AlphaEvolve는 복잡한 컴퓨팅 및 수학적 문제를 해결하기 위해 고급 언어 모델을 활용하는 새로운 AI 코딩 에이전트입니다. 이 시스템은 대형 언어 모델, 특히 Gemini 모델의 창의적인 능력과 솔루션의 정확성을 검증하는 자동 평가기를 결합하여 알고리즘을 생성하고 최적화합니다.

AlphaEvolve의 주요 특징 중 하나는 전체 코드베이스를 발전시킬 수 있다는 점입니다. 이는 단순한 개별 함수에 그치지 않고 정교한 알고리즘을 만들어낼 수 있게 합니다. 이 기술은 구글의 데이터 센터, 하드웨어 설계, AI 훈련 과정의 효율성을 향상시켰습니다. 예를 들어, 데이터 센터에서 0.7%의 컴퓨팅 자원을 회수하는 방법을 발견하고 행렬 곱셈 알고리즘을 최적화했습니다.

AlphaEvolve는 AI 작업을 가속화하여 모델 훈련 시간을 1% 단축시키고 GPU 명령어의 속도를 크게 향상시켰습니다. 또한 복잡한 수학 문제를 성공적으로 해결하며 최신 솔루션을 재발견하고 이를 개선하는 성과를 올렸습니다. 예를 들어, 키싱 넘버 문제를 개선했습니다.

앞으로 AlphaEvolve의 기능을 확장하고 다양한 분야, 예를 들어 재료 과학이나 약물 발견 등에서 널리 활용할 계획입니다. 전반적으로 AlphaEvolve는 알고리즘 발견에 있어 중요한 진전을 나타내며, AI를 활용해 복잡한 문제를 효율적으로 해결하는 데 기여하고 있습니다.

HDR은 고동적 범위를 의미합니다. 이는 사진, 비디오 및 디스플레이에서 사용되는 기술로, 더 넓은 밝기와 색상의 범위를 제공합니다. HDR 콘텐츠는 일반 이미지에 비해 매우 밝거나 어두운 부분에서 더 많은 세부 사항을 보여줄 수 있습니다. HDR은 이미지를 더 사실적이고 생동감 있게 만들어 시청 경험을 향상시킵니다.

요약이 없습니다.

Lumier는 사용자가 Docker를 이용해 macOS 가상 머신(VM)을 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 도구는 macOS 또는 Linux VM을 신속하게 생성할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 브라우저 기반 접근과 손쉬운 파일 공유 기능이 포함되어 있습니다.

Lumier를 사용하려면 Apple Silicon에 Docker가 설치되어 있어야 하며, 가상화 서비스를 관리하기 위해 Lume CLI도 필요합니다. 이 도구는 Docker를 통해 인터페이스를 실행하지만, 실제 VM을 생성하기 위해서는 Apple의 가상화 프레임워크를 사용하여 Mac의 하드웨어 성능을 활용합니다.

VM을 실행하려면 Docker 명령어를 사용하면 됩니다. 기본적으로 컨테이너가 중지되면 VM이 초기화되지만, 데이터를 유지하기 위해 지속적인 저장소를 설정할 수 있습니다. Mac과 VM 간에 파일을 공유하려면 공유 폴더를 생성하면 됩니다.

작업을 자동화하려면 VM이 시작될 때마다 실행되는 스크립트를 사용할 수 있습니다. 또한, Lumier는 구성 파일을 통해 더 쉽게 관리할 수 있도록 Docker Compose와 함께 실행할 수 있습니다. 특정 기능이나 구성을 원할 경우 Lumier의 사용자 정의 버전을 만들 수도 있습니다.

VM을 실행할 때 VM 이름, CPU 코어 수, 메모리와 같은 다양한 매개변수를 설정할 수 있습니다. Lumier는 이전 프로젝트에서 영감을 받아 Apple Silicon에서 macOS와 함께 작동하도록 특별히 설계되었으며, 혁신적인 가상화 방법을 사용합니다.

아디티야 자야프라카시는 블로그 포스트에서 그들의 서버리스 CI(지속적 통합) 플랫폼인 블랙스미스의 다중 임대 경제에 대해 논의했습니다. 초기 스타트업 시절에는 데이터가 부족했지만, 그들의 모델이 성공할 것이라고 믿었습니다. 출시 후, 수천 개의 작업을 성공적으로 처리하며 비즈니스 운영에 대한 통찰을 얻었습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. CI 작업 부하는 일정한 생산 작업과는 달리 예측할 수 없고 변동성이 큽니다. 피크 시간에는 많은 컴퓨팅 파워가 필요하지만, 다른 시간에는 유휴 상태가 됩니다. 블랙스미스의 서버리스 모델은 고객이 하드웨어를 소유하지 않고도 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있게 해줍니다.

회사의 수익성은 기계의 활용도를 극대화하는 데 달려 있습니다. 높은 활용도는 더 나은 이익률로 이어집니다. 예를 들어, 20%의 활용도에서 이익률은 70%에 이를 수 있습니다.

더 많은 고객을 추가하면 작업 부하가 분산되어 운영이 원활해지고 모든 고객의 비용이 낮아집니다. 이러한 집단적인 무작위성은 효율성을 높여 회사와 고객 모두에게 이익이 됩니다.

작업 패턴은 시간대에 따라 다르며, 미국과 유럽의 업무 시간 동안 피크 사용이 발생합니다. 이는 추가 자원 없이 기계 활용도를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

블랙스미스는 유럽에서 시작했지만, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 사용자 수가 증가함에 따라 이익률을 개선하기 위해 미국으로 확장했습니다.

결론적으로, 회사의 다중 임대 모델은 예측 불가능성에 기반하여, 더 많은 고객이 있을수록 자원 활용도와 수익성이 향상됩니다.

암호화는 정보의 기밀성과 진정성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 전통적인 비밀번호는 피싱과 데이터 유출에 취약하여 패스키가 개발되었습니다. 패스키는 암호화된 키 쌍을 사용하여 사용자를 안전하게 인증합니다. 이때 공개 키는 웹사이트에 저장되고, 개인 키는 사용자에게만 보관됩니다.

패스키는 비밀번호보다 더 안전합니다. 패스키는 민감한 정보를 전송하지 않으며, 각 웹사이트마다 고유하기 때문에 피싱이나 비밀번호 재사용을 방지합니다. 패스키를 구현하기 위한 주요 프레임워크는 웹오스(WebAuthn) 사양입니다. 이 사양은 인증 요청이 웹사이트의 출처와 안전하게 연결되도록 보장하여 공격자가 피싱 사이트에서 패스키를 사용할 수 없게 합니다.

인증기 유형에는 두 가지가 있습니다. 첫째, 플랫폼 인증기는 기기에 내장된 것으로, 예를 들어 아이클라우드 키체인이 있습니다. 둘째, 로밍 인증기는 외부 장치로, 예를 들어 유비키(YubiKey)가 있으며, 더 높은 보안을 제공하지만 분실될 수 있습니다.

패스키의 보안 기능으로는 출처 바인딩이 있어 피싱을 방지하고, 요청은 HTTPS 출처만 허용되며, 인증기는 사용자 존재를 확인할 수 있습니다. 그러나 패스키가 더 안전하긴 하지만 완벽하지는 않습니다. 악성 소프트웨어나 피싱 공격에 의해 여전히 손상될 수 있습니다. 사용자는 인증기를 잃어버리지 않도록 주의해야 하며, 패스키는 복구할 수 없습니다.

웹오스에 대한 확장 기능은 암호화 키 저장이나 이전 버전과의 호환성 제공과 같은 추가 기능을 통해 보안과 기능성을 향상시킬 수 있습니다. 사용자들은 특히 민감한 계정에 대해 패스키를 채택할 것을 권장하며, 개발자들은 복구 메커니즘을 구현하고 시스템 설계 시 잠재적인 위협을 고려해야 합니다.

결론적으로, 패스키는 전통적인 비밀번호에 비해 상당한 개선을 제공하여 현대 인증 시스템에 매우 추천됩니다.

데이터와 인공지능 서밋이 6월 9일부터 12일까지 샌프란시스코에서 열립니다. 이번 행사에서는 데이터 지능에 관한 700개 이상의 세션이 진행될 예정입니다. 참여하고 싶다면 지금 바로 등록하여 더 많은 정보를 확인하세요.

요약이 없습니다.

연구자들이 개발한 새로운 이미징 시스템은 강도 간섭법이라는 기술을 사용하여 최대 1.36킬로미터 떨어진 물체의 이미지를 포착할 수 있습니다. 이 방법은 여러 개의 적외선 레이저 빔을 목표물에 비추고, 두 개의 망원경으로 반사된 빛을 수집하는 방식입니다. 이 시스템은 단일 망원경을 사용할 때보다 해상도를 14배 향상시켰습니다.

주요 혁신은 하나의 레이저를 여덟 개의 빔으로 나누어 서로 다른 경로로 이동하게 하는 것입니다. 이렇게 하면 레이저 자체로 인한 잡음을 줄일 수 있습니다. 반사된 빛의 강도 변화를 분석함으로써 연구팀은 8mm 너비의 글자를 재구성할 수 있었고, 해상도는 3mm에 달했습니다.

이 기술은 전통적으로 별 관측에 사용되어 왔지만, 이제는 지구상의 물체 이미징에도 적용되고 있습니다. 이는 우주 쓰레기 모니터링이나 농업 해충 개체 수 조사와 같은 잠재적인 응용 분야를 포함합니다. 연구자들은 레이저 제어를 개선하고 더 나은 이미지 재구성을 위해 딥러닝을 통합하여 시스템을 더욱 발전시킬 계획입니다.

서부 노스캐롤라이나의 산속에 사는 한 여성이 온라인 계정의 SMS 이중 인증(2FA) 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 그녀는 스마트폰과 인터넷 서비스를 이용하고 있지만, 셀룰러 서비스가 좋지 않아 집에서 SMS 메시지를 받을 수 없습니다. 이로 인해 이메일이나 의료 관련 계정에 접근하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

여성은 와이파이 통화를 활성화해 보았지만, 짧은 코드에서 전송된 많은 2FA 코드가 여전히 도착하지 않았습니다. SMS를 위한 유선 전화 서비스를 이용하거나 시간 기반 일회용 비밀번호(TOTP)로 전환하는 등의 해결책을 찾으려 했지만, 이러한 방법들은 복잡하고 실현 가능성이 낮습니다. 셀 신호 증폭기를 설치하거나 이사하는 것과 같은 옵션도 비현실적으로 여겨집니다.

저자는 SMS 2FA가 작동할 때는 인기가 있고 사용자 친화적이지만, 셀 신호가 약한 지역에서는 실패한다고 지적합니다. 많은 산악 지역 주민들이 비슷한 문제를 겪고 있어, 이러한 지역에 사는 사람들의 온라인 서비스 접근성에 대한 우려가 커지고 있습니다.

저자는 스마트워치 제작에 관한 일련의 글을 시작하며, 첫 번째로 적합한 칩을 선택하는 과정에 대해 이야기합니다. 그들은 Core Time 2라는 스마트워치를 위해 SiFli의 SF32LB52J 칩을 선택했습니다. 이 칩은 오픈 소스 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공하며, 그들의 요구를 충족하기 때문입니다.

스마트워치는 하드웨어, 소프트웨어(펌웨어), 모바일 앱으로 구성됩니다. 스마트워치를 설계할 때는 디스플레이 종류, 배터리 수명, 비용 등 여러 기능의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 스마트워치의 주요 구성 요소로는 마이크로컨트롤러, 디스플레이, 센서, 기계 부품이 있습니다. 마이크로컨트롤러는 소프트웨어 호환성, 전력 소비, 비용에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.

저자는 칩 선택에 대한 과거 경험을 되돌아보며 적절한 부품을 찾는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다. 선택된 SiFli 칩은 효율적이고 저렴하며 스마트워치 애플리케이션에 잘 맞고, 오픈 소스 개발에 대한 지원도 좋습니다.

다음 글에서는 스마트워치의 디스플레이 선택에 대해 다룰 예정입니다.

상하이는 "DZ"라는 새로운 대중버스 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 승객이 자신만의 노선을 설계할 수 있도록 해줍니다. 주민들은 자신의 이동 필요에 따라 버스 노선을 제안할 수 있는 이 플랫폼은, 제안된 노선에 15명에서 20명 정도의 지지가 모이면 단 3일 만에 운영을 시작할 수 있습니다.

출시 이후, 도시 전역에서 220개 이상의 DZ 노선이 만들어졌습니다. 사용자들은 출발지와 도착지, 선호하는 시간, 서비스 이용 빈도를 입력할 수 있습니다. 예를 들어, DZ301 노선은 주요 지하철역과 인근 주거지역을 연결하며, 하루 약 250명의 승객이 이용하고 있습니다.

이 시스템은 대중교통을 실제 수요에 맞춰 조정하여 사용자에게 더 편리함을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 수요의 불균형과 낮은 대중 인식과 같은 도전 과제가 여전히 남아 있습니다. 시 관계자들은 향후 노선 계획과 플랫폼 기능을 개선할 계획입니다.

넥스트클라우드는 구글이 모든 파일 유형을 업로드할 수 있는 중요한 권한을 취소하면서 안드로이드 앱에서 문제를 겪고 있습니다. 현재 안드로이드 사용자들은 사진과 동영상만 업로드할 수 있어 앱의 기능이 제한되고 있습니다. 구글은 보안 문제를 이유로 이 결정을 내렸다고 하지만, 넥스트클라우드는 이것이 소규모 경쟁자들보다 구글에게 유리한 불공정한 조치라고 주장하고 있습니다. 2024년 중반부터 이 결정을 항의하기 위한 노력을 해왔지만, 구글은 여전히 권한을 복원하지 않아 넥스트클라우드 사용자들 사이에서 불만이 커지고 있습니다.

