요약이 없습니다.

이 노트에서는 두 가지 중요한 프로그래밍 전략인 "조건문 위로 올리기"와 "반복문 아래로 내리기"에 대해 설명합니다.

조건문 위로 올리기는 함수 내부에서 조건문을 호출하는 쪽으로 이동시키는 방법입니다. 이렇게 하면 함수가 간단해지고 전체 조건문 수가 줄어들어 버그 발생 가능성이 낮아집니다. 제어 흐름을 하나의 함수에 집중시키면 중복되거나 불필요한 조건을 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

반복문 아래로 내리기는 아이템을 하나씩 처리하는 대신, 여러 아이템을 함께 처리하는 방법입니다. 이 접근 방식은 오버헤드를 줄이고 더 효율적인 데이터 처리 기술을 가능하게 하여 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 여러 개의 객체를 한 번에 처리하는 것이 개별적으로 처리하는 것보다 더 효율적이라는 사례가 있습니다.

이 두 가지 전략을 결합하는 것도 효과적입니다. 예를 들어, 아이템 배치를 처리하기 전에 조건을 확인하는 것이 반복문 내에서 조건을 반복적으로 확인하는 것보다 더 효율적입니다.

결론적으로, 복잡한 조건문을 위로 올리고 아이템 그룹을 함께 처리하여 코드를 간소화하면 성능과 명확성을 모두 향상시킬 수 있습니다.

2025년 5월 15일, 메타는 파이썬을 위한 오픈 소스 타입 검사기이자 IDE 확장 프로그램인 파이레플라이(Pyrefly)를 발표했습니다. 이 프로그램은 러스트(Rust)로 개발되었으며, 파이썬 코드의 타입 일관성을 보장하여 개발자들이 코드를 실행하기 전에 오류를 잡을 수 있도록 도와줍니다. IDE와의 통합 및 명령줄 사용을 지원합니다.

주요 기능으로는 대규모 코드베이스에 대한 빠른 검사 속도(초당 최대 180만 줄), IDE와 명령줄 간의 일관된 사용자 경험, 타입이 지정되지 않은 프로그램에서 자동으로 타입을 추론하는 기능이 있습니다. 또한, 파이레플라이는 MIT 라이선스 하에 GitHub에서 오픈 소스로 제공되어 커뮤니티 협업을 장려합니다.

이 프로젝트는 2017년에 인스타그램의 대규모 코드베이스를 지원하기 위해 시작되었으며, 이전의 파이르(Pyre) 타입 검사기에서 발전한 것입니다. 팀은 파이썬의 타입 시스템을 개선하고 개발자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

사용자는 명령줄을 통해 파이레플라이를 설치하고, 설정을 이전하며, VSCode 확장 프로그램을 다운로드할 수 있습니다. 피드백은 GitHub에서 환영하며, 논의를 위한 Discord 채널도 마련되어 있습니다. 팀은 버그와 기능을 해결하여 파이레플라이를 여름에 안정적인 릴리스로 전환할 계획입니다.

더 많은 정보는 공식 파이레플라이 웹사이트를 방문하거나 메타 테크 팟캐스트의 관련 에피소드를 확인하면 됩니다. 즐거운 코딩 되세요!

JavaScript의 명시적 자원 관리 제안은 파일 핸들 및 네트워크 연결과 같은 자원을 관리하는 새로운 방법을 도입하여 개발자가 이러한 자원을 적절히 정리할 수 있도록 돕습니다. 이 제안의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, using과 await using 키워드를 사용하여 자원의 생애 주기를 관리합니다. using은 동기 자원에, await using은 비동기 자원에 사용됩니다. 이 키워드는 자원이 범위를 벗어날 때 자동으로 정리되도록 보장합니다.

둘째, 자원 정리를 위한 새로운 기호인 [Symbol.dispose]()와 [Symbol.asyncDispose]()가 도입되었습니다. 이 기호들은 자원 정리 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

셋째, DisposableStack과 AsyncDisposableStack이라는 두 가지 새로운 스택 구조가 추가되어 개발자가 여러 자원을 함께 그룹화하여 조정된 방식으로 정리할 수 있게 합니다. 이 구조는 자원을 추가한 순서의 반대로 정리하여 복잡한 상황을 관리하는 데 도움을 줍니다.

넷째, 새로운 오류 유형인 SuppressedError가 도입되어 자원 정리 중 발생하는 오류를 처리하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 중요한 오류가 숨겨지지 않도록 합니다.

마지막으로, 개발자는 자동으로 자원을 관리하는 일회용 객체를 생성할 수 있으며, 새로운 스택 구조는 여러 자원을 관리하는 과정을 더욱 간소화합니다.

이 제안은 코드 품질을 향상시키고 자원 누수를 방지하며 JavaScript의 자원 관리를 간소화합니다. 최근 버전의 Chrome과 Firefox에서 지원되지만 Safari나 Node.js에서는 지원되지 않습니다.

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일본의 독특한 IC 카드 시스템, 특히 FeliCa 기술의 사용에 대해 다루고 있습니다. FeliCa는 MIFARE와 같은 서구 시스템에 비해 속도와 보안에서 두드러진 특징을 가지고 있습니다.

근거리 통신(NFC)의 기본 개념은 장치 간의 무선 통신을 가능하게 합니다. 서구에서는 EMV와 MIFARE와 같은 시스템이 일반적이지만, 일본에서는 주로 1988년 소니가 개발한 FeliCa를 사용합니다.

FeliCa 카드의 장점은 거래 속도가 빠르다는 점입니다. 최대 424kbps의 속도로, 카드와 리더 간의 거래를 외부 서버와 연결하지 않고 처리할 수 있습니다. 이러한 설계 덕분에 혼잡한 교통 게이트에서도 신속한 처리가 가능합니다.

Osaifu-Keitai 시스템은 스마트폰이 IC 카드를 에뮬레이트할 수 있게 해줍니다. 대부분의 최신 스마트폰이 NFC를 지원하지만, 일본에서는 특정 보안 요소가 있는 기기(예: 아이폰)만 이 기능을 완전히 활용할 수 있습니다.

FeliCa 카드는 설계 덕분에 복제 및 기타 공격을 방지할 수 있어 매우 안전하다고 여겨집니다. 각 거래마다 고유한 세션 키를 생성하여 사용자 데이터를 안전하게 보호합니다.

저자는 FeliCa의 속도 이점을 뒷받침하는 물리학을 조사하고, 시뮬레이션된 기차역 네트워크를 위한 소프트웨어 개발에 대한 관심을 표현하고 있습니다.

전반적으로 이 글은 일본의 IC 카드 시스템의 효율성과 보안, 그리고 이를 지원하는 혁신적인 기술을 강조하고 있습니다.

이 카탈로그는 메모 앱의 쇠퇴와 대형 언어 모델의 부상 속에서 개발된 다양한 새로운 운영 체제를 소개합니다. 이는 AmigaOS와 NeXTSTEP과 같은 독창적인 운영 체제의 창의성과 혁신을 기념합니다.

주요 항목으로는 100 Rabbits가 개발한 개인용 컴퓨팅 스택인 UXN/Varvara가 있습니다. 이 시스템은 컴퓨팅에 대한 급진적인 비전을 가지고 있습니다. Rasmus Andersson의 Playbit 프로젝트는 컴퓨터 스택을 재구성하는 것을 목표로 하고 있습니다. Omar Rizwan과 Andreas Cuérvo가 개발한 Folk.computer도 포함되어 있습니다. Pawel Ceranka의 Nette.io는 웹을 위한 연구용 운영 체제입니다. Interim은 Lisp로 구축된 최소한의 운영 체제이며, Mezzano는 CommonLisp로 작성된 운영 체제입니다. ChrysaLisp는 다양한 기능을 갖춘 다중 스레드, 다중 사용자 운영 체제로, GUI와 Lisp 인터프리터를 포함하고 있습니다. RayvnOS와 RedoxOS는 추가적인 혁신적인 시스템입니다. Lennart Ziburski의 DesktopNeo는 데스크탑 인터페이스에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다. Jason Yuan이 개발한 MercuryOS는 의도 기반의 운영 체제입니다. Freeze.app은 사용자가 데스크탑 인터페이스를 동결하고 해제할 수 있게 해줍니다. WormOS는 작업을 위한 분할된 공간이라는 독특한 개념을 특징으로 합니다.

또한 AwesomeOS와 Anagora List와 같은 주목할 만한 목록도 포함되어 있습니다. 이 카탈로그는 다양한 창의적인 운영 체제에 대한 관심이 다시 높아지고 있음을 반영합니다.

이 글에서는 저자가 Starina라는 새로운 운영 체제에서 리눅스를 실행하기 위해 RISC-V 하이퍼바이저를 만드는 경험을 다룹니다. 이 과정은 여러 주요 단계로 이루어져 있습니다.

첫 번째 단계는 RISC-V H-확장을 선택하는 것입니다. 이 확장은 하드웨어 지원 가상화를 가능하게 하여 하이퍼바이저가 여러 게스트 운영 체제를 관리할 수 있도록 합니다. 이는 Intel VT-x와 유사한 기능입니다.

저자는 QEMU를 사용하여 RISC-V 환경을 에뮬레이션하고, 이를 통해 새로운 운영 체제를 쉽게 디버깅할 수 있습니다. 하이퍼바이저 개발의 첫 번째 단계는 RISC-V에서 게스트 상태(VS 모드)에 성공적으로 진입하는 것입니다. 이를 위해 특정 제어 레지스터를 조정했습니다.

저자는 게스트 환경에서 기본 명령을 실행할 수 있는 능력을 보여주며 하이퍼바이저의 기능을 확인합니다. 다음 목표는 리눅스를 부팅하는 것입니다. 그러나 초기에는 널 참조 오류로 인해 크래시가 발생합니다. 이는 가용 하드웨어를 정의하기 위한 적절한 장치 트리가 필요함을 강조합니다.

저자는 Rust 라이브러리를 사용하여 장치 트리를 생성합니다. 이 장치 트리에는 리눅스가 실행되기 위해 필요한 메모리와 CPU 기능에 대한 정보가 포함됩니다. 리눅스의 타이밍 요구 사항을 지원하기 위해 저자는 타이머 메커니즘을 구현하고, 인터럽트 주입과 관련된 문제를 해결합니다.

하이퍼바이저는 메모리 맵 I/O(MMIO)를 통해 장치 상호작용을 처리하도록 설계되었습니다. 인식되지 않은 주소가 발생하면 예외가 발생하고, 하이퍼바이저가 이를 처리합니다. 파일 시스템을 위해 저자는 일반적인 virtio-blk 대신 virtio-fs를 선택하여 더 통합된 파일 시스템 관리를 가능하게 합니다.

마지막으로, 저자는 GDB를 사용한 디버깅 전략을 공유하며 하이퍼바이저와 게스트 리눅스 커널을 효과적으로 모니터링할 수 있는 방법을 설명합니다. 전체적으로 이 글은 RISC-V 아키텍처를 위한 하이퍼바이저를 구축하면서 겪은 기술적 도전과 해결책을 자세히 기록한 일지입니다.

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Wow@Home 프로젝트는 저비용의 소형 전파 망원경 네트워크를 통해 하늘을 모니터링하고 외계 신호를 탐지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 망원경들은 지속적으로 운영되며, 전 세계적으로 신호를 검증하는 데 도움을 줍니다.

이 프로젝트의 장점은 여러 가지입니다. 첫째, 대형 관측소보다 비용이 저렴하고 24시간 운영이 가능합니다. 둘째, 다양한 지역에 분산되어 있어 시간대에 따라 조정된 관측이 가능합니다. 셋째, 새로운 기술에 쉽게 확장하고 적응할 수 있습니다. 마지막으로, 교육과 시민 과학에 적합하여 전파 천문학에 대한 참여를 촉진합니다.

하지만 몇 가지 한계도 존재합니다. 첫째, 매우 희미하거나 먼 신호를 탐지하는 데는 민감도가 낮습니다. 둘째, 작은 접시 크기로 인해 신호의 위치를 정확하게 파악하기 어렵습니다. 셋째, 서로 다른 관측소 간 데이터 품질이 일관되지 않을 수 있습니다.

Wow@Home 전파 망원경은 오하이오 SETI 프로젝트의 빅 이어 망원경 설정을 모방하였지만, 더 많은 채널과 넓은 시야각 등의 개선된 기능을 갖추고 있습니다. 이 망원경은 지속적으로 하늘의 넓은 영역을 포착하여 일시적인 사건을 모니터링하고 전파 주파수 간섭(RFI)을 분석합니다.

Wow@Home 소프트웨어는 데이터 수집과 분석에 필수적이며, 천체 물리학적 현상과 기술 신호를 탐색합니다. 현재 IDL로 개발되고 있으며, 나중에 더 널리 접근할 수 있도록 Python에서도 제공될 예정입니다.

프로젝트의 목표는 역사적인 Wow! 신호와 유사한 일시적인 사건과 잠재적 신호를 지속적으로 모니터링하는 것입니다. 또한 2025년 8월까지 가장 간단하고 효과적인 망원경 구성과 소프트웨어를 개발하는 것입니다.

개인들은 약 500달러로 자신의 망원경을 만들 수 있으며, 프로젝트에서 제공하는 안내와 무료 소프트웨어를 통해 가능합니다. 기술 및 홍보 관련 기술을 가진 사람들의 도움도 환영합니다.

더 많은 정보나 참여를 원하시면 [email protected]로 연락하시기 바랍니다.

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저자는 AI 시대에서 자신의 창작 과정에 대한 불만을 표현합니다. 그들은 자신의 독창적인 아이디어와 글쓰기 노력이 AI가 생성한 세련된 결과물에 가려져 무의미함을 느낍니다. 이전에는 글쓰기를 즐기고 깊이 있는 생각을 발전시키는 데 많은 시간을 들였지만, 이제는 AI의 도움을 받아 최소한의 노력으로 완전한 아이디어를 쉽게 만들어낼 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 그들의 비판적 사고 능력을 저하시켜, 지적으로 덜 날카롭게 느끼게 만듭니다.

그들은 지금보다 더 많은 정보에 접근할 수 있게 되었지만, AI의 도움은 개인적인 탐구와 아이디어 발전에서 오는 깊은 이해가 부족하다고 느낍니다. 저자는 AI 사용이 자신의 사고 방식을 능동적이고 몰입하는 과정에서 더 수동적인 경험으로 변화시켰다고 반성합니다. 마지막으로, AI가 자신의 블로그 포스트를 더 효율적으로 작성할 수 있었지만, 자신의 생각을 공유하는 행위를 소중히 여긴다고 결론짓습니다.

이 기사는 구글의 텍스트-투-SQL 기술 발전, 특히 제미니 모델에 대해 다룹니다. 이 기술은 사용자가 자연어로 SQL 쿼리를 생성할 수 있게 하여, 기술적인 사용자와 비기술적인 사용자 모두 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 이 기능은 빅쿼리와 클라우드 SQL 같은 다양한 구글 클라우드 제품에 통합되어 있습니다.

텍스트-투-SQL에서 주요 도전 과제는 다음과 같습니다. 첫째, 비즈니스 특정 맥락 제공입니다. 대형 언어 모델(LLM)은 정확한 SQL을 생성하기 위해 데이터베이스 구조와 비즈니스 의미에 대한 상세한 지식이 필요합니다. 하지만 모든 데이터셋에 대해 이러한 모델을 훈련하는 것은 어렵고 비용이 많이 듭니다. 둘째, 사용자 의도 이해입니다. 자연어는 모호할 수 있습니다. LLM은 종종 불명확한 질문에 답하려고 시도하지만, 이는 잘못된 쿼리로 이어질 수 있습니다. 셋째, LLM 생성의 한계입니다. LLM은 특정 작업에서 뛰어나지만, 정밀한 SQL 지시나 방언 차이를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

구글은 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 다양한 기술을 사용합니다. 여기에는 지능형 데이터 검색, 사용자 쿼리의 모호성 해소, 생성된 SQL의 검증이 포함됩니다. 또한, 성능 향상을 위해 모델의 지속적인 평가에도 집중하고 있습니다.

