Radiant AI는 '엘더 스크롤 IV: 망각'을 위해 개발된 야심찬 인공지능 시스템으로, 동적이고 몰입감 있는 게임 세계를 만드는 것을 목표로 했습니다. 이 시스템은 천 개가 넘는 비플레이어 캐릭터(NPC)가 각자의 일정을 가지고, 식사 장소나 음식 조달 방법과 같은 필요에 따라 독립적으로 결정을 내릴 것이라고 약속했습니다. 이러한 아이디어는 2006년 게임 출시를 앞두고 진행된 홍보 자료와 데모에서 처음 소개되었습니다.

하지만 실제로 Radiant AI가 구현된 모습은 기대에 미치지 못해 팬들 사이에서 실망을 안겼습니다. 많은 기능이 삭제되거나 단순화되었고, 시스템이 자율적으로 작동하지 않았습니다. Radiant AI에 대한 논의는 수년간 이어졌으며, 최근 '망각'의 리마스터 버전 출시 이후에는 그에 대한 관심이 다시 불붙었습니다. 원래의 비전과 실제 결과에 대한 비교가 이루어지고 있습니다.

Radiant AI의 유산은 이후 베데스다 게임들에 계속 영향을 미쳤으며, '폴아웃 3', '스카이림', '폴아웃 4'와 같은 타이틀의 인공지능 시스템에 영향을 주었습니다. 그러나 많은 사람들은 Radiant AI의 초기 비전이 완전히 실현되지 않았다고 믿고 있으며, 그로 인해 그 능력에 대한 논쟁과 신화가 계속되고 있습니다. 이 글은 Radiant AI의 역사, 약속, 실제 결과를 명확히 하기 위해 광범위한 연구와 커뮤니티 논의를 바탕으로 작성되었습니다.

제이크 런저는 레일웨이 플랫폼을 위한 새로운 빌더인 레일팩의 출시를 발표했습니다. 레일팩은 지난 3년 동안 사용된 닉스팩의 한계를 개선하기 위해 설계되었습니다. 닉스팩은 대부분의 사용자에게 잘 작동했지만, 약 20만 사용자에게는 제한이 있었습니다. 레일팩은 레일웨이가 100만 사용자에서 1억 사용자로 성장함에 따라 사용자 경험과 확장성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

레일팩의 주요 기능으로는 세분화된 버전 관리, 더 작은 빌드 크기, 그리고 향상된 캐싱이 있습니다. 세분화된 버전 관리는 패키지의 특정 버전을 관리할 수 있게 해주며, 빌드 크기를 38%에서 77%까지 줄여 배포 시간을 단축시킵니다. 또한, BuildKit을 사용하여 더 효율적인 캐싱과 빌드 레이어에 대한 제어를 제공합니다.

레일팩은 닉스팩의 복잡한 버전 관리와 큰 이미지 크기 문제를 해결합니다. 레일팩으로의 전환 과정에서는 코드베이스를 러스트에서 고로 변경하고 빌드 구성 방식을 개선했습니다.

레일팩의 과정은 분석, 계획, 생성의 세 단계로 구성되어 있습니다. 이 접근 방식은 이미지 빌드에서 더 나은 제어와 효율성을 제공합니다.

현재 레일팩은 베타 버전으로 제공되며, Node, Python, Go와 같은 다양한 프로그래밍 언어와 정적 사이트를 위한 인기 있는 프레임워크를 지원합니다. 오픈 소스로 제공되며, 온라인에서 문서도 확인할 수 있습니다. 사용자는 오늘부터 레일팩을 사용할 수 있습니다.

이 글에서는 프로그램 최적화의 중요성을 다루고 있으며, 잘 최적화된 프로그램이 비용을 절감하고 성능을 향상시킬 수 있음을 강조합니다. 컴파일러가 최적화에 능숙하지만 항상 최상의 코드를 생성하지는 않는다는 점도 언급됩니다. Zig와 같은 저수준 언어는 프로그래머의 의도를 더 잘 전달할 수 있어 최적화에 유리합니다.

Zig의 기능 중 하나인 내장 함수와 컴파일 타임 실행(comptime)은 최적화 능력을 더욱 강화합니다. 컴파일 타임 실행은 컴파일 과정에서 코드 생성을 가능하게 하여 전통적인 매크로의 복잡성 없이도 더 효율적인 프로그램을 만들 수 있게 합니다. 매크로가 프로그램 구조를 변경하는 것과 달리, Zig의 컴파일 타임 실행은 컴파일 중에 일반 코드를 실행하므로 사용이 더 간편합니다.

이 글에서는 컴파일 타임 실행을 활용하여 문자열 비교 함수를 최적화하는 방법에 대한 예시도 제공합니다. 이를 통해 더 효율적인 어셈블리 코드를 생성할 수 있습니다. 전반적으로 저자는 Zig가 성능이 뛰어난 코드를 작성하는 데 강력한 도구라고 주장하며, 독자들이 Zig의 기능을 탐색해 보기를 권장합니다.

결론적으로 저자는 Zig가 최적화 과정을 단순화하고 코딩에서 창의성을 촉진한다고 믿으며, 다른 프로그래밍 언어의 한계를 넘어설 수 있다고 강조합니다.

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CDImage는 이미지 파일을 컴팩트 디스크에 구워 넣기 위해 설계된 도구입니다. 이 프로젝트는 Instructables와 다른 사용자들의 성공적인 시도에서 영감을 받았습니다. 제작자는 이러한 기여를 인정하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 만들고 현대적인 사용을 위해 코드를 업데이트하는 등 도구를 개선하기 위해 노력했습니다.

CDImage를 빌드하기 위해서는 Qt 6 라이브러리가 필요합니다. Windows 사용자에게는 바이너리 버전이 제공되지만, 충분한 테스트가 이루어지지 않았습니다. 이 도구는 특정한 디스크 형상을 요구하며, 목록에 없는 디스크는 사용자가 수동으로 크기를 입력해야 합니다. 이 과정은 어려울 수 있으며, 잘못된 입력으로 인해 디스크가 낭비될 수 있습니다.

사용자는 고대비 이미지를 불러오고 조정하여 오디오 트랙을 만들 수 있습니다. 최종 출력물은 CD에 구워 넣기 적합한 대용량 오디오 파일입니다. 다양한 디스크를 보정하는 과정은 복잡한 최적화를 필요로 하며, 선명한 이미지를 얻기 위해 여러 번의 시도가 필요할 수 있습니다. 제작자는 인공지능을 활용한 자동 보정 같은 개선 방안을 제안하고 있습니다.

제작자는 아이디어 공유를 장려하며, 관련 기술과 표준에 대한 추가 정보를 위한 링크도 제공합니다. CDImage는 컴팩트 디스크 시대에 대한 경의를 표하며, 사용자가 이미지를 구워 넣는 실험을 할 수 있도록 하면서도 그 과정에서 발생하는 기술적 도전 과제를 강조하고 있습니다.

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FAIR(연합 및 독립 저장소)라는 새로운 이니셔티브가 워드프레스 생태계에서 중앙집중화와 거버넌스 문제를 해결하기 위해 등장하고 있습니다. 이 움직임은 워드프레스 내에서 더 나은 옵션과 거버넌스 개혁의 필요성에 대한 논의에서 시작되었으며, 핵심 기여자들의 공개 서한이 그 필요성을 강조했습니다.

FAIR의 목표는 기존 플랫폼을 포크하지 않고 워드프레스 플러그인과 테마를 위한 분산 배포 시스템을 만드는 것입니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 주도의 기술 운영 위원회(TSC)가 감독하며, 리눅스 재단의 지원을 받습니다. FAIR는 인프라와 거버넌스를 개선하는 데 중점을 두면서도 워드프레스.org와의 호환성을 유지하는 데 주력하고 있습니다.

이 이니셔티브의 궁극적인 목표는 사용자에게 플러그인 배포에 대한 더 많은 통제권을 부여하고, 워드프레스 커뮤니티를 위한 보다 책임 있는 시스템을 조성하는 것입니다. FAIR는 많은 기여자들이 참여하는 협력적인 노력이며, 열린 웹과 워드프레스의 발전을 지원하고자 하는 사람들은 참여를 권장받고 있습니다. 더 많은 정보는 fair.pm에서 확인할 수 있습니다.

미국에서 장애 수당을 받는 사람의 수가 지난 30년 동안 급격히 증가하여 현재 1,400만 명이 정부의 지원에 의존하고 있습니다. 이러한 장애 청구의 증가는 의료 서비스와 직장 내 차별 금지 법률이 개선되었음에도 불구하고 발생하고 있습니다. 장애를 가진 많은 사람들은 일을 하지 않으며 실업 통계에 포함되지 않아, 미국 경제에서 점점 더 커지고 있는 숨겨진 안전망을 드러내고 있습니다.

앨라배마주 헤일 카운티에서는 근로 연령 성인의 거의 25%가 장애 수당을 받고 있으며, 이들은 종종 허리 통증이나 정신 건강 문제와 같이 주관적으로 평가되는 조건으로 인해 장애를 인정받고 있습니다. 장애를 판단하는 과정은 복잡하며 개인마다 크게 다를 수 있습니다. 조정된 역할에서 일할 수 있는 능력이 있는 사람들도 자신의 조건에 맞는 일자리를 찾지 못하는 경우가 많습니다.

또한 많은 전통적인 일자리가 사라지면서, 일부 사람들은 새로운 역할을 위해 재교육을 받기보다는 장애 수당을 신청하게 되었습니다. 이러한 변화는 제한된 직업 기술이나 교육을 가진 사람들에게 장애가 지원의 한 형태로 자리 잡게 만들었습니다.

장애 수당을 받는 아동의 수 또한 상당하며, 이들은 종종 학습 장애로 인해 지원을 받습니다. 가족들은 이러한 수당에 의존하게 될 수 있으며, 이는 아이들이 독립성과 학교에서의 성공을 추구하는 데 방해가 될 수 있습니다.

장애 프로그램의 증가는 이러한 시스템의 효과성과 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 이들 프로그램은 비용이 많이 들고 수혜자에게 장기적인 빈곤을 초래할 수 있습니다. 전체 경제 환경이 변화하고 있는 가운데, 일부는 장애를 필수적인 안전망으로 보지만, 다른 이들은 이것이 노동 시장과 사회적 지원 시스템 내의 더 깊은 문제를 반영한다고 주장합니다.

효율적인 생산성을 유지하기 위해 도움이 되는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 이 글은 기술 전문가를 위한 경력 플랫폼인 타로의 창립자인 라훌 판데이가 작성했습니다. 2025년 6월 5일에 발표된 이 글에서는 경력 개발과 특히 기술 분야에서의 미루기 습관을 극복하기 위한 실용적인 전략에 대해 다룹니다. 미루는 습관을 극복하기 위해서는 생산성을 높이는 효과적인 시스템을 만드는 것이 필요합니다.

이 글은 갈등과 평화라는 주제를 다룹니다. 갈등이 다양한 상황에서 발생할 수 있음을 강조하며, 이를 평화롭게 해결하는 방법을 찾는 것이 중요하다고 설명합니다. 갈등의 원인을 이해하고 지역 사회에서 평화를 증진하는 것의 이점에 초점을 맞추고 있습니다. 결국, 조화로운 관계를 이루기 위해서는 대화와 협력이 필요하다는 점을 강조합니다.

저장소 백업은 재해 복구에 필수적이지만, 저장소가 커질수록 신뢰할 수 있는 백업을 만드는 것이 더 어려워집니다. 예를 들어, 우리의 Rails 저장소는 백업하는 데 48시간이 걸렸는데, 이는 비현실적이었습니다. 문제는 대형 저장소에 비효율적인 구식 Git 기능에서 비롯되었습니다.

우리는 백업에 사용되는 Git 명령이 복잡성으로 인해 성능 문제가 발생한다는 것을 확인했습니다. 이 문제는 저장소의 참조 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 악화되었습니다. 이로 인해 백업이 시간이 많이 걸리고 자원을 많이 소모하게 되어 실패와 중단의 위험이 커졌습니다.

이를 해결하기 위해 우리는 Git 명령에 사용되는 알고리즘을 개선했습니다. 비효율적인 중첩 루프를 더 효율적인 매핑 구조로 교체했습니다. 이 변경으로 백업 시간이 48시간에서 단 41분으로 줄어들어 성능이 크게 향상되고 서버 부하가 감소했습니다.

GitLab 고객에게 이 개선 사항은 다음과 같은 이점을 제공합니다. 팀은 이제 개발에 방해가 되지 않도록 매일 밤 백업을 예약할 수 있습니다. 조직은 데이터를 훨씬 더 빠르게 복구할 수 있어 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 짧아진 백업 시간은 자원 소비와 클라우드 비용을 줄여줍니다. 저장소가 커져도 백업 프로세스는 성능을 저하시키지 않고 확장할 수 있습니다.

GitLab 버전 18.0부터 모든 고객은 추가 설정 없이 이러한 개선 사항의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 프로젝트는 모든 사용자에게 확장 가능하고 효율적인 Git 인프라를 제공하겠다는 우리의 의지를 반영합니다.

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최근 언어 모델의 발전으로 대규모 추론 모델(Large Reasoning Models, LRM)이 개발되었습니다. 이 모델들은 답변에 도달하기 전에 상세한 추론 과정을 보여주도록 설계되었습니다. 이러한 모델들은 추론 작업에서 성능이 향상되었지만, 그 강점과 약점은 아직 완전히 이해되지 않고 있습니다.

현재 평가 방법은 주로 전통적인 수학 및 코딩 기준을 사용하여 최종 답변의 정확성에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 이러한 기준은 데이터 오염 문제로 인해 추론 과정의 질을 드러내지 못합니다. 이 연구는 복잡성을 체계적으로 조작할 수 있는 통제된 퍼즐 환경을 사용하여 이러한 문제를 조사합니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 복잡성이 증가할수록 LRM의 정확성이 크게 떨어지며, 특정 복잡성 임계점을 넘어서면 어려움을 겪습니다. 둘째, 성능은 세 가지 범주로 나뉩니다. 낮은 복잡성에서는 일반 모델이 LRM보다 더 나은 성능을 보이고, 중간 복잡성에서는 LRM이 추론 능력 덕분에 성능 우위를 보입니다. 그러나 높은 복잡성에서는 두 모델 모두 성능이 저하되어 추론 능력의 한계를 나타냅니다. 셋째, LRM은 종종 비효율적인 "과도한 생각"을 하며, 올바른 해답을 찾기 전에 잘못된 해결책을 탐색하여 계산 자원을 낭비합니다. 또한 다양한 유형의 퍼즐에서 정확한 계산과 일관성 유지에 어려움을 겪습니다. 넷째, 연구는 문제 해결 과정에서 추론 흔적을 분석하는 새로운 평가 프레임워크의 필요성을 강조합니다.

