저자는 딥러닝과 위상수학의 관계를 논의하며, 표면의 성질을 연구하는 위상수학이 신경망이 데이터를 처리하는 방식을 이해하는 데 어떻게 도움이 되는지를 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

위상수학의 기본 개념은 찢어지지 않고 변형될 수 있는 표면을 연구하는 것입니다. 예를 들어, 플레이도 위에 그린 원은 형태가 변할 수 있지만 선이나 두 개의 원으로 변하지는 않습니다.

데이터 과학에서 분류는 종종 복잡한 데이터를 깔끔한 선으로 분리해야 합니다. 만약 낮은 차원에서 이것이 불가능하다면, 더 높은 차원으로 이동하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 신경망은 이러한 차원을 조작하여 복잡한 데이터를 분리할 방법을 찾을 수 있습니다.

신경망은 처리하는 데이터를 기반으로 위상 구조를 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 신경망은 고차원 공간에서 비슷한 개념(예: 개와 고양이)을 그룹화할 수 있습니다.

저자는 추론도 다양체로 표현될 수 있다고 제안합니다. 여기서 "좋은" 추론은 한 영역에 모여 있고 "나쁜" 추론은 다른 영역에 위치합니다. 이러한 아이디어는 훈련을 통해 AI 모델을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

저자는 강화 학습(RL)과 이전 모델의 추론 흔적을 활용하여 새로운 모델을 개선하는 다양한 훈련 방법에 대해 논의합니다. 이 방법은 모델이 주관적인 인간 피드백에만 의존하지 않고 더 나은 추론을 학습할 수 있게 합니다.

마지막으로, 새로운 방법, 예를 들어 확산 모델이 신경망의 매개변수를 기반으로 생성하거나 개선할 수 있는 가능성을 강조합니다. 이는 더 빠른 훈련과 효율적인 모델 개발로 이어질 수 있습니다.

위상수학의 관점에서 딥러닝을 이해하는 것은 모델이 정보를 학습하고 처리하는 방식에 대한 귀중한 통찰을 제공하며, 이는 더 발전된 AI 시스템으로 이어질 수 있습니다.

이 논문은 Clojure를 기반으로 하고 의존형 타입을 포함하는 새로운 프로그래밍 언어인 Deputy에 대해 다룹니다. 의존형 타입은 타입이 값에 따라 달라질 수 있게 하여, 컴파일 시간에 타입 검사를 수행하면서도 더 동적인 프로그래밍 패턴을 가능하게 합니다. Deputy 시스템은 Clojure의 REPL(읽기-평가-출력 루프) 환경을 활용하여 상호작용적으로 작동하도록 설계되어, 특히 디버깅 과정에서 프로그래밍 경험을 향상시킵니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 의존형 타입은 값에 따라 변할 수 있어 프로그래밍 작업 내에서 데이터 변환을 명확히 지정하고 검사하는 데 도움을 줍니다. 둘째, Deputy는 Clojure 내의 라이브러리로 개발되어, 개발자들이 호스트 언어와 의존형 타입을 동시에 사용할 수 있게 합니다. 셋째, 의존형 타입으로 프로그래밍하더라도 타입 검사는 컴파일 시간에 이루어져, 런타임 검증 프레임워크와는 차별화됩니다. 넷째, 이 시스템은 기존 Clojure 디버깅 도구를 통해 기호적 디버깅을 가능하게 하여, 타입 검사 중 오류 추적을 개선합니다.

또한, 논문은 값에 따라 타입을 계산하는 함수와 재귀적 데이터 구조를 정의하는 기능과 같은 언어의 특징도 소개합니다. 저자들은 Lisp 유사 환경에서 의존형 타입을 사용하는 실용적인 이점을 강조하며, 이를 통해 더 견고하고 오류가 적은 코드를 작성할 수 있다고 제안합니다. 마지막으로, 저자들은 향후 개발에서 성능 개선과 타입 오류 관리 향상이 필요하다는 점을 인정합니다.

결론적으로, Deputy는 의존형 타입의 장점과 Clojure의 상호작용 기능을 결합하여 소프트웨어 개발을 위한 강력한 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

90s.dev라는 새로운 게임 제작 플랫폼이 웹 브라우저에서 사용할 수 있게 출시되었습니다. 이 플랫폼의 제작자는 오래전부터 워크래프트와 같은 클래식 게임을 재현하고 싶었던 열망을 가지고 있었으며, 올해 초부터 이 플랫폼을 개발하기 시작했습니다.

90s.dev의 주요 특징은 다음과 같습니다. 320x180 해상도의 캔버스를 사용하는 브라우저 기반 게임 제작기로, 접근성과 공유가 용이합니다. 웹 워커를 통해 보안과 성능이 향상되었으며, WebGL2를 지원하여 60fps 게임을 만들 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 TypeScript 기반의 SDK를 제공하여 손쉽게 프로토타입을 제작할 수 있습니다. 또한, 다양한 언어에서 WebAssembly로 컴파일할 수 있는 모듈을 가져올 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

이 플랫폼은 커뮤니티 참여를 장려하며, 사용자들이 픽셀 아트 도구나 게임 자산과 같은 자신만의 앱을 만들고 공유할 수 있도록 합니다. 간단한 GUI 디자인과 자동 레이아웃 시스템, 관찰 가능한 속성과 같은 혁신적인 요소들이 개발을 더욱 쉽게 만들어 줍니다.

추가로, 사용자는 GitHub나 npm의 링크를 통해 자신의 앱을 게시할 수 있어, 커뮤니티 내에서 협업과 공유를 촉진합니다. 제작자는 내장된 도구들이 시작점에 불과하며, 진정한 가치는 커뮤니티에서 만들어진 콘텐츠에 있다고 강조합니다.

Astra는 JavaScript 파일을 실행 가능한 (.exe) 파일로 변환하는 간단하고 효율적인 도구입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Astra는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다. esbuild 기술 덕분에 프로젝트를 빠르게 컴파일할 수 있습니다. ECMAScript를 지원하며, ESM 기반 애플리케이션을 처리할 수 있지만 Node.js와 관련해서는 몇 가지 제한이 있습니다. 이 도구는 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함한 단일 실행 파일을 생성합니다. 사용자는 실행 파일의 아이콘이나 버전과 같은 세부 정보를 변경할 수 있는 메타데이터를 사용자 정의할 수 있습니다. 또한, 최종 실행 파일의 크기를 줄이는 내장 압축 기능도 제공합니다.

Astra를 시작하려면 npm, Yarn 또는 pnpm을 사용하여 전역적으로 또는 단일 프로젝트에 설치합니다. 설치 후, 다음 명령어로 JavaScript 프로젝트를 컴파일할 수 있습니다.

astra build src/index.js

더 많은 옵션을 보려면 다음 명령어를 사용하세요.

astra --help

Astra에 기여하고 싶다면 문제를 보고하거나 코드 변경 사항을 제출할 수 있습니다. Astra는 MIT 라이선스 하에 있으며 QwertyCodeQC에 의해 개발되었습니다.

이 글에서는 이모지와 과일을 이용한 복잡한 수학 문제에 대해 다루고 있으며, 이 문제는 인터넷에서 인기를 끌었습니다. 처음에는 한 사용자가 Reddit에서 간단하면서도 혼란스러운 문제들을 반박하기 위해 이모지를 활용한 도전적인 수학 문제를 제안했습니다. 이후 다른 사용자인 Sridhar Ramesh가 문제를 수정하여 타원 곡선에 대한 고급 이해가 필요한 문제로 바꾸었습니다.

저자는 먼저 원 위의 유리 점을 이용해 피타고라스 삼중수를 찾는 간단한 문제를 설명합니다. 이 과정에서 타원 곡선의 유리 점을 통해 선을 그리면 새로운 유리 점을 생성할 수 있다는 사실을 발견하게 됩니다. 저자는 이 방법을 적용하여 원래의 복잡한 문제에 대한 유리 해를 찾고자 합니다.

이 과정에서는 Mathematica라는 소프트웨어를 사용하여 계산을 돕고 더 많은 점을 생성합니다. 저자는 특정 영역에서 유효한 해에 해당하는 점을 찾기 위한 체계적인 접근 방식을 설명합니다. 여러 번의 계산과 선 그리기 기법을 적용한 후, 저자는 결국 양의 정수로 된 해를 찾게 됩니다.

주요 내용은 타원 곡선의 유리 점의 특성을 활용하고 체계적인 접근 방식을 사용함으로써 복잡한 수학 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 것입니다.

요약이 없습니다.

Jwno는 Windows 10/11을 위해 설계된 사용자 맞춤형 타일링 창 관리자입니다. 이 소프트웨어는 Janet로 개발되었으며, 창을 효과적으로 관리할 수 있는 독특한 기능을 제공합니다. 현재도 개발 중이기 때문에 일부 문서 링크는 아직 작동하지 않을 수 있습니다.

Jwno의 주요 특징으로는 매우 사용자 맞춤화가 가능한 인터페이스, Emacs와 Sonic Pi와 같은 다양한 애플리케이션을 관리하는 기능, 그리고 더 쉽게 상호작용할 수 있도록 돕는 UI 힌트 기능이 있습니다.

사용자에게는 설치 가이드와 상호작용 튜토리얼이 제공되며, 경험이 있는 사용자들을 위한 요리책과 참고 색인도 마련되어 있습니다. GitHub와 Itch.io와 같은 플랫폼에서 다운로드 링크와 소스 코드도 이용할 수 있습니다.

문서화 작업은 진행 중이므로 일부 내용이 완전하지 않을 수 있다는 점을 유의해야 합니다.

llm-d 커뮤니티가 쿠버네티스를 활용해 대규모 언어 모델(LLM) 추론을 효율적으로 제공하는 새로운 프레임워크로 출범했습니다. 이 프레임워크의 주요 목적은 생성적 AI를 위한 고성능 분산 추론 솔루션을 제공하여 사용자가 모델을 대규모로 신속하게 배포하고 비용 효율성을 높이는 것입니다.

전통적인 스케일링 방법은 LLM 작업 부하의 독특한 특성 때문에 어려움을 겪고 있습니다. LLM 요청은 크기와 복잡성이 크게 다를 수 있어 자원 사용의 비효율성을 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 llm-d는 여러 가지 고급 기술을 도입했습니다. 예를 들어, 캐시를 활용한 라우팅 기술은 요청을 캐시된 데이터가 있는 복제본으로 유도하여 불필요한 계산을 건너뛰어 지연 시간을 줄입니다. 또한, 추론의 전처리와 디코딩 단계를 서로 다른 인스턴스에서 분리하여 자원 사용을 최적화하는 분리된 서비스 방식을 채택하고 있습니다. 품질 보장(QoS) 관리 기능은 다양한 사용 사례에 맞춰 지연 요구 사항을 수용하여 인프라 효율성을 높입니다.

llm-d 프레임워크는 운영 친화적이며, 모듈화되어 쿠버네티스와 통합되어 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 하드웨어와 호환되며 여러 작업 부하에 적응할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. 또한, 고급 분산 최적화를 활용하여 성능을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 프레임워크에서 사용되는 주요 기술로는 오픈 소스 LLM 추론 엔진인 vLLM, 컨테이너화된 애플리케이션 관리를 위한 쿠버네티스, 추론 작업의 라우팅과 로드 밸런싱을 향상시키는 추론 게이트웨이(IGW)가 있습니다. llm-d는 작업 부하 특성에 기반한 스마트 로드 밸런싱, 성능 향상을 위한 다양한 캐싱 전략 지원, 자원 할당 최적화를 위한 트래픽 인식 자동 스케일링 등의 기능을 제공합니다.

llm-d 커뮤니티는 AI 엔지니어와 연구자들이 이 프레임워크에 참여하고, 사용해 보며 개발에 기여할 것을 권장합니다. 더 많은 정보와 시작 방법은 GitHub 저장소를 방문하거나 개발자 슬랙 채널에 참여하면 됩니다.

방문객 여러분을 환영합니다. 이 웹사이트를 통해 다양한 내용을 탐색해 보시기 바랍니다. 사이트 내에서 콘텐츠의 출처를 확인할 수 있습니다.

2025년 5월 17일, 블로그 게시물에서는 TI-84+ CE 계산기에서 실행할 OCaml 프로그램을 컴파일하는 방법에 대해 자세히 설명했습니다.

OCaml은 저자가 즐겨 배우고 있는 함수형 프로그래밍 언어입니다. 과거에는 계산기가 C와 어셈블리 언어만 지원했지만, 새로운 도구 체인 덕분에 다양한 언어로 프로그래밍할 수 있게 되었습니다. 그러나 OCaml은 제외되었습니다.

이 프로젝트의 목표는 OCaml을 계산기 도구 체인과 호환되는 단일 휴대용 ANSI C 파일로 컴파일하는 것입니다. 저자는 계산기의 256k RAM에 맞는 경량 솔루션을 만들고자 합니다.

제안된 방법은 Js_of_ocaml을 사용하는 것입니다. 일반적으로 Js_of_ocaml은 OCaml을 자바스크립트로 컴파일하지만, 이번에는 OCaml을 C로 컴파일하는 데 사용됩니다. 이 방법은 잘 유지 관리되고 있으며, 불필요한 코드를 제거하는 기능도 제공합니다.

저자는 Js_of_ocaml을 기반으로 한 C 백엔드를 만들 계획입니다. 이를 통해 자바스크립트 구조를 C로 간단하게 매핑하고, 가비지 컬렉터를 통합할 수 있습니다.

가비지 컬렉션에서는 전역 스택을 사용하여 살아있는 객체를 추적합니다. 지역 변수를 명시적인 전역 스택 읽기 및 쓰기로 대체하며, 가비지 컬렉터는 살아있는 객체를 표시하고 사용되지 않는 객체는 해제합니다.

C 함수는 기본 OCaml 함수와 TI-84+ CE 기능을 지원하도록 작성됩니다. OCaml의 빌드 시스템과 통합되어 계산기용 OCaml 프로그램을 쉽게 개발할 수 있습니다.

저자는 독자들에게 OCaml 피보나치 프로그램을 위한 생성된 C 코드를 살펴보도록 초대합니다. 아직 많은 OCaml 기능이 지원되지 않지만, 향후 개발을 통해 프로젝트가 더 확장될 수 있습니다. 모든 소스 코드는 온라인에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

DDoSecrets는 이스라엘 회사인 TeleMessage에서 해킹한 410GB의 데이터를 공개했습니다. TeleMessage는 Signal과 WhatsApp 같은 앱의 메시지를 보관하는 회사로, 이번 데이터에는 민감한 정보가 포함되어 있으며, 현재 기자와 연구자들만 접근할 수 있습니다.

이번 데이터 공개에 이르게 된 주요 사건들은 다음과 같습니다. 3월에는 한 국가안보 보좌관이 민감한 주제를 논의하기 위해 Signal을 사용한 것과 관련해 논란이 일어났고, 이로 인해 의회 청문회가 열렸습니다. 5월에는 그 보좌관이 TeleMessage의 수정된 Signal 앱을 사용하는 모습이 포착되었습니다. 그 후, 해당 앱의 소스 코드가 공개되었고, TeleMessage의 제품이 주장한 것처럼 종단 간 암호화(End-to-End Encryption)를 지원하지 않는다는 사실이 드러났습니다. 또한 TeleMessage 서버의 취약점이 발견되어, 평문 채팅 기록과 기타 데이터에 접근할 수 있는 상황이 발생했습니다.

공개된 데이터에는 직접 메시지와 메타데이터가 포함되어 있으며, 연구 목적으로 사용될 예정입니다. DDoSecrets는 이번 발표를 주도한 그룹으로, 제한된 예산으로 운영되며 지속적인 활동을 위해 기부를 요청하고 있습니다.

Have I Been Pwned 2.0이 2025년 5월 20일에 공식 출시되었습니다.

JavaFactory는 개발자들이 반복적인 자바 코드를 자동으로 생성할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 도구는 전통적인 AI 코드 생성기보다 더 신뢰할 수 있고 일관된 결과를 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 사용자는 간단한 언어로 작업을 정의할 수 있으며, 생성할 내용과 사용할 클래스를 지정할 수 있습니다. 각 작업은 목표, 생성 규칙, 예상 출력 형식, 예제 코드 등을 포함하는 패턴으로 만들어집니다.