구글은 전반적으로 텍스트-투-SQL 기능의 효율성과 정확성을 개선하여 조직이 데이터에서 통찰력을 쉽게 얻을 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

xtool은 Xcode의 대안으로, 사용자가 Linux, Windows, macOS에서 Swift Package Manager(SwiftPM)를 사용하여 iOS 앱을 빌드하고 배포할 수 있게 해주는 크로스 플랫폼 도구입니다.

주요 기능으로는 SwiftPM 패키지를 iOS 앱으로 빌드하고, iOS 앱에 서명하고 설치할 수 있으며, Apple Developer Services와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다.

시작하려면 Linux/Windows 또는 macOS에 대한 설치 가이드를 따라야 하며, 제공된 튜토리얼을 통해 첫 번째 앱을 생성하고 실행할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스에서는 xtool --help 명령어를 사용하여 도움을 받을 수 있습니다. 주요 명령어는 다음과 같습니다. Setup: iOS 개발을 위한 xtool 준비, Auth: Apple Developer Services 인증 관리, SDK: Darwin Swift SDK 관리, New: 새로운 SwiftPM 프로젝트 생성, Dev: 프로젝트 빌드 및 실행, Devices: 장치 목록 관리, 앱 설치 또는 제거, 앱 실행 등이 있습니다.

xtool은 XKit이라는 라이브러리를 포함하고 있어, 개발자가 자신의 애플리케이션에서 Apple Developer Services와 iOS 장치와 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이를 사용하려면 SwiftPM 프로젝트에 XKit을 의존성으로 추가하면 됩니다.

Popcorn은 Elixir 코드를 웹 브라우저에서 WebAssembly(WASM)를 사용하여 실행할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Elixir가 JavaScript와 소통할 수 있는 방법을 제공하여 클라이언트 측에서 Elixir 코드를 실행할 수 있게 합니다.

Popcorn의 주요 기능으로는 컴파일된 Elixir 코드가 브라우저 내의 AtomVM 런타임에서 실행된다는 점이 있습니다. 또한 Elixir와 JavaScript 간의 상호작용을 위한 API를 포함하고 있으며, 메시지 처리와 브라우저의 반응성을 유지하는 기능이 있습니다. Popcorn의 기능을 시연하는 세 가지 실시간 예제도 제공됩니다.

Popcorn을 사용하려면 Elixir 프로젝트에 종속성으로 추가하고, JavaScript와 Elixir 환경을 설정하기 위한 특정 명령어를 실행해야 합니다. Elixir 모듈을 생성하고 start/0 함수를 정의하여 Elixir와 JavaScript 간의 통신을 초기화합니다. 이 과정에서 JavaScript로부터 메시지를 수신하고 DOM과 상호작용하는 수신 프로세스가 필요합니다.

API 측면에서, JavaScript에서는 Popcorn 클래스를 사용하여 WASM 모듈을 관리하고 Elixir로 메시지를 보낼 수 있습니다. call() 메소드는 메시지를 보내고 응답을 기다리는 데 사용되며, cast() 메소드는 응답을 기다리지 않고 메시지를 보냅니다. Elixir 측에서는 Popcorn.Wasm 모듈이 JavaScript로부터의 메시지를 처리하고 응답합니다. 이 모듈은 Elixir가 준비되었을 때 JavaScript에 알리고, iframe 내에서 JavaScript 함수를 실행하는 기능을 포함합니다.

현재 Popcorn은 개발 중이며 API가 아직 안정적이지 않습니다. AtomVM에서 실행되는 코드에 대해 일부 Elixir 표준 라이브러리 함수가 완전히 지원되지 않는 한계가 있습니다.

Popcorn은 Erlang/Elixir 런타임을 WASM으로 컴파일하여 iframe에 로드함으로써 충돌을 방지합니다. 통신은 메인 윈도우와 iframe 간의 postMessage를 통해 이루어집니다.

Popcorn은 웹 및 모바일 앱 개발에 경험이 풍부한 Software Mansion에서 개발하였습니다. 이 요약은 Popcorn 라이브러리와 웹 브라우저에서 Elixir 코드를 실행하는 기능에 대한 명확하고 간결한 개요를 제공합니다.

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RapidHash는 다양한 플랫폼에서 작동하는 빠르고 고품질의 해시 함수입니다. Wyhash의 공식 후계자로, 속도와 호환성에서 높은 평가를 받고 있습니다.

RapidHash의 주요 특징 중 하나는 속도입니다. 작은 데이터와 큰 데이터 모두에 대해 매우 빠른 성능을 보여줍니다. Apple의 M4 CPU에서는 70GB/s 이상의 속도를 기록하며, SMHasher와 SMHasher3 테스트에 따르면 가장 빠른 해시 함수로 인정받고 있습니다.

호환성 측면에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다. AMD64와 AArch64 시스템에 최적화되어 있으며, gcc, clang, icx, MSVC와 같은 다양한 컴파일러와 함께 사용할 수 있습니다. 특정 머신 명령어에 의존하지 않기 때문에 C와 C++에서도 유연하게 사용할 수 있습니다.

품질 또한 매우 우수합니다. RapidHash는 SMHasher와 SMHasher3의 모든 테스트를 통과하며, 충돌 확률이 낮아 Wyhash보다 더 나은 성능을 보여줍니다. 대규모 데이터셋으로 테스트한 결과, 신뢰할 수 있는 충돌 비율을 나타냈습니다.

성능 지표를 살펴보면, 작은 키(4, 8, 16 바이트)의 해싱 평균 지연 시간이 다른 해시 함수에 비해 인상적입니다. 파일 해싱의 경우, 다양한 프로세서에서 37GB/s에서 71GB/s까지의 최대 처리량을 기록합니다.

충돌 연구에 따르면, 완벽한 해시 함수는 출력의 균일한 분포를 생성해야 합니다. 150억 개의 키를 해싱할 경우 예상되는 충돌 수는 약 7개입니다. RapidHash의 실험 결과는 예상 수치보다 약간 높은 평균 충돌률을 보여주어 강력한 성능을 입증했습니다.

전반적으로 RapidHash는 다양한 응용 프로그램에 적합한 효율적이고 신뢰할 수 있는 해싱 솔루션입니다.

3D 가우시안 스플래팅(3DGS)은 장면을 가우시안 형태로 표현하여 고품질의 실시간 3D 뷰를 생성하는 기술입니다. 이 기술은 GPU 기술을 활용하여 빠른 렌더링을 가능하게 합니다. 3DGS는 세부 사항과 커버리지를 개선하기 위해 더 많은 점을 추가하는 방법을 사용하지만, 이로 인해 중복된 점이 너무 많아져 메모리를 소모하고 성능이 저하될 수 있습니다. 이는 자원이 제한된 장치에서 큰 도전 과제가 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 3DGS의 점 밀도를 더 잘 관리할 수 있는 새로운 이론적 프레임워크가 개발되었습니다. 이 프레임워크는 점을 분할하는 것이 특정 문제를 극복하는 데 도움이 되며, 점의 수와 불투명도를 최적화하기 위한 지침을 제공합니다.

이 연구를 바탕으로 SteepGS라는 새로운 방법이 소개되었습니다. SteepGS는 밀도를 효과적으로 조절하는 전략을 사용하여 가우시안 점의 수를 약 50% 줄이면서도 좋은 렌더링 품질을 유지합니다. 이로 인해 과정이 더 효율적이고 확장 가능해집니다.

"Concurrency Control and Recovery in Database Systems"의 2장에서는 데이터베이스 트랜잭션을 충돌 없이 동시에 관리하는 방법을 이해하는 데 중요한 직렬화 이론에 대해 다룹니다.

첫 번째로, '히스토리'는 트랜잭션과 그 작업(읽기 및 쓰기 등)의 순서를 정의합니다. 이는 서로 다른 트랜잭션이 어떻게 상호작용하는지를 모델링하는 데 필수적입니다.

다음으로, '직렬화 가능한 히스토리'는 트랜잭션의 동시 실행이 직렬 실행(하나씩 실행되는 것)과 동등한지를 판단하는 개념을 소개합니다. 여기서 직렬화 그래프는 트랜잭션 간의 충돌을 시각화하는 도구로 사용됩니다.

'직렬화 가능성 정리'는 히스토리가 직렬화 가능하려면 그 직렬화 그래프에 사이클이 없어야 한다고 설명합니다. 이는 직렬화 가능성을 확인하는 과정을 사이클 탐지 문제로 단순화합니다.

'복구 가능한 히스토리'에서는 트랜잭션이 실패로부터 복구할 수 있도록 보장하는 개념을 논의합니다. 여기서는 복구 가능성, 연쇄 중단, 엄격한 스케줄과 같은 용어를 도입하여 트랜잭션이 데이터를 읽고 쓰는 방식을 관리하여 무결성을 유지하는 방법을 설명합니다.

'일반화된 작업'에서는 이론이 단순한 읽기와 쓰기를 넘어 값의 증가나 감소와 같은 작업을 포함할 수 있는 방법을 설명합니다.

마지막으로, '뷰 동등성'은 직렬화 가능성보다 더 유연한 형태인 뷰 직렬화 가능성을 소개합니다. 이는 직렬화 가능성이 충돌하는 특정 트랜잭션의 상호작용을 허용하지만, 테스트가 더 복잡해져 스케줄링에 덜 실용적입니다.

이 장은 데이터베이스 트랜잭션을 동시에 관리하면서도 정확성과 효율성을 보장하는 방법을 체계적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.

2025년 5월 16일, MIT는 2024년 11월 arXiv에 게시된 "인공지능, 과학적 발견, 그리고 제품 혁신"이라는 제목의 사전 인쇄 논문을 철회하겠다고 발표했습니다. 연구의 신뢰성에 대한 우려로 MIT는 내부 조사를 실시했으며, 그 결과 데이터의 신뢰성과 연구의 유효성에 의문이 제기되었습니다. 저자가 공식적인 철회 요청을 제출하지 않았지만, MIT는 연구 기록을 바로잡기 위해 arXiv에 논문을 철회 처리해 줄 것을 요청했습니다.

MIT는 연구의 신뢰성이 그들의 사명에 있어 매우 중요하다고 강조하고 있습니다. 논문에 언급된 다론 아세모글루 교수와 데이비드 아우터 교수는 연구의 유효성에 대한 우려를 표명하며, AI가 과학에 미치는 영향에 대한 논의에서 이 연구 결과를 신뢰해서는 안 된다고 명확히 하고 싶다고 밝혔습니다.

Rustls 프로젝트는 성능을 향상시키면서 안전성을 보장하기 위해 ISRG로부터 상당한 자금을 지원받았습니다. Rustls는 높은 성능을 위해 설계된 안전한 TLS 구현체로, 다양한 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다. OpenSSL과 달리 Rustls는 메모리 안전성에 중점을 두어 취약점을 피하고 있습니다.

최근 업데이트에서 Rustls는 서버 성능을 개선했으며, 특히 여러 연결을 효율적으로 처리하는 데 강점을 보이고 있습니다. 세션 재개 기능을 비활성화하면 서버의 확장성이 향상되어 테스트된 하드웨어에서 최대 80코어까지 선형 성능을 달성할 수 있음을 확인했습니다. 이는 연결 수가 증가할수록 성능이 저하되는 OpenSSL과 대조적입니다.

Rustls는 두 가지 세션 재개 전략을 지원합니다: 상태 기반(stateful)과 무상태(stateless)입니다. 상태 기반 재개는 대역폭 효율성이 높지만 확장성이 떨어지는 반면, 무상태 재개는 확장성이 좋지만 더 많은 대역폭을 사용합니다. 최근 업데이트에서는 Rustls의 키 관리 과정에서의 경쟁을 줄이고 세션 재개에 사용되는 티켓 수를 감소시켜 효율성을 개선했습니다.

전반적으로 Rustls는 OpenSSL에 비해 낮은 지연 시간으로 많은 연결을 동시에 처리할 수 있는 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 안전한 인터넷 통신을 위한 강력한 대안으로 자리잡고 있습니다.

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이 기사는 아티스트 코리 아르켄젤이 2002년 비행기 사고로 세상을 떠난 재능 있는 화가 미셸 마예루스의 디지털 유산을 복원하고 탐구하는 방법에 대해 다룹니다. 마예루스의 노트북은 사고에서 살아남았고, 그 하드 드라이브에는 그의 창작 과정을 엿볼 수 있는 많은 디지털 파일이 담겨 있었습니다. 아르켄젤은 마예루스의 작업에 매료되어 노트북을 중심으로 전통 회화와 디지털 이미지 및 문화를 어떻게 결합했는지를 밝혀내고자 했습니다.

아르켄젤은 전문가들과 협력하여 하드 드라이브의 내용을 보존하고 접근하는 작업을 진행했습니다. 그 결과 마예루스가 디지털 아트 기법에 깊이 관여하고 있었다는 사실이 드러났습니다. 그는 포토샵과 같은 소프트웨어를 사용하여 자신의 그림을 디자인하고 설치 작업을 계획한 후 실제로 제작하기 전에 준비했습니다. 복원된 파일에는 마예루스가 초기 디지털 아티스트로서 2000년대 초반의 기술 환경을 탐색하는 모습을 보여주는 개인적인 유물들도 포함되어 있었습니다.

이 탐구를 통해 아르켄젤은 마예루스의 작업과 더 넓은 디지털 아트 운동의 중요성을 강조하고, 예술 역사에서 중요한 시대의 단면을 보존하고자 합니다. 아르켄젤은 공연과 비디오를 통해 자신의 발견을 공유하며, 마예루스의 혁신적인 정신을 계속 살리고 그 시기의 많은 작품들이 잃어버린 상황에서 디지털 아트의 가치를 인정받기를 희망하고 있습니다.

전통적인 영국 텔레비전의 생존이 넷플릭스, 디즈니 플러스, 아마존과 같은 미국의 스트리밍 거대 기업들과의 경쟁으로 위협받고 있습니다. 최근 주요 업계 인사들은 BBC 스튜디오와 채널 4의 통합을 통해 그들의 입지를 강화하는 방안에 대해 논의했습니다. 그러나 의견은 엇갈립니다. 일부는 영국 방송사 간의 통합을 주장하는 반면, 다른 이들은 다양한 경쟁이 시청자에게 유익하다고 믿고 있습니다.

시청 습관이 변화하고 전통 TV가 자금 문제에 직면함에 따라, 전문가들은 생존 전략이 없다면 영국의 공영 방송이 10년 이내에 축소될 수 있다고 경고합니다. 2035년까지 전통 방송은 대부분 디지털 전용 플랫폼으로 전환될 가능성이 높아, 영국 방송사들이 적응하지 않으면 relevance를 잃을 위험이 있습니다.

재정적 격차는 상당합니다. BBC는 2010년 이후 수입의 30%를 잃었고, ITV와 채널 4와 같은 다른 방송사들도 재정적으로 어려움을 겪고 있습니다. 일부 내부자는 다양한 공영 방송사의 콘텐츠를 모아 통합 스트리밍 서비스를 만들어 효과적으로 경쟁하자는 제안을 하고 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 전통 방송사는 여전히 영국에서 상당한 시청률을 유지하고 있지만, 점점 더 디지털화되는 환경에서 시청자를 유지하기 위해 진화해야 합니다. 영국 TV의 미래는 협력, 혁신, 그리고 경쟁이 치열한 스트리밍 환경을 헤쳐 나가기 위한 강력한 전략에 달려 있습니다.

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Merliot 허브는 인공지능 기반의 장치 허브로, Claude Desktop이나 Cursor와 같은 플랫폼을 통해 자연어로 자신이 만든 장치를 제어하고 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 허브는 인공지능과 물리적 장치 간의 연결 역할을 합니다.

이 허브는 사용자가 직접 만든 장치와만 호환됩니다. Raspberry Pi나 Arduino와 같은 취미용 부품을 사용해야 하며, 소비자용 스마트 장치는 지원하지 않습니다. 장치를 만드는 데 필요한 지침과 부품 목록이 제공되지만, 제작 기술이 필요합니다.

