요약이 없습니다.

디스코드는 원래 게임을 위한 플랫폼에서 다양한 온라인 커뮤니티를 위한 공간으로 변화했습니다. 하지만 데이터 접근의 어려움으로 인해 이에 대한 학술 연구는 많지 않았습니다. 이 논문은 "디스코드 공개: 공공 커뮤니케이션의 종합 데이터셋(2015-2024)"을 소개합니다. 이는 지금까지 수집된 가장 큰 규모의 디스코드 서버 데이터입니다. 이 데이터셋은 4.74백만 사용자로부터 20억 5천만 개 이상의 메시지를 포함하고 있으며, 3,167개의 공개 서버에서 수집되었습니다. 이는 디스코드의 탐색 기능에서 제공되는 서버의 약 10%를 차지합니다. 데이터셋은 디스코드가 2015년에 출시된 이후부터 2024년 말까지의 내용을 포함하고 있으며, 커뮤니티 관리, 정보 공유, 사회적 상호작용을 연구하는 데 유용합니다. 데이터는 디스코드의 공개 API를 사용하여 수집되었으며, 윤리적 및 개인 정보 보호 지침을 준수했습니다. 분석하기 쉽게 정리되어 있습니다. 초기 연구 결과는 사용자 활동의 경향, 봇 사용, 언어 다양성을 보여주며, 영어가 가장 흔한 언어이고 그 뒤를 스페인어, 프랑스어, 포르투갈어가 따릅니다. 이 데이터셋은 사회 문제, 예술, 음악, 밈과 같은 인기 있는 커뮤니티 주제를 드러내며, 디스코드가 게임을 넘어 성장하고 있음을 나타냅니다.

룬은 루아우를 위한 독립 실행형 런타임으로, 노드나 데노와 유사합니다. 프로그램을 효율적으로 작성하고 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

룬의 주요 특징은 간단하면서도 강력한 인터페이스를 제공하여 사용하기 쉽다는 점입니다. 파일, 네트워킹, 표준 입력/출력에 대한 포괄적인 API를 제공하며, 크기는 약 5MB의 작은 실행 파일로 구성되어 있습니다. 온라인과 오프라인 모두에서 훌륭한 문서가 제공되어 사용자가 쉽게 참고할 수 있습니다. 또한, 로블록스 개발자에게 친숙한 환경을 제공하며, 작업 스케줄러도 포함되어 있습니다. 로블록스 모델과 파일을 다루기 위한 선택적 라이브러리도 지원합니다.

룬은 프로그램을 매우 짧게 만드는 것보다 가독성을 중시합니다. 또한, 로블록스 플랫폼 외부에서 완전한 로블록스 게임을 실행하는 것을 목표로 하지 않습니다.

룬을 사용하려면 설치 페이지를 방문하여 시작할 수 있습니다.

evolved.lua는 복잡한 시스템을 쉽게 만들 수 있도록 설계된 고성능의 유연한 엔티티-컴포넌트-시스템(ECS) 라이브러리입니다.

이 라이브러리는 아키타입 기반 접근 방식을 사용하여 엔티티와 컴포넌트를 효율적으로 저장하고 처리합니다. 컴포넌트는 연속 배열에 저장되어 빠른 반복 처리가 가능하며, 가비지 컬렉션의 부담과 불필요한 메모리 할당을 최소화합니다. API는 직관적이고 간단하게 설계되어 있어, 간단한 개요만으로도 쉽게 사용할 수 있습니다.

evolved.lua는 복잡한 시스템 생성, 필터가 있는 쿼리, 배치 작업을 지원하며, 사용자 정의 기능과 특성을 쉽게 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다. 설치는 LuaRocks를 통해 luarocks install evolved.lua 명령어로 할 수 있으며, 저장소를 클론하여 파일을 프로젝트에 복사하는 방법도 가능합니다.

기본 개념으로는 엔티티와 프래그먼트가 있습니다. 엔티티는 객체를 나타내는 식별자이고, 프래그먼트는 엔티티에 부착되는 컴포넌트의 유형입니다. 컴포넌트는 프래그먼트를 통해 엔티티에 부착할 수 있는 데이터입니다. 청크는 동일한 컴포넌트 집합을 가진 엔티티의 그룹으로, 효율적인 처리를 위해 사용됩니다.

핵심 기능으로는 evolved.id()를 사용하여 고유 식별자를 생성하고, evolved.set(entity, fragment, component)로 데이터를 부착하며, evolved.get(entity, fragment)로 데이터를 조회할 수 있습니다. evolved.batch_set()와 evolved.batch_remove()와 같은 함수는 여러 엔티티를 동시에 수정할 수 있게 해줍니다.

디버그 모드를 활성화하면 API 오용과 관련된 오류를 잡을 수 있습니다. 쿼리를 사용하여 엔티티를 효율적으로 필터링하고 처리하며, 시스템을 정의하여 처리 작업을 조직할 수 있습니다.

프래그먼트 태그, 훅, 고유 프래그먼트, 파괴 정책과 같은 고급 기능은 컴포넌트와 엔티티 관리를 위한 추가 기능을 제공합니다. evolved.lua는 성능, 단순성, 유연성을 균형 있게 갖춘 다재다능한 ECS 라이브러리로, Lua의 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

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연구자들은 새들의 뛰어난 이동 능력이 세포 내 에너지를 생산하는 미토콘드리아의 변화와 관련이 있다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어, 흰관모지빠귀와 같은 새들은 중단 없이 수천 마일을 날 수 있는데, 이는 상당한 에너지를 필요로 합니다. 이러한 요구를 충족하기 위해, 이들의 미토콘드리아는 이동 전에 수, 형태, 효율성에서 개선되어 사실상 "터보차지"된 상태가 됩니다.

연구에 따르면, 봄철 빛에 대한 노출이 증가하면 이러한 미토콘드리아 변화가 촉발되어 새들이 비행을 위해 더 많은 에너지를 생산할 수 있게 됩니다. 이동하는 새들은 비이동하는 새들에 비해 더 많은 수의 미토콘드리아를 가지고 있으며, 이들이 더 잘 기능하는 것으로 나타났습니다. 이는 고강도의 비행을 지속하는 데 도움을 줍니다.

이 연구는 이러한 미토콘드리아 적응이 환경 변화에 빠르게 반응하여 일어날 수 있음을 보여줍니다. 이를 "표현형 유연성"이라고 합니다. 그러나 미토콘드리아 성능의 향상은 유해한 분자의 생산 증가와 같은 부작용을 동반할 수 있습니다. 새들은 항산화제가 풍부한 식단으로 이를 상쇄할 수 있습니다.

새들이 이동 중 미토콘드리아 기능을 최적화하는 방법을 이해하는 것은 인간의 건강과 운동에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 연구자들은 사람에게서도 유사한 적응이 가능할지를 탐구하고 있습니다.

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구스 미첼의 "위대한 미독"이라는 기사에서는 괴테의 삶을 다루고 있으며, 특히 그의 작품 "파우스트"에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글은 문화와 문학과 관련된 주제를 탐구하고 있습니다. 독자들에게 이메일을 통해 자신의 생각을 나누도록 초대하고 있습니다.

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GPS(지구 위치 확인 시스템)는 2024년 하루에 700건 이상의 방해 및 위조 사건이 발생하며 심각한 위협에 직면해 있습니다. 특히 아제르바이잔 항공 8243편이 GPS 간섭으로 잘못된 경로로 유도되어 격추된 사건이 주목받고 있으며, 이로 인해 38명이 사망했습니다. 미국과 유럽, 중동 지역에서는 GPS 신호 방해가 증가하고 있어 은행 및 공공 서비스와 같은 중요한 분야에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있습니다.

GPS의 취약점은 약한 신호와 암호화 부족에서 비롯되며, 저렴한 장치로 간섭하기가 용이합니다. 현재 미국의 GPS 보안 강화를 위한 행정명령은 충분하지 않으며, 유럽의 갈릴레오나 중국의 베이두와 같은 대안에 비해 시스템이 뒤처지고 있습니다.

전문가들은 여러 가지 개선 방안을 제안하고 있습니다. 첫째, 신호 간섭을 걸러낼 수 있는 고급 안테나를 도입하고 이를 민간에서 사용할 수 있도록 해야 합니다. 둘째, 여러 GNSS 신호를 활용할 수 있는 이중 주파수 수신기로 업그레이드하여 정확성과 간섭 저항성을 높여야 합니다. 셋째, GPS 신호를 보호하기 위해 갈릴레오에서 시행한 것처럼 신호 암호화를 개발하고 배포해야 합니다. 넷째, GPS가 실패할 경우 신뢰할 수 있는 위치 확인을 제공하기 위해 향상된 로란(eLoran) 및 자기 항법과 같은 대체 내비게이션 시스템을 탐색해야 합니다. 마지막으로, GPS의 간섭 저항성을 개선할 수 있는 기술에 대한 수출 통제를 완화하는 정책 변화가 필요합니다.

상당한 조치와 자금 지원이 없으면 GPS는 세계적인 내비게이션 시스템으로서의 지위를 잃을 위험이 있습니다. 미국은 GPS의 보안과 기능을 강화하여 중요한 인프라를 보호함으로써 그 위상을 회복해야 합니다.

구글은 창의성을 향상시키기 위한 새로운 생성 미디어 모델과 도구를 발표했습니다. 이에는 Veo 3, Imagen 4, 그리고 Flow라는 영화 제작 도구가 포함됩니다.

Veo 3는 이전 모델인 Veo 2를 개선한 고급 비디오 생성 모델로, 배경 소음과 캐릭터 대화와 같은 오디오를 포함한 비디오를 생성할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 이 서비스는 미국의 Ultra 구독자와 Vertex AI의 기업 사용자에게 제공됩니다.

Veo 2의 업데이트에는 비디오 기능 개선, 정밀한 움직임을 위한 카메라 제어, 비디오 프레임 조정을 위한 아웃페인팅 기능, 장면에서 객체를 추가하거나 제거하는 기능이 포함됩니다. 이러한 개선 사항은 Vertex AI API에서도 제공될 예정입니다.

Flow는 사용자가 자연어로 장면을 설명하여 영화 같은 클립을 만들 수 있는 사용자 친화적인 AI 영화 제작 도구입니다. 이 도구는 미국의 Google AI Pro 및 Ultra 구독자에게 제공됩니다.

Imagen 4는 고품질의 세밀한 이미지를 생성하며, 인쇄 및 프레젠테이션에 적합한 개선된 타이포그래피를 제공합니다. 다양한 구글 앱에서 사용할 수 있으며, 곧 더 빠른 버전도 출시될 예정입니다.

Lyria 2는 음악 작곡 도구로, 뮤지션들이 새로운 창의적 아이디어를 탐구할 수 있는 실험적인 기능을 제공합니다. 이 도구는 YouTube Shorts와 Vertex AI와 같은 플랫폼을 통해 접근할 수 있습니다.

구글은 책임 있는 AI 창작을 강조하며, AI로 생성된 콘텐츠에 워터마크를 추가하는 SynthID를 도입했습니다. 이는 잘못된 정보에 대응하는 데 도움을 줍니다. 또한 AI로 생성된 자료를 식별하는 SynthID Detector도 출시했습니다. 구글의 목표는 아티스트와 창작자들이 자신의 아이디어를 더 쉽게 그리고 빠르게 실현할 수 있도록 지원하는 것입니다.

Overlap은 미디어 회사들이 비디오 콘텐츠를 검색하고 편집하며 이해하는 데 도움을 주는 AI 도구를 개발합니다. 우리의 사용자 친화적인 플랫폼은 주요 미디어 회사와 많은 콘텐츠 제작자들이 소셜 미디어용 비디오 클립을 자동화하는 데 사용하고 있습니다.

우리는 Overlap의 미래를 함께 만들어갈 제품 엔지니어를 찾고 있습니다. 이 역할에서는 우리의 기술 스택에서 작업하며, 특히 팟캐스트 분야에서 제품에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

주요 업무는 창립 팀과 협력하여 제품 기능을 정의하고 구현하는 것입니다. Next JS와 Python을 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하고 유지 관리하며, Google Cloud 인프라를 최적화하고 관리합니다. 또한 제품 디자인과 개발에도 기여하게 됩니다.

지원자는 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서 다양한 업무를 처리할 수 있는 능력이 필요합니다. 문제 해결 능력이 뛰어나고 세부 사항에 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 미국 시민으로 샌프란시스코에서 직접 근무할 수 있어야 합니다.

우대 사항으로는 백엔드 개발을 위한 Python 숙련도, 제품을 처음부터 끝까지 구축한 경험, Google Cloud 서비스, 특히 Firebase와 Kubernetes에 대한 이해가 포함됩니다. AI와 머신러닝에 대한 지식, Figma 사용 경험도 도움이 됩니다.

우리와 함께하면 Y Combinator의 지원을 받는 빠르게 성장하는 스타트업의 일원이 될 수 있습니다. 최첨단 AI 기술을 다루고, 회사에서의 성장과 주식 기회를 얻을 수 있습니다. 콘텐츠 소비 방식을 변화시키려는 열정적인 팀과 협력할 수 있는 기회입니다.

2025년 5월 20일, 구글은 모바일 중심의 새로운 AI 모델인 Gemma 3n을 발표했습니다. 이 모델은 스마트폰, 태블릿, 노트북과 같은 기기에서 강력하고 효율적인 성능을 제공하도록 설계되었습니다. Gemma 3n은 Gemma 3와 Gemma 3 QAT의 발전을 바탕으로 하여 AI를 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Gemma 3n의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 최적화된 성능으로 모바일에서 1.5배 더 빠르게 반응하며, Per-Layer Embeddings와 같은 혁신 덕분에 메모리 사용량이 줄어듭니다. 둘째, 유연성으로 사용자의 필요에 따라 성능과 품질을 동적으로 조정할 수 있습니다. 셋째, 개인 정보 보호와 오프라인 기능을 지원하여 인터넷 연결 없이도 기기에서 로컬로 실행됩니다. 넷째, 멀티모달 이해 능력을 갖추고 있어 오디오, 텍스트, 이미지를 처리하여 복잡한 상호작용과 향상된 음성 인식 및 번역이 가능합니다. 마지막으로, 일본어, 독일어, 한국어, 스페인어, 프랑스어와 같은 언어에서의 다국어 지원이 강화되었습니다.

이 모델은 개발자들이 실시간 입력에 반응하는 새로운 인터랙티브 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 구글은 안전성과 윤리적 고려를 보장하며 책임 있는 AI 개발에 대한 의지를 강조하고 있습니다.

개발자들은 오늘 구글 AI 스튜디오를 통해 클라우드 기반 테스트를 하거나 구글 AI 엣지를 통해 기기에서 개발할 수 있는 Gemma 3n을 미리 체험할 수 있습니다. 이번 출시로 고급 AI 기술이 더 많은 사람들에게 제공되는 중요한 이정표가 될 것입니다.

ZLinq는 .NET을 위한 새로운 LINQ 라이브러리로, 메모리 할당을 제로로 줄이는 데 중점을 두어 성능이 중요한 애플리케이션에 적합합니다. ZLinq의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, ZLinq는 구조체와 제네릭을 활용하여 LINQ 작업 중 메모리 할당을 피합니다. 이는 전통적인 LINQ 구현에서 흔히 발생하는 문제입니다. 둘째, 다양한 확장을 지원합니다. 예를 들어, LINQ to Span, LINQ to SIMD, 그리고 파일 시스템이나 JSON과 같은 트리 구조에 대한 LINQ를 포함합니다.

셋째, ZLinq는 .NET Standard 2.0, Unity, Godot 등 여러 플랫폼에서 작동하며, GitHub에서 2000개 이상의 별을 기록했습니다. 넷째, ZLinq는 .NET 10에서 도입된 모든 LINQ 메서드와 오버로드를 완벽하게 지원하여 높은 호환성과 성능 최적화를 보장합니다.

