Mullvad는 개인 정보 보호에 중점을 둔 서비스로, 사용자가 국가와 언어별로 콘텐츠를 검색할 수 있는 기능을 제공합니다. 검색 가능한 국가는 아르헨티나부터 미국까지 다양하며, 언어는 영어, 스페인어, 중국어 등 여러 가지가 포함되어 있습니다. 또한, 사용자는 지난 하루나 일주일과 같은 시간 범위에 따라 결과를 필터링할 수 있는 옵션도 있습니다. 이 외에도 서비스 약관, 자주 묻는 질문(FAQ), 피드백 옵션에 대한 링크도 제공됩니다.

모네로(XMR)는 개인 정보 보호를 위해 설계된 암호화폐로, 외부에서 거래를 추적하기 어렵게 만듭니다. 비트코인과 달리 모네로는 링 서명, 스텔스 주소, 기밀 거래와 같은 고급 개인 정보 보호 기능을 사용하여 사용자 anonymity를 유지합니다.

모네로 거래의 비공식화를 시도한 여러 가지 방법이 있습니다.

체널리시스라는 분석 회사는 모네로를 추적하기 위한 도구를 개발했지만, 제한적인 성공만 거두었습니다. 이들의 방법은 거래 시점을 이용하고 오프체인 데이터를 연관시키는 것으로, 확정적인 비공식화보다는 확률적인 결과를 도출합니다.

사이퍼트레이스는 모네로를 추적할 수 있는 도구가 있다고 주장했지만, 그 효과에 대한 논란이 있습니다. 비판자들은 이들의 방법에 의문을 제기하며 독립적인 검증을 요구하고 있습니다. 이들은 포괄적인 비공식화를 입증하지 못했습니다.

학술 연구에서도 모네로의 개인 정보 보호에서 약점을 발견한 사례가 있습니다. 특히 오래된 링 서명 구현에서 취약점이 지적되었습니다. 그러나 모네로 팀은 이러한 취약점을 업데이트를 통해 해결했습니다.

메타데이터 상관관계를 이용하는 기업들도 있습니다. 엘립틱과 같은 회사는 거래 데이터를 중앙 집중식 거래소와 IP 주소의 정보와 연관시켜 사용자를 비공식화하려고 합니다. 이들의 성공 여부는 사용자들의 보안 관행에 따라 달라집니다.

IRS는 모네로의 개인 정보 보호를 무너뜨릴 수 있는 사람에게 보상을 제공했지만, 이러한 노력이 효과적인 추적으로 이어졌다는 공개적인 증거는 없습니다.

모네로 커뮤니티는 "브레이킹 모네로" 시리즈와 같은 프로젝트를 통해 개인 정보 보호를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 이 프로젝트는 취약점을 식별하고 수정하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

전반적으로 모네로의 비공식화를 시도한 여러 방법이 있었지만, 그 개인 정보 보호 기능은 여전히 강력하고 회복력이 있으며, 개발 커뮤니티의 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다.

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Tesseral은 비즈니스 소프트웨어를 위한 오픈 소스 인증 인프라입니다. 클라우드에서 운영되며, API 중심으로 설계되어 어떤 기술 스택과도 호환됩니다. 개발자는 Tesseral의 관리형 서비스를 이용하거나 직접 호스팅할 수 있습니다.

Tesseral의 주요 기능으로는 맞춤형 로그인 페이지 설정이 가능합니다. 브랜드에 맞는 로그인 인터페이스와 로그인 방법을 쉽게 구성할 수 있습니다. B2B 멀티 테넌시 기능을 통해 고객 관리자는 자신의 사용자 로그인과 계정을 관리할 수 있습니다. 또한, 개발자는 사용자로 로그인하여 지원 및 디버깅을 할 수 있는 사용자 가장 기능도 제공합니다. 고객은 셀프 서비스 방식으로 설정을 관리하고, 사용자를 초대하며, 로그인 방법을 조정할 수 있습니다. 마법 링크와 소셜 로그인을 통해 코딩 없이 간편한 로그인 옵션을 제공합니다. 기업 기능으로는 SAML, SCIM, 다중 인증(MFA), 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 지원합니다. API 키 관리와 웹후크 기능을 통해 자동화된 API 접근과 실시간 데이터 동기화가 가능합니다.

개발자는 tesseral.com/docs에서 전체 문서를 읽어보아야 합니다. Tesseral은 React, Express, Flask, Golang과 같은 인기 있는 프레임워크를 위한 SDK를 제공합니다.

통합 단계는 다음과 같습니다. 프론트엔드에서는 SDK를 설치하고 <TesseralProvider> 컴포넌트를 사용하여 인증 작업을 관리합니다. 백엔드에서는 미들웨어를 사용하여 액세스 토큰을 검증합니다.

Tesseral은 샌프란시스코에 본사를 둔 스타트업으로, 커뮤니티 참여와 기여를 장려합니다. 질문이나 보안 관련 우려 사항이 있을 경우 직접 연락하면 됩니다.

라이센스는 MIT 라이센스입니다. 전반적으로 Tesseral은 B2B 애플리케이션의 인증을 간소화하며, 강력한 기능 세트를 제공하면서도 유연하고 쉽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.

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루디오(Loodio)는 개인적인 순간에 편안함을 제공하기 위해 설계된 욕실 프라이버시 장치입니다. 이 제품은 100곡이 미리 설치된 4GB 메모리 카드를 갖추고 있으며, 배터리 수명은 일주일입니다. 가격은 149달러이며, 국제 배송이 무료로 제공됩니다.

우주 구조 형성에 대한 새로운 이론인 블로우토치 이론이 소설가 줄리안 고프에 의해 제안되었습니다. 이 이론은 우주가 복잡한 구조인 코스믹 웹으로 이루어져 있으며, 이는 밀집된 은하 군집이 필라멘트로 연결되고 광대한 공허로 둘러싸인 형태임을 설명합니다. 이러한 구조는 이전 모델에서 예측되지 않았던 것입니다.

현재 주류 모델인 람다 냉암흑물질(ΛCDM)은 중력의 점진적인 끌림을 통해 구조 형성을 설명합니다. 이 모델은 암흑물질과 암흑에너지의 존재에 크게 의존하지만, 특정 관측 현상을 설명하는 데 어려움을 겪고 있으며, 제임스 웹 우주 망원경이 관측한 대형 은하의 빠른 형성을 설명할 수 없습니다.

고프의 블로우토치 이론은 초기의 강력한 제트가 초거대 블랙홀에서 방출되어 우주의 구조를 형성하는 데 중요한 역할을 했다고 제안합니다. 이 과정은 중력에만 의존하는 것이 아니라 전자기적 과정에 의해 이루어졌습니다. 이 모델은 암흑물질을 필요로 하지 않아 더 간단한 설명을 제공합니다.

최근 발견된 대형 초거대 블랙홀과 그 제트는 이 이론을 뒷받침하는 증거로 작용하며, 은하의 형성이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 이르고 빠르게 이루어졌음을 시사합니다. 또한, 우주에는 1970년대 후반에 발견된 광대한 공허가 존재하며, 이는 우주 부피의 80% 이상을 차지합니다. 이는 우주가 균일하게 물질로 채워져 있다는 이전의 가정과 모순됩니다.

결론적으로, 고프의 블로우토치 이론은 우주 구조 형성에 대한 새로운 시각을 제공하며, 블랙홀의 전자기적 힘이 중요한 역할을 했다고 주장합니다. 이는 전통적으로 암흑물질과 중력에 의존했던 관점을 도전하는 것입니다.

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2024년 9월 말, 허리케인 헬렌이 플로리다에 접근하자 한 대학생은 "와플 하우스 지수"에서 영감을 받아 와플 하우스의 운영 중단 상황을 추적하는 웹사이트를 만들기로 했다. 이 지수는 재난 대응 도구로 비공식적으로 사용되며, 와플 하우스가 폭풍우 중에도 거의 문을 닫지 않기 때문에 재난의 심각성을 나타낸다.

학생은 Next.js로 구축된 와플 하우스 웹사이트에서 데이터를 추출하는 방법을 알아내고, 영업 중인 매장과 닫힌 매장을 보여주는 실시간 지도를 만들었다. 사이트를 출시한 후, 학생은 이를 트위터에 공유했고, 와플 하우스의 공식 계정이 이를 주목했다. 그들은 이 사이트가 비공식적이며, 폐쇄 정보는 자신들로부터 제공될 것이라고 응답했다.

상황은 정치 평론가인 프랭크 런츠가 이 사이트를 공유하면서 더욱 커졌다. 이로 인해 사이트 방문자가 급증했다. 그러나 와플 하우스의 마케팅 팀은 신속하게 개입하여 학생을 트위터에서 차단하고, 상표권 침해에 대한 중지 요청서를 보냈다.

법적 문제에도 불구하고 학생은 가벼운 마음으로 대응하며 와플 하우스 관계자와 친근한 대화를 나눴다. 관계자는 학생의 노력을 높이 평가했지만, 결국 사이트를 내리도록 요구했다. 학생은 이를 수용했지만, 공식적으로 협력하고 싶다는 의사를 밝혔다.

전반적으로 이 프로젝트는 데이터를 창의적으로 활용하는 재미있는 탐험이었지만, 결국 중단해야 했다. 학생은 상표 문제에도 불구하고 이 경험과 와플 하우스의 반응에 감사함을 느꼈다.

개발자 주하-마티 산탈라는 블로그 포스트에서 새로운 직장을 시작하게 되어 느끼는 설렘과 소프트웨어 개발에 있어 노트북의 중요성에 대해 이야기합니다. 그는 코드를 작성하는 것이 중요하지만, 어떤 코드를 써야 하는지를 이해하는 것이 더 중요하다고 설명합니다.

산탈라는 컴퓨터에서 멀리 떨어져 있을 때 더 잘 생각할 수 있다고 느끼며, 종종 노트북을 사용해 아이디어를 구상하고 디자인을 스케치하며 코드를 분석합니다. 글쓰기는 그의 생각을 정리하는 데 도움이 되고, 지식의 빈틈을 드러내줍니다. 그는 자신의 코드를 다른 사람에게 설명하듯이 자주 글로 남기는데, 이는 실수를 찾아내고 작업을 개선하는 데 도움이 됩니다.

또한, 메모를 남기는 것은 시간이 지남에 따라 자신의 사고 과정을 추적할 수 있게 해주어 과거의 결정을 기억하는 데 용이합니다. 전반적으로 그는 글쓰기가 개발자에게 강력한 도구라고 강조합니다.

Wetlands는 Conda 환경을 쉽게 관리할 수 있도록 설계된 경량 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 사용자가 Conda 환경을 생성하고, 필요한 패키지를 설치하며, 해당 환경 내에서 Python 코드를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 모든 것이 격리되어 충돌 없이 작동하도록 보장합니다. Wetlands라는 이름은 아나콘다가 서식하는 열대 습지를 모티브로 하였습니다.

주요 기능으로는 자동 환경 관리, 의존성 격리, 내장 실행, 빠른 처리 등이 있습니다. 자동 환경 관리를 통해 사용자는 쉽게 환경을 생성하고 설정할 수 있으며, 의존성 격리를 통해 패키지를 충돌 없이 설치할 수 있습니다. 내장 실행 기능을 통해 격리된 환경 내에서 함수를 실행할 수 있으며, pixi 또는 micromamba를 사용하여 빠른 Conda 관리를 지원합니다.

Wetlands를 설치하려면 다음 명령어를 사용하면 됩니다. pip install wetlands

기본 사용 예시는 다음과 같습니다. 먼저 환경 관리자를 초기화하고, Conda 환경(예: "numpy_env")을 생성 및 실행합니다. 그 후 해당 환경 내에서 모듈을 가져오고 함수를 실행하며, 사용 후에는 정리 작업을 수행합니다.

상호작용 방법으로는 간편한 실행을 위한 env.importModule을 사용하여 함수를 쉽게 호출할 수 있으며, 더 많은 제어가 필요한 경우 env.executeCommands를 통해 명령어와 통신을 수동으로 조정할 수 있습니다.

더 많은 예제와 자세한 내용은 문서와 소스 코드를 확인하면 됩니다. Wetlands는 MIT 라이선스 하에 배포되며, 프랑스 렌에 있는 인리아에서 개발되었습니다.

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2025년 5월 27일, LLM 0.26 버전이 출시되었습니다. 이번 업데이트의 주요 특징은 도구를 실행할 수 있는 기능이 추가된 것입니다. 이제 사용자는 LLM CLI 도구나 파이썬 라이브러리를 통해 OpenAI, Anthropic, 그리고 로컬 모델 등 다양한 제공자의 LLM을 파이썬 함수로 표현된 도구와 연결할 수 있습니다.

주요 기능으로는 도구 사용이 있습니다. 사용자는 플러그인을 통해 도구를 설치하고, 명령줄을 사용하여 활성화할 수 있습니다. 또한, 사용자는 명령줄에서 파이썬 함수 코드를 직접 전달할 수 있으며, 도구는 비동기 및 동기 환경 모두에서 작동할 수 있습니다.

시작하는 방법은 간단합니다. 먼저 pip 또는 pipx를 사용하여 LLM을 설치하거나 업그레이드합니다. 그런 다음 선택한 모델에 대한 API 키를 설정합니다(예: OpenAI). 이후 특정 명령어를 사용하여 도구를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, llm --tool llm_version "What version?"와 같은 명령을 입력하면 됩니다.

이번 릴리스에는 수학 계산 및 SQL 쿼리와 같은 다양한 작업을 위한 여러 플러그인이 포함되어 있습니다. 사용자는 --functions 옵션을 사용하여 명령줄에서 직접 임시 도구를 생성할 수도 있습니다.

앞으로의 개발 계획으로는 도구 지원을 더욱 강화하고, 실행 로그를 개선하며, 도구 플러그인 작성을 위한 튜토리얼을 개발할 예정입니다. 또한, 더 효율적인 도구 접근을 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원에 대한 관심도 있습니다.

LLM 0.26은 언어 모델의 기능을 크게 확장하여 도구와 효과적으로 상호작용할 수 있게 하여 개발자들에게 새로운 가능성을 열어줍니다.

인도네시아 자바 해안에서 고고학자들이 약 14만 년 전의 호모 에렉투스 화석을 발견했습니다. 이 발견은 두 개의 두개골 조각을 포함하며, 마두라 해협에서 준설 작업 중에 이루어졌습니다. 이 지역은 한때 광대한 저지대였던 순다랜드로 알려져 있으며, 이 바다 바닥에서 화석이 발견된 것은 이번이 처음입니다.

이전에는 연구자들이 호모 에렉투스가 자바에서 고립되어 살았다고 믿었습니다. 그러나 새로운 증거는 그들이 해수면이 낮아진 시기에 주변 저지대로 확산되었음을 시사합니다. 이들은 강을 이용해 물, 조개, 식용 식물과 같은 자원을 확보했을 것으로 보입니다. 또한, 이 초기 인류가 대형 동물을 적극적으로 사냥했다는 사실도 발견되었습니다. 이는 이전 자바 인구에서는 관찰되지 않았던 행동으로, 더 현대적인 인류 종에서 나타나는 행동과 유사합니다. 이는 서로 다른 인류 집단 간의 상호작용 가능성을 시사합니다.

라이덴 대학교와 국제 협력자들이 수행한 이 연구는 순다랜드의 선사 시대 생태계를 자세히 보여줍니다. 이 지역은 아시아 하마와 같은 멸종된 종과 코끼리, 악어와 같은 번성하는 동물들이 있는 건조한 초원과 유사했습니다. 이 연구는 동남아시아의 생물 다양성과 초기 인류의 삶에 대한 이해를 높이는 데 기여하고 있습니다. 현재 이 화석들은 인도네시아 반둥의 지질 박물관에 보관되어 있으며, 향후 전시 계획도 있습니다.

