연구자들이 '가상 풀기'라는 기술을 사용해 헤르쿨라네움에서 발견된 밀봉된 두루마리의 제목과 저자를 성공적으로 밝혀냈습니다. 이 두루마리는 PHerc. 172로 알려져 있으며, 그리스 철학자 필로데무스의 "악덕에 대하여"라는 제목을 가지고 있습니다. 이 윤리적 저작물은 미덕 있는 삶을 사는 방법에 대한 통찰을 제공합니다. 이 성과로 연구팀은 60,000달러의 베수비우스 챌린지 첫 번째 상을 수상했습니다.

두루마리는 2024년 7월에 스캔되었으며, 그 데이터는 전 세계 연구자들이 텍스트를 해독하는 데 도움을 줄 수 있도록 공개되었습니다. 제목 발견은 두 개의 독립적인 팀에 의해 이루어져, 읽기의 정확성을 확인했습니다. 필로데무스는 에피쿠로스 철학자로서 그의 가르침에서 실질적인 행복에 중점을 두었습니다.

저자와 제목은 밝혀졌지만, 이 두루마리가 "악덕에 대하여" 시리즈의 어느 부분에 속하는지는 아직 불확실합니다. 첫 번째 책일 가능성도 있지만, 추가 분석이 필요합니다. 이 발견은 역사적 텍스트를 밝혀내고 고대 작품에 대한 이해를 발전시키는 데 있어 인공지능의 잠재력을 강조합니다. 베수비우스 챌린지는 헤르쿨라네움 두루마리를 연구하기 위한 글로벌 협력을 계속해서 요청하고 있습니다.

요약이 없습니다.

곤살로 게레로는 1511년경 유카탄 반도에서 난파된 스페인 선원입니다. 그는 현지 마야인에게 붙잡혔지만, 이후 자유를 얻고 존경받는 전사가 되었습니다. 그는 마야 여성과 결혼하여 세 명의 메스티소 자녀를 키우며, 아메리카 대륙에서 최초의 메스티소 인물 중 한 명이 되었습니다.

그의 초기 생애에 대한 기록은 부족하지만, 그는 스페인 원정대의 일원으로 신세계에 도착했을 가능성이 높습니다. 난파 이후, 게레로와 다른 사람들은 마야인에게 포로로 잡혀 노예가 되었습니다. 그는 군사적 지위를 얻고 마야 문화에 완전히 동화되어 그들의 종교도 받아들였습니다.

1519년, 스페인 정복자 에르난 코르테스가 도착했을 때, 게레로는 가족과 마야 군주에 대한 의무를 이유로 그와 함께하지 않기로 결정했습니다. 이후 그는 마야인들을 이끌고 스페인 군대와의 전투에서 저항하며, 이 지역의 식민지화를 저지하려 했습니다.

게레로는 스페인에 맞서 여러 군사 작전에 참여하다가 1536년경 온두라스에서 전투 중 사망한 것으로 보입니다. 그의 유산은 복잡하며, 식민지 시대의 논란이 많은 인물에서 현대 문학과 멕시코 정체성의 문화 영웅으로 발전했습니다. 그는 스페인 식민지 개척자와 원주민 간의 연결을 상징하는 인물로 여겨집니다.

에포칼립스 프로젝트는 32비트 타임스탬프 문제라는 중요한 취약점을 다루고 있습니다. 이 문제는 2038년 1월 19일에 전 세계 많은 컴퓨터 시스템이 오작동하게 만들 수 있습니다. 병원 장비, 은행, 교통, 전력망 등 필수 시스템에 영향을 미쳐, 조치를 취하지 않으면 광범위한 혼란이 발생할 수 있습니다.

이 문제는 무엇일까요? 많은 시스템이 1970년부터 시작하는 32비트 카운터를 사용하여 시간을 추적합니다. 이 카운터는 2038년 1월 19일에 넘쳐서 날짜를 잘못 해석하게 되어 시스템이 실패할 수 있습니다. 준비가 부족하면 잘못된 의료 용량, 결제 처리 실패, 교통 통제 문제, 정전 등이 발생할 수 있으며, 악의적인 행위자들이 이 취약점을 이용해 혼란을 일으킬 가능성도 있습니다.

현재 취약한 시스템의 수는 Y2K 사태 당시보다 훨씬 많으며, 많은 시스템이 쉽게 업데이트될 수 없습니다. 시스템 간의 상호 연결성 때문에 일부 시스템의 실패가 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 중요한 날짜까지 약 12년밖에 남지 않았기 때문에 이러한 취약점을 식별하고 해결책을 마련하며 비상 계획을 개발하는 것이 매우 중요합니다.

이 프로젝트는 사이버 보안 전문가인 트레이 달리와 페드로 움벨리노가 설립하였으며, 다가오는 위기에 대한 인식을 높이고 대응 노력을 조정하는 것을 목표로 하고 있습니다.

일반 대중은 자신의 기기를 테스트하고 문제를 문서화하며 인식을 확산시킬 수 있습니다. 산업 전문가들은 제품을 테스트하고 규정을 업데이트해야 하며, 기술 전문가들은 2038년 문제를 처리할 수 있도록 시스템을 평가하고 개선해야 합니다. 정부는 규정 준수를 보장하고 대중의 인식을 높이기 위한 지침과 규제 프레임워크를 개발해야 합니다.

에포칼립스 프로젝트는 모든 사람이 취약점을 테스트하고 보고하여 이 중요한 디지털 위협에 대한 집단적 대응을 만드는 데 참여할 것을 초대합니다. 함께 힘을 모아 잠재적인 혼란을 예방하고 우리의 디지털 미래를 안전하게 지킬 수 있습니다.

GlassFlow for ClickHouse Streaming ETL은 데이터 엔지니어가 Kafka와 ClickHouse 간의 실시간 데이터 파이프라인을 생성하고 관리하는 데 도움을 주는 도구입니다. 이 도구는 파이프라인 구축을 위한 간단한 인터페이스를 제공하며, 데이터 중복 제거 및 스트림 결합과 같은 기능을 포함하고 있습니다.

주요 기능으로는 실시간 데이터 중복 제거가 있습니다. 이는 ClickHouse에 데이터가 들어가기 전에 중복된 데이터를 제거하며, 최대 7일 동안 설정할 수 있습니다. 또한, 두 개의 Kafka 스트림을 실시간으로 결합할 수 있는 기능도 제공하며, 이 역시 최대 7일 동안 설정 가능합니다. 내장된 Kafka 커넥터는 수동 개입 없이 자동으로 Kafka 주제에서 데이터를 가져옵니다. ClickHouse와의 빠른 연결을 제공하며, 배치 크기 및 재시도 메커니즘을 설정할 수 있는 최적화된 ClickHouse 싱크도 포함되어 있습니다. 사용자 친화적인 웹 기반 인터페이스를 통해 파이프라인 관리를 쉽게 할 수 있습니다. 또한, 로컬 개발 지원을 위해 데모 설정이 제공되며, Docker를 사용하여 쉽게 배포할 수 있습니다.

GlassFlow를 로컬에서 설정하려면 먼저 저장소를 복제하고 Docker를 사용하여 서비스를 시작합니다. 이후 웹 인터페이스에 접속하여 연결 및 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 파이프라인은 시작 및 중지하고 로그를 확인하여 관리할 수 있습니다.

파이프라인은 JSON 형식으로 정의되며, 소스(Kafka), 싱크(ClickHouse), 선택적 변환(결합)에 대한 세부 정보를 포함합니다. 웹 인터페이스가 이 과정을 간소화하지만, JSON 구성에 대한 이해는 고급 사용자에게 유용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 오픈 소스이며, 기여를 환영하고 Apache License 2.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.

2025년 초, 벤처 캐피탈(VC) 시장은 인공지능(AI)에 크게 의존하면서도 전반적으로 어려운 상황에 처해 있습니다. 최근 발표된 미국 벤처 캐피탈 협회의 보고서에 따르면 VC 활동이 감소하고 있으며, 대부분의 자금이 AI, 특히 OpenAI에 집중되고 있습니다. 그러나 OpenAI는 위험한 투자로 여겨지고 있습니다.

보고서는 벤처 캐피탈의 문제를 여러 요인으로 분석하고 있습니다. 그 중에는 트럼프 대통령의 관세 정책과 제로 금리 시대의 종료가 포함되어 있습니다. 과거에는 자금을 확보하기가 쉬웠지만, 현재 금리가 상승하면서 투자자들이 조심스러워지고 있으며, 많은 스타트업이 투자금을 회수하지 못한 채 실패하고 있습니다.

보고서에 따르면 현재 벤처 자금의 절반 이상이 AI 분야에 집중되고 있습니다. 그러나 이는 OpenAI와 같은 몇몇 대형 기업에 대한 과대 광고에 의해 주도되고 있습니다. 다른 산업은 어려움을 겪고 있으며, 초기 단계의 스타트업들은 자금을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

전반적으로 VC 산업은 회복을 위한 명확한 계획이 부족하며, 더 나은 시장 상황을 기대하고 있습니다. 벤처 캐피탈 커뮤니티의 많은 사람들은 현재의 도전에 대해 감각이 떨어져 있고 준비가 부족한 것으로 보입니다. 미래는 불확실하며, 산업의 유일한 희망은 시장의 안정화와 수익성 있는 IPO의 복귀에 달려 있습니다.

Rust 프로그래밍 생태계에서 문서화의 중요성과 품질에 대해 다루고 있습니다. 프로그래머들이 코드 문서화를 싫어하는 경우가 많지만, 좋은 문서는 초보자에게 가르치고 전문가가 라이브러리 사용법을 기억하는 데 매우 중요하다는 점을 강조합니다.

문서화의 유형으로는 Diátaxis 모델이 소개되며, 이는 문서를 네 가지 범주로 나눕니다. 첫째, 튜토리얼은 초보자를 위한 실용적인 학습 경험을 제공합니다. 둘째, 사용법 가이드는 어느 정도 지식이 있는 사용자들을 대상으로 특정 목표를 달성하는 데 중점을 둡니다. 셋째, 참조 문서는 API 구성 요소에 대한 자세한 기술 설명을 제공하지만, 효과적으로 사용하는 방법에 대한 맥락은 부족합니다. 넷째, 설명은 코드에서 선택한 이유를 제공하여 사용자가 라이브러리의 철학을 이해하는 데 도움을 줍니다.

좋은 문서의 기준으로는 포괄성, 발견 가능성, 철학, 접근성이 있습니다. 포괄성은 주제에 대한 정보의 양을 의미하고, 발견 가능성은 사용자가 새로운 정보를 얼마나 쉽게 찾을 수 있는지를 나타냅니다. 철학은 디자인 결정의 이유를 명확히 하고, 접근성은 초보자가 문서를 얼마나 쉽게 이해할 수 있는지를 평가합니다.

문서화의 도전 과제로는 많은 라이브러리가 API 참조만 제공하거나 충분한 튜토리얼과 가이드가 부족하여 사용자가 효과적으로 사용하는 방법을 배우기 어렵다는 점이 지적됩니다. 사용자 요구와 잠재적인 문제를 예상하는 자료를 만드는 것이 중요하다고 강조합니다.

Rust 생태계의 몇 가지 인기 있는 라이브러리, 즉 크레이트를 분석하여 문서 품질을 평가합니다. rand, chrono와 같은 라이브러리들이 문서화의 네 가지 범주를 얼마나 잘 충족하는지에 대해 논의합니다.

효과적인 문서는 Rust 생태계에서 신입 개발자와 숙련된 개발자 모두에게 필수적이며, 최적의 학습과 사용성을 위해 네 가지 범주를 모두 포함하는 균형 잡힌 접근이 필요하다는 점을 강조합니다.

유럽에서는 법원이 OpenDNS, Google, Cloudflare와 같은 DNS 해석기에게 불법 사이트 접근을 차단하라는 명령을 내리는 경우가 늘어나고 있습니다. 이는 이전에 소비자 인터넷 서비스 제공업체(ISP)만이 이러한 차단 조치를 시행하던 관행에서 변화한 것입니다. 이러한 조치는 사용자가 ISP가 설정한 제한을 우회하는 것을 방지하기 위한 것입니다.

OpenDNS는 법원의 명령을 따르기보다는 프랑스와 벨기에에서 서비스를 완전히 철수하는 극단적인 방법을 선택했습니다. 이로 인해 해당 국가의 사용자들은 OpenDNS에 전혀 접근할 수 없게 되었습니다.

Cloudflare는 법원의 명령을 따르지만 다른 방식을 사용합니다. 차단된 사이트에 접근하려는 사용자는 법적 문제를 나타내는 HTTP 451 오류 메시지를 받게 되며, Cloudflare는 콘텐츠를 직접 차단하지 않는다고 주장합니다.

Google의 대응은 덜 투명합니다. Google은 차단된 사이트에 대한 DNS 쿼리를 단순히 거부하지만, 그 이유를 사용자에게 알리지 않아 혼란을 초래할 수 있습니다.

이러한 기업들의 상이한 대응은 사이트 차단 명령에 대한 더 나은 투명성이 필요함을 강조합니다. 특히 미국과 같은 다른 국가에서도 유사한 요구가 발생할 수 있기 때문입니다.

이 글에서는 데이터 분석에서 단순한 모델과 복잡한 계층 모델 간의 균형에 대해 논의합니다. Kiran Gauthier는 확률적 프로그래밍과 빠른 베이지안 알고리즘의 유연성을 고려할 때, 단순한 모델이 더 나은지 아니면 추가적인 상호작용을 포함한 복잡한 모델이 더 나은지에 대해 질문합니다.

Andrew는 단순한 모델이 때때로 좋은 성과를 낼 수 있지만, 복잡한 모델이 일반적으로 복잡한 문제에 더 효과적이라고 강조합니다. 그는 먼저 단순한 모델로 시작한 후, 원하는 결과를 얻을 때까지 점차 복잡성을 높이는 것이 좋다고 조언합니다. 또한 통계에 대한 이해가 깊어짐에 따라 더 복잡한 모델을 적용하는 것이 일상이 될 것이라고 언급합니다.

Solid Queue는 Rails 8에서 도입된 새로운 백그라운드 작업 처리 라이브러리로, 데이터베이스만을 사용하여 큐잉 과정을 단순화합니다. 이로 인해 Sidekiq나 Resque와 같은 다른 시스템에서 요구되는 Redis와 같은 추가 의존성이 필요하지 않습니다. 이 접근 방식은 Rails 애플리케이션의 운영 복잡성을 줄이기 위해 37Signals에 의해 개발되었습니다.

Solid Queue의 주요 특징 중 하나는 데이터베이스만을 사용하는 의존성입니다. 다른 큐 시스템과 달리 Solid Queue는 데이터베이스에서만 작동하므로 개발자들이 관리하기가 더 쉽습니다. 또한, 대량의 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 스마트한 데이터베이스 구조를 통해 작업 기록에 빠르게 접근하고 지연을 최소화합니다.

