메타가 사용자들이 잘 모르는 사이에 개인 AI 채팅 내용을 공개 콘텐츠로 전환하고 있습니다. 모질라 커뮤니티는 메타에게 이를 중단하고 더 강력한 개인정보 보호 조치를 시행할 것을 촉구하고 있습니다. 이들은 다음과 같은 요구를 하고 있습니다.

모든 AI 상호작용은 기본적으로 비공개로 설정되어야 하며, 사용자가 명시적으로 동의할 경우에만 공개 공유가 가능해야 합니다. 또한, 얼마나 많은 사용자가 자신의 개인 정보를 무의식적으로 공유했는지에 대한 투명성을 요구하고 있습니다. 모든 메타 플랫폼에서 사용자 데이터가 AI 훈련에 사용되지 않도록 보호할 수 있는 간단한 옵트아웃 시스템도 필요하다고 주장합니다. 마지막으로, 개인 대화가 공개되었을 가능성이 있는 사용자에게 알림을 보내고, 그들이 자신의 콘텐츠를 영구적으로 삭제할 수 있도록 해야 한다고 강조하고 있습니다.

커뮤니티는 사람들이 자신이 공개적으로 이야기하고 있을 때, 특히 그것이 개인적이라고 생각할 경우 이를 알아야 한다고 믿고 있습니다. 이들은 메타의 더 나은 개인정보 보호 조치를 요구하는 데 다른 사람들도 지지해 줄 것을 초대하고 있습니다.

저장소 백업은 재해 복구에 필수적이지만, 저장소의 크기가 커질수록 신뢰할 수 있는 백업을 만드는 것이 어려워집니다. 예를 들어, 우리의 Rails 저장소를 백업하는 데 48시간이 걸렸고, 이로 인해 성능과 백업 빈도에 영향을 미쳤습니다.

문제의 원인은 복잡한 알고리즘으로 인해 확장성이 떨어지는 구식 Git 기능이었습니다. 이 기능을 변경함으로써 백업 시간을 크게 단축시켰고, 그 결과 비용 절감과 더 안전하고 확장 가능한 백업 전략을 마련할 수 있었습니다.

대규모 백업에서의 도전 과제는 다음과 같습니다. 첫째, 긴 백업 시간으로 인해 일정 조정이 복잡해집니다. 둘째, 높은 자원 사용으로 다른 작업에 방해가 될 수 있습니다. 셋째, 긴 프로세스 때문에 실패할 위험이 증가합니다. 넷째, 백업 중에 저장소가 변경되면 유효하지 않은 백업이 생성될 수 있습니다.

우리는 백업을 생성하는 Git 명령어인 git bundle create가 비효율적이라는 것을 발견했습니다. 이 명령어는 느린 방법으로 참조를 처리하여 참조 수가 증가할수록 성능이 저하되었습니다. 명령어의 성능을 분석한 결과 병목 현상을 확인하고, 중첩 루프 대신 더 효율적인 매핑 시스템을 사용하여 개선했습니다.

이러한 변화로 인해 가장 큰 저장소의 백업 시간이 48시간에서 단 41분으로 줄어들었습니다. 이로 인해 얻은 이점은 다음과 같습니다. 빠르고 신뢰할 수 있는 백업이 가능해져 정기적인 일정에 맞출 수 있으며, 작업에 방해가 되지 않습니다. 또한, 복구 시간이 단축되어 비상 시 데이터 손실 위험이 줄어듭니다. 서버 자원 소비도 줄어들어 비용 절감 효과가 있습니다.

모든 GitLab 고객은 이제 이러한 개선 사항을 활용할 수 있으며, 별도의 설정 변경이 필요하지 않습니다. 이 개선은 GitLab 사용자에게만 이익을 주는 것이 아니라, 더 넓은 Git 커뮤니티에도 기여합니다. 우리는 성능과 확장성을 더욱 향상시키기 위해 지속적으로 시스템 개선 작업을 진행하고 있습니다.

Odyc.js는 프로그래밍 기술이 없어도 비디오 게임을 만들 수 있게 해주는 간단한 자바스크립트 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 자신만의 게임을 만들 수 있고, 갤러리에서 다양한 예제를 탐색할 수 있습니다.

웹사이트가 사용자의 브라우저를 확인하고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결하는 데 도움이 되는 링크가 제공됩니다.

이 가이드는 저자가 복잡한 C 프로그램을 웹 애플리케이션으로 변환하는 경험을 다루고 있습니다. 이 과정에서 WebAssembly(WASM)와 Emscripten을 사용했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 루빅스 큐브 해결기를 위한 웹 앱을 만들고자 했으며, 웹 개발의 도전과 학습 과정을 강조했습니다. 특히 C/C++에 익숙한 사람들에게는 더욱 많은 어려움이 있었습니다.

WebAssembly는 브라우저에서 고성능 애플리케이션을 실행할 수 있게 해주며, JavaScript보다 더 빠른 속도를 제공합니다. 모든 주요 브라우저에서 지원되며, 개발자들이 C/C++ 코드를 웹에서 사용할 수 있도록 포팅할 수 있게 해줍니다.

이 튜토리얼을 따라 하려면 Emscripten이 설치된 환경과 웹 서버가 필요합니다. 저자는 간단한 "Hello World" 예제를 제공하여 C 코드를 WASM으로 컴파일하고 브라우저에서 실행하는 방법을 보여줍니다.

저자는 C 라이브러리에서 함수를 생성하고 이를 JavaScript에서 사용할 수 있도록 내보내는 방법을 설명합니다. 여기에는 비동기 작업 처리와 콜백 사용이 포함됩니다.

가이드는 웹 애플리케이션에서 멀티스레딩을 구현하는 방법도 다루고 있습니다. 이는 성능에 유리하며, 특히 소수 계산과 같은 계산 작업에서 유용합니다.

저자는 무거운 계산을 수행할 때 메인 스레드의 반응성을 유지하기 위해 웹 워커를 사용하는 방법에 대해서도 설명합니다.

튜토리얼에서는 IndexedDB를 사용하여 브라우저에서 데이터를 지속적으로 저장하는 방법도 설명합니다. 이를 통해 이후 세션에서 더 빠르게 접근할 수 있습니다.

저자는 웹 개발의 복잡성에 대해 반성하며, Emscripten이 일부 측면을 단순화하긴 하지만, 개발자들은 여전히 기본 웹 기술을 이해해야 한다고 강조합니다.

이 경험은 도전적이었지만 보람도 있었으며, C/C++로 웹 개발을 하는 데 유용한 통찰을 제공했습니다. 저자는 독자들에게 학습 과정을 받아들이고 자신이 작업하는 시스템을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

이 가이드는 실용적인 예제와 개인적인 반성을 결합하여 C/C++ 개발자들이 웹 개발로 전환하는 데 도움을 주고자 합니다.

벨 연구소는 혁신적인 기여로 잘 알려진 연구 기관으로, 트랜지스터 발명과 다양한 분야의 발전을 이끌었습니다. 이곳은 알렉산더 그레이엄 벨과 머빈 켈리 같은 지도자들 아래에서 번창했으며, 연구자들이 세세한 관리 없이 자유롭게 탐구하고 혁신할 수 있는 환경을 조성했습니다.

하지만 역사적인 성공에도 불구하고, 현대의 연구 환경은 성과 지표와 책임감에 의해 창의성과 혁신을 저해하고 있다는 주장이 제기됩니다. 벨 연구소가 연구자들에게 제공했던 열린 지원과 현재의 학문 문화는 대조적입니다. 오늘날 과학자들은 실제 연구보다 서류 작업에 더 많은 시간을 할애하고 있습니다. 이러한 변화는 젊은 과학자들이 자신의 연구실을 이끌기 어렵게 만들고, 혁신적인 작업을 저해하고 있습니다.

저자는 벨 연구소의 성공을 재현하기 위해서는 조직이 재능 있는 개인에게 자율성과 아이디어를 탐구할 수 있는 공간을 제공해야 한다고 주장합니다. 마지막으로, 특정 벤처 캐피탈 회사들이 벨 연구소의 양육적인 분위기를 모방하고 혁신적인 사고를 장려할 수 있는 새로운 이니셔티브에 대한 희망을 표현합니다.

이 논문은 2025년 CVPR에서 발표된 "FreeTimeGS"라는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 복잡한 움직임을 가진 동적 3D 장면을 실시간으로 생성하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이전의 접근 방식들은 변형 필드를 최적화하는 데 어려움을 겪어 이러한 장면을 정확하게 모델링하는 데 한계가 있었습니다. FreeTimeGS는 시간과 장소에 구애받지 않고 존재할 수 있는 가우시안 프리미티브를 활용하는 유연한 4D 표현 방식을 사용합니다. 각 가우시안은 시간이 지남에 따라 움직일 수 있도록 돕는 운동 함수를 가지고 있어 장면의 중복성을 줄입니다.

이 방법은 최근 기술들과 비교했을 때 렌더링 품질을 크게 향상시킵니다. 논문에서는 4D 정규화 손실과 렌더링 손실을 사용하여 여러 비디오 뷰에서 장면을 재구성하는 방법을 상세히 설명합니다. 다른 방법들과의 비교 및 시연도 포함되어 있으며, 코드도 다른 사람들이 사용할 수 있도록 공개될 예정입니다.

이 연구는 저장대학교와 지리 자동차 연구소의 팀이 공동으로 진행했으며, 여러 저자들이 동등하게 기여했습니다.

이 글에서는 셸 히스토리 관리에 대한 아이디어를 다루고 있습니다. 이는 사이먼 타탐이 unset HISTFILE 명령어를 사용하여 셸의 히스토리 파일을 비활성화하는 방법에서 비롯되었습니다. 이렇게 하면 그는 명령어 히스토리를 단기적으로 유지하고 한 세션 내에서만 국한시켜 실패한 시도의 혼잡함을 피할 수 있습니다.

히스토리 파일에 의존하는 대신, 그는 .bashrc 파일의 함수나 메모와 같은 다른 방법으로 유용한 명령어를 저장합니다. 이러한 접근 방식은 그가 작동하는 명령어만 유지하고 실수는 버릴 수 있도록 도와줍니다.

저자는 자신의 zsh 환경에서는 거의 10,000개의 명령어를 저장하는 긴 히스토리를 유지하는 것과 대조합니다. 그들은 실패한 명령어를 저장하지 않는 것이 불필요한 공간을 차지하고 나중에 혼란을 초래할 수 있다는 점에서 이점이 있음을 인정합니다.

히스토리를 관리하기 위해 저자는 smite라는 함수를 만들었습니다. 이 함수는 사용자가 히스토리에서 명령어를 쉽게 삭제할 수 있도록 도와줍니다. 또한 이 함수는 히스토리를 사용자 친화적인 방식으로 표시하여 여러 명령어를 한 번에 선택하고 제거할 수 있게 해줍니다.

결론적으로, 이 글은 독자들에게 자신의 셸 히스토리 관리 방식을 다시 생각해보고, 더 유용하고 덜 혼잡하게 만들기 위한 개선 방안을 고려해보라고 권장합니다.

저자는 Rust 프로젝트 작업 중 "열린 파일이 너무 많음"이라는 오류를 만났습니다. 이 오류는 cargo test 명령어로 테스트를 실행할 때 발생했으며, 모든 테스트가 실패했습니다. 오류 메시지는 프로그램이 열린 파일을 추적하기 위해 운영 체제가 사용하는 정수인 파일 디스크립터의 한도를 초과했음을 나타냈습니다.

유닉스 시스템에서 파일 디스크립터는 일반 파일, 디렉토리, 파이프, 소켓, 장치 등 다양한 자원을 나타낼 수 있습니다. 각 프로세스는 동시에 열 수 있는 파일 디스크립터의 수에 제한이 있습니다. macOS에서는 시스템 전체에서 최대 245,760개의 파일 디스크립터를 사용할 수 있으며, 각 프로세스는 최대 122,880개를 열 수 있습니다. 저자의 경우 사용자 프로세스에 대한 기본 "소프트" 한도는 256으로 설정되어 있었습니다.

문제를 해결하기 위해 저자는 테스트를 실행하는 동안 열린 파일 디스크립터의 수를 모니터링하는 스크립트를 작성했습니다. 테스트가 실패하기 전에 열린 파일의 수가 237에 도달했으며, 이는 소프트 한도에 가까운 수치였습니다. 해결책은 ulimit 명령어를 사용하여 소프트 한도를 256에서 8192로 늘리는 것이었습니다. 이 변경으로 테스트가 오류 없이 성공적으로 실행될 수 있었습니다.

이번 경험을 통해 저자는 파일 디스크립터에 대해 배우고 유닉스 계열 시스템에서 이를 관리하는 방법을 익혔습니다. 이는 향후 프로젝트에 유용한 교훈이 되었습니다.

요약이 없습니다.

샌디아 국립 연구소는 SpiNNaker 2라는 새로운 슈퍼컴퓨터를 출시했습니다. 이 컴퓨터는 전통적인 GPU나 내부 저장 장치를 사용하지 않고 인간 뇌의 신경 구조를 모방하도록 설계되었습니다. SpiNNcloud와의 협력으로 개발된 이 시스템은 1억 5천만에서 1억 8천만 개의 뉴런을 시뮬레이션할 수 있으며, 전 세계에서 가장 뛰어난 뇌 영감을 받은 플랫폼 중 하나입니다.

SpiNNaker 2는 서버 보드당 48개의 칩을 갖추고 있으며, 각 칩에는 152개의 처리 코어가 포함되어 있습니다. 이 시스템은 고속 통신 시스템을 활용하여 효율적으로 작동하며, 데이터를 디스크가 아닌 빠른 SRAM과 DRAM에 저장합니다. 이 슈퍼컴퓨터는 미국의 핵 억제 능력을 향상시키기 위한 NNSA의 지원을 받는 더 큰 프로젝트의 일환으로, 첨단 신경형 컴퓨팅을 통해 개발되었습니다.

이 시스템은 총 17만 5천 개의 코어를 가지고 있으며, 기존의 고성능 컴퓨팅 시스템과 연결되어 국가 안보 응용 프로그램에 필요한 복잡한 시뮬레이션과 계산에 적합합니다. 또한, 전통적인 GPU 시스템에 비해 에너지 효율성이 더 높도록 설계되었습니다.

프랑스 법원이 NordVPN, CyberGhost, Surfshark, ExpressVPN, ProtonVPN 등 주요 VPN 제공업체들에게 약 200개의 불법 사이트 도메인에 대한 접근을 차단하라는 명령을 내렸습니다. 이 결정은 다양한 스포츠 이벤트 방송 권리를 가진 Canal+ 그룹의 법적 조치에 따른 것입니다. Canal+ 그룹은 VPN 사용자가 축구와 럭비 경기의 불법 스트리밍에 접근하고 있다고 주장했습니다.

