토카사우루스는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위해 설계된 새로운 엔진으로, 개별 응답 속도보다는 높은 처리량에 중점을 두고 있습니다. 스탠포드 팀이 개발한 이 엔진은 기존의 vLLM 및 SGLang과 같은 엔진에 비해 작은 모델과 큰 모델 모두에서 뛰어난 성능 향상을 보여줍니다.

토카사우루스는 작은 모델에 최적화되어 있습니다. 비동기 및 적응형 작업 방식을 통해 CPU 오버헤드를 줄이고, 처리 중 GPU가 멈추는 현상을 방지합니다. 또한, 유사한 시퀀스를 처리할 때 효율성을 높이기 위해 동적 접두사 공유를 구현하여 벤치마크에서 처리량을 크게 향상시킵니다.

큰 모델에 대해서도 최적화되어 있으며, 다중 GPU 설정을 지원합니다. 파이프라인 병렬 처리를 통해 GPU 간의 통신 비용을 최소화하고, NVLink가 있는 GPU에서는 비동기 텐서 병렬 처리를 활용하여 통신과 계산을 겹쳐서 성능을 개선합니다.

성능 벤치마크에 따르면, 토카사우루스는 특정 작업에서 경쟁사보다 3배 이상의 처리량을 달성할 수 있으며, 특히 큰 모델 설정에서 두드러진 성과를 보입니다.

이 소프트웨어는 오픈 소스이며 GitHub와 PyPI에서 사용할 수 있습니다. Llama-3 및 Qwen-2와 같은 인기 있는 모델 계열을 지원합니다.

이 프로젝트는 여러 기관과 개인의 지원과 테스트를 받았습니다. 토카사우루스는 특히 높은 처리량이 필요한 상황에서 효율적인 LLM 추론을 필요로 하는 사용자에게 강력한 도구가 될 것입니다.

Claude Composer는 Claude Code의 자동화, 사용자 경험(UX), 구성 옵션을 개선하기 위해 설계된 명령줄 인터페이스(CLI) 도구입니다.

주요 기능으로는 사용자가 정의한 규칙에 따라 권한 대화 상자를 자동으로 관리하여 방해 요소를 줄이는 기능이 있습니다. 사용자는 특정 규칙을 설정하여 작업을 간소화할 수 있으며, Claude와 함께 사용할 도구의 구성을 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한, 시스템 알림을 제공하여 작업 흐름을 방해하지 않도록 합니다.

Claude Composer를 설치하려면 다음 명령어 중 하나를 사용하면 됩니다. npm install -g claude-composer, yarn global add claude-composer, 또는 pnpm add -g claude-composer를 입력하면 됩니다. 설치 후 claude-composer cc-init 명령어를 실행하여 전역 또는 프로젝트별 구성을 생성할 수 있습니다.

Claude Code를 자동화된 대화 상자 처리와 함께 시작하려면 claude-composer를 실행하면 됩니다. 또한, 안전, 신중, YOLO와 같은 다양한 자동화 수준에 맞는 규칙 세트를 지정할 수 있습니다.

Claude Composer는 YAML 구성 파일을 사용하며, 이는 전역 또는 프로젝트 수준에서 설정할 수 있습니다. 사용자는 권한과 사용 가능한 도구를 제어하기 위해 규칙 세트와 도구 세트를 정의할 수 있습니다.

규칙 세트는 어떤 권한 대화 상자가 자동으로 수락되거나 거부되는지를 정의하며, 전역 및 프로젝트 수준에서 생성할 수 있습니다. 도구 세트는 Claude가 사용할 수 있는 도구를 결정하며, 특정 프로젝트에 맞는 사용자 정의 도구 세트도 정의할 수 있습니다.

Claude Composer는 구성, 안전성, 알림 및 디버깅을 위한 다양한 명령줄 옵션을 제공합니다.

프로젝트에 대한 기여는 환영하며, 업데이트를 위한 구조화된 릴리스 프로세스가 마련되어 있습니다. 더 자세한 지침과 예시는 도구 내에 제공된 문서를 참조하면 됩니다.

이 문서는 Haskell로 APL 인터프리터를 개발하는 과정에 대해 다루고 있습니다. APL은 다차원 배열을 유일한 데이터 타입으로 사용하는 배열 프로그래밍 언어입니다. APL의 독특한 문법은 단일 유니코드 기호를 사용하여 연산을 수행하며, 이를 통해 간결하고 표현력이 풍부한 코드를 작성할 수 있습니다.

저자는 APL을 배우는 데 있어 다른 사고방식이 필요하다고 느끼며, 이는 함수형 프로그래밍과 유사하다고 설명합니다. APL은 저수준의 재귀보다는 고수준의 연산에 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 처음에 APL을 탐구하는 것이 목표였고, Haskell은 부가적인 프로젝트로 시작되었습니다. 하지만 Haskell을 사용하면서 상태 관리와 성능 문제로 인해 더 많은 도전이 있었습니다.

인터프리터는 텍스트 입력을 읽고 이를 토큰으로 변환한 후, 토큰을 구문 트리로 파싱하고, 트리를 평가하여 결과를 출력합니다. 이 과정에서 인터프리터의 상태가 지속적으로 추적됩니다. 저자는 파서를 처음부터 만들기로 결정했으며, 이를 통해 파서의 작동 방식을 더 잘 이해하고자 했습니다. 이 과정에서 명령형 스타일과 함수형 스타일 간의 변환을 돕는 보조 함수를 사용했습니다.

핵심 로직은 "MatchFn"이라는 함수로, 이는 토큰 리스트를 처리합니다. 이 함수는 여러 버전을 거치면서 발전하였고, 상태 관리를 더 우아하게 하기 위해 모나드를 통합했습니다. APL에서 함수 평가가 복잡할 수 있으며, 특히 고차원 배열을 다룰 때 더욱 그렇습니다. 저자는 이러한 배열을 처리하는 데 있어 인덱싱과 형태 조작의 중요성을 강조합니다.

이 프로젝트는 Dyalog APL에 많은 영감을 받았으며, 그 문법과 동작을 재현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 특정 함수의 구현 방식이나 오류 처리 방식에서 차이가 존재합니다. 저자는 Haskell의 컴파일러가 오류 검사를 잘 수행하는 점을 높이 평가하지만, 학습 곡선이 가파르다고 느낍니다. Haskell의 지연 평가 모델로 인해 디버깅이 복잡해지고, 이로 인해 오류 보고가 지연될 수 있습니다.

저자는 이 프로젝트를 통해 얻은 경험을 되돌아보며, Haskell을 사용하면서 겪은 이점과 어려움을 모두 강조합니다. 이 프로젝트는 배열 프로그래밍의 잠재력과 함수형 프로그래밍 언어의 복잡성을 잘 보여줍니다.

요약이 없습니다.

2025년 6월 5일, VE3NEA는 "SkyRoof"라는 새로운 윈도우 프로그램을 출시했습니다. 이 소프트웨어는 아마추어 무선 애호가들을 위해 설계되어, 아마추어 무선 위성의 신호를 추적하고 수신할 수 있도록 도와줍니다. SkyRoof는 RTL-SDR, Airspy, SDRplay 장치와 호환됩니다.

주요 기능으로는 아마추어 위성의 실시간 추적, 상세한 위성 정보 및 통과 예측, 스카이 맵과 SDR 워터폴 디스플레이, SSB, CW, FM 신호의 복조 지원, 자동 도플러 보정, 그리고 hamlib를 사용하는 안테나 회전기와의 호환성이 포함됩니다.

또한, Johnson's Techworld의 유튜브 영상에서는 SkyRoof의 실제 사용 모습을 보여주고 있어, 소프트웨어에 대해 더 알고 싶은 사용자에게 유용할 수 있습니다.

에반 페이콘의 기사 "기계 학습: 생물학의 모국어"는 기계 학습이 전통적인 수학적 방법보다 생물학적 시스템을 이해하는 데 더 적합하다는 점을 다룹니다.

전통적인 수학의 한계에 대해 설명합니다. 수학 모델은 생물학적 시스템의 복잡성을 잘 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 생물학적 시스템은 상호 연결성, 다양성, 고차원성의 영향을 받기 때문입니다. 특정 생물학적 현상, 예를 들어 포식자-피식자 동역학에는 일부 수학 모델이 적용될 수 있지만, 많은 중요한 생물학적 문제는 수학적 틀에 잘 맞지 않습니다.

기계 학습의 장점은 데이터에서 복잡한 관계를 자연스럽게 드러낼 수 있다는 점입니다. 이는 단순화된 인간이 이해할 수 있는 방정식을 필요로 하지 않습니다. 기계 학습은 고차원 데이터를 처리하고 맥락에 따라 달라지는 상호작용을 포착하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 반면 전통적인 수학은 이러한 점에서 어려움을 겪습니다.

생물학은 자연어와 유사하게 맥락에 따라 의미가 달라질 수 있습니다. 생물학적 과정은 환경에 따라 변화할 수 있으며, 기계 학습은 이러한 복잡성을 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 예를 들어, 전사 인자는 맥락에 따라 역할이 달라지는 행동을 보입니다.

예측 생물학이라는 새로운 분야는 생물학적 결과를 예측하는 데 중점을 두고 있습니다. 단순히 기능이나 상호작용을 나열하는 것이 아니라, 생물학적 시스템이 다양한 조건에 어떻게 반응할지를 예측하는 모델을 구축하는 데 집중합니다.

생물공학의 미래는 기계 학습을 수용함으로써 혁신적인 발전을 이룰 수 있을 것으로 기대됩니다. 이는 반응형 세포 치료법을 설계하거나 새로운 특성을 가진 유기체를 만드는 데 기여할 수 있습니다. 전통적인 방법도 여전히 가치가 있지만, 기계 학습은 복잡한 생물학적 문제를 해결하는 데 점점 더 선호되는 접근 방식이 되고 있습니다.

페이콘은 수학이 물리학의 법칙을 밝혀낸 것처럼, 기계 학습이 생명의 복잡성을 해독하는 열쇠가 될 수 있다고 제안합니다.

필라델피아 서부에 새로운 가게인 어메이징 빈즈가 열렸습니다. 이 가게는 빈티지 상점을 대신하여 문을 열었으며, 주요 소매업체에서 판매되지 않거나 반품된 다양한 상품들이 담긴 빈을 특징으로 합니다. 가격 전략은 금요일에 10달러로 시작해 매일 감소하여 수요일에는 상품이 단 1달러에 판매됩니다.

가게의 재고는 과잉 재고와 반품된 상품으로 구성되어 있으며, 이는 "역물류"라는 성장하는 산업의 일환입니다. 온라인 쇼핑의 반품율이 증가하면서 많은 상품들이 어메이징 빈즈와 같은 청산 가게로 흘러들어가고 있습니다. 가게의 주인인 아흐메드와 오므란은 저렴한 상품을 제공하면서 쓰레기를 매립지에서 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

어메이징 빈즈는 재판매를 목적으로 귀중한 상품을 찾는 다양한 고객층을 끌어모으고 있습니다. 그러나 이 가게에 대한 지역 주민들의 의견은 엇갈립니다. 일부는 저렴한 가격을 칭찬하는 반면, 다른 이들은 소비주의의 상징으로 비판하고 있습니다. 이 가게의 독특한 모델은 불균형한 젠트리피케이션이 진행 중인 동네에서 번창하고 있습니다.

킨니는 방문하는 동안 빈 가게 모델의 도전과 역동성을 관찰합니다. 여기에는 재고 관리와 수요의 변동이 포함됩니다. 빈 가게는 소비자 행동과 대량 생산의 결과와 같은 더 큰 경제적 주제를 반영합니다. 인기가 있음에도 불구하고, 변화하는 시장 상황 속에서 이러한 비즈니스의 지속 가능성에 대한 우려가 존재합니다.

기술은 인간이 실용적인 목적을 위해 만든 지식으로, 물리적으로 구현된 것을 의미합니다. 비물리적 개념이나 비인간의 발명은 포함되지 않습니다.

기술 트리는 기술 혁신을 시간 순서로 정리하고 그들 간의 연결성을 보여줍니다. 모든 혁신은 이전의 것들 위에 세워진다는 전제를 바탕으로 하여, 영향의 네트워크를 형성합니다.

이 트리는 1,550개 이상의 기술과 1,700개의 연결을 포함하고 있으며, 위키백과와 학술 기사를 출처로 사용합니다. 기술 간의 예상치 못한 연결도 강조되며, 예를 들어 총기가 카메라 디자인에 미친 영향을 보여줍니다.

기술은 전용 위키백과 페이지의 유무와 혁신 수준에 따라 분류됩니다. 발명에 날짜가 부여되는데, 이는 가장 초기의 실용적인 버전을 기준으로 하며 때로는 모호할 수 있습니다.

이 트리는 기술 역사의 시각적 표현을 제공하여 종종 간과되는 패턴과 연결을 드러냅니다. 기술이 어떻게 발전하고 서로 영향을 미치는지를 이해하는 데 도움을 주며, 선형적 발전이라는 개념에 반하는 목적을 가지고 있습니다.

기술 트리는 인간의 창의성을 기념하는 기념물 역할을 하며, 기술의 복잡성을 이해하는 데 기여합니다. 특히 인공지능과 같은 새로운 기술의 등장에 비추어, 기술 발전과 그 미래에 대한 함의를 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

전반적으로 역사적 기술 트리는 시간이 지남에 따라 기술이 어떻게 발전해 왔는지를 깊이 있게 배우고 감상할 수 있는 도구로, 혁신 간의 상호 연결성을 강조합니다.

새로운 도구인 "ask-human mcp"는 AI의 성능을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 AI가 잘못된 가정을 하거나 '환각'을 일으키는 것을 방지하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Kallro의 창립자가 개발한 이 도구는 Cursor라는 다른 시스템을 사용할 때 자주 발생하는 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다.