다섯째, 성능 벤치마크 테스트에서 ZLinq는 전통적인 LINQ보다 일반적으로 더 나은 성능을 보이며, 특히 메서드 체이닝이 포함된 경우에 두드러집니다. 메모리를 효율적으로 관리하기 위해 공격적인 풀링 기법을 사용합니다. 여섯째, 사용자는 기존 코드에 간단한 호출(AsValueEnumerable())을 추가함으로써 ZLinq로 쉽게 전환할 수 있으며, 현재의 LINQ 코드베이스와의 호환성을 유지합니다.

일곱째, ZLinq는 전통적인 LINQ에 비해 메서드 호출을 줄이고 성능을 개선하는 독특한 반복 구조를 사용합니다. 여덟째, 이 라이브러리는 트리 데이터 구조에 대한 LINQ 기능을 확장하여 JSON 및 기타 계층적 형식으로 데이터를 더 쉽게 조작할 수 있게 합니다.

마지막으로, ZLinq는 더 큰 오픈 소스 이니셔티브의 일환으로, 저자가 유지 관리에 어려움을 겪고 있지만 상업화에 대한 즉각적인 계획은 없습니다. ZLinq는 제로 할당, 포괄적인 메서드 지원, 고급 성능 최적화에 중점을 두어 다른 LINQ 라이브러리와 차별화되며, .NET 개발자에게 유망한 도구로 자리 잡고 있습니다.

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이 글에서는 다항식의 곱셈과 신호 및 시스템의 맥락에서 컨볼루션 합과의 관계를 설명합니다.

먼저, 두 다항식을 곱하는 방법을 교차 곱셈을 통해 보여주고, 이후에는 항을 정리하는 표를 사용하여 보다 체계적인 접근 방식을 설명합니다. 두 다항식의 계수의 곱의 합을 이용해 결과 다항식의 계수를 계산하는 공식을 제시합니다.

다음으로, 다항식을 계수의 합으로 표현하고 각 계수가 (x)의 거듭제곱과 곱해지는 보다 추상적인 표현을 소개합니다. 결과 다항식에 대한 핵심 공식이 도출되며, 각 계수가 두 다항식의 계수에 따라 어떻게 계산되는지를 강조합니다.

다항식 곱셈의 그래픽 방법도 설명되며, 한 다항식을 뒤집어 다른 다항식과 짝짓는 방식입니다. 이 방법은 항들이 결합하여 출력 계수를 형성하는 개념을 강화합니다.

이후 글은 이산 신호와 시스템으로 넘어가며, 컨볼루션이 다항식 곱셈과 유사하다는 점을 설명합니다. 이산 신호, 이산 시스템, 그리고 신호를 더 간단한 구성 요소로 분해하는 데 도움이 되는 중요한 임펄스 신호를 정의합니다.

선형 시불변(LTI) 시스템의 주요 특성도 논의되며, 시스템의 신호에 대한 응답은 임펄스에 대한 응답으로 결정될 수 있음을 나타냅니다.

컨볼루션 연산이 공식적으로 정의되며, 입력 신호와 임펄스 응답을 결합하는 방법을 보여줍니다. 예제를 통해 컨볼루션을 사용하여 출력을 계산하는 과정을 설명합니다.

컨볼루션의 여러 특성, 예를 들어 선형성과 교환법칙이 강조됩니다. 가장 중요한 특성은 컨볼루션 정리로, 컨볼루션의 푸리에 변환이 개별 신호의 푸리에 변환의 곱과 같다는 것을 나타내어 효율적인 계산을 가능하게 합니다.

결론적으로, 이 글은 다항식 곱셈의 수학적 기초와 신호 처리에서의 컨볼루션 적용을 설명하며, 이 두 개념이 어떻게 연결되어 있는지를 개괄합니다.

벤 존슨은 SQLite 애플리케이션의 데이터를 객체 저장소에서 복구할 수 있도록 개선하는 오픈 소스 도구인 리트스트림(Litestream)의 업데이트에 대해 이야기합니다. 그는 2020년에 전통적인 데이터베이스 시스템의 복잡한 서버 관리 문제를 해결하기 위해 리트스트림을 만들었습니다.

리트스트림은 데이터베이스 업데이트를 S3 호환 저장소로 지속적으로 스트리밍하여 서버가 실패할 경우 쉽게 데이터를 복구할 수 있도록 합니다. 시간이 지나면서 그들은 읽기 복제본과 기본 장애 조치와 같은 더 발전된 기능을 제공하는 라이트FS(LiteFS)를 개발했습니다. 두 도구 모두 유용하지만, 리트스트림은 그 단순성 덕분에 더 인기가 높습니다.

리트스트림의 최근 개선 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 복원 속도가 빨라졌습니다. 기존의 복원 방법은 마지막 스냅샷 이후의 모든 변경 사항을 재생해야 했기 때문에 느렸습니다. 새로운 방법은 순서가 있는 변경 세트(LTX 파일)를 사용하여 더 빠른 시점 복원을 가능하게 합니다.

둘째, 동기화가 간소화되었습니다. 리트스트림은 이제 현대적인 객체 저장소를 통해 시간 기반 임대 시스템을 사용하여 복잡한 설정 없이 여러 인스턴스를 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다.

셋째, 경량 읽기 복제본이 도입되었습니다. 새로운 읽기 복제본 계층은 객체 저장소에서 페이지를 효율적으로 가져오고 캐시하여 성능을 개선하면서 기존 SQLite 애플리케이션과의 호환성을 유지합니다.

넷째, 대량 데이터베이스 동기화가 가능해졌습니다. 업데이트된 설계는 여러 데이터베이스를 동시에 복제할 수 있도록 하여 이전의 한계를 해결했습니다.

전반적인 목표는 SQLite의 기능을 향상시키면서도 사용자 친화성을 유지하는 것입니다. 저자는 리트스트림의 미래와 AI 및 코딩 환경에서의 잠재적 응용에 대해 기대하고 있습니다.

소프트웨어 엔지니어는 종종 컴퓨터 과학 학위를 가지고 있습니다. 이는 과학과 공학이 서로 다른 분야라는 점에서 모순처럼 보일 수 있습니다. 그러나 소프트웨어 개발은 두 분야의 독특한 조합으로, 알려진 시스템인 컴퓨터를 공학적으로 다루는 것과 비전을 바탕으로 한 발견의 과정을 포함합니다.

소프트웨어는 비전을 실현하기 위한 자원의 단순한 조합처럼 보일 수 있지만, 비전과 공학 사이의 관계는 더 복잡하고 얽혀 있습니다. 예를 들어, 초기 컴퓨터 그래픽에서는 색상 순환과 같은 기술이 사용되었으며, 개발자들은 기술에 대한 이해를 창의적으로 적용하여 원래 의도하지 않았던 인상적인 결과를 만들어냈습니다.

저자는 도구와 기술에 대한 깊은 이해가 혁신적인 결과로 이어진다고 주장합니다. 소프트웨어 개발에서 추상화 계층에만 의존하면 창의성이 저해될 수 있습니다. 엔지니어들이 이러한 도구를 블랙박스로 취급하고 내부 작동 방식을 완전히 이해하지 못할 경우, 이는 평범함으로 이어질 수 있습니다. 이는 품질 개선 없이 대량으로 생산된 게임에서 볼 수 있는 현상입니다.

대규모 엔지니어링 조직에서는 계층 구조와 분리된 팀이 비전과 공학 간의 양방향 관계를 억제할 수 있어, 적응이나 혁신이 어려워질 수 있습니다. 소프트웨어 개발이 이해를 통해 이익을 얻는 것처럼, 조직도 깊은 지식과 협업의 문화를 키워야 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.

예비 기업가들은 종종 성공적인 인물들을 모방하지만, 그들이 성공에 이르기까지의 기초 작업을 이해하지 못합니다. 마찬가지로, 기업들은 기존의 성공적인 회사에서 관행을 채택할 수 있지만, 이는 특정 맥락의 산물이라는 사실을 깨닫지 못합니다. 진정한 혁신을 촉진하기 위해서는 조직이 모방보다 이해를 우선시해야 하며, 훌륭한 결과는 깊은 지식에 의해 형성된 비전과 공학의 시너지를 통해 나온다는 점을 인식해야 합니다.

로토는 NLnet Labs에서 개발한 새로운 임베디드 스크립팅 언어로, Rust 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 이 언어는 Rotonda와 같은 BGP(경계 게이트 프로토콜) 애플리케이션을 위한 복잡한 필터를 간단하고 빠르며 신뢰성 있게 생성할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

로토의 주요 특징 중 하나는 정적 타입입니다. 많은 동적 언어와 달리 로토는 정적으로 타입이 지정되어 있어 성능과 타입 안전성을 향상시킵니다. 또한 로토 스크립트는 JIT(Just-In-Time) 컴파일러를 사용하여 실행 시간에 기계 코드로 컴파일되므로 속도가 빨라집니다. 로토는 배우기 쉬운 언어로 설계되어 있으며, 친숙한 스크립팅 언어와 유사하지만 정적 타입을 특징으로 합니다.

사용자는 filtermap과 같은 구조를 통해 필터를 정의할 수 있어 복잡한 필터 조건을 쉽게 작성할 수 있습니다. 이 언어는 호스트 애플리케이션에서 정의된 타입과 메서드를 활용할 수 있어 유연하고 강력합니다. 예를 들어, 간단한 필터는 IP 주소가 지정된 범위 내에 있는지를 확인할 수 있습니다. 호스트 애플리케이션은 어떤 함수와 필터가 실행될지를 관리하여 자동 스크립트 실행을 피합니다.

로토는 Rust와 잘 통합되어 있어 직렬화 없이 Rust 타입을 직접 사용할 수 있어 BGP 메시지를 처리하는 데 효율적입니다. 현재 로토는 개발 중이며, 발전을 위해 피드백을 환영합니다. 관심 있는 사용자는 문서와 저장소에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다.

2025년 3월 11일, 존 넌리와 알렉스 사보가 러스트에서 초기화되지 않은 버퍼를 처리하는 새로운 방법을 소개했습니다. 이 방법은 rustix 1.0 라이브러리에 구현되었으며, 데이터 안전하게 버퍼에 읽어들이는 과정을 간소화하는 새로운 Buffer 특성을 특징으로 합니다.

Buffer 특성은 다양한 유형의 버퍼에 데이터를 읽어들이는 기능을 제공합니다. 이 특성은 버퍼에 대한 원시 포인터를 얻고, 얼마나 많은 요소가 초기화되었는지를 확인하는 메서드를 정의합니다. Buffer 특성을 사용하는 함수는 파일 디스크립터에서 초기화된 버퍼와 초기화되지 않은 버퍼 모두에 데이터를 읽어올 수 있습니다. 예를 들어, &mut [u8] 버퍼에 읽어들일 경우 읽은 바이트 수를 반환하고, &mut [MaybeUninit<u8>]에 읽어들일 경우 초기화된 데이터와 초기화되지 않은 공간을 위한 두 개의 슬라이스를 제공합니다.

이 특성은 Vec<T>와 함께 사용하여 여유 용량에 데이터를 읽어들일 수 있어, 불필요한 할당 없이 메모리를 효율적으로 사용할 수 있습니다. read 함수는 시스템 호출을 통해 데이터를 읽고, 몇 바이트가 기록되었는지를 검증합니다. Buffer 특성은 u8에 국한되지 않고 다른 데이터 타입과도 함께 사용할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.

하지만 Buffer 특성을 사용할 경우 컴파일 중 혼란스러운 오류 메시지가 발생할 수 있어, 더 나은 문서화가 필요합니다. 현재 구현은 일부 안전하지 않은 코드를 요구하지만, 향후 개선 사항으로는 초기화되지 않은 버퍼에 안전하고 점진적으로 쓰기 위한 Cursor API의 도입이 제안되고 있습니다.

Buffer 특성이 러스트의 표준 라이브러리에 표준화될 수 있기를 바라며, 이는 기존의 BorrowedBuf보다 간단한 대안을 제공할 것입니다. 이 새로운 접근 방식은 러스트에서 초기화되지 않은 버퍼를 다루는 과정을 더 안전하고 효율적으로 만들기 위한 것입니다.

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이 기사는 인공지능(AI)의 에너지 소비와 탄소 발자국에 대해 다루고 있으며, AI 기술이 일상생활에 점점 더 통합됨에 따라 에너지 수요가 크게 증가하고 있음을 강조합니다.

AI 도구인 챗봇과 이미지 생성기가 인기를 끌면서 이들의 에너지 요구량이 급격히 증가하고 있습니다. 현재 추정에 따르면, AI는 데이터 센터에서 사용되는 전기의 상당 부분을 소비할 수 있을 것으로 보입니다.

AI 모델이 훈련되고 운영되는 데이터 센터의 전기 소비량은 2017년 이후 두 배로 증가했습니다. 2028년까지 데이터 센터에서 사용되는 전기의 절반 이상이 AI 용도로 사용될 것으로 예상됩니다.

데이터 센터에서 소비되는 전기는 종종 화석 연료에서 공급되며, 이는 탄소 배출량을 증가시키는 원인이 됩니다. 이러한 센터에서 사용되는 에너지의 탄소 밀도는 국가 평균보다 높아 기후 변화에 기여하고 있습니다.

기술 기업들은 자사 AI 모델이 사용하는 에너지에 대한 투명성이 부족하여, 연구자와 정책 입안자들이 AI의 실제 환경 영향을 이해하기 어렵게 만들고 있습니다.

AI에 대한 에너지 수요는 급격히 증가할 것으로 예상되며, 이는 많은 가정에 전력을 공급할 수 있는 양에 이를 수 있습니다. 이러한 성장은 배출량 증가와 에너지 그리드에 대한 부담을 초래할 수 있습니다.

소비자들은 데이터 센터 확장 비용을 전기 요금 인상을 통해 부담할 수 있습니다. 유틸리티 회사들이 기술 대기업에 할인 혜택을 제공하는 경우가 많아, 일반 사용자에게는 요금이 증가할 수 있습니다.

AI 기술이 점점 더 보편화되고 유용해지고 있지만, 그에 따른 에너지 요구와 환경적 영향은 산업의 지속 가능성과 투명성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

아디티아 아탈리에의 이 글은 클로저를 사용하여 웹 애플리케이션을 구축하는 과정의 복잡성을 다루고 있으며, 클로저 생태계에서 웹 프레임워크와 애플리케이션 아키텍처를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

클로저는 몇몇 주요 웹 프레임워크에 의존하는 다른 프로그래밍 언어들과 달리, 개발자들이 다양한 라이브러리를 조합하여 사용할 수 있도록 장려합니다. 이를 통해 개발자들은 애플리케이션에 대한 유연성과 제어력을 가질 수 있습니다.

링(Ring)은 클로저에서 HTTP 요청과 응답을 처리하는 데 필수적인 기본 라이브러리 모음입니다. 링은 해시 맵을 기반으로 작동하며, 제티(Jetty)를 사용하여 내장 애플리케이션 서버 모델을 지원합니다.

이 글은 전통적인 프레임워크와 클로저의 라이브러리 기반 접근 방식을 비교합니다. 전통적인 프레임워크는 종종 엄격한 아키텍처와 의존성을 강요하지만, 클로저는 개발자들이 필요에 맞는 구성 요소를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 그러나 이러한 유연성은 복잡성을 초래할 수도 있습니다.

클로저의 미들웨어는 요청과 응답 주기에 처리 단계를 추가할 수 있는 기능적 메커니즘입니다. 이를 통해 인증이나 로깅과 같은 관심사를 분리하여 모듈성을 향상시킬 수 있습니다.

