요약이 없습니다.

이 블로그에서는 가우스 적분법 중 하나인 체비셰프-가우스 적분법에 대해 다루고 있습니다. 이 방법은 정확한 해를 구할 수 없을 때 정적분을 계산하는 데 유용합니다.

가우스 적분법은 특정 지점(노드)에서 함수의 값을 평가하여 적분을 추정하는 방식입니다. 기본적인 방법들은 정확도를 높이기 위해 더 많은 지점이 필요하지만, 가우스 적분법은 적은 수의 노드로도 고차 다항식을 추정할 수 있습니다.

체비셰프-가우스 적분법은 체비셰프 다항식의 근을 노드로 사용하여 적분 구간의 경계에서 발생하는 오차를 줄이는 데 도움을 줍니다. 노드의 가중치는 고정되어 있어 계산이 간단해집니다.

블로그에서는 체비셰프-가우스 적분법을 임의의 함수와 적분 구간에 맞게 조정하는 방법도 설명합니다. 이를 통해 이 기술의 적용 범위를 넓힐 수 있습니다.

저자는 사용자가 다양한 노드 수를 실험해 보며 적분 정확도에 미치는 영향을 확인할 수 있는 인터랙티브 노트북도 공유합니다.

이 기술은 저자의 라이브러리에서 해수면 변화 모델링에 사용되며, 실제 상황에서의 효과성을 보여줍니다.

체비셰프-가우스 적분법은 정확성과 효율성에서 장점을 가진 강력한 수치적분 방법으로, 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용됩니다.

최근 AI 엔지니어 월드 페어에서 발표자는 지난 6개월 동안 대형 언어 모델(LLM)의 빠른 발전에 대해 이야기했습니다. 30개 이상의 주목할 만한 모델이 출시되어 이들의 성능을 효과적으로 평가하는 것이 어려워졌다고 강조했습니다. 발표자는 펠리컨이 자전거를 타는 SVG 이미지를 생성하도록 모델에 요청하는 유머러스한 예를 들어 이 작업의 복잡성을 부각시켰습니다.

주요 발전 사항으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

모델 출시와 관련하여 아마존의 노바, 메타의 라마 3.3 70B, 딥시크의 대형 오픈 웨이트 모델과 같은 중요한 모델들이 소개되었으며, 이들은 향상된 기능과 경제성을 보여주었습니다. 시장에 미친 영향으로는 딥시크의 R1 추론 모델 출시가 NVIDIA의 주가에 상당한 영향을 미쳤습니다.

로컬 모델에 대한 언급도 있었습니다. 미스트랄 스몰 3와 같은 모델은 작은 모델들이 큰 모델과 비슷한 성능을 낼 수 있음을 보여주어 접근성을 높였습니다. 혁신적인 부분으로는 앤트로픽의 클로드 3.7 소네트와 오픈AI의 GPT-4.5가 다양한 성공을 거두었으며, 클로드는 창의적인 결과물로 찬사를 받았습니다.

윤리와 버그에 대한 논의도 있었습니다. 발표자는 ChatGPT가 지나치게 아부하는 버그와 모델이 잘못된 행동을 보고할 수 있는 윤리적 딜레마에 대해 언급했습니다.

발표는 AI에서 도구와 추론을 결합하는 것의 중요성과 보안 및 데이터 프라이버시와 관련된 위험에 대한 논의로 마무리되었습니다. 발표자는 모델 평가를 위한 새롭게 개발한 벤치마크에 대한 기대감을 표명했지만, 이 분야에서 지속적인 혁신의 필요성도 인정했습니다.

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HTML의 <blink>와 <marquee> 태그는 1990년대에 인기를 끌었지만, 현재는 새로운 웹 개발자들에게 거의 잊혀진 상태입니다. <blink> 태그는 넷스케이프의 한 엔지니어가 농담으로 만든 것이고, <marquee> 태그는 마이크로소프트가 스크롤링 텍스트를 만들기 위한 진지한 기능으로 도입했습니다. 두 태그 모두 웹 콘텐츠에 주목을 끌기 위해 사용되었으며, 중요한 메시지를 두 태그로 감싸서 다양한 브라우저 사용자들에게 맞추려 했습니다.

1990년대 후반에는 이러한 태그들이 디자인이 좋지 않고 접근성 문제에도 불구하고 흔히 사용되었습니다. 현재 <blink>는 구식으로 여겨지지만, <marquee> 태그는 여전히 많은 현대 브라우저에서 작동합니다. 그러나 현재 웹 개발에서는 더 나은 접근 가능한 대안이 있기 때문에 사용이 권장되지 않습니다. 이 기사는 이러한 태그들의 독특한 역사에 대해 돌아보며, 모든 사용자가 접근할 수 있는 웹 콘텐츠를 만드는 것의 중요성을 강조합니다.

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저자는 PewDiePie의 프로젝트 구축과 리눅스 학습에 관한 영상을 보고 영감을 받아 기술 독립, 자가 호스팅, 오픈 소스 기술에 대한 여정을 시작했습니다. 저자는 도메인을 소유하고 개인 블로그를 호스팅하는 것이 중요하다고 강조하며, 자주 플랫폼을 변경하는 것은 콘텐츠와 연결을 잃게 만들 수 있다고 경고합니다.

저자는 블로그와 뉴스레터와 같은 다양한 서비스를 자가 호스팅한 경험을 공유하며, 스스로 만든 솔루션을 사용하고 만드는 즐거움을 강조합니다. 기술 독립을 지지하며, 이는 소프트웨어 필요를 위해 대기업에 의존하지 않는 것을 의미합니다. 저자는 다른 사람들도 작은 것부터 시작해 자신의 도메인을 확보할 것을 권장합니다.

오픈 소스 소프트웨어는 협업의 특성과 그 뒤에 있는 커뮤니티 덕분에 무료로 사용할 수 있는 자원을 제공하는 점에서 큰 장점을 가지고 있습니다. 저자는 뉴스레터를 위한 Listmonk와 웹사이트 분석을 위한 GoatCounter와 같은 오픈 소스 도구에 감사함을 표합니다.

또한, 저자는 홈랩에서 사용할 수 있는 다양한 자가 호스팅 애플리케이션, 예를 들어 문서 관리 시스템과 광고 차단기 등을 언급하며, 비싼 새 서버를 구매하기보다는 오래된 하드웨어로 실험해 볼 것을 권장합니다. 결국 저자는 개인 프로젝트를 통해 배우고 대기업으로부터 독립하는 것에서 큰 만족을 느낍니다.

이미지를 다양한 크기로 조정하는 방법에 대한 내용입니다. 예를 들어, 50x50, 320x240, 512x384, 640x480, 800x600, 1024x768과 같은 표준 크기나 사용자가 원하는 맞춤 크기로 이미지를 조정할 수 있습니다. 또한, 조정한 이미지를 바탕화면에 저장하는 방법도 언급되고 있습니다.

이 글에서는 소프트웨어 공학에서 대형 언어 모델(LLM)의 현실을 다루고 있으며, 특히 "에이전틱 코딩"이라는 개념에 초점을 맞추고 있습니다. 저자는 LLM을 사용한 경험을 공유하며, SQL 문을 생성하는 것과 같은 작업을 상당히 빠르게 수행할 수 있지만, 과대 광고에도 불구하고 LLM이 복잡한 소프트웨어 프로젝트를 독립적으로 완수하기 위해서는 상당한 인간의 지도가 필요하다고 주장합니다.

LLM과 소프트웨어 공학에 대한 주요 내용은 LLM이 코드 작성을 도와줄 수 있지만, 효과적으로 사용하기 위해서는 경험이 풍부한 엔지니어의 집중적인 감독과 맥락 관리가 필요하다는 점입니다. 에이전틱 코딩에 대한 과대 포장은 LLM이 소프트웨어 작업을 자율적으로 처리할 수 있다는 잘못된 믿음에서 비롯된 것으로, 저자는 이를 지나치게 낙관적인 접근으로 보고 과거의 기술적 과대 광고와 비교합니다.

LLM의 출력 품질은 제공된 맥락에 크게 의존합니다. 부적절한 맥락은 평범한 결과를 초래하며, 이는 LLM을 진정으로 효과적으로 만드는 데 있어 큰 도전 과제가 됩니다. 저자는 LLM이 잠재력을 가지고 있지만, 현재로서는 독립적인 코딩 에이전트로서 신뢰할 수 없으며, 그 한계를 관리할 수 있는 숙련된 엔지니어에 의해 사용되는 것이 가장 좋다고 강조합니다.

전반적으로 이 글은 소프트웨어 개발에서 LLM에 대한 신중한 시각을 제시하며, 인간의 감독과 더 나은 맥락 관리의 필요성을 강조합니다.

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Fray는 자바 애플리케이션의 동시성을 테스트하기 위해 설계된 도구로, 경쟁 조건, 예외, 교착 상태와 같은 문제를 식별하고 수정하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 확률적 테스트와 부분 순서 샘플링과 같은 고급 기술을 사용하며, 특정 스레드 상호작용을 디버깅하기 위해 결정론적 재생 기능을 제공합니다.

시작하려면 JUnit 5를 사용할 경우, 테스트에 @ConcurrencyTest 주석을 추가하고 테스트 클래스에 @ExtendWith(FrayTestExtension.class)를 추가해야 합니다. 다른 테스트 프레임워크를 사용할 경우, FrayInTestLauncher를 통해 동시성 테스트를 실행할 수 있습니다. Gradle을 사용하는 경우, build.gradle 파일에 Fray 플러그인을 추가해야 합니다. Maven을 사용하는 경우, pom.xml에 Fray 플러그인과 fray-junit 의존성을 포함해야 합니다.

추가 자료로는 기술 보고서, 사용 가이드, IDE 설정, Fray가 발견한 버그에 대한 정보가 포함된 문서가 있습니다. 기여를 장려하며, 도움을 원하는 사람들을 위한 가이드도 제공됩니다. 이 프로젝트는 미국 국립 과학 재단의 일부 자금 지원을 받았으며, 아마존 연구 상의 지원도 받고 있습니다.

이 텍스트는 플랫폼이나 프로젝트와 관련된 몇 가지 제목이나 카테고리를 나열하고 있는 것 같습니다. 여기에는 "주 내비게이션," "메모," "소개," "인스타그램," "깃허브," "외관" 등이 포함되어 있습니다. 그러나 구체적인 내용은 제공되지 않아 요약할 수 있는 정보는 없습니다.

이 제목들은 인스타그램과 깃허브와 관련된 정보나 기능을 제공할 수 있는 섹션을 암시하고 있습니다.

코번트리 경량철도는 코번트리 시의회가 추진하는 교통 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 해당 지역의 계획, 개발 및 재생에 중점을 두고 있습니다. 여기에는 차량과 선로에 대한 정보와 도로 시험도 포함되어 있습니다. 더 자세한 정보나 업데이트를 받으려면 이메일로 문의하거나 웹사이트를 방문하시면 됩니다.

BorgBackup가 업데이트되고 있으며, 특히 추가 전용 지원 기능에 대한 변화가 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 일부 페이지 로딩에 문제가 있었지만, 전반적으로 프로젝트는 GitHub에서 활발히 진행되고 있습니다.

최근 변경 사항으로는 서버 측 구성 요소에 의존했던 추가 전용 저장소 지원이 제거되었습니다. 이 기능은 Borg 1.x에서 SSH 저장소와만 작동했으며, 다른 저장소 유형에는 적용되지 않습니다.

Borg 2에서 지원하는 현재 저장소 유형은 파일 시스템, SFTP, Rclone(여러 클라우드 제공업체용), S3/B3, SSH 등이 있습니다. 특정 기능을 강제할 수 있는 것은 오직 SSH 저장소뿐입니다. 이는 서버 측 구성 요소가 있기 때문입니다.

추가 전용 기능에 대한 새로운 접근 방식은 Borg 자체가 아닌 저장소 권한을 통해 관리하는 것입니다. 즉, Borg는 백업을 생성할 때 삭제 권한을 제한하는 자격 증명을 사용할 것입니다.

커뮤니티 피드백으로는 일부 사용자들이 추가 전용 기능의 중요성을 강조하며, 데이터 손실을 방지하기 위한 적절한 권한의 필요성에 대해 논의하고 있습니다.

전반적으로 BorgBackup은 기능을 간소화하면서 데이터 관리와 보안에 대한 커뮤니티의 우려를 해결하기 위해 발전하고 있습니다.

이 글은 개발자들이 소프트웨어 개발에서 AI, 특히 Claude 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 안내합니다. 생산성을 높이고 코드 품질을 관리하며 AI 보조 코딩의 모범 사례를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

첫 번째로, AI의 강점을 활용하고 약점을 보완하는 구조화된 방법을 통해 생산성을 10배 향상시킬 수 있습니다. 규칙적인 방법을 채택한 개발자는 그렇지 않은 개발자보다 코드를 훨씬 더 빠르게 배포할 수 있습니다.

AI를 코딩에 활용하는 세 가지 모드가 있습니다. 첫째, AI를 첫 번째 초안 작성자로 활용하여 AI가 초기 코드를 생성하는 동안 개발자는 디자인과 아키텍처에 집중할 수 있습니다. 둘째, AI를 쌍 프로그래머로 삼아 AI의 제안을 다듬으며 협력할 수 있습니다. 셋째, AI를 검증자로 활용하여 AI가 코드의 버그와 개선점을 검토하게 할 수 있습니다.

테스트의 중요성도 강조됩니다. 테스트는 인간이 작성해야 하며, AI가 테스트 파일을 다루어서는 안 됩니다. 테스트는 코드의 기능에 대한 인간의 의도와 이해를 담고 있습니다.

문서화도 필수적입니다. 구조화된 문서인 CLAUDE.md를 사용하여 맥락을 유지하고 AI를 안내하는 것이 중요합니다. 이 문서는 프로젝트의 코딩 규칙, 아키텍처 결정 및 프로젝트별 지침을 상세히 기록한 단일 정보 출처 역할을 합니다.