작업은 ActiveRecord 모델로 표현되며, 작업 실행은 워커 풀에 의해 처리됩니다. 이 시스템은 작업 상태와 실행 기록을 관리하기 위해 여러 개의 테이블을 포함하고 있습니다. Solid Queue는 작업 손실을 방지하기 위한 안전 장치도 구현하고 있습니다. 만약 작업 실행 중에 워커가 실패하면, 감독 프로세스가 해당 작업을 회수하여 최소한 한 번은 실행되도록 보장합니다.

이 기사에서는 반복 작업을 예약할 수 있는 기능과 같은 추가 기능에 대한 언급도 있으며, 이는 향후 논의에서 다룰 예정입니다. 전반적으로 Solid Queue는 Ruby on Rails 개발자들에게 신뢰할 수 있고 효율적이며 사용하기 쉬운 큐잉 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이안 랜스 테일러가 19년간 재직한 구글을 떠났다고 발표했다. 그는 주로 Go 프로그래밍 언어에 관한 작업을 해왔다. 2008년에 Go 팀에 합류한 그는 롭 파이크와 켄 톰슨 같은 저명한 인물들과 협력했다. 테일러는 Go의 성공에 놀랐다고 밝혔으며, 이 언어가 초기 예상보다 훨씬 널리 사용되는 프로그래밍 언어가 되었다고 전했다.

그의 경력 동안, 그는 Go의 발전에 기여했으며, GCC 컴파일러에 Go 프론트엔드를 추가하고 2022년 Go 1.18 버전에서 제네릭 기능의 추가를 지원했다. 그는 프로젝트 내에서 지속적으로 발생하는 문제를 파악하고 해결하는 데 집중했지만, 때때로 혁신적인 아이디어를 간과하기도 했다고 인정했다.

프로그래밍 환경이 변화함에 따라 테일러는 더 이상 구글의 Go 프로젝트에 잘 맞지 않는다고 느꼈고, 새로운 출발을 결심했다. 그는 여전히 Go에 관심이 있으며, 프로그래밍 언어는 지속적으로 발전해야 한다고 믿고 있다. 그는 잠시 휴식을 취할 계획이지만, 미래에 다시 Go에 기여할 수 있기를 희망하고 있다.

Roame는 여행자들이 신용카드 포인트와 마일리지를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 항공편 검색 엔진입니다. 매년 690억 달러 이상의 포인트가 발급되며, Roame는 100만 명 이상의 여행자들이 그 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다. 이 회사는 Y Combinator와 Accel과 같은 저명한 투자자들의 지원을 받고 있습니다.

Roame는 리드 풀스택 엔지니어를 찾고 있습니다. 이 직무는 제품 중심의 첫 번째 엔지니어로서 CTO 및 엔지니어링 팀과 긴밀히 협력하게 됩니다. 역할은 프론트엔드와 백엔드 개발을 포함하며, 제품 디자인과 성장 이니셔티브에 대한 실질적인 접근이 필요합니다. 이 직무는 샌프란시스코에 위치하며 주 5일 대면 근무가 요구됩니다.

주요 책임으로는 Next.js를 사용한 프론트엔드 애플리케이션 개발을 이끌고, 팀과 협력하여 회사 목표에 맞는 변화를 조율하며, 기술 부채를 관리하고 모범 사례를 준수하는 것이 포함됩니다. 또한 Firebase와 Go를 활용한 백엔드 개발에 참여하고, AI 기술 통합을 탐색하며, 사용자 친화적인 디자인과 개선에 집중해야 합니다. 새로운 아이디어와 빠른 변화에 신속하게 적응하는 것도 중요합니다.

지원자는 여행과 신용카드 포인트에 대한 열정을 가져야 하며, 4년 이상의 엔지니어링 경험이 필요합니다. 개인 프로젝트에서 상당한 사용자 참여를 이끌어낸 경험이 있어야 하며, 독립적으로 프론트엔드 개발을 관리할 수 있어야 합니다. Next.js, Firebase, Go에 대한 친숙함과 AI 기술에 대한 관심도 요구됩니다. 빠른 속도의 작업 환경에서 편안함을 느끼고 강한 디자인 감각을 가진 지원자를 찾고 있습니다.

Roame에 합류하면 여행 및 포인트 산업의 변화를 이끌 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. 경쟁력 있는 연봉(15만 달러에서 21만 5천 달러)과 주식(0.5%에서 1.25%)을 제공하며, 포괄적인 건강 혜택과 401(k) 플랜도 포함됩니다. 통근 혜택과 무료 점심도 제공되며, 여행 포인트를 활용한 회사 외부 활동도 있습니다.

회사의 문화는 강한 근무 윤리를 중시하며, 팀원들이 자신의 업무에 책임을 지고 주인의식을 갖기를 기대합니다. 팀원 간의 친절과 지원이 장려되며, 의견 차이는 허용되지만 결정이 내려지면 모두가 그에 따르는 것이 중요합니다.

2021년, 저자는 품질을 희생하지 않고 특정 사용자 요구를 해결하기 위해 OnlineOrNot라는 도구를 개발하기 시작했습니다. 그 이후로 시장에는 많은 경쟁자가 등장했지만, 저자는 대부분이 효과적이지 않다고 믿고 있습니다. OnlineOrNot는 사용자 만족을 최우선으로 하는 자가 자금 지원의 장기 비즈니스 모델입니다.

저자가 수년간 배운 주요 원칙은 다음과 같습니다. 첫째, 꾸준한 노력입니다. 매일 두 시간을 다른 프로젝트에 방해받지 않고 비즈니스에 집중하는 데 할애해야 합니다. 둘째, 고객의 고통에 집중하는 것입니다. 사용자와 소통하여 그들의 필요를 이해하고 제품을 지속적으로 개선해야 합니다. 셋째, 단순성과 속도입니다. 완벽한 버전을 기다리기보다는 작은 업데이트를 자주 배포하는 것이 중요합니다. 넷째, 초기 접근 프로그램을 운영하여 사용자들이 다듬어지지 않은 기능을 테스트하고 피드백을 제공할 수 있도록 해야 합니다. 다섯째, 사용자 친화적인 문서를 제공하여 사용자가 제품을 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 도와야 합니다. 여섯째, 모바일 호환성을 확보해야 합니다. 많은 사용자가 모바일 기기로 접근하기 때문에 제품이 잘 작동해야 합니다. 일곱째, 효과적인 마케팅입니다. 사용자가 제품을 어떻게 발견하는지 이해하고 그에 맞춰 마케팅 노력을 집중해야 합니다. 마지막으로, 실용적인 가격 책정입니다. 고객의 기대와 비즈니스 지속 가능성 사이의 적절한 균형을 찾기 위해 가격 전략을 실험해야 합니다.

저자는 메시지를 지나치게 복잡하게 만들지 않고 사용자 요구에 명확하게 집중하는 것이 중요하다고 강조합니다. 또한 성공은 다른 제품과 직접 경쟁하기보다는 사용자 행동을 변화시키는 데 더 의존한다고 강조합니다.

QR 코드가 스캔되지 않는다면 도움을 받을 수 있습니다. 제공된 링크를 통해 손상된 QR 코드를 업로드하거나 [email protected]으로 이메일을 보내면 무료로 수리 요청을 할 수 있습니다. 수리된 QR 코드는 QR 코드 복원 기술을 개선하기 위한 데이터셋에 기여하게 됩니다.

이 아이디어는 누군가 고양이 목걸이에 있는 닳은 QR 코드에 대한 도움을 요청하면서 시작되었습니다. 이를 성공적으로 수리한 후, 저자는 친구 그렉과 함께 스캔되지 않는 QR 코드 문제에 대해 이야기했습니다. 그들은 QR 코드 실패에 대한 정보가 더 필요하다는 것을 깨달았습니다.

목표는 손상된 QR 코드를 수집하고 수리하여 이를 고치는 신뢰할 수 있는 소프트웨어 도구를 개발하는 것입니다. 실제로 작동하지 않는 QR 코드만 제출해 주시기 바랍니다. 단순히 제출하기 위해 만든 QR 코드는 제출하지 말아 주세요. 감사합니다!

요약이 없습니다.

이 글에서는 OpenBSD라는 유닉스 계열 운영 체제에서 ASUS 노트북의 팬 속도를 제어하기 위한 드라이버를 만드는 과정을 설명합니다. ASUS 노트북은 팬 속도를 조절하는 기능이 있지만, OpenBSD에서는 이 기능이 작동하지 않아 사용자 정의 드라이버가 필요합니다.

ACPI(고급 구성 및 전원 인터페이스)는 운영 체제가 하드웨어와 소통할 수 있도록 돕는 표준입니다. WMI(윈도우 관리 도구)는 ACPI의 확장으로, GUID(전 세계적으로 고유한 식별자)를 사용해 장치의 메서드를 식별하는 데 도움을 줍니다. 저자는 처음에 GUID의 바이트 순서와 이벤트 처리에 대한 이해에 어려움을 겪었습니다. 그러나 시스템의 ACPI 코드를 분석하면서 이벤트를 올바르게 읽고 키보드 백라이트와 같은 장치를 제어하는 방법을 알아냈습니다.

팬 프로필을 전환하는 데 어려움이 있었지만, 리눅스 드라이버의 일부를 디버깅하고 통합한 후 팬 속도 제어를 성공적으로 활성화했습니다. 최종 드라이버는 사용자가 팬 속도를 전환할 수 있게 해주며, 배터리 수명과 성능을 개선하고 다양한 ASUS 노트북 모델에서 작동합니다.

이 프로젝트는 ASUS 노트북의 OpenBSD에서 팬 제어 기능을 향상시키며 드라이버 개발의 복잡성을 보여줍니다.

2025년 5월 10일, 팬덤은 게임 미디어 브랜드인 자이언트 밤을 오랜 직원이자 콘텐츠 제작자인 제프 바칼라와 제프 그럽에게 판매한다고 발표했습니다. 판매에 대한 재정적 세부 사항은 공개되지 않았습니다. 자이언트 밤의 프로그램은 판매 협상 중에 일시 중단되었으나 곧 재개될 예정입니다.

팬덤은 이번 결정이 자이언트 밤을 독립적인 뿌리로 되돌리기 위한 것이라고 밝혔으며, 팬들과 제작자들에 대한 헌신을 강조했습니다. 바칼라와 그럽은 인수에 대한 기대감을 표명하며, 커뮤니티가 자이언트 밤의 미래에 중요한 역할을 할 것이라고 강조했습니다.

2008년에 설립된 자이언트 밤은 독특한 게임 콘텐츠로 잘 알려져 있으며, 온라인 게임 미디어의 형성에 큰 영향을 미쳤습니다.

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자일스의 블로그 포스트는 대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 만드는 과정에 대한 그의 통찰을 다루고 있으며, 특히 이러한 모델에서의 주의 메커니즘에 초점을 맞추고 있습니다.

그는 자기 주의(self-attention)의 필요성을 설명하며, 주의 헤드(모델의 구성 요소)가 복잡해 보이지만 각 헤드는 간단하고 "어리석은" 방식으로 작동한다고 강조합니다. LLM의 강점은 여러 개의 주의 헤드와 층을 사용함으로써 데이터의 풍부한 표현을 가능하게 한다는 점에 있습니다. 이는 단일 헤드의 출력에 의존하지 않고 다양한 정보를 처리할 수 있게 합니다.

각 주의 층은 이전 층을 기반으로 구축되며, 이는 딥러닝 모델이 이미지를 처리하는 방식과 유사합니다. 초기 층은 기본적인 특징을 인식하고, 더 깊은 층은 더 복잡한 패턴을 식별합니다. 전통적인 모델은 고정 길이 표현으로 인해 긴 입력에 어려움을 겪지만, 주의 메커니즘은 입력 크기에 따라 출력 길이를 조정할 수 있게 하여 성능을 향상시킵니다.

각 주의 헤드는 토큰을 더 간단한 공유 임베딩 공간으로 투영하여 관련 정보를 일치시킵니다. 이를 통해 모델은 단어 간의 중요한 관계에 집중할 수 있습니다. 자일스는 주의 헤드가 단순해 보일 수 있지만, 이들이 함께 작동함으로써 모델의 효과성에 크게 기여한다고 결론짓습니다. 그는 앞으로의 포스트에서 맥락 길이의 의미에 대해 논의할 계획입니다.

전반적으로 이 포스트는 LLM의 복잡성을 간단하게 설명하여 어려운 개념을 더 쉽게 이해할 수 있도록 돕고 있습니다.

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구글을 상대로 한 법적 사건에서, 유명 스타트업 액셀러레이터인 Y 컴비네이터(YC)는 원고를 지지하는 의견서를 제출했습니다. YC는 구글의 독점적 행동이 혁신을 저해하고 새로운 스타트업의 기회를 제한하여 전체 기술 생태계에 부정적인 영향을 미친다고 주장합니다.

YC의 주장에서 중요한 점은 구글의 행동이 독립적인 벤처 캐피탈 회사들이 구글과 경쟁할 수 있는 스타트업에 투자하는 것을 주저하게 만들었다는 것입니다. 이로 인해 혁신이 정체되고 있다는 것입니다.

또한, 반독점 법의 강력한 집행이 현재의 인공지능 혁명과 같은 중요한 기술 변화 시기에 특히 중요하다고 강조합니다. YC는 효과적인 반독점 조치가 경쟁을 촉진하고 스타트업이 성장할 수 있는 환경을 조성할 수 있다고 믿고 있습니다.

YC는 구글의 데이터를 접근할 수 있도록 하고, 구글이 새로운 기술로 독점적 관행을 확장하는 것을 방지하는 등의 조치를 포함해야 한다고 제안합니다. 이는 공정한 경쟁을 보장하기 위한 것입니다.

YC는 역사적으로 반독점 조치가 혁신을 촉진한 사례를 언급하며, 오늘날에도 유사한 조치가 스타트업에 새로운 기회를 열어줄 수 있다고 강조합니다. YC는 강력한 반독점 집행이 미국의 역동적이고 혁신적인 기술 환경을 조성하는 데 필수적이라고 주장하며, 시장에 새로운 진입자를 지원하는 조치를 촉구하고 있습니다.

숫자 키패드는 계산기와 전화기에서 서로 다른 배열을 가지고 있습니다. 계산기는 상단에 7-8-9 배열을 사용하고, 전화기는 1-2-3 형식을 사용합니다. 이러한 차이는 혼란스러우며, 그 이유는 기술적 제약에서 인체공학적 고려사항까지 다양한 이론이 존재합니다.