넥스트클라우드는 이러한 제한이 구글의 통제 행위 때문이라고 강조하며, 이는 기술 산업 내 경쟁을 저해한다고 말합니다. 또한, 대형 기술 기업에 대한 법적 조치가 종종 비용이 많이 들고 느리기 때문에 효과적이지 않다고 지적합니다. 이 상황은 주요 기술 기업들의 반경쟁적 행동과 소규모 기업들이 이러한 환경에서 겪는 어려움을 반영하고 있습니다.

구글의 프로젝트 제로 팀이 최신 발견에 대한 소식을 발표했습니다. 이들은 애플의 오디오 시스템의 일부인 CoreAudio를 테스트하기 위해 "퍼징(fuzzing)"이라는 방법에 집중하고 있습니다. 이 테스트는 Mach 메시지라는 기술을 사용하여 잠재적인 취약점을 찾아냅니다. 이번 업데이트에서는 탐색의 첫 번째 부분이 공유되었으며, 팀의 소프트웨어 보안 개선을 위한 지속적인 노력이 강조되고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이메일은 1982년 미국 우편 서비스(USPS)에서 E-COM이라는 서비스로 시작되었습니다. 이는 전자 통신의 증가에 대응하기 위한 것이었습니다. USPS는 대부분의 우편이 곧 전자적으로 발송될 것이라는 예측에 직면하여, 이메일을 인쇄하고 일반 우편처럼 배달하는 시스템을 설계했습니다.

E-COM은 사용자가 지정된 우체국에 타이핑한 메시지를 보낼 수 있게 해주었고, 그곳에서 메시지가 인쇄되고 접혀서 발송되었습니다. 이 서비스는 처음에는 수백만 개의 메시지가 전달되며 가능성을 보였지만, 높은 운영 비용과 관료적 장애물 등 여러 가지 큰 도전에 직면했습니다.

일부 기업은 E-COM의 공식적인 모습의 봉투에서 가치를 찾았지만, 이 서비스는 주로 정크 메일 발송자들에 의해 사용되었습니다. 결국 E-COM은 지속 가능하지 않게 되어 1985년에 상당한 재정적 손실을 겪고 종료되었습니다. 그럼에도 불구하고 전통적인 우편량은 몇 년 동안 계속 증가했고, USPS는 이메일이 즉각적인 위협이 아니라는 것을 받아들이게 되었습니다.

시간이 지나면서 "이메일"이라는 용어가 등장했고, USPS는 디지털 이니셔티브를 계속 탐색했지만, 그 중 어느 것도 큰 성공을 거두지 못했습니다. 이메일의 발전은 USPS가 패키지 배송에 더 집중하게 만들었고, 디지털 통신이 사람들의 상호작용 방식을 변화시켰습니다.

2025년 5월 8일, GitHub는 보안과 신뢰성을 높이기 위해 인증되지 않은 요청에 대한 속도 제한을 업데이트했습니다. 이 변경은 로그인 없이 저장소를 복제하거나 REST API에 접근하는 등의 작업에 영향을 미칩니다. 이번 업데이트는 API에 대한 스크래핑이 증가한 데 대한 대응으로 이루어졌습니다.

인증되지 않은 접근에 의존하는 사용자들은 새로운 제한으로 인해 사용에 영향을 받을 수 있습니다. 그러나 인증된 사용자들은 여전히 더 높은 속도 제한과 GitHub 서비스에 대한 더 나은 접근을 누릴 수 있습니다. GitHub는 모든 사용자에게 보다 일관된 경험을 위해 인증을 권장하고 있습니다.

요약이 없습니다.

러스트를 배우는 데 있어 몇 가지 중요한 포인트가 있습니다. 첫째, 새로운 사고방식이 필요합니다. 러스트의 소유권, 생명주기, 특성 같은 개념을 받아들이고, 이러한 태도가 학습 성공에 큰 영향을 미친다는 것을 이해해야 합니다.

둘째, 컴파일러와 협력하는 것이 중요합니다. 대여 검사기와 컴파일러를 유용한 도구로 생각하고, 이들이 제공하는 안내를 통해 코드의 잠재적인 문제를 파악하세요.

셋째, 간단한 것부터 시작하는 것이 좋습니다. 기본 개념에 집중하고 점차 복잡성을 더해가세요. 한 번에 너무 많은 새로운 아이디어를 접하는 것은 피하는 것이 좋습니다.

넷째, 세부 사항에 주의를 기울여야 합니다. 러스트는 정확성을 요구하므로, 코드를 주의 깊게 살펴보면 오류를 줄이고 디버깅에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.

다섯째, 직접 코드를 많이 작성해보세요. 코드 완성 도구에 의존하는 것은 학습에 방해가 될 수 있습니다.

여섯째, 실수를 학습 기회로 삼으세요. 오류를 분석하여 러스트의 개념을 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.

일곱째, 자원을 현명하게 활용하세요. 자신의 학습 스타일에 맞는 자료를 찾는 데 시간을 투자하고, 실용적인 연습이 수동적인 학습보다 더 효과적일 수 있습니다.

여덟째, 커뮤니티와 소통하세요. 다른 사람들과 협력하고, 코드 리뷰를 요청하며, 러스트 개념을 비러스트 개발자에게 설명하는 것도 이해를 깊게 하는 데 도움이 됩니다.

아홉째, 인내심을 가지세요. 러스트를 마스터하는 데는 시간이 필요합니다. 현실적인 목표를 설정하고 학습 과정을 즐기세요.

마지막으로, 장기적인 헌신이 필요합니다. 러스트를 배우는 데 진정한 관심을 가지고 접근하세요. 단순히 이력서 작성을 위한 것이 아니라, 지속적인 노력이 시간이 지남에 따라 더 나은 숙련도로 이어질 것입니다. 이러한 원칙을 따르면 러스트의 복잡성을 보다 효과적으로 탐색하고 학습 과정을 즐길 수 있습니다.

요약이 없습니다.

RPG in a Box는 프로그래밍이나 모델링 기술 없이도 게임과 인터랙티브한 경험을 만들 수 있는 사용자 친화적인 소프트웨어입니다. 이 프로그램은 다양한 도구를 하나의 패키지로 제공하여, 사용자가 쉽게 아이디어를 실제로 플레이할 수 있는 게임으로 변환할 수 있도록 돕습니다. Windows와 MacOS에서 사용할 수 있습니다.

이 소프트웨어의 주요 기능 중 하나는 복셀 편집기입니다. 이를 통해 사용자는 3D 픽셀 블록인 복셀을 만들어 애니메이션을 추가할 수 있습니다. 맵 편집기를 사용하면 그리드 기반의 세계를 디자인하고, NPC(비 플레이어 캐릭터)와 다양한 객체를 추가할 수 있습니다. 비주얼 스크립팅 기능을 통해 코딩 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 게임 내 이벤트를 설정하거나, Lua와 유사한 간단한 스크립트를 작성할 수 있습니다.

대화 시스템은 비주얼 플로우차트 스타일을 사용하여 NPC와의 분기 대화를 만들 수 있게 해줍니다. 카메라 시스템에서는 기본, 등각, 1인칭 등 미리 설정된 카메라 뷰를 선택하거나 자신만의 뷰를 커스터마이즈할 수 있습니다. UI 커스터마이징 기능을 통해 대화 상자의 테마를 디자인하고 메뉴와 인벤토리 같은 다른 인터페이스 요소도 조정할 수 있습니다.

아이템 관리 기능을 통해 플레이어가 찾거나 얻을 수 있는 아이템을 정의하고, 이들에 효과를 부여할 수 있습니다. 또한, 내장된 도구를 사용해 복고풍의 사운드 효과를 생성할 수 있는 사운드 FX 생성기도 포함되어 있습니다.

RPG in a Box 커뮤니티와 연결하려면 공식 포럼을 통해 업데이트, 질문 및 자신의 창작물을 공유할 수 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 코드를 생성하는 데 능숙하지만, 종종 컴파일할 수 없는 코드, 특히 타입 오류로 인해 문제가 발생합니다. 현재 이러한 문제를 개선하기 위한 방법은 주로 특정 프로그래밍 언어나 문법 규칙에 초점을 맞추고 있습니다. 타입 오류 문제를 해결하기 위해 우리는 타입 시스템을 활용하여 코드 생성 과정을 안내하는 새로운 방법인 타입 제약 디코딩을 제안합니다. 우리는 생성된 코드가 잘 정의된 타입을 갖도록 보장하는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 접근법을 간소화된 프로그래밍 언어로 테스트한 후, TypeScript에 적용했습니다. 두 개의 데이터셋에 대한 평가 결과, 우리의 방법이 컴파일 오류를 50% 이상 줄이고 다양한 작업에 대해 생성된 코드의 정확성을 향상시킨다는 것을 보여주었습니다. 이는 우리의 접근법이 공식적인 타입 규칙을 효과적으로 활용하여 LLM에서의 코드 생성을 개선한다는 것을 입증합니다.

구글이 삼성의 DeX와 유사한 새로운 데스크탑 모드를 개발하고 있습니다. 이 모드는 사용자가 스마트폰을 외부 디스플레이에 연결하여 데스크탑과 같은 인터페이스를 사용할 수 있게 해줍니다. 새로운 모드에는 고정된 앱과 최근 사용한 앱을 위한 작업 표시줄이 포함되며, 여러 개의 크기를 조절할 수 있는 앱 창을 지원합니다.

현재 이 데스크탑 모드는 다가오는 안드로이드 16 버전에는 포함되지 않을 예정이지만, 향후 업데이트나 내년 안드로이드 17과 함께 추가될 가능성이 있습니다. 이 새로운 모드는 사용자가 앱 창을 자유롭게 이동하고 크기를 조절할 수 있도록 하여 멀티태스킹을 개선할 것으로 기대됩니다. 이는 전통적인 데스크탑 운영 체제와 유사한 경험을 제공합니다.

이번 개발은 더 큰 화면에서 사용자 경험을 향상시키고 안드로이드의 데스크탑 기능을 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다. 전반적으로 이 기능은 아직 개발 중이지만, 다양한 안드로이드 기기에서 더 나은 성능을 제공할 가능성을 보여줍니다.

2023년 3월, 우리는 Rust를 사용하여 더 안전하고 고성능의 AV1 디코더인 rav1d 개발을 시작했습니다. 2024년 9월에는 거의 완성되어 기존 C 기반 디코더인 dav1d와 유사한 모든 테스트를 통과했습니다. 그러나 rav1d는 약 5% 느린 속도를 보여 잠재 사용자들에게 우려를 사고 있습니다.

속도를 개선하기 위해 rav1d의 성능을 dav1d 수준으로 끌어올릴 수 있는 사람에게 20,000달러의 상금을 제공할 예정입니다. 이 대회는 특정 국가의 개인이나 팀이 참여할 수 있으며, 참가자들은 공유 어셈블리 코드를 변경하지 않고 rav1d, Rust 컴파일러 또는 Rust 표준 라이브러리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

개선 사항은 기여 지침에 따라 프로젝트에 병합되어야 합니다. 대회가 끝난 후, 성능을 가장 효과적으로 향상시킨 기여에 따라 상금을 수여할 것입니다. 규칙에 대한 업데이트는 필요에 따라 공유될 예정입니다. 행운을 빕니다!

작업 순서는 업무를 신속하게 수행하면서 긴급성과 철저함을 균형 있게 유지하기 위해 최적의 순서로 작업을 완료하는 것을 의미합니다. 엔지니어들이 주도할 때 가장 효과적이며, 그들은 제품 관리자보다 비용과 기술적 도전 과제를 더 잘 이해합니다. 제품 관리자는 기능의 가치에 집중합니다.

제품 요구 사항 문서(PRD)는 해결해야 할 사용자 이야기를 정리하며, 제품 관리자가 문제와 가치를 명확히 합니다.

작업 순서 접근 방식에는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 단순 순서는 PRD에 나열된 순서를 따릅니다. 둘째, 가치 기반 순서는 작업의 가치를 기준으로 우선순위를 매기지만, 구현 비용을 간과할 수 있습니다. 셋째, 가치와 비용 순서는 각 작업의 가치와 대략적인 비용을 모두 고려합니다. 넷째, 가치, 비용, 그리고 재구성은 근본적인 문제를 이해함으로써 더 나은 해결책을 찾고 때로는 작업을 단순화할 수 있습니다.

재구성의 예로, 한 엔지니어가 복잡한 대시보드 대신 자동화된 주간 이메일을 제안하여 시간과 자원을 절약하면서도 파트너의 요구를 충족할 수 있도록 합니다.

효과적인 작업 순서의 이점은 빠른 가치 실현을 가능하게 한다는 점입니다. 예를 들어, 더 쉬운 기능을 먼저 출시하면 분기 동안 전달되는 총 가치를 크게 증가시킬 수 있습니다. 적절한 순서는 제품 관리자에게 비용을 전달하는 데 도움을 주고 고객 만족도를 높입니다.

이 문서는 엔지니어링과 제품 관리 간의 협업의 중요성을 강조하며, 이 접근 방식에 관심 있는 사람들을 팀에 초대합니다.

