 순서가 필요했습니다. 이 순서는 문서화되어 있지 않아 시행착오를 통해 알아내야 했습니다.

처음에는 약 200개의 커밋을 예상했지만, 여러 특수 사례와 컴파일 타임 체크로 인해 900개를 넘는 커밋을 하게 되었습니다. 두 번째 프로젝트 목표는 새로운 컴파일러가 이전 프론트엔드에 의존하지 않고 스스로를 컴파일할 수 있도록 하는 것이었으며, 이는 순환 의존성을 도입해 우회 방법이 필요했습니다.

약 10만 줄로 구성된 표준 라이브러리는 기존 테스트로는 다루지 못한 많은 결함을 드러냈습니다. 많은 테스트가 불완전하거나 잘못되어 있어 추가적인 조정이 필요했습니다.

프로젝트의 복잡성 때문에 커뮤니티의 기여가 저조했지만, 몇몇 개인의 도움을 받아 진행할 수 있었습니다. 이 도움은 프로젝트 진행에 매우 중요한 역할을 했습니다.

Chroma는 유비소프트에서 개발한 도구로, 다양한 유형의 색맹을 시뮬레이션하는 기능을 가지고 있습니다. 특히 프로타노피아, 듀테라노피아, 트리타노피아와 같은 색맹 유형을 지원합니다. 이 도구의 주요 목적은 게임 테스트를 돕고 색각 장애가 있는 플레이어의 접근성을 향상시키는 것입니다.

Chroma의 주요 기능으로는 게임을 하는 동안 어떤 모니터에서도 색맹을 시뮬레이션할 수 있는 기능이 있습니다. 특정 게임 엔진이 필요 없이 모든 게임과 호환되며, 최대 60프레임으로 게임 플레이를 시뮬레이션할 수 있어 높은 성능을 제공합니다. 모든 유형의 색맹에 대해 정확한 시뮬레이션을 제공하며, 실시간 게임 화면을 캡처하고 시뮬레이션할 수 있는 유일한 도구입니다. 오류 기록을 위한 스크린샷 캡처도 쉽게 할 수 있으며, 사용자 친화적이고 설정 가능한 인터페이스를 갖추고 있습니다.

추가 정보가 필요하면 사용자 가이드를 참조하거나 공식 로고를 다운로드할 수 있습니다.

CMake 사용 중 Visual Studio 2022 없이 오류(C2039)가 발생하는 경우, 이는 구버전 CPPWinRT 라이브러리 때문일 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 Microsoft.Windows.CppWinRT NuGet 패키지를 설치하거나 CPPWinRT 버전을 업데이트해야 하며, 가능하면 Visual Studio 2022를 사용하는 것이 좋습니다.

이 기사는 사진 조작의 오랜 역사를 다루고 있으며, 정치적 선전, 자아 과시, 창의성 등 다양한 이유로 이미지가 어떻게 변경되어 왔는지를 강조합니다. "카메라는 결코 거짓말을 하지 않는다"는 믿음이 잘못된 것임을 지적하며, 사진이 발명된 이후로 사람들은 사진을 편집해 왔습니다.

주요 사례로는 에이브러햄 링컨의 이미지가 더 영웅적으로 보이도록 조작된 것, OJ 심프슨의 모습이 잡지 표지에서 더 위협적으로 보이도록 변경된 것, 베니토 무솔리니의 사진이 강력한 지도자로서의 이미지를 강조하기 위해 편집된 것 등이 있습니다. 최근에는 웨일스 공주가 heavily edited된 가족 사진을 공개한 사건이 사진 조작의 현재적 중요성을 보여줍니다.

이 기사는 조작된 이미지가 종종 관객이 보고 싶어 하는 것을 반영한다고 강조하며, 특히 딥페이크와 같은 현대 기술로 인해 사람들이 얼마나 쉽게 이미지에 속을 수 있는지에 대한 우려를 제기합니다. 일부 조작된 이미지는 속이기 위해 만들어진 반면, 다른 것들은 예술적이거나 유머러스한 목적으로 제작된 것임을 언급하며 마무리합니다.