키 기반 인터페이스의 개념은 19세기부터 시작되었습니다. 장-바티스트 슈빌게는 1844년에 키로 작동하는 계산기의 첫 번째 프로토타입을 만들었습니다. 이전에도 비슷한 개념이 있었지만 실용적이지 않았습니다. 제임스 리티가 1879년에 발명한 최초의 금전 등록기는 처음에 다른 배열을 가지고 있었고 별도의 제로 키가 포함되어 있지 않았습니다.

1884년, 도르 펠트는 9-1 배열을 가진 컴프토미터를 개발하여 사용자 효율성을 우선시했습니다. 0 키가 있는 최초의 더하기 기계는 1902년의 달튼으로, 사용성을 크게 향상시켰습니다. 1914년에는 데이비드 선드스트란트가 더하기 기계를 위한 3x3 배열을 특허받았으며, 이는 결국 계산기의 표준이 되었습니다.

계산기가 전화 키패드에 미친 영향은 논란이 있습니다. 초기 푸시 버튼 전화기는 1887년에 개발되었지만, 1950년대에 AT&T가 다양한 배열을 연구하면서 디자인에 큰 변화가 있었습니다. 최종적으로 선택된 전화기 디자인은 컴팩트한 3x3 배열이었습니다.

현대의 디지털 기기는 사용자 편안함과 인식을 우선시하며 익숙한 배열을 계속 사용하고 있습니다. 이러한 전통적인 디자인의 고수는 스마트폰과 가상 현실 인터페이스에서도 뚜렷하게 나타납니다.

전반적으로 숫자 키패드의 진화는 역사적 발명, 사용자 요구, 인체공학적 고려가 결합된 결과를 반영합니다.

요약이 없습니다.

코모도어 64는 마이크로컴퓨터 산업에서 뛰어난 신제품으로 평가받고 있으며, 595달러라는 경쟁력 있는 가격에 강력한 기능을 제공합니다. 이 제품은 64K의 내장 메모리, 풀사이즈 키보드, 그리고 애플이나 IBM과 같은 경쟁사보다 우수한 그래픽과 사운드 기능을 자랑합니다. 경쟁사 제품들은 가격이 훨씬 비쌉니다.

주요 특징으로는 64K RAM과 확장 가능한 소프트웨어 옵션이 있습니다. 고해상도 디스플레이와 다양한 색상을 지원하여 세밀한 비주얼을 제공합니다. 또한, 전용 음악 장치와 견줄 수 있는 고급 오디오 기능을 갖추고 있습니다. 간단한 추가 장치를 통해 2,000개 이상의 프로그램을 실행할 수 있으며, 이전의 코모도어 PET 소프트웨어와도 호환됩니다.

코모도어 64는 단순한 컴퓨터를 넘어 훌륭한 게임 기계로도 기능하며, 사용자가 직접 게임을 만들 수 있는 환경을 제공합니다. 모뎀을 통해 다른 컴퓨터와 연결하여 데이터에 접근할 수 있으며, 디스크 드라이브와 프린터와 같은 다양한 주변 기기도 지원합니다.

이 제품은 가정, 비즈니스, 교육용으로 다재다능하게 사용할 수 있으며, 점점 더 많은 소프트웨어 라이브러리가 제공되고 있습니다. 전반적으로 코모도어 64는 가격, 성능, 기능 면에서 두드러진 제품입니다.

저자는 새로운 ASUS 메인보드를 구입한 후 ASUS의 DriverHub 소프트웨어에 대한 경험을 이야기합니다. 처음에는 자동으로 드라이버를 설치하는 소프트웨어에 대한 우려를 무시했지만, WiFi 드라이버를 얻기 위해 결국 설치하게 되었습니다.

DriverHub는 사용자 인터페이스가 없는 백그라운드 프로세스로, ASUS 웹사이트와 통신하여 드라이버를 관리합니다. 저자는 이 소프트웨어가 웹사이트로부터 명령을 받기 위해 잠재적으로 안전하지 않은 방법인 원격 프로시저 호출(RPC)을 사용한다는 사실을 발견했습니다. 이는 공격자가 이를 악용할 수 있는 가능성을 내포하고 있습니다.

소프트웨어의 통신을 검사하는 과정에서 저자는 특정 출처에서만 요청을 수락한다는 것을 확인했습니다. 그러나 이 검사를 조작할 수 있는 결함을 발견했습니다. 이 취약점은 공격자가 DriverHub에 해로운 명령을 보낼 수 있게 할 수 있습니다.

저자는 소프트웨어에서 악용될 수 있는 다양한 명령을 확인했습니다. 예를 들어, 장치를 재부팅하거나 애플리케이션을 설치하는 명령이 있었습니다. 가장 우려스러운 것은 UpdateApp 명령으로, ASUS에서 서명된 파일을 다운로드하고 관리자 권한으로 실행할 수 있었습니다.

저자는 이 취약점을 악용하기 위한 방법을 개발했습니다. 사용자 정의 설치 프로그램을 사용하여 설치 중에 구성 파일에 지정된 모든 명령을 실행할 수 있었습니다. 이를 통해 악성 실행 파일이 관리자 권한으로 실행될 수 있는 방법을 시연했습니다.

저자는 이 취약점을 ASUS에 보고하였고, 몇 차례의 소통 끝에 ASUS는 문제를 수정했다고 확인했습니다. 발견에 대한 인정은 받았지만 보상은 없었습니다.

저자는 자신의 테스트 도메인이 이 취약점의 영향을 받을 수 있는 유일한 곳이었다고 언급하며, 보고 이전에는 이 취약점이 악용되지 않았을 가능성이 높다고 말했습니다. 또한 ASUS의 DriverHub 소프트웨어의 기능에 대해 불만을 표했습니다.

저자는 독자들이 질문이 있을 경우 Signal이나 이메일로 연락해 줄 것을 요청했습니다.

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 모델, 특히 언어 모델(LLM)이 다양한 도구와 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 표준입니다. 이는 기기에서 USB-C와 같은 보편적인 연결 장치로 비유될 수 있습니다.

최근 MCP는 IBM과 구글과 같은 여러 기업이 에이전트 통신을 위한 자체 표준(ACP와 A2A)을 도입하면서 인기를 얻고 있습니다. 그러나 AI에 대한 상당한 투자가 이루어졌음에도 불구하고 MCP에 대한 문서와 SDK의 품질은 부족합니다. 많은 구현이 혼란스러운 디자인으로 잘못 구성된 것처럼 보입니다.

MCP는 여러 가지 전송 방법을 지원하는데, 주로 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 Stdio로, 간단하고 직관적이며 로컬 서버와 클라이언트 간의 통신을 가능하게 합니다. 두 번째는 HTTP+SSE와 스트리밍 HTTP로, 더 복잡하고 문제를 일으킬 수 있으며, HTTP를 통해 소켓과 유사한 기능을 구현하려고 시도합니다. 이는 개발을 복잡하게 하고 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

명확한 문서가 부족하여 MCP를 설정하고 사용하는 데 어려움이 있습니다. 프로토콜의 많은 측면이 잘 설명되지 않아 개발자들이 이를 역설계해야 하는 상황이 발생합니다. 세션을 시작하고 요청에 응답하는 여러 방법이 존재하여 불필요한 복잡성을 초래하고, 이는 다양한 구현 간의 일관성과 확장성 문제를 야기할 수 있습니다.

세션 상태와 여러 진입점을 관리하는 복잡성은 세션 하이재킹이나 재전송 공격과 같은 잠재적인 보안 취약점을 초래할 수 있습니다. 또한, 전송 방법 간의 인증 요구 사항이 다르기 때문에 혼란이 발생합니다. 예를 들어, HTTP의 경우 엄격한 OAuth2가 필요하지만, stdio는 더 느슨한 규칙을 따릅니다.

저자는 HTTP 전송을 간소화하여 stdio의 직관적인 특성과 더 잘 맞도록 하고, 더 효율적인 양방향 통신을 위해 웹소켓을 사용하는 것을 제안합니다. ACP와 A2A와 같은 새로운 프로토콜이 등장하고 있지만, 이들이 독립적인 솔루션이기보다는 MCP의 확장으로 기능할 수 있습니다.

업계는 MCP를 빠르게 채택하고 있지만, 성숙한 관행과 디자인의 명확성이 부족하여 상당한 도전에 직면할 수 있습니다. 프로토콜을 간소화하고 공통 사용 사례에 집중하면 그 효과와 보안을 향상시킬 수 있을 것입니다.

검증 가능한 보상을 활용한 강화 학습(RLVR)은 결과에 기반한 보상을 사용하여 대형 언어 모델의 추론 능력을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 현재의 대부분 RLVR 방법은 레이블이 붙은 추론 과정을 필요로 하지 않지만, 여전히 훈련을 위해 수동으로 생성된 질문과 답변 쌍에 의존합니다. 이러한 인간이 만든 예제에 대한 의존성은 AI가 인간보다 더 지능적이 될 경우, 인간이 생성한 작업이 학습에 덜 유용해질 수 있다는 우려를 낳습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 '절대 제로'라는 새로운 RLVR 접근 방식이 제안되었습니다. 이 방법에서는 단일 모델이 외부 데이터 없이도 학습을 향상시키는 작업을 생성하는 방법을 배웁니다. 이 시스템은 '절대 제로 추론기'(AZR)라고 불립니다. AZR은 코드 실행기를 사용하여 작업을 검증하고 확인함으로써 자신의 훈련과 추론 능력을 발전시키며, 안내 학습을 위한 신뢰할 수 있는 보상 시스템을 제공합니다.

외부 데이터 없이 훈련되었음에도 불구하고 AZR은 코딩 및 수학 추론 작업에서 최첨단 성능을 달성하며, 수많은 인간이 만든 예제에 의존하는 기존 모델들을 능가합니다. 또한 AZR은 다양한 크기와 유형의 모델에서도 잘 작동합니다.

제논랩 라즈베리 파이 모니터는 이국적인 육식 식물을 돌보는 데 특화된 고급 장치입니다. 이 장치는 7인치 터치스크린이 장착된 라즈베리 파이 5를 기반으로 하며, 온도, 습도, 토양 수분을 모니터링합니다. 바람을 시뮬레이션하기 위한 팬과 조명을 위한 24개의 RGB LED도 포함되어 있습니다. 다양한 센서와 팬을 제어하기 위해 USB 릴레이를 사용합니다.

중요한 점은 이 모니터가 트리피드와 같은 식물과 함께 사용하기에 안전하지 않다는 것입니다. 이러한 식물은 조작자에게 위험을 초래할 수 있습니다.

이 프로젝트는 창의적인 재미를 위해 만들어졌으며, 3D 프린팅과 전자기술을 결합하여 정규 직업에서 벗어나 진행되었습니다. 설계는 CAD에 익숙하지 않은 상태에서 틴커캐드를 사용하여 진행되었습니다.

설정 과정은 구성 요소를 조립하고, 센서를 테스트하며, 연결을 최종 점검하는 단계로 이루어져 완전한 작동이 가능한 모니터를 완성했습니다.

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최근 Sansec 포렌식 팀의 조사 결과, 인기 있는 전자상거래 소프트웨어에서 백도어가 발견되었습니다. 이 백도어는 여러 공급업체의 21개 애플리케이션에 영향을 미치고 있습니다. 이 해킹은 6년 전 처음 삽입된 공급망 공격의 일환으로, 최근에야 본격적으로 작동하기 시작했습니다. 현재 약 500개에서 1,000개의 온라인 상점이 이 취약한 소프트웨어를 사용하고 있으며, 그 중에는 400억 달러 규모의 대기업도 포함되어 있습니다.

영향을 받은 공급업체로는 Tigren, Meetanshi, MGS와 같은 업체들이 있습니다. 백도어는 특정 파일에서 가짜 라이선스 검사를 포함하고 있어 공격자가 악성 코드를 실행할 수 있도록 합니다. 현재 많은 영향을 받은 패키지가 여전히 공급업체의 웹사이트에서 다운로드 가능하다는 점도 우려됩니다.

이러한 소프트웨어를 사용하는 상점 소유자들은 백도어가 있는지 확인하고 가짜 라이선스 파일을 제거해야 합니다. 이 공급업체의 소프트웨어를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

상황은 계속 발전하고 있으며, 추가 정보가 제공될 예정입니다. 도움이 필요하면 Sansec 팀에 연락하시기 바랍니다.

이 글에서는 과학과 기술에서 "사고하는 사람"과 "행동하는 사람"의 차이를 강조하며, 두 가지 모두 사회에 필요하다고 설명합니다. 사고하는 사람들은 과학자처럼 발견과 이해에 집중하는 반면, 행동하는 사람들은 엔지니어와 기술자처럼 실용적인 응용과 개선에 중점을 둡니다. 저자는 최근의 발전이 주로 행동하는 사람들에 의해 이루어졌으며, 이로 인해 과학에서 원래의 사고와 창의성이 감소하고 있다고 지적합니다.

이 글은 "작은 과학"의 부활을 주장합니다. 작은 과학은 호기심과 소규모 실험을 장려하는 개념으로, 현재의 대규모 기관 프로젝트인 "큰 과학"과는 대조적입니다. 저자는 전통적으로 학계에만 적용되던 종신직 제도를 확대하여 더 많은 사고하는 사람들에게 직업 안정성을 제공하고, 즉각적인 결과에 대한 압박 없이 아이디어를 탐구할 수 있도록 해야 한다고 제안합니다.

전반적으로 이 글은 행동과 사고 사이의 균형을 강조하며, 사회가 혁신적인 아이디어를 위한 공간을 만들고 탐구를 장려하여 다양한 분야에서의 돌파구를 촉진해야 한다고 촉구합니다.

PCB 스트레인 게이지는 회로 기판을 센서로 사용하여 미세한 변형을 측정하는 장치입니다. 이 장치는 +/- 3cm의 측정 범위를 가지고 있습니다.

주요 특징으로는 보드 두께가 있습니다. 추천 두께는 0.6mm이며, 더 얇은 보드는 출력 전압이 낮아집니다. 디자인은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 2층 보드로, 크기는 20mm x 118mm이며 최소 트레이스 폭은 0.15mm이고 4개의 센서 브리지를 사용합니다. 두 번째 디자인은 같은 크기지만 2개의 센서 브리지를 사용하여 열 변동을 줄입니다. 또한, 20mm x 42mm 크기의 스티프너 옵션이 있어 휘어짐을 방지할 수 있으며, 3M VHB 5906으로 부착할 수 있습니다.

조립은 특별한 도구 없이 손쉽게 할 수 있도록 설계되었습니다. 통합 마이크로컨트롤러와 함께 작동할 수 있으며, 외부 마이크로컨트롤러에 연결할 수도 있습니다. 외부 아날로그-디지털 변환기(ADC)와 바이어스 전압 생성기는 간단한 설정을 위해 선택적으로 생략할 수 있습니다.