Merliot 허브는 분산 구조를 가지고 있어, 사용자의 데이터가 비공개로 유지되며 제3자가 접근할 수 없습니다. 사용자가 자신의 허브와 장치를 직접 관리합니다.

이 허브는 웹 애플리케이션으로, 웹 브라우저가 있는 어떤 장치에서도 접근할 수 있습니다. 모바일 앱은 제공되지 않습니다.

허브는 대형 언어 모델(LLM)과 연결하여 자연어 명령으로 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어, 장치 목록을 나열하거나 기능을 제어하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

또한, 허브는 Docker를 사용하여 로컬에서 실행하거나 클라우드에서 운영할 수 있습니다. 자원 소모가 적고, Koyeb와 같은 플랫폼에서 무료로 설정할 수 있습니다.

Merliot 허브는 Raspberry Pi, Arduino, Adafruit PyPortal, Linux x86-64에서 구축된 장치와 호환됩니다. 허브는 Docker를 사용하여 설치하거나 소스 코드에서 직접 실행할 수 있으며, 두 가지 방법에 대한 지침이 제공됩니다.

이 프로젝트는 기여와 피드백을 환영합니다. 지원이나 협업을 원하시면 이메일이나 소셜 미디어를 통해 팀에 연락할 수 있습니다.

허브는 BSD 3-Clause 라이선스 하에 배포됩니다. 더 많은 정보는 Merliot 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

멕시코시티 근처의 네사와울코요틀에서 미야와키 재조림 프로젝트가 시작되었습니다. 이 지역은 도시화로 인해 열섬 현상과 같은 환경 문제에 직면해 있습니다. 미야와키 방법은 토착 나무를 밀집하여 심어 생물 다양성이 풍부한 숲을 빠르게 조성하는 일본의 기법입니다. 이 방법은 훼손된 땅에서도 적용할 수 있으며, 지역 자원봉사자들이 참여하여 온도 낮추기와 토양 건강 개선을 목표로 하고 있습니다.

이 방법은 일본의 아키라 미야와키에 의해 개발되었으며, 산업 지역의 녹지 공간 복원에 기여했습니다. 네사와울코요틀에서는 25종의 토착 식물 1,500그루가 심어져 생물 다양성을 촉진하고 지역 사회 교육을 위한 녹지 공간을 조성하고 있습니다. 이 프로젝트가 모든 환경 문제를 해결할 수는 없지만, 도시 생활과 자연 사이의 균형을 회복하기 위한 긍정적인 첫걸음을 나타냅니다.

Erlang-RED 프로젝트는 NodeJS 대신 Erlang을 사용하여 Node-RED의 백엔드를 만드는 실험적인 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 목표는 기존 Node-RED 흐름 코드와 완벽하게 호환되면서 Erlang의 메시지 전송 및 동시성 강점을 활용하는 것입니다.

Erlang-RED의 목적은 Node-RED의 단일 스레드 NodeJS 백엔드를 다중 프로세스 Erlang 백엔드로 대체하여 성능과 동시성을 향상시키는 것입니다. 개발 방식은 흐름 중심으로 진행되며, 테스트 흐름을 사용하여 기능이 Node-RED와 일치하는지 확인합니다. 코드베이스는 많은 상호 의존성을 가지고 있어 복잡하며, 아키텍처 다이어그램을 해석하기 어려울 수 있습니다.

현재 많은 노드가 지원되지만 모든 기능이 완전히 구현된 것은 아닙니다. 지원되는 노드의 예로는 catch, change, debug, delay, http in, inject 등이 있으며, 컨텍스트나 고급 JSONata 기능과 같은 일부 기능은 아직 지원되지 않습니다. Elixir는 Erlang과 함께 사용할 수 있으며, 통합을 쉽게 도와주는 헬퍼 함수가 제공됩니다. 대부분의 코딩 작업에는 Erlang 문법이 선호됩니다.

테스트와 개발 측면에서는 Node-RED 내에서 시각적으로 단위 테스트를 생성할 수 있습니다. 기능의 올바른 구현을 보장하기 위해 테스트 흐름을 위한 새로운 노드가 도입되었습니다. 배포는 Docker, Fly.io 또는 Heroku를 사용하여 각 플랫폼에 맞는 특정 구성으로 진행할 수 있습니다. Erlang이나 Node-RED 테스트 흐름에 대한 기여가 장려되며, 특정 기능 테스트에 중점을 두고 있습니다. 현재 프로젝트는 메인 브랜치에서 직접 개발되고 있으며 비공식적인 버전 관리가 이루어지고 있습니다. 향후 더 구조화된 접근 방식이 채택될 수 있습니다.

Erlang-RED는 저코드 비주얼 프로그래밍의 간편함과 Erlang의 강력한 기능을 결합하여 흐름 기반 처리에 유연한 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

RXTX 알고리즘은 행렬과 그 전치 행렬의 곱을 계산합니다. 이 알고리즘은 기존의 가장 좋은 방법들에 비해 곱셈과 덧셈을 5% 덜 사용하며, 작은 행렬에 대해서도 더 빠르게 작동합니다. RXTX는 기계 학습 기법과 조합 최적화 방법을 결합하여 개발되었습니다.

단순화된 변환기 신경망인 SingleAttentionNet이 콘웨이의 생명 게임을 게임의 예시만으로 시뮬레이션하도록 훈련되었습니다. 이 모델은 단순히 통계적 패턴에 기반해 다음 상태를 예측하는 것이 아니라, 실제로 게임의 규칙을 실행하는 방법을 학습한다는 점에서 독특합니다.

모델의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 모델은 이웃의 수를 세고 각 셀의 다음 상태를 결정하는 방법을 직접 게임의 규칙을 계산함으로써 학습합니다. 단순히 과거의 예시에서 결과를 예측하는 것이 아닙니다. 둘째, 단일 주의(attention) 블록을 사용하여 3x3 합성곱을 수행합니다. 이를 통해 셀의 이웃에 대한 정보를 효과적으로 수집할 수 있습니다. 셋째, 이 모델은 새로운 게임 그리드에서 완벽한 예측을 달성하여 훈련 데이터를 암기하는 것이 아니라 기본 규칙을 이해하고 있음을 나타냅니다. 넷째, 모델은 예측 오류를 최소화하기 위해 경량 하강법을 사용하여 훈련되며, 다양한 크기의 그리드를 처리할 수 있습니다. 마지막으로, 생명 게임은 각 셀이 살아있거나(1) 죽어있거나(0) 하는 그리드에서 작동하며, 이웃에 따라 셀의 생사에 영향을 미치는 특정 규칙이 있습니다.

이 연구는 간단한 신경망이 구조화된 훈련 과정을 통해 복잡한 게임의 규칙을 성공적으로 학습하고 적용할 수 있음을 보여줍니다.

Fahmatrix는 표 형식의 데이터를 처리하기 위해 설계된 현대적인 자바 라이브러리로, 파이썬의 Pandas와 유사합니다. 이 라이브러리는 JVM에서 데이터 이해를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 주요 기능으로는 사용자 친화적인 API, CSV 파일을 쉽게 읽고 미리 볼 수 있는 기능, 행 필터링, 열 선택과 같은 기본 기능이 있으며, 향후 집계 및 정렬 기능도 추가될 예정입니다.

설치는 GitHub Releases에서 최신 JAR 파일을 다운로드하여 프로젝트에 추가하면 됩니다. 로컬 빌드를 원할 경우, 저장소를 클론한 후 Gradle을 사용해 빌드할 수 있습니다.

간단한 코드 스니펫을 사용하면 CSV 파일을 읽고 출력할 수 있습니다. 포괄적인 자바 문서도 제공되어 있어 사용자가 쉽게 참고할 수 있습니다.

향후 기능으로는 행 필터링, 열 선택, 데이터 그룹화 및 내보내기 옵션이 포함될 예정입니다. Fahmatrix를 선택하는 이유는 자바에서 표현력이 풍부한 데이터프레임 API의 공백을 메워, 개발자들이 데이터를 보다 효과적으로 다룰 수 있도록 돕기 때문입니다.

프로젝트의 지속적인 개발을 위해 후원을 고려해 보시기 바랍니다. 라이센스는 MIT 라이센스로, 프로젝트에서 자유롭게 사용할 수 있습니다.

KVSplit은 Apple Silicon을 위해 설계된 도구로, 대형 언어 모델(LLM)을 실행할 때 메모리 사용을 최적화합니다. 이는 주의 메커니즘의 키-값(KV) 캐시에서 키와 값에 대해 서로 다른 양자화 수준을 사용하여 이루어집니다. KVSplit의 주요 장점은 다음과 같습니다.

메모리 효율성이 뛰어나며, 모델 품질에 미치는 영향이 최소화된 상태에서 메모리 사용량을 최대 72%까지 줄일 수 있습니다. 또한, 같은 메모리 한도 내에서 2-3배 더 긴 문맥을 처리할 수 있게 해줍니다. 속도 면에서도 표준 FP16 구성에 비해 유지되거나 개선된 추론 속도를 제공합니다.

KVSplit의 주요 발견 사항은 메모리 사용량에서 다양한 구성으로 인해 상당한 절감 효과를 볼 수 있다는 점입니다. 예를 들어, K8V4(8비트 키, 4비트 값) 구성은 59%의 메모리 절약을 이루면서도 품질 손실은 0.86%에 불과합니다. K4V4(4비트 키 및 값) 구성은 약 72%의 메모리 절약을 달성하지만, 품질 손실은 약 6%에 이릅니다. 많은 구성에서 K8V4가 특히 추론 속도를 5-15% 개선하는 효과를 보입니다.

KVSplit의 특징으로는 키와 값에 대한 독립적인 양자화가 가능하며, Metal 지원으로 Apple Silicon에 완벽하게 최적화되어 있습니다. 사용자 친화적인 설치 및 벤치마킹 도구도 제공됩니다.

KVSplit을 설치하려면 먼저 저장소를 복제한 후, 설치 스크립트를 실행하면 됩니다. 이때 Python 설정 및 llama.cpp 통합 옵션을 선택할 수 있습니다.

사용자는 다양한 구성의 메모리 사용량, 속도 및 품질을 비교하여 쉽게 평가할 수 있습니다. 추천 구성으로는 품질과 메모리 절약의 균형이 잘 맞는 K8V4와 최대 메모리 절감을 위한 K4V4가 있습니다.

보다 철저한 성능 분석을 위해 사용자는 메모리 사용량, 속도 및 품질을 측정하는 종합 벤치마킹 스위트를 실행할 수 있으며, 결과는 다양한 형식으로 저장되어 쉽게 분석할 수 있습니다.

앞으로의 개발 방향으로는 적응형 정밀도, 레이어별 양자화, 모바일 지원 등이 포함될 수 있습니다.

KVSplit은 Mac에서 대형 언어 모델을 최적화하는 강력한 방법을 제공하여, 품질을 희생하지 않고도 메모리 사용을 최소화하면서 더 긴 문맥을 다루기 쉽게 만들어 줍니다.

로버트 개스킨스는 파워포인트를 공동 개발한 인물로, 1980년대 인터넷이 널리 사용되기 전 스타트업 운영의 어려움에 대해 이야기합니다.

1980년대에는 소프트웨어 개발이 더 복잡했습니다. 스타트업은 고객의 피드백이나 판매를 보기 전에 미리 계획하고 많은 투자를 해야 했습니다. 오늘날의 민첩한 웹 개발과는 달리, 빠른 반복이나 최소한의 제품을 만들 기회가 없었습니다.

개스킨스는 기존 소프트웨어 회사들과 치열한 경쟁을 겪었습니다. 많은 경쟁자들이 이미 오래된 운영 체제를 위한 프레젠테이션 소프트웨어를 생산하고 있었지만, 그는 다가오는 윈도우와 매킨토시 플랫폼에 집중하기로 결정했습니다. 그는 이 플랫폼들이 시장을 지배할 것이라고 믿었습니다.

윈도우 출시가 지연되면서 파워포인트의 일정에도 영향을 미쳤습니다. 그는 1988년에 윈도우용 파워포인트를 출시할 계획이었지만, 실제로는 1990년까지 준비되지 않았습니다. 이 지연은 오히려 유리하게 작용하여, 윈도우 3.0과 함께 출시함으로써 큰 시장 우위를 점할 수 있었습니다.

인터넷이 없던 시절에는 고객에게 다가가기 위해 광범위한 여행과 잡지 편집자 및 산업 컨설턴트와의 네트워킹이 필요했습니다. 광고는 인쇄 매체를 통해 이루어졌고, 물리적인 소프트웨어 판매의 물류는 높은 비용과 비효율성을 초래했습니다.

개스킨스는 처음에 여러 프로젝트를 동시에 진행하려 했으나, 이는 회사의 실패로 이어질 뻔했습니다. 결국 그들은 파워포인트에만 집중하기로 결정했고, 이는 마이크로소프트에 인수된 후 성공을 거두었습니다.

그는 현대의 웹 기반 개발에 대한 부러움을 표현하며, 오늘날의 개발자들이 더 쉽게 소통하고 빠르게 제품을 반복할 수 있는 점을 강조합니다. 그는 1980년대에 겪었던 어려움과 현대 소프트웨어 개발자들이 누리는 편리함을 비교하며, 기술 발전이 비즈니스 개발에 미친 영향을 강조합니다.

개스킨스의 경험은 인터넷 이전 스타트업 생활의 어려움을 보여주며, 전략적 집중의 필요성과 기술 발전이 비즈니스에 미치는 영향을 잘 설명합니다.

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키크론 B6 프로는 로지텍 MX 키스 S에 비해 저렴한 가격의 키보드 옵션입니다. 비슷한 기능을 제공하면서도 더 낮은 가격으로 판매되어, 품질을 중시하면서도 비용을 절감하고 싶은 사람들에게 매력적인 선택이 됩니다.

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이 글에서는 단순히 기존 기술인 GPT를 둘러싼 도구나 래퍼를 만드는 것이 아니라, 브라우저 에이전트를 위한 새로운 기본 모델을 개발할 필요성을 강조하고 있습니다. Foundry라는 회사는 현재 브라우저에 의존하는 작업 흐름을 자동화하는 것을 목표로 하고 있으며, 기존의 전통적인 인공지능으로는 효과적으로 관리할 수 없는 부분입니다. 이들은 브라우저 에이전트를 위한 필수 인프라를 구축하고 있으며, 여기에는 현실적인 웹 시뮬레이션, 철저한 주석 시스템, 신뢰할 수 있는 훈련 환경이 포함됩니다.

Foundry는 기계 학습 시스템과 강화 학습 인프라를 처음부터 개발할 의욕이 있는 유능한 창립 엔지니어를 찾고 있습니다. 일반적인 엔지니어링 작업이 아닌, 혁신에 대한 열정을 가진 후보자가 이상적입니다. 지원자는 강력한 프로그래밍 능력과 기계 학습 경험을 갖추고 있어야 합니다.

Foundry에 합류하면 중요한 기술적 도전 과제를 해결할 기회를 얻고, 초기 지분을 받을 수 있으며, 미래에 사용할 핵심 기계 학습 도구를 제공하는 성장하는 회사의 일원이 될 수 있습니다.

이 기사는 루비를 사용하여 코딩 에이전트를 만드는 방법에 대해 다룹니다. 이는 토르스텐 발의 주장에서 영감을 받아, 이러한 에이전트를 만드는 것이 어렵지 않다는 점을 강조합니다. 저자 라단 스코리치는 불필요한 코드 부분을 제거하여 간결한 94줄의 루비 프로그램으로 코딩 과정을 단순화했습니다.

코딩 에이전트의 기본 개념은 AI 채팅 에이전트로, 명령을 실행하고 파일을 조작할 수 있습니다. 이 에이전트는 사용자 입력을 읽고, 언어 모델과 상호작용하며, 응답하는 채팅 루프에 의존합니다.