클로저는 많은 프레임워크처럼 내장된 라우팅 솔루션을 제공하지 않습니다. 대신, 컴포주어(Compojure)와 같은 라이브러리를 사용하거나 사용자 정의 라우팅 메커니즘을 작성할 것을 제안하여 개발자에게 라우팅 로직을 정의할 자유를 줍니다.

초보자에게는 간단한 스택인 링, 제티, 컴포주어, 히컵(Hiccup)으로 시작하고 경험이 쌓일수록 점차 더 복잡한 솔루션을 탐색할 것을 권장합니다.

이 글은 기존 데모와 자원, 비디오 튜토리얼, 커뮤니티 토론 등을 통해 실습을 권장하며, 클로저 웹 개발에 대한 탄탄한 기초를 쌓을 수 있도록 돕습니다. 전반적으로 이 글은 클로저 웹 스택을 이해하는 데 도움을 주며, 이 언어로 웹 애플리케이션을 구축할 때 신중하고 기본 원칙에 기반한 접근 방식을 권장합니다.

Bezel에서는 브랜드가 타겟 광고를 만들 수 있도록 페르소나를 개발하고 있습니다. 최근 브랜드들은 OpenAI 이미지 API를 사용해 고객을 위한 광고 영감을 생성해 달라고 요청했습니다. 이 API는 이미지 생성과 편집이라는 두 가지 주요 기능을 가지고 있습니다.

우리는 생성된 이미지의 품질을 향상시키기 위해 평가자(인공지능 모델)를 활용하여 흐릿한 텍스트나 시각적 매력이 떨어지는 등의 결함을 식별하는 시스템을 구축했습니다. 광고 생성을 위한 복잡한 프롬프트로 시작했지만, 초기 모델이 명확한 이미지를 생성하는 데 어려움을 겪는 것을 발견했습니다.

우리는 "LLM-as-a-Judge"라는 평가 방법을 사용하여 텍스트의 흐림과 시각적 문제를 감지했습니다. 반복적인 편집 과정을 통해 평가자가 식별한 특정 결함을 해결함으로써 이미지 품질을 개선했습니다. 그러나 이 과정에서 창의적인 작업과 기술적인 작업 간의 균형을 맞추는 데 한계가 있다는 것을 알게 되었습니다.

접근 방식을 개선하기 위해 우리는 이미지의 특정 영역에 편집을 집중할 수 있는 바운딩 박스 방법을 개발했습니다. 하지만 이 방법은 모델이 정확한 픽셀 수준의 데이터를 제공하는 데 어려움을 겪어 정확한 결과를 얻지 못했습니다.

결론적으로, 대형 언어 모델은 고수준의 시각적 문제를 식별하는 데 효과적이지만, 공간적 정확성이 필요한 세부 편집을 수행하는 데는 어려움을 겪고 있습니다. 우리의 연구 결과는 LLM이 복잡하고 반복적인 이미지 편집보다는 개별 평가에 더 적합하다는 것을 시사합니다. 이러한 방법론을 개선하면 이미지 생성에서 중요한 발전이 있을 것이라고 믿습니다.

NSA 셀렉터는 Lectronz에서 구매할 수 있는 유로랙 모듈입니다. 이 모듈은 두 개의 이더넷 잭과 하나의 오디오 출력을 갖추고 있어 네트워크 트래픽을 캡처하고 소리로 변환할 수 있습니다.

NSA 셀렉터는 오디오 인터페이스가 아닙니다. MP3나 WAV와 같은 특정 오디오 형식을 재생하지 않으며, 단순히 네트워크 트래픽을 수집하여 오디오로 변환합니다. 이 모듈은 BMP 파일과 같은 비압축 이미지를 처리할 수 있어 픽셀을 "듣는" 경험을 제공합니다. 또한, 표준 오디오 파일을 4비트 형식으로 변환하는 독특한 방법을 사용하여 높은 샘플링 속도로 변환하며, 그 결과 독특한 소리를 만들어내지만 고음질은 아닙니다.

네트워크 모니터링 기능을 통해 온라인 게임, IoT 데이터, 원격 데스크톱 프로토콜 등 다양한 유형의 네트워크 트래픽을 들을 수 있습니다. 창의적인 활용으로는 네트워크 데이터를 MIDI로 제어할 수 있도록 맞춤형 코드를 작성하는 것도 가능합니다. 이 모듈은 빠른 이더넷 스위치 역할을 하며 특정 전원 요구 사항이 있습니다. 완전 조립된 제품으로 구매하거나 키트 형태로도 제공됩니다.

자세한 정보는 Lectronz를 방문하여 조립 및 사용에 관한 동영상을 확인할 수 있습니다.

미국은 항상 무역 적자를 기록하는데, 이는 수출보다 수입이 더 많기 때문입니다. 이러한 불균형은 국내 저축이 낮기 때문에 발생하며, 미국은 투자 자금을 조달하기 위해 해외에서 차입하는 데 의존하고 있습니다. 무역 적자를 줄이기 위해서는 수출을 늘리고 저축률을 개선해야 합니다.

폐쇄 경제에서는 투자와 저축이 같지만, 미국 경제는 국제 무역에 개방되어 있어 저축과 투자 수준이 다를 수 있습니다. 수출보다 수입이 많을 경우, 외국 투자자로부터 돈을 빌려야 하며, 이는 미국 자산의 매각으로 이어져 무역 적자를 초래합니다.

데이터에 따르면, 미국의 저축은 투자 지출에 비해 종종 뒤처져 왔으며, 특히 2000년 이후로 더욱 두드러집니다. 저축과 투자 간의 격차는 2008년 금융 위기 이전에 확대되었고, 위기 동안에는 좁혀졌으며, 이후에는 특히 COVID-19 팬데믹 동안 변동성을 보였습니다.

무역 정책은 무역 균형에 영향을 미칠 수 있지만, 효과를 보려면 저축-투자 격차도 해결해야 합니다. 예를 들어, 미국이 석유 수입을 줄인다고 해도 저축 격차가 여전히 존재한다면 전체 무역 적자가 줄어들지 않을 수 있습니다.

무역 적자에 대한 비판자들은 이것이 미국 자산의 외국 소유를 초래하여 소득이 해외로 유출된다고 주장합니다. 그러나 해외에서 차입하는 것은 경제의 생산 능력을 향상시킬 수도 있습니다. 무역 적자를 줄이기 위해서는 일반적으로 초기에는 투자를 줄이고 이후에 저축을 늘리는 고통스러운 조정이 필요합니다.

결론적으로, 미국의 무역 적자는 저축과 투자 역학에 연결되어 있으며, 이를 해결하기 위해서는 복잡한 경제적 조정이 필요합니다.

90s.dev의 제작자는 2월부터 이 새로운 플랫폼을 개발해 왔으며, 이제 이를 공개하게 되어 매우 기쁩니다.

90s.dev는 게임과 게임 개발 도구를 만들기 위한 API입니다. 특히 320x180 캔버스 형식으로 앱을 만들 수 있는 레트로 "운영 체제"를 시뮬레이션합니다.

이 플랫폼의 주요 기능으로는 웹 브라우저에서 실행되며 WebGL2를 사용해 60fps 게임을 지원합니다. 또한, 빠른 개발을 위한 TypeScript 중심의 SDK가 포함되어 있습니다. GitHub이나 NPM에서 모듈을 가져올 수 있는 기능도 지원하며, 픽셀 아트와 게임 자산을 만들기 위한 기본 앱이 제공됩니다.

혁신적인 요소로는 GUI 디자인을 위한 간단한 자동 레이아웃 시스템이 있습니다. "Refs"라는 기능을 통해 동적으로 UI를 업데이트할 수 있는 감시 가능한 속성을 제공합니다. 추상적이고 구체적인 뷰를 활용한 독특한 접근 방식으로 유연한 GUI 디자인이 가능합니다.

커뮤니티 중심의 접근을 강조하며, 사용자들이 자신의 앱과 게임 자산을 만들고 공유하도록 장려합니다. 협업을 위한 도구도 제공되며, 이슈 트래커와 토론 포럼이 포함되어 있습니다.

전반적으로 90s.dev는 쉬운 게임 개발을 가능하게 하면서, 커뮤니티 중심의 환경을 조성하는 것을 목표로 하고 있습니다.

브루스 로빈슨은 그의 각본 "위드네일과 나"의 새로운 판에 친구 비비안에게 헌정하는 글을 썼다. 그는 1964년 드라마 학교에서 만난 비비안을 매력적이고 잊을 수 없는 인물로 묘사한다. 비비안은 배우나 작가로서 뛰어나지 않았지만, 진정한 재능은 그가 그 자체로 존재하는 것이었고, 주변 사람들을 매료시켰다.

로빈슨은 일기 속에서 그들의 우정을 회상하며, 과음, 유머러스한 모험, 그리고 깊은 대화를 떠올린다. 그는 비비안이 알코올 문제로 힘들어 했고, 결국 암과 싸우게 된 과정을 언급하며 죽음 앞에서도 용감했던 비비안의 모습을 강조한다. 이 헌정 글은 비비안에 대한 진심 어린 경의를 표하며, 그들이 함께한 경험과 비비안이 로빈슨의 삶과 작업에 미친 영향을 감사히 여기는 내용을 담고 있다.

디르크 지프와 페리 마고레프가 수십 년에 걸쳐 모은 희귀 기타 컬렉션이 메트로폴리탄 미술관에 기증됐다. 이 컬렉션은 거의 600개의 빈티지 악기로 구성되어 있으며, 20세기 미국 문화와 음악에 대한 기타의 깊은 영향을 강조한다.

메트의 큐레이터인 제이슨 도브니는 현대 악기의 전시를 개선하기 위해 작업하던 중 이 컬렉션에 대해 알게 되었다. 마고레프가 이 컬렉션을 비밀로 유지해온 지 몇 년이 지나, 지프는 마침내 대중과 공유하기로 결정했다. 이 컬렉션에는 상징적인 기타들이 포함되어 있으며, 악기의 발전과 문화적 중요성을 보여주는 것을 목표로 하고 있다.

기타들은 2027년 봄에 개관할 메트의 영구 전시관에서 전시될 예정이다. 이 전시는 기타를 미국 역사에서 중요한 요소로 기념하고, 사회적 장벽을 허물고 전 세계 대중문화에 영향을 미친 역할을 강조하는 데 중점을 둔다.

자신을 "기타 고고학자"라고 부르는 마고레프와 지프는 이 컬렉션을 단순한 기념품이 아니라 음악 역사에서 중요한 유물로 보고, 이를 연주하고 감상할 가치가 있다고 생각한다. 메트는 전시에서 음악가들을 참여시켜 악기와의 상호작용을 통해 이들의 살아있는 역사를 강화할 계획이다.

전반적으로 이번 기증은 기타를 예술 형식으로 인정하고, 미국의 정체성과 창의성의 중요한 요소로서의 가치를 부각시키는 의미를 가진다.

리노 페레이라는 LaTeX에서 사용할 수 있는 대체 글꼴에 대해 이야기하며, 기본 글꼴인 컴퓨터 모던을 넘어서는 다양한 선택지를 제시합니다. 그는 고품질의 무료 글꼴 옵션을 탐구하며, 긴 문서에 적합한 세리프 글꼴에 중점을 둡니다. 이 글에서는 벤보, 팔라티노, 크림슨, 리버틴, STIX, 차터, 유토피아 등 일곱 가지 글꼴을 소개하며 각 글꼴에 대한 설명과 샘플을 제공합니다.

LaTeX 사용자들은 과학 문서에서 컴퓨터 모던 글꼴이 많이 사용되기 때문에 대체 글꼴을 찾는 경우가 많습니다. LaTeX에서 중요한 글꼴 유형으로는 본문에 적합한 세리프 글꼴, 제목에 적합한 산세리프 글꼴, 타자기 스타일의 모노스페이스 글꼴이 있습니다. 글꼴을 선택할 때는 수학 기호를 지원하는지 확인하고 적절하게 조합하는 것이 중요합니다.

특히 주목할 만한 글꼴로는 벤보가 있습니다. 벤보는 역사적 의미가 있는 구식 글꼴로, 주로 책에서 사용됩니다. 팔라티노는 가독성이 뛰어난 널리 알려진 글꼴로, 여러 무료 복제본이 존재합니다. 크림슨은 현대적인 구식 글꼴로, 일반 사용을 위한 고품질 무료 대안으로 설계되었습니다. 리버틴은 바로크 스타일에서 영감을 받은 현대적인 글꼴로, 디자인이 우수하고 다재다능한 특징을 가지고 있습니다.

저자는 LaTeX 문서에 적합한 글꼴 조합을 선택하는 것이 중요하다고 강조하며, 코드와 샘플을 위한 GitHub 저장소와 같은 추가 자료를 제공합니다. 후속편에서는 이 주제를 계속 다룰 예정입니다.

레드 프로그래밍 언어는 REBOL에서 영감을 받아 개발된 고급 프로그래밍 언어로, 사용자 친화적이고 다재다능한 특징을 가지고 있습니다. 레드의 주요 특징 중 하나는 간단한 문법으로, 사람이 읽고 쓰기 쉽습니다. 또한 메타 언어 기능을 갖추고 있어 자신의 코드와 데이터를 설명할 수 있습니다.

레드는 함수형, 명령형, 반응형, 기호적 프로그래밍 등 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 프로토타입 기반의 객체 지향 프로그래밍을 지원하며, 50개 이상의 내장 데이터 타입을 제공합니다. 정적 컴파일 또는 Just-In-Time(JIT) 방식으로 네이티브 코드로 컴파일할 수 있는 옵션도 있습니다.

레드는 작고 독립적인 실행 파일을 생성하며, 크기는 1MB 이하로 외부 의존성이 없습니다. 동시 프로그래밍을 위한 강력한 지원을 제공하며, 액터와 병렬 컬렉션을 활용합니다. 또한 특별한 도메인 특화 언어(DSL)를 통해 시스템 수준의 프로그래밍도 가능하게 합니다.

크로스 플랫폼 GUI 시스템과 애플리케이션을 위한 레이아웃 DSL도 포함되어 있습니다. 상호작용 코딩을 위한 REPL(읽기-평가-출력 루프) 기능이 있어 고급 스크립팅도 지원합니다. 전체 도구 체인이 단일 실행 파일에 포함되어 있어 별도의 설치 없이 쉽게 사용할 수 있습니다.

레드는 "풀 스택 언어"를 목표로 하며, 사용자들이 저수준 시스템 프로그래밍부터 고수준 스크립팅까지 일관된 문법으로 작업할 수 있도록 돕습니다. 이 언어는 2011년 ReBorCon 컨퍼런스에서 처음 소개되었습니다.

코끼리는 크고 긴 수명에도 불구하고 놀랍게도 암 발생률이 낮습니다. 연구에 따르면, 코끼리는 p53이라는 유전자를 20개 가지고 있는데, 이 유전자는 종양 억제에 도움을 줍니다. 반면, 인간은 이 유전자를 단 하나만 가지고 있습니다. p53 유전자는 손상된 세포가 증식하는 것을 막는 데 중요한 역할을 하며, 이는 암을 예방하는 데 필수적입니다.

2022년에 발표된 연구에서는 코끼리의 다양한 p53 유전자가 그들이 인간보다 더 효과적으로 암을 피할 수 있도록 한다고 밝혔습니다. 일반적으로 큰 동물일수록 암 위험이 높지만, 코끼리와 일부 다른 대형 동물들은 예외인 것으로 보이며, 이를 "페토의 역설"이라고 합니다.

최근 연구는 코끼리의 다양한 p53 변이가 주로 높은 체온으로 인한 DNA 손상으로부터 정자를 보호하기 위한 것일 수 있으며, 암 예방은 그에 따른 부수적인 이점일 수 있다고 제안합니다. 코끼리가 암을 어떻게 관리하는지를 이해하면 인간을 위한 새로운 치료법 개발로 이어질 수 있습니다.

