이 글에서는 저자가 Kubernetes 이미지 레지스트리 문제를 해결하기 위해 만든 오픈소스 프로젝트인 Spegel에 대한 경험을 다룹니다. 저자는 GitHub 컨테이너 레지스트리에 의존하던 중 고트래픽 사건을 겪으면서 운영 관리를 최소화할 수 있는 솔루션으로 Spegel을 개발하게 되었습니다.

Microsoft는 Spegel에 관심을 보였고, 협업에 대한 논의가 진행되었습니다. 그러나 저자는 나중에 Microsoft가 Spegel과 매우 유사한 Peerd라는 프로젝트를 개발했다는 사실을 알게 되었고, 그 코드와 주석이 Spegel에서 직접 가져온 것처럼 보였지만 적절한 출처 표기가 없었습니다. Peerd는 MIT 라이선스 하에 배포되어 이러한 수정이 가능했습니다.

이 상황은 사용자들이 Spegel과 Peerd의 차이를 이해하는 데 혼란을 초래했습니다. 특히 Microsoft의 강력한 브랜드 이미지 때문에 더욱 그렇습니다. 그럼에도 불구하고 저자는 Spegel을 계속 지원하고 개발해왔으며, 현재 1,700개 이상의 별과 수백만 번의 다운로드를 기록하며 큰 인기를 얻고 있습니다.

저자는 대기업과의 관계에서 독립적인 유지 관리자가 겪는 어려움에 대해 반성하며, Spegel의 라이선스와 자금 조달 전략에 대한 잠재적인 변화를 고려하고 있습니다. 또한 오픈소스 기여와 커뮤니티 지원의 미래에 대한 우려를 제기하며, 이 분야에 대한 투자 감소에 대한 문제를 언급하고 있습니다.

이 글에서는 Claude Code와 같은 AI 도구가 프로그래머의 능력을 대체하는 것이 아니라 오히려 향상시킨다는 점을 다룹니다. 저자는 이러한 도구를 사용하는 것을 개발자의 기술을 증폭시키는 메크 슈트를 입는 것에 비유합니다.

AI 도구는 개발자가 더 빠르게 작업할 수 있도록 도와주지만, 여전히 인간의 감독과 통제가 필요합니다. 이 도구들은 생산성을 높여주지만, 숙련된 프로그래머의 필요성을 없애지는 않습니다. 개발자는 AI 도구를 사용할 때 경계를 유지해야 합니다. AI가 예기치 않거나 잘못된 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 저자는 AI가 문제를 일으키는 코드를 생성한 경험을 공유하며, 지속적인 감독의 필요성을 강조합니다.

전통적으로 코딩은 코드 작성과 디버깅에 많은 시간을 소모했습니다. 그러나 AI의 도움으로 코드 작성 시간이 크게 줄어들면서 문제 이해와 해결책 설계에 더 많은 집중을 하게 되었습니다. 경험이 많은 개발자는 AI의 출력이 잘못되었을 때 이를 인식하는 데 더 능숙합니다. 반면, 경험이 적은 프로그래머는 실수를 발견하는 데 어려움을 겪을 수 있어 실제 경험이 중요합니다.

AI와의 협업이 가장 효과적인 활용 방법입니다. 인간은 전략적 방향을 제시하고, AI는 빠른 코드 생성을 제공합니다. 성공적인 결과는 개발자의 판단과 전문성에 달려 있습니다. AI 도구가 발전함에 따라 프로그래머에게 필요한 기술도 변화할 것입니다. 단순한 코딩 능력보다 아키텍처적 사고와 AI와의 협업이 더 중요해질 것입니다.

저자는 AI 도구를 인간의 능력을 향상시키는 수단으로 받아들이라고 권장합니다. 이를 통해 개발자들은 전례 없는 생산성과 혁신을 이룰 수 있습니다. AI 도구가 프로그래밍을 변화시키고 있지만, 효과적이고 건전한 개발 관행을 보장하기 위해서는 숙련된 인간의 감독이 필요합니다.

작전 베이비리프트는 1975년 사이공 함락 당시 미국이 시행한 이니셔티브로, 전쟁 고아들을 구하기 위한 인도적 임무로 여겨졌습니다. 많은 아이들이 병약하거나 저체중 상태로 고아원에서 구조되었고, 그들의 어머니들은 전쟁 중 안전을 걱정하며 아이들을 맡겼습니다. 이 작전은 약 2만 명의 아동을 입양하는 것을 목표로 했지만, 138명의 아이들이 사망한 비극적인 비행기 사고 등 여러 도전에 직면했습니다.

작전의 이야기는 자선 활동으로 묘사되었지만, 비판자들은 이것이 군사적 패배에서 눈을 돌리기 위한 정치적 조치라고 주장했습니다. 일부 입양은 성공적이었지만, 많은 아이들은 진정한 고아가 아니었고 자신의 가족 배경을 알지 못했습니다. 성장하면서 많은 입양아들은 자신의 정체성과 경험에 대해 복잡한 감정을 느끼며, 잃어버린 역사 때문에 불완전함을 느끼는 경우가 많았습니다.

입양 기관들은 아이들을 미국 가정에 배치하는 것을 우선시하며 생물학적 부모의 의사를 종종 무시했습니다. 입양아들의 이야기에는 입양 가정에서의 학대부터 자신의 뿌리와의 연결을 갈망하는 다양한 경험이 담겨 있습니다. 많은 입양아들은 자신의 경험을 나누고 지원을 받기 위해 공동체를 형성했습니다.

오늘날 베트남 출신의 많은 국제 입양아들은 여전히 시민권 부족과 자신의 경험에 대한 인정을 받기 위한 어려움에 직면해 있습니다. 최근의 운동들은 이전 법안에서 제외된 입양아들의 시민권 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 작전 베이비리프트의 영향을 받은 사람들의 이야기는 입양의 복잡성, 전쟁의 영향, 정체성과 소속감에 대한 지속적인 고난을 드러냅니다.

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내부 루프 에이전트는 대형 언어 모델(LLM)이 클라이언트에 의존하지 않고 도구를 직접 사용할 수 있는 새로운 개념입니다. 이는 LLM의 작동 방식을 단순화하여, 도구 호출을 독립적으로 처리하고 실행할 수 있게 합니다.

현재의 LLM은 도구 호출을 처리하기 위해 클라이언트에 의존합니다. 반면, 내부 루프 에이전트는 사고 과정 중에 스스로 도구 호출을 실행할 수 있어 효율성을 높입니다. LLM은 구글 맵과 같은 도구 호출을 포함한 텍스트를 생성합니다. 이 LLM을 운영하는 소프트웨어(예: 올라마 또는 vLLM)는 이러한 호출을 처리하고 응답을 관리합니다.

내부 루프 에이전트의 장점은 정보를 처리하는 동안 동시에 도구 호출을 할 수 있어 능력을 향상시킨다는 점입니다. o3와 o4-mini와 같은 모델은 도구를 효과적으로 사용할 수 있도록 특별히 훈련받았습니다. 내부 루프 에이전트는 학습 과정에 도구를 포함하여 훈련받아, 해당 도구를 최적화하여 사용할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 현재 모델은 제한된 도구 세트에 국한되어 있지만, 적절한 훈련을 통해 더 다양한 일반 도구를 사용할 수 있게 될 가능성이 있습니다.

미래의 발전은 LLM이 단순히 지침을 따르는 것이 아니라 경험을 통해 새로운 도구에 적응할 수 있게 할 수 있습니다. 현재 사용자는 도구 사용법을 상세히 설명하거나 특정 도구 지식을 가진 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 구글의 에이전트 간 통신 프로토콜인 A2A는 다양한 에이전트가 상호작용할 수 있게 하며, 이는 더 전문화된 에이전트가 등장함에 따라 중요해질 수 있습니다.

내부 루프 에이전트는 LLM의 작동 방식에서 중요한 진전을 나타내며, 도구 사용에 있어 더 자율적이고 효과적인 방법을 제공합니다. 이러한 모델이 도구를 활용하는 데 중점을 두고 훈련받는 것이 중요합니다.

파이썬은 2025년 말에 출시될 예정인 3.14 버전에서 t-strings라는 새로운 기능을 도입합니다. t-strings는 문자열 처리를 개선하기 위해 설계된 것으로, 특히 사용자 입력을 잘못 사용할 경우 보안 문제를 일으킬 수 있는 인기 있는 f-strings의 안전한 대안을 제공합니다.

t-strings의 주요 특징은 f-strings의 일반화된 형태로, 새로운 유형인 string.templatelib.Template으로 평가됩니다. f-strings와 달리 Template 인스턴스는 문자열로 변환되기 전에 반드시 처리되어야 하며, 이는 SQL 인젝션이나 크로스 사이트 스크립팅과 같은 문제를 예방하는 데 도움을 줍니다. 개발자는 HTML 콘텐츠를 안전하게 이스케이프하는 등의 사용자 정의 처리 함수를 만들 수 있습니다. t-strings는 더 유연한 문자열 조작을 가능하게 하여, JavaScript의 태그드 템플릿과 유사한 기능을 제공합니다.

t-strings를 사용하면 개발자는 템플릿의 문자열과 값을 포함한 구성 요소에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 고급 처리와 사용자 정의가 가능합니다.

전반적으로 t-strings는 파이썬의 문자열 처리에서 안전성과 유연성을 향상시킬 것이며, 개발자 커뮤니티가 이 기능을 널리 수용할 것으로 기대됩니다.

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워털루 대학교의 마틴 카르스텐 교수팀이 단 30줄의 리눅스 코드를 수정함으로써 데이터 센터의 에너지 소비를 최대 30%까지 줄일 수 있는 방법을 발견했습니다. 이 개선은 데이터 센터의 비효율성을 해결하여 에너지 효율성을 높이는 데 기여합니다.

이 프로젝트는 TikTok의 보안과 난독화를 위한 맞춤형 가상 머신(VM)을 역설계하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

프로젝트의 목적은 TikTok의 VM 코드가 포함된 webmssdk.js 파일의 난독화를 해제하여 더 이해하기 쉽게 만드는 것입니다.

난독화 해제 과정에서는 코드가 괄호 표기법과 인코딩된 문자열 같은 기법을 사용해 심하게 난독화되어 있어 읽기 어렵습니다. 이 프로젝트는 난독화된 배열 접근을 읽기 쉬운 점 표기법으로 바꾸고, 함수의 이름을 변경하여 명확성을 높이는 작업을 포함합니다. 특정 스크립트를 실행함으로써 난독화된 내용을 해독하여 함수의 이름과 목적을 드러낼 수 있습니다.

가상 머신은 코드에서 가져온 키를 사용해 XOR 방식으로 암호화된 바이트코드를 실행합니다. 이 프로젝트는 이 바이트코드를 성공적으로 복호화하여 기능을 분석할 수 있게 합니다.

TikTok의 VM은 스코프와 예외 처리 같은 고급 기능을 지원하여 복잡합니다. 바이트코드를 해석하고 각 함수의 동작을 문서화하기 위해 맞춤형 코드가 개발됩니다.

사용자는 원래의 webmssdk.js 파일을 난독화 해제된 버전으로 교체하여 브라우저에서 테스트할 수 있습니다. Tampermonkey와 같은 도구를 사용해 맞춤형 스크립트를 실행함으로써 더 쉽게 디버깅할 수 있습니다.

TikTok에 요청을 보낼 때는 특정 헤더가 필요합니다. 예를 들어 msToken, X-Bogus, _signature와 같은 헤더가 필요합니다. 이 프로젝트는 이러한 헤더를 생성할 수 있어 TikTok에 댓글을 게시하는 등의 작업을 가능하게 합니다.

TikTok의 VM은 자주 업데이트되므로 지속적인 조정과 새로운 역컴파일 작업이 필요할 수 있습니다.

이 프로젝트는 TikTok의 난독화된 자바스크립트 코드를 이해하고 상호작용할 수 있는 도구와 방법을 제공하여 사용자에게 접근성과 기능성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

저자는 프로그래밍 언어에서 파이프라이닝을 강력히 선호한다고 밝히며, 이는 함수 호출을 통해 데이터를 처리하는 더 명확하고 읽기 쉬운 방법을 제공한다고 설명합니다. 복잡한 방식으로 인자를 전달하는 대신, 파이프라이닝은 작업을 간단하게 한 줄씩 연결할 수 있게 해줍니다. 이 방법은 가독성을 높이고, 코드를 수정하기 쉽게 만들며, 전반적인 코딩 경험을 향상시킵니다.

저자는 파이프라이닝과 전통적인 함수 호출 문법을 비교하며 후자가 지나치게 복잡한 구문 분석을 요구하고 직관적이지 않다고 주장합니다. 파이프라이닝의 장점으로는 IDE 기능을 통한 코드 탐색이 용이해지고, 새로운 함수를 추가할 때 더 깔끔하게 수정할 수 있으며, 코드의 조직이 개선된다는 점을 강조합니다.

Rust와 SQL과 같은 언어의 예시는 파이프라이닝이 복잡한 작업을 어떻게 단순화할 수 있는지를 보여줍니다. 저자는 또한 복잡한 객체를 생성하는 데 파이프라이닝과 잘 어울리는 빌더 패턴에 대해서도 언급합니다.

전반적으로 저자는 파이프라이닝이 코드의 명확성과 유지보수성을 향상시키는 깔끔하고 효과적인 프로그래밍 기능이라고 생각하며, 언어에서의 더 넓은 채택을 지지합니다.

이 글에서는 Haskell의 지연 무한 리스트를 파이썬에서 생성자를 사용하여 구현하는 방법에 대해 설명합니다.

먼저, 저자는 Haskell에서 배운 기법을 소개하며, 이를 파이썬의 무한 생성자에 적용할 수 있음을 설명합니다. 다음으로, 양의 정수를 위한 무한 생성자를 만드는 예시를 제공합니다. 이 생성자는 Haskell과 유사하게 재귀적으로 정의됩니다.

또한, 생성자를 사용하여 take라는 함수를 정의하고, 이를 통해 생성자에서 처음 몇 개의 요소를 추출하는 방법을 보여줍니다. 이 함수는 처음 10개의 정수를 성공적으로 가져옵니다.

그 후, 테일러 급수의 적분을 나타내는 생성자를 만드는 방법을 설명하며, 이를 지수 함수로 시연합니다. 저자는 지수 함수에 대한 테일러 급수를 평가하는 방법을 보여주고, 파이썬의 내장 math.exp 함수와 비교하여 결과가 매우 유사하다는 것을 확인합니다.