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"스퀘어 이론"에 대한 내용은 인기 있는 디스코드 서버인 크로스코드에서 시작된 개념을 다룹니다. 이 서버는 크로스워드 퍼즐을 좋아하는 사람들이 모이는 곳입니다. 이 아이디어는 한쪽에서는 동의어지만 다른 쪽에서는 그렇지 않은 단어 쌍에 대한 게시물에서 시작되었습니다. 이로 인해 "더블 더블"이라고 불리는 비슷한 단어 쌍을 만드는 트렌드가 생겼습니다. 이러한 쌍은 단어가 모서리에 위치하고, 그 사이의 관계가 변을 이루는 사각형으로 시각화할 수 있습니다.

스퀘어 이론은 사각형을 완성하는 구조가 크로스워드뿐만 아니라 농담, 브랜드 이름, 이야기 등 다양한 창의적 작업에서도 만족스럽고 흥미롭다고 제안합니다. 이 이론은 놀랍고 예상치 못한 연결의 매력을 강조하며, 이는 여러 형태의 언어유희에서 볼 수 있습니다.

또한 성공적인 크로스워드 주제가 종종 이러한 사각형 구조를 반영하여 더 긴밀하고 만족스러운 퍼즐을 만들어낸다는 점도 강조합니다. 저자는 독자들이 글쓰기, 브랜딩 또는 다른 표현 방식에서 스퀘어 이론을 인식하고 적용할 것을 권장하며, 사각형 개념이 아이디어의 명확성과 영향력을 높일 수 있다고 언급합니다.

텔레그램이 엘론 머스크의 인공지능 회사인 xAI와 협력하여 Grok 챗봇을 자사 플랫폼에서 1년 동안 제공하기로 했습니다. 이 계약의 일환으로 xAI는 텔레그램에 3억 달러를 현금과 주식으로 지급할 예정입니다. 또한 텔레그램은 앱을 통해 이루어진 Grok 구독의 수익 중 50%를 받게 됩니다.

원래 Grok은 텔레그램의 프리미엄 사용자만 이용할 수 있었지만, 이제는 모든 사용자에게 열릴 가능성이 있습니다. 사용자들은 채팅에서 Grok을 고정하고 검색창을 통해 질문할 수 있습니다. Grok은 글쓰기 제안, 대화 요약, 스티커 생성, 그리고 기업의 관리 및 문의 지원을 위해 설계되었습니다.

이 요약은 xAI가 Grok의 배포에 대해 텔레그램에 보상을 하고 있다는 점을 명확히 하고 있습니다.

이 글에서는 조직을 단일 저장소인 모노레포로 전환하는 데 있어 엔지니어들이 직면하는 도전과 고려사항을 다룹니다.

모노레포의 목적은 팀이 이를 도입하기 전에 명확히 이해해야 할 이유를 제시합니다. 일관성, 공유 도구, 협업 개선과 같은 목표에 집중해야 하며, 구글이나 메타와 같은 대기업에서 보이는 이점만을 추구해서는 안 됩니다.

모노레포에서 도구를 구축할 때의 주요 원칙은 효율적인 작업을 수행하는 것입니다. 이는 변경된 파일만 처리하고 전체 저장소를 다루지 않는 O(change) 방식이 이상적입니다.

소스 제어에서는 Git이 일반적으로 사용되지만, 저장소 크기가 커질수록 성능 문제가 발생합니다. 저장소가 커짐에 따라 희소 체크아웃이나 가상 파일 시스템과 같은 대안이 필요할 수 있습니다.

모노레포를 간단하게 유지하는 것이 중요하며, 이상적으로는 단일 프로그래밍 언어로 구성하는 것이 효율성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 확장이 문제가 되기 전까지는 기존 빌드 시스템을 활용하는 것이 좋습니다. 테스트 시스템은 자동 재시도와 변경 사항에 따라 실행되는 테스트 수를 최소화하는 방식으로 적응해야 합니다.

지속적 통합(CI) 과정은 변경 사항에 따라 필요한 작업만 실행하도록 효율적으로 처리해야 합니다. 이를 위해 신중한 계획이 필요하며, 효율성을 위해 변경 사항을 일괄 처리하는 도구를 사용할 수 있습니다.

지속적 배포에서는 모노레포가 코드베이스 전반에 걸쳐 원자적 커밋을 가능하게 하지만, 배포는 신중하게 관리해야 합니다. 코드의 서로 다른 부분이 다른 시간에 배포될 수 있기 때문입니다. 서비스 계약이 검증되어 변경 사항으로 인한 문제를 방지하는 것이 중요합니다.

모노레포는 조직 내 일관성과 협업을 향상시킬 수 있지만, 생산성을 유지하고 고유한 도전 과제를 해결하기 위해 지속적인 노력이 필요합니다. 이러한 접근 방식을 고수하는 조직에게는 투자할 가치가 있습니다.

로맹 토마스의 블로그 포스트에서는 리버스 엔지니어링 정보를 공유하기 위해 DWARF 형식을 사용하는 방법을 소개합니다. DWARF는 원래 디버그 데이터를 위해 설계되었지만, 이제는 바이너리에서 구조체와 함수 이름과 같은 세부 정보를 저장할 수 있습니다. LIEF 라이브러리는 Python, Rust, C++에서 DWARF 파일을 쉽게 생성할 수 있는 API로 확장되었습니다.

주요 기능으로는 DWARF 파일 생성이 있습니다. LIEF API를 사용하면 사용자가 바이너리를 위한 DWARF 파일을 생성할 수 있어, 함수와 변수를 정의하는 과정이 간소화됩니다. 또한, DWARF 파일은 Binary Ninja와 Ghidra와 같은 인기 있는 리버스 엔지니어링 도구에 가져올 수 있어, 바이너리 데이터를 공유하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

Ghidra와 Binary Ninja를 위한 새로운 플러그인도 제공되어, 사용자가 이러한 도구에서 DWARF 형식으로 정보를 내보낼 수 있게 하여 리버스 엔지니어링 작업 흐름을 개선합니다. DWARF 내보내기 기능은 아직 개발 중이며, 향후 주석 내보내기와 같은 기능을 추가할 계획이 있습니다.

이 접근 방식은 리버스 엔지니어링 데이터를 다양한 도구 간에 표준화하여 개발자와 연구자 간의 협업을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

레벨 디자인 북은 3D 비디오 게임의 레벨 디자인에 관한 자료로, 모든 수준의 디자이너에게 적합하며 다양한 게임 엔진과 호환됩니다. 현재도 개발 중이어서 구조와 내용이 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 주요 업데이트로는 2025년 1월에 추천 강연이 추가될 예정입니다.

이 책은 레벨 디자인에 대한 소개, 레벨 생성 과정, 기존 레벨에 대한 연구 및 분석, 레벨 편집 도구와 모드 가능한 게임, 무료 자산 및 추가 자료에 대한 리소스, 교육자가 이 책을 교육에 활용하는 방법에 대한 안내 등 필수 주제를 다룹니다.

이 온라인 책은 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 영구적으로 무료로 읽을 수 있으며, 판매되거나 제한되지 않을 것입니다. 번역은 허용되지만, 판매는 금지됩니다.

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로더릭 칸은 PoE+ x86 시스템의 부팅 과정에서 발생하는 전력 문제에 대한 해결책을 제시했습니다. 이 컴퓨터들은 디지털 사이니지 용도로 설계되었으며, 표준 PoE가 제공할 수 있는 것보다 더 많은 전력이 필요했습니다. 문제는 이 시스템들이 운영 체제로 부팅하기 전에 LLDP를 통해 더 높은 전력 수준을 협상할 수 없다는 점이었습니다. 이로 인해 윈도우가 시작되기 전에 시스템이 꺼지는 상황이 발생했습니다.

이를 해결하기 위해 로더릭은 운영 체제가 로드되기 전에 LLDP 패킷을 전송할 수 있는 UEFI 애플리케이션인 PoePwrNegotiator를 개발했습니다. 이 애플리케이션을 통해 기계는 필요한 전력을 요청할 수 있게 되었습니다. 그는 전 Intel 엔지니어인 피오트르 크롤과 협력하여 맞춤형 BIOS 지원 없이 이 애플리케이션을 만들었습니다.

이 프로젝트는 성공적으로 마무리되었고, 로더릭은 PoePwrNegotiator를 오픈 소스로 공개하여 비슷한 문제를 겪고 있는 다른 사람들에게 도움을 주고자 했습니다. 그는 이 애플리케이션이 PoE 전원 시스템에서 전력 협상을 관리하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이 애플리케이션은 MIT 라이선스 하에 GitHub에서 누구나 사용하고 수정할 수 있도록 제공됩니다.

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이 기사는 대형 언어 모델(LLM)을 빠르게 운영하는 새로운 접근 방식을 다루고 있습니다. 특히 즉각적인 응답이 필요한 챗봇과 같은 응용 프로그램에 적합합니다. 저자 벤자민 스펙터와 그의 팀은 현재의 추론 엔진이 전통적인 방식으로 많은 작은 작업(커널)을 개별적으로 실행하기 때문에 GPU 대역폭의 약 50%만 활용하고 있다는 사실을 발견했습니다. 이로 인해 필요한 모델 데이터를 로드하는 데 지연이 발생합니다.

이를 해결하기 위해 그들은 Llama-1B 모델의 모든 작업을 하나의 커널로 통합하는 "메가커널"을 개발했습니다. 이 방법은 지연 시간을 크게 줄이고 GPU 대역폭 사용률을 78%로 증가시킵니다. 이 방식은 특정 GPU(H100 및 B200)에서 기존 시스템보다 1.5배 이상 빠르게 작동하며, 1밀리초 이내에 전방 패스를 수행할 수 있습니다.

저자들은 메가커널을 만드는 데 있어 세 가지 주요 도전 과제를 강조합니다. 첫째, 작업 통합입니다. 많은 작은 작업을 하나로 병합하는 과정에서 이러한 작업을 효율적으로 실행할 수 있는 특별한 해석기를 사용합니다. 둘째, 메모리 관리입니다. 작업 간 데이터가 원활하게 로드되도록 하여 GPU의 유휴 시간을 피해야 합니다. 셋째, 동기화입니다. 메가커널 내의 작업 간 의존성을 관리하여 데이터가 필요할 때 준비되도록 해야 합니다.

결과적으로 이 접근 방식은 LLM의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있으며, 향후 개선 가능성도 열려 있습니다. 저자들은 또한 다른 사람들이 사용할 수 있도록 코드를 오픈소스로 공개했습니다.

Voiden은 개발자를 위해 설계된 오프라인 API 클라이언트입니다. Git 기반으로 만들어졌으며, 모듈화되고 사용자 맞춤형으로 개발되어 있어 개발자들이 복잡함 없이 쉽게 자신의 작업 흐름에 통합할 수 있습니다.

주요 기능으로는 유연성이 있습니다. Voiden은 기존의 프로세스와 형식에 맞춰 조정되며, 사용자가 작업 흐름을 변경하도록 강요하지 않습니다. 문서화 측면에서는 Markdown을 사용하여 API를 문서화하고 테스트할 수 있는 공간을 제공하며, 재사용 가능한 구성 요소를 만들 수 있습니다. 또한, 동적인 인터페이스를 지원하여 고정된 템플릿 없이 사용자 정의 API 인터페이스를 생성할 수 있으며, 모든 내용은 Markdown으로 표현됩니다. Git 통합 기능 덕분에 모든 변경 사항이 Git으로 추적되어 버전 관리가 간편하고 직관적입니다.

Voiden은 다른 도구들이 강요하는 작업 흐름과는 달리, API 개발 프로세스에 대한 사용자의 통제를 제공합니다.

구글의 프로젝트 제로 팀은 2025년 5월 23일에 윈도우 레지스트리에 대한 지속적인 분석에 관한 업데이트를 발표했습니다. 이 분석은 "윈도우 레지스트리 모험"이라는 시리즈의 일환으로 진행되고 있습니다. 최신 편인 "공격 표면 분석"에서는 윈도우 레지스트리와 관련된 잠재적인 취약점과 보안 위험에 대해 다루고 있습니다. 이 분석의 목표는 이러한 위험을 더 잘 이해하고 윈도우 운영 체제의 보안을 향상시키는 것입니다.

웨스트민스터 궁전에는 약 6,000개의 역사적인 의자가 있으며, 이들은 간단한 디자인부터 복잡한 디자인까지 다양합니다. 대부분의 의자는 정기적으로 사용되며, 1840년대에 A.W.N 푸진이 제작한 것들이 많고, 제2차 세계대전 이후 1940년대 후반에는 사이어스 길버트 스콧이 만든 의자들도 있습니다. 특히 주목할 만한 의자들로는 군주가 앉는 왕좌, 하원과 상원을 위한 여러 개의 '포르투콜리스' 의자, 언론을 위한 팔걸이 의자, 로빙 룸의 국가 의자, 스콧 의자, 그리고 울색이 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)에 지나치게 의존하는 것이 소프트웨어 공학에 미칠 수 있는 부정적인 영향에 대해 논의하고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

LLM은 코드를 빠르게 생성할 수 있지만, 여러 가지 위험이 따른다. 첫째, 출력 위험이 있다. LLM은 잘못된 코드나 버그가 있는 코드를 생성할 수 있으며, 이는 경험이 부족한 사용자에게는 쉽게 간과될 수 있다. 둘째, 입력 위험이 있다. LLM은 결함이 있거나 불완전한 프롬프트를 받아들이기 때문에 잘못된 해결책을 제시할 수 있다. 셋째, 미래의 질이 저하될 수 있다. LLM을 사용하면 시간이 지남에 따라 코드 품질이 저하될 수 있으며, 이는 정돈되지 않은 공간처럼 복잡해질 수 있다. 넷째, 사용자 유아화가 우려된다. LLM에 과도하게 의존하면 엔지니어의 비판적 사고 능력이 약화될 수 있으며, 특히 독립적으로 문제를 해결하는 방법을 배우지 않는 경우에 그렇다. 마지막으로, 즐거움의 상실이 있다. 개발자들은 AI가 생성한 코드를 사용함으로써 코딩과 창의성에서 오는 즐거움이 줄어들 수 있다.

인간의 기술과 LLM의 차이점도 중요하다. 프로그램 이론을 이해하는 능력이나 프로그램 엔트로피를 관리하는 능력과 같은 필수적인 기술은 LLM으로 대체될 수 없다. 인간만이 자신이 작업하는 시스템에 대한 깊은 이해를 유지할 수 있다.

결론적으로, LLM이 유익해 보일 수 있지만, 엔지니어링 능력의 저하를 초래할 수 있다는 경고가 있다. 엔지니어들은 LLM을 대체제가 아닌 도구로 보고, 비판적 사고와 문제 해결 능력을 계속해서 연마해야 한다. AI의 발전에도 불구하고 깊이 있는 문제 해결 능력을 가진 숙련된 엔지니어에 대한 수요는 여전히 강할 것이다.

전반적으로, 기술이 발전하는 가운데 인간의 기술을 유지하는 것이 중요하다는 메시지를 강조하고 있다.

UC 샌타바버라의 OpenTPU 프로젝트는 구글의 텐서 처리 장치(TPU)의 오픈 소스 버전으로, 신경망 계산을 가속화하기 위해 설계되었습니다. 이 프로젝트는 구글의 TPU 성능 분석 논문을 기반으로 하고 있지만, 구글의 구체적인 기술 세부사항은 아직 공개되지 않았습니다.

OpenTPU는 설계에 PyRTL을 사용하며, 설치를 위해 Python 3, PyRTL(버전 0.8.5 이상), numpy가 필요합니다. 이 프로젝트는 행렬 곱셈과 ReLU/시그모이드 활성화 기능을 지원하지만, 합성곱(convolution)이나 풀링(pooling)과 같은 기능은 포함되어 있지 않습니다.