에이전트를 만들기 위해 필요한 기본 도구는 세 가지입니다. 첫째, '파일 읽기'는 지정된 파일의 내용을 가져옵니다. 둘째, '파일 목록'은 주어진 디렉토리의 파일 목록을 나열합니다. 셋째, '파일 수정'은 파일의 내용을 수정하거나, 파일이 없을 경우 새 파일을 생성합니다.

저자는 RubyLLM 젬을 사용하여 채팅 로직과 도구를 구현하여 설정을 간단하게 만들었습니다. 이 코딩 에이전트는 파일 관련 질문에 답변하고 기본적인 파일 작업을 수행할 수 있습니다.

에이전트는 마인스위퍼 게임을 만들라는 요청으로 테스트되었습니다. 초기에는 기능적인 코드를 생성했지만, 테스트에서 실패했습니다. 이후 사용자 확인을 통해 셸 명령을 실행하는 도구를 추가하는 등의 개선 작업을 거쳐, 에이전트는 모든 테스트를 통과하는 더 완성도 높은 게임 버전을 만들었습니다.

코딩 에이전트를 구축하는 데는 최소한의 AI 전문 지식만 필요하며, 표준 소프트웨어 개발 관행을 통해 가능하다는 점이 강조됩니다. 루비 언어는 가독성이 뛰어나고 프로그래머의 만족도를 중시하기 때문에 이 작업에 특히 적합합니다.

코딩 에이전트의 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 다른 사람들이 이를 실험하고 발전시킬 수 있도록 독려하고 있습니다.

오라클 VM 가상박스에서 메모리 할당 처리와 관련된 심각한 취약점이 발견되었습니다. 이 문제는 공격자가 메모리 할당을 조작할 수 있게 하여, 호스트의 메모리에 무단으로 접근할 수 있는 가능성을 제공합니다.

취약점의 세부 사항은 vmsvga3dSurfaceMipBufferSize 함수에서 발생하는 정수 오버플로우입니다. 이로 인해 0 바이트를 할당하면서도 비제로 크기를 보고할 수 있습니다. 공격자는 이를 이용해 메모리의 임의 위치를 읽고 쓸 수 있으며, 가상 머신에서 탈출할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 취약점을 이용한 증명 개념도 개발되어, 어떻게 가상 머신 환경을 제어할 수 있는지를 보여줍니다. 이 취약점은 무단 접근을 초래할 수 있으며, 기밀성과 무결성에 대한 위험이 높습니다.

기술적으로 이 공격은 메모리 내 특정 데이터 구조를 이용하며, 허용된 범위를 넘어 메모리 위치에서 읽고 쓸 수 있게 합니다. 공격자는 가상박스 코드 내의 함수 포인터를 조작하여 임의의 코드를 실행할 수 있습니다.

이 취약점은 2025년 4월 1일에 보고되었고, 4월 15일에 수정되었습니다. 이후 5월 15일에 공개되었습니다. CVSS 점수는 0에서 10까지의 척도에서 8.1로, 높은 심각도를 나타냅니다. CVE-2025-30712로 식별된 이 취약점은 사용자들이 인지해야 할 심각한 보안 위험을 강조하며, 반드시 패치가 필요합니다.

이 기사는 스마트폰 기능을 제한하기 위해 설계된 대체 기기의 증가에 대해 다루고 있습니다. 특히 소셜 미디어가 어린이의 정신 건강에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있는 가운데, 많은 부모들이 기술의 이점과 잠재적인 해악 사이의 균형을 찾고 있습니다.

코네티컷주 웨스트포트에서 열린 "대체 기기 박람회"에서는 소셜 미디어를 차단하고 고급 부모 통제 기능을 제공하는 다양한 간소화된 전화기들이 소개되었습니다. 이러한 기기는 아이들이 유해한 콘텐츠로부터 보호받으면서도 연결성을 즐길 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

예를 들어, 미니멀한 디자인의 라이트폰과 AI 도구를 사용해 부적절한 메시지를 모니터링하고 필터링하는 기능을 갖춘 핀휠이 있습니다. 가브와 트루미와 같은 다른 회사들도 다양한 수준의 콘텐츠 제한 기능을 제공하는 유사한 제품을 선보이고 있습니다.

부모들 사이에서는 이러한 기기의 효과에 대한 의견이 나뉘고 있습니다. 일부는 고급 모니터링 기능을 높이 평가하는 반면, 다른 일부는 너무 침해적이라고 느끼고 있습니다. 이러한 대체 기기의 증가하는 존재는 아이들을 위한 더 안전한 기술 옵션에 대한 수요가 크다는 것을 보여줍니다.

"Intraterrestrials"라는 책은 카렌 G. 로이드가 쓴 작품으로, 지구의 극한 환경에서 살아가는 미생물의 매혹적인 세계를 탐구합니다. 이 책은 깊은 바다의 퇴적물, 화산, 영구 동토와 같은 장소에서 발견되는 미생물에 대해 이야기하며, 과학적 발견과 모험을 결합한 200페이지 분량의 흥미로운 내용으로 구성되어 있습니다. 이 미생물들은 우리의 생명 이해에 도전하는 존재들입니다.

지오마이크로바이올로지스트인 로이드는 코스타리카의 산성 크레이터 호수인 포아스 화산과 북극의 영구 동토와 같은 위험한 장소에서 샘플을 수집한 자신의 경험을 공유합니다. 이 책은 이러한 연구에 필요한 팀워크와 위험성을 강조하며, 극한 조건에서 생존하기 위한 미생물의 독특한 적응력을 보여줍니다.

이러한 유기체에 대한 연구는 메타게놈 분석과 같은 기술을 통해 발전하고 있습니다. 이 기술은 과학자들이 미생물의 유전 물질을 해독하고 그들의 대사 과정을 이해하는 데 도움을 줍니다. 전반적으로 "Intraterrestrials"는 지구의 숨겨진 미생물 생명에 대한 흥미로운 통찰을 제공하며, 생명의 한계를 이해하는 데 중요한 의미를 지닙니다.

MinorMiner는 호버트 리턴이 설립한 새로운 플랫폼으로, 아이들이 수학 숙제를 통해 비트코인으로 전환할 수 있도록 돕습니다. 이 아이디어는 아이들이 수학 문제를 풀면서 그 계산을 비트코인 채굴에 활용할 수 있다는 것입니다. 비트코인 채굴은 복잡한 컴퓨터 퍼즐을 푸는 과정으로 이루어져 있습니다.

MinorMiner의 핵심 개념은 아이들이 수학 문제를 풀면서 비트코인 채굴 퍼즐을 해결하는 데 기여하고, 그 결과로 디지털 화폐를 얻는 것입니다. 전통적인 비트코인 채굴은 에너지를 많이 소모하고 복잡한 수학 문제를 해결해야 하지만, MinorMiner는 해싱 알고리즘을 간단한 산수 문제로 변환하여 아이들이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

이 플랫폼은 학교에서 수학 퀴즈를 배정하는 데 사용되며, 교육과 비트코인 채굴이라는 두 가지 목적을 동시에 달성합니다. 아이들은 "계산 파트너"로 불리며, 이 퀴즈에 답함으로써 비트코인 해시를 계산하는 데 기여합니다.

MinorMiner는 채굴 과정을 더 효율적으로 만들기 위해 세 가지 전략에 집중하고 있습니다. 첫째, 여러 아이들에게 계산 작업을 분산시켜 동시에 해시를 작업하는 병렬화입니다. 둘째, XOR 연산과 같은 더 고급 수학을 가르쳐 채굴 효율성을 높이는 커리큘럼 최적화입니다. 셋째, 학생들의 생산성과 연계하여 교사의 보상을 조정해 더 많은 숙제를 유도하는 교사 인센티브입니다.

MinorMiner는 비트코인 채굴을 최적화한 후, 아이들의 숙제에서 나오는 계산 능력을 활용해 인공지능과 클라우드 컴퓨팅으로 확장할 계획입니다. 이 플랫폼은 교육과 암호화폐 채굴을 결합한 혁신적이고 다소 기발한 접근 방식을 통해 아이들에게 힘을 주고 새로운 비트코인 생성 방법을 모색하고 있습니다.

우버는 자바 애플리케이션에서 발생하는 리소스 누수를 해결하기 위한 새로운 도구인 FixrLeak을 개발했습니다. 리소스 누수는 파일이나 데이터베이스 연결과 같은 리소스가 제대로 해제되지 않을 때 발생하며, 이는 시스템 속도를 저하시킬 수 있고 실패를 초래할 수 있습니다. FixrLeak은 생성적 인공지능(AI)을 활용하여 이러한 문제를 자동으로 감지하고 수정함으로써, 이전의 수동 방식보다 더 빠르고 정확한 처리를 가능하게 합니다.

FixrLeak의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 리소스 누수는 프로그램이 리소스를 해제하지 못할 때 발생하여 성능 문제와 시스템 충돌을 일으킬 수 있습니다. 전통적인 누수 수정 방법은 주로 수동으로 진행되었고 오류가 발생할 가능성이 높았습니다. 둘째, FixrLeak은 고급 코드 분석과 AI를 결합하여 누수를 더 효과적으로 식별하고 수정합니다. 이 도구는 특정 함수에 국한된 간단한 누수에 집중하여 신뢰할 수 있는 해결책을 제공합니다.

프로세스는 다음과 같습니다. FixrLeak은 SonarQube라는 도구에서 보고된 누수를 스캔합니다. 그런 다음 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST) 분석 기법을 사용하여 수정이 안전한지 확인합니다. AI는 수정 제안을 생성하며, 이 제안은 적용되기 전에 검토되고 검증됩니다. 우버에서 FixrLeak은 테스트한 102개의 리소스 누수 중 93개를 성공적으로 자동으로 수정하여 코드 품질 향상에 기여했습니다.

앞으로 우버는 FixrLeak을 더욱 발전시켜 여러 함수에 걸친 복잡한 누수 문제를 처리하고, 다양한 프로그래밍 언어에서 누수를 감지하는 AI 기능을 통합할 계획입니다. FixrLeak은 리소스 누수 관리에서 중요한 발전을 나타내며, 개발자의 효율성과 우버 소프트웨어 시스템의 신뢰성을 모두 향상시키고 있습니다.

프로톤이라는 VPN 제공업체가 새로운 감시 법안이 시행될 경우 스위스를 떠날 것이라고 발표했습니다. 이 법안은 VPN과 메신저 앱이 사용자 데이터를 수집하고 보관하도록 요구하는 내용을 담고 있습니다. 프로톤의 CEO인 앤디 옌은 이 법안이 온라인 개인 정보 보호와 보안을 위협할 수 있으며, 이는 개인의 프라이버시 권리를 심각하게 침해하는 것이라고 주장했습니다. 그는 이 법안이 스위스의 개인 정보 보호 기준을 러시아와 비슷하게 만들 수 있어, 프로톤이 이러한 제약 아래에서 운영하는 것은 불가능하다고 말했습니다.

또 다른 스위스 기업인 님VPN도 비슷한 우려를 표명하며, 법안이 통과될 경우 스위스를 떠날 준비가 되어 있다고 밝혔습니다. 현재 스위스 정부는 제안된 변경 사항에 대해 상담 단계에 있으며, 여러 정치당과 시민 단체로부터 반발을 받고 있습니다. 두 회사는 사용자 개인 정보를 보호하고 국제적으로 경쟁할 수 있는 법안의 필요성을 강조하고 있습니다.

인튜이티브 머신스의 두 번째 달 착륙선인 IM-2가 달 남극 근처에 옆으로 넘어져 착륙했습니다. 이는 고도계 문제와 어려운 조명 조건 때문입니다. 그럼에도 불구하고 이 회사는 다음 임무인 IM-3에 대해 낙관적인 입장을 유지하고 있으며, IM-3는 제대로 착륙할 것으로 기대하고 있습니다.

IM-2는 2025년 2월 26일에 발사되었지만, 2024년 2월에 착륙 중 넘어졌던 첫 번째 임무 IM-1과 유사한 문제를 겪었습니다. IM-2는 약 12시간 동안만 작동했지만, NASA는 이 임무에서 수집된 데이터가 향후 임무 개선에 도움이 되기 때문에 성공으로 간주하고 있습니다.

남극의 험준한 지형과 낮은 각도의 햇빛은 착륙 시스템에 도전 과제가 되었습니다. 인튜이티브 머신스는 문제를 파악하고 IM-3를 위해 더 나은 고도계와 센서를 사용하고, 내비게이션 데이터베이스를 확장하는 등 기술 개선 계획을 세우고 있습니다.

IM-3는 남극에 착륙하지 않고 달의 다른 지역을 목표로 할 예정입니다. 인튜이티브 머신스는 남극으로 돌아가는 네 번째 임무도 계획하고 있습니다. 다른 기업들도 NASA의 상업용 달 화물 서비스 프로그램에 따라 달 탐사 임무를 진행하고 있습니다.

2025년 5월 16일, OpenAI는 개발자들이 여러 코딩 작업을 동시에 수행할 수 있도록 돕는 클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트인 Codex를 출시했습니다. Codex는 OpenAI의 모델을 기반으로 한 특수 버전인 codex-1로 구동되며, 기능을 작성하고, 코드를 디버깅하며, 변경 사항을 제안하는 등의 작업을 안전하고 격리된 환경에서 수행할 수 있습니다. 현재 Codex는 ChatGPT Pro, Team, Enterprise 사용자에게 제공되며, 곧 Plus와 Edu 사용자에게도 접근이 확대될 예정입니다.

Codex는 ChatGPT의 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 작동하며, 사용자는 작업을 할당하고 코드에 대한 질문을 할 수 있습니다. 각 작업은 독립적으로 실행되어 Codex가 파일을 읽고 수정하며 명령을 실행할 수 있도록 하며, 그 과정에서 로그와 테스트 출력을 통해 자신의 행동을 증명합니다.

이 시스템은 보안을 강조하여 사용자가 Codex의 출력을 검증할 수 있도록 하고, 생성된 코드를 실행하기 전에 수동 검토를 요구합니다. Codex는 인간의 선호에 맞춘 코딩 스타일로 훈련되어 있으며, 리팩토링, 디버깅, 문서화와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

초기 사용 사례에 따르면, Codex는 반복적인 작업을 처리함으로써 효율성을 높이고 개발자들이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 돕습니다. OpenAI는 Cisco와 Temporal과 같은 외부 파트너와 협력하여 Codex의 기능을 더욱 개선하고 있습니다.

회사는 Codex의 기능과 기존 개발 도구와의 통합을 확장할 계획을 세우고 있으며, 소프트웨어 엔지니어링의 생산성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 Codex는 연구 미리보기 단계에 있으며, 향후 업데이트를 통해 기능성과 사용성이 개선될 것으로 기대됩니다.

새로운 초당파 법안인 초음속 항공 현대화 법안이 52년 만에 미국 본토에서 조용한 초음속 비행을 허용하기 위해 도입되었습니다. 이 법안은 연방항공청(FAA)이 소음이 들리지 않는 초음속 비행에 대한 면허를 발급할 수 있도록 허용합니다.

이 법안은 여러 공화당 상원의원들의 지지를 받고 있으며, 다음 세대의 상업용 초음속 항공기를 가능하게 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 여기에는 새로운 여객기를 개발 중인 붐 초음속(Boom Supersonic)의 모델도 포함됩니다. NASA는 조용한 초음속 비행 기술에 대한 연구를 진행 중이며, X-59 항공기가 곧 이 기술을 시연할 것으로 기대하고 있습니다.

이 법안 추진은 중국과 같은 국가들이 자체 초음속 프로젝트를 발전시키고 있는 상황에서 이루어지고 있습니다. 지지자들은 소음 폭탄 금지를 해제하는 것이 더 빠른 항공 여행을 가능하게 하고 미국의 항공 분야 리더십을 유지하는 데 중요하다고 주장하고 있습니다.

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로마의 관광이 특히 희년 기간 동안 급증하면서 거리와 유명 관광지가 붐비고 있다. 이러한 혼잡함을 피하기 위해 진행자 아리 다니엘과 작가 토니 페로테는 로마의 지하 명소를 탐험할 것을 제안한다. 이곳에는 고대 수로, 카타콤, 숨겨진 유적들이 포함된다.