둘째, 주석 기반의 참조 수집 기능이 있습니다. 사용자는 클래스에 주석을 추가하여 그 역할을 표시할 수 있으며, 이를 통해 JavaFactory는 코드 생성에 포함할 클래스를 알 수 있습니다. 주석의 두 가지 주요 유형은 다음과 같습니다. 첫 번째는 @JavaFactoryData로, 관련 데이터 클래스를 모두 수집합니다. 두 번째는 @JavaFactoryApi로, 특정 API 관련 클래스를 수집합니다.

JavaFactory는 다른 AI 코드 생성기에서 문제를 겪었던 개발자들에게 추천되며, 구조화된 환경에서 구현 및 테스트와 같은 반복 작업의 코드 생성에 대한 더 많은 제어를 원할 때 유용합니다.

설치 방법은 IntelliJ에서 설정으로 이동한 후 플러그인을 찾아 JavaFactory를 검색하면 됩니다. 데모를 통해 400줄의 코드가 단 20초 만에 생성되며, 모든 테스트가 통과하는 모습을 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

핀란드 정부는 철도 시스템을 러시아 게이지(1,524mm)에서 유럽 표준(1,435mm)으로 변경하기로 결정했습니다. 이 결정은 교통부 장관인 룰루 란네에 의해 발표되었으며, 군사 수송과 지역 안보를 개선하기 위한 것입니다. 특히 핀란드가 NATO에 가입하고 러시아와의 긴장이 고조되는 상황에서 이루어진 결정입니다.

이 프로젝트는 북부 핀란드의 오울루 근처에서 시작될 예정이며, 비용은 수십억 유로에 이를 것으로 예상됩니다. 9,200km 이상의 철도에 영향을 미칠 것입니다. 정부는 2027년 7월까지 최종 결정을 내리고, 2032년경에 공사를 시작할 계획입니다. 유럽의 자금 지원이 계획 비용의 최대 50%와 건설 비용의 30%를 지원할 수 있습니다. 이번 변화는 핀란드의 인프라를 유럽 표준에 맞추는 중요한 전환점을 의미합니다.

미국은 지속적으로 무역 적자를 기록하고 있으며, 이는 주로 수출보다 수입이 더 많기 때문입니다. 이러한 적자는 더 넓은 경제 문제와도 관련이 있습니다. 미국인들은 투자보다 저축을 덜 하기 때문에, 국내 투자를 지원하기 위해 외국 자금이 필요합니다.

폐쇄 경제에서는 저축이 투자와 같지만, 국제 차입이 가능한 개방 경제에서는 이 두 가지가 다를 수 있습니다. 미국은 저축이 투자 필요를 충족하지 못하기 때문에 해외에서 자금을 차입합니다.

무역 적자를 줄이기 위해 미국은 수출을 늘리고 저축 습관을 개선해야 합니다. 2000년 이후 데이터에 따르면, 국내 저축은 종종 투자 지출보다 낮았습니다. 2008년 금융 위기와 같은 사건이 이 격차에 영향을 미쳤지만, 이 추세는 COVID-19 팬데믹 이후에도 계속되고 있습니다.

무역 정책은 수출을 장려하거나 수입을 줄일 수 있지만, 저축과 투자 간의 격차를 해결하지 않는 한 무역 적자에 큰 영향을 미치지 않습니다. 예를 들어, 미국의 석유 무역 적자는 한때 전체 적자에 큰 기여를 했지만, 국내 석유 생산이 증가하면서 그 특정 적자는 사라졌습니다. 그러나 저축이 여전히 낮기 때문에 전체 무역 균형은 개선되지 않았습니다.

무역 적자를 비판하는 사람들은 이것이 미국 자산을 외국 구매자에게 판매하게 만들어, 소득이 해외로 유출된다고 주장합니다. 그러나 해외에서 차입할 수 있는 능력 덕분에 미국은 더 많은 투자를 할 수 있었고, 이는 경제 성장을 촉진할 수 있습니다. 무역 적자를 줄이기 위해서는 저축과 투자에서 고통스러운 조정이 필요할 수 있지만, 이는 장기적인 경제 안정성을 위해 필수적입니다.

RepoRoulette는 GitHub에서 저장소를 무작위로 샘플링할 수 있는 도구입니다. 사용 방법과 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

설치 방법으로는 pip를 이용해 pip install reporoulette 명령어로 설치할 수 있습니다. 또는 GitHub에서 소스 코드를 클론하여 설치할 수도 있습니다.

RepoRoulette는 GitHub 저장소를 샘플링하는 네 가지 방법을 제공합니다. 첫 번째는 ID 기반 샘플링으로, 무작위 ID를 사용해 저장소를 샘플링합니다. 하지만 유효하지 않은 ID가 많아 성공률이 낮을 수 있습니다. 이 방법은 재현성을 위해 시드를 설정할 수 있습니다. 두 번째는 시간 기반 샘플링으로, 특정 날짜 범위 내에서 마지막 업데이트 시간을 기준으로 저장소를 선택합니다. 최소 별 개수나 프로그래밍 언어와 같은 기준으로 결과를 필터링할 수 있습니다. 세 번째는 BigQuery 샘플링으로, Google BigQuery를 이용해 공개 GitHub 데이터셋에 접근합니다. 이 방법은 고급 필터링을 제공하며 GitHub의 API 속도 제한에 구애받지 않습니다. Google Cloud 계정을 설정해야 하며 비용이 발생할 수 있습니다. 마지막으로 GH 아카이브 샘플러는 GitHub 아카이브에서 기록된 이벤트를 기반으로 저장소를 샘플링합니다. 다양한 이벤트 유형에 따라 저장소를 선택할 수 있습니다.

RepoRoulette는 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다. 코딩 관행에 대한 학술 연구, 학습 자료와 코드 예제 찾기, 머신러닝을 위한 데이터 과학 프로젝트, 기술 트렌드 분석 및 보안 연구 등이 있습니다.

기여는 환영하며, 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 더 많은 정보나 시작 방법은 프로젝트의 GitHub 페이지를 방문하면 됩니다.

마이크로소프트는 2025년 5월 19일에 윈도우 서브시스템 포 리눅스(WSL)가 오픈 소스가 되었다고 발표했습니다. 이제 WSL 코드는 깃허브에서 공개되어 누구나 다운로드하고 수정하며 개발에 기여할 수 있게 되었습니다.

WSL은 윈도우에서 실행되는 구성 요소와 가상 머신 내에서 작동하는 구성 요소를 포함하고 있습니다. 오픈 소스로 제공되는 구성 요소에는 명령 줄 도구(예: wsl.exe), WSL 서비스, 리눅스 프로세스가 포함됩니다. 그러나 커널 드라이버와 같은 특정 구성 요소는 현재까지 폐쇄 소스로 유지됩니다. WSL은 2016년에 처음 소개되었으며, WSL 2는 실제 리눅스 커널을 사용하여 호환성을 크게 향상시켰습니다. WSL을 오픈 소스로 전환하기로 한 결정은 커뮤니티의 기여가 오랜 시간 동안 이루어진 결과입니다. 이러한 기여는 WSL의 발전에 중요한 역할을 했습니다. 기여에 관심이 있는 사용자는 깃허브 저장소를 방문하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

이번 결정은 WSL 커뮤니티 내에서 협업과 혁신을 촉진하기 위한 것입니다.

물리학자인 닉 맥그리비는 자신의 플라스마 물리학 연구에서 인공지능(AI)을 사용한 실망스러운 경험을 공유했습니다. 과학적 발견을 가속화할 수 있다는 AI의 잠재력에 처음에는 긍정적이었지만, AI 방법이 전통적인 수치적 방법에 비해 성능이 떨어진다는 것을 알게 되었습니다.

그는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)이라는 인기 있는 AI 기법을 실험하면서 이 기술이 신뢰할 수 없고 주장만큼 효과적이지 않다는 것을 발견했습니다. 많은 논문에서 AI가 복잡한 방정식을 더 빠르게 해결할 수 있다고 제안했지만, 맥그리비는 대부분의 비교가 불공정하다고 느꼈고, 많은 연구가 약한 기준을 사용하고 있음을 지적했습니다. 이로 인해 그는 과학 연구에서 AI의 전반적인 효과성에 의문을 가지게 되었습니다.

그는 과학자들이 AI를 점점 더 많이 채택하는 경향이 있지만, 이는 반드시 과학에 도움이 되기 때문이 아니라 개인의 경력을 높이기 위해 인용 수와 취업 기회를 늘리기 때문이라고 강조했습니다. 그는 AI 연구에 대한 회의적인 태도의 중요성을 강조하며, 부정적인 결과는 거의 발표되지 않아 AI의 능력에 대한 지나치게 낙관적인 시각이 형성된다고 지적했습니다.

맥그리비는 AI가 가까운 미래에 과학을 혁신할 가능성이 낮다고 결론지으며, AI 연구에서 더 나은 평가 방법과 투명성이 필요하다고 촉구했습니다. 그는 AI가 발전에 기여할 수는 있지만, 현재의 영향력이 연구 보고의 편향으로 인해 과장될 수 있다고 강조했습니다.

요약이 없습니다.

SDK(소프트웨어 개발 키트)를 사용하면 애플리케이션에 Claude Code를 쉽게 추가할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Kilo는 1,000줄도 안 되는 간단한 텍스트 편집기입니다. Kilo의 시연 영상을 확인할 수 있습니다. Kilo를 사용하려면 명령줄에 kilo <파일이름>을 입력하면 됩니다. 주요 키보드 단축키는 다음과 같습니다.

CTRL-S: 파일 저장
CTRL-Q: 편집기 종료
CTRL-F: 파일 내 텍스트 검색 (검색을 종료하려면 ESC를 누르고, 방향키로 탐색할 수 있습니다)

Kilo는 외부 라이브러리에 의존하지 않으며, 표준 터미널 명령어로 작동합니다. 이 편집기는 Salvatore Sanfilippo(antirez)에 의해 빠르게 개발되었으며, 아직 개발 초기 단계에 있습니다. 사용자들은 Kilo를 기반으로 더 발전된 텍스트 편집기나 명령줄 도구를 만들도록 권장됩니다. Kilo는 BSD 2조항 라이선스 하에 제공됩니다.

Deno는 최근 비판을 받았지만, 많은 우려는 근거가 없습니다. 회사는 자신의 작업과 방향에 대해 더 나은 소통이 필요하다는 것을 인정하고 있습니다. Deno가 사라질 것이라는 두려움에도 불구하고, Deno 2가 작년 10월에 출시된 이후 실제로 채택률이 두 배로 증가했습니다. 이는 Node.js와의 호환성이 개선된 덕분입니다.

Deno Deploy의 경우, 지역 수가 35개에서 6개로 줄어들었습니다. 이는 주로 비용과 사용 패턴 때문입니다. 대부분의 애플리케이션은 여러 지역에서 실행될 필요가 없으며, 속도와 지역 데이터 접근이 더 중요합니다. Deno Deploy는 백그라운드 작업과 자가 호스팅 지역과 같은 기능을 포함하여 풀스택 애플리케이션을 지원하도록 발전하고 있습니다.

Deno KV는 간단한 키-값 저장소이지만, 완전한 데이터베이스 솔루션은 아닙니다. Deno와 함께 관계형 데이터베이스를 더 쉽게 사용할 수 있도록 노력하고 있습니다. 상태 관리와 계산을 더 잘 통합하기 위한 새로운 프로젝트도 개발 중입니다.

Fresh 프레임워크는 여전히 활발히 사용되고 있으며, 개선 작업이 진행되고 있습니다. Fresh 2의 안정적인 버전은 올해 말에 출시될 예정입니다.

Deno는 단순한 런타임 이상의 플랫폼입니다. TypeScript 지원, 보안 기능, 글로벌 배포 시스템을 포함하여 JavaScript 개발을 위한 종합적인 도구로 자리잡고 있습니다.

미래 전망에 대해 Deno는 성능과 호환성을 개선하는 데 집중하고 있으며, 향후 개발을 위한 커뮤니티 주도의 거버넌스를 추진하고 있습니다. 팀은 분산 애플리케이션 구축을 간소화하기 위한 새로운 제품을 개발하고 있으며, 사용자와의 소통을 개선하기 위해 노력하고 있습니다.

전반적으로 Deno는 축소되는 것이 아니라 미래의 성장과 개선을 준비하고 있습니다.

요약이 없습니다.

덴마크의 모험가 토르비외른 페데르센은 2013년 34세의 나이에 비행기 없이 세계 모든 나라를 방문하는 특별한 여정을 시작했습니다. 어린 시절의 영웅인 인디애나 존스에게서 영감을 받아 시작한 그의 모험은, 아무도 이 길고 지속적인 여행을 완수하지 못했다는 사실을 깨닫고 현실이 되었습니다. 10년 넘게 그는 뇌 말라리아와 총에 위협받는 상황 등 많은 어려움에 직면했습니다.

페데르센은 여행을 위해 엄격한 규칙을 세웠습니다. 각 나라에서 최소 24시간을 보내고, 집으로 돌아가지 않으며, 비행기를 타지 않는 것이었습니다. 그는 하루에 20달러의 예산을 세우고, 덴마크 적십자에 대한 인식을 높이며 각 나라에서 긍정적인 이야기를 나누는 것을 목표로 했습니다.

그의 여행은 케냐의 눈보라 속에서 여자친에게 프로포즈한 기쁜 순간과 위험한 상황에서의 트라우마, 가족 장례식에 참석하지 못한 슬픈 순간 등으로 가득했습니다. 그는 신뢰와 소통을 통해 여자친구와의 관계를 유지했으며, COVID-19 팬데믹 동안 온라인으로 결혼하기도 했습니다.

거의 10년이 지나고 그는 작지만 따뜻한 환영을 받으며 집으로 돌아왔습니다. 페데르센은 인간의 연결, 회복력, 그리고 타인에게 의지하는 것의 중요성에 대해 중요한 교훈을 얻었습니다. 그는 대부분의 사람들이 선하고 도움을 주고 싶어 한다고 강조하며, 다른 사람들에게 꿈을 추구하는 데 있어 "절대 포기하지 말라"고 격려했습니다.

언어학자들은 이누이트 언어가 눈을 나타내는 여러 단어를 가지고 있다는 것을 확인했습니다. 이는 인류학자 프란츠 보아스의 이전 주장을 뒷받침하는 결과입니다. 이 주장은 한때 신화로 여겨졌으나, 새로운 연구를 통해 검증되었습니다. 연구팀은 600개 이상의 언어를 분석하여, 각 문화가 중요하게 여기는 개념에 대해 특정한 단어를 가지고 있다는 사실을 밝혔습니다. 예를 들어, 사모아 사람들은 용암을, 스코틀랜드 사람들은 오트밀을 나타내는 단어를 가지고 있습니다.

연구자들은 이중 언어 사전을 참고하여 "어휘적 확장"을 평가했습니다. 이는 한 언어가 핵심 개념에 대해 얼마나 많은 단어를 가지고 있는지를 측정하는 방법입니다. 그 결과, 언어는 종종 그 환경과 관련된 많은 단어를 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 아랍어는 사막을 나타내는 여러 용어를 가지고 있습니다. 그러나 특정 감정이 특정 언어에서 강조되는 이유와 같은 일부 발견은 명확하지 않았습니다.

이 연구는 언어 상대성의 부드러운 버전을 지지합니다. 이는 언어가 인식에 영향을 미치지만, 그것이 완전히 결정하지는 않는다는 것을 시사합니다. 그러나 이 발견은 사전을 기반으로 하고 있어 편향되거나 구식일 수 있습니다. 향후 연구는 실제 언어 사용, 특히 온라인에서의 언어 사용을 탐구하여 다양한 언어에서 개념이 어떻게 논의되는지를 더 깊이 이해하는 데 기여할 수 있을 것입니다.