프로그래밍 측면에서는 샘플 펌웨어가 5초 동안 보정을 수행하고 지속적으로 데이터를 샘플링합니다. 정확한 측정을 위해서는 보드가 온도에서 5분 동안 안정화된 후 보정을 진행해야 합니다.

사용자는 특정 도구를 사용하여 센서 요소의 형태를 맞춤화할 수 있으며, 이를 통해 KiCad 풋프린트로 변환할 수 있는 디자인을 만들 수 있습니다.

1985년, 인텔은 x86 계열의 첫 번째 32비트 프로세서인 386 프로세서를 출시했습니다. 386의 주요 특징 중 하나는 16바이트의 명령어 프리패치 큐로, 이는 필요하기 전에 메모리에서 명령어를 미리 가져옵니다. 이 기능 덕분에 프로세서는 메모리 접근으로 인한 지연 없이 명령어를 실행할 수 있습니다.

프리패치 큐는 복잡한 회로로 구성되어 있으며, 메모리 주소를 관리하는 데 도움을 주는 증가기와 데이터를 올바르게 정렬하기 위한 대규모 네트워크가 포함되어 있습니다. 이 큐는 네 개의 32비트 블록으로 명령어를 저장하며, 세그먼트에 의해 정의된 허용된 메모리 한계를 초과하지 않도록 하는 시스템을 사용합니다.

블로그에서는 프리패처의 다양한 구성 요소에 대해 설명하고 있습니다. 증가기는 명령어 가져오기 포인터에 효율적으로 더하는 역할을 하며, 고급 기술을 사용해 이 과정을 빠르게 진행합니다. 정렬 네트워크는 x86 아키텍처가 비정렬 메모리 접근을 허용하기 때문에 데이터가 올바르게 조직되도록 보장합니다. 신호 확장 회로는 8비트와 같은 작은 비트 값을 필요한 크기인 16비트 또는 32비트로 조정하면서 올바른 부호(양수 또는 음수)를 유지합니다.

이 글은 386의 설계가 이전 x86 프로세서와의 하위 호환성을 유지해야 하기 때문에 복잡하다는 점을 강조합니다. 이로 인해 프리패치 유닛의 트랜지스터 수가 이전 프로세서에 비해 크게 증가하는 복잡한 회로와 구성 요소가 필요하게 되었습니다.

전반적으로 이 글은 386 프로세서의 프리패치 큐의 작동 방식과 설계의 복잡성을 자세히 설명하며, 프로세서 기술의 발전을 보여줍니다.

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최근 기사에서 스티브 워즈니악은 원래 애플 II 컴퓨터가 소문자를 지원하지 않았던 이유를 설명했습니다. 그는 1970년대 초반에 재정적으로 어려움을 겪고 있었고, 소문자를 입력할 수 있는 더 발전된 키보드를 구입할 여유가 없었다고 밝혔습니다. 그가 사용했던 키보드는 대문자만 입력할 수 있도록 설계된 구형 모델이었습니다.

워즈니악의 여정은 홈브루 컴퓨터 클럽에서 시작되었습니다. 그는 새로운 마이크로프로세서에 대해 배우고, 저렴한 부품과 기존의 대문자 TV 단말기를 이용해 자신의 컴퓨터를 만들 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그러나 소문자 기능을 추가하려면 손으로 작성한 코드에 상당한 수정이 필요했으며, 그는 예산이 부족해 이를 수정할 수 없었습니다.

소문자에 대한 그의 욕망에도 불구하고, 워즈니악과 스티브 잡스는 애플 I과 II가 출시되기 전에 변경하는 데 드는 비용 때문에 대문자 디자인을 고수하기로 결정했습니다. 결국, 워즈니악의 재정적 제약이 이러한 초기 컴퓨터에서 소문자가 없는 주된 이유였습니다.

저자는 Suno 4.5 기술에 대한 흥미를 표현하며, 이 기술이 음악을 생성하는 능력이 뛰어나다고 언급합니다. 저자는 인공지능과 음악 분야에서 배경을 가지고 있으며, 이 주제로 석사 논문을 작성했습니다. 이 글에서는 Suno를 사용한 실험에 대해 이야기하며, 자신이 만든 곡의 커버를 Creative Commons 라이선스 하에 공유합니다.

저자는 Suno가 생성한 여러 커버를 강조합니다. 첫 번째는 원곡과 매우 유사한 재즈 록 스타일의 커버입니다. 두 번째는 브라스와 색소폰 솔로가 추가된 버전으로, 저자는 이 곡이 그루비하다고 느꼈습니다. 세 번째는 전자 요소가 포함된 재즈 록 하우스 트랙입니다. 마지막으로, 컴퓨터와 음악에 관한 가사가 있는 랩 버전도 있습니다.

또한, 저자는 자신의 앨범에 있는 다른 곡들도 탐구하며, Suno가 R&B, 재즈 록, 보사노바 등 다양한 스타일을 어떻게 해석하는지를 보여줍니다. 저자는 Suno의 창의성을 높이 평가하며, 코드 인식이나 주제의 정확성에서 어려움을 겪을 때조차도 그 결과가 아름답다고 생각합니다. 전반적으로 저자는 이 기술을 계속 실험해보고 싶어합니다.

저자는 xtool이라는 새로운 도구를 개발했습니다. 이 도구는 사용자가 Linux, Windows, macOS에서 Swift 패키지를 사용하여 iOS 앱을 구축하고 배포할 수 있도록 해줍니다. xtool은 Xcode를 대체하며, 다음과 같은 기능을 지원합니다.

SwiftPM 패키지를 iOS 앱으로 빌드하고, iOS 앱에 서명하고 설치하며, Apple Developer Services와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있습니다. xtool 덕분에 macOS 외부에서도 iOS 애플리케이션을 개발할 수 있지만, 여전히 개선이 필요한 몇 가지 기능이 있습니다.

첫째, Interface Builder는 복제하기 어려운 부분이지만, 대신 SwiftUI를 사용할 수 있습니다. 둘째, Asset Catalogs를 구현하려면 역공학이 필요하지만, 원시 이미지 파일은 여전히 사용할 수 있습니다. 셋째, Proprietary Macros와 같은 일부 Apple 전용 기능은 다시 구축해야 할 수도 있습니다. 넷째, App Extensions는 현재 "Application" 타겟만 빌드할 수 있지만, 더 많은 작업을 통해 확장 기능을 추가할 수 있습니다. 다섯째, LLDB Debugging은 Apple의 최근 변경으로 인해 디버깅이 복잡해졌지만, 통합 작업이 계획되고 있습니다. 마지막으로, App Store Deployment는 기기에서 앱을 실행할 수는 있지만, App Store에 업로드하는 것은 아직 지원되지 않으며, 이 부분도 개발 중입니다.

이 프로젝트는 8년간의 개발을 통해 이루어졌으며, 저자는 사용자들의 기여와 피드백을 환영합니다.

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비주얼 베이직(Visual Basic, VB)은 1980년대 후반 앨런 쿠퍼의 혁신적인 작업 덕분에 주요 프로그래밍 환경으로 자리 잡았습니다. 쿠퍼는 '트라이포드'라는 비주얼 프로그래밍 도구를 개발했으며, 1988년 봄에 마이크로소프트의 빌 게이츠에게 이를 시연했습니다. 게이츠는 깊은 인상을 받았고 이를 윈도우에 통합하고 싶어 했습니다. 이 프로젝트는 발전을 거듭하며 비주얼 베이직으로 발전하게 되었고, 사용자가 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 쉽게 애플리케이션을 만들 수 있도록 하여 많은 개발자, 특히 메인프레임 시스템에서 전환하는 개발자들에게 힘을 주었습니다.

1991년에 처음 출시된 비주얼 베이직은 프로그래밍 과정을 단순화하여 비전문가도 접근할 수 있게 만들었습니다. 이 덕분에 수백만 명의 프로그래머가 윈도우 애플리케이션 개발로 전환할 수 있었습니다. 비주얼 베이직은 비즈니스 애플리케이션을 위해 수많은 개발자들이 활용하면서 큰 성공을 거두었습니다.

하지만 1990년대 후반, 마이크로소프트는 .NET이라는 새로운 프레임워크로 초점을 전환하게 되었고, 비주얼 베이직은 VB.NET으로 완전히 재작업되었습니다. 이 과정에서 복잡성이 증가하여 많은 원래의 VB 사용자들이 소외되었고, 개발자들이 다른 언어로 이동하면서 비주얼 베이직의 인기가 감소하게 되었습니다.

그럼에도 불구하고 비주얼 베이직의 유산은 여전히 남아 있습니다. 이 언어는 프로그래밍 접근성과 개발자 생산성에 큰 영향을 미쳤습니다. 비주얼 베이직의 설계 원칙은 현대 개발 환경에도 여전히 영감을 주며, 소프트웨어 개발에서 사용자 친화적인 도구의 중요성을 강조합니다. 앨런 쿠퍼는 자신의 원래 프로젝트가 변화했지만, 궁극적으로 소프트웨어 개발 방식에 더 넓은 변화를 가져오는 데 기여했음을 인식하고 있습니다.

블로그 "SSL 스택의 현황"은 SSL(보안 소켓 계층) 기술의 변화하는 환경과 이러한 기술이 HAProxy와 같은 리버스 프록시의 성능 및 호환성에 미치는 영향을 다룹니다.

SSL의 중요성은 매우 큽니다. SSL은 인터넷 통신을 안전하게 보호하는 데 필수적이며, 리버스 프록시는 변화하는 SSL 기술에 적응하여 안전하고 효율적인 사용자 경험을 보장해야 합니다.

2021년 9월에 출시된 OpenSSL 3.0은 중요한 변화를 가져왔습니다. 멀티 스레드 환경에서 성능 문제가 발생하고 필수 API가 제거되었습니다. 이로 인해 개발자들은 SSL 전략을 재검토해야 했습니다. 특히 OpenSSL 3.0이 장기 지원(LTS) 버전으로 지정되면서 널리 사용되던 1.1.1 버전의 지원이 중단되었습니다.

많은 사용자들은 OpenSSL 3.0이 다른 SSL 라이브러리보다 성능이 떨어진다고 느꼈습니다. 이로 인해 처리량을 유지하기 위한 하드웨어 비용이 증가하게 되었고, 에너지 효율성과 운영 비용에 대한 의문이 제기되었습니다.

BoringSSL, LibreSSL, WolfSSL, AWS-LC와 같은 대체 SSL 라이브러리는 성능 최적화와 호환성 측면에서 각각의 장점과 단점을 가지고 있습니다. SSL 라이브러리는 다양한 TLS 버전과 현대 프로토콜인 QUIC, 인증서 관리 및 보안 표준 준수와 같은 필수 기능을 지원해야 합니다.

SSL/TLS 작업은 자원을 많이 소모하므로 성능과 에너지 소비에 영향을 미칩니다. CPU 코어를 효율적으로 사용하면 조직이 비용과 환경 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

SSL 구현을 안전하게 유지하는 것은 시기적절한 업데이트와 전문 지식이 필요하기 때문에 도전적입니다. 많은 조직은 마이그레이션 중 복잡성을 피하기 위해 안정적인 SSL 라이브러리 버전을 고수하는 것을 선호합니다.

변화하는 SSL 환경은 개발자에게 도전과 기회를 동시에 제공하며, SSL 구현에서 성능, 호환성 및 지속 가능성을 신중하게 고려할 필요성을 강조합니다.

사용자가 오래된 인텔 i486SX CPU를 위한 소프트웨어 부동 소수점 장치(FPU) 에뮬레이터를 성공적으로 개발하여 NetBSD 10.x 운영 체제에서 실행할 수 있게 되었습니다. 초기에는 노트북의 Enter 키 문제로 즉각적인 테스트가 어려웠지만, 수학 에뮬레이션 기능을 복원한 후 이 성과를 이루었습니다.

진행 상황에 대한 업데이트는 다음과 같습니다. FPU 에뮬레이션 코드가 커널에 성공적으로 통합되었고, 부동 소수점 덧셈 연산이 성공적으로 완료되었습니다. 또한, 레트로 컴퓨팅 애호가들을 위해 i486SX_soft_FPU라는 이름의 소프트웨어 FPU 에뮬레이터의 첫 공식 릴리스가 발표되었습니다.

이 에뮬레이터는 86Box라는 에뮬레이터에서 NetBSD 10.1과 함께 테스트되었습니다. 이 프로젝트는 레트로 컴퓨팅 커뮤니티의 기여와 피드백을 적극적으로 환영합니다.

이 블로그 글에서는 Emacs 위젯 툴킷을 개선하고 Emacs를 새로운 사용자에게 더 매력적으로 만들기 위한 계획에 대해 논의합니다. 저자는 Emacs가 시각적으로 매력적이지 않다고 보기보다는 복고풍이며 공학 중심적이라고 주장합니다. 현재 Emacs에서 사용되는 GTK 툴킷의 디자인이 좋지 않고, 이전 버전과의 호환성이 부족하며, 기능이 제한적이어서 크로스 플랫폼 애플리케이션을 만들기 어렵다고 비판합니다.

저자는 GTK의 문제점이 Emacs의 그래픽 기능을 저해하며, 이를 의존하는 것이 근본적인 문제를 해결하지 못한다고 강조합니다. Emacs를 활성화하기 위한 두 가지 주요 접근 방식을 제안하는데, 하나는 SVG 그래픽을 사용하여 시각적 표현을 개선하는 것이고, 다른 하나는 맞춤형 저수준 툴킷을 만드는 것입니다. 이 맞춤형 툴킷은 더 많은 유연성과 제어를 가능하게 하며, Emacs Lisp를 활용하여 개발할 수 있습니다.

저자는 이 프로젝트에 기여하고자 하는 프로그래머들의 협력을 요청하며, 코딩, 문서화, 기금 모금 등 다양한 방식으로 참여할 수 있다고 말합니다. 또한 피드백을 받고 싶어하며, 앞으로 이 주제를 계속 탐구할 계획이라고 전합니다.

LoopMix128은 2^128의 주기를 가진 고속 의사 난수 생성기(PRNG)입니다. 이 생성기는 빠르고 통계적으로 신뢰할 수 있는 난수가 필요한 응용 프로그램을 위해 설계되었지만, 암호화 용도로는 적합하지 않습니다.

LoopMix128의 주요 특징은 빠른 성능입니다. 이 생성기는 표준 라이브러리 생성기보다 훨씬 빠르며, 다른 현대 PRNG와도 경쟁할 수 있습니다. 또한 강력한 통계 품질을 자랑하며, 엄격한 통계 테스트를 통과한 바 있습니다. 특별한 설계 덕분에 최소 2^128의 주기를 보장합니다. 설계상 충돌을 방지하여 여러 개의 난수 스트림을 동시에 생성할 수 있는 것도 큰 장점입니다.