이 개념은 사인 및 코사인 함수에 대해서도 확장되어, 적분을 사용하여 생성자를 정의하는 방법을 설명합니다. 저자는 파이썬 생성자가 느릴 수 있음을 언급하며, 결과를 캐싱하여 생성자의 속도를 높이는 memoize 데코레이터를 소개합니다.

마지막으로, 파이썬의 fractions 모듈을 사용하면 부동 소수점 근사 대신 정확한 유리수를 얻을 수 있다는 추가 팁도 제공합니다. 전반적으로 이 글은 Haskell의 기능을 파이썬에서 어떻게 재현할 수 있는지와 성능 문제를 다루고 있습니다.

Nerdlog은 간단하고 효율적인 원격 로그 뷰어로, 빠른 속도를 자랑합니다. 사용자는 중앙 서버 없이 여러 원격 머신의 로그를 쉽게 볼 수 있습니다. Graylog와 Kibana와 같은 도구에서 영감을 받아, Nerdlog은 타임라인 히스토그램을 사용하여 빠른 로그 쿼리와 시각화를 제공합니다.

주요 기능으로는 시스템 로그를 효율적으로 읽을 수 있는 점이 있습니다. 예를 들어, /var/log/messages와 같은 로그 파일을 여러 원격 호스트에서 대용량 파일로도 읽을 수 있습니다. 설정이 간단하여 SSH를 통해 원격 노드에 연결하고 그곳에서 직접 로그를 분석합니다. 로그 데이터는 소량만 다운로드되며(최대 250개 메시지), 대부분의 데이터는 압축 형식으로 전송되어 대역폭을 절약합니다. 사용자 인터페이스는 시간 범위, 로그 스트림 및 로그 패턴을 선택할 수 있는 쿼리 양식을 지원하며, 시각적 통찰력을 제공하는 타임라인 히스토그램과 탐색을 위한 Vim 스타일의 명령 인터페이스도 포함되어 있습니다.

설치하려면 Go가 필요하며, 사용자는 간단한 명령어로 바이너리를 빌드하고 설치할 수 있습니다. 앱을 실행하면 시간 범위와 로그 스트림(서버의 특정 로그 파일)을 입력할 수 있는 필드가 나타납니다. 사용자는 여러 로그 스트림을 입력하고 패턴을 사용하여 로그를 필터링할 수 있습니다. 인터페이스에는 탐색 도구가 포함되어 있으며 SSH 설정을 지원합니다.

원격 호스트에 대한 SSH 접근과 특정 버전의 Gawk가 필요하며, 시스템 로그를 읽기 위해 Rsyslog 또는 유사한 프로그램이 설치되어 있어야 합니다. 인터페이스는 Vim 스타일의 키 바인딩과 쿼리 관리를 위한 명령 입력 등 다양한 탐색 방법을 지원합니다.

더 자세한 정보는 Nerdlog에 대한 전체 기사를 읽어보는 것을 권장합니다. 이 기사에서는 추가 개념, 제한 사항 및 구현 세부 사항을 다루고 있습니다.

Zig의 컴파일 타임 기능인 "comptime"는 제네릭과 직렬화와 같은 능력으로 자주 칭찬받습니다. 그러나 이 기능은 명확성과 단순성을 유지하기 위해 특정한 제한이 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 호스트 누출이 없습니다. 컴파일된 코드는 호스트 머신의 아키텍처에 접근할 수 없어, 다양한 환경에서 일관된 동작을 보장합니다.

둘째, 동적 코드 생성을 허용하지 않습니다. Zig는 다른 언어와 달리 컴파일 중 임의의 코드를 주입하는 것을 허용하지 않으며, 대신 알려진 값에 따라 함수를 최적화하는 부분 평가를 사용합니다.

셋째, 도메인 특화 언어(DSL)를 지원하지 않습니다. Zig는 코드 생성을 위한 사용자 정의 문법을 지원하지 않으며, 특정 함수에 대해 문자열을 허용하지만 오직 Zig 값만을 사용합니다.

넷째, 런타임 타입 정보(RTTI)가 없습니다. Zig는 컴파일 타임에 타입에 따라 코드를 생성할 수 있지만, 일부 언어처럼 동적 타이핑을 지원하지 않습니다. 이는 모든 타입 정보가 컴파일 중에 해결되어야 함을 의미합니다.

다섯째, 타입에 대한 새로운 API를 제공하지 않습니다. Zig는 새로운 타입을 생성할 수 있지만, 그에 메서드를 추가하는 것은 허용하지 않습니다. 추가 기능은 독립적인 함수로 제공해야 합니다.

마지막으로, 입력/출력(IO) 기능이 없습니다. 컴파일 타임에는 IO 기능이 없어 평가 과정이 안전하고 재현 가능하게 이루어집니다. 데이터베이스와의 상호작용은 빌드 시스템을 통해 처리해야 합니다.

전반적으로 Zig의 컴파일 타임 기능은 강력하지만, 설계 선택은 단순성과 이해의 용이성을 우선시하여 다른 언어에서 볼 수 있는 복잡성을 피하고 있습니다.

다음은 구현된 C 표준 라이브러리 함수의 요약입니다.

strlen() 함수는 문자열의 길이를 계산하며, 널 종료 문자는 포함하지 않습니다. strcpy() 함수는 원본 문자열의 내용을 목적지 문자열로 복사합니다. strcat() 함수는 원본 문자열을 목적지 문자열의 끝에 추가합니다. strncat() 함수는 원본 문자열에서 지정된 수의 문자만큼을 목적지 문자열에 추가합니다. strcmp() 함수는 두 문자열을 비교하여 같으면 0을 반환합니다. strcspn() 함수는 문자열에서 지정된 배열의 문자 중 첫 번째로 나타나는 문자의 위치를 찾습니다. strerror() 함수는 주어진 오류 코드에 대한 설명을 제공합니다. memchr() 함수는 메모리 블록에서 지정된 값이 처음으로 나타나는 위치를 찾습니다. strrev() 함수는 비공식적으로 문자열을 거꾸로 반환합니다.

이 기사는 NBA 경기를 촬영하는 사진작가 크리스 데이의 경험에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사진작가들은 코트와 매우 가까운 위치에서 촬영하기 때문에 때때로 선수 대신 심판을 찍는 등 촬영에 방해가 되는 경우가 있습니다. 데이는 "심판 엉덩이"가 사진을 가리는 어려움과 경기 중 앉아 있어야 하는 필요성을 언급합니다. 또한 선수와 심판이 사진작가를 밟을 위험이 있다는 점도 강조합니다.

그는 두 대의 소니 카메라와 여러 렌즈를 사용하여 경기 중 다양한 각도와 순간을 포착합니다. 경기장에서의 사진작가 커뮤니티는 서로 조언을 주고받으며 협력하는 분위기입니다.

데이는 경기 중 중요한 순간과 감정을 담아내는 것을 목표로 하며, 선수, 코치, 팬들의 반응과 함께 액션을 포착하는 데 집중합니다. 안전 문제로 인해 코트에 있는 사진작가의 수가 줄어들어 덜 붐비게 되었지만, 여전히 빠른 움직임 속에서 위험이 존재합니다.

전반적으로 이 기사는 NBA 경기를 가까이서 촬영하는 데 따른 도전과 보람에 대한 통찰을 제공합니다.

요약이 없습니다.

이 연구 논문은 2020년 미국 대선 이전에 실시된 두 개의 대규모 무작위 실험을 바탕으로, 페이스북과 인스타그램을 비활성화했을 때 사용자들의 정서적 웰빙에 미치는 영향을 조사했습니다.

주요 발견으로는, 페이스북을 6주 동안 비활성화한 사용자들이 1주일만 비활성화한 사용자들에 비해 행복감이 크게 향상되고 우울감과 불안감이 줄어들었다는 점입니다. 인스타그램을 같은 기간 동안 비활성화한 사용자들도 개선 효과를 보였지만, 그 정도는 상대적으로 덜했습니다. 페이스북 비활성화의 긍정적인 효과는 주로 35세 이상의 사용자에게서 관찰되었고, 인스타그램의 효과는 25세 이하 여성에게서 더 두드러졌습니다.

이 연구의 저자들은 다양한 배경을 가진 연구자들로 구성되어 있으며, 일부는 메타(페이스북의 모회사)와 관련이 있습니다. 논문에 담긴 의견은 저자들의 것이며, 반드시 미국 경제 연구소의 입장을 대변하는 것은 아닙니다.

Gemma 3는 최신 인공지능 모델로, NVIDIA RTX 3090과 같은 고급 소비자 GPU에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 접근성을 높이기 위해 양자화 인식 훈련(Quantization-Aware Training, QAT)을 활용한 새로운 버전이 출시되었습니다. 이 방법은 메모리 요구량을 줄이면서도 품질을 유지할 수 있어, 강력한 모델이 덜 강력한 하드웨어에서도 작동할 수 있게 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. Gemma 3는 BFloat16(BF16) 정밀도를 사용하여 고급 GPU에서 실행될 수 있습니다. 새로운 양자화된 버전은 비트 수를 줄여 VRAM 요구량을 크게 낮춥니다. 양자화 과정은 모델 파라미터의 정밀도를 낮춰 공간을 절약하는 것으로, 이미지 압축과 유사합니다. 새로운 모델은 단 4비트(int4)로 양자화될 수 있어 상당한 메모리 절약이 가능합니다.

예를 들어, Gemma 3 27B 모델의 VRAM 요구량은 BF16에서 54GB에서 int4로 줄어들면 14.1GB로 감소하여 소비자용 GPU에서도 실행할 수 있습니다. 모델은 Hugging Face와 Kaggle과 같은 플랫폼에서 제공되며, Ollama와 MLX와 같은 도구를 통해 쉽게 구현할 수 있습니다.

전반적으로 Gemma 3는 더 많은 사용자들이 고급 인공지능 기술을 이용할 수 있도록 하여, 일상적인 장치에서도 강력한 모델을 실행할 수 있게 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

최근 신경과학 연구에 따르면, 뇌는 우리가 이전에 이해했던 것보다 더 복잡하고 다양한 방식으로 학습한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 새로운 발견은 기억과 학습에 대한 우리의 생각을 변화시킵니다.

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이 튜토리얼에서는 GitHub 저장소를 분석하고 초보자도 이해할 수 있는 튜토리얼을 생성하는 AI 에이전트를 만드는 방법을 설명합니다. 이 과정에서는 Pocket Flow라는 프레임워크를 사용합니다. Pocket Flow는 100줄로 구성된 간단한 도구로, 코드에서 지식 기반을 구축하고 복잡한 프로그래밍 개념을 쉽게 이해할 수 있는 튜토리얼로 변환합니다. 이 튜토리얼은 명확한 시각 자료를 제공합니다.

주요 기능으로는 AI가 인기 있는 GitHub 저장소를 분석하여 튜토리얼을 생성할 수 있다는 점이 있습니다. AutoGen Core, FastAPI, NumPy Core와 같은 프로젝트가 이 기능의 혜택을 받을 수 있습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 클론하고 필요한 종속성을 설치해야 합니다. 이를 위해 pip install -r requirements.txt 명령어를 사용합니다. 다음으로 utils/call_llm.py 파일에서 AI 모델 자격 증명을 설정합니다. 마지막으로, GitHub 저장소나 로컬 디렉토리를 분석하고 튜토리얼을 생성하기 위해 메인 스크립트를 실행합니다.

GitHub 저장소를 분석하려면 다음 명령어를 사용합니다. python main.py --repo https://github.com/username/repo --include ".py" ".js" --exclude "tests/*"

로컬 디렉토리를 분석하려면 다음 명령어를 입력합니다. python main.py --dir /path/to/your/codebase --include "*.py"

다양한 언어로 튜토리얼을 생성할 수도 있으며, 출력 결과는 지정된 디렉토리에 저장됩니다. 더 자세한 안내는 YouTube 개발 튜토리얼을 참고하세요.

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Hennessey가 Venom F5 Evolution을 출시했습니다. 이 슈퍼카는 트윈 터보차저 V8 엔진에서 나오는 2,031마력으로, 가장 강력한 내연기관 자동차로 자리잡았습니다. 이 모델은 기존의 Venom F5를 업그레이드한 것으로, 이 차는 지난 3년간 판매되었습니다.

Evolution의 주요 특징 중 하나는 새로운 "Fury" 엔진입니다. 이 엔진은 세계에서 가장 큰 터보차저와 성능 향상을 위해 특별히 설계된 알루미늄 피스톤을 포함한 고급 부품들로 구성되어 있습니다. 성능 면에서도 뛰어나, 0에서 200mph(약 322km/h)까지 단 10.3초 만에 가속할 수 있어 경쟁 모델들을 능가합니다.

서스펜션 시스템은 다양한 주행 조건에 맞춰 조정 가능한 서스펜션을 갖추고 있으며, 최대 성능을 위한 특별 모드도 포함되어 있습니다. Evolution 패키지는 285,000달러에 제공되며, 새로운 Venom F5 주문에 추가하거나 기존 모델에 개조할 수 있습니다.

Hennessey는 이번 신모델을 통해 자동차의 성능 한계를 계속해서 확장하고 있습니다.

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영화 산업은 DCI(디지털 시네마 이니셔티브) 사양으로 알려진 안전한 영화 제작 및 배급 기준을 마련했습니다. 이 사양은 파일 형식, 암호화, 프로젝션 시스템을 포함합니다. DCI 사양은 공개되어 있지만, IEEE와 SMPTE와 같은 기관의 세부 기술 표준은 구매해야 합니다.

DCP(디지털 시네마 패키지)는 영화의 모든 요소, 즉 메타데이터, 자막, 오디오, 비디오를 포함하는 폴더입니다. KDM(키 전달 메시지)은 인증된 프로젝션 시스템에서 영화 재생을 가능하게 하는 암호화 정보를 담고 있는 XML 파일입니다.

작업 흐름은 다음과 같습니다. 먼저, 영화는 DCP로 마스터링되고, 이후 정적 AES 키를 사용해 암호화됩니다. 배급자는 AES 키를 극장에 안전하게 전송하기 위해 DKDM(배급 키 전달 메시지)을 생성합니다. 각 극장은 KDM을 사용해 DCP를 복호화하고 영화를 재생합니다.

