Erlang-RED는 Node-RED의 NodeJS 백엔드를 Erlang 버전으로 교체하는 프로젝트로, 기존의 흐름 코드와의 호환성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 Erlang의 동시성과 메시지 전달 기능을 활용하여 Node-RED의 저코드 비주얼 프로그래밍 경험을 향상시키고자 합니다.

Erlang-RED의 주요 목적은 동시성을 위해 설계된 Erlang 언어를 사용하여 Node-RED를 개선하는 것입니다. NodeJS는 단일 스레드로 작동하기 때문에 Erlang의 장점을 활용하는 것이 중요합니다. 그러나 Node-RED의 일부 자바스크립트 함수 노드는 Erlang-RED에서 지원되지 않을 수 있어 완전한 호환성에 제한이 있을 수 있습니다. 개발팀은 Erlang-RED 노드의 기능이 Node-RED와 일치하도록 테스트 흐름을 만드는 데 집중하고 있습니다.

Erlang-RED의 아키텍처는 노드 간의 상호 의존성이 많아 복잡합니다. 이러한 상호 연결성을 단순화하는 아키텍처 다이어그램은 도움이 되지 않을 수 있습니다. 현재 Erlang-RED는 오류 처리를 위한 catch, GET 및 POST 요청을 지원하는 http in, 정적 지연을 위한 delay, 대부분의 논리 연산자가 작동하는 switch 등 다양한 노드를 지원합니다. 그러나 컨텍스트와 특정 JSONata 기능과 같은 일부 기능은 완전히 구현되지 않았습니다.

테스트와 개발 측면에서는 Node-RED 내에서 시각적으로 유닛 테스트를 생성할 수 있습니다. 흐름 기능을 테스트하기 위한 새로운 노드인 Assert Failed가 추가되어 흐름에서 오류를 잡을 수 있습니다. 시각적 유닛 테스트가 통합되어 있어 테스트 결과를 쉽게 실행하고 모니터링할 수 있습니다. 기여는 특히 Erlang 코드와 Node-RED 테스트 흐름에서 환영합니다. 각 테스트는 특정 기능에 집중하고 검증을 위해 assert 노드를 사용해야 합니다.

Erlang-RED는 Docker, Fly.io 또는 Heroku를 사용하여 배포할 수 있으며, 자세한 설정 지침이 제공됩니다. 이 프로젝트는 개인과 Node-RED 커뮤니티의 기여에 감사하며, 그들의 지원과 자원에 대해 인정하고 있습니다. 마지막으로, 이 프로젝트는 전통적인 방법으로 개발되며 소프트웨어 개발에 대한 신중한 접근 방식을 촉진하고 있습니다.

2025년 5월 16일, OpenAI는 여러 코딩 작업을 동시에 처리할 수 있는 새로운 클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링 도구인 Codex를 출시했습니다. 이 도구는 ChatGPT Pro, Team, Enterprise 사용자에게 제공되며, 곧 Plus 사용자에게도 접근이 확대될 예정입니다.

Codex의 주요 기능으로는 작업 관리, 실시간 모니터링, 검증 및 안전성, 그리고 사용자 맞춤화가 있습니다. Codex는 코드를 작성하고, 버그를 수정하며, 코드에 대한 질문에 답하고, 변경 사항을 제안할 수 있습니다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소에 접근할 수 있는 안전한 격리 환경에서 진행됩니다. 사용자는 Codex가 작업을 수행하는 동안 진행 상황을 실시간으로 추적할 수 있으며, 일반적으로 작업 완료에는 1분에서 30분이 소요됩니다. Codex는 터미널 로그와 테스트 결과를 통해 자신의 작업에 대한 증거를 제공합니다. 사용자는 생성된 코드를 안전성과 정확성을 위해 검토하는 것이 권장됩니다. 개발자는 AGENTS.md 파일을 사용하여 Codex에게 자신의 코드베이스를 탐색하고 코딩 표준을 준수하는 방법을 안내할 수 있습니다.

Codex는 코딩 작업에 최적화된 codex-1 모델을 기반으로 구축되었으며, 인간의 코딩 선호도와 밀접하게 일치하도록 훈련되었습니다. 다양한 실제 코딩 시나리오를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 보안 측면에서도 Codex는 악의적인 사용을 방지하고 합법적인 코딩 작업을 지원할 수 있도록 설계되었습니다. 작업 실행 중에는 인터넷에 접근하지 않는 안전한 환경에서 운영됩니다.

초기 사용자들인 Cisco와 Temporal은 Codex를 활용하여 기능 개발 속도를 높이고, 문제를 디버깅하며, 반복적인 작업을 관리하고 있습니다. Codex는 소프트웨어 엔지니어링 팀의 생산성을 향상시키는 도구로 여겨지고 있습니다. OpenAI는 Codex의 기능을 확장하고, 개발 도구와의 통합을 개선하며, 사용자와 AI 간의 상호작용을 다듬을 계획입니다. 개발자들이 Codex에 작업을 쉽게 위임하면서도 프로젝트에 대한 통제를 유지할 수 있는 워크플로우를 만드는 것이 목표입니다.

현재 Codex는 특정 사용자 그룹에 배포되고 있으며, 향후 더 넓은 접근성과 유연한 가격 옵션을 제공할 계획입니다.

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2025년 5월 16일, MIT는 2024년 11월에 arXiv에 게시된 "인공지능, 과학적 발견, 그리고 제품 혁신"이라는 제목의 사전 인쇄 논문을 철회한다고 발표했습니다. 연구의 신뢰성에 대한 우려로 MIT는 내부적으로 비밀 검토를 실시했으며, 이 과정에서 데이터의 신뢰성과 유효성에 문제가 있음을 발견했습니다. 이에 따라 MIT는 이 논문의 arXiv와 《경제학 분기별 저널》에서의 철회를 요청했습니다.

저자들인 다론 아세모글루 교수와 데이비드 아우터 교수는 연구에 대한 신뢰 부족을 표명하며, 정확한 연구 기록을 유지하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 그들은 이 논문의 결과가 인공지능과 과학에 대한 학술적 또는 공적 논의에서 사용되어서는 안 된다고 언급했습니다. MIT는 연구의 신뢰성이 그들의 사명에 매우 중요하며, 이러한 우려를 해결하기 위한 정책을 마련하고 있다고 강조했습니다.

최근 CPython 개발자들이 CPython 3.14.0b1을 출시하며 멀티코어 CPU와 GPU를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 자유 스레드 Python 구현에 중요한 진전을 이루었습니다. Quansight 팀은 많은 Python 패키지가 새로운 자유 스레드 빌드와 호환될 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 했습니다.

자유 스레드 Python은 모든 가용 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시킵니다. 현재의 GIL(전역 인터프리터 잠금)은 Python이 스레드를 병렬로 실행하는 능력을 제한하여 많은 개발자들이 비용이 많이 드는 멀티프로세싱을 사용하게 만듭니다. 자유 스레드 Python으로 전환하려면 기존 패키지, 특히 컴파일된 코드가 포함된 패키지에 대한 상당한 업데이트가 필요합니다. 이는 데이터 경합을 초래할 수 있는 전역 상태 문제를 해결하는 것을 포함합니다.

팀은 패키징 도구, PyData 생태계의 주요 패키지(예: NumPy와 pandas), 그리고 일반적인 의존성 등 많은 도구와 라이브러리를 개선하는 데 도움을 주었습니다. Python 경고 모듈, asyncio, 가비지 수집기 등에서 주요 개선이 이루어졌습니다. 작년에는 많은 패키지가 자유 스레드 Python과 호환되지 않았습니다. 그러나 지속적인 협업을 통해 상황이 크게 개선되었습니다. Cython은 이제 자유 스레드 빌드를 지원하며, 이전의 많은 빌드 문제를 해결했습니다.

자유 스레드 빌드는 테스트 준비가 되었지만, 성능과 버그에 대한 더 많은 피드백이 필요합니다. 일부 라이브러리는 여전히 스레드 안전성을 위한 세부 감사가 필요하며, 많은 레거시 패키지는 필요한 업데이트를 위한 자원이 부족합니다. 커뮤니티는 제공된 가이드라인을 검토하고, Discord에서 논의에 참여하며, PyCon에서 패키지 전환에 대한 통찰을 얻기 위해 강연에 참석하는 등 기여할 것을 권장합니다.

자유 스레드 Python의 개발은 Python 성능 향상을 위한 중요한 단계로 여겨지며, 현재의 작업은 모든 개발자를 위한 언어의 미래를 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

17세기부터 19세기 초까지의 영국 해군의 성공과 그 운영 구조가 어떻게 효과적인 성과를 이끌어냈는지를 다룹니다. 이 시기 영국 해군은 7년 전쟁과 나폴레옹 전쟁과 같은 역사적 갈등에서 지배적인 역할을 했으며, 기술적으로 우위에 있지 않았음에도 불구하고 중요한 승리를 거두었습니다.

해양의 광활함, 느린 통신, 예측할 수 없는 날씨 등으로 인해 해군 함장들을 감독하는 것이 어려웠습니다. 이로 인해 일부 함장들이 의무를 소홀히 할 가능성이 있었습니다. 하지만 영국 해군은 함장들이 전투에 참여하도록 유도하는 여러 시스템을 마련했습니다. 함장들은 상선들을 포획함으로써 부를 축적할 수 있었고, 바다에 나가지 않을 때는 반액의 급여를 받으며 규율을 유지하도록 했습니다. 또한, 육군과 달리 해군 장교들은 연공서열에 따라 승진했기 때문에, 함장들은 좋은 행동을 유지하여 더 높은 계급으로 올라갈 수 있었습니다. 전투 전술로는 '전투 대형'과 '바람의 우세'를 활용하여 전투 중 더 나은 감독과 참여를 가능하게 했습니다.

엄격한 전쟁 규정은 장교들이 전투에 참여하도록 의무화했으며, cowardice(겁쟁이 행동)나 태만에 대한 중벌을 규정하여 책임을 보장했습니다. 19세기에는 증기선의 도입으로 이러한 관행과 규정이 변화하게 되었고, 이는 감독 능력이 해군 운영에 미친 영향을 보여줍니다.

영국 해군의 제도적 설계는 해상 전쟁의 고유한 도전에도 불구하고 효과적인 유인책과 규정을 통해 성공을 거두는 데 기여했습니다.

Sci-Net은 연구자들이 연구 논문을 요청하고 공유할 수 있도록 설계된 새로운 소셜 네트워크 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 자동으로 논문을 다운로드하지만 사용자 업로드를 받지 않는 Sci-Hub의 문제를 해결하고자 합니다.

Sci-Net의 주요 기능 중 하나는 논문 요청입니다. 사용자는 DOI를 입력하여 논문이 있는지 확인할 수 있으며, 논문이 없을 경우 요청을 생성할 수 있습니다. 또한, 요청된 논문에 접근할 수 있는 사용자는 익명으로 논문을 업로드할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 신원을 보호하기 위해 워터마크를 제거합니다. 사용자는 자신의 요청과 업로드를 확인할 수 있는 라이브러리 섹션이 있으며, 논문 기여도 쉽게 할 수 있습니다. 업로드된 논문은 등록하지 않은 사용자도 포함해 누구나 공용 URL을 통해 접근할 수 있습니다.

Sci-Net은 사용자들이 논문을 공유하는 데 보상을 주기 위해 분산형 토큰 시스템을 사용합니다. 사용자는 1000개의 토큰으로 등록해야 하며, 이 토큰은 논문을 업로드함으로써 얻을 수 있습니다. 전통적인 유료 장벽과는 달리, Sci-Net의 토큰 수수료는 최소화되어 있으며, 수익은 출판사가 아닌 연구자들에게 직접 전달됩니다. 논문이 업로드되면 모든 사용자에게 무료로 제공됩니다.

Sci-Net은 지식의 개방적 접근을 촉진하며, 연구 결과를 누구나 자유롭게 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 플랫폼이 많이 사용될수록 토큰의 가치가 높아져 Sci-Hub의 지속적인 발전을 지원하는 데 도움이 됩니다. Sci-Net은 연구자들이 지식을 공유하는 방식을 혁신하고, 연구에 대한 개방적 접근을 위한 협력적인 환경을 조성하고자 합니다.

SQL-tString은 SQL 쿼리를 안전하게 생성하기 위한 도구로, t-strings를 사용하여 SQL 인젝션을 방지하는 데 도움을 줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

기본 사용법으로는 sql_tstring에서 sql을 임포트하고 t-strings를 사용하여 SQL 쿼리를 구성할 수 있습니다. 예를 들어, a라는 변수를 사용하여 쿼리를 만들 수 있습니다. 이때 query는 문자열이고, values는 쿼리에 대한 값의 리스트입니다.

t-string 내에서는 변수 이름만 사용할 수 있으며, {a - 1}과 같은 잘못된 구문은 허용되지 않습니다. 유효한 열 이름과 테이블 이름을 정의하려면 sql_context를 사용할 수 있습니다. 이 경우, 유효한 열과 테이블 이름을 지정한 후 쿼리를 작성하면 됩니다. 잘못된 이름을 사용하면 오류가 발생합니다.

특별한 값인 Absent를 사용하여 매개변수를 설정하면 쿼리에서 해당 매개변수를 제거할 수 있습니다. 예를 들어, a와 b를 Absent로 설정하면 쿼리는 b만 업데이트하게 됩니다.

NULL 값을 조건에서 처리하기 위해 IsNull 또는 IsNotNull을 사용할 수 있습니다. SQL에서 x = NULL은 항상 거짓이기 때문입니다. 기본적으로 SQL-tString은 매개변수에 qmark 스타일을 사용하지만 $ 스타일로도 작동할 수 있습니다. 이를 전역적으로 설정할 수 있습니다.

SQL-tString은 Python 3.14 이상에서 설계되었지만, t-strings 대신 표준 문자열을 사용하면 Python 3.12와 3.13에서도 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 Python에서 SQL 쿼리를 작성하는 과정을 간소화하고 안전하게 만들어 줍니다.

2025년 5월 16일, 연간 1억 3천만 달러를 벌어들이는 한 항공우주 회사가 소프트웨어 제품의 무료 체험판을 이용해 비용을 지불하지 않고 있는 상황입니다. 이 회사는 우주 분야에서 활동하며 소프트웨어에 크게 의존하고 있는데, 지난 10년 동안 다양한 기업 및 개인 이메일 주소를 사용해 30일 무료 체험을 위해 새로운 계정을 반복적으로 생성해왔습니다.

문제가 되는 소프트웨어는 Xen Orchestra Appliance(XOA)로, 소프트웨어 업데이트를 직접 관리하고 싶지 않은 팀을 위해 설계된 사용자 친화적인 플랫폼의 검증된 버전입니다. 이 회사는 볼륨 라이선스를 구매하라는 지원과 제안을 받은 후에도 계속해서 새로운 체험판에 가입함으로써 비용을 피하고 있습니다.

이러한 행동은 오픈 소스 커뮤니티의 도덕적 기준을 훼손하며 지속 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 소프트웨어 제공업체는 진정한 사용자를 지원하고 제품을 개선하기 위해 체험 사용에 대한 stricter 제한을 시행할 계획입니다. 이들은 해당 회사가 접근 방식을 재고하고 윤리적으로 행동할 것을 촉구하고 있습니다.

최근 Reddit 토론에서 한 참가자가 RustWeek에서의 경험을 공유하며 Rust 컴파일러 오류 메시지의 발전에 대해 이야기했습니다. 버전 1.01부터 시작한 Rust의 릴리스를 분석한 결과, 시간이 지남에 따라 Rust의 오류 보고가 크게 개선되었다는 사실을 발견했습니다.

주요 내용으로는 Rust가 항상 강력한 오류 메시지를 제공해왔으며, 시간이 지남에 따라 눈에 띄는 향상이 있었다는 점이 있습니다. 버전 1.2.0에서는 숫자 오류 코드가 도입되었고, 1.26.0에서는 다채로운 오류 메시지와 오류 코드에 대한 설명을 받을 수 있는 기능이 추가되었습니다. 일부 오류 메시지는 버전 간에 변화가 있었으며, 이는 지속적인 조정과 개선이 이루어지고 있음을 나타냅니다. 이러한 오류 메시지의 개발에는 많은 기여자들의 광범위한 노력이 필요하며, 효과적인 컴파일러 피드백을 만들기 위한 디자인과 테스트의 중요성을 강조합니다.