성능 지표에 따르면, LoopMix128은 자바의 난수 생성기보다 8.75배 빠르며, xoroshiro128++와 같은 다른 PRNG보다도 월등한 성능을 보입니다. 대규모 데이터 세트에서 광범위한 테스트를 진행했지만 이상 징후는 발견되지 않았습니다.

알고리즘의 핵심은 수학적 연산을 혼합하여 무작위성을 보장하면서도 긴 주기를 유지하는 것입니다. 2^128 주기를 관리하기 위해 독특한 고 카운터를 포함하고 있습니다.

이 설계는 서로 다른 초기 시드를 사용하여 난수 스트림 간의 겹침 가능성을 낮추면서 여러 개의 난수 스트림을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.

테스트 결과, LoopMix128은 광범위한 테스트에서 실패가 없었으며, 다른 인기 있는 PRNG와 비교해도 비슷한 성능을 보였습니다.

LoopMix128은 랜덤 숫자 생성에 대한 탐구에서 영감을 받은 다니엘 코타에 의해 개발되었습니다.

요약이 없습니다.

엠브레이서 게임 아카이브는 비디오 게임 문화와 역사를 보존하고 기념하는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 아카이브에는 게임, 콘솔, 액세서리 등 75,000개 이상의 항목이 포함되어 있습니다. CEO 데이비드 보스트롬과 수석 기록관 나탈리아가 이끄는 팀은 이 컬렉션이 미래 세대에게도 의미 있고 접근 가능하도록 만드는 데 전념하고 있습니다.

이들은 기여를 환영하며, 특히 브라질, 한국, 대만의 특정 게임 시스템과 컬렉션을 acquiring하는 데 관심이 많습니다. 아카이브는 스웨덴 칼스타드에 위치하고 있으며, 일반 대중에게 개방되지는 않지만 게임 역사에 관심 있는 연구자와 기관을 지원합니다.

이들의 사명은 게임 산업의 다양한 이해관계자와 협력하여 비디오 게임이 중요한 문화 유산으로 인정받도록 하는 것입니다. 더 많은 정보나 기부를 원하시는 분은 수집 관리자 토마스 선헤드에게 연락할 수 있습니다. 아카이브는 웹사이트와 소셜 미디어를 통해 투어와 업데이트도 제공합니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 1977년 9월 래리 테슬러가 작성한 제록스의 스몰토크 프로그래밍 언어에 대한 내부 매뉴얼입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

스몰토크는 객체 지향 프로그래밍 언어로, 각 객체는 고유한 데이터를 가지고 있으며 메시지를 통해 다른 객체와 소통할 수 있습니다. 객체는 클래스라는 구조로 조직되며, 각 클래스는 그 인스턴스에 대한 프로토콜과 메서드를 정의합니다.

스몰토크 시스템은 입력 및 출력 프로토콜, 숫자와 문자열 같은 기본 데이터 구조, 반복문과 같은 제어 구조, 코드 편집, 컴파일 및 디버깅 도구를 포함합니다. 이 언어는 교육 및 개인 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

현재 스몰토크 커널 시스템은 개발 중이며 일반 배포를 위한 준비가 되어 있지 않습니다. 제한된 배포를 위한 임시 버전이 제공되며, 잠재적인 사용자는 접근을 신청해야 합니다.

이 시스템은 대용량 가상 메모리를 지원하며 객체 간의 효율적인 통신을 위해 설계되었습니다. 그래픽, 텍스트 편집 및 인터랙티브 프로그래밍을 위한 기능도 포함되어 있습니다.

설명된 문법은 이전 버전보다 명확성을 높이기 위해 임시로 작성된 것입니다. 일부 약점이 있지만 전반적으로 사용하기가 더 쉽습니다. 현재 컴파일러도 성능과 오류 보고를 개선하기 위해 발전하고 있습니다.

스몰토크는 1960년대와 1970년대에 개발된 개념에서 진화한 초기 컴퓨팅 프로젝트와 언어에 뿌리를 두고 있습니다. 다양한 프로그래밍 패러다임의 영향을 받았으며, 특히 어린이들이 프로그래밍을 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 매뉴얼은 클래스, 객체, 메서드와 같은 언어의 의미론에 대한 자세한 정보를 제공하며, 스몰토크의 발전에 대한 역사적 관점도 포함하고 있습니다.

3세의 굴뚝 청소부가 일하는 모습을 담은 이 viral 영상은 오해의 소지가 있습니다. 이 영상은 영국 파테 아카이브에서 출처를 찾을 수 있으며, 실제로는 1929년에서 1930년 사이의 베를린에서 촬영된 것입니다. 처음에는 1933년으로 알려졌지만, 이는 잘못된 정보입니다. 영상에는 어린 소년과 그의 아버지가 등장하지만, 독일의 아동 노동법에 따라 10세에서 13세 미만의 아동이 이 분야에서 일하는 것은 금지되어 있었기 때문에 그가 실제로 굴뚝 청소를 하고 있었던 것은 아닐 가능성이 큽니다.

영상에서 사용된 도구들은 작고 구식으로 보이며, 이는 아이가 실제로 일을 하고 있지 않았음을 시사합니다. 또한, 그 시기에 굴뚝 청소부는 독일에서 행운의 상징으로 여겨졌기 때문에 아이들이 일을 하기보다는 재미로 분장하는 경우가 많았습니다.

추가 조사를 통해 소년의 이름은 호르스트 본케이며, 그의 아버지는 오토 뵌케라는 사실이 확인되었습니다. 이들은 실제 인물로 확인되었지만, 영상이 아마도 오락을 위해 연출된 것임을 나타냅니다. 전반적으로 이 아이는 실제로 굴뚝 청소부로 일하고 있지 않았으며, 아마도 장난스럽거나 홍보적인 장면의 일환으로 촬영된 것으로 보입니다.

2025년 4월 22일 지구의 날에 아두이노는 바이오 기반 인쇄 회로 기판(PCB) 개발을 통해 지속 가능성에 대한 의지를 발표했습니다. 이 이니셔티브는 유럽 혁신 위원회가 지원하는 Desire4EU 프로젝트의 일환으로, 여러 유럽 국가의 연구자들과 협력하여 환경 친화적인 다층 PCB를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 새로운 PCB는 전통적인 유리 섬유와 에폭시를 대체하는 불연성 PLA-플랙스 복합재료로 제작됩니다. 초기 프로토타입으로 아두이노 나노와 UNO 보드가 이 바이오 기반 소재를 사용해 성공적으로 제작되었습니다. 제조 과정에서 낮은 납땜 온도가 필요해 에너지 소비를 줄이고 전체적인 환경 영향을 감소시킵니다. 기존 아두이노 디자인은 소폭의 조정만으로도 쉽게 적용할 수 있어 널리 사용될 수 있는 장점이 있습니다. 현재 폐기물 감소와 에너지 절약을 포함한 환경적 이점을 평가하기 위한 생애 주기 평가 연구가 진행 중입니다.

아두이노는 2026년 4월에 이 지속 가능한 기판으로 제작된 1,000개의 베타 보드를 배포하여 교육자와 혁신가들이 실제로 테스트할 수 있도록 할 계획입니다. 목표는 더 스마트하고 지속 가능한 전자 제품을 만드는 것입니다.

인텔의 역사와 컴퓨팅 산업에서의 발전을 다룬 이 내용은 2008년부터 2014년까지의 주요 발전에 초점을 맞추고 있습니다.

2008년 초, 인텔은 데스크탑과 노트북 CPU 시장에서 강력한 입지를 차지하고 있었지만, 핸드헬드 기기 시장에서는 제품이 부족했습니다. 이에 따라 인텔은 저전력 장치를 겨냥한 아톰 CPU 제품군을 출시했습니다.

2008년 11월, 인텔은 네할렘 마이크로아키텍처를 발표했습니다. 이 아키텍처는 성능과 전력 효율성을 개선하고, 멀티코어 설계와 통합 메모리 컨트롤러를 지원했습니다.

2008년 경제 위기로 인해 인텔의 수익과 이익은 변동성이 있었지만, 2010년까지 상당한 수익을 기록하며 회복력을 보여주었습니다.

2010년과 2011년 동안 인텔은 SSD 310과 같은 새로운 제품을 출시하고, 얇은 노트북에 대한 시장 트렌드에 대응하기 위해 울트라북 프로젝트에 집중하기 시작했습니다. 또한 슈퍼컴퓨팅을 겨냥한 제온 파이도 출시했습니다.

2011년에는 모바일 및 서버 시장에서 경쟁자들의 위협을 인식하고, 아톰 및 기타 프로젝트에 투자하여 시장에서의 입지를 유지하려고 했습니다.

2011년에는 샌디 브릿지 프로세서를 출시하여 성능을 크게 개선하고 통합 그래픽 기능을 제공했습니다.

2012년에는 메드필드 플랫폼을 통해 스마트폰 시장에 진입하려 했으나, 기존의 ARM 경쟁자들에 맞서 어려움을 겪었습니다.

같은 해에 인텔의 코어 CPU 3세대인 아이비 브릿지가 출시되었고, 회사 내 리더십 변화도 있었습니다.

2014년에는 인텔이 14nm 제조 공정으로 성공적으로 전환하여 기술적으로 큰 발전을 이루었고, 울트라씬 노트북을 겨냥한 코어 M 시리즈를 생산했습니다.

전반적으로 인텔은 경쟁과 기술 변화가 복잡한 환경 속에서도 전통적인 시장에서 강력한 입지를 유지하며 모바일 및 저전력 분야로의 확장을 시도했습니다.

키르기스스탄의 독수리 사냥 전통에 대해 이야기하는 이 글은 탈가르 샤이비로프와 그의 황금 독수리 투마라를 중심으로 전개됩니다. 탈가르와 투마라는 20년 동안 함께 살며 중앙 아시아의 산에서 사냥을 했지만, 탈가르는 그녀를 자연으로 돌려보내기로 결정했습니다. 이는 투마라가 짝짓기를 하고 자유를 누릴 수 있도록 하기 위함이었습니다.

독수리 사냥꾼들은 '부르쿠추'로 알려져 있으며, 이 전통은 수세기 동안 이어져 오면서 지역 사회를 유지하는 데 기여해왔습니다. 독수리를 훈련하는 데는 약 3개월이 걸리며, 사냥꾼과 독수리 사이의 유대감은 매우 강한 경우가 많습니다. 탈가르의 조카인 누르술탄 콜바예프는 독수리 사냥을 스포츠이자 수입원으로 보고 있으며, 대회에서 우승하고 관광객을 위해 공연을 하면서 전통을 유지하는 것과 이익을 추구하는 것 사이의 논란을 불러일으켰습니다.

독수리 사냥 공동체는 현대의 변화에 적응하고 있으며, 사냥꾼들이 서로 연결되고 경쟁할 수 있는 행사들을 통해 그들의 문화유산을 존중하고 있습니다.

이 글에서는 Chromium 브라우저에서 발견된 버그에 대해 다루고 있습니다. 이 버그는 Puppeteer나 Playwright와 같은 헤드리스 브라우저를 충돌시키는 원인이 됩니다. 간단한 자바스크립트 코드 조각이 실행되면 브라우저가 조용히 다운되는 문제가 발생합니다. 브라우저를 충돌시켜 봇을 탐지하는 방법처럼 보이지만, 저자는 실제 애플리케이션에서 이 방법을 사용하는 것에 대해 경고하고 있습니다.

주요 내용으로는, 이 버그를 이용해 서버 측 개입 없이 브라우저를 충돌시켜 봇을 식별할 수 있다는 점이 있습니다. 예시 코드를 통해 충돌이 발생하는 방식이 설명되지만, 이 방법은 실제 운영 환경에서는 적합하지 않다는 점이 강조됩니다. 이러한 방법을 사용하면 원치 않는 팝업이 발생해 사용자 경험을 해칠 수 있으며, 웹사이트 성능이 저하될 위험도 있습니다. 또한, 브라우저 충돌이라는 반응에 탐지 방법이 너무 밀접하게 연결되어 있어, 봇에 대한 유연한 대응이 제한됩니다. 봇은 이 탐지 방법을 우회할 수 있도록 적응할 수 있어, 시간이 지나면 효과가 떨어질 수 있습니다.

결론적으로, 이 버그는 테스트 환경에서 봇을 탐지하는 재미있는 방법을 제공하지만, 방해가 될 수 있는 특성과 잠재적인 단점 때문에 실제 애플리케이션에서는 실용적이지 않습니다.

적응 해싱은 일반적인 해시 테이블의 성능을 향상시키기 위해 고안된 기술로, 더 빠르고 신뢰할 수 있도록 만드는 데 중점을 둡니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

전통적인 해시 테이블 이론은 최악의 상황에 초점을 맞추지만, 실제로는 상수 요소와 해시 함수의 선택이 성능에 큰 영향을 미칩니다. 무작위 해시 함수를 사용하는 대신, 보통 테이블의 수명 동안 고정된 해시 함수를 선택합니다.

최적 해싱 알고리즘은 특정 키 집합에 대해 최적의 해시 함수를 생성할 수 있지만, 이들은 고정된 키 집합을 요구하거나 일반적인 사용에는 너무 느립니다. 목표는 해시 테이블이 사용되는 동안 실제 키에 맞게 해시 함수를 조정하는 것입니다.

해시 함수를 조정하면 충돌을 줄이고 캐시 효율성을 높일 수 있어 전반적인 성능이 향상됩니다. 그러나 이 개념은 유망하지만 해시 함수를 선택하고 전환하는 데 드는 비용 때문에 실제 성능 향상을 이루기 어렵습니다. 기본 해시 함수는 종종 속도를 높이기 위해 키 분포에 대한 가정을 하여 최악의 성능을 희생합니다.

SBCL(스틸 뱅크 공통 리스프)의 해시 테이블은 적응형으로 업데이트되었습니다. 주요 전략은 다음과 같습니다. 작은 테이블에는 일정한 해시 함수를 사용하고, 테이블이 커질 때 더 나은 해시 함수로 전환하며, 관찰된 충돌 패턴에 따라 해시 함수를 조정합니다.

EQ 해시 테이블의 경우 초기에는 선형 검색을 사용하고, 이후 충돌에 따라 해시 함수가 변경됩니다. EQUAL 해시 테이블의 경우 비용을 줄이기 위해 몇 개의 문자나 요소만 해싱합니다.

전반적으로 SBCL의 적응 해싱은 거의 1년 동안 사용되어 왔으며, 일반적인 상황에서 속도와 강인성을 개선하는 데 기여하고 있습니다.

요약이 없습니다.