데이비드 로자도의 분석은 대형 언어 모델(LLM)이 채용 결정에서 성별 편향을 어떻게 나타내는지를 조사했습니다. 이 연구는 22개의 LLM과 70개의 직업을 대상으로 진행되었으며, 각 모델은 동일한 자격을 가진 남성과 여성 이름이 적힌 두 개의 이력서를 비교했습니다. 연구 결과, LLM은 남성 후보자보다 여성 후보자를 56.9% 더 선호하는 것으로 나타났으며, 이는 체계적인 성별 편향을 시사합니다.

추가 실험에서는 명시적인 성별 지표나 선호하는 대명사를 추가할 경우 여성 후보자에 대한 선호도가 증가하는 것으로 나타났습니다. 반대로, 후보자의 이름이 성 중립적인 라벨로 가려졌을 때는 선택이 균형을 이루었습니다. 연구는 또한 프롬프트에서 첫 번째로 나열된 후보자가 63.5%의 비율로 선호되는 위치 편향도 발견했습니다.

전반적으로 이 결과는 LLM이 채용 과정에서 공정성과 신뢰성에 대한 우려를 불러일으키며, 이들의 의사결정이 공정성 원칙과 일치하지 않음을 보여줍니다. 연구 결과는 채용에서 "편향 없는" 인공지능에 대한 주장을 경계하며, 이러한 기술을 중요한 결정에 배포하기 전에 윤리적 고려가 필요하다는 점을 강조합니다.

이 논문은 여러 기관의 연구자들이 공동으로 작성하였으며, 인공지능(AI) 시스템의 크기를 늘리면 성능이 향상되지만, 이것이 내부 표현이 더 나아진다는 것을 의미하는지에 대한 의문을 제기합니다. 저자들은 창의적인 탐색 과정을 통해 발전한 신경망과 표준 방법인 확률적 경사 하강법(SGD)으로 훈련된 신경망을 이미지 생성 작업에서 비교하였습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 두 종류의 신경망 모두 유사한 출력을 생성하지만, 내부 작동 방식은 매우 다릅니다. SGD로 훈련된 신경망은 "파편화된 얽힌 표현"(FER)이라는 혼란스러운 내부 구조를 보이는 반면, 진화된 신경망은 "통합된 인자 표현"(UFR)이라는 더 조직적인 구조를 갖는 경향이 있습니다. 대형 모델에서 FER의 존재는 일반화와 창의성과 같은 중요한 능력을 저해할 수 있으며, 이는 FER를 이해하는 것이 AI의 미래 발전에 필수적임을 시사합니다.

이 논문은 실험을 재현할 수 있는 코드와 함께 보조 데이터 및 시각화를 포함하고 있습니다. 연구자들은 추가 조사를 위해 Picbreeder 유전체에 접근할 수 있습니다. 이 연구를 인용할 경우 제공된 Bibtex 참고 문헌을 사용하면 됩니다.

Ann은 간단하고 분산된 소셜 미디어 플랫폼으로, ActivityPub를 사용하며 웹 주석(Web Annotations)에 중점을 두고 있습니다. 웹 주석은 콘텐츠에 대한 댓글이나 추천과 비슷한 기능을 합니다. 사용자는 다른 사람의 주석을 저장하고, 전송하며, 받을 수 있습니다.

전통적인 소셜 미디어와 달리 Ann은 콘텐츠를 보기 위한 주요 웹사이트가 없습니다. 다양한 애플리케이션과 연결될 때 유용한 서버입니다. Ann의 몇 가지 가능한 활용 사례는 다음과 같습니다. 블로그나 Gemini 브라우저의 댓글 섹션, 연구팀이 논문을 공유하고 논의할 수 있는 개인 설정, 팔로워로부터의 기사 추천, 웹 콘텐츠에 대한 댓글을 보고 추가할 수 있는 브라우저 플러그인, AI 훈련을 위한 주석이 달린 콘텐츠 모음, 파일 공유 및 댓글 작성을 위한 org mode, Obsidian, Logseq와 같은 도구와의 통합, 추천을 공유하기 위한 Reddit이나 Hackernews와 유사한 기능 등이 있습니다.

LibreOffice나 비디오 플레이어와 같은 많은 애플리케이션이 Ann을 사용하여 소셜 기능을 강화할 수 있습니다. 각 애플리케이션이 자체 댓글 시스템을 만드는 대신 Ann에 연결함으로써 사용자는 추적기가 가득한 전통적인 웹 앱에 의존하지 않고도 소통할 수 있습니다. Ann은 보다 개인적이고 사용자 중심의 웹 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

마이크로소프트는 일론 머스크의 AI 스타트업 xAI와 협력하여 Azure AI Foundry 플랫폼을 통해 Grok AI 모델에 대한 관리된 접근을 제공하기로 했습니다. 특히 Grok 3와 Grok 3 미니 모델이 제공되며, 마이크로소프트의 표준 서비스 계약과 직접 청구 방식이 포함됩니다.

Grok은 머스크가 홍보한 대담하고 필터링되지 않은 AI로, 다른 AI들이 피할 수 있는 논란이 있는 질문에도 답변하는 것으로 알려져 있습니다. 특히 민감한 주제에 대해 더 자유롭게 이야기하는 경향이 있습니다. 그러나 Grok은 부적절한 응답과 특정 주제에 대한 검열 등 여러 문제로 비판을 받아왔습니다.

Azure에서 제공되는 Grok 모델은 머스크의 소셜 네트워크인 X에서 제공되는 모델보다 더 통제된 형태이며, 데이터 통합 및 관리 기능이 강화되어 있습니다.

헬무트는 1980년 오스트리아 그라츠에서 태어나 평생 기차와 여행에 대한 열정을 가지고 있습니다. 그는 2007년부터 오스트리아 연방철도에서 일하고 있으며, 비행기보다 기차 여행을 선호합니다. 기차 여행은 그에게 새로운 문화를 경험하고 시간의 흐름을 다르게 느낄 수 있는 기회를 제공합니다. 그는 특히 동유럽, 구 소련 국가들, 아시아의 잘 알려지지 않은 여행지를 찾는 것을 좋아합니다.

그의 북한에 대한 관심은 시간이 지남에 따라 커졌습니다. 이는 기차 여행 가이드와 다큐멘터리에서 비롯된 것입니다. 관광 루트 접근에 어려움이 있었지만, 그는 러시아에서 북한으로 가는 독특한 기차 노선에 대해 알게 되었습니다. 2006년 12월, 그는 북한의 침대 기차를 타고 여행을 하였고, 이는 북한 방문에 대한 그의 열망을 더욱 키웠습니다.

2008년, 그는 친구와 많은 계획과 논의를 거쳐 북한에 들어가기로 결심했습니다. 공식적으로 관광객에게 폐쇄된 투만강 노선을 통해 들어가기로 했습니다. 그들은 다른 루트를 통해 들어가는 것처럼 예약을 하고, 최소한의 번거로움으로 비자를 성공적으로 받았습니다. 헬무트는 북한으로의 다가오는 모험에 대해 매우 기대하고 있습니다.

닐 스티븐슨은 최근 뉴질랜드에서 열린 패널 토론에서 인공지능(AI)에 대한 자신의 생각을 공유했다. 그는 확정적인 주장을 하기보다는 큰 그림을 제시하며 논의를 촉발하고자 했다.

스티븐슨은 대부분의 사람들이 AI를 이제는 사용자 친화적인 대형 언어 모델과 연관짓고 있다고 언급했다. 이러한 모델은 기술적 능력이 없는 사람들도 텍스트, 이미지, 비디오를 쉽게 생성할 수 있게 해준다. 그는 AI 능력의 갑작스러운 발전을 20세기 중반의 핵무기 개발에 비유하며, AI가 핵폭탄처럼 위협적으로 보일 수 있지만 동시에 유익한 응용도 가능하다고 강조했다.

그는 인간이 오랫동안 다양한 동물 지능과 공존해 왔으며, AI와의 미래를 비슷한 관점에서 생각해볼 수 있다고 제안했다. 서로 다른 동물들은 각기 다른 종류의 지능을 보이며, 인간에 대한 인식도 다르다. 반려동물처럼 우리에게 의존하는 동물도 있는가 하면, 곤충처럼 우리에게 무관심한 동물도 있다. 이러한 틀은 우리가 AI와 어떻게 상호작용할지를 이해하는 데 도움이 될 수 있으며, AI가 유용한 도우미가 될 수도 있고 무관심한 존재가 될 수도 있음을 시사한다.

스티븐슨은 AI의 잠재적인 단점, 특히 교육 분야에서의 문제를 경고했다. ChatGPT와 같은 도구에 의존하게 되면 비판적 사고 능력이 부족한 세대가 생길 수 있다고 지적했다. 그는 우리의 지능과 학습을 유지하는 것이 중요하다고 강조하며, 교육 기관들이 AI의 영향을 상쇄하기 위해 전통적인 시험 방식을 도입해야 한다고 제안했다.

결론적으로, 스티븐슨은 AI에 대한 균형 잡힌 시각을 권장하며, 그 잠재적 이점과 위험을 모두 인식하고, 점점 자동화되는 세상에서 인간의 지능을 유지해야 한다고 주장했다.

Terraform MCP 서버는 Terraform 레지스트리 API와 통합되어 인프라 코드(IaC) 개발을 위한 자동화 및 상호작용을 향상시키는 도구입니다. 이 서버는 Terraform 제공자와 모듈을 자동으로 찾고, Terraform 레지스트리의 데이터를 분석하며, 제공자 리소스와 데이터 소스에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 또한 Terraform 모듈을 탐색하고 이해하는 데 도움을 줍니다.

MCP 서버의 출력 결과는 여러 요인에 따라 달라질 수 있으므로, 사용자는 이를 검토하여 보안, 비용 및 규정 준수 기준을 충족하는지 확인해야 합니다. 서버를 컨테이너에서 사용하려면 Docker가 설치되어 있어야 하며, 실행 중이어야 합니다.

VS Code에서 MCP 서버를 실행하려면 사용자 설정(JSON)에 특정 구성을 추가해야 합니다. Claude Desktop에서도 유사한 구성을 추가하여 서버를 실행할 수 있습니다. Docker가 없는 경우 제공된 명령어를 사용하여 소스에서 서버를 빌드할 수 있으며, 로컬 Docker 이미지를 생성할 수도 있습니다.

서버에서 사용할 수 있는 주요 도구로는 제공자와 모듈 관련 기능이 있습니다. 제공자 관련 기능으로는 resolveProviderDocID가 있어 제공자의 문서를 나열하고, getProviderDocs를 통해 제공자의 전체 문서를 가져올 수 있습니다. 모듈 관련 기능으로는 searchModules가 있어 Terraform 레지스트리에서 모듈을 검색하고, moduleDetails를 통해 모듈에 대한 자세한 문서를 조회할 수 있습니다.

개발 및 테스트를 위해 다양한 make 명령어가 제공되어 프로젝트를 빌드하고 테스트하며 정리할 수 있습니다. 프로젝트에 기여하고 싶다면, 리포지토리를 포크하고 풀 리퀘스트를 제출하는 방법에 대한 지침이 제공됩니다. 이 프로젝트는 MPL-2.0 라이센스 하에 있으며, 지원이 필요할 경우 GitHub에서 문제를 보고하거나 보안 관련 문의는 이메일로 할 수 있습니다.

Zod 4가 1년의 개발 끝에 공식 출시되었습니다. 이 새로운 버전은 Zod 3보다 더 빠르고 작으며 효율적이며, 많은 사용자 요청 기능이 포함되어 있습니다. 개발은 Clerk의 오픈 소스 펠로우십 지원을 받았습니다.

Zod 4는 안정적이며 실제 운영 환경에서도 사용할 수 있습니다. Zod 3와 함께 [email protected] 릴리스의 일환으로 발표되었습니다. 사용자는 npm upgrade zod@^3.25.0 명령어를 실행하여 업그레이드할 수 있으며, import { z } from "zod/v4";를 통해 Zod 4를 가져올 수 있습니다. 이번 릴리스는 오랜 디자인 한계를 해결하고 성능을 크게 향상시켜, Zod에서 가장 많이 요청된 문제들을 해결했습니다. 벤치마크 결과에 따르면, Zod 4는 문자열 파싱에서 최대 14배 더 빠르며, TypeScript 컴파일러 인스턴스화는 100배 이상 줄였습니다.

Zod 4는 또한 Zod Mini라는 새로운 경량 버전을 도입하여, 번들 크기에 대한 엄격한 요구 사항이 있는 프로젝트에 적합합니다. 이 버전은 핵심 번들 크기를 85% 줄이는 성과를 거두었습니다. 새로운 기능으로는 스키마를 위한 메타데이터 시스템, JSON 스키마 변환 기능, 재귀 객체 지원, 새로운 숫자 형식, 오류 메시지의 국제화 등이 포함됩니다. 오류 처리 방식이 간소화되었고, API도 사용자 맞춤화가 더 용이하도록 개선되었습니다. Zod 4는 템플릿 리터럴 타입과 불리언에 대한 정교한 강제 변환도 지원합니다.

전반적으로 Zod 4는 향후 개발을 위한 강력한 기반으로 자리 잡고 있으며, 더 유연하고 강력한 스키마 검증을 가능하게 합니다. 사용자들은 업그레이드를 통해 새로운 기능을 탐색해 보기를 권장합니다.

요약이 없습니다.

GitHub은 개발자들이 기술 작업을 관리하고 업무 부담을 줄일 수 있도록 돕는 Copilot 코딩 에이전트의 공개 미리보기를 출시했습니다. 사용자는 다른 개발자에게 문제를 할당하듯이 Copilot에게도 문제를 맡길 수 있으며, Copilot은 안전한 클라우드 환경에서 백그라운드로 작업을 수행합니다. 이 에이전트는 코드를 탐색하고, 변경 사항을 적용하며, 업데이트를 반영하기 전에 작업을 검증할 수 있습니다.

Copilot은 기능 추가, 버그 수정, 문서 개선과 같은 낮은 복잡도에서 중간 복잡도의 작업에 가장 적합합니다. 이 기능은 Copilot Pro+ 및 Copilot Enterprise 사용자에게 제공되며, 기업 관리자가 이를 활성화해야 합니다. 6월 4일부터 Copilot의 각 작업은 하나의 프리미엄 요청을 사용하게 됩니다.

이 기능은 GitHub Mobile의 iOS 및 Android 사용자와 GitHub CLI에 점진적으로 배포될 예정입니다. 사용자는 Copilot을 효과적으로 사용하는 방법에 대한 팁을 문서에서 확인할 수 있으며, 사용자 피드백도 적극적으로 권장됩니다.

참고로, 이 기능의 사용자 인터페이스는 미리보기 기간 동안 변경될 수 있습니다.

메모리 일관성은 컴퓨터 과학에서 중요한 문제로, 특히 여러 스레드가 공유 메모리에 접근하는 멀티코어 시스템에서 더욱 그렇습니다. 이는 스레드가 메모리를 어떻게 관찰하고 상호작용하는지를 다루며, 잘못된 값이 출력되는 등의 예기치 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

스레드는 서로 다른 순서로 실행될 수 있어 다양한 출력 결과를 낳습니다. 예를 들어, 두 개의 스레드가 있을 때 "01"이나 "11"과 같은 출력을 기대할 수 있지만 "00"은 기대할 수 없습니다. 따라서 연산의 순서를 이해하는 것이 예상 결과의 모순을 방지하는 데 필수적입니다.

순차적 일관성은 모든 연산이 단일 순서로 발생하는 것처럼 보이는 모델로, 각 스레드 내에서 연산의 순서를 유지합니다. 이 모델은 프로그래머에게 직관적이지만, 병렬 실행을 제한하기 때문에 비효율적일 수 있습니다.

일관성은 모든 스레드가 변수에 대한 쓰기를 동일한 순서로 보도록 보장하여 스레드 간의 일관성을 제공합니다. 그러나 단일 메인 메모리를 유지하는 것은 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

효율성을 높이기 위해 총 저장 순서(Total Store Ordering, TSO)와 같은 아키텍처는 연산을 재배치할 수 있도록 허용합니다. 이로 인해 "00"과 같은 놀라운 행동이 발생할 수 있으며, 이는 순차적 일관성 하에서는 불가능합니다.