참가자는 다른 사람들에게 오류 메시지의 더 많은 예시를 탐색하고 자신이 좋아하는 메시지를 Reddit에 공유해보라고 권장했습니다. 또한 오류 발전을 시각적으로 볼 수 있는 인터랙티브 도구를 만드는 것이 복잡한 작업임을 암시하며, 이는 상당한 노력이 필요하다고 언급했습니다.

이 글에서는 저자의 웹사이트인 jasonthorsness.com과 오픈 소스 프로젝트 hn.unlurker.com에서 사용되는 캐싱 기술에 대해 다룹니다. 이 글은 예산이 제한된 웹 프로젝트를 관리하는 사람들이 높은 트래픽을 처리하는 데 도움을 주기 위해 작성되었습니다. 내용은 세 가지 난이도로 구성되어 있습니다.

첫 번째는 '쉬운 난이도 - 대부분 정적 사이트'입니다. 이러한 사이트는 모든 사용자에게 변하지 않는 콘텐츠를 제공합니다. 사용되는 기술로는 콘텐츠 해시가 포함된 리소스, 즉 파일 이름에 콘텐츠의 해시가 포함되어 효율적인 캐싱이 가능하게 합니다. 또한, CDN(콘텐츠 전송 네트워크)을 통해 리소스가 전 세계적으로 캐시되어 로드 시간을 줄이고 서버 요청을 감소시킵니다. 기본적인 동적 콘텐츠는 클라이언트 측 자바스크립트를 통해 관리하여 정적 요소와 동적 요소를 분리합니다.

두 번째는 '중간 난이도 - 데이터 기반 동적 사이트'입니다. 이러한 사이트는 hn.unlurker.com처럼 콘텐츠가 자주 업데이트됩니다. 저자는 짧은 기간 동안 콘텐츠를 캐시하는 캐시 제어 헤더를 사용하여 신선도와 성능의 균형을 맞춥니다. 또한, 메모리 캐싱, 단일 인스턴스화(같은 데이터에 대한 여러 요청을 방지하기 위해) 및 SQLite를 이용한 디스크 캐싱을 통해 성능을 최적화하고 API 리소스를 보호합니다.

세 번째는 '어려운 난이도 - 사용자 인증 사이트'입니다. 저자는 사용자별 데이터로 인해 더 복잡한 이 범주를 탐색하기 시작했습니다. 주요 전략은 사용자와 관련 없는 콘텐츠를 분리하고 사용자의 브라우저와 서버 간의 캐싱을 관리하는 것입니다.

효과적인 캐싱은 사이트 성능을 개선하고 비용을 관리하는 데 매우 중요합니다. 특히 웹사이트가 API와 서버리스 호스팅에 점점 더 의존하게 되면서, 적절한 캐싱은 자원이 제한된 환경에서도 큰 성능 향상을 가져올 수 있습니다.

구글은 사용자 경험을 더욱 감정적이고 매력적으로 만들기 위해 새로운 디자인 시스템인 Material 3 Expressive를 도입했습니다. 이 업데이트는 46개의 연구와 18,000명 이상의 참가자를 포함한 광범위한 연구 결과로, 감정을 불러일으키는 디자인에 대한 사용자 선호를 이해하기 위해 진행되었습니다.

Expressive 디자인은 색상, 형태, 크기, 움직임, 그리고 공간 활용을 통해 인터페이스를 생동감 있고 매력적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 접근 방식은 사용자가 목표를 달성하는 데 도움을 주며, 사용성을 향상시킵니다.

연구에 따르면, 특히 젊은 사용자들(18-24세의 87%까지)은 감정적으로 공감할 수 있는 표현력이 있는 디자인을 선호합니다. Expressive 디자인은 사용자가 주요 요소를 더 빠르게 인식할 수 있도록 도와주며, 어떤 경우에는 최대 4배 더 빠른 속도로 인식할 수 있습니다. 이 디자인 방식은 나이 많은 사용자들이 젊은 사용자들만큼 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원합니다.

사용자들은 표현력이 있는 디자인을 가진 브랜드를 더 현대적이고 관련성이 높다고 인식합니다. 이러한 디자인과 관련된 현대성(34%)과 반항성(30%) 같은 속성이 크게 증가했습니다.

Expressive 디자인은 사용자 경험을 향상시키지만, 기존의 사용성 기준과 일치해야 합니다. 익숙한 패턴에서 벗어나면 사용성이 저하될 수 있습니다.

새로운 디자인 키트와 전술을 실험해보고, 사용자 요구와 핵심 기능부터 시작하는 것이 좋습니다. 접근성 기준을 준수하여 포괄성을 보장하고, 사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선해 나가야 합니다.

Material 3 Expressive는 전통적이고 지루한 디자인에서 벗어나 사용자와 감정적으로 연결되는 인터페이스를 만들어 기능성과 매력을 동시에 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

rv는 R 패키지를 효율적이고 재현 가능하게 관리하고 설치하는 데 도움을 주기 위해 설계된 도구입니다. 현재 개발 중에 있으며, 완전한 문서가 부족할 수 있습니다.

주요 기능으로는 rv plan과 rv sync가 있습니다. rv plan 명령어는 동기화 명령을 실행했을 때 어떤 일이 발생할지를 보여줍니다. rv sync 명령어는 R 라이브러리, 구성 파일, 그리고 잠금 파일을 업데이트합니다.

사용자는 프로젝트 상태를 정의하기 위해 구성 파일을 생성합니다. 이 파일에는 R 버전, 저장소, 패키지 의존성이 포함됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 구성 파일을 만들 수 있습니다.

[project] name = "my first rv project" r_version = "4.4" repositories = [ { alias = "PPM", url = "https://packagemanager.posit.co/cran/latest" }, ] dependencies = [ "dplyr", { name = "ggplot2", install_suggestions = true} ]

rv sync 명령을 실행하면 지정된 패키지와 그 의존성이 설치됩니다. rv plan 명령은 변경 사항을 미리 볼 수 있게 해줍니다.

설치 및 사용에 대한 지침은 설치 문서를 참조하십시오. 사용 방법과 구성 팁은 사용 문서에서 확인할 수 있습니다.

rv 개발을 위해서는 Rust가 설치되어 있어야 하며, 선택적으로 "Just"를 사용할 수 있습니다. just run sync와 같은 명령어로 프로젝트를 실행하거나 cargo install로 빌드할 수 있습니다. 단위 테스트는 just test 명령어로 실행할 수 있습니다.

더 많은 예제와 고급 구성은 저장소의 example_projects 디렉토리에서 확인할 수 있습니다.

달루스는 로켓과 위성과 같은 복잡한 하드웨어 시스템의 설계 과정을 개선하기 위해 AI 기반 소프트웨어를 개발하는 회사입니다. 현재 사용되고 있는 도구들은 구식이며, 달루스는 하드웨어 개발을 더 빠르고 안전하며 효율적으로 만들고자 합니다. 이는 소규모 팀에게도 적용될 수 있습니다.

현재 채용 중인 직무는 창립 엔지니어 1호입니다. 이 역할은 제품의 모든 측면, 즉 프론트엔드 및 백엔드 개발, AI, 시스템 모델링 등을 포함합니다. 이상적인 후보자는 새로운 기술을 배우는 것을 즐기고, 제품 디자인에 대한 이해가 있으며, 도전적인 문제를 해결할 준비가 되어 있어야 합니다.

기술 스택은 프론트엔드에 Next.js, Typescript, React를 사용하고, 백엔드는 Node.js, Python, AWS를 활용합니다. AI 분야에서는 다양한 언어 모델과 도구 워크플로우를 사용합니다.

달루스는 2024년에 엘리엇과 세바스찬에 의해 설립되었으며, 항공우주 및 소프트웨어 분야에서 경험이 있는 팀입니다. 이들은 Y Combinator의 W25 프로그램을 완료했으며, 이미 수익을 창출하고 있으며 고급 하드웨어 회사들과 협력하고 있습니다.

직무 책임으로는 개념에서 출시까지 주요 제품 기능을 개발하고, 고객과 소통하여 필요를 파악하며, 회사의 아키텍처와 문화를 형성하는 데 기여하는 것이 포함됩니다. 또한 AI와 시뮬레이션을 활용하여 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 작업도 포함됩니다.

근무 환경은 요구 사항이 높고 빠르게 진행되며, 헌신과 노력이 필요하지만, 많은 학습과 영향력을 미칠 수 있는 기회를 제공합니다.

우대 사항으로는 시스템 공학 또는 관련 분야의 경험과 시뮬레이션 또는 AI에 대한 관심이 있습니다.

보상은 연봉이 14만 달러에서 20만 달러 사이이며, 0.5%에서 2.5%의 주식 옵션이 제공됩니다. 관심 있는 후보자는 기술 면접과 최종 현장 프로젝트를 포함한 채용 과정을 거치게 됩니다.

2025년 5월 6일, 레이몬드 첸은 윈도우의 progman.exe에서 사용된 기본 아이콘을 활용한 MS-DOS 프로그램에 대해 질문했습니다.

Ollama는 여러 비전 모델을 지원하는 새로운 엔진을 출시했습니다. 이 엔진은 Meta Llama 4와 Google Gemma 3와 같은 모델을 시작으로 시각적 입력을 통해 이해력과 추론 능력을 향상시킵니다.

새로운 엔진의 주요 기능 중 하나는 모델 지원입니다. 사용자는 Llama 4 Scout와 같은 모델을 실행할 수 있으며, 이 모델은 이미지를 분석하고 그에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 예를 들어, 아름다운 풍경 이미지를 설명하고 여행 정보를 제공할 수 있습니다.

또한 이 엔진은 여러 이미지를 동시에 처리할 수 있어, 사용자가 여러 이미지 간의 관계에 대해 질문할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 이미지에 등장하는 동물을 식별하는 것이 가능합니다.

정확성도 향상되었습니다. 시스템은 추가된 메타데이터를 통해 이미지를 처리하여 더 나은 결과를 제공하며, 이미지를 캐싱하여 향후 프롬프트에서 더 빠르게 접근할 수 있도록 메모리를 효과적으로 관리합니다.

모듈화된 구조 덕분에 각 모델은 독립적으로 작동하여 신뢰성과 개발자들의 통합 용이성을 높입니다. 이를 통해 다른 모델에 영향을 주지 않고도 업데이트와 개선이 더 간단해집니다.

Ollama는 앞으로 더 긴 문맥 크기, 향상된 추론 능력, 그리고 도구 상호작용 개선을 지원할 계획입니다. 이 엔진의 개발은 다양한 연구실과 하드웨어 파트너들의 기여로 이루어져, 멀티모달 모델의 성능과 사용성을 더욱 향상시켰습니다.

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LPython은 타입 주석이 있는 파이썬 코드를 최적화된 기계 코드로 변환하는 새로운 파이썬 컴파일러입니다. LLVM, C, C++, WASM, Julia, x86 등 다양한 백엔드를 지원합니다. 주요 특징으로는 빠른 컴파일 속도와 실행 성능이 있습니다. 또한, 실행 중에 코드를 컴파일하여 속도를 향상시키는 즉시 컴파일(JIT) 기능을 제공합니다. LPython은 @pythoncall과 같은 데코레이터를 통해 기존 파이썬 라이브러리와의 상호 운용성도 지원합니다.

현재 LPython은 알파 버전으로, 일부 버그가 있을 수 있습니다. 사용자들은 문제를 보고해 주기를 권장합니다. Conda를 통해 설치하거나 소스에서 빌드할 수 있습니다.

LPython은 공통 표현에서 여러 백엔드용 코드를 생성할 수 있습니다. 컴파일 과정은 입력 코드를 추상 구문 트리(AST)로 변환하고, 이 AST를 모든 의미적 세부 사항을 유지하는 추상 의미 표현(ASR)으로 변환합니다. 이후 최종 기계 코드를 생성하기 전에 ASR에 다양한 최적화를 적용합니다. 사용자들은 명령줄 플래그를 사용하여 여러 최적화를 적용할 수 있습니다.

LPython은 Numba와 C++와 같은 경쟁 제품과 성능을 비교한 결과, 특히 사전과 리스트와 같은 복잡한 데이터 구조를 활용하는 알고리즘에서 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다. 많은 경우 LPython의 실행 속도는 C++와 비슷한 수준입니다.

LPython은 파이썬의 사용 편의성과 높은 실행 속도를 결합하여, 효율성을 추구하는 파이썬 개발자들에게 유망한 도구가 될 것으로 기대됩니다.

멕시코에는 나우아틀어와 마야어를 포함해 68개의 공식 원주율 언어가 있으며, 약 700만 명이 이 언어를 사용하고 있습니다. 그러나 도시화, 세계화, 스페인어와 영어의 우세로 인해 이러한 언어는 감소하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 멕시코 정부는 원주율 언어 수업과 이중 언어 교육을 장려하고 있습니다. 예를 들어, 유카탄에서는 35,000명의 학생들이 어릴 때부터 유카텍-마야어를 배울 수 있으며, 나우아틀어 수업은 곧 멕시코시티의 78개 학교에서 제공될 예정입니다.

이 이니셔티브는 원주율 문화의 보존과 그 역사적 중요성을 인식하는 것을 목표로 하고 있습니다. 제한된 자원과 원주율 언어에 대한 차별과 같은 도전에도 불구하고, 학생들과 지역 사회에서는 이러한 언어를 배우고 사용하는 데 대한 열정이 커지고 있습니다. 원주율 민족과 그 언어에 대한 차별은 멕시코의 식민지 역사에 뿌리를 두고 있지만, 이러한 언어를 되살리는 것은 정체성과 존엄성을 회복하는 방법으로 여겨지고 있습니다. 언어의 다양성을 포용하는 것은 멕시코의 모든 목소리가 존중받는 데 기여할 수 있습니다.

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오늘날 우리는 텍스트를 통해 인공지능(AI)과 자주 상호작용하지만, 이로 인해 오해, 느린 반응, 접근성 문제와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 저자는 AI가 필요에 따라 동적인 사용자 인터페이스(UI) 요소를 생성함으로써 사용자 경험을 개선할 수 있는 해결책을 제안합니다.

텍스트 커뮤니케이션의 도전 과제로는 사용자가 자신의 요구를 텍스트로 표현하는 데 어려움을 겪는 점이 있습니다. 텍스트는 모호할 수 있고 검증하기 어려운 경우가 많습니다. 텍스트만으로 이루어진 인터페이스는 장애가 있는 사람들에게는 사용하기 힘들 수 있으며, 긴 텍스트 대화는 혼란을 초래할 수 있습니다.

저자는 AI가 대화 중에 양식, 버튼, 표와 같은 UI 요소를 생성할 수 있는 프로토타입을 개발했습니다. 예를 들어, 사용자가 새로운 배송 주소를 한 글자씩 입력하는 대신, 양식을 한 번에 작성할 수 있도록 합니다.

AI는 사용자의 요청을 해석하고 어떤 종류의 UI 요소를 생성할지 결정합니다. 그런 다음 UI를 위한 구조화된 형식(JSON)을 생성하여 사용자에게 표시합니다. 사용자는 UI와 상호작용하며, 수집된 데이터는 시스템에 의해 처리됩니다.

이러한 접근 방식은 친숙한 UI 요소를 사용하여 인지 부담을 줄이고, UI 수준에서 데이터 검증을 보장하며, 복잡한 서비스를 더 쉽게 접근할 수 있도록 하여 사용자 경험을 향상시킵니다. UI 요소의 종류로는 여러 관련 정보를 수집하는 양식, 선택을 위한 버튼이나 체크박스와 같은 선택 요소, 데이터를 명확하게 제시하는 데이터 시각화(표, 목록), 다단계 작업을 위한 복합 요소(위자드, 캘린더) 등이 있습니다.