브랜치 권한 주입(Branch Privilege Injection, CVE-2024-45332)은 인텔 프로세서에 영향을 미치는 새로운 보안 취약점으로, 이전의 스펙터-BTI(Spectre-BTI)와 유사한 방식입니다. 인텔은 지난 6년 동안 이와 관련된 완화 조치를 취해왔지만, 연구자들은 프로세서가 브랜치 예측을 처리하는 과정에서 발생하는 타이밍 문제(경쟁 조건)를 이용해 이러한 보호 장치를 우회할 수 있는 방법을 발견했습니다.

인텔의 브랜치 예측기는 명령어 흐름과 독립적으로 업데이트되기 때문에 지연이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 보안에 중요한 작업이 오래된 정보를 처리하게 되어 공격자가 이러한 타이밍 문제를 악용할 수 있습니다. 새로운 공격 방식은 최신 보안 조치를 갖춘 시스템에서도 민감한 메모리 데이터를 초당 5.6KiB의 속도로 유출할 수 있습니다.

인텔이 도입한 완화 조치 중에는 eIBRS(강화된 간접 브랜치 제한 추측)와 IBPB(간접 브랜치 예측 장벽)가 있습니다. eIBRS는 서로 다른 보안 영역 간의 공격을 방지하기 위해 설계되었지만, 경쟁 조건으로 인해 우회될 수 있습니다. IBPB는 브랜치 예측을 무효화하는 것을 목표로 하지만, 업데이트가 여전히 처리 중일 경우 효과가 없습니다.

인텔은 이 취약점을 완화하는 마이크로코드 업데이트를 발표했지만, 약간의 성능 저하(최대 2.7%)가 발생할 수 있습니다. 9세대 인텔 프로세서(커피 레이크 리프레시)부터 모든 인텔 프로세서가 이 취약점에 노출되어 있으며, 구형 모델도 위험에 처할 수 있습니다. 이 문제는 AMD나 ARM CPU에는 존재하지 않으며, 공격은 리눅스에서 시연되었지만 취약한 하드웨어에서 어떤 운영 체제에서도 영향을 미칠 수 있습니다.

사용자들은 이 취약점으로부터 보호하기 위해 운영 체제와 BIOS를 최신 버전으로 업데이트할 것을 권장합니다. 추가적인 세부 사항은 다가오는 보안 회의에서 발표될 예정이며, 관련 연구 논문에서도 확인할 수 있습니다.

이 기사에서 데이비드 델라수스는 무료 오픈소스 로그 처리 소프트웨어인 FlowG의 업데이트, 특히 새로운 복제 기능에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

FlowG는 노드 발견을 위해 SWIM 프로토콜을 사용합니다. 이 프로토콜은 노드들이 서로 통신하고 클러스터에 대한 정보를 공유할 수 있게 해줍니다. 보안성과 사용 편의성을 높이기 위해 TCP/UDP 대신 HTTP를 사용합니다.

FlowG는 최종적으로 일관성을 유지하도록 설계되었습니다. 초기 계획은 운영 로그와 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDTs)을 사용하여 복제를 수행하는 것이었으나, 사용 중인 데이터베이스인 BadgerDB의 기능 덕분에 이 계획이 변경되었습니다.

FlowG는 세 가지 유형의 저장소를 가지고 있습니다: 사용자 및 인증 데이터, 구성 설정, 로그 데이터입니다. 처음 두 가지는 자주 수정되지 않지만, 로그 데이터는 추가 전용입니다.

복제는 SWIM 프로토콜과 BadgerDB의 백업 기능을 통해 이루어집니다. 노드들은 주기적으로 자신의 상태를 공유하고 최신 변경 사항으로 서로를 업데이트합니다.

현재 시스템은 여전히 실험 단계에 있으며, 동기화 실패 및 네트워크 분할 처리와 같은 여러 문제를 테스트해야 합니다. 따라서 아직 생산 환경에서 사용하기에는 권장되지 않습니다.

복제 시스템은 HTTP/1.1의 트레일러 기능을 사용하여 요청 본문 이후에 추가 헤더를 전송합니다. 이는 BadgerDB에서 백업이 작동하는 방식에 필수적입니다.

이 기사는 FlowG의 복제 기능 개발이 진행 중임을 강조하며, 커뮤니티의 기여를 통해 더욱 개선될 수 있기를 권장합니다.

이 텍스트는 플랫폼의 구조와 제공되는 옵션을 설명합니다. 이 플랫폼은 게임 상점이나 커뮤니티 허브일 가능성이 높습니다. 주요 섹션은 다음과 같습니다.

상점에서는 홈, 발견 큐, 위시리스트, 포인트 상점, 뉴스, 통계와 같은 기능을 제공합니다. 커뮤니티 섹션에는 토론, 워크숍, 마켓, 방송이 포함되어 있습니다. 지원 섹션에서는 플랫폼에 대한 도움과 정보를 제공합니다. 설치 옵션에서는 스팀을 설치하고 로그인할 수 있는 기능이 있습니다.

또한, 전 세계 사용자들을 위한 언어 선택 메뉴가 있으며, 중국어, 일본어, 한국어 및 다양한 유럽 언어를 포함한 여러 언어 옵션이 제공됩니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

EM-LLM은 대규모 언어 모델(LLM)을 인간의 기억 과정을 모방하여 향상시키는 새로운 모델로, 매우 긴 맥락을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 일반적인 LLM이 방대한 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는 반면, EM-LLM은 고급 기술을 사용하여 데이터를 에피소드 이벤트로 조직함으로써 인간의 기억과 유사한 방식으로 관련 정보를 검색할 수 있게 합니다.

주요 특징으로는 효율적인 맥락 처리 기능이 있습니다. EM-LLM은 미세 조정 없이 거의 무한한 길이의 맥락을 처리할 수 있습니다. 또한, 두 단계의 기억 프로세스를 사용하여 유사성 기반과 연속 이벤트 검색을 결합해 효과적인 정보 접근을 가능하게 합니다. 성능 면에서도 EM-LLM은 InfLLM 및 RAG와 같은 기존 모델보다 다양한 작업에서 우수한 성과를 보이며, 자원이 제한된 상황에서도 뛰어난 결과를 나타냅니다. 모델의 이벤트 분할 방식은 인간이 사건을 인식하는 방식과 밀접하게 일치하여 인공지능과 인간의 인지 사이의 간극을 줄여줍니다.

EM-LLM을 사용하려면 특정 구성과 설치가 필요하며, 이에 대한 자세한 내용은 제공된 지침에서 확인할 수 있습니다. 모델 평가 및 데이터 준비를 위한 다양한 옵션도 지원합니다.

EM-LLM이 귀하의 작업에 유용하다면, 2025년 국제 학습 표현 회의에서 발표된 관련 연구 논문을 인용해 주시기 바랍니다.

HelixDB는 인공지능과 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 위해 설계된 오픈소스 그래프-벡터 데이터베이스입니다. Rust로 개발되었으며, LMDB를 사용하여 데이터를 저장하여 신뢰성과 성능을 보장합니다.

HelixDB의 주요 특징 중 하나는 속도입니다. 이 데이터베이스는 다른 데이터베이스보다 훨씬 빠르며, Neo4j보다 1000배, TigerGraph보다 100배 더 빠릅니다. 또한 HelixDB는 그래프와 벡터 데이터 타입을 모두 기본적으로 지원하여 인공지능 애플리케이션에 적합합니다. 데이터 저장 방식도 효율적이며, 노드 간의 관계를 벡터 또는 두 가지 모두 저장할 수 있습니다. LMDB를 사용하여 데이터의 지속성을 보장하고, ACID 규정을 준수하여 데이터 무결성을 유지합니다.

HelixDB를 시작하려면 먼저 Helix CLI를 설치해야 합니다. 설치는 간단하며, 다음 명령어를 사용하면 됩니다. 그 후 Helix를 설치하고, 프로젝트를 초기화한 다음, .hx 파일을 사용하여 쿼리를 작성하고 확인할 수 있습니다. 쿼리를 배포할 때는 로컬에서 배포하는 명령어를 사용하면 됩니다. 데이터베이스와 상호작용하기 위해 TypeScript 또는 Python SDK를 사용할 수 있습니다.

HelixDB의 로드맵에는 벡터 데이터 기능과 쿼리 언어 개선, 쿼리 테스트 도구 개발이 포함되어 있습니다. 장기적으로는 자체 저장 엔진과 네트워크 프로토콜을 만드는 목표도 가지고 있습니다. HelixDB는 AGPL 라이센스 하에 제공되며, 관심 있는 사용자에게는 관리 서비스도 제공됩니다.

이 기사는 F. 스콧 피츠제럴드의 소설 "위대한 개츠비"의 지속적인 인기에 대해 다루고 있습니다. 이 소설은 1925년에 출간되었지만 처음에는 큰 주목을 받지 못했습니다. 그러나 1940년대, 피츠제럴드가 사망한 후 제2차 세계대전 중 미군에게 배포된 페이퍼백 덕분에 인기를 얻기 시작했습니다. 이로 인해 특히 고등학생들 사이에서 많은 사랑을 받게 되었습니다.

현재 "개츠비"는 고등학교 영어 수업에서 필수적으로 읽히는 작품으로, 매년 수백만 명의 학생들이 이 책을 읽고 있습니다. 학교 교육 과정에 포함된 이유는 여러 가지가 있습니다. 그 중에는 풍부한 상징성, 아메리칸 드림과 같은 주제와의 관련성, 문학 분석에 중점을 둔 교수법의 영향이 있습니다.

세월이 흐르면서 다양한 각색과 교육 자료들이 이 작품의 위상에 기여했습니다. 표준화된 시험과 공통 교육 과정과 같은 교육 정책이 비소설 텍스트로의 초점을 옮겼지만, "개츠비"는 여전히 중요한 교육 과정의 일부로 남아 있습니다. 교사들은 소설과 관련된 창의적인 프로젝트를 통해 학생들과 소통하며 이 작품의 유산을 이어가고 있습니다. 결국, 고등학교 영어 수업은 "위대한 개츠비"를 계속해서 관련성 있게 유지하는 데 중요한 역할을 하며, 교육에서의 미래에 대한 질문을 제기하고 있습니다.

소련의 금성 탐사선인 코스모스 482가 2025년 5월 10일 지구 대기에 재진입하여 인도양에 추락했습니다. 이 탐사선은 53년 이상 지구를 공전한 후의 일입니다. 코스모스 482는 1972년에 베네라 프로그램의 일환으로 발사되었으나 로켓 고장으로 인해 타원형 궤도에 갇히게 되었습니다.

천문학자 지안루카 마시는 로마 상공에서 코스모스 482의 마지막 궤도를 촬영했습니다. 이 탐사선이 지구 대기에 진입할 것으로 예상되었지만, 착륙 위치에 대한 예측은 각기 다른 우주 기관들 사이에서 차이를 보였습니다.

코스모스 482의 크기는 약 1미터(3.3피트)이고 무게는 약 540킬로그램(1,190파운드)입니다. 만약 재진입 과정에서 손상되지 않았다면, 약 시속 240킬로미터(150마일)의 속도로 지구에 충돌했을 가능성이 높습니다. 이 사건은 우주 쓰레기에 대한 우려를 불러일으키며, 앞으로 더 많은 대형 우주 쓰레기가 대기에 재진입할 것으로 예상되어 지구에 대한 손상이나 오염의 위험이 증가하고 있습니다.

CocoIndex는 소스 문서에서 지속적으로 업데이트하여 지식 그래프를 쉽게 생성하고 유지 관리할 수 있도록 돕습니다. 이 과정에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 문서 내 개념 간의 관계를 추출합니다.

먼저, PostgreSQL과 Neo4j를 설치하고 OpenAI API 키를 설정해야 합니다. 다음으로, CocoIndex 문서의 마크다운 파일을 소스로 사용하여 문서를 처리합니다. 특정 기능을 활용해 문서 요약, 엔티티 관계, 언급을 수집합니다.

데이터 추출 단계에서는 LLM을 사용해 문서를 요약하여 핵심 포인트를 파악하고, 구조화된 데이터 클래스를 통해 주제와 객체 간의 관계를 추출합니다. 지식 그래프를 구축할 때는 Neo4j를 위해 노드 레이블과 기본 키를 정의하고, 문서 노드와 관계를 Neo4j로 내보내며 엔티티와 언급이 올바르게 매핑되도록 합니다.

마지막으로, 메인 함수를 초기화하고 실행하여 인덱스를 설정하고 업데이트합니다. 지식 그래프가 구축되면 Neo4j Browser를 통해 탐색할 수 있습니다. 이 프로젝트에 대한 지원은 GitHub를 통해 가능하며, 향후 업데이트를 통해 더 많은 기능과 예제가 추가될 예정입니다.

검색 엔진이 PDF 파일을 색인화하여 기능을 향상시키는 작업을 몇 달에 걸쳐 진행할 예정입니다. PDF에서 텍스트를 추출하는 것은 어려운 일입니다. PDF는 텍스트 기반이 아니라 그래픽 형식으로, 텍스트를 이미지로 매핑하기 때문에 제목이나 단락과 같은 의미 있는 정보를 식별하고 추출하기가 쉽지 않습니다.

텍스트 추출을 개선하기 위해 이 프로젝트는 현재 의미를 이해하지 못하는 PDFBox의 PDFTextStripper 클래스를 수정할 계획입니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 제목 식별입니다. 제목은 종종 굵은 글씨나 큰 글꼴 크기를 사용하지만, 문서마다 다를 수 있습니다. 해결책은 각 페이지의 글꼴 크기를 분석하여 고정된 크기에 의존하지 않고 제목을 더 잘 식별하는 것입니다.

둘째, 제목 결합입니다. 많은 제목이 스타일상의 이유로 줄을 나누어져 있습니다. 이 줄들을 언제 결합할지를 결정하는 것이 도전 과제이며, 이는 글꼴 크기와 두께를 신중하게 고려해야 합니다.