Git 워크플로우를 활용하여 AI가 생성한 코드를 실험할 수 있는 격리된 환경을 만들고, 메인 브랜치는 깨끗하게 유지해야 합니다. AI 사용에 대한 투명성을 유지하는 것도 중요합니다. AI의 도움을 많이 받은 커밋에 태그를 달아 개발 과정에서 책임감과 명확성을 유지할 수 있습니다.

AI가 수정해서는 안 되는 특정 영역이 있습니다. 테스트 파일, 데이터베이스 마이그레이션, 보안이 중요한 코드는 AI가 절대 수정하지 않도록 해야 합니다. AI의 역할에 대한 명확한 규칙을 설정하는 것이 코드의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.

AI의 미래는 계속 발전하고 있으며, 향후 AI는 코드베이스를 더 잘 이해하고 능동적인 제안을 할 수 있는 기능을 갖출 수 있지만, 방향 설정은 항상 인간이 해야 합니다.

실행 계획으로는 프로젝트를 위해 CLAUDE.md를 작성하고, 복잡한 코드에 앵커 주석을 추가하며, 명확한 경계를 가진 소규모 AI 보조 기능을 실험해보는 것이 포함됩니다. 팀 내에서 AI의 역할에 대한 투명성과 공동 이해를 촉진하는 문화를 조성하는 것도 중요합니다.

이러한 방법을 따르면 개발자들은 AI의 잠재력을 활용하여 코딩 프로세스를 향상시키고 품질과 유지 관리를 보장할 수 있습니다.

일본 연구자들이 식물 바이오매스에서 추출한 셀룰로스를 이용해 새로운 투명 종이를 개발했습니다. 이 생분해성 소재는 물과 이산화탄소로 분해될 수 있어, 바다 오염의 원인이 되는 플라스틱 용기의 대안이 될 가능성이 있습니다.

이 투명 종이는 두께가 약 0.7밀리미터로, 그를 통해 선명하게 볼 수 있습니다. 컵이나 빨대와 같은 형태로 만들 수 있을 만큼 강도가 있으며, 특정 플라스틱과 비슷한 강도를 가지고 있습니다. 제조 과정은 셀룰로스 가루를 리튬 브로마이드와 물의 용액에 녹인 후 가열하여 젤 상태로 만든 뒤, 이를 형태를 잡고 건조하는 방식으로 진행됩니다.

테스트 결과, 이 종이는 바다에서 분해되며, 대부분 4개월 이내에 분해되는 것으로 나타났습니다. 심지어 깊은 바다에서도 효과적입니다. 종이 포장이 일반적이지만, 소비자들은 내용물을 확인할 수 있는 투명 포장을 선호하는 경우가 많습니다. 이 투명 종이는 이러한 문제를 해결할 수 있지만, 대량 생산을 위해서는 전문 공장이 필요합니다. 생산 비용은 일반 종이의 약 세 배에 이를 것으로 예상되지만, 플라스틱 생산에 비해 탄소 배출량은 절반으로 줄일 수 있습니다.

레디언트 AI는 RPG 게임 엘더 스크롤 IV: 오블리비언에서 기대를 모았던 기능으로, 천 명이 넘는 비플레이어 캐릭터(NPC)가 각자의 필요와 목표에 따라 독립적으로 행동할 수 있는 동적인 게임 세계를 만드는 것이 목표였습니다. NPC들은 자신만의 일정을 가지고 쇼핑, 식사, 탐험 등의 활동을 하며, 이러한 행동은 사전에 스크립트화되지 않았습니다.

2004년에 처음 발표되고 2005년 E3 데모에서 시연된 레디언트 AI는 NPC들이 선택을 하고 보다 현실감 있게 상호작용할 수 있도록 해주는 혁신적인 기술로 소개되었습니다. 그러나 출시 후 많은 기능이 축소되거나 완전히 구현되지 않아, 팬들은 베데스다의 마케팅에 속았다고 느끼며 실망했습니다.

오블리비언의 리마스터 버전은 레디언트 AI에 대한 논의를 다시 불러일으켰고, 게임 커뮤니티 내에서 그 논란의 유산을 조명했습니다. 이 글은 레디언트 AI에 대한 오해를 해소하고, 그 기원과 오블리비언에서의 실제 구현, 그리고 폴아웃 3, 스카이림, 스타필드와 같은 이후의 베데스다 게임에서의 발전을 탐구합니다.

전반적으로 레디언트 AI는 게임에서 NPC 행동을 혁신하려는 목표를 가지고 있었지만, 현실은 기대에 미치지 못했습니다. 이는 게임 개발의 약속과 플레이어 경험에 대한 지속적인 논의에 기여하고 있습니다.

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Railway는 Nixpacks를 대체하는 새로운 앱 빌딩 도구인 Railpack을 소개했습니다. Railpack은 Nixpacks의 사용 경험을 바탕으로 개발되었으며, Nixpacks는 80%의 사용자에게는 잘 작동했지만 20만 명의 사용자에게는 한계를 남겼습니다. Railpack의 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 세분화된 버전 관리 기능을 제공합니다. 이를 통해 패키지에 대한 더 나은 버전 관리를 할 수 있습니다. 둘째, 빌드 크기를 줄이는 데 큰 효과가 있습니다. Railpack은 이미지 크기를 Node의 경우 38%, Python의 경우 77%까지 줄여 배포 속도를 빠르게 합니다. 셋째, 캐싱 효율성을 높여 BuildKit과 직접 통합하여 개선된 캐싱 기능을 제공합니다.

Nixpacks는 버전 관리 시스템과 이미지 크기 문제로 인해 사용자들이 의존성을 관리하는 데 어려움을 겪었습니다. Railpack은 이러한 문제를 해결하기 위해 의존성 관리와 빌드 프로세스를 보다 명확하게 접근할 수 있도록 돕습니다. 또한 환경 변수에 대한 비밀 관리 기능도 개선되었습니다.

Railpack은 세 가지 단계로 작동합니다. 첫째, 코드를 분석하고, 둘째, 빌드 프로세스를 계획하며, 셋째, 효율적인 이미지 생성을 위한 빌드 그래프를 생성합니다. Node, Python, Go와 같은 다양한 프레임워크와 언어를 지원하며, 인기 있는 정적 사이트 생성기도 포함됩니다. 현재 Railpack은 베타 버전으로 제공되며, 오픈 소스이며 지속적인 지원과 기능 확장을 계획하고 있습니다.

이 글에서는 프로그램 최적화의 중요성, 특히 프로그래밍 언어인 Zig를 사용하는 것에 대해 다룹니다. 최적화된 코드는 더 빠른 성능과 비용 절감을 가져옵니다. 잘 최적화된 프로그램은 비싼 인프라의 필요성을 줄일 수 있습니다.

현대의 컴파일러는 매우 강력하지만, 여전히 최적화가 덜 된 코드를 생성할 수 있습니다. 개발자는 컴파일러에 명확한 정보를 제공하고, 때로는 더 나은 최적화를 위해 자신의 코드를 조정해야 합니다.

저수준 언어인 Zig는 코드에 대한 더 정밀한 제어를 가능하게 하여 컴파일러가 더 잘 최적화할 수 있도록 돕습니다. 반면, 고수준 언어는 가비지 컬렉션과 같은 추가 기능으로 인해 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

Zig의 장점 중 하나는 개발자가 컴파일러에게 더 많은 의도를 전달할 수 있는 장황함입니다. 이는 더 효율적인 코드 생성을 이끌어냅니다. Zig의 비선택적 포인터와 컴파일 타임 실행(comptime)과 같은 기능은 최적화 능력을 향상시킵니다.

Zig의 comptime 기능은 컴파일 타임에 코드 실행을 가능하게 하여 전통적인 매크로의 복잡한 구문 없이도 더 나은 최적화를 이끌어냅니다. 이를 통해 컴파일 타임에 알려진 데이터를 기반으로 상수와 최적화된 구조를 생성할 수 있습니다.

글에서는 comptime이 문자열 비교의 효율성을 어떻게 개선할 수 있는지를 설명합니다. 컴파일 타임에 하나의 문자열이 알려져 있을 때, 컴파일러가 최적화된 어셈블리 코드를 생성할 수 있게 됩니다.

Zig의 comptime 접근 방식은 다른 언어들보다 더 깔끔한 제너릭 및 코드 생성 솔루션을 제공하여 성능이 뛰어난 코드를 작성하는 것을 더 간단하고 효과적으로 만듭니다. 저자는 언어 간의 경쟁을 끝내고, 언어의 우월성보다는 효과적인 코딩 관행에 집중해야 한다고 강조합니다.

전반적으로 이 글은 Zig가 고유한 기능을 통해 최적화된 소프트웨어를 만드는 강력한 도구임을 홍보합니다.

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저자는 Fray라는 도구에 대한 통합 테스트를 추가하면서 ScheduledThreadPoolExecutor와 관련된 코드에서 교착 상태 문제를 발견했습니다. 처음에는 문제가 Fray에 있다고 생각했지만, 실제로는 자바 개발 키트(JDK)의 버그로 밝혀졌습니다.

이 코드는 실행기를 생성하고, 작업을 예약한 후 실행기를 종료하기 위한 스레드를 시작합니다. 교착 상태는 실행기가 SHUTDOWN 상태일 때 발생하는데, 이때 작업이 실행되거나 취소되는 대신 무한정 차단될 수 있습니다. 이는 예약 및 종료 메서드가 서로 간섭하면서 발생하는 경쟁 조건 때문입니다.

Fray는 저자가 실행을 단계별로 재생할 수 있도록 도와주어, 버그를 유발한 스레드의 정확한 상호작용을 드러냈습니다. 이 기능 덕분에 문제를 이해하는 것이 쉬워졌습니다. 일반적인 디버깅 도구로는 재현하기 어려운 문제였습니다.

버그를 재현하기 위해 저자는 다른 사람들이 Fray를 사용하여 테스트를 실행하고 문제를 확인할 수 있는 방법을 제공했습니다. 또한 JDK 팀에 이 버그를 보고하며, 버그를 유발하는 패치가 최종 보고서에 포함되지 않았음을 언급했습니다.

Fray는 JDK와 같은 복잡한 시스템에서 동시성 문제를 디버깅하는 데 매우 유용한 도구임을 입증했습니다.

CDImage는 이미지를 컴팩트 디스크에 구워 넣기 위해 설계된 도구입니다.

이 프로젝트는 약 15년 전 Instructables에서 사용자가 시도했던 두 가지 이전 작업에서 영감을 받았습니다. 특히 [unDEFER]라는 사용자의 작업이 이 프로젝트의 기초가 되었다고 저자는 언급합니다. 저자는 실험과 사용자 친화적인 인터페이스를 만들었지만, 다양한 디스크 유형에 대한 보정 문제로 인해 2008년에 프로젝트를 중단했습니다. 최근에 저자는 이 프로젝트를 다시 시작하고 코드를 업데이트하여 현대 소프트웨어와 호환되도록 만들었습니다.

CDImage를 구축하려면 Qt 6 라이브러리가 필요합니다. 사용자는 터미널에서 명령을 실행하거나 Qt Creator를 사용할 수 있습니다. Windows용 바이너리 버전도 제공되지만, 충분한 테스트는 이루어지지 않았습니다.

시작하기 전에 소프트웨어가 귀하의 컴팩트 디스크 모델을 인식하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다. 각 디스크는 고유한 기하학적 특성을 가지고 있으며, 이는 이미지 구워 넣기 과정에 영향을 미칩니다. 만약 귀하의 디스크가 목록에 없다면, 기하학을 추측하는 것은 실수와 디스크 낭비로 이어질 수 있습니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 고대비 이미지 파일을 불러옵니다. 그런 다음 마우스 조작을 통해 이미지를 조정합니다(이동, 중앙 맞춤, 확대). 디스크 모델을 선택하거나 목록에 없을 경우 수동으로 기하학을 입력하여 트랙을 생성합니다. 출력은 약 800MB의 대형 오디오 트랙이 되며, 이를 다양한 소프트웨어를 사용해 디스크에 구울 수 있습니다.

디스크 보정은 여러 기준을 최적화하는 과정으로 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 저자는 보정을 개선할 수 있는 방법으로 AI와 이미지 인식을 활용하여 전문가의 피드백을 자동화하는 가능성을 제안합니다.

더 많은 정보를 원하신다면, 저자는 원래 방법, "레드북" 표준, 그리고 더 깊이 이해할 수 있는 관련 프로젝트에 대한 링크를 제공합니다.

소프트웨어 개발 속도에 영향을 미치는 요소를 이해하는 것은 팀과 조직에 매우 중요하지만, 이 주제에 대한 대규모 증거는 제한적입니다. 이 연구는 "사이클 타임"을 살펴보는데, 이는 작업이 생성된 시점부터 완료될 때까지의 시간을 측정합니다. 216개 조직에서 수집한 55,000건 이상의 데이터를 바탕으로 연구자들은 코딩 시간, 작업 범위, 협업과 같은 요소가 사이클 타임에 미치는 영향을 분석했습니다. 그 결과, 상당한 변동성이 있음을 발견했습니다.

연구 결과, 주당 코딩 일수와 협업 노력과 같은 요소가 사이클 타임에 영향을 미치긴 하지만, 여전히 결과에는 많은 예측 불가능성이 존재합니다. 이는 단일 측정값이 일반적인 성과를 정확하게 반영하지 않을 수 있음을 의미합니다. 연구는 복잡한 지표를 신중하게 분석하는 것이 중요하다고 강조하며, 이러한 지표를 단순히 의사결정에만 사용하는 것을 경계해야 한다고 경고합니다. 궁극적으로 소프트웨어 전달 속도를 높이기 위해서는 개별 기여뿐만 아니라 시스템 전체를 바라보는 접근이 필요할 수 있습니다.

워싱턴 포스트의 기술 칼럼니스트는 메타의 페이스북과 인스타그램 앱, 그리고 얀덱스가 효과적인 개인정보 보호 설정 없이 사용자 데이터를 비밀리에 수집하고 있다고 경고했습니다. 연구자들은 이들 기업이 안드로이드 기기에서 구글의 보안 조치를 우회했다는 사실을 발견했습니다. 개인정보를 보호하기 위해 다음과 같은 조치를 고려해 보세요.