결론적으로, LRM은 언어 모델링에서 중요한 발전을 나타내지만, 복잡한 작업에서 추론에 있어 여전히 주요한 한계를 가지고 있어 향후 개발과 응용에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

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이 블로그 글에서는 Mojo 프로그래밍 언어를 사용하여 Hopper 아키텍처에서 효율적인 행렬 전치 작업을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 최적의 구현은 2775.49 GB/s의 대역폭을 달성하며, 이는 동일한 하드웨어에서 CUDA로 얻은 2771.35 GB/s와 비슷한 수준입니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 두 개의 TMA(텐서 메모리 아키텍처) 설명자가 초기화됩니다. 하나는 원래 행렬을 위한 것이고, 다른 하나는 전치된 행렬을 위한 것입니다. 둘째, 전치 알고리즘은 행렬의 타일을 공유 메모리에 로드하고, 이를 전치한 후 다시 전치된 위치에 저장하는 과정을 포함합니다.

셋째, 커널 구현에서는 효율적인 데이터 전송을 위해 공유 메모리를 사용하며, 1056.08 GB/s의 대역폭을 달성하여 이전의 CUDA 구현보다 성능이 향상되었습니다. 넷째, 설명자를 조정하고 스위즐 인덱스를 사용함으로써 커널의 대역폭이 1437.55 GB/s로 개선됩니다. 마지막으로, 스레드의 작업을 조정하여 각 스레드가 여러 열을 처리하도록 하여 2775.49 GB/s의 최고 대역폭을 달성하는 추가 최적화가 이루어졌습니다.

이 블로그는 Mojo가 GPU 컴퓨팅 작업에서 높은 성능을 달성할 수 있는 잠재력을 강조하며, CUDA와 유사한 성능을 보여줍니다. 또한, 더 깊은 이해를 위해 전체 코드와 이전 게시물에 대한 링크를 제공합니다.

샌디아 국립 연구소가 SpiNNaker 2 슈퍼컴퓨터를 출시했습니다. 이 시스템은 전통적인 GPU나 저장 장치를 사용하지 않고, 뇌에서 영감을 받은 구조로 설계되었습니다. SpiNNcloud와의 협력을 통해 개발된 이 혁신적인 기술은 뇌와 유사한 네트워크를 시뮬레이션하며, 뇌 기능에 대한 이해를 높이고 컴퓨팅 능력을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

SpiNNaker 2는 1억 5천만에서 1억 8천만 개의 뉴런을 모방할 수 있으며, 서버 보드당 48개의 칩으로 구성된 고도로 병렬화된 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다. 각 칩은 20MB의 SRAM을 포함하고 있으며, 최대 1440개의 보드로 구성할 수 있어 상당한 메모리 용량을 제공합니다. 이로 인해 중앙 집중식 저장 장치 없이도 운영이 가능합니다.

이 슈퍼컴퓨터는 기존의 고성능 컴퓨팅 시스템과 연결되어 있으며, 특히 국가 안보 관련 응용 프로그램에서 복잡한 시뮬레이션과 계산을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 독특한 구조 덕분에 전통적인 GPU 시스템에 비해 데이터 처리 속도가 빠르고 전력 소비가 낮습니다.

FlightAware의 소프트웨어는 항공 데이터에서 발생하는 다양한 예측 불가능한 상황을 효과적으로 관리해야 합니다. 항공 데이터는 종종 복잡하고 일관성이 없기 때문에 엔지니어들이 잘못된 이해를 할 경우 고객과 시스템 모두에 문제가 발생할 수 있습니다.

비행, 공항, 항공사, 항법, 트랜스폰더에 대한 몇 가지 일반적인 오해가 있습니다.

첫째, 비행에 대한 오해입니다. 비행기는 여러 번 게이트에서 출발할 수 있으며, 일정이 불규칙할 수 있습니다. 비행 번호는 변경될 수 있으며 항상 고유하지 않을 수 있습니다. 비행이 예상한 시간이나 경로를 따르지 않을 수도 있습니다.

둘째, 공항에 대한 오해입니다. 공항은 여러 개의 코드와 식별자를 가질 수 있습니다. 터미널과 게이트 번호는 항상 일관되지 않을 수 있습니다. 공항은 이동하거나 식별자가 변경될 수 있습니다.

셋째, 항공사에 대한 오해입니다. 항공사는 코드나 비행 번호를 공유하거나 자신이 운영하지 않는 비행에 번호를 부여할 수 있습니다. 항공기 기반으로 어떤 항공사가 비행을 운영하는지에 대한 혼란이 있을 수 있습니다.

넷째, 항법에 대한 오해입니다. 웨이포인트 이름은 고유하지 않을 수 있으며, 고도 정의가 다를 수 있습니다. 비행 정보가 항상 정확하지 않을 수도 있습니다.

마지막으로, 트랜스폰더와 ADS-B에 대한 오해입니다. ADS-B 메시지는 항공기뿐만 아니라 서비스 차량에서도 올 수 있습니다. 이러한 메시지의 GPS 위치는 항상 신뢰할 수 없습니다. 트랜스폰더는 잘못 프로그래밍되거나 고장 날 수 있습니다.

이러한 오해를 이해하는 것은 우리의 비행 추적 엔진인 하이퍼피드가 웹사이트, 앱, API에 정확한 데이터를 제공하는 데 매우 중요합니다.

AI 스프라이트 생성기는 사용자가 전문적인 게임 애니메이션 스프라이트를 신속하게 만들 수 있도록 도와줍니다. 사용 방법은 간단합니다. 먼저, 캐릭터 디자인 이미지를 업로드하거나 텍스트로 설명합니다. 그 다음, 점프, 달리기, 공격 등 다양한 애니메이션 동작 중에서 선택합니다. 마지막으로, 즉시 사용할 수 있는 스프라이트를 다운로드할 수 있습니다.

이 생성기의 주요 특징은 AI 기술을 활용하여 이미지나 텍스트에서 부드러운 애니메이션을 생성하는 것입니다. 여러 캐릭터 동작을 지원하여 포괄적인 애니메이션을 만들 수 있으며, 스프라이트는 투명한 배경과 적절한 크기로 제공되어 바로 사용할 수 있습니다. 또한, 레트로 픽셀 아트부터 현대 애니메이션 스타일까지 다양한 스타일 옵션이 마련되어 있습니다. 사용자들은 단 5개의 샘플로 독특한 애니메이션을 무료로 훈련할 수 있는 기능도 제공합니다.

이 도구는 인디 개발자들에게는 아티스트를 고용하지 않고도 스프라이트를 만들 수 있는 기회를 제공합니다. 게임 스튜디오에서는 전체 캐릭터 세트를 생성하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 아티스트들은 AI를 활용해 애니메이션을 향상시키고 다듬는 데 도움을 받을 수 있습니다.

가격 정책은 사용한 만큼만 지불하는 방식으로, 구독이 필요 없으며 크레딧은 만료되지 않습니다. 스타터, 인기, 궁극적 패키지 등 세 가지 크레딧 팩이 있으며, 대량 구매 시 할인 혜택이 제공됩니다.

추가 옵션으로는 개인적 또는 공개적으로 맞춤형 AI 모델을 훈련시키고, 공유 모델로 수익을 올릴 수 있는 기회도 있습니다. 자주 묻는 질문 섹션에서는 지원하는 파일 형식, 상업적 사용, 생성 시간, 환불 정책 등에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

결론적으로, AI 스프라이트 생성기는 게임 개발에 참여하는 모든 이들에게 빠르고 고품질의 애니메이션 제작을 제공하는 강력한 도구입니다. 유연한 가격으로 이용할 수 있습니다.

저자는 C 코드, WebAssembly(WASM), 최소한의 JavaScript와 HTML을 사용하여 루빅스 큐브 솔버 웹 애플리케이션을 만드는 경험을 공유합니다. 이 과정은 복잡했지만 보람이 있었고, 학습 과정을 기록하기로 결정하게 되었습니다.

WebAssembly는 고성능 웹 애플리케이션을 위해 설계된 저수준 언어입니다. 모든 주요 웹 브라우저에서 실행되며 지원됩니다. 이 튜토리얼은 C/C++ 개발자가 자신의 코드를 웹으로 포팅하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

튜토리얼을 따라 하려면 사용자는 Emscripten을 설치해야 하며, 이에는 Node.js가 포함됩니다. 또한 darkhttpd나 Python의 http.server와 같은 웹 서버가 필요합니다.

튜토리얼은 간단한 "Hello, web!" 프로그램으로 시작하여 C 코드를 WebAssembly로 컴파일하고 브라우저에서 실행하는 방법을 보여줍니다.

저자는 C로 라이브러리를 만들고 이를 WASM으로 컴파일한 후 JavaScript에서 함수를 호출하는 과정을 안내합니다. 함수 이름 지정 및 런타임 초기화와 관련된 문제도 다룹니다.

인터랙티브한 웹 페이지를 만들기 위해 저자는 JavaScript가 HTML과 Document Object Model(DOM)을 통해 어떻게 상호작용하는지를 설명합니다. 예를 들어, 텍스트를 변경하거나 버튼 클릭을 처리하는 방법을 보여줍니다.

튜토리얼은 모듈화된 라이브러리를 구축하는 방법을 설명하여 이름 충돌을 피하고 Node.js와 웹 환경 간의 호환성을 향상시킵니다.

저자는 웹 애플리케이션에서 성능을 향상시키기 위해 멀티스레딩을 사용하는 방법, 특히 Emscripten의 pthreads를 사용하는 방법에 대해 논의합니다.

긴 계산 중에 메인 스레드가 차단되지 않도록 하기 위해 튜토리얼은 웹 워커를 소개합니다. 웹 워커는 백그라운드에서 처리할 수 있게 하여 사용자 경험을 개선합니다.

저자는 라이브러리에서 콜백 함수를 구현하는 방법을 설명하여 JavaScript 함수를 C 함수에 전달할 수 있도록 합니다.

튜토리얼은 브라우저에서 지속적인 데이터 저장을 위해 IndexedDB를 사용하는 방법을 다루며, Emscripten으로 가상 파일 시스템을 설정하는 방법을 자세히 설명합니다.

저자는 Emscripten을 사용한 웹 개발의 도전 과제에 대해 반성하며, 저수준 세부 사항과 웹 환경의 복잡성을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 개발자들이 이러한 도전에 적응하고 학습하여 더 나은 웹 애플리케이션 성능을 이끌어내기를 권장합니다.

Odyc.js는 프로그래밍 경험이 없는 사람도 쉽게 비디오 게임을 만들 수 있도록 도와주는 간단한 자바스크립트 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 게임을 만드는 방법을 쉽게 배울 수 있으며, 다양한 예제를 갤러리에서 탐색할 수 있습니다.

저자는 NRAO에서의 취업 면접을 위해 프로그램을 작성한 경험에 대해 이야기합니다. 면접 후보자들은 Java로 스캔 시간을 계산해야 하지만, 저자는 Haskell, Common Lisp, Smalltalk로 문제를 구현하기로 결정했습니다.

저자는 Haskell에 대한 강한 선호를 표현하며, 그 즐거움이 기술적인 우수성보다는 사용했을 때의 느낌에서 비롯된다고 말합니다. Haskell의 코드가 가지는 명확성과 아름다움을 Lisp와 Smalltalk의 복잡함과 어색함과 대조합니다. 저자는 Haskell의 모듈화가 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 것을 장려한다는 점을 높이 평가합니다.

저자는 효과적인 프로그래밍을 위해 Haskell의 컴파일러에 의존하고 있음을 인정하며, 다른 언어로 코드를 실행하기 전에 코드 분석에 어려움을 겪는다고 고백합니다. 또한 프로그래밍 언어 교육에 대해 성찰하며, Haskell과 같은 언어가 복잡함에도 불구하고 프로그래밍 개념을 배우고 이해하는 데 유익할 수 있다고 주장합니다.

결국 저자는 프로그래밍이 명확한 답이 없는 지속적인 여정이라고 느끼며, 자신이 사용하는 언어의 강점과 약점을 모두 인식하고 있습니다. 또한 전통적인 타이핑 시스템을 넘어 작업 흐름을 개선할 수 있는 Autotest와 같은 도구에 흥미를 느끼고 있습니다.

그라이프스발트에 위치한 웬델스타인 7-X 핵융합 연구 시설이 상업적 사용을 위한 중요한 진전을 이뤘습니다. 2025년 5월 22일, 연구자들은 43초 동안의 플라즈마 방전 중에 핵융합의 중요한 지표인 "트리플 프로덕트"에서 새로운 기록을 세웠습니다. 트리플 프로덕트는 입자 밀도, 이온 온도, 에너지 격리 시간을 결합한 것으로, 핵융합이 자생적으로 유지되기 위해 필수적입니다.

기록을 세우는 동안 약 90개의 연료 펠렛이 원자로에 주입되었고, 플라즈마는 2천만도 이상의 온도로 가열되었습니다. 미국 에너지부에서 개발한 새로운 펠렛 주입기가 사용되어 연료와 가열의 조정이 더욱 원활해졌습니다.

이번 성과는 웬델스타인 7-X의 잠재력을 보여주며, 미래의 핵융합 발전소에 필수적인 긴 플라즈마 지속 시간을 유지하는 능력을 강조합니다. 다른 원자로들이 짧은 시간 동안 더 높은 트리플 프로덕트 값을 달성한 경우는 있지만, 웬델스타인 7-X는 이제 긴 플라즈마 지속 시간에서 선두를 달리고 있으며, 이는 핵융합 기술의 중요한 발전을 의미합니다.

저자는 Rust 프로젝트를 테스트하는 과정에서 "열린 파일이 너무 많음"이라는 오류를 경험했습니다. 이 오류는 프로그램이 운영 체제가 허용하는 것보다 더 많은 파일 디스크립터를 열려고 할 때 발생합니다. 파일 디스크립터는 운영 체제가 열린 파일, 디렉토리, 파이프, 소켓 및 장치를 관리하는 데 사용하는 정수입니다.

유닉스 시스템에서는 모든 프로세스가 세 개의 표준 파일 디스크립터(표준 입력, 표준 출력, 표준 오류)로 시작하며, 각 시스템은 열 수 있는 파일 디스크립터의 총 수에 대한 제한을 가지고 있습니다. macOS에서는 ulimit 명령어를 사용하여 프로세스의 소프트 리미트를 설정할 수 있으며, 이 값은 조정 가능하지만 운영 체제가 설정한 하드 리미트 아래에 있어야 합니다.

문제를 진단하기 위해 저자는 cargo test 실행 중 열린 파일 디스크립터 수를 모니터링하는 스크립트를 작성했습니다. 이 스크립트는 파일 디스크립터 수가 256에 가까워질 때 테스트가 실패한다는 것을 확인했습니다. 해결책은 ulimit 명령어를 사용하여 소프트 리미트를 8192로 늘리는 것이었고, 이로 인해 문제가 해결되었습니다.