AI는 때때로 잘못된 정보를 제공하거나 잘못된 가정을 하여 디버깅에 많은 시간을 낭비하게 만듭니다. ask-human mcp는 AI가 추측하는 대신 도움을 요청할 수 있도록 해줍니다. 이는 마치 성실한 인턴이 명확한 답변을 요청하는 것과 비슷합니다. AI가 질문이 있을 때, 그 질문은 마크다운 파일로 전송되고, 사용자가 올바른 답변을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI는 혼란 없이 계속 작업을 진행할 수 있습니다.

이 도구는 pip install ask-human-mcp로 쉽게 설치할 수 있으며, 별도의 설정 없이 다양한 플랫폼에서 작동합니다. 즉각적인 피드백을 제공하고 질문과 답변의 기록을 유지하여 디버깅을 쉽게 할 수 있도록 돕습니다. 설치 과정도 간단합니다.

결론적으로, ask-human mcp는 AI와 사용자 간의 상호작용을 간소화하여 코딩 작업의 효율성과 정확성을 높입니다.

SCIM(시스템 간 아이덴티티 관리)의 목적은 대기업이 다양한 소프트웨어 애플리케이션에 대한 사용자 접근을 관리하는 데 도움을 주는 것입니다. SCIM은 사용자 권한을 중앙 집중화하여 IT 팀이 보안을 해치지 않으면서 누가 어떤 애플리케이션에 접근할 수 있는지를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

아이덴티티 제공자(IDP)인 Okta와 OneLogin 같은 서비스는 사용자 정보를 저장하고 애플리케이션에 대한 접근을 관리하는 데이터베이스 역할을 합니다. 이들은 SCIM을 사용하여 사용자 계정의 변경 사항(사용자 추가, 업데이트 또는 삭제)을 다른 소프트웨어에 전달합니다.

SCIM은 표준화된 JSON 메시지를 사용하여 새로운 사용자 계정을 생성하고, 사용자 정보를 업데이트하며, 사용자 계정을 삭제하는 기능을 수행합니다. 예를 들어, 사용자가 추가되거나 역할이 변경될 때, IDP는 소프트웨어에 사용자 기록을 업데이트하기 위해 JSON 메시지를 전송합니다.

SCIM에 대한 일반적인 오해로는 SCIM이 준수나 데이터 보존과 직접적인 관련이 없다는 점이 있습니다. 또한, 사용자 세션을 관리하는 방법이나 실시간 업데이트를 요구하지도 않습니다. SCIM을 구현한다고 해서 반드시 소프트웨어의 사용자 관리 시스템을 전면적으로 개편해야 하는 것은 아닙니다.

SCIM은 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 통해 기능하며, HTTP 메서드(GET, POST, PUT, PATCH, DELETE)를 사용합니다. 소프트웨어는 IDP의 요청에 응답하는 서버 역할을 합니다.

SCIM을 구현하는 데는 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 특히 기존 데이터를 수정하는 PATCH 요청은 복잡한 작업을 수반할 수 있습니다. 일부 IDP는 SCIM 사양을 완전히 준수하지 않을 수 있어 불일치가 발생하고, 구현에 추가적인 조정이 필요할 수 있습니다.

SCIM 솔루션을 처음부터 만드는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. 이는 시간 소모가 크고 고객의 더 중요한 요구에 집중하는 데 방해가 될 수 있습니다. 대신, 기존의 상용 SCIM 솔루션을 활용하여 프로세스를 간소화하는 것을 고려하는 것이 좋습니다.

ICANN은 도메인 이름 등록소와 인증된 등록 대행사로부터 받는 수수료로 운영되며, 10년 이상 만에 처음으로 두 그룹의 수수료를 인상할 계획입니다. 2025년 7월 1일부터 ICANN은 2010년부터 적용된 10% 수수료 감면을 종료합니다. 연간 고정 수수료는 변동이 없지만, 거래 기반의 변동 수수료는 거래당 0.18달러에서 0.20달러로 인상됩니다.

예를 들어, 각 등록 대행사가 부담하는 총 수수료는 약 342만 달러에서 380만 달러로 증가할 것입니다. 이러한 수수료 변경은 공공 의견 수렴과 등록 대행사 투표를 포함한 승인 절차를 따릅니다. 만약 승인된다면, 새로운 수수료는 2026 회계연도에 적용되며, 첫 청구서는 2025년 10월에 발송될 예정입니다. 등록 대행사가 수수료 변경을 거부하더라도, 등록소는 여전히 인상된 수수료를 부담하고 이를 등록 대행사에 전가할 것입니다.

ICANN은 또한 인플레이션을 반영하여 등록소 수수료를 조정할 예정입니다. 문의 사항은 [email protected]로 연락하시기 바랍니다.

Converge는 온라인 상점을 위한 마케팅 측정에 집중하는 스타트업으로, 마케터들이 고객 출처를 이해하고 전략을 최적화할 수 있도록 돕고 있습니다. 현재 뉴욕에서 제품 엔지니어를 모집하고 있으며, 연봉은 17만 5천 달러에서 23만 달러 사이이며, 주식도 제공합니다.

Converge의 주요 특징은 다음과 같습니다. 직원 수가 5명에 불과하지만, 180명 이상의 고객을 관리하며 성공적인 비즈니스를 운영하고 있습니다. 직원들은 단순한 기능이 아니라 전체 제품에 대한 상당한 소유권을 가지고 있습니다. 사용자 중 33%가 매일 서비스를 이용하고 있어 고객 의존도가 높습니다. 또한, 하루에 약 2천만 건의 고객 상호작용을 처리하며 연간 30억 달러의 매출을 기록하고 있습니다.

채용 요건으로는 4년 이상의 풀스택 개발 경험이 필요하며, React 또는 유사한 기술, 백엔드 개발 및 데이터베이스에 능숙해야 합니다. 전체 제품을 관리하고 그 영향을 이해할 수 있는 능력도 요구됩니다.

회사의 가치관은 긴급성, 깊은 이해, 겸손, 단순성입니다. 문제를 해결하기 위해 신속하게 행동하고, 문제를 해결하기 전에 철저히 배우며, 작은 일도 소홀히 하지 않고, 기본 원칙에 집중하는 것을 중요시합니다.

복리후생으로는 경쟁력 있는 급여와 주식, 건강 보험, 연금, 401k 기여금이 포함됩니다. 면접 과정은 CTO와의 스크리닝, 문화 적합성 면접, 기술 평가, 팀과의 하루 종일 작업 세션으로 구성됩니다.

HyperDX는 ClickStack과 통합된 도구로, 엔지니어들이 ClickHouse 클러스터에서 로그와 트레이스를 쉽게 검색하고 시각화하여 생산 문제를 신속하게 진단할 수 있도록 돕습니다. Kibana와 유사한 기능을 제공합니다.

HyperDX의 주요 기능으로는 로그, 메트릭, 세션 재생, 트레이스를 한 곳에서 연관 지어 검색할 수 있는 올인원 검색 기능이 있습니다. 기존 ClickHouse 스키마와 호환되며, 빠른 검색과 시각화를 위해 최적화되어 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 전체 텍스트 검색과 속성 검색 구문을 지원하며, SQL 지식이 없어도 사용할 수 있습니다. 또한, 트렌드를 분석하고 알림을 쉽게 설정할 수 있는 이상 탐지 기능과 실시간 로그 및 트레이스 보기 기능도 지원합니다. OpenTelemetry와 호환되어 애플리케이션 모니터링에 유용합니다.

HyperDX는 ClickStack의 일부로 배포되거나 ClickHouse Cloud와 함께 사용할 수 있습니다. 로컬 배포를 원할 경우 제공된 명령어를 사용하면 되며, http://localhost:8080에서 접근할 수 있습니다. 방화벽 뒤에 있을 경우 특정 포트가 열려 있어야 합니다.

사용자는 애플리케이션에 계측을 추가하여 HyperDX에 텔레메트리 데이터를 전송해야 하며, JavaScript, Python 등 다양한 언어를 위한 SDK가 제공됩니다. 이 프로젝트는 버그 보고, 기능 요청, 문서 개선 등 다양한 기여를 환영합니다.

HyperDX의 목표는 엔지니어들이 기존 도구의 높은 비용과 복잡성 없이 접근 가능한 생산 텔레메트리를 제공하여 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 개발할 수 있도록 돕는 것입니다. HyperDX는 사용 데이터를 익명으로 수집하여 도구를 개선하지만, 사용자가 선택적으로 수집을 거부할 수 있습니다. 이 도구는 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

디노는 함수형 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍의 특징을 결합한 고급 스크립팅 언어입니다. 1993년에 개발이 시작되었으며, 처음에는 러시아의 게임 회사에서 스크립팅 용도로 사용되었습니다. 이후 1998년, 2002년, 2007년, 2016년에 주요 업데이트가 이루어져 현재의 형태에 이르게 되었습니다.

디노의 주요 특징 중 하나는 언어 설계입니다. 디노는 C 언어와 유사하며, 다중 정밀 정수, 확장 가능한 배열, 연관 배열을 지원합니다. 또한 일급 함수, 예외 처리, 동시성, 패턴 매칭 기능을 포함하고 있습니다. 객체 지향적인 측면에서 디노의 클래스는 특수화된 함수로 작동하며, 상속과 특성을 허용합니다. 객체는 네임스페이스처럼 작용할 수 있으며, 객체의 멤버를 노출하는 메커니즘도 갖추고 있습니다. 디노는 경량화된 "파이버"를 지원하여 동시 실행을 가능하게 하며, 이는 전통적인 운영 체제 스레드보다 더 효율적입니다.

디노의 구현 구조는 바이트코드 컴파일러와 인터프리터를 사용하며, 성능 향상을 위한 최적화가 이루어져 있습니다. 즉시 실행 컴파일(Just-In-Time, JIT)과 타입 추론 기능을 통해 실행 속도를 높이고 있습니다. 디노는 파이썬, 루비, 자바스크립트와 같은 다른 언어들과 성능을 비교한 결과, 다양한 작업에서 경쟁력 있는 성능을 보여주고 있습니다. 구현 과정에서는 다중 정밀 산술과 정규 표현식 처리를 위한 다양한 도구와 라이브러리를 활용하고 있습니다.

패턴 매칭 기능은 유연한 변수 할당과 케이스 처리를 가능하게 하며, 예외 처리는 클래스 계층 구조를 기반으로 하여 복잡한 오류 관리를 지원합니다. 디노는 앞으로 타입 주석을 도입하여 컴파일 타임 타입 검사를 개선하고, 더 빠른 코드 실행을 위한 직접적인 JIT를 개발할 계획입니다.

디노는 리눅스, 윈도우(CYGWIN을 통해), 맥OS에서 빌드할 수 있으며, 설치 방법은 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. 더 많은 정보는 디노 웹사이트(dino-lang.github.io)를 방문하면 얻을 수 있습니다.

AlphaMeet Eleven v3는 표현력과 감정이 풍부한 음성을 제공하는 고급 텍스트 음성 변환 모델입니다. 이 모델은 오디오 태그를 통해 조절할 수 있는 다양한 음역대를 제공하여 여러 화자 간의 자연스럽고 매력적인 대화를 가능하게 합니다.

주요 특징으로는 감정과 전달 방식 조절이 가능합니다. 사용자는 생동감 있는 음성을 위해 감정의 깊이와 오디오 효과를 조정할 수 있습니다. 또한, 70개 이상의 언어를 지원하여 전 세계적으로 사용이 가능합니다. 대화 모드 기능은 서로 다른 목소리 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하여 생성된 대화의 현실감을 높입니다. 현재 이 모델은 2025년 6월까지 자가 서비스 사용자에게 80% 할인된 가격으로 제공됩니다.

앞으로 개발자들을 위한 공개 API 기능이 추가될 예정입니다. 오디오 태그는 목소리와 상황에 따라 지원이 다르며, 사용자에게는 자세한 안내가 제공됩니다.

패키지 URL(PURL)은 2017년에 만들어진 오픈 표준으로, 다양한 생태계에서 소프트웨어 패키지를 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. PURL은 패키지 유형(예: npm, Maven), 이름, 버전 및 선택적 구분자를 포함하는 특별한 형식의 URL입니다. 이 표준의 주요 목적은 소프트웨어 구성 요소의 추적 및 공유를 간소화하여 소프트웨어 자재 명세서(SBOM)에 필수적인 역할을 하는 것입니다.

PURL의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, "pkg"라는 스킴이 항상 포함되어 있어 패키지 URL임을 나타냅니다. 둘째, 패키지 생태계를 나타내는 유형이 있습니다(예: npm, Maven). 셋째, 패키지의 이름이 포함됩니다. 선택적 필드로는 패키지의 그룹 식별자인 네임스페이스, 특정 버전인 버전, 패키지에 대한 추가 정보인 구분자, 그리고 패키지 내의 특정 파일이나 디렉토리를 나타내는 서브패스가 있습니다.

PURL은 npm(자바스크립트), pypi(파이썬), Maven(자바)와 같은 프로그래밍 생태계에서 널리 사용되며, 소프트웨어 구성 요소의 고유 식별자로서 정확한 SBOM을 만드는 데 도움을 줍니다.

SBOM에서 PURL은 구성 요소 정보, 라이선스 및 취약성 데이터의 정확성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. CycloneDX와 SPDX와 같은 주요 SBOM 형식에서 인식되어 구성 요소의 일관된 식별을 가능하게 합니다.

PURL은 CPE(공통 플랫폼 열거)와 다릅니다. PURL은 패키지에 중점을 두고 사용이 간편한 반면, CPE는 더 복잡하고 상업 제품에 더 적합합니다. PURL은 오픈 소스 소프트웨어 관리에 특히 유리하며, 취약성 데이터베이스에서도 점점 더 많이 채택되고 있습니다.