프로젝션 시스템은 서버, 오디오 프로세서, 프로젝터로 구성됩니다. 서버는 DCP와 KDM을 관리하며, 콘텐츠가 안전하게 저장되고 올바르게 재생되도록 합니다. 프로젝터는 "미디어 블록"을 사용해 실시간으로 복호화를 처리합니다.

DCP는 비디오, 오디오, 자막을 위한 다양한 파일을 포함합니다. 파일 이름 규칙은 영화 제목, 버전, 화면 비율, 언어, 해상도와 같은 중요한 정보를 제공합니다.

보안 조치로는 DCP의 암호화 키가 배급자의 인증서를 사용해 보호되고 암호화됩니다. 프로젝터는 인증을 받아야 하며, 신뢰할 수 있는 장치만 DCP에 접근할 수 있습니다. 암호화된 DCP에는 불법 복제를 추적하기 위한 포렌식 워터마크가 포함되어 있습니다.

최근 DCI는 만료된 인증서로 DCP를 재생할 수 있도록 사양을 업데이트했으며, 이에 따라 제조업체들은 필요한 소프트웨어 업데이트를 출시하고 있습니다.

전반적으로 DCI 표준은 영화 배급에서 보안과 무결성을 우선시하여 콘텐츠가 무단 접근과 불법 복제로부터 보호되도록 하고 있습니다.

이선 교수의 글에서는 인공지능(AI)의 현재 상태를 다루고 있으며, 특히 OpenAI의 o3 모델과 구글의 Gemini 2.5와 같은 새로운 모델에 초점을 맞추고 있습니다. AI의 지능과 창의성을 측정하는 데 있어 기존의 테스트, 예를 들어 튜링 테스트가 구식이며 AI 평가에 적합하지 않다는 점을 강조합니다.

Mollick은 "Jagged AGI"라는 개념을 소개하며 AI의 능력이 고르지 않음을 설명합니다. 일부 모델은 복잡한 작업을 매우 잘 수행할 수 있지만, 간단한 문제에서는 어려움을 겪기도 합니다. 예를 들어, o3 모델은 포괄적인 마케팅 계획을 세우고 데이터를 효과적으로 분석할 수 있지만, 간단한 두뇌 게임에서는 실패할 수 있습니다.

이 글은 이러한 새로운 모델을 AGI의 한 형태로 고려하더라도, 기술 통합이 느리기 때문에 사회에 미치는 영향은 점진적일 것이라고 강조합니다. 그러나 이러한 모델의 독특한 능력은 미래에 AI 기술의 빠른 채택으로 이어질 수 있습니다.

결국 저자는 우리가 AI와 그 잠재력이 우리의 삶을 변화시킬 수 있는 미지의 영역에 들어섰다고 제안합니다. 이 변화하는 환경을 잘 이해하고 적응하는 것이 앞으로의 기술 발전에 중요한 역할을 할 것입니다.

이 글은 실험이라는 과정을 다루고 있습니다. 실험은 새로운 아이디어와 방법을 시도하여 배우고 개선하는 과정을 포함합니다. 저자 레미 포르트는 이 주제를 사례 연구 형식으로 제시하며 효과적인 실험과 관련된 주요 포인트와 통찰을 강조합니다. 글의 초점은 더 나은 결과를 얻기 위해 실험에 체계적으로 접근하는 방법을 이해하는 데 있습니다.

FurtherAI는 현재 다양한 직무에서 인재를 채용하고 있습니다. 인공지능 기술에 관심이 있는 재능 있는 인재를 찾고 있습니다. 이 회사는 혁신과 창의성을 중요하게 여기며, 경력 성장과 개발을 위한 기회를 제공합니다. 관심 있는 지원자는 회사 웹사이트에서 채용 공고와 지원 방법에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 체스에서 X-레이 모티프의 방어적 활용에 대해 다룹니다. X-레이는 한 기물이 다른 기물을 통해 특정 칸에 영향을 미치는 상황을 의미하며, 이는 공격뿐만 아니라 방어에도 사용될 수 있습니다.

첫 번째로, 방어적 X-레이 모티프에 대해 설명합니다. 이 수업에서는 선수들이 X-레이를 활용해 위협에 대응하는 방법을 배우며, 이는 체스 문헌에서 종종 간과되는 부분입니다.

두 번째로, 방어적 X-레이의 예시를 제공합니다. 글에서는 선수들이 X-레이 개념을 이용해 숨겨진 방어 수를 찾을 수 있는 여섯 가지 상황을 제시하며, 이러한 전술이 어려운 상황에서 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줍니다.

세 번째로, 방어의 중요성을 강조합니다. 저자는 방어 자원을 인식하는 것이 체스 실력 향상에 필수적이라고 말하며, 모든 선수는 공격을 받을 가능성이 있다고 설명합니다.

네 번째로, 선수들에게 X-레이 방어를 인식하는 연습을 하도록 권장합니다. 이를 통해 게임 실력을 향상시키고 점수를 지킬 수 있습니다.

마지막으로, 이전 수업에서 다룬 X-레이 공격을 다시 살펴보는 것을 제안하며, 저자의 블로그에서 추가적인 전술 주제를 탐구할 수 있다고 안내합니다.

이 글은 체스 선수들이 X-레이 모티프를 활용한 방어 전술을 이해하고 적용하여 실력을 향상시키는 데 도움을 주고자 합니다.

ArXiv는 거의 35년 전 폴 긴스파르크에 의해 설립된 중요한 온라인 과학 연구 저장소입니다. 이 플랫폼은 연구자들이 자신의 연구 결과를 신속하게 공유할 수 있도록 하여, 수익 중심의 기업들이 지배하는 전통적인 학술 출판의 느린 동료 검토 과정을 우회할 수 있게 합니다. ArXiv는 과학자들이 연구를 소통하고 접근하는 방식을 변화시켰으며, 특히 COVID-19 팬데믹과 같은 위기 상황에서 그 중요성이 두드러졌습니다.

비록 동료 검토는 이루어지지 않지만, 제출된 논문은 품질을 위해 조정됩니다. ArXiv는 현재 260만 개 이상의 논문을 보유하고 있으며, 매달 2만 건의 새로운 제출이 이루어지고 있습니다. 이 플랫폼은 많은 중요한 발견에 기여해왔습니다. 현재 69세인 긴스파르크는 아르Xiv와 깊은 연관을 유지하고 있으며, 관료적 문제와 저품질 제출물의 급증과 같은 도전 과제에도 불구하고 계속해서 활동하고 있습니다.

ArXiv는 단순한 이메일 서버로 시작하여 인터넷과 함께 발전하며 다양한 과학 분야에서 필수적인 플랫폼이 되었습니다. 긴스파르크의 비전과 프로그래밍 기술은 이 플랫폼의 발전에 중요한 역할을 했습니다. 하지만 그는 성장과 기술적 요구를 관리하는 데 어려움을 겪었고, 아르Xiv가 위치한 코넬 대학교의 도서관 직원들과 종종 충돌하기도 했습니다.

ArXiv의 영향력은 찬사와 비판을 동시에 불러일으켰으며, 저품질 연구를 조장한다는 비난도 받았습니다. 긴스파르크는 여전히 이 플랫폼에 참여하고 있으며, 그가 직면한 지속적인 도전에도 불구하고 아르Xiv를 재미있고 역동적인 환경으로 느끼고 있습니다.

제미니 2.5는 PDF 문서의 레이아웃을 효과적으로 이해할 수 있는 새로운 언어 모델입니다. 이는 이전 모델들에 비해 큰 발전으로, PDF 작업을 훨씬 수월하게 만들어 줍니다.

2025년 리비전에서 우리는 "신호 카니발"이라는 데모를 선보였습니다. 이 데모는 코모도어 64(C64)의 오디오와 비디오 출력을 창의적으로 조작합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

이 데모는 C64의 오디오와 비디오 케이블을 교체하여 동시에 의미 있는 오디오와 비디오 출력을 가능하게 합니다. 이는 기존의 오디오와 비디오 신호를 혼합하는 방법과는 다른 새로운 접근 방식입니다.

오디오 생성 부분에서는 C64의 VIC 칩을 사용하여 타이머를 조정해 파형을 생성합니다. 화면 색상에 영향을 주는 밝기 값을 수정하여 음악을 만들어내며, 이로 인해 흥미로운 음향 효과를 생성할 수 있습니다. 모든 사용 가능한 타이머를 활용하기 때문에 다양한 소리를 만들어냅니다.

비디오 생성에서는 C64의 SID 칩이 비디오 신호를 생성할 수 있지만 필터링으로 인해 한계가 있습니다. 이 데모는 SID의 볼륨 레지스터를 활용하여 비디오를 생성하며, 하드웨어 필터로 인한 흐릿함에도 불구하고 효과를 냅니다.

효과와 동기화 부분에서는 다양한 시각 효과를 사용하면서 비디오 동기화를 정확하게 맞추기 위해 신중하게 타이밍을 조절합니다. 독특한 효과를 만들기 위해 비정상적인 수평 주파수를 사용합니다.

로드 메커니즘에서는 오디오 재생을 방해하지 않고 데이터 전송을 관리하기 위해 맞춤형 로더를 제작했습니다. 이 로더는 실시간 디코딩과 같은 고급 기능을 포함하고 있지만, 전체 C64 로더만큼 다재다능하지는 않습니다.

전반적으로 "신호 카니발"은 C64의 오디오와 비디오 기능을 창의적으로 활용하여 가능한 것의 경계를 확장합니다.

훈련 핫 스왑 기능을 사용하면 대형 모델 가중치를 VRAM에서 언로드하지 않고도 PyTorch 훈련 코드를 실행할 수 있습니다. 일반적으로 가중치를 다시 로드하는 데 시간이 걸리지만, 이 방법은 훈련 스크립트가 끝난 후에도 모델을 VRAM에 유지하여 개발 속도를 높입니다. 모델을 다시 로드해야 할 경우, 스크립트가 종료된 후 백그라운드에서 진행되므로 다음 번 스크립트를 실행할 때 준비가 되어 있습니다.

이 기능은 메인 스크립트가 종료된 후에도 계속 실행되는 두 번째 프로세스를 사용하여 구현됩니다. Python의 eval() 함수를 통해 코드를 실행합니다. 또한, 이 설정은 VPN을 통해 원격 개발에도 사용할 수 있으며, IntelliJ의 원격 SSH 인터프리터보다 효율적입니다.

훈련 스크립트와 함께 GUI를 통합하여 진행 상황을 모니터링하고 결과를 평가할 수 있습니다. UI 코드를 훈련 코드와 함께 제출하면 빠르게 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, Mistral 7B 모델의 출력을 표시하는 애플리케이션은 상호작용 가능해지기까지 단 0.32초가 걸립니다.

이 방법을 사용하려면 model_server.py 파일에서 모델 다운로드 위치를 설정하고 IntelliJ 디버그 서버와의 호환성을 확인해야 합니다. 기존의 모델 로딩 코드를 전역 변수에서 모델을 가져오는 함수로 교체합니다.

실행 방법은 다음과 같습니다. 첫째, 서버를 시작합니다: python model_server.py. 둘째, 훈련 코드를 제출합니다: python client.py ./src ./src/sample_train.py.

중요한 점은 이 설정이 임의의 코드를 실행하기 때문에 보안 위험이 있을 수 있다는 것입니다. 서버를 인터넷에 직접 노출하지 않도록 주의해야 합니다.

요약이 없습니다.

저자는 여러 해에 걸쳐 리눅스 데스크탑 환경을 커스터마이징한 경험을 공유합니다. 처음에는 다양한 도구와 테마를 사용해 자신의 설정을 조정하는 것을 즐겼지만, 종종 고장난 구성 요소로 인해 기본 설정을 유지하기로 결정했습니다.

최근에 그들은 "부팅 가능한 컨테이너"라는 방법을 발견했습니다. 이 방법은 사용자가 컨테이너 파일을 통해 운영 체제를 정의할 수 있게 해줍니다. 이 접근 방식은 커스터마이징을 간소화하여 새로운 테마를 쉽게 테스트하고 문제가 생길 경우 변경 사항을 되돌릴 수 있도록 합니다. 저자는 이 방법이 불필요한 요소를 줄이고 시스템 변경 관리를 신뢰할 수 있는 방식으로 제공한다는 점을 높이 평가합니다.

또한, 리눅스 배포판과 단순한 컨테이너화된 프로젝트의 경계가 모호해지고 있음을 논의합니다. 저자는 Blue95라는 컨테이너 기반 프로젝트를 만들었고, 이로 인해 그것이 배포판으로서의 지위에 대한 질문이 제기되었습니다. 저자는 컨테이너 기술의 발전으로 리눅스 배포판의 정의가 덜 명확해졌지만, 부팅 가능한 컨테이너를 만드는 과정이 즐겁고 창의적일 수 있다고 결론짓습니다.

스페인의 지리학자인 헤수스 로드리고 코미노는 유럽에서 60-70%의 토양이 건강하지 않아 매년 약 500억 유로의 비용이 발생하는 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 스페인은 유럽에서 가장 높은 토양 황폐화 비율을 보이며, 매년 헥타르당 평균 14.2톤의 토양이 손실되고 있습니다. 건강한 토양은 농업과 생태계에 필수적이며, 이는 유엔의 지속 가능한 개발 목표에서도 강조되고 있습니다.

코미노의 연구는 포도밭에서의 토양 침식을 중심으로 진행되며, 지리적 지도와 인공지능을 활용해 농부들이 지속 가능한 농업 관행을 채택하도록 돕고 있습니다. 그는 SOILCRATES 프로젝트에 참여하고 있으며, 이 프로젝트는 더 나은 토양 관리를 위한 실험 사이트를 만들고 토양의 중요성에 대한 인식을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

기후 변화도 스페인에서 토양 건강에 영향을 미치고 있습니다. 기온 상승과 극단적인 강우는 포도밭에 도전 과제가 되고 있습니다. 코미노는 이러한 문제를 해결하고 토양 품질을 개선하기 위한 더 많은 노력이 필요하다고 강조하고 있습니다.

"falsify"라는 라이브러리는 Haskell에서 속성 기반 테스트를 위한 것으로, Python 라이브러리인 Hypothesis에서 영감을 받았습니다. 속성 기반 테스트의 개념을 설명하며, 이를 단위 테스트와 대조합니다. 단위 테스트는 특정 입력과 예상 출력을 확인하는 반면, 속성 기반 테스트는 무작위 입력을 생성하고 함수의 출력에 대해 속성을 검증합니다.