저자는 파일 디스크립터에 대해 많은 것을 배우고 이 일반적인 오류를 해결하는 방법을 익혔습니다. 이 경험은 프로그래밍에서 시스템 자원을 효과적으로 관리하는 데 대한 통찰력을 제공했습니다.

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메타가 사용자들이 잘 모르는 사이에 개인 AI 채팅 대화를 공개 콘텐츠로 전환하고 있습니다. 모질라 커뮤니티는 메타가 더 나은 개인정보 보호 조치가 마련될 때까지 이러한 관행을 중단할 것을 촉구하고 있습니다. 그들은 다음과 같은 요구를 하고 있습니다.

모든 AI 상호작용은 기본적으로 비공개로 설정되어야 하며, 사용자가 명확한 동의를 할 경우에만 공개 공유가 허용되어야 합니다. 메타는 얼마나 많은 사용자가 의도치 않게 개인 정보를 공유했는지에 대해 투명하게 밝혀야 합니다. 모든 메타 플랫폼에서 사용자 데이터가 AI 훈련에 사용되지 않도록 하는 간단한 옵트아웃 시스템이 만들어져야 합니다. 사용자가 자신의 대화가 공개되었을 경우 이를 알리고, 해당 콘텐츠를 영구적으로 삭제할 수 있는 권한을 가져야 합니다.

이 메시지는 사람들이 공개적으로 대화하고 있을 때, 특히 개인 대화라고 생각할 때 이를 알아야 한다고 강조합니다. 이에 동의한다면 이러한 변화에 대한 요구를 지지할 수 있습니다.

많은 팀들이 다양한 작업을 위해 대형 언어 모델(LLM)을 사용하고 있지만, 여전히 GPT나 Claude와 같은 폐쇄형 모델에 의존하는 경우가 많습니다. 이로 인해 오픈 소스 대안에서 얻을 수 있는 비용 절감과 성능 이점을 놓치고 있습니다. 폐쇄형 모델은 복잡한 추론에서 뛰어난 성능을 보이지만, 분류, 요약, 데이터 추출과 같은 일반적인 작업은 오픈 소스의 작업용 모델로도 효과적으로 수행할 수 있습니다.

오픈 소스 모델은 대량 작업을 배치 처리할 때 더 낮은 비용으로 더 나은 성능을 제공하는 경우가 많습니다. Gemini 2.5 Flash와 GPT-4o-mini와 같은 폐쇄형 모델이 인기가 있지만, Qwen3와 Llama 3와 같은 오픈 소스 모델은 동등하거나 더 나은 성능을 제공하면서도 상당한 비용 절감을 이룰 수 있습니다.

작업용 모델은 일상적인 비즈니스 작업에 적합합니다. 예를 들어, 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하거나, 문서를 요약하고, 간단한 질문에 답하며, 감정을 분석하고, 텍스트를 분류하는 등의 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

이 텍스트는 다양한 모델의 성능과 비용을 분석하고, 성능 대비 비용 비율을 제시하여 기업들이 최적의 선택을 할 수 있도록 돕습니다. 오픈 소스 모델로 전환하는 데는 약간의 조정이 필요할 수 있지만, 잠재적인 비용 절감과 성능 향상을 고려할 때 충분히 가치가 있습니다. 전환 차트는 오픈 소스 대체 모델과 예상 절감액을 제시합니다.

결론적으로, 기업들은 고급 추론이 필요하지 않은 작업에 대해 오픈 소스 LLM을 고려해야 합니다. 이러한 모델은 비용 대비 성능 비율에서 우위를 점하는 경향이 있습니다. 배치 처리를 활용하면 더 큰 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 팀들이 LLM 사용을 최적화하고 싶다면 전문가의 상담을 받는 것이 도움이 될 수 있습니다.

사이먼 타탐은 그의 글 "일시성의 정책"에서 사용자가 .bashrc 파일에 unset HISTFILE 명령어를 추가하여 셸 히스토리 파일을 비활성화하는 것을 고려할 수 있다고 제안합니다. 이렇게 하면 히스토리는 단일 셸 세션 동안만 유지되고 여러 세션에 걸쳐 저장되지 않아, 사용자가 과거의 실수로 인한 혼란 없이 현재 명령에 집중할 수 있게 됩니다.

타탐은 유용한 명령어를 저장하기 위해 히스토리 파일에 의존하기보다는, 셸 함수, 스크립트 또는 메모장과 같은 별도의 방법으로 소중한 명령어를 저장할 것을 권장합니다. 이는 잘못된 명령어 버전을 기억하는 데서 오는 혼란을 방지합니다.

반면, 요약 작성자는 최대 9,800개의 명령어를 포함한 대량의 셸 히스토리를 유지하는 것을 선호하지만, 타탐이 잘못된 명령어를 저장하는 것이 무의미하다는 점에 동의합니다. 이를 관리하기 위해 그들은 smite라는 함수를 만들어 사용자가 원하지 않는 명령어를 쉽게 삭제할 수 있도록 했습니다.

smite 함수는 사용자가 히스토리 항목을 탐색하고 삭제할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 더 깔끔한 히스토리를 유지할 수 있습니다. 작성자는 다른 사용자들도 자신의 셸 히스토리 관리 방법을 되돌아보고 더 나은 조직을 위해 조정할 것을 권장합니다.

요약이 없습니다.

Anysphere는 AI 코딩 도구인 Cursor의 발전을 위해 9억 달러의 자금을 조달하며 99억 달러의 기업 가치를 평가받았습니다. 이번 자금은 Thrive, Accel, Andressen Horowitz, DST와 같은 투자자들로부터 유치되었습니다. Cursor는 연간 반복 수익(ARR)에서 5억 달러 이상의 성과를 올렸으며, NVIDIA, Uber, Adobe와 같은 많은 주요 기업들이 사용하고 있습니다. 이번 투자는 AI 코딩 연구를 진전시키고 코딩 방법을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

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새로운 고급 야간 열차 스타트업인 드림스타가 로스앤젤레스와 샌프란시스코 간의 기차 여행의 우아함을 되살리려 하고 있습니다. 이 서비스는 1940년대 이후로 존재하지 않았습니다. 공동 창립자인 조슈아 도미닉과 토마스 이스트몬드는 유럽과 아시아의 현대 철도 서비스에서 영감을 받아 미국에서 편안하고 효율적인 여행 옵션을 제공하고자 합니다.

드림스타는 모든 객실이 침대인 숙소, 고급 식사, 호텔과 같은 서비스를 제공할 계획이며, 이전의 Lark 열차와 유사한 노선에 집중하고 있습니다. 이들은 대부분의 노선을 운영하는 유니온 퍼시픽과 야간에 최소한의 화물 및 승객 교통이 있는 트랙 접근 계약을 체결했습니다.

이 서비스는 친환경적으로 설계되어 비행기와 비교해 탄소 배출량을 75% 줄일 수 있다고 주장합니다. 티켓 가격은 아직 확정되지 않았지만, 항공편과 아메트랙과 경쟁할 수 있도록 할 계획입니다.

드림스타의 열차는 다양한 클래스의 개인 객실, 라운지, 식사 공간, 스파를 포함할 예정입니다. 현재 엔지니어링 디자인 작업과 유지 보수 시설 계획, 규제 승인 절차를 진행 중입니다. 목표는 2028년 로스앤젤레스 올림픽 이전에 서비스를 시작하는 것이며, 열차 건설에는 18개월에서 24개월이 소요될 것으로 예상하고 있습니다. 이 스타트업은 여러 투자자로부터 재정 지원도 받았습니다.

소리의 종류가 여러 가지로 나열되어 있습니다. "없음"은 소리가 없다는 의미입니다. "딥 볼 스트라이크"는 특정한 소리를 나타내며, "크리스탈 볼 핑"은 또 다른 독특한 소리입니다. 마지막으로 "우드 클릭"은 나무가 다른 물체에 부딪힐 때 나는 소리입니다.

요약이 없습니다.

SaaS(서비스형 소프트웨어)는 편리하게 보이지만, 개발 과정에서 복잡하게 만드는 숨겨진 비용이 있습니다. SaaS를 프로젝트에 통합할 때 겪는 다섯 가지 주요 도전 과제, 즉 "숨겨진 세금"을 소개합니다.

첫 번째는 발견 세금입니다. 서비스를 통합하기 전에 그 서비스가 제공하는 내용, 호환성, 가격, 문서 등을 조사하는 데 시간을 소비하게 됩니다. 이 과정은 주관적이며 다른 프로젝트에 쉽게 적용할 수 없습니다.

두 번째는 가입 세금입니다. 서비스를 선택한 후 가입할 때는 사용량 기반 요금이나 팀 접근을 위한 추가 비용 등 예상치 못한 비용이 발생할 수 있습니다. 서비스를 사용하기도 전에 재정적으로 약속하게 되는 것입니다.

세 번째는 통합 세금입니다. 서비스를 통합하는 과정에서 문서를 읽고, 해결되지 않은 문제를 해결하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이 과정은 종종 번거롭고 스트레스를 유발합니다.

네 번째는 로컬 개발 세금입니다. 로컬 환경에서 서비스를 작동시키기 위해 복잡한 설정이나 추가 도구가 필요할 수 있어 개발 과정이 복잡해질 수 있습니다.

마지막으로 생산 세금이 있습니다. 통합 후에는 실제 환경에서 서비스를 관리해야 하며, 이는 신뢰성을 보장하고 API 키를 안전하게 관리하며 성능을 모니터링하는 등의 추가 책임을 수반합니다.

결론적으로, SaaS는 개발을 단순화하는 것을 목표로 하지만, 종종 의존성과 복잡성을 초래합니다. Cloudflare나 Supabase와 같은 통합 플랫폼을 선택하면 서비스가 통합되어 지속적인 조정의 필요성을 줄이고, 보다 원활한 개발 경험을 제공하여 소프트웨어 구축에 집중할 수 있게 됩니다. 이러한 접근 방식은 효율성을 높이고 여러 서비스를 관리하는 대신 소프트웨어 개발에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

요약이 없습니다.

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큐트 프레임워크는 2D 게임을 만들기 위한 강력한 C/C++ 도구입니다. 이 가이드는 CMake를 사용하여 큐트 프레임워크 프로젝트를 설정하는 방법을 설명하며, 게임 로직을 Swift로 작성할 수 있도록 도와줍니다.

먼저, 필요한 사항을 준비해야 합니다. Swift를 설치해야 하며, 가능한 한 6버전 이상을 권장합니다. 또한 CMake도 설치해야 하며, 4.0버전 이상이 필요합니다. Swift를 CMake로 빌드하기 위해 Ninja도 설치해야 합니다.

프로젝트 구조를 설정하려면 새로운 디렉토리를 만들어야 합니다. 'MyCuteGame'이라는 이름의 디렉토리를 생성하고 그 안으로 이동합니다. 이후 'src'와 'include'라는 두 개의 디렉토리를 만들고, CMakeLists.txt 파일과 Swift 소스 파일, 헤더 파일을 생성합니다.

CMake 설정을 위해 CMakeLists.txt 파일을 다음과 같이 수정합니다. 이 파일은 프로젝트를 설정하고 큐트 프레임워크를 포함하며 실행 파일을 정의합니다. CMake의 최소 요구 버전은 4.0이며, 프로젝트 이름은 'MyCuteGame'입니다. Swift 파일을 포함하기 위해 소스 파일을 검색하고, 큐트 프레임워크를 가져오는 내용을 추가합니다. 마지막으로, 큐트 라이브러리를 링크합니다.

Swift와의 상호 운용성을 위해 'include/shim.h' 파일에 큐트 프레임워크 헤더를 포함시킵니다. 그리고 'include/module.modulemap' 파일에서는 Swift 모듈을 정의합니다.

이제 'src/main.swift' 파일에서 게임 코드를 작성하여 큐트 프레임워크 앱을 생성하고 스프라이트를 표시합니다.

프로젝트를 빌드하려면 터미널에서 'build' 디렉토리를 만들고 그 안으로 이동한 후, CMake를 실행하여 Ninja를 사용해 빌드합니다. 마지막으로 게임을 실행하면 됩니다.

축하합니다! CMake와 Swift를 사용하여 큐트 프레임워크 프로젝트를 설정했습니다. 이제 게임 개발을 시작하고 큐트 프레임워크의 Discord 서버나 문서를 통해 도움을 받을 수 있습니다.

멜버른의 연구자들이 HIV 치료법 개발에 중요한 돌파구를 마련했습니다. 이들은 HIV가 주로 숨어 있는 백혈구 내에서 바이러스를 가시화하는 방법을 개발했습니다. 이 발견은 몸에서 바이러스를 완전히 제거하는 데 기여할 수 있습니다.

피터 도허티 연구소의 팀은 COVID-19 백신에 사용된 것과 유사한 mRNA 기술을 활용하여 감염된 세포에 지침을 전달했습니다. 이들은 HIV를 보유한 백혈구에 성공적으로 들어갈 수 있는 새로운 유형의 지방 방울인 LNP X를 만들었습니다.

현재 약 4천만 명이 HIV와 함께 살고 있으며, 이들은 바이러스를 관리하기 위해 평생 약물을 복용해야 합니다. 이번 연구는 유망한 결과를 보여주지만, 바이러스를 드러내는 것이 면역 체계가 이를 제거하는 데 도움이 되는지는 추가 연구가 필요합니다. 인간을 대상으로 한 임상 시험까지는 수년이 걸릴 것이며, 실험실에서의 성공이 환자에게도 효과적이라는 보장은 없습니다.

전문가들은 이 연구의 결과가 암과 같은 다른 질병에도 적용될 수 있다는 점에서 희망을 가지고 있습니다. 그러나 전체 바이러스 저장소를 제거하는 것이 성공적인 치료를 위해 반드시 필요한지는 아직 불확실합니다.

미국 디지털 서비스의 기원은 미국 디지털 서비스(USDS)의 형성과 초기 역사를 기록하는 구술 역사 프로젝트입니다. 2025년 6월 6일에 시작된 이 프로젝트는 정부 기술에서 과거 경험을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 특히 최근 USDS가 미국 DOGE 서비스로 재편성된 상황에서 더욱 그러합니다.

이 프로젝트에는 2009년부터 2015년까지 USDS 설립에 기여한 사람들과의 거의 50건의 인터뷰가 포함되어 있습니다. 이들은 자신의 통찰력과 경험을 공유하며, 정부에 기술을 통합하는 과정에서의 주요 주제와 교훈을 드러냅니다.

이 이니셔티브는 지난 20년 동안의 시민 기술 분야의 더 넓은 흐름을 반영하며, 정부 내 숙련된 인력이 공공 서비스를 개선할 수 있다는 점을 강조합니다. USDS는 완벽하지 않았지만, 정부 기술에서 긍정적인 변화를 이끌어낼 수 있는 가능성을 보여주었고, 관련된 사람들에게 지속적인 영향을 남겼습니다.