실제 사례로는 한 배송 회사의 프로토타입이 있습니다. 이 프로토타입은 사용자가 인터랙티브한 양식과 버튼을 사용하여 배송 주소를 변경할 수 있게 하여 과정을 간소화합니다.

개발자들은 AI를 위한 명확한 시스템 프롬프트를 만들고, UI 요소를 렌더링할 수 있는 클라이언트 측을 구축하며, 요소가 접근성 기준을 충족하도록 해야 합니다. 그러나 지연 시간과 검증과 같은 기술적 문제를 해결해야 하며, 향후 연구는 개인화된 인터페이스와 자동화된 UI 테스트에 초점을 맞출 수 있습니다.

결론적으로, 대화형 AI와 AI 생성 인터페이스를 통합하면 상호작용을 더 직관적이고 효율적으로 만들어 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 대화의 장점과 구조화된 UI 요소를 결합하여 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 풍부하게 합니다.

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하버드 비즈니스 스쿨의 연구에 따르면, 재택근무를 하는 직원들이 팬데믹이 시작된 이후로 실제로 더 긴 시간 동안 일하고 더 많은 회의에 참석하고 있는 것으로 나타났습니다. 300만 명 이상의 데이터를 분석한 결과, 봉쇄 초기 몇 주 동안 평균 근무 시간이 8.2% 증가했으며, 이는 약 48.5분에 해당합니다. 직원들은 13% 더 많은 회의에 참석했지만, 각 회의는 약 12분 짧아졌습니다.

주요 발견 사항으로는 직원들이 매일 5.2% 더 많은 이메일을 보내고, 수신자 수가 늘어나며, 근무 시간 이후에 보내는 이메일도 증가했다는 점이 있습니다. 평균 근무 시간이 길어지면서 업무와 개인 생활이 점점 더 뒤섞이고 있습니다.

이 연구는 원격 근무의 어려움, 예를 들어 화상 회의 피로와 업무와 가정 간의 경계 유지의 어려움을 강조합니다. 연구자들은 직원들의 개인적인 상황에 따라 생산성이 크게 달라질 수 있다고 제안합니다.

관리자들에게는 세 가지 주요 권장 사항이 있습니다. 첫째, 직원들의 고유한 상황을 이해하고 공감해야 합니다. 둘째, 단순히 근무 시간보다는 업무의 질에 집중해야 합니다. 셋째, 이 시기에 직원들 간의 생산성이 다를 것임을 인식해야 합니다.

전반적으로 이 연구는 팬데믹 동안 변화하는 업무의 본질과 직원의 웰빙에 미치는 영향을 조명합니다.

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BuyMeACoffee라는 크라우드펀딩 플랫폼이 최근 여러 국가에서 창작자에 대한 지급 지원을 중단했습니다. 특히 많은 우크라이나 사용자에게 큰 영향을 미쳤습니다. 이 결정은 사전 통보 없이 이루어져 창작자들이 자신의 자금을 접근할 수 없게 되었습니다. 처음에 회사는 규정 준수 문제를 언급했지만, 이후 우크라이나 창작자들이 사용하던 Payoneer를 중단하고 Stripe만 남겼다고 밝혔습니다. 그러나 Stripe는 우크라이나에서 사용할 수 없습니다.

이러한 변화에 대한 소통 부족은 많은 사용자들을 불만스럽게 만들었고, 회사의 신뢰성에 의문을 제기하게 만들었습니다. BuyMeACoffee는 일부 문의에 응답했지만, 그들의 소통 방식은 모호하고 불충분하다는 비판을 받았습니다. 일부 사용자들은 수입원을 잃을까 걱정하고 있으며, 플랫폼의 전반적인 신뢰성에 대한 우려도 커지고 있습니다.

후속 업데이트에서 회사는 상황을 인정했지만, 지원되지 않는 국가의 창작자들을 어떻게 지원할 것인지에 대한 구체적인 계획은 밝히지 않았습니다. 전반적으로 이러한 변화가 시행되고 소통된 방식은 사용자들 사이에서 큰 우려를 불러일으켰습니다.

"I Dropped My Phone The Screen Cracked"는 웹 브라우저에서 오디오를 쉽게 생성하고 관리할 수 있도록 설계된 웹 오디오 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 간단한 메서드 체이닝 시스템과 익숙한 CSS 스타일의 선택기를 사용하여 오디오 노드를 조작합니다.

사용자는 기본적인 소리를 위해 __().sine().dac().play();와 같은 명령어를 사용하여 오디오 노드를 쉽게 생성하고 연결할 수 있습니다. 또한, 주파수나 필터와 같은 설정을 간단한 명령어로 조정할 수 있어, 예를 들어 사인파 발진기의 주파수를 변경하는 것이 가능합니다.

사용자는 오디오 노드 체인을 매크로라는 재사용 가능한 단위로 묶을 수 있어 복잡한 설정을 간소화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 사용자가 쉽게 인스턴스화하고 커스터마이즈할 수 있는 플러그인을 만들 수 있도록 지원합니다.

이 라이브러리는 오디오 코딩을 간단하고 즐겁게 만들어, 사용자가 복잡성보다는 창의성에 집중할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 더 많은 정보를 원하거나 기여하고 싶은 사람들을 위해 문서와 커뮤니티 지원 등의 추가 리소스도 제공됩니다.

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연구자들이 배터리와 슈퍼커패시터의 장점을 결합한 아연 이온 마이크로 커패시터를 개발했습니다. 이 장치는 소형 응용 프로그램을 위해 설계되어 IoT 기기, 의료 임플란트, 웨어러블 기기 등 다양한 기술에 적합합니다.

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2024년 3월 16일, "jart"라는 사용자가 올라마 GitHub 저장소에 제기한 문제는 올라마 소프트웨어가 의존성인 llama.cpp의 저작권 고지를 포함하지 않고 있다는 점을 지적하고 있습니다. 이는 MIT 라이선스를 위반하는 것입니다. 사용자는 설치 폴더에서 "Georgi Gerganov"라는 이름을 검색했지만 저작권 정보는 발견하지 못했습니다.

사용자는 소프트웨어의 바이너리 아티팩트에 이러한 고지가 포함되기를 기대했으며, 일부는 README 파일에도 llama.cpp에 대한 언급이 있어야 한다고 생각하고 있습니다. 그러나 이는 라이선스에서 엄격히 요구되는 사항은 아닙니다.

이 문제는 아직 해결되지 않았으며, 여러 사용자들이 업데이트를 요청하는 댓글을 남기며 올라마 유지 관리자의 응답 부족에 대한 불만을 표출하고 있습니다. 또한 소프트웨어가 의존성을 인정하는 방식과 개발 의도에 대한 우려도 제기되고 있습니다.

전반적으로 이 문제는 오픈 소스 라이선스 조건 준수의 중요성과 소프트웨어 프로젝트에서 적절한 저작권 표시의 필요성을 강조하고 있습니다.

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이 글에서 줄리안 골드스타인은 Rust에서 LockFreeArray라는 잠금 없는 데이터 구조를 만드는 방법을 탐구합니다. 이 배열은 전통적인 잠금을 사용하지 않고도 여러 스레드가 동시에 접근할 수 있게 해주어 빠르지만, 위험도 따릅니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

잠금 없는 프로그래밍은 효율적이지만 잘못하면 심각한 버그를 초래할 수 있습니다. 이는 안전 장비 없이 자유롭게 암벽을 오르는 것과 비슷합니다.

주요 구성 요소로는 원자적 타입이 있습니다. AtomicPtr와 AtomicUsize는 메모리를 관리하고 스레드 안전성을 보장하는 데 도움을 줍니다. 또한, 서로 다른 메모리 순서(예: Acquire, Release 등)가 스레드 간 데이터 가시성에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

LockFreeArray 구조는 크기가 고정된 배열로, 값을 저장할 때 크기를 조정하거나 경계를 확인하지 않습니다. 세 가지 주요 메서드가 있습니다. new()는 배열을 초기화하고, try_insert(value)는 값을 삽입하려고 시도하며, 실패할 경우 인덱스나 값을 반환합니다. take(index)는 지정된 인덱스에서 값을 제거합니다.

성능 면에서 LockFreeArray는 전통적인 뮤텍스 기반 구조보다 벤치마크에서 평균 83.19% 더 빠릅니다. 이 구조는 효율적인 메모리 할당을 위해 프리리스트를 사용하여 빈 슬롯을 찾는 과정을 피합니다.

저자는 잠금 없는 프로그래밍이 강력하고 효율적일 수 있지만, 데이터 경쟁이나 메모리 누수와 같은 문제를 피하기 위해 메모리를 신중하게 다뤄야 한다고 강조합니다. 이 글은 고성능의 잠금 없는 데이터 구조 개발에 관심이 있는 고급 Rust 프로그래머를 위한 기술 가이드 역할을 합니다.

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이 글에서는 Tor의 .onion 도메인을 차단하면서도 사용자 정보가 유출되지 않도록 하는 데 어려움이 있음을 다루고 있습니다. .onion 도메인은 Tor에 특화되어 있어 일반 DNS로는 해석할 수 없으며, 이로 인해 사용자가 이러한 사이트와 상호작용하려는 의도가 드러날 수 있습니다.

정보 유출을 방지하기 위해 IETF는 2015년에 RFC 7686을 발표하며 소프트웨어가 .onion 도메인을 해석하지 않도록 권장했습니다. 2023년에는 cURL이 오랜 지연 끝에 이 필터링 기능을 구현하여 사용자가 Tor와 SOCKS 프록시를 사용할 때 .onion 사용이 우연히 유출되지 않도록 했습니다.

하지만 이 변화는 일부 Tor 사용자들이 특정 설정을 위해 필터를 우회하고 싶어 하면서 논란을 일으켰습니다. 이에 대한 논의는 합의나 코드 변경으로 이어지지 않았습니다.

최근 Tor 프로젝트는 oniux라는 새로운 도구를 도입했습니다. 이 도구는 애플리케이션에 대한 네트워크 격리를 제공하지만, .onion 필터링을 지원하지 않는 구버전의 cURL에서만 작동합니다. 이로 인해 cURL에 대한 문제가 제기되었으며, 보안과 기능 간의 균형을 맞추는 것이 얼마나 어려운지를 강조하고 있습니다.

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2025 TLA⁺ 커뮤니티 이벤트가 5월 4일 맥마스터 대학교에서 ETAPS 2025와 함께 열렸다. 이 행사에서는 "TLA⁺ 도구를 만드는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다!"라는 주제로 발표가 진행되었으며, TLA⁺ 언어를 위한 도구 개발의 중요성이 강조되었다. 논의는 세 가지 주요 분야에 집중되었다.

첫째, 현재의 TLA⁺ 도구에 대한 소개가 있었다. 이 행사에서는 파서, 인터프리터, 모델 검사기 등 기존 도구들이 소개되었다. 특히 주목할 만한 도구로는 SANY, TLC, Apalache가 언급되었다. SANY는 구문 및 의미 검사를 수행하는 강력한 파서이며, TLC는 TLA⁺의 주요 모델 검사기로 신뢰성으로 잘 알려져 있다. Apalache는 TLA⁺ 사양과 함께 작동하는 기호 모델 검사기이다.

둘째, 레거시 코드의 문제점이 강조되었다. 발표자는 TLA⁺ 도구에 대한 "살아있는 지식"을 유지하는 것이 중요하다고 언급하며, 원래 개발자들이 더 이상 참여하지 않아 개선이 어려운 레거시 코드의 도전 과제가 크다고 설명했다.

셋째, 미래 개발 아이디어에 대한 계획이 공유되었다. 여기에는 테스트 케이스 생성을 자동화하는 생성적 테스트, TLA⁺ 구문을 더 쉽게 접근할 수 있도록 단순화하는 것, 도구 개발을 용이하게 하기 위한 SANY API 개선 등이 포함된다.

발표자는 TLA⁺의 미래에 대해 낙관적인 시각을 보였으며, TLA⁺ 재단이 도구 개발을 지원하고 있다고 밝혔다. 그는 커뮤니티가 TLA⁺ 도구의 개선과 기여에 참여할 것을 장려하며, 프로그래밍 언어 개발자들이 직면한 공통의 도전 과제를 언급했다.

발표는 TLC 모델 검사기의 속도를 분당 10억 상태로 증가시키겠다는 대담한 비전으로 마무리되었으며, TLA⁺ 도구의 성장 가능성을 강조했다.

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NASA는 거의 50년 된 보이저 1호 우주선의 주요 추진기를 성공적으로 복구했습니다. 이 우주선은 20년 넘게 작동하지 않는 것으로 여겨졌습니다. 이번 복구는 백업 추진기가 연료 라인 문제로 곧 고장날 위험에 처해 있었기 때문에 매우 중요했습니다. 1977년에 발사된 보이저 1호는 지구에서 156억 마일 이상 떨어져 있으며, 통신을 위해 가이드 스타를 향해 올바르게 방향을 유지하는 데 추진기에 의존하고 있습니다.

주요 추진기는 2004년에 전력 손실로 작동을 멈췄고, 엔지니어들은 이들이 영구적으로 고장났다고 생각했습니다. 그러나 그들은 추진기에 전력을 복원해 보려는 시도를 하기로 결정했습니다. 이들이 여전히 작동할 가능성이 있다고 믿었기 때문입니다. 만약 성공한다면, 백업 시스템이 고장났을 때 우주선의 제어를 유지하는 데 도움이 될 것입니다.

다행히도 이 시도가 성공하여 추진기가 다시 작동하게 되었고, 보이저 1호는 이제 항성 간 우주 가장자리를 탐험하는 임무를 계속할 수 있게 되었습니다. 보이저 임무는 수년간 많은 도전에 직면했지만, 이번 복구는 이 놀라운 우주선의 수명을 연장하는 또 하나의 성공 사례가 되었습니다.

필립 제일리거와 그의 팀은 스케치라는 AI 프로그래밍 도우미를 개발했습니다. 그들은 도구를 사용하는 언어 모델(LLM)의 기본 과정이 놀랍도록 간단하다는 것을 발견했습니다. 이 핵심 루프는 사용자 입력을 받고, 이를 LLM으로 처리하며, 발생하는 도구 호출을 처리하는 방식으로 이루어집니다.

"도구 사용"이라는 용어는 LLM이 특정 구조에 맞는 출력을 생성하는 것을 의미하며, 이를 통해 bash 명령어와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기본 도구만으로도 AI는 많은 프로그래밍 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 사용자는 명령어를 검색하거나 오류를 수동으로 수정하는 대신, 이러한 작업을 스케치에 맡길 수 있습니다.

스케치는 필요한 도구를 설치하거나 다양한 명령 옵션에 맞춰 조정함으로써 다양한 환경에 적응할 수 있습니다. 매우 유용하지만 때때로 테스트를 건너뛰는 것과 같은 실망스러운 결정을 내리기도 합니다.

팀은 에이전트 도구가 일반적인 자동화로는 너무 복잡한 반복 작업을 자동화할 수 있는 방법을 탐구하고 있습니다. 그들은 LLM이 소프트웨어 개발에서 점점 더 맞춤형이고 일시적인 작업에 사용될 것이라고 믿고 있습니다.

시애틀의 한 프로그래머이자 음악가는 최근 comma.ai에서 Comma 3X 장치를 구입했습니다. 이 장치는 운전 중 느끼는 불안과 어지러움을 덜어주기 위해 선택한 제품으로, 할인 행사 중에 999달러에 구매했으며 무료 하네스도 포함되어 있었습니다. 설치와 보정 후, 시스템의 성능에 깊은 인상을 받았습니다.

Comma 3X는 2019년형 기아 니로 EV의 기존 차선 유지 기술을 개선하여 차량이 조향을 보조하고 추가 신호를 모니터링할 수 있도록 돕습니다. 설치는 가능했지만 배선 작업이 다소 복잡했습니다. 사용자는 추가 기능을 제공하는 대체 소프트웨어인 SunnyPilot로 전환했지만, 가속과 제동을 제어하는 데 일부 문제가 발생했습니다.