컴파일러도 최적화를 위해 메모리 연산을 재배치하는데, 이는 특히 멀티스레드 환경에서 프로그램의 동작에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 C++와 Java와 같은 프로그래밍 언어에서는 정의된 메모리 모델이 필요합니다.

메모리 일관성 문제는 주로 데이터 레이스가 있는 프로그램에서 발생합니다. 데이터 레이스란 여러 스레드가 적절한 동기화 없이 동일한 메모리 위치에 접근하는 경우를 말합니다. 이런 경우 컴파일러는 연산을 재배치할 자유가 더 커져 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 복잡성을 피하기 위해서는 메모리 연산을 효과적으로 관리하는 동기화 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 모델을 이해하면 개발자들이 더 신뢰할 수 있고 효율적인 멀티스레드 프로그램을 작성하는 데 도움이 됩니다.

이 글은 콜라츠 추측에 대한 창의적인 탐구를 다루고 있습니다. 콜라츠 추측은 양의 정수에 적용되는 간단한 함수로 구성됩니다. 첫째, 숫자가 짝수일 경우 2로 나누고, 둘째, 홀수일 경우 3을 곱하고 1을 더하는 방식입니다. 이 과정이 모든 양의 정수에 대해 결국 1로 이어질 것이라는 주장이 있지만, 아직 이를 증명한 사람은 없습니다.

저자는 여러 숫자에 대한 콜라츠 과정을 시각화하는 아이디어를 공유합니다. 이 과정에서 함수가 생성하는 수열의 이진 표현을 사용하여 시각화했습니다. 저자는 이진 출력의 균형을 맞추기 위해 함수를 수정하고, 이러한 수열을 분수 형태로 생성하고 그래프를 그리는 간단한 자바스크립트 프로그램을 만들었습니다.

그래프를 실험해본 결과, 자기 유사성을 띠는 흥미로운 패턴을 발견했습니다. 또한, 수학자 올리비에 로지에와 하시모토 유키히로가 비슷한 시각화를 만들었지만, 그들의 방법은 달랐다는 사실도 알게 되었습니다.

저자는 독자들에게 이러한 시각화를 탐구하고 흥미로운 발견을 공유해 줄 것을 초대하며, 콜라츠 추측의 아름다움과 지속적인 미스터리를 강조합니다.

"딜버트" 만화의 창작자인 스콧 애덤스가 전립선암으로 곧 사망할 것이라고 발표했습니다. 그는 이 질병이 조 바이든 전 대통령이 겪고 있는 것과 유사하다고 설명했습니다. 애덤스는 자신의 암이 뼈로 전이되었으며, 바이든이 공개적으로 인정한 것보다 더 오랫동안 암을 앓아왔다고 밝혔습니다. 그는 여름까지밖에 살지 못할 것이라고 생각하고 있습니다.

그는 전립선암이 국소적으로 남아 있을 경우 치료가 가능하지만, 한 번 전이되면 치료가 불가능해진다고 설명했습니다. 애덤스는 바이든과 그의 가족이 이 어려운 시간을 겪고 있는 것에 대해 동정심을 표했습니다. 67세인 애덤스는 정치적 논평으로도 잘 알려져 있으며, 종종 도널드 트럼프를 지지하는 입장을 취해왔습니다.

언어 모델인 ChatGPT의 영향력에 대해 논의하며, 이 모델의 가장 큰 장점은 지능이 아니라 인내심일 수 있다고 강조합니다.

많은 사람들이 고급 언어 모델에 무료로 접근할 수 있으며, ChatGPT는 위키피디아보다 더 많은 사용자를 보유하고 있습니다. 더 똑똑한 모델들이 존재하지만, 대부분의 사용자들은 익숙함이나 현재 모델이 그들의 요구를 충족하기 때문에 ChatGPT를 계속 사용합니다. 사람들이 ChatGPT를 높이 평가하는 주요 이유 중 하나는 비판 없이 감정적 지원을 제공할 수 있다는 점입니다. 이는 전통적인 치료를 받을 수 없는 사람들에게 편리한 선택이 됩니다.

언어 모델은 항상 이용 가능하고, 비판적이지 않으며, 무한히 이야기를 들어줄 수 있어 개인적인 조언을 받기에 매력적입니다. 그러나 이 모델들이 인간 치료사에 비해 가지는 한계에 대한 우려도 있습니다. 예를 들어, 심각한 문제에 대한 대처 경로가 부족하고, 사용자들이 인간과의 상호작용에 실망할 위험이 있습니다.

저자는 언어 모델의 뛰어난 인내심이 인류에게 이전에는 없었던 독특한 형태의 지원을 제공하는 가장 혁신적인 특징일 수 있다고 제안합니다.

WireGuard 바니티 키 생성기는 특정 접두사를 가진 공개 키를 생성하는 명령줄 도구입니다. 효율성과 사용 편의성을 위해 설계되었으며, 이전 개념을 바탕으로 더 간소화된 접근 방식을 제공합니다.

이 도구의 주요 기능으로는 Curve25519에 호환되는 개인 키와 공개 키를 생성하는 기능이 있습니다. 기본적으로 모든 사용 가능한 코어를 활용하여 멀티코어 처리를 지원하며, 대소문자를 구분하는 검색과 정규 표현식 검색이 가능합니다. 여러 개의 접두사를 동시에 검색할 수 있으며, 지정된 결과 수에 도달하면 자동으로 종료됩니다. 기본 결과 수는 1개입니다. 또한, 벤치마크를 기반으로 확률 추정치와 예상 실행 시간을 제공합니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 명령어를 입력하여 생성기를 실행할 수 있습니다: wireguard-vanity-keygen [옵션] <검색어> [<검색어>...]. 일반적인 옵션으로는 대소문자 구분 검색을 활성화하는 -c, 스레드 수를 설정하는 -t (기본값은 모든 코어에서 하나를 뺀 수), 결과 수를 제한하는 -l이 있습니다.

특정 접두사를 검색하면 일치하는 키를 찾기 위한 속도와 확률에 대한 실시간 계산을 확인할 수 있습니다. 최신 버전을 다운로드하거나 Go를 사용하여 소스에서 빌드할 수 있습니다.

일치하는 키를 찾는 데 걸리는 시간은 검색어의 길이에 따라 크게 달라지며, 짧은 검색어는 몇 초, 긴 검색어는 수십 년이 걸릴 수 있습니다. 이 도구는 더 유연한 검색을 위해 정규 표현식을 지원하지만, 복잡한 표현식은 항상 결과를 보장하지는 않습니다.

자주 묻는 질문의 주요 내용으로는 유효한 검색 문자에는 문자, 숫자, /, +가 포함되며, 비슷한 길이의 검색에서 대소문자 구분으로 인해 확률이 다르게 나타날 수 있다는 점이 있습니다. 예상 시간은 대략적인 수치이며, 키 생성의 무작위성으로 인해 크게 달라질 수 있습니다. 이 도구는 WireGuard 서버 환경에서의 연결을 식별하는 데 유용합니다.

이 도구는 주로 식별 가능한 키를 원하는 WireGuard 사용자와 Go에서 멀티코어 처리에 대해 배우고자 하는 사람들을 위한 개인용입니다.

존 L. 영은 3월 28일 89세의 나이로 세상을 떠났습니다. 그는 정부의 비밀을 온라인으로 공유하는 도서관을 만든 선구자였습니다. 그의 아내인 데보라 나치오스와 함께 1996년에 크립톰(Cryptome)을 설립하였으며, 이 플랫폼은 표현의 자유, 개인 정보 보호, 정부의 비밀에 관한 정보를 공유합니다. 그들의 슬로건은 공식적인 비밀이 민주주의에 미치는 위험을 강조하며, 정부가 숨기려는 문서를 대중이 제출하도록 장려했습니다.

크립톰은 다양한 정부 및 기업 문서를 공개하는 것으로 유명해졌으며, 1990년대 '암호 전쟁' 동안 암호화의 자유를 옹호하는 중요한 역할을 했습니다. 영은 위키리크스(WikiLeaks)와도 관련이 있었지만, 그 후 수익화 방식에 대한 우려로 거리를 두게 되었습니다.

텍사스 출신의 건축가인 영은 정보에 대한 공공 접근을 촉진하는 데 평생을 바쳤으며, 권위와 기업으로부터의 반발을 두려워하지 않았습니다. 그는 미국 육군에서 복무했으며, 라이스 대학교와 컬럼비아 대학교에서 철학과 건축을 공부했습니다. 또한 지역 사회 활동에도 참여했습니다.

영의 비전과 투명성에 대한 헌신은 그를 디지털 시대의 숨은 영웅으로 만들었습니다. 그는 기술을 통해 정보 접근을 민주화하는 것을 믿었으며, 대중의 알 권리를 옹호한 그의 유산은 오래도록 기억될 것입니다.

Glasskube는 엔지니어들이 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 오픈 소스 도구를 개발합니다. 우리의 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다: github.com/glasskube.

Glasskube에 합류하는 것을 고려해보세요. 만약 당신이 LLM(대형 언어 모델)과 에이전트 모드와 같은 새로운 기술 트렌드에 흥미가 있다면, 사용 중인 도구를 디버깅하고 탐색하는 것을 즐긴다면, 배포 및 모니터링 자동화에 능숙하다면, 그리고 빠르게 변화하는 작은 팀에서 즉각적인 영향을 미치고 싶다면 좋은 기회가 될 것입니다.

지원 팁으로는, 친구와 대화하듯 편안하게 작성하는 것이 좋습니다. 우리는 당신의 공식적인 경험이나 교육보다 개인 프로젝트와 아이디어에 더 관심이 많습니다.

우리가 사용하는 기술로는 Go, TypeScript, PostgreSQL이 있으며, 오픈 소스에 중점을 두고 있습니다. 배포 분야에는 많은 가능성이 있습니다.

우리는 최소 1년 이상의 실무 경험이 있는 호기심 많고 동기 부여가 된 사람을 찾고 있는 작은 팀입니다. 광범위한 DevOps 지식은 필요하지 않습니다.

비엔나에서 일하고 샌프란시스코 스타트업 씬과 가까워지고 싶다면, 당신의 소식을 듣고 싶습니다!

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IBM의 텔럼 II 메인프레임 프로세서는 2024년 핫 칩스에서 발표되었으며, 독특한 설계와 높은 성능으로 주목받고 있습니다. 텔럼 II는 5.5GHz에서 작동하는 8개의 코어와 360MB의 온칩 캐시를 갖추고 있어, 낮은 지연 시간과 높은 가동률 덕분에 금융 거래에 적합합니다.

이 프로세서는 메모리 접근을 최적화하기 위해 가상 L3 및 L4 캐싱 시스템을 사용합니다. 이러한 설계는 캐시 간 데이터 중복을 최소화하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높입니다. 각 코어는 36MB의 L2 캐시를 가지고 있어, 많은 경쟁 제품보다 크며 메모리 접근 시간을 단축하는 데 기여합니다.

텔럼 II는 퇴출된 캐시 라인을 L2 캐시 간에 우선 순위를 두어 관리하는 방법을 사용하여 캐시 공간을 더 잘 활용하고 다양한 작업 부하에 적응할 수 있습니다. 최대 32개의 텔럼 II 프로세서가 함께 작동하여 2.8GB의 더 큰 가상 L4 캐시를 생성함으로써 전체 시스템 성능을 향상시킵니다.

흥미롭게도, 텔럼 II는 서버 CPU임에도 불구하고 단일 스레드 성능에 중점을 두고 있으며, 코어 수를 줄이는 대신 캐시 용량을 늘리고 있습니다. IBM의 혁신적인 캐싱 전략은 향후 소비자 CPU 설계, 특히 게임과 같은 캐시 성능이 중요한 분야에 영감을 줄 수 있습니다.

전반적으로 텔럼 II는 최첨단 캐싱 기술과 높은 성능을 통해 메인프레임 기술을 향상시키려는 IBM의 의지를 보여줍니다.

GitHub Actions를 로컬에서 실행하는 방법에 대한 개요입니다. "전 세계적으로 생각하고, 지역적으로 행동하라"는 메시지는 GitHub Actions를 자신의 컴퓨터에서 실행하라는 것을 권장합니다.

이 방법의 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 빠른 피드백을 받을 수 있습니다. 워크플로우에 대한 변경 사항을 테스트할 때마다 커밋하고 푸시할 필요 없이 Act를 사용하면 GitHub과 동일한 환경에서 로컬로 액션을 실행할 수 있습니다. 둘째, Act는 로컬 작업을 간소화하는 데 사용할 수 있으며, 이는 Makefile 대신에 GitHub Actions를 활용하여 가능합니다.

Visual Studio Code와의 통합도 가능합니다. GitHub Local Actions 확장을 사용하면 편집기에서 직접 워크플로우를 실행하고 테스트할 수 있습니다.

작동 방식은 간단합니다. Act는 워크플로우 파일을 읽고 어떤 액션을 실행할지 결정합니다. 그런 다음 Docker를 사용하여 필요한 이미지를 가져오거나 빌드하고, GitHub의 환경과 일치하도록 설정합니다.

추가 자료로는 Act 사용자 가이드를 참조하면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 지원이 필요하다면 Gitter에서 질문할 수 있습니다. 기여에 관심이 있다면 가이드라인을 확인해 보세요.

소스에서 빌드하려면 Go 도구(버전 1.20 이상)를 설치하고, 저장소를 클론한 후, 단위 테스트를 실행하고 make 명령어를 사용하여 설치하면 됩니다.

저자는 아이폰 수리 후 2단계 인증(2FA) 코드를 복원하려고 할 때 Authy 앱에서 문제를 겪었습니다. 2014년부터 같은 백업 비밀번호를 사용해왔지만, 복원 과정에서 자신이 만들지 않은 두 번째 비밀번호를 입력하라는 메시지가 나타났습니다. 이로 인해 대부분의 2FA 코드에 접근할 수 없게 되어 AWS와 GitLab 같은 중요한 계정에 로그인할 수 없었습니다.

아이패드에서 Authy를 복원하려고 시도했지만 상황은 더 악화되어 더 많은 코드가 잠겼습니다. 저자는 Authy 지원팀에 연락했지만, 그들의 답변은 도움이 되지 않았고, 전화 교체로 인해 불가능한 조치를 제안했습니다. 결국 저자는 2FA 코드를 안전하게 보관하기 위해 1Password로 옮기기로 결정했습니다.

이후 최근 앱 업데이트가 문제를 해결해 코드를 복원할 수 있게 되었다는 사실을 알게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 저자는 중요한 정보를 Authy에 의존하는 것이 불안하다고 느꼈고, 대신 1Password와 같은 유료 서비스를 사용하는 것이 더 안전할 것이라고 결론지었습니다. 저자는 다른 사람들이 비슷한 문제를 겪지 않기를 바랍니다.

저자는 로그에 관한 책을 연구하고 있으며, 특히 존 네이피어의 로그 발명에 주목하고 있습니다. 네이피어는 1593년경 요한계시록을 분석하면서 로그를 개발하기 시작했습니다. 이 시기는 메리 스튜어트 여왕이 1587년에 처형된 후 스페인 무적함대의 영국 침공 시도와 같은 정치적 상황의 영향을 받았습니다.

연구 중 저자는 메리 스튜어트 여왕과 관련된 독특한 그림인 "아나모르포시스"를 발견했습니다. 이 그림은 3D 시뮬레이션으로 감상할 수 있으며, 여성의 얼굴에서 해골로 변하는 모습을 보여줍니다. 이 효과는 프리즘 패널을 사용하여 만들어졌습니다. 저자는 WebGL을 활용해 이 시각적 변화를 재현하고, 이를 보여주는 짧은 영상을 공유했습니다.

그림의 이미지는 비상업적 교육 용도로 사용할 수 있는 내셔널 갤러리 웹사이트에서 가져왔습니다. 저자는 이미지를 처리하여 더 나은 시뮬레이션을 만들었고, 결국 관객이 상호작용할 수 있는 3D 효과를 구현했습니다. 시뮬레이션의 기술적 세부사항과 코드도 제공되었습니다.