OAuth 2.0은 개발자들이 사용자 인증과 권한 부여를 직접적으로 사용자 자격 증명을 다루지 않고 관리할 수 있도록 해주는 프로토콜입니다. 사용자는 각 애플리케이션에 사용자 이름과 비밀번호를 제공하는 대신, OAuth 서버에 로그인하여 여러 애플리케이션에서 자신의 데이터에 대한 제한된 접근을 허용하는 토큰을 받습니다. 이는 보안성과 사용자 편의성을 높입니다.

OAuth 2.0은 사용자 인증과 권한 부여를 위임하는 프로토콜입니다. 사용자는 하나의 플랫폼에 로그인하여 비밀번호를 공유하지 않고도 여러 애플리케이션에 접근할 수 있습니다. 사용자는 OAuth 서버에 인증을 요청하고, 서버는 애플리케이션이 제한된 권한으로 데이터를 접근할 수 있도록 하는 토큰을 반환합니다. OAuth는 주로 권한 부여에 중점을 두며, 인증을 주로 다루는 SAML과 혼동되는 경우가 많습니다.

OAuth를 구현하는 방법은 여덟 가지가 있습니다. 첫 번째는 로컬 로그인 및 등록으로, 사용자가 OAuth 서버를 통해 애플리케이션에 등록하거나 로그인하지만, 마치 직접 애플리케이션을 사용하는 것처럼 느껴집니다. 두 번째는 제3자 로그인 및 등록으로, 사용자가 Facebook이나 Google과 같은 기존 계정을 사용하여 로그인하고, 애플리케이션이 그들의 데이터에 접근할 수 있는 권한을 부여합니다. 그 외에도 첫 번째 당사자 로그인, 기업 로그인, 제3자 서비스 권한 부여, 첫 번째 당사자 서비스 권한 부여, 기계 간 인증, 장치 로그인 및 등록 등의 방법이 있습니다.

어떤 OAuth 모드를 선택할지는 다양한 상황에 따라 달라집니다. 예를 들어, 자격 증명을 저장하지 않거나 기업 수준의 서비스를 제공해야 할 경우에 따라 적절한 모드를 선택해야 합니다. 전반적으로 OAuth 2.0은 인증 과정을 간소화하고 안전하게 만들어, 다양한 필요에 맞춘 여러 구현 방식을 제공합니다.

이 글에서는 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDTs)의 중요한 개념에 대해 논의하며, 특히 네 가지 핵심 아이디어인 수렴, 결정론, 하한, 그리고 인플레이션에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째로, 결정론과 수렴에 대해 설명하겠습니다. CRDT는 모든 데이터 복제본이 결국 동일한 상태에 도달하도록 설계되었습니다. 이를 수렴이라고 합니다. 하지만 이 수렴이 반드시 결정론적이라는 의미는 아닙니다. 즉, 서로 다른 업데이트 순서가 서로 다른 최종 상태로 이어질 수 있습니다.

두 번째로, 인플레이션 함수에 대해 알아보겠습니다. 인플레이션 함수란 시스템의 상태를 결코 감소시키지 않는 함수를 말합니다. CRDT가 결정론적이기 위해서는 모든 업데이트 함수가 인플레이션적이어야 합니다. 이는 상태가 한 번 증가하면 다시 감소할 수 없도록 하여 일관된 최종 상태를 보장합니다.

세 번째로, 하한에 대해 설명하겠습니다. CRDT의 상태를 읽을 때, 업데이트가 인플레이션적이라면 현재 상태가 최종 상태의 하한을 나타낸다고 안전하게 가정할 수 있습니다. 비인플레이션적 업데이트는 예측할 수 없는 상태로 이어질 수 있어, 읽은 값의 안정성을 가정하는 것이 위험할 수 있습니다.

마지막으로, 구현 제안에 대해 이야기하겠습니다. 인플레이션성을 보장하기 위해 한 가지 접근법은 업데이트 프로세스를 수정하여 업데이트가 기존 상태와 항상 병합되도록 하는 것입니다. 이렇게 하면 상태가 직접 변경되지 않고 업데이트가 인플레이션적이게 됩니다.

결론적으로, CRDT가 일관성과 예측 가능성을 유지하기 위해서는 업데이트 함수가 인플레이션적이어야 합니다. 이는 결정론적 결과와 안정적인 하한으로 이어져 시스템의 신뢰성을 높입니다.

독일의 기술 억만장자 크리스티안 앵거마이어는 환각성 버섯을 사용한 후 인생이 바뀌는 경험을 했습니다. 이 경험은 그가 인류가 스스로를 개선하도록 돕고자 하는 영감을 주었습니다. 현재 그는 정신 건강 치료를 위한 환각 약물 사용을 지원하고, 전반적인 인간 능력 향상을 촉진하는 투자 기금을 운영하고 있습니다. 그의 목표는 사람들을 더 강하고, 더 똑똑하게 만들며, 더 오래 살게 하는 것입니다. 앵거마이어는 또한 노화 속도를 늦추는 과학적 발전을 위한 1억 1천만 달러의 상금에 기여했으며, 금지된 성능 향상 물질을 사용해 기록을 깨는 운동선수들에게 100만 달러를 지급하는 '향상된 게임'을 만드는 데도 참여하고 있습니다.

Py-PGlite는 Python에서 PostgreSQL을 쉽게 테스트할 수 있도록 도와주는 도구입니다. pip install py-pglite 명령어로 설치할 수 있으며, Docker나 복잡한 설정 없이 테스트를 실행할 수 있습니다.

이 도구의 주요 특징은 설정이 필요 없다는 점입니다. 각 테스트마다 새로운 PostgreSQL 데이터베이스를 자동으로 생성합니다. 또한, SQLAlchemy, Django, FastAPI와 같은 인기 있는 프레임워크와 호환되어 추가적인 임포트 없이 사용할 수 있습니다. 모든 PostgreSQL 기능을 지원하며, 설정이 단 2-3초 만에 완료되어 Docker 설정보다 훨씬 빠릅니다.

설치 방법은 간단합니다. 기본 설치는 pip install py-pglite로 진행할 수 있으며, 특정 프레임워크에 대한 지원도 가능합니다. SQLAlchemy를 위한 설치는 pip install py-pglite[sqlalchemy], Django를 위한 설치는 pip install py-pglite[django], 모든 기능을 포함한 설치는 pip install py-pglite[all]로 진행할 수 있습니다.

예를 들어, SQLAlchemy를 사용할 경우 자동으로 테이블이 생성되어 사용자를 쉽게 만들고 수를 확인할 수 있습니다. Django에서는 모델이 준비되어 있어 간단한 객체 생성과 검증이 가능합니다. 또한, 원시 SQL을 통해 PostgreSQL의 모든 기능에 접근할 수 있어 고급 쿼리도 수행할 수 있습니다.

성능 면에서도 Py-PGlite는 대량 삽입을 효율적으로 처리하여 성능 테스트에 적합합니다. 사용자들은 Py-PGlite의 간편함과 속도를 높이 평가하며, 설정 시간을 크게 줄일 수 있는 점을 강조하고 있습니다.

결론적으로, Py-PGlite는 PostgreSQL 테스트를 간소화하여 개발자들이 빠르고 강력하게 사용할 수 있도록 돕습니다.

이 글에서는 구글, 아마존, 빙과 같은 다양한 플랫폼에서 "줄무늬 없는 셔츠"를 검색하는 방법에 대해 이야기합니다. 또한 아마존, 마이크로소프트, 구글의 인공지능 및 머신러닝 관련 자료에 대한 링크를 제공합니다. 이와 함께 그들의 가상 비서인 알렉사, 코타나, 구글 어시스턴트에 대한 링크도 포함되어 있습니다.

이 글에서는 프로그래밍에서의 "해킹" 개념을 다루고 있으며, 이를 사이버 보안이 아닌 "불완전한 코드"나 빠른 해결책으로 설명합니다. 프로그래머들이 코드의 세부 사항에 집착하는 경향이 있으며, 이는 개선으로 이어질 수 있지만 때로는 역효과를 낳을 수 있음을 강조합니다.

첫 번째로, 이상과 현실의 차이를 이야기합니다. 프로그래머들은 명확성과 안전성과 같은 이상을 추구하지만, 이러한 목표를 완전히 달성하는 것은 불가능합니다. 이러한 이상에 가까워지기 위해서는 타협이 필요하며, 때로는 불완전함을 받아들이는 것이 중요합니다.

해킹의 정의에 대해서는 편리함이나 속도를 이상보다 우선시하는 것을 의미합니다. 모든 프로그래밍은 어느 정도 해킹의 일종이며, "해킹성"과 이상주의 사이에는 스펙트럼이 존재합니다.

타입 강도에 대해서는, 강한 타입 가정이 코드의 안전성을 높일 수 있지만 유지보수를 어렵게 만들 수도 있음을 설명합니다. 프로그래머들은 코드 변경이나 다른 우선순위로 인해 적절한 가정을 결정하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

구조적 리팩토링은 코드 구조를 변경하는 것으로, 유익할 수 있지만 복잡하고 위험한 작업입니다. 완벽주의는 진행을 방해할 수 있으며, 때로는 더 간단한 접근 방식이 더 효과적일 수 있습니다.

악성 문제에 대해서는 많은 코딩 도전이 복잡하고 정의가 불명확하여 시행착오 없이 해결하기 어렵다는 점을 지적합니다. 임시 해결책(스캐폴딩)은 종종 장기적인 해결책으로 유용할 수 있습니다.

마지막으로, 프로그래머들은 해킹의 필요성을 받아들이고, 이상을 추구할 때와 타협을 받아들일 때에 대한 신중한 결정을 내려야 한다고 강조합니다. 두 가지 접근 방식 모두 가치가 있으며, 실수로부터 배우는 것이 과정의 일부입니다.

이 시리즈는 생산 환경에서 효과적인 AI 코딩 도우미를 구축하기 위한 실용적인 가이드입니다. 세 권의 책으로 구성되어 있으며, 각 책은 협업 AI 시스템을 만드는 다양한 측면에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째 책인 '에이전틱 시스템 구축하기'에서는 AI 코딩 에이전트의 기본 개념을 소개합니다. 핵심 아키텍처, 도구 시스템, 보안 모델, 병렬 실행, 명령 시스템 등을 다루며, 단순한 챗봇을 넘어 생산 품질의 코딩 도우미를 개발하고자 하는 엔지니어에게 적합합니다.

두 번째 책인 '에이전틱 시스템 강화하기'는 단일 사용자 에이전트를 협업 플랫폼으로 변환하는 데 중점을 둡니다. 확장 가능한 아키텍처, 인증, 협업 전략, 기업 기능, 배포 패턴 등을 논의하며, AI 도우미를 협업 환경으로 확장하려는 팀에 필수적입니다.

세 번째 책인 '에이전틱 시스템 맥락화하기'는 고급 도구 시스템과 맥락 관리에 대해 탐구합니다. 도구 아키텍처, 명령 설계, 맥락 관리, 실제 구현 사례를 자세히 설명하며, 정교하고 맥락을 인식하는 시스템을 개발하는 엔지니어에게 완벽한 자료입니다.

이 책들은 시스템 엔지니어, 플랫폼 팀, 기술 리더, 연구자, AI 코딩 도구의 실용적 구현에 관심 있는 모든 이들에게 추천됩니다.

사전 지식으로는 시스템 설계에 대한 이해, 기본적인 AI 지식, TypeScript/Node.js와 같은 백엔드 기술 경험이 필요합니다.

책에는 아키텍처 패턴, 구현 전략, 의사 결정 프레임워크, 코드 예제, 실제 시스템을 기반으로 한 사례 연구가 포함되어 있습니다.

저자 Gerred는 AI와 인프라 분야에서 광범위한 경험을 가진 시스템 엔지니어로, Kubernetes와 안전한 환경에서의 AI 시스템 작업을 포함합니다.

독자들은 상담이나 지원을 요청할 수 있으며, 에이전틱 시스템에 대한 친숙도에 따라 시작점을 선택할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

2025년 6월 5일, OpenAI의 COO인 브래드 라이트캡은 뉴욕 타임스의 소송에 대한 우려를 표명했습니다. 이 소송은 OpenAI가 사용자 데이터를 무기한 보관할 것을 요구하고 있습니다. OpenAI는 이 요구가 사용자 프라이버시를 존중하는 그들의 약속과 상충하며, 기존의 프라이버시 보호를 약화시킨다고 생각하고 있습니다. 현재 OpenAI는 소비자 ChatGPT와 API 데이터를 보관하라는 법원 명령에 항소하고 있습니다.

주요 내용으로는 사용자가 자신의 채팅 기록을 삭제할 수 있으며, OpenAI는 일반적으로 이 데이터를 30일 이내에 삭제하지만, 이번 소송이 이러한 관행에 위협이 되고 있다는 점입니다. 이 요구는 ChatGPT 무료, 플러스, 프로 또는 팀 구독 사용자에게 영향을 미치지만, ChatGPT 엔터프라이즈 또는 제로 데이터 보관 계약을 가진 사용자에게는 해당되지 않습니다. 법원 명령에 포함된 데이터는 안전하게 저장되며, 소수의 감사된 팀만이 엄격한 법적 절차에 따라 접근할 수 있습니다. OpenAI는 투명성을 중요시하며, 사용자 데이터와 관련된 변경 사항에 대해 사용자에게 지속적으로 알릴 것이라고 밝혔습니다. 그들은 법적으로 변경이 요구되지 않는 한 데이터 보관 정책이 그대로 유지된다고 강조했습니다.

OpenAI는 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 싸우고 있으며, 소송의 요구가 과도하다고 믿고 있습니다.

영국 아티스트 알렉스 치넥이 런던 차터하우스 스퀘어에서 열린 클러켄웰 디자인 위크에서 “무릎 위의 일주일”이라는 새로운 조각 작품을 공개했습니다. 이 작품은 전통적인 조지안 타운하우스의 외관을 마치 무릎을 세운 채 앉아 있는 것처럼 보이게 하는 재미있는 디자인을 특징으로 합니다. 320미터의 재활용 강철과 7,000개의 벽돌로 만들어진 이 조각은 높이가 5미터에 달하고 무게는 12톤이지만, 두께는 단 15센티미터로 슬림한 형태를 유지하고 있습니다.

치넥의 작품은 강철과 벽돌 같은 무거운 재료를 가볍고 기발한 느낌으로 변형하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 조각은 관람객이 그 안을 걸어 다닐 수 있도록 설계되었으며, 위치의 역사적 맥락과 연결되는 요소들이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 빗물 배수관과 조명 등이 세부적으로 표현되어 있습니다. 아티스트는 이 독특한 설치 작품을 만들기 위해 여러 영국 기업과 협력하였으며, 이 작품은 6월까지 전시될 예정입니다.

콜레코 아담은 1983년 장난감 제조업체인 콜레코가 출시한 가정용 컴퓨터로, 인기 있는 코모도어 64와 경쟁하기 위해 개발되었습니다. 초기에는 많은 기대를 모았지만, 아담은 상업적으로 실패하여 1985년에는 단종되었습니다.