셋째, 단락 식별입니다. PDFTextStripper는 줄 간격을 사용하여 단락을 감지할 수 있지만, 문서마다 간격이 다르기 때문에 어려움을 겪고 있습니다. 이 접근법은 줄 간격에 대한 통계 분석을 통해 단락을 구분하는 더 유연한 방법을 만드는 것입니다.

전반적으로 PDF에서 텍스트를 추출하는 작업은 형식의 한계로 인해 완벽할 수는 없지만, 이러한 개선 사항은 검색 엔진이 관련 정보를 효율적으로 추출할 수 있는 능력을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

한국의 고속도로 휴게소에서 로봇 요리사가 인간 요리사를 대체하기 시작하면서, 근로자와 고객들 사이에서 엇갈린 반응이 나타나고 있다. 기술 회사들은 자동화가 노동력 부족 문제를 해결할 수 있다고 주장하지만, 많은 근로자들은 자신의 일자리와 음식의 질이 저하되었다고 느끼고 있다. 예를 들어, 문막 휴게소에서는 인기 메뉴인 막국수가 조리하기 쉬운 라면으로 대체되어 단골 손님들의 실망을 사고 있다.

근로자들은 자신의 역할이 축소되었고, 일부는 청소와 같은 단순한 업무로 재배치되었다. 로봇이 음식을 더 빠르게 만들 수 있지만, 이는 해고와 인간 직원의 직업적 존엄성 상실로 이어지기도 한다. 자동화 추진은 한국의 고령화된 노동력을 해결하기 위한 더 넓은 노력의 일환으로, 2030년까지 로봇 근로자를 크게 늘릴 계획이 있다.

일부 근로자들은 자동화 덕분에 신체적 부담이 줄어든 점을 긍정적으로 평가하지만, 많은 이들은 일자리 안정성과 로봇이 만든 음식의 비인격적인 특성에 대해 우려를 표하고 있다. 자동화로의 전환은 도전적이며, 근로자들은 로봇과 함께 새로운 역할에 적응해야 한다. 이 과정에서 직원들 사이에 실업이 증가할 것이라는 두려움도 존재한다. 전문가들은 근로자들이 이러한 변화에 적응할 수 있도록 재교육 프로그램이 필요하다고 제안하고 있다.

우버가 미국 주요 도시에서 평일 통근 시 저렴한 택시 서비스를 제공하기 위해 "루트 공유"라는 새로운 기능을 출시합니다. 수요일부터 뉴욕, 시카고, 샌프란시스코와 같은 도시에서 고객들은 정해진 경로를 따라 탑승하여 우버X 요금을 50% 절감할 수 있습니다. 이 셔틀은 미리 정해진 정류장 사이를 20분 간격으로 운행하며, 승객들은 탑승 7일 전부터 10분 전까지 자리를 예약할 수 있습니다.

루트 공유 프로그램은 생활비 상승 속에서 승객들에게 비용 효율적인 옵션을 제공하는 것을 목표로 하며, 고객 유지를 위한 우버의 더 넓은 전략의 일환입니다. 이 서비스는 우버의 기존 공유 택시 서비스와 유사한 기술을 사용하여 최대 3명의 승객이 함께 탑승할 수 있도록 합니다.

또한, 우버는 "라이드 패스"라는 기능을 도입하여 사용자가 탑승 요금을 고정할 수 있도록 합니다. 이 기능은 수요일부터 여러 미국 도시에서 이용 가능하며, 특히 바쁜 시간대에 요금 인상을 방지하는 데 도움을 줍니다.

우버는 음식 배달 서비스인 우버 이츠도 강화하고 있으며, OpenTable과 협력하여 사용자가 앱을 통해 레스토랑 예약을 할 수 있도록 하고, 해당 레스토랑으로 가는 택시 요금 할인도 제공합니다.

이러한 모든 이니셔티브는 경제적 어려움에 직면한 고객들에게 더 저렴하고 매력적인 택시 서비스를 제공하려는 우버의 노력을 반영합니다.

이 영상은 1997년부터 2021년까지 인터넷의 성장 과정을 다루며, 그동안의 기술적 이정표를 보여줍니다. 영상은 오리건 대학교의 RouteViews 프로젝트에서 처음으로 수집된 라우팅 테이블을 소개하며 시작됩니다. 이후 영상은 주요 네트워크 이름의 변화, 즉 인수합병으로 인한 변화를 강조합니다.

2010년과 2003년의 주요 이미지는 인터넷 구조를 보여줍니다. 2010년 이미지는 원시 트레이서우트 대신 BGP 데이터를 사용하여 연결을 시각화하는 새로운 방식을 보여줍니다. 색상 체계는 연결 지점을 온도에 따라 표현합니다. 2003년의 지도는 색상을 사용하고 적절한 그래프 논리를 적용한 첫 번째 사례로, 고유한 체크섬을 통해 중복과 라우팅 루프를 피합니다. 이 지도에서 색상은 전 세계 IP 주소의 할당을 반영합니다.

전반적으로 이 영상은 인터넷의 발전과 그 연결을 매핑하는 기술에 대한 시각적 여정을 제공합니다.

이 글에서는 GPU에서 텍스처 샘플링 시 mipmap 레벨이 어떻게 선택되는지를 기술적인 세부사항에 초점을 맞춰 설명합니다.

먼저, mipmapping의 기본 개념을 살펴보면, mipmapping은 텍스처 앨리어싱을 줄이는 데 사용됩니다. 앨리어싱은 특정 거리와 각도에서 텍스처가 픽셀화되어 보이는 문제입니다. 이를 해결하기 위해 텍스처의 작은 흐릿한 버전인 mipmap을 만들어 시청 거리와 각도에 따라 샘플링합니다.

텍스처 샘플링 과정은 일반적으로 HLSL에서 Texture2D.Sample()과 같은 함수를 사용합니다. 이때 GPU는 앨리어싱을 피하기 위해 적절한 mipmap 레벨을 자동으로 선택합니다.

프래그먼트 셰이더는 픽셀 블록을 병렬로 처리하며, ddx()와 ddy()와 같은 함수를 사용하여 텍스처 좌표가 이 픽셀들 사이에서 어떻게 변화하는지를 계산합니다. 이러한 도함수는 GPU가 적절한 mipmap 레벨을 결정하는 데 도움을 줍니다.

mipmap 레벨을 선택하는 공식은 도함수를 기반으로 한 스케일 팩터를 계산하는 것을 포함합니다. 이 팩터의 로그를 사용하여 올바른 mipmap 레벨을 선택합니다.

이 글에서는 이론적으로 이상적인 수학적 접근 방식이 있지만, 실제 하드웨어 구현은 GPU 제조사마다 크게 다를 수 있음을 설명합니다. 이로 인해 시각적 출력에 차이가 발생할 수 있습니다.

선택 과정에는 화면 픽셀의 발자국이 텍스처에 어떻게 투영되는지를 고려하는 타원형 변환이 포함됩니다. 이는 정확한 mipmap 선택에 중요합니다.

또한, 이 문서에서는 양선형 필터링과 삼선형 필터링에 대해 언급하며, 픽셀의 발자국 모양에 따라 여러 mipmap을 샘플링하여 텍스처 품질을 향상시키는 비등방성 필터링을 소개합니다.

저자는 Nvidia, AMD, Intel과 같은 다양한 GPU 제조사들이 mipmap 레벨 선택을 다르게 구현할 수 있음을 지적하며, 이는 최종 렌더링 이미지에 영향을 미칠 수 있습니다.

저자는 이 주제를 탐구하게 된 동기를 공유하며, GPU 기능에 대한 자세한 문서가 부족하다는 점과 효과적인 그래픽 프로그래밍을 위해 하드웨어 수준의 기술을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

전반적으로 이 글은 GPU 텍스처 샘플링에서 mipmap 선택 과정을 명확히 하고, 그래픽 프로그래밍의 복잡성을 강조하는 데 목적이 있습니다.

요약이 없습니다.

크리스찬 뵈크는 유명한 시인으로, 세균의 유전자 코드에 시를 인코딩하는 야심찬 프로젝트인 제노텍스트 실험을 완료했습니다. 이 작업은 2000년대 초반에 시작되었으며, "오르페우스"라는 DNA 서열과 "유리디스"라는 단백질 간의 대화를 창출하는 것을 목표로 했습니다. 프로젝트는 여러 과학적 도전에 직면했지만, 뵈크는 포기하지 않고 유전학을 독학하며 과학자들과 협력하여 이 문제들을 극복했습니다.

이 실험의 대상 생물체는 극한 환경에서도 뛰어난 저항력을 가진 디노코쿠스 라디오두란스입니다. 수년간의 노력 끝에 뵈크는 제노텍스트를 이 세균에 성공적으로 통합하여 중요한 예술적 및 과학적 성과를 이루었습니다.

뵈크의 작업은 그의 시가 인류 문명 이후에도 남아 있을 수 있으며, 미래의 지능적인 존재들이 이를 해독할 수 있을 것이라고 제안합니다. 그의 다음 책인 "제노텍스트: 두 번째 책"은 2025년 6월에 출간될 예정이며, 시, 과학, 탐험 주제를 결합할 것으로 기대됩니다. 공식 출판 기념 행사는 2025년 5월 27일 토론토에서 열릴 예정입니다.

에어비앤비는 브라이언 체스키 CEO의 주도 아래 큰 변화를 겪고 있습니다. 체스키는 회사를 "모든 것을 제공하는 앱"으로 만들기 위해 수억 달러를 투자하고 있습니다. 그는 OpenAI의 기업 드라마에서 영감을 받아 에어비앤비가 단기 주택 임대 서비스를 넘어 피트니스, 음식, 개인 관리 등 다양한 서비스를 제공하는 플랫폼으로 확장하기를 원합니다.

체스키는 에어비앤비가 임대 관리 경험을 활용해 다양한 서비스에 신뢰할 수 있는 환경을 조성할 수 있다고 믿고 있습니다. 이는 아마존이 서점에서 종합 마켓플레이스로 발전한 것과 유사합니다. 그는 이러한 비전을 담은 선언문을 작성했으며, 리더십 팀으로부터 열렬한 지지를 받고 있습니다. 이 변화의 첫 단계로 30개국 260개 도시에서 10,000개 이상의 서비스 공급업체가 도입될 예정입니다.

새로운 에어비앤비 앱은 강력한 사용자 프로필, 향상된 신원 확인, 개선된 메시징 기능을 갖추어 사용자들이 서로 연결하고 경험을 공유할 수 있도록 할 것입니다. 체스키는 플랫폼 주위에 커뮤니티를 형성하고, 과거에 실패했던 "체험" 서비스를 다시 도입하려고 합니다. 이번에는 더 많은 고객 기반이 뒷받침하고 있습니다.

체스키는 에어비앤비를 기술 산업의 중요한 플레이어로 만들겠다는 의지를 가지고 있으며, 이를 보편적인 자격 증명과 새로운 연결 플랫폼으로 자리매김하고자 합니다. 다른 기존 기업들과의 경쟁에도 불구하고, 그는 에어비앤비의 혁신과 성장 가능성에 대해 낙관적입니다.

이 글에서는 저자가 프로그램 직렬화 최적화와 관련된 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 그래프 이론을 활용한 과정을 다룹니다. 이 문제는 계산된 값을 공유하는 "공유"를 통해 단순한 프로그램 표현을 더 효율적인 형태로 변환하는 것이었습니다.

문제의 정의는 프로그램 그래프를 일련의 let-bindings로 변환하여 중복 계산을 피하는 것이었습니다. 저자는 이러한 필요성을 보여주는 그래프의 예를 제공합니다.

초기 접근 방식으로 저자는 1년 이상 다양한 알고리즘을 개발했지만 복잡성과 유지 관리 문제로 어려움을 겪었습니다. 초기 해결책은 자유 변수를 추적하는 것이었으나, 언어가 새로운 기능을 포함하게 되면서 문제가 발생했습니다.

저자는 그래프에서 "다이아몬드 패턴"을 식별하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 이러한 패턴은 let-bindings를 효과적으로 삽입할 위치를 나타냅니다. 그러나 자유 변수를 포함한 노드를 다룰 때 복잡성이 증가했습니다.

알고리즘은 처음에는 작은 테스트에서 잘 작동했지만, 더 큰 프로그램에서는 비효율성으로 인해 성능이 저하되었습니다.

저자는 동료에게 도움을 요청했고, 이를 통해 그래프 이론의 "최저 단일 공통 조상" (LSCA) 같은 개념을 발견하게 되었습니다. 이 개념은 문제를 보다 명확하게 이해하는 데 도움을 주었습니다.

결국 저자는 기존 라이브러리를 활용하고 그래프 이론의 원리를 적용하여 선형 시간에 작동하고 이전 시도보다 간단한 더 효율적인 알고리즘을 개발했습니다.

저자는 성공적인 문제 해결이 종종 협업, 사전 지식, 기존 개념을 탐구하고 적응하려는 의지를 포함한다는 점을 강조합니다. 이 글은 그래프 이론을 통해 프로그래밍 문제 해결의 복잡성과 효과적인 해결책을 달성하기 위한 협업과 연구의 중요성을 잘 보여줍니다.

ACMSG는 Python으로 작성된 명령줄 도구로, OpenRouter API를 통해 AI 모델을 사용하여 git 커밋 메시지를 생성하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능으로는 git 저장소의 변경 사항을 분석하고, AI를 사용하여 관련 커밋 메시지를 생성하며, OpenRouter를 통해 다양한 AI 모델을 지원합니다. 생성된 메시지를 선택적으로 수정할 수 있으며, 확인 후에는 자동으로 변경 사항을 커밋할 수도 있습니다.