프랑스 법률(스포츠 코드 제 L. 333-10조)은 권리 보유자가 자신의 권리를 침해하는 웹사이트에 대해 차단 조치를 요청할 수 있도록 허용하고 있습니다. 처음에는 지역 인터넷 서비스 제공업체(ISP)에만 적용되었으나, 이제는 법원이 VPN도 해적 행위를 줄이는 데 도움을 줄 수 있는 중개자로 판단하여 적용 범위를 확대했습니다.

VPN 회사들은 관할권과 법 적용 가능성에 대해 이의를 제기했지만, 법원은 이러한 주장을 기각했습니다. 법원은 VPN이 프랑스 영토 내에서 지정된 불법 사이트에 대한 접근을 차단하기 위한 조치를 취해야 한다고 밝혔습니다. 차단 조치는 해외 지역을 포함하여 3일 이내에 시행되어야 하며, 비용은 관련 당사자들 간에 분담됩니다.

차단된 많은 웹사이트는 이미 이전의 불법 행위로 인해 프랑스 ISP에 의해 제한을 받고 있었습니다. 이번 결정은 프랑스에서 온라인 해적 행위와의 싸움에서 중요한 진전을 나타냅니다.

데이브의 글은 작은 프로그래밍 언어와 소형 프로그램의 매력과 중요성에 대해 다룹니다. 그는 25줄짜리 자바스크립트 라이브러리나 46바이트의 포스 프로그램과 같은 작은 코드베이스가 더 이해하기 쉽고 큰 코드보다 덜 위협적이라고 강조합니다. 이러한 작은 프로그램은 프로그래밍 개념에 대한 기본적인 진리를 드러내고 호기심을 자극할 수 있습니다.

글에서는 포스, 리스프, 틱클(Tcl)과 같은 다양한 소형 언어를 언급하며, 이들 언어가 단순함에도 불구하고 강력한 기능을 제공한다고 설명합니다. 루아(Lua)는 간결한 핵심 언어로 주목받고 있으며, C와 자바스크립트와 같은 언어도 상대적으로 작은 핵심 요소를 가지고 있습니다.

데이브는 작은 프로그래밍 환경이 실험을 촉진하고 통제감을 제공한다고 강조합니다. 그는 미니어처에 대한 편안함과 매력을 설명하는 저자들을 인용하며, 작은 것들이 복잡한 주제를 관리 가능하게 배우고 마스터할 수 있게 해준다고 제안합니다. 전반적으로 작은 프로그램과 언어는 단순히 즐거운 것뿐만 아니라 의미가 있으며, 코딩의 단순함에서 오는 아름다움을 보여줍니다.

제공하신 내용이 불완전하거나 요약할 수 있는 정보가 부족한 것 같습니다. 더 많은 세부사항이나 맥락을 제공해 주실 수 있나요?

2025년 6월 5일, 한 콘텐츠 제작자가 Raspberry Pi 5에서 LibreELEC를 사용해 4K 비디오를 재생하는 내용의 영상으로 YouTube에서 두 번째 커뮤니티 가이드라인 위반 통지를 받았다고 보고했습니다. 불법 도구를 홍보하지 않았음에도 불구하고, 이 영상은 "위험하거나 해로운 콘텐츠"를 홍보했다는 이유로 삭제되었습니다. 제작자는 수십 년 동안 물리적 매체를 구매해왔으며, 네트워크 연결 저장장치(NAS)에서 합법적으로 획득한 콘텐츠만 사용하고 있다고 강조했습니다.

이번 사건은 처음이 아닙니다. 제작자는 이전에 Jellyfin을 시연하다가 경고를 받았지만, 그들의 항소가 빠르게 승인되었습니다. 이번 사건도 비슷할 것이라고 믿었는데, 영상은 백만 회 이상의 조회수를 기록했고, 1년 넘게 문제없이 올라와 있었기 때문입니다. 그러나 그들의 항소는 거부되었고, 심사자는 자가 호스팅 미디어가 해롭다고 주장했습니다.

이에 제작자는 영상을 인터넷 아카이브와 Floatplane에 재업로드하여 구독자들과 공유했습니다. 또한 Peertube와 같은 대체 플랫폼에서 콘텐츠 제작의 어려움에 대해 이야기했는데, 이러한 플랫폼은 현재 YouTube만큼의 관객 규모와 재정적 지속 가능성이 부족하다고 언급했습니다. 제작자는 Patreon과 다른 플랫폼에서 지지해주는 이들에게 감사의 뜻을 전했지만, YouTube의 광고 수익이 자신의 작업 자금 조달에 매우 중요하다는 점도 인정했습니다.

그들은 YouTube의 새로운 AI 기능이 영상을 요약하는 방식이 제작자들의 가시성에 영향을 미칠 수 있다는 우려를 표명했습니다. 게시물은 저작권, 콘텐츠 제작, YouTube와 같은 플랫폼에서 제작자들이 직면한 문제들에 대한 다양한 사용자들의 댓글로 마무리되었습니다.

이 글에서는 저자가 안드로이드 기기에서 전화 통화 중 DTMF(이중 주파수 다중 신호) 신호를 전송하는 솔루션을 만드는 경험을 다룹니다. 이 솔루션은 장애인을 돕기 위해 설계된 오픈 소스 디지털 어시스턴트인 LifeCompanion을 위한 것입니다. 이 어시스턴트는 플러그인을 통해 확장할 수 있습니다.

저자는 LifeCompanion의 통신 플러그인에서 DTMF 입력을 구현해야 했지만, 기존의 안드로이드 API는 앱이 기본 전화 앱이어야 한다고 요구했습니다. 이는 시간 제약으로 인해 실현 가능성이 낮았습니다. DTMF는 전화 통화 중 숫자나 코드를 입력하는 데 사용되지만, 플러그인의 원래 개발자들은 이 기능을 포함하지 않았습니다.

저자는 안드로이드 API의 playDtmfTone() 메서드를 사용해 보려 했지만, 기본 전화 앱 상태가 아니면 사용할 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 다양한 문서와 커뮤니티 포럼을 탐색했지만, 실용적인 해결책을 찾지 못했습니다. 그러던 중 안드로이드의 접근성 서비스를 활용하여 전화 화면에서 버튼 누르기를 시뮬레이션할 수 있다는 아이디어를 얻었습니다. 이 방법은 통화 화면이 활성화될 때를 감지하고 키패드를 열어 DTMF 톤을 전송하는 방식이었습니다.

저자는 접근성 이벤트를 감지하고 통화 화면이 활성화되어 있는지 확인하며 키패드와 상호작용하여 원하는 DTMF 입력을 전송하는 AccessibilityService를 만들었습니다. 초기 구현에서는 키패드가 깜빡이거나 버튼 누르기가 불안정한 문제들이 있었지만, 저자는 입력 중 키패드가 열려 있도록 논리를 개선하고 다이얼러 앱을 더 잘 감지하도록 수정했습니다.

여러 번의 반복과 개선 끝에, 이 솔루션은 어시스턴트가 DTMF 톤을 효과적으로 전송할 수 있게 해주었습니다. 이러한 과정은 표준 API가 없어서 복잡했지만, 저자는 안드로이드에서 이렇게 기본적인 기능을 구현하는 데 겪은 좌절감을 되새기며 접근성 서비스를 사용할 때 개발자들이 직면하는 도전 과제를 강조했습니다.

큐트 프레임워크는 2D 게임을 만들기 위한 C/C++ 도구로, 개발자들이 게임 로직에 스위프트를 사용할 수 있게 해줍니다. 이 가이드는 CMake를 사용하여 큐트 프레임워크 프로젝트를 설정하는 방법을 설명합니다.

먼저, 필요한 사항으로는 스위프트(버전 6 이상 권장)와 CMake(버전 4.0 이상), 그리고 CMake로 스위프트를 빌드하기 위해 필요한 닌자(Ninja)를 설치해야 합니다.

프로젝트를 설정하려면, 먼저 게임 프로젝트를 위한 새로운 디렉토리를 만들고 그 안으로 이동합니다. 그 다음, 다음과 같은 폴더 구조를 설정합니다. src 폴더에는 스위프트 소스 파일을, include 폴더에는 C 헤더 파일을 넣습니다. 프로젝트 구성 파일인 CMakeLists.txt를 만들고, 메인 스위프트 코드를 위한 src/main.swift 파일을 생성합니다. 또한, 스위프트와 C 간의 상호 운용성을 위해 include/shim.h와 include/module.modulemap 파일도 만들어야 합니다.

CMake 구성에서는 프로젝트를 정의하고, 사용할 언어(C, C++, 스위프트)를 설정하며, 소스 파일을 지정합니다. FetchContent를 사용하여 큐트 프레임워크를 의존성으로 포함시킵니다. 그리고 큐트 프레임워크와 연결된 실행 가능한 타겟을 생성합니다.

스위프트와의 상호 운용성을 위해 shim.h 파일에는 큐트 프레임워크 헤더를 포함하고, module.modulemap 파일에서는 스위프트에서 C 헤더를 가져오는 방법을 정의합니다.

게임 로직을 작성할 때는 main.swift 파일에 큐트 프레임워크를 사용하여 창을 만들고 회전하는 스프라이트를 생성하는 코드를 작성합니다.

프로젝트를 빌드하려면, 빌드 디렉토리를 만들고 CMake와 닌자를 사용하여 프로젝트를 구성한 후, 프로젝트를 빌드합니다. 실행 파일을 실행하여 게임을 시작할 수 있습니다.

이제 스위프트를 사용하여 게임을 개발할 수 있는 큐트 프레임워크 프로젝트가 설정되었습니다. C/C++의 성능을 활용하여 렌더링을 할 수 있습니다. 추가적인 탐색을 원한다면 문서를 확인하고 큐트 프레임워크 디스코드에 가입하여 지원을 받을 수 있습니다.

데비 마르(Debbie Marr)는 인텔에서 30년 이상 근무한 후 AheadComputing이라는 스타트업을 공동 설립했습니다. 그녀는 인텔에서 마이크로프로세서를 개발하는 데 기여했습니다. 현재 AheadComputing은 전직 인텔 직원들로 구성된 팀과 함께 RISC-V라는 개방형 아키텍처를 사용하여 새로운 유형의 마이크로프로세서를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 아키텍처는 라이선스 비용 없이 더 효율적이고 맞춤형 설계를 가능하게 합니다.

지난 1년 동안 설립된 AheadComputing은 인텔이 수십 년 동안 지배해온 전통적인 반도체 산업에 변화를 가져올 수 있는 위치에 있습니다. 이 회사는 마이크로프로세서의 미래가 개방형 표준에 있다고 믿으며, 이는 더 많은 혁신과 경쟁을 이끌어낼 수 있다고 주장합니다. 현재까지 2천200만 달러의 자금을 모금했으며, 기술 산업에서 주목받고 있습니다.

인텔이 어려움과 인력 감축에 직면한 가운데, 오리건주에서는 AheadComputing과 같은 새로운 스타트업들이 등장하고 있습니다. 이들은 변화하는 반도체 환경에서 지역의 중요성을 유지하려고 노력하고 있습니다. 창립자들은 대기업에서 일할 때보다 더 역동적이고 신속하게 일할 수 있는 기회에 대해 기대하고 있습니다.

웹 워크벤치에는 두 가지 버전이 있습니다. 하나는 라이브 URL인 lammpee.de이고, 다른 하나는 베타 URL인 beta.lammpee.de입니다.

URL에 특정 GET 매개변수를 추가하여 설정을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, "?no-boot"를 사용하면 부팅 시퀀스가 비활성화되고, "?no-webdos"는 웹도스 시퀀스를 비활성화합니다. "?no-cloud-storage"는 클라우드 저장소를 비활성화하며, "?start-command"는 부팅 후 초기 명령을 설정합니다. "?no-disk"는 플로피 디스크 힌트를 표시합니다.

예시 URL은 다음과 같습니다: https://lammpee.de/?no-boot&no-webdos&start-command=execute+%22DF2:Synthesizer.app%22

사용 가능한 프로그램 목록은 다음과 같습니다. 시계 프로그램은 여기에서 열 수 있고, 계산기 프로그램은 여기에서 사용할 수 있습니다. 클라우드 프로그램은 여기에서 열 수 있으며, 문서 편집기는 여기에서 접근할 수 있습니다. 문서 리더는 여기에서 열 수 있고, 말하기 프로그램은 여기에서 사용할 수 있습니다. 방명록은 여기에서 열 수 있으며, 웹 페인팅 프로그램은 여기에서 사용할 수 있습니다. 웹 기본 프로그램은 여기에서 열 수 있으며, 신디사이저는 여기에서 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 문 시티는 여기에서 열 수 있습니다.

타이거비틀(TigerBeetle)은 이중 입력 회계에 특화된 데이터베이스로, 안전성과 속도에 중점을 두고 설계되었습니다. 이 시스템은 금융 거래의 강력한 일관성을 보장하기 위해 뷰스탬프 복제(Viewstamped Replication, VR)라는 합의 프로토콜을 사용합니다. 타이거비틀은 높은 거래량에 최적화되어 있으며, 단일 노드에서 쓰기를 수행하고 배치 처리와 하드웨어 최적화 기법을 통해 성능을 향상시킵니다.

타이거비틀은 메모리 오류, 프로세스 충돌, 네트워크 문제 등 다양한 잠재적 문제를 해결하여 내결함성을 강조합니다. 단 하나의 복제본만으로도 데이터 안전성을 보장하며, 오류 조건에서 시스템 동작을 검증하기 위해 결정론적 시뮬레이션을 활용하여 철저한 테스트를 진행합니다.

타이거비틀의 데이터 모델은 이중 입력 회계에 맞춰져 있으며, 고정 크기의 불변 기록으로 계좌와 이체를 저장합니다. 모든 작업은 원자적이며, 요청의 배치가 완전히 성공하거나 실패합니다. 클라이언트 요청은 최대 8190개의 이벤트로 배치 처리되어 강력한 직렬성을 보장합니다.