콜레코는 장난감으로 유명하며, 콜레코 비전 게임 콘솔로 성공을 거둔 후 컴퓨터 시장에 진출했습니다. 아담은 기존의 콜레코 비전 콘솔을 컴퓨터로 활용할 수 있도록 설계된 완전한 시스템으로, 가격은 525달러였습니다. 그러나 초기 생산 문제로 인해 가격이 인상되고 출시가 지연되었으며, 첫 해에 생산된 수량은 10만 대로, 목표인 50만 대에 훨씬 미치지 못했습니다.

아담은 심각한 신뢰성 문제에 직면했으며, 결함률이 높고 경쟁 제품에 비해 저장 기술이 부족했습니다. 품질 좋은 키보드와 프린터와 같은 몇 가지 장점이 있었지만, 아담이 출시될 때 코모도어 64는 공급 문제를 해결한 상태여서 경쟁이 되지 않았습니다. 콜레코는 아담으로 인해 거의 5천만 달러를 잃었고, 이는 결국 단종과 1988년 파산으로 이어졌습니다.

아담은 컴퓨터 역사에서 가장 큰 실패 중 하나로 기억되지만, 그 기능 덕분에 소규모의 열렬한 팬층을 유지했습니다. 되돌아보면, 콜레코가 계획을 더 잘 실행했다면 컴퓨터 산업의 모습이 달라졌을지도 모릅니다. 아담의 실패는 아타리와 닌텐도 간의 협상에도 영향을 미쳐 NES 출시가 지연되는 결과를 초래했습니다.

저자는 SearchArray라는 검색 라이브러리를 개발한 경험을 되돌아보며, BEIR 벤치마크를 사용해 Elasticsearch와 성능을 비교했습니다. SearchArray를 BEIR에 통합하여 MSMarco Passage Retrieval 데이터셋에서 효과성을 평가한 결과, SearchArray는 관련성과 속도 측면에서 Elasticsearch에 비해 성능이 떨어지는 것으로 나타났습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 성능 비교에서 SearchArray는 NDCG@10에서 0.225로 Elasticsearch의 0.2275에 미치지 못했으며, 검색 처리량은 18 QPS로 Elasticsearch의 90 QPS에 비해 낮았습니다. 인덱싱 처리량 또한 3.5K 문서/초로 Elasticsearch의 10K 문서/초에 비해 부족했습니다.

둘째, 검색 효율성에 대한 이해가 필요합니다. Elasticsearch와 같은 실제 검색 엔진은 여러 검색어의 점수를 결합하는 데 고급 알고리즘(예: Weak-AND 또는 WAND)을 사용하여 불필요한 계산 없이 빠르게 상위 결과를 찾습니다. 반면, SearchArray는 모든 문서에서 BM25 점수를 직접 계산하여 비효율적인 처리를 초래합니다.

셋째, 기술적 메커니즘에 대해 설명하자면, SearchArray는 구문 일치를 위해 로어링 비트맵을 사용하는 위치 인덱스를 사용하지만, 이 설계는 용어 빈도에 중점을 두고 전통적인 검색 엔진처럼 게시 목록을 활용하지 않습니다. 성능을 개선할 수 있는 캐싱 메커니즘이 있지만, 저자는 유지 관리 문제로 인해 이를 구현하지 않기로 결정했습니다.

결론적으로, SearchArray는 소규모 데이터셋의 프로토타입에는 유용하지만 대규모 검색 시스템에는 적합하지 않습니다. 저자는 효율적인 검색 엔진을 구축하는 데 필요한 복잡성과 노력을 강조하며, 이 분야의 전문가들에 대한 존경심을 표현했습니다.

전반적으로 이 글은 개인 프로젝트와 상용 검색 엔진 간의 차이를 강조하며, 검색 기술 개발의 도전과 학습 경험에 대한 통찰을 제공합니다.

대법원은 일론 머스크가 이끄는 트럼프 행정부의 정부 효율성 부서(DOGE)가 사회 보장국의 데이터에 접근할 수 있도록 허용했습니다. 이 데이터에는 사회 보장 번호와 같은 민감한 개인 정보가 포함되어 있습니다. 이 결정은 연방 판사가 이러한 접근을 금지한 명령을 해제한 후 내려졌으며, 세 명의 진보 성향 대법관들은 이에 반대했습니다.

DOGE에 대한 소송은 노동 조합을 대표하는 진보적인 단체에 의해 제기되었습니다. 이들은 이러한 접근이 개인 정보 보호 법을 위반하고 미국인들의 개인 데이터를 위협할 수 있다고 주장하고 있습니다. 백악관은 이 판결을 정부 시스템 현대화와 낭비 감소를 위한 승리로 평가했습니다.

이전 하급 법원에서는 DOGE가 이 데이터에 접근할 필요가 없다고 판결했지만, 대법원의 결정은 해당 기관이 즉시 작업을 수행할 수 있도록 접근을 허용했습니다. 또한, 법원이 소송이 진행되는 동안 DOGE가 정보 공개 요청으로부터 보호받을 수 있도록 허용했습니다. 진보 성향 대법관들은 이 판결에 대한 반대 의견을 표명했습니다.

뇌는 우리 몸의 에너지의 약 20%를 소모하며, 이는 뇌의 무게가 전체의 2%에 불과한 것에 비해 상당한 양입니다. 신경과학자 샤르나 자마다르와 그녀의 연구팀이 최근 발표한 연구에 따르면, 우리가 인지 작업을 수행할 때 뇌의 에너지 사용량은 휴식 상태일 때보다 약 5%만 증가한다고 합니다. 이 발견은 뇌의 에너지 대부분이 사고를 하는 것보다 신체 기능을 유지하고 조절하는 데 사용된다는 것을 시사합니다.

뇌는 예측 엔진처럼 작동하여 미래의 필요를 계획하고 신체 시스템을 안정적으로 유지하는 역할을 합니다. 이러한 배경 과정에 필요한 에너지는 생존에 필수적이며, 특히 에너지가 부족한 환경에서 우리의 조상들이 살았던 시기에 더욱 중요했습니다.

게다가 뇌는 에너지 사용을 효율적으로 하기 위해 진화해 왔으며, 과도한 에너지 소모를 방지하는 메커니즘을 갖추고 있습니다. 이러한 진화적 배경은 우리가 집중적인 정신 활동 후에 피로감을 느끼는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 우리의 인지 능력은 뇌의 복잡성과 에너지 제약 간의 균형에 의해 형성됩니다.

FreeTimeGS는 복잡한 움직임을 가진 동적인 3D 장면을 실시간으로 재구성하기 위해 개발된 새로운 방법입니다. 기존 기술들은 변형 필드에 의존하기 때문에 이러한 장면을 처리하는 데 어려움을 겪습니다.

FreeTimeGS는 시간과 장소에 관계없이 나타날 수 있는 가우시안 프리미티브의 유연한 4D 표현을 도입하여 동적 장면의 모델링을 개선합니다. 각 가우시안 프리미티브는 자신의 움직임을 추적하는 모션 함수와 시간에 따라 가시성을 조절하는 시간적 불투명도 함수를 갖추고 있어 중복을 최소화합니다.

실험 결과, FreeTimeGS는 최근의 방법들에 비해 렌더링 품질에서 상당한 성능 향상을 보여줍니다. 이 코드는 다른 사람들이 사용할 수 있도록 공개될 예정이며, 결과를 검증할 수 있습니다. 논문에는 인터랙티브 데모와 다른 기술들과의 비교도 포함되어 있습니다.

iFixit이 닌텐도 스위치 2를 분석한 결과, 원래 모델보다 수리가 훨씬 더 어렵다는 평가를 내렸습니다. 새로운 콘솔은 수리 가능성 점수로 10점 만점에 3점을 받았으며, 이는 배터리가 접착제로 고정되어 있고, 플래시 저장 장치와 USB-C 포트 같은 중요한 부품이 메인보드에 납땜되어 있기 때문입니다.

여전히 많은 나사가 삼각형 모양이며, 종종 스티커 뒤에 숨겨져 있어 제거할 때 손상될 수 있습니다. 또한, 스위치 2에 대한 공식 수리 부품이나 매뉴얼이 없어 수리는 제3자 옵션에 의존해야 합니다. 헤드폰 잭과 냉각 팬 같은 일부 부품은 제거하기 쉬운 반면, 배터리는 접근하기 어려워 특별한 도구와 기술이 필요합니다.

게임 카드 리더는 이제 메인보드에 납땜되어 있어 교체가 복잡해졌습니다. 새로운 조이콘도 수리 시 어려움을 주는데, 이는 원래 스위치에서 조이스틱 드리프트를 유발했던 동일한 기술을 사용하기 때문입니다. 전반적으로 스위치 2의 디자인은 수리를 그 어느 때보다 어렵게 만들고 있습니다.

2025년 6월 5일, 한 유튜버가 Raspberry Pi 5를 이용한 4K 비디오 재생에 관한 LibreELEC 사용법 영상으로 커뮤니티 가이드라인 위반 경고를 받았다. 저작권을 우회하는 도구에 대한 논의를 피했음에도 불구하고, 이 영상은 "위험한 콘텐츠"와 미디어에 대한 무단 접근을 조장한다는 이유로 신고되었다. 이 유튜버는 합법적인 미디어를 구매해온 오랜 이력이 있으며, 법적으로 획득한 콘텐츠만을 공유하고 있다. 항소 후 영상은 복원되었지만, 제작자는 유튜브의 자동 시스템에 대한 불만을 표출했다.

이번 사건은 처음이 아니다. 그들은 이전에 Jellyfin에 관한 영상으로도 경고를 받았고, 이 영상 역시 복원되었다. 현재 유튜버는 유튜브의 정책과 광고 수익 의존에 대한 우려로 인터넷 아카이브와 플로트플레인에 영상을 업로드하고 있다. 그들은 콘텐츠를 자체 호스팅하는 것의 어려움과 유튜브와 같은 대형 플랫폼과 경쟁하는 것이 힘들다는 점을 인정하고 있다.

제작자는 많은 문제 있는 영상들이 여전히 플랫폼에 남아 있는 상황에서 유해 콘텐츠로 신고된 것에 대한 아이러니를 강조하고 있다. 또한, 저작권 주장 처리를 위한 더 나은 시스템과 독립 제작자에 대한 지원이 필요하다고 촉구하고 있다.

요약이 없습니다.

cpdown은 웹페이지의 내용을 깔끔한 마크다운 형식으로 쉽게 복사할 수 있게 해주는 브라우저 확장 프로그램입니다. 이 확장 프로그램은 유튜브 자막도 마크다운 형식으로 복사할 수 있는 기능을 제공합니다.

주요 기능으로는 웹페이지 내용을 한 번의 클릭으로 마크다운 형식으로 복사할 수 있으며, 유튜브 자막도 마찬가지로 한 번의 클릭으로 복사할 수 있습니다. Defuddle이나 모질라의 Readability와 같은 도구를 사용해 주요 내용을 추출하고, 스크립트나 스타일과 같은 불필요한 요소를 제거합니다. 복사한 내용의 토큰 수를 표시하며, 키보드 단축키도 지원합니다.

설치는 크롬 웹 스토어를 통해 크롬에서 사용할 수 있으며, 파이어폭스 버전도 곧 출시될 예정입니다. 수동 설치는 저장소를 복제하고 특정 명령어를 실행하여 가능합니다.

사용 방법은 간단합니다. 원하는 웹페이지로 이동한 후 cpdown 아이콘을 클릭하거나 키보드 단축키를 사용하면, 내용이 마크다운 형식으로 클립보드에 복사되어 붙여넣을 준비가 됩니다.

설정 옵션으로는 마크다운 정리를 위해 Defuddle 또는 모질라 Readability 중에서 선택할 수 있으며, 내용을 명확하게 표시하기 위해 삼중 백틱으로 감싸는 옵션도 있습니다. 복사가 성공적으로 완료되면 알림이 표시되며, Raycast 사용자를 위한 재미있는 색종이 애니메이션도 제공됩니다.

cpdown은 현대 웹 개발 도구와 라이브러리를 사용하여 개발되었으며, 라이선스는 MIT입니다.

"ask-human mcp"라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 AI가 혼란스러울 때 실수나 잘못된 가정을 피하도록 돕기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 제가 다른 도구인 cursor를 사용할 때의 경험을 개선하기 위해 개발되었습니다.

AI는 때때로 잘못된 답변을 제공하고, 그에 대해 지나치게 자신감을 보이는 경우가 있습니다. 이로 인해 디버깅에 많은 시간이 낭비될 수 있습니다. "ask-human mcp"는 AI가 추측하는 대신 도움을 요청할 수 있도록 해줍니다. 이는 질문을 하는 인턴을 멘토링하는 것과 비슷합니다.

이 도구의 작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저, AI는 "ask_human" 기능에 질문을 보냅니다. 그 질문은 마크다운 파일에 저장됩니다. 이후 사용자가 올바른 답변을 제공하면 AI는 작업을 계속 진행합니다.

이 도구의 장점은 설치와 사용이 간편하다는 점입니다. pip install ask-human-mcp 명령어로 쉽게 설치할 수 있으며, 별도의 설정 없이 다양한 플랫폼에서 작동합니다. 즉각적인 피드백을 제공하고, 질문과 답변의 기록을 유지하여 디버깅에 도움을 줍니다.

설치 방법은 간단합니다. 먼저 pip install ask-human-mcp로 설치한 후, ask-human-mcp --help 명령어를 사용해 도움을 받을 수 있습니다. 설정 파일을 업데이트하고 도구를 재시작하면 됩니다.

이 도구는 코딩 과정을 간소화하고 오류를 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

타이거비틀은 이중 입력 회계에 특화된 데이터베이스로, 속도와 안전성을 최우선으로 설계되었습니다. 이 데이터베이스는 강력한 일관성을 보장하기 위해 뷰스탬프 복제 프로토콜을 사용하며, 주로 계좌와 이체에 중점을 두고 있어 금융 거래에 적합합니다. 높은 거래량에 최적화되어 있으며, 단일 코어를 통해 작업을 효율적으로 처리하여 경쟁을 최소화합니다. 또한, 메모리, 프로세스, 저장소 및 네트워크에서 발생할 수 있는 잠재적 실패를 고려하여 내결함성을 갖추고 있습니다.

타이거비틀의 주요 특징으로는 데이터 모델이 계좌와 이체로 제한되어 있으며, 모든 데이터가 고정 크기이고 변경 불가능하다는 점이 있습니다. 또한, 엄격한 실행 순서를 가진 배치 요청을 지원하여 강력한 직렬성을 보장합니다. 내결함성 측면에서는, 하나의 복제본이 기록을 유지하는 한 데이터 손실 없이 계속 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 오류에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 광범위한 시뮬레이션 테스트를 실시합니다.