데이비드 로젠탈의 블로그에서는 엔비디아의 초기 역사와 젠슨 황의 리더십 아래에서의 성장 과정을 다룹니다. 그는 엔비디아의 여정을 기록한 두 권의 책을 언급하며, 한 권은 자세한 내용을 담고 있지만 다른 한 권은 기술적인 부분에서 정확성이 떨어진다고 지적합니다.

로젠탈은 NV1 그래픽 칩 개발 과정에서의 혁신에 대해 이야기하며, 데이터 처리 방식을 개선하는 이미지 모델과 I/O 아키텍처를 강화하는 두 가지 주요 접근 방식을 강조합니다. NV1은 쿼드릭 패치를 사용하여 그래픽 렌더링을 개선하고 PCI 버스 대역폭을 효율적으로 활용했습니다.

그는 또한 엔비디아의 I/O 아키텍처, 특히 "가상화된 객체" 시스템이 하드웨어 기능의 소프트웨어 에뮬레이션을 가능하게 하여 제품 개발 속도를 높였다고 설명합니다. 이 혁신은 엔비디아가 경쟁자들에 맞서 성공하는 데 중요한 역할을 했습니다.

로젠탈은 자신의 선 마이크로시스템즈에서의 경험과 그래픽 기술 개발 중 배운 교훈을 회상합니다. 그는 숙련된 엔지니어들과의 협력과 투자자들의 통찰력이 엔비디아가 효과적으로 혁신하고 미래의 요구에 적응할 수 있도록 했다고 평가합니다. 결국, 그는 엔비디아를 위해 개발한 아키텍처가 자신의 가장 중요한 엔지니어링 성과라고 생각합니다.

Jwno는 Windows 10과 11을 위해 설계된 사용자 친화적인 타일링 창 관리자입니다. 이 프로그램은 매우 커스터마이즈가 가능하며, Janet 프로그래밍 언어로 만들어졌습니다. Jwno는 창 관리를 개선하는 독특한 기능을 제공하여 데스크탑을 쉽게 제어할 수 있도록 도와줍니다.

Jwno는 애플리케이션 창을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 현재 문서화 작업이 진행 중이어서 일부 링크는 아직 작동하지 않을 수 있습니다. 시각적인 예시로는 Emacs와 Sonic Pi와 같은 애플리케이션을 관리하는 방법이 포함되어 있습니다.

새로운 사용자에게는 기능 소개, 설치 가이드, 인터랙티브 튜토리얼과 같은 자료가 유용합니다. 경험이 있는 사용자에게는 요리책, 참조 색인, 개발 가이드가 도움이 될 것입니다. 추가 자료로는 다운로드 링크, 이슈 트래커, GitHub와 Chisel에서의 소스 코드가 있습니다.

요약이 없습니다.

언어학자들은 이누이트어가 눈을 나타내는 여러 단어를 가지고 있다는 것을 확인했습니다. 이는 이전에 신화로 여겨졌던 개념을 지지하는 결과입니다. 최근 연구에서는 여러 세계 언어를 분석하여, 다양한 문화가 그들에게 중요한 개념에 대해 많은 단어를 가지고 있다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어, 사모아 사람들은 용암에 대해, 스코틀랜드 사람들은 오트밀에 대해 많은 단어를 사용합니다.

연구자들은 이중언어 사전을 살펴보며 각 언어에서 특정 개념이 차지하는 공간을 측정했습니다. 그들은 언어가 종종 그들의 환경과 관련된 것들에 대해 더 많은 단어를 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 아랍어는 사막에 대한 단어가 많고, 산스크리트어는 코끼리에 대한 단어가 많습니다. 그러나 포르투갈어에서 '황홀'과 같은 특정 개념이 강조되는 이유는 여전히 불분명합니다.

이 연구는 언어 상대성 이론을 다시 떠올리게 합니다. 이 이론은 언어가 우리가 세상을 인식하는 방식에 영향을 미칠 수 있지만, 완전히 결정짓지는 않는다고 주장합니다. 연구 결과는 단어의 수가 문화적 중요성을 반영할 수 있지만, 사전은 한계가 있으며 언어가 일상생활에서 어떻게 사용되는지를 완전히 나타내지 못할 수 있음을 보여줍니다. 향후 연구는 대화나 소셜 미디어에서 실제 언어 사용을 탐구하여 더 많은 통찰을 제공할 수 있을 것입니다.

윈도우 3.0은 1990년 5월 22일에 출시되었으며, 마이크로소프트에게 중요한 이정표가 되었습니다. 이는 윈도우의 첫 번째 성공적인 버전으로 평가받고 있습니다. 이 버전의 장점과 단점을 살펴보면 다음과 같습니다.

장점으로는 먼저 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 있습니다. 이는 MS-DOS에 비해 사용하기 쉬워 많은 사용자들이 접근할 수 있었습니다. 또한, 이전 버전보다 안정성이 향상되어 사용자들이 시스템을 오랜 시간 동안 사용할 수 있었습니다. 협동 멀티태스킹 기능이 도입되어 기본적이긴 하지만 당시 경쟁 시스템보다 나은 성능을 보여주었습니다. 인기 있는 소프트웨어인 워드와 엑셀의 그래픽 버전이 포함되어 있어 생산성을 높이는 데 기여했습니다. 상대적으로 저렴한 PC에서도 실행할 수 있어 대중적인 채택을 촉진했습니다. 또한, 혼란스러운 컴퓨팅 환경 속에서 PC 하드웨어 호환성을 표준화하는 데 도움을 주었습니다. 사용자들은 자신의 PC를 쉽게 개인화할 수 있어 더욱 친숙하게 느낄 수 있었습니다.

반면 단점으로는 짧은 수명이 있습니다. 윈도우 3.0은 빠르고 안정적인 윈도우 3.1에 의해 빠르게 대체되었습니다. 사용자들은 자주 시스템이 다운되어 재부팅해야 하는 불편함을 겪었습니다. 협동 멀티태스킹만 지원하여 애플리케이션이 멀티태스킹을 제어했기 때문에 다른 시스템에 비해 효율성이 떨어졌습니다. 초기에는 사운드 장치와 같은 최신 하드웨어에 대한 지원이 부족했으며, 이후 업데이트를 통해 개선되었습니다. 마지막으로, MS-DOS 위에서 작동하기 때문에 성능과 안정성에 영향을 미쳤습니다.

결론적으로, 윈도우 3.0은 마이크로소프트에게 중요한 제품으로, 시장 점유율을 크게 높이고 미래의 성공을 위한 기반을 마련했습니다. 사용자 경험과 가격 면에서의 장점이 당시 단점보다 더 큰 비중을 차지했습니다.

OpenAI Codex는 코딩 생산성을 높여주는 채팅 기반 도구이지만, 개선이 필요한 부분이 있습니다. 사용하려면 유료 구독과 다중 인증이 필요합니다.

제가 좋아하는 점은 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 멀티태스킹 기능입니다. 이 기능은 제 작업 흐름에 잘 맞습니다. 또한, 채팅 인터페이스를 통해 작업 진행 상황과 로그를 쉽게 확인할 수 있어 업데이트 관리가 용이합니다. Codex는 휴대폰에서도 사용할 수 있어 사무실 밖에서도 작업할 수 있는 접근성이 좋습니다.

하지만 개선이 필요한 부분도 있습니다. 작업이 가끔 이유 없이 실패하는 오류 처리 문제와, 큰 작업을 실행할 때 불편함이 있어 만족할 만한 결과를 얻기 어려운 코드 품질 문제가 있습니다. 기존의 풀 리퀘스트를 업데이트하는 것이 어렵고, Codex는 새로운 풀 리퀘스트를 만드는 것을 선호합니다. 또한, 특정 작업에 대해 인터넷에 접근할 수 없어 의존성 문제를 해결하는 데 한계가 있습니다.

현재로서는 큰 생산성 향상을 경험하지 못했지만, Codex가 더 발전하고 OpenAI의 다른 기능과 통합되면 개선될 것이라고 믿습니다. 지금은 작은 일상적인 작업에 유용하지만, 큰 프로젝트에는 여전히 IDE를 사용하는 것이 더 좋습니다.

이 글에서는 타이토가 개발한 아케이드 게임 키키 카카이에 대해 다루고 있습니다. 이 게임은 도전적인 게임 플레이와 신토 테마로 유명합니다. 키키 카카이는 나츠메의 게임 포키 & 록키와 관련이 있습니다. 당시 많은 슈팅 게임들과 달리, 키키 카카이는 플레이어의 공격 방향이 이동 방향과 일치해야 하므로 플레이하기가 어렵습니다.

이 게임은 독특한 하드웨어에서 실행되며, 검은색 PCB를 특징으로 하고 있습니다. 사운드를 위해 YM2203 FM 신디사이저와 Z80 CPU를 사용합니다. 디자인은 일반적인 타일맵 시스템 대신 스프라이트 기반 그래픽을 사용하여 당시로서는 주목할 만한 특징이었습니다. 보드에는 스프라이트와 배경이 그려지는 방식 때문에 나타나는 흥미로운 시각적 아티팩트가 있습니다.

또한, 이 글에서는 아케이드 게임 수집의 매력적인 측면, 예를 들어 매뉴얼과 미니 마퀴를 수집하는 즐거움도 강조합니다. 마지막으로, 게임 안에 숨겨진 메시지가 개발 팀과 연결된다는 점을 언급하며 마무리합니다. 전반적으로 키키 카카이는 그 난이도에도 불구하고 제작자들의 헌신을 잘 보여줍니다.

1980년대의 스타트업 운영에 대한 이야기를 담고 있는 이 글은 로버트 개스킨스의 경험을 중심으로 전개됩니다. 그는 당시 파워포인트를 개발하는 데 기여한 인물입니다. 이 시기에 스타트업을 운영하는 것은 오늘날과 비교해 많은 도전과 어려움이 있었습니다.

1980년대에는 인터넷이 널리 보급되지 않아 스타트업이 초기 단계에서 피드백이나 판매를 얻는 것이 매우 어려웠습니다. 따라서 사업 계획과 투자 결정을 미리 세워야 했습니다. 개스킨스는 프레젠테이션 소프트웨어 시장에서 많은 경쟁자들과 맞서 싸워야 했지만, 그는 윈도우와 매킨토시와 같은 새로운 플랫폼을 개발하는 데 집중하기로 결정했습니다. 그 결과 파워포인트는 윈도우용 주요 프레젠테이션 애플리케이션이 되어 시장에서 우위를 점할 수 있었습니다.

그러나 스타트업은 재정적인 어려움과 청산의 위협에 시달렸습니다. 소프트웨어 개발은 플랫폼의 복잡성 때문에 긴 지연이 발생했습니다. 특히 윈도우와 관련된 문제들이 많았습니다. 마케팅 또한 인터넷이 없던 시절에는 잡지 광고, 편집자와의 개인 방문, 전화 통화와 같은 전통적인 방법에 의존해야 했습니다. 이로 인해 고객에게 도달하는 데 높은 비용과 시간이 소요되었습니다.

개스킨스는 처음에 여러 프로젝트를 동시에 관리하려고 했습니다. 다른 사람들이 개발한 소프트웨어를 출판하는 일도 포함되었지만, 이 전략은 큰 재정적 손실로 이어져 회사를 거의 망하게 할 뻔했습니다. 결국 그들은 파워포인트에만 집중하기로 결정했습니다.

그는 현대의 소프트웨어 스타트업들이 웹을 활용해 빠르게 개발하고 고객 피드백을 받을 수 있는 점이 부럽다고 말합니다. 이는 과거의 느리고 번거로운 과정과 대조적입니다. 개스킨스는 1980년대와 오늘날 스타트업 환경의 기술, 경쟁, 비즈니스 전략의 큰 차이를 강조합니다.

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과학적 발견은 연구, 가설 설정, 실험, 데이터 분석의 과정을 포함합니다. 인공지능(AI)이 이 분야에서 발전을 이루었지만, 지금까지 모든 단계를 완전히 자동화한 시스템은 없었습니다. 그러나 로빈이라는 새로운 다중 에이전트 시스템이 주요 과학적 과정의 일부를 자동화할 수 있게 되었습니다. 로빈은 문헌 검색과 데이터 분석을 결합하여 가설을 생성하고, 실험을 제안하며, 결과를 해석합니다.

로빈을 사용하여 연구자들은 노화로 인한 건성 황반변성(dAMD)에 대한 새로운 치료법을 발견했습니다. 로빈은 특정 세포 과정을 강화하는 방법을 치료법으로 제안하고, 이전에는 dAMD에 고려되지 않았던 약물인 리파수딜을 확인했습니다. 이후 로빈은 리파수딜이 어떻게 작용하는지를 이해하기 위한 추가 실험을 제안하며, 지질 수송과 관련된 새로운 타겟을 밝혀냈습니다.

연구의 모든 측면—가설 설정부터 데이터 분석까지—모두 로빈에 의해 생성되었습니다. 이 시스템은 AI 기반의 과학적 발견에서 중요한 발전을 의미하며, 연구 수행 방식에 대한 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

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마이크로소프트가 발표한 내용에 따르면, 윈도우 리눅스 하위 시스템(WSL)이 이제 오픈 소스가 되었습니다. 이는 사용자가 GitHub에서 코드를 다운로드하고, 빌드하며, WSL 개발에 기여할 수 있다는 것을 의미합니다.

WSL은 윈도우에서 실행되며 가상 머신 안에서도 작동하는 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. 주요 구성 요소로는 명령줄 도구, WSL 서비스, 리눅스 프로세스, 파일 공유 기능 등이 있습니다. WSL 서비스와 리눅스 커널과 같은 일부 구성 요소는 이미 오픈 소스로 제공되고 있지만, 다른 부분은 여전히 윈도우의 일부로 남아 있습니다. WSL은 2016년에 처음 소개되었으며, 이후 여러 버전을 거치며 발전해 왔습니다. 특히 2019년에는 WSL 2라는 중요한 업데이트가 이루어졌습니다. 오픈 소스로 전환한 목적은 커뮤니티의 참여를 증진하고 개발 속도를 높이기 위함입니다. 사용자는 GitHub에서 코드를 접근하여 WSL에 기여할 수 있습니다.

자세한 정보와 참여 방법은 GitHub의 microsoft/WSL을 방문하면 확인할 수 있습니다.

Juvio는 사용하기 쉽고 관리하기 간편한 주피터 노트북입니다. 이 도구는 주피터 노트북 내에서 직접 패키지를 설치할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, %juvio install numpy pandas와 같은 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있으며, 이러한 의존성 정보는 노트북의 메타데이터로 저장됩니다.

Juvio는 노트북을 열 때마다 자동으로 올바른 패키지 버전을 가진 임시 가상 환경을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 모든 것이 원활하게 작동하도록 보장받을 수 있습니다. 또한, Juvio는 노트북을 스크립트와 유사한 형식으로 변환하여 Git을 통해 변경 사항을 추적하고 버전을 관리하는 데 용이합니다.

Juvio를 사용하려면 먼저 pip install juvio 명령어로 Juvio를 설치하고, Jupyter Lab에서 프론트엔드를 활성화해야 합니다. 환경 관리를 위해 uv가 설치되어 있어야 하며, JupyterLab을 시작한 후 Juvio 노트북을 생성하고 필요한 패키지를 노트북 내에서 설치하면 됩니다.

Juvio의 장점은 의존성을 위한 추가 파일이 필요 없다는 점입니다. 또한 작업의 재현성을 보장하며, Git을 통한 버전 관리가 더 깔끔해집니다. 현재 이 프로젝트는 초기 베타 단계에 있으므로 버그가 발생할 수 있습니다. 문제가 발생하면 개선을 위해 보고할 수 있습니다.