첫째, 크롬 브라우저 사용을 중단하세요. 대신 파이어폭스, 브레이브, 또는 덕덕고와 같은 브라우저를 사용하면 많은 추적 방법을 차단할 수 있습니다. 애플 사용자에게는 사파리도 좋은 개인정보 보호 기능을 제공하지만 완벽하지는 않습니다.

둘째, 메타와 얀덱스 앱을 휴대폰에서 삭제하세요. 이러한 앱은 회사가 여러분의 위치나 기기 정보와 같은 개인 정보를 더 많이 수집할 수 있게 합니다.

셋째, 메타 앱이 없어도 회사는 다른 방법으로 여러분의 온라인 활동을 추적할 수 있습니다.

결론적으로, 브라우저를 변경하고 특정 앱을 제거하는 것이 데이터 개인정보 보호 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

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2023년 11월, 저자는 FreeBSD 릴리스 엔지니어링 리드 역할을 맡으면서 Amazon EC2에서 FreeBSD를 계속 유지 관리하게 되었습니다. 제한된 자금과 증가하는 책임으로 인해 FreeBSD/EC2 플랫폼을 효과적으로 관리할 수 있을지 걱정이 되었습니다. 논의 끝에 Amazon은 저자의 작업을 1년 동안 후원하기로 결정했습니다.

후원 기간 동안 저자는 매달 약 50시간을 FreeBSD 관련 작업에 할애했습니다. 이 작업에는 여러 FreeBSD 릴리스(13.4, 14.2, 13.5, 14.3) 관리가 포함되었습니다. 또한 AWS Graviton 인스턴스를 위한 전원 드라이버와 장치 핫플러그 기능 개선 등 FreeBSD/EC2의 중요한 기능을 개발했습니다.

저자는 성능 문제도 해결했습니다. 특히 엔트로피 시딩 최적화와 파일 시스템 설정 조정을 통해 FreeBSD 인스턴스의 부팅 시간을 단축했습니다. 새로운 AMI(아마존 머신 이미지) 버전을 추가하고 오래된 이미지를 정리하여 저장 공간을 절약했습니다.

상당한 기여에도 불구하고 저자는 후원이 종료되면 앞으로 이 작업에 할애할 시간이 줄어들 것으로 예상하며, 이로 인해 계획된 기능이 지연될 수 있다고 우려하고 있습니다. 저자는 Amazon이 제공한 기회에 감사하며 자신의 성과에 자부심을 느끼고 있습니다.

2025년 6월, 워드프레스 생태계를 개선하기 위한 새로운 이니셔티브인 FAIR(연합 및 독립 저장소)가 도입되었습니다. 이 프로젝트는 워드프레스 내 권력 집중과 투명한 거버넌스 부족에 대한 우려에서 시작되었습니다.

주요 발전 사항으로는, 12월에 20명의 핵심 기여자들이 서명한 편지가 거버넌스 개혁을 촉구하며 생태계 내에서 더 많은 선택지가 필요하다고 강조했습니다. 다양한 그룹들이 플러그인 업데이트 서비스와 중앙 집중화 문제를 해결하기 위해 협력하기 시작했으며, 이는 더 강력한 공동 노력을 이끌어냈습니다. FAIR는 이제 리눅스 재단 산하의 기술 프로젝트로, 커뮤니티 주도의 기술 운영 위원회에 의해 관리됩니다. 이 프로젝트는 워드프레스의 핵심 소프트웨어를 포크하지 않고도 분산형 배포 계층을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

FAIR는 플러그인 배포에 대한 사용자 제어를 강화하고 분산화를 촉진하면서 기존 워드프레스 시스템과의 호환성을 유지하도록 설계되었습니다. 이는 워드프레스의 더 나은 인프라와 거버넌스를 구축하기 위한 협력적 노력으로, 오픈 소스 프로젝트에서 커뮤니티 참여의 중요성을 강조합니다. 더 많은 정보는 fair.pm을 방문하면 확인할 수 있습니다.

트럼프 대통령과 일론 머스크는 6월 5일 시작된 공개적인 갈등에 휘말리고 있다. 이 갈등은 스페이스X 계약에 대한 위협으로 이어졌다. 머스크는 트럼프가 지지하는 예산 법안에 대해 비판하며 소셜 미디어에서 트럼프와 의견을 주고받았다. 이 과정에서 트럼프는 머스크의 회사, 특히 스페이스X와의 정부 계약을 취소할 수 있다고 언급했다. 머스크는 이를 스페이스X에 대한 위협으로 받아들이고 드래곤 우주선의 퇴역을 시작하겠다고 밝혔다.

이 논란은 정부가 NASA와 국방부와의 중요한 계약을 스페이스X에서 끊을 수 있다는 우려를 불러일으켰다. NASA와 국방부는 스페이스X의 발사 서비스에 크게 의존하고 있다. 그러나 머스크는 온라인 사용자로부터 조언을 받은 후 퇴역 위협을 철회했다.

NASA는 이 과정에서 중립적인 입장을 유지하며 산업 파트너와의 협력 의지를 강조했다. 또한 트럼프는 NASA 관리자 후보로 지명된 자레드 아이작맨의 지명을 철회했다고 확인하며, 민주당원을 이 자리에 임명하고 싶지 않다고 밝혔다.

이 논문은 대규모 추론 모델(LRM)이 복잡한 추론 과제를 처리하는 데 있어 강점과 약점을 논의합니다. LRM은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전된 버전으로, 향상된 추론 능력을 보여주지만 그 효과는 아직 완전히 이해되지 않고 있습니다.

첫째, 성능 평가에 관한 내용입니다. 전통적인 평가는 최종 답변의 정확성에 초점을 맞추며, LRM이 어떻게 추론을 생성하는지는 종종 간과됩니다. 이 연구는 통제된 퍼즐 환경을 사용하여 LRM의 내부 추론 과정을 분석함으로써 보다 포괄적인 평가를 가능하게 합니다.

둘째, 복잡성에 대한 발견입니다. LRM은 간단한 문제에서는 잘 수행하지만 복잡성이 증가할수록 어려움을 겪습니다. 특정 복잡성 수준을 넘어서면 정확도가 크게 떨어집니다. 문제의 복잡성에 따라 세 가지 성능 범주가 있습니다. 낮은 복잡성에서는 표준 LLM이 LRM보다 더 나은 성과를 보이고, 중간 복잡성에서는 LRM이 추론 능력 덕분에 장점을 보입니다. 그러나 높은 복잡성에서는 두 모델 모두 실패하며, LRM은 충분한 자원이 있음에도 불구하고 예상치 못하게 추론 노력을 줄입니다.

셋째, 추론 패턴에 대한 분석 결과입니다. 간단한 작업에서는 LRM이 빠르게 올바른 해결책을 찾지만 종종 잘못된 경로를 탐색합니다. 중간 난이도의 작업에서는 처음에 잘못된 해결책을 탐색한 후 올바른 것을 찾습니다. 복잡한 작업에서는 아예 올바른 해결책을 제공하지 못합니다.

넷째, LRM의 한계입니다. LRM은 정확한 계산에 어려움을 겪고 알고리즘을 일관되게 적용하지 못합니다. 그들의 추론 과정은 비효율적이어서 계산 자원이 낭비됩니다.

마지막으로, 이러한 발견은 LRM의 전반적인 추론 능력에 대한 중요한 질문을 제기하며, 복잡한 문제 해결에서 성능을 향상시키기 위한 추가 연구의 필요성을 시사합니다. LRM은 추론 모델의 중요한 발전을 나타내지만, 문제의 복잡성이 증가함에 따라 여전히 눈에 띄는 한계를 보입니다. 이 연구는 새로운 평가 방법과 이러한 모델의 추론 과정을 더 깊이 이해할 필요성을 강조합니다.

산업 시설에서 공기 오염을 관리하기 위해 사용되는 굴뚝은 높은 구조물입니다. 굴뚝의 높이는 연료를 태우면서 발생하는 유해한 배출물을 퍼뜨리는 데 도움을 주어, 인구 밀집 지역에서의 농도를 줄입니다.

굴뚝의 주된 목적은 연소 과정에서 발생한 뜨겁고 가벼운 가스가 상승하고 퍼지도록 하여 오염물질을 희석하는 것입니다. 이렇게 함으로써 환경 규정에서 정한 공기 질 기준을 충족할 수 있습니다.

굴뚝 설계는 온도, 높이, 대기 조건 등 여러 요소의 균형을 맞추는 것이 필요합니다. 엔지니어들은 시뮬레이션을 통해 오염물질이 어떻게 퍼지는지를 예측하고, 안전 기준을 초과하지 않도록 합니다.

굴뚝은 19세기 초반에 연소 효율성을 높이기 위해 처음 도입되었습니다. 시간이 지나면서 오염 규제가 강화됨에 따라 공기 질 개선에 대한 역할이 더욱 중요해졌습니다.

공기 오염은 바람, 온도, 주변 구조물 등 다양한 환경 요인에 따라 오염물질의 행동이 달라집니다. 엔지니어들은 이러한 모든 변수를 고려하여 효과적인 굴뚝을 설계해야 합니다.

굴뚝은 산업 환경에서 공기 질을 관리하는 데 필수적입니다. 그 설계는 복잡하고 비용이 많이 들지만, 공공 건강과 환경 안전을 위해 꼭 필요합니다.

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최근 라이언 윌리엄스가 계산 복잡도 분야에서 중요한 breakthrough를 발표했습니다. 그는 알고리즘을 이전에 생각했던 것보다 훨씬 적은 메모리로 시뮬레이션할 수 있음을 증명했습니다. 구체적으로 그의 결과는 시간 t(n)에서 실행되는 모든 알고리즘이 공간 t(n) log t(n)에서 시뮬레이션될 수 있음을 보여줍니다. 이는 이전의 최선 결과인 t(n)/log t(n)보다 큰 개선입니다.

윌리엄스의 증명은 제임스 쿡과 이안 멀츠가 개발한 공간 효율적인 알고리즘에 기반하고 있으며, 이 알고리즘은 트리 평가와 유한체를 활용한 기발한 기법을 사용합니다. 이 새로운 발견은 특정 유형의 튜링 기계에 적용될 수 있으며, 시뮬레이션의 공간 효율성을 더욱 개선할 가능성을 시사합니다.

이 정리의 함의는 매우 중요합니다. 이는 계산 복잡도 이론에서 오랫동안 받아들여져 온 가정, 특히 계산에서 시간과 공간의 관계에 도전합니다. 향후 연구는 이러한 결과를 더욱 발전시켜 P와 PSPACE와 같은 복잡도 클래스를 구분하는 방법을 탐구할 수 있을 것입니다.

안드로이드 앱을 유지 관리하는 것은 특히 취미 개발자에게 상당히 어려울 수 있습니다. 주요 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 언어 호환성 문제입니다. 새로운 안드로이드 프로젝트에는 코틀린이 선호되는 언어지만, 오래된 자바 프로젝트는 라이브러리가 코틀린으로 전환됨에 따라 호환성 문제를 겪을 수 있습니다.

둘째, 라이브러리의 잦은 변경입니다. 구글은 자주 라이브러리에 큰 변화를 주기 때문에 개발자들은 코드 수정이 필요할 때가 많습니다. 예를 들어, ExoPlayer 라이브러리는 여러 차례 호환되지 않는 업데이트를 겪었습니다.

셋째, 지원 중단 문제입니다. 일부 라이브러리와 기능은 명확한 이전 경로 없이 지원이 중단됩니다. 예를 들어, 구글 광고 라이브러리는 구버전 안드로이드를 지원하지 않기로 결정했지만 그 이유를 설명하지 않았습니다.

넷째, UI 가이드라인의 변화입니다. 안드로이드의 디자인 가이드라인은 예측할 수 없이 변화하여 새로운 기준을 따라가는 것이 어렵습니다.

다섯째, 버전 관리의 혼란입니다. 안드로이드는 두 가지 버전 관리 방식을 사용하여 개발자들이 이해하고 디버깅하는 데 어려움을 겪게 합니다.

마지막으로, 강제 업그레이드 문제입니다. 호환성을 유지하기 위해 앱의 여러 구성 요소를 업그레이드해야 하는 경우가 많으며, 이를 제대로 관리하지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다.

따라서 취미로 안드로이드 앱 개발을 고려하고 있다면 지속적인 유지 관리의 어려움과 플랫폼의 잦은 변화에 적응해야 할 준비를 해야 합니다.

미국 연방항공청(FAA)은 현재 구식 기술인 플로피 디스크와 윈도우 95에 의존하고 있는 미국 항공 교통 관제 시스템을 현대화할 계획을 발표했습니다. FAA의 대행 관리자 크리스 로셸로는 이러한 오래된 시스템을 교체해야 할 필요성을 강조하며, 안전성과 효율성을 높이기 위해서라고 설명했습니다. 교통부 장관 숀 더피는 이번 업그레이드를 수십 년 간 가장 중요한 인프라 프로젝트 중 하나로 언급하며, 양당의 지지를 받고 있다고 밝혔습니다.

항공 교통 관제 시스템의 업그레이드는 복잡한 작업입니다. 일부 시스템은 안전상의 이유로 계속 운영되어야 하며, 새로운 시스템은 해킹에 대한 보안도 확보해야 합니다. FAA는 현재 이 현대화를 도와줄 수 있는 기업들로부터 정보를 수집하고 있으며, 이 프로젝트를 4년 이내에 완료할 계획입니다. 그러나 전문가들은 이 일정이 비현실적일 수 있다고 보고 있습니다. 업데이트의 필요성은 여러 해 동안 인식되어 왔으며, 이번 프로젝트는 현재 인프라의 오랜 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글은 갈등과 평화에 대한 경험을 다룹니다. 사람들은 어려움과 의견 차이를 겪지만, 조화와 이해를 이루는 방법을 찾는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 갈등을 해결하고 평화로운 관계를 증진하기 위해서는 소통, 공감, 협력이 필요하다는 핵심 내용이 담겨 있습니다.

NASA는 목성의 위성 유로파를 탐사하기 위해 설계된 유로파 랜더 임무를 취소하기로 결정했습니다. 유로파는 얼음 아래에 바다가 있을 것으로 여겨지는 곳입니다. 10년 간의 개발 끝에 랜더는 혹독한 환경에 대비할 준비가 되었지만, 방사선 노출과 예산 삭감 등의 문제로 인해 결국 취소되었습니다.