테스트 결과로는 첫째, 초기 테스트에서 요청이 무한정 대기할 수 있다는 문제가 발견되었습니다. 시스템은 요청이 타임아웃 없이 재시도하도록 설계되어 있어 오류 처리를 복잡하게 만들었습니다. 둘째, 메모리 접근 문제와 서버 퇴출로 인해 다양한 크래시가 발생했으며, 이는 이후 업데이트에서 해결되었습니다. 셋째, 단일 노드가 실패할 경우 지연 시간이 증가하는 문제가 나타났으며, 이는 확인 응답 처리 방식의 설계 결함을 나타냅니다. 넷째, 일부 쿼리가 불완전한 결과를 반환했으며, 이는 데이터 인덱싱의 버그로 확인되었습니다. 마지막으로, 타이거비틀은 디스크 손상에서 강력한 복구 능력을 보여주었지만, 특정 조건에서는 여전히 크래시가 발생할 수 있습니다.

개선 사항으로는 사용자들이 대부분의 문제를 해결한 0.16.43 버전으로 업그레이드할 것을 권장합니다. 요청 재시도를 효과적으로 관리하기 위해 구성 가능한 타임아웃을 구현해야 합니다. 또한, 노드 실패와 지연 시간 증가에 대한 애플리케이션의 반응을 이해하기 위해 시뮬레이션 테스트에 참여하는 것이 좋습니다.

타이거비틀은 안전성과 정확성에 대한 의지를 보여주며, 철저한 테스트 방법을 통해 문제를 식별하고 해결하며, 더 나은 내구성과 성능을 위해 지속적으로 아키텍처를 개선하고 있습니다.

데비 마르(Debbie Marr)는 AheadComputing의 CEO이자 공동 창립자로, 인텔 칩 설계자들로 구성된 팀과 함께 새로운 회사 설립에 나섰습니다. 이들은 RISC-V라는 새로운 마이크로프로세서 아키텍처를 개발하는 데 집중하고 있습니다. 인텔에서 수십 년을 보낸 이들은 회사 외부에서 더 빠르게 혁신할 수 있다고 믿고 있습니다. AheadComputing의 목표는 전통적인 프로세서보다 적은 작업을 수행하지만 더 효율적으로 처리할 수 있는 마이크로프로세서를 설계하는 것입니다.

인텔은 독점적인 x86 아키텍처로 CPU 시장을 지배해왔지만, 새로운 표준과 경쟁자들의 등장으로 어려움을 겪고 있습니다. 애플과 구글 같은 많은 기술 대기업들이 이제는 자체 칩을 개발하고 있습니다. AheadComputing은 오픈 RISC-V 아키텍처를 활용할 계획인데, 이는 더 많은 맞춤화가 가능하고 라이선스 비용이 없기 때문에 스타트업들이 시장에 진입하기 쉽게 만듭니다.

이 회사는 2천200만 달러의 벤처 자금을 조달했으며, 반도체 산업에서 주목받고 있습니다. 특히 인공지능 트렌드로 인해 새로운 칩 디자인에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AheadComputing은 위험 요소가 있지만, 산업을 혁신하고 오리건의 반도체 생태계 발전에 기여할 수 있는 잠재력에 대해 낙관하고 있습니다.

최근 미국 인류 유전학 저널에 발표된 연구는 미국에서 사람들이 스스로 보고하는 인종과 민족이 종종 그들의 유전적 조상과 일치하지 않는다는 점을 강조합니다. 이 연구는 NIH의 '모두를 위한 연구 프로그램'의 일환으로, 230,000명 이상의 유전 데이터를 분석했습니다. 그 결과, 대부분의 참가자들의 유전체는 인종이나 민족 범주에 깔끔하게 들어맞지 않고 다양한 조상의 혼합을 보여주었습니다.

예를 들어, 흑인 또는 아프리카계 미국인 참가자들은 아프리카와 유럽 조상의 다양한 비율을 보였고, 인종을 보고하지 않은 많은 사람들은 주로 히스패닉이나 라틴계로 자신을 정체화했습니다. 이는 그들의 유전적 배경이 다양함을 나타냅니다. 연구는 유전적 조상의 복잡성을 강조하며, 광범위한 대륙 범주를 사용하는 것이 오해를 불러일으킬 수 있다고 제안합니다. 대신, 연구자들은 보다 구체적인 조상 범주를 사용할 것을 권장하며, 이는 체질량지수(BMI)와 같은 건강 특성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

이 연구 결과는 건강 불균형에서 유전적 요인과 사회적 요인을 모두 인식하는 것이 중요하다는 점을 시사하며, 유전 연구에서 전통적인 인종 범주에서 벗어나야 한다고 제안합니다. 미국 인구조사국은 이러한 복잡성에 대응하기 위해 2030년 인구조사에서 인종과 민족을 하나의 질문으로 통합하는 방향으로 조정하고 있습니다. 그러나 연구자들은 이러한 통찰이 인종과 민족에 대한 사회적 구조가 다른 다른 나라에서는 보편적으로 적용되지 않을 수 있다고 경고합니다.

작은 프로그램과 프로그래밍 언어의 매력과 중요성에 대해 이야기합니다. 저자는 작은 Forth 구현에 대한 자신의 글에 긍정적인 반응을 보이며, 간결한 코드에 대한 일반적인 흥미로움을 언급합니다.

작은 프로그램은 접근하기 쉽고 흥미롭습니다. 예를 들어, 25줄로 구성된 자바스크립트 라이브러리를 발견했을 때 저자는 놀라움을 느꼈고, 그에 대한 관심이 생겼습니다. 저자는 46바이트로 작성된 Forth 구현과 같은 매우 작은 프로그램을 강조하며, 이러한 프로그램이 덜 위압적이고 이해하기 쉬운 느낌을 준다고 설명합니다.

작은 프로그램은 프로그래밍에 대한 근본적인 진리를 드러낼 수 있습니다. 복잡한 작업도 단순화할 수 있다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 콜모고로프 복잡도는 특정 결과를 달성하기 위한 프로그램의 최소 크기를 설명합니다.

Forth, Lisp, Tcl, Lua와 같은 여러 작은 프로그래밍 언어도 언급됩니다. 이 언어들은 최소한의 문법으로 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 언어들은 다른 사고방식을 요구하지만, 매우 표현력이 뛰어납니다.

프로그래밍 언어에서는 단순성과 표현력 간의 균형이 필요합니다. 저자는 단순성이 종종 더 나은 이해와 사용성을 가져온다고 주장합니다. 작은 것에 대한 매력은 프로그래밍을 넘어 확장됩니다. 미니어처는 귀엽고 덜 위압적이며, 복잡한 아이디어를 더 쉽게 접근할 수 있도록 해줍니다.

결국, 작은 프로그램과 언어는 접근성이 뛰어나고 프로그래밍 개념에 대한 통찰을 제공하기 때문에 탐구하는 데 재미있고 의미가 있습니다.

웹 워크벤치에 대한 요약입니다.

현재 사용할 수 있는 두 가지 URL이 있습니다. 하나는 실시간 URL인 lammpee.de이고, 다른 하나는 베타 URL인 beta.lammpee.de입니다.

디버그 옵션으로는 몇 가지 GET 파라미터가 있습니다. ?no-boot는 부팅 시퀀스를 비활성화하고, ?no-webdos는 웹도스 시퀀스를 비활성화합니다. ?no-cloud-storage는 클라우드 저장소를 비활성화하며, ?start-command는 부팅 후 초기 명령을 설정합니다. ?no-disk는 플로피 디스크 힌트를 보여줍니다.

예를 들어, 다음 링크를 통해 여러 파라미터를 사용할 수 있습니다: lammpee.de/?no-boot&no-webdos&start-command=execute+%22DF2:Synthesizer.app%22.

사용 가능한 프로그램 목록은 다음과 같습니다. 시계를 열려면 여기를 클릭하고, 계산기를 사용하려면 여기를 클릭합니다. 클라우드에 접근하려면 여기를 클릭하고, 문서 편집기를 사용하려면 여기를 클릭하세요. 문서 리더는 여기에서 열 수 있습니다. 음성을 사용하려면 여기를 클릭하고, 방명록은 여기에서 확인할 수 있습니다. 웹 페인팅은 여기에서, 웹 기본 프로그램은 여기에서 열 수 있습니다. 신디사이저는 여기에서, 문시티는 여기에서 사용할 수 있습니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 로봇이 아님을 확인하는 상자를 클릭해 주시기 바랍니다.

이런 상황은 브라우저에서 자바스크립트나 쿠키를 허용하지 않을 때 발생할 수 있습니다. 브라우저 설정을 확인하여 이 기능들이 활성화되어 있는지 확인해 주세요.

도움이 필요하시면 지원팀에 연락하시고 참조 ID: 2eccad44-43b9-11f0-a30d-0261ec8d80e5를 제공해 주시기 바랍니다.

또한, 블룸버그 웹사이트에 구독하여 중요한 글로벌 시장 뉴스를 받아볼 수 있습니다.

크롬의 보안 웹 및 네트워크 팀은 공용 웹사이트를 통해 로컬 네트워크 장치를 악용하는 공격에 대한 보안을 강화하기 위한 해결책을 제안했습니다. 이 제안은 크롬에 적용하기 전에 피드백을 받기 위해 마련되었습니다.

공용 웹사이트는 사용자의 로컬 네트워크에 접근할 수 있어, 교차 사이트 요청 위조(CSRF) 공격과 같은 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 악성 사이트가 사용자의 브라우저를 통해 프린터를 악용할 수 있습니다.

이러한 위험을 줄이기 위해 제안된 해결책은 사용자가 명시적으로 허가하지 않는 한, 공용 웹사이트가 개인 IP 주소에 직접 접근하는 것을 차단하는 것입니다. 이 접근 방식은 사용자가 어떤 사이트가 자신의 로컬 네트워크에 접근할 수 있는지 더 잘 통제할 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있습니다.

주요 특징으로는 사용자가 로컬 네트워크에 접근하려는 사이트를 승인해야 한다는 점이 있습니다. 이전의 복잡한 장치 변경을 요구하는 제안과 달리, 이번 접근 방식은 웹사이트 수정에 중점을 두어 일반적으로 더 간단합니다. IP 네트워크는 로컬호스트, 개인 IP 주소, 공용 IP 주소의 세 가지 계층으로 분류됩니다. 로컬 네트워크 요청은 공용 주소에서 더 개인적인 주소 공간에 접근하려는 시도로 정의됩니다. 웹사이트가 로컬 네트워크 요청을 시도할 때, 사용자는 요청을 허용할지 거부할지 선택할 수 있는 프롬프트를 받게 됩니다.

이 제안의 목표는 취약한 로컬 장치의 악용을 방지하고, 사용자가 예상할 때 공용 웹사이트와 로컬 장치 간의 정당한 통신을 허용하며, 브라우저가 로컬 네트워크 권한을 책임감 있게 관리하도록 하는 것입니다.

사용 사례로는 사용자가 자신의 로컬 네트워크에 접근하려는 사이트를 인지하지 못할 경우 요청을 거부할 수 있는 상황과, 제조업체가 공용 웹사이트를 통해 로컬 장치를 설정할 때 사용자 허가가 필요한 경우가 있습니다.

이 해결책은 Fetch, WebRTC, Permissions API와 같은 기존 웹 기술과 통합될 예정이며, 현재 서비스에 지장을 주지 않으면서 웹사이트에 약간의 수정이 필요할 수 있습니다. 사용자는 로컬 네트워크 접근에 대해 명시적으로 허가해야 하므로, 무단 연결의 위험이 줄어듭니다. 혼합 콘텐츠에 대한 고려도 있어 보안 조치가 유지될 수 있도록 합니다.

이 제안은 명확한 권한 모델을 통해 사용자 보안을 강화하면서 로컬 네트워크 장치에 필요한 접근을 허용하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 접근 방식을 개선하기 위해 피드백을 받고 있습니다.

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이 기사는 온라인 스포츠 베팅이 주로 "패자"를 위한 것이라고 주장하며, 스포츠북의 수익이 지속적으로 돈을 잃는 사람들로부터 온다고 설명합니다. 저자는 라스베이거스 여행을 회상하며, 이 도시의 부가 도박자들의 손실 위에 세워졌다고 강조합니다.

스포츠북은 수익을 보호하기 위해 성공적인 베터를 종종 금지하고, 승리 가능성이 낮은 일반 도박자들을 선호한다고 합니다. 또한, 스포츠북에서 사용하는 알고리즘은 숙련된 도박자를 식별할 수 있지만, 도박 중독으로 어려움을 겪는 사람들을 돕지 못한다고 지적합니다. 이 글은 미래 세대가 스포츠 베팅을 현재 우리가 담배 흡연이나 음주 운전과 비슷하게 바라볼 것이라고 예측하며 마무리합니다.

전반적으로, 이 기사의 핵심 메시지는 스포츠북이 패배하는 베터로부터 수익을 얻고, 승리할 가능성이 있는 사람들을 억제한다는 것입니다.

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회의는 종종 시간과 인재를 낭비하게 됩니다. 이는 보통 한 번에 한 사람만 발언할 수 있도록 되어 있어, 참여자들이 disengagement(관심을 잃음) 상태에 빠지고 비생산적인 논의가 이루어지기 때문입니다. 이러한 단일 스레드 방식은 창의성을 억제하고 책임감을 감소시킵니다. 기존의 AI 노트 작성 도구는 이러한 근본적인 문제를 해결하지 못합니다.

회의를 개선하기 위해 저자는 "세미 동기화(Semi-Synchronous)" 형식을 제안합니다. 이 형식은 두 가지 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계인 세미 동기화 단계에서는 모든 참여자가 방해받지 않고 공유 문서에 아이디어와 의견을 조용히 추가하는 10-15분의 시간이 주어집니다. 두 번째 단계인 동기화 단계에서는 조용한 단계에서 도출된 가장 중요한 주제에 대해 15-20분 동안 실시간으로 논의합니다.

이 방법은 모든 참여자가 동등하게 참여하도록 장려하고, 아이디어 생성이 활발해지며, 행동 항목에 대한 명확한 소유권을 보장합니다. 준비된 기여를 바탕으로 논의가 이루어지기 때문에 회의 시간을 줄이면서도 의사 결정의 질을 향상시킵니다.

효과적인 실행을 위해 저자는 명확한 기대치를 설정하고, 익숙한 협업 도구를 사용하며, 한 번의 정기 회의에서 이 접근 방식을 시도해보는 작은 시작을 권장합니다. 목표는 모든 팀원이 더 생산적이고 흥미로운 회의를 경험하는 것입니다.

기술은 인간이 실용적인 목적을 위해 만든 지식으로, 물리적인 형태로 구현된 것을 의미합니다. 민주주의나 의식과 같은 개념은 포함되지 않습니다. 기술은 시간의 흐름에 따라 구분된 사건으로 표현되어야 합니다. 기술이 포함되려면 전용 위키피디아 페이지가 있어야 하고, 충분히 혁신적이어야 합니다.