종합적인 테스트 결과, 타이거비틀에서 몇 가지 문제와 개선 사항이 발견되었습니다. 요청이 타임아웃되지 않아 노드가 응답하지 않을 경우 무한 실패로 이어질 수 있습니다. 초기화되지 않은 메모리 접근과 세션 퇴출로 인한 클라이언트 충돌 문제가 있었으며, 이는 업데이트를 통해 해결되었습니다. 단일 노드가 실패할 때 지연 시간이 급증하는 현상이 발생하여, 이러한 상황에서 복구와 성능을 개선하기 위한 설계 변경이 필요했습니다. 특정 쿼리에 대한 결과가 불완전하게 나타나는 버그도 발견되었으며, 이는 수정되었습니다.

일부 성능 문제에도 불구하고 타이거비틀은 강력한 안전 보장을 유지하며, 다양한 오류를 처리하면서 데이터 무결성을 손상시키지 않습니다. 이 아키텍처는 견고한 작업을 지원하지만, 오류 처리와 노드 복구 과정에서 개선이 필요합니다.

앞으로의 계획에는 업그레이드 테스트 강화, 클라이언트의 오류 표현 개선, 실패한 노드에 대한 안전한 복구 방법 개발이 포함됩니다. 테스트 피드백에 대한 지속적인 개선이 타이거비틀의 신뢰성과 성능을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 사용자들은 논의된 수정 사항과 개선 사항을 활용하기 위해 최신 버전(0.16.43)으로 업그레이드할 것을 권장합니다.

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콜레코 아담 컴퓨터는 1983년 장난감 회사인 콜레코에 의해 가정용 컴퓨터 시장에서 코모도어 64와 경쟁하기 위해 출시되었습니다. 초기의 기대에도 불구하고 아담은 기대에 미치지 못하고 1985년에는 단종되었습니다.

콜레코는 성공적인 장난감과 콜레코 비전 게임 콘솔로 잘 알려져 있으며, 아담을 통해 컴퓨터 시장에 진입하고자 했습니다. 아담은 풀 키보드, 테이프 저장 장치, 번들 소프트웨어와 같은 기능을 갖추고 있었습니다. 그러나 아담은 생산 문제로 인해 가격이 비싸지고 출시가 지연되었습니다. 초기 가격은 525달러였으나, 이러한 문제로 인해 725달러로 상승했습니다.

콜레코는 1983년에 50만 대를 판매할 계획이었지만, 실제로는 약 10만 대만 생산되었고, 소매업체들로부터 높은 결함률이 보고되었습니다. 아담의 저장 시스템은 경쟁 제품보다 빠른 속도를 자랑했지만 결함이 있었고, 프린터는 소음이 크고 느린 디자인 문제를 안고 있었습니다. 아담이 출시될 즈음, 코모도어는 공급 문제를 해결하고 잘 팔리고 있었던 반면, 콜레코는 뒤처지고 있었습니다.

아담의 실패로 콜레코는 거의 5천만 달러의 손실을 입었고, 이는 결국 1988년 회사의 파산으로 이어졌습니다. 되돌아보면, 콜레코가 아담을 성공적으로 출시하고 문제를 해결했다면 컴퓨터 산업의 판도가 바뀌었을지도 모릅니다. 아담은 레트로 컴퓨팅 논의에서 여전히 관심의 대상이며, 1980년대의 가장 큰 실패 중 하나로 기억되고 있습니다.

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토카사우루스는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 새로운 추론 엔진으로, 고속 처리 작업을 효율적으로 수행하도록 설계되었습니다. 이 엔진은 스탠포드 대학교 팀에 의해 개발되었습니다.

토카사우루스의 주요 특징 중 하나는 처리량 최적화입니다. 이 엔진은 많은 입력을 빠르게 처리할 수 있도록 대량의 시퀀스를 신속하게 처리하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 개별 응답의 속도보다 많은 입력을 처리해야 하는 작업에 매우 중요합니다. 테스트 결과, 토카사우루스는 특정 벤치마크에서 vLLM 및 SGLang과 같은 기존 엔진보다 세 배 이상 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다.

소형 모델을 위한 최적화로는 CPU의 부담을 줄이는 방법이 있습니다. 토카사우루스는 많은 작업을 비동기식으로 처리하고 적응형으로 만들어 CPU의 작업량을 줄여 GPU로의 데이터 흐름을 원활하게 유지합니다. 또한, 입력 시퀀스에서 공유되는 접두사를 식별하고 활용하여 효율성을 높이는 동적 접두사 공유 기능이 있습니다. 이는 주의 메커니즘에 크게 의존하는 소형 모델에 특히 유리합니다.

대형 모델을 위한 최적화로는 파이프라인 병렬 처리 방법이 있습니다. 여러 GPU에서 빠른 연결 없이 작동하는 모델의 경우, 토카사우루스는 통신 지연을 최소화하기 위해 파이프라인 방식을 사용하여 처리량을 크게 향상시킵니다. NVLink가 있는 GPU의 경우, 비동기 텐서 병렬 처리를 통해 계산과 통신을 겹치게 하여 더 큰 배치 크기에서 성능을 개선합니다.

토카사우루스는 GitHub에서 사용할 수 있으며, pip를 통해 설치할 수 있습니다. 현재 다양한 모델 계열을 지원하며 데이터 처리에서 유연한 구성을 허용합니다. 토카사우루스는 LLM을 실행하는 효율성을 개선하는 것을 목표로 하며, 고속 처리 시나리오에서 언어 모델을 최적화하려는 연구자와 개발자에게 유용한 도구가 될 것입니다.

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py-pglite는 PostgreSQL 기능을 테스트에 활용할 수 있도록 도와주는 파이썬 테스트 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 전체 PostgreSQL 설치 없이도 테스트를 진행할 수 있습니다.

이 라이브러리의 장점은 여러 가지입니다. 첫째, 메모리 내 PostgreSQL을 사용하여 빠른 테스트 실행 속도를 제공합니다. 둘째, PostgreSQL 설치가 필요 없고 Node.js만 있으면 쉽게 설정할 수 있습니다. 셋째, SQLAlchemy와 SQLModel과 잘 호환되어 파이썬 사용자에게 친숙합니다. 넷째, 각 테스트가 독립적인 데이터베이스를 사용하여 테스트 간의 영향을 받지 않도록 합니다. 다섯째, 실제 PostgreSQL 기능을 완벽하게 지원합니다. 마지막으로, pytest에 바로 사용할 수 있는 고정 장치가 제공되어 통합이 용이합니다.

설치는 간단합니다. 기본적으로 pip install py-pglite 명령어로 설치할 수 있으며, SQLModel을 사용하려면 pip install "py-pglite[sqlmodel]", FastAPI와 함께 사용하려면 pip install "py-pglite[fastapi]", 개발용으로는 pip install "py-pglite[dev]"를 입력하면 됩니다.

이 라이브러리를 사용하기 위해서는 Python 3.10 이상, Node.js 20 이상, SQLAlchemy 2.0 이상이 필요합니다.

주요 기능으로는 데이터베이스 세션과 엔진을 위한 pytest 고정 장치를 제공하며, 데이터베이스의 생명주기와 정리를 자동으로 관리합니다. 또한, 타임아웃, 로깅, 소켓 경로와 같은 설정 옵션을 제공하고, 데이터 정리 및 스키마 생성과 같은 데이터베이스 작업을 위한 유틸리티 함수도 포함되어 있습니다.

사용 예로는 기본 테스트를 통해 모델을 정의하고 사용자를 생성 및 조회하는 테스트를 실행할 수 있습니다. FastAPI와 쉽게 통합하여 엔드포인트 테스트를 수행할 수 있으며, 복잡한 데이터베이스 상호작용을 테스트하는 것도 지원합니다.

기여는 환영하며, 이 라이브러리는 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다.

최고의 테스트 효율성을 위해 동일한 엔진을 사용하는 여러 데이터베이스 세션을 활용하고, 제공된 고정 장치를 이용하여 효율적인 테스트와 정리를 수행하는 것이 좋습니다. 이 라이브러리는 PostgreSQL 기능을 파이썬에서 활용하여 테스트 프로세스를 간소화하고자 하는 개발자에게 이상적입니다.

이 글에서는 Haskell로 작성된 APL(A Programming Language) 인터프리터 개발에 대해 다루고 있습니다. APL은 배열을 유일한 데이터 타입으로 사용하는 배열 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 간결하고 표현력이 뛰어난 문법을 가지고 있으며, 내장 함수에 대해 단일 유니코드 기호를 사용하여 고급 문제 해결을 장려합니다.

저자는 처음에 APL을 탐구하려고 했지만 Haskell이 더 도전적이라는 것을 알게 되었습니다. Haskell의 장점은 우아한 파싱과 함수 조합에 있지만, 상태 관리와 성능 문제는 어려울 수 있습니다. 인터프리터는 입력을 읽고, 토큰화하며, 구문 트리로 파싱하고, 트리를 평가한 후 결과를 출력하는 전형적인 구조를 따릅니다. 저자는 더 깊은 이해를 위해 파서를 처음부터 작성하기로 결정했습니다.

초기에는 문맥이 없는 파서였지만 APL의 요구 사항을 처리하기 위해 발전해야 했습니다. 여기에는 전역 변수 값과 같은 문맥의 필요성이 포함됩니다. 저자는 토큰과 파싱 구조를 일치시키기 위해 다양한 함수를 구현했습니다. 파서는 여러 차례의 버전을 거치며 설계를 개선했습니다. 최종 버전은 Haskell의 모나드와 응용 펑터를 활용하여 기능을 향상시키고 복잡성을 줄였습니다.

APL에서 함수 평가 과정은 간단하지만 상태와 잠재적인 부작용을 신중하게 처리해야 했습니다. 이 인터프리터는 함수를 일급 시민으로 취급할 수 있도록 합니다. 저자는 Dyalog APL(현대 APL 구현)의 문법과 동작을 모방하려고 했으며, 이로 인해 출력 일치를 맞추고 엣지 케이스를 처리하는 데 어려움이 있었습니다.

저자는 Haskell의 컴파일러 보장과 강력한 라이브러리를 높이 평가하지만, 함수형 프로그래밍 개념에 대한 가파른 학습 곡선도 언급했습니다. 게으른 평가로 인해 디버깅이 번거로울 수 있으며, 이는 오류 추적을 복잡하게 만듭니다. 이 프로젝트는 APL과 Haskell 모두에서 중요한 학습 경험을 제공했으며, 인터프리터 구현의 복잡성과 함수형 프로그래밍의 복잡성을 강조합니다.

전반적으로 이 글은 Haskell을 사용하면서 APL 인터프리터를 구축하는 과정에서 겪은 도전과 장점을 기록하고 있습니다.

SCIM(시스템 간 아이덴티티 관리)는 기업이 다양한 소프트웨어 애플리케이션에 대한 사용자 접근을 관리하는 데 도움을 주는 표준입니다. 대규모 조직에서는 직원들이 여러 가지 소프트웨어 도구를 사용하므로, 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 통제하는 것이 보안과 규정 준수를 위해 매우 중요합니다.

기업은 Entra, Okta, OneLogin과 같은 아이덴티티 제공자(IDP)를 사용하여 직원의 접근을 관리합니다. 이러한 도구들은 사용자 목록과 그들의 권한을 유지합니다. IDP는 새로운 사용자를 추가하거나 사용자 정보를 업데이트하거나 사용자를 제거하는 등의 변경 사항을 다른 소프트웨어와 통신해야 합니다. SCIM은 이러한 통신을 표준화하여 서로 다른 소프트웨어 시스템 간의 통합을 쉽게 만듭니다.

SCIM은 사용자 데이터 간의 일치를 간소화하는 역할을 하며, 생성(Create), 읽기(Read), 업데이트(Update), 삭제(Delete) 작업을 위한 표준화된 JSON 형식을 사용합니다. SCIM에 대한 일반적인 오해로는, SCIM이 규정 준수나 데이터 보존과 직접적으로 관련이 없다는 점, 기존 소프트웨어나 세션 관리에 큰 변화를 요구하지 않는다는 점, 실시간 업데이트가 필요하지 않고 주기적인 업데이트가 보통 허용된다는 점이 있습니다.

SCIM은 표준 HTTP 메서드를 사용하여 작업을 수행합니다. 고객의 IDP는 클라이언트 역할을 하며, 개발자가 만든 소프트웨어에 요청을 보냅니다. 이 소프트웨어는 서버 역할을 하며, 인증은 일반적으로 베어러 토큰을 사용하여 이루어집니다. SCIM에서는 사용자와 그룹이 주요 초점입니다. 사용자 생성, 업데이트, 삭제와 같은 작업은 특정 HTTP 요청을 통해 관리됩니다.

SCIM은 개념적으로 간단하지만, 다양한 IDP가 표준을 따르는 방식의 차이로 인해 구현이 복잡할 수 있습니다. 일부 IDP는 완전히 준수하지 않을 수 있어 잠재적인 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 SCIM을 처음부터 만드는 것은 권장되지 않습니다. 기존 솔루션을 사용하는 것이 SCIM과 관련된 복잡성과 유지 관리 부담을 피하는 데 더 나은 방법입니다.

결론적으로, SCIM은 애플리케이션 간 사용자 아이덴티티를 관리하는 데 유용한 표준이지만, 개발자들은 그 복잡성을 인식하고 자신만의 솔루션을 만드는 것보다 확립된 솔루션을 사용하는 것을 고려해야 합니다.

이 기사는 AMD Radeon 8050S 그래픽 카드의 성능을 리눅스에서, 특히 Ryzen AI Max PRO 390 프로세서와 함께 살펴봅니다. 이 새로운 그래픽 카드는 32개의 그래픽 코어와 2.8GHz의 클럭 속도를 가지고 있어, 이전 모델인 Radeon 890M의 16개 코어보다 훨씬 더 강력합니다.

Radeon 8050S는 플래그십 모델인 Radeon 8060S보다는 성능이 떨어지지만, 8K 해상도와 여러 디스플레이를 지원할 수 있습니다. 이 그래픽 카드는 Ubuntu 25.04와 Fedora 42와 같은 리눅스 배포판에서 큰 문제 없이 잘 작동했습니다.

벤치마크 결과는 Radeon 8050S를 Intel과 AMD의 다른 통합 그래픽과 비교했습니다. 여기에는 다양한 Ryzen 및 Core 프로세서 모델이 포함되며, 모두 Ubuntu 25.04에서 테스트되었습니다. 그래픽 성능은 균형, 저전력, 성능 등 다양한 프로파일을 사용해 여러 조건에서 평가되었습니다.

전반적으로 Radeon 8050S는 리눅스에서 통합 그래픽으로서 안정적인 성능을 제공하며, 이 분야에서 경쟁력 있는 선택지로 자리 잡고 있습니다.