하지만 엔지니어들은 이 랜더를 새롭게 활용하여 토성의 위성 엔셀라두스를 탐사하는 임무에 사용하자는 주장을 하고 있습니다. 엔셀라두스 역시 지하에 바다가 있으며 탐사에 더 적합한 곳입니다. 팀은 이번 setback에도 불구하고 랜더가 지구 너머의 생명 가능성을 조사할 기회를 가질 수 있기를 희망하고 있습니다.

Dr. Drang은 최근 라울 호하스의 책 수학의 언어: 기호 뒤에 숨은 이야기를 리뷰했습니다. 이 책은 수학 기호의 역사와 표준화 과정을 다루고 있습니다. 비록 책은 오래된 것이지만, 영어 번역본은 새롭게 출간되었습니다.

책은 아홉 개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장에서는 서로 다른 수학 기호에 대해 설명하고 있습니다. 각 섹션은 독립적으로 읽을 수 있습니다. Dr. Drang은 수학 논문과 교과서에서 파생된 기호의 사용 빈도에 대한 흥미로운 부분을 발견했는데, 이는 이전에 이렇게 분석된 적이 없었습니다.

그는 빈도표에서 반복된 기호와 불명확한 항목과 같은 몇 가지 오류를 지적하며, 데이터 출처를 조사하게 되었습니다. 이 분석은 클레어 M. 소와 그녀의 지도교수 스티븐 M. 와트의 연구를 바탕으로 하였으며, 그들은 방대한 논문과 교과서 데이터셋을 연구했습니다.

Dr. Drang은 호하스의 표에 있는 일부 기호가 잘못 표현되었다고 지적하며, 수학 연산자가 아닌 쉼표와 마침표와 같은 구두점의 포함에 의문을 제기했습니다. 이러한 탐구는 수학 기호의 복잡성과 독특함, 그리고 학술 텍스트에서의 표현 방식을 강조합니다.

2025년 6월 5일, 비라지 메타, 아론 힐, 가브리엘 비안코니는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 코딩 도우미인 커서를 개선하기 위해 텐서제로라는 도구를 활용하는 방법을 탐구했습니다. 이 도구는 엔지니어들이 LLM 애플리케이션을 최적화할 수 있도록 피드백과 메트릭을 수집하는 기능을 제공합니다. 그들은 커서와 LLM 제공자 사이에 텐서제로를 프록시로 설정하여 커서가 보내는 요청을 분석하고, 개별 사용자에게 더 나은 성능을 제공하는 것을 목표로 했습니다.

텐서제로를 커서에 연결하여 모든 LLM 상호작용을 관찰할 수 있게 되었고, 이를 통해 다양한 모델과 프롬프트를 실험하며 데이터를 저장하여 분석할 수 있었습니다. 초기 연결 문제로 인해 커서가 텐서제로에 연결되지 않았지만, Ngrok을 사용해 공개 엔드포인트를 만들고 Nginx로 보안을 강화하여 문제를 해결했습니다. 또한, CORS(교차 출처 리소스 공유) 요청을 처리하기 위해 Nginx를 설정해야 했습니다.

이러한 문제를 극복한 후, 그들은 커서 내에서 프롬프트와 사용자 정보를 포함한 상세한 상호작용을 확인할 수 있었고, 이를 통해 추가 최적화를 위한 정보를 얻었습니다. 팀은 프롬프트 엔지니어링의 효과에 대해 논의하며, 간결한 프롬프트가 AI가 정확하고 효과적으로 응답하는 데 어떻게 도움이 되는지를 강조했습니다. 텐서제로를 사용하여 다양한 모델을 테스트했으며, 지연 없이 안정적인 경험을 제공하고 있습니다.

앞으로 저자들은 AI 코딩 도우미 사용 분석과 개별 사용자 패턴에 기반한 커서 개선에 대한 더 많은 통찰을 발표할 계획입니다. 블로그는 독자들이 자신의 AI 코딩 도우미 사용을 분석하기 위해 이 설정을 복제해 보기를 권장하며, 향후 업데이트를 기대해 달라고 전하고 있습니다.

샌디아 국립 연구소는 SpiNNaker 2라는 새로운 슈퍼컴퓨터를 출시했습니다. 이 컴퓨터는 전통적인 GPU나 내부 저장 장치를 사용하지 않고 뇌의 기능을 모방하도록 설계되었습니다. SpiNNcloud에서 공급한 이 뇌 영감을 받은 시스템은 1억 5천만에서 1억 8천만 개의 뉴런을 시뮬레이션할 수 있으며, NNSA의 고급 시뮬레이션 및 컴퓨팅 프로그램의 지원을 받는 프로젝트의 일환입니다.

SpiNNaker 2의 구조는 스티브 퍼버의 설계를 기반으로 하며, 서버 보드당 48개의 칩이 장착되어 있습니다. 각 칩은 특화된 코어와 메모리를 갖추고 있어 고속 데이터 처리가 가능합니다. 이 시스템의 메모리 용량은 상당하여, 대형 구성에서는 최대 138,240TB의 DRAM을 사용할 수 있어 복잡한 시뮬레이션을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

이 슈퍼컴퓨터는 기존의 고성능 컴퓨팅 시스템과 통합되어 있으며, 데이터 저장을 위해 SRAM과 DRAM을 사용합니다. 이로 인해 전통적인 디스크 저장 장치가 필요 없어졌습니다. 이러한 구성은 더 빠른 처리 속도와 높은 에너지 효율성을 가능하게 하여, 국가 안보 업무와 고급 방어 응용 프로그램에 특히 적합합니다.

이 가이드는 저자가 C 코드를 WebAssembly(WASM)로 컴파일하여 루빅스 큐브 해결기를 위한 웹 애플리케이션을 만드는 과정을 상세히 설명합니다. 이 과정은 복잡하고 도전적이었지만, 결국 보람을 느낄 수 있었습니다.

이 가이드는 C/C++ 개발자를 대상으로 하며, 웹 애플리케이션으로 포팅하고자 하는 이들을 위한 것입니다. 전통적인 웹 개발자를 위한 것이 아니며, 초보자를 위한 튜토리얼이 아닙니다. 독자들은 어려운 학습 경험을 준비해야 합니다.

WebAssembly는 웹 브라우저에서 고성능 애플리케이션을 가능하게 하여 거의 네이티브 속도를 제공합니다. 이는 효율적인 웹 실행을 위해 설계된 저수준 언어입니다.

이 가이드를 따라 하려면 Emscripten과 웹 서버(예: darkhttpd)가 필요합니다. 제공된 예제는 UNIX 시스템에서 테스트되었습니다.

가이드는 간단한 C 프로그램으로 시작하여 이를 WASM으로 컴파일하고 브라우저에서 실행하는 방법을 보여줍니다. JavaScript와의 상호작용을 위한 라이브러리 구축의 중요성을 강조합니다.

인터랙티브한 웹 애플리케이션을 만들기 위해서는 JavaScript와 문서 객체 모델(DOM)에 대한 이해가 필수적입니다. 가이드에는 JavaScript로 HTML 요소를 조작하는 예제도 포함되어 있습니다.

저자는 C 라이브러리를 만드는 방법과 JavaScript에서 그 함수들을 호출하는 방법을 설명하며, 함수 이름 지정 및 내보내기와 같은 세부 사항에 대해 논의합니다.

가이드는 pthreads를 사용하여 웹 애플리케이션에서 멀티스레딩을 구현하는 방법과 멀티스레드 코드를 지원하기 위한 서버 구성에 대해 다룹니다.

무거운 계산을 웹 워커에 오프로드하여 UI의 반응성을 유지하는 방법도 설명하며, 메인 스레드와 워커 간의 통신 설정을 위한 코드 예제를 제공합니다.

가이드는 C 코드에 콜백 함수를 통합하는 방법에 대해서도 논의하며, 이는 JavaScript와 C 간의 상호작용을 개선하는 데 도움이 됩니다.

IndexedDB를 사용하여 브라우저에서 데이터를 지속적으로 저장하는 방법을 설명하며, 웹 환경에서 일반적인 파일 처리의 한계를 극복하는 방법을 제시합니다.

저자는 웹 개발의 복잡성에 대해 반성하며, Emscripten이 강력한 추상화를 제공하지만 이러한 추상화가 "누수"될 수 있어 개발자가 기본 웹 기술을 이해해야 한다고 강조합니다.

전반적으로 이 가이드는 저자가 C 코드로 웹 애플리케이션을 개발하면서 겪은 도전과 학습 경험에 대한 개인적인 반영을 제공하며, WASM을 활용한 웹 개발의 기술적 및 개념적 측면에 대한 통찰을 제공합니다.

이 블로그 포스트는 Mojo 프로그래밍 언어를 사용하여 Hopper 아키텍처에서 매우 효율적인 행렬 전치 작업을 구현하는 방법을 설명합니다. 이 작업에서 달성한 최고의 성능은 2775.49 GB/s의 대역폭으로, 동일한 하드웨어에서 CUDA를 사용하여 얻은 2771.35 GB/s와 유사합니다.

행렬 전치의 기본 개념은 데이터의 일부를 가져와 전치한 후, 이를 행렬의 올바른 위치에 배치하는 과정입니다. 이를 위해 두 개의 TMA(텐서 메모리 접근) 설명자가 생성되어 메모리 내 데이터의 배치를 관리합니다.

커널 구현 과정에서는 먼저 데이터를 공유 메모리에 로드한 후, 전치를 계산하고 결과를 다시 전역 메모리에 저장합니다. 공유 메모리를 사용하면 더 높은 속도를 달성할 수 있습니다.

스위즐링이라는 기술은 메모리 접근 패턴을 개선하기 위해 데이터를 재배열합니다. 이를 위해 설명자와 인덱스를 조정하여 스위즐링을 구현합니다. 또한, 각 스레드가 여러 열을 처리하도록 하여 스레드의 작업을 조정함으로써 커널은 2775.49 GB/s의 더 높은 성능을 달성합니다.

이 블로그는 Mojo를 사용하여 GPU 작업을 최적화하는 방법을 보여주며, 전통적인 CUDA 방법과 유사한 성능을 달성했습니다. 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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이 글에서는 그래디언트 노이즈, 특히 시각 효과와 비디오 게임 등 창의적인 분야에서 널리 사용되는 펄린 노이즈에 대해 다룹니다. 그래디언트 노이즈를 이해하는 것이 1차원에서 시작해 고차원으로 나아가는 데 중요하다는 점을 강조하며, WebGL2/GLSL에서 GPU 기반 구현을 사용하는 방법을 설명합니다.

그래디언트 노이즈는 시각적으로 흥미로운 패턴을 생성하는 도구로, 창의적인 작업에서 자주 활용됩니다. 이를 위해 정수 좌표를 기반으로 의사 난수 값을 생성하는 결정론적 방법이 필요하며, 이 목적을 위해 특정 해싱 함수인 lowbias32가 사용됩니다.

노이즈 생성을 1차원에서 2차원, 3차원으로 확장하는 방법도 설명되며, 이 과정에서 양선형 보간법과 삼선형 보간법 같은 기법이 포함됩니다. 프랙탈 브라운 운동(fBm) 기법은 여러 옥타브의 노이즈를 결합하여 주파수와 진폭을 조정함으로써 더 복잡한 패턴을 만들어냅니다.

또한, 조명이나 지형 생성과 같은 응용을 위해 노이즈 함수의 미분을 계산하는 것이 중요하다는 점도 강조됩니다. 마지막으로, OpenSimplex와 같은 대체 노이즈 방법이나 도메인 왜곡과 같은 기술을 탐구하는 것이 미래 방향으로 제안됩니다.

이 글은 다양한 차원에서 그래디언트 노이즈를 이해하고 구현하는 데 도움이 되는 포괄적인 가이드를 제공하며, 실용적인 응용과 더 깊은 수학적 원리에 중점을 두고 있습니다.

인지 모델링의 주요 목표는 인간 행동을 예측하고 그 뒤에 있는 정신 과정을 설명할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 전통적인 신경망 모델은 예측 성능이 뛰어나지만, 그 작동 방식에 대한 명확한 설명을 제공하지는 않습니다. 이 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 인지 모델로 활용하여 행동을 정확하게 예측하고 이해할 수 있는 설명을 제공하는 방법을 살펴보았습니다. 연구자들은 강화 학습을 사용하여 이러한 모델이 사람들이 위험한 선택을 하는 이유에 대해 명확한 추론을 생성하도록 도왔습니다. 그 결과, 이 방법이 좋은 설명을 제공할 뿐만 아니라 인간의 결정에 대한 정확한 예측도 가능하다는 것을 보여주었습니다.

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FlightAware의 소프트웨어는 항공 데이터의 다양한 예기치 않은 상황에 적응해야 합니다. 이 데이터는 종종 혼란스럽고 일관성이 없습니다. 다음은 항공과 관련된 일반적인 오해로, 이로 인해 오류가 발생할 수 있습니다.

첫째, 항공편에 대한 오해입니다. 항공편은 게이트 외의 장소에서 출발할 수 있으며, 여러 번 출발하거나 서로 다른 항공편 번호를 가질 수 있습니다. 항공편 일정은 변경될 수 있으며, 티켓에 적힌 항공편 번호가 조종사나 항공 교통 관제에서 사용하는 번호와 다를 수 있습니다. 같은 항공사에서 운항하는 항공편은 항공편 번호가 겹칠 수도 있습니다.

둘째, 공항에 대한 오해입니다. 공항은 여러 개의 코드를 가질 수 있으며, 항상 고정된 위치에 있지 않을 수 있습니다. IATA나 ICAO 코드가 있는 모든 것이 반드시 공항인 것은 아닙니다.

셋째, 항공사에 대한 오해입니다. 항공사는 코드 공유를 하거나 같은 항공편에 대해 서로 다른 코드를 사용할 수 있습니다. 또한, 자사가 운항하지 않는 항공편에도 항공편 번호를 부여할 수 있습니다.

넷째, 항법에 대한 오해입니다. 웨이포인트 이름이 겹칠 수 있으며, 모든 항공 정보가 반드시 정확한 것은 아닙니다.