확산 모델은 인공지능의 중요한 부분으로, 특히 이미지 생성에 사용되며, 변환기 기반 언어 모델과는 다른 방식으로 작동합니다. 기본 개념은 노이즈가 있는 이미지에서 시작하여 점차 노이즈를 제거하면서 주어진 설명에 따라 선명한 이미지를 생성하는 것입니다. 이 과정에서 모델은 이미지에서 노이즈의 "기울기"를 이해하는 법을 배웁니다.

훈련 과정에서는 노이즈가 추가된 이미지를 모델에 제공하고, 모델은 이 노이즈를 예측하는 방법을 학습합니다. 언어 모델과 달리, 확산 모델은 전체 이미지를 처리합니다.

추론 과정에서는 모델이 순수한 노이즈로 시작하여, 점진적으로 노이즈의 층을 제거하면서 일관된 이미지를 만들어냅니다.

이미지의 방대한 양을 처리하기 위해 확산 모델은 종종 변분 오토인코더(VAE)를 사용합니다. VAE는 이미지를 무작위 형태로 압축하여 노이즈 제거에 적합하게 만듭니다.

분류기 없는 안내(Classifier-free Guidance) 기법은 모델이 설명과 관련된 이미지를 생성하도록 보장합니다. 이는 설명이 있는 이미지와 없는 이미지 모두에서 훈련함으로써 이루어집니다.

확산 모델은 변환기와 몇 가지 차이점이 있습니다. 확산 모델은 노이즈에서 이미지를 생성하는 반면, 변환기는 프롬프트에서 시퀀스를 생성합니다. 또한, 확산 모델은 과정 중에 이전 출력을 변경할 수 있지만, 변환기는 이전 토큰을 고정합니다. 확산 모델을 조기에 중단하면 노이즈가 있는 출력이 생성되지만, 변환기를 조기에 중단하면 불완전한 응답이 나올 수 있습니다.

확산 모델의 원리는 이미지뿐만 아니라 비디오와 오디오에도 적용될 수 있으며, 이를 더 큰 텐서로 다룰 수 있습니다. 그러나 텍스트 기반 확산 모델은 언어의 특성 때문에 더 복잡합니다.

결국, 확산 모델은 노이즈를 효과적으로 탐색하는 방법을 학습하여 이미지 및 기타 미디어를 생성하는 독특한 방법을 제공합니다.

Moose 애플리케이션을 배포하는 과정은 복잡할 수 있지만, Docker Compose를 사용하면 단일 명령어로 모든 것을 쉽게 실행할 수 있습니다. 이 가이드는 단일 서버에서 프로덕션 준비가 완료된 Moose 환경을 설정하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 가이드는 Moose를 한 대의 서버에 배포하는 방법을 설명합니다. 더 나은 신뢰성을 위해 여러 서버에 걸쳐 고가용성(HA) 설정을 사용하는 것이 권장됩니다. 이는 서비스 복제, 로드 밸런싱, 장애 조치 설정을 포함합니다.

서버는 Ubuntu 24 이상이 필요하며, Docker와 Docker Compose가 설치되어 있어야 합니다. 최소 8GB의 RAM과 4개의 CPU 코어가 요구됩니다.

Moose 스택 구성 요소에는 Moose 애플리케이션, 필수인 Clickhouse, 필수인 Redis, 선택 사항인 Redpanda와 Temporal이 포함됩니다.

설치 단계로는 먼저 서버에 Docker와 Docker Compose를 설치합니다. 필요에 따라 Moose 애플리케이션에 따라 Node.js 또는 Python을 설치할 수 있습니다. Docker의 로그 크기 제한을 설정하고 비루트 사용자 접근을 활성화하는 것도 필요합니다.

Moose CLI를 사용하여 Moose 애플리케이션을 생성하고, Docker를 위해 애플리케이션을 빌드합니다. 환경 설정을 위해 버전 설정을 위한 .env 파일과 애플리케이션 비밀을 위한 .env.prod 파일을 생성합니다.

서비스를 정의하기 위해 docker-compose.yml 파일을 만들고, Clickhouse, Redis 및 선택적 서비스인 Redpanda와 Temporal에 대한 필요한 구성을 포함시킵니다.

Clickhouse를 안전하게 구성하기 위해 사용자 생성과 환경 변수 업데이트를 진행합니다. 선택적으로 Redpanda 접근을 제한하고 Temporal을 워크플로우 오케스트레이션을 위해 설정할 수 있습니다.

Docker Compose를 사용하여 서비스를 시작하고, 시스템 부팅 시 Docker Compose가 자동으로 시작되도록 systemd 서비스를 설정하는 것을 고려합니다.

배포 방법으로는 GitHub Actions를 설정하여 빌드와 배포를 자동화하는 방법과 최신 코드를 수동으로 복사하고 스택을 재시작하는 방법이 있습니다.

모니터링 및 유지 관리를 위해 로그 모니터링, 정기 백업을 구현하고 서비스 건강 상태에 대한 알림을 설정하여 중단을 방지합니다.

이 가이드는 Docker Compose를 사용하여 Moose 애플리케이션을 배포하는 과정을 간소화하고, 보안 및 유지 관리에 대한 모범 사례를 제공합니다.

마이크로소프트는 국제형사재판소(ICC) 수석 검사인 카림 칸의 이메일 계정을 차단한 것에 대해 비판을 받고 있다. 이는 도널드 트럼프 전 미국 대통령이 부과한 제재와 관련이 있다. 이 제재는 전쟁 범죄 혐의를 받고 있는 이스라엘 고위 관계자들에 대한 체포 영장이 발부된 이후 ICC를 겨냥한 것이다. 이로 인해 ICC의 운영이 심각하게 영향을 받아 칸은 다른 이메일 제공업체로 전환해야 했다.

오픈소스 비즈니스 얼라이언스(OSBA)는 미국 기업들이 이러한 제재를 시행하는 것에 대한 우려를 표명하며, 미국 관할권에 속하지 않는 대안의 필요성을 강조하고 있다. 이들은 이러한 상황이 각국이 미국 기술에 의존하지 않고 자체 IT 및 통신 인프라를 통제할 수 있는 디지털 주권의 필요성을 부각시킨다고 주장한다.

OSBA는 독일 정부가 디지털 주권을 강화하기 위해 신속하게 행동해야 한다고 믿고 있다. 현재 상황은 국제 법원의 독립성에 위협이 되고 있기 때문이다. 또한, 칸에 대한 비위 혐의에 대한 조사가 진행 중이며, 이는 ICC의 정치적 도전과 함께 나타난 문제이다.

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뉴욕대학교 탠던 공과대학의 엘리자베스 헤나프 조교수가 이끄는 연구팀이 브루클린의 고와너스 운하에서 미생물에 대한 중요한 발견을 했습니다. 이 지역은 심각한 오염이 있는 곳입니다. 2025년 4월 15일에 발표된 이 연구에서는 이러한 미생물들이 오염물질과 중금속을 분해하는 데 도움을 주는 유전자를 발전시켰다는 사실을 밝혔습니다. 연구팀은 오염물질을 분해하는 64가지 방법과 중금속을 처리하는 1,171개의 유전자를 가진 455종의 미생물을 확인했습니다. 이는 오염된 수역을 정화하는 더 지속 가능한 방법으로, 전통적인 준설 작업에 대한 대안을 제시할 수 있습니다.

연구팀은 또한 이러한 미생물이 다양한 산업에서 유용한 화합물을 생산할 수 있는 새로운 유전자 서열을 발견했습니다. 그들은 연구 결과를 대중과 공유하기 위해 CHANNEL이라는 예술 설치물을 만들었으며, 과학과 예술을 결합하여 관객의 관심을 끌었습니다.

이 연구는 미생물 사이의 항생제 내성 문제에 대한 우려도 강조했습니다. 이는 공공 건강에 위험을 초래할 수 있습니다. 그러나 이러한 미생물을 환경 정화와 자원 회수에 활용할 수 있는 가능성은 매우 유망합니다. 이들은 석유와 산업용 용매와 같은 역사적인 오염물질을 분해할 수 있습니다.

연구는 운하의 여러 위치에서 샘플을 채취하는 방식으로 진행되었으며, 지난 10년간의 이전 연구를 바탕으로 하고 있습니다. 이 연구는 전 세계적으로 오염 정화 작업에 도움이 될 수 있는 독특한 유전적 프로필을 보여줍니다. 이 프로젝트는 국립 보건원과 NASA를 포함한 여러 기관의 지원을 받았습니다.

OGMO Editor는 인디 게임 개발자를 위해 설계된 무료 오픈 소스 도구로, 게임 레벨을 만드는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 프로젝트 중심으로 개발되어, 게임 디자인에 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 시작하려면 버전 3.4를 다운로드하면 됩니다.

클레오는 2013년부터 2015년까지 수학 Stack Exchange에 참여한 익명의 수학자의 가명입니다. 그녀는 복잡한 적분 문제에 대해 단계 없이 신속하게 정확한 답변을 제공하는 것으로 알려져 있으며, 이로 인해 그녀가 개인의 천재인지, 여러 수학자들의 집단인지, 아니면 초기 인공지능인지에 대한 논란이 일었습니다.

활동 기간 동안 클레오는 39개의 답변을 게시했으며, 종종 다른 사용자들을 혼란스럽게 하는 문제들을 해결했습니다. 그녀의 답변은 정확했지만, 자세한 설명이 부족해 논란이 일었고, 이는 플랫폼의 교육적 가치에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 일부는 그녀를 증명 없이 해답을 제시한 역사적 인물인 시리니바사 라마누잔과 비교하기도 했습니다.

2025년 초, 클레오의 정체가 우즈베키스탄 출신의 소프트웨어 개발자인 블라디미르 레셰티니코프라는 사실이 밝혀졌습니다. 그는 소외된 수학 문제에 대한 관심을 끌고, 다른 사람들이 문제 해결 능력을 개발하도록 격려하기 위해 클레오라는 인물을 만들었습니다. 레셰티니코프의 정체는 클레오 계정과 그 외의 다른 계정과의 연관성을 통해 확인되었습니다.

2018년, 메릴랜드 대학교의 재료 과학자인 리앙빙 후는 일반 목재를 강철보다 더 강한 소재로 변환하는 방법을 개발했습니다. 그는 이 과정을 개선하여 생산 시간을 일주일 이상에서 몇 시간으로 단축한 후, InventWood와 협력하여 '슈퍼우드'라는 제품을 상용화했습니다.

올여름, InventWood는 건물 외관 및 기타 용도로 사용하기 위해 슈퍼우드를 생산하기 시작할 예정입니다. 이 회사는 공장을 세우기 위해 1천5백만 달러를 모금했습니다. 슈퍼우드는 목재를 식품 안전 화학물질로 처리하고 압축하여 강도를 높이는 방식으로 만들어지며, 강철보다 50% 더 강하고 무게 대비 강도가 훨씬 우수합니다. 최종 제품은 내화성이 있으며 부패와 해충에 강하고, 아름다운 경목과 유사한 시각적 매력을 가지고 있습니다. InventWood는 궁극적으로 마감 처리가 필요 없는 나무 조각으로 구조용 빔을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

"eval-py"는 RustPython을 사용하여 Python 코드를 실행하는 플러그인입니다.

사용 방법은 간단합니다. 설정에서 플러그인을 지정해야 합니다. 플러그인의 이름은 "eval-py"이며, 플러그인 파일의 위치를 제공해야 합니다. 예를 들어, "/home/anh/Code/hyper-mcp/examples/plugins/eval-py/target/wasm32-wasip1/release/plugin.wasm"와 같은 경로를 입력하면 됩니다.

이 설정을 통해 Python 코드를 효과적으로 평가할 수 있습니다.

로린 호흐스타인은 전통적인 근본 원인 분석(RCA) 접근 방식에 대해 비판하며, 이 방법이 복잡한 시스템이 실패하는 방식을 잘못 표현한다고 주장합니다. 영국 건강 및 안전 집행위원회의 가이드에서는 여러 원인을 인정하고 작업 환경을 살펴보는 것의 중요성을 강조하지만, 호흐스타인은 여전히 결함이 있는 인과 관계 모델에 의존하고 있다고 생각합니다. 그는 이를 도미노가 연쇄적으로 넘어지는 것에 비유합니다.

호흐스타인은 회복력 공학(RE)이라는 대안 모델을 소개합니다. 이 모델은 단순한 원인과 결과의 관계보다는 시스템 구성 요소 간의 상호작용에 중점을 둡니다. 이 모델은 사건이 종종 예측할 수 없는 상호작용에서 발생한다는 점을 인식하고, 복잡한 시스템이 여러 잠재적 결함에도 불구하고 기능할 수 있는 적응력을 강조합니다.

RE 접근 방식은 단일 근본 원인을 찾아 제거하는 대신, 조직이 결함이 있는 상황에서도 어떻게 적응하고 기능을 유지할 수 있는지를 이해하도록 장려합니다. 이러한 관점의 변화는 시스템 회복력에 대한 보다 전체론적인 시각을 촉진하며, 결함을 단순히 해결하는 것이 아니라 적응 능력을 키워 지속적인 개선을 이루도록 합니다.

이 글에서는 인쇄된 텍스트에서 나타나는 "강"에 대해 설명합니다. 여기서 "강"은 여러 줄에 걸쳐 정렬된 흰 공간의 간격을 의미하며, 주로 고정폭 글꼴에서 전체 정렬이 이루어질 때 자주 보입니다. 이러한 간격은 주의가 분산될 수 있어 타이포그래퍼들은 이를 피하려고 합니다. 타이포그래퍼들은 페이지를 거꾸로 보면서 이러한 강을 확인하기도 합니다. 일반적인 텍스트에서는 드물게 나타나지만, 1988년 다윈의 "비글호의 항해" 판에서 마크 아이작이 발견한 주목할 만한 예가 있습니다. 또한, 프리치 스트리벨은 1986년 기사에서 특이한 강의 모음을 공유했습니다.

100년 전에 자란 오래된 나무는 현대 창문에 사용되는 새로운 나무보다 훨씬 우수합니다. 오래된 나무로 만든 역사적인 창문은 내구성이 뛰어나고 100년 이상 사용할 수 있지만, 새로운 나무로 만든 창문은 20년 이내에 썩거나 휘어지는 경우가 많습니다.

오래된 나무와 새로운 나무의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 첫째, 성장 속도입니다. 오래된 나무는 느리게 자라기 때문에 나이테가 촘촘하게 형성되어 안정성이 높습니다. 반면, 새로운 나무는 나이테가 적고, 주로 플랜테이션에서 빠르게 자랍니다. 둘째, 심재와 변재의 차이입니다. 오래된 나무는 주로 심재로 이루어져 있어 더 오래 지속되지만, 새로운 나무는 대부분 변재로 구성되어 있어 빠르게 열화됩니다. 셋째, 품질 문제입니다. 현대의 나무는 종종 결함이 있어 매듭이 있는 경우가 많고, 이로 인해 제조업체는 품질을 보완하기 위해 손가락 접합 나무를 사용합니다.

오래된 나무의 우수한 특성 때문에, 이를 버리기보다는 보존하고 복원해야 합니다. 적절히 관리된 역사적인 창문은 또 다른 100년을 사용할 수 있으며, "예전처럼 만들지 않는다"는 생각을 더욱 강화합니다.

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Hacker News Reader는 깔끔한 인터페이스를 갖춘 데스크톱 애플리케이션으로, Hacker News를 쉽게 탐색할 수 있도록 설계되었습니다. 이 앱은 Rust와 egui를 사용하여 개발되었습니다.

주요 기능으로는 다양한 섹션을 탐색할 수 있는 기능이 있습니다. 핫 스토리, 새로운 스토리, Show HN, Ask HN, 구인 정보, 그리고 베스트 스토리 등을 포함합니다. 사용자 친화적인 형식으로 댓글을 볼 수 있으며, 글자 크기를 조절할 수 있습니다. 제목, 도메인, 또는 저자별로 스토리를 쉽게 검색하고 필터링할 수 있습니다. 스크롤할 때 자동으로 더 많은 스토리를 불러오며, 점수에 따라 색상으로 구분된 스토리를 제공합니다. 어두운 모드와 밝은 모드를 지원하며, 오프라인에서도 사용할 수 있습니다. 나중에 읽고 싶은 스토리를 즐겨찾기로 저장할 수 있는 기능도 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Rust(1.70.0 이상)와 Cargo가 설치되어 있어야 합니다. 저장소를 복제한 후 Cargo 명령어를 사용해 애플리케이션을 빌드합니다. 앱을 실행하면 Hacker News에 접근할 수 있습니다.