알려진 문제로는 JSON 관련 오류가 발생할 수 있으며, 이 경우 Juvio가 제대로 작동하도록 특정 인자를 사용하여 Jupyter Lab을 실행해야 합니다.

요약이 없습니다.

블로그 글에서는 Rust에서 unwrap()의 사용에 대해 다루며, 언제 사용하는 것이 적절한지와 그에 대한 혼란을 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

저자의 입장은 애플리케이션이나 라이브러리에서 오류 처리를 위해 패닉을 사용하는 것은 바람직하지 않다고 강조합니다. 테스트나 프로토타입을 제외하고 Rust 프로그램이 패닉을 일으킨다면 이는 버그를 의미합니다. 오류는 회복 가능한 오류(Result<T, E> 사용)와 회복 불가능한 오류(패닉 가능성)로 나눌 수 있습니다.

unwrap()은 Option이나 Result에서 값을 추출하는 메서드로, 값이 None이거나 Err일 경우 패닉을 발생시킵니다. 패닉이 발생하면 프로세스가 중단되거나 스택이 언와인드되며, 이 과정에서 디버깅 정보를 제공합니다. 패닉은 개발자에게 유용하지만 최종 사용자에게는 혼란을 줄 수 있습니다.

오류 처리 전략으로는 프로세스를 중단하거나 패닉을 발생시키는 방법, 또는 오류를 값으로 처리하는 방법이 있습니다. 후자의 방법이 더 바람직합니다. unwrap()은 빠른 스크립트, 테스트, 문서 예제에서 흔히 사용되지만, 실제 운영 코드에서는 피하는 것이 좋습니다.

회복 가능한 오류와 회복 불가능한 오류의 구분은 모호할 수 있으며, 패닉이 버그를 나타내는지에 초점을 맞추는 것이 더 유용합니다. 프로그래머가 실패하지 않을 것이라고 확신할 경우 unwrap()을 사용할 수 있지만, 패닉 메시지에 맥락이 필요할 때는 expect()를 사용하는 것이 좋습니다. unwrap() 사용을 지양하도록 권장하는 린트 규칙에 대한 논의도 있습니다.

런타임 불변 조건은 런타임에서 반드시 참이어야 하는 조건이지만, 컴파일 타임에 항상 확인할 수는 없습니다. 이러한 조건이 위배되면 버그를 나타냅니다. 패닉은 디버깅 도구로서 유용한 정보를 제공하며, 특정 경우에는 선호될 수 있습니다.

결국 이 글은 unwrap()과 같은 패닉 메커니즘을 사용할 때 신중하게 고려해야 하며, 사용자와 관련된 애플리케이션에서는 대부분의 상황에서 오류를 값으로 처리하는 것이 바람직하다고 강조합니다.

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Deno는 최근 제품과 방향성에 대한 비판에 대응하고 있습니다. 일부 우려는 타당하지만, 많은 비판은 오해에서 비롯된 것입니다. Deno 2의 출시 이후 Deno의 채택률은 두 배 이상 증가했으며, 이는 Node.js와의 호환성을 개선하고 플랫폼을 더 빠르고 사용하기 쉽게 만든 결과입니다.

Deno Deploy의 경우, 배포 지역 수를 줄인 것은 비용과 실제 사용 패턴 때문입니다. 대부분의 개발자들은 애플리케이션을 위해 몇 개의 지역만 필요로 했습니다. Deno Deploy는 전체 스택 애플리케이션, 하위 프로세스 및 자체 호스팅 지역을 지원하도록 발전하고 있어 개발자들에게 더 많은 제어권을 제공합니다.

Deno KV는 유용한 키-값 저장소이지만 모든 데이터 관리 요구를 충족하는 완전한 솔루션은 아닙니다. Deno는 관계형 데이터베이스 사용을 간소화하고 상태 관리 통합을 개선할 계획입니다.

Fresh 프레임워크는 Deno의 프로젝트에서 활발히 사용되고 있으며, 새로운 버전인 Fresh 2가 출시될 예정입니다. 이 버전은 출시 속도보다 품질에 중점을 두고 있습니다.

Deno는 이제 JavaScript 애플리케이션을 구축하기 위한 포괄적인 도구 체인을 제공하며, TypeScript 지원, 보안 기능 및 내장 관찰 가능성을 포함하고 있습니다.

미래 계획으로는 성능과 호환성을 향상시키고 커뮤니티 주도의 거버넌스 모델로 전환할 것을 약속하고 있습니다. 분산 애플리케이션을 간소화하기 위한 새로운 제품도 개발 중입니다.

Deno는 단순히 활동을 축소하는 것이 아니라 오히려 노력을 강화하고 사용자와의 소통을 개선하고 있습니다. Deno를 사용하는 개발자들의 지원에 감사하고 있습니다.

현재 JSX의 표준화에 대한 움직임은 없으며, 대부분의 사람들은 현 상태에 만족하고 있습니다. 그러나 JSX는 매우 유용하다는 점이 입증되었고, 앞으로 표준이 필요할 가능성이 높습니다.

현재 JSX 변환 방식에는 몇 가지 문제가 있습니다. 기존의 전역 기반 변환 방법은 문제가 있으며, 가져오기 기반 접근 방식도 적절하지 않습니다. 이 방식은 어떤 경로를 사용해야 하는지에 대한 의문을 제기하고, 작동하기 위해 도구가 필요하며, 하나의 파일 내에서 여러 구현을 지원하지 않습니다.

제안된 해결책은 JSX 표현식을 자바스크립트 객체 리터럴 표현식으로 변환하는 것입니다. 각 태그는 Symbol.for("JSX")로 표현되며, 모든 자식 요소는 "children" 필드에 저장되고 다른 속성은 변경되지 않습니다.

이 제안의 장점은 간단하고 명확하다는 점입니다. 일반 자바스크립트 객체를 활용하며, 전역 변수나 자동 가져오기가 필요하지 않습니다. 특별한 프래그마도 필요하지 않으며, 다양한 프레임워크 간의 호환성을 허용합니다. 구현하기도 쉽습니다.

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Capalyze는 사용자가 자연어로 질문을 할 수 있도록 하여 데이터 분석을 간편하게 만들어 줍니다. 이를 통해 복잡한 학습 없이도 쉽게 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 플랫폼은 인공지능을 활용해 판매 예측이나 재무 분석 등 사용자의 필요에 맞춘 분석을 제공합니다.

사용자는 단 한 번의 클릭으로 인터랙티브한 보고서와 대시보드를 생성할 수 있으며, 이를 팀에 맞게 커스터마이즈할 수 있습니다. 또한, 대화 중에 직접 스프레드시트를 편집할 수 있어 작업 흐름이 더욱 원활해집니다.

Capalyze는 다양한 데이터 형식을 업로드하고 여러 소스에 연결할 수 있는 기능을 지원하여 더 깊이 있는 통찰력을 제공합니다. 기업 수준의 보안을 보장하며, 역할 기반 접근과 암호화를 통해 데이터에 대한 통제를 유지할 수 있습니다.

전반적으로 Capalyze는 데이터 분석을 대화형으로 만들고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다.

소프트웨어 코드가 중요하지만, 소프트웨어 솔루션의 가장 가치 있는 부분은 아니라는 메시지가 담겨 있습니다. 첫째, 성공적인 소프트웨어 개발에는 숙련된 전문가와 시간이 필요합니다. 잘못 작성된 코드는 문제를 해결하기보다는 오히려 더 많은 문제를 일으킬 수 있습니다.

둘째, 팀의 역학이 중요합니다. 좋은 소프트웨어 솔루션을 만들기 위해서는 숙련된 팀을 구성하고, 명확한 역할을 설정하며, 문제를 이해하는 과정이 필요합니다. 이 과정은 시간이 걸립니다.

셋째, 비즈니스 로직과 디자인이 필요합니다. 간단한 소프트웨어조차도 잘 정의된 비즈니스 로직과 신중한 디자인이 필요하며, 이 또한 시간과 노력이 요구됩니다.

넷째, 코드는 전체 과정의 작은 부분일 뿐입니다. 실제 코딩 단계는 계획, 팀 구성, 디자인에 소요되는 시간에 비해 상대적으로 빠릅니다.

다섯째, 진정한 가치는 지식과 경험에 있습니다. 팀의 지식과 경험이 코드 자체보다 훨씬 더 큰 가치를 지니고 있습니다. 저자는 원래 프로젝트에서 배운 것을 적용하여 복잡한 솔루션을 짧은 시간 안에 재구성한 사례를 제시합니다.

마지막으로, 저자는 때때로 오래된 코드를 개선하기 위해 리팩토링하는 것보다 아예 버리고 새로 시작하는 것이 더 효과적일 수 있다고 제안합니다. 소프트웨어 솔루션의 가치는 코드뿐만 아니라 사람, 과정, 디자인에서 비롯된다는 점을 강조합니다.

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구글이 새로운 구독 서비스인 Google AI Ultra를 출시했습니다. 이 서비스는 AI 기능을 최대한 활용하고자 하는 영화 제작자, 개발자, 창의적인 전문가들을 위해 설계되었습니다. 월 249.99달러의 요금으로 제공되며, 신규 사용자에게는 첫 세 달 동안 50% 할인 혜택이 있습니다.

Google AI Ultra의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, Gemini 앱에 대한 접근이 가능하며, 연구와 창의적인 작업을 위한 고급 모델을 제공합니다. 둘째, Flow라는 영화 제작 도구를 통해 사용자는 고품질 비디오로 영화 같은 클립을 만들 수 있습니다. 셋째, Whisk는 텍스트와 이미지 프롬프트를 사용해 아이디어를 시각화하는 데 도움을 주며, 이미지 애니메이션 기능도 포함되어 있습니다. 넷째, NotebookLM은 학습과 프로젝트 작업을 위한 향상된 기능을 제공합니다. 다섯째, 구글 앱과의 통합을 통해 Gmail과 Docs에서 Gemini를 직접 사용하여 작업 관리를 더 쉽게 할 수 있습니다. 여섯째, Project Mariner는 하나의 대시보드에서 여러 작업을 관리할 수 있는 도구입니다. 일곱째, YouTube Premium을 통해 광고 없는 YouTube와 YouTube Music을 이용할 수 있습니다. 마지막으로, 30TB의 대용량 저장 공간이 구글 서비스 전반에 걸쳐 제공됩니다.

이전 AI Premium 플랜의 기존 구독자들은 이제 Google AI Pro로 명칭이 변경된 서비스에서 AI 영화 제작 도구와 Chrome에서 Gemini에 대한 조기 접근 등의 새로운 혜택을 받게 됩니다. 또한, 구글은 여러 국가의 대학생들에게 Google AI Pro에 대한 무료 접근을 확대하고 있습니다.

전반적으로 Google AI Ultra는 AI를 활용하고자 하는 사용자들에게 포괄적인 고급 AI 도구 모음을 제공합니다.

이 글에서는 소프트웨어 애플리케이션에서 처리되지 않은 예외를 관리하는 데 발생한 기술적 문제를 다루고 있습니다. 처음에 저자는 SetUnhandledExceptionFilter 함수를 사용하여 예외를 잡으려 했지만, Direct3D와 Flash와 같은 다른 라이브러리들이 자신의 예외 처리기를 반복적으로 덮어쓰는 바람에 충돌 보고서를 제대로 캡처하지 못했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 자신의 처리기를 설정한 후 SetUnhandledExceptionFilter의 동작을 직접 수정하기로 결정했습니다. 이를 위해 코드 수정을 포함한 고급 프로그래밍 기법을 사용했습니다. 저자는 SetUnhandledExceptionFilter 함수의 초기 바이트를 반환 명령으로 교체하는 방법을 보여주는 코드 예제를 제공했습니다. 이렇게 하면 다른 라이브러리가 간섭하는 것을 효과적으로 방지할 수 있습니다.

이 글은 시스템의 기본 구조를 이해하고 이러한 수정을 신중하게 진행하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이러한 수정은 광범위한 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 저자는 이 접근 방식의 의미와 잠재적 위험, 그리고 일부 사람들에게는 "블랙 매직"으로 여겨질 수 있는 점에 대해서도 논의했습니다. 결국 저자는 마지막 기회 예외 보고가 신뢰성 있게 작동하도록 하는 데 성공했습니다.

핵심 요점은 다음과 같습니다. 첫째, 문제는 라이브러리들이 처리되지 않은 예외 필터를 덮어써서 충돌 보고서를 놓치게 만든다는 것입니다. 둘째, 해결책은 SetUnhandledExceptionFilter 함수를 수정하여 다른 라이브러리의 간섭을 방지하는 것입니다. 셋째, 코드 수정은 고급 지식이 필요하며 심각한 결과를 초래할 수 있다는 도전이 있습니다.

2025년 5월 12일, 연구자 피에르-에바리스트 다간드와 프레데릭 페샹스키가 발표한 논문에서는 Deputy 시스템을 소개합니다. Deputy는 Clojure를 기반으로 한 의존형 타입 프로그래밍 언어로, 프로그래머가 타입 계산을 포함하는 코드를 작성할 수 있게 해줍니다. 이 시스템은 귀납적 데이터 타입을 지원하며, Lisp 스타일의 개발 환경에서 인터랙티브 프로그래밍과 타입 검사가 어떻게 통합될 수 있는지를 탐구하도록 설계되었습니다. 이 언어는 Clojure 라이브러리로 작동하여, 타입 수준 프로그래밍과 함께 Clojure를 사용할 수 있게 합니다.

더 자세한 내용은 논문의 PDF 파일을 다운로드하여 확인할 수 있습니다.

방문해 주셔서 감사합니다. 저희 웹사이트를 확인해 주신 것에 대해 진심으로 감사드립니다. 사이트에서 제공하는 정보의 출처를 확인하실 수 있습니다.

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

llm-d 커뮤니티가 출범하여 고성능 분산 대형 언어 모델(LLM) 추론을 위한 쿠버네티스 기반 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크는 사용자가 생성적 AI 배포를 빠르고 비용 효율적으로 구현할 수 있도록 돕습니다.

llm-d의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 최적화된 성능을 제공합니다. llm-d는 LLM 추론에서 발생하는 다양한 요청 시간과 높은 비용 문제를 해결하기 위해 KV-캐시 인식 라우팅 및 분리된 서비스와 같은 고급 기술을 사용합니다. 둘째, 모듈형 아키텍처를 갖추고 있습니다. llm-d는 인기 있는 오픈 소스 기술인 vLLM, 쿠버네티스, 인퍼런스 게이트웨이를 기반으로 하여 다양한 하드웨어와 작업 부하에 적합한 유연하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 셋째, 분리된 서비스 기능이 있습니다. 이 프레임워크는 추론 과정을 사전 채우기와 디코드 단계로 나누어 다양한 작업 부하에 걸쳐 자원을 더 효율적으로 최적화할 수 있게 합니다. 넷째, 서비스 품질(QoS)을 지원합니다. llm-d는 다양한 지연 요구 사항을 수용하여 실시간 상호작용부터 배치 처리까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 마지막으로, 자동 확장 기능이 있습니다. 이 기능은 트래픽과 작업 부하에 따라 자원을 조정하는 지능형 자동 확장기를 통해 효율성과 비용 효율성을 높입니다.

llm-d 커뮤니티는 AI 엔지니어와 연구자들이 GitHub 저장소와 개발자 슬랙 채널을 통해 프로젝트에 참여하고 기여할 것을 초대합니다. 사용자는 제공된 빠른 시작 가이드를 이용해 자신의 쿠버네티스 클러스터에 llm-d를 배포할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 llm-d GitHub 저장소를 방문하거나 슬랙 커뮤니티에 참여하면 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 TI-84+ CE 계산기에서 작동하는 OCaml 프로그램을 컴파일하는 방법에 대해 설명합니다. OCaml은 함수형 프로그래밍 언어이며, 저자는 프로그래밍과 계산기에 오랫동안 관심을 가져왔습니다.