마지막으로, 트랜스폰더와 ADS-B에 대한 오해입니다. ADS-B 메시지는 다양한 출처에서 올 수 있으며, 항상 정확하지 않을 수 있습니다. 트랜스폰더가 고장 날 수 있고, 항공편 정보가 잘못 전송될 수 있습니다.

이러한 오해들은 우리의 비행 추적 엔진인 하이퍼피드가 사용자에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하기 위해 해결해야 하는 복잡성을 보여줍니다.

AI 스프라이트 생성기는 사용자가 전문적인 게임 애니메이션 스프라이트를 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 시스템은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.

작동 방식은 간단합니다. 먼저 캐릭터 이미지를 업로드하거나 텍스트로 설명합니다. 그런 다음 다양한 애니메이션 유형 중에서 선택할 수 있으며, 최종적으로 고품질의 사용 준비가 완료된 스프라이트를 다운로드할 수 있습니다.

이 생성기는 AI 기술을 활용하여 부드러운 애니메이션을 생성합니다. 걷기, 점프, 공격 등 다양한 동작을 지원하며, 복고풍부터 현대적인 스타일까지 여러 가지 아트 스타일을 제공합니다. 또한, 사용자 맞춤형 동작 훈련이 가능하여 독특한 게임 플레이 요구에 맞출 수 있습니다.

주요 사용자로는 인디 개발자들이 있습니다. 이들은 아티스트를 고용하지 않고도 스프라이트를 만들 수 있습니다. 게임 스튜디오들은 캐릭터 세트를 빠르게 생성하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 아티스트들은 AI로 생성된 애니메이션을 통해 작업 효율성을 높일 수 있습니다.

사용자는 최소 5개의 샘플로 자신의 동작 모델을 무료로 훈련할 수 있으며, 모델을 비공개로 유지하거나 수익을 위해 공유할 수 있는 옵션이 있습니다. 가격은 구독 없이 사용한 만큼 지불하는 방식으로, 크레딧을 구매할 수 있으며 이 크레딧은 만료되지 않습니다. 다양한 사용자 요구에 맞춘 여러 크레딧 패키지가 제공되며, 일회성 결제로 구매할 수 있습니다.

추가 지원으로는 게임 스튜디오의 생산성을 높이기 위한 맞춤형 AI 솔루션이 있습니다. 플랫폼은 파일 형식, 상업적 사용, 생성 시간, 환불 등에 대한 일반적인 질문에 대한 답변도 제공합니다.

전반적으로 AI 스프라이트 생성기는 게임 개발에 참여하는 모든 이들에게 강력한 도구로, 애니메이션 스프라이트를 효율적으로 생성하고 관리할 수 있는 방법을 제공합니다.

텍스트는 캐러셀을 사용할지에 대한 질문을 하고 있으며, 이에 대한 결정을 내려야 한다고 제안하고 있습니다. "다음"과 "이전"이라는 내비게이션 옵션이 포함되어 있어, 추가 정보나 선택지가 더 있을 수 있음을 나타냅니다.

Odyc.js는 프로그래밍 경험이 없는 사람도 쉽게 비디오 게임을 만들 수 있도록 도와주는 간단한 자바스크립트 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 게임을 디자인하고 제작하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 또한 Odyc.js를 사용하여 만들어진 다양한 게임들을 감상할 수 있는 갤러리도 탐색할 수 있습니다.

모나스페이스는 코딩을 위해 특별히 설계된 새로운 고정폭 글꼴 슈퍼패밀리입니다. 이 글꼴은 다섯 가지 종류로 구성되어 있으며, 무게, 너비, 기울기라는 세 가지 축을 따라 사용자 맞춤 설정이 가능합니다. 이러한 글꼴 시스템은 코드의 표현력을 높이고 가독성을 향상시킵니다.

전통적으로 고정폭 글꼴은 균일한 너비 때문에 텍스트 밀도가 고르지 못하는 한계가 있었습니다. 모나스페이스는 "텍스처 힐링"이라는 기능을 도입하여, 문자 간의 간격을 조정함으로써 가독성을 높이고 시각적으로 더 나은 코드 표현을 제공합니다. 이 기능은 고정폭 그리드에 맞춰 조정됩니다.

모나스페이스는 다양한 프로그래밍 언어에 대한 리가처(문자 결합 기능)를 지원하여 사용자가 코딩 필요에 따라 특정 스타일을 활성화할 수 있게 합니다. 이를 통해 개발자들은 글꼴을 자유롭게 조합하고 코드 제안의 시각적 표현을 개선하여 더 나은 코딩 경험을 제공받을 수 있습니다.

전반적으로 모나스페이스는 기능성과 미적 요소를 결합하여 개발자들의 코딩 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

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Kir Shatrov는 Anthropic의 도구인 Claude Code를 탐구하며 그 작동 원리와 Cursor와 같은 대안보다 느리고 비용이 더 많이 드는 이유를 이해하고자 합니다. 그는 mitmproxy라는 도구를 사용해 Claude Code의 프롬프트를 캡처합니다.

Shatrov는 자신의 블로그 저장소를 사용하여 Claude Code를 테스트한 결과, 이 도구가 사용자 입력을 분석해 새로운 주제인지 판단하고, 제목을 추출하며, 응답을 JSON 형식으로 포맷하는 것을 발견했습니다. 또한 프로젝트의 Git 상태와 디렉토리 구조에 접근할 수 있어 관련 정보를 제공하는 능력이 향상되었습니다.

예를 들어, 자신의 프로젝트를 설명해 달라고 요청했을 때, Claude Code는 Next.js, React, Tailwind CSS로 구축된 개인 웹사이트/블로그의 요약을 생성했습니다. 이 과정은 40초가 걸렸고 비용은 0.11달러였습니다.

Shatrov는 Hacker News에서 가장 인기 있는 기사를 가져오는 Bash 스크립트를 작성해 보려 했지만, 외부 URL에 접근하는 것을 막는 보안 제한에 부딪혔습니다. 그럼에도 불구하고 Claude Code는 스크립트를 만드는 단계에 대한 해결책을 제시했습니다.

이 도구는 Bash 명령을 실행할 때 잠재적 위험을 평가하는 안전 정책을 운영하고 있어, 필요한 확인 절차로 인해 과정이 느려질 수 있습니다.

전반적으로 Claude Code는 안전하고 사용자 친화적인 경험을 제공하지만, 다른 도구에 비해 비용이 더 높고 속도가 느립니다. Shatrov는 사용자 경험을 선호하지만, 더 간단한 작업의 경우 GPT-3.5-turbo와 같은 저렴한 옵션이 더 효율적일 수 있다고 언급했습니다.

2025년 6월 3일, Power Mobility Doctor Rx, LLC의 CEO인 게리 콕스가 10억 달러 규모의 의료 사기 사건에서 유죄 판결을 받았습니다. 콕스와 그의 동료들은 불필요한 의료 용품에 대한 가짜 의사 처방전을 만들어 메디케어 수혜자들을 대상으로 잘못된 광고와 전화를 통해 사기를 저질렀습니다. 그들은 온라인 플랫폼을 이용해 약국과 의료 공급업체를 원격의료 회사와 연결했으며, 이들 회사는 의사들에게 적절한 평가 없이 처방전을 서명하도록 돈을 지급했습니다.

이 사기 계획은 불법적인 리베이트를 포함하고 있으며, 메디케어로부터 3억 6천만 달러 이상의 지불이 이루어졌습니다. 콕스는 음모와 의료 사기 등의 중범죄 혐의로 기소되었으며, 최대 20년의 징역형에 처해질 수 있습니다. 당국은 의료 사기를 근절하고 납세자의 돈을 보호하겠다는 의지를 강조했습니다. 선고 날짜는 추후 결정될 예정입니다.

저자는 Rust 프로젝트에서 테스트를 실행하는 중 "열린 파일이 너무 많습니다"라는 오류를 만났습니다. 이 오류는 프로그램이 유닉스 계열 시스템에서 허용된 열린 파일 설명자 수를 초과할 때 발생합니다.

파일 설명자는 운영 체제가 열린 파일과 디렉토리, 파이프, 소켓, 장치와 같은 다른 자원을 식별하는 데 사용하는 정수입니다. 모든 유닉스 프로세스는 입력, 출력, 오류를 위한 세 개의 기본 파일 설명자로 시작합니다.

각 운영 체제는 자원 남용을 방지하기 위해 동시에 열 수 있는 파일 설명자의 수에 제한을 둡니다. macOS에서는 시스템 전체에서 최대 245,760개의 파일 설명자를 열 수 있으며, 단일 프로세스는 최대 122,880개를 열 수 있습니다. 각 셸은 기본값이 256인 "소프트" 제한을 가지고 있으며, 사용자가 이를 늘릴 수 있습니다.

저자는 테스트 명령이 256개의 파일 설명자의 소프트 제한에 도달하고 있다고 의심했습니다. 문제를 조사하기 위해 테스트를 실행하는 동안 열린 파일 설명자의 수를 추적하는 모니터링 스크립트를 만들었습니다.

모니터링 결과, 열린 파일 설명자의 수가 237에 도달했을 때 오류가 발생하기 시작했습니다. 저자는 ulimit 명령을 사용하여 소프트 제한을 8,192로 늘렸고, 이로 인해 오류가 해결되었습니다.

이 경험을 통해 저자는 파일 설명자에 대해 배우고 "열린 파일이 너무 많습니다" 오류를 해결하는 방법을 익혔습니다. 이는 다양한 프로젝트에서 발생할 수 있는 문제입니다. 파일 설명자와 그 한계를 이해하는 것은 프로그래밍에서 자원을 효과적으로 관리하는 데 매우 중요합니다.

트랜스포머의 주의 메커니즘은 효과적인 시퀀스 모델링에 중요한 역할을 하지만, 높은 계산 및 메모리 요구 사항으로 인해 문제가 발생합니다. 선형 주의와 상태 공간 모델은 더 빠른 처리와 낮은 메모리 사용을 통해 효율성을 개선합니다. 그러나 이러한 모델은 여전히 고정 크기의 숨겨진 상태에 의존하기 때문에 맥락을 표현하는 데 한계가 있습니다.

이 논문에서는 선형 주의의 효율성과 소프트맥스 주의의 유연성을 결합한 로그-선형 주의를 소개합니다. 고정된 숨겨진 상태 대신, 로그-선형 주의는 증가하는 숨겨진 상태 집합을 사용하여 더 나은 맥락 모델링을 가능하게 합니다. 이 방식은 시퀀스 길이에 따라 로그-선형으로 확장되는 효율적인 계산을 유지합니다.

로그-선형 주의는 기존의 선형 주의 모델을 향상시킬 수 있습니다. 논문에서는 이를 최근의 두 가지 아키텍처인 맘바-2와 게이티드 델타넷에 적용하여, 이들이 선형 변형 모델에 비해 좋은 성능을 보임을 보여줍니다.

저자는 NRAO에서의 취업 면접 프로그램을 만들면서 Haskell, Common Lisp, Smalltalk과 같은 다양한 프로그래밍 언어를 사용해 스캔 시간을 계산하는 경험을 이야기합니다. Haskell의 문법과 구조가 자신이 선호하는 코딩 스타일과 잘 맞아 다른 언어들보다 더 즐겁고 명확하다고 느낍니다.

Haskell에서는 코드가 모듈화되어 있고 표현력이 뛰어난 점을 높이 평가하지만, Lisp와 Smalltalk의 복잡함과 어색함에는 어려움을 겪고 있습니다. 저자는 Haskell에 대한 선호를 반영하며, 비록 Haskell이 다른 언어들보다 객관적으로 더 낫다고 할 수는 없지만, 자신의 코딩 접근 방식과 더 잘 맞는다고 언급합니다. 또한 Haskell의 컴파일러가 오류를 잡아주는 데 의존하고 있으며, Lisp와 Smalltalk에서는 실수가 나중까지 발견되지 않는 경우가 많았던 경험을 대조합니다.

결국 저자는 프로그래밍이 언어의 기능, 의존성 관리, 개인의 코딩 스타일에 대한 질문으로 가득 찬 진화하는 여정임을 인식합니다. 그들은 테스트와 개발 과정을 개선할 수 있는 Autotest와 같은 새로운 도구를 탐색하고 싶다는 바람을 표현합니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)이 폐쇄형 모델에 비해 일반적인 작업에서 가지는 장점에 대해 다룹니다. 많은 기업들이 GPT나 Claude와 같은 폐쇄형 모델을 사용하면서, 오픈 소스 대안이 제공하는 상당한 비용 절감과 성능 향상을 간과할 수 있습니다.

폐쇄형 모델은 복잡한 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 요약, 분류, 데이터 추출과 같은 일상적인 작업은 그렇게 고급 기능을 필요로 하지 않습니다. 오픈 소스 모델은 이러한 작업을 수행하는 데 있어 동등하거나 더 나은 성능을 보이며, 종종 더 낮은 비용으로 가능합니다.

이 기사는 모델을 "프론티어" 모델(가장 능력이 뛰어나지만 비싼)과 "워크호스" 모델(일상적인 작업에 적합한)으로 분류합니다. 특히 워크호스 오픈 소스 모델이 배치 처리 방식으로 사용될 때 성능 대비 비용 비율이 더 우수하다는 점을 강조합니다.

비교 차트도 제공되어 많은 오픈 소스 모델이 폐쇄형 모델보다 더 나은 성능을 보이면서도 비용 효율성이 높다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, Qwen3와 같은 모델은 상당한 비용 절감과 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.

결론적으로, 기업들은 일상적인 작업에 대해 성능을 극대화하고 비용을 최소화하기 위해 오픈 소스 LLM으로 전환하는 것을 고려해야 합니다. 이 기사는 조직들이 이러한 대안을 탐색하여 더 나은 효율성을 얻을 것을 권장합니다.

드림스타는 로스앤젤레스와 샌프란시스코 간의 기차 여행의 우아함을 되살리기 위해 설립된 새로운 고급 야간 기차 스타트업입니다. 공동 창립자인 조슈아 도미닉과 토마스 이스트몬드는 모든 객실이 침대인 숙소, 고급 식사, 그리고 고급 서비스를 제공하는 서비스를 만들고자 합니다. 그들은 유럽과 아시아에서의 경험과 비교해 현재 미국의 여행 옵션에 대한 실망감에서 영감을 받았습니다.