ACMSG를 사용하려면 OpenRouter API 키가 필요합니다.

설치는 두 가지 방법으로 가능합니다. 첫 번째는 pipx를 사용하는 방법으로, pipx install acmsg 명령어를 실행하면 됩니다. 두 번째는 Nix를 사용하는 방법으로, ACMSG를 플레이트 입력에 추가하거나 시스템 패키지에 직접 추가하면 됩니다.

설정 파일은 ~/.config/acmsg/config.yaml에 위치해 있습니다. ACMSG를 처음 실행하면 OpenRouter API 토큰을 입력하라는 메시지가 나타납니다. 다음 명령어를 사용하여 설정할 수 있습니다: $ acmsg config set api_token <your_api_token>.

ACMSG를 사용하려면 acmsg [command]를 입력하면 되며, 여기서 사용할 수 있는 명령어는 commit(커밋 메시지 생성)과 config(설정 관리)가 있습니다.

추가 정보로는 -h를 입력하면 도움말 옵션을 확인할 수 있고, --version을 입력하면 버전을 확인할 수 있습니다. ACMSG는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

저자는 Kagi Search의 소프트웨어 개발자 직무를 위한 과제 경험을 공유합니다. 이 과제는 요구 사항이 모호한 최소한의 이메일 클라이언트를 만드는 것이었고, 저자는 이를 압도적으로 느꼈습니다. 보통 이런 무급 과제를 피하는 편이지만, 회사의 명성 때문에 진행하기로 결정했습니다.

지원한 후, 저자는 과제를 완료하라는 초대를 받았습니다. 기대 사항을 명확히 하기 위해 채용 담당자와 소통했지만, 모호한 답변만 받았습니다. 저자는 웹 사용자 인터페이스와 클라우드 배포와 같은 기능을 포함한 상세한 프로젝트 제안을 작성했지만, 담당자의 무관심한 반응은 진지한 관심이 부족함을 나타냈습니다.

일주일간 열심히 작업한 후, 저자는 프로젝트를 제출했지만, 구체적인 피드백 없이 자동으로 거절당했습니다. 다른 후보자들이 더 간단하고 강력한 제출물을 제출했다는 이유였습니다. 저자는 이 과정에 대한 불만을 표출하며, 빠르게 취업해야 하는 구직자들에게 무급 작업을 요구하는 것에 대해 비판했습니다.

저자는 더 나은 채용 관행을 촉구하며, 전통적인 코딩 인터뷰 대신 대안을 제시하고, 절대적으로 필요하지 않은 한 무급 과제를 수용하지 말 것을 권장했습니다.

저자는 Snobol이라는 프로그래밍 언어를 배우고 이를 이용해 간단한 Forth 인터프리터를 만드는 경험을 공유하고 있다. Snobol은 패턴 매칭에 중점을 두고 있어 Awk와 같은 다른 언어들과는 차별화된 특징을 가지고 있다. Snobol의 구조는 레이블, 주제, 패턴, 대체, 이동의 다섯 부분으로 이루어져 있으며, 이 모든 요소는 선택적이어서 현대 프로그래밍 언어와는 다른 점이 있다.

Snobol은 초보자들이 이해하기 쉬운 언어지만, 비구조적인 프로그래밍 스타일 때문에 대규모 프로젝트에서는 문제가 될 수 있다는 점은 Edsger Dijkstra의 지적이다. 저자는 Snobol에 대한 이해를 테스트하기 위해 "99 Bottles of Beer"라는 특정 프로그램을 실행할 수 있는 작은 Forth 인터프리터를 구현하기로 결정했다. 결과적으로 만들어진 Snobol4th라는 인터프리터는 500줄 이하의 코드로 구성되어 있으며, 선택한 Forth 프로그램을 실행하도록 설계되었다.

저자는 장난감 프로그래밍 언어를 만들 때 명확한 목표 프로그램을 설정하는 것이 프로젝트에 집중하는 데 도움이 된다고 강조한다. 이 프로젝트는 편안한 환경에서 완료되었으며, 저자는 드로잉 프로그램을 사용해 사이트의 시각적 요소도 제작했다. 전반적으로 저자는 Snobol을 배우고 Forth 인터프리터를 구현하는 과정이 보람 있었으며, 새로운 프로그래밍 언어를 탐구할 때 구체적인 목표를 설정할 것을 권장한다.

요약이 없습니다.

빙햄턴 대학교의 가이 저먼 부교수는 손가락이 물에 오래 있을 때 주름이 생기는 이유를 연구했습니다. 이전에는 물이 피부를 부풀게 한다고 여겨졌지만, 저먼은 실제로 주름이 피부 아래의 혈관이 수축하면서 생긴다는 것을 발견했습니다.

이 연구는 아이의 질문에서 시작되었습니다. 아이는 주름이 항상 같은 방식으로 생기는지 궁금해했으며, 이를 계기로 저먼과 그의 학생 레이첼 레이틴이 더 깊이 조사하게 되었습니다. 그들은 여러 번 물에 담가도 주름의 패턴이 일관되게 나타난다는 것을 발견했습니다.

그들은 손가락을 물에 30분 담근 후 사진을 찍고, 24시간 후에 같은 과정을 반복하는 실험을 진행했습니다. 결과적으로 매번 동일한 주름 패턴이 나타났습니다. 또한, 중간 신경 손상이 있는 사람들은 이러한 주름이 생기지 않는다는 사실도 확인했습니다.

이 연구 결과는 범죄 현장에서의 지문 채취나 물속에서 발견된 시신 식별 등 법의학 분야에서 실용적인 응용 가능성이 있습니다. 저먼 교수는 학생들과 함께 이 주제를 계속 탐구할 수 있어 매우 기쁘다고 전하며, 이 연구가 많은 과학적 질문을 열어준다고 강조했습니다.

테렌스 타오가 최근 수학적 추정치를 검증하기 위한 도구를 업데이트하여 유연한 증명 보조 도구로 변모시켰습니다. 이 도구는 원래 비대칭 추정치를 자동으로 증명하기 위해 만들어졌으나, 이제는 부분적인 자동화 기능을 지원하고 일부 논리적 작업도 처리할 수 있습니다. 이 도구는 기호 대수를 위한 파이썬 패키지인 심파이(SymPy)를 사용하며, 리안(Lean) 증명 보조 도구를 모델로 하고 있습니다.

이 증명 보조 도구는 파이썬에서 상호작용 방식으로 작동하며, 사용자가 명령을 입력하고 다양한 전략인 "전술"을 통해 증명을 안내할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 선형 산술과 같은 전술을 사용하여 문제를 단순화하고 결론을 도출하는 방법을 보여줍니다.

이 도구는 비대칭 추정 기법도 포함하고 있으며, 심파이의 기능을 활용하여 이러한 추정치를 정의하고 검증합니다. 타오는 기능 공간 노름을 처리하는 등의 추가 기능을 더하고, 커뮤니티의 기여를 받아 도구의 기능을 확장할 계획입니다.

요약이 없습니다.

무료 WarpStream 계정을 등록하면 스트리밍을 시작할 수 있는 400달러의 무료 크레딧을 받을 수 있습니다.

OpenTelemetry 프로토콜과 Apache Arrow 프로젝트(OTel-Arrow)가 두 번째 단계에 접어들었습니다. 이 단계의 목표는 OpenTelemetry 데이터와 Apache Arrow 프레임워크 간의 통합을 강화하는 것입니다. 이 프로젝트는 열 지향 방식으로 대량의 텔레메트리 데이터를 효율적으로 처리하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 성능과 데이터 압축을 개선하고자 합니다.

이번 단계에서는 Rust 프로그래밍 언어를 사용하여 OpenTelemetry 파이프라인을 구축하는 방법을 탐색할 예정입니다. 동시에 기존의 Golang 기반 OpenTelemetry Collector와의 호환성도 보장할 것입니다. 궁극적인 목표는 텔레메트리 데이터가 제로 카피 방식으로 처리되는 원활한 종단 간 시스템을 만드는 것입니다.

F5와 Greptime의 개발자들이 Rust 기반 파이프라인 프레임워크와 텔레메트리 신호 변환을 위한 Rust 구현에 대한 작업을 공유하며 중요한 기여를 하고 있습니다. OTel-Arrow 특별 관심 그룹(SIG)도 활성화되어 있으며, 향후 개발 사항에 대해 논의하기 위한 회의를 개최할 예정입니다.

ESP WebRTC 솔루션 v1.0은 Espressif에서 출시한 첫 번째 안정적인 버전으로, ESP32 장치에서 실시간 통신을 위해 설계되었습니다. 이 솔루션의 주요 특징은 사용자 친화적인 API로, WebRTC 애플리케이션 개발을 간소화하는 esp_webrtc를 제공합니다. 또한, 피어 투 피어 오디오 및 비디오 스트리밍과 데이터 채널 통신을 지원합니다. 다양한 신호 방법인 AppRTC와 로컬 HTTP를 포함한 신호 유연성도 갖추고 있습니다. 주요 오디오 및 비디오 코덱인 H.264, MJPEG, OPUS, G.711, AAC와 호환되며, 메모리 소비를 최소화하고 의존성을 줄인 경량 설계가 특징입니다.

핵심 구성 요소로는 API와 피어 연결 관리가 간소화된 PeerConnection, 사용자 정의 신호 통합을 쉽게 할 수 있는 신호 로직, 다양한 오디오 및 비디오 코덱과 장치를 지원하는 미디어 캡처 및 재생 기능이 포함됩니다. 데모 프로젝트로는 피어 투 피어 통신, OpenAI를 활용한 실시간 챗봇, 스마트 비디오 초인종, 풀 기능의 영상 통화, WHIP 미디어 퍼블리싱 등이 있습니다.

ESP32 시리즈 칩과 호환되며, 처리를 위해 특정 드라이버와 PSRAM이 필요합니다. 사용자는 Git을 통해 코드를 얻거나 ZIP 아카이브를 다운로드할 수 있으며, 제공된 데모 프로젝트를 통해 초기 테스트를 진행할 수 있습니다. 솔루션 개선을 위한 기여와 피드백이 적극적으로 권장됩니다.

접속하려는 콘텐츠에 문제가 발생했습니다. 도움을 받으시려면 지원 팀에 문의해 주시고, 다음 정보를 포함해 주시기 바랍니다: 참조 번호, IP 주소, 사용자 에이전트, 그리고 타임스탬프.

런던에 본사를 둔 회사인 Sen은 국제우주정거장(ISS)에서 지구를 24시간 실시간으로 스트리밍하는 서비스를 제공합니다. 이 서비스는 세 대의 고화질 카메라를 사용하여, 시청자들은 유튜브나 Sen의 웹사이트를 통해 실시간으로 지구의 아름다운 영상을 쉽게 감상할 수 있습니다. 이 경험은 우주에서 바라본 지구의 독특한 모습을 모든 사람들이, 단순히 우주비행사들만이 아니라 누구나 즐길 수 있도록 하려는 목표를 가지고 있습니다.

각 카메라는 서로 다른 시각을 제공합니다. 하나는 지구의 수평선을 보여주고, 다른 하나는 아래의 지표면을 촬영하며, 세 번째 카메라는 ISS 자체에 초점을 맞춥니다. 이 프로젝트는 Sen의 사명 중 하나로, 지구의 아름다움을 공유함으로써 글로벌 이슈에 대한 인식을 높이고 긍정적인 변화를 이끌어내고자 합니다.

Sen의 서비스는 무료로 제공되며, 전 세계 사람들에게 교육적이고 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 우리 환경과 우주에서의 존재에 대한 이해의 중요성을 강조하는 데 중점을 두고 있습니다.

칼 질린스키는 오딘 프로그래밍 언어와 그 특징에 대해 이야기합니다. 그는 오딘이 C 언어로 프로그래밍한 경험과 어떻게 연결되는지를 강조합니다. 오딘이 포함하고 있는 몇 가지 주요 개념을 소개합니다.

오딘은 사용자 정의 메모리 할당기를 지원하여 전통적인 C 방법보다 동적 메모리 관리를 더 잘 할 수 있도록 돕습니다. 또한, 단기 메모리 할당을 위한 임시 할당기도 제공하여, 비디오 게임과 같이 메모리가 단일 프레임에만 필요한 상황에서 유용합니다. 오딘은 메모리 할당을 추적하는 기능도 포함하고 있어, 개발자가 종료 시 메모리 누수를 식별하는 데 도움을 줍니다.

모든 변수는 자동으로 0으로 초기화되어, 초기화되지 않은 메모리로 인한 버그의 위험을 줄입니다. 오딘은 구조체의 특정 필드를 초기화하면서 나머지는 기본값으로 0으로 설정할 수 있는 지정 초기화기를 지원하여 코드의 명확성과 안전성을 높입니다. 또한, 오딘은 "배열의 구조"라는 메모리 레이아웃을 간소화하여 데이터 저장 방식을 최적화함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.

오딘은 C의 단순함을 유지하면서 현대적인 기능을 통합하여 C에 익숙한 사람들이 배우기 쉬운 언어입니다. 질린스키는 다양한 프로그래밍 배경을 가진 독자들이 오딘을 탐색해 보기를 권장하며, 그의 책이 언어 학습에 유용한 자료가 될 것이라고 말합니다. 그는 독자들이 오딘과 게임 개발에 대한 더 많은 논의를 위해 자신의 디스코드 서버에 참여할 것을 초대합니다.