행렬 곱셈 테스트를 실행하려면 config.py에서 MATSIZE를 8로 설정한 후 해당 Python 스크립트를 실행하면 됩니다. 보스턴 주택 회귀 테스트를 위해서는 MATSIZE를 16으로 설정하고 관련 스크립트를 실행해야 합니다. 하드웨어 시뮬레이션과 기능 시뮬레이션 두 가지 유형이 제공되며, 각각에 대한 특정 명령어가 있습니다.

OpenTPU는 호스트 메모리에서 읽고 쓰기, 행렬 곱셈 수행, 활성화 함수와 같은 제한된 명령어 세트를 지원합니다. 그러나 구글의 TPU와는 이진 호환성이 없습니다.

하드웨어 시뮬레이션은 PyRTL을 사용하며 메모리와 가중치에 대한 입력 파일이 필요합니다. 기능 시뮬레이터는 32비트 부동 소수점과 8비트 정수 두 가지 모드로 실행할 수 있으며, 결과를 예상 결과와 비교합니다.

사용자는 config.py에서 버퍼 크기와 행렬 크기와 같은 매개변수를 조정할 수 있습니다. 신경망 훈련을 위한 데이터 생성 스크립트도 제공됩니다.

제안이나 기여에 대한 문의는 팀원에게 이메일로 연락할 것을 권장합니다. 전반적으로 OpenTPU는 TPU 유사 하드웨어와 신경망 계산을 탐색할 수 있는 프레임워크를 제공하지만, 여전히 개발 중이며 원래 TPU에서 제공하는 일부 고급 기능은 부족합니다.

이주하는 새들이 침입성 진드기를 함께 옮기고 있어, 이로 인해 새로운 질병이 전 세계로 퍼질 수 있는 우려가 커지고 있습니다. 이러한 진드기는 새들과 함께 이동하며 새로운 지역에 정착할 수 있습니다. 이 과정에서 진드기가 사람이나 동물에게 전염병을 전파할 가능성이 높아집니다. 따라서 이주하는 새들과 관련된 생태계 변화에 대한 주의가 필요합니다.

마이크로소프트가 제3자 개발자들이 윈도우 업데이트를 통해 앱을 업데이트할 수 있는 새로운 플랫폼을 도입합니다. 이 initiative는 핵심 윈도우 업데이트 외에도 모든 종류의 애플리케이션, 특히 비즈니스 관련 앱의 업데이트를 가능하게 하여 앱 관리의 간소화를 목표로 하고 있습니다.

개발자들은 이 조정 플랫폼의 비공식 미리보기에 참여할 수 있으며, 이 플랫폼은 사용자 활동 및 기타 요소에 따라 예약된 업데이트를 지원합니다. 이 시스템을 사용하는 앱은 윈도우 업데이트 알림 및 기록에 통합되어 업데이트 플랫폼의 지속적인 개선 혜택을 누릴 수 있습니다.

현재 대부분의 앱은 독립적으로 업데이트되지만, 이러한 변화는 어도비와 같은 대기업을 포함한 더 많은 개발자들이 자체 업데이트 방식 대신 윈도우 업데이트를 사용하도록 유도할 수 있습니다. 전반적으로 이 조치는 사용자와 개발자 모두에게 업데이트 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

최근에 파이썬을 위한 두 가지 새로운 타입 검사기인 Pyrefly와 Ty가 소개되었습니다. 이들은 기존의 MyPy와 Pyright 같은 도구보다 더 나은 타입 검사를 목표로 하고 있으며, 현재 초기 알파 버전 상태로 PyCon 2025에서 발표되었습니다.

Pyrefly는 메타에서 개발하였으며, 이전 버전인 Pyre보다 더 빠르고 커뮤니티 중심의 접근을 지향합니다. 반면, Ty는 Astral에 의해 개발되었으며, 이전 이름은 Red-Knot입니다. Ty는 조용한 출시 방식을 취하고 있습니다.

속도 면에서 Pyrefly는 Pyre보다 35배, MyPy와 Pyright보다 14배 빠르다고 주장합니다. Ty 역시 빠르지만 속도에 대한 강조는 덜하며, 초기 테스트에서는 Pyrefly보다 2-3배 더 빠른 것으로 나타났습니다.

목표 측면에서 Pyrefly는 공격적인 타입 추론에 중점을 두어, 명시적인 타입이 없는 코드에서도 타입 보장을 제공합니다. Ty는 "점진적 보장"을 지향하며, 타입 주석을 제거해도 잘 작성된 프로그램에서 새로운 오류가 발생하지 않도록 합니다.

증분 처리 방식에서도 차이가 있습니다. Pyrefly는 모듈 수준에서 접근하여 변경이 있을 때 전체 모듈을 다시 파싱합니다. 반면, Ty는 세밀한 증분 업데이트를 사용하여 영향을 받는 함수만 다시 파싱함으로써 더 빠른 업데이트를 가능하게 합니다.

기능 면에서 Pyrefly는 암묵적인 타입 추론에 강점을 보이며, 다양한 상황에서 타입을 정확히 식별합니다. Ty는 교차 타입과 부정 타입을 도입하여 더 세밀한 타입 해결을 가능하게 합니다.

두 도구는 각각의 강점을 가지고 있으며, 아직 개발 중입니다. 사용자들은 두 도구를 온라인에서 테스트해 볼 것을 권장합니다. 앞으로의 발전이 기대됩니다.

더 많은 정보나 도구를 사용해 보려면 Pyrefly는 pyrefly.org/sandbox에서, Ty는 play.ty.dev에서 확인할 수 있습니다.

매년 수백만 명의 미국인들이 중요한 시험을 치르지만, 텍사스에서는 2012년부터 2021년까지 연례 독서 시험에서 실질적인 개선이 없었습니다. 이는 교육에 대한 상당한 자금 지원이 있었음에도 불구하고 나타난 결과입니다. 최근 연구에 따르면 이 시험은 매년 난이도를 조정하기 때문에 학생들의 성과가 변화하지 않은 것처럼 보입니다. 실제로는 변화가 있을 수 있습니다.

이 시험은 '텍사스 주 학업 준비도 평가'로 알려져 있으며, 학생들이 특정 학습 기준을 충족하는지를 측정하기보다는 서로를 비교하는 방식으로 설계되었습니다. 이로 인해 학생들의 기술이 실제로 향상되더라도 일정 비율의 학생들은 계속해서 실패하게 됩니다.

STAAR 시험의 설계는 학생들의 결과에만 영향을 미치는 것이 아니라, 학교와 지역 사회에도 영향을 미칩니다. 시험 점수는 자금 지원, 학교 운영, 부동산 가치에 영향을 주기 때문입니다. 소외된 학생들은 이러한 시험 시스템에서 더 큰 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

저자는 다른 주에서도 유사한 시험 방식을 사용하는지 조사할 계획입니다. STAAR 시험은 최근에 업데이트되었지만, 채점 시스템은 크게 변하지 않아 텍사스의 성과가 앞으로도 정체될 가능성이 있음을 시사합니다.

이 블로그 글은 안전한 키 교환을 위해 다른 그룹 대신 타원 곡선 디피-헬만(Elliptic Curve Diffie-Hellman, ECDH)을 사용하는 이유를 다루고 있습니다. 특히, 왜 타원 곡선이 필요한지에 대한 질문을 중심으로 설명합니다.

디피-헬만의 기본 개념은 그룹과 개인 키를 사용해 공개 키를 계산하고, 이를 통해 공유 비밀을 생성하는 것입니다. 그러나 몬스터 그룹과 같은 다른 그룹을 사용하는 것은 그룹 동형사상(homomorphism)의 특성 때문에 실현 가능하지 않다는 점을 논의합니다.

유한 단순 그룹의 분류를 보면 여러 종류가 있지만, 보안을 유지하기 위해서는 사용되는 그룹이 정상 부분 그룹(normal subgroup)을 가져서는 안 됩니다. 이로 인해 암호학에 필수적인 유한 단순 그룹에 초점을 맞추게 됩니다.

저자는 범주론(category theory)을 소개하며, 디피-헬만이 그룹을 동형사상까지 고려하기 때문에 제대로 작동하지 않는다고 설명합니다. 개인 키와 공개 키를 구별할 수 없는 이 문제는 더 복잡한 구조의 필요성을 시사하며, 그래서 그룹 객체(group objects)의 도입이 필요합니다.

안전한 디피-헬만을 구현하기 위해서는 범주 내에서 그룹 객체를 고려해야 하며, 특히 덧셈과 곱셈과 같은 연산을 수행할 수 있는 유한 구조가 필요하다고 제안합니다.

적절한 범주는 대수적 다양체(algebraic varieties)로, 여기서 타원 곡선은 디피-헬만에 가장 간단하고 효과적인 선택입니다. 이는 타원 곡선이 가진 독특한 수학적 특성 덕분에 안전한 키 교환에 적합하기 때문입니다.

결국 저자는 타원 곡선 디피-헬만이 단순한 선택이 아니라 안전한 암호화 과정에 있어 유일한 실행 가능한 옵션이라고 주장합니다. 그룹 구조와 범주론의 탐구는 현대 암호학을 뒷받침하는 복잡한 수학적 기초를 강조합니다.

Flower Garden CLI는 가상의 꽃 정원을 가꾸는 재미있는 터미널 게임입니다. 이 게임에서는 다섯 가지 종류의 꽃을 돌볼 수 있으며, 각 꽃은 수학을 이용해 독특한 패턴을 만들어냅니다.

주요 특징으로는 다섯 가지 꽃 종류가 있습니다. 나선형 장미는 피보나치 나선 패턴을, 프랙탈 나무는 재귀적인 가지를, 만다라 꽃은 원형 디자인을, 파동 정원은 사인파 패턴을, 별 폭발은 방사형 별을 형성합니다. 각 꽃은 10단계를 거쳐 성장하며, 정원은 자동으로 저장됩니다. 또한, 생동감 넘치는 색상을 사용해 아름다운 시각적 효과를 제공합니다. 사용자 친화적인 메뉴를 통해 쉽게 명령을 입력하고 탐색할 수 있습니다.

시작하려면 pip install flower-garden-cli 명령어로 설치한 후, flower-garden으로 실행하면 됩니다. 게임을 시작하면 메뉴에서 행동을 선택할 수 있습니다. 꽃에 물을 주고, 그들이 자라는 모습을 지켜보세요. 진행 상황은 자동으로 저장됩니다.

메뉴 옵션은 다음과 같습니다. 1에서 5까지는 특정 꽃에 물을 주는 기능이며, 6은 정원을 보는 기능, 7은 모든 꽃에 물을 주는 기능, 8은 정원을 초기화하는 기능, 9는 게임을 종료하는 기능입니다.

이 게임을 실행하기 위해서는 Python 3.7 이상이 필요하며, Windows, macOS, Linux 등 다양한 플랫폼에서 호환됩니다. 라이센스는 MIT 라이센스이며, GitHub를 통해 누구나 기여할 수 있습니다.

디지털 정원을 만드는 즐거움을 만끽해 보세요!

1975년부터 1977년 초까지 개인용 컴퓨터는 주로 취미로 사용하던 사람들에 의해 사용되었습니다. BYTE 잡지는 컴퓨터를 "세계 최고의 장난감"이라고 표현했습니다. 초기 사용자들은 주로 교육을 잘 받은 남성들이었으며, 실용적인 용도보다는 컴퓨터를 만들고 프로그래밍하며 확장하는 데 집중했습니다. 이들은 게임에 대한 이야기를 많이 나누었고, 스타 트렉과 같은 인기 테마가 자주 등장했습니다.

취미자들은 지역 클럽, BYTE와 같은 잡지, 그리고 지식을 공유할 수 있는 상점을 통해 서로 연결되었습니다. 실리콘밸리의 홈브루 컴퓨터 클럽은 애플과 같은 초기 컴퓨터 회사를 키워낸 곳으로 특히 유명했지만, 미국 전역에는 많은 클럽들이 번창했습니다. 이러한 클럽들은 공동체와 지식을 공유하는 장을 제공했지만, 종종 관리와 자금 문제로 어려움을 겪었습니다.

1975년부터 소매점이 등장하기 시작하면서 고객들은 구매 전에 컴퓨터를 보고 사용해 볼 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 제조업체와 소매업체가 사업을 안정시키는 데 도움을 주었습니다. 컴퓨터 잡지도 중요한 역할을 했으며, 정보 제공, 프로젝트 아이디어, 신제품 광고 등을 통해 취미자들에게 큰 도움이 되었습니다.

취미자들 사이에서는 컴퓨터를 민주화하여 기업의 통제에서 벗어났다는 공통된 이야기가 있었습니다. 그들은 자신들을 개척자로 여기며 기술을 대중에게 접근 가능하게 만들었다고 생각했습니다. 그러나 이러한 낭만적인 시각은 취미자 운동에 영향을 미친 기존의 컴퓨터 문화들을 종종 간과했습니다.

1977년에는 개인용 컴퓨터 시장이 변화하기 시작했습니다. 제조업체들이 취미자들만을 대상으로 하지 않고 대중 시장을 겨냥하게 되면서 취미자 클럽의 중요성이 감소했습니다. 그럼에도 불구하고 초기 취미 컴퓨터 시대는 이후 개인용 컴퓨터 혁명의 기초를 다지는 데 중요한 역할을 했습니다.

이 기사는 "빅 뷰티풀 빌"이라는 미국의 제안된 법안이 환경에 미칠 잠재적 영향에 대해 다루고 있습니다. 이 법안은 에탄올과 같은 농작물 기반 항공 연료에 대한 세금 공제를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 친환경 솔루션으로 홍보되고 있지만, 이러한 연료는 실제로 탄소 배출을 증가시키고 산림 파괴에 기여할 수 있습니다. 농부들이 식량 대신 연료용 작물을 재배하기 위해 더 많은 땅을 개간할 수 있기 때문입니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이 법안은 지속 가능한 항공 연료(SAF)에 대한 세금 공제를 2031년까지 연장하지만, 토지 이용 변화로 인한 배출량을 무시하고 있습니다. 이로 인해 식품 가격이 상승하고 전 세계적으로 기아 문제가 악화될 수 있습니다. 둘째, 법안 전체는 민주당의 지지를 받지 못하고 있지만, 농업 친화적인 민주당원들의 지지를 받고 있어 미국 정치에서 농업 이익의 강력한 영향을 보여줍니다.

셋째, 연료로 작물을 사용하는 것은 방대한 농지를 필요로 하여 더 많은 산림 파괴를 초래할 수 있습니다. 유럽연합은 이미 농작물 기반 항공 연료를 해로운 토지 이용 효과 때문에 제외하고 있습니다. 넷째, 현재 대부분의 지속 가능한 항공 연료는 재활용된 식용유에서 나오며, 이는 농작물 기반 연료와 달리 산림 파괴에 기여하지 않습니다. 마지막으로, 농업 로비는 강력하며, 환경에 부정적인 영향을 미치는 농작물 기반 연료를 선호하는 정책을 성공적으로 추진해왔습니다. 이 과정에서 토지 이용으로 인한 배출에 대한 우려는 종종 무시됩니다.

전반적으로 이 기사는 농작물 기반 연료를 지속 가능하다고 부르는 것은 오해의 소지가 있으며, 기후 변화 완화에 도움이 되기보다는 오히려 악화시킬 수 있다고 주장하고 있습니다.

LumoSQL은 SQLite 데이터베이스의 향상된 버전으로, 보안, 개인 정보 보호, 성능 및 측정 기능을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 현재 개발은 2단계에 접어들었습니다.