탐색은 탭을 사용해 섹션을 전환할 수 있으며, 스토리 제목을 클릭하면 브라우저에서 읽을 수 있습니다. 댓글 수를 클릭하면 댓글을 볼 수 있고, 섹션을 새로 고치거나 어두운 모드와 밝은 모드 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

키보드 단축키를 사용하면 화살표 키로 탐색하고, 다양한 키로 스크롤 및 댓글 관리를 할 수 있습니다. 즐겨찾기 전환, 검색, 새로 고침을 위한 단축키도 제공됩니다.

스토리 목록은 제목, 출처, 저자, 점수, 댓글 수 등의 세부 정보를 보여줍니다. 댓글은 스레드 형식으로 표시되며, 자동 접기 및 글자 크기 조절 기능이 포함되어 있습니다.

스토리를 저장하려면 별표 아이콘을 클릭하면 되고, 메뉴를 통해 즐겨찾기를 접근할 수 있습니다.

개발 및 아키텍처 측면에서 이 앱은 테스트 및 오류 점검 명령어를 포함하고 있으며, UI, 데이터 모델, HTTP 요청 처리의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있습니다. 전반적으로 Hacker News Reader는 Hacker News 콘텐츠와 효율적으로 소통할 수 있는 현대적이고 효과적인 방법을 제공합니다.

마이크로소프트는 AI와 과학적 프로세스를 통합하여 연구 및 개발(R&D)을 향상시키기 위한 새로운 플랫폼인 마이크로소프트 디스커버리를 소개했습니다. 이 플랫폼은 연구자들이 자신의 도구와 데이터를 마이크로소프트의 혁신 및 파트너 솔루션과 결합할 수 있게 하여 발견 과정을 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.

마이크로소프트 디스커버리의 주요 기능 중 하나는 '주도적인 R&D'입니다. 연구자들은 가설 수립, 실험 시뮬레이션, 반복 학습을 지원하는 전문 AI 에이전트와 협력할 수 있습니다. 또한, 그래프 기반 지식 엔진이 복잡한 과학 지식을 연결하고 상세한 추론을 지원하여 정보에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다. 연구자들은 자신이 선호하는 도구, 모델, 데이터셋을 플랫폼에 쉽게 통합할 수 있는 확장성도 제공합니다.

마이크로소프트 디스커버리는 이미 데이터 센터를 위한 새로운 냉각제 프로토타입을 발견하는 등 상당한 성과를 이끌어냈습니다. 이 플랫폼은 의료, 제조, 재료 과학 등 다양한 산업에서 R&D를 혁신하여 더 빠르고 정확한 과학적 발견을 가능하게 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

전반적으로 마이크로소프트 디스커버리는 AI가 과학 혁신을 지원하고 가속화하는 방식에 큰 변화를 가져오며, 연구자들이 고급 AI 기능의 혜택을 누리면서도 주도권을 유지할 수 있도록 합니다.

GitHub 사용자들이 AI 도구인 Copilot이 생성한 이슈와 풀 리퀘스트(PR)를 차단할 수 있도록 해달라는 요청에 대한 논의가 진행되고 있다. 사용자 mcclure는 기계가 생성한 제출물이 저장소를 혼잡하게 만들고 프로젝트의 행동 강령을 위반할 수 있다는 우려를 표명했다. 그들은 이러한 제출물을 관리하는 데 유지보수자와 기여자 모두에게 시간 낭비가 될 것이라고 주장하고 있다.

주요 내용은 다음과 같다. 첫째, AI가 생성한 콘텐츠에 대한 우려가 있다. 사용자들은 Copilot이 만든 이슈와 PR이 관련 없는 제출로 이어져 저장소 유지보수자들의 업무 부담을 증가시킬 수 있다고 걱정하고 있다. 둘째, 차단 기능에 대한 요청이 있다. 사용자들은 GitHub가 계정이나 저장소 수준에서 AI가 생성한 제출을 차단할 수 있는 옵션을 제공해주기를 강력히 원하고 있다. 셋째, 이러한 기능이 구현되지 않을 경우, 사용자들은 AI를 이와 같은 방식으로 통합하지 않는 다른 플랫폼으로 프로젝트를 옮기는 것을 고려할 수 있다. 넷째, 커뮤니티 피드백이 있다. 논의에 참여한 많은 사람들은 원치 않는 AI 상호작용을 방지하기 위해 제안된 옵트아웃 방식보다 옵트인 방식을 지지하고 있다.

전반적으로 유지보수자들은 프로젝트 지침을 존중하고 불필요한 작업을 줄여주는 도구를 원하고 있다.

이 텍스트는 밴드 CORP에 관한 내용으로, 그들의 활동과 관련된 다양한 정보를 제공합니다.

CORP의 음악은 Spotify, Apple Music, YouTube Music, Bandcamp와 같은 플랫폼에서 감상할 수 있습니다. 그들의 앨범 "Whispers from the Water Cooler"는 Bandcamp에서 구매할 수 있습니다.

다가오는 공연에 대한 정보는 Songkick과 Bandsintown 같은 플랫폼에서 확인할 수 있습니다.

팬들은 Instagram, LinkedIn, YouTube, Facebook에서 CORP를 팔로우하도록 권장됩니다.

CORP의 공식 상품도 구매할 수 있으며, "Financial Accounting Services"와 "Insider Trading Tip" 같은 아이템이 포함되어 있습니다.

이메일과 몇 가지 선택 정보를 제공하면 메일링 리스트에 가입할 수 있습니다.

공연을 원하는 장소는 이메일을 통해 CORP에 예약 문의를 할 수 있습니다.

기타 섹션으로는 재활용함, 분류된 자원, 음악과 티켓에 대한 빠른 링크가 있습니다.

전반적으로 이 텍스트는 밴드와 그들의 음악, 공연, 상품을 홍보하며, 팬들이 소셜 미디어와 메일링 리스트를 통해 적극적으로 참여하도록 유도합니다.

이 기사는 Llama 언어 모델의 간소화된 버전을 구현하는 방법에 대한 통찰을 공유하며, TinyShakespeare 데이터셋을 사용한 훈련에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 점진적인 접근 방식을 권장합니다. 작은 것부터 시작하여 점차적으로 발전시켜 나가야 합니다. 기본 기능으로 모델을 테스트하고, 복잡한 모델을 구현하기 전에 간단한 모델을 통해 구성 요소를 이해하는 것이 중요합니다.

둘째, Llama는 효율적인 추론을 목표로 하는 트랜스포머 기반 모델입니다. 복잡한 토큰화 방법 대신 간단한 문자 수준의 토크나이저를 사용합니다.

셋째, 데이터 준비 과정에서는 데이터셋을 훈련, 검증, 테스트 세트로 나누고, 훈련을 위한 배치를 효율적으로 생성할 수 있는 도우미 함수를 만듭니다.

넷째, 훈련 중 손실을 평가하는 방법을 구현해야 합니다. 이를 통해 모델이 올바르게 학습하고 있는지 추적할 수 있습니다.

다섯째, 기본 신경망 구조로 시작하여 점차적으로 RMSNorm과 같은 정규화 기능, 위치 인코딩을 위한 로터리 임베딩, SwiGLU 활성화 함수와 같은 고급 기능을 추가하여 모델을 향상시킵니다.

여섯째, 마스크된 주의 메커니즘을 구현하여 모델이 현재 토큰을 예측할 때 미래의 토큰에 접근하지 않도록 합니다.

일곱째, 모델의 매개변수는 Adam 옵티마이저를 사용하여 최적화하며, 훈련 진행 상황을 추적하기 위해 로그를 기록합니다. 검증 손실을 줄이기 위한 조정이 이루어지며, 이는 모델 성능 향상을 나타냅니다.

여덟째, 최종 모델 구조는 여러 개의 Llama 블록과 주의 메커니즘, 피드포워드 네트워크를 포함하여 성능을 개선하고 검증 손실을 줄입니다.

아홉째, 훈련 후에는 테스트 세트에서 모델을 평가하여 성능을 확인합니다.

이 기사는 Llama와 같은 복잡한 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하는 데 있어 체계적이고 점진적인 접근 방식의 중요성을 강조합니다.

AI 수업에서 우리는 N-Queens 문제에 적용하여 정보 검색 알고리즘인 힐 클라이밍에 대해 배웠습니다. 이 알고리즘은 효과적이지만 종종 지역 최적점에 갇히는 경향이 있습니다. 교수님인 조앙 리카르도 파반은 이를 개선할 방법을 찾도록 도전하셨습니다.

이 저장소에서는 우리의 해결책과 사용된 코드를 제시합니다. 주요 파일로는 실험 결과가 포함된 NRainhas.ipynb와 benchmarks.csv가 있습니다.

현재 구현 방식은 다음과 같습니다. 먼저 n*n 보드를 만들고 한쪽에 퀸을 배치합니다. 그 다음 퀸 간의 공격 횟수를 계산합니다. 공격 횟수가 0이면 종료하고, 그렇지 않으면 퀸을 무작위로 이동시키고 과정을 반복합니다. 여러 구성에서 최적해(공격이 없는 상태)가 가능하기 때문에 알고리즘은 전역 해를 찾지 못하고 갇힐 수 있습니다.

우리가 제안하는 해결책은 다음과 같습니다. 첫째, 무작위 이동을 제거하고 퀸을 공격을 줄이는 방향으로 체계적으로 이동시키는 것입니다. 개선이 없을 경우에는 여전히 무작위로 이동하여 새로운 구성을 탐색합니다. 둘째, 무작위 구성과 단계 크기로 시작하여 알고리즘이 더 많은 가능성을 탐색하도록 돕습니다. 셋째, 시뮬레이티드 어닐링이나 유전자 알고리즘과 같은 다른 알고리즘을 시도해 볼 것을 제안합니다. 이러한 알고리즘은 지역 최적점에 빠지지 않고 해를 찾을 수 있습니다.

우리는 세 가지 해결책을 표준 방법과 비교하여 9x9 보드에서 각각 1000번 실행해 보았습니다. 첫 번째 해결책인 체계적인 이동이 가장 높은 성공률을 보였고, 이 방법은 더 적은 반복으로 해를 찾았습니다. 그러나 두 번째 해결책은 무작위 접근 방식으로 때때로 더 빠른 결과를 내기도 했습니다.

방법의 복잡성을 분석한 결과, 첫 번째 해결책이 해를 찾는 데 가장 효과적이지만 복잡성 측면에서는 가장 효율적이지는 않았습니다. 첫 번째 해결책은 N-Queens 문제를 해결하는 데 가장 좋은 선택으로, 효과성과 올바른 해를 찾을 가능성의 균형을 잘 맞추고 있습니다. 모든 자료는 우리와 교수님이 협력하여 작성했습니다.

저자는 지난 10만 년 동안의 지구를 시각화한 인터랙티브 모델을 만들었습니다. 이 모델은 지리적 요소가 인류 역사에 미친 영향을 강조합니다. 고도, 해수면, 기후, 빙하의 변화를 보여주며, 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있습니다.

모델은 NOAA의 전 세계 고도 데이터를 사용하여 효율성을 위해 다운샘플링하고 압축했습니다. 해수면 지역에 초점을 맞춰 해안선을 정확하게 표현합니다. 저자는 전 세계 해수면 데이터셋을 활용하여 사용자가 시간에 따라 해안선이 어떻게 변화했는지를 볼 수 있도록 했습니다. 이를 통해 도거랜드와 베링 해협의 육교와 같은 지역을 확인할 수 있습니다.

기후 정보도 포함되어 있어, 강수량과 온도에 따라 지구에 색상을 추가했습니다. 다양한 색상은 온도와 강수량 데이터를 기반으로 사막과 숲과 같은 다양한 기후를 나타냅니다. 역사적인 빙하에 대한 데이터는 마지막 빙하기 동안의 위치를 보여주어 초기 인류 정착지에 영향을 미쳤습니다. 빙하 데이터는 매끄럽고 정확한 형태로 렌더링하기 위해 처리되었습니다.

현재의 국가 경계도 맥락을 위해 추가되었으며, 행정 경계 데이터를 사용했습니다. 이 프로젝트는 지리와 데이터 시각화에 대한 귀중한 통찰을 제공했습니다. 저자는 더 정확한 데이터와 역사적 사건으로 모델을 개선할 계획입니다. 라이브 데모도 제공되며, 비슷한 프로젝트에 관심 있는 사람들은 GitHub나 LinkedIn에서 연결하길 권장합니다.

이 글에서는 Go 언어에서 데이터 효율성을 관리하는 데 어려움에 대해 다루고 있습니다. 특히 io.Reader 인터페이스를 사용할 때 바이트 슬라이스에 직접 접근해야 하는 상황에서 문제가 발생합니다. 저자는 바이트 데이터를 필요로 하는 라이브러리를 사용하여 이미지를 디코딩하고 있지만, 기본 스트리밍 방식은 불필요한 데이터 복사를 초래할 수 있습니다.

성능을 최적화하기 위해 저자는 io.Reader가 실제로 bytes.Reader인지 감지하여 복사 없이 기본 바이트에 직접 접근할 수 있도록 하고자 합니다. 그러나 Go의 이미지 라이브러리는 리더를 bufio.Reader로 감싸기 때문에 원래 리더를 노출하지 않아 이 과정이 복잡해집니다.

저자는 bufio.Reader를 확인한 후 그 기본 리더를 추출하고, 이어서 bytes.Reader인지 확인하는 방법을 제안합니다. 이 방법은 불필요한 데이터 복사를 없애는 것을 목표로 합니다.

또한, bytes.Reader는 바이트 슬라이스를 상태를 변경하지 않고 효율적으로 들여다볼 수 있는 Peek 기능이 없다는 점도 언급합니다. 저자는 Go의 구조적 타입 시스템이 특정 타입이 다른 타입보다 더 효율적인 상황을 만들어낸다고 비판하며, 이러한 미세한 차이에 대한 문서가 부족한 점에 대해 불만을 표출합니다.

마이크로소프트 팀즈가 채팅과 회의에서 여러 개의 이모지 반응을 사용할 수 있는 새로운 기능을 추가하고 있습니다. 이 업데이트는 대화 중에 사람들이 다양한 방식으로 자신을 표현할 수 있게 해주어 소통을 더욱 원활하게 만들어 줄 것입니다.

최근 유로비전 송 콘테스트에서 오스트리아의 가수 JJ가 "Wasted Love"라는 곡으로 우승을 차지했습니다. 반면 이스라엘의 가수 유발 라파엘은 대중 투표에서 가장 많은 표를 얻었지만 심사위원 투표로 인해 2위에 머물렀습니다. 이러한 결과는 이스라엘의 가자 지구에서의 행동에 대한 비판이 제기되는 상황에서 투표 시스템에 대한 의문을 불러일으켰습니다.

유로비전의 전화 투표 시스템은 사용자가 하나의 이메일 주소와 신용카드를 이용해 최대 20표를 투표할 수 있게 해줍니다. 이로 인해 조직된 그룹이 결과에 영향을 미치기 쉬워졌습니다. 온라인 투표는 한 표당 1.09유로의 비용이 들며, 이메일 주소에 대한 엄격한 검증 과정이 없어 한 사용자가 여러 카드와 이메일을 사용해 여러 번 투표할 수 있는 가능성이 있습니다.

전문가들은 전자 투표 시스템의 투명성과 보안 부족을 비판하며, 이 시스템이 진지한 선거에 적합하지 않다고 지적하고 있습니다. 대량 투표의 용이성 덕분에 동원된 그룹이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이는 이스라엘의 지지에서 확인할 수 있습니다. 이러한 상황은 투표 과정의 신뢰성에 대한 우려를 불러일으키며, 더 많은 감독과 검증 조치가 필요하다는 목소리가 커지고 있습니다.