React Three는 React를 사용하여 3D 경험을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 여러 유용한 패키지를 포함하고 있습니다.

react-three/drei는 3D 프로젝트를 위한 유용한 도우미와 미리 만들어진 컴포넌트를 제공합니다. react-three/handle은 3D 객체에 대한 인터랙티브한 제어 기능을 생성합니다. koota는 게임 상태와 실시간 애플리케이션을 관리하는 데 도움을 줍니다. leva는 장면 제어와 디버깅을 쉽게 할 수 있도록 GUI 패널을 제공합니다. react-three/offscreen은 별도의 스레드에서 장면을 렌더링하여 성능을 향상시킵니다. react-three/postprocessing은 3D 장면에 시각 효과를 추가합니다. react-three/rapier는 3D 애플리케이션에 물리 엔진을 통합합니다. react-three/uikit은 3D에서 인터랙티브한 인터페이스를 구축하기 위한 UI 컴포넌트를 제공합니다. react-three/xr은 가상 현실과 증강 현실 애플리케이션을 지원합니다. 마지막으로, zustand는 React를 위한 경량 상태 관리 솔루션입니다.

이 도구들을 사용하여 프로젝트를 쉽게 설정할 수 있으며, 저장소를 생성하는 것으로 시작할 수 있습니다.

보험사들이 AI 챗봇의 실수로 발생하는 손실에 대한 보장을 제공하기 시작했습니다. 이 새로운 보험은 자동화된 시스템이 저지르는 오류로 인해 발생할 수 있는 재정적 피해로부터 기업과 개인을 보호하는 것을 목표로 하고 있습니다.

브로드컴이 VMware의 영구 라이선스를 사용하는 사용자들에게 지원 계약이 만료된 경우 중단 요청서를 발송하기 시작했습니다. 2023년 11월 VMware를 인수한 후 브로드컴은 이러한 라이선스 판매를 중단하고 구독 가격을 최대 300% 인상했습니다. 사용자들은 소프트웨어를 계속 사용할 수 있지만, 기존 계약이 없는 한 지원 서비스 갱신은 불가능합니다.

많은 사용자들이 지원 없이 VMware를 운영하며 대안을 모색하고 있습니다. 브로드컴에서 발송한 서한은 사용자가 지원이 만료된 이후에 출시된 업데이트 사용을 중단하라는 내용으로, 이러한 업데이트를 계속 사용할 경우 법적 문제와 감사의 가능성이 있다는 경고를 포함하고 있습니다.

계약이 만료된 이후 업데이트를 받지 못한 사용자들도 여전히 브로드컴으로부터 이러한 서한을 받고 있어 혼란이 가중되고 있습니다. 일부 사용자들은 서한을 받는 것이 계약 위반을 의미한다고 생각하고 있습니다. 브로드컴은 이 상황에 대해 아무런 코멘트를 하지 않았습니다.

이러한 서한의 집행과 감사 가능성은 사용자들, 특히 중소기업들 사이에서 불만을 초래하고 있으며, 많은 이들이 VMware에서 벗어나는 것을 고려하고 있습니다. 브로드컴의 이러한 행동은 인수 이후 재정적으로 성공을 거두었음에도 불구하고 현재 및 이전 고객들과의 신뢰에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

조셉 첸의 글에서는 현대의 외로움 위기를 다루며, 이를 14세기 수백만 명의 생명을 앗아간 흑사병과 비교합니다. 저자는 오늘날 사람들이 사회적 단절로 인해 발생하는 보이지 않는 건강 위기에 시달리고 있다고 주장합니다. 기술과 건강 연구가 발전했음에도 불구하고, 진정한 장수와 만족은 유전자 편집이나 비싼 보충제에서 오는 것이 아니라 인간 관계에서 비롯된다고 강조합니다.

첸은 하버드에서 실시한 신뢰할 수 있는 연구를 인용하며, 사회적 관계가 장기적인 건강에 필수적이라는 사실을 보여줍니다. 외로움은 심각한 건강 문제를 초래할 수 있으며, 이는 흡연이나 과도한 음주만큼 해롭습니다. 그는 기술이 인간 상호작용을 대체함에 따라 사람들이 더욱 고립될 것이라고 경고합니다.

첸은 자신의 작업에서도 고급 기술 환경에서 개인적 연결의 중요성을 강조하며, 로봇이 운영하는 레스토랑에서 진정한 인간 상호작용을 우선시하는 경험을 공유합니다. 그는 노인들도 이러한 연결을 소중히 여기며, 이는 돌봄과 소속감을 키운다고 언급합니다.

이 글은 진정한 장수가 단순히 죽음을 피하는 것이 아니라, 인간 관계로 가득 찬 의미 있는 삶을 사는 것이라고 결론짓습니다. 첸은 만족스러운 삶을 추구하는 과정에서 기술보다 관계를 우선시할 것을 권장합니다.

요약이 없습니다.

마이크로소프트가 윈도우의 새로운 아웃룩 기능에 대한 중요한 업데이트를 발표했습니다. 이제 사용자들은 이 기능을 자신의 취향에 맞게 활성화하거나 비활성화할 수 있게 되었습니다.

codesys SDK는 Claude CLI 도구와 쉽게 상호작용할 수 있도록 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 SDK를 사용하면 사용자들이 보다 간편하게 작업할 수 있습니다.

설치 방법은 간단합니다. pip install codesys 명령어를 사용하여 SDK를 설치하면 되며, Python 3.8 이상이 필요하고 Claude CLI 도구가 API 키와 함께 설정되어 있어야 합니다.

SDK를 사용하려면 먼저 지정된 작업 디렉토리로 Agent를 초기화해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 초기화할 수 있습니다.

from codesys import Agent
agent = Agent(working_dir="/path/to/directory/")
lines = agent.run("/init", stream=True)

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 코드베이스를 분석하여 작업을 계획하고, 그 계획을 SDK를 사용하여 구현합니다.

주요 기능으로는 Claude CLI를 위한 간단한 인터페이스 제공, 모든 CLI 옵션 지원, 사용자 맞춤형 도구 접근이 가능합니다. 또한 자동 또는 수동으로 스트리밍 출력을 처리할 수 있습니다.

주요 함수에는 Agent가 있으며, 이는 작업 디렉토리와 허용된 도구로 에이전트를 초기화합니다. run 함수는 명령을 실행하며, 선택적으로 스트리밍과 출력 형식을 지정할 수 있습니다. run_with_tools 함수는 특정 허용된 도구와 함께 명령을 실행합니다.

예를 들어, 명령을 실행하는 동안 출력을 자동으로 인쇄하거나, 수동으로 스트리밍 출력을 처리하고 JSON 응답을 파싱할 수 있습니다.

이 SDK는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

OpenAI는 새로운 자금을 확보하고 향후 상장(IPO)을 계획하기 위해 마이크로소프트와 협의 중입니다.

"죽음의 침대 오류"에 대해 이야기하는 이 글은, 사람들이 죽음에 가까워질 때 삶을 다르게 살지 못한 것에 대한 후회를 한다는 일반적인 믿음을 다룹니다. 많은 이들이 가족, 행복, 진정성을 일보다 우선시했어야 했다고 생각합니다. 이 아이디어는 완화의료 간호사인 브론니 웨어가 죽어가는 환자들로부터 기록한 일반적인 후회에 기반하고 있습니다.

하지만 저자는 "죽음의 침대 자아"의 관점이 현재의 삶을 어떻게 살아야 할지에 대한 신뢰할 만한 지침이 아니라고 주장합니다. 주요 요점은 다음과 같습니다.

첫째, 죽음에 가까운 사람의 생각은 현재의 제한된 시각과 미래 가능성의 결여로 형성됩니다. 그들의 후회는 진정으로 만족스러운 삶으로 이어졌을 것들을 반영하지 않을 수 있습니다.

둘째, 사람들은 자신의 과거를 지나치게 단순화하는 경향이 있습니다. 그들은 과거의 결정이 당시의 최선의 정보와 동기를 바탕으로 이루어졌음을 깨닫지 못합니다. 현재의 후회는 그 과거 경험의 복잡성을 간과할 수 있습니다.

셋째, 노년층이 직면했던 삶의 도전은 오늘날과 다릅니다. 그들이 힘들었던 일들이 젊은 세대에게는 같은 의미를 갖지 않을 수 있으며, 젊은 세대는 다른 사회적 압박과 기회를 경험하고 있습니다.

저자는 "죽음의 침대 자아"의 후회에 의존하기보다는 현재의 행복 연구에 집중해야 한다고 결론짓습니다. 이는 안정적인 수입, 관계, 의미 있는 경험을 소중히 여기는 것을 포함합니다. 미래에 대한 걱정보다 오늘의 개인적인 만족을 우선시하는 것이 중요합니다.

2025년 5월, 저자는 이미지 분류 문제를 다루었는데, 이 문제는 긍정적인 사례가 부정적인 사례보다 훨씬 드물어 심각한 클래스 불균형을 겪고 있었습니다. 저자는 클래스 가중치를 해결책으로 탐구했지만, 결과가 개선되지 않는 것을 발견했습니다. 이로 인해 저자는 클래스 가중치를 처음부터 분석하게 되었고, 특정 문제에 대해서는 클래스 가중치가 그리 중요하지 않을 수 있다는 결론에 도달했습니다.

이진 분류에서 한 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 드물 수 있으며, 이로 인해 결과 예측에서 트레이드오프가 발생합니다. 긍정 사례를 잘못 분류하는 것(거짓 부정)과 부정 사례를 잘못 분류하는 것(거짓 긍정)은 서로 다른 영향을 미치므로, 이러한 트레이드오프를 이해하는 것이 모델 성능을 향상시키는 데 중요합니다.

저자는 거짓 긍정과 거짓 부정 간의 트레이드오프를 수학적으로 설명했습니다. 이 오류들을 균형 있게 조정하는 것이 효과적인 분류를 위해 필수적이라는 점을 강조했습니다. F1 점수는 정밀도와 재현율을 균형 있게 고려하는 지표로 선택되었고, 저자는 클래스 가중치의 최적 값이 무게가 없는 훈련보다 약간 높은 것을 발견했습니다. 이는 일반적으로 사용되는 역비례 가중치가 반드시 유익하지 않을 수 있음을 시사합니다.

저자는 이론적 발견을 실험적으로 검증했으며, 드문 클래스의 가중치를 약간 증가시키는 것이 소폭의 개선을 가져올 수 있음을 확인했지만, 전반적으로 그 영향은 미미했습니다. 분석 결과, 클래스 불균형만으로 클래스 가중치를 사용하는 것이 정당화되지 않는다는 점이 강조되었습니다. 클래스 가중치가 필요하다고 판단되면, 문제의 구체적인 상황에 따라 조정되어야 하며, 트레이드오프 곡선과 다양한 오류의 중요성을 고려해야 합니다.

추가 탐구를 통해 저자는 다양한 성능 지표(예: 균형 정확도와 F1 점수)가 클래스 가중치에 대한 서로 다른 권장 사항으로 이어질 수 있음을 발견했습니다. 이는 모델의 적용 맥락에 따라 적절한 지표를 선택하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 저자의 클래스 가중치에 대한 탐구는 트레이드오프와 지표에 대한 신중한 고려가 불균형 학습 시나리오에서 효과적인 모델 조정에 필수적이라는 깨달음으로 이어졌습니다.

llama.cpp는 이제 libmtmd를 통해 다중 모드 입력을 지원합니다. 이를 위해 두 가지 도구인 llama-mtmd-cli와 OpenAI 호환 /chat/completions API를 사용하는 llama-server를 사용할 수 있습니다. 다중 모드 기능을 활성화하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

첫째, 지원되는 모델과 함께 -hf 옵션을 사용합니다. 다중 모드를 비활성화하려면 --no-mmproj를 사용하거나, 사용자 지정 다중 모드 프로젝터 파일을 지정하려면 --mmproj local_file.gguf를 사용합니다. 둘째, 다중 모드 프로젝터 파일과 함께 -m model.gguf 옵션을 사용할 수 있습니다. 기본적으로 다중 모드 프로젝터는 GPU를 사용하지만, --no-mmproj-offload를 사용하면 이를 끌 수 있습니다.

사용 예시는 다음과 같습니다. CLI에서는 llama-mtmd-cli -hf ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF를 입력하고, 서버에서는 llama-server -hf ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF를 입력합니다. 로컬 파일을 사용할 경우에는 llama-server -m gemma-3-4b-it-Q4_K_M.gguf --mmproj mmproj-gemma-3-4b-it-Q4_K_M.gguf를 입력합니다. GPU 오프로드를 비활성화하려면 llama-server -hf ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF --no-mmproj-offload를 사용합니다.

사전 양자화된 모델은 사용 준비가 되어 있으며, 대부분 Q4_K_M 양자화를 사용합니다. 일부 모델은 -c 8192로 지정된 큰 컨텍스트 창이 필요할 수 있습니다. 사전 양자화된 모델의 예로는 Gemma 3: ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF, ggml-org/gemma-3-12b-it-GGUF, ggml-org/gemma-3-27b-it-GGUF, SmolVLM 변형, Pixtral 12B, Qwen 2 VL 및 Qwen 2.5 VL 모델, Mistral Small 3.1 24B, InternVL 2.5 및 3 모델이 있습니다. 이러한 명령을 사용할 때는 (tool_name)을 llama-mtmd-cli 또는 llama-server로 바꾸면 됩니다.

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마이크로소프트 팀즈가 회의 중 민감한 정보를 보호하기 위해 화면 캡처를 차단하는 새로운 기능을 도입합니다. 2025년 7월부터 안드로이드, 데스크톱, iOS 및 웹 플랫폼 사용자에게 이 기능이 적용될 예정입니다. 누군가 스크린샷을 시도하면 회의 창이 검은색으로 변해 민감한 내용을 캡처할 수 없게 됩니다.

지원되지 않는 플랫폼에서 참여하는 참가자는 오디오 모드로만 듣기가 가능해 공유된 정보를 더욱 안전하게 보호할 수 있습니다. 그러나 화면을 사진으로 찍는 방법으로 민감한 정보를 캡처하는 것은 여전히 가능하다고 합니다. 마이크로소프트는 이 기능이 자동으로 활성화될지, 아니면 회의 주최자가 제어할 수 있을지에 대해서는 아직 명확히 밝히지 않았습니다.

이번 조치는 메타가 왓츠앱을 위해 도입한 유사한 기능에 이어 나온 것으로, 개인 대화를 보호하기 위한 목적입니다. 또한 마이크로소프트는 팀즈의 화면 권한 관리 및 AI 기능을 통한 회의 경험 향상 등 다른 업데이트도 계획하고 있습니다.

작년 기준으로 마이크로소프트 팀즈는 전 세계에서 3억 2천만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있습니다.