LumoSQL의 주요 특징 중 하나는 기존의 SQLite를 포크하지 않고 수정하여 원래 코드베이스를 유지하면서 업그레이드를 가능하게 한다는 점입니다. 사용자는 기본 SQLite 저장 시스템 외에도 LMDB와 Berkeley Database와 같은 다양한 키-값 저장 엔진 간에 전환할 수 있는 플러그형 백엔드를 지원합니다. 또한, LumoSQL은 행 단위 암호화와 오류를 신속하게 감지할 수 있는 체크섬을 포함한 현대적인 암호화 방법을 지원합니다. 이 소프트웨어는 MIT 라이선스 하에 배포되며 NLNet 재단의 지원을 받습니다.

벤치마킹 도구를 통해 다양한 시스템에서 일관된 성능 테스트를 수행할 수 있습니다. LumoSQL은 기본 개발 도구가 필요하며 여러 리눅스 아키텍처를 지원하는 빌드 및 벤치마킹 시스템을 제공합니다. 사용자는 LumoSQL의 내장 도구를 사용하여 테스트를 실행하고 성능 보고서를 생성할 수 있습니다.

현재 버전은 벤치마킹 도구와 백엔드 통합에 제한이 있으며, 이러한 문제는 계속해서 해결되고 있습니다.

LumoSQL을 설정하려면 개발자는 운영 체제에 따라 특정 도구와 종속성을 설치해야 합니다. 저장소를 복제한 후 간단한 명령어를 사용하여 벤치마킹을 시작할 수 있습니다.

LumoSQL은 SQLite의 광범위한 사용과 보수적인 업데이트 접근 방식으로 인해 수년간 고려되지 않았던 SQLite 개선 사항을 탐구하기 위해 만들어졌습니다. 이 프로젝트는 원래 SQLite와의 호환성을 유지하면서 사용자에게 필요한 기능을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

전반적으로 LumoSQL은 SQLite 프레임워크 내에서 혁신을 추구하며 협업 개발 환경을 지원하고자 합니다.

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이 직무는 인간과 인공지능 시스템을 구분하는 데 중점을 둔 과학 연구와 엔지니어링 작업을 포함합니다. 팀과 함께 새로운 방법을 개발하고, 데이터를 수집하며, 모델을 훈련시키는 작업을 하게 됩니다. 또한, 연구 결과를 발표하기 위한 논문 작성도 포함될 수 있습니다. 엔지니어링 측면에서는 효율적인 시스템과 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하는 것이 중요합니다. 일반적인 초기 단계의 역할과는 달리, 이 직무는 연구와 엔지니어링의 균형을 요구하며, 연구 경험이 있으면 좋지만, 강력한 수리적 배경과 학습 의지가 핵심입니다. 웹 개발(자바스크립트, Node.js)과 파이썬에 대한 숙련도가 필요합니다. 이 작업은 개방적이며 불확실성과 도전에 대응하는 것을 포함하며, 자율성과 문제 해결에 중점을 둡니다.

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캠프 크런치랩스에서 흥미로운 우주 관련 여름 활동에 참여하세요! 이제 무료로 "우주 셀카"를 찍을 수 있습니다. 방법은 간단합니다.

먼저, 자신의 셀카를 업로드합니다. 그러면 이 셀카가 위성 SAT GUS로 전송됩니다. SAT GUS는 지구를 배경으로 셀카를 촬영합니다. 이후 그 이미지는 다시 여러분에게 전송되어 공유할 수 있습니다.

이 프로젝트는 전 NASA 엔지니어인 마크 로버가 주도하고 있습니다. SAT GUS는 지구를 돌면서 이러한 멋진 셀카를 촬영할 것입니다. 또한, SAT GUS가 우주에서 빠르게 이동하는 모습을 추적할 수도 있습니다.

더 많은 정보와 셀카 업로드는 크런치랩스 웹사이트를 방문하세요. 질문이 있다면 FAQ를 확인하거나 지원팀에 문의할 수 있습니다.

이 기사는 WebGL과 GPU 셰이더 프로그래밍을 활용한 GPT-2 구현에 대해 다루고 있으며, 일반 목적의 GPU(GPGPU) 프로그래밍의 주요 개념을 강조합니다.

2000년대 초반, NVIDIA는 프로그래머블 셰이더를 도입하여 그래픽 렌더링에 대한 더 많은 제어를 가능하게 했습니다. 연구자들은 특정 계산이 GPU에서 더 효율적으로 수행될 수 있다는 것을 발견하고, 2006년에는 CUDA를 개발하여 GPU에서 일반 목적의 계산을 간소화했습니다.

전통적인 그래픽 API인 OpenGL은 이미지를 렌더링하기 위해 설계되었으며, 비그래픽 작업을 위한 복잡한 설정이 필요합니다. 반면, CUDA와 OpenCL과 같은 컴퓨트 API는 GPU에서 데이터를 보다 간단하게 조작할 수 있게 해주어 머신러닝과 같은 무거운 계산에 더 적합합니다.

이 기사는 WebGL에서 텍스처와 프레임버퍼를 색상 대신 숫자 데이터를 저장하고 조작하는 데 어떻게 활용할 수 있는지를 설명합니다. 프래그먼트 셰이더는 계산 커널로 사용되며, 각 셰이더 호출이 병렬로 계산의 일부를 수행합니다.

GPT-2 모델의 순전파는 GPU에서 레이어별로 진행되며, 최종 출력이 나올 때까지 CPU로 데이터를 다시 전송할 필요가 최소화됩니다.

그러나 WebGL을 사용한 이러한 계산에는 몇 가지 주요 제한이 있습니다. 공유 메모리가 없고, 텍스처 크기에 제약이 있으며, 여러 드로우 호출로 인한 오버헤드가 발생합니다. 이러한 이유로 CUDA나 OpenCL에 비해 실제 애플리케이션에서 사용하기에는 실용성이 떨어집니다.

이 기사는 GPU 셰이더를 머신러닝에 활용하는 혁신적인 접근 방식을 보여주지만, 전용 컴퓨트 API에 비해 이 방법이 실제 응용 프로그램에 덜 이상적이라는 중요한 제한 사항도 언급하고 있습니다.

2023년 2월 1일, 빌 벤터의 성공적인 경마 베팅 전략에 대한 분석이 다시 조명되었다. 이 전략은 그가 홍콩에서 10억 달러를 벌도록 도와주었다. 1994년, 벤터는 컴퓨터 기반의 경마 베팅 모델에 대한 논문을 발표했다. 비록 이 논문이 기술 발전으로 인해 구식이 되었을 수 있지만, 경마에 수학을 적용하는 데 유용한 통찰을 제공한다.

이번 분석에는 벤터의 논문을 업데이트한 버전이 포함되어 있으며, 현대적인 코딩 예제와 1986년부터 2023년까지의 데이터를 분석하고 있다. 데이터 수집, 베팅 모델 개발, 성공적인 베팅 전략에 중점을 두고 있다.

벤터의 모델은 다항 로짓 기법을 사용하여 각 말의 승리 확률을 추정한다. 성공적인 시스템은 많은 수익성 있는 베팅 기회를 제공해야 한다고 강조한다. 컴퓨터화된 접근 방식은 일관성과 데이터 기반의 통찰을 제공하지만, 광범위한 데이터 준비와 프로그래밍이 필요해 일반적인 베터에게는 적합하지 않을 수 있다.

주요 요점은 잘 개발된 컴퓨터 모델이 말의 성능을 철저히 평가함으로써 베팅 전략을 향상시킬 수 있으며, 전통적인 방법보다 더 나은 성과를 낼 가능성이 있다는 것이다.

2023년 11월 14일, Derin Eryılmaz는 Chrome 확장 프로그램에서 발견된 심각한 보안 취약점에 대해 논의했습니다. 이 취약점은 특히 ChromeOS에 영향을 미치며, 권한 상승을 허용합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Chrome 확장 프로그램은 데이터를 훔칠 수 있지만, 일반적으로 시스템에 영구적인 변경을 가하거나 특정 권한이 부여되지 않는 한 로컬 파일을 읽을 수 없습니다. 샌드박스 탈출이란 사용자의 상호작용 없이 확장 프로그램이 실행 파일을 실행하여 운영 체제를 위험에 빠뜨리는 상황을 말합니다. 이는 특정 Chrome URL에서 높은 권한을 얻기 위해 버그를 악용하는 경우가 많습니다.

Eryılmaz는 ChromeOS의 파일 관리자에서 발견된 버그(CVE-2023-4369)를 통해 확장 프로그램이 권한이 있는 URL에 접근하여 악성 코드를 실행할 수 있음을 밝혔습니다. 이 취약점을 이용하면 민감한 파일을 읽고 장치 설정을 조작할 수 있습니다. ChromeOS는 다른 운영 체제와 달리 브라우저와 운영 체제가 밀접하게 통합되어 있어, 확장 프로그램이 악용될 경우 해로운 행동을 할 수 있는 가능성이 있습니다.

Eryılmaz는 악성 HTML 파일을 생성하고 이를 파일 관리자가 열도록 하여 사용자 파일에 무단으로 접근하는 방법으로 악용 코드를 구축하는 과정을 설명했습니다. 이러한 취약점은 랜섬웨어 공격을 포함한 심각한 개인 정보 문제를 초래할 수 있습니다. Google은 이러한 버그를 신속하게 해결하여 발견 후 한 달 이내에 수정 작업을 완료했으며, Eryılmaz에게 총 10,000달러의 보상을 지급했습니다.

이 버그들은 복잡한 시스템에서의 설계 선택이 의도치 않은 취약점을 초래할 수 있음을 보여주며, 지속적인 보안 경계의 필요성을 강조합니다. Eryılmaz의 발견은 Chrome 확장 프로그램, 특히 ChromeOS에서의 보안 위험을 드러내며, 적절한 대응이 이루어지지 않을 경우 악의적인 행위자가 사용자 데이터를 악용할 수 있는 가능성을 시사합니다.

호치민시에 있는 베트남 이발사 응우옌 푹 록은 미국을 한 번도 방문한 적이 없지만 지난 8년 동안 치카노 문화를 받아들였습니다. 그는 가족과 공동체를 중시하는 치카노 정체성에서 영감을 받아 자신의 이발소를 문화적으로 의미 있는 벽화와 상징으로 장식했습니다. 록은 패션, 타투, 사회적 연결을 통해 이 문화를 기념하는 '비엣 치카노' 커뮤니티의 일원입니다.

치카노 운동은 원래 1960년대에 멕시코계 미국인들이 시민권을 위해 싸우며 형성된 정치적 정체성이었습니다. 오늘날 그 상징과 스타일은 전 세계 여러 하위 문화에 영향을 미치고 있으며, 베트남에서도 2015년 응우옌 후인 탄 리엠이 치카노 테마의 이발소를 열면서 지역 치카노 운동이 시작되었습니다. 리엠은 현재 여러 개의 가게를 운영하며 치카노 문화를 존중하는 커뮤니티를 형성하는 데 기여하고 있습니다.

그들의 열정에도 불구하고 비엣 치카노들은 타투와 스트리트웨어를 갱단과 연관짓는 베트남의 구세대들로부터 비판을 받고 있습니다. 많은 이들은 치카노 문화의 긍정적인 이미지를 홍보하려고 하면서 사회적 판단을 피해야 한다고 느끼고 있으며, 부정적인 고정관념보다는 회복력과 가족의 가치를 강조하고자 합니다.

그들은 자신의 존재감을 계속 키워가면서 치카노 문화를 받아들이는 것이 단순한 미적 요소가 아니라 정체성과 공동체의 연결에 관한 것임을 전달하고 싶어합니다.

이 글에서는 pg_test_fsync라는 도구를 사용하여 디스크나 클라우드 저장소가 저지연 데이터베이스 쓰기 작업에 적합한지를 평가하는 방법을 설명합니다. 이 도구는 표준 PostgreSQL 패키지에 포함되어 있으며 추가 설치가 필요하지 않습니다. pg_test_fsync는 PostgreSQL뿐만 아니라 빠른 쓰기가 필요한 모든 시스템에 유용합니다.

pg_test_fsync는 디스크 성능, 특히 데이터베이스 로그에 중요한 쓰기 작업을 측정하는 데 도움을 줍니다. 저자는 서버에 연결된 다양한 디스크를 나열하며, 소비자용 SSD와 기업용 SSD를 포함합니다. 이러한 디스크의 성능은 상당히 다를 수 있습니다.

저자는 소비자 SSD인 삼성 990 프로와 기업 SSD인 마이크론 7400을 테스트하여 서로 다른 파일 동기화 방법(fdatasync와 fsync 등)과 이들이 쓰기 속도 및 지연 시간에 미치는 영향을 비교합니다. 주요 발견 사항으로는, fdatasync가 단일 쓰기 작업에서 fsync보다 일반적으로 더 빠르며, 이는 추가적인 파일 시스템 저널 쓰기를 기다릴 필요가 줄어들기 때문입니다. 소비자 SSD는 NAND 기술의 작동 방식 때문에 높은 쓰기 지연 시간을 가질 수 있으며, 특히 적절한 캐싱 메커니즘이 없을 경우 더욱 그렇습니다. RAM에서 쓰기를 버퍼링한 후 동기화하면 여러 쓰기를 동시에 처리할 수 있어 성능이 향상될 수 있습니다. 기업 SSD는 전원 손실 보호와 쓰기 스루 캐싱 덕분에 성능이 크게 개선되어 쓰기 지연 시간이 훨씬 낮아졌습니다.

테스트 결과, 기업용 SSD가 소비자용 SSD에 비해 데이터베이스 작업에서 훨씬 빠르고 신뢰할 수 있는 성능을 제공한다는 것이 확인되었습니다. 성능은 디스크의 구성과 사용된 기술에 따라 달라질 수 있습니다.

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JS 바흐의 마지막 작품 모음인 "푸가의 예술"은 그의 사후에 출판되었지만 처음에는 큰 주목을 받지 못하고 약 서른 부만 판매되었습니다. 이 작품은 1922년이 되어서야 전체가 공연되었습니다. 푸가의 복잡성 때문에 당시 관객들에게는 어려웠던 것으로 보이지만, 시간이 지나면서 점차 그 가치를 인정받게 되었습니다.

첫 번째 곡인 '콘트라푼투스 I'는 각 목소리가 들어올 때 연주하는 주 멜로디에 초점을 맞추고 있습니다. 이 작품은 이후의 푸가들과 달리 복잡한 기법을 많이 사용하지 않으며, 더 즉흥적이고 편안한 느낌을 줍니다. 바흐는 이 곡을 "오픈 스코어" 형식으로 작곡했는데, 이는 그의 시대에도 구식이었으며 여러 악기로 연주할 수 있도록 해줍니다.

조셉 커먼은 '콘트라푼투스 I'를 기본적이면서도 자유로운 푸가로 묘사하며, 강한 종지 없이 간단한 멜로디적 움직임을 사용한다고 설명합니다. 곡이 진행됨에 따라 점점 복잡해지지만 spontaneity, 즉 자발적인 느낌을 유지합니다. 음악은 긴장을 쌓아가다가 예상치 못한 방식으로 마무리됩니다.

저자는 이 곡을 비트에 맞춰 듣는 것이 집중력을 유지하고 즐거움을 높이는 데 도움이 된다고 느끼며, 리듬을 통한 학습이 효과적일 수 있다고 제안합니다. 전반적으로 '콘트라푼투스 I'는 바흐의 독특한 스타일과 복잡성을 보여주며, 클래식 음악 애호가와 재즈와 같은 특성을 좋아하는 사람들 모두에게 매력적입니다.

세미콜론은 글에 독특한 매력을 더해주기 때문에 많은 사람들이 이를 좋아합니다.

스페이스X의 최신 스타쉽 로켓 시험 비행은 일부 진전을 이뤘지만 새로운 도전에 직면했습니다. 2025년 5월 28일에 실시된 아홉 번째 비행은 성공적으로 발사되었으나, 곧 통제력을 잃고 인도양 상공에서 불안정하게 회전하며 조기 종료되었습니다.