TI-84+ CE 계산기는 일반적으로 C와 어셈블리 언어를 지원하지만, OCaml은 이 계산기를 지원하지 않습니다. 따라서 목표는 계산기에 적합한 단일 ANSI C 파일로 컴파일할 수 있는 이식 가능한 OCaml 프로그램을 만드는 것입니다. 저자는 OCaml 바이트코드를 자바스크립트로 변환하는 도구인 Js_of_ocaml을 사용하여 C 코드로 출력하도록 조정할 계획입니다.

이 방법은 OCaml의 런타임이 일반적으로 크기 때문에 메모리를 관리하기 위한 가비지 컬렉터를 추가해야 합니다. 가비지 컬렉터는 일반적인 방법 대신 전역 스택을 사용하여 살아 있는 객체를 추적하여 더 이식 가능하게 만듭니다. 런타임에는 화면 그리기와 같은 기본 작업을 위한 최소한의 표준 라이브러리가 포함될 것입니다. OCaml의 빌드 시스템과의 통합 덕분에 계산기를 위한 OCaml 프로그램의 개발과 컴파일이 용이해집니다.

글은 독자들에게 생성된 C 코드를 살펴보도록 초대하며, 일부 OCaml 기능이 아직 지원되지 않는다고 언급합니다. 저자는 향후 개선에 대한 희망을 표현합니다.

이 글은 연구 파트너십의 중요성을 강조하며, 협력이 더 큰 창의성과 혁신으로 이어진다고 설명합니다. 연구자들이 함께 작업할 때 다양한 아이디어와 관점을 공유할 수 있어, 새로운 해결책과 발전이 가능해집니다. 이러한 협력은 각자의 전문성을 결합하여 더 효과적인 결과를 도출하는 데 기여합니다. 따라서 연구 분야에서의 협력은 필수적이며, 이는 과학과 기술의 발전에 큰 영향을 미칩니다.

고객들은 웹사이트가 항상 완벽하게 작동하기를 기대합니다. 이를 위해서는 신뢰성에 집중해야 합니다. 자동화된 테스트와 모니터링 도구가 일반적으로 사용되지만, 실제 환경에서 즉각적인 실패 감지를 위한 프로덕션 테스트(또는 합성 테스트)가 필수적입니다.

프로덕션 테스트란 무엇일까요? 이는 실제 운영 환경에서 매 분마다 실행되는 자동화된 테스트입니다. 이 테스트는 헤드리스 브라우저나 API 호출을 사용하여 사용자 행동을 시뮬레이션합니다. 테스트는 30초 이내에 완료되어야 자주 확인할 수 있습니다.

프로덕션 테스트의 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 문제를 조기에 발견할 수 있어 고객이 인지하기 전에 엔지니어에게 경고합니다. 둘째, 배포 안전성을 높여 실제 운영 전에 오류를 잡아내는 통합 테스트 역할을 합니다. 셋째, 어떤 테스트가 실패하는지를 보여주어 운영 문제를 진단하는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 조기 경고와 통찰력을 제공하여 사고를 해결하는 시간을 단축시킵니다.

테스트를 설계할 때는 간단하고 집중적으로 유지해야 하며, 불필요한 복잡성을 피하고 필수 기능을 포함해야 합니다. 신뢰할 수 있는 테스트를 통해 빈번한 오경고를 피하는 것이 중요합니다. 커버리지와 오경고 사이의 균형을 맞추고, 처음에는 몇 가지 테스트로 시작하여 점차 확장하는 것이 좋습니다.

헬스 체크와의 차이점도 중요합니다. 헬스 체크는 서버 상태를 평가하는 반면, 프로덕션 테스트는 사용자 경험을 평가합니다. 두 가지를 혼동하지 않도록 주의해야 오경고를 방지할 수 있습니다.

프로덕션 테스트는 로그에 소음을 발생시킬 수 있으며 비용이 발생할 수 있습니다. 데이터 지속성과 계정 관리 문제를 피하기 위해 테스트를 신중하게 설정해야 합니다. 오경고를 줄이기 위해 경고를 발생시키기 전에 "세 번의 기회" 규칙을 적용하는 것이 좋습니다.

장점과 단점이 있습니다. 장점으로는 실제 환경에서의 검증, 문제 해결 능력 향상, 저트래픽 영역에 대한 가시성 향상이 있습니다. 단점으로는 설정의 어려움, 불안정한 테스트 가능성, 자원 사용 및 유지 관리 부담이 있습니다.

잘 설계된 프로덕션 테스트를 도입하면 시스템의 신뢰성, 경고 및 배포 안전성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 시스템이 발전함에 따라 테스트를 정기적으로 검토하고 조정하여 효과를 극대화하는 것이 중요합니다.

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이 글은 전통적인 단위 테스트(Unit Testing)보다 속성 기반 테스트(Property-Based Testing, PBT)의 장점에 대해 설명합니다. PBT는 함수의 일반적인 속성을 정의하고 무작위로 생성된 입력값으로 테스트를 수행하는 방식으로, 특정 테스트 케이스를 사용하는 단위 테스트보다 더 넓은 범위의 오류를 탐색할 수 있습니다.

저자는 PBT가 경계 오류(boundary errors)와 분할 오류(partition errors)를 찾는 데 있어 수동 테스트(manual tests)만큼 유용하지 않다는 비판에 대해 반박합니다. 그들은 PBT가 여러 입력값을 가진 함수에서 발생하는 복잡성과 다양한 엣지 케이스(edge cases)를 처리할 수 있기 때문에 가치가 있다고 주장합니다. 입력값의 수가 증가할수록 가능한 조합과 엣지 케이스가 기하급수적으로 늘어나기 때문에 수동 테스트로는 모든 경우를 커버하기 어렵습니다.

하지만 저자는 PBT를 설명하는 데 사용되는 많은 예시가 너무 단순하여 그 진정한 잠재력을 보여주지 못한다고 인정합니다. 그들은 더 나은 예시가 더 복잡한 입력 유형을 포함해야 하며, 이를 통해 수동 테스트가 놓칠 수 있는 숨겨진 엣지 케이스를 드러낼 수 있다고 제안합니다.

전반적으로 이 글은 소프트웨어 테스트에서 PBT의 중요성을 강조하며, 특히 여러 입력값을 가진 복잡한 함수에 대해 그 이점을 효과적으로 보여주는 데 어려움이 있음을 인정합니다.

LGV_TZ_Lookup 프로젝트는 PHP 기반의 서버로, 경도와 위도 좌표를 해당 시간대와 연결하는 기능을 제공합니다. 이 데이터는 Timezone Boundary Builder Project에서 가져온 것입니다. 사용자는 경도와 위도 쌍을 입력하면 그에 맞는 시간대 이름을 받을 수 있습니다.

시간대는 복잡하며 단순히 경도에 의해 결정되지 않습니다. 정치적 경계의 영향을 받기 때문에 이 프로젝트는 상세한 지리적 데이터를 사용하여 정확하게 위치와 올바른 시간대를 연결합니다.

서버는 시간대 경계를 다각형으로 나타내는 GeoJSON 데이터를 처리합니다. 이 데이터를 저장하기 위해 간단한 데이터베이스를 만들고, 빠른 조회를 위해 "도메인 사각형"을 사용합니다. 사용자가 HTTP를 통해 요청을 보내면 서버는 적절한 시간대 이름으로 응답합니다.

설치를 위해서는 표준 PHP/MySQL 호스팅 환경이 필요합니다. 이 프로젝트는 Timezone Boundary Builder Project에서 제공하는 GeoJSON 파일을 다운로드하여 서버의 디렉토리에 압축 해제해야 합니다. 또한, 올바른 권한을 가진 MySQL 데이터베이스를 설정해야 합니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 PHP 파일을 웹 접근이 가능한 디렉토리에 배치합니다. 그 다음 MySQL 데이터베이스를 구성하고 연결 세부 정보를 설정 파일에 입력합니다. 필요한 종속성을 설치하기 위해 Composer를 사용하고, 명령줄을 통해 GeoJSON 데이터를 데이터베이스에 로드합니다.

서버에는 알려진 좌표에 대해 올바르게 응답하는지 확인하기 위한 내장 테스트가 있습니다. 이 테스트는 특정 URL을 통해 접근할 수 있습니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

드미트리 마진은 디스크가 비트로 구성되어 있다는 개념을 설명하며, 컴퓨터가 정보를 저장하는 방식을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 그는 디스크의 파일을 언급할 때 실제로는 "아이노드(inode)"에 대해 이야기하고 있으며, 아이노드는 파일에 대한 모든 메타데이터, 즉 권한과 소유권 등을 포함하고 있다고 설명합니다.

ext4 파일 시스템을 예로 들어, 그는 파일과 관련된 아이노드의 원시 데이터를 탐색하는 방법을 보여줍니다. 이를 위해 stat와 debugfs와 같은 도구를 사용하여 메타데이터와 원시 이진 데이터를 가져오는 과정을 설명합니다. 마진은 아이노드가 실제 파일 내용을 저장하지 않고, 디스크에서 파일의 위치를 가리킨다고 강조합니다.

그는 C 프로그램을 작성하여 디스크에서 아이노드 데이터를 읽고, 각 비트의 의미를 정의한 구조체를 사용해 이를 파싱하는 과정을 설명합니다. 디스크에서 가져온 데이터가 메모리의 데이터와 일치하는지 확인한 후, 그는 디스크와 메모리가 단순히 비트의 집합에 불과하다는 결론을 내립니다.

마진은 또한 파일이 디스크에 어떻게 구조화되어 있는지를 이해하는 것이 컴퓨터 과학을 쉽게 풀어주고, 파일 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 제공한다고 언급합니다. 글은 디스크 데이터와 메모리 내 표현 간의 관계를 인식하는 것의 중요성에 대한 언급으로 마무리됩니다.

존 L. 영은 89세의 나이로 3월 28일에 세상을 떠났습니다. 그는 정부와 기업이 숨기고 있는 정보를 일반 대중이 접근할 수 있도록 하는 온라인 비밀 도서관을 만드는 데 선구적인 역할을 했습니다. 그는 1996년 아내인 건축가 데보라 나치오스와 함께 크립톰(Cryptome)을 공동 설립했습니다. 크립톰은 표현의 자유, 개인 정보 보호, 정부의 비밀과 같은 주제에 중점을 두며, "민주주의에 대한 가장 큰 위협은 공식적인 비밀"이라는 슬로건으로 투명성을 촉진하고 있습니다.

크립톰은 다양한 정부 및 기업 문서를 공개하여 잘 알려지게 되었고, 1990년대의 "암호 전쟁"에서 정부의 통제 없이 암호화를 사용할 자유를 옹호하는 중요한 역할을 했습니다. 영은 위키리크스와도 관련이 있었지만, 상업화에 대한 우려로 인해 나중에 거리를 두게 되었습니다.

텍사스 서부에서 태어난 영은 건축가로 훈련을 받았으며, 평생을 공공 서비스와 투명성에 헌신했습니다. 그는 당국과 기술 기업으로부터 압박을 받았지만, 자신의 사명에 대한 헌신을 잃지 않았습니다. 그는 미군에서 복무했으며, 라이스 대학교와 컬럼비아 대학교에서 철학과 건축학 학위를 취득했습니다. 영은 급진적인 활동가로서 도시 서비스 단체인 어반 데드라인을 설립하는 데 도움을 주었습니다.

그는 모든 사람이 정보를 접근할 수 있도록 노력한 디지털 시대의 숨은 영웅으로 기억되며, 대중의 알 권리에 대한 강한 믿음을 반영하고 있습니다.

DDoSecrets는 이스라엘 회사인 TeleMessage에서 해킹한 410GB의 데이터를 공개했습니다. TeleMessage는 Signal과 WhatsApp 같은 앱의 메시지를 보관하는 회사로, 이번 데이터 공개는 개인 식별 정보(PII)를 포함하고 있어 기자와 연구자에게만 공유되고 있습니다.

관련된 사건의 간단한 연대기는 다음과 같습니다. 3월에는 한 기자가 전쟁 범죄에 대해 논의하는 Signal 그룹에 초대되었고, 이로 인해 트럼프 정부 관계자들이 기밀 논의를 위해 Signal을 사용한 것에 대한 의회 청문회가 열렸습니다. 5월 1일에는 전 국가안보 보좌관인 마이크 월츠가 강등된 직후 TeleMessage의 수정된 Signal 앱인 TM SGNL을 사용하는 모습이 목격되었습니다. 5월 3일에는 TM SGNL의 소스 코드가 GitHub에 공개되었습니다. 5월 4일에는 TeleMessage가 해킹당했고, 이후 추가적인 침해 사례가 보고되었습니다. 5월 6일에는 TeleMessage가 자사 제품의 보안 기능에 대해 사용자에게 잘못된 정보를 제공했다는 분석 결과가 나왔습니다. 5월 18일에는 TeleMessage 서버의 취약점이 보고되어 누구나 민감한 데이터에 접근할 수 있는 상황이 발생했습니다.

현재 공개된 데이터에는 일반 메시지와 발신자 정보, 타임스탬프와 같은 메타데이터가 포함되어 있습니다. DDoSecrets는 이 정보를 통해 연구를 촉진하고자 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 논문은 인공지능(AI) 시스템의 규모를 키우는 것이 항상 더 나은 내부 표현으로 이어지지 않을 수 있다는 가설을 다룹니다. MIT와 브리티시컬럼비아대학교의 연구자들이 참여한 이 연구에서는 두 가지 유형의 신경망을 비교합니다. 하나는 개방형 탐색을 통해 발전한 신경망이고, 다른 하나는 전통적인 방법인 확률적 경사 하강법(SGD)을 사용해 훈련된 신경망입니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 두 유형의 신경망 모두 같은 출력을 생성할 수 있지만, 내부 구조는 매우 다릅니다. SGD로 훈련된 신경망은 "파편화된 얽힌 표현"이라고 불리는 무질서한 내부 표현을 보여줍니다. 반면, 진화된 신경망은 "통합된 요인 표현"이라는 더 조직적인 구조를 갖는 경향이 있습니다. 대형 모델에서 FER의 존재는 일반화, 창의성, 지속적인 학습 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

저자들은 FER를 이해하고 해결하는 것이 AI 표현 학습의 미래에 매우 중요하다고 제안합니다. 추가 자료로는 데이터 시각화와 실험을 위한 코드가 논문의 보충 자료에 제공됩니다.

연락이나 추가 연구 문의는 주 저자에게 [email protected]으로 문의하면 됩니다.

이 글에서는 온라인에서 공유되는 인기 있는 "이모지 수학 문제"에서 유래한 복잡한 수학 문제에 대해 다룹니다. 이러한 문제들은 종종 혼란과 논쟁을 일으킵니다. 이에 한 레딧 사용자가 과일 이모지를 활용한 도전적인 수학 문제를 만들어 인기를 끌었습니다.

저자는 다항식 이론과 디오판틴 방정식의 기본 개념을 소개하며, 특히 피타고라스 삼중수에 초점을 맞춥니다. 그들은 단위 원에서 유리점을 찾는 방법과 유리 기울기를 가진 선을 그려 더 많은 점을 발견하는 방법을 설명합니다.

주요 내용은 타원 곡선에서 유리점을 연결하면 추가적인 유리점을 얻을 수 있다는 것입니다. 저자는 또한 Mathematica 소프트웨어를 사용하여 계산을 돕고 특정 조건을 만족하는 유리점을 찾는 방법을 설명합니다.