페로테는 많은 관광객들이 이러한 지하 명소를 간과한다고 강조하며, 이곳이 로마의 역사와 일상 생활을 독특하게 엿볼 수 있는 기회를 제공한다고 설명한다. 그는 고대 수로를 방문하고 지하 명소를 탐방하는 스페레오 고고학 그룹과의 경험을 공유한다.

이러한 지하 장소들은 관광객들에게 점점 더 접근 가능해지고 있으며, 종종 숨겨져 있는 역사적 유물들을 볼 수 있는 기회를 제공한다. 역사에 관심이 있는 사람들에게 이곳은 혼잡한 관광지 대신 매력적인 대안이 된다. 방문객들은 이러한 역사적 장소의 온전함을 유지하기 위해 책임감 있고 존중하는 태도를 가져야 한다.

결론적으로, 로마의 지하를 탐험하는 것은 조용하고 풍부한 경험을 제공하며, 도시의 다양한 역사를 연결할 수 있는 기회를 제공한다.

테렌스 말릭은 내성적인 성격으로 유명한 미국의 영화 감독이다. 그는 인터뷰나 공개 행사에 참여하지 않기로 유명하며, 그의 영화는 종종 엇갈린 반응을 일으킨다. 일부는 걸작으로 칭송받는 반면, 다른 일부는 잘못된 방향으로 나아갔다고 비판받기도 한다. 말릭은 영화에서 아름다움을 강조하며, 관객들에게 아름다움이 진실과 동일한 것인지 질문을 던진다.

존 블리스데일의 책 마법의 시간들은 말릭의 삶과 작업을 탐구하지만, 말릭 본인의 직접적인 통찰은 부족하다. 대신, 그의 가까운 사람들과의 인터뷰를 바탕으로 그의 초기 삶과 영향에 대한 단서를 제공한다. 말릭은 1943년 일리노이주에서 태어나 텍사스에서 자랐으며, 학업 성적이 우수해 하버드와 옥스포드에서 공부했다. 그는 잠시 저널리즘과 교육 분야에서 활동하다가 영화 제작으로 방향을 전환했다.

그의 데뷔 영화인 배드랜즈 (1973)는 저예산 프로젝트였지만 비평가들의 찬사를 받았다. 이후 발표한 천국의 날들 (1978)은 그의 뛰어난 시각적 스타일을 더욱 확립했지만 상업적으로는 성공하지 못했다. 오랜 공백을 거친 후, 말릭은 씬 레드 라인 (1998)이라는 전쟁 영화를 통해 전통적인 서사에서 벗어나 자연에 더 초점을 맞춘 작품을 선보였다.

말릭의 이후 작품인 신세계 (2005)와 생명의 나무 (2011)는 가족과 존재에 대한 복잡한 주제를 탐구하며 개인적인 이야기와 거대한 철학적 아이디어를 결합했다. 그러나 원더에 대한 사랑 (2012), 컵의 기사 (2015), 노래에서 노래로 (2017)와 같은 후속작들은 서사적 일관성과 캐릭터 발전에서 벗어나면서 덜 호평받았다.

2019년, 그는 숨겨진 삶으로 다시 주목받으며 역사적 배경 속에서 도덕적 선택에 대해 깊이 성찰했다. 현재 말릭은 그리스도의 삶에 관한 새로운 영화를 작업 중이며, 독특한 영화적 시각을 통해 심오한 주제를 탐구하려는 그의 지속적인 노력을 보여주고 있다.

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이 텍스트는 특정 용어에 따라 분류된 시스템 내 다양한 구조와 패턴을 나열하고 있습니다. 주요 카테고리에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다.

버블은 여러 종류가 있으며, 부정적 버블과 임계 전 버블이 있습니다. 웜과 루프는 미로를 형성할 수 있는 웜을 포함한 구조입니다. 솔리톤은 안정적이고 맥동하는 유형이 언급됩니다. 혼돈과 패턴 부분에서는 혼돈적인 행동과 튜링 패턴이 포함됩니다. 미생물 상호작용은 서로 싸우는 미생물과 자기 복제하는 점을 가리킵니다.

또한, 두 개의 숫자 값이 제공됩니다. 피드 속도는 0.082이고, 감쇠 속도는 0.06입니다. 색상에 대한 부분은 어떤 형태의 분류를 제안하지만, 구체적인 내용은 설명하지 않습니다.

Solidis는 Redis 및 기타 RESP 호환 서버를 위한 고성능 클라이언트로, SOLID 원칙에 따라 개발되었습니다. 이 라이브러리는 의존성이 없으며, 현대적인 JavaScript/TypeScript 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. RESP2와 RESP3 프로토콜을 모두 지원합니다. 주요 특징으로는 성능, 경량성, 타입 안전성, 사용 용이성이 있습니다.

Solidis는 IoRedis보다 훨씬 빠르며, 다양한 작업에서 최대 79%의 속도 향상을 보여주는 벤치마크 결과가 있습니다. 이 라이브러리는 크기가 작고(30KB 미만) 트리 쉐이킹이 가능하여 필요한 부분만 가져올 수 있습니다. 또한, TypeScript에 대한 포괄적인 지원을 제공하여 명령어의 타입 안전성을 보장합니다. 사용자는 기본 클라이언트와 모든 명령어가 미리 로드된 기능 클라이언트 중에서 선택할 수 있습니다.

Solidis는 npm, yarn 또는 pnpm을 사용하여 설치할 수 있습니다. 이 라이브러리는 키 설정 및 가져오기와 같은 기본 작업, 트랜잭션 처리, 파이프라인, 퍼블리시/구독 기능을 지원합니다. 연결 설정, 성능 조정 및 오류 처리에 대한 다양한 옵션을 제공합니다.

고급 기능으로는 사용자 정의 명령어와 상세한 오류 처리가 지원되며, 연결 및 요청 관리를 위한 명확한 구조를 제공합니다. Solidis는 오픈 소스 프로젝트로, 기여를 환영합니다. 이 프로젝트는 릴리스를 위해 의미론적 버전 관리를 따릅니다. Solidis는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

이 글에서는 Rust 컴파일러의 오류 메시지가 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해왔는지를 다루고 있습니다. RustWeek에서의 발표에 영감을 받아 작성된 이 글에서 저자는 1.01 버전 이후의 안정적인 Rust 릴리스를 분석하고, 스크립트를 사용해 오류 메시지의 변화를 기록했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 오류 메시지의 품질이 지속적으로 향상되었습니다. Rust는 1.0.0 버전에서도 이미 훌륭한 메시지를 제공했으며, 이후에도 꾸준히 개선해왔습니다. 둘째, 주목할 만한 업데이트로는 1.2.0 버전에서 숫자 오류 코드가 도입되었고, 1.26.0 버전에서는 다채로운 메시지와 오류 코드에 대한 설명을 받을 수 있는 기능이 추가되었습니다. 셋째, 일부 오류 메시지는 버전 간에 변화가 있었으며, 이는 지속적인 개선 과정을 보여줍니다. 넷째, 이러한 메시지의 발전은 10년 이상 많은 기여자들의 헌신적인 노력의 결과로, 자동으로 생성되는 것이 아니라는 점이 강조됩니다.

저자는 독자들이 자신의 Rust 코드를 탐색하고, 좋아하는 오류 메시지를 Reddit 토론에서 공유해보기를 권장합니다. 다양한 프로그램을 테스트할 수 있는 인터랙티브 도구에 대한 고려도 있었지만, 블로그 포스트에는 너무 복잡하다고 판단되었습니다.

2025년 5월에 발표된 연구는 선택적 세로토닌 재흡수 억제제(SSRI)가 심장에 미치는 해로운 영향을 조사했습니다. 특히 임신 중에 이러한 약물을 복용할 경우의 위험성을 다루고 있습니다. SSRI는 우울증 치료에 흔히 사용되지만, 임산부가 복용할 경우 아기에게 선천성 심장 결함을 초래할 수 있습니다. 이 연구에서는 인간 줄기세포를 이용해 심장 세포 모델을 만들어 플루옥세틴, 파록세틴, 세르트랄린 등 세 가지 SSRI의 영향을 평가했습니다.

주요 발견으로는 SSRI가 심장 세포의 에너지 생산과 미토콘드리아 기능을 방해하여 심장 문제를 일으킬 수 있다는 점이 있습니다. 연구 결과, SSRI는 ATP 생산과 미토콘드리아 호흡을 감소시키며, 심장 발달과 혈관 형성에도 영향을 미칠 수 있음을 보여주었습니다. 또한, SSRI의 독성은 다르게 나타났으며, 세르트랄린이 가장 해로운 것으로 평가되었습니다.

이 연구는 임신 중 SSRI 사용이 태아의 심장 건강에 미치는 위험을 강조하며, 이러한 약물 사용에 대한 주의가 필요하다는 점을 알리고 있습니다.

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Harmonic for Hacker News는 Hacker News에 접근할 수 있는 현대적이고 빠른 안드로이드 앱으로, 구글 플레이에서 다운로드할 수 있습니다. 이 앱은 2020년부터 사이드 프로젝트로 개발되었지만, 제작자가 2021년 박사 과정을 시작한 이후로 작업할 시간이 줄어들었습니다. 이 앱은 코틀린과 같은 최신 기술을 사용하지 않아 코드 탐색이 다소 어려울 수 있지만, 기능적으로는 완전하고 사용할 준비가 되어 있습니다.

이 앱은 오픈 소스로 제공되어 사용자들이 문제를 수정하거나 기능을 추가하는 데 기여할 수 있습니다. 다만 제작자는 코틀린으로 완전히 다시 작성하는 것을 선호하지 않습니다. 주요 기능으로는 기본 계정 기능인 로그인, 투표, 댓글 작성, 게시물 제출이 포함되어 있습니다. 또한, 애니메이션이 포함된 머티리얼 3 디자인과 전체 검정색 옵션을 포함한 여러 테마, 다양한 사용자 설정 옵션, 빠른 성능이 특징입니다.

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2년간 기술 컨설팅 분야에서 일한 후, 제품 회사에서 새로운 도전을 찾고 흥미로운 스타트업인 Matta를 발견했습니다. 저는 물리적인 물체와 함께 일하는 것을 좋아해서 하드웨어, 소프트웨어, 창의적인 기술이 결합된 역할을 원했습니다. 처음에는 면접과 만족스러운 일 찾기에 어려움을 겪었지만, 제 능력을 보여주고 Matta의 관심을 끌기 위해 독특한 애플리케이션을 만들었습니다.

저는 제 이력서를 담기 위해 창의적인 봉투를 디자인했고, 커피 초콜릿과 레고 미니피규어를 포함시켜 회사 문화를 반영했습니다. 이 봉투는 3D 프린팅된 PLA 플라스틱으로 제작되었고, 카운터싱크 나사와 내장된 자석 같은 기발한 디자인 요소가 특징이었습니다. 또한, 제 웹사이트에 쉽게 접근할 수 있도록 NFC 태그를 포함시켰고, 디자인 과정을 공유하기 위해 GIF도 만들었습니다.

결국 Matta에서 일하게 되었습니다! 이 경험은 사람들에게 도움이 되는 실질적인 솔루션을 만드는 것의 중요성을 다시 일깨워 주었고, 이는 제 행복에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 로버트 피어시그가 말했듯이, 진정한 개선은 우리 자신과 우리의 손에서 시작됩니다.

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국방부 지침 3000.09는 2023년 1월 25일부터 시행되며, 자율 및 반자율 무기 시스템의 개발과 사용에 대한 정책과 책임을 규명합니다. 이 지침은 2012년에 발표된 이전 버전을 대체하며, 현재 공개되어 있습니다.

이 지침의 목적은 자율 무기 시스템의 개발과 사용을 위한 정책을 설정하고, 의도하지 않은 행동으로 이어질 수 있는 실패의 가능성을 줄이며, 자율 무기 시스템 작업 그룹을 구성하는 것입니다.

적용 범위는 모든 군사 부문과 관련 방위 기관에 해당하며, 자동 목표 선택이 가능한 무기 시스템에 중점을 둡니다. 무장되지 않은 시스템이나 유도되지 않은 탄약, 특정 예외 사항은 포함되지 않습니다.

설계 원칙으로는 시스템이 인간의 감독과 무력 사용에 대한 통제를 허용해야 하며, 신뢰성과 안전성을 보장하기 위해 철저한 테스트를 거쳐야 합니다. 사용자 인터페이스는 친숙해야 하며, 명확한 지침과 피드백을 제공해야 합니다.

신규 자율 무기 시스템은 개발 전에 고위 방위 관계자의 승인을 받아야 하며, 배치 전에 다시 승인을 받아야 합니다. 특정 기준을 충족하는 시스템은 이 검토에서 면제될 수 있습니다.

윤리적 지침은 AI의 개발과 배치에서 책임, 공정성, 투명성의 중요성을 강조합니다. 이 지침은 안전, 법적 기준, 윤리적 원칙 준수를 보장하기 위해 다양한 방위 관계자와 부서에 특정 역할을 부여합니다.

이 지침은 고급 무기 기술의 책임 있는 사용을 관리하기 위한 틀을 마련하며, 안전성과 책임, 윤리적 고려를 보장합니다.

SQL-tString은 SQL 쿼리를 안전하게 생성할 수 있도록 도와주는 도구로, SQL 인젝션을 방지합니다. 이 도구의 작동 방식은 다음과 같습니다.

기본 사용법으로는 sql_tstring에서 sql을 임포트하여 SQL 쿼리를 생성할 수 있습니다. 변수를 정의하고 t-strings를 사용하여 쿼리를 작성하면, 쿼리 문자열과 값 목록이 반환됩니다. 예를 들어, a라는 변수를 1로 설정하고 쿼리를 작성하면 다음과 같습니다.

변수 식별자는 중괄호 안에서만 사용할 수 있으며, {a}와 같은 형태로 사용해야 합니다. {a - 1}과 같은 표현식은 사용할 수 없습니다.

유효한 열 및 테이블 이름을 지정하려면 sql_context를 사용할 수 있습니다. 잘못된 이름을 사용하면 오류가 발생합니다. 예를 들어, col에 "a"를, table에 "tbl"을 지정하고 sql_context를 사용하여 쿼리를 작성할 수 있습니다.

업데이트 시 선택적 필드를 건너뛰고 싶다면 특별한 값인 Absent를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 선택적 필드에 유용합니다. 예를 들어, a와 b를 Absent로 설정하면 쿼리는 b만 업데이트하게 됩니다.

조건문에서는 IsNull 또는 IsNotNull을 사용하여 null 값을 올바르게 처리할 수 있습니다.

SQL-tString은 기본적으로 qmark 매개변수 스타일을 사용하지만, $ 스타일도 지원하며 전역적으로 설정할 수 있습니다. 예를 들어, asyncpg 방언을 설정할 수 있습니다.

이 라이브러리는 Python 3.12와 3.13에서 작동하며, t-strings 대신 표준 문자열을 사용할 수 있습니다. SQL-tString은 변수 매개변수, 선택적 업데이트 및 올바른 null 처리를 지원하는 안전하고 유연한 SQL 쿼리 작성 방법을 제공합니다.

최근 수학 분야에서 중요한 발견이 이루어져, 100년 이상 전에 처음 가설로 제기된 "초확산"이라는 현상에 대한 증명이 나왔습니다. 난류는 혼란스러운 유체의 움직임으로 특징지어지며, 오랫동안 수학자와 물리학자들에게 어려운 주제로 여겨져 왔습니다. 이번 증명은 수학자 스콧 암스트롱, 투오모 쿠시, 아흐메드 부라비가 수행했으며, 이들은 동질화라는 수학적 기법을 사용해 단순화된 난류 유체에서 입자들이 예상보다 더 빠르게 퍼져나간다는 것을 보여주었습니다.

초확산의 개념은 마치 강물 속의 고무 오리처럼 입자들이 유체 내에서 소용돌이치는 와류의 상호작용으로 인해 더 빠르게 멀어질 수 있다는 것을 의미합니다. 이 현상은 과학자 루이스 프라이 리처드슨에 의해 처음 관찰되었으며, 그는 난류 기상 패턴이 물체를 효율적으로 흩어지게 할 수 있음을 주목했습니다.