Comma 3X를 사용하면서 운전자의 불안감이 줄어들어 도로에서 중심을 잡기가 더 쉬워졌습니다. 보행자와 신호등에 대한 유용한 경고 기능이 포함되어 있지만, 신호등 인식과 같은 일부 기능은 개선이 필요합니다. 이 시스템은 작동하기 위해 크루즈 컨트롤이 활성화되어야 하며, 이는 약간의 불편함을 초래합니다.

사용자는 차량이 꺼졌을 때 장치가 종료되는 문제와 혼란스러운 사용자 인터페이스에 대한 불만이 있습니다. 내비게이션 설정이 번거롭고 CarPlay를 사용하는 것에 비해 노력할 가치가 없다고 느끼고 있습니다. 그러나 시스템의 오픈 소스 특성과 향후 다른 차량으로 옮길 수 있는 가능성에 대해서는 긍정적으로 평가하고 있습니다.

전반적으로 Comma 3X는 운전자가 더 자신감을 가지고 운전할 수 있도록 도와주었으며, 앞으로 경험을 더욱 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

아담 마스트로이안니는 '슬라임 몰드 타임 몰드'라는 그룹이 제안한 새로운 심리학 접근법에 대해 이야기하며, 이 내용은 그들의 저서 "바퀴 속의 마음"에 정리되어 있다. 그는 심리학이 연구와 이해를 이끄는 명확한 패러다임, 즉 개념과 규칙의 구조적 틀을 결여하고 있다고 주장한다.

패러다임의 이해는 특정 단위(연구 요소)와 규칙(이 단위들이 상호작용하는 방식)을 포함한다. 주요 과학적 혁신은 종종 이러한 단위와 규칙을 재정의하는 과정에서 발생한다.

마스트로이안니는 심리학 연구를 세 가지 유형으로 분류한다. 첫째, '순진한 연구'는 명확한 단위나 규칙 없이 실험을 진행하여 결론이 불확실한 결과를 초래하는 경우다. 둘째, '인상주의 연구'는 모호한 용어와 개념을 사용하여 명확한 개념과 일치하지 않으며, 순환 논리를 초래한다. 셋째, '과학적 연구'는 단위와 규칙에 대한 검증 가능한 추측을 만드는 것으로, 현재 심리학에서는 이러한 접근이 부족하다.

새로운 패러다임인 사이버네틱 심리학은 마음이 온도 조절기와 같은 '제어 시스템'으로 구성되어 있으며, 이는 다양한 필요(예: 배고픔, 사회적 상호작용)를 조절한다고 제안한다. 감정은 이러한 시스템의 불일치를 나타내는 신호로 간주된다.

성격 특성은 이러한 제어 시스템의 설정 변화로 볼 수 있다. 이 접근법은 증상만이 아니라 시스템의 오작동을 기반으로 정신 건강 문제를 이해하는 틀을 제공한다.

마스트로이안니는 현재의 인상주의적 방법에 의존하지 않고 이러한 제어 시스템과 그 상호작용을 발견할 수 있는 방법론의 필요성을 강조한다. 그는 심리학에 대한 대담한 재고가 더 효과적인 이론과 치료로 이어질 수 있다고 주장한다.

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롤링 하이웨이, 또는 롤링 로드라고도 불리는 이 시스템은 도로와 철도를 결합한 운송 방식으로, 트럭을 기차를 통해 운송하는 방법입니다. 이를 Ro-La 기차라고 부르며, 특히 유럽의 산악 지역과 같은 장거리 이동에 유용합니다.

롤링 하이웨이의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 이 시스템은 트럭을 기차의 평판 화물차에 실을 수 있게 해 효율적인 운송을 가능하게 합니다. 둘째, 북미에서는 철도 통과 높이가 높아 트럭을 쉽게 실을 수 있지만, 유럽은 높이에 대한 규제가 stricter하여 트럭을 실을 수 있는 화물차의 특별한 설계가 필요합니다. 셋째, 이러한 화물차의 상업적 디자인으로는 "모달로르", "카고비머", "니더플루어바겐" 등이 있으며, 이는 높이 규정을 준수하면서 트럭 운송을 지원합니다. 넷째, 트럭이 운송될 때 운전자는 기차에 연결된 객차나 침대차에서 함께 이동할 수 있습니다.

사용 예시로는 오스트리아에서 롤링 하이웨이가 바이에른과 이탈리아를 연결하며, 트럭 교통량이 많아 환경 영향을 줄이는 데 기여하고 있습니다. 인도에서는 콘칸 철도가 1999년부터 성공적인 롤 온 롤 오프(RORO) 서비스를 도입하여 확장하고 있습니다. 스위스에서는 알프스를 통과하는 서비스가 운영되어 어려운 지형에서도 트럭 운송을 용이하게 하고 있습니다. 프랑스에서는 두 가지 주요 서비스가 모달로르 기술을 활용하여 다양한 지역을 연결하고 노선을 확장하고 있습니다.

전반적으로 롤링 하이웨이 시스템은 다중 운송의 중요한 요소로, 효율성을 높이고 도로 혼잡을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

저자는 대형 언어 모델(LLM)을 사용한 코딩 경험을 돌아보며, LLM이 코딩에 도움을 줄 수 있지만, 과도하게 사용하면 정리되지 않고 일관성이 없는 코드를 생성하는 경향이 있다고 결론짓습니다. 처음에 저자는 SaaS를 위한 새로운 인프라 구축을 돕기 위해 LLM으로 전환했지만, 프로젝트가 진행됨에 따라 여러 문제에 직면했습니다. AI에 의존해 코딩 작업을 수행했지만 결과에 실망하여 혼란스러운 코드베이스가 형성되었습니다.

이러한 좌절감을 인식한 저자는 한 발 물러서서 소프트웨어 엔지니어로서 자신의 기술에 더 의존하기로 결정했습니다. 그들은 코드의 명확성과 일관성을 위해 코드를 검토하고 재작성하기 시작했으며, LLM은 간단한 작업에만 사용했습니다. AI 도구에 과도하게 의존하는 것이 해롭다고 느끼며, 자신의 코딩 기술과 정신적 날카로움을 유지하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

저자는 비전문가들이 AI 코딩 도구로 인해 더 큰 어려움을 겪을 수 있다는 우려를 표명하며, 이러한 도구가 명확함보다 혼란을 초래할 수 있다고 지적했습니다. 또한 LLM의 성능이 일관되지 않음을 강조하며, 경험이 많은 사용자조차도 어려움에 직면하고 있으며 현재의 AI 도구가 복잡한 작업에 충분히 신뢰할 수 없다고 언급했습니다.

결론적으로 저자는 LLM을 인간의 창의성과 문제 해결을 대체하는 것이 아니라 보조 도구로 사용하는 균형 잡힌 접근 방식을 지지합니다. AI의 미래에 대해 낙관적이지만 현재의 적용에 있어 신중할 것을 촉구합니다.

미국의 추진 회사인 비너스 에어로스페이스가 뉴멕시코에서 회전 폭발 로켓 엔진을 성공적으로 시험했습니다. 이는 미국에서 역사적인 첫 번째 사례로, 이 엔진은 학계에서 오랫동안 논의되어 왔지만 미국에서 고출력으로 시험된 적은 없었습니다. 이 기술은 초음속 여행에 혁신을 가져올 수 있으며, 전 세계를 두 시간 이내에 비행할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

시험은 2,000파운드의 추력을 가진 소형 로켓을 사용하여 약 30초 동안 비행했으며, 이 과정에서 음속을 초과하지 않았습니다. 회전 폭발 엔진은 전통적인 로켓 엔진에 비해 연료 효율성이 높도록 설계되어 있어 군사 및 상업적 용도 등 다양한 분야에서 매력적인 선택이 되고 있습니다.

비너스 에어로스페이스는 저렴한 초음속 비행을 선도하는 것을 목표로 하고 있으며, 정부와 상업 부문과의 파트너십을 모색하고 있습니다. 장기적으로는 승객을 위한 초음속 항공기를 개발하는 것이 목표지만, 현재는 물류 및 항공우주 분야에서 즉각적인 기회에 집중하고 있습니다. 전반적으로 이번 성공적인 시험은 효율적인 초음속 여행을 실현하는 데 중요한 첫걸음이 될 것입니다.

Teiva Harsanyi는 복잡한 시스템에서의 경험을 통해 얻은 통찰을 공유합니다. 그는 복잡한 문제와 복잡한 문제를 구분합니다. 복잡한 문제는 세밀하지만 예측 가능한 문제로, 세금 신고와 같은 구조화된 해결책으로 해결할 수 있습니다. 반면 복잡한 문제는 독특하며 적응형 해결책이 필요한 문제로, 기후 변화 완화와 같은 사례가 있습니다.

Harsanyi는 복잡한 시스템의 주요 특징을 설명합니다. 첫째, 출현 행동입니다. 시스템의 전체 행동은 구성 요소만 분석해서는 예측할 수 없습니다. 둘째, 지연된 결과입니다. 어떤 행동의 효과는 나중에 나타날 수 있어 디버깅을 복잡하게 만듭니다. 셋째, 지역 최적화와 글로벌 최적화의 차이입니다. 한 부분을 개선하는 것이 전체 시스템에 도움이 되지 않을 수 있으며, 때로는 해를 끼칠 수도 있습니다. 넷째, 히스테리시스입니다. 과거의 상태가 현재의 행동에 영향을 미칠 수 있으며, 문제가 해결된 후에도 그 영향이 남아 있을 수 있습니다. 다섯째, 비선형성입니다. 작은 변화가 큰 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있습니다.

Harsanyi는 복잡한 시스템을 효과적으로 다루기 위한 몇 가지 전략을 제안합니다. 첫째, 되돌릴 수 있는 결정을 선호합니다. 필요할 경우 변경 사항을 취소할 수 있는 선택을 하라는 것입니다. 둘째, 즉각적인 지표를 넘어 생각해야 합니다. 시스템의 건강을 전체적으로 파악하기 위해 지역적 지표와 글로벌 지표를 모두 사용해야 합니다. 셋째, 혁신을 수용해야 합니다. 비전통적인 해결책에 열려 있어야 합니다. 넷째, 통제된 배포를 활용합니다. 기능 플래그나 카나리아 릴리스와 같은 기법을 사용해 변경 사항을 배포할 때 위험을 최소화합니다. 다섯째, 관찰 가능성을 확보해야 합니다. 데이터를 통해 시스템을 이해할 수 있어야 디버깅과 혁신이 용이해집니다. 여섯째, 시뮬레이션을 통해 변경 사항을 테스트합니다. 전체 배포 전에 시뮬레이션을 통해 시스템 행동을 예측합니다. 일곱째, 머신러닝을 활용합니다. 정적인 규칙이 아닌 피드백에 따라 시스템을 적응시킵니다. 마지막으로, 강력한 팀 협업이 필요합니다. 복잡한 문제를 해결하고 정보에 기반한 결정을 내리기 위해 함께 작업해야 합니다.

결론적으로, 시스템이 복잡한지 복잡한지 인식하는 것은 효과적인 문제 해결에 필수적입니다. Harsanyi는 복잡성에 직면했을 때 적응력을 기르고, 해결책을 찾는 데 있어 협업의 중요성을 강조합니다.

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이 텍스트는 C++에서 변수 초기화에 대해 설명하며, 기본 초기화, 값 초기화, 제로 초기화의 차이를 보여주는 예제 프로그램을 사용합니다.

예제 프로그램에서는 두 개의 구조체인 foo와 bar를 정의하고, main 함수에서 두 구조체의 인스턴스를 초기화합니다. foo의 a.a와 bar의 b.b의 출력 값을 살펴봅니다.

초기화 결과를 보면, a.a는 foo가 제로 초기화를 사용하기 때문에 0으로 초기화됩니다. 반면, b.b는 사용자 정의 생성자가 있어 기본 초기화만 이루어져서 값이 불확실합니다.

초기화의 유형에는 세 가지가 있습니다. 기본 초기화는 클래스가 아닌 타입에 대해 초기화가 이루어지지 않아 불확실한 값을 초래합니다. 값 초기화는 사용자 정의 생성자가 없을 경우 제로 초기화 후 기본 초기화가 이루어집니다. 제로 초기화는 모든 멤버를 0으로 초기화하며, 정적 변수와 스레드 로컬 변수에 적용됩니다.

생성자의 위치도 중요합니다. 선언 시 =default로 지정된 생성자는 사용자 정의가 아니므로 멤버가 제로 초기화됩니다. 반면, 다른 곳에서 정의된 생성자는 사용자 정의로 간주됩니다.

변수의 초기화를 항상 수행하여 정의되지 않은 동작을 피하는 것이 좋습니다. 만약 구조체가 기본 생성이 불가능해야 한다면, 생성자를 삭제하는 것이 좋습니다.

C++ 초기화 규칙의 복잡성은 예기치 않은 동작을 초래할 수 있으므로 주의가 필요합니다. 다양한 초기화 형태를 나열하여 이 주제의 깊이를 보여줍니다. C++ 초기화를 이해하는 것은 일반적인 함정을 피하는 데 중요하며, 개발자는 항상 변수를 초기화하여 예측 가능한 동작을 보장해야 합니다.

OWASP의 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 위한 Top 10 프로젝트는 대형 언어 모델과 생성적 인공지능을 사용할 때의 보안 위험에 대해 알리는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 LLM 애플리케이션에서 가장 중요한 10가지 취약점 목록을 포함한 자료를 제공하며, 각 취약점이 미치는 영향과 얼마나 쉽게 악용될 수 있는지를 강조합니다.

주요 취약점으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 프롬프트 주입은 입력을 조작하여 무단 접근을 하거나 데이터 유출을 일으킬 수 있습니다. 둘째, 안전하지 않은 출력 처리로 인해 출력 결과를 검증하지 않으면 코드 실행과 같은 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 셋째, 훈련 데이터 오염은 훈련 데이터를 조작하여 모델의 보안성과 정확성을 저하시킬 수 있습니다. 넷째, 모델 서비스 거부 공격은 모델에 과부하를 주어 서비스 중단과 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 다섯째, 공급망 취약점은 손상된 구성 요소를 사용함으로써 데이터 유출을 일으킬 수 있습니다. 여섯째, 민감한 정보 노출은 출력에서 민감한 데이터를 보호하지 않으면 법적 문제를 일으킬 수 있습니다. 일곱째, 안전하지 않은 플러그인 설계는 잘못 설계된 플러그인이 원격 코드 실행에 악용될 수 있습니다. 여덟째, 과도한 자율성은 LLM에 지나치게 많은 자율성을 부여할 경우 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 아홉째, 과도한 의존은 출력 결과를 비판적으로 평가하지 않으면 잘못된 의사결정과 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 마지막으로, 모델 도난은 모델에 대한 무단 접근이 경쟁 우위를 상실하게 할 수 있습니다.

이 프로젝트는 체크리스트와 가이드와 같은 추가 자료도 제공하며, 사람들에게 이니셔티브에 기여하거나 후원할 것을 권장합니다. LLM 보안에 익숙하지 않은 사람들을 위해 교육 자료도 마련되어 있습니다.

최근 "딥 스페이스 탐사" 게임의 업데이트에서 개발자는 NPC의 경로 탐색 작업에 대해 설명했습니다. 이 시스템은 물체가 움직이거나 파괴될 수 있는 동적인 환경에서 작동하도록 설계되었습니다. 이 경로 탐색 시스템의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 동적인 환경에 적응해야 합니다. 경로 탐색은 움직이거나 파괴 가능한 물체에 맞춰 조정되어야 합니다. 둘째, 경로 선호도가 있습니다. NPC는 물체와 안전한 거리를 유지하려고 하지만 필요할 경우 더 가까이 접근할 수 있습니다. 셋째, 경로가 감싸는 방식입니다. 게임은 "아스테로이드"처럼 경계를 넘는 탐색을 허용하며, 가장자리를 넘는 경로에 대해 특별한 처리가 필요합니다.