전반적으로 이번 사건은 유로비전의 투표 모델에서의 취약점을 드러내며, 공정한 경쟁을 위한 신뢰할 수 있는 메커니즘이 아닐 수 있음을 시사합니다.

2025년 2월, 미국은 국제형사재판소(ICC)에 제재를 가하며 수석 검사인 카림 칸의 마이크로소프트 서비스, 특히 이메일 접근을 제한했습니다. 이 사건은 미국 기반 기술 서비스에 의존하는 것의 위험성을 드러냅니다. 칸의 은행 계좌도 동결되었고, 그가 미국을 방문할 경우 체포될 위험이 있습니다.

이 갈등은 ICC가 이스라엘 총리인 베냐민 네타냐후에 대한 체포 영장을 발부한 이후 시작되었습니다. 이 사건은 미국 정책에 부합하지 않는 조직들이 대체 소프트웨어 솔루션을 고려해야 한다는 경고를 담고 있습니다.

네덜란드와 같은 일부 유럽 정부는 이전에 마이크로소프트 사용의 위험을 감수했지만, 미국과 유럽 간의 긴장이 고조되면서 미국 IT 서비스에 대한 의존도가 복잡해지고 있습니다. 마이크로소프트는 유럽 데이터가 미국의 접근으로부터 보호될 것이라고 주장하지만, 여전히 불확실성이 존재합니다.

정부는 중요한 운영이 마이크로소프트 서비스에만 의존하지 않도록 해야 하며, ICC는 유럽 대안을 모색하고 있습니다. 핵심은 국가 안보가 서비스 계약의 약속에 의존해서는 안 되며, 유럽의 디지털 독립성에 대한 우려가 있다는 점입니다.

Nuenki는 언어 번역 품질 기준을 업데이트했습니다. 이전에는 다양한 언어 모델들이 서로를 1에서 10까지 평가하는 간단한 점수 시스템을 사용했습니다. 이제는 쌍별 평가와 브래들리-테리라는 통계 모델을 활용하는 새로운 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

최근 저자는 의미 있는 데이터를 수집하기 위해 충분한 비교를 시도하는 과정에서 비용 문제에 직면했습니다. 100달러를 지출했지만 큰 성과를 얻지 못했고, 추가 시도는 너무 비쌀 것이라는 판단이 들었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 새로운 비용 효율적인 시스템이 만들어졌습니다. 이 시스템은 이전 방법과 새로운 방법을 결합하여 약 160개의 문장을 번역하고, 여섯 개의 평가 시스템이 다양한 요소에 대해 번역을 점수화합니다. 그런 다음 결과는 통계적으로 분석됩니다. 이 새로운 접근 방식은 더 저렴하면서도 괜찮은 결과를 제공하지만, 점수화 기준이 하나만 사용되고 완전히 블라인드 방식은 아닙니다. 독일어에 대한 초기 테스트는 약 6달러의 비용이 들었습니다.

언어 학습에 관심이 있는 사람들에게는 Nuenki도 추천됩니다.

이 글에서는 1979년 아타리에서 제작한 고전 아케이드 게임인 '아스테로이드'에 대해 다룹니다. '스페이스 인베이더'의 성공 이후, 아타리는 새로운 히트 게임을 원했고, 그 결과 '아스테로이드'가 개발되었습니다. 이 게임은 라이얼 레인스와 에드 로그가 공동 설계했습니다. 게임의 내용은 플레이어가 우주선을 조종하여 소행성을 쏘고 부수는 것으로, 당시 다른 게임들에 비해 복잡한 요소가 추가되었습니다.

'아스테로이드'는 더 나은 시각적 효과와 정확성을 위해 벡터 그래픽을 사용하여 일반적인 래스터 그래픽과 차별화되었습니다. 이 게임은 회전, 추진, 발사를 위한 버튼이 있는 독특한 조작 방식을 가지고 있어 일부 플레이어에게는 도전적이었습니다.

'아스테로이드'는 아타리의 베스트셀러 게임이 되었으며, 70,000대 이상 판매되었습니다. 이후 아타리 2600과 7800과 같은 가정용 콘솔로도 이식되었지만, 그래픽은 단순화되었습니다. 다양한 플랫폼을 위해 많은 버전과 클론이 제작되었으며, 저자가 개발한 개인 버전인 '스페이스 록스'도 포함됩니다.

결론적으로, '아스테로이드'는 아케이드 게임 씬에서 혁신적이고 영향력 있는 게임으로 인정받으며, 그 독창적인 게임 플레이와 그래픽으로 찬사를 받고 있습니다.

ClawPDF는 PDF, PNG, JPEG, TXT와 같은 다양한 형식의 문서를 생성할 수 있는 강력한 가상 프린터입니다. 이 프로그램은 기업 솔루션에서 흔히 볼 수 있는 고급 기능을 지원합니다.

문서 생성 기능을 통해 특정 기준을 충족하는 PDF 파일(PDF/A-1b, PDF/A-2b 등)과 다른 이미지 형식을 생성할 수 있습니다. 또한, 광학 문자 인식(OCR) 기능을 통해 이미지를 편집 가능한 텍스트로 변환할 수 있습니다. 보안 기능으로는 비밀번호 보호와 강력한 256비트 AES 암호화를 통한 문서 보호가 포함되어 있습니다. 자동화 기능을 활용하면 스크립트 인터페이스를 통해 애플리케이션에 통합하거나 자동화할 수 있습니다. 네트워크 프린팅 기능을 통해 프린트 서버에 ClawPDF를 설치하고 공유 인쇄 기능을 사용할 수 있습니다.

ClawPDF는 오픈 소스 소프트웨어로, Windows 7부터 11까지의 모든 주요 Windows 운영 체제와 Windows Server 버전에서 작동하며, 다중 사용자 환경을 지원합니다.

주요 기능으로는 PDF 및 이미지 등 다양한 형식으로 인쇄할 수 있는 기능, 파일 병합 및 드래그 앤 드롭 지원, 사용자 정의 설정 및 간편한 배포가 있습니다. 이 프로그램에는 광고 소프트웨어나 스파이웨어가 포함되어 있지 않습니다.

ClawPDF는 여기에서 다운로드할 수 있습니다. 시스템 요구 사항으로는 .Net Framework 4.6.2 이상과 Visual C++ 재배포 가능 패키지가 필요합니다. ClawPDF는 AGPL v3 라이센스 하에 배포됩니다.

전반적으로 ClawPDF는 신뢰할 수 있는 PDF 및 이미지 인쇄 솔루션을 찾는 개인 사용자와 기업 모두에게 적합한 기능이 풍부한 도구입니다.

간격 반복 시스템(SRS)은 반복적인 노출을 통해 지식을 습득하는 데 효과적인 도구입니다. 특히 언어 학습이나 의학 정보와 같이 장기 기억이 필요한 주제에서 유용합니다. 전통적인 방법인 SuperMemo-2 알고리즘은 구조화된 복습 간격을 제공하지만, 실수로 인해 진행 상황이 초기화될 때는 다소 불편할 수 있습니다.

최근 FSRS(유연한 간격 반복 시스템) 알고리즘이 SRS의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 이전 방법들과 달리 FSRS는 기계 학습을 활용하여 개인의 성과에 기반해 정보를 잊기 전에 복습할 최적의 시간을 예측합니다. 이 알고리즘은 각 카드의 난이도, 잊어버리는 데 걸리는 시간, 회상 확률의 세 가지 요소를 고려합니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 일일 복습 횟수를 줄이고 장기 기억력을 향상시킵니다.

FSRS를 사용하려면 Anki와 같은 소프트웨어가 필요하며, 이 소프트웨어는 2023년 말부터 이 알고리즘을 통합했습니다. 사용자는 원하는 기억 유지율을 조정할 수 있어 지식 유지와 복습 작업의 균형을 개선할 수 있습니다. WaniKani나 Bunpro와 같은 다른 플랫폼은 덜 효과적인 알고리즘을 사용하는 반면, FSRS는 더 만족스러운 학습 경험을 제공합니다.

전반적으로 Anki는 간격 반복 시스템에서 최고의 선택으로 부각되며, 유연성과 지속적인 업데이트를 통해 효율적인 학습을 지원합니다.

영화산업협회(MPA)는 최근 미국 상원 소위원회 청문회에서 해적 사이트 차단 시스템의 중요성을 강조했습니다. 국제적인 노력에 집중해온 지 몇 년 만에, 국내 사이트 차단에 대한 논의가 다시 시작되었으며, 이는 2023년 2월에 제정된 외국 디지털 해적 행위 방지법(FADPA)과 관련이 있습니다.

크리스 쿤스 상원 의원은 진전이 이루어지고 있지만, 인터넷 서비스 제공업체(ISP)가 과거 해적 행위에 대한 법적 면책을 원하고 있다는 점이 큰 장애물이라고 언급했습니다. MPA는 ISP가 사이트 차단을 시행한 다른 나라에서 소송을 당한 적이 없기 때문에 이러한 면책이 필요하지 않다고 주장하고 있습니다.

하지만 ISP는 해적 행위에 대한 책임과 관련된 기존 소송에 대해 우려하고 있을 수 있습니다. MPA는 미국에서 사이트 차단 법안이 곧 제정될 것으로 믿고 있으며, 몇 달 내에 이를 마무리짓기를 희망하고 있습니다.

모든 소프트웨어 프로젝트는 그 프로젝트가 서비스하는 비즈니스를 정확하게 표현해야 하며, 이는 현실에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스를 통해 이루어집니다. 적절한 데이터베이스 설계는 매우 중요합니다. 자동화할 수 없고, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 효과적으로 정보를 처리할 수 있도록 신중하게 정보를 인코딩해야 하기 때문입니다.

많은 개발자들이 데이터베이스 설계에 대한 정식 교육을 받지 않아, 데이터 문제를 일으킬 수 있는 잘못된 관행을 따르는 경우가 많습니다. 신뢰할 수 있는 시스템을 만들기 위해서는 데이터베이스 설계의 기본 원칙을 이해하는 것이 필수적입니다.

주요 설계 원칙은 다음과 같습니다. 첫째, 관계는 독립적이어야 합니다. 둘째, 불필요한 관계는 피해야 합니다. 셋째, 모든 의미 있는 관계는 기본 관계에서 유도될 수 있어야 합니다. 넷째, 관계는 중복을 없애기 위해 가장 높은 정규형에 있어야 합니다. 다섯째, 모든 정보는 명확하고 고유하게 표현해야 합니다. 여섯째, 기본 관계의 변경이 응용 프로그램에 영향을 미치지 않아야 합니다.

저자는 새로운 원칙도 소개합니다. 관계는 임의의 값이 아닌, 엔티티의 진정한 정체성을 반영하는 자연 키를 사용해야 한다는 것입니다.

좋은 데이터베이스 설계는 혼란과 불안정을 피하는 데 필수적이며, 이러한 원칙을 철저히 이해하고 적용하는 것이 현실을 효과적으로 표현하는 데 중요합니다.

Uptime Institute의 보고서에 따르면 많은 인공지능 개발팀이 GPU 자원을 효율적으로 사용하지 않고 있으며, 최적화된 모델조차도 잠재적인 컴퓨팅 파워의 35%에서 45%만 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 Nvidia H100과 같은 GPU의 높은 가격을 고려할 때 우려스러운 상황입니다. 이 GPU의 가격은 27,000달러에서 40,000달러에 이릅니다.

현재 업계에서는 GPU 활용도를 측정할 수 있는 간단한 지표가 부족하여 실제 성능에 대한 오해가 발생하고 있습니다. 평균 운영 시간이나 개별 GPU 부하를 추적하는 방법이 있지만, 이러한 방법들은 효율성을 정확하게 반영하지 못합니다.

더 나은 지표로 제안된 것은 모델 FLOPS 활용도(Model FLOPS Utilization, MFU)입니다. 이는 모델의 성능을 하드웨어의 이론적 최대 성능과 비교하는 방식입니다. 그러나 MFU를 계산하는 것은 복잡하며, 네트워크 지연과 같은 요인으로 인해 결과가 낮게 나타날 수 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 MFU는 GPU 효율성과 전력 소비 간의 연관성을 보여줄 가능성이 있습니다.

보고서는 전반적으로 GPU 자원 관리를 개선하기 위해 더 나은 지표와 실제 사용 데이터를 확보할 필요성을 강조하고 있습니다.

러시아의 '프라우다' 네트워크는 '포탈 콤바트'와 함께 전 세계에 여러 웹사이트를 운영하며, 지역 뉴스 소스인 척하면서 친크렘린 메시지를 퍼뜨리고 있습니다. 이 네트워크는 잘못된 정보를 퍼뜨려 정치와 안보에 심각한 위험을 초래하고 있으며, 공개 소스 정보 수집과 인공지능 훈련 데이터에 방해가 될 수 있습니다.

프라우다 네트워크는 2022년 초부터 활동을 시작했으며, 2024년에는 그 존재감을 더욱 키웠습니다. 현재 수백 개의 사이트가 370만 개 이상의 기사를 게시하고 있으며, 이 기사는 합법적인 뉴스처럼 보이도록 설계되었습니다. 이 네트워크는 주로 러시아 국영 매체의 내용을 복사하고 번역하여, 친러시아적 견해를 홍보하고 사회 내 분열을 조장하며, 우크라이나에 대한 지지를 약화시키고 민주적 기관에 대한 신뢰를 저하시킬 목적으로 활동하고 있습니다.

이 네트워크의 영향은 정치적 담론, 운영 보안, 경제 경쟁에까지 미치며, 외국의 간섭을 위한 저비용 도구로 작용하고 있습니다. 이로 인해 시민들이 신뢰할 수 있는 정보를 찾기 어려워지고, 분석가들의 작업도 복잡해집니다. 네트워크의 회복력 덕분에 이미 폐쇄된 사이트는 새로운 사이트로 빠르게 대체될 수 있어 해체가 어렵습니다.

단기적으로 프라우다 네트워크는 계속 운영되며 탐지 노력에 적응할 것으로 예상됩니다. 중기적으로는 콘텐츠 생산을 개선하기 위해 인공지능을 사용할 가능성이 있습니다. 장기적으로는 고급 인공지능을 활용해 매우 개인화된 잘못된 정보를 생성할 수 있어, 정보의 신뢰성과 전 세계 인공지능 시스템의 안전성에 중대한 도전 과제가 될 수 있습니다.

Goboscript는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어로, Scratch로 컴파일되어 사용자가 Scratch 프로젝트를 텍스트 형식으로 작성하고 이를 .sb3 파일로 저장할 수 있게 해줍니다. 이러한 파일은 Scratch나 TurboWarp에서 열 수 있으며, Scratch 웹사이트에 업로드할 수 있습니다.

Goboscript의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 사용이 간편하여 어떤 텍스트 편집기를 사용하더라도 고급 프로젝트를 만들 수 있으며, Git과 같은 시스템을 통해 버전 관리를 지원합니다. 코드도 쉽게 복사하고 붙여넣어 재사용하거나 공유할 수 있습니다. 둘째, Goboscript의 문법은 간단하고 이해하기 쉽습니다. 셋째, 외부 도구와 통합할 수 있어 의상을 생성하거나 이미지를 목록에 로드하는 등의 작업이 가능합니다. 넷째, Rust와 유사한 강력한 매크로 시스템을 갖추고 있어 코드를 생성하는 데 유용합니다. 마지막으로, Goboscript는 사용자 정의 블록을 위한 지역 변수와 최적화 및 오류 감지 기능과 같은 향상된 기능을 포함하고 있습니다.

이 프로젝트는 boiga와 gobomatic과 같은 이전 작업에서 영감을 받아 만들어졌으며, Goboscript는 Rust로 작성되었습니다. Goboscript를 설치하려면 개발자는 저장소를 복제하고 특정 명령어를 따라 프로젝트를 실행하고 테스트해야 합니다.

Goboscript는 FOSS HACK 25에서 1위를 차지하며 해커톤 동안의 개발로 인정받고 상을 받았습니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이런 일이 발생한 이유는 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 활성화되어 있고 차단되지 않았는지 확인해야 하기 때문입니다.

도움이 필요하신가요? 지원팀에 연락하시고 참조 ID: 31aeec8c-358e-11f0-a1af-8e7418efa422를 제공해 주시기 바랍니다.