비행의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 발사 성공입니다. 로켓은 이전 시험에서 발생했던 기술적 문제를 극복하고, 엔진이 정상적으로 작동하여 계획된 궤도를 유지했습니다. 둘째, 통제력 상실입니다. 비행 초반에 스타쉽은 연료 탱크의 누수로 인해 안정성을 잃어 통제된 재진입이 불가능해졌습니다. 이로 인해 열 차폐막 성능에 대한 데이터 수집이 제한되었습니다. 이는 향후 임무에 매우 중요한 요소입니다.

셋째, 열 차폐막 테스트입니다. 스페이스X는 새로운 열 차폐막 디자인에 대한 데이터를 수집할 계획이었으나, 비행의 복잡성으로 인해 이 목표를 달성하지 못했습니다. 넷째, 부스터 재사용입니다. 이번 시험은 슈퍼 헤비 부스터의 첫 재사용을 보여주며, 스페이스X의 빠른 재사용 목표를 강조했습니다. 부스터는 초기에는 잘 작동했으나, 하강 중 폭발했습니다.

다섯째, 향후 계획입니다. 비록 어려움이 있었지만, 스페이스X는 앞으로도 시험을 계속할 계획이며, 향후 몇 달 내에 더 많은 비행 시도를 할 예정입니다. 일론 머스크는 향후 발사가 3주에서 4주 간격으로 이루어질 수 있다고 밝혔습니다. 마지막으로, 진행 중인 조사입니다. 연방항공청(FAA)과 스페이스X는 이번 비행에서 발생한 문제를 검토하여 원인과 해결 방안을 찾고 있습니다.

전반적으로 이번 시험 비행은 모든 목표를 달성하지는 못했지만, 스페이스X가 향후 임무를 개선하는 데 사용할 수 있는 귀중한 데이터와 통찰력을 제공했습니다.

PgDog는 PostgreSQL 데이터베이스의 성능과 신뢰성을 향상시키는 관리 도구입니다. PgDog의 주요 기능은 다음과 같습니다.

PgDog는 트랜잭션 풀러와 복제 관리자로서 PostgreSQL 데이터베이스를 분할(shard)할 수 있습니다. Rust로 개발되어 빠르고 안전하며, 많은 데이터베이스와 연결을 처리할 수 있습니다.

PgDog는 Kubernetes를 사용하여 Helm 차트를 통해 설치하거나, Docker를 이용해 간편하게 시험해볼 수 있습니다. 설치 후에는 PostgreSQL 클라이언트를 통해 연결할 수 있습니다.

PgDog는 관리 데이터베이스와 OpenMetrics 엔드포인트를 통해 모니터링 옵션을 제공합니다. Datadog을 위한 예시도 포함되어 있습니다.

PgDog의 주요 기능으로는 여러 서버에 데이터베이스 트랜잭션을 분산시키는 로드 밸런싱, 데이터베이스 호스트가 실패할 경우 자동으로 쿼리를 재배치하여 높은 가용성을 보장하는 헬스 체크 및 장애 조치, 여러 클라이언트가 적은 수의 데이터베이스 연결을 사용할 수 있게 해주는 트랜잭션 풀링, 쿼리를 올바른 데이터베이스 샤드로 자동으로 라우팅하고 크로스 샤드 쿼리도 처리할 수 있는 샤딩, 다운타임 없이 백그라운드에서 데이터를 분할할 수 있는 논리적 복제가 있습니다.

PgDog는 매우 구성 가능하며, 실행 중에도 설정을 조정할 수 있습니다. 기본 설정은 제공된 구성 파일을 통해 간단하게 할 수 있습니다.

로컬에서 PgDog를 실행하려면 Rust를 설치하고, 저장소를 클론한 후 빌드해야 합니다. 단일 및 샤드 데이터베이스에 대한 예제 구성도 제공됩니다.

현재 PgDog는 초기 개발 단계에 있으며, 사용자들은 이를 테스트해보도록 권장됩니다. 기능 안정성에 대한 정기적인 업데이트가 제공될 예정입니다.

PgDog는 데이터베이스 성능에 미치는 영향을 최소화하도록 설계되었으며, 효율적인 프로그래밍 기법을 사용합니다.

PgDog는 AGPL v3 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며, 내부 사용과 수정이 가능하지만 공개적으로 사용할 경우 변경 사항을 공유해야 합니다.

PgDog에 기여하고 싶은 분들을 위한 기여 가이드라인도 마련되어 있습니다.

더 자세한 내용은 PgDog 문서를 참조하거나 지원을 위해 Discord에 참여할 수 있습니다.

1984년에 출시된 원래의 매킨토시는 512×342 픽셀의 화면 해상도를 가지고 있었으며, 이는 이후 모델에서 기대했던 512×384와는 달랐습니다. 이러한 결정은 여러 가지 주요 요인에서 비롯되었습니다.

첫째, 메모리 제한이 있었습니다. 원래의 매킨토시는 128킬로바이트의 메모리만 가지고 있었기 때문에 화면 표시를 위해 메모리 사용을 최소화하는 것이 중요했습니다. 512×342 해상도는 약 21.8KB의 메모리를 필요로 했지만, 512×384 해상도는 24KB가 필요했으며, 이는 제한된 RAM을 고려할 때 상당한 차이였습니다.

둘째, CPU와 성능 문제입니다. 매킨토시는 약 7.83MHz로 작동하는 모토로라 68000 CPU를 사용했습니다. 화면 깜박임을 피하기 위해 디스플레이 업데이트를 효율적으로 관리해야 했고, 이는 CPU가 화면을 그리는 데 많은 시간을 소모하게 만들었습니다. 더 높은 해상도는 성능에 더 큰 부담을 주었을 것입니다.

셋째, 정사각형 픽셀의 장점이 있었습니다. 512×342 해상도는 정사각형 픽셀을 가능하게 하여 그래픽과 텍스트 표시에서 유리했습니다. 반면, 애플의 다른 제품인 리사는 직사각형 픽셀을 사용하여 그래픽 응용 프로그램을 다루기 더 어렵게 만들었습니다.

마지막으로, 디자인의 균형을 고려한 결정이었습니다. 애플은 성능, 사용 편의성, 비용을 모두 고려한 균형 잡힌 제품을 목표로 했습니다. 선택된 해상도는 당시의 응용 프로그램인 맥라이트와 맥페인트에 적합하여 사용자가 작업을 명확하게 볼 수 있도록 했습니다.

결국 원래 매킨토시의 해상도 결정은 메모리, CPU 성능, 디자인 철학을 고려한 계산된 선택이었으며, 그래픽 중심의 기계로서의 독특한 위치에 기여했습니다.

애리조나 대학교의 연구팀이 모하메드 하산 교수의 주도로 세계 최초의 페타헤르츠 속도 광트랜지스터를 개발하고 있다. 이 기술은 현재의 컴퓨터보다 백만 배 이상 빠르게 작동할 수 있는 가능성을 열어준다. 연구팀은 그래핀에서 초고속 빛 펄스를 이용해 전자를 조작하여, 전자가 장벽을 거의 즉시 우회할 수 있는 터널링 효과를 달성했다. 이 혁신적인 연구 결과는 네이처 커뮤니케이션스에 발표되었으며, 미래의 처리 속도가 페타헤르츠 수준에 도달할 수 있음을 시사한다. 이는 컴퓨팅을 혁신하고 인공지능, 우주 연구, 의료 분야 등에서의 발전을 이끌 것으로 기대된다.

연구자들은 그래핀 샘플을 수정하고 638 아토초(10의 -18제곱초)에서 작동하는 레이저를 사용해 트랜지스터를 제작했다. 이 트랜지스터는 일반적인 조건에서도 작동할 수 있어 상업적 사용이 가능하다. 하산 교수는 이 기술을 마이크로칩에 통합하기 위해 산업 파트너와 협력할 계획이며, 이를 통해 애리조나 대학교가 첨단 전자 분야의 선두주자로 자리매김할 수 있도록 할 예정이다.

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이 기사는 물리학자들이 시공간의 특이점, 특히 블랙홀과 빅뱅에서 직면하는 도전에 대해 다룹니다. 특이점은 아인슈타인의 일반 상대성 이론에 의해 예측된 것으로, 이곳에서는 공간과 시간이 예측할 수 없는 방식으로 작용하여 그곳에서 일어나는 일을 이해하기 어렵게 만듭니다. 많은 물리학자들은 이러한 특이점이 수학적 산물이라고 믿으며, 더 발전된 양자 중력 이론이 이를 해결할 수 있을 것이라고 제안합니다.

일반 상대성 이론과 양자 물리학을 결합하려는 노력에도 불구하고, 최근 연구에서도 특이점은 여전히 존재합니다. 특히, 로저 펜로즈는 1960년대에 특정 조건 하에서 특이점이 불가피하게 형성된다는 것을 보여주었고, 이후의 연구들은 양자 입자가 포함된 더 복잡하고 현실적인 상황에서도 그 존재를 확인했습니다.

연구자들은 중력에 대한 보다 완전한 이해를 찾기 위해 다양한 이론적 접근을 탐구하고 있습니다. 이는 양파 껍질을 벗기는 것과 비슷합니다. 일부 이론은 특이점이 피할 수 없는 것이라고 주장하는 반면, 다른 이론은 우주가 붕괴 상태에서 팽창 상태로 전환함으로써 특이점을 피하는 '빅 바운스'와 같은 대안을 제안합니다.

결국, 양자 중력의 통합 이론을 찾는 과정은 이러한 특이점의 본질을 명확히 하여 극단적인 시공간에 대한 우리의 이해를 재정의할 가능성을 가지고 있습니다.

기술에 대한 얕은 이해가 특히 공학 분야에서 중요하다는 내용이 다뤄지고 있다. 첫 번째로, 얕은 이해는 가치가 있다. 기술이 어떻게 작동하는지 기본적으로 아는 것은 유용하며, 이를 통해 엔지니어는 정보에 기반한 결정을 내리고 복잡한 내부 구조에 의존하지 않을 수 있다.

예를 들어, 데이터베이스 인덱스에 대해 아는 것은 인덱스가 사전처럼 작용하여 쿼리를 빠르게 처리한다는 점이다. 이를 통해 엔지니어는 복잡한 인덱스 구현 세부사항을 이해하지 않고도 비효율적인 데이터베이스 검색을 피할 수 있다. 또 다른 예로, 대형 언어 모델의 기본 작동 원리를 이해하는 것은 실제 응용에서 유용하다. 예를 들어, 이러한 모델이 출력을 생성하는 과정을 아는 것은 기능 구현에 도움이 된다.

엔지니어는 한 분야에 깊이 전문화할 수도 있지만, 여러 기술에 대한 폭넓은 지식을 유지하는 것도 선택할 수 있다. 저자는 새로운 트렌드에 적응하고 다재다능함을 위해 폭넓은 지식을 추천한다. 새로운 개념을 이해하기 위해서는 기술적으로 잘 아는 사람에게 전문 용어 없이 설명하는 것을 목표로 해야 한다. 자신의 이해를 글로 정리하는 것은 명확성을 높이고 사실 확인에도 도움이 된다.

마지막으로, 언어 모델과의 상호작용은 자신의 이해를 검증하고 오해를 바로잡는 데 도움이 될 수 있다. 다양한 기술에 대한 기초적인 이해는 실용적인 응용에 유익하며, 명확한 소통과 글쓰기를 통한 자기 점검은 이러한 이해를 유지하는 중요한 전략이다.

자바스크립트에서 날짜를 파싱하는 방식은 혼란을 초래할 수 있습니다. 특히 '2025/05/28'과 '2025-05-28' 같은 형식 간의 차이가 그렇습니다. 주요 내용을 간단히 설명하겠습니다.

첫 번째로, 서로 다른 형식은 서로 다른 결과를 가져옵니다. new Date('2025/05/28')는 2025년 5월 28일 수요일을 반환하지만, new Date('2025-05-28')는 2025년 5월 27일 화요일을 반환합니다. 첫 번째 형식은 로컬 시간으로 해석되고, 두 번째 형식은 UTC(협정 세계시)로 해석됩니다.

두 번째로, 자바스크립트 날짜는 특정 날짜로부터의 밀리초로 표현되는 시간의 한 지점을 나타냅니다. 명시적인 시간대 정보 없이 날짜를 파싱할 때, 브라우저마다 다른 규칙이 적용되어 일관성이 떨어질 수 있습니다.

세 번째로, 브라우저의 역사도 중요한 요소입니다. 시간이 지나면서 브라우저들은 날짜를 파싱하는 방식을 변화시켜 왔습니다. 처음에는 서로 다른 브라우저들이 날짜 형식을 처리하는 데 차이가 있었습니다. 예를 들어, 파이어폭스는 날짜만 있는 형식을 UTC로 해석하는 반면, 크롬은 로컬 시간과 UTC를 여러 번 오가며 해석해왔습니다.

미래의 해결책으로는 자바스크립트에서 새로운 API인 Temporal을 도입할 예정입니다. 이 API는 날짜 처리를 명확하게 하고 모호성을 피하는 데 목적이 있습니다. 날짜만 있는 문자열을 시간대 없이 일반 날짜로 처리하여 일관성을 보장할 것입니다.

마지막으로, 재미있는 점은 비논리적인 문자열조차도 유효한 날짜로 파싱될 수 있다는 것입니다. 이는 자바스크립트의 날짜 파싱이 얼마나 관대할 수 있는지를 보여줍니다.

결론적으로, 자바스크립트에서 날짜 형식과 파싱 방식의 차이는 예상치 못한 결과를 초래할 수 있지만, Temporal API의 도입으로 이러한 문제들이 해결될 것으로 기대됩니다.

요약이 없습니다.

덕레이크는 데이터 레이크 관리를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 첫 번째로 스냅샷 기능이 있어, 특정 시점의 데이터를 저장할 수 있습니다. 두 번째로 타임 트래블 쿼리를 통해 이전 시점의 데이터에 접근할 수 있습니다. 세 번째로 스키마 진화 기능이 있어, 시간이 지남에 따라 데이터 구조를 조정할 수 있습니다. 마지막으로 파티셔닝 기능을 통해 데이터를 관리하기 쉬운 섹션으로 나누어 성능을 향상시킬 수 있습니다.

케임브리지의 소들이 이제 GPS 목걸이를 착용하고 있습니다. 이는 4월부터 10월까지 이어지는 방목 시즌 동안 소들이 강에 빠지는 것을 방지하기 위한 조치입니다. 이 목걸이는 태양열로 작동하며, 소들이 강 근처의 경계에 가까워지면 소리를 내어 경고합니다. 소들이 돌아서지 않으면 약한 전기 자극을 받게 됩니다. 이 새로운 기술은 매년 1만 파운드가 넘는 구출 비용을 줄이기 위해 도입되었습니다.

소들은 여러 공공 녹지에서 방목되며, 어려움에 처한 동물을 위한 구출 팀이 대기하고 있습니다. 과거에는 방목자에게 구출 서비스 비용을 부과하는 방안이 논의되었지만, 공공의 지지를 바탕으로 시의회는 소 방목을 계속 지원하기로 결정했습니다. 이는 지역 사회에서 소의 중요성을 강조하는 것입니다. 시의회 의원인 마틴 스마트는 소들이 케임브리지의 정체성에서 소중한 부분이라고 언급했습니다.

이 기사는 허블 우주 망원경과 제임스 웹 우주 망원경(JWST)으로 촬영된 다채로운 이미지에 대해 논의하며, 이러한 색상이 우리가 실제로 눈으로 보는 것과는 다를 수 있음을 설명합니다.