개발자는 A* 알고리즘을 선택했습니다. 이 알고리즘은 세밀한 경로를 생성할 수 있는 능력이 있으며, 공간 분할을 통해 차단된 노드를 확인하는 횟수를 줄였습니다. 공간 분할을 위해 트리 구조를 만들어 효율적으로 차단된 영역을 확인하고, 필요한 쿼리 수를 줄였습니다. 또한, 경로 탐색 알고리즘은 움직이는 물체를 고려하여 실시간으로 변경될 수 있으며, 500밀리초마다 업데이트되는 캐싱 시스템을 사용합니다.

알고리즘은 물체와의 거리 기반으로 노드에 근접성을 평가하여 더 안전하고 자연스러운 경로를 유도합니다. 게임 성능을 유지하기 위해 개발자는 경로 탐색 작업을 여러 게임 틱에 나누어 수행하여 NPC의 반응성을 높이고 플레이어에게 지연을 느끼지 않도록 했습니다.

개발자는 게임의 특정 요구에 맞춘 솔루션을 만드는 것을 즐겼으며, 이 과정이 도전적이면서도 보람 있다고 느꼈습니다. 경로 탐색 시스템은 잘 작동하고 있으며, 다음 단계는 이를 NPC 행동에 적용하는 것입니다.

구글은 온라인 쇼핑을 향상시키기 위해 새로운 인공지능 기술을 개발했습니다. 이 기술은 2D 제품 이미지를 인터랙티브한 3D 경험으로 변환하여, 온라인 쇼핑에서 종종 잃어버리는 매장 쇼핑의 촉각적 느낌을 재현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

첫 번째로, 생성적 인공지능 기술을 통해 AI는 몇 장의 이미지만으로도 고품질 3D 시각화를 생성할 수 있습니다. 이는 기업들이 이를 구현하는 데 있어 더 쉽고 비용이 적게 들도록 합니다.

2022년에는 신경 방사 필드(NeRF)라는 기술을 사용하여 여러 이미지를 바탕으로 3D 표현을 만들었지만, 얇거나 복잡한 제품에 대해서는 어려움이 있었습니다.

2023년에는 새로운 모델이 도입되어 제한된 시점에서 다양한 각도에서 제품이 어떻게 보이는지를 예측할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 3D 모델의 품질이 크게 향상되었습니다.

가장 최신의 AI인 Veo는 이전 모델을 기반으로 하여 제품의 360도 비디오를 생성합니다. 단 한 장의 이미지로도 사실적인 표현을 만들 수 있으며, 더 많은 이미지를 사용할수록 품질이 개선됩니다.

이러한 생성적 인공지능의 발전은 온라인 쇼핑을 더욱 매력적으로 만들었으며, 구글은 더 나은 쇼핑 경험을 위해 이 기술들을 계속 발전시킬 계획입니다.

개발자들은 코드 저장소 간에 파일과 폴더를 이동해야 할 때가 많지만, 역사 기록을 내보내는 과정이 복잡해 보통 생략하는 경우가 많습니다. 이 가이드는 git filter-repo 명령어를 사용하여 파일과 그 역사 기록을 쉽게 내보내는 방법을 설명합니다. git filter-repo는 구식인 git filter-branch 방법보다 더 선호되는 방식입니다.

첫 번째로, git filter-repo는 역사 기록과 함께 파일을 이동하는 데 있어 git filter-branch보다 더 나은 대안입니다. 후자는 여러 문제와 경고가 있어 사용하기 어렵습니다.

설치 과정에서 filter-repo는 기본적으로 Git에 포함되어 있지 않으므로 별도로 설치해야 합니다. 운영 체제에 따라 설치 방법이 다르며, 자세한 내용은 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

filter-repo를 사용할 때는 --path와 --invert-paths 옵션을 통해 특정 파일이나 폴더를 포함하거나 제외할 수 있습니다.

파일을 이동하는 단계는 다음과 같습니다. 먼저, 소스 저장소를 정리합니다. 로컬 브랜치에서 파일을 포함하거나 제외하기 위해 git filter-repo를 사용합니다. 포함할 경우에는 git filter-repo --path <include-folder> --path <include-file> 명령어를 사용하고, 제외할 경우에는 git filter-repo --path <folder> --path <file> --invert-paths를 입력합니다.

그 다음, 대상 저장소로 이동하여 소스 저장소를 원격으로 추가합니다. 이때는 git remote add <origin-name> <source-repo-folder-path> 명령어를 사용합니다.

원격에서 변경 사항을 가져와서 대상 브랜치에 병합합니다. 이를 위해 git fetch <origin-name>을 입력한 후, git branch <branch-name> remotes/<origin-name>/<remote-branch-name> 명령어로 브랜치를 생성하고, git merge <branch-name> --allow-unrelated-histories로 병합합니다.

마지막으로, 원격 소스를 제거하고 임시 브랜치를 삭제합니다. 이때는 git remote rm <origin-name>과 git branch -d <branch-name> 명령어를 사용합니다.

이 단계를 따르면 저장소 간에 파일과 그 역사 기록을 성공적으로 이동할 수 있습니다.

LiveSplat은 가우시안 스플래팅을 이용해 RGBD 카메라 스트림을 실시간으로 처리하는 알고리즘입니다. 이 기술은 더 큰 VR 원격 로봇 시스템의 일부로, 사용자들의 관심 덕분에 공개되었습니다.

LiveSplat은 Mark Liu가 개발하였으며, 현재 알파 버전으로 모든 기기에서 작동하지 않을 수 있습니다. 이 소프트웨어는 Python 3.12 이상, Windows 또는 Ubuntu 운영 체제, x86_64 CPU, Nvidia 그래픽 카드, 그리고 하나 이상의 RGBD 센서를 필요로 합니다. 소스 코드는 공개되지 않았으며, 라이센스에 관심이 있는 기업은 Mark Liu에게 [email protected]로 연락하면 됩니다.

설치 방법은 Ubuntu와 Windows 모두에 대해 제공되며, Intel Realsense 장치를 위한 통합 스크립트도 포함되어 있습니다. 추가 논의가 필요하다면 관련된 Discord 커뮤니티에 참여할 수 있으며, LiveSplat의 출력을 보여주는 데모 비디오도 제공됩니다.

저자는 배열을 이용한 수치 계산에 널리 사용되는 파이썬 라이브러리인 NumPy에 대해 강한 반감을 표명합니다. NumPy는 기본적인 연산을 간소화하지만, 고차원 배열을 다룰 때는 복잡하고 혼란스러워집니다. 예를 들어, 여러 행렬에 대한 방정식 시스템을 해결하려면 복잡한 문법이 필요하며, 대부분의 사용자들이 이를 이해하는 데 어려움을 겪습니다.

저자는 NumPy가 의존하는 브로드캐스팅 기능을 비판합니다. 이 기능은 코드가 불명확하고 읽기 어렵게 만들 수 있습니다. 인덱싱과 함수에서 명확성이 부족하기 때문에 연산의 결과를 예측하기가 어려워집니다. 이로 인해 사용자들은 연산이 제대로 작동하도록 하기 위해 종종 추측해야 합니다.

np.einsum과 같은 일부 기능은 명확성 덕분에 긍정적으로 평가되지만, NumPy의 전반적인 설계는 결함이 있다고 여겨집니다. 저자는 직관적이고 간단한 배열 언어를 갈망합니다. 그들은 NumPy의 문제점이 역사적인 설계 선택에서 비롯되었다고 주장하며, NumPy의 강력함을 유지하면서 이러한 단점을 해결할 새로운 배열 언어 개발을 암시합니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 Bluesky의 "jetstream" 데이터 피드와 함께 작동하는 경량의 효율적인 pub/sub 서버인 "jetrelay"의 구현에 대해 설명합니다. 리눅스 커널 기능을 활용하여 jetrelay는 최소한의 CPU 사용으로 높은 데이터 전송 속도를 처리할 수 있으며, 10 Gbps 연결을 8개의 CPU 코어만으로도 충분히 활용할 수 있습니다.

jetrelay의 목적은 Bluesky에서 클라이언트로 실시간 업데이트(이벤트)를 효율적으로 방송하는 것입니다. 이를 위해 대량의 데이터를 무거운 처리 없이 처리할 수 있는 간소화된 아키텍처를 설계했습니다.

jetrelay는 다양한 활동을 포함하는 "firehose" 이벤트 스트림에서 작동하며, 전체 firehose와 더 가벼운 버전인 jetstream 두 가지 형식으로 제공됩니다. 모든 클라이언트가 동일한 데이터를 받기 때문에 jetrelay는 실제 TCP 멀티캐스트가 없더라도 웹소켓을 이용한 멀티캐스트와 유사한 방식을 구현했습니다.

이벤트는 파일에 기록되고, 클라이언트는 sendfile() 시스템 호출을 사용하여 이 파일에서 읽습니다. 이 방식은 메모리 복사를 최소화하고 효율성을 높입니다. 또한, 클라이언트가 놓친 이벤트를 따라잡을 수 있는 메커니즘도 포함되어 있습니다.

jetrelay는 io_uring을 사용하여 여러 클라이언트 연결을 효율적으로 관리합니다. 이를 통해 느린 연결에서 블로킹 없이 많은 클라이언트를 처리할 수 있습니다. 오래된 데이터는 FALLOC_FL_PUNCH_HOLE라는 기능을 사용하여 삭제되어 파일이 과도한 디스크 공간을 차지하지 않도록 합니다.

jetrelay는 로컬 및 실제 네트워크에서 성능 테스트를 진행했으며, 수천 개의 클라이언트를 연결하고 높은 처리량을 유지할 수 있는 능력을 입증했습니다. 공식 jetstream 서버는 다른 아키텍처를 가지고 있어, 특히 부하가 많은 상황에서 jetrelay에 비해 처리량이 제한될 수 있습니다.

jetrelay는 기술 데모로, 시작 시 백필 기능, 더 나은 로깅, 보안 기능, 클라이언트 필터링 기능 등 개선이 필요합니다. 이 글은 통신 프로토콜의 진화를 반영하며, 전통적인 풀 기반 방법과 대조되는 효율적인 푸시 시스템의 필요성을 강조하고, ATproto가 RSS와 같은 기존 프레임워크를 어떻게 개선하는지를 설명합니다.

전반적으로 jetrelay는 실시간 데이터 스트리밍을 위한 효율적인 pub/sub 서버 구축에 대한 혁신적인 접근 방식을 보여주며, 복잡한 작업을 단순화하는 현대 커널 기능의 잠재력을 강조합니다.

많은 고객들이 Stripe 데이터를 활용해 월간 반복 수익(MRR) 보고서를 생성하고 싶어합니다. Stripe는 이러한 지표를 위한 대시보드를 제공하지만, 사용자들은 종종 정의를 맞추거나 다른 시스템의 데이터를 포함해야 할 필요가 있습니다. MRR을 계산하기 위해서는 Stripe의 원시 데이터를 추출하고 변환한 후 분석해야 하며, 이 과정은 복잡할 수 있습니다.

MRR 계산의 주요 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 데이터 추출 단계에서는 맞춤형 도구를 사용해 Stripe 데이터를 추출하고 데이터 웨어하우스에 로드합니다. 데이터를 효과적으로 다루기 위해 데이터 구조를 이해하는 것이 중요합니다.

둘째, 일반적인 도전 과제가 있습니다. 구독 데이터는 최신 상태만 보여주기 때문에 과거의 변화를 놓칠 수 있습니다. 청구서 날짜 필드는 오해의 소지가 있으므로, 정확한 청구 기간을 위해 항목 기간을 사용하는 것이 좋습니다. 청구서 항목에서 비구독 요금을 걸러내야 하며, 할인은 항목 금액에 반영되지 않으므로 조정이 필요합니다. 또한, 구독이 매월 청구되지 않을 수 있어, 다양한 청구 주기에 맞춰 수익을 정상화해야 합니다.

셋째, SQL 변환 단계에서는 관련 청구서 항목을 수집하고 할인에 대한 금액을 조정합니다. 비월간 청구 계획의 경우, 총 금액을 관련 월로 나누어 수익을 정상화합니다. 청구서가 없는 월도 포함된 MRR 계산을 위한 완전한 시계열을 생성합니다.

마지막으로, MRR 지표를 계산하기 위해 데이터를 분석하여 구독의 이탈, 확장, 축소 및 재활성화를 파악합니다. 이 방법은 Stripe 데이터를 기반으로 MRR을 계산하기 위한 틀을 제공하지만, 특정 비즈니스 요구에 맞게 조정이 필요할 수 있습니다. 더 간단한 솔루션을 선호하는 경우, Definite와 같은 서비스가 데이터 추출과 보고서를 처리할 수 있습니다.

2025년 5월 12일, Elixir 라이브러리인 Lua v0.1.0이 공식 출시되었습니다. 이 라이브러리는 Luerl 라이브러리를 활용하여 BEAM VM에서 Lua 5.3 프로그램을 안전하게 실행할 수 있게 해줍니다. Luerl은 전적으로 Erlang으로 작성되었습니다.

이 라이브러리의 주요 기능 중 하나는 Elixir와의 통합입니다. deflua 매크로를 사용하면 Lua를 위한 Elixir API를 쉽게 만들 수 있습니다. 또한, 특별한 ~LUA 시그닐을 통해 Elixir 컴파일 중에 Lua 문법을 체크할 수 있는 기능도 제공됩니다. 초보자를 위한 상세한 가이드와 예제는 Lua Hex 문서와 Livebook에서 확인할 수 있습니다.

이 라이브러리는 TV Labs에서 물리적 장치의 테스트 자동화를 위해 개발되었습니다. 추가적인 가상 머신 없이 Lua 코드를 실행할 수 있도록 간소화된 기능을 제공합니다.

Luerl에 대한 배경으로는, Robert Virding가 BEAM VM에서 Lua를 실행할 수 있도록 만든 것입니다. Virding는 Erlang에서 명령형 언어를 구현하고자 했고, 이를 통해 Luerl이 개발되었습니다.

앞으로 Luerl의 개선 계획이 있으며, 오류 메시지, 문서화, Lua 생태계와의 통합을 향상시키는 방향으로 논의가 진행되고 있습니다. Elixir Lua 라이브러리를 Luerl과 통합하여 새로운 버전인 Luerl 2.0.0을 만들기 위한 논의도 진행 중입니다.

기여에 관심이 있는 분들은 Slack이나 Discord 커뮤니티에 참여하거나 GitHub에서 문제를 보고할 수 있습니다.

"전 세계적으로 생각하고, 지역적으로 행동하라"는 GitHub Actions를 자신의 컴퓨터에서 실행할 수 있도록 돕는 도구인 act를 사용하라는 메시지를 전달합니다. 이 방법의 주요 장점은 다음과 같습니다.

첫째, 빠른 피드백입니다. 워크플로우 파일에 대한 변경 사항을 GitHub에 매번 푸시하지 않고도 테스트할 수 있습니다. 이로 인해 시간을 절약하고 더 빠른 반복 작업이 가능합니다. 둘째, 로컬 작업 실행기입니다. Makefile을 사용하는 대신, 워크플로우 파일에서 직접 GitHub Actions를 실행할 수 있습니다.

Visual Studio Code에서 GitHub Local Actions 확장을 사용하면 act를 쉽게 관리하고 실행할 수 있어, 애플리케이션을 전환하지 않고도 워크플로우를 테스트할 수 있습니다.

act를 실행하면, .github/workflows/ 디렉토리에서 GitHub Actions를 읽고 Docker를 사용해 필요한 이미지를 가져오거나 빌드합니다. 의존성에 따라 실행 경로를 설정하고 Docker 컨테이너에서 액션을 실행하여 GitHub의 환경을 모방합니다.

자세한 내용은 act 사용자 가이드를 참조하세요. 도움이 필요하면 Gitter에서 질문할 수 있습니다. 기여에 관심이 있다면 기여 가이드를 확인해 보세요.

act를 소스에서 빌드하려면 다음 단계를 따라야 합니다. 첫째, Go 도구(버전 1.20 이상)를 설치합니다. 둘째, 저장소를 클론합니다. 셋째, make test 명령어로 테스트를 실행합니다. 마지막으로, make install 명령어로 빌드하고 설치합니다.