이 라이브러리는 반례(잘못된 테스트 결과)를 찾아내고 이를 더 간단한 형태로 "축소"하여 디버깅을 용이하게 합니다. 예를 들어, 속성이 38과 23의 값에서 실패할 경우, 축소를 통해 0과 1 같은 더 간단하고 관련 있는 값으로 줄일 수 있습니다.

falsify는 내부 축소를 사용하여 생성된 값을 별도의 축소 함수 없이 축소합니다. 이는 코드의 여러 부분에서 원활하게 작동하므로 더 효율적입니다. 또한, 이 라이브러리는 의사 난수 생성기(PRNG)를 사용하여 입력을 생성하고, 샘플링을 위한 트리 구조를 활용하여 더 나은 조직과 목표 지향적인 축소를 가능하게 합니다.

축소 과정은 예측 가능하도록 설계되어, 테스트 중 값이 예기치 않게 변경될 때 발생할 수 있는 복잡성을 피합니다. 또한, 선택적 펑터를 사용하여 생성기 사용 방식을 관리하며, 필요하지 않은 샘플 트리의 무관한 부분이 축소되지 않도록 합니다.

텍스트는 라이브러리 사용 예시를 제공하며, 속성 생성, 실패 메시지를 개선하기 위한 조건 사용, 생성된 값의 범위를 지정하는 방법 등을 포함합니다. falsify는 QuickCheck 및 hedgehog와 같은 다른 테스트 라이브러리와의 호환성을 제공하여 사용자가 기존 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.

결론적으로, falsify는 Haskell에서 속성 기반 테스트를 개선하기 위해 테스트 케이스를 생성하고 반례를 축소하며 테스트 중 예측 가능한 동작을 보장하는 강력하고 효율적인 방법을 제공합니다. 이는 해당 분야의 확립된 방법에서 영감을 받은 것입니다.

소프트웨어에서 오류 처리는 매우 중요합니다. 잘못된 처리 방식은 재정적 손실이나 안전 문제와 같은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. TypeScript와 JavaScript에서 전통적으로 사용되는 오류 처리 방법은 try/catch 방식입니다. 이 방법은 간단한 상황에서는 잘 작동하지만, 여러 API 호출과 다양한 오류 유형을 다룰 때 복잡한 애플리케이션에서는 어려움을 겪습니다.

전통적인 try/catch 방법의 주요 한계는 다음과 같습니다. 첫째, 타입 안전성 문제입니다. 오류가 어떤 값으로든 발생할 수 있어 적절한 처리를 보장하기 어렵고, 런타임 오류의 위험이 증가합니다. 둘째, 타입 시스템 통합의 부족입니다. 어떤 함수가 오류를 발생시킬 수 있는지를 표시할 방법이 없어 오류를 효과적으로 관리하고 예측하기 어렵습니다.

현대의 오류 처리 접근 방식은 예측할 수 없는 제어 흐름을 피하는 데 중점을 두고 있습니다. 오류를 던지는 대신 값을 반환하며, 튜플이나 모나드와 같은 구조를 사용하여 성공과 오류 상태를 캡슐화합니다. 이를 통해 전통적인 try/catch 없이도 오류를 더 잘 관리할 수 있습니다.

두 가지 주목할 만한 현대적 접근 방식은 Go 스타일의 반환 튜플과 모나딕 스타일입니다. Go 스타일의 반환 튜플은 함수가 결과 또는 오류를 포함하는 튜플을 반환하여 각 단계에서 오류 처리를 촉진합니다. 모나딕 스타일은 Result<T, E>와 같은 타입을 사용하여 실패할 수 있는 값을 나타내며, 기능적 체이닝과 더 나은 오류 관리를 가능하게 합니다.

전통적인 방법은 여전히 간단한 애플리케이션에서 흔히 사용되지만, 새로운 방법들은 더 나은 타입 안전성과 명확성을 제공합니다. 그러나 이들은 복잡성과 학습 곡선이 증가하기 때문에 새로운 개발자에게는 도전이 될 수 있습니다.

결론적으로, 오류 처리 전략의 선택은 프로젝트의 복잡성과 팀의 경험에 맞춰야 합니다. 전통적인 try/catch는 간단한 경우에 적합하고, 현대적인 접근 방식은 더 복잡한 시스템에 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

마이클 패돈은 정규 표현식의 파생물을 사용하여 스캐너의 성능을 향상시키고 유니코드를 효율적으로 처리하는 방법에 대해 논의합니다. 이 개념은 1964년 야누시 브로조프스키에 의해 소개되었으며, 정규 표현식을 결정론적 유한 오토마타(DFAs)로 변환할 수 있게 합니다.

정규 표현식(REs)의 기본 요소에는 널 문자열, 빈 문자열, 기호, 연결, 클리네 폐쇄, 논리 연산이 포함됩니다. 결정론적 유한 오토마타(DFAs)는 상태, 시작 상태, 전이, 수용 상태, 오류 상태로 정의됩니다.

정규 표현식의 파생물은 기호를 처리한 후 남은 부분을 보여줌으로써 정규 표현식을 단순화하는 데 도움을 줍니다. 이 과정은 연결 및 대체와 같은 다양한 유형의 표현식을 처리하기 위한 여러 규칙을 포함합니다.

파생 과정은 DFA의 상태와 전이를 생성하여 문자열 스캐닝을 효율적으로 할 수 있게 합니다. 대규모 알파벳의 경우, 각 기호를 개별적으로 계산하는 대신 기호 클래스에 대해 파생물을 계산할 수 있어 과정을 단순화합니다.

유니코드 지원을 위해 이 방법은 파생 클래스 사용을 통해 유니코드를 처리할 수 있도록 조정되어 더 넓은 문자 집합을 다룰 수 있게 합니다.

여러 정규 표현식을 하나의 DFA로 결합할 수 있는 정규 벡터는 토큰 시퀀스의 스캐닝 과정을 간소화합니다. 이러한 접근 방식은 스캐너의 성능을 향상시키면서 다양한 문자 집합과 함께 작업할 수 있도록 보장합니다.

대형 언어 모델의 양자화는 메모리 사용량과 계산 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다. 전통적인 방법은 각 층의 오류를 최소화하는 데 초점을 맞추지만, 이러한 방법은 강력한 이론적 지지가 부족하고 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 이 논문에서는 각 층의 양자화로 인한 오류를 모델 복잡도의 전반적인 증가와 연결하는 "선형성 정리"를 소개합니다.

이로부터 두 가지 새로운 기술이 개발되었습니다. 첫 번째는 HIGGS로, 데이터 없이 양자화를 수행하는 방법입니다. 이는 하다마르 회전과 최적의 격자를 사용하여 이전의 인기 있는 방법들보다 더 나은 성능을 보입니다. 두 번째는 특정 압축 한도 아래에서 각 층에 대해 서로 다른 양자화 수준을 설정하는 최적의 방법으로, 동적 프로그래밍을 활용합니다.

저자들은 이 접근 방식이 Llama-3.1, 3.2 및 Qwen과 같은 모델에서 더 나은 정확도와 압축을 이끌어낸다고 보여줍니다. 또한, 이 방법은 GPU에서 효율적으로 실행될 수 있어 대형 언어 모델에 대한 데이터 없는 양자화와 맞춤형 양자화를 모두 향상시킵니다.

Turing-Drawings는 무작위로 생성된 튜링 기계를 사용하여 2D 캔버스에서 이미지와 애니메이션을 만드는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 JavaScript와 HTML5로 간단하게 제작되었으며, 수정된 BSD 라이선스 하에 제공됩니다. 웹사이트 http://maximecb.github.io/Turing-Drawings/에서 직접 체험해볼 수 있습니다. 이 프로젝트는 프랙탈, 움직임, 혼돈 등 다양한 패턴을 생성합니다. 또한, 프로젝트에 대한 간단한 설명이 담긴 블로그 포스트도 있습니다.

2025년 4월, 수학자 피터 사르낙과 노가 알론은 수십 년간 이어진 최적 그래프, 즉 확장자에 대한 내기에서 둘 다 잘못되었다는 사실을 알게 되었습니다. 그들은 처음에 엣지가 적으면서도 상호 연결성이 높은 이러한 그래프의 존재에 대해 논의했습니다. 사르낙은 이러한 그래프가 드물다고 믿었고, 알론은 무작위 그래프가 최적의 특성을 보일 가능성이 높다고 생각했습니다.

최근 호르응-쩌르 야우와 그의 연구팀이 진행한 연구는 약 69%의 정규 그래프가 실제로 라마누잔 그래프라고 알려진 최적 확장자라는 것을 증명했습니다. 이 결과는 무작위 행렬 이론과 물리학자 유진 위그너가 처음 제안한 보편성 추측의 개념을 활용했습니다.

이들의 발견은 사르낙과 알론의 내기를 해결했을 뿐만 아니라, 최적 확장자 그래프가 극도로 흔하지도 드물지도 않다는 것을 밝혀냈습니다. 이 혁신적인 결과는 무작위 그래프가 놀라운 규칙성을 보일 수 있음을 시사하며, 수학 분야에서 더 많은 발전이 기대됩니다.

이 글에서는 영화 제작의 뒷이야기를 드러내는 흥미로운 '영화 실수'에 대해 다룹니다. 여러 영화들이 언급되는데, 여기에는 "영광", "좋은 친구들", "에일리언", "결투", "다크 나이트", "심연" 등이 포함됩니다. 이 영화들에는 역사적 배경에서 현대의 물건이 등장하거나, 장면에 스태프의 반사가 보이는 등 관객이 쉽게 눈치채지 못하는 오류들이 있습니다.

특히 "스타워즈: 시스의 복수"에서 나타나는 신비로운 장면에 주목합니다. 이 장면에서는 유령 같은 인물이 잠깐 등장하는데, 산업광학마법(ILM)의 시각 효과 아티스트인 토드 바지리가 이 이상현상을 조사했습니다. 그는 이 인물이 사실 포스의 유령이 아니라 스턴트 장비를 조정하는 스태프였음을 발견했습니다. 후반 작업 중 실수로 장면에 나타난 것입니다. 이 예시는 영화가 수작업으로 만들어진다는 점과 결점이 영화 역사에 어떻게 포함될 수 있는지를 강조합니다.

전반적으로 이 글은 영화 제작의 예술성을 기념하면서도 실수가 창작 과정의 일면을 보여줄 수 있음을 인정합니다.

JUICYJAM 보고서는 2020년 8월부터 태국의 민주화 운동을 겨냥한 온라인 괴롭힘 및 개인 정보 유출 캠페인에 대해 다루고 있습니다. 개인 정보 유출은 개인의 정보를 공개적으로 드러내어 해를 끼치려는 의도를 가진 행위를 의미합니다. 이 캠페인은 2025년 3월 유출된 문서에 따르면 태국 군대와 경찰과 관련이 있습니다.

JUICYJAM 캠페인은 주로 X(구 트위터)와 페이스북에서 가짜 신원을 사용하여 민주화 운동가들을 괴롭히고, 그들의 팔로워들에게 당국에 신고하도록 유도합니다. 기밀 문서에 따르면 이 캠페인은 태국 군대와 경찰이 반대 의견을 억압하기 위한 더 큰 계획의 일환으로 진행되고 있으며, 특히 2014년 군사 쿠데타 이후 더욱 강화되었습니다.

이 캠페인은 민주화 운동가들에게 실제적인 결과를 초래했습니다. 이들은 체포, 신체적 폭행, 사법적 괴롭힘을 경험했습니다. 개인 정보 유출의 피해자들은 태국의 엄격한 왕실 모독법에 따라 심각한 법적 결과를 겪고 있습니다.

보고서는 소셜 미디어 플랫폼들이 이러한 조직적인 개인 정보 유출 캠페인에 효과적으로 대응하지 못하고 있다고 비판합니다. 이들 플랫폼의 정책은 국가가 지원하는 괴롭힘의 맥락을 충분히 반영하지 못하는 경우가 많습니다.

저자들은 소셜 미디어 기업들이 피해자를 위한 신고 메커니즘을 개선하고, 개인 정보 유출에 연루된 조직적인 네트워크를 식별 및 제거하며, 억압적인 정권 아래 있는 사용자들을 위한 보호를 강화해야 한다고 제안합니다. JUICYJAM 캠페인은 태국의 민주화 운동가들이 직면한 위험을 보여주며, 국가가 지원하는 온라인 괴롭힘에 맞서 싸우는 데 있어 어려움을 강조합니다.

1980년대의 로봇 팔 장난감인 아마트론은 현대 로봇 공학에 큰 영향을 미쳤습니다. 도미(현재의 타카라 토미)에서 와타나베 히로유키에 의해 제작된 이 장난감은 복잡한 전자 장치 대신 기계 부품을 사용하여 실제 로봇 기능을 모방하도록 설계되었습니다. 아마트론은 움직임을 제어하기 위한 듀얼 조이스틱을 갖추고 있어 어린이와 로봇 공학 애호가들 사이에서 인기를 끌었습니다.

와타나베는 기계 팔에 대한 신문 기사를 보고 아마트론을 만들기로 영감을 받았습니다. 그는 이 장난감을 더 다재다능하고 사용하기 쉽게 만들고자 했으며, 그 결과 여러 가지 동작을 수행할 수 있는 최종 디자인이 탄생했습니다. 아마트론은 단순한 장난감이 아니라 로봇 공학 엔지니어들의 관심을 끌어, 젊은 사용자들 사이에서 로봇 공학 직업에 대한 흥미를 불러일으켰습니다.

오늘날 아마트론의 매력은 여전히 살아있으며, 기계적 디자인을 감상하는 새로운 세대의 제작자와 발명가들에게 영감을 주고 있습니다. 로봇 공학에서 AI 기술이 발전함에 따라, 아마트론과 같은 장난감이 키운 실습적 호기심은 공학과 문제 해결에 여전히 중요한 가치로 남아 있습니다.

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"코로나19 시대의 디지털 해적 행위"라는 기사는 COVID-19 팬데믹이 음악, 영화, 게임, 책과 같은 문화 상품 소비에 어떤 영향을 미쳤는지를 다룹니다. 이 기사는 2022년 1월에 14개국에서 실시된 설문조사를 바탕으로 하고 있습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 팬데믹으로 인해 사람들이 문화 콘텐츠를 소비하는 방식에 큰 변화가 있었으며, 합법적인 소비와 불법적인 소비 모두 증가했습니다. 팬데믹 동안 약 6-8%의 사람들이 처음으로 온라인 해적 행위에 참여했으며, 이는 주로 소득 감소와 집에서 보내는 시간이 늘어난 것과 관련이 있습니다. 소득 손실을 겪고 원격으로 일하거나 공부한 성인들은 음악과 게임의 합법적인 구매가 감소했지만, 미성년자들은 다른 경향을 보였습니다. 불법 소비는 책 구매와는 부정적인 연관이 있었지만, 시청각 콘텐츠와는 긍정적인 연관이 있었습니다.