보험사들이 이제 인공지능 챗봇의 실수로 발생하는 손실에 대한 보장을 제공하고 있습니다. 이는 챗봇이 잘못된 판단을 내려 재정적 손실이 발생할 경우, 보험이 그 비용을 보상해줄 수 있다는 의미입니다.

이 기사는 뉴욕시의 혼잡 통행료가 미친 영향에 대해 다룹니다. 이 제도가 시행된 이후 도로 위의 차량 수가 줄어들고, 이동 시간이 빨라지며, 경적 소음이 감소하는 등의 뚜렷한 변화가 나타났습니다. 그러나 이 정책의 전체적인 효과에 대해서는 여전히 해결되지 않은 질문들이 남아 있습니다. 기자들은 이러한 변화를 이해하기 위해 M.T.A.(교통국), 소방서, 지역 상점 등 다양한 출처에서 의견을 모았습니다. 전반적으로 혼잡 통행료는 도시 이동성에 긍정적인 변화를 가져온 것으로 보입니다.

요약이 없습니다.

고압적인 직장 환경에서는 관계에 집중하는 것이 중요합니다. 스트레스가 높을 때 많은 사람들이 압도당하고 퇴사를 고민할 수 있습니다. 하지만 모든 사람이 각자의 어려움을 겪고 있으며, 동료에게 짜증을 내는 것은 자신의 평판에 해를 끼칠 수 있습니다.

비록 자신의 일이 소모품처럼 느껴질지라도, 맺는 인맥은 미래의 직업 기회에 소중한 자산이 됩니다. 주변 사람들을 우선시하는 것을 잊지 마세요. 모든 상호작용은 긍정적인 관계를 구축할 기회입니다. 마감일에 쫓기기보다는 자신의 행동이 다른 사람에게 미치는 영향을 고려해 보세요. 일의 인간적인 측면을 항상 염두에 두는 것이 중요합니다.

요약이 없습니다.

멤브레인은 실시간 통신 및 처리를 위해 설계된 맞춤형 멀티미디어 프레임워크입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

실시간 통신 기능을 제공하며, 모듈형 통신을 위해 WebRTC를 사용합니다. 이를 통해 다양한 단계에서 미디어 처리가 가능합니다. 서버 측 처리 기능도 갖추고 있어 비디오 크기 조정, 프레임 속도 변환, 오디오 믹싱 등의 기능을 제공하며, 사용자 정의 처리를 추가할 수 있는 옵션도 있습니다.

여러 가지 입력 및 출력 프로토콜을 지원하며, WebRTC, HLS, RTP, RTMP와 같은 다양한 프로토콜을 사용할 수 있습니다. 또한 음성을 텍스트로 변환하는 도구와 통합할 수 있습니다. 엘릭서(Elixir) 기반으로 구축되어 있어 엘릭서 애플리케이션과 쉽게 통합되며, 엘릭서의 확장성과 결함 허용성을 활용할 수 있습니다.

미디어를 인기 있는 코덱인 aac, opus, h264 간에 변환할 수 있는 트랜스코딩 기능도 제공합니다. 미디어 파이프라인의 상태와 성능을 모니터링할 수 있는 유틸리티도 포함되어 있습니다.

멤브레인은 오픈 소스이며, 개발자 도구를 전문으로 하는 소프트웨어 맨션에 의해 개발되었습니다. 이 프레임워크는 실제 멀티미디어 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있으며, GitHub와 포럼을 통해 커뮤니티의 참여를 장려하고 있습니다.

마쓰다(Mazda)는 최근 오픈 소스 프로젝트에 대해 DMCA 삭제 요청을 제출했습니다. 이 프로젝트는 프로그래머 브랜든 로스와일러(Brandon Rothweiler)가 만든 것으로, 마쓰다의 차량 연결 기능을 홈 어시스턴트(Home Assistant) 앱에 통합했습니다. 이 앱을 통해 사용자들은 마쓰다 차량의 기능에 접근할 수 있었으며, 이는 마쓰다의 공식 앱과 유사했습니다. 그러나 마쓰다는 이 프로젝트가 자사의 지적 재산권을 침해했다고 주장하며 삭제를 요구했습니다.

비평가들은 이 삭제 요청이 정당하지 않다고 반박했습니다. 그들은 이 통합이 마쓰다의 코드를 사용하지 않았고, 공개된 API를 통해 개발할 수 있었다고 주장했습니다. 삭제 요청 이후, 마쓰다는 공식 MyMazda 앱에 대해 구독 모델을 도입했습니다. 이 모델은 제한된 무료 체험 후 매달 10달러를 청구하는 방식입니다. 많은 소비자들은 이러한 변화에 불만을 표하며, 향후 비용에 대해 잘못된 정보를 받았다고 느꼈습니다. 그들은 오픈 소스 대안을 선호한다고 밝혔고, 만약 이러한 추가 비용을 알았다면 마쓰다 차량을 구매하지 않았을 것이라고 언급하기도 했습니다.

모질라의 파이어폭스 웹 브라우저에 대한 공식 GitHub 저장소에 대한 내용입니다. 이 저장소는 공개되어 있으며 www.firefox.com에서 접근할 수 있습니다. 현재 5,900개의 별(star)과 160개의 포크(fork)를 기록하고 있어 개발자들 사이에서 큰 관심을 받고 있습니다.

저장소는 파이어폭스 소스 코드와 관련된 다양한 디렉토리와 파일로 구성되어 있습니다. 여기에는 브라우저 개발, 확장 프로그램, 도구와 관련된 디렉토리가 포함되어 있습니다.

또한, 파이어폭스 소스 코드의 디렉토리 구조와 소스 코드에서 파이어폭스를 빌드하는 방법에 대한 문서 링크도 제공됩니다. 개발자들이 질문이 있을 경우, 모질라 채팅 채널에서 도움을 요청할 수 있습니다.

야간 개발 빌드도 다운로드할 수 있지만, 이러한 버전은 버그가 있을 수 있으므로 주의가 필요합니다. 이 저장소에는 5,000명 이상의 기여자가 있으며, 자바스크립트, C++, HTML 등 다양한 프로그래밍 언어가 사용되고 있습니다.

이 요약은 저장소의 본질과 구조, 개발자를 위한 자원을 잘 전달하고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

레기온 헬스는 정신과 치료를 혁신하고 있습니다. 이들은 인공지능(AI)을 활용한 새로운 시스템을 만들어 보험 적용을 받을 수 있도록 하여 치료를 빠르고 저렴하게 제공합니다. 레기온 헬스는 면허를 가진 전문가들이 제공하는 고품질 서비스를 제공하며, AI를 통해 운영을 간소화하고 행정 업무를 줄이고 있습니다. 다른 스타트업들이 기존 시스템에 AI를 추가하는 것과는 달리, 레기온 헬스는 치료 제공 방식을 완전히 재구성하고 있습니다. 이는 정신 건강 치료에 실질적인 변화를 가져올 수 있는 독특한 기회입니다.

Airweave는 에이전트가 다양한 앱, 데이터베이스 또는 API에서 정보를 검색하고 가져올 수 있도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 데이터를 구조화된 형태든 비구조화된 형태든 관계없이 관리하기 쉬운 부분으로 나누어 접근할 수 있게 합니다.

주요 기능으로는 25개 이상의 데이터 소스와의 간편한 통합, 효율적인 데이터 변환 및 추출, OAuth2를 통한 다중 사용자 지원, 실시간 데이터 업데이트 및 의미 기반 검색 기능이 있습니다. 또한 데이터 변경에 대한 버전 관리 기능과 SaaS 제품을 위한 화이트 라벨링 지원도 제공합니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고 설정 스크립트를 실행하여 http://localhost:8080에서 대시보드에 접근합니다. 제공된 SDK를 사용하여 Python 또는 TypeScript/JavaScript로 도구와 상호작용할 수 있습니다.

기술 스택은 프론트엔드에 React와 TypeScript, 백엔드에 FastAPI(파이썬), 데이터베이스로는 PostgreSQL과 Qdrant를 사용합니다. 개발 환경에서는 Docker를, 운영 환경에서는 Kubernetes를 활용합니다.

앞으로의 계획으로는 Redis 큐, 웹훅, Kubernetes용 Helm 차트와 같은 더 많은 소스 통합 및 기능을 추가할 예정입니다.

커뮤니티와의 소통을 위해 사용자는 Discord를 통해 지원을 받을 수 있으며, GitHub에서 문제를 보고하고 Twitter에서 업데이트를 팔로우할 수 있습니다. Airweave는 기여를 환영하며 MIT 라이선스 하에 운영됩니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

안전핀은 고대부터 긴 역사를 가지고 있습니다. 호메로스의 "오디세이"에서는 구혼자들이 페넬로페에게 인상을 주기 위해 보석이 박힌 핀을 사용했습니다. 고대 아테네 여성들은 의류를 고정하기 위해 긴 핀을 사용했으며, 이로 인해 폭력 사건이 발생한 후 사용이 금지되는 법이 제정되었습니다. 로마의 "피불라"는 의복을 고정하는 데 사용된 초기 안전핀의 형태로, 다양한 디자인과 재료로 만들어졌습니다.

중세 유럽에서는 부유한 사람들은 화려한 핀을 가지고 있었고, 가난한 사람들은 더 간단한 버전을 사용했습니다. 월터 헌트는 1849년에 재정 문제를 해결하기 위해 현대 안전핀을 발명했습니다. 그는 자신의 디자인을 특허받고 판매하여 19세기 안전핀의 대량 생산으로 이어졌습니다.

1970년대에는 안전핀이 펑크 록 문화와 연관되면서 패션 아이템과 DIY 바디 피어싱에 사용되었습니다. 오늘날에도 안전핀은 운동선수의 유니폼에 번호를 부착하는 데 사용되며, 현대의 대안보다 신뢰성이 높아 여전히 인기가 있습니다.

현재 안전핀은 전 세계적으로 흔하게 사용되며, 그 단순함과 문화적 의미로 인해 소중하게 여겨집니다. 일부 문화에서는 안전핀이 세대를 거쳐 전해지거나 악령을 쫓는다고 믿기도 합니다.

요약이 없습니다.

고대 나무 목록은 영국에서 가장 오래되고 중요한 나무들을 기록하는 프로젝트입니다. 이 나무들은 수백 년을 살 수 있으며, 영국에는 많은 유럽 국가들보다 더 많은 고대 나무가 있습니다. 현재 이 프로젝트에는 19만 그루 이상의 나무가 등록되어 있지만, 앞으로 더 많은 나무를 포함할 계획입니다.

여러분도 발견한 고대 나무나 오래된 나무를 신고함으로써 이 프로젝트에 도움을 줄 수 있습니다. 웹사이트에서는 나무를 지도에서 보고 추가할 수 있는 기능이 제공됩니다. 또한, 고대 나무를 식별하는 방법과 그 중요성에 대한 정보도 제공합니다.

고대 나무에 대해 배우고 이를 기록하는 방법을 알려주는 다섯 편의 비디오 시리즈도 마련되어 있습니다.

케빈 스탠리의 블로그 포스트에서는 그가 고대 나무에 대한 경험과 열정을 나누고 있습니다.

마이셀리움은 데이터를 저장하고 전송하기 위한 프레임워크로, 비트, 배열, 리스트, 함수 등 다양한 형식을 지원합니다. 마이셀리움의 각 값은 특정 유형을 가지며, 모든 값은 계산, 저장 또는 전송이 가능합니다.

마이셀리움의 주요 구성 요소 중 하나는 마이셀리움 가상 머신(MVM)입니다. MVM은 마이셀리움 표현식을 평가하는 추상적인 기계로, MVM 내의 값은 변경할 수 없습니다. 이 시스템은 포트라는 특별한 작업을 통해 프로세스 간 통신을 관리하며, 많은 작업보다 몇 가지 강력한 작업을 우선시합니다.

마이셀립(MYCZip)은 마이셀리움 값을 단일 파일에 저장하기 위한 파일 형식으로, 배열과 같은 복잡한 구조를 포함할 수 있습니다. 마이셀리움 네트워크 프로토콜(MNP)은 QUIC를 사용하여 네트워크를 통해 마이셀리움 값을 전송하는 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 인증된 당사자 간의 피어 투 피어 메시징을 사용하며, 전송된 값을 캐시하여 중복성을 줄입니다.

서브스트레이트는 마이셀리움 값을 저장하고 계산을 수행할 수 있는 저장 시스템으로, Go 언어로 구현되었습니다. 스포어는 MVM을 위해 설계된 프로그래밍 언어로, 마이셀리움 값을 읽기 쉽게 정의하는 데 중점을 두고 있습니다.

전반적으로 마이셀리움은 다양한 플랫폼에서 데이터를 효율적으로 처리하고 전송할 수 있는 강력한 시스템을 제공합니다.

최근 한 팟캐스트 에피소드에서는 애플의 iOS 메시지 앱에서 발생하는 이상한 버그에 대해 이야기했습니다. 사용자가 "Dave and Buster’s"라는 내용을 포함한 음성 메시지를 보내려고 할 때, 수신자는 메시지를 받지 못하고 "점 점 점" 애니메이션만 보게 됩니다.

이 팟캐스트는 'Search Engine'이라는 이름으로, 이 문제를 조사했습니다. 그들은 어느 정도 설명을 제공했지만, 작성자는 추가로 연구를 진행했습니다. 그 결과, 문제는 메시지 앱이 음성 메시지를 전사하는 방식에 있다는 것을 발견했습니다. "Dave and Buster’s"가 전사될 때, 앰퍼샌드(&)가 포함되는데, 이는 XHTML 형식에 맞지 않게 처리되어 구문 오류가 발생합니다.