인간의 시각과 카메라의 차이를 살펴보면, 우리의 눈은 빛을 감지하는 간상세포와 색을 감지하는 원추세포 두 가지 세포를 사용하여 이미지를 인식합니다. 반면, 카메라는 색상을 포착하기 위해 필터가 필요한 픽셀을 사용합니다.

천문학적 이미지의 경우, 종종 "삼색 이미징"이라는 과정을 사용하여 우리가 색을 보는 방식을 근사합니다. 하지만 이는 정확한 일치는 아니어서 "진정한 색" 이미지도 여전히 근사치에 불과합니다.

과학 연구를 위해 천문학자들은 수소와 같은 원소가 방출하는 특정 파장의 빛을 분리하기 위해 좁은 대역 필터를 사용하는 것을 선호합니다. 이 방법은 천체의 구성과 특성에 대한 귀중한 정보를 제공하며, 그 결과로 생성된 이미지는 우리가 직접 보는 것과는 다르게 보일 수 있습니다.

"허위 색"이나 "비자연 색"과 같은 용어가 사용되기도 하지만, 이는 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 다양한 필터를 사용하는 기술은 천체가 방출하는 빛의 전체 범위를 포착하는 데 필수적이며, 결과 이미지가 "진정한 색"이 아닐지라도 중요합니다.

이미지가 생성되는 방식은 그 목적에 따라 다르며, 비록 실제 색상을 반영하지 않을 수 있지만, 우주에 대한 중요한 과학적 정보를 드러냅니다. 따라서 모든 이미지는 그 자체의 맥락에서 "진정한" 의미를 가집니다.

검증 가능한 보상을 이용한 강화 학습(RLVR)은 대형 언어 모델의 수학 및 코딩 능력을 향상시켰지만, 실제 예측에 적용하는 데는 노이즈와 지연된 보상 문제로 어려움이 있었습니다. 이번 연구에서는 140억 개의 매개변수를 가진 모델에 RL 기법을 적용하여 높은 예측 정확도를 달성할 수 있음을 보여주었습니다. 연구자들은 두 가지 알고리즘인 그룹 상대 정책 최적화(GRPO)와 ReMax를 수정하여 모델의 성능을 개선했습니다. 알고리즘의 변동성을 줄이고 일관된 훈련 데이터를 추가하며 비논리적인 응답에 대한 안전 장치를 구현했습니다. 그 결과, 이 모델은 정확도에서 주요 기준에 부합하고 보정에서 이를 초과하는 성과를 보였습니다. 이러한 개선은 거래 전략에서 가상의 이익을 가져왔으며, 정제된 RL 기법이 더 작은 모델을 예측에 유용하게 만들 수 있음을 나타냅니다. 또한, 이러한 기법은 더 큰 모델로 확장할 가능성도 가지고 있습니다.

오로라 DSQL 개발에 관한 기사에서 저자는 새로운 클라우드 데이터베이스 서비스 구축 과정을 돌아봅니다. 오로라 DSQL은 관리의 간소화와 성능 유지를 목표로 하는 확장 가능하고 서버리스 관계형 데이터베이스를 만들고자 합니다.

배경으로는 고객의 더 나은 관리와 확장성 솔루션에 대한 요구가 있었습니다. 이로 인해 AWS는 시간이 지나면서 다양한 데이터베이스 서비스를 개발하게 되었습니다.

오로라 DSQL의 목표는 데이터베이스를 관리 가능한 구성 요소로 나누는 것입니다. 각 구성 요소는 특정 작업을 담당하면서도 거래와 내구성 같은 전체 기능을 보장합니다.

기술적인 도전 과제가 있었는데, 초기에는 데이터베이스에서 쓰기를 확장하는 것이 복잡했습니다. 전통적인 방법 대신 새로운 접근 방식을 선택했지만, 이로 인해 데이터 읽기에서 문제가 발생했습니다.

언어 선택에 있어 팀은 성능과 메모리 안전성을 위해 Rust로 전환했습니다. 초기에는 다른 프로그래밍 언어를 사용했으나, Rust로의 전환이 큰 성과를 가져왔습니다.

구성 요소 통합 과정에서 관리 시스템인 제어 평면은 처음에 Kotlin으로 구축되었으나, Rust 기반의 데이터 평면과 통합 문제를 겪었습니다. 결국 팀은 더 나은 일관성을 위해 제어 평면을 Rust로 다시 작성하기로 결정했습니다.

Rust로의 전환은 체계적인 학습과 협업을 통해 지원되었고, 개발자들 사이에서 열정적으로 받아들여졌습니다.

결론적으로 Rust는 DSQL에 적합한 선택으로 평가되었으며, 성능과 일관성을 향상시켰습니다. 이 기사는 프로젝트의 필요와 팀의 역량에 따라 기술 선택에서 신중한 결정의 중요성을 강조합니다.

오로라 DSQL의 개발은 엔지니어링 효율성과 지속적인 개선에 대한 헌신을 보여주며, 팀이 혁신하고 학습하면서 구축할 수 있도록 격려합니다.

Clojure MCP는 Clojure 개발을 향상시키기 위해 AI 지원과 REPL(읽기-평가-출력 루프)을 통합한 초기 단계 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Clojure 프로젝트의 코딩, 편집 및 관리 도구를 제공하여 개발 과정을 더 효율적으로 만들어 줍니다.

주요 기능으로는 Clojure REPL 연결이 있어 코드를 상호작용적으로 실행할 수 있습니다. AI 통합 기능은 AI 모델과 연결되어 코딩을 도와줍니다. 또한, clj-kondo와 같은 스마트 편집 도구를 활용하여 코드의 린팅과 포맷팅을 지원합니다. 즉각적인 피드백을 통해 코드를 작성하면서 테스트할 수 있어 점진적인 개발이 가능합니다.

시작하려면 Clojure(1.11 이상), Java(JDK 11 이상), 그리고 최상의 경험을 위해 Claude Desktop이 필요합니다. 설치 과정은 Clojure MCP 저장소를 클론하고, Clojure 프로젝트를 MCP 서버와 연결하도록 설정하며, Claude Desktop을 MCP 서버와 연결하는 단계로 이루어집니다.

사용 방법은 문제를 제시하고 AI와 상호작용하여 해결책을 설계하는 것으로 시작합니다. 개발 중 AI에게 코드를 작성하고 검증하며 변경 사항을 커밋하도록 요청할 수 있습니다.

Clojure MCP는 PROJECT_SUMMARY.md 파일을 유지하는 기능을 포함하고 있어, 프로젝트를 문서화하여 AI가 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. MCP 서버는 특정 워크플로우에 맞게 자원, 프롬프트 및 도구를 정의하여 사용자 맞춤형 환경을 만들 수 있도록 커스터마이즈할 수 있습니다.

최고의 실천 방법으로는 작은 단위로 검증 가능한 단계에서 작업하고, 코드를 자주 검증하는 것이 있습니다. 품질과 유지 관리를 보장하기 위해 인간의 감독을 유지하는 것도 중요합니다.

현재 이 프로젝트는 알파 단계에 있으며, 사용자로부터의 피드백이나 기여를 통해 도구를 개선할 수 있도록 권장하고 있습니다. 이 프로젝트는 GNU Affero General Public License v3.0에 따라 라이센스가 부여되어 있어, 자유롭게 사용하고 수정하며 배포할 수 있지만, 네트워크 서비스에 대한 조건이 있습니다.

몇 년마다 새로운 기술이 등장하여 소프트웨어 개발자를 대체할 것이라고 주장합니다. 인기 있는 헤드라인에서는 코딩이 필요 없다고 하지만, 실제로는 상황이 다릅니다. 이러한 기술들은 개발자를 대체하기보다는 산업 내 역할을 변화시키고, 종종 더 높은 급여를 받는 새로운 전문 분야를 만들어냅니다.

노코드(NoCode) 운동은 처음에는 개발자의 필요성을 없앨 것이라고 여겨졌지만, 실제로는 비즈니스와 기술적 측면을 모두 이해하는 노코드 전문가를 탄생시켰습니다. 클라우드 컴퓨팅은 클라우드로의 전환이 시스템 관리자의 필요성을 없앨 것이라는 약속을 했지만, 오히려 더 복잡한 시스템을 관리하는 데브옵스(DevOps) 엔지니어가 필요하게 되었고, 이들은 더 높은 임금을 받습니다.

해외 개발은 저렴한 인력을 활용하겠다는 아이디어로 시작되었지만, 의사소통과 품질 문제로 어려움을 겪으면서 더 나은 아키텍처와 높은 비용이 필요해졌습니다. 인공지능(AI) 기반 개발은 이제 코드를 작성할 수 있다고 주장하지만, 실제로는 경험이 풍부한 개발자가 AI의 출력을 검증하고 수정해야 하는 경우가 많습니다. 이는 AI가 코드를 최적화할 수는 있지만, 효과적인 시스템 아키텍처를 설계할 수는 없다는 점을 강조합니다.

결론적으로, 소프트웨어 개발에서 가장 중요한 기술은 코드를 작성하는 것이 아니라 시스템을 설계하는 것입니다. AI는 코딩 속도를 높일 수 있지만, 복잡한 시스템을 설계하고 관리할 수 있는 숙련된 전문가의 필요성을 대체할 수는 없습니다.

저자는 듀크 대학교 학생들이 주로 거주하는 더럼 시내 아파트에 살고 있다. 학년이 끝날 무렵, 많은 물건들이 버려지면서 저자는 쓰레기 속에서 900달러짜리 테이블과 디자이너 신발 같은 귀중한 물건들을 발견하게 된다. 쓰레기 방에는 사용 가능한 의류와 가전제품 등 다양한 물건들이 가득 차 있어, 저자는 이 물건들을 수집하고 정리하기 시작한다. 이 물건들의 총 가치는 약 6,000달러에 달한다.

저자는 버려지는 물건의 양이 더 넓은 쓰레기 문제의 경향을 반영한다고 언급한다. 듀크 대학교의 기부 노력과 다른 대학들을 비교해보니, 듀크는 괜찮은 양의 기부를 모으지만, 더 일관된 기부 프로그램을 운영하는 라이스 대학교보다는 적은 양임을 알게 된다.

물건을 구출하는 과정에서 저자는 죄책감과 흥분이 뒤섞인 복잡한 감정을 느낀다. 자신이 소유한 물건들의 상태와 청소 및 수리하는 데 드는 노력에 대해 생각하게 된다. 몇 가지 불만이 있긴 하지만, 이 경험은 낭비의 부조리함과 대학 커뮤니티에서 재사용할 수 있는 가능성을 강조한다.

GitHub의 MCP 통합에서 심각한 취약점이 발견되어 공격자가 개인 저장소 데이터에 접근할 수 있는 가능성이 생겼습니다. 이 문제는 Invariant의 보안 분석가에 의해 발견되었으며, 악의적인 GitHub 이슈를 통해 사용자의 에이전트(예: Claude Desktop)를 조작하여 기밀 정보를 유출할 수 있습니다.

공격자는 공개 저장소에 해로운 이슈를 생성할 수 있으며, 사용자가 이를 접근할 경우 에이전트가 의도치 않게 개인 저장소 데이터를 공개하게 됩니다. 예를 들어, 에이전트가 공개 저장소의 이슈를 확인하도록 유도하면 악성 이슈를 만나 민감한 정보(개인 정보나 프로젝트 정보 등)가 공개 풀 리퀘스트에 유출될 수 있습니다.

이 취약점은 GitHub 서버 코드의 결함 때문이 아니라 에이전트 시스템의 구조적 문제로 발생합니다. 이를 완화하기 위한 방법으로는 에이전트의 접근 권한을 필요한 저장소로 제한하여 데이터 유출을 방지하는 세분화된 권한 제어와, Invariant의 MCP-scan과 같은 보안 스캐너를 사용하여 실시간 위협 탐지를 수행하는 지속적인 보안 모니터링이 있습니다.

이 취약점은 에이전트 시스템의 보안 강화 필요성을 강조하며, 유사한 문제가 다른 플랫폼에서도 발생할 수 있음을 시사합니다. 조직들은 시스템을 효과적으로 보호하기 위해 전문 보안 도구를 채택할 것을 권장합니다. 추가 지원이 필요한 경우, 관심 있는 당사자는 Invariant에 연락하여 보안 프로그램에 참여할 수 있습니다.

새로운 트랜스 넵튠 천체(TNO)인 2017 OF201이 태양계의 가장자리에 발견되었습니다. 이 천체는 명왕성과 같은 왜소 행성으로 분류될 만큼 크기가 클 가능성이 있습니다. 2017 OF201은 태양계에서 가장 먼 가시적 천체 중 하나로, 이전에 비어 있다고 여겨졌던 네ptune 너머의 지역에 실제로 더 많은 천체가 존재함을 시사합니다.

이번 발견은 시하오 청이 이끄는 팀에 의해 이루어졌으며, 독특한 궤도를 분석하기 위해 고급 계산 기법이 사용되었습니다. 2017 OF201은 약 25,000년을 주기로 하는 극단적인 궤도를 가지고 있어, 거대 행성과의 복잡한 중력 상호작용을 겪었을 가능성이 있습니다.

이 천체의 지름은 약 700킬로미터로 추정되며, 이렇게 넓은 궤도를 가진 천체 중 두 번째로 큰 것으로 알려져 있습니다. 크기를 확인하기 위해서는 추가 관측이 필요합니다. 이번 발견은 이 지역에 유사한 천체가 많이 존재할 수 있음을 암시하며, 이는 태양계 외곽에 대한 우리의 이해를 재편할 수 있습니다.

이 발견은 또한 공개 과학의 중요성을 강조합니다. 발견에 사용된 데이터는 공개적으로 이용 가능했으며, 이는 적절한 도구와 지식을 가진 누구나 중요한 발견을 할 수 있음을 보여줍니다.

이 프로젝트는 Python과 NVIDIA Warp를 사용하여 3D 가우시안 스플래팅을 간단하게 구현한 것입니다. CPU와 GPU 모두에서 CUDA 설정 없이 작동하므로 사용자 친화적입니다. 이 프로젝트의 목표는 현대 그래픽과 미분 가능한 렌더링을 이해하는 데 도움이 되는 명확하고 교육적인 자료를 제공하는 것입니다.

이 프로젝트의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 간편한 설정으로 CPU와 GPU에서 최소한의 구성으로 원활하게 실행됩니다. 둘째, 비싼 GPU나 복잡한 코드 없이도 핵심 그래픽 개념에 집중할 수 있는 학습 도구입니다. 셋째, 명확성을 위해 설계된 최소한의 코드베이스로, 학습과 프로토타입 제작에 적합합니다.

빠른 시작을 위한 지침은 다음과 같습니다. 첫째, 저장소를 복제합니다. 둘째, 필요한 의존성을 설치합니다. 셋째, 예제 데이터를 다운로드합니다. 넷째, 가우시안 포인트를 렌더링합니다. 마지막으로, 데이터셋에 대해 학습을 진행합니다. GPU 학습을 위해서는 config.py에서 설정을 변경해야 합니다.

프로젝트 구조는 학습, 렌더링, 구성 및 카메라와 포인트 클라우드 데이터와 관련된 유틸리티 스크립트를 포함하고 있습니다. 이 구현은 기존 방법을 재작업한 것으로, 명확성과 교육적 목적에 중점을 두고 있습니다.

미래 개선 사항으로는 커널 최적화를 통한 성능 향상과 저장된 파일에서 비활성 포인트에 대한 더 나은 필터링 구현이 있습니다. 이 프로젝트는 GNU Affero 일반 공중 라이선스 v3.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

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Glasskube는 안전한 소프트웨어 배포를 전문으로 하며, 자가 관리형 배포를 위한 오픈 소스 제어 시스템인 Distr를 제공합니다. 최근에는 기술 문서를 Docusaurus에서 Starlight로 변경하여 디자인, 검색 엔진 최적화(SEO), 개발자 경험을 개선하고자 했습니다.