최근 연구에 따르면, 어린이를 대상으로 한 치약을 포함한 여러 브랜드의 치약에서 납, 비소, 수은, 카드뮴과 같은 위험한 중금속이 검출되었습니다. 51개 브랜드를 조사한 결과, 약 90%가 납을 포함하고 있었고, 65%는 비소, 거의 절반은 수은, 그리고 3분의 1은 카드뮴을 포함하고 있었습니다. 이러한 수치는 연방 및 주 정부의 안전 기준을 초과하는 경우가 많으며, 이 기준이 충분히 엄격하지 않다는 비판을 받고 있습니다.

리드 세이프 마마의 창립자인 타마라 루빈은 이 문제의 심각성을 강조하며, 납에 노출되면 어린이의 인지 발달과 전반적인 건강에 해를 끼칠 수 있다고 밝혔습니다. 테스트 결과, 크레스트와 센소다인과 같은 인기 브랜드가 높은 수준의 독소를 포함하고 있는 것으로 나타났습니다.

일부 기업은 납이 환경에서 미량으로 발견되며, 검출된 수준이 우려할 만한 것이 아니라고 주장하지만, 어떤 브랜드도 제품에서 납을 제거하겠다고 약속하지 않았습니다. 현재 치약의 납에 대한 연방 기준은 아동 제품에 대한 제안된 기준에 비해 높으며, 이 기준은 아직 법안으로 통과되지 않았습니다.

루빈의 연구에 따르면, 치약의 특정 성분인 하이드록시아파타이트, 탄산칼슘, 벤토나이트 점토가 오염에 기여할 수 있다고 합니다. 그러나 일부 어린이 치약은 이러한 중금속이 검출되지 않았습니다.

메릴랜드 프린스 프레드릭에 위치한 마지막 라디오샥 매장이 40년 넘게 운영된 후 4월 말에 문을 닫습니다. 매니저인 신디 헤닝은 30년 동안 이곳에서 일해왔으며, 폐점 소식에 슬픔을 표현했습니다. 이 매장은 최근 세상을 떠난 마이클 킹이 소유하고 있었고, 그의 아들 에드워드가 운영을 이어받았습니다. 라디오샥은 2015년에 파산을 선언한 이후 어려움을 겪어왔으며, 현재 미국 내 창고 없이 운영되고 있습니다. 헤닝은 공식적인 교육을 받지 않았음에도 불구하고 뛰어난 수리 기술로 칭찬받아 왔습니다. 매장의 마지막 영업일은 4월 26일입니다.

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PgDog는 Postgres 데이터베이스와 클라이언트 간의 통신을 돕는 네트워크 프록시입니다. 이 도구는 SQL 쿼리를 해석하고 라우팅하여 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 작동합니다. PgDog는 Postgres의 와이어 프로토콜을 사용하며, 이 프로토콜은 간단한 프로토콜과 확장된 프로토콜 두 가지 모드를 제공합니다. 간단한 프로토콜은 쿼리를 직관적으로 실행하고, 확장된 프로토콜은 준비된 문장을 사용할 수 있게 해줍니다.

PgDog의 기본 개념 중 하나는 와이어 프로토콜입니다. 쿼리는 메시지로 전송되며, 메시지는 유형 표시기, 페이로드 길이, 실제 쿼리로 구성됩니다. PgDog는 쿼리가 데이터를 읽는지 쓰는지를 판단하고, 쿼리를 적절히 라우팅하기 위해 샤딩 키를 식별합니다.

샤딩은 데이터를 여러 데이터베이스에 분산시켜 효율성을 높이는 방법입니다. PgDog는 Postgres의 내장 해싱 기능을 사용하여 데이터를 분할하며, 이는 다양한 시스템 간의 호환성을 보장합니다. 간단한 쿼리인 SELECT와 INSERT는 샤딩 키를 추출하여 처리됩니다. 조건이 있는 복잡한 쿼리(예: IN 또는 !=)는 관련 샤드로 라우팅하거나 필요할 경우 모든 샤드로 전송됩니다.