이 연구는 팬데믹이 소비 행동에 일시적인 변화를 초래했을 뿐만 아니라, 일부 사용자에게는 불법 경로로의 보다 영구적인 전환을 초래했을 가능성이 있음을 시사합니다. 전반적으로 이 연구는 팬데믹 동안 디지털 해적 행위와 합법적인 판매 간의 복잡한 관계를 강조하며, 경제적 요인과 연령 차이가 소비 패턴에 미친 영향을 보여줍니다.

MIT와 하버드 의대의 새로운 연구에 따르면, IL-17이라는 단백질이 면역 체계가 감염과 싸우는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 특정 뇌 영역에 작용하여 행동에도 영향을 미친다고 합니다.

IL-17은 편도체에 영향을 미쳐 불안을 증가시키고, 체감 피질에 작용하여 사회성을 촉진합니다. 이는 면역 체계와 뇌 기능 사이에 밀접한 연결이 있음을 시사합니다.

IL-17은 신체의 면역 반응에 관여하며, 질병 중 행동 변화와 관련이 있습니다. 연구에 따르면 IL-17은 신경 세포의 활동을 조절하여 감정과 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

IL-17이 뇌와 어떻게 상호작용하는지를 이해하면 자폐증이나 우울증과 같은 질환에 대한 새로운 치료법 개발에 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 면역 분자가 신체 건강뿐만 아니라 정신 상태에도 영향을 미치는 신호로 작용할 수 있음을 강조합니다.

이 연구는 면역 체계가 우리의 기분과 행동에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 이해하는 데 기여하며, 특히 우리가 아플 때 그 영향이 더욱 두드러진다는 점을 보여줍니다.

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PiLiDAR는 DIY 360° 3D 파노라마 스캐너로, 여러 가지 핵심 기능을 갖추고 있습니다. 이 시스템은 LDRobot LD06, LD19 또는 STL27L과 같은 LiDAR 장비를 통합하여 사용하며, 데이터의 무결성을 보장하기 위해 CRC 패키지 검사를 포함하고 있습니다. 또한, 2D 실시간 시각화를 제공하며, 데이터를 numpy나 CSV 형식으로 내보낼 수 있는 옵션도 있습니다. 파노라마 생성 기능을 통해 피쉬아이 사진과 Hugin 소프트웨어를 이용해 6K 360° 구형 지도를 만들 수 있으며, 노출과 색상 균형을 최적화합니다. 2D 이미지를 결합하여 3D 장면을 구성할 수 있으며, 색상 샘플링을 지원하고 PCD, PLY, e57 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있습니다.

하드웨어 요구 사항으로는 LD06, LD19 또는 STL27L LiDAR 장비와 Raspberry Pi HQ 카메라, ArduCam M12 렌즈가 필요합니다. 처리 장치는 Raspberry Pi 4를 사용하며, 스테퍼 모터는 NEMA17과 A4988 드라이버를 필요로 합니다. 전원 공급 장치는 2개의 18650 배터리 또는 10,000 mAh USB 파워 뱅크를 선택할 수 있습니다.

시스템 설정에서는 전원 관리 기능을 위해 GPIO를 구성하고, 가속도계와의 I2C 통신을 설정합니다. 모터의 부드러운 작동을 위해 하드웨어 PWM을 활성화하며, 사진 스티칭을 위해 Hugin을 설치해야 합니다. 스캔 과정은 설정, 촬영 및 처리 과정을 포함하여 약 2분 정도 소요됩니다. 초기 결과는 등록이나 후처리 없이 단일 스캔을 보여줍니다.

소프트웨어와 문제 해결을 위해 Python 스크립트를 사용하여 GPIO 및 서비스 관리를 수행합니다. 직렬 장치에 대한 권한을 관리하고, 접근성을 높이기 위해 udev 규칙을 활용합니다. 드라이버와 성능 관련 문제는 제안된 해결책을 통해 해결할 수 있습니다.

추가 기능으로는 하우징과 구성 요소의 3D 프린팅을 지원하며, 네트워크 작업을 위한 Jupyter 노트북에 원격으로 접근할 수 있는 옵션도 제공합니다. 스캔 데이터의 USB 덤프 기능도 제공됩니다. 이 시스템은 Raspberry Pi와 LiDAR 기술을 활용하여 3D 스캔과 파노라마 이미지를 만들고자 하는 DIY 애호가들을 위해 설계되었습니다.

저자는 작가의 새로운 책 출간 여부를 확인하는 데 어려움이 있음을 이야기합니다. 많은 출판된 책에 대한 데이터베이스는 있지만, 새로운 작품을 특별히 추적하는 데이터베이스는 없다는 점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 Perplexity AI를 활용해 작가별로 책을 나열하고 새로운 출간작을 식별하는 간단한 도구를 만들어 보았습니다.

Perplexity를 사용하는 과정은 간단했으며, 책 데이터를 가져오기 위해 perplexity.el이라는 라이브러리를 만들었습니다. 그러나 결과는 일관되지 않았고, 같은 질문에 대해 AI가 때때로 다른 답변을 제공하기도 했습니다. 그럼에도 불구하고 저자는 좋아하는 작가의 새로운 출간작을 추적할 수 있었고, 테스트 중에 여러 권의 책을 구매하기도 했습니다.

저자는 Perplexity의 결과를 OpenAI와 Gemini의 결과와 비교했으며, Perplexity가 불완전하더라도 여전히 유용하다는 결론을 내렸습니다. 전반적으로 저자는 AI의 한계에도 불구하고 새로운 책 출간을 모니터링하는 도구를 만들 수 있었습니다.

이 에세이는 이야기하기가 어떻게 어린 아이들이 수학을 배우는 데 흥미를 느끼게 하고 호기심을 키울 수 있는지를 다룹니다. 5세에서 8세 사이의 아이들은 추상적인 개념에 대한 호기심이 부족하지만, 이야기에 대해서는 매우 잘 반응한다는 점을 강조합니다. 저자는 수학자에 대한 이야기가 안나라는 어린 소녀가 소수에 대해 쉽게 배우는 데 어떻게 도움이 되었는지를 예로 들고 있습니다.

이 에세이는 이야기가 어린이들에게 학습을 즐겁고 친근하게 만드는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다. 저자는 캠프 카운슬러로서의 경험을 이야기하며, 상상력이 풍부한 이야기를 통해 아이들이 활동에 참여하도록 동기를 부여하고, 그들이 소외감을 느끼지 않도록 도왔던 사례를 회상합니다.

저자는 이야기가 수학에 대한 두려움을 줄일 수 있다고 주장하며, 일상생활 속에서 수학을 자연스럽게 접할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 말합니다. 예를 들어, 잠자리 이야기 속에 수학을 포함시키면 아이들이 수학에 대해 더 긍정적인 태도를 가질 수 있다고 제안합니다.

전반적으로 이 글은 어린이를 위한 이야기 중심의 수학 콘텐츠가 더 많아져야 한다고 주장하며, 이러한 접근 방식이 수학을 덜 위협적으로 만들고 더 흥미롭게 만들 수 있다고 강조합니다. 또한 교육자와 콘텐츠 제작자들이 수학 학습 경험을 향상시키기 위해 더 나은 이야기 전달 능력을 갖추어야 한다고 촉구합니다.

호르몬이 없는 새로운 남성 피임약 YCT-529가 동물 연구에서 유망한 결과를 보여 현재 임상 시험 중입니다. 이 약물은 정자 생산을 중단시켜 임신을 예방하도록 설계되었으며, 남성 쥐와 비인간 영장류에서 99%의 효과를 보였고 부작용은 보고되지 않았습니다. 중요한 점은 약물 복용을 중단한 후에도 생식 능력이 완전히 회복된다는 것입니다.

현재 남성에게는 FDA 승인을 받은 피임 방법이 두 가지뿐입니다: 콘돔과 정관 수술입니다. 반면 여성은 경구 피임약을 포함해 20가지 이상의 피임 방법을 선택할 수 있습니다. YCT-529의 개발은 남성에게 더 많은 선택지를 제공하고 가족 계획에서의 공동 책임을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 약물은 1상 임상 시험을 성공적으로 마쳤으며, 현재 추가적인 안전성과 효능 테스트를 진행 중입니다. 연구자들은 의도치 않은 임신의 높은 비율을 고려할 때 남성 피임 옵션이 더 필요하다고 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

정규 표현식, 즉 Regex는 복잡하게 여겨지지만, 이해하기 쉬운 핵심 부분에 집중하면 간단하게 배울 수 있습니다. Regex는 최소한의 코드로 복잡한 텍스트 작업을 수행할 수 있게 해주며, 전통적인 코딩 방법보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다.

정규 표현식의 주요 개념은 다음과 같습니다. 첫째, 문자 집합입니다. 이는 특정 문자나 문자 범위를 일치시킵니다. 예를 들어, [a-z]는 모든 소문자 알파벳을 매칭합니다. 둘째, 반복입니다. ?, *, +와 같은 연산자는 문자나 그룹이 몇 번 나타날 수 있는지를 제어합니다. 예를 들어, a*는 0개 이상의 'a'를 매칭합니다. 셋째, 그룹입니다. 그룹은 반복이나 추출을 위한 하위 패턴을 만드는 데 사용됩니다. 이는 대체나 일치하는 텍스트를 추출하는 데 유용합니다. 넷째, 연산자입니다. |는 논리적 OR 역할을 하며, ^는 문자열의 시작이나 문자 집합에서의 부정을 나타냅니다. $는 문자열의 끝을 의미합니다.

팁으로는 기본에 집중하고, 프로그래밍 언어 간에 이식성이 떨어질 수 있는 복잡한 단축키는 무시하는 것이 좋습니다. 정해진 핵심 개념에 충실하면 다양한 코딩 환경에서 더 잘 이해하고 일관되게 사용할 수 있습니다. 정규 표현식을 배우고 활용하면 텍스트 처리 능력을 크게 향상시킬 수 있으며, 조금만 알아도 많은 도움이 됩니다.

이 기사는 "Oz"라는 새로운 색상 표시 방법을 소개합니다. 이 방법은 인간의 눈에 있는 개별 광수용체 세포를 직접 자극하는 방식으로, M 원추세포를 선택적으로 활성화하여 이웃의 L 또는 S 원추세포에 영향을 주지 않으면서 자연적인 색상 범위를 넘어서는 색상을 생성할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. Oz 원리는 광수용체의 활동을 정밀하게 제어할 수 있는 기술로, 임의의 색상을 표시할 수 있는 가능성을 제공합니다. 실험 결과, M 원추세포만 활성화하려고 할 때 "olo"라는 새로운 색상이 인지되었으며, 이는 매우 채도가 높은 청록색으로 설명됩니다. 프로토타입 시스템은 첨단 이미징 및 자극 기술을 사용하여 수천 개의 망막 세포에 빛을 전달하며, 눈의 움직임에 실시간으로 조정됩니다. 테스트 결과, Oz 시스템에서 생성된 색상이 표준 인간 색상 범위를 넘어서는 것이 확인되어 그 효과가 입증되었습니다. 이 방법은 다양한 시각 매체에서 색상을 생성하고 인식하는 새로운 방법을 제시할 수 있으며, 색상 인식에 대한 우리의 이해를 향상시킬 수 있습니다.

전반적으로 Oz 기술은 색상 표시 기술의 중요한 발전을 나타내며, 새로운 시각적 경험의 가능성을 열어줍니다.

프로그래밍에서 상태 기계(state machine)의 개념에 대해 논의하며, 특히 Rust에서 이를 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

프로젝트를 진행할 때 익숙한 프로그래밍 패턴을 인식하는 것은 이해와 개발 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 상태 기계는 일련의 상태와 그 사이의 전이로 구성된 시스템입니다. 예를 들어, 병을 채우는 기계는 "대기", "채우기", "완료"와 같은 상태에 있을 수 있으며, 이러한 상태 간의 전이에 대한 특정 규칙이 있습니다.

각 상태는 고유한 책임을 가지며 다른 상태에 의존하지 않아야 합니다. 상태 간의 전이는 잘 정의되어야 하며, 잘못된 상태 변경을 방지해야 합니다. Rust에서 상태를 구현할 때는 여러 가지 방법이 있습니다. 상태를 열거형(enum)으로 표현할 수 있지만, 이 방법은 컴파일 타임에 전이를 강제하지 않기 때문에 한계가 있습니다. 대신 각 상태를 다른 구조체(struct)로 표현하는 방법도 있습니다. 이 경우 컴파일 타임에 체크가 가능하지만 코드의 반복이 증가할 수 있습니다. 제네릭을 사용하면 상태가 타입 서명에 포함되어 유효한 전이가 컴파일 타임에 강제되는 보다 효율적이고 명확한 구현을 만들 수 있습니다.

설계 시 잘못된 전이에 대한 오류 메시지가 명확하고 이해하기 쉬워야 합니다. 텍스트에서는 병 채우기 기계와 Raft 합의 알고리즘과 같은 상태 기계의 예를 제공하며, 상태 간의 전이가 어떻게 이루어지는지와 상태 간의 공유 값을 관리하는 방법을 보여줍니다. Rust의 기능은 전이와 상태 정의를 관리하는 데 몇 가지 도전 과제가 있지만, 표현력이 뛰어나고 안전한 상태 기계 표현을 가능하게 합니다.

전반적으로 이 내용은 Rust에서 상태 기계를 효과적으로 사용하는 방법에 중점을 두며, 설계의 안전성, 명확성 및 효율성을 강조합니다.

이 글은 DEC Professional 380 컴퓨터를 위한 기본 TCP/IP 네트워킹 스택을 만드는 프로젝트에 대해 다루고 있습니다. 이 컴퓨터는 PRO/VENIX 운영 체제를 실행합니다. 저자는 빈티지 컴퓨터, 특히 코모도어 64에 대한 오랜 관심을 회상하며, 이미 다른 사람들이 유사한 프로젝트를 개발했음을 언급합니다.