Distr는 자가 관리형 고객에게 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다. Docusaurus에서 Starlight로의 전환은 사용자 경험을 향상시키고 문서의 현대적인 외관을 만들기 위한 결정이었습니다.

두 프레임워크를 비교해보면, Starlight는 Docusaurus보다 더 유연한 디자인을 제공하며, Docusaurus는 Infima라는 덜 성숙한 CSS 프레임워크에 의존합니다. 두 프레임워크 모두 기본적인 SEO 기능을 지원하지만, Starlight는 일부 기능을 위해 플러그인이 필요합니다. 개발자 경험 측면에서 Starlight는 Docusaurus보다 의존성이 적어 빌드 시간이 빠르고 유지 관리가 간편합니다. 그러나 Docusaurus는 마케팅 페이지를 쉽게 만들 수 있는 반면, Starlight는 이 부분에서 어려움을 겪고 있습니다.

기술 문서는 핵심 개념, 사용 사례 및 구체적인 구현 지침을 통해 사용자를 안내하도록 구성되어 있어 명확성과 탐색의 용이성을 목표로 하고 있습니다. 문서 작성 스타일은 명확하고 간결하며 쉽게 훑어볼 수 있는 내용을 중심으로 하며, 이해를 돕기 위해 시각 자료를 보완하고 있습니다.

전반적으로 Starlight로의 전환은 문서 경험을 개선했지만, 마케팅 콘텐츠 생성에는 일부 제한이 있었습니다. Glasskube는 향후 프로젝트에서도 Starlight를 계속 사용할 계획입니다. 더 자세한 내용은 Distr 출시 주간 발표 및 문서에서 확인할 수 있습니다.

이 기사는 디자인의 변화에 대해 다루고 있습니다. 최근 에어비앤비의 리디자인에서 애니메이션 3D 아이콘과 촉각적인 표면이 사용되면서, 평면적인 미학에서 더 다채롭고 입체적인 스타일로의 전환이 강조되었습니다. 이러한 변화는 시각 디자인의 새로운 시대를 의미하며, 저자 마이클 플라룹은 이를 "다이아모프" 디자인이라고 부릅니다.

다이아모프 디자인은 깊이, 질감, 빛에 초점을 맞추어 표현력 있고 유쾌한 디지털 경험을 창출합니다. 플라룹은 이러한 새로운 접근 방식이 디지털 공간을 보다 자연스럽고 의도적으로 사용할 수 있게 해준다고 믿고 있습니다.

또한, 인공지능 도구의 발전으로 입체적인 디자인이 더 쉽게 접근 가능해지고 있습니다. 이는 디자이너들이 복잡한 시각적 요소를 손쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 일부는 디자인에서 인공지능의 역할에 대해 고민할 수 있지만, 플라룹은 이를 전통적인 기술을 대체하는 것이 아니라 창의성을 증진시키는 방법으로 보고 있습니다.

전반적으로 디자인의 미래는 생동감 있고 풍부하게 느껴지며, 더 매력적이고 기발한 인터페이스로 나아가고 있습니다.

연구자들이 이란의 웨즈메 동굴에서 선사 시대 동물의 유해를 발견했습니다. 이 발견은 자그로스 지역의 생물 다양성을 강조합니다. 이러한 유적은 과거 이 지역에 살았던 동물의 종류에 대한 중요한 정보를 제공합니다.

이 기사는 극단적인 개인 정보 보호를 전문으로 하는 컨설턴트의 세계를 탐구하며, 유명인과 부유한 개인 등 심각한 위협에 직면한 고객에게 개인 정보 보호 및 보안 서비스를 제공하는 HavenX의 CEO 알렉 해리스를 중심으로 다룹니다. 해리스는 익명을 유지하기 위해 UPS 매장을 이용한 우편 수령, 여러 개의 일회용 전화번호, 다양한 이름과 연결된 가상 직불카드 등을 사용하는 등 여러 방법을 활용합니다. 그는 추가적인 보안을 위해 선불 카드와 SIM 카드도 모아두고 있습니다.

HavenX는 더 큰 보안 회사에서 분리되어 나왔으며, 특히 비즈니스 세계에서의 고위험 사건 이후 안전이 위협받는 고객을 대상으로 서비스를 제공합니다. 이러한 개인 정보 보호 서비스에 대한 수요는 특히 암호화폐 분야에서 도난과 갈취에 대한 우려가 커지면서 크게 증가하고 있습니다.

이 기사는 또한 개인 정보 보호 컨설팅의 선구자인 마이클 바젤을 소개합니다. 그는 해리스가 사용하는 많은 전략을 가르쳤습니다. 바젤은 개인 정보가 끊임없이 수집되고 판매되는 시대에서 개인 정보 보호의 중요성을 강조합니다. 그는 사람들의 익명성을 유지할 수 있도록 돕기 위해 허위 정보 사용과 대체 거주 전략 등 다양한 기법을 개발했습니다.

사생활을 지키는 것은 복잡할 수 있으며, 종종 상당한 노력과 희생이 필요합니다. 극단적인 개인 정보 보호를 추구하는 사람들은 일상 생활에서의 물리적 어려움, 신용 점수 감소, 개인 정보를 보호하기 위해 거짓말을 하거나 복잡한 변명을 만들어야 하는 등의 도전에 직면할 수 있습니다. 해리스 가족은 예를 들어, 개인 정보 보호 관행을 지키면서 양육과 사회적 상호작용을 조율하고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 감시와 데이터 수집이 점점 더 지배하는 세상에서 개인 정보 보호의 복잡성과 증가하는 수요를 보여줍니다.

이 기사는 교육 분야에서 인공지능(AI) 사용에 대한 우려가 커지고 있는 상황을 다루고 있으며, 이는 '듄' 시리즈의 "버틀러 전쟁"과 유사한 경고를 담고 있습니다. 이 경고는 인간의 사고를 모방하는 기계를 만드는 것에 대한 경계를 나타냅니다. 저자는 작가, 예술가, 교육자들 사이에서 AI에 반대하는 움직임이 증가하고 있으며, 이를 창의성과 학문적 진실성을 위협하는 요소로 보고 있다고 언급합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, AI가 부정행위 도구로 사용되고 있다는 점입니다. 학생들이 과제를 정직하게 수행하지 않고 AI를 이용해 완성하는 경우가 많아, 진정한 학습이 저해되고 있습니다. 일부 교육자들은 AI를 교육 지원 도구로 활용할 가능성을 보고 있지만, 전반적으로는 의존성과 편법이 증가하는 추세입니다.

둘째, AI와의 상호작용은 실제 학습과 큰 차이가 있습니다. AI는 이해의 환상을 만들어낼 수 있지만, 전통적인 학습이 요구하는 인지적 참여가 부족합니다. 셋째, 교사들은 학생의 작업을 정확하게 평가하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 평가 과정에서 갈등이 생기고 있습니다. 많은 학생들이 AI 사용에 대한 증거가 있음에도 불구하고 이를 부인하는 경우가 많습니다.

넷째, 저자는 깊은 참여를 유도하고 화면에서의 산만함을 줄이기 위해 펜과 종이를 사용하는 전통적인 교수법으로 돌아갈 계획입니다. 다섯째, 학생들 사이에서는 기술에 압도당한 느낌이 있어 AI에 대한 문화적 저항이 나타나고 있습니다. 이는 AI 사용이 특히 젊은 사용자들 사이에서 규제될 필요가 있음을 시사합니다.

마지막으로, 저자는 AI와의 이러한 갈등을 통해 사회가 의사소통과 인간 상호작용에 대한 더 강한 가치를 갖게 되기를 희망한다고 전합니다. 전반적으로 이 기사는 교육에서 AI의 역할을 재고하고, 더 진정한 학습 경험을 추구할 필요성을 강조하고 있습니다.

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Vim 텍스트 편집기를 사용하는 것은 특히 초보자에게 도전이 될 수 있습니다. 하지만 연습과 이해를 통해 Vim은 강력한 도구가 될 수 있습니다. 시작하는 데 도움이 되는 주요 포인트를 소개합니다.

Vim을 효과적으로 사용하려면 "Vimish"라는 언어를 이해해야 합니다. 이는 기본적인 어휘(동작과 명령어)와 문법(동사 + 명사)을 배우는 것을 포함합니다. Vim의 기본 구조는 간단합니다. 동사 뒤에 명사를 사용하면 됩니다. 예를 들어, 단어를 삭제하려면 dw(delete + word)를 입력합니다.

Vim에서 이동하는 데 필요한 주요 동작은 다음과 같습니다. h/j/k/l는 각각 왼쪽, 위쪽, 아래쪽, 오른쪽으로 이동하는 명령입니다. w/b/e는 단어를 탐색하는 데 사용되며, 0/$는 줄의 시작과 끝으로 이동합니다.

중요한 동작으로는 y(복사), d(삭제), c(변경)가 있습니다. 동작과 명사를 결합할 수 있습니다. 예를 들어, y$는 커서에서 줄 끝까지 모든 것을 복사하고, d2w는 다음 두 단어를 삭제합니다.

Vim은 텍스트 그룹을 조작할 수 있는 기능도 제공합니다. 이를 텍스트 객체라고 합니다. 예를 들어, diw는 내부 단어를 삭제하고, di(는 괄호 안의 모든 것을 삭제합니다.

검색 명령과 마크를 사용하여 탐색과 편집을 향상시킬 수도 있습니다. 예를 들어, dfz는 커서에서 첫 번째 'z'까지 삭제합니다.

Vim을 배우는 데는 시간과 반복이 필요합니다. 연습을 많이 할수록 더 직관적으로 사용할 수 있게 됩니다. Vim의 독특한 명령어를 이해하고 정기적으로 연습하는 것이 중요합니다. 목표는 Vim을 사용하는 것이 자연스럽게 느껴질 정도로 숙련되는 것입니다. 즐거운 코딩 되세요!

마이크로소프트는 중국, 러시아, 이란의 해커들이 자사의 인공지능 도구를 사용해 해킹 기술을 향상시키고 있다고 보고했습니다. 이 회사는 오픈AI와 협력하여 '포레스트 블리자드'와 '크림슨 샌드스톰'과 같은 이름으로 알려진 국가 소속 그룹에 대한 정보를 공유했습니다. 마이크로소프트와 오픈AI가 이러한 정보를 알 수 있었던 유일한 방법은 자사의 인공지능 도구 사용을 모니터링하는 것이며, 이는 사용자 상호작용을 추적하고 있다는 것을 의미합니다. 이로 인해 기술 기업들의 개인 정보 보호와 감시 범위에 대한 우려가 커지고 있습니다.

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2025년 4월 17일, Together Fine-Tuning Platform은 언어 모델을 인간의 선호에 맞추는 새로운 기술인 직접 선호 최적화(Direct Preference Optimization, DPO)를 발표했습니다. DPO는 사용자가 선호하는 내용을 바탕으로 모델을 개선하여 더 유용하고 정확한 AI 어시스턴트를 만드는 것을 목표로 합니다.

DPO의 개발 과정은 세 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 방대한 데이터로 일반 지식을 위한 사전 훈련입니다. 두 번째 단계는 특정 예제를 통한 감독 학습(Supervised Fine-Tuning, SFT)으로, 이는 특정 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정입니다. 마지막 단계는 사용자 선호에 기반한 학습으로, DPO가 모델을 사용자 선호에 맞게 다듬는 역할을 합니다.

DPO는 사용자 선호와 선호하지 않는 응답을 포함한 데이터를 직접 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이를 통해 복잡한 강화 학습 방법을 사용하지 않고도 바람직한 출력을 생성하는 능력을 향상시킵니다.

전통적인 인간 피드백을 통한 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)은 보상 모델을 포함한 복잡한 다단계 과정입니다. 반면 DPO는 선호 데이터를 직접 사용하여 훈련함으로써 이 과정을 단순화하고 효율성을 높입니다.

DPO와 SFT를 결합하는 것이 권장됩니다. 먼저 SFT를 사용하여 기본적인 작업 이해를 구축한 후, DPO를 적용하여 선호를 다듬는 방식입니다. 이러한 조합은 성능을 향상시킵니다.

DPO는 응답에 대한 인간의 판단이 완벽한 응답을 만드는 것보다 더 유용한 경우에 효과적입니다. 이는 챗봇 상호작용, 요약, 코드 생성, 질문 응답, 글쓰기 지원 등 다양한 분야에서 잘 작동합니다.

사용자는 DPO 구현을 위한 코드 노트북에 접근할 수 있으며, 모델이 원래 훈련에서 얼마나 벗어날 수 있는지를 조절하는 조정 매개변수(β)와 같은 주요 하이퍼파라미터에 집중할 수 있습니다.

DPO는 사용자 선호를 직접 반영하여 언어 모델의 훈련을 개선하며, 전통적인 방법보다 더 쉽고 빠르게 구현할 수 있는 장점을 제공합니다.

이 기사는 Xata가 OpenAPI 사양, Kubb, 맞춤형 코드 생성기, 그리고 Vercel의 Next.js를 사용하여 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 구축한 과정을 다룹니다. MCP 표준은 AI 모델이 다양한 작업을 위해 정의된 "도구"를 사용하여 API와 실시간으로 안전하게 상호작용할 수 있도록 합니다.

MCP의 주요 목적은 AI 모델이 미리 정의된 작업 세트를 통해 데이터를 가져오는 등의 행동을 수행할 수 있게 하는 것입니다. Xata는 각 도구를 수동으로 코딩하는 대신 OpenAPI 사양을 활용하여 MCP 서버를 자동 생성했습니다. 이를 통해 개발 속도를 높이고 일관성을 유지하며 중복을 피할 수 있었습니다.

하지만 모든 API 엔드포인트를 MCP 도구에 직접 매핑하는 것은 AI 모델에게 부담이 될 수 있어 오류를 초래할 수 있습니다. 따라서 자동 생성된 도구와 실제 사용에 기반한 선택적 큐레이션을 조화롭게 결합하는 접근 방식이 필요합니다. Xata는 OpenAPI 사양에서 코드를 생성하기 위해 Kubb로 이전했습니다. Kubb는 TypeScript 클라이언트와 MCP 도구와 같은 다양한 출력을 생성할 수 있는 더 많은 유연성을 제공합니다.

또한 Xata는 OpenAPI 사양에 기반하여 타입 안전한 API 클라이언트와 MCP 도구 정의를 생성하기 위한 맞춤형 생성기를 개발했습니다. 이를 통해 일관성을 보장하고 수동 코딩 오류를 줄일 수 있었습니다. 최종 MCP 서버는 Next.js와 Vercel의 MCP 어댑터를 사용하여 구축되어 원활한 배포와 요청 처리를 지원합니다. 이 서버는 동적 라우팅과 인증 기능도 제공합니다.

전통적인 REST API와는 달리, MCP 서버는 AI가 핸드쉐이크를 통해 사용 가능한 도구를 발견할 수 있게 하여 더 대화형 상호작용을 가능하게 합니다. OpenAPI 스키마를 활용함으로써 Xata의 MCP 서버는 API와 함께 발전할 수 있으며, AI 통합을 위한 강력한 인터페이스를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 개발자 플랫폼과 계속 통합됨에 따라 더욱 일반화될 것으로 예상됩니다.

이 기사는 독자들에게 Xata의 새로운 서비스와 MCP 서버의 기능을 체험해 보기를 권장합니다.

이 기사는 엔비디아의 네트워킹 기술 발전, 특히 칩 간 효율적인 통신을 가능하게 하는 NVLink에 대해 다루고 있습니다. 엔비디아는 칩 간(C2C) 기술을 라이선스하고 NVLink 칩렛을 판매함으로써 이 분야에서의 리더십을 강화하고 있으며, 이는 새로운 UALink 기술과 비교해 경쟁 우위를 제공합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 엔비디아의 NVLink는 GPU 연결에 있어 상당한 이점을 제공하여 대규모 데이터 센터 애플리케이션에 필수적입니다.