PURL은 소프트웨어 구성 요소를 효율적으로 관리하고 공급망의 투명성과 보안을 강화하는 데 필수적입니다. 소프트웨어 공급망 관행을 개선하고자 하는 조직에 추천됩니다.

크롬 보안 웹 및 네트워크 팀은 공공 웹사이트가 사용자의 로컬 네트워크와 상호작용하는 방식을 개선하기 위한 디자인을 제안했습니다. 이 제안은 보안을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 공공 웹사이트는 사용자 몰래 로컬 장치(예: 프린터)의 취약점을 이용할 수 있습니다. 이 제안은 웹사이트가 로컬 장치에 연결하기 위해 사용자 허가를 요구함으로써 이러한 무단 접근을 방지하고자 합니다.

공공 웹사이트는 로컬 장치에 원치 않는 요청을 할 수 있어 보안 위험을 초래합니다. 예를 들어, 악성 웹사이트가 취약한 프린터에 접근할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 웹사이트는 로컬 네트워크 장치에 접근하기 위해 사용자로부터 명시적인 허가를 받아야 합니다. 이 디자인은 사용자 제어를 간소화하면서도 공공 웹사이트가 예상되는 경우 로컬 장치와 소통할 수 있도록 합니다.

이 제안의 목표는 취약한 로컬 장치의 악용을 막고, 사용자 동의 하에 공공 웹사이트와 로컬 장치 간의 예상되는 통신을 허용하는 것입니다. 사용자가 로컬 장치가 없는 경우에는 예기치 않은 네트워크 요청으로부터 위험에 노출되지 않아야 합니다. 또한 장치 제조업체는 복잡한 설정 없이 공공 웹사이트를 통해 장치 설정을 용이하게 할 수 있습니다.

새로운 "로컬 네트워크 접근" 허가가 도입될 예정이며, 로컬 네트워크에 대한 요청은 이 허가와 대조하여 확인됩니다. 허가가 없으면 사용자에게 허가를 요청하는 메시지가 표시됩니다. 이 제안은 사용자가 자신의 로컬 네트워크 접근을 인지하고 제어할 수 있도록 하여 무단 접근과 관련된 위험을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 이 제안은 초기 단계에 있으며 크롬에서 구현을 위한 승인을 받지 않았습니다. 커뮤니티의 피드백을 통해 더욱 발전할 수 있도록 권장하고 있습니다. 전반적으로 이 제안은 기능성과 보안 간의 균형을 맞추어 사용자가 브라우저가 로컬 장치와 상호작용하는 방식을 제어할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

StringFlux는 문자열 변환 및 형식을 조정하기 위해 설계된 웹 기반 도구로, 특히 JSON 형식화 및 인코딩과 같은 작업에 유용합니다. 이 도구의 주요 기능은 여러 가지 작업을 결합하여 복잡한 변환을 수행할 수 있는 변환 체인입니다. 이는 명령줄 도구와 유사한 방식으로 작동합니다.

사용자는 선택한 텍스트를 새로운 편집기로 복사하여 특정 변환을 수행할 수 있는 복사 선택 기능도 제공합니다. 다양한 형식을 지원하며, JSON, Base64, XML, CSV 등 여러 형식의 변환이 가능합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 추천, 검색 또는 카테고리를 통해 원하는 작업을 쉽게 찾을 수 있습니다.

또한, StringFlux는 JSON 형식에서 발생하는 일반적인 오류를 수정하는 기능도 제공합니다. 사용자는 변환 체인을 링크를 통해 다른 사람과 공유하고 협업할 수 있습니다. 전반적으로 StringFlux는 개발자들이 문자열 변환 작업을 보다 효율적이고 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있으며, 개선을 위한 피드백도 환영합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

phptop은 Bearstech에서 개발한 도구로, PHP 성능을 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 실행 시간, 메모리 사용량, CPU 자원 소비와 같은 지표를 제공합니다. LAMP 서버에 php.ini 설정 파일에 한 줄을 추가하는 것만으로 쉽게 설치할 수 있습니다. PHP 5.2.0 버전 이상과 호환되며, PHP 8.2까지 테스트되었습니다.

phptop을 사용하려면 php.ini 파일에 한 줄을 추가한 후 서버를 재시작하면 됩니다. 몇 분간 데이터를 수집한 후, phptop을 실행하면 URL에 대한 상세한 사용 통계를 확인할 수 있습니다.

예시 출력에서는 다양한 URL, 요청 수, 처리 시간, 요청당 메모리 사용량 등을 보여줍니다.

phptop 사용 방법에 대한 자세한 정보는 매뉴얼을 참조하면 됩니다.

귀하의 요청을 확인하기 위해 CAPTCHA를 완료해야 합니다. 아래의 내용을 작성한 후 버튼을 클릭하여 제출해 주시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

스크린 타임 네트워크 API를 사용하면 다음과 같은 기능을 이용할 수 있습니다.

첫째, 오늘의 스크린 타임을 개인이나 공용 사용자에 대해 확인할 수 있습니다. 둘째, 개인이나 공용 사용자의 과거 스크린 타임 데이터를 조회할 수 있습니다. 셋째, 개인이나 공용 사용자에 대한 스크린 타임 업데이트를 구독할 수 있습니다.

이러한 기능을 쉽게 시작할 수 있습니다.

TU 델프트 대학 팀이 아부다비에서 열린 A2RL 드론 챔피언십에서 우승하며 역사적인 순간을 기록했습니다. 이는 자율 드론이 국제 대회에서 인간 조종사를 이긴 첫 사례입니다. TU 델프트 드론은 13대의 다른 자율 드론과 인간 챔피언들과 경쟁하며, 단일 전방 카메라를 사용해 시속 95.8킬로미터의 높은 속도를 기록했습니다. 이는 이전 대회에서 사용된 더 복잡한 시스템과는 다른 점입니다.

드론의 성공은 새로운 인공지능 시스템 덕분입니다. 이 시스템은 심층 신경망을 통해 모터를 직접 제어하여 빠르고 효율적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 성과는 인공지능이 통제된 환경을 넘어 실제 응용 분야에서 잠재력을 보여준다는 점에서 중요합니다. 이번 대회에서의 발전은 자율주행차와 로봇 공학 등 다양한 분야에 영향을 미칠 수 있으며, 어려운 상황에서의 효율성과 제어 능력을 향상시킬 수 있습니다.

팀 리더인 크리스토프 드 와흐터는 팀의 성과에 자부심을 느끼며, 이것이 앞으로 더 실용적인 로봇 응용 프로그램으로 나아가는 길을 열기를 희망한다고 밝혔습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

인간은 비슷한 아이디어를 간단한 범주로 묶어 지식을 조직합니다. 이 과정에서 의미를 유지합니다. 예를 들어, 로빈과 블루 제이는 모두 새로 분류되며, 이들은 비행 능력과 같은 공통된 특성을 공유합니다. 이러한 과정은 세부 사항과 단순함의 균형을 맞춥니다. 대형 언어 모델(LLM)은 언어 작업에 능숙하지만, 이들이 정보를 인간처럼 분류하는지는 확실하지 않습니다.

이 문제를 탐구하기 위해 연구자들은 정보 이론에 기반한 새로운 프레임워크를 만들어 LLM과 인간의 정보 분류 방식을 비교했습니다. 그들은 다양한 LLM의 데이터를 분석하고 이를 인간의 분류 기준과 비교했습니다. 연구 결과, LLM은 인간과 유사한 넓은 범주를 생성하지만, 인간 이해에 중요한 미세한 차이를 종종 놓치는 경향이 있음을 발견했습니다. LLM은 정보를 지나치게 압축하는 경향이 있는 반면, 인간은 맥락과 뉘앙스에 집중하여 분류의 효율성이 떨어질 수 있습니다. 이러한 차이는 AI와 인간 사고 사이의 간극을 드러내며, LLM을 인간 개념에 더 잘 맞추기 위한 개선 방안을 제시합니다.

Parrot.live는 "curl" 명령어가 있는 컴퓨터에서 애니메이션 파티 앵무새를 표시할 수 있게 해주는 프로젝트입니다. 터미널에 curl parrot.live라고 입력하면 이 기능을 체험할 수 있습니다.

이 프로젝트는 jmhobbs가 터미널 앵무새와 애니메이션 프레임을 만들어 주었고, Robert Koch와 Eric Jiang이 테스트와 피드백을 제공해 주었습니다.

더 많은 앵무새 관련 재미를 원한다면 cultofthepartyparrot.com, terminal-parrot, parrotsay, 또는 ascii.live를 방문해 보세요.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 Pandas에 전체 텍스트 검색 기능을 추가하는 검색 라이브러리인 SearchArray를 만드는 경험을 되돌아봅니다. 그들은 BEIR이라는 벤치마크를 사용하여 SearchArray의 성능을 Elasticsearch와 비교했으며, 800만 개 문서로 구성된 MSMarco Passage Retrieval 데이터셋에 초점을 맞췄습니다. 비교 결과, SearchArray는 관련성과 처리량 같은 주요 지표에서 성능이 떨어지는 것으로 나타났습니다.

SearchArray의 NDCG@10 점수는 Elasticsearch와 비슷했지만, 검색 및 인덱싱 처리량에서는 뒤처졌습니다. 저자는 Elasticsearch와 같은 실제 검색 엔진이 고급 기술을 사용하여 성능을 최적화하는 반면, SearchArray는 이러한 최적화 없이 BM25 점수를 직접 계산하여 과정을 단순화한다고 설명합니다. 검색 엔진은 용어 빈도와 문서 빈도를 기반으로 문서에 점수를 매기는 정교한 방법을 사용하여 점수가 낮은 문서를 신속하게 제거할 수 있습니다.

SearchArray는 포스팅 리스트와 같은 효율적인 데이터 구조가 부족하여 기존의 검색 엔진에 비해 대규모 검색에서 효과적이지 않습니다. 저자는 검색 시스템 설계에서의 트레이드오프를 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, 전문 검색 엔진의 복잡성에 대한 감사의 마음을 표현합니다.

결론적으로, SearchArray는 소규모 프로젝트에는 유용하지만, Elasticsearch와 같은 기존 검색 엔진의 성능과 효율성에 경쟁할 수는 없습니다. 저자는 대규모 검색 시스템을 구축하는 데 필요한 도전과 전문성을 인식하고 있습니다.

2025년 여름, 기계 학습(ML) 초보자는 리커스 센터에서 집중적으로 학습하고 있었습니다. 기본적인 지식을 쌓은 후, 그들은 "딥 더블 디센트"에 관한 논문의 결과를 재현하는 것을 목표로 삼았습니다. 이 논문은 더 큰 모델이 처음에는 정확도가 떨어지다가도 나중에 더 나은 성능을 보일 수 있음을 설명합니다.

더블 디센트는 모델의 크기가 커질수록 정확도가 처음에는 떨어졌다가 다시 개선되는 현상입니다. 작은 모델은 문제를 잘 포착하지 못할 수 있지만, 큰 모델은 과적합(overfitting)될 수 있으나 결국 더 나은 특징을 학습하게 됩니다. 모델은 훈련 데이터와 테스트 데이터에서 별도로 평가됩니다. 훈련 데이터에서는 성능이 좋지만 테스트 데이터에서는 성능이 떨어지는 모델은 일반화가 잘 되지 않는다고 합니다.

저자는 ResNet18 모델의 다양한 크기와 관련된 결과를 재현하는 데 집중했습니다. 초기 접근 방식을 단순화하여 시간을 절약했습니다. 그들은 더 큰 이미지넷 대신 CIFAR-10 데이터셋에서 모델을 훈련시켰고, 이에 따라 모델 아키텍처를 조정해야 했습니다.

저자는 표준 ResNet18 구현에서 발생한 문제에 직면했습니다. 이 구현은 더 큰 이미지를 위해 설계된 것이었기 때문에, 자신의 필요에 맞게 모델을 수정해야 했습니다. 훈련 과정은 처음에 거의 5개월이 걸릴 것으로 예상되었으나, 저자는 GPU 시간을 임대하여 약 10일로 단축시켰습니다.

실험 결과, 높은 레이블 노이즈 수준에서 뚜렷한 더블 디센트 효과가 관찰되었습니다. 노이즈가 없을 때 모델은 더블 디센트 없이도 잘 작동했으며, 10%와 20%의 노이즈가 있을 때는 모델별 및 에폭별 더블 디센트가 관찰되어 원 논문의 발견을 확인했습니다.

저자는 논문의 결과를 성공적으로 재현하며 많은 것을 배웠습니다. 초기 학습에서부터 작동하는 모델을 만드는 과정까지의 여정에 대해 만족감을 표현했습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Cursor 1.0이 2025년 6월 4일에 출시되었습니다. 이번 업데이트는 여러 가지 흥미로운 기능을 포함하고 있습니다.

첫 번째로, BugBot이라는 도구가 추가되었습니다. 이 도구는 사용자의 풀 리퀘스트를 자동으로 검토하여 버그와 문제를 찾아내고, GitHub에 댓글을 남깁니다. 사용자는 "Cursor에서 수정하기" 버튼을 클릭하여 쉽게 문제를 해결할 수 있습니다.

두 번째로, 모든 사용자에게 제공되는 Background Agent가 도입되었습니다. 이 기능은 원격 코딩을 지원하며, 클라우드 아이콘이나 키보드 단축키를 통해 접근할 수 있습니다.

세 번째로, Jupyter Notebook 지원이 강화되었습니다. 이제 Agent는 Jupyter Notebook에서 여러 셀을 생성하고 편집할 수 있어, 연구 및 데이터 과학 작업 흐름을 개선합니다.

네 번째로, Memories 기능이 추가되었습니다. Cursor는 대화 중 기억한 사실을 나중에 다시 불러올 수 있으며, 설정에서 관리 옵션을 제공합니다.