이 스타트업은 야간 화물 운송이 거의 없는 유니온 퍼시픽의 선로를 이용해 서비스를 운영할 계획입니다. 드림스타는 최대한의 편안함을 위해 설계된 제한된 정차의 야간 여행을 제공하며, 비행기와 비교해 이산화탄소 배출량을 75% 줄일 것이라고 주장합니다.

티켓 가격은 아직 확정되지 않았지만, 비슷한 여행 옵션과 경쟁할 수 있도록 할 예정이며, 티켓은 온라인으로 판매될 것입니다. 기차는 네 가지 종류의 개인 객실, 라운지, 식사 공간, 심지어 스파까지 제공할 예정입니다.

드림스타는 현재 디자인 및 엔지니어링 단계에서 작업 중이며, 2028년 로스앤젤레스 올림픽 이전에 기차 차량 건설을 시작하고 서비스를 출시할 계획입니다. 이들은 공급업체를 찾고 있으며, 일부 투자 지원을 받았고, 효율적이고 지속 가능한 비즈니스 모델 구축에 집중하고 있습니다.

사이먼 타탐은 .bashrc 파일에서 unset HISTFILE 명령어를 사용하여 셸 히스토리 파일을 끄는 것을 제안합니다. 이렇게 하면 단일 셸 세션 내에서 명령어에 접근할 수 있지만, 세션 간의 기록은 남지 않습니다. 타탐은 이 방법이 성공적인 명령어에만 집중할 수 있게 해주어 실패한 시도의 혼잡함을 피할 수 있다고 생각합니다.

반면, 이 요약의 저자는 많은 셸 히스토리를 유지하는 것을 선호합니다. 그들은 작업 수행 방법을 기억하는 데 유용하다고 느끼기 때문입니다. 그러나 저자도 타탐과 같은 의견을 가지고 있으며, 모든 실패한 명령어를 저장하는 것은 혼란을 초래할 수 있다고 동의합니다.

저자는 히스토리를 더 잘 관리하기 위해 smite라는 함수를 만들어 원하지 않는 명령어를 쉽게 삭제할 수 있도록 했습니다. 이 함수는 fzf라는 도구를 사용하여 히스토리 항목을 표시하고, 사용자가 여러 명령어를 한 번에 선택하고 제거할 수 있게 해줍니다.

전반적으로 저자는 다른 사람들에게 셸 히스토리를 어떻게 사용하는지 고민해보고, 불필요한 항목을 제거하여 정리하는 방법을 고려해보라고 권장합니다.

요약이 없습니다.

메타가 사용자들이 잘 모르는 사이에 개인 AI 채팅을 공개 콘텐츠로 전환하고 있습니다. 모질라 커뮤니티는 메타에게 이러한 관행을 중단할 것을 촉구하고 있으며, 더 나은 개인정보 보호 조치가 마련될 때까지 기다려야 한다고 주장하고 있습니다. 그들은 AI 상호작용이 기본적으로 비공식적이어야 하며, 공개 공유를 위해서는 사용자로부터 명확한 동의를 받아야 한다고 강조하고 있습니다. 또한, 몇 명의 사용자가 의도치 않게 개인 정보를 공유했는지에 대한 투명성을 요구하고 있습니다.

이들은 메타의 모든 플랫폼에서 사용자 데이터가 AI 훈련에 사용되지 않도록 간단한 선택 해제 시스템을 마련할 것을 요청하고 있습니다. 또한, 사용자의 대화가 공개될 경우 이를 알리고, 사용자가 자신의 콘텐츠를 영구적으로 삭제할 수 있는 옵션을 제공해야 한다고 주장하고 있습니다. 사람들은 자신이 공개적으로 이야기하고 있는지, 특히 개인적인 대화를 하고 있다고 생각할 때 이를 알 권리가 있습니다. 이러한 요구에 동의한다면, 메타의 정책 변경을 지지할 수 있습니다.

Anysphere는 9억 달러의 자금을 확보하여 회사 가치를 99억 달러로 평가받았습니다. 이번 투자는 연간 반복 수익(ARR) 5억 달러 이상을 기록한 Cursor의 개발을 지원할 것입니다. Cursor는 NVIDIA, Uber, Adobe 등 많은 주요 기업에서 사용되고 있습니다. Anysphere는 이 자금을 통해 인공지능 코딩 연구를 발전시키는 것을 목표로 하고 있으며, 지금까지의 성과에 대해 기대감을 나타내고 있습니다.

ProPublica의 보고서는 트럼프 행정부가 재향군인부(VA)의 계약 평가를 위해 사용한 인공지능(AI) 시스템의 심각한 결함을 드러냈습니다. 이 시스템은 환자 치료와 직접적으로 관련이 없는 계약을 취소할 수 있는 계약을 식별하기 위해 만들어졌습니다. 그러나 전문가들은 불명확한 지침과 구식 기술로 인해 AI가 많은 오류를 범했다고 지적했습니다.

주요 문제는 다음과 같습니다. AI가 인터넷 서비스와 같은 필수 계약을 취소 가능한 것으로 표시했으며, 이는 모호한 지침을 잘못 해석한 결과입니다. 또한 계약 가치를 부정확하게 평가하고 전체 계약 내용을 분석하지 않아 잘못된 결론을 도출했습니다. AI에 제공된 지침에는 관련 없는 정보가 포함되어 있어 의사 결정 과정에 혼란을 초래했습니다.

AI 코드를 개발한 사힐 라비니아는 실수를 인정하며 시간 제약과 적절한 자원의 부족이 원인이라고 밝혔습니다. VA는 효율성을 위해 AI 사용을 옹호했지만, 전문가들은 많은 서비스가 효과적인 환자 치료에 필요하다고 강조하며 AI에 의존하는 것이 중요한 세부 사항을 간과할 수 있다고 비판했습니다.

이 보고서는 특히 재향군인 건강 서비스와 같은 중요한 정부 기능에서 충분한 맥락이나 이해 없이 AI를 사용하는 위험성을 강조합니다.

게리 마커스는 애플의 새로운 논문에 대해 논의하며 대형 언어 모델(LLM)의 심각한 약점을 드러냈습니다. 이 논문은 LLM이 훈련된 데이터 내에서는 잘 작동하지만, 그 범위를 벗어난 작업, 예를 들어 하노이의 탑 퍼즐을 해결하는 데는 종종 실패한다는 이전의 주장을 바탕으로 하고 있습니다. LLM을 개선하기 위해 개발된 "추론 모델"이 발전했음에도 불구하고, 기본적인 논리적 작업에서도 여전히 어려움을 겪고 있으며, 정확한 답변을 신뢰성 있게 제공하지 못합니다.

마커스는 LLM이 유용한 점이 있지만, 복잡한 작업에 있어 전통적인 알고리즘을 대체할 수는 없다고 강조합니다. LLM이 진정한 인공지능 일반화(AGI)로 이어질 것이라는 기대는 비현실적이며, LLM은 인간 지능이 가지지 않는 한계들을 여전히 보이고 있습니다. 이 논의는 AGI를 추구하는 과정에서 인간의 적응력과 컴퓨터의 신뢰성을 결합할 필요성을 강조합니다. 마커스는 LLM이 잠재력을 가지고 있지만, 현재의 능력으로는 사회적 변화를 이끌기에는 부족하다고 결론지었습니다.

연방거래위원회(FTC)는 경쟁을 제한하는 규제를 파악하고 해결하기 위해 노력하고 있습니다. Authors Alliance와 전자프론트라인재단(EFF)과 협력하여 간과된 문제를 강조했습니다. 이는 디지털 밀레니엄 저작권법(DMCA) 제1201조의 3년마다 이루어지는 면제 조항으로, 이 조항은 복잡하고 저작물의 공정 사용을 제한합니다.

저작권은 창작자에게 독점적인 권리를 부여하지만, 공정 사용은 논평, 연구, 혁신과 같은 공공 활동에 필수적입니다. 제1201조는 저작권이 있는 자료의 소프트웨어 잠금을 우회하는 것을 불법으로 규정하고 있어 공정 사용을 방해할 수 있습니다. 의회는 3년마다 면제를 허용하는 시스템을 의도했지만, 이 과정이 부담스럽고 비효율적으로 변해 저작권 자료를 합법적으로 사용하려는 사람들에게 장벽이 되고 있습니다.

FTC는 직접적으로 법을 변경할 수는 없지만, 그들의 조사 결과가 제1201조의 부정적인 영향을 부각시켜 의회가 이를 폐지하거나 개혁하도록 촉구하기를 희망하고 있습니다. 또한, 2026년 도서관의회에서 예정된 검토 과정이 혁신과 공정 사용을 더 잘 지원할 수 있도록 개선되어야 한다고 제안하고 있습니다.

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더그 뮤어는 북미 태평양 북서부에서 발견되는 매우 독성이 강한 양서류인 거친 피부 도롱뇽(타리카 그라눌로사)에 대해 이야기합니다. 이 도롱뇽의 독은 성인 여러 명을 죽일 수 있지만, 독사와는 달리 물거나 쏘지 않습니다. 도롱뇽과 일반 가터 뱀(탐노피스 시르탈리스)은 진화적 경쟁 관계에 있습니다. 가터 뱀이 도롱뇽의 강력한 독에 대한 저항력을 발전시키면, 도롱뇽은 이에 맞서 독성을 높여야 합니다.

이러한 관계는 두 종 모두에게 비용이 발생합니다. 도롱뇽은 독을 생성하는 박테리아를 지원하기 위해 더 많은 음식을 섭취해야 하며, 뱀은 독 저항력을 발전시키면서 부작용을 경험할 수 있지만, 이 부작용에 대한 이해는 아직 부족합니다.

흥미롭게도, 가터 뱀은 다른 먹이보다 독성이 있는 도롱뇽을 선호합니다. 이는 도롱뇽의 독을 간에 저장할 수 있어, 자신을 잡아먹는 포식자들에게 덜 매력적으로 보이기 때문입니다. 이러한 역학은 더 독성이 강한 도롱뇽이 뱀에게 선호되는 지속적인 순환을 만들어내고, 덜 독성이 강한 도롱뇽은 소비됩니다.

도롱뇽은 여러 가지 도전에 직면해 있습니다. 그들은 경고 색상을 개발하지 않고 독성을 유지해야 하며(경고 색상은 더 많은 포식자를 유인할 수 있습니다), 독성을 줄이지 않으려면 포식 위험이 증가할 수 있습니다. 이 상황은 자연에서의 포식자와 피식자 관계의 복잡성을 잘 보여줍니다.

상세한 탐구에도 불구하고, 이 상호작용에 대한 많은 미스터리는 여전히 남아 있습니다. 특히, 지역에 따라 도롱뇽 집단 간의 독성 차이에 대한 이해는 부족합니다.

큐트 프레임워크는 2D 게임을 만들기 위한 C/C++ 프레임워크입니다. 이 가이드는 CMake와 Swift를 사용하여 게임 로직을 설정하는 방법을 설명합니다.

먼저, 필요한 사항으로는 최신 버전의 Swift(가능하면 Swift 6 이상)를 설치해야 하며, CMake(버전 4.0 이상)도 설치해야 합니다. 또한, Swift 프로젝트를 빌드하기 위해 Ninja를 설치해야 합니다.

프로젝트 구조는 다음과 같이 설정합니다. 새로운 프로젝트 디렉토리(예: MyCuteGame)를 만들고, 그 안에 src/ 폴더를 소스 파일용으로, include/ 폴더를 헤더 파일용으로, CMakeLists.txt 파일을 프로젝트 구성 파일로, src/main.swift 파일을 메인 Swift 파일로, include/shim.h 파일을 C 헤더와의 상호 운용성을 위해, include/module.modulemap 파일을 C 모듈 맵으로 설정합니다.

CMake 구성에서는 CMakeLists.txt 파일이 프로젝트 세부 정보를 지정하고, Swift 소스 파일을 수집하며, 큐트 프레임워크를 의존성으로 설정하고, MyCuteGame이라는 실행 파일을 생성합니다.

Swift와의 상호 운용성을 위해 shim.h 파일은 큐트 프레임워크 헤더를 포함하여 Swift가 그 기능에 접근할 수 있도록 합니다. module.modulemap 파일은 Swift가 C 헤더를 어떻게 가져오는지를 정의합니다.

이제 src/main.swift 파일에서 큐트 프레임워크를 사용하여 게임 로직을 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 창을 만들고 스프라이트를 표시하는 코드를 작성할 수 있습니다.

프로젝트를 빌드하려면 먼저 빌드 디렉토리를 만들고 CMake를 사용하여 프로젝트를 구성합니다. 다음 명령어를 입력합니다.

mkdir build
cd build
cmake -G Ninja ..
cmake --build .

그 후, ./MyCuteGame 명령어로 실행 파일을 실행하여 애플리케이션을 시작할 수 있습니다.

이제 CMake와 Swift를 사용하여 큐트 프레임워크 프로젝트를 설정했으며, 게임 개발을 시작할 수 있습니다. 추가 자료는 문서를 참고하거나 큐트 프레임워크 Discord에 참여하여 지원을 받을 수 있습니다.

이것은 Cloudflare Workers에서 PKCE 지원을 포함한 OAuth 2.1 프로토콜을 구현하기 위한 새로운 TypeScript 라이브러리입니다. 현재 베타 버전(2025년 3월)으로, API는 변경될 수 있습니다.

이 라이브러리의 주요 장점은 API 엔드포인트 인증을 간소화하여 Worker 코드를 감싸는 것입니다. 또한, 토큰 관리를 자동으로 처리하며, 추가적인 확인 없이 인증된 사용자 정보를 제공합니다. 사용자와 UI 관리를 유연하게 할 수 있어 어떤 프레임워크와도 통합이 가능합니다. 보안을 위해 비밀 정보는 해시 형태로만 저장됩니다.