웨스트 필라델피아에 '어메이징 빈즈'라는 새로운 가게가 문을 열었습니다. 이 가게는 이전에 있던 빈티지 상점을 대신하여 개장했으며, 다양한 소비재가 담긴 빈이 특징입니다. 이 물품들은 주로 타겟이나 아마존과 같은 대형 소매점에서 판매되지 않거나 반품된 상품들로, 가격은 금요일에 10달러로 시작해 수요일에는 1달러로 점차 낮아집니다. 이러한 가격 전략은 재판매업자와 할인 상품을 찾는 소비자 등 다양한 고객층을 끌어모으고 있습니다.

가게의 주인인 아흐메드는 '역물류'를 통해 재고를 조달하고 있습니다. 이는 소매업계에서 반품이 증가함에 따라 이익을 보고 있는 방식입니다. 빈 가게의 개념은 인기를 끌고 있으며, 특히 팬데믹 기간 동안과 이후에 미국 전역에서 수천 개가 생겨났습니다.

하지만 어메이징 빈즈에 대한 지역 사회의 반응은 엇갈립니다. 일부는 재미있고 저렴한 쇼핑 옵션으로 보고 있는 반면, 다른 이들은 소비주의와 젠트리피케이션의 상징으로 비판하고 있습니다. 가게의 지속 가능성에 대한 우려도 제기되고 있으며, 상승하는 비용과 경쟁이 가게의 생존에 위협이 되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 가게가 제공하는 독특한 쇼핑 경험에 대한 지역 사회의 관심과 기대감은 여전히 존재하고 있습니다. 가게는 재고와 수익성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있지만, 그럼에도 불구하고 지역 주민들의 지지를 받고 있습니다.

Claude Composer CLI는 Claude Code의 사용을 자동화하고 사용자 경험을 개선하기 위해 설계된 도구입니다. 주요 기능과 사용 방법은 다음과 같습니다.

주요 기능으로는 자동으로 권한 대화 상자를 관리하여 중단을 줄이는 기능이 있습니다. 사용자는 자동으로 허용되는 행동을 규정하는 규칙을 만들 수 있으며, Claude가 접근할 수 있는 도구를 정의할 수 있습니다. 또한 시스템 알림을 통해 사용자에게 최신 정보를 제공합니다.

빠른 시작 가이드는 다음과 같습니다. 먼저 설치를 위해 다음 명령어 중 하나를 사용합니다: npm install -g claude-composer, yarn global add claude-composer, 또는 pnpm add -g claude-composer입니다. 설치 후, claude-composer cc-init 명령어로 초기 설정을 진행합니다. 기본 설정으로 도구를 실행하려면 claude-composer를 입력하고, 특정 규칙 세트를 사용하려면 claude-composer --ruleset internal:yolo(자동 수락) 또는 claude-composer --ruleset internal:safe(수동 확인)를 입력합니다.

설정 파일은 claude-composer cc-init 명령어로 생성할 수 있으며, 전역 또는 프로젝트별 설정을 할 수 있습니다. 예를 들어 규칙 세트, 도구 세트, 알림 설정 등을 포함할 수 있습니다.

명령 줄 옵션을 통해 규칙 세트와 도구 세트를 지정하고, 알림을 관리하며, 디버깅 옵션을 활성화할 수 있습니다. 개발 관련하여 버그 수정, 새로운 기능, 주요 변경 사항을 위한 릴리스 관리 명령어도 제공됩니다.

구성, 규칙 세트, 환경 변수에 대한 자세한 정보는 해당 문서 파일을 참조하시기 바랍니다.

애플은 호주에 유럽연합의 앱 사이드로딩 허용 방침을 따르지 말라고 권고했습니다. 사이드로딩은 공식 앱 스토어가 아닌 다른 경로에서 앱을 다운로드하는 것을 의미합니다. 애플은 이 방식이 보안 위험을 초래하고 사용자 프라이버시를 해칠 수 있다고 우려하고 있습니다.

Aether는 간단함과 속도를 위해 설계된 경량 콘텐츠 관리 시스템(CMS)입니다. 전통적인 플랫폼인 워드프레스의 복잡성과 불필요한 기능을 피하고, 깔끔하고 모듈화된 구조에 중점을 두고 있습니다. Aether의 개발자는 워드프레스에서 시작하여 더 간단한 도구들을 만들며 발전해왔고, 결국 네 가지 핵심 모듈로 구성된 Aether를 탄생시켰습니다.

Aether의 주요 특징 중 하나는 파일 기반 저장 방식입니다. 콘텐츠를 Markdown 파일로 저장하여 데이터베이스 없이도 쉽게 편집하고 버전 관리를 할 수 있습니다. 또한, 정적 사이트를 생성하여 빠르게 로드되며 서버 측 지연이 없습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 미리보기와 간단한 게시 기능으로 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있습니다. HTML, CSS, JavaScript를 사용해 복잡한 설정 없이도 맞춤형 테마를 간편하게 만들 수 있습니다. Aether는 블로그, 문서화, 마케팅 사이트, 포트폴리오 등 다양한 유형의 웹사이트를 처리할 수 있는 다재다능한 시스템입니다.

Aether는 개발자와 콘텐츠 제작자 모두를 위해 설계되었으며, 유연성과 간단함의 균형을 잘 맞추고 있습니다. Node.js에서 실행되며 빠르게 설정할 수 있습니다. 향후 업데이트에는 예약 게시, 고급 사용자 권한, SEO 도구와 같은 기능이 포함될 예정이지만, 현재로서도 사용자들의 요구를 효과적으로 충족하고 있습니다. 이 CMS는 사용자가 콘텐츠를 직접 관리할 수 있도록 하며, 사용자 친화적이고 효율적으로 설계되었습니다.

이 텍스트는 공공 행정 포털과 관련된 다양한 정보를 제공합니다. 주요 내용은 개인 데이터 처리 및 쿠키에 대한 설명, 미디어 연락처 정보, 사이트 맵, 접근성 안내, 사용자 가이드, 문의를 위한 이메일 주소([email protected]), 체코 전자 정부에 대한 업데이트가 포함되어 있습니다. 이 정보는 정보 접근에 관한 법률 제106/1999에 따라 제공됩니다. 언급된 포털 버전은 4.2.200입니다.

저자는 Pandas에 전체 텍스트 검색 기능을 추가하는 검색 라이브러리인 SearchArray를 만드는 경험에 대해 이야기합니다. 그들은 SearchArray의 성능을 BEIR 벤치마크를 사용하여 Elasticsearch와 비교했으며, 특히 MSMarco Passage Retrieval 데이터셋을 살펴보았습니다. 결과적으로 SearchArray는 관련성과 처리량을 포함한 여러 지표에서 Elasticsearch보다 성능이 떨어지는 것으로 나타났습니다.

주요 내용으로는 SearchArray가 NDCG@10에서 0.225를 기록했으며, 검색 및 인덱싱 처리량이 Elasticsearch보다 낮았다는 점이 있습니다. SearchArray는 간단한 BM25 점수 산출 방법을 사용하지만, Elasticsearch는 상위 결과를 효율적으로 검색하기 위해 Weak-AND(WAND) 알고리즘과 같은 최적화를 적용합니다. 또한, SearchArray는 전통적인 검색 엔진과 달리 구문 일치를 위해 위치 인덱스와 로어링 비트맵을 사용하지만, 효율적인 문서 검색을 위한 포스팅 리스트는 부족합니다.

저자는 특정 계산을 캐싱하여 성능을 높일 가능성에 대해 논의하지만, 유지 관리의 어려움도 언급합니다. SearchArray는 1천만 개 미만의 작은 데이터셋이나 프로토타입에 적합하며, 대규모 검색 시스템에는 적합하지 않다고 설명합니다. 마지막으로, 저자는 대형 검색 엔진을 개발하는 전문가들의 노고에 감사하며, 검색 기술에서의 트레이드오프를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

2025년 6월 5일, VE3NEA는 "SkyRoof"라는 새로운 윈도우 프로그램을 출시했습니다. 이 소프트웨어는 아마추어 무선 애호가들을 위해 설계되었으며, 해밍 무선 위성의 신호를 추적하고 수신할 수 있게 해줍니다. RTL-SDR, Airspy, SDRplay와 같은 장치와 호환됩니다.

SkyRoof는 위성을 실시간으로 추적하고, 위성이 지나가는 시간을 예측하며, 신호를 위한 하늘 지도와 워터폴 디스플레이를 제공합니다. 다양한 신호 유형(SSB, CW, FM)을 복조할 수 있으며, 도플러 효과에 자동으로 조정됩니다. 또한, hamlib와 호환되는 안테나 회전기와 연결할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

SkyRoof를 소개하는 리뷰 영상이 Johnson's Techworld의 유튜브 채널에 올라와 있습니다.

새로운 도구인 "ask-human mcp"가 소개되었다. 이 도구는 AI의 상호작용을 개선하기 위해 설계되었으며, AI가 잘못된 가정을 하거나 '환각'을 일으키는 것을 방지하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 도구의 창립자는 Kallro를 설립한 사람으로, AI 도구인 Cursor를 사용할 때 겪었던 불만을 해결하기 위해 이 도구를 개발했다.

AI는 때때로 잘못된 정보를 제공하거나 잘못된 가정을 하여, 이러한 실수를 수정하는 데 시간을 낭비하게 만든다. 이를 해결하기 위해 ask-human mcp는 AI가 추측하는 대신 도움을 요청할 수 있도록 한다. 문제가 발생하면 AI는 지정된 "ask_human" 서버에 질문을 보낸다.

이 과정은 다음과 같다. 먼저 AI가 질문을 가지고 손을 든다. 그 질문은 사람이 답변할 수 있도록 기록된다. 답변이 제공되면 AI는 자신의 작업을 계속 진행한다.

이 도구의 장점은 간편한 설치가 가능하다는 점이다. pip install ask-human-mcp라는 간단한 명령어로 설치할 수 있으며, 별도의 설정이 필요 없고 여러 플랫폼에서 작동한다. 또한 즉각적인 피드백을 제공하고 질문과 답변의 기록을 유지하여 디버깅에 도움을 준다.

시작하는 방법은 간단한 명령어로 설치한 후, AI 시스템과 통합하기 위한 설정 지침을 따르면 된다. 이 도구는 AI가 잠재적으로 큰 오류를 범하는 대신 명확한 정보를 요청할 수 있도록 하여 AI의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하고 있다.

이 텍스트는 iSpindel에 관한 비디오를 설명하며, 특히 "Jeffrey 2.69" 모델에 초점을 맞추고 있습니다. 비디오에서 제작자는 이 모델의 새로운 기능을 시연하고, 평평한 납땜 기술을 사용하는 방법을 설명합니다. 또한, 새로운 방법을 사용하여 iSpindel을 25도에 맞추는 방법도 보여줍니다.

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기술은 인간이 실용적인 목적을 위해 만든 지식으로, 물리적인 형태로 구현됩니다. 여기에는 아이디어나 예술은 포함되지 않지만 도구, 기계, 시스템은 포함됩니다.

기술을 시간 순서로 나열하기 위해서는 각 기술을 명확한 발명이나 발견으로 분류해야 합니다. 기술이 기술 나무에 포함되려면 그 기술에 대한 위키백과 페이지가 있어야 하며, 이는 사소한 수정이 아닌 중요한 혁신을 나타내야 합니다.

각 기술에는 날짜가 지정되어야 하는데, 이는 다소 까다로울 수 있습니다. 일반적으로 선호되는 날짜는 실용적인 버전이 처음 만들어진 시점이지만, 일부 날짜는 역사적 증거에 기반한 추정치일 수 있습니다.

기술 나무는 기술 간의 연결과 발전 과정을 보여주기 위해 설계되었습니다. 이를 통해 발명의 패턴과 역사적 맥락을 파악할 수 있으며, 기술이 시간이 지남에 따라 서로 어떻게 발전해왔는지를 반영합니다. 이는 기술 발전이 직선적으로 이루어지지 않는다는 점을 강조합니다.

기술 나무는 인간의 창의성과 기술 발전을 기념하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 리볼버의 디자인이 영화 카메라의 발전에 어떻게 영향을 미쳤는지를 보여주는 등 발명 간의 예상치 못한 연결을 강조합니다.

기술 나무는 기술 역사를 이해하는 구조화된 방법을 제공합니다. 정치적 역사에 비해 종종 간과되어 온 기술 역사를 시각화함으로써 기술 발전의 복잡성을 이해하는 데 도움을 줍니다.

기술 나무는 미래 기술을 예측하기 위한 것이 아니지만, 과거의 발전에 대한 통찰을 제공하여 미래의 혁신에 영감을 줄 수 있습니다.

기술 나무는 인간의 독창성을 기념하는 기념물로서, 다양한 혁신들이 어떻게 서로 연결되어 있으며 우리의 세상을 형성해왔는지를 보여줍니다.

결국 기술 나무를 구축하는 것은 기술 발전에 대한 지식을 정리할 뿐만 아니라 그 역사적 중요성과 상호 연결성을 깊이 이해하는 데 기여합니다.

Bash 4.0에서 도입된 nameref는 다른 변수에 대한 참조 또는 별칭입니다. 예를 들어, "meow"라는 값을 가진 변수 var가 있을 때, var를 가리키는 nameref ref를 만들면 ref를 출력했을 때 "meow"가 나타납니다. 만약 ref의 값을 "moo"로 변경하면 var도 "moo"로 업데이트됩니다. nameref를 사용하면 배열의 특정 요소를 참조할 수도 있습니다.

nameref의 창의적인 사용 예로는 임시 배열 tmp가 있습니다. 이를 통해 계산을 수행하고 결과를 나중에 동적으로 접근할 수 있는 방식으로 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 루프 내에서 변수 x를 증가시키는 간단한 카운터를 만들어 0부터 9까지의 숫자를 출력할 수 있습니다.

또 다른 예로는 nameref를 사용하여 피보나치 수를 계산하는 방법이 있습니다. 이를 통해 수열의 처음 10개의 숫자를 출력할 수 있습니다.

추가로, nameref와 함께 달러 확장을 활용하여 현재 날짜와 시간을 특정 형식으로 표시하는 시계를 만들 수 있습니다. 이 코드는 매초 현재 날짜와 시간을 지속적으로 업데이트하고 출력합니다.

전반적으로 nameref는 Bash 스크립팅에서 강력한 기능을 제공하여 우아하고 동적인 프로그래밍 솔루션을 가능하게 합니다.