각 기술은 최초의 실용적인 버전을 기준으로 날짜가 지정되어야 합니다. 그러나 역사적 데이터가 제한적이고 여러 발명이 동시에 이루어질 수 있어 이 과정은 복잡할 수 있습니다. 기술 트리의 목적은 기술 간의 연결성을 드러내고 그 역사적 맥락을 이해하는 데 도움을 주는 것입니다. 예를 들어, 총기가 카메라 디자인에 미친 영향을 보여줍니다.

기술 트리는 "문명" 게임에서 영감을 받아 기술 역사를 보다 정확하게 제시하고, 선형 발전에 대한 오해를 바로잡으려는 목표를 가지고 있습니다. 이 트리는 발명 간의 복잡한 관계를 명확히 하여 현대 기술과 그 발전 과정을 이해하는 데 도움을 줍니다. 기술 트리는 인간의 창의성과 혁신을 기념하는 역할을 하며, 과거의 발명이 미래의 발전에 어떻게 영향을 미치는지를 강조합니다. 특히 AI 시대에 더욱 중요합니다.

기술 트리는 발명에 대한 흥미로운 이야기들도 제공합니다. 예를 들어, 스카치 테이프가 그래핀 발견으로 이어진 경과를 들 수 있습니다. 전반적으로 역사적 기술 트리는 기술의 진화와 역사 속에서의 상호 연결성을 이해하는 데 유용한 도구입니다.

저자는 브라질에서 구글에서 일한 경험을 공유하며 회사의 문화, 직원 대우, 그리고 자본주의와 특권에 대한 개인적인 깨달음을 반영합니다.

2007년, 구글은 재미있는 근무 환경과 개인 프로젝트를 위한 "20% 시간" 개념을 홍보하며 "좋은" 기술 회사로 여겨졌습니다. 그러나 저자는 이 자유 시간을 활용할 기회가 거의 없는 지루한 업무에 갇혀 있음을 느꼈습니다.

저자는 경영진과의 약속이 지켜지지 않아 불만을 표현했으며, 이는 갈등으로 이어졌습니다. 많은 직원들이 같은 압박감을 느끼고 있지만 목소리를 내는 것을 두려워한다는 사실을 깨달았습니다.

저자는 직원들을 돕기 위해 봇을 만들었지만, 내부 정보를 계약자와 공유했다는 이유로 reprimand를 받았습니다. 이는 정규직 직원과 임시직 직원 간의 대우 차이를 강조합니다.

AdSense 직원과의 만남은 회사가 성소수자 문화를 이익을 위해 착취하고 있다는 사실을 드러냈습니다. 저자는 회사 프로필에서 너무 개인적인 내용을 언급했다는 이유로 반발을 받았으며, 이는 개인 정체성에 대한 지원 부족을 나타냅니다.

무료 간식과 즐거운 사무실 환경과 같은 혜택에도 불구하고, 저자는 필수적인 일을 하는 저임금 계약자들의 존재를 인식하고 있었습니다. 그들이 제안한 비용 절감 방안은 무시되었고, 이는 경영진과 저임금 노동자들이 겪는 현실 간의 단절을 보여줍니다.

저자는 기업 감시의 침해적인 본질을 직접 경험했으며, 이는 기술 산업에서 보편화된 현상이 되었습니다.

구글에서 일하면서 자본주의의 냉혹한 현실을 깨닫게 되었고, 기업 문화의 윤리를 의심하게 되었습니다. 경제 위기 동안 해고된 직원들에 대한 경영진의 공감 부족을 목격하며 자본주의의 잔인함을 더욱 확고히 이해하게 되었습니다.

전반적으로 저자는 이상주의에서 기술 자본주의의 착취적 본성에 대한 비판적 이해로의 여정을 개인적인 일화와 계급 및 특권에 대한 반성을 통해 설명합니다.

요약이 없습니다.

인프라 팀이 성장하고 배포가 복잡해짐에 따라 Terraform 구성 관리에서 어려움을 겪게 됩니다. 초기에는 팀이 새로운 서비스를 위해 코드를 복사하고 수정하는 경우가 많아 기술 부채가 쌓이게 됩니다.

Terraform 모듈을 사용하는 이유는 인프라를 위한 재사용 가능한 구성 요소를 만드는 데 도움을 주기 때문입니다. 코드를 중복해서 작성하는 대신, 팀은 공통 패턴을 포함하는 모듈을 사용하여 인프라 관행의 업데이트와 표준화를 쉽게 할 수 있습니다. 이렇게 하면 오류가 줄어들고 환경 간의 일관성이 향상됩니다.

팀은 보통 개발을 위해 로컬 모듈로 시작합니다. 팀이 성장함에 따라 Git 저장소에 저장된 외부 모듈로 전환하여 버전 관리와 공유를 개선합니다. 인프라가 더 복잡해지면 조직은 구조화된 버전 관리와 배포를 위해 개인 레지스트리를 사용할 수 있습니다.

민감한 정보, 예를 들어 자격 증명을 관리하는 것은 매우 중요합니다. 하드코딩은 안전하지 않기 때문에 Infisical과 같은 도구를 사용하여 비밀 정보를 안전하게 관리할 수 있습니다. 이 방법은 비밀 정보가 코드나 상태 파일에 저장되지 않도록 하여 모듈 간의 자격 증명 관리를 간소화합니다.

조직이 성장함에 따라 업데이트를 처리하고 일관성을 유지하기 위해 구조화된 모듈 관리와 자동화가 필요합니다. 로컬 모듈은 대규모 인프라에는 종종 부족하므로, 효과적인 관리를 위해 더 강력한 시스템으로의 전환이 필수적입니다.

Aether는 간단함과 속도를 위해 설계된 경량 콘텐츠 관리 시스템(CMS)입니다. 불필요한 복잡성과 과부하를 피하며, 콘텐츠 관리 경험을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

Aether의 개발자는 WordPress에서 시작했지만 HTML, CSS, JavaScript와 같은 더 간단한 기술로 전환했습니다. 두 개의 프로젝트인 Blog-Doc과 LiteNode를 만든 후, 이러한 경험을 바탕으로 Aether를 개발했습니다. Aether는 네 가지 핵심 구성 요소인 adm-zip, argon2, litenode, marked로 구성된 모듈형 아키텍처에 중점을 두고 있습니다.

Aether의 주요 특징 중 하나는 파일 기반 저장 방식입니다. Aether는 콘텐츠를 Markdown 파일로 저장하며, YAML 프론트 매터를 사용해 어떤 텍스트 편집기에서도 쉽게 수정할 수 있고 Git을 통해 원활한 버전 관리를 지원합니다. 또한 Aether는 정적 사이트를 생성하여 빠르게 로드되며, 데이터베이스 쿼리나 서버 측 처리로 인한 지연을 없앱니다.

관리자 인터페이스는 직관적이며, 사용자가 Markdown으로 작성하고 변경 사항을 미리 보고 쉽게 게시할 수 있도록 돕습니다. 테마는 기본 HTML, CSS, JavaScript 파일로 구성되어 있어 복잡한 빌드 과정 없이 직관적으로 사용자 정의할 수 있습니다. Aether는 개인 블로그, 회사 문서, 마케팅 사이트, 포트폴리오 등 다양한 용도를 지원하며, 플러그인이나 복잡한 설정 없이도 사용할 수 있습니다.

Aether는 다른 CMS 옵션들과 달리 너무 복잡하거나 제한적이지 않으며, 단순함과 유연성의 균형을 제공합니다. 이는 콘텐츠 제작자와 개발자 모두에게 접근 가능하게 만듭니다.

Aether는 Node.js를 기반으로 구축되었으며, 경량 서버, Markdown 파싱, 파일 저장, 안전한 비밀번호 해싱, 확장성을 위한 훅 시스템을 활용합니다. Aether의 설치와 설정은 빠르고 간단하며, 몇 가지 명령어만으로 새로운 사이트를 시작할 수 있습니다.

앞으로 개발자는 예약 게시, 검색 기능, 고급 사용자 권한, 향상된 SEO 도구와 같은 기능을 추가할 계획입니다. Aether CMS는 사용자 경험과 유연성을 우선시하는 빠르고 간단한 솔루션입니다. 파일 기반 접근 방식 덕분에 사용자들은 콘텐츠를 쉽게 이동할 수 있어 잠금 현상이 없습니다.

모델의 컨텍스트 길이가 최근 몇 년 동안 수천에서 수백만 개의 토큰으로 크게 증가했습니다. 이러한 성장은 긴 컨텍스트 모델에 대한 실용적인 벤치마크를 만드는 데 어려움을 주고 있습니다. 수백만 개의 컨텍스트를 수집하는 것은 비용이 많이 들고, 현실적인 시나리오를 찾는 것도 쉽지 않기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 우리는 LongCodeBench(LCB)라는 벤치마크를 제안합니다. LCB는 긴 컨텍스트 모델의 코딩 능력을 테스트하기 위해 설계되었습니다. 이 벤치마크는 실제 GitHub 문제를 활용하여 코드 이해와 수정에 중점을 두고 두 가지 주요 작업을 만듭니다: 질문-답변을 위한 LongCodeQA와 버그 수정을 위한 LongSWE-Bench입니다. 우리는 Qwen2.5와 같은 작은 모델부터 구글의 Gemini와 같은 큰 모델까지 다양한 크기의 모델을 평가할 수 있도록 벤치마크를 구성했습니다. 우리의 연구 결과에 따르면 긴 컨텍스트 모델은 이러한 작업에서 어려움을 겪고 있으며, Claude 3.5 Sonnet의 경우 성능이 29%에서 3%로, Qwen2.5는 70.2%에서 40%로 감소하는 등의 성능 저하가 관찰되었습니다.

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인간은 중요한 의미를 유지하면서 지식을 간단한 범주로 나누는 능력이 있습니다. 예를 들어, 로빈과 블루 제이를 모두 새로 인식하는 것처럼 말입니다. 이러한 균형 잡기는 아이디어를 명확하게 표현하면서도 세부 사항을 유지하는 것을 포함합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 언어 작업에 능숙하지만, 이들이 정보를 인간처럼 범주화하는지는 불확실합니다.

이 문제를 탐구하기 위해 연구자들은 정보 이론에 기반한 새로운 프레임워크를 만들어 LLM과 인간이 개념을 어떻게 범주화하는지를 비교했습니다. 분석 결과, LLM은 인간의 사고와 유사한 넓은 범주를 형성할 수 있지만, 인간 이해에 중요한 미세한 차이를 종종 놓치는 것으로 나타났습니다. 또한 LLM은 정보를 과도하게 압축하는 경향이 있는 반면, 인간은 범주화의 효율성을 일부 잃더라도 미세한 차이와 맥락이 풍부한 표현을 우선시합니다.

이러한 통찰은 AI와 인간이 정보를 처리하는 방식의 중요한 차이를 강조하며, LLM을 인간의 사고와 더 밀접하게 맞추기 위한 개선 방안을 제시합니다.

이 글에서는 iSpindel 장치에 대한 비디오 튜토리얼을 다룹니다. 2.69 버전의 새로운 기능을 소개하고, 평평한 납땜 기술을 시연합니다. 또한, 새로운 방법을 사용하여 iSpindel을 25도에 맞추는 방법도 보여줍니다.

Hz 프로그램은 독일 디자이너 헤르만 자프가 개발한 특허받은 타이포그래피 조합 소프트웨어입니다. 이 프로그램의 주요 목표는 불균형한 단어 간격과 같은 문제 없이 균일한 텍스트 레이아웃을 만드는 것입니다.

역사적으로 자프는 1993년 에세이에서 이 프로그램의 개발 과정을 자세히 설명했습니다. 그는 하버드 대학교와 로체스터 공과대학교(RIT)에서의 작업을 언급했으며, RIT는 타이포그래피 소프트웨어에 중점을 둔 첫 번째 대학이었습니다. 1984년 매킨토시의 출시가 중요한 전환점이 되었고, 이는 더 나은 타이포그래피 소프트웨어에 대한 수요를 촉발했습니다.

Hz 프로그램의 알고리즘에 대한 구체적인 내용은 널리 알려져 있지 않습니다. 이 프로그램은 문자 간의 간격을 빠르게 조정하는 커닝 시스템을 갖추고 있어 텍스트 레이아웃을 개선합니다. URW에 의해 특허를 받은 후, 어도비가 인디자인을 향상시키기 위해 인수했지만, 원래 알고리즘이 여전히 사용되고 있는지는 불확실합니다.

Hz 프로그램은 고품질 출력과 자프의 중요성 주장 덕분에 거의 신화적인 지위를 얻었습니다. 그는 이 프로그램을 구텐베르크의 작업에 비유하기도 했습니다. 그러나 일부 디자이너들은 이러한 비교에 대해 비판적인 입장을 보였습니다.

전반적으로 Hz 프로그램은 디지털 타이포그래피의 혁신으로 인정받고 있지만, 그 정확한 방법과 현재의 적용 방식은 여전히 다소 불분명합니다.

새로운 연구 결과는 낮은 타우린 수치가 노화를 나타내고 타우린 보충제가 노인에게 도움이 된다는 이전의 믿음을 뒤엎었습니다. 연구자들은 볼티모어 장기 연구, 쥐의 장기 연구, 그리고 시간이 지남에 따라 수집된 원숭이 혈액 샘플의 데이터를 분석했습니다. 이러한 장기 연구는 동일한 대상을 반복적으로 추적하기 때문에 서로 다른 집단을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 줄이는 데 중요합니다.

연구 결과에 따르면 타우린 수치는 나이에 따라 감소하지 않으며, 오히려 개인 간의 차이가 훨씬 더 중요하다는 것을 보여줍니다. 이는 타우린이 노화의 신뢰할 수 있는 지표가 아니며, 타우린 보충제가 노인에게 도움이 된다는 강력한 증거가 없음을 시사합니다. 연구자들은 이러한 이점이 일반적인 효과가 아니라 개인에게 특정할 수 있다고 언급했습니다.

전반적으로 이 정보는 노화를 위한 타우린 보충제가 효과적이지 않을 수 있음을 분명히 하며, 특히 백혈병과 같은 특정 건강 상태에서의 잠재적 역할에 대한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조합니다. 저자는 이전의 가정에 따라 타우린 보충제를 복용하지 않게 되어 안도감을 표했습니다.

Claude Composer CLI는 Claude Code의 기능을 향상시키기 위해 자동화, 설정 옵션 및 사용자 경험을 개선하는 도구입니다. 이 도구는 사용자가 정의한 규칙에 따라 권한 대화 상자를 자동으로 처리하여 중단을 줄이고, 사용자가 허용할 행동을 정의하는 규칙 세트를 생성할 수 있는 유연한 제어 기능을 제공합니다. 또한, 사용자는 Claude가 접근할 수 있는 도구를 관리할 수 있는 도구 세트를 설정할 수 있으며, 시스템 알림을 통해 최신 정보를 받을 수 있습니다.