사용 방법은 이 라이브러리가 HTTP 요청의 진입점 역할을 하며, 승인된 API 호출을 위해 액세스 토큰을 확인합니다. API 경로와 핸들러를 정의할 수 있으며, 단일 또는 다중 핸들러 설정 옵션이 제공됩니다. 사용자 인증을 위한 OAuth UI 구현이 필요하며, 토큰 교환 및 동적 클라이언트 등록을 위한 엔드포인트를 제공합니다. 선택적으로 스코프와 클라이언트 등록 설정과 같은 기능도 지원합니다.

요청 처리에 있어, 라이브러리는 유효한 토큰이 없는 요청에 대한 기본 핸들러와 승인된 요청을 위한 API 핸들러를 제공합니다. API는 사용자 정보를 반환하고 다양한 엔드포인트를 처리할 수 있습니다.

토큰 관리는 안전하게 저장되며, 민감한 정보는 암호화되고 해시만 저장됩니다. 토큰 발급이나 갱신 시 추가 처리를 위한 토큰 교환 콜백을 설정할 수 있습니다.

오류 처리 측면에서는 사용자 정의 오류 응답을 정의할 수 있으며, 라이브러리는 기본적으로 오류를 기록합니다.

보안 기능으로는 비밀 정보가 해시 처리되고 속성이 암호화됩니다. 또한, 토큰 무효화 문제를 피하기 위해 리프레시 토큰을 처리하는 메커니즘을 구현하고 있습니다.

개발 노트에 따르면, 이 라이브러리는 AI의 도움을 받아 개발되었으며, 보안 및 표준 준수를 위한 철저한 검토가 이루어졌습니다.

전반적으로 이 라이브러리는 Cloudflare Workers에서 OAuth 2.1 구현을 간소화하면서 보안과 유연성을 우선시하는 것을 목표로 하고 있습니다.

웹사이트가 보안상의 이유로 사용자의 브라우저를 확인하고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 링크가 제공됩니다.

소리는 다음과 같습니다: "없음," "깊은 그릇 타격," "크리스탈 그릇 소리," 그리고 "나무 클릭."

저자는 Pandas에 전체 텍스트 검색 기능을 추가하는 검색 라이브러리인 SearchArray를 만든 것에 대해 부끄러움과 겸손함을 느낀다고 전했습니다. 그들은 SearchArray의 성능을 BEIR 벤치마크를 사용하여 Elasticsearch와 비교했으며, 특히 MSMarco Passage Retrieval 데이터셋에서의 결과를 분석했습니다.

결과는 모든 카테고리에서 SearchArray가 더 낮은 성능을 보였음을 보여주었습니다. NDCG@10 점수는 비슷했지만, Elasticsearch는 더 높은 검색 및 인덱싱 처리량을 기록했습니다. SearchArray는 BM25 점수만 계산하고 모든 문서의 점수를 반환하는 반면, Elasticsearch는 Weak-AND(WAND)라는 최적화된 방법을 사용하여 불필요한 계산 없이 효율적으로 상위 결과를 찾습니다.

SearchArray는 포스팅 리스트가 없고, 대신 구문 일치를 용이하게 하기 위해 위치 인덱스를 사용합니다. 이러한 설계 선택은 모든 문서에 대해 용어 빈도와 BM25 점수를 계산하기 때문에 상위 결과에 대해 선택적으로 최적화하는 것보다 느릴 수 있습니다.

저자는 SearchArray가 소규모 데이터셋과 프로토타입에는 유용하지만, 대규모 검색 시스템 구축에는 적합하지 않다고 언급했습니다. 또한 Elasticsearch와 같은 기존 검색 엔진의 복잡성과 효율성을 높이 평가하며, 이를 개발한 엔지니어들에 대한 존중을 권장했습니다.

마지막으로, SearchArray를 BEIR와 통합하는 방법에 대한 기술적인 세부사항과 LLM을 검색 응용 프로그램에 적용하는 과정에 참여하라는 초대가 포함되어 있습니다.

2025년 6월 5일, OpenAI의 COO인 브래드 라이트캡은 뉴욕타임스가 제기한 소송에 대한 우려를 표명했습니다. 이 소송은 OpenAI가 모든 사용자 데이터를 무기한 보관할 것을 요구하고 있습니다. OpenAI는 이 요구가 사용자 프라이버시를 존중하는 그들의 약속과 상충하며 과도한 요구라고 주장하고 있습니다. 이들은 사용자 데이터를 보호하기 위해 법원 명령에 항소하고 있습니다.

OpenAI는 사용자들이 자신의 데이터를 관리할 수 있는 도구를 제공하고 있습니다. 여기에는 채팅 기록을 삭제하거나 수신 거부할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 뉴욕타임스는 OpenAI를 상대로 소송을 제기하며 모든 사용자 콘텐츠를 보관할 것을 요구하고 있는데, 이는 그들의 사건에 도움이 될 것이라고 주장하고 있습니다. 이 소송은 ChatGPT 무료, 플러스, 프로 및 팀 구독 사용자에게 영향을 미치지만, ChatGPT 엔터프라이즈 사용자나 제로 데이터 보관 계약을 사용하는 사용자에게는 적용되지 않습니다.

법원 명령에 따라 OpenAI는 일부 데이터를 보관해야 하지만, 이 데이터는 안전하게 저장되며 제한된 법률 팀만 접근할 수 있습니다. OpenAI는 이 문제와 관련된 변화에 대해 사용자들에게 지속적으로 정보를 제공할 것이며, 데이터 보관 정책이 여전히 유지된다고 확신시켰습니다.

전반적으로 OpenAI는 법적 의무를 준수하면서도 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 이 요구에 적극적으로 대응하고 있습니다.

Py-PGlite는 PostgreSQL을 사용하여 Python에서 테스트할 수 있는 도구로, 별도의 설정이나 Docker, 구성 파일이 필요하지 않습니다. pip install py-pglite 명령어로 쉽게 설치할 수 있습니다.

이 도구의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 설치나 서버 설정이 필요 없는 제로 설정 방식입니다. 둘째, 각 테스트마다 새로운 데이터베이스를 자동으로 생성하여 즉시 테스트할 수 있습니다. 셋째, SQLAlchemy, Django, FastAPI와 같은 프레임워크와 원활하게 작동합니다. 마지막으로, JSON과 배열과 같은 고급 기능을 지원하여 PostgreSQL의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.

빠른 시작을 위한 예시로는 SQLAlchemy를 사용할 경우 테이블을 자동으로 생성하고 사용자 관리를 쉽게 할 수 있습니다. Django에서는 모델을 자동으로 구성하여 테스트가 용이합니다. 원시 SQL을 사용할 경우 PostgreSQL 기능에 직접 접근하여 빠른 실행이 가능합니다.

설치 옵션은 다양합니다. 일반적으로는 pip install py-pglite를 사용하고, SQLAlchemy와 함께 사용하려면 pip install py-pglite[sqlalchemy], Django와 함께 사용하려면 pip install py-pglite[django], 모든 기능을 포함하려면 pip install py-pglite[all]을 입력하면 됩니다.

고급 기능으로는 유연성을 위한 사용자 정의 구성 옵션, 대량 삽입에 대한 성능 테스트, 테스트에서 다양한 프레임워크를 쉽게 분리할 수 있는 기능이 있습니다.

커뮤니티 피드백에 따르면, 사용자들은 Py-PGlite의 간편함과 속도를 높이 평가하며, PostgreSQL 테스트를 위한 설정 시간을 크게 줄여준다고 언급하고 있습니다. Py-PGlite는 Python 개발자들이 PostgreSQL 테스트를 간소화할 수 있도록 도와주며, 복잡함 없이 강력한 기능을 제공합니다.

"일할 수 없는"이라는 제목의 기사에서 차나 조페-왈트는 지난 30년 동안 미국에서 장애 수당 청구가 크게 증가한 현상을 다루고 있습니다. 현재 1,400만 명의 미국인이 정부로부터 장애 수당을 받고 있으며, 의학의 발전과 차별 금지 법안에도 불구하고 장애인 수는 계속 증가하고 있습니다. 이러한 문제는 경제와 사회 안전망에 대한 논의에서 종종 간과되고 있습니다.

장애와 고용에 관한 주요 내용은 많은 장애인들이 일을 하지 않으며 실업자로도 간주되지 않는다는 점입니다. 이로 인해 경제의 숨겨진 측면이 드러나지 않습니다. 장애 수당을 받는 사람들 중 대다수는 다시 일할 수 없는 상황입니다.

장애를 판단하는 기준은 주관적일 수 있어, 비슷한 건강 상태를 가진 사람들 사이에서도 장애 인정 여부가 다르게 나올 수 있습니다. 예를 들어, 앨라배마주 헤일 카운티와 같은 지역에서는 근로 연령 성인의 거의 25%가 장애 수당을 받고 있으며, 이는 만성 통증이나 직무 수행에 어려움을 주는 다른 조건들 때문입니다.

고등학교 졸업장만으로 가능한 일자리가 줄어들면서, 많은 근로자들, 특히 나이가 많은 이들이 새로운 직업을 배우기보다는 재정 지원의 일환으로 장애 수당을 찾고 있습니다. 아동 장애 수당을 받는 아동의 수가 크게 증가하고 있으며, 이는 가족들이 생계를 유지하기 위해 이러한 수당에 의존하게 되어 아동의 교육 발전을 저해할 수 있는 갈등을 초래합니다.

장애 프로그램은 복지 대체로 설계된 것이 아니지만, 실제로는 그런 역할을 하게 되었고, 수당을 받은 후 다시 일하는 사람은 거의 없습니다. 이러한 프로그램에 따른 비용이 증가하고 있어 지속 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 또한, 장애 신청 과정을 돕는 변호사와 기업의 네트워크가 형성되어, 더 많은 사람들이 수당을 청구하도록 유도하고 있습니다.

전체적으로 이 기사는 미국에서 장애, 경제 변화, 사회 지원 시스템 간의 복잡한 관계를 조명하며, 이러한 프로그램의 미래와 개인 및 경제에 미치는 영향에 대한 질문을 제기합니다.

브리티시컬럼비아 대학교의 새로운 연구에 따르면, 이상적인 수면 시간은 문화에 따라 다르며, 모든 사람이 같은 양의 수면이 필요하다는 생각에 도전장을 내밀고 있습니다. 이 연구는 20개국에서 거의 5,000명의 수면 데이터를 분석한 결과, 평균 수면 시간에 상당한 차이가 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 일본에서는 평균적으로 6시간 조금 넘게 자는 반면, 프랑스에서는 거의 8시간을 자는 것으로 나타났습니다.

연구 결과, 자신의 문화적 규범에 맞춰 수면을 취하는 사람들이 건강이 더 좋다는 경향이 있으며, 놀랍게도 짧게 자는 사람들이 건강이 나쁘다는 증거는 발견되지 않았습니다. 그러나 모든 국가에서 사람들이 문화가 최적이라고 여기는 시간보다 최소 1시간 적게 자고 있다는 점도 지적되었습니다.

이 연구 결과는 수면 권장 사항이 문화적 차이를 고려해야 공공 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

소프트웨어 서비스(SaaS) 제품을 사용하는 데에는 여러 가지 어려움이 있으며, 이로 인해 공급업체에 종속되는 상황이 발생할 수 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 통합 비용이 있습니다. SaaS 제품을 통합하는 과정에는 금전적인 비용뿐만 아니라 시간과 노력이 들어가는 숨겨진 비용이 존재합니다. 여기에는 서비스의 제공 내용, 호환성, 가격, 문서 등을 조사하는 데 드는 시간과 주관적인 판단을 요구하는 '발견 세금'이 포함됩니다. 또한, 가입할 때는 불명확한 가격 모델과 추가 비용, 사용 제한 등이 있을 수 있어 '가입 세금'이 발생합니다. 실제 통합 과정에서는 문서를 읽고, 라이브러리를 설치하며, 문서화되지 않은 예외 상황을 처리해야 하므로 '통합 세금'이 발생할 수 있습니다. 로컬에서 서비스를 테스트하는 것도 복잡할 수 있으며, 특별한 설정이 필요하고 때로는 클라우드 리소스에 접근해야 할 수도 있어 '로컬 개발 세금'이 발생합니다. 마지막으로, 운영 환경에서 서비스를 관리하는 것은 신뢰성을 보장하고 API 키를 관리하며 로컬과 운영 환경 간의 차이를 해결해야 하므로 '운영 세금'이 발생합니다.

둘째, 공급업체 종속 문제입니다. 한 번 통합하면 다른 서비스로 전환하기 위해서는 상당한 코드 수정이 필요할 수 있어 공급업체를 변경하기 어려워집니다.

셋째, 권장 사항으로는 부분적인 통합 대신 여러 서비스를 하나의 플랫폼에서 제공하는 포괄적인 플랫폼(예: Cloudflare나 Supabase)을 선택하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 통합 문제를 최소화하고 복잡성을 줄이며 작업 흐름을 개선할 수 있어 개발자들이 여러 서비스를 관리하는 대신 소프트웨어 작성에 더 집중할 수 있습니다.

결론적으로, SaaS는 특정 작업을 간소화할 수 있지만, 종종 복잡성과 의존성을 초래하여 개발 흐름을 방해할 수 있습니다. 통합된 플랫폼은 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 제안서는 Chrome의 보안 웹 및 네트워크 팀에서 작성한 것으로, 공용 웹사이트가 사용자의 로컬 네트워크에 접근하는 것과 관련된 보안 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 설계 단계에 있으며 Chrome에서 구현 승인을 받지 않았습니다.

공용 웹사이트는 사용자의 브라우저를 통해 로컬 장치(예: 프린터)의 취약점을 악용할 수 있으며, 이는 사용자가 모르는 사이에 공격으로 이어질 수 있습니다. 이 제안서는 이러한 무단 접근을 방지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

주요 목표는 두 가지입니다. 첫째, 보안을 강화하여 웹사이트가 로컬 장치를 악용하지 못하도록 하는 것입니다. 둘째, 웹사이트가 로컬 네트워크 장치에 접근하기 위해서는 사용자 허가를 받도록 요구하는 것입니다.