결국 이 글은 원래 문제에 대한 큰 양의 정수 해를 도출하며, 복잡한 문제를 해결하기 위한 수학적 기법과 소프트웨어의 활용을 보여줍니다.

이 기사는 스타리나 운영 체제에서 경량 가상 머신을 실행하는 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이 방식은 "라이브러리로서의 하이퍼바이저"라는 디자인 패턴을 사용합니다. 저자는 Rust의 std::process::Command 패턴을 모방하여 Go 프로그램인 catsay와 같은 리눅스 애플리케이션을 스타리나에 통합하는 방법을 탐구합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 리눅스 호환성은 도전 과제가 될 수 있습니다. 일부 시스템은 리눅스 시스템 호출을 에뮬레이트하지만, 스타리나는 실제 리눅스 커널을 경량 가상 머신 내에서 실행하여 WSL2와 유사한 방식으로 접근합니다. 둘째, 스타리나에서 하이퍼바이저를 사용하는 방법을 설명하며, 익숙한 명령 패턴을 따르도록 하여 개발자들이 리눅스 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. 셋째, 하이퍼바이저는 라이브러리로 통합되어 Rust 객체와 직접 상호작용할 수 있게 하며, API 설계를 단순화합니다. 이는 전통적인 하이퍼바이저가 별도의 프로세스로 작동하는 것과 대조적입니다. 넷째, 가상 머신은 종종 느리다고 여겨지지만, 저자는 게스트 리눅스가 대부분 네이티브로 실행되기 때문에 성능이 좋을 수 있다고 주장합니다. 최적화를 통해 부팅 시간을 더욱 개선할 수 있습니다. 마지막으로, 저자는 스타리나에서 네트워킹, 지속적인 저장소, 그리고 더 컨테이너 같은 경험을 지원하는 하이퍼바이저를 향상시키는 것을 구상하고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 새로운 운영 체제 환경에서 통합성과 성능을 개선하기 위해 라이브러리로서 하이퍼바이저를 사용하는 잠재적인 이점을 강조합니다.

이 기사는 mirrord라는 도구를 사용하여 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 속도를 높이는 방법에 대해 설명합니다. 전통적으로 개발자가 작성한 코드를 테스트 환경으로 옮기는 과정은 여러 단계를 거쳐야 하며, 이 과정에는 코드 커밋, 컨테이너 이미지 빌드, 배포 등이 포함되어 시간이 많이 소요됩니다.

mirrord는 이 과정을 간소화하여 개발자가 코드를 재배포하지 않고도 실제 Kubernetes 환경에서 직접 실행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 개발자는 변경 사항을 신속하게 테스트할 수 있으며, 일반적으로 15-30분 걸리던 대기 시간을 몇 초로 줄일 수 있습니다.

mirrord는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째는 로컬에서 실행되며 Kubernetes 클러스터에 연결하는 mirrord-layer이고, 두 번째는 클러스터 내에서 실행되며 자원과의 상호작용을 관리하는 mirrord-agent입니다. 이 구조 덕분에 개발자는 로컬 머신에서 작업하면서도 실제 트래픽과 서비스를 이용해 코드를 테스트할 수 있습니다.

mirrord를 사용하기 위해서는 먼저 Kubernetes 클러스터를 설정하고 mirrord 운영자를 설치해야 합니다. 그 후 mirrord CLI를 설치하고 클러스터에 연결하여 즉시 코드를 테스트할 수 있습니다. 또한 mirrord에는 "스틸 모드"라는 기능이 있어, 로컬 코드가 클러스터로 향하는 요청을 처리할 수 있게 해주어 테스트 과정을 더욱 간소화합니다.

결론적으로, mirrord는 더 빠른 테스트와 디버깅을 가능하게 하여 개발자가 클라우드 네이티브 애플리케이션을 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 돕습니다.

요약이 없습니다.

마이크로소프트는 일론 머스크의 AI 스타트업 xAI와 협력하여 Azure AI Foundry 플랫폼을 통해 Grok AI 모델에 대한 관리된 접근을 제공합니다. 이 서비스에는 Grok 3와 Grok 3 미니가 포함되며, Azure 고객이 기대하는 서비스 수준 계약이 적용됩니다. 사용자들은 마이크로소프트로부터 직접 요금을 청구받게 됩니다.

Grok은 대담하고 필터링되지 않은 방식으로 설계되어, 종종 논란이 되는 주제를 다루고 다른 AI 시스템인 ChatGPT와는 다른 방식으로 반응합니다. 그러나 부적절한 응답, 공격적인 언어 및 논란이 되는 발언으로 비판을 받기도 했습니다.

Azure에서 제공되는 Grok 버전은 머스크의 소셜 네트워크 X에서 제공되는 것보다 더 제한적이며, 데이터 통합 및 관리 기능이 추가로 제공됩니다.

요약이 없습니다.

Astra는 JavaScript와 TypeScript 애플리케이션을 실행 파일(.exe)로 변환하는 빠르고 사용하기 쉬운 도구입니다. 이 도구의 주요 특징은 다음과 같습니다.

Astra는 평균 실행 파일 크기가 약 70-80MB이며, UPX 압축을 사용하면 약 30MB로 줄일 수 있는 경량화된 도구입니다. 이 도구는 Express나 Fastify와 같은 서버 애플리케이션과 명령줄 인터페이스(CLI)를 컴파일하는 데 중점을 두고 있으며, Electron과 같은 데스크톱 애플리케이션을 만드는 데는 적합하지 않습니다. 현재는 Windows용으로만 컴파일할 수 있지만, macOS와 Linux 지원도 진행 중입니다.

Astra의 주요 기능으로는 다른 컴파일러와는 다른 독특한 컴파일 방법을 사용하고, 최신 버전의 Node.js를 지원합니다. esbuild 덕분에 빠른 빌드 시간을 제공하며, ECMAScript 모듈에 대한 지원도 개선되었습니다. 개발자에게 유용한 도구를 제공하여 뛰어난 개발 경험을 선사하며, 모든 의존성을 포함한 독립 실행형 실행 파일을 생성합니다. 또한 실행 파일의 메타데이터(아이콘, 이름, 버전)를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다.

시작하려면 npm이나 Yarn을 사용하여 Astra를 전역으로 설치합니다. 프로젝트를 컴파일하려면 astra build src/index.js 명령을 실행하면 됩니다. 더 많은 옵션을 원할 경우 astra --help를 사용하면 됩니다.

기여는 환영하며, 모든 풀 리퀘스트는 검토됩니다. Astra는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 이 도구는 QwertyCodeQC에 의해 만들어졌습니다.

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최근 시카고 선타임스와 필라델피아 인콰이어러에 실린 "열지수"라는 제목의 기사에서 독자들이 많은 도서 추천이 실제 저자와 잘못 연결되어 있다는 사실을 발견하면서 우려가 제기됐다. 이로 인해 기사가 챗봇에 의해 생성되었다는 의혹이 생겼고, 이는 사실로 확인되었다. 콘텐츠를 제작한 프리랜서 마르코 부스칼리아는 ChatGPT의 도움을 받았다고 인정했지만, AI가 제공한 정보를 검증하지 않았다고 밝혔다.

이 기사에는 존재하지 않는 전문가의 인용을 포함해 여러 가지 부정확한 내용이 담겨 있었다. 관련 신문들은 이 문제를 인정하며, 콘텐츠가 적절한 편집 감독 없이 킹 피처스에서 배급되었다고 설명했다. 두 출처 모두 부정확성에 실망감을 표명하며 이 문제를 조사하고 있다.

이번 사건은 인력과 자원이 줄어든 지역 신문들이 직면한 어려움을 부각시킨다. 이로 인해 일부 작가들은 AI 도구에 의존하게 되었다. 전반적인 상황은 AI가 품질을 향상시키기보다는 절약을 위해 사용되는 경향을 반영하고 있으며, 이로 인해 종종 "형편없는" 저질 콘텐츠가 생산되고 있다. 많은 사람들은 AI가 인간의 노력을 완전히 대체하는 미래가 올 수 있다고 우려하고 있다.

요약이 없습니다.

어린 시절부터 모험가가 되고 싶었던 토르비외른 페데르센은 2013년에 비행기 없이 세계 모든 나라를 방문하는 놀라운 여정을 시작했습니다. 거의 10년 동안 그는 심각한 건강 문제와 위험한 상황 등 수많은 도전에 직면했지만, 전 세계 사람들과의 깊은 연결과 기쁨의 순간도 경험했습니다.

처음에 페데르센은 대모험이 과거의 일이라고 생각했지만, 다른 사람들이 예산을 맞춰 세계를 여행한 사례를 발견한 후 자신의 여정을 시작하기로 결심했습니다. 그는 각 나라에 최소 24시간 머물고 비행기를 피하며 덴마크 적십자에 대한 인식을 높이기 위한 규칙을 세워 철저히 계획했습니다.

여행 중 그는 사랑하는 사람의 상실과 여자친구 레와의 장거리 연애로 인한 감정적, 신체적 어려움에 직면했습니다. 그럼에도 불구하고 그는 방문 중에 그녀에게 청혼했고, COVID-19 팬데믹 동안 온라인으로 결혼하여 그들의 유대가 얼마나 강한지를 보여주었습니다.

페데르센의 여정은 인간 관계의 중요성과 사람들 간의 공통점, 그리고 타인에게 의지하는 것의 중요성에 대한 귀중한 교훈을 안겨주었습니다. 그는 2023년 5월 여행을 마치고 따뜻한 환영을 받았지만, 자신의 성취의 의미에 대한 의구심도 느꼈습니다. 결국 그는 인내의 중요성과 꿈을 포기하지 않는 것의 가치를 강조했습니다.

Zod 4가 광범위한 개발을 거쳐 공식 출시되었습니다. 이번 버전은 속도와 효율성, 새로운 기능에서 개선된 점이 특징입니다.

Zod 4는 Zod 3와 함께 출시되어 사용자가 쉽게 이전할 수 있도록 돕습니다. 사용자는 npm upgrade zod@^3.25.0 명령어로 업그레이드할 수 있으며, 새로운 경로인 import { z } from "zod/v4"에서 임포트할 수 있습니다.

성능 면에서도 Zod 4는 Zod 3보다 훨씬 빠릅니다. 벤치마크 결과에 따르면 문자열 파싱 속도가 14배, 배열 파싱 속도가 7배, 객체 파싱 속도가 6.5배 빨라졌습니다. TypeScript 컴파일러 인스턴스화도 100배 줄어들었습니다.

또한, 핵심 번들 크기가 약 57% 줄어들었으며, 새로운 변형인 Zod Mini는 크기 제약이 있는 프로젝트에 적합한 더 나은 트리 쉐이커 API를 제공합니다.

새로운 기능으로는 강력한 타입의 메타데이터를 스키마에 추가할 수 있는 메타데이터 시스템, Zod 스키마를 JSON 스키마로 직접 변환하는 기능, 타입 캐스팅 없이 재귀 타입을 처리하는 개선 사항이 포함되어 있습니다. 또한, 오류 메시지를 번역할 수 있는 로케일 API와 오류를 보기 좋게 출력하는 새로운 함수도 추가되었습니다.

API 측면에서도 여러 가지가 간소화되었습니다. 오류 사용자 정의 및 스키마 내에서의 정제 적용 방식이 개선되었습니다. 새로운 숫자 형식과 문자열 형식의 개선, 정제 기능도 추가되어 기능이 확장되었습니다.

Zod 4는 향후 개발을 위한 견고한 기반을 마련하고, 오랜 한계를 극복하며 더 효율적인 코딩 관행을 위한 길을 열고자 합니다. 이전 및 새로운 기능에 대한 자세한 내용은 마이그레이션 가이드를 참조하시기 바랍니다.

핀란드는 철도 선로의 간격을 현재의 1,524mm에서 유럽 표준인 1,435mm로 변경할 계획을 세우고 있다. 이 계획은 헬싱키에서 열린 최근 기자회견에서 교통부 장관인 룰루 란네가 발표했다. 선로 간격 변경에 대한 결정은 2027년 7월까지 내려져야 한다고 밝혔다. 이번 변경은 보안 강화, 군사 이동성 증대, 그리고 스웨덴 및 노르웨이와의 국경 간 연결 개선을 목표로 하고 있다.

이 프로젝트는 유럽과 NATO의 협력으로 진행될 것으로 보이며, 초기 작업은 2030년대, 아마도 2032년경에 시작될 예정이다. 프로젝트 비용이 상당할 것으로 예상되지만, 란네 장관은 EU가 비용의 상당 부분을 지원할 수 있다고 언급했다. 북유럽 교통 장관들은 회의 중에 군사 이동성과 교통 계획에서의 보안의 중요성을 강조했다.

최근 연구에 따르면 보라색 빛이 근시 진행을 막는 데 도움을 줄 수 있다고 합니다. 근시는 특히 아시아에서 점점 더 흔해지고 있는 시각 문제입니다. 여러 연구 기관의 연구자들은 보라색 빛에 민감한 광수용체 단백질인 OPN5가 이 과정에서 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했습니다.

근시는 눈이 길어져서 먼 물체가 흐릿하게 보이는 현상입니다. 보라색 빛은 야외에서는 풍부하지만 실내에서는 제한적입니다. 연구팀은 OPN5 단백질이 없을 경우 보라색 빛이 근시 진행에 아무런 영향을 미치지 않는다는 것을 마우스 모델을 통해 입증했습니다.

근시는 전 세계 인구의 약 3분의 1에 영향을 미치기 때문에 보라색 빛이 어떻게 작용하는지를 이해하는 것은 고도 근시와 관련된 심각한 시각 문제의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 향후 연구에서는 인간의 근시 예방을 위해 보라색 빛을 효과적으로 사용하는 방법을 탐구할 계획입니다. 노출 시간도 중요할 수 있으며, 초기 연구에서는 저녁 시간 치료가 가장 좋은 결과를 보였습니다.

물리학자 닉 맥그리비는 게스트 포스트에서 과학 연구, 특히 플라즈마 물리학에서 인공지능(AI)에 대한 과대 광고에 대한 자신의 경험을 공유했습니다. 처음에는 AI가 연구를 향상시킬 수 있는 잠재력에 대해 낙관적이었던 맥그리비는 물리학에 기반한 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)과 같은 AI 방법을 실험했지만 실망스러운 결과를 얻었습니다. 그는 AI가 전통적인 방법보다 우수하다는 주장들이 종종 불공정한 비교에 기반하고 있으며, 약한 기준선을 사용하는 경우가 많다는 것을 발견했습니다.

맥그리비는 AI 연구에서 과도한 낙관주의가 만연해 있는 추세를 강조하며, 부정적인 결과는 거의 발표되지 않아 "생존 편향"을 초래한다고 지적합니다. 그는 AI가 과학에 미치는 영향이 제안된 것만큼 혁신적이지 않을 수 있다고 주장하며, 과학자들이 AI를 채택하는 이유는 진정한 과학적 지식의 발전보다는 개인적인 이익, 즉 직업 전망이나 자금 지원과 같은 이유 때문이라고 강조합니다.

약물 발견이나 기상 예측과 같은 분야에서 AI의 일부 성공 사례에도 불구하고, 맥그리비는 현재의 AI 기술이 과학적 진전을 크게 가속화할 것이라는 생각에 경고합니다. 그는 AI 연구에 대한 더 많은 검토가 필요하며, 그 효과를 평가하는 데 있어 보다 신중한 접근이 필요하다고 촉구합니다.

저자는 파일 서버를 만드는 회사인 TrueNAS에 대한 경험을 공유합니다. 그들은 BSD 기반 운영 체제에서 TrueNAS SCALE(커뮤니티 에디션)이라는 리눅스 기반 운영 체제로 전환했습니다. 업그레이드 과정에 대해 문의하기 위해 고객 지원에 연락했을 때, 혼란스럽고 부정확한 정보를 받았습니다.