다섯 번째로, MCP 서버 설치가 한 번의 클릭으로 가능해졌습니다. OAuth 인증을 지원하여 설치가 더 간편해졌습니다.

여섯 번째로, 대화 응답이 향상되었습니다. Cursor는 이제 채팅 중에 Mermaid 다이어그램과 Markdown 표와 같은 시각화를 직접 생성할 수 있습니다.

마지막으로, 대시보드가 개선되어 사용 분석, 표시 이름 업데이트, 상세 통계 등을 더 잘 보여줍니다. 추가적으로 PDF 파싱 개선, 네트워크 진단, 빠른 응답 시간, 그리고 특히 기업 사용자를 위한 계정 관리 기능이 새롭게 추가되었습니다.

2017년부터 애플 아이폰은 LiDAR와 구조광 스캐닝 같은 기술을 활용해 이미지에 깊이 맵을 포함하고 있습니다. 이러한 이미지는 여러 이미지와 메타데이터를 저장할 수 있는 고효율 이미지 파일 형식(HEIF)으로 저장됩니다. HEIC가 기본 형식이지만, 깊이 맵이 필요하지 않은 경우 JPEG 형식을 사용할 수 있습니다.

Replayboys의 VFX 책임자인 핀 예거는 HEIC 파일에서 이미지와 메타데이터를 추출하고 이를 EXR 파일로 변환하는 프로젝트인 HEIC Shenanigans를 진행하고 있습니다. 이 프로젝트는 파이썬을 사용하며, 관련 코드베이스도 공유했습니다.

저자는 전문가가 보낸 HEIC 이미지를 처리하기 위해 우분투와 다양한 도구를 갖춘 강력한 컴퓨터 환경을 사용합니다. 그들은 이미지에서 게인 맵과 깊이 맵을 추출하여 특정 메타데이터 세부정보가 포함된 파일을 생성합니다.

또한 저자는 HEIC 이미지를 시각 효과에서 널리 사용되는 OpenEXR 형식으로 변환하는 과정에 대해 설명합니다. 이 과정은 oiiotool이라는 이미지 처리 도구를 사용하여 여러 단계를 거칩니다.

결국 최종 출력물은 기본 이미지, 게인 맵, 깊이 맵이 포함된 종합적인 EXR 파일로, 추가적인 시각 효과 작업을 위해 준비됩니다. 저자는 자신의 전문성에 관심이 있는 이들을 위해 컨설팅 서비스를 제공하고 있습니다.

이 기사는 시스테인 결핍이 체중 감소와 지방 대사에 미치는 영향을 다룬 연구에 대해 설명합니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 시스테인과 체중 감소의 관계입니다. 칼로리 섭취를 줄이면 인체 지방 조직 내 시스테인 수치가 낮아집니다. 쥐를 대상으로 한 실험에서는 시스테인이 부족할 경우 지방 활용이 증가하고 백색 지방 세포가 갈색 지방과 유사한 상태로 변화하여 에너지를 더 많이 소모하게 되어 상당한 체중 감소가 나타났습니다.

둘째, 이 과정의 메커니즘입니다. 시스테인 결핍으로 인한 지방 갈변과 체중 감소는 교감신경계에 의존하며, 특히 노르아드레날린 신호를 통해 이루어집니다. 이 반응은 지방 대사와 관련된 다른 두 가지 요소인 FGF21과 UCP1과는 독립적으로 발생합니다.

셋째, 식이 요법의 함의입니다. 비만 쥐의 경우, 식단에서 시스테인을 제거하면 빠른 지방 갈변이 일어나고 30%의 체중 감소가 나타났으며, 비만과 관련된 염증도 개선되었습니다.

넷째, 시스테인의 중요성입니다. 연구는 시스테인이 대사에 필수적임을 강조하며, 그 결핍은 빠른 지방 변화와 체중 감소를 유발합니다. 식단에 시스테인을 다시 추가하면 이러한 효과를 되돌릴 수 있습니다.

마지막으로, 이러한 발견은 시스테인의 역할을 이해하는 것이 대사 장애를 극복하고 건강을 개선하는 새로운 방법으로 이어질 수 있음을 시사합니다. 특히 칼로리 제한 전략과 관련하여 더욱 중요합니다.

전반적으로 이 연구는 시스테인이 건강한 대사와 체중 유지를 위한 중요한 아미노산임을 확립하고 있습니다.

LTA 리서치라는 스타트업이 세르게이 브린에 의해 설립되었으며, 2025년 5월 15일 샌프란시스코 만 위를 대형 헬륨 비행선인 패스파인더 1로 성공적으로 비행했습니다. 이번 비행은 회사가 비행선 기술을 탐색하고 개발하기 위한 노력의 일환으로 진행되었습니다.

신경형 컴퓨팅은 인공지능(AI)의 진보된 형태로, 인간의 뇌보다 작고 빠르며 효율적인 시스템을 목표로 하고 있습니다. 현재의 AI 시스템, 특히 대형 언어 모델은 막대한 양의 에너지를 소모하고 있으며, 2027년까지 미국의 GDP를 초과할 것으로 예상됩니다. 로스앨러모스 연구소와 에너지부의 연구자들은 인간의 뇌가 사용하는 에너지와 비슷한 20와트로 작동하는 AI를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

이 새로운 접근 방식은 전통적인 슈퍼컴퓨터 대신 에너지 효율적인 네트워크를 사용하여 뇌의 구조와 기능을 모방합니다. 이러한 신경형 시스템은 인간처럼 학습하고 적응할 수 있도록 설계되어, 더 나은 맥락 인식과 의사 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 현재의 AI는 신호에 반응할 뿐이지만, 신경형 시스템은 정지 신호와 티셔츠에 있는 정지 신호를 구별할 수 있습니다.

전문가들은 어떤 동물의 뇌를 연구할지 고민하고 있으며, 이 기술을 지원하기 위한 새로운 저전력 프로세서를 개발하고 있습니다. 현재 대형 신경형 컴퓨터는 10억 개 이상의 뉴런을 가지고 있으며, 인간의 뇌의 복잡성을 재현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

목표는 작은 공간에 들어가고 생물학적 뇌보다 훨씬 빠르게 작동하면서도 최소한의 전력을 사용하는 신경형 컴퓨터를 설계하는 것입니다. 이는 AI가 인간의 뇌만큼 에너지 효율적이고 지능적인 미래를 열 수 있는 가능성을 제시합니다.

이 웹사이트는 데이터를 수집하는 인공지능 회사들로부터 보호하기 위해 '아누비스'라는 시스템을 사용하고 있습니다. 이 보호 조치는 사용자에게 일시적인 접근 문제를 일으킬 수 있습니다. 아누비스는 사용자가 봇이 아님을 증명하기 위해 작업을 완료해야 하는 방식으로 작동합니다. 이를 '작업 증명'이라고 하며, 이 추가 단계는 대량 데이터 수집기가 활동하기 어렵게 만듭니다.

아누비스는 자동화된 브라우저를 식별하는 더 나은 방법을 개발하는 동안의 임시 해결책입니다. 사용자는 이 도전을 통과하기 위해 최신 자바스크립트를 활성화해야 하며, 특정 브라우저 플러그인을 비활성화해야 할 수도 있습니다. 이러한 조치의 목적은 인공지능 데이터 수집의 영향을 받는 환경에서 웹사이트의 보안을 유지하는 것입니다.

2025년 6월 4일, 마틸드 피셴은 1980년대 후반 인리아에서 개발된 혁신적인 "효율적인 체인 링크 알고리즘"의 중요성을 강조했습니다. 이 알고리즘은 현재 소프트웨어 헤리티지에 보존되어 있습니다. 제라르 지로돈을 포함한 팀이 만든 이 알고리즘은 초기 컴퓨터의 제한된 메모리 문제를 해결하며 이미지를 효율적으로 처리하는 데 초점을 맞췄습니다.

PASTIS라는 이름의 이 팀은 이미지의 가장자리 픽셀을 연결하여 부드러운 윤곽선을 만드는 작업을 했습니다. 이는 형태 인식과 같은 추가 분석을 위해 필수적입니다. 이들의 연구는 2023년에 시작된 인리아의 유산 소프트웨어를 보존하기 위한 더 큰 노력의 일환으로 진행되었으며, 이러한 알고리즘의 역사적 중요성을 강조하고 있습니다.

효율적인 체인 링크 알고리즘은 메모리 효율성이 뛰어난 것으로 주목받고 있습니다. 이 알고리즘은 이미지를 한 줄씩 처리하며 최소한의 데이터만 저장합니다. 이는 종종 더 많은 메모리를 요구하는 현대의 방법들과 대조적입니다. 기술이 발전했음에도 불구하고, 이 알고리즘은 이미지 처리에서의 우아함과 효율성 덕분에 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다.

샘안타 프랭크의 블로그 글에서는 "좀비 클라이언트" 문제에 대해 다루고 있습니다. 좀비 클라이언트란 더 이상 유효하지 않은 디지털 인증서를 반복적으로 요청하는 방치되거나 잘못 설정된 서버를 의미합니다. 이러한 요청은 소프트웨어가 인증서 갱신을 계속 시도하기 때문에 자원을 낭비하게 되어 효율성이 크게 떨어집니다.

많은 장치들이 더 이상 소유하지 않는 도메인 이름에 대해 인증서를 요청하고 있어 실패 요청 비율이 높고 자원 소비가 증가하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 Let’s Encrypt는 좀비 클라이언트를 관리하기 위한 속도 제한 시스템을 도입했습니다. 이 제한은 사용자에게 불편을 주지 않으면서 자원을 절약하는 것을 목표로 하고 있습니다.

새로운 접근 방식인 "일시 정지"가 도입되었습니다. 특정 호스트 이름에 대해 지속적으로 검증에 실패하는 계정은 추가 요청을 할 수 있는 능력이 일시적으로 제한됩니다. 이렇게 하면 같은 계정의 다른 유효한 요청에는 영향을 주지 않으면서 자원을 절약할 수 있습니다.

사용자는 문제가 발생했을 때 쉽게 계정을 재활성화할 수 있습니다. 문제를 해결한 후에는 계정과 호스트 이름 쌍의 일시 정지를 해제할 수 있는 기능이 제공됩니다.

이러한 조치를 시행한 이후, Let’s Encrypt는 100,000개 이상의 문제 계정을 일시 정지시켰고, 실패한 인증서 주문을 약 30% 줄였으며, 사용자로부터의 불만도 최소화되었습니다.

앞으로 Let’s Encrypt는 갱신 알림 이메일을 중단할 계획이며, 이로 인해 좀비 클라이언트가 더 늘어날 수 있습니다. 자가 서비스 일시 정지 해제 기능이 이러한 잠재적 증가를 관리하는 데 도움이 될 것입니다.

전반적으로 이러한 조치들은 Let’s Encrypt의 인프라에 대한 부담을 성공적으로 줄이면서도 활성 사용자에게는 최소한의 방해를 주는 결과를 가져왔습니다.

이 글에서는 Axum과 Askama를 사용하여 웹 애플리케이션에서 사용자 인증을 구현하는 방법을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

애플리케이션은 사용자가 로그인한 경우 "프로필"을, 로그인하지 않은 경우 "로그인" 버튼을 표시하는 내비게이션 바를 가지고 있습니다. 사용자 인증 상태에 따라 적절한 버튼을 표시하기 위해 Askama 템플릿을 사용하여 기본 HTML 구조를 제공합니다.

사용자가 인증되었는지 여부를 추적하기 위해 Context 구조체를 생성합니다. 세션 정보를 저장하기 위해 쿠키를 사용하는 것이 권장되며, HttpOnly, Secure, SameSite와 같은 속성 덕분에 보안성이 높습니다. 이러한 속성들은 일반적인 보안 위협으로부터 보호하는 데 도움을 줍니다.

인증을 위해 JSON 웹 토큰(JWT)을 사용하는 방법도 설명되며, 짧은 유효 기간을 가진 JWT와 긴 유효 기간을 가진 리프레시 토큰을 사용하는 시스템을 제안합니다. 로그인 기능을 구현하여 사용자 자격 증명을 검증하고, 리프레시 토큰을 생성하며, JWT를 생성하여 쿠키로 설정합니다.

Axum 프레임워크는 사용자 데이터를 쿠키에서 추출할 수 있는 사용자 정의 추출기를 허용하여 로그인한 사용자를 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한, 인증 로직을 처리하는 더 나은 방법으로 미들웨어를 소개합니다. 미들웨어는 사용자 세션을 관리하고, 쿠키를 검증하며, 여러 엔드포인트 없이 요청을 간소화할 수 있습니다.

미들웨어는 사용자 상태를 추적하기 위해 UserContext를 생성하며, 다양한 인증 수준(예: 관리자 접근)을 처리할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. 프레임워크는 서로 다른 인증 요구 사항을 위해 여러 개의 미들웨어를 쌓을 수 있도록 하여 애플리케이션 구조를 더 깔끔하고 관리하기 쉽게 만듭니다.

전반적으로 이 글은 Axum으로 구축된 웹 애플리케이션에서 효과적인 사용자 인증을 위해 쿠키와 미들웨어를 사용하는 것의 중요성을 강조합니다.

IRS는 Direct File의 대부분 코드를 GitHub에 오픈 소스 소프트웨어로 공개하여 일반 대중이 사용할 수 있도록 했습니다. 이 조치는 SHARE IT 법안에 따른 IRS의 의무를 예정보다 앞서 이행한 것입니다. 오픈 소스 공개의 목적은 대중의 신뢰를 구축하고 소프트웨어에 대한 독립적인 평가를 가능하게 하는 것입니다. Direct File 팀은 신뢰할 수 있고 접근 가능하며 안전한 세금 신고 옵션을 만드는 데 집중했으며, 코드를 공유하는 것은 투명성에 대한 그들의 의지를 반영합니다. 작성자는 더 이상 IRS에 소속되어 있지 않으며, 이 정보를 개인적으로 공유하고 있다고 전했습니다.