설치를 위해서는 npm install -g claude-composer 명령어를 사용하면 되며, pnpm과 yarn과도 호환됩니다. 초기 설정을 하려면 claude-composer cc-init 명령어를 실행하면 됩니다. 기본 설정으로 Claude Composer를 실행하려면 claude-composer를 입력하면 되고, 특정 규칙 세트를 사용하고 싶다면 claude-composer --ruleset internal:yolo(모든 프롬프트 수락) 또는 claude-composer --ruleset internal:safe(수동 확인 필요)를 입력하면 됩니다.

구성 파일을 설정하려면 claude-composer cc-init 명령어를 사용하고, 전역 설정 또는 프로젝트별 설정 중에서 선택할 수 있습니다. 기본 구성 예시는 다음과 같습니다. 규칙 세트에는 'internal:cautious'와 'my-custom-rules'가 포함되고, 도구 세트에는 'internal:core'와 'my-tools'가 포함됩니다. 작업 디렉토리는 '~/projects/work'와 '~/projects/personal'로 설정할 수 있으며, 알림 표시 여부와 고정 알림 설정도 가능합니다.

명령줄 옵션으로는 규칙 세트와 도구 세트를 지정하고 전역 구성을 무시하는 핵심 옵션, 위험한 조건에서 행동을 허용하는 안전 옵션, 알림의 가시성을 제어하는 알림 옵션, 로깅 및 조용한 모드를 활성화하는 디버그 옵션이 있습니다. 다양한 옵션을 사용하여 설정을 사용자화할 수 있는 하위 명령어도 제공됩니다. 개발 및 릴리스와 관련된 명령어는 패치, 마이너 및 메이저 릴리스를 위한 것입니다. 더 자세한 내용은 구성, 규칙 세트, 도구 세트 및 환경 변수에 대한 문서를 참조하면 됩니다.

스타트업에서는 프론트엔드 개발자에 대한 수요가 높습니다. 많은 사람들이 이들의 일이 다른 엔지니어링 분야보다 쉽다고 생각하지만, 실제로 프론트엔드 개발은 복잡한 작업입니다. 다양한 브라우저와 기기에서 작동하는 코드를 작성해야 하기 때문입니다. 각 브라우저와 기기는 고유한 특성과 한계를 가지고 있습니다.

서버 사이드 개발자와 달리, 프론트엔드 개발자는 여러 브라우저 버전과 모바일 변형을 다뤄야 합니다. 이로 인해 많은 잠재적인 버그가 발생할 수 있습니다. 그들은 주로 HTML과 CSS를 사용하지만, 이 두 언어는 문제 해결에 있어 제한적인 옵션을 제공합니다.

또한 프론트엔드 개발자는 웹 성능, 보안 위협, 반응형 디자인, HTML5와 같은 현대 웹 기술에 대한 이해가 필요합니다. 이러한 복잡성 덕분에 그들의 역할은 도전적이며 성공적인 웹 애플리케이션을 위해 매우 중요합니다.

디노는 함수형 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍의 특징을 결합한 고급 스크립팅 언어입니다. 이 언어는 1993년에 러시아의 게임 회사를 위해 처음 설계되었으며, 여러 차례 주요 개정을 거쳤습니다.

디노의 주요 특징으로는 C 언어와 유사한 문법을 가지고 있으며, 객체 지향적이고 다중 정밀 정수 및 확장 가능한 배열을 지원합니다. 또한, 일급 함수, 동시성, 예외 처리와 같은 강력한 구조를 포함하고 있으며, 패턴 매칭과 유니코드 지원도 제공합니다.

데이터 구조 측면에서는 동적으로 요소를 추가하고 삭제할 수 있는 연관 테이블(해시 테이블)을 지원하며, 배열을 효율적으로 조작할 수 있는 배열 슬라이스 기능이 있습니다. 기능적으로는 익명 함수와 클로저를 지원하고, 경량 스레드를 허용하는 섬유(fiber)를 구현하여 동시 실행을 가능하게 합니다.

객체 지향 설계에서는 클래스가 공용 가시성을 가진 특수화된 함수처럼 작동하며, 독특한 조합 메커니즘을 통해 다중 상속과 특성을 지원합니다. 패턴 매칭 기능은 배열과 객체와 같은 다양한 데이터 구조에서 매칭을 허용하여 코드 표현을 간소화합니다. 예외 처리 시스템은 클래스와 try-catch 블록을 사용하여 예외를 관리하는 강력한 시스템을 구현하고 있습니다.

구현 세부 사항으로는 성능 최적화를 위한 바이트코드 컴파일러와 인터프리터를 사용하며, 실행 속도를 높이기 위해 즉시 컴파일(JIT) 기능을 제공합니다. 또한, 광범위한 런타임 검사가 필요 없이 코드를 최적화할 수 있는 동적 타입 추론을 지원합니다.

디노의 성능은 파이썬, 루비, 자바스크립트와 같은 언어와 비교되었으며, 다양한 플랫폼에서 경쟁력 있는 실행 시간을 보여주고 있습니다. 디노는 리눅스, 윈도우(CYGWIN을 통해) 및 맥OS에서 사용할 수 있으며, 디버깅을 위한 특정 구성으로 소스에서 빌드할 수 있습니다.

자세한 정보나 소스 코드에 접근하려면 디노 웹사이트나 깃허브 저장소를 방문하면 됩니다. 이 프로젝트는 GPL 2 및 LGPL 2 라이센스 하에 배포됩니다.

제품의 중요성에 대한 요약

제품은 어떤 팀이나 스타트업에 있어서 필수적입니다. 뛰어난 기술과 적시 납품이 이루어지더라도 고객이 원하는 제품이 아니라면 성공할 수 없습니다. 따라서 팀은 제품이 해결하고자 하는 문제와 목표 고객을 명확히 파악해야 합니다. 이러한 이해는 가치 있는 솔루션을 만드는 데 도움을 줍니다.

제품 관리자의 역할은 제품이 무엇인지, 왜 만들어져야 하는지를 집중적으로 연구하는 것입니다. 시장 조사를 통해 잠재적인 가치를 기반으로 기능의 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. 제품 관리자의 역할은 매우 중요하지만, 전체 팀이 함께 참여해야 합니다.

팀은 제품 로드맵을 만들고, 기술적 문제를 소통하며, 프로젝트 기여에 대한 책임을 유지하기 위해 제품 관리자와 긴밀히 협력해야 합니다. 이러한 협업은 신뢰를 쌓고 목표에 대한 일치를 보장합니다. 만약 제품 관리자가 없다면, 누군가 그 역할을 대신해야 프로젝트가 정체되지 않습니다. 때로는 다른 팀원이나 CEO가 이러한 책임을 맡기도 하며, 특히 초기 스타트업에서는 더욱 그렇습니다.

모든 팀원, 특히 엔지니어는 제품의 가치에 대해 관심을 가져야 합니다. 고객의 필요와 자신의 작업이 미치는 영향을 이해하는 것은 사기를 높이고, 단순한 코딩이 아닌 실제 문제를 해결하는 데 기여하도록 합니다. 엔지니어가 제품의 가치를 이해하지 못하면 잘못된 솔루션을 만들게 되어 시간과 자원이 낭비될 수 있습니다. 따라서 엔지니어는 개별 작업을 넘어 더 큰 그림을 볼 수 있어야 합니다.

소프트웨어 엔지니어링이 디자인 중심으로 발전함에 따라, 엔지니어는 기술적인 측면뿐만 아니라 해결하고자 하는 문제를 이해해야 합니다. 성공적인 제품은 팀워크와 목표 시장에 대한 이해, 그리고 모든 팀원, 특히 엔지니어가 제품의 목적에 의해 참여하고 동기부여를 받을 때 이루어집니다.

스크린 타임 네트워크 API는 세 가지 주요 기능을 제공합니다. 첫째, 본인이나 공개 사용자에 대한 오늘의 스크린 타임을 확인할 수 있습니다. 둘째, 본인이나 공개 사용자에 대한 과거 스크린 타임 데이터를 조회할 수 있습니다. 셋째, 본인이나 공개 사용자에 대한 스크린 타임 이벤트 알림을 구독할 수 있습니다. 사용을 시작하는 것은 매우 간단합니다.

이 글에서는 1926년부터 2024년까지의 99년 동안 다양한 투자 유형의 역사적 성과를 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

과거의 성과는 미래의 결과를 보장하지 않으며, 투자는 신중하게 이루어져야 합니다. 소형주와 대형주에 1달러를 투자했을 때, 정부 채권이나 재무부 어음에 비해 상당한 성장을 보여주었습니다. 소형주는 가장 높은 수익률을 기록하지만, 그만큼 위험도 큽니다.

주식은 채권보다 변동성이 크기 때문에 가격이 크게 변동할 수 있습니다. 특히 소형주는 가격 변동성이 높고 거래량이 적어 더 위험합니다.

투자 유형에 대해 살펴보면, 주식은 높은 수익 가능성을 제공하지만 보장이 없고 위험할 수 있습니다. 정부 채권은 낮은 수익률을 제공하지만 미국 정부가 보증하기 때문에 더 안전합니다. 재무부 어음은 수익률이 더 낮지만 매우 안전한 것으로 간주됩니다.

균형 잡힌 투자 전략은 주식과 채권을 혼합하여 위험과 수익을 조절해야 하며, 특히 은퇴나 교육과 같은 장기 재무 목표를 위해 중요합니다.

이 데이터는 주식, 채권, 어음 및 인플레이션 연감에서 가져온 것으로, 이러한 자산 클래스의 성과를 분석합니다.

결론적으로, 투자는 재무 목표를 달성하는 데 중요하며, 다양한 자산 클래스의 위험과 수익을 이해하는 것이 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.

토카사우루스는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고처리량 작업에 최적화된 새로운 추론 엔진입니다. 이 엔진은 작은 모델과 큰 모델 모두를 최적화하여, 기존의 vLLM 및 SGLang과 같은 엔진에 비해 처리 속도를 크게 향상시킵니다.

토카사우루스의 주요 특징 중 하나는 작은 모델에 대한 최적화입니다. 특정 벤치마크에서 다른 엔진보다 2배 이상의 처리량을 달성하며, CPU 오버헤드를 최소화하고 동적 접두사 식별을 활용하여 작업 간 공유 접두사를 효율적으로 계산합니다. 큰 모델에 대해서도 최적화되어 있으며, NVLink가 없는 GPU를 위한 파이프라인 병렬 처리와 NVLink가 있는 GPU를 위한 비동기 텐서 병렬 처리를 지원하여 다양한 하드웨어 구성에서 처리량을 극대화합니다.

토카사우루스는 배치 처리를 위해 설계되어 있으며, 개별 응답 시간보다는 전체 완료 시간과 비용을 우선시합니다. 이는 대량의 데이터를 신속하게 처리해야 하는 상황에 적합합니다. 테스트 결과, 토카사우루스는 특히 다중 GPU 설정에서 큰 모델을 사용할 때 다른 엔진보다 3배 이상의 처리량을 기록할 수 있습니다.

토카사우루스는 오픈 소스로 제공되며, PyPI를 통해 설치할 수 있습니다. 현재 Llama-3 및 Qwen-2 모델을 지원합니다. 토카사우루스는 처리량이 중요한 환경에서 LLM 추론을 효율적으로 실행할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 지연을 최소화하고 처리 속도를 극대화하는 혁신적인 기술을 결합하여, LLM을 다루는 연구자와 개발자에게 유용한 도구가 됩니다.

음성 클로닝 기술이 크게 발전했지만, 두 가지 주요 유형인 원샷 클로닝과 프리미엄 클로닝 사이에는 품질에서 중요한 차이가 있습니다.

원샷 클로닝은 10-15초의 오디오만으로 음성 클론을 생성할 수 있습니다. 그러나 이 방식은 일반적인 소리로 들리며 감정의 깊이가 부족합니다. 서로 다른 문구가 비슷하게 들려 기쁨이나 슬픔 같은 감정을 전달하지 못합니다. 따라서 원샷 클로닝은 대상 음성이 흔하거나 감정적인 뉘앙스가 필요 없는 경우, 예를 들어 간단한 뉴스 읽기와 같은 상황에서 가장 잘 활용됩니다.

반면 프리미엄 클로닝은 20-30분의 고품질 오디오를 사용하여 더 섬세하고 표현력이 풍부한 음성 클론을 생성합니다. 이 방식은 웃음이나 속삭임과 같은 감정적인 톤을 포착하여 더 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 결과적으로 프리미엄 클로닝은 사용자가 감정적으로 연결될 수 있는 음성을 만들어내며, 원래 화자와 구별할 수 없을 정도로 자연스럽습니다.

로라(Low-Rank Adaptation)라는 기술은 음성 모델을 완전히 재훈련하지 않고도 효율적으로 미세 조정할 수 있게 해줍니다. 이 덕분에 프리미엄 클로닝이 더 접근 가능하고 비용 효율적이게 됩니다.

네 가지 주요 음성 클로닝 제공업체를 비교해보면, 각 업체의 클로닝 유형, 표현력, 가격이 다릅니다. 일레븐랩스는 클론의 감정 범위가 제한적이며, 월 요금은 22달러입니다. 플레이HT는 기본적인 원샷 클론을 제공하며, 더 높은 요금제에서 감정 표현이 가능합니다. 월 요금은 299달러입니다. 카르테시아는 두 가지 유형을 모두 제공하지만 감정 전달에서 몰입감이 부족합니다. 월 요금은 49달러입니다. 가버는 오직 프리미엄 클로닝에만 집중하며 표현력이 뛰어납니다. 월 요금은 39달러입니다.

감정적 연결과 몰입감 있는 경험이 필요한 프로젝트에는 프리미엄 클로닝이 필수적입니다. 원샷 클로닝은 기본적인 용도에는 적합할 수 있지만, 프리미엄 옵션은 더 진정성 있고 매력적인 음성 경험을 제공합니다. 가버는 품질과 감정 표현을 강조하는 경쟁력 있는 프리미엄 클로닝 서비스를 제공합니다.

버지니아 공대 연구진이 재활용 가능하고 스스로 치유할 수 있는 새로운 전자기기를 개발했습니다. 기존의 전자기기는 종종 전자 폐기물로 버려지며, 재활용 과정이 비효율적이어서 많은 낭비가 발생합니다. Advanced Materials에 발표된 이 연구는 비트리머라는 동적 폴리머와 전기를 전도하는 액체 금속을 결합하여 만든 회로 재료를 소개합니다.

이 혁신적인 접근 방식 덕분에 새로운 회로는 기존 회로 기판과 달리 강인하고 재구성이 가능하며 열을 이용해 수리할 수 있습니다. 또한, 새로운 재료는 사용이 끝난 후 더 쉽게 분해할 수 있어 귀중한 부품을 회수할 수 있게 하고, 낭비를 줄이며 재활용을 촉진합니다.

이 연구는 전자 폐기물 문제를 줄이고 전자기기를 재활용하기 쉽게 만들어 지속 가능성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.