DEC Professional 시리즈는 PDP-11을 기반으로 하며, 호환성 문제로 어려움을 겪었고 주로 사무용 컴퓨터로 판매되었습니다. DEC Pro의 운영 체제인 PRO/VENIX는 유닉스 변형으로, 초기에는 네트워킹 기능이 부족했습니다. 그럼에도 불구하고 저자는 직렬 연결을 사용하여 DEC Pro가 현대 인터넷에 접근할 수 있도록 간단한 네트워킹 솔루션을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.

DEC Pro에는 두 개의 직렬 포트가 있으며, 저자는 이 프로젝트에 더 느린 DE-9 포트를 사용할 계획입니다. 그들은 구형 시스템의 제한된 기능에 맞춰 작동할 수 있는 최소한의 TCP/IP 스택을 만들고, 향후 다른 저사양 시스템으로 이식할 수 있는 가능성도 염두에 두고 있습니다. 기본적인 네트워킹을 가능하게 하는 것이 목표이며, 속도를 희생하더라도 호환성을 우선시할 것입니다.

요약이 없습니다.

재귀적 LLM 프롬프트의 개념은 언어 프롬프트를 사용하여 AI 모델, 예를 들어 GPT-3.5가 일련의 업데이트된 프롬프트를 생성하도록 하는 것입니다. 이는 프로그래밍에서 재귀 함수가 작동하는 방식과 유사합니다. 각 프롬프트는 최종 목표에 접근하기 위해 수정되는 상태를 포함하고 있어 새로운 프롬프트를 지속적으로 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 피보나치 수열 프롬프트가 제공되며, 이는 변수를 업데이트하여 다음 숫자를 계산합니다. 이 과정은 이론적으로 정의된 중지점 없이 무한히 계속될 수 있으며, AI와의 상호작용을 자동화하는 파이썬 스크립트에서 그 예를 볼 수 있습니다.

여기에는 두 가지 유형의 재귀가 포함됩니다. 첫 번째는 AI에 제공될 때 새로운 텍스트 프롬프트를 생성하는 재귀 프롬프트입니다. 두 번째는 AI의 출력을 사용하여 스스로를 호출하는 재귀 파이썬 함수로, 원하는 조건이 충족될 때까지 계속됩니다.

전체적인 목표는 프롬프트를 어떻게 구성하여 AI가 효과적으로 답변을 생성하도록 유도할 수 있는지를 탐구하는 것입니다. 이는 강화 학습과 역사적인 AI 시스템의 개념에서 영감을 받았습니다.

하지만 AI가 때때로 잘못된 출력을 생성하는 등의 도전 과제가 있습니다. 개선 아이디어로는 신뢰할 수 있는 사실 확인 방법을 사용하고 모델이 자신의 답변을 검증할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.

이 텍스트는 또한 인간이 수학 문제를 해결하는 방식과 다양한 유형의 재귀의 미묘한 차이 등을 포함한 관련 AI 연구 프로젝트와 개념에 대해 언급합니다. 문서는 프롬프트 실행 방법에 대한 지침으로 마무리되며, 여러 개인과 커뮤니티의 기여를 인정합니다.

요약이 없습니다.

아이들에게 수학을 강제로 시키는 것은 효과적이지 않다는 점을 강조합니다. 대신, 부모는 수학을 재미있고 흥미롭게 만들어 아이들이 수학을 사랑하도록 도와야 합니다. 저자는 자녀가 수학에 흥미를 보이지 않을 경우 수학 활동을 중단하고, 일상적인 놀이 상황에 수학을 접목시키는 방법을 공유합니다. 호기심과 자연스러운 탐구가 학습에서 얼마나 중요한지를 강조합니다.

저자는 압박 없이 게임과 이야기를 통해 수학 개념을 가르치는 것을 제안합니다. 아이가 성장함에 따라 수학을 게임이나 실제 상황에 통합하여, 수학이 일상의 일부로 이해되도록 도와줄 수 있습니다. 핵심은 아이와 함께 질 좋은 시간을 보내고, 자신의 관심사를 강요하지 않으면서 균형을 맞추는 것입니다. 궁극적으로, 목표는 아이가 수학 기술에만 집중하기보다는 세상을 배우고 탐구하고자 하는 열망을 키우는 것입니다.

요약이 없습니다.

특정한 텍스트가 제공되지 않은 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

이 글은 파이썬 데코레이터를 쉽게 이해할 수 있도록 설명하는 데 목적이 있습니다. 저자는 데코레이터에 대한 개인적인 학습 과정을 공유하며, 이 개념이 처음 생각보다 훨씬 간단하다는 점을 강조합니다.

첫 번째로, 클로저에 대해 설명합니다. 클로저는 다른 함수 안에서 정의된 함수로, 자신이 생성된 환경을 기억합니다. 이를 통해 함수는 자신을 둘러싼 범위의 변수에 접근할 수 있습니다. 이 글에서는 클로저를 사용하여 전역 변수를 사용하지 않고도 사용자 정의 출력 함수에 전달된 인수를 추적하는 방법을 보여줍니다.

다음으로, 데코레이터를 만드는 방법을 설명합니다. 데코레이터는 다른 함수를 인수로 받아 그 함수에 기능을 추가하고 새로운 함수를 반환하는 역할을 합니다. 저자는 인수를 기록하는 함수로 시작하여 데코레이터를 단계별로 만드는 과정을 안내합니다.

그 후, 데코레이터를 일반화하여 어떤 함수와도 작동하도록 수정합니다. 이를 위해 매개변수를 사용하여 어떤 함수든 받아들일 수 있도록 합니다.

또한, 여러 개의 인수를 처리할 수 있도록 데코레이터를 업데이트합니다. *args와 **kwargs를 사용하여 내장된 print 함수처럼 작동할 수 있게 합니다.

반환값 처리 부분도 다룹니다. 데코레이터의 내부 함수는 장식하는 원래 함수의 값을 반환하도록 업데이트됩니다.

저자는 데코레이터를 테스트하는 방법도 보여줍니다. 내장 함수인 print와 사용자 정의 함수 모두에 대해 데코레이터가 올바르게 작동하며 인수를 저장하는지 확인합니다.

마지막으로, 앞으로의 내용에 대한 예고를 통해 @ 문법 사용과 더 복잡한 데코레이터 만들기 등을 탐구할 것임을 알립니다. 전체적으로 이 글은 데코레이터의 개념을 단순화하여 파이썬 프로그래밍에서의 목적과 기능을 이해하는 데 도움을 줍니다.

요약이 없습니다.

아이슬란드의 투표 시스템이 2024년 11월 30일에 있을 선거에서 사용될 예정이다. 이 시스템은 노르웨이와 스위스 일부 지역에서 사용되는 것과 유사한 이중 비례 배분 시스템을 기반으로 한다. 이 시스템은 각 선거구에 지역구 의석과 조정 의석이 혼합되어 구성된다.

주요 특징으로는 첫째, 배분 규칙이 있다. 아이슬란드는 d'Hondt 방식을 사용하여 의석을 배분하는데, 이는 정당의 투표 수를 의석 수에 1을 더한 수로 나눈 몫에 따라 의석 수가 결정된다. 이 방식은 대체로 큰 정당에 유리하다.

둘째, 지역구 의석 배분 과정에서는 각 정당이 처음에 의석이 없고, 가장 높은 몫을 가진 정당이 의석을 받는다. 이 과정은 모든 지역구 의석이 채워질 때까지 계속된다.

셋째, 조정 의석 배분은 지역구 의석이 배분된 후에 이루어진다. 전국의 총 투표 수와 의석 수가 계산되며, 5% 투표 기준을 충족하지 못한 정당은 이 과정에서 제외된다. 이후 조정 의석은 추가 의석을 받을 자격이 있는 정당에 배분되며, 이상적으로는 그들이 가장 많은 투표를 받은 지역구에서 이루어진다.

넷째, 이 시스템에 대한 비판도 존재한다. 예를 들어, 단조성 기준을 충족하지 못해 정당이 더 많은 투표를 받더라도 의석을 잃을 수 있는 경우가 있다. 이는 프람소크나르플로쿠르 정당에서 여러 번 발생했다. 아이슬란드에서 사용되는 방법은 수학적으로 가장 정확하지 않으며, 복잡한 계산을 단순화하기 때문에 오해를 초래할 수 있다.

마지막으로, 개선 방안으로 저자는 조정 의석 수를 늘려 투표 불평등을 줄이고, 점수제와 같은 이해하기 쉬운 대체 투표 방법을 탐색할 것을 제안한다.

전반적으로 아이슬란드의 투표 시스템은 장점이 있지만, 유권자들에게 더 공정하고 이해하기 쉬운 시스템으로 개선할 필요가 있다.

이 글에서는 Go 언어에서 프로그램을 설계하는 방법으로 계층화된 아키텍처에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Go에서는 패키지가 서로 순환적으로 참조할 수 없기 때문에 명확한 경계를 유지하고 정보 은닉이 가능합니다. 이러한 설계 선택은 순환 의존성에서 발생할 수 있는 복잡성을 방지합니다.

저자는 코드를 계층으로 조직하는 구조화된 방법을 제시합니다. 하위 패키지가 상위 패키지에 의존하지 않도록 패키지를 배열해야 합니다. 이렇게 하면 명확한 계층 구조가 형성되어 코드베이스를 이해하기 쉬워집니다.

제안된 계층 설계는 Go의 규칙을 설명하는 것이지, 엄격한 규칙을 제시하는 것이 아닙니다. 일부 설계 방법은 엄격한 계층화를 제안하지만, 저자는 유연성이 중요하며 계층 간의 상호작용이 이러한 규칙에 의해 엄격히 정의되지 않을 수 있다고 믿습니다.

순환 의존성이 발생할 경우, 저자는 이를 해결하기 위한 다양한 전략을 제안합니다. 첫째, 순환을 유발하는 코드를 적절한 패키지로 이동시키는 것입니다. 둘째, 공유되는 타입이나 함수를 별도의 패키지로 추출하는 것입니다. 셋째, 패키지 간의 직접적인 의존성을 줄이기 위해 인터페이스를 정의하는 것입니다. 넷째, 마지막 수단으로 두 패키지에서 필요한 코드를 복사하는 것입니다. 마지막으로, 순환 의존성이 너무 복잡하다면 패키지를 통합하는 것을 고려할 수 있습니다.

다른 아키텍처 패턴(예: MVC)을 적용할 수 있지만, 이들은 Go의 계층 구조에 맞아야 하며 순환 참조를 허용하지 않습니다.

계층 설계의 이점은 패키지를 작고 집중적으로 유지하여 이해하고 테스트하기 쉽게 만든다는 점입니다. 각 패키지는 전체 코드베이스에 대한 지식 없이 독립적으로 사용할 수 있습니다.

저자는 새로운 프로젝트에서 이 설계를 시도해 볼 것을 권장하며, 필요할 경우 향후 마이크로서비스로의 이전을 용이하게 할 수 있다고 제안합니다.

결국 Go의 계층 설계는 명확성, 모듈성, 유지 보수 용이성을 촉진하며 패키지 의존성에 대한 언어의 규칙을 준수합니다.

Claude Code는 엔지니어와 연구원들이 AI 코딩 지원을 작업 흐름에 통합할 수 있도록 설계된 새로운 명령줄 도구입니다. 이 도구의 주요 특징은 다음과 같습니다.

Claude Code는 코딩을 위한 저수준의 맞춤형 인터페이스를 제공하여 유연성을 높이지만, 초보자에게는 다소 어려울 수 있습니다. 사용자는 CLAUDE.md 파일을 통해 프로젝트의 필수 정보, 즉 명령어, 코드 스타일, 작업 흐름 등을 문서화할 수 있으며, Claude는 이를 자동으로 참조합니다. 이러한 파일을 정기적으로 최적화하면 Claude의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Claude Code는 시스템을 수정하는 작업에 대해 권한을 요구합니다. 사용자는 명령어를 사용하거나 구성 파일을 편집하여 허용할 도구를 맞춤 설정할 수 있습니다. 일반적인 작업 흐름으로는 먼저 연구하고 계획한 후 코딩을 진행하는 '탐색, 계획, 코드, 커밋' 방식이 있습니다. 또한, 테스트 주도 개발 방식으로 먼저 테스트를 작성한 후 그 테스트를 통과하는 코드를 구현할 수 있습니다. UI 개발을 위한 반복 디자인에서는 시각적 참조를 사용하고 여러 번의 반복을 통해 출력을 다듬는 것이 중요합니다. 특정 작업에 대해 권한 검사를 우회하는 '안전 모드'를 사용할 수 있지만, 데이터 손실 위험에 주의해야 합니다.

Claude는 코드베이스를 검색하고 Git 작업을 관리하며, GitHub와 통합하여 풀 리퀘스트 생성이나 이슈 처리와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. Claude의 성능을 개선하기 위해 구체적인 지침과 시각적 도구를 제공하는 것이 좋습니다. 복잡한 작업에는 구조화된 체크리스트를 사용하고, 비대화형 환경에서는 헤드리스 모드를 활용하여 자동화를 진행할 수 있습니다.

여러 개의 Claude 인스턴스를 실행하면 생산성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 한 인스턴스가 코딩을 하는 동안 다른 인스턴스가 검토 작업을 수행할 수 있습니다. 이 도구는 사용자 커뮤니티의 통찰을 바탕으로 구축되어 실험과 모범 사례 공유를 장려합니다.

자세한 안내는 claude.ai/code의 문서를 참조하면 추가 예제와 고급 기술을 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

보드 게임 산업이 심각한 문제에 직면해 있으며, 이는 주로 Final Frontier Games와 Cephalofair와 같은 회사들의 잘못된 운영 때문입니다. Final Frontier는 최근 사업 중단을 발표하며, 많은 후원자들이 자금을 지원했음에도 불구하고 게임을 받지 못하게 되었습니다. 이들은 자신의 실수에 대한 책임을 지기보다는 관세와 유통업체와 같은 외부 요인에 탓을 돌렸습니다.

저자는 문제의 본질이 외부 환경이 아니라 회사들의 잘못된 경영 관행과 의사결정에 있다고 주장합니다. 예를 들어, Final Frontier는 유통업체의 검증되지 않은 약속에 의존했고, 필요한 비용을 미리 확보하지 않은 채로 생산 결정을 내렸습니다. 그 결과 후원자들은 자신들이 지원한 제품을 받지 못하게 되었습니다.