아멜리아 에어하트는 세계 일주 비행을 시도하면서 많은 어려움에 직면했습니다. 그녀의 남편인 조지 팔머 퍼트넘은 그녀에게 명성을 위해 위험을 감수하라고 압박했으며, 이는 많은 사람들이 그녀의 생명을 위협한다고 생각했습니다. 첫 번째 시도에서 하와이에 불시착했지만 그녀와 승무원들은 다치지 않았고, 대신 대중의 망신을 당했습니다. 그녀의 준비 상태와 위험에 대한 우려에도 불구하고 에어하트는 세계 일주 비행을 완수하는 첫 번째 여성이 되겠다는 결심을 굳혔습니다.

에어하트는 대서양을 횡단한 첫 번째 여성으로 이미 유명해졌지만, 그녀의 초기 비행은 종종 남성들의 지원을 받았습니다. 그녀는 경험이 다양한 승무원들과 함께했지만, 그들의 능력에 대한 의구심은 여전히 존재했습니다. 남편은 그녀의 대중 이미지를 관리하며 비행에 대한 홍보를 극대화하려 했고, 이는 종종 그녀의 실제 비행 능력을 가리는 결과를 낳았습니다.

비행기를 수리한 후, 에어하트는 비행 계획을 수정하고 마이애미에서 두 번째 시도를 시작했습니다. 그러나 기계적 문제와 악천후에 직면했습니다. 그녀의 야심찬 경로에 대한 반대와 항해사의 신뢰성에 대한 우려에도 불구하고 그녀는 계속 나아갔습니다. 결국 긴 여정 끝에 그녀의 비행기인 일렉트라가 태평양 상공에서 사라졌고, 그 위치는 여전히 미스터리로 남아 있습니다.

에어하트는 경력 전반에 걸쳐 비행에 대한 열정과 명성의 압박, 그리고 그녀의 유명세를 이용하는 것으로 여겨진 남편의 영향 사이에서 균형을 잡으려 했습니다. 그녀의 혁신적인 업적에도 불구하고, 많은 사람들은 그녀의 경험 수준에 비추어 그녀의 명성이 정당한 것인지 의문을 제기했습니다.

Claude 4의 시스템 프롬프트는 Claude 3.7과 대부분 비슷하지만, 몇 가지 주요 변화가 Anthropic이 AI의 사용자 경험을 개선하고 개발 요구를 충족시키기 위해 노력하고 있음을 보여줍니다.

첫째, 이전에 사용되던 일반적인 문제에 대한 "핫픽스"가 Claude 4.0에서는 제거되었습니다. 대신, 모델은 훈련 과정에서 이러한 문제를 피하는 방법을 배우며, 프롬프트 조정의 필요성을 줄이고 있습니다.

둘째, Claude 4.0은 사용자 승인 없이 즉시 현재 정보를 검색하도록 권장합니다. 이는 Anthropic이 검색 기능에 대한 자신감을 가지고 있으며, 사용자들이 실시간 정보를 원하고 있다는 점을 반영합니다.

셋째, 시스템 프롬프트는 Claude가 생성할 수 있는 구조화된 문서의 종류를 더 많이 명시하고 있습니다. 이는 사용자들이 정리된 정보를 선호한다는 반응으로 볼 수 있습니다.

넷째, 변화는 Claude가 특히 코딩 작업에서의 맥락 제한에 적응하고 있음을 나타냅니다. 더 간결한 코딩 관행을 장려하여 토큰 한도 내에서 작업할 수 있도록 하고 있습니다.

마지막으로, Claude 4.0은 악의적인 코딩을 돕지 않기 위한 엄격한 가이드라인을 추가했습니다. 해로운 요청에 대해서는 단호히 거부합니다.

이러한 변화들은 Anthropic이 사용자 행동과 피드백을 바탕으로 Claude를 발전시키고 있음을 보여주며, 기능성과 안전성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 시스템 프롬프트는 챗봇의 행동을 형성하고 능력을 정의하는 데 중요한 역할을 합니다.

Bolt Foundry Evals는 개발자들이 다양한 기본 모델에서 언어 모델(LLM)의 출력을 평가하는 채점기를 만들 수 있도록 돕는 도구입니다.

주요 기능으로는 사용자 맞춤형 채점기 제작이 가능합니다. 사용자는 간단한 언어를 사용해 특정 채점 기준을 만들고 업데이트할 수 있습니다. 또한 여러 모델의 출력을 동시에 비교할 수 있는 다중 모델 평가 기능이 있어, 다양한 LLM의 결과를 한 번에 확인할 수 있습니다. 여러 평가를 동시에 진행할 수 있는 병렬 실행 기능도 제공되어, 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. 메타 채점기 분석 기능을 통해서는 채점 결과를 알려진 정답과 비교하여 채점의 정확성을 점검하고 개선할 수 있습니다.

시작하려면 먼저 OpenRouter 계정을 만들고 API 키를 받아야 합니다. 이후 명령어를 사용해 지정한 채점기로 샘플 데이터를 평가할 수 있습니다. 입력 데이터는 사용자 메시지와 어시스턴트 응답을 포함하는 JSONL 형식이어야 하며, 각 항목에는 선택적으로 예상 점수를 포함할 수 있습니다.

채점기는 평가 사양과 점수 가이드라인으로 구성되어 있으며, 자동으로 맥락과 출력 형식을 처리합니다. 평가할 모델은 명령어 플래그를 사용해 선택할 수 있습니다. 평가 결과는 사용된 모델, 점수, 결과에 대한 메타데이터를 포함합니다.

메타 채점기 분석 기능은 사용자가 채점 점수를 알려진 정답 점수와 비교할 수 있게 해주며, 이를 통해 채점의 정확성을 검증하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 보정 데이터를 통해 JSON 검증기의 정확성을 60%에서 90%로 향상시킨 사례가 있습니다. 이는 평가 기준을 세분화하고 엣지 케이스를 더 잘 처리함으로써 이루어졌습니다.

전반적으로 Bolt Foundry Evals는 개발자들이 언어 모델의 출력이 정확하고 일관되도록 구조화된 평가 과정을 통해 지원하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

요약이 없습니다.

전자프론티어재단과 ACLU 캘리포니아 액션을 포함한 여러 단체가 캘리포니아 상원 법안 690(S.B. 690)에 대해 우려를 표명했습니다. 이 법안이 이민 신분이나 의료 정보와 같은 민감한 개인 정보를 기업이 수집할 수 있도록 허용함으로써 많은 캘리포니아 주민들의 프라이버시와 안전에 해를 끼칠 수 있다고 경고하고 있습니다. 이들 단체는 법안이 기업들이 이러한 정보를 제한 없이 사용하고 공유할 수 있도록 허용한다고 주장하며, 데이터 중개인이나 법 집행 기관과의 정보 공유 가능성에 대해 우려를 나타냈습니다. 특히 개인 정보를 기반으로 개인을 겨냥하는 현재의 연방 정부 관행을 고려할 때 민감한 데이터 공유의 위험성을 강조하고 있습니다. 이들은 입법부가 정부의 개인 정보 접근을 용이하게 하는 대신 캘리포니아 주민들을 보호하는 데 우선순위를 두어야 한다고 촉구하고 있습니다.

인공지능 일반화(AGI)를 달성하는 데 있어 여러 도전 과제가 있으며, 현재의 생성적 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)에 대한 의존을 비판하는 내용이다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같다.

AGI에 대한 오해가 있다. 많은 사람들이 생성적 AI의 성공 덕분에 AGI가 가까워졌다고 생각하지만, 이러한 모델은 실제로 인간의 지능을 복제하지 않는다. 이들은 효과적으로 확장되었기 때문에 성능이 좋을 뿐, 진정한 지능을 이해하고 있는 것은 아니다.

진정한 AGI는 물리적 세계에 대한 이해가 필요하다. 많은 실제 작업은 단순한 기호 조작으로 축소할 수 없다. 현재의 모델인 LLM은 패턴에 기반해 텍스트를 예측할 뿐, 세계에 대한 깊은 이해가 결여되어 있다.

현재 모델의 한계도 있다. LLM은 언어에서 능숙해 보이지만, 종종 진정한 의미(의미론)와 맥락적 사용(화용론)을 이해하기보다는 규칙을 암기하는 데 의존한다. 이는 언어에 대한 피상적인 이해를 나타내며, 진정한 지능과는 거리가 있다.

다양한 유형의 AI 모델(예: 시각적 모델과 텍스트 모델)을 결합하여 하나의 AGI를 만드는 아이디어는 결함이 있다고 평가된다. 이러한 접근은 서로 다른 형태의 지능이 어떻게 협력하는지를 지나치게 단순화할 위험이 있으며, 진정한 일반 지능으로 이어지지 않을 수 있다.

AGI를 구축하기 위해서는 언어, 시각, 행동 등 다양한 양식이 어떻게 상호작용하는지를 깊이 있게 고려해야 한다. 단순히 규모에만 의존하는 접근 방식은 완전하고 기능적인 AGI를 만들어내기 어려울 것이다.

AGI로 가는 길은 기존 모델을 통합하는 것이 아니라, 세상과 상호작용하며 학습하는 시스템을 만드는 데 집중해야 한다. 이는 다양한 양식에서 지능이 어떻게 작동하는지를 깊이 이해하는 것을 포함한다.

전반적으로 이 글은 AGI 개발에 있어 보다 통합적이고 구체적인 접근이 필요하다고 주장하며, 물리적 세계와 다양한 형태의 지능 간의 상호작용을 이해하는 것이 중요하다고 강조한다.

AdamCAD는 인공지능 기반의 플랫폼으로, 빠르게 3D 디자인을 생성합니다. 사용자는 텍스트 프롬프트를 통해 자신의 아이디어를 설명하면, AdamCAD가 3D 모델과 함께 세부 매개변수를 생성하여 추가적인 수정이 가능하게 합니다. 또한 이미지를 3D 디자인으로 변환하는 기능도 갖추고 있습니다. AdamCAD는 기존의 CAD 소프트웨어와 통합되어, 산업 디자인이나 기계 공학과 같은 분야의 전문가들에게 유용합니다. 프로젝트 예시로는 기어, 휴대폰 거치대, 화분 등 다양한 물체 디자인이 포함됩니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2025년 6월 4일, 랭퓨즈는 남아있는 모든 기능을 MIT 라이선스 하에 오픈 소스화한다고 발표했습니다. 이 결정은 커뮤니티가 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션을 더 빠르게 개발하고 개선할 수 있도록 돕고, 향후 개선을 위한 피드백을 제공하기 위한 것입니다.

새롭게 오픈 소스화된 기능에는 평가 도구, 주석 달기, 프롬프트 실험, 사용자 놀이터 등이 포함되며, 모두 자체 호스팅이 가능합니다. 랭퓨즈의 목표는 LLM 엔지니어링을 위한 선호하는 오픈 소스 플랫폼이 되어 커뮤니티 내에서 신뢰와 협력을 증진하는 것입니다.

랭퓨즈는 원래 데이터 접근성을 중요시하며 다양한 모델과 호환되고 팀의 유연성을 보장하는 오픈 소스 프로젝트로 시작되었습니다. 이번 업데이트를 통해 대부분의 상업적 기능이 오픈 소스화되었으며, 일부 기업 보안 기능을 제외한 모든 기능이 포함됩니다.

현재 랭퓨즈의 활성화된 자체 호스팅 인스턴스는 8,000개 이상이며, 회사는 사용자들이 새로운 기능을 활용해 자체 호스팅을 시작할 것을 권장하고 있습니다. 또한, GitHub를 통해 커뮤니티의 기여와 피드백을 요청하고 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 고급 인공지능 시스템입니다. 그러나 이 모델들은 민감한 정보를 기억할 수 있어 개인 정보 보호와 법적 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 '언러닝'이라는 방법이 사용되지만, 현재의 기술들은 유용한 지식까지 잃게 만드는 경우가 많습니다.

이 문제를 해결하기 위해 '목표 정보 망각(Targeted Information Forgetting, TIF)'이라는 새로운 접근법이 개발되었습니다. TIF는 잊어야 할 불필요한 단어를 식별하고 이를 일반 단어와 구분합니다. 이 방법은 두 가지 주요 전략을 사용합니다. 하나는 불필요한 정보를 제거하는 것이고, 다른 하나는 유용한 정보를 그대로 유지하는 것입니다.

테스트 결과, TIF는 언러닝 과정을 개선하면서 모델의 효과성을 유지하는 데 성공했으며, 성능 기준에서도 뛰어난 결과를 달성했습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Dr. Sbaitso는 1991년 Creative Labs에 의해 MS-DOS 컴퓨터용으로 개발된 초기 인공지능 프로그램입니다. 이 프로그램은 사용자와의 대화를 시뮬레이션하며, 마치 치료 세션처럼 "왜 그렇게 느끼나요?"와 같은 질문을 통해 사용자에게 반응합니다. 사용자는 키보드를 통해 텍스트 기반 인터페이스로 상호작용하며, 몰입감을 위해 전체 화면 모드로 전환할 수 있습니다.

이 프로그램은 개인용 컴퓨터를 위해 설계된 최초의 챗봇 중 하나로, 인공지능과 인간-컴퓨터 상호작용에 대한 관심을 불러일으키는 데 기여했습니다. 현대의 챗봇에 비해 반응은 기본적이지만, Dr. Sbaitso는 오늘날의 인공지능 기술과 대화형 인터페이스의 기초를 마련했습니다.

Dr. Sbaitso는 초기 컴퓨터 사용자들에게 소중한 기억으로 남아 있으며, 기술이 소통을 향상시키는 과정에서의 발전을 보여주는 향수를 불러일으키는 AI 역사 속의 중요한 요소로 여겨집니다.