확장된 프로토콜은 매개변수를 별도로 파싱하고 바인딩할 수 있게 하여 성능을 최적화합니다. PgDog는 파싱된 쿼리를 캐시하여 반복적인 파싱을 최소화하고 속도를 향상시킵니다. 또한, PgDog는 여러 샤드에서 응답을 통합하여 클라이언트가 일관된 결과 집합을 받을 수 있도록 합니다. 다양한 메시지 유형을 처리하고 샤드 간의 동기화를 유지합니다.

데이터 수집 측면에서 COPY 명령은 대량 데이터 작성을 최적화하여 샤딩된 데이터베이스에 빠르게 데이터를 삽입할 수 있게 합니다. PgDog는 데이터 스트리밍을 관리하여 완전한 레코드가 올바른 샤드로 전송되도록 합니다. PgDog는 여러 CPU 스레드를 활용하여 데이터 처리 속도를 높일 수 있으며, 이로 인해 초당 기가바이트 수준의 데이터 수집이 가능할 수 있습니다.

향후 PgDog는 논리적 복제 스트림 처리와 다양한 클라우드 환경에서의 기능 확장을 목표로 하고 있습니다. 개발자들은 초기 사용자와 협업 기회를 찾고 있습니다. 전반적으로 PgDog는 샤딩된 Postgres 시스템에서 복잡한 SQL 쿼리 관리를 단순화하여 성능과 데이터 처리 효율성을 향상시킵니다.

이 글에서는 코틀린의 타입 클래스에 대해 설명합니다. 타입 클래스는 개발자가 재사용 가능하고 일반화된 코드를 작성하는 데 도움을 주며, 특히 데이터 유효성 검사에 유용합니다. 이 개념을 설명하기 위해 Arrow Kt 라이브러리와 코틀린의 실험적 컨텍스트 수신기 기능을 사용합니다.

타입 클래스는 다양한 데이터 타입에 적용할 수 있는 동작(예: 유효성 검사 규칙)을 정의할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 다형성을 구현할 수 있으며, 같은 함수가 서로 다른 타입에서 작동할 수 있습니다.

이 글에서는 사용자 포트폴리오 데이터를 검증하는 방법을 데이터 전송 객체(DTO)를 사용하여 보여줍니다. 다양한 DTO에 대해 공통 인터페이스인 Validatable을 만들어 유효성 검사 과정을 간소화하는 데 중점을 둡니다.

타입 클래스를 사용하면 상속에 의존하지 않고도 유효성 검사 규칙을 데이터 타입과 독립적으로 정의할 수 있습니다. 이는 코드의 유지보수성을 높이고, 같은 타입에 대해 여러 구현을 가능하게 합니다.

코틀린의 확장 함수와 컨텍스트 수신기를 사용하면 코드의 사용성과 우아함이 향상됩니다. 이를 통해 유효성 검사 메서드를 데이터 타입의 일부인 것처럼 호출할 수 있습니다.

또한, Arrow 라이브러리의 Either 타입을 사용하여 오류 처리를 강조합니다. 이 타입은 예외를 발생시키지 않고도 여러 유효성 검사 오류를 포착할 수 있게 해줍니다.

마지막으로, 코틀린과 Arrow 라이브러리를 사용하기 위한 Gradle 설정 방법도 제공되어 독자들이 논의된 개념을 쉽게 구현할 수 있도록 돕습니다. 타입 클래스는 코틀린에서 유효성 검사 로직을 추상화하고 관리하는 강력한 방법을 제공하며, 함수형 프로그래밍 원칙과 코틀린의 기능을 결합하여 유연하고 유지보수 가능한 코드를 생성합니다.

Valkey가 Redis를 [extra] 저장소에서 대체하게 됩니다. 이는 Redis의 라이선스 변경 때문입니다. 이 전환은 2025년 4월 17일에 이루어질 예정입니다. Arch Linux 패키지 유지 관리자는 사용자들이 Valkey로 전환할 수 있도록 약 14일 동안 Redis를 계속 제공할 것입니다. 이 기간이 지나면 Redis는 AUR로 이동하게 되며 더 이상 업데이트를 받지 않아 구버전이 될 것입니다. 사용자들은 전환 기간이 끝난 후 문제를 피하기 위해 가능한 빨리 Valkey를 사용하기 시작할 것을 권장합니다.