브라이언 포터와 오스틴 버논이 제안한 이 내용은 미국 해군의 선박 건조 과정을 개선하기 위한 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

현재 미국 해군의 군함은 건조하는 데 오랜 시간이 걸리고 예산을 초과하는 경우가 많습니다. 2018년 보고서에 따르면 80% 이상의 군함이 예산을 초과했으며, 줌왈트급 구축함은 38%, 연안 전투함은 150%의 비용 초과가 발생했습니다. 대부분의 주요 군함도 제때 인도되지 않았습니다.

해군의 설계 과정은 높은 수준의 요구사항과 외부 계약자에 대한 의존으로 복잡해지고 있습니다. 설계가 완료되기 전에 건설을 시작하면 나중에 비용이 많이 드는 변경이 발생할 수 있습니다.

제안하는 해결책은 다음과 같습니다. 복잡한 다목적 선박에서 특정 역할을 가진 간단한 선박으로 초점을 전환하여 비용을 줄이고 효율성을 높입니다. 선박 설계를 해군 내부로 되돌리고 해군 건축가의 수를 약 300명에서 1200명으로 늘립니다. 설계가 거의 완료될 때까지 건설을 지연시켜 비싼 재설계를 피합니다.

간단한 설계의 이점은 건조 속도가 빨라지고 예산 친화적이라는 점입니다. 예를 들어, 핵심 기능에 집중하고 불필요한 기능을 배제한 호위 프리깃과 구축함, 탄도 미사일 방어 및 드론 운반 역할을 수행하는 전문 선박이 있습니다.

해군은 과거에 성공적인 내부 설계를 가지고 있었지만 1990년대 아웃소싱으로 인해 전문성을 잃었습니다. 효과적인 선박 건조를 위해서는 강력한 설계 팀이 필수적입니다.

이러한 제안을 시행하면 해군이 더 많은 선박을 더 빠르고 저렴하게 건조할 수 있어 더욱 능력 있는 함대가 될 수 있습니다. 요약하자면, 이 제안은 선박 설계의 간소화와 내부 접근 방식을 통해 해군 선박 건조의 효율성과 효과성을 높이려는 것입니다.

AirTag에 추가 장치를 장착하면 도난당한 물건을 찾을 확률이 95%까지 높아집니다. 이 추가 장치는 도둑이 AirTag를 쉽게 발견하지 못하도록 도와줍니다. 이 솔루션은 자동차, 보트, 자전거, 수하물과 같은 귀중한 물건을 보호하는 데 유용합니다. 궁금한 점이 있으면 회사에 문의할 수 있으며, 이름, 이메일, 전화번호, 의견을 적은 양식을 작성하면 됩니다.

Logitloom은 채팅 모델과 기본 모델에서 토큰 경로 트리를 탐색하기 위해 설계된 도구입니다.

이 도구에 접근하려면 logitloom 웹사이트를 방문하세요. 채팅 모델을 사용할 경우, Deepseek-v3 API를 이용하면 어시스턴트 미리 채우기와 로그 확률과 같은 필요한 기능을 지원받을 수 있습니다.

채팅 모델을 사용할 때는 기본 URL로 https://api.deepseek.com/beta를 사용하고, API 키는 Deepseek에서 발급받아야 합니다. 모델은 deepseek-chat을 선택하고, 프롬프트를 입력한 후 "run" 버튼을 클릭하면 토큰 트리가 확장됩니다.

기본 모델을 사용할 경우, Hyperbolic의 405-base 모델을 추천합니다. 기본 URL은 https://api.hyperbolic.xyz/v1이며, API 키는 Hyperbolic에서 받을 수 있습니다. 모델은 meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B로 설정하고, 프롬프트나 미리 채우기를 입력한 후 "run" 버튼을 클릭하면 트리가 확장됩니다.

이 도구의 기능으로는 "Run" 버튼을 눌러 설정에 따라 새로운 트리를 시작할 수 있습니다. 옵션으로는 트리를 얼마나 깊게 확장할지 결정하는 깊이 설정, 각 노드당 자식 옵션의 수를 정하는 최대 자식 수, 확률에 따라 옵션을 제한하는 Top P가 있습니다. Top P를 100으로 설정하면 사용하지 않게 됩니다. 각 트리 노드는 생성된 토큰, 그 확률, 그리고 해당 노드에서 미리 채우기 추가 또는 확장을 위한 액션을 보여줍니다.

추가적으로, UTF-8 수리 기능은 문자 문제를 해결하려고 시도하지만, 이상한 이스케이프 시퀀스가 생성되는 문제는 알려져 있습니다. 이 도구는 현재 라이센스가 없으며 개발 목적으로 Bun을 사용하고 있습니다. 나중에 쉽게 접근할 수 있도록 설정을 프리셋으로 저장할 수 있습니다.

이 기사는 아담 바드가 처음 소개한 마르코프 텍스트 생성기를 위한 클로저 코드 리팩토링에 대해 다룹니다. 목표는 코드의 가독성을 높이면서 기능은 유지하는 것입니다.

마르코프 프로세스 개요에서 markov-data 함수는 텍스트 문자열을 입력받아 해시 맵을 반환합니다. 이 해시 맵의 키는 단어이며, 값은 각 키 뒤에 올 수 있는 단어의 시퀀스입니다. 문장의 시작을 나타내는 특별한 키 :start도 포함되어 있습니다.

기능이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 여러 테스트가 만들어졌습니다. 이 테스트는 빈 문자열이나 여러 문장과 같은 다양한 입력 시나리오를 점검합니다.

리팩토링 전략으로는 기존 코드를 직접 수정하는 대신, 새로운 함수를 만들어 개별 문장을 처리하는 방법을 제안합니다. 이렇게 하면 논리가 단순해지고 디버깅이 쉬워집니다.

함수 구현 부분에서는 새로운 process-sentence 함수가 단일 문장을 처리하고 해시 맵을 업데이트합니다. 이후 markov-data 함수는 reduce를 사용하여 여러 문장을 처리하도록 다시 작성됩니다.

문장 생성을 위한 sentence 함수도 마르코프 모델에 기반해 랜덤 문장을 생성하도록 리팩토링되었습니다. 리팩토링된 버전은 가독성을 높이기 위해 재귀와 다양한 함수 아리티를 사용합니다.

전반적으로 리팩토링된 코드는 약간 길어졌지만, 가독성이 높아지고 유지 관리가 쉬워졌습니다. 이 기사는 리팩토링 과정에서 코드의 동작이 변하지 않도록 보장하는 데 있어 특성 테스트의 중요성을 강조합니다.

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최소 기능 제품(MVP)은 사용자가 실제 가치를 느낄 수 있도록 설계된 제품의 기본 버전입니다. 이는 올바른 문제를 해결하고 있다는 것을 검증하는 데 도움을 줍니다. 완벽함이 아니라 사용자가 관심을 가지고 참여할 만큼의 가치를 증명하는 것이 중요합니다.

스타트업은 명확한 초점 없이 서두르지 않아야 합니다. 너무 빠르게 진행하면 실수를 할 수 있고, 너무 느리면 진전이 멈출 수 있습니다. 잘 설계된 MVP는 아이디어를 신속하게 검증하고 투자자에게 효율적으로 개념을 테스트할 수 있음을 보여줍니다.

좋은 MVP의 주요 특징은 경량이면서도 기능적으로 신뢰할 수 있어야 하며, 목적을 효과적으로 수행해야 합니다. 또한, 낭비를 최소화하고 학습을 극대화하는 전략으로 구축되어야 합니다.

MVP 개발에서 흔히 저지르는 실수로는 너무 많은 기능을 추가하는 과도한 개발이 있습니다. 초기 단계에서 너무 많은 기능을 추가하면 테스트가 복잡해지고 비용이 증가할 수 있습니다. 하나의 문제를 잘 해결하는 데 집중해야 합니다. 잘못된 기술 선택도 문제입니다. 장기적으로 문제가 발생하지 않도록 유연한 기술을 선택해야 합니다. 또한, 속도를 중시하더라도 코드 품질을 소홀히 해서는 안 됩니다. 처음부터 보안성과 유지보수성을 확보해야 합니다.

스마트한 MVP 개발을 위한 모범 사례로는 신속하게 구축하되, 신중하게 진행해야 합니다. 명확한 가치 제안을 목표로 하고, 사용자 피드백에 따라 유연하게 조정할 수 있어야 합니다. 사용자 신뢰를 유지하기 위해 보안과 데이터 보호를 우선시해야 합니다.

목표는 명확하고 목적이 있으며 확장 가능한 MVP를 출시하는 것입니다. 기능이 과도하거나 잘못된 기술 선택과 같은 일반적인 함정을 피하여 성공을 보장해야 합니다. Erlang Solutions는 미래 성장을 위해 설계된 강력한 MVP를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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이 텍스트는 인터넷 역사에서 중요한 이정표와 관련된 다양한 출처와 링크를 나열하고 있습니다. 웹 콘텐츠 아카이빙에 대한 지원에 대한 감사와 편집을 도와준 개인들에 대한 감사도 포함되어 있습니다. 주요 주제는 첫 번째 이메일과 스마일리 얼굴부터 시작해 초기 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 그리고 밈과 바이럴 비디오와 같은 다양한 인터넷 현상까지 다양합니다. 제공된 링크는 독자들을 각 주제에 대한 자세한 기사와 자료로 안내하며, 인터넷의 발전과 그 문화적 영향을 보여줍니다.

컴퓨터 교육의 변화 필요성에 대한 논의가 이루어졌다. 단순히 윤리를 추가하는 것만으로는 기술로 인해 발생하는 사회적 문제를 해결할 수 없다는 주장이 제기되었다. 대신, 컴퓨터 교육은 사회학, 심리학, 정치학과 같은 사회 과학의 통찰을 통합해야 한다.

역사적 맥락도 언급되었다. 앨런 그린스팬과 마크 저커버그의 증언을 통해 컴퓨터 분야가 사회에 미치는 영향에 대해 자아 성찰이 필요하다는 점이 강조되었다.

컴퓨터는 점점 더 사회적 이슈와 얽혀 있으며, 따라서 사회 과학으로 다루어져야 한다는 주장이 제기되었다. 이는 권력의 역학과 알고리즘이 사회적 규범을 형성하는 역할을 이해하는 것을 포함한다.

변화를 위한 몇 가지 권장 사항도 제시되었다. 첫째, 컴퓨터 전문가들은 사회 과학의 이론과 방법을 채택하여 자신의 작업과 사회적 영향에 대한 이해를 높여야 한다. 둘째, 일부 컴퓨터 과목은 필수 사회 과학 과목으로 대체되어 학생들에게 더 폭넓은 교육 기반을 제공해야 한다. 셋째, 컴퓨터 학과는 사회 과학 배경을 가진 교수진을 채용하여 학문 간 통합적 접근을 촉진해야 한다.

저자는 컴퓨터 전문가들이 자신의 분야의 사회적 책임을 직시하고, 교육이 기술과 사회 간의 복잡한 관계를 반영하도록 조정해야 한다고 강조한다. 컴퓨터의 미래는 이러한 인식과 조정에 달려 있다. 전반적으로 이 글은 컴퓨터 교육 방식의 근본적인 변화를 촉구하며, 보다 포괄적이고 사회적으로 인식하는 접근 방식을 지지하고 있다.

AlphaEvolve는 알고리즘을 생성하고 개선하기 위해 고급 기술을 사용하는 새로운 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 대규모 언어 모델의 창의성과 자동 평가기를 결합하여 복잡한 문제를 해결합니다. AlphaEvolve의 주요 기능은 다음과 같습니다.

AlphaEvolve는 전체 코드베이스를 발전시킬 수 있으며, 새로운 알고리즘을 발견하고 기존 알고리즘을 최적화합니다. Gemini Flash와 같은 다양한 모델을 통합하여 넓은 탐색을 수행하고, Gemini Pro를 통해 깊이 있는 통찰력을 제공합니다.

이 에이전트는 구글의 데이터 센터, 하드웨어 및 AI 훈련 과정의 효율성을 개선했습니다. 예를 들어, 데이터 센터의 스케줄링을 개선하여 약 0.7%의 컴퓨팅 자원을 회수했으며, 맞춤형 AI 칩의 행렬 곱셈을 위한 하드웨어 설계를 최적화했습니다.

AlphaEvolve는 AI 모델 훈련의 중요한 과정을 가속화하여 훈련 시간과 엔지니어링 노력을 크게 줄였습니다. 또한 GPU 명령어를 최적화하여 AI 성능에서 눈에 띄는 속도 향상을 달성했습니다.

이 AI는 복잡한 수학 문제에 대한 새로운 해결책을 제안했습니다. 예를 들어, 행렬 곱셈을 위한 더 빠른 알고리즘을 찾고, 오랫동안 해결되지 않은 문제인 키싱 넘버 문제에 대한 진전을 이루었습니다.

팀은 AlphaEvolve를 더욱 개선하고 학술 사용자에게 제공할 계획입니다. 이 기술은 재료 과학과 약물 발견 등 다양한 분야에 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

전반적으로 AlphaEvolve는 알고리즘 개발을 위한 AI 활용에 있어 중요한 발전을 나타내며, 다양한 분야에서의 폭넓은 응용 가능성을 약속합니다.

연구자들이 그래프 색칠을 위한 새로운 알고리즘을 개발했습니다. 그래프 색칠은 항공 교통 관제와 같은 충돌을 방지하는 데 사용되는 방법입니다. 전통적으로 그래프 색칠은 느렸고 수십 년 동안 큰 개선이 없었습니다. 그러나 2024년에 발표된 두 가지 새로운 알고리즘은 더 빠른 성능을 보였고, 최근 발표된 논문에서는 거의 최적 속도로 작동하는 더 빠른 방법이 소개되었습니다.

이 새로운 알고리즘은 그래프의 점(정점) 수가 아니라 선(모서리) 수에 초점을 맞추어, 그래프 크기에 관계없이 더 빠른 색칠이 가능하게 합니다. 이 혁신적인 방법은 "프라이밍"이라는 기술을 포함하고 있으며, 무작위성을 활용하여 그래프를 더 빠르게 색칠할 수 있도록 설정합니다.

이러한 발전은 주목할 만하지만, 실제 상황에서의 적용 가능성은 아직 불확실합니다. 연구자들은 무작위성을 사용하지 않고도 진정한 선형 색칠 시간을 달성할 수 있는 방법을 목표로 하여 더 나은 개선 가능성에 대해 기대하고 있습니다. 이 새로운 연구는 그래프 이론과 알고리즘 개발에서 중요한 이정표를 나타냅니다.

AWS CEO 맷 가먼은 영국이 다가오는 인공지능 데이터 센터의 급증을 지원하기 위해 더 많은 원자력 발전이 필요하다고 밝혔습니다. 그는 BBC 인터뷰에서 새로운 에너지 기술이 인공지능 인프라의 증가하는 수요를 충족하는 데 필수적이라고 강조했습니다. AWS는 2028년까지 영국의 디지털 및 인공지능 인프라에 80억 파운드(106억 달러)를 투자할 계획입니다.

데이터 센터의 에너지 수요는 크게 증가할 것으로 예상되며, 향후 10년 동안 영국에서 500% 증가할 것이라는 예측이 있습니다. 이에 따라 영국 정부는 이러한 수요를 충족할 수 있도록 에너지 그리드를 관리하기 위한 인공지능 에너지 위원회를 설립했습니다.

원자력 에너지는 탄소 배출이 없는 전력으로 유망한 해결책으로 여겨지지만, 새로운 원자력 발전소를 건설하는 데는 수년이 걸리기 때문에 인공지능의 즉각적인 성장 요구를 충족하지 못할 수 있습니다. AWS와 구글과 같은 기업들은 소형 모듈 원자로를 탐색하고 있지만, 이러한 기술은 아직 개발 중입니다. 정부는 데이터 센터의 빠른 확장을 지원하기 위해 절차를 간소화하는 작업도 진행하고 있습니다.