저자는 생성형 인공지능(genAI) 기술에 대한 불만과 회의감을 표현합니다. 그들은 자신의 사고 과정을 두 명의 허구의 탐정, 즉 체계적이고 논리적인 셜록 홈스와 세세한 것에 집착하는 신경질적인 에이드리언 몽크에 비유합니다. 저자는 몽크와 더 많은 공감을 느끼며, genAI를 둘러싼 압도적이고 종종 모순된 담론을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

genAI를 이해하고 비판하려는 노력에도 불구하고, 저자는 끊임없는 논의에 의해 지치고 압도당한 기분을 느낍니다. 그들은 현재의 생각과 감정을 정리하여 명확성을 찾고, 다른 이들도 같은 안도감을 느낄 수 있도록 돕고자 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 저자는 genAI 기술과 그 영향에 대해 깊은 회의감을 느끼며, 특히 프로그래밍 작업에서의 품질과 효율성에 의문을 제기합니다. 둘째, 최근 genAI를 옹호하는 기사들에 대해 비판하며, 이러한 비판이 기술에 대한 심각한 우려를 잘못 전달한다고 주장합니다. 기후 변화와 허위 정보와 같은 문제들이 그 예입니다. 셋째, 저자는 genAI의 미적 특성이 불쾌하다고 느끼며, 이러한 도구를 사용하는 것이 생산성보다는 좌절감과 탈진으로 이어진다고 강조합니다.

넷째, 저자는 genAI의 경제적 영향을 논의하며, 현재의 열풍이 붕괴로 이어져 산업 내 해고와 불안정을 초래할 것이라고 경고합니다. 다섯째, 저자는 genAI의 에너지 소비와 데이터 사용 및 개인 정보 보호와 관련된 윤리적 문제에 대해 우려를 표합니다. 여섯째, 저자는 genAI가 학습에 미치는 부정적인 영향을 강조하며, 이는 부정행위를 가능하게 하고 교육 과정을 약화시킨다고 지적합니다.

마지막으로, 저자는 genAI에 대한 생각에서 한 발 물러나기로 결심하며, 자신의 비판을 엄밀하게 증명하는 데 한계가 있음을 인정하고 이 담론의 압도적인 성격을 받아들입니다. 그들은 잠시 이 주제에서 벗어나고 싶다는 바람을 표현합니다.

전반적으로 저자는 빠르게 변화하고 논란이 많은 분야인 genAI에 대한 자신의 생각을 기록하고자 하며, 이를 이해하는 것이 얼마나 어려운지를 인식하고 있습니다.

요약이 없습니다.

워싱턴주가 주민들의 수리 권리를 보장하는 법안을 통과시켰습니다. 보브 퍼거슨 주지사는 전자기기, 가전제품, 휠체어를 수리하는 데 필요한 도구, 부품, 정보를 접근할 수 있도록 허용하는 두 개의 법안에 서명했습니다. 이 법은 소유자가 자신의 물건을 어떻게 유지하거나 수정할지를 결정할 수 있어야 한다는 점을 인정합니다.

워싱턴의 소비자 및 환경 단체를 포함한 지지자들은 이 법안을 위해 열심히 노력해왔습니다. 특히, 장애인 권리 단체인 디스빌리티 라이츠 워싱턴은 개인적인 이야기를 공유하며 휠체어를 수리 권리 법안에 포함시키는 것의 중요성을 강조했습니다.

수리 권리는 연방 차원에서도 주목받고 있습니다. 미국 국방부 장관인 피트 헤그세스는 최근 군대가 계약에 수리 권리 조항을 포함하도록 해야 한다고 제안했습니다. 이는 군 장비를 유지하는 데 있어 외부 계약자에만 의존하지 않도록 도와줄 것입니다.

전반적으로 사람들의 소유물 수리 능력을 제한하는 것은 필요한 수리를 방해할 수 있으며, 이는 농부부터 군인까지 모두에게 영향을 미칠 수 있습니다. 워싱턴주는 이제 수리 권리 법안을 제정한 여덟 번째 주가 되었으며, 전국적으로 이러한 노력이 계속되고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 특히 기술 직종에 종사하는 사람들에게 뜨개질을 취미로 삼아보라고 권장합니다. 소프트웨어 개발자인 저자는 뜨개질을 시작하게 된 개인적인 경험을 공유하며, 프로그래밍의 화면 중심적인 특성과 대조되는 촉각적 경험의 중요성을 강조합니다.

첫 번째로, 뜨개질은 많은 프로그래머들이 작업에서 놓치는 신체적이고 감각적인 참여를 제공합니다. 다양한 실과 뜨개질 기법은 풍부하고 손으로 직접 느낄 수 있는 경험을 선사합니다.

두 번째로, 뜨개질은 오픈 월드 게임에 비유되며, 특정한 패턴이나 기법에 얽매이지 않고 다양한 프로젝트를 자유롭게 만들 수 있는 창의성을 제공합니다. 개인의 관심사에 따라 만들고 싶은 것을 선택할 수 있습니다.

세 번째로, 뜨개질은 배우기 쉬운 기술 곡선을 가지고 있습니다. 초기의 어려움은 빠르게 극복할 수 있으며, 기본 기술을 익힌 후에는 수많은 패턴과 기법을 탐색할 수 있습니다.

네 번째로, 뜨개질은 구조와 창의성의 균형을 이루며, 다른 예술 활동에서 느낄 수 있는 경직성 없이도 안정적인 발전감을 제공합니다.

다섯 번째로, 짧은 시간에 쉽게 뜨개질을 할 수 있어 최소한의 준비와 공간만으로도 가능한 편리한 취미입니다.

마지막으로, 저자는 뜨개질의 정서적 가치를 강조합니다. 누군가를 위해 작품을 만드는 것은 배려와 생각을 표현할 수 있어 단순한 오락보다 더 의미가 있습니다.

글은 독자들에게 뜨개질을 시도해보라고 권장하며, 시작하는 방법에 대한 실용적인 조언과 인내심을 가지고 배우는 접근 방식을 권유합니다. 전반적으로 뜨개질은 삶을 풍요롭게 할 수 있는 보람 있는 활동으로 소개됩니다.

구글 클라우드는 클라우드 런에서 NVIDIA GPU 지원이 일반적으로 제공된다고 발표했습니다. 이를 통해 AI 작업을 더 쉽게 그리고 비용 효율적으로 실행할 수 있게 되었습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 사용자는 GPU 자원 사용량에 대해서만 초 단위로 요금을 지불합니다. 둘째, 클라우드 런은 사용하지 않을 때 GPU 인스턴스를 자동으로 0으로 줄여 불필요한 비용을 없애줍니다. 셋째, 애플리케이션은 0에서 완전히 작동 가능한 상태로 5초 이내에 빠르게 확장할 수 있습니다. 넷째, 클라우드 런은 실시간 데이터 스트리밍을 지원하여 상호작용 애플리케이션을 가능하게 합니다.

이번 출시로 GPU 접근이 모든 사용자에게 열려 있어 별도의 할당 요청 없이도 GPU 가속을 더 쉽게 이용할 수 있습니다. GPU 지원이 포함된 클라우드 런은 신뢰성을 위한 서비스 수준 계약(SLA)도 제공합니다.

클라우드 런 GPU는 전 세계 다섯 개 지역에서 이용 가능하며, 여러 위치에 쉽게 배포할 수 있어 사용자에게 더 나은 성능을 제공합니다. 또한, 이제 GPU를 모델 미세 조정이나 미디어 처리와 같은 배치 처리 작업에도 사용할 수 있습니다.

초기 사용자들은 상당한 비용 절감과 성능 향상을 보고했습니다. 구글은 개발자들이 문서와 빠른 시작 가이드를 통해 이러한 새로운 기능을 효과적으로 활용해 보기를 권장하고 있습니다.

스위프트는 리눅스, macOS, 윈도우 등 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 다재다능하고 강력한 프로그래밍 언어입니다. 빠르고 표현력이 뛰어나며 안전성을 강조하여, 임베디드 장치부터 클라우드 서비스에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

스위프트의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 성능 면에서 스위프트는 네이티브 코드로 컴파일되어 높은 성능과 효율적인 메모리 관리를 제공합니다. 둘째, 표현력 측면에서 이 언어는 간결하고 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있도록 하며, 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍 등 다양한 프로그래밍 스타일을 지원합니다. 셋째, 안전성에 중점을 두어 메모리 안전성을 강조하고 일반적인 프로그래밍 오류를 방지하여 컴파일 시 더 안전한 코드를 보장합니다.

넷째, 상호 운용성이 뛰어나 기존의 C 및 C++ 코드와 쉽게 연동할 수 있어, 코드베이스를 완전히 다시 작성하지 않고도 점진적으로 도입할 수 있습니다. 다섯째, 다양한 환경에서 사용 가능하여 마이크로컨트롤러부터 강력한 클라우드 서버까지 폭넓게 활용할 수 있습니다. 마지막으로, 스위프트는 오픈 소스이기 때문에 기여와 커뮤니티 참여가 가능합니다.

전반적으로 스위프트는 사용의 용이성과 높은 성능, 안전성을 결합하여 개발자들에게 독특한 선택이 되고 있습니다.

요약이 없습니다.

Merlin Bird ID는 새의 외형과 소리를 통해 새를 식별하는 데 도움을 주는 무료 앱입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

사운드 ID 기능은 주변의 새 소리를 듣고, 그들의 노래와 울음소리에 따라 가능한 새의 종류를 제안합니다. 이 기능은 오프라인에서도 작동하므로 어디서든 유용하게 사용할 수 있습니다.

사진 ID 기능은 새의 사진을 찍거나 카메라 롤에서 이미지를 선택하여 가능한 종 목록을 제공합니다. 이 기능도 오프라인에서 사용할 수 있습니다.

새 ID 마법사는 새에 대한 세 가지 간단한 질문에 답하면 Merlin이 가능한 일치하는 새를 제시합니다. 이를 통해 모든 수준의 새 관찰자들이 쉽게 새를 식별할 수 있습니다.

내 새 저장 기능을 통해 식별한 새를 개인 생애 목록에 저장하여 디지털 스크랩북을 만들 수 있습니다.

지역 새 탐색 기능은 사용자가 자신의 지역에서 발견할 수 있는 새를 알아보도록 도와주며, 위치와 계절에 따라 목록을 맞춤 설정할 수 있습니다.

Merlin은 커뮤니티에서 제공한 데이터와 전문가의 팁을 바탕으로 전 세계의 새에 대해 배울 수 있도록 지원합니다.

마이크로소프트 플라이트 시뮬레이터는 2022년에 40주년을 맞이하며 비행 시뮬레이션과 3D 그래픽의 혁신적인 게임으로 인정받고 있습니다. 이 게임의 시작은 1976년으로 거슬러 올라가며, 일리노이 대학교의 학생인 브루스 아트윅이 기본적인 비행 시뮬레이터를 개발한 것이 계기가 되었습니다. 이후 서브로직이 설립되고 1979년에는 첫 번째 플라이트 시뮬레이터가 출시되었습니다. 이 게임은 간단한 그래픽과 제1차 세계대전의 이중 날개 비행기를 특징으로 했습니다.

세월이 흐르면서 플라이트 시뮬레이터는 크게 발전하였고, 1995년에는 마이크로소프트의 소유가 되었습니다. 마이크로소프트 하에 게임은 그래픽 개선, 현실적인 비행 물리학, 지형 세부 정보를 위한 위성 이미지 도입 등 여러 가지 주요 향상을 이루었습니다. 2000년까지 플라이트 시뮬레이터는 지구 전체를 1킬로미터 단위로 맵핑할 수 있게 되었습니다.

내부적인 도전, 예를 들어 엑스박스의 등장과 같은 어려움에도 불구하고 이 브랜드는 계속해서 혁신을 이어갔습니다. 2020년에 출시된 최신 버전은 머신 러닝과 위성 데이터를 활용하여 매우 세밀한 세계 시뮬레이션을 제공하며, 플레이어가 거의 어디든지 비행할 수 있게 해줍니다.

결국 마이크로소프트 플라이트 시뮬레이터는 단순한 인기 게임을 넘어 비디오 게임 그래픽과 시뮬레이션 기술의 발전에 중요한 역할을 해왔습니다.

오리건주립대학교의 나오미 피터 부교수는 욕설을 사용하는 로봇의 영향을 조사하고 있다. 그녀의 연구는 이러한 "욕하는 로봇"이 인간과 어떻게 상호작용하는지에 대한 놀라운 발견을 보여준다. 이 연구는 그녀가 사회적 로봇과 사람 간의 상호작용에 중점을 두고 있는 협력 로봇 및 지능형 시스템 연구소에서 진행되고 있다.

VectorSmuggle는 인공지능과 머신러닝 시스템에서 데이터를 비밀리에 추출하는 방법을 보여주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템의 잠재적인 보안 위험을 강조하고, 이러한 위협에 대한 방어 도구를 제공합니다.

이 시스템은 민감한 정보를 숨기기 위해 스테가노그래피(정보를 다른 데이터에 숨기는 기술)를 사용합니다. 15종 이상의 문서 형식을 지원하며, PDF와 이메일을 포함합니다. 또한, 탐지를 피하기 위해 활동을 위장하는 기술도 갖추고 있습니다. 데이터 복구와 분석을 돕는 고급 쿼리 엔진이 포함되어 있으며, Kubernetes에서 실행할 수 있도록 컨테이너화할 수 있습니다.

시스템은 문서를 로딩부터 분석까지 여러 단계로 처리하며, 전처리, 임베딩, 쿼리와 같은 핵심 모듈을 포함합니다. VectorSmuggle를 사용하려면 Python과 OpenAI API 키가 필요하며, 선택적으로 Docker나 Kubernetes를 사용할 수 있습니다. 설치 과정은 저장소를 복제하고 가상 환경을 설정한 후, 필요에 맞게 환경을 구성하는 것입니다.