지원팀의 답변에는 모순이 있었는데, 새로운 운영 체제가 리눅스 기반이라고 하면서도 FreeBSD를 언급하는 등 오해의 소지가 있었습니다. 저자는 이러한 답변이 잘 작성되지 않았다고 느꼈고, 전문 지식을 가진 사람이 아닌 자동화된 시스템에 의해 생성된 것 같다고 의심했습니다.

구체적인 질문을 했음에도 불구하고, 저자는 애매한 답변과 마이그레이션 요구 사항에 대한 명확한 설명이 부족하다는 점을 지적했습니다. 지원팀은 종종 티켓을 신속하게 처리해야 하는 압박을 받기 때문에 실수와 잘못된 정보가 발생하는 경우가 많다고 언급했습니다. 전반적으로 저자는 고객 지원 품질의 저하에 대한 불만을 표현하며, 응답 생성을 위해 대규모 언어 모델과 같은 기술에 과도하게 의존하는 것에 대해 언급했습니다.

2025년 5월 19일, GitHub은 Copilot 코딩 에이전트를 공개 미리보기로 선보였습니다. 이 도구는 개발자들이 작업량을 관리할 수 있도록 도와주며, Copilot에게 작업을 위임함으로써 더 창의적이고 복잡한 일에 집중할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 다른 개발자처럼 Copilot에게 문제를 할당할 수 있는 점이 있습니다. Copilot은 안전한 클라우드 환경에서 작업을 수행하며, 변경 사항을 적용하고 테스트한 후 제출합니다. 작업이 완료되면 검토를 위해 알림을 보내고, 사용자는 풀 리퀘스트의 댓글을 통해 조정을 요청하거나 직접 코드를 계속 작업할 수 있습니다.

Copilot은 잘 관리된 코드베이스에서 낮은 복잡도에서 중간 복잡도의 작업에 가장 적합합니다. 예를 들어, 기능 추가, 버그 수정, 문서 개선 등이 포함됩니다. 여러 문제를 동시에 처리할 수 있는 능력도 갖추고 있습니다.

이용 가능성에 대해 설명하자면, Copilot 코딩 에이전트는 Copilot Pro+ 및 Copilot Enterprise 구독자에게 제공됩니다. Enterprise 사용자는 이를 활성화하기 위해 관리자 승인이 필요합니다. 이 도구는 구독 계획에 따라 GitHub Actions 분과 프리미엄 요청을 사용합니다.

2025년 6월 4일부터는 에이전트가 수행하는 각 작업에 대해 프리미엄 요청이 필요합니다.

이 기능은 GitHub Mobile 및 CLI 사용자에게도 점진적으로 제공되며, 주중에 확대될 예정입니다. 사용자들은 Copilot 문서를 참조하여 팁과 가이드를 받을 수 있습니다.

이 기능은 아직 미리보기 단계에 있으며, 피드백을 환영합니다. 향후 변경될 수 있습니다.

이 기사는 기후 변화가 극지방의 얼음 시트, 특히 그린란드와 남극에 미치는 중요한 영향을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

1990년대 이후 이 얼음 시트에서의 얼음 손실이 네 배 증가했으며, 현재 전 세계 해수면 상승의 주요 원인이 되고 있습니다. 기사는 지구 온난화를 1.5도 이하로 제한하려는 목표가 너무 높다고 주장합니다. 현재 온도인 1.2도에서도 앞으로 수세기 동안 몇 미터의 해수면 상승을 초래할 수 있으며, 이는 해안 지역에 거주하는 인구에 심각한 영향을 미칠 것입니다.

해수면 상승 속도가 가속화되고 있으며, 예측에 따르면 온난화가 계속될 경우 2300년까지 해수면이 15미터를 초과할 수 있습니다. 이는 해수면 근처에 사는 약 10억 명의 사람들에게 큰 위협이 됩니다. 과거의 기후 조건을 보면, 온도가 조금만 상승해도 얼음 시트가 급격히 후퇴하고 해수면 상승 속도가 빨라질 수 있음을 보여줍니다. 이는 얼음의 안정성을 보장하기 위해 더 낮은 온도 목표가 필요하다는 점을 강조합니다.

기사는 얼음 손실을 급격히 증가시킬 수 있는 자기 강화 피드백 루프를 강조하며, 재앙적인 변화를 방지하기 위해 현재 수준 이하로 지구 온도를 유지하는 것이 중요하다고 말합니다. 저자들은 얼음 시트를 안정적으로 유지하고 급격한 해수면 상승과 관련된 위험을 완화하기 위해 지구 평균 온도를 1도 이하로 설정할 것을 권장합니다.

결론적으로, 이 기사는 극지방의 얼음 시트를 보호하고 해수면의 안정성을 유지하기 위해 지구 온난화를 제한할 긴급한 필요성을 강조하며, 현재 기후 조건보다 더 낮은 목표를 제안하고 있습니다.

"딜버트" 만화의 창작자인 스콧 애덤스가 전립선암으로 곧 사망할 것이라고 발표했다. 이는 최근 조 바이든 전 대통령이 밝힌 건강 상태와 유사하다. 그의 쇼인 "커피 위드 스콧 애덤스"에서 그는 자신의 암이 뼈로 전이되었으며, 자신의 기대 수명이 이번 여름까지라고 믿고 있다고 밝혔다.

67세인 애덤스는 최근 몇 년 동안 정치적으로 더 목소리를 내왔으며, 소셜 미디어에서 상당한 팔로워를 보유하고 있다. 그는 바이든과 그의 가족에게 동정을 표하며 그들이 직면할 어려움을 인정했다. 애덤스는 국소 전립선암은 치료가 가능하지만, 한 번 전이되면 치료가 불가능해진다고 설명했다.

Erlang/OTP 28.0이 2025년 5월 21일에 출시되었습니다. 이번 버전은 여러 가지 새로운 기능과 개선 사항을 도입했으며, 일부 호환성 문제도 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

새로운 언어 기능으로는 프로세스가 우선 메시지를 받을 수 있게 되었고, 병렬 작업을 위한 "zip 생성기"를 지원합니다. 또한, 엄격한 생성기는 일치하지 않는 패턴에 대해 예외를 발생시키며, 부동 소수점 숫자는 어떤 진법으로도 사용할 수 있습니다.

컴파일러와 JIT(Just-In-Time) 개선 사항으로는 특정 오류에 대한 수정 제안을 할 수 있게 되었고, 원자(atom)는 이제 255바이트를 초과할 수 있습니다. 더 이상 사용되지 않는 catch 표현식에 대한 경고를 활성화할 수 있으며, 맵과 특정 내장 함수(BIF)에 대한 최적화가 개선되었습니다.

Erlang 런타임 시스템(ERTS)에서는 시스템 이벤트를 추적하는 새로운 기능이 추가되었고, 더 많은 신호를 처리할 수 있는 지원이 향상되었습니다. 또한, 프로세스 테이블을 더 잘 반복할 수 있는 새로운 함수가 도입되었습니다.

쉘과 터미널 업데이트에서는 쉘에 새로운 "원시" 모드가 추가되어 즉각적인 키 입력을 읽을 수 있게 되었고, 긴 명령을 중단할 때의 도움 메시지가 개선되었습니다.

표준 라이브러리(STDLIB)에서는 맵으로 표현된 이진 데이터와 집합을 결합하는 새로운 함수가 추가되었고, 정규 표현식 모듈이 최신 라이브러리를 사용하도록 업데이트되었습니다. 또한, Zstandard 압축을 위한 새로운 모듈이 추가되었습니다.

공개 키 및 Dialyzer 업데이트에서는 공개 키 모듈이 현대화되었으며 API 호환성을 유지하고 있습니다. Dialyzer에서는 명목형 타입이 구현되었습니다.

SSL 개선 사항으로는 TLS v1.3에 대한 데이터 처리 최적화가 이루어졌습니다. Emacs 모드 업데이트에서는 Emacs 명령에서 다중 문자열을 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다.

자세한 내용과 잠재적인 호환성 문제는 GitHub 릴리스 페이지의 README를 참조하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

Terraform MCP 서버는 Terraform 레지스트리 API와 통합되어 인프라스트럭처 코드(IaC) 개발을 위한 자동화 및 상호작용을 지원하는 서버입니다.

주요 용도로는 Terraform 제공자와 모듈의 자동 탐색, Terraform 레지스트리에서 데이터 추출 및 분석, 제공자 리소스와 데이터 소스에 대한 상세 정보 제공, 사용자가 Terraform 모듈을 탐색하고 이해하는 데 도움을 주는 기능이 있습니다.

중요한 점은 MCP 서버의 출력 결과는 여러 요인에 따라 달라질 수 있다는 것입니다. 사용자는 이러한 출력을 신중하게 평가하여 조직의 보안 및 규정 준수 기준에 부합하는지 확인해야 합니다.

서버를 컨테이너에서 사용하려면 Docker가 설치되어 있어야 하며, 실행 중이어야 합니다.

설치 방법으로는 Visual Studio Code(VS Code)에서 MCP 서버 구성을 위해 사용자 설정에 JSON 블록을 추가하거나, 작업 공간에 특정 파일로 구성을 공유할 수 있습니다. Claude Desktop에서도 유사한 JSON 구성이 필요합니다.

MCP 서버는 특정 제공자에 대한 문서와 세부 정보를 가져오는 도구와 모듈에 대한 검색 및 상세 정보를 제공하는 도구를 제공합니다.

Docker가 없는 경우 제공된 명령어를 사용하여 소스에서 서버를 빌드할 수 있으며, 로컬 Docker 이미지를 빌드하여 서버를 실행할 수도 있습니다. 개발을 위해서는 Go가 필요하며, 선택적으로 Docker를 사용할 수 있습니다. 서버를 빌드하고 테스트하기 위한 명령 옵션도 제공됩니다.

사용자는 저장소를 포크하고 풀 리퀘스트를 제출하여 기여할 수 있으며, 지원이 필요할 경우 GitHub에서 버그를 보고하거나 기능 요청을 할 수 있습니다.

이 프로젝트는 MPL-2.0 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 보안 문제에 대해서는 HashiCorp에 직접 연락하고, 논의나 질문은 GitHub Discussions를 통해 진행할 수 있습니다.

IBM의 텔럼 II 메인프레임 프로세서는 2024년 핫 칩스에서 발표되었으며, 금융 거래에서 높은 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 주요 특징으로는 다음과 같은 사항이 있습니다.

텔럼 II는 5.5GHz에서 작동하는 8개의 코어와 360MB의 대용량 온칩 캐시를 갖추고 있습니다. 독특한 캐싱 전략을 사용하여 이전 IBM 설계를 기반으로 성능을 향상시켰습니다.

각 코어는 36MB의 대형 L2 캐시를 가지고 있어 메모리 접근 지연 시간을 크게 줄입니다. 일반적인 CPU가 더 큰 캐시를 공유하는 것과 달리, 텔럼 II의 아키텍처는 캐시 라인을 효과적으로 관리하여 데이터 중복을 최소화합니다.

텔럼 II는 가상 L3 및 L4 캐시를 사용하여 여러 CPU 칩 간에 캐시를 효율적으로 활용할 수 있도록 합니다. 이 가상 캐시는 작업 부하 변화에 적응할 수 있어 성능 유지에 도움을 줍니다.

최대 32개의 텔럼 II 프로세서를 서로 연결하여 2.8GB의 가상 L4 캐시를 갖춘 대형 공유 메모리 시스템을 형성할 수 있습니다.

설계는 단일 스레드 성능을 우선시하며, 이는 금융 거래와 같은 서버 작업에 매우 중요합니다. 이를 위해 단일 스레드에 상당한 캐시 자원을 할당합니다.

IBM의 캐싱 전략은 고급 메트릭스를 활용하여 캐시 라인을 관리하고 L2 용량을 초과하지 않으면서 성능을 최적화하는 혁신적인 방법을 포함합니다.

이번 발표는 IBM의 메인프레임 기술에서의 혁신적인 접근 방식을 강조하며, 중요한 응용 프로그램에서 높은 효율성과 성능을 목표로 하고 있습니다.

JavaFactory는 개발자들이 반복적인 자바 코드를 자동으로 생성할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 전통적인 AI 코드 생성기보다 더 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

JavaFactory의 핵심 구성 요소 중 하나는 패턴 정의입니다. 사용자는 자연어로 테스트나 구현을 생성하는 등의 작업을 설명할 수 있습니다. 또한, 주석 기반의 참조 수집 기능을 통해 사용자는 필요한 클래스를 주석으로 지정할 수 있습니다.

한 번 정의된 패턴은 재사용이 가능하여 구현, 테스트, 고정 데이터 등 다양한 유형의 코드를 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 데모에서는 JavaFactory가 20초 만에 400줄의 코드를 생성하며 모든 테스트가 성공적으로 통과하는 모습을 보여줍니다.

JavaFactory의 주요 기능 중 하나는 패턴 생성입니다. 사용자는 반복적인 작업을 명확한 목표, 규칙, 예상 출력 및 예시와 함께 패턴으로 정의할 수 있습니다. 또한, 각 작업에 대한 프롬프트를 수정하고 포함할 클래스를 선택할 수 있는 사용자 정의 기능도 제공합니다.

주석 유형으로는 @JavaFactoryData가 있어 데이터 관련 클래스를 자동으로 수집합니다. @JavaFactoryApi는 API 관련 클래스를 수집하고 구현 및 테스트 클래스를 지정할 수 있게 해줍니다.

JavaFactory는 전통적인 AI 코드 생성기에서 문제를 겪었던 개발자들에게 더 많은 제어를 제공하며, 특히 계층 구조와 같은 반복적인 환경에서 유용합니다. 이 도구는 코딩 작업의 자동화를 간소화하여 개발자들이 반복적인 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

KumoRFM은 사용자 기록과 거래 내역과 같은 관계형 데이터를 예측하기 위해 설계된 새로운 모델입니다. 이 모델은 각 데이터셋이나 작업에 대해 특별한 훈련 없이도 작동할 수 있습니다. 기존의 기초 모델들이 자연어 처리나 이미지 분야에서 뛰어난 성과를 보였지만, 관계형 데이터는 상대적으로 주목받지 못했습니다. KumoRFM은 테이블에 저장된 데이터를 분석하고 다양한 작업에서 정확한 예측을 할 수 있도록 고급 기술을 활용하여 이 격차를 메우고자 합니다.

KumoRFM의 주요 특징 중 하나는 특정 작업에 대한 훈련이 필요 없다는 점입니다. 이 모델은 역사적 데이터를 바탕으로 예측을 수행하는 인컨텍스트 학습을 활용하여, 새로운 작업에 적응할 수 있습니다. 또한, 관계형 데이터를 그래프로 변환하고 여러 테이블의 정보를 효과적으로 통합하는 특별한 구조를 사용하여 데이터를 효율적으로 처리합니다. 사용자는 SQL과 유사한 쿼리 언어를 통해 예측을 수행할 수 있으며, 이 언어는 예측 작업을 정의하고 관련 데이터를 자동으로 검색합니다. KumoRFM은 전통적인 방법보다 훨씬 빠르게 예측을 수행하며, 일반적으로 약 1초 안에 예측을 완료할 수 있습니다. 이는 기존 방법이 수시간 걸리는 것과 대조적입니다.

테스트 결과, KumoRFM은 사전 훈련 없이도 전통적인 방법과 동등하거나 더 나은 성능을 보였으며, 특정 작업에 맞게 조정할 경우 성능이 더욱 향상될 수 있습니다. 이 모델은 관계형 데이터에 AI를 활용하는 데 있어 큰 발전을 의미하며, 기업들이 데이터를 보다 스마트하게 활용하여 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.