머슬 메모리(Muscle Memory)는 AI 에이전트를 위한 파이썬 SDK로, 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 기억하도록 돕습니다. 이 시스템은 에이전트의 도구 사용 패턴을 기록하고, 동일한 작업이 다시 발생했을 때 이 행동을 재생하여 프로세스를 빠르게 하고 대형 언어 모델(LLM) 사용에 따른 비용을 절감합니다.

주요 기능으로는 행동 캐시가 있습니다. 머슬 메모리는 학습한 작업 패턴을 저장하여 나중에 재사용할 수 있게 합니다. 이를 통해 에이전트는 반복적인 작업을 더 빠르고 일관되게 처리할 수 있습니다. 또한, 시스템은 환경이 이전에 본 적이 있는지(캐시 적중) 아니면 새로운 것인지(캐시 미스)를 확인하여 저장된 행동을 사용할지 에이전트를 호출할지를 결정합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저, 행동을 실행하기 전에 시스템은 정의된 "체크"를 사용하여 현재 환경이 안전한지 확인합니다. API 사용 방법은 pip install muscle-mem으로 설치한 후, 엔진을 설정하고 에이전트를 위한 도구를 정의하는 것입니다. 도구 호출을 추적하고 안전성을 위한 체크를 구현하기 위해 데코레이터를 사용할 수 있습니다.

시스템은 환경의 특징을 포착하고 이를 이전 행동과 비교하여 안전성을 검증한 후 캐시된 행동을 재사용합니다. 예를 들어, 사용자를 인사하는 작업을 생성하고, 이전 호출이 시간에 따라 재사용될 수 있는지를 검증하는 구현 예시가 있습니다.

시스템 개발에 대한 피드백이 권장되며, 사용자들은 머슬 메모리 디스코드에 참여하고 SDK를 사용해 볼 것을 초대받고 있습니다. 더 자세한 내용은 머슬 메모리 저장소에서 제공되는 전체 문서와 예제를 참조하시기 바랍니다.

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웨이브렛 트리는 더 큰 알파벳을 가진 시퀀스에서 랭크 쿼리를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 데이터 구조입니다. 이 구조는 문자열을 비트 벡터의 이진 트리로 구성하여, 알파벳 크기 ( A )에 대해 시간 복잡도가 ( \mathcal{O}(\log_2 A) )인 빠른 랭크 쿼리를 가능하게 합니다. 이 구조는 2003년에 Grossi, Gupta, Vitter에 의해 소개되었습니다.

웨이브렛 트리를 구축할 때, 알파벳은 재귀적으로 나누어져 하나 또는 두 개의 기호만 남을 때까지 진행됩니다. 트리의 각 레벨은 기호를 필터링하고 재인코딩하여 모호성을 줄입니다. 예를 들어, "Peter Piper picked a peck of pickled peppers"라는 문자열은 웨이브렛 트리 형식으로 표현될 수 있습니다.

웨이브렛 트리를 쿼리할 때는 비트 벡터에 대해 여러 개의 이진 랭크 쿼리를 수행하여 랭크 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 특정 기호가 시퀀스의 특정 위치까지 몇 번 나타나는지를 셀 수 있습니다. 트리 구조는 쿼리를 위한 올바른 서브 트리로 탐색하는 데 도움을 줍니다.

웨이브렛 트리는 다른 데이터 구조와 결합하여 효율성을 높일 수도 있습니다. 실제 응용에 관심이 있는 사람들을 위해 다양한 구현이 제공되고 있습니다.

더 알고 싶다면, 웨이브렛 트리와 그 응용에 대한 심층적인 통찰을 제공하는 여러 학술 논문이 있습니다.

병렬 함수 배열 언어는 병렬 프로그래밍을 더 쉽게 하면서도 높은 성능을 유지하도록 설계된 새로운 프로그래밍 언어입니다. 이 연구에서는 Accelerate, APL, DaCe, Futhark, SaC의 다섯 가지 언어를 비교하며, N-body 시뮬레이션, MultiGrid, Quickhull, Flash Attention이라는 네 가지 복잡한 벤치마크를 사용했습니다. 이 벤치마크는 다양한 응용 분야와 계산 모델을 포함하고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 함수 배열 코드는 하드웨어에 특화된 세부 사항을 피하기 때문에 전통적인 구현보다 더 간단하고 짧습니다. 둘째, 동일한 소스 코드를 사용하여 멀티코어 시스템과 GPU 모두에서 프로그램을 만들 수 있어 새로운 기술에 적응하기가 더 쉽습니다. 셋째, 이 언어들의 성능은 32코어 AMD EPYC 시스템과 NVIDIA A30 GPU에서 39개의 벤치마크 인스턴스를 통해 테스트되었습니다. 넷째, 연구 결과는 함수 배열 언어가 전통적인 프로그래밍 방법과 동등한 성능을 발휘할 수 있음을 보여주며, 효과적이고 이식 가능한 병렬 프로그래밍의 가능성을 나타냅니다.

루비는 웹 개발에 주로 사용되는 다재다능하고 사용자 친화적인 프로그래밍 언어로, 특히 루비 온 레일스 프레임워크와 함께 많이 사용됩니다. 이 언어는 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍을 포함한 다양한 프로그래밍 스타일을 지원합니다. 루비의 주요 구현체는 Matz 루비 인터프리터(CRuby)로, 글로벌 인터프리터 잠금(GIL)이라는 메커니즘을 통해 진정한 병렬 처리를 제한하며, 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있도록 합니다.

루비의 동시성 개념에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

프로세스는 독립적으로 실행되는 프로그램으로, 서로 메모리를 공유하지 않고 병렬로 작동할 수 있습니다. 프로세스 간의 통신은 파이프나 공유 파일과 같은 특별한 방법을 필요로 합니다.

라크터는 루비에서 진정한 병렬 실행을 위해 설계된 새로운 기능입니다. 라크터는 동일한 루비 프로세스 내에서 독립적으로 실행되며, 각자 고유의 메모리와 GIL을 가지고 있어 메시지 전달을 통해 안전하게 통신할 수 있습니다.

스레드는 프로세스보다 가벼우며 루비 인터프리터에 의해 관리됩니다. 그러나 GIL 때문에 루비 스레드는 한 번에 하나만 실행될 수 있어, I/O 중심 작업에는 적합하지만 CPU 중심 작업에는 한계가 있습니다.

파이버는 실행 흐름을 수동으로 제어할 수 있는 경량 동시성 방법입니다. 파이버는 스레드 내에서 메모리를 공유하며, 일반적으로 생성기와 같은 특정 작업에 사용됩니다.

결론적으로, 루비는 각각의 장단점이 있는 여러 동시성 모델을 제공합니다. 이러한 개념을 이해하면 개발자들이 애플리케이션에 적합한 접근 방식을 선택하는 데 도움이 됩니다.

2014년, 제레미아 히튼이라는 미국 남성이 아프리카의 비르 타윌이라는 땅을 차지했다고 주장했습니다. 이는 그의 딸이 공주가 되고 싶다는 소원을 이루기 위한 것이었습니다. 비르 타윌은 이집트와 수단이 역사적인 국경 분쟁으로 인해 소유권을 포기한 유일한 땅으로, 지구상에서 어떤 나라에도 속하지 않은 독특한 지역입니다.

히튼은 혹독한 사막 환경을 지나 비르 타윌에 도착했고, 깃발을 꽂은 후 자신을 왕으로, 딸을 공주로 삼아 "북수단 왕국"이라고 선언했습니다. 그의 이야기는 언론의 주목을 받았지만, 공식적인 통치가 없는 땅에 대한 식민지적 주장으로 비판을 받기도 했습니다.

한편, 저널리스트 잭 셴커는 친구와 함께 비르 타윌을 탐험하는 여정을 이야기합니다. 그들은 미개척 지역을 탐험하고 국경과 제국주의를 비판하는 아이디어에 이끌렸습니다. 그러나 그들은 곧 그들의 낭만적인 생각이 이 지역의 복잡한 역사와 정치적 현실과 충돌한다는 것을 깨달았습니다. 이 지역은 식민지 시대와 원주민과 관련된 복잡한 과거를 가지고 있습니다.

두 남성의 비르 타윌 주장 시도는 "테라 눌리우스"(아무도 소유하지 않은 땅)에 대한 소유권 주장의 의미를 잘못 이해한 것을 반영합니다. 비판자들은 이러한 주장이 역사적 맥락과 수세대 동안 이 땅을 사용해온 지역 유목민 부족의 권리를 무시한다고 주장합니다.

결국 셴커는 국경이 고정된 것이 아니며, 미개척 땅이라는 개념이 현재의 사회적, 정치적 문제에 참여하라는 상기시킴이라고 결론지었습니다. 비르 타윌로의 여정은 어떤 땅도 진정으로 비어 있거나 역사적 맥락이 없지 않다는 것을 드러내며, 정체성과 통치에 대한 탐구는 계속해서 발전하고 있습니다.

OpenAI는 2025년에 새로운 기술과 업데이트를 소개하기 위해 여러 차례 라이브스트림을 진행했습니다. 주요 발표 내용은 다음과 같습니다. 2025년 4월 14일에 GPT-4.1이 소개되었고, 2025년 3월 25일에는 새로운 이미지 생성 기능이 출시되었습니다. 2025년 3월 20일에는 차세대 오디오 모델이 발표되었으며, 2025년 2월 27일에는 GPT-4.5가 공개되었습니다. 또한 2025년 3월 11일에는 에이전트를 위한 도구 개발에 대한 업데이트가 공유되었습니다.

2024년 말에는 라이브스트림에서 안전 연구, 앱 통합, 고급 음성 기능 등 다양한 주제를 다루었습니다. OpenAI의 강화 학습 미세 조정 연구와 같은 새로운 프로그램도 소개되었습니다. 2024년 5월 13일의 봄 업데이트에서는 GPT-4o의 도입과 ChatGPT의 무료 기능 확장이 강조되었습니다.

이 글에서는 프로그래밍에서 부동 소수점 숫자를 비교하는 복잡성에 대해 다루고 있으며, 부동 소수점 수학이 생각보다 더 복잡하다는 점을 강조합니다.

부동 소수점 정밀도는 특정 값을 정확하게 표현할 수 없다는 점에서 문제가 발생합니다. 예를 들어, 0.1과 같은 값은 정확히 표현되지 않아 계산에서 차이가 생길 수 있습니다.

부동 소수점 숫자를 직접 비교할 때, == 연산자를 사용하는 것은 정밀도 문제로 인해 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 대신 두 숫자의 차이가 아주 작은 범위, 즉 엡실론 내에 있는지를 확인하는 것이 더 좋습니다.

고정된 엡실론 값을 사용하는 것은 항상 효과적이지 않습니다. 특히 1.0에서 멀리 떨어진 숫자일 경우, 표현 가능한 부동 소수점 숫자 간의 간격이 커지기 때문입니다.

더 나은 방법은 상대 엡실론 비교를 사용하는 것입니다. 이는 두 부동 소수점 숫자의 차이를 그 크기와 비교하여, 비교를 더 유연하고 정확하게 만들어 줍니다.

ULP(마지막 자리 단위) 방법은 두 부동 소수점 숫자의 정수 표현 간의 차이를 측정합니다. 만약 차이가 작다면(예: 하나의 ULP), 두 숫자는 매우 가깝다고 간주됩니다.

특별한 경우를 처리할 때는, 0에 가까운 숫자나 서로 다른 부호를 가진 숫자를 비교할 때 절대 비교를 사용하면 오류를 피할 수 있습니다. 절대 비교와 상대 비교를 조합하여 사용하는 것이 종종 필요합니다.

재앙적인 소거 현상은 거의 같은 두 숫자를 빼는 경우 발생하여, 정밀도가 크게 손실되는 현상입니다. 이 글에서는 sin(pi)와 같은 간단한 계산에서도 이러한 문제로 인해 예상치 못한 결과가 나오는 예시를 제공합니다.

결론적으로, 부동 소수점 비교는 신중하게 다루어야 하며, 부동 소수점 표현 방식에 대한 세심한 이해가 필요합니다. 이를 통해 일반적인 함정을 피할 수 있습니다.

리눅스 커널에 새로운 기능인 스왑 테이블(Swap Tables)이 도입되었습니다. 이 기능은 메모리 관리의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 개발되었습니다. 텐센트의 엔지니어 카이루이 송이 개발한 이 기능은 스왑 캐시와 스왑 맵을 스왑 할당기와 결합한 것입니다.

스왑 테이블의 주요 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 무거운 작업 부하에서 약 20-30%의 성능 향상이 있습니다. 둘째, 유휴 메모리 사용량이 줄어들고 평균 메모리 소비가 낮아질 가능성이 있습니다. 셋째, 스왑 작업에 대한 향후 최적화와 개선의 기회를 제공합니다.

스왑 테이블을 위한 27개의 패치가 검토를 위해 공개되었으며, 이 기능이 곧 리눅스 커널의 주요 부분에 포함될 것으로 기대되고 있습니다. 전반적으로 스왑 테이블은 기존 스왑 시스템에 상당한 개선을 약속합니다.

호주 최초의 궤도급 로켓인 에리스가 발사 전에 상단 부분인 페이로드 페어링이 떨어지는 사고를 겪었습니다. 이 사고는 최종 준비 과정에서 전기 결함으로 발생했지만, 로켓이나 발사대에 부상이나 손상은 없었습니다. 에리스를 개발한 길모어 스페이스는 문제를 조사하고 페어링을 교체하기 위해 발사를 연기하겠다고 발표했습니다. 이 로켓은 저지구 궤도로 화물을 운반하도록 설계되었으며, 성능 데이터를 수집하기 위해 짧은 안정 비행을 목표로 한 첫 시험 비행을 준비하고 있었습니다. 회사는 이전에도 주로 규제 승인 문제로 인해 발사가 지연된 경험이 있습니다.

이 글에서는 저자가 "퍼플 가든"이라는 바이트코드 인터프리터 프로젝트에서 명령줄 인자 파싱을 위해 getopt.h 라이브러리를 사용한 경험을 다룹니다. 저자는 getopt.h에서 몇 가지 한계를 발견했습니다. 첫째, 도움말과 사용 문서를 수동으로 만들어야 합니다. 둘째, 플래그 정의를 여러 곳에서 관리해야 합니다. 셋째, 모든 옵션 인자가 문자열로 처리되어 타입 안전성이 부족합니다. 넷째, 옵션에 대한 기본값을 지원하지 않습니다. 마지막으로, 짧은 옵션은 -, 긴 옵션은 --로 하드코딩된 접두사를 사용합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 6cl이라는 새로운 라이브러리를 개발했습니다. 이 라이브러리는 자동으로 도움말과 사용 문서를 생성하며, 짧은 옵션과 긴 옵션에 대한 여러 정의 없이 단일 플래그 목록을 제공합니다. 또한, 문자열, 불리언, 정수 등 다양한 데이터 타입을 지원하는 타입 안전성을 갖춘 플래그와 범위 검증 기능을 포함하고 있습니다. 옵션에 대한 접두사는 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다.

이 글에서는 플래그 정의, 인자 파싱, 오류 처리 방법을 getopt.h보다 더 편리하게 설명합니다. 새로운 라이브러리를 구현하고 사용하는 방법에 대한 예시도 포함되어 있으며, 개선된 사용성과 타입 안전성을 강조합니다.

결론적으로, 저자는 getopt.h의 단점을 극복하기 위해 6cl 라이브러리를 만들어 명령줄 인자 파싱을 더 쉽고 효율적으로 만들었습니다.

2011년, 래리 페이지는 구글의 CEO가 되어 회사의 회의 문화를 개선하려고 했습니다. 구글이 빠르게 성장함에 따라 회의의 효율성을 높이기 위해 여러 가지 새로운 정책을 도입했습니다. 각 회의마다 결정권자를 지정하고, 참석 인원을 10명으로 제한하며, 한 시간짜리 회의를 50분으로 줄이는 등의 조치를 취했습니다. 그러나 이러한 변화에도 불구하고 많은 회의는 여전히 길어졌고, 참석자들은 새로운 시간 제한을 무시하는 경우가 많았습니다.