메시지 앱은 "BlastDoor"라는 보안 기능을 사용하여 이 오류를 감지하면 처리를 중단합니다. 이로 인해 음성 메시지가 전달되지 않게 됩니다. 이 버그는 보안 취약점이 아니라, 애플의 보안 메커니즘이 잘 작동하고 있다는 것을 보여줍니다. 잘못된 형식의 데이터를 거부함으로써 보안을 유지하고 있는 것입니다. 비슷한 문제는 "M&M’s"와 같이 앰퍼샌드를 포함한 다른 브랜드 이름에서도 발생합니다.

커피 얼룩은 마르는 과정에서 가장자리가 가장 어두워지는 현상이 있습니다. 이는 증발과 관련된 간단한 과정 때문입니다. 커피 방울이 표면에 떨어지면, 방울은 퍼지게 됩니다. 이때 방울의 가장자리는 표면의 작은 불완전함과 접촉하게 되며, 이는 액체의 움직임에 영향을 미칩니다.

방울 안의 물이 증발할 때, 가장자리에서 더 빠르게 증발합니다. 가장자리에서의 빠른 증발은 커피의 색소를 포함한 더 많은 액체가 그쪽으로 흐르게 만듭니다. 방울이 마르면, 이러한 색소 입자의 농도가 가장자리에 더 많이 남아 있게 되어, 그 부분이 더 어둡고 진한 얼룩이 생기고, 중앙 부분은 상대적으로 더 밝게 남습니다.

결론적으로, 커피 얼룩이 가장자리에서 더 어두운 이유는 가장자리에서 더 많은 액체가 증발하면서 색소 입자가 더 많이 남아 두껍고 어두운 얼룩을 형성하기 때문입니다.

Zillow는 부동산 목록에 대한 새로운 기준을 도입하여 다중 목록 서비스(MLS)를 통해 공유되지 않은 공개 마케팅 목록을 제한할 예정입니다. 이 변화는 eXp Realty의 지원을 받아 5월부터 시행되며, 모든 구매자에게 공정한 접근을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 광고되지만 24시간 이내에 MLS에 제출되지 않은 목록은 Zillow.com에서 제외됩니다. 이 정책은 부동산 중개인 협회(NAR)의 명확한 협력 정책과 일치하며, 이는 목록을 신속하게 MLS에 제출할 것을 요구합니다. 새로운 규칙은 특정 목록이 짧은 시간 동안 비공식적으로 마케팅될 수 있도록 허용하는 NAR의 "지연 마케팅" 정책과 충돌할 수 있습니다. Zillow는 모든 목록이 모든 구매자에게 접근 가능해야 공정성을 보장할 수 있다고 믿고 있습니다. eXp Realty는 목록에 대한 투명성과 접근성을 높이기 위한 이 조치를 지지하고 있습니다.

전반적으로 Zillow는 부동산 소비자에게 보다 공정한 시장을 만들고자 합니다.

이 글에서는 디버깅의 중요성과 프로그래머들이 자주 마주치는 다양한 버그 유형, 그리고 이를 해결하기 위한 전략을 설명합니다.

디버깅 기술은 종종 간과되며 정식으로 교육받지 않는 경우가 많습니다. 일반적인 접근 방식은 버그를 재현하고 코드를 단계별로 살펴보며 예상되는 동작과 실제 동작 간의 차이를 파악하는 것입니다.

가장 흔한 버그 중 하나는 오타입니다. 이는 코드에서 발생하는 간단한 실수로, 컴파일러가 종종 이를 잡아냅니다. 오타를 줄이기 위해서는 컴파일러 경고를 활성화하고, 코드 포매터를 사용하며, 혼란을 줄이는 명명 규칙을 채택하는 것이 좋습니다.

논리적 오류는 코드가 의도한 대로 작동하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 인덱스가 하나씩 잘못되는 경우가 있습니다. 이러한 오류를 피하기 위해서는 코드를 단순화하고 경로를 줄이는 것이 도움이 됩니다.

예상치 못한 초기 조건으로 인한 버그는 데이터 상태에 대한 가정에서 발생합니다. 이러한 가정을 명확히 문서화하기 위해서는 어설션을 사용하는 것이 좋습니다. 메모리 누수는 할당된 메모리가 해제되지 않을 때 발생합니다. 메모리 할당을 추적하는 도구를 사용하면 누수를 찾아내는 데 도움이 됩니다.

메모리 덮어쓰기는 허가되지 않은 메모리 위치에 쓰기 작업이 이루어질 때 발생하여 예측할 수 없는 동작을 초래할 수 있습니다. 페이지 끝 할당자를 사용하는 등의 전략은 이러한 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.

경쟁 조건은 다중 스레드 환경에서 스레드가 예상치 못한 방식으로 상호작용할 때 발생합니다. 스레드 코드를 단순화하고 스레드 샌타이저와 같은 도구를 사용하면 이러한 버그를 식별하는 데 유용합니다.

디자인 결함은 코드 구조의 근본적인 문제로 인해 수정할 수 없는 버그를 초래할 수 있습니다. 이는 디자인 접근 방식을 재평가해야 함을 의미합니다. 외부 라이브러리에서 발생하는 버그는 해결하기 어려운 경우가 많습니다. 개발자는 이러한 문제를 진단하거나 우회해야 합니다.

API가 명확하지 않아 사용자 오류가 발생하는 경우도 있습니다. 명확한 문서를 제공하고 API 디자인을 개선하면 오용을 줄일 수 있습니다. 재현하기 어려운 버그는 스트레스 테스트와 철저한 로깅을 통해 발생 가능성을 높일 수 있습니다.

사용자 기반이 성장함에 따라 통계적 방법을 사용하면 빈도와 사용자 영향에 따라 어떤 버그를 우선적으로 해결할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 컴파일러 버그는 드물지만 의심되는 경우, 컴파일러 출력을 비교하거나 코드 구조를 조정하여 조사할 수 있습니다.

효과적인 디버깅은 일반적인 버그를 이해하고, 좋은 코딩 관행을 적용하며, 문제를 진단하고 해결하기 위한 도구와 전략을 활용하는 것을 포함합니다. 이 글은 디버깅 기술과 방법론의 지속적인 개선을 권장합니다.

보안 연구자들이 서방 기업을 대상으로 한 사기에 연루된 많은 북한 IT 근로자들을 공개했습니다. 이들은 관련된 1,000개의 이메일 주소를 발표하고, 이 사기 행위에 연루된 것으로 보이는 몇몇 개인의 사진도 공유했습니다. 이 근로자들은 종종 호화로운 생활을 즐기며 일하고 있으며, 사이버 활동을 통해 북한 정권을 위한 자금을 모으고 있는 것으로 추정됩니다.

특히 "나오키 무라노"와 "젠슨 콜린스"라는 이름을 사용하는 두 명의 개인은 라오스에서 활동하며, 주요 암호화폐 해킹을 포함한 중대한 사이버 범죄에 연루된 것으로 알려졌습니다. 북한의 사이버 작전은 정권을 지원하고 무기를 개발하는 데 초점을 맞춘 "국가 공인 범죄 조직"에 비유되고 있습니다.

이 IT 근로자들은 종종 가짜 신원을 만들어 일자리에 지원하며, 그들의 전술이 점점 더 정교해지고 있습니다. 이들은 다양한 온라인 플랫폼을 활용해 기업에 침투하며, 면접 중에는 기술을 사용해 신원을 숨기기도 합니다. 최근에는 주요 기업들이 북한 근로자를 무의식적으로 고용한 사례가 늘어나면서 미국 정부의 단속이 강화되고 있습니다.

이 보고서는 북한 사이버 범죄자들의 진화하는 전술에 대응하기 위한 더 나은 이해와 전략의 필요성을 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

제공하신 내용은 검색 기능, 회원 옵션, 기부 기회와 관련된 간단한 문장으로 보입니다. 하지만 구체적인 내용이 없어 요약할 수 있는 부분이 없습니다. 더 긴 텍스트나 요약하고 싶은 특정 정보가 있다면 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 소프트웨어 개발에서 인공지능(AI)의 도전과 현실에 대해 다루고 있으며, 특히 현재의 생성적 AI 기술에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째로, AI의 능력에 대한 과대 광고가 존재합니다. 기술 리더들이 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체할 수 있다는 과장된 주장을 하고 있지만, 저자는 이러한 주장이 비현실적이라고 주장합니다. 현재의 AI 모델은 기본적인 코딩 작업조차 제대로 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

또한, 저자는 대형 기술 기업들이 AI에 대한 인식을 조작하여 투자자들의 관심을 유지하고 있다고 믿고 있습니다. 이는 기존 AI 기술의 한계에도 불구하고 이루어지는 일입니다. 현재의 AI는 주로 구식 모델에 의존하고 있습니다.

AI의 한계에 대해서도 강조하고 있습니다. AI는 상식이 부족하고 일관되게 고품질의 코드를 생성할 수 없습니다. 따라서 코드가 기능적이고 안전한지 확인하기 위해서는 인간의 감독이 필요합니다.

AI 도구는 경험이 부족한 개발자와 비슷하다고 비유되며, 지속적인 재교육이 필요하기 때문에 장기 프로젝트에는 실용적이지 않습니다.

미래의 AI에 대해서는, AI 도구가 개선될 가능성이 있지만, 복잡한 작업을 수행하는 데 있어 숙련된 개발자를 대체하기에는 여전히 부족할 것이라고 저자는 추측합니다. AI가 발전하더라도 숙련된 엔지니어의 필요성은 계속해서 중요할 것입니다.

결론적으로, AI는 소프트웨어 개발에 도움을 줄 잠재력이 있지만, 현재의 한계와 소프트웨어 프로젝트의 복잡성 때문에 인간 엔지니어를 완전히 대체할 수는 없습니다.

A5는 세계를 동일 면적의 오각형 셀로 나누는 글로벌 지리 공간 인덱스입니다. 이 인덱스는 32가지 크기로 제공되며, 가장 큰 셀은 지구 전체를 포함하고, 가장 작은 셀은 30mm²도 되지 않습니다. 셀 기반 형식 덕분에 고도와 농작물 수확량 같은 다양한 요소 간의 관계를 이해하거나 도시 내 휴가 임대의 분포를 분석하는 것이 더 쉬워집니다.

A5의 주요 특징은 다음과 같습니다. 데이터 그룹화에서 편향을 방지하는 균일한 셀 크기, 가장 세밀한 수준에서 30mm²의 매우 높은 해상도, 그리고 전 세계적으로 셀 면적의 왜곡이 최소화된 점입니다.

A5는 정십이면체의 독특한 오각형 타일링을 사용하여 구형으로 투영할 때 왜곡을 줄이는 데 도움을 줍니다. 이는 정다각형을 사용하는 다른 시스템보다 더 효과적입니다. A5는 오픈 소스이며, TypeScript로 구현되어 있습니다. 더 많은 정보는 A5Geo.org에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 기술 CEO들이 AI의 코딩 효과에 대해 주장하는 내용을 의문시합니다. 마이크로소프트의 사티아 나델라와 페이스북의 마크 저커버그가 AI가 코드 작성에 크게 기여하고 있다고 주장했지만, 저자는 AI의 실질적인 오픈소스 기여가 부족하다고 지적합니다.

나델라가 AI가 마이크로소프트 코드의 20-30%를 작성한다고 언급했지만, 그 주장은 모호하고 신뢰성이 떨어져 회의적인 반응을 불러일으켰습니다. 저커버그도 메타 프로젝트에서 AI가 곧 코딩을 지배할 것이라고 제안했지만, 구체적인 증거는 제시하지 않았습니다.

이 기사는 오픈소스 프로젝트가 AI의 능력을 반영해야 한다고 강조합니다. 만약 AI의 기여가 정말로 중요하다면 말입니다. 그러나 경험이 많은 개발자들은 AI가 이미 무엇을 해야 할지 아는 사람들에게만 도움이 된다고 보고하고, 경험이 부족한 사용자들은 종종 좋지 않은 결과를 내놓습니다.

특히 한 실험에서는 AI가 생성한 풀 리퀘스트가 종종 도움이 되지 않아 프로젝트 유지 관리자들이 불만을 느끼게 했습니다. 또한 일부 오픈소스 커뮤니티는 품질과 이해 문제로 인해 AI의 기여에 반발하고 있습니다.

저자는 오픈소스 프로젝트에서 AI의 질 높은 기여가 더 많이 나타나기 전까지는 AI의 우수성에 대한 주장이 입증되지 않았다고 결론짓습니다.

2019년 5월 5일, 에어로플로트 항공 1492편이 모스크바 셰레메티예보 공항에서 일련의 불행한 사건들로 인해 추락했습니다. 이 항공기는 수호이 수퍼제트 100으로, 착륙하는 과정에서 화재가 발생했습니다. 이로 인해 비극적인 대피 상황이 벌어졌고, 41명이 사망하며 37명이 탈출에 성공했습니다. 비행 중에는 심한 기상 조건이 있었고, 천둥번개가 치면서 항공기의 제어 시스템에 고장이 발생했습니다.

비행기가 착륙할 때 활주로에서 미끄러졌고, 객실에서 강한 불길이 치솟았습니다. 승객들은 탈출하기 위해 애썼지만, 많은 이들이 연기와 화염 속에서 희생되었습니다. 국제 항공 위원회의 조사관들은 사건 분석에 거의 6년을 소요했으며, 사고에 이르게 된 사건들을 자세히 정리한 보고서를 작성했습니다.