인기 게임인 Gloomhaven으로 알려진 Cephalofair도 관세 문제를 이유로 400만 달러의 비용을 주장했습니다. 그러나 저자는 적절한 관세 분류를 통해 비용을 크게 줄일 수 있다고 반박합니다. 관세에 대한 불안은 주로 잘못된 정보와 관련 코드에 대한 이해 부족에서 비롯된 것입니다.

전반적으로 이 글은 보드 게임 산업의 많은 사람들이 비즈니스 문제를 효과적으로 처리할 능력이 부족하다고 강조하며, 이로 인해 신뢰와 책임감이 무너지고 있다고 지적합니다. 저자는 물류와 관세에 대한 이해를 높이고, 출판사들이 더 책임감 있는 경영 관행을 따를 것을 촉구합니다.

최근 연구는 인공지능(AI)이 인간의 지능에 미치는 영향에 대한 우려를 제기하고 있습니다. 사람들이 ChatGPT나 구글과 같은 AI 도구에 점점 더 의존하면서 정보 검색과 문제 해결을 할 때, 비판적 사고와 기억력 등 인지 능력이 감소하고 있다는 증거가 나타나고 있습니다.

역사적으로 지능은 세대를 거치며 향상되어 왔는데(이를 플린 효과라고 합니다), 최근 연구들은 이러한 경향이 반전되고 있음을 보여줍니다. 젊은 세대가 낮은 IQ 점수와 짧은 집중력을 보이고 있습니다. 전문가들은 인지 작업을 AI에 맡기는 것이 우리의 정신적 능력을 약화시킬 수 있다고 경고합니다. 이는 신체 운동을 소홀히 할 경우 근육이 약해지는 것과 유사합니다.

연구에 따르면, AI를 자주 사용하는 것과 비판적 사고 능력의 감소 사이에는 상당한 상관관계가 있습니다. 특히 젊은 사용자들 사이에서 이러한 경향이 두드러집니다. AI가 경우에 따라 창의성을 높일 수는 있지만, 대체로 인구 전반에 걸쳐 다양한 아이디어가 줄어드는 경향이 있습니다.

전문가들은 인지 건강을 유지하기 위해 AI와 능동적으로 상호작용할 필요가 있다고 강조합니다. 그들은 교육 시스템이 비판적 사고와 직관을 우선시하여 개인이 AI와 사려 깊게 상호작용하는 방법을 배우도록 해야 한다고 주장합니다. 핵심 메시지는 AI의 이점뿐만 아니라 우리의 사고 과정에 미치는 영향을 주목해야 한다는 것입니다.

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연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)을 개선하기 위한 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이 방법은 언어에 크게 의존하지 않고 정보를 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 전통적으로 LLM은 복잡한 수학적 계산을 단어로 변환하는데, 이는 비효율적일 수 있으며 정보 손실을 초래할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 LLM은 생각을 단어로 번역하는 대신, 잠재 공간(latent space)이라고 불리는 수학적 공간에서 "사고"하는 방식으로 이점을 얻을 수 있습니다. 코코넛(Coconut)과 톰 골드스타인(Tom Goldstein) 팀이 개발한 순환 모델이 이러한 접근을 시도하고 있습니다. 코코넛은 주로 잠재 공간에서 추론을 수행하여 더 효율적인 처리를 가능하게 하고, 골드스타인의 모델은 작업의 복잡성에 따라 사용하는 계산 레이어의 수를 동적으로 조정합니다.

두 모델 모두 유망한 결과를 보여주고 있으며, 코코넛은 표준 모델보다 더 효율적이고, 골드스타인의 모델은 다양한 추론 작업에서 더 높은 정확도를 달성하고 있습니다. 그러나 코코넛은 초등 수학 문제에서 어려움을 겪고 있으며, 인간의 사고 방식과 일치하지 않는 추론 패턴에 대한 잠재적인 문제와 같은 도전과 한계도 여전히 존재합니다.

이 연구는 AI의 추론 가능성을 넓히고 언어 모델의 기능에 대한 중요한 발전으로 이어질 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.

요약이 없습니다.

좋은 거래를 찾는 방법을 배웠다면, 가격이나 품질에 상관없이 좋아하는 동물을 즐기고 싶다면 왼쪽과 오른쪽 화살표를 사용해 16가지 동물 그룹을 쉽게 둘러볼 수 있습니다.

Undercut-f1은 포뮬러 1 경주를 위한 실시간 타이밍을 제공하는 오픈 소스 애플리케이션입니다. 이 도구는 텍스트 기반 사용자 인터페이스(TUI)를 사용하여 사용자가 경주와 연습 세션 동안 실시간 타이밍 데이터를 확인하고, 나중에 분석할 수 있도록 데이터를 저장할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 타이밍 타워가 있습니다. 이 기능은 각 드라이버의 섹터 시간, 랩 시간, 타이어 정보, 다른 드라이버와의 간격 등을 실시간으로 보여줍니다. 또한, 모든 드라이버의 피트 전략을 한눈에 확인할 수 있는 피트 스톱 전략 기능도 포함되어 있습니다. 경주 통제 메시지는 벌점, 날씨, 기타 중요한 공지사항에 대한 업데이트를 제공합니다. 드라이버 추적 기능은 트랙에서 드라이버의 위치를 실시간으로 보여주는 지도입니다. 랩 타이밍 히스토리는 사용자가 랩별로 타이밍 데이터를 검토할 수 있게 해줍니다. 마지막으로 팀 라디오 전사 기능을 통해 사용자는 팀 라디오를 듣고 오디오의 전사본을 받을 수 있습니다.

설치 방법은 여러 가지가 있습니다. .NET 도구로 설치하거나 독립 실행형 실행 파일을 실행할 수 있으며, Docker 이미지를 사용할 수도 있습니다. 사용자는 실시간 세션을 시작하거나 미리 녹화된 데이터를 재생할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 데이터를 탐색하고 TV 방송과 동기화하기 위해 실시간 지연을 관리할 수 있는 커서를 제공합니다. 설정은 유연하여 JSON 파일, 명령줄 또는 환경 변수를 통해 조정할 수 있습니다.

중요한 점은 이 도구가 FastF1 프로젝트에서 영감을 받았으며, 공식적으로 포뮬러 1과 관련이 없다는 것입니다. 특정 설치 방법에는 .NET SDK가 필요하며, 팀 라디오 기능을 위한 오디오 재생 요구 사항이 있습니다. 전반적으로 Undercut-f1은 F1 팬들이 상세하고 실시간 데이터를 통해 시청 경험을 향상시킬 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다.

안드로이드 폰은 잠금 상태에서 3일 동안 사용되지 않으면 자동으로 재부팅됩니다. 이 기능은 구글 플레이 서비스 업데이트의 일환으로 도입되었으며, 개인 데이터에 대한 무단 접근을 어렵게 하여 보안을 강화하는 목적을 가지고 있습니다. 이번 업데이트는 2025년 4월 14일에 출시된 25.14 버전으로, 모든 기기에 적용되는 데는 시간이 걸릴 수 있습니다.

이 재부팅 기능은 애플이 도입한 것과 유사하며, 기기가 새로 재부팅될 때 데이터를 보호하는 데 도움을 줍니다. 전화기가 "첫 잠금 해제 전" 상태에 있을 때는 패스코드나 PIN을 입력해야 접근할 수 있으며, 데이터는 암호화되어 있어 법 집행 기관을 포함한 누구도 정보를 쉽게 가져갈 수 없습니다.

전반적으로 이번 업데이트는 사용자 조치 없이도 보안을 향상시키며, 구글이 플레이 서비스를 통해 자동으로 업데이트를 배포할 수 있습니다.

sec(x)의 적분은 미적분학에서 잘 알려진 개념이지만, 한때는 큰 수학적 도전이었습니다. 이 개념은 1569년 세계 지도를 제작한 지도 제작자 제라르스 메르카토르에 의해 처음 필요로 되었으나, 그는 해결책을 찾지 못하고 근사값을 사용했습니다. 정확한 해답은 1645년에 우연히 발견되었고, 1668년에 공식적인 증명이 이루어졌습니다. 이는 메르카토르의 원래 작업이 이루어진 지 거의 한 세기 후의 일입니다.

sec(x)의 적분은 각도를 보존하는 메르카토르 지도를 만드는 데 매우 중요하며, 이 지도는 항해에 널리 사용됩니다. 이 적분은 다음과 같이 표현됩니다:

∫ sec(x) dx = ln|sec(x) + tan(x)| + c

이 적분은 미적분학 공부 중에 강조되며, 학생들은 종종 적분이 미분보다 더 어렵다고 느낍니다. 흥미롭게도, 이 적분은 미적분학이 아닌 수치적 방법을 통해 발견되었습니다.

시컨트 함수는 기본적인 삼각 함수로, 직각 삼각형에서 빗변과 인접 변의 비율로 정의되며, 코사인의 역수입니다. 메르카토르가 개발한 메르카토르 투영법은 원통형 지도를 늘려 각도를 일정하게 유지하여 항해에 유용하지만, 면적은 왜곡됩니다.

역사적으로 계산기 사용이 보편화되기 전에는 수학적 표를 사용하여 계산을 했으며, 이러한 표에는 삼각 함수와 로그 값이 포함되어 있었습니다. sec 적분과 로그 표 사이의 관계는 1645년 교사 헨리 본드에 의해 발견되었고, 이 연결은 1668년에 증명되었습니다.

결론적으로, sec(x)의 적분은 항해와 지도 제작과 깊은 연관이 있는 풍부한 역사를 가지고 있으며, 수학적 발견이 다양한 방법과 통찰을 통해 시간이 지남에 따라 발전하는 과정을 보여줍니다.

이 기사는 봇넷의 문제점, 특히 앱 개발자들이 애플리케이션에 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 삽입하여 생성하는 봇넷에 대해 다루고 있습니다. 이러한 SDK는 기업들이 사용자의 네트워크 대역폭을 웹 크롤링 및 기타 유해한 활동에 사용할 수 있게 하여, 무심코 사용자를 봇넷의 일원으로 만들어 버립니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 일부 기업은 앱 개발자에게 네트워크 공유를 촉진하는 SDK를 포함하도록 비용을 지불합니다. 이로 인해 공격적인 웹 크롤링이 발생하고, 잠재적으로 DDoS 공격으로 이어질 수 있습니다. 이러한 관행은 비윤리적인 것으로 간주됩니다. Infatica와 같은 기업은 사용자의 장치를 이용해 이익을 추구하는 서비스를 제공하며, 트래픽을 책임감 있게 관리한다고 주장하지만 실제로는 문제를 악화시키고 있습니다.

이러한 관행으로 인해 증가하는 봇 트래픽은 소규모 웹 서비스에 부담을 주고 있으며, 이로 인해 서비스가 비공식적으로 전환되는 경우도 많습니다. 이러한 SDK를 포함한 앱 개발자는 사용자 장치를 손상시키고 봇넷 문제에 기여한 책임을 져야 합니다. 일반 사용자에게는 이러한 SDK와 그로 인해 발생하는 네트워크 트래픽을 식별하는 것이 어려워, 소규모 웹 서버 관리자들에게는 더욱 복잡한 상황을 초래합니다.

결론적으로, 이 기사는 모든 형태의 웹 스크래핑을 남용으로 간주해야 하며, 웹 서버는 이를 차단하기 위한 조치를 취해야 한다고 주장합니다. AI와 이러한 프록시 서비스의 성장은 웹의 무결성에 대한 심각한 위협으로 여겨지고 있습니다.

이 글은 NVIDIA Tesla T4 GPU에서 Tensor Core를 사용하여 효율적인 행렬 곱셈 알고리즘을 작성하는 방법에 대한 가이드입니다. 주요 내용을 간략하게 정리하면 다음과 같습니다.

이 글에서는 저자가 CUDA에서 최적화된 행렬 곱셈 커널을 만드는 경험을 다루고 있습니다. 목표는 Tensor Core라는 행렬 연산을 위한 특수 하드웨어 장치를 사용하여 대형 행렬에서 높은 성능을 달성하는 것입니다.

Tensor Core는 행렬 연산의 처리량을 크게 향상시켜 AI 훈련 및 추론과 같은 응용 프로그램에 매우 중요합니다. 저자는 Tensor Core를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 정보가 온라인에서 널리 다루어지지 않는다고 언급합니다.

저자는 NVIDIA의 cuBLAS 라이브러리와 유사한 성능을 목표로 설정했습니다. cuBLAS는 행렬 연산의 기준으로 여겨집니다. 처음에는 저자의 커널이 cuBLAS 성능의 8%에 불과했으나, 대형 행렬에 대해 96%로 개선되었습니다.

이 글에서는 컴퓨팅에서 "메모리 벽" 문제를 설명합니다. 이는 프로세서로의 데이터 전송 속도가 계산 수행 능력에 비해 뒤처지는 현상으로, GPU의 작동 속도에 영향을 미칩니다.

루프라인 모델이 도입되어 메모리 대역폭과 계산 강도에 기반한 성능 한계를 이해하는 도구로 설명됩니다. 이 두 요소 간의 균형은 알고리즘 최적화에 매우 중요합니다.

저자는 성능을 극대화하기 위해 다양한 전략을 사용하는 여섯 가지 커널을 설명합니다. 이에는 계층적 타일링, 벡터화된 메모리 복사, 공유 메모리 스위즐링, 비동기 메모리 복사, 타일 차원 조정, 더블 버퍼링이 포함됩니다.

성공적인 커널 설계는 글로벌 메모리, L2 캐시, 공유 메모리와 같은 다양한 메모리 유형을 신중하게 고려해야 합니다. 각 메모리 유형은 속도와 용량이 다르므로, 공유 메모리를 효율적으로 사용하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

저자는 프로젝트를 통해 배운 점을 되돌아보며, 최신 GPU가 최적화 작업을 간소화할 수 있는 기능을 가지고 있다고 언급합니다. 성능은 행렬 크기에 따라 달라질 수 있으며, 하드웨어 지원의 개선이 일부 최적화 문제를 완화할 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 Tensor Core를 사용하여 GPU에서 행렬 곱셈의 성능을 극대화하는 데 관심 있는 사람들을 위한 자료로, 이론적 배경과 실용적인 코딩 기술을 모두 상세히 설명하고 있습니다.

페루의 고대 관개 시스템은 메마른 사막을 비옥한 농지로 변화시켰습니다. 이는 이러한 시스템을 뒷받침하는 문화적 관습 덕분이었습니다. 이 지역은 극도로 건조하지만, 1400년 이상 된 정교한 수로망 덕분에 모체와 치무와 같은 사회가 물 자원을 효율적으로 관리하며 번영할 수 있었습니다.