여러 개의 Claude Code 인스턴스를 사용할 때 터미널을 정리하는 것이 어려울 수 있습니다. "claude"라는 이름의 여러 탭이 열리면, 특히 높은 권한으로 명령을 실행할 때 어떤 탭이 맞는지 찾기가 힘들어집니다. 이로 인해 실수와 혼란이 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 각 인스턴스에 대해 사용자 정의 제목을 표시하도록 터미널을 설정할 수 있습니다. ZSH 설정 파일에 간단한 스크립트를 추가하면 현재 폴더와 "Claude"라는 단어를 포함한 터미널 제목으로 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 어떤 탭이 어떤 것인지 쉽게 구분할 수 있습니다.

해결 방법은 다음과 같습니다. 첫째, ~/.zshrc 파일을 수정하여 사용자 정의 스크립트를 불러오는 줄을 추가합니다. 둘째, Claude를 실행할 때 터미널 제목을 설정하는 claude-wrapper.zsh라는 스크립트를 만듭니다. 셋째, 이 스크립트는 Claude가 실행되는 동안 제목을 계속 재설정하여 예기치 않게 변경되지 않도록 합니다. 마지막으로, Claude 사용이 끝나면 제목이 원래대로 돌아갑니다.

이 설정을 통해 여러 Claude 인스턴스를 관리하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 또한 Claude에게 설정을 도와달라고 요청할 수도 있습니다.

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드림스타는 로스앤젤레스와 샌프란시스코 간의 고급 기차 여행을 부활시키기 위해 설립된 새로운 럭셔리 야간 기차 스타트업입니다. 이 서비스는 1940년대 이후로 제공되지 않았습니다. 공동 창립자인 조슈아 도미닉과 토마스 이스트몬드는 미국 내 현재의 여행 옵션에 대한 불만에서 이 서비스를 만들기로 결심했습니다. 드림스타는 모든 객실이 침대인 숙소와 고급 식사, 승객의 편안함을 중시하는 서비스를 제공할 계획입니다.

회사는 유니온 퍼시픽과의 선로 접근 계약을 체결했으며, 중단 없는 여행을 위해 정차를 최소화할 목표를 가지고 있습니다. 이들은 비행기와 비교해 이산화탄소 배출량을 크게 줄일 계획입니다. 티켓 가격은 유사한 여행 옵션과 경쟁력 있게 책정될 예정이며, 티켓은 온라인에서 구매할 수 있습니다.

드림스타는 기존 기차 객차를 재건축하는 작업을 진행 중이며, 디자인 과정에서는 BMW 디자인웍스와 협력하고 있습니다. 이들은 2028년 로스앤젤레스 올림픽 이전에 서비스를 시작할 것으로 예상하고 있으며, 현재 다양한 투자자로부터 자금을 확보하고 있습니다. 드림스타는 전통적인 철도 운영자들이 직면하는 의무 없이 효율적인 운영을 목표로 하며, 재정적 지속 가능성과 운영 통제에 중점을 두고 있습니다.

저자는 구글에서의 경험을 돌아보며, 이 회사와 기술 산업에서 일하는 것의 더 넓은 의미에 대해 비판적인 시각을 공유합니다.

저자는 2007년에 구글에서 경력을 시작했습니다. 그 당시 구글은 혁신적이고 진보적인 근무 문화로 찬사를 받았으며, 개인 프로젝트를 위한 "20% 시간"과 같은 혜택이 있었습니다. 그러나 저자는 주로 지루한 버그를 수정하는 일에 시달리며 과중한 업무와 저평가된 느낌을 받았습니다.

많은 직원들이 비슷한 상황에 처해 있다는 것을 깨달은 저자는 내부적으로 우려를 표명했습니다. 그러나 이로 인해 경영진의 반발을 샀고, 회사의 행복과 투명성을 강요하는 문화에 의문을 제기한 "문제아"로 낙인찍혔습니다.

저자는 동료들이 기업 용어를 이해하는 데 도움을 주기 위해 봇을 만들었지만, 임시직과 파트타임 직원들과 정보를 공유한 것에 대해 비판을 받았습니다. 이들은 회사 내에서 2등 시민으로 취급받고 있었습니다.

기업 문화를 탐색하면서 저자는 정규직 직원과 "프레카리아트" (임시직 노동자) 간의 격차를 인식하게 되었습니다. 이 과정에서 기업 관행의 착취적 성격에 대한 인식이 깊어졌습니다.

저자는 구글의 침해적인 감시 문화에 대해 반성했습니다. 그들의 일본으로의 이주 희망은 무시당했고, 결국 상사의 눈을 피해 기회를 찾으려 하다가 해고당하게 되었습니다.

저자는 위기 상황에서 고위 경영진이 해고에 대해 웃고 있는 모습을 보며, 기업 리더들과 그들의 결정이 직원들의 삶에 미치는 영향 간의 단절을 느꼈습니다. 이 경험은 자본주의의 본질적인 잔인함에 대한 이해를 심화시켰습니다.

구글에서의 근무를 통해 저자는 정치적으로 각성하게 되었고, 자본주의의 착취적 성격과 기업 권력의 역할을 이해하게 되었습니다. 구글에서 일하는 것의 이점은 많은 다른 사람들의 희생 위에 성립된 것임을 깨달았습니다.

저자는 이상주의적인 직원에서 기업 문화를 비판적으로 관찰하는 사람으로의 여정을 공유하며, 기술 산업의 현실과 자본주의의 더 넓은 의미에 대한 개인적인 각성을 자세히 설명합니다.

디노는 스크립팅, 함수형, 객체 지향 프로그래밍의 특징을 통합한 고급 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 다중 정밀 정수, 복잡한 데이터 구조, 동시성 및 예외 처리와 같은 다양한 프로그래밍 개념을 지원합니다.

디노는 1993년에 러시아의 게임 회사에서 스크립팅을 위해 설계되었습니다. 이후 1998년, 2002년, 2007년, 2016년에 주요 업데이트가 이루어졌습니다.

디노의 주요 특징 중 하나는 사용자 친화적인 스크립팅 언어라는 점입니다. C 언어와 유사하게 다중 정밀 정수와 확장 가능한 배열을 지원하며, 클래스, 함수, 동시성을 위한 섬유(fiber), 예외 처리 및 패턴 매칭 기능을 포함합니다. 또한 유니코드도 지원합니다.

디노는 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있는 배열과 연관 테이블을 제공하며, 이들은 동적으로 크기를 조정하고 요소를 삭제할 수 있습니다. 함수는 일급 함수, 익명 함수, 클로저를 지원합니다. 디노의 클래스는 기본적으로 공개 가시성을 가지며, 상속과 특성을 처리하는 독특한 방식을 제공합니다.

디노는 효율적인 멀티태스킹을 위해 그린 스레드를 사용하여 동시성을 구현하며, 동기화 메커니즘도 포함되어 있습니다. 패턴 매칭 기능은 고급 데이터 처리를 가능하게 하고, 다양한 데이터 구조에 맞는 구문을 통해 코드를 간소화합니다. 예외 처리 기능은 예외를 포착하고 처리할 수 있는 내장 지원을 제공합니다.

디노는 코드를 바이트 코드로 컴파일하여 성능을 최적화할 수 있으며, 자동으로 메모리를 관리하는 가비지 컬렉션 기능도 갖추고 있습니다. 또한 실행 속도를 높이기 위한 즉시 컴파일(JIT) 기능도 지원합니다.

디노는 파이썬, 루비, 스칼라와 같은 다른 언어들과 비교했을 때 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다. 앞으로는 타입 검사와 직접 JIT 컴파일을 통한 실행 속도 향상, 이식성과 자원 효율성 개선이 계획되어 있습니다.

디노는 리눅스, 윈도우(CYGWIN을 통해), macOS 등 여러 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 공식 웹사이트와 GitHub 저장소에서 더 많은 정보와 소스 코드를 확인할 수 있습니다. 디노는 고성능과 사용의 용이성을 위해 설계된 다재다능한 프로그래밍 언어로, 지속적인 개발을 통해 기능과 효율성을 향상시키고 있습니다.

AlphaMeet Eleven v3는 감정이 풍부하고 표현력이 뛰어난 음성을 생성하는 강력한 텍스트 음성 변환 모델입니다. 이 모델은 여러 가지 기능을 제공하는데, 그 중 하나는 감정을 전달할 수 있는 표현력 있는 음성을 생성할 수 있다는 점입니다. 사용자는 오디오 태그를 통해 음성을 맞춤 설정할 수 있습니다.

또한, 여러 화자 간의 자연스러운 대화를 생성할 수 있어 상호작용이 더 인간적이고 자연스럽게 느껴집니다. 이 모델은 70개 이상의 언어를 지원하여 전 세계적으로 소통할 수 있는 가능성을 제공합니다. 현재 자가 서비스 사용자에게는 2025년 6월까지 80% 할인 혜택이 제공되고 있습니다.

Eleven v3의 공개 API도 곧 출시될 예정이며, 조기 접근 옵션도 마련되어 있습니다. 전반적으로 Eleven v3는 인간의 음성 패턴과 감정을 모방하는 첨단 기술을 활용하여 고품질의 매력적인 오디오를 생성하도록 설계되었습니다.

스크린 타임 네트워크 API를 사용하면 세 가지 주요 기능을 이용할 수 있습니다. 첫째, 자신이나 공개 사용자에 대한 오늘의 스크린 타임을 확인할 수 있습니다. 둘째, 자신이나 공개 사용자에 대한 과거 스크린 타임 데이터를 조회할 수 있습니다. 셋째, 자신이나 공개 사용자에 대한 스크린 타임 업데이트를 구독할 수 있습니다. API 사용을 시작하는 것은 매우 간단합니다.

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이 문서는 Chrome 보안 웹 및 네트워크 팀의 제안서를 요약한 것으로, 공공 웹사이트가 지역 네트워크에 접근하는 것과 관련된 보안 문제를 해결하기 위한 것입니다. 이 제안은 아직 설계 단계에 있으며, 구현 승인을 받지 않았습니다.

주요 문제는 공공 웹사이트가 사용자의 브라우저를 이용해 지역 네트워크 장치에 접근할 수 있어 보안 위험을 초래한다는 점입니다. 예를 들어, 악성 웹사이트가 사용자의 브라우저를 통해 프린터와 같은 지역 장치를 공격할 수 있습니다.

제안된 해결책은 웹사이트가 지역 네트워크 장치에 접근하기 전에 사용자 동의를 요구하는 "지역 네트워크 접근" 권한을 도입하는 것입니다. 이 권한 시스템은 복잡한 사전 요청 방식에서 벗어나 사용자가 지역 네트워크 접근을 더 잘 통제할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

목표는 악성 웹사이트로부터 지역 장치의 악용을 방지하고, 사용자가 동의할 경우 신뢰할 수 있는 공공 웹사이트와 지역 네트워크 장치 간의 명확한 소통을 허용하는 것입니다.

비목표로는 공공 웹사이트가 지역 장치를 제어하는 기존의 작업 흐름을 방해하지 않는 것이며, 지역 네트워크 접근을 위한 HTTPS 문제를 해결하는 것이 아닙니다.

사용 사례로는 지역 서비스가 없는 사용자가 웹사이트에 의해 장치 접근 시도에 직면하지 않도록 하고, 장치 제조업체가 사용자가 공공 웹사이트를 통해 장치를 쉽게 설정할 수 있는 방법을 제공하는 것입니다.

구현 세부사항으로는 사용자가 적절한 권한을 부여하지 않는 한 지역 네트워크에 대한 요청이 차단됩니다. 이 시스템은 IP 주소를 세 가지 범주로 나누어 관리합니다: localhost(가장 개인적), 사설 IP 주소(지역 네트워크), 공용 IP 주소(모두 접근 가능).

권한 과정에서는 웹사이트가 지역 장치에 접근하려 할 때 브라우저가 권한이 부여되었는지 확인합니다. 권한이 없으면 사용자에게 동의를 요청합니다. 사용자는 권한을 거부하여 요청을 차단하거나, 수락하여 요청이 진행되도록 할 수 있습니다.

보안 및 개인 정보 보호 측면에서 이 제안은 사용자 동의 없이 지역 네트워크 요청이 발생하지 않도록 하여 위험을 완화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 사용자가 그 의미를 충분히 이해하지 못한 채 권한을 부여할 가능성에 대한 우려도 있습니다.

제안된 지역 네트워크 접근 시스템은 공공 웹사이트가 지역 네트워크 장치와 상호작용하는 방식에 대한 사용자 통제와 보안을 강화하기 위해 설계되었습니다. 구현 전에 이 제안을 다듬기 위한 피드백을 받고 있습니다.

작가 링컨 미셸은 글쓰기에서 부사의 부정적인 인식에 대해 이야기합니다. 그는 부사를 피하라는 일반적인 조언이 잘못되었다고 생각합니다. 부사는 언어의 정당한 부분이며, 신중하게 사용하면 글쓰기를 향상시킬 수 있습니다. 미셸은 부사를 옹호하는 이전 작업을 언급하며, 현재 자신의 새로운 소설 금속의 영역에서 창의적으로 부사를 사용하고 있다고 전합니다.

그는 많은 작가들이 부사를 잘못 사용하여 이미 문장에서 전달된 정보를 반복하는 경향이 있다고 지적합니다. 그러나 그는 부사가 의미를 변화시키거나 새로운 맥락을 제공할 때 문장에 깊이를 더할 수 있다고 주장합니다. 미셸은 부사를 자동적으로 사용하는 것이 아니라 의도적으로 사용하는 것이 중요하다고 강조하며, 글쓰기는 적절한 균형과 스타일을 찾는 과정이라고 인정합니다. 결국 그는 작가들이 자신의 작업에서 부사가 목적에 부합한다면 이를 받아들이라고 권장합니다.

인간은 지식을 간단한 범주로 정리하여 의미를 유지합니다. 예를 들어, 로빈과 블루 제이를 새라는 범주로 묶는 것입니다. 이는 세부사항과 단순함의 균형을 맞추는 작업입니다. 대형 언어 모델(LLM)은 뛰어난 언어 능력을 가지고 있지만, 이들이 정보를 인간처럼 분류하는지는 불확실합니다.

이 문제를 탐구하기 위해 연구자들은 정보 이론에 기반한 새로운 프레임워크를 개발하여 인간의 분류 방식과 LLM을 비교했습니다. 연구 결과, LLM은 일반적으로 인간의 관점과 일치하는 넓은 범주를 생성하지만, 인간이 이해하는 중요한 미세한 차이를 종종 놓치는 것으로 나타났습니다. LLM은 정보를 지나치게 단순화하는 경향이 있는 반면, 인간은 세부사항과 맥락을 중요시합니다. 이러한 차이는 현재의 인공지능 시스템이 인간의 사고 방식과 어떻게 다른지를 보여주며, LLM을 인간과 유사한 이해 방식으로 개선할 수 있는 통찰을 제공합니다.