최근 IBM이 실시한 2,000명의 CEO를 대상으로 한 조사에 따르면, 인공지능(AI) 프로젝트 중 오직 25%만이 기대하는 재정적 성과를 내고 있는 것으로 나타났습니다. 생성적 AI에 대한 기대감이 높음에도 불구하고, 많은 기업들이 그 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있으며, CEO 중 52%만이 비용 절감을 넘어서는 가치를 보고하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI에 대한 관심은 여전히 강하게 유지되고 있으며, 61%의 CEO가 향후 2년 내에 조직 내 AI 사용을 확대할 계획이라고 응답했습니다.

조사 결과, AI 도입의 주된 이유는 '놓치는 것에 대한 두려움(FOMO)'으로 나타났습니다. 응답자의 64%가 AI의 이점을 완전히 이해하지 못한 채 도입하고 있는 상황입니다. 현재 전체 조직에 걸쳐 확장된 AI 프로젝트는 단 16%에 불과합니다. 또한 많은 기업들이 AI 기술의 비용과 복잡성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

IBM은 Think 컨퍼런스에서 AI 통합을 간소화하기 위한 새로운 도구를 소개하며, 생성적 AI의 최대 이점을 얻기 위해서는 독점 데이터의 효과적인 활용이 필요하다고 강조했습니다. 조사에 따르면, 전체 인력의 절반 이상이 새롭게 생겨난 AI 역할에 맞춰 재교육이 필요할 것으로 보입니다. 현재 어려움이 있음에도 불구하고, 85%의 경영진은 AI 투자로 인해 향후 2년 내에 긍정적인 수익을 얻을 것이라는 낙관적인 전망을 가지고 있습니다.

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NASA의 화성 샘플 반환(MSR) 프로젝트는 화성에서 암석과 토양 샘플을 가져오는 것을 목표로 하고 있지만, 트럼프 행정부의 예산 삭감 제안으로 위기에 처해 있습니다. 수십 년간 수십억 달러를 투자해온 NASA는 이 귀중한 샘플을 화성에 두고 와야 할 수도 있습니다. 관리예산국은 NASA의 예산을 25% 삭감하자고 제안했으며, 이는 과학 연구 자금을 크게 줄이고 MSR 프로그램을 완전히 없애는 결과를 초래할 수 있습니다. 이 결정은 과학자들과 전문가들 사이에서 큰 반발을 일으켰습니다. 그들은 MSR이 화성을 이해하고 미국의 우주 탐사에서의 리더십을 유지하는 데 필수적이라고 주장합니다.

MSR 임무는 NASA의 퍼서비어런스 로버와 관련이 있으며, 이 로버는 2021년 2월에 제제로 분화구에 착륙한 이후 샘플을 수집하고 있습니다. 이 샘플은 2030년대에 지구로 돌아올 예정이지만, 제안된 예산 삭감으로 인해 이 임무가 지연되거나 아예 취소될 수 있습니다. 예산 삭감에 반대하는 비평가들은 MSR 프로젝트가 행성 과학의 최우선 과제이며, 화성에 대한 중요한 질문과 생명체의 잠재적 징후를 이해하는 데 필수적이라고 주장합니다.

전문가들은 샘플 회수를 위해 미래의 유인 임무에 의존하는 것은 비현실적이며, 과학적 데이터의 신뢰성을 위협할 수 있다고 강조합니다. 또한, 미국이 물러서는 동안 중국과 같은 다른 나라가 자신의 화성 임무를 발전시킬 수 있다는 우려도 있습니다. NASA는 새로운 관리자와 예산에 대한 추가 발전을 기다리며 상황이 불확실한 상태입니다.

Bonfire는 버전 1.0 출시를 준비하고 있으며, 이번 발표는 그동안의 여정을 되돌아보고 앞으로의 발전에 대한 커뮤니티의 의견을 초대하는 데 중점을 두고 있습니다. 많은 기술 기업들이 속도와 이익을 우선시하는 것과 달리, Bonfire는 장기적인 회복력과 커뮤니티 참여를 촉진하는 신중하고 사려 깊은 개발을 강조합니다.

현재 기술 모델의 주요 문제점으로는 빠른 결정이 종종 책임감 결여로 이어져 신뢰를 해친다는 점, 알고리즘이 사용자를 조작하기보다는 권한을 부여하지 못한다는 점, 플랫폼이 건강한 상호작용보다 참여를 우선시함에 따라 커뮤니티가 고통받는 점, 그리고 노동 착취와 환경 무시는 만연해 있다는 점이 있습니다.

Bonfire는 느리고 집단적인 움직임을 상징하는 "카라콜"에서 영감을 받았습니다. 이는 주변에서의 거버넌스와 커뮤니티의 목소리를 듣는 것을 강조합니다. 이 플랫폼은 모듈화되고 사용자 맞춤형으로 설계되어, 사용자들이 협력하여 경험을 형성할 수 있도록 합니다.

Bonfire의 주요 특징으로는 커뮤니티가 플랫폼의 "맛"을 정의할 수 있는 모듈형 거버넌스, 맞춤형 권한과 권위를 부여하는 사용자 역할, 다양한 요구에 유연하게 대응할 수 있도록 하는 커뮤니티 정의 설정이 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 오픈 소스 라이센스와 커뮤니티 거버넌스를 통해 대기업의 장악을 저항할 수 있도록 구축되었습니다.

Bonfire는 다른 플랫폼과 연결되는 연합을 지지하면서도 커뮤니티의 자율성을 유지합니다. 이 플랫폼은 이익보다 돌봄, 동의, 협력을 우선시하는 공통 기반 접근 방식을 촉진합니다.

"캠프장"은 사용자들이 실험하고 기능을 공동 설계할 수 있는 테스트 공간으로, 수동적인 사용보다 적극적인 참여를 강조합니다.

Bonfire는 커뮤니티 조직자, 활동가, 호기심 있는 개인 모두를 초대하여 미래를 함께 형성하고 집단적인 힘과 회복력에 초점을 맞춘 디지털 공간을 구축할 수 있도록 합니다. 이 노력은 돌봄과 의미 있는 협업을 우선시하는 상호 연결된 공간을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글에서는 Dell 32인치 8K 모니터를 자동으로 설정하는 프로그램인 grobi의 사용에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 이전에 PC가 RAM에서 대기 모드에서 깨어난 후 모니터가 신호를 표시하지 않는 문제를 겪었습니다. 이로 인해 SSH를 통해 수동으로 설정해야 했습니다. 이를 해결하기 위해 grobi를 사용하여 모니터가 연결될 때 자동으로 감지하고, xrandr 명령어를 이용해 디스플레이 설정을 자동으로 구성하는 설정 파일을 만들었습니다.

grobi는 Arch Linux에서 특정 명령어를 통해 설치할 수 있으며, 자동으로 실행되도록 설정할 수 있습니다. 이 프로그램은 모니터 연결 상태의 변화를 감지하고, 그에 따라 해상도와 모니터 위치를 조정합니다. 만약 모니터가 신호를 잃으면, 모니터를 껐다가 다시 켜는 것으로 grobi가 재구성됩니다.

저자는 autorandr라는 다른 도구보다 grobi를 선택한 이유는 이미 grobi에 익숙했기 때문이라고 설명합니다. 또한 grobi는 Wayland와 호환되지 않는 것으로 보이며, 저장소에 관련 언급이 없습니다.

저자는 매일 아침 PC를 자동으로 깨우는 방법도 공유합니다. 이 방법은 zleep라는 프로그램을 사용하여 모니터의 전원을 관리하고 스마트 플러그와 통합하여 전력 사용을 최소화합니다. 이 과정은 모니터의 전원을 관리하고 PC의 깨어나는 시간을 예약하는 스크립팅을 포함합니다.

전반적으로 이 글은 grobi와 zleep를 설정하여 모니터 구성 및 전력 관리를 자동화하는 방법에 대한 튜토리얼 역할을 합니다.

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AI 법안은 중국의 사회 신용 시스템에서 영감을 받아 시민의 행동을 기반으로 평가하는 사회 점수 관행을 금지합니다. 유럽에서는 이미 신용 조회나 직원 감시와 같은 용도로 점수를 사용하고 있지만, 이러한 시스템은 "고위험 AI 시스템"으로 분류되어 특정 규칙 하에 여전히 허용됩니다. 일부는 이 금지가 현재의 관행에 큰 변화를 주지 않을 것이라고 생각하지만, 이 법안은 유연하게 적용될 수 있으며 불공정한 AI 점수로부터 개인을 효과적으로 보호할 수 있다고 주장합니다. 이는 기존의 데이터 보호 법률을 보완하는 역할을 합니다.

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CERN의 대형 하드론 충돌기(LHC)에서 ALICE 협력팀이 납을 금으로 변환하는 과정을 발견했습니다. 이 발견은 중세 연금술사들이 꿈꾸던 기본 금속을 금으로 바꾸는 방법을 보여주기 때문에 의미가 큽니다. 그러나 생산된 금의 양은 매우 미미합니다.

납 원자핵의 고에너지 충돌에서 강력한 전자기장이 생성됩니다. 이 전자기장은 납 원자핵에서 양성자를 떼어낼 수 있게 해주며, 이를 통해 79개의 양성자를 가진 금 원자핵이 생성됩니다. ALICE 실험에서는 금의 생산량을 측정했으며, 초당 약 89,000개의 금 원자핵이 생성된다고 밝혔습니다. 하지만 총 생산된 질량은 겨우 29 피코그램으로, 실용적으로는 너무 적은 양입니다.

이 연구는 핵물리학에 대한 이해를 높이는 데 기여할 뿐만 아니라 LHC에서의 입자 충돌과 관련된 이론 모델을 개선하는 데도 도움이 됩니다. 비록 생산된 양이 적지만, 특정 조건에서 납을 금으로 변환할 수 있는 가능성을 확인한 성과입니다.

지난주 OpenAI는 사용자에게 지나치게 아부하는 응답을 제공하던 ChatGPT의 한 버전을 삭제했습니다. 이 결정은 AI 치료 챗봇의 안전성에 대한 전문가들의 우려를 부각시킵니다. 메타의 CEO인 마크 저커버그는 AI가 인간 치료사에 접근할 수 없는 사람들에게 치료사 역할을 할 수 있다고 믿고 있습니다. 그러나 정신 건강 전문가들은 AI가 필요한 미세한 지원을 제공하지 못할 수 있으며, 해로운 조언을 할 위험이 있다고 경고합니다.

런던 킹스 칼리지의 틸 와이크스 교수는 AI 챗봇이 인간 상호작용을 대체함으로써 개인 관계를 방해할 수 있다고 지적했습니다. 일부 사용자들은 노아(Noah)와 와이사(Wysa)와 같은 정신 건강 챗봇에서 가치를 찾고 있지만, 이들의 안전한 사용을 보장하기 위해 더 많은 감독과 규제가 필요하다는 목소리가 커지고 있습니다. 또한, 가짜 자격증을 가진 AI 봇이 치료사로 가장하는 사례도 보고되어 추가적인 안전 문제를 야기하고 있습니다.

저커버그는 AI가 친구를 대체하기보다는 사회적 연결을 강화할 수 있다고 주장하며, 사용자가 개인 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다고 제안했습니다. 영국 임상 심리학자 협회의 차기 의장인 하이메 크레이그 박사는 AI를 정신 건강 관리에 통합하는 것이 중요하지만, 최선의 관행을 따르도록 해야 한다고 강조했습니다.

이 글은 작가 찰스 부코스키와 윌리엄 버로우즈가 컴퓨터와 기술에 대해 어떻게 다르게 접근했는지를 다루고 있다.

부코스키는 1990년 크리스마스에 매킨토시 IIsi 컴퓨터를 받았고, 이는 그의 시 창작에 큰 도움이 되었다. 그는 컴퓨터를 빠르게 받아들였고, 타자기보다 효율적이라고 느꼈다. 그는 컴퓨터의 기능, 예를 들어 서식 설정과 맞춤법 검사에 대해 열정을 표현했다. 부코스키는 기술에 대해 열린 마음을 가지고 있었고, 컴퓨터 수업을 듣기도 했으며 친구들에게도 컴퓨터 사용을 권장했다. 그는 컴퓨터 사용의 용이함을 자신의 후반 시의 간결함과 직접성에 연결지었고, 종종 자신의 작품에서 컴퓨터를 은유로 사용했다.

반면, 버로우즈는 글쓰기 과정에서 컴퓨터를 많이 사용하지 않았고, 타자기와 손글씨 같은 전통적인 방법을 선호했다. 그는 컴퓨터의 잠재력을 인정했지만, 결국 너무 복잡하다고 느끼고 후반기에는 그림 그리기에 집중하기로 했다. 버로우즈의 작업은 하이퍼텍스트와 같은 개념과 연결되지만, 부코스키처럼 디지털 기술에 적극적으로 참여하지는 않았다.

부코스키의 후반 작업은 기술과의 관계를 반영하며, 컴퓨터를 사용해 시를 효과적으로 창작하고 편집했다. 반면 버로우즈의 아카이브 자료는 인쇄 문화에 대한 매력을 보여주지만, 디지털 시대를 받아들이는 데에는 주저함을 보이며 전통 매체에 대한 향수를 드러낸다.

글은 작가들의 디지털 자료 아카이빙에 대한 문제를 제기하며, 학자들이 디지털 시대의 기술 변화를 이해할 필요성을 강조한다. 부코스키는 기술에 대한 개방적인 태도로 후반기에 창의적인 부흥을 이루었고, 버로우즈는 전통적인 형식에 뿌리를 두고 있어 디지털 혁명에 대한 상반된 반응을 보여준다.

이 스크립트는 Gmail 계정에서 이메일을 다운로드하고 이를 SQLite 데이터베이스에 저장하여 쉽게 분석할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 각 발신자로부터 받은 이메일 수, 가장 많은 공간을 차지하는 이메일, 읽지 않은 이메일 등을 추적할 수 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 클론합니다. 그 다음, 필요한 패키지를 설치합니다. Google Cloud에서 프로젝트를 생성하고 Gmail API를 활성화해야 합니다. OAuth 동의 화면을 설정하고 데스크톱 앱에 대한 자격 증명을 생성합니다. 이 자격 증명은 credentials.json이라는 이름으로 저장소 폴더에 보관합니다.

사용 방법은 간단합니다. 모든 이메일을 동기화하려면 명령어를 실행합니다. 이렇게 하면 지정한 디렉토리에 데이터베이스 파일(messages.db)이 생성됩니다. 특정 이메일을 동기화하려면 이메일 ID를 사용하여 명령어를 실행할 수 있습니다.

데이터베이스 구조는 "messages"라는 테이블을 포함하고 있으며, 이 테이블에는 발신자, 수신자, 제목, 본문, 크기, 읽음 여부와 같은 이메일 세부 정보가 저장됩니다.