하지만 오늘날 기후 변화와 현대 농업 관행이 이 섬세한 균형을 위협하고 있습니다. 페루 정부는 멀리 있는 녹는 빙하에서 물을 끌어오기 위해 관개 인프라에 많은 투자를 하고 있지만, 이 빙하들은 빠르게 사라지고 있습니다. 최근의 프로젝트는 단기적인 혜택을 제공할 수 있지만, 줄어드는 빙하의 물에 의존하기 때문에 장기적인 지속 가능성에는 위험이 따릅니다.

고대 관개 시스템의 성공은 기술뿐만 아니라 이를 활용하는 데 필요한 문화적 지식에도 달려 있었습니다. 이러한 지식은 계절 변화와 자연 재해에 적응할 수 있는 유연하고 다기능적인 설계를 포함했습니다. 반면, 현대의 이러한 시스템을 재현하려는 시도는 종종 문화적 맥락을 간과하여 비효율성을 초래합니다.

토착 관습과 지식을 이해하고 보존하는 것은 오늘날 기후에 강한 농업을 구축하는 데 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 고고학자들은 지속 가능한 해결책을 개발하기 위해 이러한 역사적 관점을 통합하는 것이 중요하다고 강조하고 있습니다.

최근 게시물에서 팀은 모바일 앱이 위치 데이터를 공유하는 문제를 다루고, 앱 트래픽을 분석하는 새로운 방법을 소개했습니다. 그는 누구나 모바일 앱 트래픽을 기록하고 분석할 수 있도록 돕는 가이드와 파이썬 노트북을 만들었습니다. 이를 통해 과정을 더 간단하고 빠르게 진행할 수 있습니다.

팀은 독자들에게 직접 시도해보기를 권장하며, 앱이 수집하는 데이터를 이해하는 것이 외부 소스에 의존하는 것보다 중요하다고 강조합니다. 사용자는 자신의 발견을 공유하기 위해 양식을 작성할 수 있으며, 이들의 기여는 공동 스프레드시트에 정리될 예정입니다.

그는 광고 기술 도메인 트래픽에 대한 시각화 자료도 공유하며, 분석 결과 유니티가 모바일 게임 광고에서 주요 기업으로 부각되는 반면, 페이스북은 상대적으로 덜 두드러진다고 언급했습니다.

가이드에는 트래픽을 가로채고 분석하는 데 필요한 도구를 설정하는 방법이 자세히 설명되어 있습니다. 여기에는 mitmproxy 설치, 모바일 기기 설정, 데이터 필터링 등이 포함됩니다. 팀은 다양한 앱의 데이터 관행을 밝혀내기 위해 실험과 커뮤니티 참여를 장려합니다.

전반적으로 팀은 데이터 프라이버시와 앱이 수집하는 데이터의 범위에 대한 인식을 높이고, 더 많은 사람들이 이 주제를 탐구하기를 희망하고 있습니다.

저자는 FPGA용 구형 소프트웨어인 Xilinx ISE를 Docker를 이용해 휴대 가능하게 실행하고자 했습니다. 주요 문제는 설치 파일의 크기가 6.1GB로 매우 커서 관리와 공유가 어려웠습니다. 저자는 설치 파일을 압축해 보려고 했지만, 내부 파일들이 이미 특이한 방법(zip.xz)으로 압축되어 있다는 것을 발견했습니다.

이 파일들이 사실 비밀번호로 보호된 7zip 아카이브라는 것을 알게 된 저자는 전체 크기를 줄이기 위해 재압축할 계획을 세웠습니다. 그러나 노트북에서 이를 시도하는 과정에서 디스크 공간과 성능 문제에 부딪혔습니다. 이후 저자는 Python을 사용해 메모리에서 재압축을 시도했지만, 높은 메모리 사용량으로 인해 프로그램이 자주 중단되었습니다.

일부 파일에서 약간의 크기 감소가 있었지만, 전체 과정은 느리고 어려웠습니다. 저자는 설치 파일 크기를 크게 줄일 수 있는 더 나은 방법을 계속 모색하고 있으며, Xilinx가 소프트웨어를 관리하는 방식, 특히 설치 프로그램과 관련된 부분에 대해 불만을 표하고 있습니다.

실리콘밸리의 횡단보도 버튼이 해킹되어, 버튼을 누르면 일론 머스크와 마크 저커버그의 목소리가 재생되는 사건이 발생했습니다. 레드우드 시티, 멘로 파크, 팔로 알토에서 촬영된 영상에서는 이 목소리들이 이상한 메시지를 전달하는 모습이 담겨 있습니다. 예를 들어, 저커버그를 흉내 낸 목소리는 인공지능에 대한 불편한 감정을 이야기했고, 머스크를 흉내 낸 목소리는 암에 대한 이상한 언급을 하며 청중에게 사이버트럭을 제공하겠다고 말했습니다.

지역 당국은 이러한 해킹이 여러 교차로에 영향을 미쳤다고 보고하며, 횡단보도의 음성 기능을 비활성화했습니다. 팔로 알토 관계자는 12곳의 교차로가 영향을 받았다고 밝혔고, 레드우드 시티는 4곳을 확인했습니다. 캘리포니아 교통부는 그들이 관리하는 일부 횡단보드도 영향을 받았다고 확인했습니다. 현재 이들은 음성을 비활성화하고 정상 운영을 복구하기 위해 작업 중입니다. 관계자들은 도시 인프라를 해킹하는 것은 불법이며 안전 위험을 초래할 수 있다고 경고했습니다.

많은 주요 키 교환 및 디지털 서명 방법은 128비트 보안을 제공하는 NIST P256 및 secp256k1 곡선을 사용합니다. 그러나 더 강력한 보안이 필요하며, 이를 위해 NIST P-521과 같은 256비트 보안을 제공하는 곡선이 필요합니다. 이 논문에서는 Eccfrog512ck2라는 새로운 곡선을 소개합니다. 이 곡선은 256비트 보안을 제공하며 NIST P-521보다 더 나은 성능을 자랑합니다. Eccfrog512ck2는 사이드 채널 공격과 기타 취약점에 저항할 수 있는 기능도 포함하고 있습니다. 또한 NIST P-521 곡선에 비해 스칼라 곱셈이 61.5% 더 빠르고, 점 생성이 33.3% 더 빠릅니다.

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영국 정부는 애플의 종단 간 암호화에 접근하려고 시도했지만, 국가 안보와 관련된 비밀 요청이 법원에서 거부되면서 어려움을 겪었습니다. 내무부는 애플에게 iCloud에 대한 백도어를 만들 것을 요청한 것으로 알려졌지만, 애플은 대신 영국 사용자들을 위해 해당 기능을 제거했습니다. 이 사건은 국가 안보와 비밀 법원에 대한 문제를 부각시키며, 민주 사회에서 투명성이 부족하다는 비판을 받고 있습니다.

이 기사는 이러한 행동을 도널드 트럼프 전 미국 대통령 하의 권력 남용과 비교합니다. 특히 비판을 억압하고 보안 승인을 조작하는 방식이 박해의 일환으로 언급됩니다. 저자는 영국과 미국 정부가 보안 메커니즘을 잘못 사용하는 것이 심각한 문제라고 주장하며, 이를 법적으로 해결해야 한다고 강조합니다. 디지털 보안의 변화하는 성격은 더 큰 책임과 남용 가능성에 대한 인식을 요구하고 있습니다.

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이 문서는 항공 여행 계획의 계산 복잡성에 대해 다루고 있으며, 기본적인 컴퓨터 과학 지식을 가진 개인을 대상으로 하고 있습니다. 항공 여행 계획이 왜 어려운 문제인지 설명하고, 계산 복잡성에 대한 원래의 발견과 함께 시연을 포함하고 있습니다.

항공 여행 계획의 개요를 보면, 여행자들은 종종 에이전트나 웹사이트를 통해 항공편을 검색합니다. 이 과정에서는 ITA 소프트웨어와 같은 회사가 유지하는 항공편 정보 데이터베이스에 질의하게 됩니다. 이 데이터에는 항공편 일정, 가격, 좌석 가용성이 포함되어 있으며, 자주 업데이트됩니다.

항공 네트워크는 상업 항공사에 의해 운영되는 4,000개 이상의 공항이 있으며, 주요 공항이 많은 출발편을 처리하는 허브-스포크 시스템을 가지고 있습니다. 공항 간의 연결은 복잡하며, 많은 가능한 비행 경로가 존재합니다.

두 공항 간의 비행 경로를 찾는 것은 수천 가지의 조합을 초래할 수 있으며, 특히 왕복 항공편의 경우 더욱 그렇습니다. 가능한 여행 일정의 수는 기하급수적으로 증가하여 여행자에게 모든 옵션을 나열하는 것이 비현실적입니다.

여행 계획에서의 주요 어려움은 항공사의 복잡한 가격 구조에서 발생합니다. 각 요금은 특정 규칙을 가지고 있으며 여러 항공편을 포함할 수 있어 최적의 경로와 가격을 선택하는 데 어려움을 줍니다.

표준 알고리즘은 항공 네트워크에서 최단 경로를 찾는 데는 유용하지만, 가격으로 인한 복잡성 때문에 최적의 경로를 신속하게 찾는 데 어려움을 겪습니다.

결론적으로, 항공 여행 계획은 방대한 수의 비행 옵션과 복잡한 가격 규칙으로 인해 계산 복잡성에서 독특한 도전 과제가 됩니다.

편집자는 약물 내성 곰팡이 감염, 특히 위험한 효모인 칸디다 아우리스에 대한 긴급한 대응의 필요성을 강조하고 있습니다. 이 곰팡이는 전 세계적으로 감염 사례가 증가하고 있으며, 많은 치료법에 내성을 보여 감염된 사람의 사망률이 30%에서 60%에 이릅니다. 매년 약 380만 명이 곰팡이 감염으로 사망하며, 이 숫자는 지난 10년 동안 거의 두 배로 증가했습니다.

이러한 위협에도 불구하고 곰팡이 감염은 항균 저항성에 대한 논의에서 종종 간과되고 있으며, 현재 고급 시험 단계에 있는 항진균제는 몇 가지에 불과합니다. 이 문제를 해결하기 위해 편집자는 연구자, 정책 입안자, 산업계 간의 협력적인 노력을 촉구하며, 치료 옵션을 개선하고 기존 약물을 보호할 필요성을 강조합니다.

주요 도전 과제 중 하나는 곰팡이 감염 진단의 어려움이며, 특히 저소득 지역에서 더욱 그렇습니다. 또한, 인간에게 안전한 새로운 항진균제가 필요합니다. 농업에서 사용되는 살균제도 문제를 악화시키고 있으며, 유사한 화합물이 약물 내성을 초래할 수 있습니다. 공공 건강을 보호하기 위해 정책 변화와 대체 살균제에 대한 연구가 필요합니다.

기후 변화가 새로운 곰팡이 병원체의 출현을 더욱 촉진할 수 있는 만큼, 이러한 감염을 효과적으로 이해하고 대응하기 위한 연구와 자원의 개선이 시급합니다.

요약이 없습니다.

인공지능(AI)의 발전이 "경험의 시대"로 불리는 새로운 단계로 접어들고 있다는 내용입니다. 이 새로운 단계에서는 AI 에이전트가 주로 자신의 경험을 통해 학습하며, 인간이 생성한 데이터에 크게 의존하지 않습니다.

현재의 전통적인 AI는 방대한 인간 데이터 학습을 통해 발전해 왔습니다. 이로 인해 다양한 작업을 수행할 수 있는 대형 언어 모델(LLM)과 같은 유능한 모델이 탄생했습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 특히 수학이나 코딩과 같은 고급 문제 해결이 필요한 분야에서 한계에 다다르고 있습니다.

AI의 능력을 향상시키기 위해서는 새로운 데이터 소스가 필요합니다. 이 데이터는 AI가 더 능숙해짐에 따라 진화해야 하며, AI 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 학습하는 방식이 될 것입니다.

경험의 시대의 특징으로는 지속적인 학습이 있습니다. AI 에이전트는 오랜 시간 동안 학습하며, 지속적인 경험에 따라 적응하게 됩니다. 또한, 이전 모델들이 주로 인간의 대화를 처리했던 것과는 달리, 미래의 에이전트는 센서와 모터 제어를 사용하여 환경과 직접 상호작용할 것입니다. 인간의 피드백에 의존하는 대신, 에이전트는 실제 성과와 환경과의 상호작용에 기반하여 보상을 받게 되어, 혁신적인 발견으로 이어질 가능성이 있습니다.

새로운 에이전트는 인간의 사고 과정에만 의존하지 않고, 자신의 경험을 바탕으로 사고하고 계획하는 능력을 개발하게 됩니다. 이는 더 혁신적인 해결책으로 이어질 것입니다.

이러한 변화는 개인 맞춤형 건강 관리와 교육 등 다양한 분야에서 큰 발전을 가져올 수 있으며, 과학적 발견을 가속화할 수 있습니다. 그러나 동시에 일자리 대체와 강력한 AI 시스템의 오용 가능성에 대한 우려도 제기됩니다.

경험의 시대는 AI 발전의 변혁적인 순간을 나타내며, 인간 데이터 의존을 넘어 에이전트가 자율적으로 학습하고 적응할 수 있는 시스템으로 나아가게 됩니다. 이는 궁극적으로 인간 지능을 초월할 수 있는 능력을 달성할 수 있는 길을 열어줍니다.

요약이 없습니다.

저자는 구글에서 해고된 경험을 공유하며 충격, 슬픔, 분노의 감정을 표현합니다. 그들은 해고가 예상치 못한 일이었고 성과와는 무관하다고 언급하며, 자신이 부당한 대우를 받았다고 느낍니다. 중요한 프로젝트와 팀 활동에 참여했음에도 불구하고 이제는 그 경험과 책임에서 지워진 듯한 기분이 듭니다. 그들은 자신에게서 빼앗긴 많은 기회와 역할을 나열하며, 이 상황이 가져온 감정적 고통을 강조합니다. 저자는 갑작스러운 변화로 인해 자신이 평가절하되었고 압도당한 느낌을 받으며, 다른 사람들에게 연락을 해도 좋다고 초대하지만, 감정적인 영향으로 인해 즉각적으로 답변하지 못할 수도 있음을 인정합니다.