리우리펑은 중국의 웨이보에서 검열관으로 일하며 몇 달 동안 자신의 직무를 소홀히 하여 공산당에 대한 비판적인 게시물이 온라인에 올라가는 것을 방치했습니다. 그는 반대 의견을 억압하려고 했지만, 비밀리에 자신이 검열한 사람들에게 동정심을 느꼈습니다. 리우는 종종 "평범한 파시스트"라는 가명을 사용하여 정부를 조롱하며, 정권에 비판적인 사용자들과 소통하면서도 발각되지 않도록 했습니다.

정부가 반대 의견에 대한 단속을 강화하자, 리우는 가끔 사용자들의 계정을 차단 해제해 주기도 했습니다. 그는 자신의 직업에 실망하게 되었고 결국 사직하기로 결심했습니다. 그 후, 공산당의 저명한 비판자인 작가 무롱쉐춘의 계정이 정지되자, 리우는 검열 관행에 대한 민감한 정보를 비밀리에 수집하기 시작했습니다.

리우는 이후 이 정보를 무롱쉐춘의 공통 지인인 유다유에게 유출하며, 무롱쉐춘의 계정을 검열하라는 지시를 내린 사람에 대한 세부 정보를 공개했습니다. 사직한 후, 이전 직장에서의 압박을 느낀 리우와 그의 가족은 COVID-19 봉쇄 기간 동안 미국으로 도피했습니다.

미국에 도착한 리우는 검열관에서 검열에 맞서는 일로 전환하여 자신이 수집한 파일을 공유했습니다. 한편, 무롱쉐춘은 중국에서 계속해서 억압을 받았습니다. 이야기는 리우가 자신의 과거와 현재 누리는 자유를 되돌아보며 끝나며, 여전히 중국에서 고군분투하는 사람들, 특히 부패 혐의로 기소되고 투옥된 펑보와 같은 고위 관리들과의 대조를 이룹니다.

이 글은 닌텐도와 아타리 간의 역사적인 법적 싸움에 대해 다루고 있으며, 특히 2024년에 NES용 게임을 출시한 텐겐 게임스라는 회사에 초점을 맞추고 있습니다. 텐겐은 아타리 게임스와 연결되어 있으며, 1980년대에 닌텐도의 허가 없이 NES 카트리지를 제작하다가 법정에서 패소한 경험이 있습니다.

게임 산업은 혁신뿐만 아니라 법적 싸움에 의해서도 형성됩니다. 닌텐도의 성공은 법적 전략에 크게 의존했으며, 아타리는 법적 실수로 인해 실패했습니다. 1979년에는 아타리의 모델이 전직 직원들에 의해 설립된 액티비전으로 인해 흔들렸습니다. 액티비전은 게임 디자이너들에게 로열티를 요구하며 제3자 게임 제작의 붐을 일으켰습니다.

하지만 시장에 너무 많은 게임이 쏟아지면서 1983년에는 대규모 게임 시장 붕괴가 발생했고, 이는 아타리와 액티비전에 큰 타격을 주었습니다. 1985년 닌텐도가 NES를 출시할 때, 시장 붕괴를 방지하기 위해 특정 게임만 실행할 수 있도록 하는 락아웃 칩을 도입했습니다.

1989년 아타리 게임스는 닌텐도의 락아웃 시스템을 역설계하여 자사 게임을 제작하기 시작했고, 이는 법적 싸움으로 이어졌습니다. 법원은 호환성을 위한 역설계가 공정 사용에 해당할 수 있다고 판결했지만, 아타리는 닌텐도의 코드를 얻기 위해 거짓말을 했기 때문에 패소했습니다. 이로 인해 아타리는 NES 게임 제작이 금지되었습니다.

이 사건들은 게임 에뮬레이터와 레트로 게임의 접근성에 큰 영향을 미쳤습니다. 전반적으로, 이 글은 기술 혁신뿐만 아니라 법적 전략과 싸움이 비디오 게임 산업을 어떻게 형성했는지를 강조합니다.