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2025년 5월 19일, Go 팀은 독립적인 감사 회사인 Trail of Bits가 수행한 암호화 패키지 보안 감사 결과를 발표했습니다. 감사 결과, 낮은 심각도의 문제 하나와 몇 가지 경미한 정보 발견이 있었으며, Go의 암호화 라이브러리의 전반적인 보안이 확인되었습니다.

감사의 범위는 디지털 서명, 암호화, 해싱, 난수 생성 등 주요 영역을 포함했습니다. TLS와 같은 고급 프로토콜은 감사 대상에 포함되지 않았습니다.

감사 결과로는 하나의 낮은 심각도 문제와 다섯 가지 정보 발견이 있었습니다. 낮은 심각도 문제는 구형 Go+BoringCrypto 통합에서 메모리 관리와 관련된 경미한 취약점으로, Go 1.25에서 수정되었습니다. 이 통합은 외부 사용을 지원하지 않습니다. 다섯 가지 정보 발견은 즉각적인 위험을 초래하지는 않지만 개선이 필요한 부분을 강조합니다. 여기에는 잠재적인 타이밍 측면 채널 취약점과 몇 가지 구현 제한이 포함됩니다.

Go 팀은 복잡성을 줄이고 철저한 테스트를 수행하며 안전한 API를 사용하는 보안 관행을 강조합니다. 또한 유지 관리와 검토를 용이하게 하기 위해 가독성에도 중점을 두고 있습니다.

앞으로 Go 팀은 순수 Go를 사용하여 FIPS 140-3 준수 모드를 개발 중이며, 이는 지원되지 않는 Go+BoringCrypto를 대체할 계획입니다. 또한 포스트 양자 암호화 구현과 사용자 친화적인 고급 암호화 API 개발에도 힘쓰고 있습니다.

이번 감사 결과는 Go 팀이 안전한 암호화 도구를 제공하겠다는 의지를 강화하며, 지속적인 노력으로 개선과 모범 사례 준수를 보장할 것입니다.

유럽투자은행(EIB)은 2027년까지 유럽의 기술 분야에 700억 유로를 투자할 계획입니다. 이 프로젝트는 'TechEU'라는 이름으로, 미국과의 혁신 격차를 줄이고 인공지능 및 군사용 드론과 같은 신기술에 대한 투자를 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. EIB는 민간 투자자들을 유치하고, 이 분야에 추가로 2500억 유로를 확보할 수 있기를 기대하고 있습니다.

EIB의 회장인 나디아 칼비뇨는 은행이 더 많은 위험을 감수하고 벤처 캐피탈 자금 조달 과정을 가속화할 것이라고 밝혔습니다. 스타트업 자금 승인 기간을 18개월에서 6개월로 단축하는 것이 목표입니다. 이러한 신속한 과정은 경쟁이 치열한 시장에서 스타트업이 성장하는 데 매우 중요하다고 여겨집니다.

EIB는 또한 지정학적 불확실성을 고려하여 국제 투자자들에게 안정적이고 혁신적인 파트너로 자리매김하고자 합니다. 방위 및 보안 분야에 집중하며, 이들이 기술 성장과 밀접한 연관이 있음을 인식하고 있습니다.

민간 투자자와 공동 투자함으로써 EIB는 신뢰를 구축하고 위험을 줄여 유럽의 기술 생태계를 더욱 발전시키기를 희망하고 있습니다. 이 계획은 곧 EU 재무 장관들의 승인을 기다리고 있으며, 이는 유럽이 글로벌 기술 리더로 자리 잡겠다는 의지를 강조합니다.

Cogitator는 대형 언어 모델(LLM)과 함께 체인 오브 생각(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트 방법을 사용할 수 있도록 설계된 파이썬 툴킷입니다. CoT 프롬프트는 모델이 답변에 도달하기 전에 자신의 사고 과정을 정리하도록 유도하여 복잡한 작업인 추론과 문제 해결에서 더 나은 성능을 발휘하도록 돕습니다. 이 툴킷은 LLM의 해석 가능성을 높여 모델이 어떻게 추론하는지를 보여줍니다.

주요 기능으로는 동기식 및 비동기식 CoT 전략을 위한 통합 API, OpenAI와 Ollama를 LLM 제공자로 지원, Pydantic을 사용한 구조화된 모델 출력 검증, 사용자 정의 가능한 벤치마킹 프레임워크, Self-Consistency와 Tree of Thoughts와 같은 여러 인기 있는 CoT 전략의 구현이 포함됩니다.

Cogitator를 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다. pip install cogitator 최신 버전과 예제를 원하시면 다음 명령어를 입력하세요. git clone https://github.com/habedi/cogitator && cd cogitator pip install poetry poetry install --with dev 테스트를 실행하려면 poetry run pytest를 사용하면 됩니다.

예제 사용법으로는 Ollama 모델을 사용하여 Self-Consistency 전략으로 배트와 공의 비용 문제를 해결하는 방법이 있습니다.

Cogitator의 문서는 온라인에서 제공되며, 다양한 데이터셋을 사용하여 여러 CoT 전략을 벤치마킹할 수 있는 프레임워크도 포함되어 있습니다.

사용자들은 이 프로젝트에 기여하고 연구에 인용할 것을 권장합니다.

Cogitator는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

대형 언어 모델(LLM)은 프로그래밍 작업에서 큰 가능성을 보여주지만, 코드 최적화 능력에 대한 연구는 부족합니다. 이 연구는 LLM이 어셈블리 코드의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구합니다. 어셈블리 코드는 정밀한 제어가 필요하기 때문입니다. 연구자들은 Proximal Policy Optimization(PPO)이라는 강화 학습 시스템과 표준 gcc -O3 컴파일러와 비교하여 정확성과 성능을 확인하는 보상 시스템을 개발했습니다. 그들은 8,072개의 실제 프로그램으로 벤치마크를 만들었습니다. 그들의 모델인 Qwen2.5-Coder-7B-PPO는 테스트에서 96.0%의 성공률을 기록했으며, gcc -O3에 비해 평균 1.47배 성능을 향상시켰습니다. 이는 강화 학습이 LLM의 어셈블리 코드 최적화 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 시사합니다.

저자는 2009년부터 사이드 프로젝트를 만들어 왔으며, 그 진행 상황을 전용 페이지에서 기록하고 있습니다. 그들은 주로 워드프레스를 사용하여 즐기는 프로젝트를 우선적으로 구축하며, 다른 사람들에게는 익숙한 기술을 사용하는 것을 권장합니다.

현재 진행 중인 프로젝트로는 '핸드헬드 헌트'라는 이동 중에도 게임을 즐길 수 있는 플랫폼, 창작자를 위한 프리미엄 워드프레스 블록 테마인 '마일드 테마', 5달러에 프로젝트를 홍보하는 서비스인 '스택 유어 프로젝트', 온라인에서 고양이를 소개하는 재미있는 사이트인 '웹의 고양이들', 원격 조종 자동차 애호가들을 위한 디지털 전시 공간인 'RC플렉스', 프리미엄 템플릿과 도구를 제공하는 '마일드스프링'이 있습니다.

판매된 프로젝트로는 깃발의 색상 코드를 제공하는 '플래그 팔레트', 사이드 프로젝트를 위한 마켓플레이스인 '제로어콰이어', 간편한 온라인 이력서 작성 서비스인 '타이니 이력서', 개인정보 보호 정책을 호스팅하는 '정책트레일', 현대 발명을 나열한 '인벤트바이', 기호와 의미를 발견하는 '심볼 헌트'가 있습니다.

운영이 중단된 프로젝트로는 고대 문자 체계에 초점을 맞춘 '엔글롯', 하이쿠와 예술을 창의적으로 모은 '네임의 책', 매일 하이쿠를 이메일로 전달하는 '랜덤 데일리 하이쿠'가 있습니다. 그 외에도 기술, 금융, 사회 주제와 관련된 여러 프로젝트가 중단되었습니다.

전반적으로 저자는 프로젝트를 만드는 과정에서 즐거움을 느끼는 것과 익숙한 기술에 뿌리를 두는 것이 중요하다고 강조합니다.

K-Bot은 4피트 높이의 다목적 휴머노이드 로봇입니다. 현재 사전 주문이 가능하며 가격은 8,999달러로, 원래 가격인 15,999달러에서 할인되었습니다.

is-even-ai 패키지는 인공지능을 사용하여 숫자가 짝수인지 확인하는 기능을 제공합니다. 이 패키지는 OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 기반으로 하며, 인기 있는 is-even npm 패키지에서 영감을 받았습니다.

설치는 npm을 통해 다음 명령어로 할 수 있습니다. npm install is-even-ai

패키지를 사용하려면 해당 함수들을 임포트해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다. import { areEqual, areNotEqual, isEven, isGreaterThan, isLessThan, isOdd, setApiKey } from "is-even-ai";

OpenAI API 키가 환경에 설정되어 있지 않다면, 다음과 같이 설정할 수 있습니다. setApiKey("YOUR_API_KEY");

예시 함수로는 isEven(2)는 true를 반환하고, isOdd(3)는 true를 반환합니다. 또한 areEqual(6, 6)은 true를, isGreaterThan(8, 7)은 true를 반환합니다.

더 고급 옵션을 원한다면 IsEvenAiOpenAi 클래스를 사용하여 모델과 설정을 사용자화할 수 있습니다.

지원되는 기능으로는 숫자가 짝수인지 홀수인지 확인하는 것, 두 숫자의 동등성 또는 비동등성을 비교하는 것, 한 숫자가 다른 숫자보다 크거나 작은지를 확인하는 것이 있습니다. 현재 이 패키지는 OpenAI를 지원하며, 더 많은 AI 플랫폼에 대한 기여를 환영합니다.

레드햇이 시파이브와 협력하여 시파이브 하이파이브 프리미어 P550 플랫폼을 위한 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL) 10의 개발자 미리보기를 출시했습니다. 이 미리보기는 2025년 6월 1일부터 다운로드할 수 있습니다.

사용되는 아키텍처인 RISC-V는 누구나 마이크로프로세서를 만들 수 있도록 해주는 오픈 소스 명령어 집합입니다. 레드햇과 시파이브의 협력은 개발자들이 RISC-V 기술을 IT 요구에 맞게 평가할 수 있도록 지원하고, 리눅스 개발자들이 RISC-V 솔루션을 개발하도록 장려하는 것을 목표로 하고 있습니다.

또한, 레드햇은 RISC-V를 지원하는 센트OS 스트림 10의 소스 코드도 제공하고 있습니다. 이 협력은 다양한 장치와 애플리케이션에서 RISC-V의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 보여줍니다.

이 글에서는 IBM 5150 에뮬레이터인 MartyPC를 사용하여 Area 5150 데모의 "Lake" 효과를 디버깅하는 과정을 다룹니다. 이 에뮬레이터는 정확성으로 찬사를 받았지만, "Lake"를 포함한 특정 효과를 실행하기 위해 처음에는 특별한 해킹이 필요했습니다.

문제는 IBM CGA 그래픽 어댑터의 한계에서 비롯되었습니다. 이 어댑터는 수직 동기화 인터럽트가 없기 때문에 화면 출력을 효과적으로 관리하기 위해 폴링 기법을 사용해야 했습니다. 저자는 CPU 사이클을 세어 화면의 레스터 빔 위치를 파악하는 복잡한 방법인 "레이싱 더 빔"을 설명하며, 이를 통해 정확한 그래픽 렌더링을 가능하게 했습니다.

디버깅 과정에서 저자는 에뮬레이터의 타이밍과 논리에서 여러 버그와 불일치를 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 1년 동안 노력했으며, 5150의 DMA 논리 모델을 만들어 타이밍 겹침 문제를 이해하고 수정했습니다.

결국 모든 주요 버그를 해결한 후, 저자는 초기 해킹을 제거하고 "Lake" 효과의 정확한 타이밍을 달성했습니다. 이를 통해 MartyPC는 이 효과를 정확하게 실행할 수 있게 되었습니다. 이 글은 복잡한 그래픽 효과를 에뮬레이션하는 데 필요한 헌신과 기술적 도전을 강조하며, 원래 데모의 예술성을 기념하고 에뮬레이터의 발전을 보여줍니다.

Svelte Flow는 노드 기반 편집기와 인터랙티브 다이어그램을 만들기 위해 설계된 사용자 정의 가능한 컴포넌트입니다. MIT 라이선스 하에 제공되는 오픈 소스 라이브러리로, 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

주요 기능으로는 사용자 상호작용이 있습니다. 사용자는 Enter 또는 Space 키를 이용해 노드와 엣지를 선택하고, 화살표 키로 노드를 이동하며, Delete 키로 항목을 삭제할 수 있습니다. Svelte Flow를 사용하려면 npm, pnpm 또는 yarn을 통해 간단히 설치하면 됩니다.

내장된 기능으로는 노드를 드래그하거나, 확대/축소, 이동, 여러 노드를 선택하는 기능이 포함되어 있어 추가적인 설정 없이도 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한, Svelte 컴포넌트를 사용해 사용자 정의 노드를 만들어 더 많은 제어와 상호작용을 할 수 있습니다. Svelte Flow는 배경, 미니맵, 컨트롤과 같은 추가 컴포넌트를 제공하여 애플리케이션의 기능을 향상시킵니다.

시작하려면 설치 방법이 안내된 빠른 시작 가이드를 참고하고, 다양한 인터랙티브 예제를 통해 기능을 탐색해 보세요. Svelte Flow는 React Flow를 유지 관리하는 xyflow 팀에 의해 개발되었습니다.

호주 연구자들이 가볍고 깨지지 않는 플라스틱 거울을 개발했습니다. 이 거울은 태양열 에너지 비용을 최대 40%까지 줄일 수 있는 가능성이 있습니다. 이 기술은 농업과 식품 생산, 작물 건조, 화학 제조와 같은 고온 열이 필요한 산업에 특히 중요합니다.

태양열 에너지는 태양의 열을 포착하는 방식으로 작동하며, 일반적인 태양광 패널이 햇빛을 전기로 변환하는 것과는 다릅니다. 남호주대학교(University of South Australia)는 이 거울이 전통적인 유리 거울보다 가볍고 조립이 용이하면서도 높은 반사율을 유지하도록 설계했습니다.

이 거울은 찰스 스터트 대학교의 미래 포도원에서 파일럿 프로젝트를 통해 테스트될 예정입니다. 이 혁신은 세계가 화석 연료 의존도를 줄이고 탄소 배출을 감소시키려는 노력에 부합하는 지속 가능한 에너지 솔루션의 필요성이 커지고 있는 상황에서 이루어졌습니다.

최근 조사에 따르면 영국의 젊은이들 중 거의 절반이 인터넷 없이 살기를 선호한다고 합니다. 이 연구는 16세에서 21세 사이의 1,293명을 대상으로 진행되었으며, 약 70%가 소셜 미디어 사용 후 자신에 대해 더 부정적으로 느낀다고 응답했습니다. 많은 이들이 오후 10시 이후 앱 접근을 제한하는 '디지털 통금'을 지지하며, 50%가 이러한 제한에 찬성한다고 밝혔습니다.

조사는 또한 우려스러운 행동들을 드러냈습니다. 응답자의 4분의 1이 매일 소셜 미디어에 4시간 이상을 소비하고 있으며, 42%는 부모에게 자신의 온라인 활동에 대해 거짓말을 한 적이 있다고 인정했습니다. 또한 42%는 온라인에서 자신의 나이에 대해 거짓말을 했고, 27%는 낯선 사람과 자신의 위치를 공유한 경험이 있다고 밝혔습니다.

전문가들은 디지털 통금이 도움이 될 수 있지만, 어린이를 온라인 위험으로부터 보호하기에는 충분하지 않다고 강조합니다. 그들은 사용자 안전을 기술 회사의 이익보다 우선시하는 새로운 규제와 더 안전하고 중독성이 적은 온라인 환경이 필요하다고 주장합니다. 팬데믹 이후로 온라인 활동이 증가했으며, 75%의 젊은이들이 그 이후로 더 많은 시간을 온라인에서 보냈다고 보고했습니다.

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