이번 연구는 난류를 이해하는 데 중요한 의미가 있을 뿐만 아니라, 수학자들이 복잡한 상황에서 적용하기 어려워했던 동질화의 효과를 입증하는 데에도 기여합니다. 이 연구의 성공은 수학과 물리학의 다른 복잡한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.

공화당은 미국의 주들이 인공지능(AI)을 규제하는 법률을 향후 10년간 제정하지 못하도록 하는 계획을 추진하고 있습니다. 이 제안은 예산안에 포함되어, 논란이 있는 법안이 상원에서 전체 토론 없이 더 쉽게 통과될 수 있도록 하고 있습니다. 브렛 거스리 의원이 제안한 이 수정안은 주 차원의 AI 규제를 사실상 금지하게 되며, 이는 민주주의와 기술이 사회에 미치는 영향에 대한 공공의 의견 수렴에 대한 우려를 불러일으킵니다.

이러한 움직임은 주요 AI 기업들이 이익을 제한할 수 있는 규제를 없애는 방식으로 해석되며, 특히 많은 AI 혁신이 개발되는 캘리포니아의 기업들에게 유리하게 작용할 것으로 보입니다. 비판자들은 이 추진이 주의 권리와 공공 안전을 저해한다고 주장하며, 주들이 AI로 인한 잠재적 피해로부터 개인을 보호하기 위한 법률을 제정하는 것을 막고 있다고 지적합니다. 예를 들어, AI로 인한 고용 차별이나 직장에서의 감시와 같은 문제들이 있습니다.

이 수정안의 시점은 기술 경영자들이 사우디아라비아에서 트럼프 대통령과 만나 수십억 달러 규모의 거래를 마무리하는 것과 일치하여, 기술 산업과 정부 간의 밀접한 관계를 부각시킵니다. 캘리포니아의 아이작 브라이언 의원은 공화당의 행동을 비판하며, 이는 기술 거부자들의 이익을 위해 일반 사람들의 필요를 무시하고 있다고 말했습니다.

수정안의 미래는 불확실하지만, 이는 기술 기업과 정치 지도자들이 공공 안전보다 이익을 우선시하는 더 넓은 경향을 반영하고 있습니다. 많은 사람들은 이러한 발전이 통제되지 않을 경우 노동자와 소비자에게 중대한 결과를 초래할 수 있다고 우려하고 있습니다.

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이 글에서는 jasonthorsness.com과 hn.unlurker.com 두 웹사이트에서 사용되는 캐싱 기술에 대해 설명합니다. 예산이 제한된 웹사이트 운영자들이 높은 트래픽에 대응하기 위해 효과적인 캐싱 전략을 활용할 수 있도록 돕는 것이 목적입니다.

첫 번째로, 웹사이트의 유형에 따라 캐싱 방법이 다릅니다. 대부분의 정적 사이트는 모든 사용자에게 동일한 콘텐츠를 제공합니다. 이러한 사이트에서는 콘텐츠 해시 기반 자원 사용이 일반적입니다. 이는 파일 이름이 콘텐츠에 따라 결정되어 브라우저와 CDN이 효율적으로 캐시할 수 있게 합니다. 또한, CDN을 통해 전 세계 여러 위치에서 콘텐츠를 제공함으로써 속도를 높이고 서버의 부하를 줄입니다. 정적 사이트라도 클라이언트 측 자바스크립트를 통해 일부 동적 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

두 번째로, 데이터 기반의 동적 사이트는 콘텐츠가 자주 변경됩니다. 예를 들어, hn.unlurker.com은 단기 캐시 제어 헤더를 사용하여 콘텐츠를 일시적으로 캐시하여 신선도를 유지하면서 서버 요청을 줄입니다. 또한, 백엔드 캐시를 활용하여 자주 요청되는 데이터는 메모리에 캐시하고, 더 크고 오래된 데이터 세트는 SQLite를 이용해 디스크에 캐시합니다.

마지막으로, 인증된 사용자별 사이트는 개인화된 콘텐츠를 제공합니다. 비사용자 특정 콘텐츠는 정적 사이트처럼 캐시할 수 있지만, 사용자 특정 데이터는 개인정보 보호 문제로 인해 캐시하기가 더 복잡합니다. 이러한 사이트에서는 사용자 브라우저에서 요청을 로컬로 처리하여 서버의 부하를 최소화하는 전략을 사용합니다.

효과적인 캐싱은 웹사이트 성능과 비용 관리를 위해 필수적입니다. 특히 사이트가 API와 서버리스 솔루션에 의존할수록 그 중요성이 커집니다. 잘 구성된 캐싱 아키텍처는 제한된 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 이 글은 독자들이 이러한 전략을 탐색하고 추가 논의를 위해 연락할 것을 권장합니다.

팔레네는 루아와 함께 작동하도록 설계된 프로그래밍 언어로, 성능에 중점을 두고 있습니다. 이 언어는 정적 타입을 가지며 사전 컴파일되어 성능이 중요한 작업에 적합합니다. 이는 C나 LuaJIT와는 다른 특징입니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 첫 번째로, 특별한 루아를 설치해야 합니다. 팔레네에 필요한 추가 API가 포함된 수정된 루아 버전을 다운로드하고 컴파일합니다. 이를 위해 다음 명령어를 사용합니다. git clone을 통해 루아 내부 소스를 복제하고, 해당 디렉토리로 이동한 후, make 명령어로 컴파일합니다. 마지막으로 sudo make install로 설치를 완료합니다.

두 번째 단계는 팔레네 트레이서를 설치하는 것입니다. 이 도구는 디버깅을 위해 사용됩니다. 팔레네 트레이서를 클론하고 컴파일하기 위해 git clone 명령어를 사용하여 소스를 복제한 후, 해당 디렉토리로 이동하여 make 명령어를 실행합니다. 설치는 sudo make install로 마무리합니다.

세 번째로, 루아록스를 설치해야 합니다. 루아록스를 소스에서 빌드하여 특별한 루아와 호환되도록 합니다. 이를 위해 wget 명령어로 루아록스의 압축 파일을 다운로드하고, tar 명령어로 압축을 풉니다. 그런 다음, 디렉토리로 이동하여 configure 스크립트를 실행하고, make로 빌드한 후, sudo make install로 설치합니다.

마지막으로, 팔레네를 설치합니다. 루아록스를 사용하여 팔레네 컴파일러를 설치하는데, 이를 위해 특정 명령어를 입력합니다.

팔레네를 사용하는 방법은 간단합니다. 팔레네 파일(foo.pln)을 공유 객체(foo.so)로 컴파일하려면 pallenec 명령어를 사용합니다. 이후 루아에서 모듈을 로드하려면 lua -l foo 명령어를 입력하면 됩니다.

개발자들은 CONTRIBUTING 파일을 참고하여 테스트 실행 및 코딩 표준 유지에 대한 지침을 확인해야 합니다. 추가 옵션이나 자세한 내용은 도움말 명령어를 사용하여 확인할 수 있습니다.

구글은 이스라엘과의 프로젝트 님버스 계약에 대해 우려를 표명하고 있습니다. 이스라엘 군이 구글의 클라우드 기술을 어떻게 사용할지 통제할 수 없다는 점에서, 이는 팔레스타인인들에게 해를 끼칠 수 있다는 우려가 있습니다. 내부 문서에 따르면, 구글은 인권 침해 이력이 있는 국가에 첨단 기술을 제공하는 것의 위험성을 인지하고 있었습니다. 한 컨설턴트는 이러한 우려로 인해 구글이 이스라엘 군에 특정 도구를 공급하지 말 것을 권고했습니다.

구글의 계약은 서비스 사용에 대한 감독과 가시성을 제한하고 있어, 잘못된 사용을 방지하거나 잠재적인 남용에 대한 질문에 응답하기 어려울 수 있습니다. 또한 이 계약은 구글이 이스라엘 정부의 민감한 데이터를 보호해야 한다고 명시하고 있으며, 이는 국제법과 충돌할 수 있습니다.

전문가들은 구글이 이러한 위험을 인식하고 있다는 사실이 법적 책임으로 이어질 수 있다고 경고합니다. 특히 구글의 기술이 인권 침해와 연결될 경우 더욱 그렇습니다. 이 상황은 기업의 책임과 법적 결과에 대한 복잡한 질문을 제기합니다. 구글의 기술이 이스라엘 군과 다른 기관에서 사용되고 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 구글은 인권 관련 관행에 대한 독립적인 감사에 대한 약속을 하지 않아 주주와 전문가들 사이에서 추가적인 우려를 낳고 있습니다.

2022년 11월 ChatGPT가 출시된 이후, OpenAI의 GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 인간이 작성한 텍스트와 AI가 생성한 자료를 혼합하여 훈련되었습니다. 이러한 혼합은 "모델 붕괴"에 대한 우려를 불러일으킵니다. 모델 붕괴란 훈련 데이터가 실제 인간 언어와 단절되면서 AI 출력의 품질이 저하되는 현상을 말합니다.

모델 붕괴는 AI가 생성한 텍스트가 훈련 데이터셋에서 인간이 생성한 텍스트를 대체할 때 발생합니다. 이로 인해 통계적 불일치가 생기고, 모델이 비논리적인 결과를 생성할 수 있습니다. 이는 모델이 덜 일반적인 구문이나 아이디어를 제외한 한정된 텍스트 샘플에 의존하기 때문입니다. 연구자들은 이 문제가 언어 모델에 국한되지 않고, 자신의 출력으로 반복적으로 훈련되는 모든 생성 모델에 영향을 미칠 수 있다고 경고합니다.

모델 붕괴의 위험을 줄이기 위해 전문가들은 고품질의 합성 데이터를 선별하여 실제 데이터와 유사하게 만드는 것을 제안합니다. 이는 저품질 출력을 걸러내고, 다른 AI 모델이 텍스트 품질을 평가하는 피드백 메커니즘을 사용하는 것을 포함할 수 있습니다. 실제 데이터와 합성 데이터를 모두 축적하는 것이 도움이 될 수 있지만, 모델의 성능 향상을 늦출 수도 있습니다.

중요한 우려 사항은 합성 데이터가 다양한 관점을 포착하지 못할 경우 AI가 소수 집단을 정확하게 표현하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 점입니다. 모델 붕괴는 심각한 문제이지만, 이러한 모델을 훈련하는 기업들이 사용하는 데이터에 대해 경각심을 유지한다면 관리할 수 있다고 연구자들은 믿고 있습니다.

결론적으로, LLM이 직면한 도전 과제가 있지만, 지속적인 연구와 신중한 데이터 처리가 이들의 성능을 향상시키고 모델 붕괴와 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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퍼블리셔는 Malloy 데이터 언어를 위한 의미 모델 서버 역할을 하는 오픈 소스 도구입니다. 사용자가 데이터의 의미와 맥락을 포착하는 데이터 모델을 정의하고 관리할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 원시 SQL 대신 비즈니스 관련 용어를 사용하여 데이터베이스를 쉽게 쿼리할 수 있습니다.

Malloy는 상세한 데이터 모델을 생성하기 위해 설계된 오픈 소스 언어입니다. 사용자는 데이터 간의 관계와 맥락, 의미를 정의할 수 있어 데이터에 대한 이해와 분석을 향상시킬 수 있습니다.

퍼블리셔의 주요 목표는 비즈니스 용어에 대한 명확한 이해를 제공하여 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 쿼리를 보장하는 것입니다. 또한, 정의된 모델을 기반으로 애플리케이션과 AI 에이전트가 데이터에 접근하고 쿼리할 수 있도록 하여 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

퍼블리셔의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 퍼블리셔 서버는 Malloy 패키지를 로드하고 관리하며, Malloy 쿼리를 SQL로 컴파일하고 상호작용을 위한 API를 제공합니다. REST API는 웹 프론트엔드에서 모델을 탐색하고 쿼리를 실행하는 데 사용됩니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) API는 AI 에이전트가 Malloy 리소스와 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있게 해줍니다. 퍼블리셔 SDK는 퍼블리셔 서버와 함께 작동하는 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 UI 구성 요소 라이브러리입니다. 퍼블리셔 앱은 SDK를 사용하여 Malloy 패키지를 탐색하고 쿼리를 생성하는 방법을 보여주는 참고용 웹 애플리케이션입니다.

퍼블리셔는 향후 개발자 모드 개선, 통합 분석 도구, 예약된 데이터 변환 파이프라인, 다른 데이터 생태계 도구와의 더 나은 통합과 같은 기능을 도입할 계획입니다.

사용자들은 지원과 협업을 위해 Malloy 커뮤니티에 참여할 것을 권장하며, 학습과 개발을 위한 다양한 문서 리소스도 제공됩니다.

해양 전쟁에서 높은 감시 비용이 17세기 후반부터 19세기 초까지 영국 해군의 통치와 효율성에 미친 영향을 다루고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

귀족적 통치의 등장은 군 직위의 비효율적인 분배와 관련이 있으며, 이는 종종 연고주의로 이어졌다. 영국 해군은 7년 전쟁과 나폴레옹 전쟁과 같은 전쟁에서 인상적인 승리를 거두었지만, 이는 뛰어난 기술 때문이 아니라 효과적인 제도적 유인과 구조 덕분이었다.

감시의 어려움은 바다의 광대함과 느린 통신 속도로 인해 선박을 감시하기 힘들었다. 날씨와 같은 외부 요인은 전투에서의 실패를 변명할 수 있는 요소가 되었다. 선장들은 종종 전투보다 상선 포획을 통해 이익을 추구하는 경향이 있었다.

전투 참여를 유도하는 여러 요소가 있었다. 선장들은 적 선박을 포획함으로써 막대한 부를 얻을 수 있는 가능성이 있었고, 급여 구조는 규율을 장려했다. 해군 장교들은 구매가 아닌 연공에 따라 승진이 보장되어 있었으며, 이는 중위들이 선박 활동을 기록하는 시스템을 통해 책임성을 확보했다. 영국 해군은 지휘관들이 감시할 수 있도록 특정 전투 편성과 전략을 사용했다.

전투에 참여해야 한다는 전투 규정은 전투를 하지 않을 경우 사형을 포함한 엄중한 처벌을 명시하고 있었다. 이러한 엄격한 집행은 비겁함을 방지하고 적극적인 참여를 보장하기 위한 것이었다.

19세기에는 증기선의 도입과 새로운 해군 규율 법이 이러한 관행을 변화시켜, 엄격한 전투 규칙의 중요성이 줄어들었다. 전반적으로 영국 해군의 구조와 유인은 해양 전쟁의 본질적인 도전에도 불구하고 효과적인 해상 작전을 유지하는 데 중요한 역할을 했다.

요약이 없습니다.

이 프로젝트는 신뢰할 수 있는 워크플로우를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 만약 어떤 단계에서 실패가 발생하면 자동으로 브라우저를 사용하도록 전환할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 현재 개발 초기 단계에 있어, 실제 운영 환경에서는 사용하지 않는 것이 좋습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제해야 합니다. git clone https://github.com/browser-use/workflow-use 명령어를 사용하세요. 그 다음, extension 디렉토리로 이동하여 빌드 명령어를 실행해 확장 프로그램을 구축합니다. 필요한 구성 요소를 동기화하고 설치하여 워크플로우 환경을 설정합니다. 사용 방법에 대한 도움을 받으려면 명령줄 인터페이스(CLI)를 실행하면 됩니다.

제공된 라이브러리를 사용하면 간단한 코드로 Python에서 워크플로우 파일을 쉽게 실행할 수 있습니다. 이 프로젝트의 주요 특징 중 하나는 한 번의 기록으로 무한히 재사용할 수 있다는 점입니다. 반복적인 프롬프트 없이 효율적으로 실행할 수 있으며, 기록된 내용을 신뢰할 수 있는 워크플로우로 변환하여 자동으로 정보를 추출합니다. 또한, 불필요한 데이터를 걸러내어 의미 있는 워크플로우를 생성하는 지능형 필터링 기능도 포함되어 있습니다. 이 시스템은 미래의 성장에 맞춰 설계되었으며, 자가 치유 기능을 갖추고 있습니다.