빠른 시작 데모는 문서 처리, 임베딩 기술, 데이터 복구를 포함한 전체 작업 흐름을 보여줍니다. 이 프로젝트는 은밀한 데이터 유출과 전통적인 데이터 손실 방지(DLP) 도구가 의미적 유출에 대해 효과적이지 않다는 취약점을 드러냅니다.

방어 조치로는 아웃바운드 연결 모니터링, 임베딩의 이상 분석, 엄격한 접근 제어 구현을 권장합니다. VectorSmuggle는 보안 교육, 연구 응용 프로그램, 준수 테스트를 위해 설계되었습니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 기여를 받을 수 있으며, 참여를 위한 가이드라인이 제공됩니다.

중요한 점은 VectorSmuggle가 윤리적인 보안 연구를 위해 설계되었으며, 책임감 있게 사용해야 한다는 것입니다. 도구의 오용은 불법입니다. 더 많은 정보와 세부 사항은 VectorSmuggle GitHub 페이지를 방문하시기 바랍니다.

폴렌은 저자들이 기능적이고 시각적으로 매력적인 책을 만들 수 있도록 돕기 위해 설계된 디지털 출판 시스템입니다. 매튜 버터릭이 개발한 이 시스템은 전통적인 디지털 책을 개선하는 것을 목표로 하며, 디지털 책이 지금까지 우리가 가질 수 있는 최고의 형태여야 한다고 주장합니다. 폴렌은 책을 프로그램처럼 다루어 저자들이 마크업 언어를 사용해 쉽게 텍스트를 편집할 수 있도록 하며, 고급 작업을 위해 Racket이라는 프로그래밍 언어를 활용할 수 있는 기능도 제공합니다.

폴렌의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 사용자 친화적인 인터페이스로, 프로그래머가 아니더라도 마크업 언어를 기반으로 쉽게 사용할 수 있습니다. 둘째, 자동화 작업이나 데이터 통합을 원하는 사용자에게는 Racket에 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 셋째, 설치, 파일 생성, 템플릿 사용 등을 다루는 구조화된 튜토리얼을 제공하여 학습을 돕습니다. 넷째, 저자들은 HTML, PDF, LaTeX 등 다양한 형식으로 작품을 출판할 수 있습니다. 마지막으로, 사용자들은 맞춤형 템플릿과 기능을 만들어 출판물의 유연성을 높일 수 있습니다.

폴렌은 기존의 디지털 출판 도구에 비해 우수한 대안으로 자리 잡고 있으며, 디지털 책의 품질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

Diff 파일은 소프트웨어 개발자들이 텍스트 파일 간의 차이를 보여주기 위해 자주 사용하는 형식으로, 추가된 줄은 (+)로, 삭제된 줄은 (-)로 표시됩니다. 많은 개발자들이 사용하는 통합 차이(유니파이드 디프)는 인코딩, 메타데이터, 파일 경로의 표준화 부족과 같은 한계가 있습니다. 이러한 불일치는 도구들이 차이를 신뢰성 있게 분석하고 해석하는 데 어려움을 줍니다.

통합 차이는 널리 사용되지만 현대의 요구를 충족시키기 위해 발전하지 못했습니다. 여러 커밋, 이진 패치, 표준 메타데이터 형식을 표현하는 기능이 부족합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 DiffX라는 새로운 형식이 제안되었습니다. DiffX는 통합 차이를 기반으로 하여 구조와 메타데이터를 추가하면서 기존 도구와의 호환성을 유지합니다.

DiffX의 주요 특징은 다음과 같습니다. 차이에 대한 표준화된 파싱 규칙, 메타데이터의 공식적인 저장 및 명명, 하나의 파일에서 여러 커밋을 표현할 수 있는 능력, 이진 콘텐츠 및 텍스트 인코딩 지원, 기존 파서 및 도구와의 호환성입니다.

DiffX는 도구들이 새로운 형식을 채택하도록 강요하지 않으면서도 차이 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 미래 지향적이고 사용자 친화적으로 설계되었습니다.

현재의 차이 형식의 한계에 대해 더 알고 싶거나 DiffX에 대해 더 탐색하고 싶다면, DiffX 파일 형식 사양서와 예제 파일과 같은 자료를 참고할 수 있습니다.

이 글은 NetBSD 10.1의 설치 과정과 그 설치 프로그램인 sysinst에 대한 리뷰입니다. 저자는 운영 체제를 설치하면서 느낀 점을 공유하며, 특히 새로운 사용자에게 개선이 필요한 부분에 초점을 맞추고 있습니다.

설치 프로그램에 대한 개요에서 저자는 NetBSD의 sysinst를 다른 BSD 설치 프로그램과 비교합니다. 메뉴 기반 인터페이스가 특징이지만, 초보자에게는 독특한 어려움이 있다는 점도 언급합니다.

언어 및 키보드 설정 부분에서는 설치 프로그램이 영어 외에 몇 가지 언어만 지원하며, 키보드 레이아웃 선택이 제한적이라는 점을 지적합니다. 그러나 몇 가지 독특한 옵션도 포함되어 있습니다.

설치 과정은 주 메뉴가 간단하지만, 특정 화면에서는 명확한 설명이 부족하다는 점을 저자는 지적합니다. 특히 파티션 설정과 설치 대상을 선택하는 과정에서 혼란스러운 부분이 많습니다.

파티셔닝 과정은 혼란스럽고, 선택 후 변경할 수 있는 옵션이 제한적입니다. 저자는 명확성과 사용자 제어를 위한 개선이 필요하다고 제안합니다.

시스템 구성에서는 루트 비밀번호 설정과 네트워크 설정을 위한 옵션이 제공되지만, 일부 지침이 특히 초보자에게는 더 명확할 필요가 있습니다.

설치 중 저자는 읽기 전용 파일 시스템과 시스템 오류 등 다양한 기술적 문제를 경험했습니다. 이는 최신 시스템에 대한 더 나은 문서화와 지원이 필요하다는 점을 강조합니다.

결론적으로 저자는 설치 프로그램의 전반적인 흐름을 긍정적으로 평가하면서도 개선의 여지가 있다고 봅니다. 앞으로의 업데이트가 문제를 해결하고 설치 과정을 더 사용자 친화적으로 만들어주기를 희망합니다.

글은 다음 편에서 DragonFly BSD의 설치 프로그램에 대한 내용을 다룰 것이라는 예고로 마무리됩니다.

Purism은 사용자 프라이버시를 존중하는 아름답고 안전한 노트북, 태블릿, PC, 그리고 휴대폰을 제공합니다.

최근 기사에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다. 첫째, Purism과 미국에서 제조된 리버티 폰에 대한 특집 기사가 2025년 6월 5일에 발표되었습니다. 둘째, 구글의 안드로이드 사이드로딩 제한과 이것이 사용자 자유에 미치는 영향에 대한 기사가 2025년 6월 4일에 나왔습니다. 셋째, 2025년 4월부터 5월까지 진행된 PureOS 크림슨 개발에 대한 보고서가 2025년 5월 16일에 발표되었습니다.

이 기사는 기술 혁명이 경제를 어떻게 변화시키는지를 다루고 있습니다. 기술 혁명은 가치 창출과 분배 방식을 변화시키며, 각 혁명은 한 형태의 가치를 다른 형태로 전환하는 핵심 변환을 특징으로 합니다. 이러한 변환은 인프라 확장, 거리와 시간을 줄이는 도구, 필수 자원, 그리고 행정 혁신에 의해 지원됩니다.

핵심 포인트는 다음과 같습니다. 첫째, 핵심 변환은 노동을 음식으로, 정보는 행동으로 효율적으로 전환하는 새로운 능력을 의미합니다. 둘째, 인프라 확장은 핵심 변환을 반복적이고 비용 효율적으로 적용할 수 있는 시스템을 말합니다. 셋째, 시공간 압축은 경제적 상호작용의 거리와 속도를 단축시키는 혁신을 포함합니다. 넷째, 핵심 자원은 가치 전환에 필요한 필수적인 물리적 또는 무형의 투입물을 의미합니다. 다섯째, 경제 모드는 각 혁명이 가치를 창출하는 고유한 방식을 가지고 있음을 나타냅니다. 여섯째, 중앙집중화와 분산화의 흐름은 초기에는 효율성을 위해 중앙집중화되다가 기술이 성숙함에 따라 분산화로 전환됩니다. 마지막으로, 행정 혁신은 다양한 지역에서 기술 혁명을 지원하는 도구와 기준을 포함합니다.

이 기사는 농업에서 인공지능에 이르기까지 여섯 가지 주요 혁명을 설명하며, 각 혁명이 이전 혁명을 기반으로 발전해 나간다고 강조합니다. 새로운 기술의 이점을 극대화하기 위해 인프라, 기준, 그리고 공정한 접근에 대한 투자의 중요성을 강조합니다.

양자 컴퓨팅과 같은 기술 발전의 미래는 잠재적으로 혁신적일 수 있지만, 기본적인 인프라에 의존하고 있습니다. 정책 입안자들은 광범위한 접근을 보장하고 불평등을 최소화하기 위해 개방형 기준과 디지털 인프라를 만드는 데 집중할 것을 권장받고 있습니다.

저자는 Klarna의 핵심 시스템에서 10년간의 경험을 바탕으로 The BEAM Book을 집필했습니다. BEAM에서의 작은 지연이 큰 문제를 일으킬 수 있다는 점을 이해하게 되었기 때문입니다. 이 프로젝트는 2012년에 간단한 DocBook 파일로 시작되었고, 여러 도전 과제를 겪으면서 발전해왔습니다. 그 과정에서 두 번의 출판 계약이 취소되는 어려움도 있었지만, 저자는 BEAM 아키텍처에 대한 깊은 이해와 커뮤니티의 격려 덕분에 포기하지 않고 계속 진행했습니다.

이 책은 Erlang이나 Elixir 시스템에서 일하는 엔지니어들을 위한 것으로, 프로세스 관리, 메모리 처리, 가비지 컬렉션, 디버깅, 성능 조정 등 필수적인 주제를 다룹니다. 저자는 집필 과정에서 인내심, 커뮤니티의 지원, 그리고 명확한 마감일의 중요성을 강조합니다.

The BEAM Book 1.0은 현재 아마존에서 구매할 수 있으며, 독자들은 이 책의 지속적인 발전에 기여할 수 있도록 권장받고 있습니다. 저자는 또한 BEAM 내부를 깊이 탐구하고자 하는 팀을 위한 워크숍도 제공합니다.

요약이 없습니다.

저자는 Mapbox에 합류하게 되어 매우 기쁘다고 전하며, 특히 면접 과정에서의 비난 없는 사후 분석 작업을 칭찬합니다. 사후 분석은 사건 발생 후에 어떤 문제가 있었는지, 그리고 앞으로 어떻게 예방할 수 있을지를 분석하는 문서로, 개인을 비난하기보다는 과정에 초점을 맞춥니다. 이러한 작업은 지원자의 서면 의사소통 능력, 공감 능력, 비판적 사고를 평가하는 데 도움이 됩니다.

저자는 개인적인 항해 경험을 이야기합니다. 그 과정에서 배의 마스트에서 지지대가 떨어져 마스트가 부러지는 사고가 발생했습니다. 예상치 못한 고장에도 불구하고 상황을 수습하고 안전하게 돌아올 수 있었습니다. 저자는 이 사건의 여러 근본 원인을 파악했으며, 장비 유지보수의 필요성과 압박 속에서 침착함을 유지하는 것의 중요성을 강조합니다.

주요 교훈으로는 적절한 장비 점검의 중요성, 여러 가지 고장이 겹칠 때의 위험, 그리고 스트레스가 많은 상황에서 의사결정 연습이 필요하다는 점을 들 수 있습니다. 이러한 연습은 비상 상황에 대한 대응 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

퀸의 상징적인 곡 "Bohemian Rhapsody"는 1960년대 후반 프레디 머큐리가 학생 시절에 개발했습니다. 처음에는 여러 아이디어의 모음에 불과했지만, 다양한 음악 스타일이 혼합된 6분짜리 록 오페라로 발전했습니다. 밴드는 1975년에 이 곡을 녹음하며 몇 주 동안 완벽하게 다듬고 독특한 사운드를 만들기 위해 여러 개의 보컬을 겹쳤습니다.

이 곡은 등장인물과 주제를 언급하는 상상력이 풍부한 가사를 담고 있어 머큐리의 복잡한 성격을 드러냅니다. 처음에는 음반 회사가 이렇게 긴 곡을 싱글로 발매하는 것에 주저했지만, "Bohemian Rhapsody"는 큰 인기를 얻어 영국 차트에서 9주 동안 1위를 기록하고, 지지하는 DJ 덕분에 방송에서도 많이 틀어졌습니다.

이 곡에 맞춰 제작된 뮤직 비디오는 혁신적이었고, 곡의 인기를 더욱 높이는 데 기여했습니다. 1975년 10월 31일에 공개된 이 비디오는 퀸의 대표작 중 하나로 빠르게 자리 잡았으며, 지금까지도 많은 찬사를 받고 스트리밍 기록을 세우고 있습니다. 머큐리는 이 곡이 판타지적인 특성을 지니고 있다고 믿었으며, 청중이 각자 의미를 해석하도록 초대했습니다.

피츠버그 대학교의 새로운 연구는 뇌가 적응하고 학습하는 방식에 대한 오랜 믿음에 도전하고 있습니다. 연구자들은 뇌가 자발적인 신호와 유도된 신호를 처리하기 위해 서로 다른 영역을 사용한다는 사실을 발견했습니다. 자발적인 신호는 무작위로 발생하는 반면, 유도된 신호는 감각 입력에 의해 촉발됩니다. 이 연구는 올리버 슐뤼터가 이끌었으며 Science Advances에 발표되었습니다. 이 발견은 뇌가 안정성을 유지하면서도 학습을 위한 유연성을 가질 수 있음을 시사합니다.