둘째, 엔비디아는 C2C 기술을 라이선스하여 GPU와 CPU의 통합을 가속화하고 있으며, 특히 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 이를 강조하고 있습니다.

셋째, NVLink 칩렛을 판매함으로써 엔비디아는 C2C보다 더 차별화된 중요한 기술에 대한 통제권을 유지하고 있습니다.

넷째, 엔비디아는 "포용, 확장, 소멸"이라는 전략을 따르며, 초기에는 경쟁자를 지원하지만, 궁극적으로는 더 우수한 기술과 빠른 혁신을 통해 그들을 능가하는 것을 목표로 하고 있습니다.

마지막으로, UALink는 여러 기업의 컨소시엄에 의해 개발되고 있으며 NVLink의 경쟁자로 여겨지지만, 내부 갈등으로 인해 개발이 더디고 있습니다.

전반적으로 엔비디아의 전략은 시장 리더십을 유지하고, 다른 기업들이 의존하는 필수 기술을 제공함으로써 경쟁을 점차 약화시키는 데 초점을 맞추고 있습니다.

인터랙티브 암 위험 매트릭스는 식단, 영양, 신체 활동이 암 위험에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 데 도움을 줍니다. 매트릭스의 버블 위에 마우스를 올리거나 터치하면 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

해커 뉴스는 성능 향상을 위해 Arc Lisp 방언에서 Common Lisp, 특히 SBCL로 전환했습니다. 이 변화는 2024년 9월에 이루어졌으며, 해커 뉴스가 더 효율적으로 운영되고 여러 코어를 처리할 수 있게 되었습니다.

이전에는 긴 댓글 스레드에서 추가 댓글을 보려면 사용자가 "더 보기"를 클릭해야 했지만, 이제는 이 기능이 더 이상 사용되지 않습니다. 최근의 개선은 속도를 높이는 Clarc의 출시 덕분입니다.

Clarc는 Arc를 JavaScript로 변환하는 Lilt와 함께 여러 해에 걸쳐 개발되었습니다. Arc 구현의 구조가 재작업되어 개발이 더 쉬워졌습니다. Clarc의 코드는 오픈 소스화될 수 있지만, 해커 뉴스의 전체 코드베이스를 공개하는 것은 민감한 악용 방지 조치 때문에 복잡합니다.

전반적으로 이번 전환은 성공적이었으며 해커 뉴스에 중요한 업그레이드를 의미합니다.

앤트로픽의 CEO 다리오 아모데이는 인공지능(AI)이 향후 몇 년 안에 모든 초급 화이트칼라 직업의 절반을 잃게 할 수 있으며, 이로 인해 실업률이 10-20%까지 상승할 수 있다고 경고했습니다. 그는 AI 기업과 정부가 이 기술과 관련된 위험에 대해 투명하지 않다고 비판하며, 특히 젊은 근로자들에게 미치는 영향을 강조했습니다.

아모데이는 많은 사람들이 AI 발전으로 인한 일자리 대체에 대해 인식하지 못하고 있다며, 입법자와 대중의 인식과 준비가 시급하다고 강조했습니다. 그는 AI가 상당한 이점을 가져올 수 있지만, 기술, 금융, 법률과 같은 분야에서 일자리 안전에 심각한 위협을 가할 수 있다고 주장했습니다.

우려에도 불구하고 많은 CEO들은 비용 절감을 위해 인력을 AI로 대체하는 방법을 조용히 모색하고 있습니다. 이러한 변화는 빠르게 진행될 것으로 예상되며, 잠재적인 일자리 위기를 초래할 수 있습니다. 아모데이는 이 상황을 완화하기 위해서는 AI가 노동 시장에 미치는 영향에 대한 대중의 인식을 높이고, 재교육 및 부의 재분배를 위한 정책을 개발하는 등의 적극적인 조치가 필요하다고 믿고 있습니다.

그는 AI 수익에 대한 "토큰세"를 제안하여 대체된 근로자들을 지원하는 기금을 마련할 수 있다고 언급했습니다. 핵심은 AI의 발전이 불가피하다는 점이며, 지금부터 근로자를 보호하고 경제적 균형을 유지하는 방향으로 발전을 이끌어야 한다는 것입니다.

퍼듀 대학교의 인문대학에서 제공하는 퍼듀 온라인 작문 연구소(OWL)는 작문 기술에 대한 다양한 도움을 주는 자원입니다. 이곳에서는 문법, 스타일, 인용 형식 등 작문에 필요한 여러 가지 지침을 제공합니다. OWL의 목표는 학생들과 작가들이 자신의 작문 능력을 향상시키고 학문적 기준을 이해하도록 돕는 것입니다.

2025년 5월 26일, Stalwart는 버전 0.12의 출시를 발표하며 종합적인 커뮤니케이션 및 협업 플랫폼으로 변모했습니다. 주요 기능으로는 통합된 캘린더, 연락처, 파일 관리가 포함됩니다. 이제 Stalwart는 캘린더를 위한 CalDAV, 연락처를 위한 CardDAV, 파일 저장을 위한 WebDAV를 지원하여 제3자 도구의 필요성을 없앴습니다. 사용자는 이벤트, 연락처, 문서를 한 곳에서 관리할 수 있으며, 팀을 위한 공유 자원도 제공합니다.

스팸 필터링 기능도 향상되었습니다. 이제 스팸 필터는 사용자의 개인 주소록과 더 잘 작동하여 잘못 분류되는 경우를 줄입니다. 필터는 잘못 분류된 메시지로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 정확성을 높입니다.

성능 개선도 이루어졌습니다. 새로운 최적화 기술로는 점진적 캐싱과 제로 복사 역직렬화가 포함되어 속도를 높이고 CPU 사용량을 줄입니다. 이는 특히 대규모 설정에서 유용합니다.

클러스터링 기능도 개선되었습니다. Stalwart는 배포 규모에 따라 적응할 수 있도록 클러스터 조정 방법을 업그레이드하였으며, 소규모 및 대규모 환경에 적합한 효율적인 프로토콜을 사용합니다.

앞으로의 업데이트에서는 자동 회의 초대, 이벤트 알림, 현대적인 JMAP 프로토콜 지원과 같은 기능이 포함될 예정입니다. 요약하자면, Stalwart v0.12는 커뮤니케이션을 위한 통합 시스템을 제공하며, 협업을 강화하고 성능과 사용성을 개선합니다.

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WavePhoenix는 실리콘랩스의 무선 지코 칩을 사용하여 닌텐도 웨이브버드 컨트롤러의 무선 프로토콜을 복제하는 오픈 소스 프로젝트입니다.

웨이브버드 컨트롤러는 무선 기능, 긴 배터리 수명, 그리고 편안한 사용감으로 높은 평가를 받고 있습니다. 그러나 닌텐도가 이 제품을 10년 이상 전에 단종시킨 이후, 컨트롤러와 수신기의 공급이 줄어들어 가격이 상승했습니다. 이러한 상황은 새로운 수신기를 설계하게 만든 동기가 되었습니다.

WavePhoenix 펌웨어는 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. libwavebird는 웨이브버드 프로토콜을 처리하고, libsi는 게임큐브와 Wii 콘솔과의 통신을 관리합니다. receiver는 수신기를 위한 기본 펌웨어를 제공하며, bootloader는 블루투스를 통해 펌웨어 업데이트를 가능하게 합니다.

이 프로젝트는 저비용의 WavePhoenix 수신기를 위한 참조 설계를 제공합니다. 여기에는 RF 통신을 위한 간단한 PCB, 페어링 버튼과 상태 LED, 그리고 3D 프린팅 가능한 케이스가 포함되어 있습니다.

기술적인 세부 사항으로는 프로토콜 문서에 라디오 타이밍, 패킷 형식, 메시지 구조에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 개발 과정에서는 실시간 처리를 위한 필요한 변조를 구현할 수 있는 적합한 시스템 온 칩(SoC)을 찾는 것이 중요했습니다. 수신기는 게임큐브로부터 명령을 듣고, 컨트롤러의 입력 상태로 응답합니다.

여기에는 몇 가지 도전 과제가 있었습니다. 특정 변조 요구 사항으로 인해 호환 가능한 SoC를 찾는 것이 어려웠고, 최적의 성능을 위해 라디오 설정을 조정하는 것이 중요했습니다. 높은 패킷 수신률을 목표로 했습니다.

앞으로의 개발 아이디어로는 커스텀 웨이브버드 컨트롤러를 위한 송신기 펌웨어, N64용 수신기, 그리고 더 넓은 장치 호환성을 위한 USB HID 동글을 만드는 것이 포함됩니다.

이 프로젝트는 문서화와 지원에 기여한 사람들에게 감사를 표하며, 개발 과정에서 커뮤니티의 중요성을 강조합니다. 펌웨어는 MIT 라이선스 하에 있으며, 하드웨어는 Solderpad Hardware License v2.1을 따릅니다.

이 프로젝트는 데이터 손실 없이 비디오를 압축하는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 '합리적 블룸 필터'라는 혁신적인 접근 방식을 사용합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

먼저, 설정 방법은 간단합니다. GitHub 저장소를 복제하고, 가상 환경을 활성화한 후 필요한 패키지를 설치합니다. 이후 Python을 사용하여 코드를 실행하며, 비디오 URL과 설정을 필요에 따라 조정하면 됩니다.

주요 파일은 youtube_bloom_compress.py로, 이 파일을 통해 손실 없는 비디오 압축을 시연합니다. 블룸 필터는 데이터 구조로, 특정 요소가 집합의 일원인지 확인하는 데 효율적입니다. 이 필터는 잘못된 긍정 결과를 낼 수 있지만, 실제 구성원을 놓치는 일은 없습니다.

합리적 블룸 필터는 블룸 필터를 개선하여 정수가 아닌 해시 함수의 수를 허용합니다. 이를 통해 압축 과정이 더욱 향상됩니다. 이 방법은 전체 프레임이 아닌 프레임 간의 차이에 집중하여 비디오를 압축합니다. 대부분의 픽셀이 프레임 간에 변하지 않는 점을 활용하는 것입니다.

압축이 효과적이려면 데이터에서 1의 밀도가 낮아야 합니다. 대략 0.32453 이하일 때 압축 효과가 좋습니다. 프로젝트는 압축된 프레임이 원본과 완벽하게 일치하는지 확인하기 위해 철저한 테스트를 포함하고 있으며, 압축 성과를 명확하게 측정합니다.

이 압축 기술은 복원에 외부 데이터를 필요로 하지 않아 사용이 간편합니다. 사용자들은 다양한 비디오와 설정을 실험해 보며 결과를 확인할 수 있습니다. 피드백도 환영합니다.

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다운로드와 스트리밍의 차이점은 기본적으로 비슷한 과정을 거친다는 점입니다. 둘 다 서버에서 비디오나 오디오를 받아서 기기로 전송하는 방식입니다. 그러나 데이터 처리 방식에서 차이가 있습니다.

스트리밍을 할 때, 기기는 일시적으로 일부 데이터를 저장하는데, 이를 버퍼라고 합니다. 이 버퍼는 중단 없이 매끄럽게 재생하기 위해 필요합니다. 만약 사용자가 시청 후 이 데이터를 삭제하면 스트리밍으로 간주되고, 데이터를 저장하면 다운로드로 분류됩니다.

많은 플랫폼이 다운로드를 제한한다고 주장하지만, 이는 사용자가 스트리밍 후 콘텐츠를 삭제하는 것에 의존합니다. 사용자가 자신의 기기를 제어할 수 있다면 이러한 제한을 우회할 수 있는 경우가 많습니다.

예외적인 사항도 있습니다. 스트리밍 미디어는 매끄러운 재생을 위해 데이터가 순서대로 전송되어야 하지만, 다운로드는 어떤 순서로든 가능하다는 점입니다. 또한, 스트리밍은 연결 속도에 따라 실시간으로 품질을 조정할 수 있지만, 다운로드는 일반적으로 가장 높은 품질의 버전을 미리 제공합니다. 디지털 저작권 관리(DRM) 기술도 차이가 있습니다. 스트리밍은 무단 복제를 방지하기 위해 DRM을 포함하는 경우가 많지만, 다운로드는 이러한 제한이 없을 수 있습니다.

결론적으로 모든 스트리밍은 기술적으로 다운로드의 일종이며, 주요 차이는 사용 후 미디어를 보관할지 삭제할지에 있습니다.

정부 효율성 부서는 재향군인부(VA)가 소규모 웹사이트 변경을 위해 매달 약 38만 달러를 지출하고 있었다고 발표했습니다. 이 계약은 이제 종료되었으며, VA는 현재 내부 소프트웨어 엔지니어 한 명만으로 같은 작업을 진행하고 있습니다. 이 엔지니어는 주당 약 10시간 일하고 있습니다.

리짓 연구팀은 개발자를 위한 AI 도우미인 GitLab Duo에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 코드에 숨겨진 주석이 있어 공격자가 개인 소스 코드를 유출하고 신뢰할 수 없는 HTML을 응답에 주입할 수 있었습니다. GitLab은 이후 이러한 문제를 수정했습니다.

GitLab Duo에서 원격 프롬프트 주입 취약점이 발견되어 공격자가 소스 코드를 훔치고 코드 제안을 조작하며 기밀 정보를 유출할 수 있는 가능성이 있었습니다. 공격자들은 GitLab 프로젝트의 다양한 부분(예: 병합 요청 및 댓글)에 숨겨진 프롬프트를 삽입하여 Duo의 응답에 영향을 미쳤습니다. 이들은 이러한 프롬프트를 덜 감지되도록 하기 위해 인코딩 기법을 사용했습니다.

이 취약점들은 Duo가 악성 코드를 제안하고, 안전하지 않은 URL을 안전한 것으로 표시하며, 병합 요청에 대한 검토자를 잘못 인도하는 등의 고위험 행동을 가능하게 했습니다. Duo는 실시간으로 응답을 렌더링하기 때문에 공격자들은 원시 HTML을 주입하여 자신의 서버로 요청을 유도하고 민감한 정보를 유출할 수 있었습니다.

Duo는 개인 코드와 프로젝트 문제에 접근할 수 있었기 때문에 공격자들은 공개 프로젝트 콘텐츠에 악성 프롬프트를 삽입하여 민감한 데이터를 유출할 수 있는 가능성이 있었습니다. GitLab은 취약점이 보고된 후 문제를 인정하고 HTML 및 프롬프트 주입 취약점을 방지하기 위한 패치를 배포했습니다.

이번 사건은 개발 작업 흐름에서 AI 도구의 위험성을 강조합니다. 이는 AI 시스템의 출력뿐만 아니라 처리하는 입력도 안전하게 보호해야 한다는 필요성을 강조하며, 이러한 입력이 악용되어 민감한 정보를 노출할 수 있음을 보여줍니다.

이 텍스트는 다양한 활동이나 비디오의 시간 목록을 포함하고 있으며, 사용 중인 브라우저나 기기가 HTML5 비디오 요소를 지원하지 않는다는 언급이 있습니다. 주요 내용은 여러 시간 길이를 나열하고 있습니다.

시간은 다음과 같습니다: 2분 25초, 3분 1초, 2분 25초, 2분, 1분 36초, 1분 25초, 1분 12초, 58초입니다.

또한 "귀하의 사용자 에이전트는 HTML5 비디오 요소를 지원하지 않습니다"라는 문구는 현재 사용 중인 브라우저나 기기가 HTML5 비디오 콘텐츠를 재생할 수 없음을 나타냅니다.

전체적으로 이 텍스트는 시간 길이를 나열하고 비디오 재생에 대한 기술적 제한을 언급하고 있습니다.