앞으로의 목표는 인간의 개입 없이 워크플로우를 재사용할 수 있도록 하고, 대형 언어 모델(LLM)과의 통합을 개선하며, 실패 시 워크플로우를 자동으로 업데이트하는 것입니다. 또한, 워크플로우에서 출력 결과를 입력으로 사용하는 지원을 강화할 계획입니다.

개발자 경험을 향상시키기 위해 명령줄 인터페이스, 확장 프로그램, 워크플로우 편집 도구를 개선할 예정입니다. 이 프로젝트는 자동화를 더 쉽고 신뢰할 수 있게 만들어, 고객의 브라우저 상호작용에 대한 요구에 부응하고자 합니다.

구글의 머티리얼 3 익스프레시브 디자인은 전 세계 18,000명 이상의 참가자를 대상으로 한 광범위한 연구를 바탕으로 한 혁신적인 디자인 시스템 업데이트입니다. 이 프로젝트는 연구 인턴이 앱 디자인의 단조로움에 대한 논의를 촉발하면서 시작되었고, 감정적으로 더 몰입할 수 있는 사용자 경험을 만드는 데 초점을 맞추게 되었습니다.

머티리얼 3 익스프레시브 디자인의 주요 특징은 감정적 참여입니다. 이 디자인은 색상, 형태, 크기, 움직임, 그리고 배치의 세심한 사용을 통해 감정을 불러일으키고, 사용성을 향상시키며, 사용자가 목표를 달성하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 디자인 과정은 안구 추적 및 사용성 연구와 같은 다양한 연구 방법을 포함하여 버튼과 진행 표시기와 같은 요소를 개선하고 접근성 기준을 충족하도록 했습니다. 특히 젊은 사용자들은 생동감 있고 매력적인 디자인을 선호하는 경향이 강해, 이러한 디자인 접근 방식은 제품의 현대성과 관련성을 높이는 데 기여합니다.

사용성 개선 측면에서, 익스프레시브 디자인을 통해 사용자는 주요 요소를 최대 네 배 더 빠르게 식별할 수 있어 보다 직관적인 경험을 제공합니다. 또한, 익스프레시브 디자인은 나이가 많은 사용자에게도 동등한 탐색 효율성을 제공하여, 젊은 사용자와 같은 수준으로 탐색할 수 있게 합니다.

실용적인 측면에서 익스프레시브 디자인은 생동감을 더하지만 기능성을 저해해서는 안 됩니다. 익숙한 디자인 패턴은 사용성에 매우 중요합니다. 디자이너들은 새로운 구성 요소를 실험하고, 사용자 요구를 우선시하며, 접근성 기준을 유지할 것을 권장받고 있습니다.

전반적으로 머티리얼 3 익스프레시브는 전통적인 디자인을 넘어 감정적으로 공감할 수 있는 인터페이스를 만들고, 사용하기 쉽게 하면서도 기존의 사용성 원칙을 존중하는 것을 목표로 하고 있습니다.

LPython은 타입 주석이 있는 파이썬 코드를 최적화된 기계 코드로 변환하기 위해 설계된 파이썬 컴파일러입니다. 이 컴파일러는 LLVM, C, C++, WASM, Julia 등 다양한 백엔드를 지원하여 빠른 컴파일과 실행을 가능하게 합니다. LPython은 즉시 컴파일(Just-In-Time, JIT) 기능을 제공하며, CPython과 함께 사용할 수 있어 기존의 파이썬 라이브러리에 접근할 수 있습니다.

현재 알파 버전 상태인 LPython은 버그가 있을 수 있으며, 사용자들은 발견한 문제를 보고해 주기를 권장합니다. Conda를 통해 설치하거나 소스에서 직접 빌드할 수 있습니다.

LPython의 주요 특징 중 하나는 여러 형식으로 동시에 코드를 컴파일할 수 있는 능력입니다. 코드가 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)로 변환된 후, 추가 최적화를 위해 추상 의미 표현(Abstract Semantic Representation, ASR)으로 변환됩니다. LPython은 루프 전개(loop unrolling)와 불필요한 코드 제거(dead code removal)와 같은 기계 독립적인 다양한 최적화 기능을 포함하고 있습니다. 기본적으로 LPython은 빠른 이진 출력을 위해 코드를 LLVM으로 컴파일합니다. 사용자는 @lpython 데코레이터를 사용하여 파이썬 함수에 JIT 컴파일을 적용할 수 있으며, CPython 라이브러리의 함수는 @pythoncall 데코레이터를 통해 호출할 수 있습니다.

성능 측면에서 LPython은 Numba와 C++와 같은 경쟁 제품과 비교한 벤치마크 테스트 결과, LPython이 종종 이들보다 빠르거나 비슷한 속도를 보인다는 결과가 나왔습니다. 특히 복잡한 데이터 구조를 다루는 작업에서 그 성능이 두드러집니다.

LPython은 C++의 성능을 제공하면서도 파이썬의 사용 편의성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 개발자들이 생산성을 희생하지 않고도 고성능 코드를 작성할 수 있도록 도와주며, 복잡성 없이 속도를 원하는 파이썬 사용자들에게 유망한 도구가 될 것입니다.

rv는 R 패키지를 빠르고 체계적으로 관리하고 설치할 수 있는 새로운 도구입니다. 현재 개발 중에 있어 일부 기능은 완전히 문서화되지 않았습니다.

주요 기능으로는 rv plan과 rv sync가 있습니다. rv plan 명령어를 사용하면 동기화 명령을 실행했을 때 어떤 일이 발생할지를 미리 볼 수 있습니다. rv sync는 설정에 따라 라이브러리, 구성 파일, 잠금 파일을 업데이트합니다.

구성 파일에서는 프로젝트의 세부 사항을 지정합니다. 여기에는 R 버전, 패키지 저장소, 의존성이 포함됩니다. 예를 들어, 프로젝트 이름은 "my first rv project", R 버전은 "4.4", 설치할 저장소와 패키지를 설정할 수 있습니다. rv sync를 실행하면 지정한 패키지와 그 의존성이 설치됩니다. rv plan을 실행하면 이러한 작업을 미리 확인할 수 있습니다.

시작하려면 설치 문서를 참고하세요. 사용법에 대한 자세한 내용은 사용 문서를 확인하면 됩니다.

개발에 기여하려면 Rust를 설치해야 합니다. just run이나 cargo run과 같은 명령어를 사용하여 프로젝트를 빌드하고 실행할 수 있습니다. 단위 테스트는 just test 명령어로 실행할 수 있습니다.

더 많은 예제와 프로젝트는 저장소의 example_projects 디렉토리에서 확인할 수 있습니다.

이번 글에서는 Python의 자유 스레드 버전, 특히 CPython 3.14.0b1의 중요한 발전과 이 과정에서 Quansight 팀의 역할에 대해 다룹니다. 자유 스레드 Python은 전역 인터프리터 잠금(GIL)을 제거하여 현대 하드웨어를 더 효율적으로 활용할 수 있게 해주며, 진정한 병렬 처리를 가능하게 합니다. 그러나 컴파일된 코드를 사용하는 기존 패키지는 이 새로운 빌드와 함께 작동하기 위해 스레드 안전성을 검토해야 합니다.

주요 성과로는 여러 Python 패키지와 도구, 예를 들어 NumPy와 pip에 대한 지원이 강화되었습니다. CPython 3.14에서는 스레드 안전성과 성능이 크게 개선되었습니다. 또한 개발자들이 자유 스레드 Python에 맞게 애플리케이션을 조정할 수 있도록 돕는 포괄적인 가이드도 제공됩니다.

지난해에 비해 생태계는 개선되었지만, 여전히 스레드 안전성을 위해 세밀한 검토가 필요한 패키지와 관련된 도전 과제가 남아 있습니다. 팀은 커뮤니티의 참여를 장려하며, Discord에서의 기여와 논의, 그리고 PyCon에서의 발표에 참석하여 이 새로운 빌드에 맞게 패키지를 조정하는 방법에 대한 통찰을 얻기를 권장합니다. 그들은 자유 스레드 Python이 앞으로 언어의 성능과 사용성을 크게 향상시킬 것이라고 믿고 있습니다.

이 기사는 언어 모델(LLM)에 대한 연구와 이들이 훈련 중 검색 엔진의 행동을 모방하는 능력에 대해 다룹니다. ZEROSEARCH라는 방법은 검색 작업의 난이도를 점진적으로 높여 이러한 모델을 개선하는 데 도움을 줍니다. 실험 결과, 30억 개의 매개변수를 가진 LLM이 검색 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있으며, 70억 개와 140억 개의 매개변수를 가진 더 큰 모델들은 실제 검색 엔진과 비슷하거나 더 나은 성능을 보인다고 합니다.

하지만 저자는 이러한 모델을 실제 검색 엔진과 비교하는 것은 오해를 불러일으킬 수 있다고 주장합니다. 실제 검색 엔진은 조작과 스팸으로 인한 지속적인 도전에 직면해 있으며, 이로 인해 그들의 효과는 단순히 관련 문서를 찾는 것뿐만 아니라 시스템을 조작하려는 시도를 저항하는 것과도 관련이 있습니다. 따라서 LLM이 통제된 환경에서 검색 기능을 시뮬레이션할 수는 있지만, 조작이 주요 문제인 실제 조건에서 그 신뢰성을 입증해야 할 필요가 있습니다.

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이 기사는 인간의 인식이 눈의 움직임, 특히 사카드에 의해 어떻게 영향을 받는지를 다룹니다. 사카드는 환경에서 세부 사항을 보기 위해 눈이 빠르게 움직이는 현상입니다. 연구자들은 이러한 사카드의 특성, 즉 속도와 지속 시간이 빠르게 움직이는 물체를 인식하는 능력에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다.

연구 결과, 빠르게 움직이는 자극의 가시성은 사카드 눈 움직임이 만들어내는 패턴과 밀접한 관련이 있음을 발견했습니다. 자극이 빠르게 움직일 때, 우리의 시각 시스템은 때때로 그 움직임을 무시하여 물체가 부드럽게 움직이는 것이 아니라 점프하는 것처럼 보이게 만듭니다. 이러한 현상을 "사카드 생략"이라고 합니다.

이 현상을 조사하기 위해 연구자들은 고속 비디오를 사용하여 움직이는 이미지를 제시하고 눈의 움직임을 통제하는 실험을 진행했습니다. 그들은 사람들이 이러한 움직임을 인식하는 능력이 사카드의 운동 특성에 따라 달라진다는 것을 발견했습니다. 이는 우리의 인식이 눈의 움직임에 따른 일반적인 감각 효과에 세밀하게 조정되어 있음을 확인해 줍니다.

이 연구는 우리의 시각 시스템이 눈의 움직임의 기계적 특성에 어떻게 적응하는지를 강조합니다. 이는 고속 움직임에 대한 민감성을 유지하는 데 도움을 주지만, 일부 움직임은 의식적으로 인식되지 않을 수 있습니다.

Sci-Net은 연구자들이 연구 논문을 요청하고 공유할 수 있도록 설계된 새로운 소셜 네트워크입니다. 이 플랫폼은 Sci-Hub에서 제공되지 않는 논문에 대한 사용자들의 요청이 증가함에 따라 만들어졌습니다. Sci-Hub는 최근 2년 동안 데이터베이스를 업데이트하지 않았습니다. Sci-Net은 단순히 논문을 다운로드하는 Sci-Hub와 달리, 사용자가 논문을 요청하고 자신의 논문을 업로드하며 다른 사람들과 공유할 수 있는 기능을 제공합니다.

사용자는 DOI를 입력하여 논문이 있는지 확인할 수 있습니다. 만약 논문이 없다면 요청할 수 있는 기능이 있습니다. 또한, 사용자는 자신이 접근할 수 있는 논문을 업로드할 수 있으며, 익명성을 위해 워터마크를 제거하는 기능도 제공됩니다. 업로드된 논문은 등록하지 않은 사용자도 포함해 모든 사람이 자유롭게 접근할 수 있습니다.

Sci-Net은 논문 공유에 대한 보상을 제공하는 분산형 토큰 시스템을 사용합니다. 사용자는 최소 1000개의 토큰으로 등록해야 하며, 이 토큰은 논문을 공유함으로써 얻을 수 있습니다. 전통적인 출판사의 유료 장벽과는 달리, Sci-Net의 토큰 요구 사항은 낮고, 지급은 연구자에게 직접 이루어지며, 이익을 추구하는 플랫폼에는 가지 않습니다. 한 번 업로드된 논문은 영구적으로 무료로 제공되어 공공 지식에 기여합니다.

Sci-Net은 지식의 개방적 접근을 촉진하는 것을 목표로 하며, 연구자들이 협력하고 정보를 공유할 수 있는 유용한 도구입니다. 토큰을 얻는 데 일부 어려움이 있을 수 있지만, 연구를 보다 접근 가능하게 만드는 방향으로 나아가는 중요한 단계입니다.

오늘날 우리는 텍스트 인터페이스를 통해 고급 인공지능(AI)과 자주 상호작용하지만, 이로 인해 혼란, 느린 입력 속도, 접근성 문제와 같은 사용자 경험의 어려움이 발생할 수 있습니다. 새로운 접근 방식은 AI가 사용자 인터페이스(UI) 구성 요소를 동적으로 생성하여 사용자가 AI 시스템과 상호작용하는 방식을 개선할 수 있다고 제안합니다.

텍스트 상호작용에서의 주요 문제는 다음과 같습니다. 첫째, 인지 과부하가 발생합니다. 사용자는 자신의 요구를 텍스트로 변환해야 합니다. 둘째, 모호성이 있습니다. 자연어는 잘못 해석될 수 있습니다. 셋째, 입력 검증이 부족합니다. 올바른 데이터 형식에 대한 확인이 없습니다. 넷째, 접근성 문제로 인해 텍스트 전용 인터페이스는 장애가 있는 사용자를 배제할 수 있습니다. 다섯째, 효율성 문제로 복잡한 지시를 입력하는 것은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 여섯째, 맥락 관리가 복잡해질 수 있습니다. 마지막으로, 일부 정보는 시각적으로 표현하는 것이 더 효과적입니다.

AI가 생성하는 UI 솔루션은 사용자가 텍스트를 통해 정보를 제공하는 대신, AI가 필요에 따라 양식과 기타 UI 요소를 생성하는 것입니다. 예를 들어, 사용자가 배송 주소를 변경하고 싶을 때 AI는 사용자가 작성할 수 있는 완전한 양식을 생성하여 과정을 간소화합니다.

이 과정은 다음과 같이 진행됩니다. 첫째, AI는 사용자의 요청을 이해합니다. 둘째, 필요한 정보를 식별합니다. 셋째, 적절한 UI 구성 요소를 선택합니다. 넷째, UI의 구조적 정의를 생성합니다. 다섯째, 애플리케이션은 AI의 응답과 함께 UI를 표시합니다. 여섯째, 사용자는 UI와 상호작용하며 데이터가 수집됩니다. 마지막으로, AI 또는 백엔드 시스템이 데이터를 처리합니다.

이 접근 방식의 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 표준화된 커뮤니케이션을 통해 입력을 수집하고 검증하는 일관된 방법을 제공합니다. 둘째, 인지 부담을 줄여 사용자가 익숙한 인터페이스 패턴을 사용할 수 있게 합니다. 셋째, 복잡한 서비스에 대한 접근성을 향상시킵니다. 넷째, 데이터 검증을 통해 서비스에 데이터가 전송되기 전에 올바른 입력을 보장합니다. 다섯째, 사용자가 기본 시스템을 이해할 필요 없이 매끄러운 경험을 제공합니다.