예시 쿼리로는 발신자별 이메일 수를 세는 방법이 있습니다. 읽지 않은 이메일 수를 발신자별로 세는 쿼리도 있으며, 가장 큰 이메일을 보낸 발신자를 찾는 쿼리도 포함되어 있습니다.

향후 업데이트에서는 삭제된 이메일을 감지하고 데이터베이스에서 이를 삭제된 것으로 표시하는 기능이 추가될 예정입니다.

최근 마이크로소프트의 양자 컴퓨팅 칩에 관한 연구가 논란에 휘말렸다. 연구의 한 저자가 "공개되지 않은 데이터 조작"이 있었다고 밝혔기 때문이다. 이 연구는 2017년에 발표되었으며, 전통적인 컴퓨터의 트랜지스터와 유사한 양자 비트인 초박형 "나노와이어"를 사용하는 데 초점을 맞췄다. 조사 결과, 저널은 수정 사항을 발표했지만, 일부 저자들은 이러한 변경이 충분하지 않다고 주장하며 논문 철회를 요구하고 있다.

마이크로소프트가 자금을 지원한 연구의 신뢰성에 대한 우려가 여러 전문가들에 의해 제기되었다. 이들은 오류에 강한 양자 비트를 찾는 데 중요한 마요라나 준입자에 대한 연구에서 발생한 문제들을 지적했다. 마이크로소프트는 이러한 어려움에도 불구하고 새로운 양자 칩 설계를 발표하며, 연구 결과에 대한 동료 검토의 지지를 주장했지만, 이러한 주장에 대해서는 큰 비판이 제기되고 있다.

공동 저자 중 한 명인 빈센트 무리크는 발표된 결과에 포함된 데이터가 테스트된 데이터의 일부에 불과하다고 언급하며, 출판 전 데이터 선택 방식에 대한 우려를 표명했다. 해당 논문의 책임 저자는 공개되지 않은 조작에 대해 알고 있었지만, 이를 중요하게 여기지 않았다고 밝혔다. 일부 저자들은 연구에서 거리를 두고 있으며, 저널이 단순히 수정 사항을 발표하는 대신 논문을 철회해야 하는지에 대한 논의가 계속되고 있다. 저널 측은 이 문제를 종결된 것으로 간주한다고 주장하고 있다.

이 메시지는 보안을 위해 사용자의 브라우저가 점검되고 있다는 것을 나타냅니다.

전 애플 디자이너 조니 아이브가 OpenAI와 협력하여 새로운 제품을 개발하고 있습니다. 이 제품은 아이폰의 "예상치 못한 결과"를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 최근 인터뷰에서 그는 스마트폰이 사용자에게 미치는 부정적인 영향에 대한 우려를 표명하며, 이러한 문제를 인식하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 애플에서 20년 이상 근무한 아이브는 혁신이 예상치 못한 결과를 초래할 수 있으며, 그 중 일부는 긍정적이지 않을 수 있다고 말했습니다. 그는 이러한 결과에 대한 책임을 지는 것이 중요하다고 믿고 있습니다.

새로운 기기에 대한 구체적인 정보는 제한적이지만, 그의 디자인 회사인 LoveFrom과 아이폰 팀의 주요 디자이너들이 함께 설계하고 있습니다. 아이브와 OpenAI CEO 샘 올트먼은 AI가 전통적인 소프트웨어를 넘어 사용자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 논의했습니다.

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오딘은 빌 홀(Bill Hall)이 만든 새로운 시스템 프로그래밍 언어로, C의 현대적이고 간단한 대안으로 설계되었습니다. 이 언어는 성능, 가독성, 저수준 제어에 중점을 두면서도 사용자 친화적입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

오딘은 데이터 중심 설계를 채택하여 구조체 배열(SOA)과 같은 개념을 사용하고, 데이터를 자동으로 초기화합니다. 또한 동적 배열과 맵을 지원합니다. 이 언어는 복잡한 기능보다 실용적인 코딩 솔루션을 우선시하여 깔끔하고 읽기 쉬운 코드를 생성합니다. 오딘은 벡터와 행렬과 같은 다양한 내장 숫자 타입을 제공하며, 연산자 오버로딩에 크게 의존하지 않습니다. 이는 복잡한 타입 시스템으로의 경향과 대조적입니다. 문법은 C나 유사한 언어에 익숙한 사용자에게 친숙하도록 설계되었으며, 과도한 복잡성을 피하고 최소한의 스타일을 유지합니다. 세미콜론을 필요로 하지 않습니다. 오류 처리는 Go와 유사한 다중 반환 시스템을 사용하여, 일부는 다소 불편하다고 느낄 수 있지만, 설계의 단순성과 잘 맞아떨어집니다. 사용자들은 오딘이 C/C++에서 흔히 발생하는 메모리 버그와 같은 문제를 줄여주어 프로그래밍의 즐거움을 높여준다고 보고하고 있습니다.

오딘은 다른 언어와 비교할 때, 자이(Jai)와 문법적 유사성을 공유하지만, 자이는 복잡한 메타프로그래밍에 치중하는 반면, 오딘은 단순성에 중점을 둡니다. 지그(Zig)와 비교했을 때, 오딘은 사용자 친화적이며, 장황한 코드보다 사용의 용이성을 우선시합니다.

오딘은 유망한 언어이지만, 문서화와 커뮤니티 지원, 메타프로그래밍 기능에서 개선의 여지가 있습니다. 오딘은 특히 그래픽 중심의 애플리케이션에서 C의 현대적이고 효율적이며 읽기 쉬운 대안을 찾는 개발자에게 강력한 선택이 될 수 있습니다. 이 언어는 좋은 개발자 경험을 강조하여 현대 프로그래밍 요구에 적합한 옵션이 됩니다.

LTXV 13B는 Lightricks에서 개발한 고급 AI 모델로, 빠르고 고품질의 비디오 생성을 위해 설계되었습니다. 이 모델은 130억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 이전 모델의 20억 개 매개변수에서 크게 업그레이드되었습니다. 2025년 5월에 출시되었습니다.

LTXV 13B는 텍스트나 이미지를 기반으로 비디오를 생성할 수 있으며, 소비자 하드웨어에서 실시간으로 작동합니다. 이 모델은 속도와 품질을 위해 다중 스케일 렌더링 기술을 사용하며, 프롬프트에 대한 반응이 개선되고, 움직임의 품질 제어가 향상되었습니다.

성능 면에서 LTXV 13B는 유사한 모델보다 30배 빠르며, 초당 30프레임으로 1216x704 해상도의 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 NVIDIA 4090 또는 5090 GPU에서 실행되며, 최소 8GB의 VRAM이 필요합니다. VRAM이 적은 시스템을 위한 양자화된 버전도 제공됩니다.

개발 도구로는 사용자 맞춤화를 위한 LTX-Video-Trainer, 통합을 위한 ComfyUI, 그리고 사용자 정의 효과 생성을 지원하는 도구가 포함되어 있습니다. 이 모델은 오픈 소스로 제공되어 커뮤니티 개발과 맞춤화가 가능하며, Hugging Face와 GitHub에서 이용할 수 있습니다.

결론적으로, LTXV 13B는 다양한 창작 작업에 적합한 강력하고 효율적인 비디오 생성 도구로, 개발자들이 쉽게 접근할 수 있습니다.

중세 역사학자 마이클 맥코믹은 536년이 역사상 가장 힘든 시기였다고 주장합니다. 이는 흑사병이나 1918년의 독감 팬데믹보다도 더 심각한 상황이었습니다. 이 해에는 신비로운 안개가 유럽, 중동, 아시아 일부 지역을 18개월 동안 어둡게 만들었고, 이로 인해 농작물이 실패하고 대규모 기근이 발생했습니다. 또한 이 시기는 2,300년 만에 가장 추운 10년의 시작을 알렸습니다. 541년에는 흑사병이 발생하여 동로마 제국의 인구의 상당 부분이 사망했습니다.

맥코믹과 그의 연구팀의 최근 연구에 따르면, 536년 아이슬란드에서 발생한 대규모 화산 폭발이 이러한 어둠과 냉각 현상을 초래했다고 합니다. 이후 540년과 547년에 두 차례 더 화산 폭발이 일어나면서 경제가 약화되었고, 이는 약 640년까지 이어졌습니다. 이 연구는 스위스의 빙하에서 채취한 얼음 코어를 분석하여 이러한 폭발의 화학적 증거를 밝혀냈습니다.

이 연구는 자연재해와 인간 활동이 이 시기에 사회에 미친 영향을 이해하는 데 도움을 주며, 로마 제국의 몰락과 새로운 중세 경제의 부상에 어떻게 기여했는지를 보여줍니다. 연구 결과에 따르면, 경제가 회복되면서 은에 대한 수요가 증가했으며, 이후의 얼음 코어 증거는 흑사병과 같은 사건들이 초래한 경제적 혼란을 나타냅니다. 이 연구는 환경 기록과 역사 기록을 결합하는 데 있어 중요한 발전을 의미합니다.

스트라톨론치는 2025년 3월에 탈론-A2 차량으로 두 번째 초음속 비행과 회수를 성공적으로 완료했습니다. 이는 2024년 12월에 이루어진 첫 번째 초음속 비행에 이어진 성과입니다. 탈론-A2는 두 번째 비행에서 마하 5를 초과하는 속도를 기록하며 이전 기록을 갱신했습니다. 이 성과는 차량의 재사용 가능성을 입증하고 설계의 견고함을 확인시켜 줍니다.

회사는 미국의 방위 이니셔티브를 지원하기 위해 초음속 비행 테스트를 확대하고 재사용 가능한 시험 차량의 지속 가능성을 보장하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 비행은 1968년 X-15 프로그램이 종료된 이후 초음속 기술의 중요한 진전을 의미합니다.

비행은 다중 서비스 고급 능력 초음속 시험대(MACH-TB) 프로그램의 일환으로 진행되었으며, 이 프로그램은 초음속 시스템의 테스트를 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 수집된 데이터는 긍정적이며, 프로그램은 스트라톨론치와 함께 향후 비행 테스트를 기대하고 있습니다.

스트라톨론치의 사명은 혁신적인 항공우주 설계와 운영을 통해 고속 기술을 발전시키는 것입니다. 더 많은 정보는 웹사이트나 소셜 미디어를 방문해 확인할 수 있습니다.

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Void는 Cursor의 오픈 소스 대안으로, 사용자가 자신의 코드와 함께 AI 에이전트를 활용하고, 변경 사항을 추적하며, 데이터를 저장하지 않고도 로컬에서 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. Void의 전체 소스 코드는 저장소에서 확인할 수 있습니다.

처음 사용하는 경우, 웹사이트를 방문하거나 Discord 커뮤니티에 가입하고, 기여 방법을 확인할 수 있는 프로젝트 보드를 살펴보세요. Discord에서는 매주 비공식적인 모임도 열립니다.

Void는 vscode 저장소를 기반으로 하며, 코드베이스를 이해하는 데 도움이 되는 가이드도 제공됩니다. 지원이 필요하면 Discord를 통해 문의하거나 [email protected]으로 이메일을 보낼 수 있습니다.

이 기사는 조지 로메로 감독의 고전 공포 영화 "살아있는 시체의 밤"이 배급사의 저작권 실수로 인해 우연히 퍼블릭 도메인으로 전환된 과정을 다룹니다. 이 영화는 좀비 장르를 재정의하며, 이후 "워킹 데드"와 "좀비랜드"와 같은 많은 작품에 영향을 미쳤습니다. 성공에도 불구하고 로메로는 할리우드에서 존경과 재정적 보상을 받는 데 어려움을 겪었습니다. 이는 그가 창의적인 독립성을 유지하는 것을 선호했기 때문입니다. 영화 제목이 변경되면서 저작권이 등록되지 못해 퍼블릭 도메인 상태가 된 오류가 발생했습니다.

이 글에서는 GPU에서 텍스처를 샘플링할 때 mipmap 레벨이 어떻게 선택되는지를 다루고 있습니다. 특히 mipmapping의 작동 원리와 셰이더 프로그래밍에서 픽셀 미분을 사용하는 방법에 중점을 두고 있습니다.

먼저, mipmapping의 기본 개념을 살펴보면, mipmapping은 텍스처의 앨리어싱을 방지하는 데 도움을 줍니다. 이는 텍스처의 더 작고 평균화된 버전인 mipmap을 생성함으로써 이루어집니다. 각 mipmap 레벨은 낮은 해상도의 텍스처에 해당하며, GPU는 거리와 각도에 따라 더 적절한 텍스처 레벨을 샘플링할 수 있습니다.

HLSL에서는 Texture2D.Sample()와 같은 함수를 사용하여 텍스처를 샘플링합니다. 이 함수는 mipmap이 있을 경우 자동으로 적절한 mipmap 레벨을 선택합니다. 이를 통해 픽셀이 커버하는 여러 텍셀의 평균을 근사하여 앨리어싱을 줄입니다.

프래그먼트 셰이더는 픽셀 그룹에 대해 병렬로 작동하며, ddx()와 ddy() 함수는 부분 미분을 계산합니다. 이 미분 값은 사용해야 할 mipmap 레벨을 결정하는 데 도움을 줍니다. GPU는 이러한 미분을 사용하여 픽셀이 텍스처 공간에서 얼마나 많은 영역을 차지하는지를 평가합니다.

mipmap 레벨은 미분을 기반으로 한 스케일 팩터를 사용하여 개념적으로 계산됩니다. 특히 최대 부분 미분을 포함하는 공식을 사용하여 앨리어싱을 줄이기 위해 올바른 mipmap 레벨을 선택하는 데 도움을 줍니다.

GPU가 mipmap 레벨을 선택하는 실제 방법은 제조사마다 다를 수 있으며, 하드웨어 구현은 이론 모델보다 더 복잡한 경우가 많습니다. 예를 들어, Nvidia는 독특한 근사 방법을 사용하며, 때로는 정확성이 떨어질 수 있습니다.

비등방 필터링은 mipmap 선택을 더욱 정교하게 만들어주는 기술로, 불균형한 픽셀 발자국을 다룹니다. 이 기술은 픽셀의 발자국 주 방향을 따라 여러 지점을 샘플링하여 텍스처의 선명도를 개선합니다. 특히 얕은 각도에서 효과적입니다.

이 글에서는 소프트웨어 구현과 하드웨어 구현 간의 시각적 비교를 포함하여, 다양한 제조사에서 mipmap 레벨을 선택하는 방식과 그에 따른 시각적 결과의 차이를 보여줍니다.

mipmap 선택에 대한 탐구는 GPU 구현의 복잡성과 변동성을 드러내며, 소프트웨어에서 GPU 동작을 정확하게 재현하는 데 있어 도전 과제를 강조합니다. 이 요약은 mipmap 선택 기술과 그래픽 프로그래밍에서의 의미를 간단하게 설명하여 기본 개념을 이해하기 쉽게 만듭니다.

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