연구는 주 시각 피질에 초점을 맞추었으며, 유도된 신호는 시각 입력에 따라 강화되는 반면, 자발적인 신호는 일정한 수준에 머무르는 것을 관찰했습니다. 이는 각 신호에 대해 서로 다른 조절 메커니즘이 작용하고 있음을 나타냅니다. 이러한 분리는 일관된 배경 활동을 유지하면서도 뇌가 학습에 중요한 경로를 개발할 수 있도록 돕습니다.

이 연구 결과는 자폐증이나 알츠하이머병과 같은 장애를 이해하는 데 중요한 의미를 가질 수 있습니다. 정상적인 신호가 어떻게 방해받을 수 있는지를 보여주기 때문입니다. 전반적으로 이 연구는 뇌가 기능의 안정성과 유연성을 조화롭게 유지하기 위해 사용하는 중요한 전략을 강조합니다.

저자는 Markdown 파일을 eBook과 정적 웹사이트로 변환하는 eBook 생성기인 Little Webby Press의 새로운 버전을 만드는 경험에 대해 이야기합니다. 첫 번째 버전은 여러 프레임워크에 의존했고 복잡한 빌드 과정을 가지고 있어 저자는 이를 불편하게 느꼈습니다.

새로운 버전에서는 브라우저에서 직접 실행되는 간단한 빌드 없는 시스템을 목표로 했습니다. 사용자 인터페이스를 Svelte에서 Mithril로 변경하고, 기본적인 파일 처리 시스템을 새로 만들었습니다. 이러한 간소화된 접근 방식 덕분에 코드 양이 줄어들고 불필요한 의존성이 사라졌습니다.

새로운 애플리케이션은 사용자가 파일 폴더를 드래그 앤 드롭하여 책을 생성할 수 있게 해주며, eBook과 웹사이트를 만드는 간단한 과정을 제공합니다. 특히, 새로운 버전은 이전 버전보다 훨씬 빠르며, 작업을 몇 초가 아닌 몇 분의 일초 만에 완료할 수 있습니다.

저자는 앞으로 빌드 없는 웹 애플리케이션 개발에 집중하고 싶다는 의사를 밝히며, 개발 과정에서 즐거움을 느끼는 것이 중요하다고 강조합니다.

두 번 손뼉을 치면 Chrome과 같은 애플리케이션을 열 수 있습니다. 이는 토니 스타크가 사용하는 방식과 유사합니다. 이 기능은 두 가지로 나눌 수 있습니다.

첫 번째는 애플리케이션 열기입니다. 스크립트를 사용하여 두 번 손뼉을 쳐서 Chrome이나 프레젠테이션 슬라이드를 열 수 있습니다. 두 번째는 음성 비서 활성화입니다. 역시 두 번 손뼉을 쳐서 음성 비서를 작동시킬 수 있습니다.

손뼉 감지 기술에 대해 설명하자면, 손뼉 소리를 샘플링하여 소리의 주파수를 분석했습니다. 대부분의 손뼉 소리는 1.4kHz에서 1.8kHz 사이에서 발생합니다. 이 주파수 범위에 집중할 수 있도록 필터를 만들었고, 두 번의 손뼉 소리를 인식하여 동작을 실행하도록 시스템을 설정했습니다.

필요한 소프트웨어는 다음과 같습니다. 애플리케이션을 열기 위해서는 numpy, pyaudio, scipy, pywin32가 필요하고, 음성 비서를 위해서는 PyAudio, pygame, SpeechRecognition, dotenv, gTTS, langchain, scipy를 사용해야 합니다.

마지막으로, Google API 키를 .env 파일에 설정하는 것을 잊지 마세요. Google은 무료 사용량을 제공하는 계층이 있습니다.

최근 보고서에 따르면, 근로자 감시 기술이 증가하고 있으며, 이는 주로 벤처 자본의 지원을 받아 개발도상국에서 규제가 적은 환경에서 더욱 두드러지고 있습니다. 이러한 '보스웨어' 제품을 만드는 스타트업들이 빠르게 성장하고 있으며, 생체 인식 추적 및 인공지능(AI)과 같은 도구를 사용해 근로자를 감시하고 관리하고 있습니다.

보고서의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 감시 기술의 성장입니다. 많은 스타트업들이 고급 기술을 활용해 근로자를 추적하고 감독하고 있으며, 이로 인해 근로자들은 스트레스를 느끼고 자율성을 잃는 경우가 많습니다. 둘째, 근로자들에게 미치는 영향입니다. 긱 경제에서 일하는 근로자들은 지속적인 감시에 불편함을 느끼며, 자신의 일에 대한 통제력이 줄어든다고 말합니다. 예를 들어, 차량 공유 서비스의 운전사들은 자신의 성과를 추적하는 앱으로 인해 감시받고 있다고 느낍니다.

셋째, 규제의 어려움입니다. 일부 국가에서는 데이터 보호 법률이 있지만, 그 집행이 일관되지 않아 이러한 기술들이 적절한 감독 없이 확산되고 있습니다. 넷째, 감시 도구의 종류입니다. 보고서는 다양한 감시 기술의 사용 사례를 설명하고 있습니다. 여기에는 지리적 위치와 생체 인식을 이용한 시간 기록 시스템, 생체 인식 신원 확인 도구, 근로자 생산성을 추적하는 성과 모니터링 플랫폼, 인사 기능을 위한 알고리즘 관리, 실시간 데이터를 기반으로 작업을 관리하는 긱 근로자용 앱 등이 포함됩니다.

전반적으로 이 보고서는 근로자 감시가 증가하는 우려스러운 추세를 보여주며, 이는 개인 정보 보호와 근로자 권리에 대한 문제를 제기하고 있습니다.

Click-V는 ClickHouse SQL을 이용해 작동하는 RISC-V 에뮬레이터로, ClickHouse를 튜링 완전하게 만들어줍니다. 현재 이 프로젝트는 사용자 친화적이지 않으며, 주로 개발자를 위한 백업 역할을 하고 있습니다.

이 에뮬레이터는 특정 SQL 명령어에 반응하여 RISC-V 작업을 시뮬레이션합니다. 이를 위해 물리화된 뷰와 Null 테이블을 사용하여 명령어를 처리합니다. 레지스터와 메모리에 데이터를 읽고 쓸 수 있으며, ClickOS 사용자 정의 함수(UDF)를 통해 콘솔 출력과 파일 작업도 지원합니다.

현재 에뮬레이터의 성능은 ClickHouse의 키-값 저장 로직에 있는 버그로 인해 약 17Hz로 제한되어 있습니다. 이 문제는 메모리와 레지스터 접근 방식에 영향을 미칩니다. Redis를 저장소로 사용할 경우 속도가 더 빠르지만, 여전히 성능 문제를 겪고 있습니다.

에뮬레이터를 실행하려면 ClickHouse 버전 25와 메모리를 위한 Redis 서버를 설정해야 합니다. RISC-V 프로그램을 로드한 후 특정 SQL 명령어를 사용하여 프로그램을 실행하고 모니터링할 수 있습니다. 프로그램 상태, 레지스터, 메모리를 확인할 수 있는 다양한 명령어가 제공됩니다.

에뮬레이터의 주요 구성 요소로는 ClickHouse가 필수적이며, 클락이 에뮬레이션 속도를 관리합니다. ClickOS는 에뮬레이터가 외부 시스템에 접근하고 파일 처리와 같은 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다. 메모리 관리는 Redis를 사용하여 빠른 인메모리 저장을 지원하지만, ClickHouse의 쿼리 처리로 인해 성능 문제가 발생합니다.

테스트와 아키텍처에는 명령어 준수를 검증하기 위한 테스트 스위트가 포함되어 있습니다. 아키텍처는 클락, 프로그램 카운터, 메모리, 레지스터, 명령어, 시스템 호출로 구성되어 있습니다.

결론적으로 Click-V는 ClickHouse의 기능을 보여주는 혁신적인 에뮬레이터이지만, 해결해야 할 성능 문제들이 존재합니다.

요약이 없습니다.

앤트로픽이 미국 국가 안보 고객을 위해 특별히 설계된 새로운 AI 모델 세트인 클로드 고브(Claude Gov)를 출시했습니다. 이 모델들은 정부 기관의 피드백을 바탕으로 개발되었으며, 광범위한 안전성 테스트를 통과했습니다. 국가 안보 작전의 독특한 요구를 충족하기 위해 설계되어, 기밀 정보 처리, 정보 문서 이해, 사이버 보안 분석 등의 기능이 향상되었습니다.

클로드 고브 모델은 전략 계획, 운영 지원, 위협 평가 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 이 모델에 대한 접근은 기밀 환경에서 허가된 인원으로 제한됩니다. 더 많은 정보가 필요한 기관은 앤트로픽의 공공 부서 팀에 문의할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

App Build라는 오픈소스 AI 도구는 개발자들이 Neon 플랫폼에서 처음부터 전체 스택 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕습니다. 기본적으로 이 애플리케이션은 Neon Postgres와 Neon Auth를 사용하지만, 개발자들은 원할 경우 자신만의 템플릿을 사용할 수도 있습니다. 이 도구는 로컬 우선(Local-first)으로 설계되었으며, Neon을 활용하고자 하는 다른 코드 생성 제품들의 참고 자료로도 활용됩니다. 더 자세한 내용은 출시 블로그 게시물을 확인하면 됩니다.

요약이 없습니다.

Quarkdown은 인쇄 가능한 책과 인터랙티브 프레젠테이션을 만들기 위해 Markdown을 사용하는 현대적인 조판 시스템입니다. 전통적인 Markdown을 확장하여 강력한 스크립팅 기능을 제공하며, 이를 통해 동적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Quarkdown의 주요 특징으로는 CommonMark와 GitHub Flavored Markdown을 기반으로 한 Markdown 확장 기능이 있습니다. 이 시스템은 추가적인 기능을 포함하고 있습니다. 사용자는 함수 작성과 사용자 정의 라이브러리 생성을 통해 표준 Markdown으로는 구현할 수 없는 복잡한 콘텐츠를 만들 수 있습니다. Quarkdown은 HTML 및 PDF 문서, 슬라이드 및 페이지 형식의 출력 파일을 생성할 수 있습니다. 또한 빠른 컴파일과 실시간 미리보기 옵션을 제공합니다.

시작하는 방법은 간단합니다. 먼저 소프트웨어를 다운로드하거나 소스에서 빌드해야 하며, Java 17 이상이 필요합니다. 프로젝트 마법사를 사용하여 쉽게 설정하거나 수동으로 .qmd 파일을 생성할 수 있습니다. 간단한 명령어로 프로젝트를 컴파일하여 출력 파일을 생성할 수 있습니다.

기여는 환영하며, 프로젝트를 지원하는 후원자들에 대한 감사도 포함되어 있습니다. Quarkdown의 로고는 완전성과 풍부함에 대한 프로젝트의 초점을 상징하며, 물질의 기본 구성 요소인 쿼크의 구조에서 영감을 받았습니다. 더 많은 정보는 온라인에서 제공되는 위키와 데모를 참조하면 됩니다.

구글이 검색 엔진에 AI 모드를 도입합니다. 이 새로운 기능은 사용자가 검색 결과와 상호작용하는 방식을 개선하기 위해 설계되었습니다. AI 모드를 통해 사용자는 자연어로 복잡한 질문을 하고, 핵심 정보와 추가 탐색을 위한 링크가 포함된 명확한 AI 생성 응답을 받을 수 있습니다.

AI 모드는 사용자 행동과 피드백을 바탕으로 개발되어 검색을 더 직관적이고 대화식으로 만드는 데 중점을 두었습니다. 새로운 인터페이스는 더 길고 자세한 질문을 장려하며, 쉽게 후속 질문을 할 수 있는 옵션을 제공합니다. 정보는 더 조직적이고 이해하기 쉬운 형식으로 제시됩니다.

이 기능은 이전의 AI 개요 기능을 기반으로 하며, 이는 검색 결과 상단에 빠른 AI 생성 요약을 제공했습니다. 사용자들은 이러한 응답이 더 일관되고 예측 가능하길 원했습니다. 구글은 AI 파워 사용자들과의 협력을 통해 그들의 요구를 이해하고 AI 모드 경험을 개선하기 위한 노력을 기울였습니다.

구글은 이미 진전을 이루었지만, 사용자 경험을 더욱 향상시키기 위해 해야 할 일이 남아 있다고 인정하고 있습니다. AI 모드는 곧 미국에서 사용할 수 있으며, 이후 몇 달 동안 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

소셜 네트워크 X는 개발자 계약을 업데이트하여 제3자가 자사의 콘텐츠를 사용해 대규모 AI 모델을 훈련하는 것을 금지했습니다. 새로운 규정은 X의 API나 콘텐츠를 이러한 목적으로 사용하는 것을 금지합니다. 이 변화는 엘론 머스크의 AI 회사인 xAI가 X를 인수한 이후에 이루어졌으며, 경쟁자로부터 데이터를 보호하려는 목적이 있습니다.

이전에는 X가 개인정보 보호 정책을 수정하여 공개 데이터를 AI 모델 훈련에 사용할 수 있도록 허용했지만, 이번 새로운 제한은 그와 반대되는 내용입니다. 레딧과 브라우저 컴퍼니와 같은 다른 플랫폼들도 AI 크롤러의 접근을 차단하기 위한 조치를 시행하고 있습니다.

X는 이제 제3자가 자사의 콘텐츠를 AI 훈련에 사용하는 것을 금지했으며, 이러한 변화는 엘론 머스크의 X 인수와 관련이 있습니다. 다른 플랫폼들도 자사의 데이터에 대한 AI 접근을 제한하고 있습니다.