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소셜 네트워크 X가 개발자 계약을 업데이트하여 제3자가 자사의 콘텐츠를 대규모 언어 모델 훈련에 사용하는 것을 금지했습니다. 새로운 규정에 따르면 개발자들은 X의 API나 콘텐츠를 이러한 목적으로 사용할 수 없습니다. 이 변화는 엘론 머스크의 AI 회사인 xAI가 X를 인수한 이후 이루어진 것으로, 경쟁자로부터 데이터를 보호하려는 의도가 담겨 있습니다.

2023년 초, X는 AI 훈련을 위해 공개 데이터를 사용할 수 있도록 개인정보 보호 정책을 수정했으며, 지난해 10월에는 제3자에게도 같은 권한을 부여했습니다. 레딧과 브라우저 컴퍼니와 같은 다른 플랫폼들도 AI 데이터 수집에 대한 유사한 제한을 도입했습니다.

phptop은 Bearstech에서 개발한 PHP 성능 모니터링 도구입니다. 이 도구는 각 쿼리에 대한 시간(벽시계 시간, 사용자 CPU 시간, 시스템 CPU 시간)과 메모리 사용량 같은 지표를 보여줍니다. LAMP 서버에 쉽게 설치할 수 있으며, 자원 요구 사항이 적고 php.ini 설정을 간단히 변경하는 것만으로도 사용할 수 있습니다.

phptop은 PHP 5.2.0 버전 이상과 호환되며, 8.2 버전까지 테스트되었습니다. 설치는 php.ini 파일에 한 줄을 추가하고 서버를 다시 로드하는 것으로 간단하게 진행됩니다. 이 도구는 다양한 URL에 대한 상세한 성능 데이터를 제공하며, 여기에는 요청 수, 소요 시간, 메모리 사용량이 포함됩니다. 생산 환경에서도 문제 없이 효과적으로 사용할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 매뉴얼 페이지를 참조하세요.

마르코 지안코티는 자신의 경험을 통해 아판타시아에 대해 이야기합니다. 아판타시아는 정신적으로 이미지를 생성할 수 없는 상태로, 이로 인해 개인적인 경험을 회상하는 데 어려움을 겪습니다. 그는 아판타시아와 심각한 자전적 기억 결핍(SDAM)이라는 관련 상태를 구분하며, 자신이 SDAM을 가지고 있을 가능성도 있다고 생각합니다.

지안코티는 아판타시아로 인해 정신적인 이미지, 소리, 감각을 형성할 수 없다고 설명합니다. 일부 사람들은 이를 심각한 장애로 오해하지만, 그는 이것이 자신의 성공에 큰 장애가 되지 않는다고 느낍니다. 그는 과거의 사건을 "재현"하는 데 어려움을 겪으며, 자신의 삶에서 특정 기억이나 에피소드를 쉽게 회상할 수 없습니다. 그의 기억은 정리되지 않은 파일 캐비닛처럼 느껴집니다.

그는 "기억의 공백"을 설명하며, 과거에 대한 사실은 알고 있지만 그 경험에 대한 구체적인 회상이나 감정적 연결이 부족하다고 말합니다. 이는 외상 때문이 아니라 기억을 처리하는 방식이 다르기 때문입니다. 그의 에피소드 기억은 좋지 않지만, 일반 지식인 의미 기억과 장소에 대한 인식인 공간 기억은 온전합니다. 그는 이러한 기억을 활용해 에피소드 기억의 부족을 보완합니다.

지안코티는 아판타시아나 SDAM을 가진 사람들이 삶을 탐색하기 위해 대체 인지 전략을 개발해야 한다고 제안합니다. 이러한 전략은 때때로 이해력과 추론 능력에서 강점을 발휘할 수 있습니다. 그는 특정 기억을 회상하지 못하더라도 경험에서 얻은 감정적 연결과 통찰력을 유지한다고 강조합니다.

그는 자신의 상태를 장애가 아닌 세상을 경험하는 다른 방식으로 보고, 이를 통해 현재에 집중하고 생생한 기억에 방해받지 않고 합리적으로 생각할 수 있다고 말합니다. 지안코티는 구체적인 과거 사건을 회상하거나 정신 이미지를 형성할 수 없지만, 이것이 그의 삶이나 감정적 연결에 큰 영향을 미치지 않으며, 정보 처리 방식의 독특함에서 가치를 찾고 있다고 전합니다.

트럼프 행정부는 의료 경험이 없는 소프트웨어 엔지니어가 만든 결함이 있는 인공지능(AI) 도구를 사용하여 재향군인부(VA) 계약을 취소할 대상을 찾았습니다. 이 도구는 "MUNCHABLE"이라는 이름을 가지고 있으며, 2,000개 이상의 계약을 부정확하게 취소 대상으로 표시했습니다. 여기에는 암 치료 유지와 혈액 샘플 분석과 같은 중요한 서비스가 포함되어 있었습니다.

이 AI는 계약 금액을 잘못 해석하고, 재향군인 치료의 복잡성을 이해하지 못한 채 불필요한 삭감을 제안하는 등 심각한 오류를 범했습니다. 전문가들은 이러한 목적으로 AI를 사용하는 것이 부적절하다고 비판하며, 인간의 감독이 필요하다고 강조했습니다.

엔지니어인 사힐 라비니아는 자신의 코드에서 실수를 인정하며, 급하게 진행된 일정이 철저한 분석을 방해했다고 언급했습니다. VA 관계자들은 검토 과정에 여러 직원의 확인이 포함되었다고 주장했지만, 많은 직원들은 계약을 신속하게 정당화해야 한다는 압박을 느꼈습니다.

행정부는 VA의 상당수 일자리를 줄이고 일부 서비스를 내부로 전환하려고 하여 재향군인 치료에 미칠 잠재적 영향에 대한 우려를 낳고 있습니다.

이 상황은 적절한 전문성과 맥락 없이 의료와 같은 중요한 분야에서 복잡한 의사 결정을 위해 AI를 사용하는 것의 위험성을 잘 보여줍니다.

HyperDX는 ClickStack 제품군 내의 도구로, 엔지니어들이 생산 문제를 신속하게 진단할 수 있도록 도와줍니다. 이 도구는 Kibana와 유사하게 ClickHouse를 사용하여 로그와 추적을 쉽게 검색하고 시각화할 수 있게 해줍니다.

HyperDX의 주요 기능으로는 로그, 메트릭, 세션 재생, 추적을 하나의 플랫폼에서 통합할 수 있는 점이 있습니다. 기존 ClickHouse 스키마와 호환되며, 특정 형식이 필요하지 않습니다. ClickHouse에 최적화된 빠른 검색과 시각화를 제공하며, 직관적인 검색 옵션과 SQL 지원도 포함되어 있습니다. 이상 징후와 트렌드를 쉽게 분석할 수 있고, 간단한 경고 설정과 사용하기 쉬운 대시보드를 제공합니다. 실시간 로그 보기 기능을 지원하며, 성능 모니터링을 위해 OpenTelemetry와 통합됩니다.

HyperDX는 ClickStack 또는 ClickHouse Cloud와 함께 배포할 수 있습니다. 설치를 위해 Docker 명령어를 실행하고, http://localhost:8080에서 사용자 인터페이스에 접근하면 됩니다. 방화벽에서 필요한 포트를 열어야 할 수도 있습니다. 권장 시스템 요구 사항은 최소 4GB의 RAM과 2개의 CPU 코어입니다.

HyperDX를 사용하려면 애플리케이션을 계측하여 원거리 데이터(텔레메트리)를 전송해야 합니다. JavaScript, Python 등 다양한 언어를 위한 SDK가 제공됩니다. OpenTelemetry와 호환되어 더 넓은 애플리케이션 지원이 가능합니다.

커뮤니티와 기여를 장려하며, 코드 제출, 기능 요청, 문서 개선 등을 통해 참여할 수 있습니다. 문제 제기와 Discord를 통한 피드백도 환영합니다.

HyperDX의 목표는 엔지니어들이 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 제공할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이를 위해 접근 가능한 생산 텔레메트리 도구를 제공하며, 기존 솔루션의 높은 비용과 복잡성 같은 일반적인 단점을 해결하고자 합니다.

HyperDX는 제품 개선을 위해 익명화된 사용 데이터를 수집하지만, 사용자가 선택적으로 수집을 거부할 수 있도록 하고 있습니다.

HyperDX는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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re:publica 인터넷 컨퍼런스에서 디지털 장관 카르스텐 빌드베르거는 독일과 유럽의 디지털 독립성을 강화할 필요성을 강조했습니다. 그는 디지털 발전에 있어 개방형 표준과 오픈 소스 소프트웨어가 중요한 기준이 되어야 한다고 제안했습니다. 빌드베르거는 유럽의 클라우드 데이터의 75% 이상이 미국의 대형 기술 기업에 의해 통제되고 있다는 점을 언급하며, 이들 기업에 대한 의존도를 줄이는 것이 중요하다고 강조했습니다.

그는 또한 유럽 내에서 디지털 결제 시스템을 구축해 보안성을 높이고 민감한 데이터가 EU 내에 남도록 해야 한다고 주장했습니다. 더불어 디지털 행정과 전자 정부 서비스를 개선하고, 안전한 디지털 서비스를 지원하기 위한 연방 IT 보안 센터를 설립할 계획도 밝혔습니다. 그의 목표는 혁신을 촉진하고 지원 환경을 조성하여 독일을 기술 및 인공지능 분야의 스타트업에 매력적인 장소로 만드는 것입니다.

컨테이너 사용은 코딩 에이전트들이 각자의 독립된 환경에서 작업할 수 있도록 하여 여러 에이전트를 동시에 관리하는 데 용이하게 해줍니다. 이 도구는 오픈 소스이며 Claude Code와 Cursor와 같은 다양한 에이전트와 호환됩니다.

각 에이전트는 별도의 컨테이너에서 작동하여 충돌을 피할 수 있습니다. 이를 통해 안전하게 실험할 수 있는 환경이 조성됩니다. 사용자는 명령 기록과 로그를 통해 에이전트의 활동을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 만약 에이전트가 멈추면 사용자가 해당 에이전트의 터미널에 직접 접근하여 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 표준 git 명령어를 사용하여 에이전트의 작업을 쉽게 검토할 수 있습니다. 이 도구는 특정 공급업체에 종속되지 않고 모든 에이전트나 인프라와 호환됩니다.

설치 방법은 make 명령어를 실행하여 도구를 빌드하고, make install로 시스템의 PATH에 추가하는 것입니다.

컨테이너 사용을 위해서는 MCP 구성에 컨테이너 사용을 추가해야 하며, 선택적으로 에이전트가 컨테이너화된 환경을 사용할 수 있도록 규칙을 설정할 수 있습니다.

예시로는 hello_world.md가 있으며, 이는 로컬 HTTP URL에서 간단한 앱을 실행합니다. parallel.md는 두 가지 버전의 hello world 앱을 제공합니다. security.md는 저장소 업데이트와 취약점을 확인합니다.

에이전트의 진행 상황은 cu watch 명령어를 실행하여 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이 프로젝트는 아직 초기 개발 단계에 있으므로 사용자들은 다소 불완전한 부분과 빠른 업데이트를 예상해야 합니다.

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스위스에서 제안된 암호화 법률 변경은 VPN 회사에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 감시 요구 사항이 증가할 것으로 보입니다. 이로 인해 기업들은 사용자 정보를 수집해야 하며, 이는 온라인 프라이버시를 위협할 수 있습니다. 스위스에 본사를 둔 Proton VPN과 NymVPN은 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 스위스를 떠날 수도 있다고 밝혔습니다.

스위스 클라우드 보안 회사인 Infomaniak은 이 법안을 지지하고 있으며, 익명성을 방지하는 것이 정의를 저해한다고 주장하고 있습니다. 그들은 프라이버시와 보안 사이의 균형을 찾아야 한다고 강조합니다. 그러나 업계의 많은 사람들은 신뢰할 수 있는 VPN이 익명성을 해치지 않으면서 사용자 프라이버시를 보호한다고 반박하고 있습니다.

새로운 법 아래에서 메타데이터 수집에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 이는 사용자의 활동을 추적할 수 있게 하면서도 그들의 통신 내용은 공개하지 않을 수 있습니다. 비평가들은 이로 인해 많은 사용자, 특히 검열로부터 보호받기 위해 VPN을 사용하는 활동가와 기자들의 프라이버시가 위험에 처할 수 있다고 경고하고 있습니다. 스위스 정부의 법안에 대한 상담은 2025년 5월에 종료되었으며, 결과는 아직 미정입니다.

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이 기사는 아멜리아 에어하트가 세계 일주 비행을 시도하면서 겪은 위험하고 야심찬 도전과 그녀의 남편 조지 팔머 퍼트남의 영향력을 다루고 있습니다.

첫 번째로, 에어하트는 세계 일주 비행의 첫 번째 구간에서 하와이에서 비행기가 추락했지만 큰 부상 없이 살아남았습니다. 이 사건은 그녀가 이렇게 힘든 여정을 준비할 만한 상태인지에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

두 번째로, 퍼트남은 에어하트의 남편이자 매니저로서 그녀의 유명세를 활용하고 싶어 했습니다. 그는 종종 그녀에게 홍보를 위해 위험을 감수하도록 압박했으며, 친구들은 그가 그녀의 유명세를 착취하고 있다고 느꼈습니다.

세 번째로, 에어하트는 비행 성과로 잘 알려져 있었지만, 비판자들은 그녀가 이 정도 규모의 비행에 필요한 경험이 부족하다고 주장했습니다. 특히 이전의 사고와 경험이 적은 항해사인 프레드 누난에 의존한 점이 문제로 지적되었습니다.

네 번째로, 퍼트남은 안전보다 홍보를 우선시하여, 넓은 바다를 비행하는 데 필요한 적절한 준비가 부족했습니다. 이는 비행 중의 위험을 더욱 증가시켰습니다.

다섯 번째로, 비행기를 수리한 후 에어하트는 세계 일주를 다시 시도했지만, 장비 고장과 승무원과의 개인적인 문제 등 여러 도전에 직면했습니다.

마지막으로, 그녀의 마지막 비행에서는 과적된 비행기로 이륙한 후 통신 문제가 발생했고, 결국 비행기는 태평양 상공에서 사라졌으며, 그 위치는 여전히 알려지지 않았습니다.