이에 뉴욕 사무소의 한 팀은 기발한 방법으로 스탠드업 회의를 매 시간의 마지막 10분에 예약하기 시작했습니다. 이렇게 하여 회의실의 새로 생긴 시간대를 활용한 것입니다. 이로 인해 회의실을 차지하려는 그들의 주장이 다른 참석자들에게 불편함을 주는 어색한 상황이 발생했습니다. 저자는 이러한 상황이 재미있다고 느꼈고, 회의 규범에 도전한 이 팀원들의 동기가 궁금해졌습니다.

뉴욕의 브라우저 회사인 BCNY가 새로운 AI 통합 웹 브라우저인 Dia를 출시했습니다. 이전 브라우저인 Arc는 유지 관리 모드로 전환되었습니다. BCNY는 Arc의 개선이 장기적인 성공을 위해 충분하지 않다고 판단하여 Dia를 개발했습니다.

Dia의 주요 기능으로는 키보드 단축키로 열 수 있는 사이드바, 현재 웹페이지의 내용을 바탕으로 검색 엔진과 채팅 기능을 결합한 새로운 탭 인터페이스, 쿼리와 페이지 제목을 간소화하여 표시하는 독특한 URL 바가 있습니다.

하지만 Dia는 몇 가지 사용성 문제를 안고 있습니다. 사이드바가 화면 공간을 너무 많이 차지해 웹사이트 표시 방식에 영향을 미치고, 검색을 잘못 해석해 채팅 쿼리로 처리하는 경우도 있습니다.

이러한 문제에도 불구하고 Dia의 내장 광고 차단기는 성능이 뛰어납니다. 브라우저의 디자인이 Chrome과 유사해 사용자들이 쉽게 전환할 수 있지만, Arc가 가졌던 혁신적인 매력은 부족합니다. Dia의 미래는 불확실하며, 두 가지 가능성이 있습니다. BCNY가 Dia를 포기하고 Arc로 돌아갈 수도 있고, 구글이 AI 기능에서 어려움을 겪으면 Dia가 성공할 수도 있습니다. 전반적으로 BCNY는 Dia에 대담한 위험을 감수하며, 이를 독특한 제품으로 발전시키려 하고 있습니다.

저자는 기업 세계에서의 경험을 공유하며 사람들이 종종 진정한 능력보다는 겉모습에 따라 판단받는 경우가 많다고 강조합니다. 유럽 여행 중 미시시피 출신이라는 이유로 빠르게 편견을 받았던 순간을 회상합니다. 이러한 판단의 주제는 기업 환경에서도 계속 이어지며, 특히 기술 회사에서는 리더십이 자주 교체되고 외적인 모습이 실제 업무보다 더 중요시되는 경향이 있습니다.

저자는 기업 용어의 문화, 비효율적인 중간 관리, 그리고 인맥이 기술보다 더 중요한 계급 시스템을 비판합니다. 이와 대조적으로, 약혼자의 집 청소 일을 예로 들며, 그 일이 더 구체적이고 영향력이 있음에도 불구하고 종종 과소평가된다고 언급합니다.

결국 저자는 결과보다는 외형에 집중하는 것에 대한 불만을 표현하며, 이러한 환경에서 성공하기 위해서는 비록 진정성이 결여된 것처럼 느껴지더라도 그 기대에 맞춰야 한다고 제안합니다. 글은 자신의 LinkedIn 프로필을 부풀린 직함으로 업데이트하겠다는 농담으로 마무리됩니다.

이 글은 상태를 유지하는 서비스, 특히 언어 서버 프로토콜(LSP) 서버에서 여러 개의 들어오는 이벤트를 처리하는 프로그래밍 과제에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

이벤트 처리의 기본 원리는 서비스 구축 시 개발자들이 파일 변경, 클라이언트 요청, 컴파일러 출력과 같은 들어오는 이벤트를 처리하기 위해 이벤트 루프를 사용하는 것입니다. 그러나 일반적인 설정은 비효율성을 초래할 수 있습니다. 이벤트 루프가 한 번에 하나의 이벤트만 처리하기 때문에 여러 개의 준비된 이벤트를 동시에 처리할 기회를 놓칠 수 있습니다.

성능을 개선하기 위해 여러 가지 전략을 적용할 수 있습니다. 첫째, 중요도에 따라 이벤트를 처리하는 우선순위를 정할 수 있습니다. 예를 들어, 완료 요청보다 파일 변경을 먼저 처리하는 방식입니다. 둘째, 선택적 백프레셔를 통해 특정 유형의 요청을 일시적으로 무시하면서 다른 요청은 계속 처리할 수 있습니다. 셋째, 최근 이벤트에 의해 무의미해진 요청은 삭제하는 방법도 있습니다. 넷째, 유사한 이벤트를 결합하여 처리 오버헤드를 줄이는 코얼레싱 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 작은 변경 사항을 하나의 큰 변경으로 합치는 것입니다.

단일 이벤트를 처리하는 대신, 이벤트를 배치 처리하는 방법이 제안됩니다. 이는 특히 부하가 클 때 여러 개의 개별 이벤트를 처리하는 오버헤드를 줄여 더 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.

글에서는 배치된 이벤트 스트림을 생성하는 코드 접근 방식을 설명하며, 모든 사용 가능한 이벤트를 수집하고 함께 처리하여 전반적인 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다. 저자는 이벤트를 처리하는 방식을 재고하고 배치 기법을 사용하여 여러 이벤트를 효율적으로 처리함으로써 상태를 유지하는 서비스의 성능을 향상시킬 필요성을 강조합니다.

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llm-min.txt는 AI 코딩 도우미와의 효율적인 사용을 위해 기술 문서를 압축하는 새로운 형식입니다. 기존의 문서는 너무 크거나 구식일 수 있어 AI 모델이 정확한 도움을 주기 어렵습니다. llm-min.txt는 필수 정보를 간결하고 구조화된 요약으로 만들어 이러한 문제를 해결합니다.

이 형식의 주요 요소는 다음과 같습니다. 첫째, AI 코딩 도우미는 구식이거나 긴 문서로 인해 코드 생성에서 오류를 발생시키는 경우가 많습니다. 둘째, llm-min.txt 형식은 웹 개발에서 사용되는 min.js 파일에서 영감을 받아, 문서를 기계 최적화 형식인 구조적 지식 형식(Structured Knowledge Format, SKF)으로 압축합니다. 이 형식은 정보를 세 가지 주요 섹션으로 구성합니다. 정의(Definitions) 섹션은 라이브러리의 정적 요소, 즉 구성 요소 정의와 메서드 시그니처를 포함합니다. 상호작용(Interactions) 섹션은 메서드 호출 및 오류 처리와 같은 동적 행동을 다룹니다. 사용 패턴(Usage Patterns) 섹션은 라이브러리 사용의 구체적인 예를 제공합니다.

셋째, 압축을 통해 문서 크기를 90-97%까지 줄일 수 있어 AI 도구가 처리하기 용이해집니다. 사용자는 pip를 통해 llm-min을 쉽게 설치할 수 있으며, Google Gemini API 키가 필요합니다. 사용자는 명령줄 옵션이나 Python에서 직접 입력 소스와 설정을 지정하여 llm-min.txt 파일을 생성할 수 있습니다.

생성된 파일은 원본 문서, 압축된 llm-min.txt, 형식 이해를 위한 가이드라인이 포함된 디렉토리로 구성됩니다. 이 도구는 주로 Google의 Gemini AI 모델을 사용하며, 효율성과 추론 능력 때문에 gemini-2.5-flash-preview-04-17 모델을 추천합니다.

향후 계획으로는 공유 llm-min.txt 파일을 위한 공개 저장소를 만들고, 소스 코드 분석을 통해 문서 추론을 활용하는 방안이 있습니다. 문서에는 생성 과정, 정보 보존, 비용, 문제 해결에 대한 자주 묻는 질문도 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 개선을 위한 커뮤니티 참여를 장려하며 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

HDR은 고동적 범위를 의미합니다. 이는 사진, 비디오 촬영, 그리고 디스플레이에서 사용되는 기술로, 더 넓은 밝기와 색상의 범위를 제공합니다. HDR 이미지와 비디오는 가장 밝은 부분과 가장 어두운 부분에서 더 많은 세부 사항을 보여줄 수 있어, 보다 사실적이고 생동감 있는 이미지를 만들어냅니다. HDR은 시각적 경험을 향상시켜, 시청자가 자연적으로 보는 것과 더 가까운 모습을 제공합니다.

요약이 없습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 사용자와의 대화를 통해 도움을 줄 수 있으며, 단순히 명령을 따르는 것뿐만 아니라 사용자의 필요를 정의하는 데도 도움을 줍니다. 그러나 대부분의 LLM 평가에서는 간단한 단일 턴 지침에 초점을 맞추고, 복잡한 다중 턴 대화는 간과하고 있습니다. 우리의 연구에 따르면, LLM은 이러한 다중 턴 환경에서 성능이 크게 저하되며, 다양한 작업에서 평균 39%의 성능 감소를 보였습니다.

우리는 20만 개 이상의 시뮬레이션된 대화를 분석한 결과, 두 가지 주요 문제를 발견했습니다. 첫째, 기술의 약간의 감소가 있었고, 둘째, 실수가 크게 증가했습니다. LLM은 종종 대화 초반에 잘못된 가정을 하고 너무 빨리 최종 답변을 제공하려고 하여 오류가 발생합니다. 쉽게 말해, LLM이 대화 중에 방향을 잃으면 다시 올바른 경로로 돌아가는 데 어려움을 겪습니다.

에픽 게임즈는 포트나이트가 애플의 차단으로 인해 전 세계적으로 iOS 기기에서 계속 사용할 수 없다고 발표했습니다. 이 상황은 2020년에 시작된 오랜 법적 분쟁에서 비롯된 것으로, 애플이 에픽이 자체 결제 시스템을 도입하려고 시도한 후 포트나이트를 앱 스토어에서 제거했기 때문입니다.

에픽은 스웨덴 자회사를 통해 별도의 계정으로 포트나이트를 검토 요청했지만, 120시간 이상 기다린 후에도 응답이 없어 다시 신청해야 했습니다. 에픽의 CEO인 팀 스위니는 애플의 소통 부족과 느린 검토 과정에 대한 불만을 표명했습니다.

iOS에서 포트나이트의 미래는 불확실합니다. 이전 소송에서 애플이 에픽의 개발자 계정을 차단할 권리가 있다는 것이 확인되었기 때문입니다. 포트나이트는 유럽 연합의 에픽 게임즈 스토어를 통해 잠시 iOS에서 돌아왔지만, 그 버전도 현재는 오프라인 상태입니다.

마이클 리야부쉬킨은 2025년 5월에 세상을 떠났습니다. 그는 소칼 파이썬 커뮤니티의 중요한 인물로, 많은 사람들에게 사랑받는 조직자이자 멘토, 친구로 알려져 있었습니다.

마이클은 파이썬과 오픈 소스 커뮤니티에 큰 기여를 했습니다. 그는 수많은 시간을 자원봉사하며 모임과 파이비치 컨퍼런스 같은 이벤트를 조직하는 데 도움을 주었습니다. 그는 사람들 간의 연결을 촉진하여 새로운 우정과 직업 기회를 만들어 주는 것으로 유명했습니다. 많은 이들이 그의 친절함과 유머, 그리고 모두를 환영하는 능력을 기억합니다.

그는 많은 사람들의 삶에 깊은 영향을 미쳤으며, 기술 분야에서 경력을 쌓도록 격려하고 어려운 시기를 함께 이겨내도록 지원했습니다. 그의 관대함과 사려 깊은 성격은 그를 아는 사람들에게 오래도록 기억될 것입니다.

마이클은 그의 리더십과 멘토십, 그리고 커뮤니티에 가져다준 따뜻함으로 크게 그리울 것입니다. 그의 친절과 지원의 유산은 앞으로도 많은 이들에게 영감을 줄 것입니다. 편히 쉬세요, 마이클.

Fresh는 Deno에서 개발한 웹 프레임워크로, 간결함과 현대 웹 표준 준수로 잘 알려져 있습니다. 다음 버전인 Fresh 2가 개발 중이며, 현재 생산 환경에서 사용되고 있지만 공식 출시 일정은 아직 정해지지 않았습니다.

Fresh 1.0은 인기를 끌었지만, 프로젝트가 복잡해짐에 따라 더 나은 성능과 확장성을 위한 새로운 아키텍처가 필요하다는 것이 분명해졌습니다. Fresh 2의 개발에는 Deno 플랫폼의 핵심 개선이 필요했으며, 이 과정에서 시간이 소요되었습니다. Fresh에 영향을 미치는 문제들은 종종 Deno의 기본 기술과 관련이 있어 Deno 자체의 개선에 집중해야 했습니다.

현재 Fresh 2는 Deno의 주요 웹사이트와 Deno Deploy에서 알파 테스트 중입니다. 안정적인 버전은 2025년 3분기 말, 아마도 9월에 출시될 예정입니다. Fresh 2는 간소화된 API, 향상된 성능, 비동기 컴포넌트 지원, 미들웨어를 위한 새로운 플러그인 시스템을 제공할 것입니다. 이는 Express와 같은 인기 있는 프레임워크와 유사한 원활한 개발자 경험을 목표로 하고 있습니다.

알파 버전은 테스트를 위해 제공되고 있으며, 사용자들은 피드백을 주도록 권장받고 있습니다. 새로운 프로젝트는 간단한 명령어로 생성할 수 있고, 기존 프로젝트도 쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 또한 Deno 2.3이 출시되어 Fresh 개발 프로세스를 개선하는 기능들이 추가되었습니다.

팀은 Fresh 2에 대해 기대하고 있으며, 안정적인 출시를 위해 커뮤니티의 피드백을 소중히 여기고 있습니다.

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Easel은 멀티플레이어 게임을 단일 플레이어 게임처럼 쉽게 만들 수 있도록 설계된 사용자 친화적인 2D 게임 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 네트워킹과 동기화와 같은 복잡한 작업을 자동화하여 초보자와 숙련된 개발자 모두가 번거로움 없이 게임 제작에 집중할 수 있게 도와줍니다.

Easel의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 모든 플레이어가 하나의 게임 세계에 있는 것처럼 코딩할 수 있어 Easel이 기술적인 세부사항을 처리합니다. 둘째, 계층적이고 반응적인 프로그래밍 모델을 사용하여 복잡한 게임 로직을 쉽게 작성하고 이해할 수 있습니다. 셋째, 초보자도 접근할 수 있지만 경험이 많은 개발자에게도 충분한 기능을 제공합니다. 넷째, 그래픽과 오디오 등 2D 게임 개발에 필요한 모든 것을 포함하고 있으며, 쉽게 게임을 만들고 호스팅할 수 있는 온라인 편집기도 제공합니다.

사용자들은 Easel의 간단함과 효율성을 높이 평가하며, 전통적인 언어인 자바나 파이썬에 비해 게임 프로그래밍을 더 즐겁고 시간 소모 없이 할 수 있다고 말합니다. 전반적으로 Easel은 게임 개발자들에게 혁신적인 도구로 자리잡고 있습니다.

저자는 재택근무 중 가족들이 회의 중인지 알 수 있도록 돕는 IoT 기기인 타바하라(Tabajara)를 만들었습니다. 이 기기는 웹캠이 켜지면 사무실 문 앞에서 불이 켜집니다.

타바하라는 Wi-Fi에 연결된 ESP32 마이크로컨트롤러를 사용하며, 아두이노 프레임워크에서 작동합니다. 이 기기는 웹캠 상태(켜짐 또는 꺼짐)에 대한 업데이트를 받는 HTTP 서버를 갖추고 있으며, 이에 따라 LED 색상을 변경합니다.

파이썬 프로그램이 카메라 사용 여부를 확인하고 기기에 업데이트를 전송합니다. 이 설정은 간단하지만 회의 중 방해를 피하는 데 매우 유용합니다.

더 많은 정보는 여기에서 시연 영상을 볼 수 있으며, 소스 코드는 여기에서 확인할 수 있습니다.