재난의 주요 원인으로는 비행 승무원들이 심각한 기상 경고를 적절히 처리하지 못한 점과 비행 중 의사결정의 문제를 지적했습니다. 보고서는 러시아 항공 산업 내의 체계적인 문제를 드러내며, 소련 붕괴 이후 러시아의 상업 항공기 제조를 부활시키기 위해 설계된 수호이 수퍼제트 100이 직면한 도전 과제를 강조했습니다. 이 사건은 항공 안전과 소통의 중요성을 다시 한번 일깨워줍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

밀은 자바, 스칼라, 코틀린을 위한 현대적인 빌드 도구로, 대규모 코드베이스의 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다. 특히 모노레포 환경에서 더 효과적이며, 전통적인 도구인 메이븐이나 그래들에 비해 3배에서 6배 더 빠른 빌드를 제공합니다. 이는 밀의 독특한 "직접 스타일" 설계 덕분으로, 사용과 확장이 간편합니다.

빌드 도구란 코드 컴파일, 패키징, 테스트 및 실행에 필요한 과정을 자동화하는 도구입니다. 프로젝트가 커질수록 이러한 과정은 복잡해지기 마련입니다. 밀은 개발자들이 간단하고 직접적인 스타일의 코드를 작성할 수 있게 하여, 캐싱, 병렬 처리, 최적화를 자동으로 처리합니다. 이를 통해 빌드 과정을 단순화하고, 대규모 코드베이스를 효율적으로 지원하며 여러 모듈을 관리할 수 있습니다.

다른 빌드 도구들과 비교했을 때, 밀은 복잡한 콜백 구조를 요구하지 않아 개발자와 통합 개발 환경(IDE)이 빌드 그래프를 쉽게 이해하고 탐색할 수 있게 합니다. 밀은 단일 범용 프로그래밍 언어를 사용하여 코드 통합을 원활하게 하고, IDE 지원을 개선합니다.

밀은 자바/JVM 빌드 도구로 자리 잡기를 목표로 하며, 오랜 역사를 가진 메이븐과 그래들에 대한 현대적인 대안을 제공합니다. 또한, 모노레포 환경의 사용자들을 겨냥하여 바젤과 같은 복잡한 도구에 비해 더 간단한 솔루션을 제공합니다.

앞으로 밀은 빌드 과정을 민주화하여 개발자들이 광범위한 빌드 시스템 전문 지식 없이도 프로젝트를 관리할 수 있도록 할 계획입니다. 이 도구는 현대 자바 프로젝트와 더 쉬운 모노레포 관리를 위한 시장의 공백을 메우는 것을 목표로 하고 있습니다.

밀의 설계 철학은 빌드 과정을 단순화하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 리액트.js가 웹 UI 개발을 간단하게 만든 방식과 유사합니다.

이 글에서는 지폐 검증기, 즉 현금의 진위를 확인하는 장치에 대한 기술을 다룹니다. 디지털 결제가 보편화되었지만, 이러한 검증기는 여전히 식료품점이나 ATM과 같은 다양한 장소에서 필수적입니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

지폐 검증기는 미세 인쇄, 홀로그램, 자외선 잉크와 같은 여러 보안 기능을 사용하여 진짜 돈과 위조지를 구별합니다. 지폐 디자이너들은 쉽게 볼 수 있지만 복제하기 어려운 기능을 만드는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 위조 방지를 위해 10가지 이상의 다양한 보안 방법을 조합하여 지폐를 강화합니다.

저자는 여러 지폐 검증기를 조사하면서 이들 장치가 유사한 구성 요소를 포함하고 있음을 발견했습니다. 여기에는 광학 센서와 자기 감지 기술이 포함되어 있으며, 지폐가 통과할 때 다양한 특성을 측정합니다. 저자는 검증기를 속일 수 있는 위조 지폐를 만들려고 시도했지만, 초기 결과는 유망했으나 검증 과정의 복잡성 때문에 성공하기 어려웠습니다. 검증 과정은 여러 센서와 특정 서명을 요구하기 때문입니다.

검증기는 센서에서 수집한 데이터를 분석하기 위해 정교한 신호 처리 파이프라인을 사용합니다. 이 과정에는 데이터의 정규화, 평균화, 저장된 값과의 비교가 포함되어 정확성을 보장합니다. 저자는 결국 지폐를 성공적으로 위조하는 것이 검증 과정의 정밀한 요구 사항 때문에 매우 어렵다는 결론을 내렸습니다. 이들은 이러한 저기술 시스템이 통화의 무결성을 유지하는 데 효과적임을 인정합니다.

요약하자면, 지폐 검증기는 다양한 기술을 결합하여 지폐의 진위를 보장하는 복잡한 시스템으로, 위조를 어렵게 만드는 도전 과제가 됩니다.

구글의 Material 3 Expressive는 디자인 시스템에 대한 중요한 업데이트로, 사용자 연구를 바탕으로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 2022년에 연구 인턴이 사용자 감정에 대한 발견을 통해 구글 앱에서 더 감정적이고 매력적인 디자인의 필요성에 대한 논의가 시작되면서 시작되었습니다.

연구의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 감정적 연결을 강조합니다. Expressive 디자인은 사용자에게 감정을 불러일으켜 인터페이스를 더 매력적이고 효과적으로 만듭니다. 색상, 형태, 크기, 움직임, 그리고 공간의 활용을 통해 사용성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

둘째, 광범위한 연구가 진행되었습니다. 46개의 연구가 18,000명 이상의 전 세계 참가자를 대상으로 진행되었으며, 디자인 요소가 사용자 감정과 사용성에 미치는 영향을 분석했습니다.

셋째, 사용자 선호도에 대한 결과도 있었습니다. 특히 18세에서 24세 사이의 젊은 사용자들은 표현력이 풍부한 디자인을 선호하는 경향이 강했습니다. 이러한 디자인은 "활기찬", "재미있는", "친근한" 등의 속성에서 높은 평가를 받았습니다.

넷째, 사용성이 개선되었습니다. Expressive 디자인은 시각적으로 더 매력적일 뿐만 아니라 사용성도 향상시킵니다. 연구 결과, 사용자는 표현력이 풍부한 디자인에서 주요 요소를 더 빠르게 인식할 수 있었으며, 이는 연령대에 관계없이 균형을 맞추는 데 도움이 되었습니다.

다섯째, 표현성과 기능성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. Expressive 디자인이 매력적이긴 하지만, 기존의 사용성 기준과 일치해야 합니다. 너무 익숙하지 않은 패턴으로 벗어난 디자인은 사용성을 저하시킬 수 있습니다.

마지막으로, 구현 가이드라인이 제시되었습니다. 디자이너들은 새로운 표현 요소를 실험하면서도 사용자 요구와 기능성을 최우선으로 고려해야 합니다. 접근성과 반복적인 테스트도 성공적인 구현을 위해 매우 중요합니다.

Material 3 Expressive는 사용자와 감정적으로 연결되는 디자인으로 나아가는 방향을 제시하며, 매력과 사용성을 동시에 향상시키면서도 필수 기능성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Vircadia는 게임에서 실시간 상태 추적을 위해 설계된 강력한 플랫폼으로, 특히 부정행위 방지와 경쟁적인 플레이에 적합합니다. 이 플랫폼의 주요 기능은 다음과 같습니다.

우선, Vircadia는 모든 게임 엔티티의 상태를 효율적으로 서버 측에서 추적할 수 있는 고성능 추적 기능을 제공합니다. 또한 PostgreSQL과 통합되어 있어, SQL을 사용해 게임 세계를 정의할 수 있으며, 트랜잭션과 롤백 같은 고급 데이터베이스 기능을 활용할 수 있습니다.

SDK 없이도 Websocket이나 HTTP를 통해 API에 연결할 수 있어, 어떤 SQL 클라이언트를 사용하더라도 Vircadia와 상호작용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 개발에서 운영까지 쉽게 확장할 수 있는 기업 수준의 도구를 지원합니다.

개발자 친화적인 Vircadia World CLI는 개발부터 배포까지 모든 과정을 관리할 수 있도록 도와주어 원활한 작업 흐름을 보장합니다. 보안 측면에서도 OAuth 2.0을 사용하여 안전한 접근 관리를 제공하며, 독일의 도이치 텔레콤과 같은 신뢰할 수 있는 파트너에 의해 검증됩니다.

Vircadia는 성능을 저하시키지 않으면서도 어떤 장치에서든 접근할 수 있도록 컨테이너에 배포할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. 또한, 간결하고 일관된 프레임워크를 통해 높은 성능에 집중하는 미니멀리스트 디자인을 채택하고 있습니다.

마지막으로, Vircadia는 Apache 2.0 라이선스 하에 무료로 제공되는 오픈 소스 플랫폼으로, 커뮤니티의 기여를 통해 지원받고 있습니다. Vircadia를 통해 인프라보다는 게임 플레이에 집중할 수 있습니다.

FastVLM은 비전 언어 모델이 이미지를 처리하는 방식을 개선하기 위해 설계된 새로운 시스템입니다. 주요 특징으로는 FastViTHD 인코더가 있습니다. 이 하이브리드 인코더는 더 적은 수의 토큰을 생성하며 고해상도 이미지의 처리 속도를 높입니다. 성능 면에서 가장 작은 버전은 LLaVA-OneVision-0.5B보다 85배 빠르며, 더 큰 버전은 Cambrian-1-8B와 같은 최신 모델보다 7.9배 더 빠른 처리를 자랑합니다. 또한, iOS용 데모 앱이 제공되어 모바일 기기에서 모델의 성능을 시연할 수 있습니다.

FastVLM을 사용하려면 LLaVA 코드베이스의 지침에 따라 훈련이나 미세 조정을 진행해야 합니다. 설정 과정에서는 파이썬 환경을 만들고 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 여러 가지 모델 크기가 제공되며, FastVLM-0.5B, 1.5B, 7B 버전이 있습니다. 미리 훈련된 체크포인트를 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

모델을 실행하려면 제공된 명령어를 사용하여 자신의 이미지와 프롬프트를 입력하면 됩니다. Apple 실리콘 및 Apple 기기에서 모델을 실행하기 위한 특별한 지침도 제공됩니다. 코드를 사용할 경우 관련 연구 논문을 인용해 주시기 바랍니다. 이 코드는 다양한 오픈 소스 기여를 바탕으로 구축되었으며, 사용자는 사용 전에 라이선스 계약을 검토해야 합니다.

현대의 대형 언어 모델(LLM)은 단순한 계산 한계를 넘어 현재 하드웨어에서 통신 속도 문제에 직면해 있습니다. 이를 해결하기 위해 다중 헤드 잠재 주의(Multi-head Latent Attention, MLA)는 키-값 층에서 저랭크 행렬을 사용하여 더 작고 압축된 데이터를 캐시할 수 있게 합니다. 이로 인해 전통적인 방법에 비해 처리 속도가 빨라집니다. MLA는 또한 성능 향상을 위해 업 프로젝션 행렬을 사용하며, 통신 요구를 줄이기 위해 약간의 추가 계산을 감수합니다.

MLA의 장점에도 불구하고 많은 주요 모델 개발자들은 여전히 그룹 쿼리 주의(Group Query Attention, GQA)를 사용하고 있으며 MLA로 전환하지 않고 있습니다. 이 논문에서는 GQA가 캐시 크기를 늘리지 않고도 MLA로 표현될 수 있지만, 그 반대는 불가능하다는 점을 보여줍니다. MLA의 채택을 촉진하기 위해 저자들은 인기 있는 GQA 기반 모델(예: LLaMA와 Qwen)을 MLA로 변환하는 방법인 TransMLA를 소개합니다. 이 변환 후 모델은 캐시 크기를 늘리지 않고도 성능 향상을 위해 추가 훈련이 가능합니다. 저자들은 또한 MLA 추론 속도를 높이기 위한 기술을 개발할 계획이며, 변환된 모델이 효율성을 유지할 수 있도록 할 것입니다.

이 글에서는 "P 해킹"이라는 개념을 다룹니다. P 해킹은 연구자들이 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 위해 데이터나 분석 방법을 조작하는 행위를 의미하며, 이는 과학 연구에서 오해를 불러일으킬 수 있습니다. P 해킹이 발생할 수 있는 다섯 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

첫째, 실험을 조기에 종료하는 것입니다. 연구자들은 유의미한 결과를 발견하자마자 실험을 중단할 수 있으며, 이로 인해 계획된 샘플 수를 수집하지 못하게 됩니다. 이는 대표성이 결여된 결과를 초래할 수 있습니다.

둘째, 성공할 때까지 실험을 반복하는 것입니다. 이전의 실패한 시도를 무시하고 같은 실험을 계속 진행하여 유의미한 결과를 얻으려는 경우, 결과가 왜곡될 수 있습니다.

셋째, 결과를 선택적으로 보고하는 것입니다. 긍정적인 결과만을 보고하고 다른 데이터를 생략하면 편향된 서사가 만들어집니다. 모든 데이터를 보고하여 전체적인 관점을 제공하는 것이 중요합니다.

넷째, 데이터를 조정하는 것입니다. 연구자들은 통계적 유의성을 얻기 위해 데이터 분석 방식을 조정할 수 있으며, 예를 들어 적절한 근거 없이 이상치를 제외하는 경우가 있습니다. 결과 분석 전에 데이터 처리에 대한 규칙을 설정하는 것이 중요합니다.

다섯째, 선택적 보고입니다. 전체 데이터를 무시하고 단일 긍정적인 결과에만 집중하면 다른 사람들이 개입의 효과에 대해 잘못된 인상을 받을 수 있습니다.

이 글은 연구 관행에서의 정직성이 신뢰할 수 있고 재현 가능한 결과를 보장하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.