전반적으로 이 기사는 에어하트를 야심찬 비행가로 묘사하며, 그녀의 야망과 유명세의 압박이 결국 비극적인 결말로 이어졌음을 보여줍니다.

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현재의 생성 AI 모델, 특히 인공지능 일반 지능(AGI) 개발에서의 한계에 대해 논의하고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

AGI에 대한 오해가 있다. 많은 사람들이 최근 AI의 발전이 AGI에 가까워지고 있다고 생각하지만, 이는 진정한 지능을 위해 필요한 깊이 있는 신체적 이해를 간과하고 있다. 진정한 지능은 물리적 세계와의 상호작용을 포함한다.

현재의 생성 모델, 예를 들어 대형 언어 모델(LLM)은 언어 예측과 같은 작업에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 세상에 대한 진정한 이해는 부족하다. 이들은 종종 물리적 현실에 대한 진정한 이해보다는 암기한 규칙에 의존한다.

진정한 AGI는 자동차 수리와 같이 물리적 상호작용을 이해해야 하는 실제 문제를 해결할 수 있어야 한다. 그러나 LLM은 이러한 능력이 부족하다.

언어와 이해에 대한 비판도 있다. LLM이 언어만으로 세상을 배울 수 있다는 생각은 잘못되었다. 언어 이해는 단순한 구문 분석을 넘어서 의미론과 화용론을 포함하는데, LLM은 이를 완전히 이해하지 못한다.

다양한 데이터 형태(텍스트와 이미지 등)를 통합하는 다중 모달 접근 방식에 대한 비판도 제기된다. 저자는 이러한 접근이 효과적으로 통합할 수 없다고 주장하며, 환경과의 상호작용을 통해 이러한 모달리티를 자연스럽게 통합하는 것이 더 나은 방법이라고 제안한다.

구조화된 학습의 중요성과 인간의 직관이 AGI 개발에 필요하다는 점도 강조된다. 단순히 모델을 확장하는 것에 의존해서는 안 된다.

저자는 진정한 AGI를 달성하기 위해서는 다양한 인지 과정을 통합하고, 실제 경험에서 배우는 방법에 집중해야 한다고 믿는다. 좁은 지능 모델을 조합하는 데 그쳐서는 안 된다.

전반적으로 이 글은 현재의 생성 AI 모델의 한계를 넘어 AGI를 구축하기 위한 보다 통합적이고 신체적인 접근 방식을 주장하고 있다.

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사용자 인증이 필요한 웹사이트를 구축할 때, 사용자가 로그인 상태인지에 따라 "프로필"이나 "로그인"과 같은 버튼을 다르게 표시하고 싶습니다. 이 가이드는 Axum과 쿠키를 사용하여 인증을 구현하는 방법을 설명합니다.

먼저 기본 HTML 레이아웃을 설정합니다. 이 레이아웃은 사용자의 인증 상태에 따라 변경됩니다. 사용자 인증 여부를 추적하기 위해 Context 구조체를 사용합니다. 이 컨텍스트는 사용자 요청에 따라 채워질 수 있습니다.

쿠키는 인증을 처리하는 간단한 방법으로 제안됩니다. 쿠키는 다음과 같은 속성으로 보안을 강화할 수 있습니다. HttpOnly 속성은 JavaScript가 쿠키에 접근하지 못하도록 하여 XSS 공격을 방지합니다. Secure 속성은 쿠키가 HTTPS를 통해서만 전송되도록 보장합니다. SameSite 속성은 CSRF 공격을 예방하는 데 도움을 줍니다. 만료 속성은 쿠키의 수명을 제한하여 남용을 줄입니다.

로그인 프로세스를 위해 사용자 자격 증명을 확인하는 로그인 엔드포인트를 생성합니다. 로그인에 성공하면 짧은 수명의 JWT와 긴 수명의 리프레시 토큰 두 개의 쿠키가 생성됩니다.

Axum의 추출기를 사용하여 쿠키에서 사용자 데이터를 가져오고 요청 중 인증 상태를 관리합니다. 쿠키에서 JWT를 추출하는 맞춤형 추출기를 만들 수도 있습니다.

미들웨어는 인증 로직을 처리하는 더 깔끔한 방법으로 도입됩니다. 미들웨어는 쿠키를 검증하고 사용자 컨텍스트를 관리하며 요청과 응답을 통해 쿠키 업데이트를 전파할 수 있습니다.

여러 개의 미들웨어 계층을 쌓을 수 있어, 공개, 인증된 사용자, 관리자 전용 경로와 같은 다양한 접근 제어 수준을 설정할 수 있습니다.

이 가이드는 사용자 인증을 위한 미들웨어 구현 예제를 제공합니다. 여기에는 JWT 검증과 토큰 갱신을 원활하게 처리하여 사용자 요청에 방해가 되지 않도록 하는 방법이 포함되어 있습니다.

결론적으로, Axum을 사용한 인증은 쿠키 설정, 사용자 상태 관리를 위한 추출기 사용, 유연하고 강력한 인증 시스템을 위한 미들웨어 구현을 포함합니다.

StringFlux는 사용자가 문자열을 쉽게 변환하고 변형할 수 있도록 도와주는 웹 기반 도구입니다. 이 도구는 Unix/Linux의 명령줄 작업과 유사하게 여러 작업을 연결하여 복잡한 변환을 수행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 JSON 포맷을 정리하거나 데이터를 인코딩하는 등의 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

주요 기능으로는 여러 작업을 결합하여 문자열을 고급스럽게 수정할 수 있는 변환 체인이 있습니다. 이 도구는 JSON, Base64, XML, CSV 등 다양한 형식을 지원합니다. 직관적인 인터페이스를 제공하여 추천 작업, 검색, 카테고리별 옵션을 통해 쉽게 탐색할 수 있습니다. 또한 StringFlux는 일반적인 JSON 오류를 수정할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. 사용자는 변환 체인을 링크를 통해 다른 사람과 공유하고 협업할 수 있습니다.

전반적으로 StringFlux는 개발자들이 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있도록 돕는 사용자 친화적인 문자열 변환 도구입니다.

TU 델프트 대학의 팀이 아부다비에서 열린 A2RL 드론 챔피언십에서 역사적인 승리를 거두며, 국제 대회에서 인간 조종사를 이긴 최초의 자율 드론이 되었습니다. 이들은 13대의 다른 드론과 인간 챔피언들과 경쟁했으며, TU 델프트 드론은 단 하나의 카메라로 작동하도록 훈련된 고급 인공지능을 사용했습니다. 이는 인간 조종사가 비행하는 방식과 유사합니다.

드론은 시속 95.8킬로미터에 도달하며, 토너먼트에서 세 명의 전 세계 챔피언을 제치고 우승했습니다. 이 성과는 인공지능 분야에서 중요한 이정표로, 통제된 실험실 환경이 아닌 실제 환경에서 이루어졌다는 점에서 의미가 큽니다.

TU 델프트 팀이 개발한 인공지능 시스템은 효율적이며 드론을 직접 제어할 수 있습니다. 이 시스템은 시행착오를 통해 훈련된 심층 신경망을 사용합니다. 이 기술은 드론 경주를 개선할 뿐만 아니라 자율주행차와 긴급 대응 등 다양한 분야에서도 활용될 가능성이 있습니다. 팀 리더인 크리스토프 드 와흐터는 이 성과에 자부심을 느끼며, 이것이 실제 로봇 기술의 발전으로 이어지기를 희망한다고 전했습니다.

클로드 4의 시스템 프롬프트 변경 사항 요약:

클로드 4의 시스템 프롬프트는 이전 버전인 3.7과 유사한 구조를 가지고 있지만, 사용자 경험과 애플리케이션 개발에 대한 앤트로픽의 집중을 보여주는 주요 변경 사항이 포함되어 있습니다. 이전 클로드 3.7에서의 일반적인 오류를 위한 임시 수정 사항은 제거되었습니다. 클로드 4는 개선된 훈련과 강화 학습을 통해 이러한 문제를 해결하여 더 신뢰할 수 있는 응답을 제공합니다.

새로운 프롬프트는 클로드가 사용자 허가를 기다리지 않고 최신 정보를 검색하도록 장려합니다. 이는 앤트로픽이 자사의 검색 능력에 대한 자신감을 반영합니다. 클로드 4는 이제 사용자의 행동을 바탕으로 식단 계획이나 일정과 같은 구조화된 콘텐츠를 더 잘 생성할 수 있도록 개선되었습니다.

코딩 작업에서의 맥락 제한을 처리하기 위해 프롬프트는 간결한 변수 이름 사용을 지시합니다. 이는 토큰 제한 내에서 명확성을 유지하는 데 어려움이 있음을 나타냅니다. 클로드 4는 악의적인 코딩이나 사이버 범죄를 돕지 않기 위한 stricter 규칙을 추가하여 해로운 결과를 초래할 수 있는 요청을 거부하도록 보장합니다.

시스템 프롬프트의 변화는 관찰된 행동이 클로드의 기능 개선에 영향을 미치는 사용자 중심 접근 방식을 보여줍니다. 이러한 업데이트는 클로드의 설계와 기능에서 사용자 경험을 향상시키기 위한 앤트로픽의 노력을 강조합니다.

아담CAD는 인공지능 기반의 플랫폼으로, 빠르게 3D 디자인을 생성합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

사용자는 간단한 설명을 통해 원하는 3D 모델을 만들 수 있습니다. 아담CAD는 3D 모델을 생성한 후, 추가 조정을 위한 매개변수를 제공합니다. 창의적인 모드를 사용하면 어떤 이미지를든 몇 초 만에 3D 모델로 변환할 수 있습니다. 이 플랫폼은 전문가들이 사용하는 기존 CAD 소프트웨어와도 호환됩니다. 아담CAD는 엔진 부품, 열쇠 고리, 휴대폰 거치대 등 다양한 아이템을 자연어 입력을 통해 생성할 수 있습니다.

전반적으로 아담CAD는 디자인 아이디어를 신속하고 효율적으로 실현할 수 있도록 도와줍니다.

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PURL(패키지 URL)은 2017년에 만들어진 오픈 표준으로, 다양한 생태계에서 소프트웨어 패키지를 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. PURL은 패키지 유형, 이름, 버전 및 기타 세부 정보를 포함하는 특별한 형식의 URL을 사용하여 소프트웨어 구성 요소를 추적하고 공유하는 과정을 간소화합니다.

PURL의 구조는 웹 URL과 유사하며, "pkg:"로 시작합니다. 여기에는 패키지 유형(예: npm, Maven), 이름, 버전, 선택적 네임스페이스, 한정자 및 하위 경로와 같은 여러 구성 요소가 포함됩니다. PURL은 소프트웨어 자재 명세서(SBOM)에서 소프트웨어 구성 요소를 식별하는 데 일반적으로 사용되며, 이는 정확성과 사용성을 높이는 데 기여합니다. 또한, PURL은 라이선스 정보를 검증하고 누락된 데이터를 보완하는 데 도움을 줍니다.

PURL은 npm, PyPI, Maven, Docker 등 다양한 프로그래밍 언어와 패키지 관리자를 지원합니다. PURL은 CPE(공통 플랫폼 열거)와 비교할 때 더 간단하고 오픈 소스 소프트웨어에 더 적합합니다. CPE는 상업 제품에 초점을 맞춘 복잡한 시스템입니다. 두 시스템 모두 소프트웨어를 식별할 수 있지만, PURL은 간단함과 취약성 관리에서의 넓은 사용으로 인해 선호됩니다.

PURL은 효과적인 소프트웨어 공급망 투명성과 보안을 추구하는 조직에 권장되지만, CPE에 비해 상업 제품 지원이 부족합니다. 전반적으로 PURL은 오늘날의 개발 환경에서 소프트웨어 구성 요소를 정확하게 식별하고 관리하는 데 필수적입니다.

이 기사는 로컬 대형 언어 모델(LLM)을 실행하기 위한 두 가지 그래픽 카드 구성, 즉 듀얼 RTX 5060 Ti 16GB와 단일 RTX 3090을 비교합니다.

듀얼 RTX 5060 Ti 구성은 총 32GB의 비디오 메모리를 가지고 있으며 가격은 약 950달러입니다. 반면, 중고 RTX 3090은 24GB의 비디오 메모리를 제공하며 가격은 850달러에서 900달러 사이입니다. RTX 3090은 듀얼 5060 Ti의 448GB/s에 비해 더 높은 메모리 대역폭인 936GB/s를 자랑합니다.

성능 테스트는 특정 모델을 사용하여 토큰 생성 속도와 문맥 처리 능력을 측정했습니다. 듀얼 RTX 5060 Ti는 최대 44,000개의 토큰을 처리할 수 있어 긴 문맥 길이를 잘 다루는 반면, RTX 3090은 약 32,000개의 토큰에서 한계에 도달합니다. 비디오 메모리가 더 많음에도 불구하고, 듀얼 5060 Ti는 토큰 생성 속도가 느려서 밀집 모델에 대해 RTX 3090보다 약 70-85% 느리게 작동합니다.

RTX 3090은 높은 대역폭 덕분에 밀집 모델을 빠르게 처리해야 하는 작업에 더 적합합니다. 반면, 듀얼 RTX 5060 Ti 구성은 큰 문맥 창이나 더 높은 정밀도의 양자화가 필요한 작업에 유리합니다.

두 가지 구성 중 선택은 사용자 요구에 따라 달라집니다. 24GB 이내의 모델에서 최대 속도를 원한다면 RTX 3090이 더 좋습니다. 그러나 큰 프롬프트와 더 많은 비디오 메모리가 필요한 모델을 처리해야 한다면 듀얼 RTX 5060 Ti가 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 사용자는 또한 단일 RTX 5060 Ti로 시작한 후 나중에 카드를 추가하여 확장할 수 있습니다.

전반적으로 두 구성 모두 장점이 있으며, 결정은 주로 사용자의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

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parrot.live는 어떤 컴퓨터에서든 curl parrot.live 명령어를 입력하면 애니메이션 파티 앵무새를 보여주는 재미있는 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 jmhobbs가 터미널 앵무새와 애니메이션 프레임을 만들어 준 덕분에 가능했습니다. 또한, Robert Koch와 Eric Jiang이 테스트를 진행하고 피드백을 제공해 주었습니다.

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

최근 연구에 따르면, 우리의 뇌는 편안한 상태와 집중적인 사고를 할 때 거의 동일한 양의 에너지를 사용한다고 합니다. 신경과학자 샤르나 자마다르와 그녀의 연구팀은 정신적 작업을 수행할 때 뇌가 휴식 상태일 때보다 약 5% 더 많은 에너지를 소모한다는 사실을 발견했습니다. 이는 뇌의 에너지 대부분이 사고를 하는 것보다 신체 기능을 유지하고 조절하는 데 사용된다는 것을 시사합니다.