식별된 구성 요소 유형에는 다음이 포함됩니다. 첫째, 여러 관련 데이터 포인트를 수집하기 위한 양식입니다. 둘째, 선택을 위한 구성 요소(버튼, 체크박스 등)입니다. 셋째, 구조화된 정보를 제시하기 위한 데이터 시각화 구성 요소(표, 목록 등)입니다. 넷째, 복잡한 상호작용을 위한 복합 구성 요소(마법사, 파일 업로더 등)입니다.

실제 예로는 배송 회사의 고객 지원 시스템에서 AI가 사용자가 배송 주소를 변경하는 과정을 안내하며 필요한 양식과 피드백을 동적으로 생성하는 경우가 있습니다.

구현 단계는 다음과 같습니다. 첫째, AI를 위한 명확한 시스템 프롬프트를 작성합니다. 둘째, UI 구성 요소에 대한 클라이언트 측 렌더링을 구현합니다. 셋째, 보안을 위해 구성 요소 구조를 검증합니다. 넷째, 간단한 구성 요소부터 시작하여 사용자와 테스트합니다.

AI가 생성한 UI를 대화형 시스템에 통합하면 사용자 상호작용을 크게 향상시킬 수 있으며, 텍스트 기반 커뮤니케이션의 한계를 극복하고 대화와 전통적인 인터페이스의 장점을 결합할 수 있습니다. 미래는 AI가 필요에 따라 적절한 UI 요소를 지능적으로 생성할 수 있도록 하는 데 있습니다.

비즈니스 인사이더는 여러분이 알고 싶어 하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

한 항공우주 회사가 연간 약 1억 3천만 달러를 벌고 있지만, 거의 10년 동안 Xen Orchestra Appliance(XOA)라는 가상 머신 제품의 무료 체험판을 부적절하게 사용해 왔습니다. 이 회사는 서비스 비용을 지불하는 대신, 기업 및 개인 이메일 주소를 이용해 반복적으로 새로운 체험 계정을 생성하고 있습니다. 이러한 행동은 오픈 소스 소프트웨어의 윤리적 관행에 대한 우려를 불러일으키고 있으며, 이들은 무료로 제공되는 자체 호스팅 버전을 쉽게 사용할 수 있었던 상황입니다.

회사는 전문 지원에 대한 비용을 지불할 의향이 거의 없고, 대량 할인도 고려하지 않으며, 대신 체험 시스템을 악용하는 선택을 하고 있습니다. 이 상황은 오픈 소스 프로젝트를 유지하는 데 어려움이 있음을 보여주며, 지속 가능성을 보장하기 위해 더 스마트한 체험 한도가 필요하다는 점을 강조합니다. 회사는 윤리적으로 행동하고 이러한 관행을 중단할 것을 권장받고 있습니다.

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이 글에서 줄리안 골드스타인은 Rust에서 락이 없는 데이터 구조, 특히 여러 스레드가 락 없이 값을 삽입하고 제거할 수 있는 고정 크기 배열인 LockFreeArray<T, N>을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 락이 없는 프로그래밍의 속도와 효율성을 강조하며, 이를 자유롭게 암벽 등반하는 스릴과 위험에 비유합니다.

락이 없는 프로그래밍은 빠르고 효율적이지만, 잘못 구현할 경우 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 전통적인 락 메커니즘인 Mutex와는 달리, 락이 없는 구조는 메모리와 스레드 안전성을 신중하게 관리해야 합니다.

이 구조는 동시 접근을 관리하기 위해 원자적 타입인 AtomicPtr과 AtomicUsize를 사용합니다. 메모리 순서도 매우 중요하며, 잘못된 순서를 사용하면 데이터 손상이 발생할 수 있습니다.

LockFreeArray는 고정 크기로 설계되어 있으며, 크기를 조정하거나 경계를 검사하지 않고도 동시 사용이 가능합니다. 주요 메서드로는 배열과 프리리스트를 초기화하는 new(), 값을 삽입하려고 시도하고 성공하지 못할 경우 값을 반환하는 try_insert(value: T), 특정 인덱스에서 값을 가져오고 제거하는 take(index: usize)가 있습니다.

프리리스트는 배열을 검색하는 대신 사용 가능한 슬롯을 효율적으로 관리하는 데 사용됩니다. 성능 벤치마크 결과, LockFreeArray는 전통적인 뮤텍스 기반 구조보다 속도에서 크게 우수하며 평균 83% 이상의 성능 향상을 보여줍니다.

마지막으로, 락이 없는 프로그래밍이 높은 성능을 낼 수 있지만, 위험이 따르며 데이터 경쟁이나 메모리 누수와 같은 함정을 피하기 위해 깊은 이해가 필요하다는 점을 강조합니다. 이 글은 Rust에서 고성능의 락이 없는 데이터 구조를 만드는 방법에 대한 유머러스하면서도 유익한 가이드를 제공하며, 장점과 위험을 모두 강조합니다.

"I Dropped My Phone The Screen Cracked"는 웹 브라우저에서 오디오를 쉽게 만들고 관리할 수 있도록 설계된 오디오 라이브러리입니다.

주요 기능으로는 메서드 체이닝이 있습니다. 이를 통해 간단한 문법으로 오디오 노드를 쉽게 생성하고 연결할 수 있습니다. 기본 예제로는 사인파를 재생하는 것이 있으며, 더 복잡한 예제에서는 주파수 설정, 필터 적용, 다양한 오디오 구성 요소 연결 등이 포함됩니다. 매크로 기능을 통해 여러 오디오 요소를 결합한 "마이크로신스"와 같은 오디오 설정을 재사용할 수 있습니다. 또한, 이 라이브러리는 다양한 설정으로 사용자 정의할 수 있는 플러그인을 만들 수 있는 기능도 제공합니다.

이 라이브러리는 오디오 코딩을 간소화하여 모듈형 신시사이저를 연결하는 것처럼 직관적으로 사용할 수 있도록 돕습니다. 문서화, Reddit 인터뷰, 테스트를 위한 앱도 포함되어 있습니다. 사용자들은 댓글, 버그 보고, 코드 제출 등을 통해 기여할 수 있습니다.

이번 글에서 테이바 하르사니는 구글에서의 경험을 바탕으로 복잡한 시스템에 대한 통찰을 공유합니다.

복잡한 문제와 복잡한 시스템의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 복잡한 문제는 복잡하지만 예측 가능한 문제로, 구조화된 해결책이 필요합니다. 예를 들어, 세금 신고와 같은 경우가 이에 해당합니다. 반면, 복잡한 문제는 독특하며 표준 방법으로 해결할 수 없기 때문에 적응형 해결책이 필요합니다. 기후 변화가 그 예입니다.

복잡한 시스템의 특징으로는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 출현 행동이 있습니다. 시스템의 전체 행동은 구성 요소들만으로 예측할 수 없는 경우가 많습니다. 둘째, 지연된 결과가 있습니다. 어떤 행동이 즉각적인 효과를 보이지 않을 수 있으며, 변화가 이루어진 후 오랜 시간이 지나야 문제가 발생할 수 있습니다. 셋째, 지역 최적화와 글로벌 최적화의 차이가 있습니다. 한 부분을 개선한다고 해서 전체 시스템이 개선되는 것은 아니며, 오히려 상황을 악화시킬 수도 있습니다. 넷째, 히스테리시스라는 개념이 있습니다. 시스템의 과거 상태가 여전히 현재 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 마지막으로 비선형성이 있습니다. 작은 변화가 큰 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있습니다.

복잡한 시스템을 다루기 위한 전략으로는 몇 가지가 있습니다. 첫째, 가역성을 고려하여 실험을 할 수 있도록 가역적인 결정을 선호해야 합니다. 둘째, 즉각적인 지표를 넘어서 생각해야 합니다. 지역적 지표와 글로벌 지표를 모두 사용하여 시스템의 건강 상태를 이해해야 합니다. 셋째, 혁신적인 접근을 받아들여야 합니다. 넷째, 위험을 최소화하기 위해 기능 플래그나 카나리아 릴리스와 같은 기법을 사용하여 통제된 방식으로 변경을 진행해야 합니다. 다섯째, 시스템의 상태를 상세히 모니터링하여 이해할 수 있도록 관찰 가능성을 확보해야 합니다. 여섯째, 전체 롤아웃 전에 통제된 환경에서 변화를 테스트하는 시뮬레이션을 활용해야 합니다. 일곱째, 머신러닝을 활용하여 복잡한 상황에 적응해야 합니다. 마지막으로, 강력한 팀 협업을 통해 효과적인 소통과 팀워크를 촉진해야 합니다.

복잡한 시스템과 복잡한 문제의 차이를 인식하는 것은 효과적인 문제 해결에 매우 중요하며, 특정 전략을 활용하면 다양한 환경에서 복잡성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

이 기사는 칠레 아타카마 사막에 건설 중인 초대형 망원경(ELT)에 대해 다룹니다. 이 망원경의 주경은 39미터로, 세계에서 가장 큰 광학 망원경이 될 예정입니다. 현재 가장 큰 망원경보다 거의 네 배나 큰 크기입니다.

ELT는 자이언트 마젤란 망원경과 서른 미터 망원경과 같은 다른 주요 망원경들과의 경쟁의 일환입니다. 자이언트 마젤란 망원경은 같은 사막에 위치하며, 주경의 크기는 25.4미터입니다. 하와이에 위치한 서른 미터 망원경은 지역 주민들의 반대 때문에 지연되고 있습니다.

이 세 프로젝트는 모두 향후 10년 내에 운영을 시작할 계획이며, 우주에 대한 우리의 이해를 크게 발전시킬 것으로 기대됩니다. 이 망원경들이 밝혀낼 수수께끼들에 대한 기대감이 큽니다.

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연구자들이 배터리와 슈퍼커패시터의 장점을 결합할 수 있는 아연 이온 마이크로 커패시터를 개발했습니다. 이 작은 장치는 사물인터넷(IoT) 기기, 의료 임플란트, 웨어러블 기술 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대됩니다. 이 기술은 배터리와 슈퍼커패시터의 장점을 모두 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

비너스 항공우주는 뉴멕시코에서 회전 폭발 로켓 엔진을 성공적으로 시험 비행했습니다. 이는 미국에서 처음으로 이루어진 비행입니다. 이 엔진은 2,000파운드의 추력을 발생시킬 수 있으며, 약 30초 동안 비행했지만 음속을 초과하지는 않았습니다. 이 기술은 연료 효율성을 개선하고 극초음속 여행을 가능하게 하여 전 세계를 두 시간 이내에 여행할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

비너스 항공우주는 사씨와 앤드류 더글비에 의해 설립되었으며, 상업적 및 방위 용도의 극초음속 항공기를 개발하는 데 집중하고 있습니다. 궁극적인 목표에 도달하기까지는 시간이 필요하지만, 이번 비행 시험은 극초음속 여행을 현실로 만드는 중요한 단계입니다. 이 회사는 다양한 방위 및 상업 파트너와 협력하여 이러한 첨단 응용 프로그램을 탐색하고 있습니다.

2025 TLA⁺ 커뮤니티 이벤트가 5월 4일 캐나다 온타리오주 해밀턴의 맥마스터 대학교에서 ETAPS 2025의 일환으로 열렸다. 발표자는 "TLA⁺ 도구를 작성하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다!"라는 제목의 강연을 통해 TLA⁺ 개발의 현재 상태와 미래를 요약하고자 했다.

발표자는 TLA⁺ 도구 개발의 중요성을 강조하며, 커뮤니티의 기대를 충족하기 위해 TLA⁺ 도구를 개선하는 것이 필수적이라고 말했다. 기존 도구와 레거시 코드의 문제, 그리고 미래 개발 아이디어에 대해 논의했다.

현재 사용되는 도구로는 SANY(가장 포괄적인 파서), TLAPM(증명에 사용됨), tree-sitter-tlaplus(휴대 가능하고 정적 분석에 효과적) 등이 있다. 해석기에는 모델 검사기에서 사용되는 TLC와 웹 기반 해석기인 Spectacle가 있다. 모델 검사기 중 TLC가 주요 도구이며, Apalache는 기호 검사기 역할을 하고, Spectacle는 기본 안전 검사 기능도 포함하고 있다. 그 외에도 TLAPM(증명 검증), 타입 검사기, 포매터, 다양한 IDE 확장 도구가 있다.

발표자는 SANY와 TLC 도구의 유지 관리가 어려운 이유를 설명하며, 현재 기여자들 사이에 "살아있는 지식"이 부족하다고 지적했다. TLA⁺의 지속적인 관련성을 보장하기 위해서는 철저한 테스트와 새로운 개발자를 위한 더 나은 온보딩이 필요하다고 강조했다.

어려움에도 불구하고 TLA⁺ 개발에 대한 희망이 있으며, TLA⁺ 재단이 기여자들에게 자금을 지원하고 있다는 점이 긍정적이다. 발표자는 개선을 위한 세 가지 전략을 제시했다. 첫째, 광범위한 테스트; 둘째, 개발자를 위한 더 나은 온보딩; 셋째, 전일제 기여를 지원하기 위한 자금 지원이다.

미래 개발 아이디어로는 TLA⁺ 도구를 위한 생성적 테스트, TLA⁺ 구문 간소화 가능성, SANY API 개선, TLC 모델 검사기의 속도를 크게 향상시키는 목표 등이 제안되었다. 발표자는 TLA⁺ 도구 개발에 대한 커뮤니티의 참여를 독려하며 TLA⁺의 미래에 대한 낙관적인 시각을 표현했다.

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주철 팬을 청소하고 양념하는 것은 복잡해 보일 수 있지만, 생각보다 간단합니다. 다음은 여러 해의 경험을 바탕으로 한 간단한 가이드입니다.

주철 팬을 완전히 벗길 필요는 거의 없습니다. 대신, 비누와 스틸 울로 표면을 문질러 복원한 후 다시 양념하면 됩니다. 팬을 자주 사용하는 것이 중요합니다. 팬을 자주 사용하면 양념을 다시 할 필요가 없습니다. 단, 베이컨은 당분이 많아 양념으로 사용하지 않는 것이 좋습니다.

팬이 건조해 보이거나 녹이 슬어 있다면 청소할 때 양념 오일을 조금 발라주세요. 양념을 보충할 때는 기름을 아주 적게 사용하고, 팬이 반짝이지 않도록 해야 합니다. 팬을 청소할 때 소량의 비누를 사용해도 괜찮지만, 보통은 필요하지 않습니다. 뜨거운 물로 헹구고 마른 수건으로 닦아주면 됩니다.

거친 표면은 사용하면서 개선되므로 완벽하게 매끄럽게 만들 필요는 없습니다. 주철의 열 보존 능력이 가장 중요합니다. 주철 팬으로 요리하는 즐거움을 만끽하고, 맛있는 음식을 준비하면서 자연스럽게 표면이 개선되기를 바랍니다.

Ollama는 멀티모달 모델을 지원하는 새로운 엔진을 출시했습니다. 이 엔진은 메타 라마 4와 구글 제마 3와 같은 비전 모델을 시작으로 하여, 이러한 모델의 이해력과 추론 능력을 향상시킵니다.

새로운 엔진의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 멀티모달 모델을 통해 사용자는 다양한 비전 모델과 상호작용할 수 있으며, 여러 이미지를 동시에 처리할 수 있습니다. 둘째, 각 모델이 독립적으로 작동하기 때문에 통합이 간편해지고, 서로 다른 모델을 사용할 때 발생할 수 있는 오류의 위험이 줄어듭니다. 셋째, 올라마는 이미지 처리 과정에서 메타데이터를 추가하여 출력 품질을 개선합니다. 특히 큰 이미지를 다룰 때 더욱 효과적입니다. 넷째, 시스템은 메모리 사용을 최적화하여 이미지를 캐시하고, 하드웨어 제조업체와 협력하여 성능을 향상시킵니다.

앞으로의 계획으로는 더 긴 컨텍스트 크기를 지원하고, 추론 능력을 개선하며, 스트리밍 응답으로 도구 호출을 가능하게 할 예정입니다. 올라마는 비전 모델을 개발한 팀과 추론을 지원하는 GGML 라이브러리, 다양한 장치에서 성능을 향상시키기 위해 협력한 하드웨어 파트너들에게 감사의 뜻을 전했습니다.