뇌는 체중의 약 2%를 차지하지만, 신체 에너지의 20%를 소비합니다. 이 에너지는 주로 포도당과 산소로부터 생성되는 ATP 형태로 사용됩니다. 복잡한 혈관 네트워크가 뇌에 이러한 필수 자원을 공급합니다. 작업을 수행할 때 특정 뇌 영역이 더 활성화되며, 이로 인해 에너지 사용이 약간 증가하는 이유를 설명합니다.

연구에 따르면 뇌의 에너지의 상당 부분은 항상성을 유지하고 환경 변화를 예측하는 등의 배경 과정에 사용됩니다. 이러한 에너지의 효율적인 사용은 진화적 압력의 결과로, 우리의 조상들이 에너지가 부족한 환경에서 살았기 때문입니다. 따라서 우리의 뇌는 불필요한 에너지 소모를 피하는 메커니즘을 발전시켰으며, 이는 강도 높은 정신적 노력 후 피로감을 느끼게 할 수 있습니다.

전반적으로 이 연구는 우리의 뇌가 강력하고 복잡하지만, 특정 에너지 제약 내에서 효율적으로 작동하도록 설계되었다는 점을 강조합니다. 이는 인지적 요구와 신체 조절 간의 균형을 맞추는 것을 의미합니다.

영국 정부는 매년 140억 파운드를 기술에 지출하고 있지만, 주요 기술 공급업체와의 관계를 관리할 수 있는 디지털 조달 전문 인력이 15명에 불과합니다. 공공 회계 위원회(PAC)의 보고서는 상업적 기술 부족에 대한 우려를 제기하며, 정부의 디지털 기술을 통한 효율성 향상을 위해서는 이 인력이 너무 적다고 지적합니다.

정부는 디지털 능력을 강화할 계획을 세우고 있으며, 더 나은 계약을 협상하고 소규모 기술 회사를 지원하기 위해 디지털 상업 우수 센터를 만들 예정입니다. 그러나 조달과 관련하여 다양한 정부 부처 간의 역할과 책임이 명확하지 않은 상황입니다. PAC는 정부가 이러한 역할을 명확히 하고 기술 지출에 관여하는 공무원에 대한 교육을 개선할 것을 촉구하고 있습니다.

현재 대형 기술 회사와의 효과적인 협상이 어려운 이유는 부처 간의 조정 부족과 공급업체 종속 문제와 같은 이슈 때문입니다. PAC는 정부가 디지털 이니셔티브에서 더 나은 결과를 얻기 위해 상업적 기술을 강화해야 한다고 강조하고 있습니다.

이 글에서는 메모리가 제한된 컴퓨터에서 한국어 텍스트(한글)를 효율적으로 표시하는 방법에 대해 설명합니다. 약 3,000개의 일반적으로 사용되는 한글 문자를 위한 큰 글꼴 파일을 유지하는 대신, 기본 구성 요소인 자모(jamo)로 문자를 구성하는 방법을 제안합니다.

한글은 약 11,000자의 문자 체계를 가지고 있어 글꼴 저장이 많은 메모리를 요구합니다. 일반적인 한글 글꼴은 15MB의 메모리를 차지할 수 있어, 메모리가 적은 기기인 비디오 게임 콘솔에서는 어려움이 있습니다. 일본어와 달리 한국어는 전체 한글 문자 세트를 관리해야 하지만, 한글의 구조는 자모로 효율적으로 분해할 수 있게 해줍니다. 한글에는 약 70개의 고유한 자모가 있습니다.

적절한 한글 글꼴 선택은 동적 조합을 성공적으로 수행하는 데 매우 중요합니다. 대부분의 글꼴은 개별 자모 글리프를 가지고 있지만, 동적 사용을 위해 설계되지 않은 경우가 많고, 주로 입력 방법을 위해 만들어졌습니다. 비례 글꼴은 미적 이유로 간격을 조정하지만, 비례가 아닌 글꼴은 일관된 간격을 유지하여 동적 조합에 더 적합합니다.

자모로 한글 문자를 만들 때는 특정 레이아웃 규칙이 있으며, 구성 요소의 배치 방식이 정해져 있습니다. 예를 들어, 자모의 위치는 사용된 모음에 따라 달라집니다. 한 프로젝트에서 저자는 비례 글꼴인 HY Gothic에서 비례가 아닌 글꼴인 AsiaRythm1로 전환하여 동적 레이아웃을 쉽게 만들었습니다. 비례가 아닌 글꼴은 자모에 최소한의 조정만 필요로 하여 더 일관된 결과를 가져왔습니다.

이 글은 메모리가 제한된 환경에서 효과적으로 텍스트를 표시하기 위해 적절한 한글 글꼴을 사용하고 한글의 구조를 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

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LTA 리서치라는 스타트업이 세르게이 브린에 의해 설립되었으며, 2025년 5월 15일 샌프란시스코 만에서 대형 비행선인 패스파인더 1을 성공적으로 비행시켰습니다. 이번 비행은 현대 항공에서 비행선의 가능성을 탐색하기 위한 회사의 노력의 일환입니다.

2025년 6월 4일, 랭퓨즈는 모든 남은 제품 기능을 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 전환한다고 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 소스로 제공되는 기능에는 평가, 주석 대기열, 프롬프트 실험, 그리고 플레이그라운드가 포함됩니다. 이미 랭퓨즈를 자체 호스팅하고 있는 사용자들은 이러한 새로운 기능을 이용하기 위해 업그레이드를 권장받고 있습니다.

랭퓨즈는 LLM 엔지니어링을 위한 오픈 소스 플랫폼 구축에 집중하고 있으며, 이는 커뮤니티의 신뢰와 협력이 필요합니다. 주요 기능을 무료로 제공함으로써 더 깊은 커뮤니티 참여와 빠른 반복 개발을 촉진할 것이라고 믿고 있습니다.

랭퓨즈는 항상 오픈 코어 기업이었지만, 이제 상업적 기능은 기업 보안 및 지원으로 제한하면서 오픈 소스 제공을 확장하고 있습니다.

현재 8,000개 이상의 활성 자체 호스팅 랭퓨즈 인스턴스와 수백만 개의 SDK 설치가 이루어지고 있습니다. 이러한 변화는 랭퓨즈를 오픈 소스 LLM 운영의 주요 선택지로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

회사는 사용자들이 랭퓨즈를 자체 호스팅하고 GitHub에서 커뮤니티에 참여할 것을 초대하고 있습니다.

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이 글은 특히 기술 직종에 종사하는 사람들에게 뜨개질을 보람 있는 취미로 고려해보라고 권장합니다. 글쓴이는 남성 프로그래머로서 자신의 뜨개질 발견 여정을 공유하며 그 이점을 강조합니다.

첫째, 뜨개질은 촉각적인 경험을 제공합니다. 화면을 기반으로 하는 직업에서는 종종 부족한 만족감을 주며, 손을 사용하게 하고 디지털 환경에서 벗어나는 휴식을 제공합니다.

둘째, 창의적인 자유가 있습니다. 많은 구조화된 활동과 달리, 뜨개질은 유연하고 개인의 표현을 허용합니다. 탐험할 수 있는 프로젝트와 기법이 무수히 많아 끝없는 추구가 가능합니다.

셋째, 기술 개발이 용이합니다. 뜨개질은 배우기 쉬운 과정으로, 초보자도 기본기를 빠르게 익힐 수 있으며, 이후에는 자신의 속도에 맞춰 도전할 수 있습니다.

넷째, 접근성이 좋습니다. 최소한의 장비로 쉽게 시작할 수 있어, 짧은 휴식 시간이나 여행 중에도 편리하게 연습할 수 있습니다.

다섯째, 의미 있는 창작물이 탄생합니다. 글쓴이는 뜨개질이 개인적인 의미가 담긴 손수 만든 물건을 만들어낸다고 강조하며, 이러한 창작물에 얽힌 특별한 순간들을 나누기도 합니다.

여섯째, 정신 건강에도 도움이 됩니다. 뜨개질은 차분한 활동이 되어 스트레스를 줄이고 성취감을 제공합니다.

마지막으로, 관심이 있는 사람들을 위해 기본적인 용품을 구입하고 온라인 튜토리얼을 활용해 배우는 것을 제안합니다. 글쓴이는 뜨개질이 창의성과 휴식, 그리고 의미 있는 것을 만드는 기쁨을 결합한 보람 있는 활동이라고 믿습니다.

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Gemini 2.5 Pro는 코딩과 복잡한 작업을 위해 설계된 고급 인공지능 모델입니다. 이 모델은 코드 생성, 추론, 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오와 같은 다양한 입력 유형을 이해하는 데 뛰어난 성능을 보입니다.

주요 특징으로는 '딥 씽크'라는 새로운 모드가 포함되어 있어 추론 능력이 향상되었습니다. 또한 웹 개발 및 기타 프로그래밍 작업을 위한 코드 생성을 쉽게 할 수 있습니다. 이 모델은 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있어 방대한 데이터셋을 다룰 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 여러 입력 형식을 동시에 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달 입력 기능도 갖추고 있습니다.

성능 면에서 Gemini 2.5 Pro는 추론, 코딩, 사실 정확성에 대한 다양한 벤치마크에서 다른 모델들을 능가합니다. 수학, 과학, 코딩 작업에서 높은 점수를 기록하며 이 분야에서 강력한 능력을 보여줍니다.

이 모델은 간단한 프롬프트를 통해 애니메이션과 시뮬레이션을 생성할 수 있어 고급 코딩 기술을 잘 보여줍니다. 게임 제작, 경제 데이터 시각화, 프랙탈 패턴 생성 등의 예시가 있습니다.

Gemini 2.5 Pro는 Google AI Studio, Gemini API, Gemini App을 통해 접근할 수 있으며, 추론, 코딩, 복잡한 프롬프트와 관련된 작업에 가장 적합합니다. 이 모델은 강력한 코딩 및 추론 능력이 필요한 사용자에게 특히 중요한 인공지능 기술의 발전을 나타냅니다.

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Merlin Bird ID는 무료 앱으로, 여러분이 보고 듣는 새를 사진, 소리, 지도 등을 이용해 식별할 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 소리 식별 기능은 주변의 새 소리와 노래를 듣고 실시간으로 식별할 수 있는 제안을 제공합니다. 이 기능은 오프라인에서도 작동하므로 언제 어디서나 새를 식별할 수 있습니다.

둘째, 사진 식별 기능을 통해 새의 사진을 찍거나 카메라 롤에서 사진을 선택하면 가능한 일치 목록을 제공합니다. 이 기능 역시 오프라인에서 사용할 수 있습니다.

셋째, 새 식별 마법사는 새에 대한 세 가지 간단한 질문에 답하면 Merlin이 가능한 일치를 제안합니다. 이를 통해 모든 수준의 새 관찰자가 쉽게 새를 식별할 수 있습니다.

넷째, 생애 목록 기능을 통해 식별한 새를 디지털 스크랩북에 저장할 수 있습니다. "이 새는 내 새야!"를 눌러 새 관찰 경험을 기록할 수 있습니다.

다섯째, 지역 새 탐색 기능을 통해 여러분의 위치와 계절에 따라 볼 수 있는 새의 맞춤 목록을 만들 수 있으며, 오프라인 옵션도 제공됩니다.

마지막으로, 커뮤니티와 전문가의 기여로 앱이 더욱 풍부해집니다. 새 사진, 소리, 전문가의 팁 등이 포함되어 있어 새 식별을 위한 종합적인 자료로 활용할 수 있습니다.

Merlin은 미국, 캐나다, 유럽, 그리고 중앙 및 남미의 일부 지역의 새를 다루며, 앞으로 더 많은 종과 지역이 추가될 예정입니다.

여러분의 지원 덕분에 워싱턴주에서 수리 권리를 보장하는 법안이 통과되었습니다. 밥 퍼거슨 주지사는 개인 전자기기, 가전제품, 휠체어를 수리하는 데 필요한 도구, 부품, 정보를 제공하는 두 개의 법안에 서명했습니다. 이 법은 소유자가 자신의 물건을 어떻게 수리할지를 결정할 권리가 있음을 인정합니다.

공익연구단체와 장애인 권리 단체 등 여러 단체들이 이 법안을 만들기 위해 열심히 노력했습니다. 이들의 노력은 휠체어를 수리 권리 법안에 포함시키는 것의 중요성을 강조했습니다.

또한, 미국 국방부 장관인 피트 헤그세스는 최근 군대가 계약에서 수리 권리 조항을 요구해야 한다고 강조했습니다. 이는 장비의 유지 관리를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이러한 접근은 링컨 대통령이 군대가 항상 무기를 유지할 수 있도록 한 역사적 관행과 일치합니다.

수리 권리는 농부, 주택 소유자, 의료 기술자, 군인 등 모든 사람에게 매우 중요합니다. 이 움직임은 점점 커지고 있으며, 모든 주에서 비슷한 법안을 검토하고 있습니다. 워싱턴주는 이제 이러한 법안을 통과시킨 여덟 번째 주가 되었고, 그 기세가 이어지고 있습니다.

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

초 단위로 요금이 부과되어 GPU 사용량에 대해서만 비용을 지불합니다. 클라우드 런은 사용하지 않을 때 GPU 인스턴스를 자동으로 0으로 줄여서 대기 비용을 없앨 수 있습니다. 애플리케이션은 GPU를 사용하여 5초 이내에 시작할 수 있어 수요에 빠르게 대응할 수 있습니다. HTTP와 웹소켓 스트리밍을 통해 사용자와 실시간으로 상호작용할 수 있는 기능도 지원합니다.

이제 GPU 지원이 포함된 클라우드 런은 모든 사용자에게 제공되며, 별도의 쿼터 요청 없이 이용할 수 있습니다. 또한 신뢰성을 위해 서비스 수준 계약이 지원됩니다. GPU는 전 세계 다섯 개 지역에서 사용할 수 있으며, 더 많은 지역으로 확대할 계획이 있습니다.

추가로, GPU는 배치 처리 작업에도 활용할 수 있어 모델 미세 조정, 대규모 추론, 미디어 처리 등을 가능하게 합니다. 초기 사용자들은 이 새로운 기능을 통해 상당한 비용 절감과 효율성 향상을 경험했다고 보고했습니다.

개발자들은 이러한 기능을 쉽게 사용할 수 있으며, 가이드와 모범 사례를 위한 자료도 제공됩니다.