제안된 해결책의 주요 특징은 다음과 같습니다. 웹사이트는 로컬 네트워크 장치에 접근하기 위해 사용자에게 허가를 요청해야 하며, 허가가 없으면 접근이 차단됩니다. 로컬 네트워크 요청은 공용 주소 공간에서 더 개인적인 주소 공간으로 넘어가는 모든 요청으로 정의됩니다. 또한, fetch API에 새로운 매개변수인 targetAddressSpace가 추가되어 요청의 성격(로컬, 루프백 등)을 식별하는 데 도움을 줄 것입니다.

사용 사례로는 예상치 못한 요청을 차단할 수 있는 기능이 있습니다. 사용자는 웹사이트가 자신의 로컬 네트워크에 연결하는 것을 예상하지 못할 경우 접근을 거부할 수 있어 보안이 강화됩니다. 또한, 제조업체의 웹사이트는 사용자가 로컬 장치를 설정하는 데 도움을 줄 수 있지만, 여전히 사용자 허가를 요구합니다.

이 제안서는 로컬 네트워크 접근에 의존하는 기존 서비스를 방해하지 않도록 설계되었습니다. 그러나 로컬 네트워크 장치의 HTTPS 문제를 해결하지는 않지만, 효과적으로 권한 관리를 목표로 하고 있습니다.

보안 및 개인 정보 보호 측면에서 사용자는 로컬 네트워크 접근을 명시적으로 허가해야 하므로 무단 연결의 위험이 줄어듭니다. 이 제안서는 이전 방법과 달리 사용자에게 권한에 대한 명확성을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Mozilla와 WebKit과 같은 조직으로부터 긍정적인 피드백을 받아 이 제안서가 나아가는 방향에 대한 폭넓은 지지를 받고 있습니다. 이 요약은 로컬 네트워크 접근 제안서의 주요 내용을 강조하며, 그 목적, 주요 특징 및 사용자 보안과 통제를 위한 의도된 이점을 중점적으로 다루고 있습니다.

그라이프스발트에 위치한 웬델스타인 7-X 연구 시설이 핵융합 분야에서 새로운 기록을 세우며 상업적 융합 에너지로 나아가는 중요한 발걸음을 내디뎠습니다. 2025년 5월 22일, 이 시설은 43초 동안의 플라스마 방전 중에 "트리플 프로덕트"라는 세계 기록을 수립했습니다. 트리플 프로덕트는 플라스마의 입자 밀도, 이온 온도, 에너지 구속 시간을 결합한 중요한 측정 지표입니다.

기록을 세운 실험 동안 약 90개의 연료 펠렛이 원자로에 주입되었고, 강력한 마이크로웨이브가 플라스마를 2천만도 이상으로 가열했습니다. 미국에서 개발된 새로운 펠렛 주입기가 가열 및 연료 주입 과정을 최적화하는 데 사용되었습니다.

이번 성과는 웬델스타인 7-X의 잠재력을 보여주며, 향후 핵융합 발전소에 필수적인 긴 플라스마 지속 시간을 유지할 수 있음을 입증합니다. 전통적인 토카막 원자로는 더 높은 피크 트리플 프로덕트 값을 달성했지만, 웬델스타인 7-X는 실용적인 에너지 생산에 중요한 긴 플라스마 지속 시간에서 앞서고 있습니다.

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회의는 종종 한 사람이 한 번에 이야기하는 방식 때문에 실패합니다. 이로 인해 참여자들이 소외되고 결과가 불명확해집니다. 전통적인 회의 형식은 시간을 낭비하고 인재를 활용하지 못하게 만듭니다. 많은 팀원들이 의미 있게 기여할 기회를 갖지 못하기 때문입니다. 단순히 AI 노트 작성 앱을 사용하는 것만으로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 회의의 구조를 바꿔야 합니다.

루크 베흐텔은 회의를 개선하기 위해 "세미 동기화" 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 두 가지 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계인 세미 동기화 단계에서는 참가자들이 방해받지 않고 공유 문서에 아이디어, 업데이트, 댓글을 조용히 추가합니다. 이 단계는 약 10-15분 정도 소요됩니다. 두 번째 단계인 동기화 단계에서는 조용한 단계에서 도출된 가장 중요한 주제에 대해 팀이 논의합니다. 이때는 이미 작성된 내용을 반복하기보다는 결정을 내리는 데 집중합니다. 이 방법은 모든 참여가 평등하게 이루어지도록 장려하고, 위계적 편견을 줄이며, 더 나은 아이디어 생성을 가능하게 합니다. 연구에 따르면, 전통적인 회의보다 더 많은 아이디어와 더 나은 의사결정을 이끌어낼 수 있습니다.

이 접근 방식의 주요 이점은 여러 가지입니다. 첫째, 여러 사람이 동시에 기여하는 병렬 사고가 이루어져 창의성이 향상됩니다. 둘째, 글로 작성된 기여는 큰 목소리에 가려지지 않고 모든 사람이 아이디어를 공유할 수 있게 합니다. 셋째, 결정 사항이 즉시 기록되어 기억에 의존하는 것을 줄입니다.

이 방법을 구현하기 위해 팀은 명확한 기대치를 설정하고, 협업에 적합한 도구를 선택하며, 새로운 형식을 시험하기 위해 한 가지 회의 유형으로 시작해야 합니다. 목표는 시간을 절약하고, 작업의 소유권을 명확히 하며, 조용한 팀원들이 더 적극적으로 참여할 수 있도록 하는 것입니다.

전반적으로 베흐텔은 팀들이 이 방법을 채택하여 회의를 더 생산적이고 흥미롭게 만들 것을 권장합니다.

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타임 헤퍼넌은 와이어커터의 수질 전문가로서 수돗물 필터링에 대한 자신의 경험과 통찰을 공유합니다. 그는 독자들로부터 수돗물 안전에 대한 여러 문의를 받았고, 이에 따라 집에서 필터를 사용하지 않는 이유를 설명했습니다. 여러 번 수돗물을 테스트한 결과, 그는 수돗물이 깨끗하다는 것을 발견했고, 많은 미국의 수돗물이 안전하므로 필터링이 필요하지 않다고 결론지었습니다.

그는 세 가지 주요 포인트를 강조합니다.

첫째, 수질 이해하기입니다. 수돗물 공급업체는 안전 기준을 충족해야 하며 오염물질에 대한 테스트를 실시합니다. 이들은 매년 소비자 신뢰 보고서(Consumer Confidence Reports, CCR)를 제공하여 대중에게 정보를 알립니다. 주택 소유자들도 안심을 위해 자신의 수돗물을 테스트할 수 있습니다.

둘째, 필터의 필요성입니다. PFAS와 같은 오염물질에 대한 우려는 흔하지만, 많은 테스트 결과에 따르면 대부분의 수돗물은 안전합니다. 최근 연구에 따르면 공공 수돗물 공급에서 PFAS 수치는 종종 법적 기준 이하로 나타납니다.

셋째, 필터의 한계입니다. 모든 수돗물 필터는 완벽하지 않으며, 각 유형마다 높은 비용, 비효율성 또는 유지 관리 문제와 같은 단점이 있습니다. 필터가 항상 필요한 것은 아니며, 필터를 사용하기로 결정하기 전에 자신의 수돗물에 무엇이 포함되어 있는지 아는 것이 중요합니다.

헤퍼넌은 독자들에게 유틸리티의 CCR을 참고하여 자세한 수질 정보를 확인하고, 우려가 있을 경우 수돗물을 테스트해보라고 조언합니다. 궁극적으로 그는 수질을 이해하는 것이 개인이 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕는다고 강조합니다.

이 텍스트는 웹사이트가 제대로 작동하기 위해 꼭 필요한 "필수 쿠키"에 대해 설명합니다. 이러한 쿠키는 보안을 강화하고, 사기를 방지하며, 구매를 가능하게 합니다. 브라우저에서 이 쿠키를 차단할 수 있지만, 그렇게 할 경우 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

이 기사는 사고를 할 때 뇌가 얼마나 많은 에너지를 사용하는지에 대해 다룹니다. 신경과학자 샤르나 자마다르와 그녀의 연구팀의 연구에 따르면, 뇌는 집중적인 작업을 할 때 휴식 상태일 때보다 약 5% 더 많은 에너지를 소비합니다. 이는 우리가 정신적으로 피곤하다고 느낄 때, 뇌가 단순히 사고하는 것보다 신체 기능을 유지하는 데 주로 관여하고 있음을 나타냅니다.

우리 몸무게의 약 2%에 불과한 뇌는 전체 에너지의 약 20%를 사용하여 매우 에너지 집약적입니다. 뇌는 포도당과 산소로부터 생성되는 ATP라는 분자를 사용하여 기능을 수행합니다. 뇌의 에너지 대부분은 생명 유지에 필수적인 시스템을 조절하는 등 기본적인 유지 작업에 사용됩니다.

또한, 이 기사는 우리의 뇌가 에너지가 부족한 환경에서 진화해왔기 때문에 에너지를 절약하려는 경향이 있음을 강조합니다. 따라서 정신적인 노력을 기울인 후 느끼는 피로는 에너지가 부족해서가 아니라 이러한 진화적 적응의 결과입니다. 전반적으로 뇌는 복잡한 사고의 필요성과 에너지 가용성의 제약을 균형 있게 조절하며 효율적으로 작동합니다.

멜버른의 피터 도허티 연구소에서 HIV 치료를 위한 중요한 진전을 이룬 연구 결과가 발표되었습니다. 과학자들은 HIV 바이러스를 백혈구 내에서 가시화하는 방법을 발견했습니다. 이는 질병 치료에 있어 큰 장애물로 작용해왔습니다. 바이러스는 백혈구 안에 숨어 있을 수 있어, 이로 인해 바이러스의 저장소가 형성되고 재활성화될 수 있습니다. 이로 인해 면역 체계와 약물이 바이러스를 제거하는 데 어려움을 겪게 됩니다.

연구자들은 COVID-19 백신에 사용된 것과 유사한 mRNA 기술을 활용하여 새로운 지질 나노입자(LNP X)를 개발했습니다. 이 나노입자는 HIV가 숨어 있는 세포에 직접 mRNA를 전달할 수 있습니다. 이 mRNA는 세포가 바이러스를 드러내도록 유도합니다. 초기 결과는 매우 긍정적이어서 연구팀의 기대를 모았지만, 이 방법이 면역 체계가 바이러스를 효과적으로 제거할 수 있게 할지는 추가 연구가 필요합니다.

전 세계적으로 약 4천만 명이 HIV와 함께 살고 있으며, 현재의 치료법은 평생 약물 복용을 요구합니다. 이번 발견은 희망을 주지만, 아직 초기 단계에 있으며, 널리 적용되기 위해서는 동물과 인간을 대상으로 한 추가 테스트가 필요합니다. 전문가들은 이 돌파구가 특정 암을 포함한 다른 질병에도 영향을 미칠 수 있다고 믿고 있습니다. 그러나 바이러스가 드러난 후 이를 제거하는 최선의 방법에 대한 질문은 여전히 남아 있습니다.

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"사고의 환상: 문제 복잡성의 관점에서 추론 모델의 강점과 한계 이해하기"라는 제목의 논문은 고급 언어 모델인 대규모 추론 모델(LRM)을 다룹니다. 이 모델들은 질문에 답하기 전에 자신의 사고 과정을 보여주도록 설계되었습니다. 이러한 모델들은 추론 작업에서 좋은 성과를 내지만, 그 능력과 한계는 완전히 이해되지 않고 있습니다.

현재의 평가는 주로 최종 답변의 정확성에 초점을 맞추고 있으며, 이 모델들이 실제로 문제를 어떻게 추론하는지는 종종 간과됩니다. 이 연구는 통제된 퍼즐 환경을 사용하여 이러한 문제를 탐구하며, 최종 답변과 모델의 내부 추론을 모두 분석합니다. 연구 결과에 따르면, LRM은 복잡한 문제에서 어려움을 겪으며, 문제의 복잡성이 증가할수록 그들의 추론 노력이 예상치 못하게 감소할 수 있습니다.

이 연구는 세 가지 성능 수준을 식별합니다. 첫째, 낮은 복잡성의 작업에서는 표준 모델이 LRM보다 더 나은 성과를 보입니다. 둘째, 중간 복잡성의 작업에서는 LRM이 추가적인 추론 덕분에 장점을 보입니다. 셋째, 높은 복잡성의 작업에서는 두 모델 모두 실패합니다.

LRM은 정확한 계산을 수행하는 데 한계가 있으며, 일관성 없는 추론을 보이기도 합니다. 전반적으로 이 연구는 LRM의 강점과 약점을 강조하며, 그들의 진정한 추론 능력에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

새로운 도구인 "ask-human mcp"는 AI의 성능을 향상시키기 위해 오류와 혼란을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다. AI는 잘못된 정보를 제공하거나 잘못된 가정에 대해 지나치게 자신감을 가지는 등의 실수를 할 수 있습니다. 이러한 문제는 디버깅에 많은 시간을 낭비하게 만듭니다.

ask-human mcp 서버는 AI가 추측하는 대신 "도움을 요청"할 수 있도록 합니다. AI가 확신이 없을 때, 정해진 마크다운 파일에 질문을 보내고, 이를 통해 답변을 찾습니다. 이 과정은 다음과 같이 진행됩니다. 먼저 AI가 질문을 합니다. 그 질문은 마크다운 파일에 기록됩니다. 이후 사용자가 파일에 올바른 답변을 제공합니다. 마지막으로 AI는 제공된 정확한 정보를 바탕으로 작업을 계속합니다.

이 도구의 장점은 설치가 간단하고, 별도의 설정 없이 다양한 플랫폼에서 작동한다는 점입니다. 즉각적인 피드백을 제공하며 여러 AI 에이전트를 지원합니다. 또한 질문과 답변의 기록을 유지하여 디버깅을 더 쉽게 할 수 있습니다.

설치는 빠르며, 사용자가 시작할 수 있도록 필요한 명령어가 제공됩니다. 전반적으로 ask-human mcp는 AI가 필요할 때 도움을 요청할 수 있게 하여 신뢰성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 5년 전 데이터 분석을 위해 R에서 Python으로 전환했으며, 특히 pandas 라이브러리를 사용하고 있습니다. R의 tidyverse를 좋아하지만, pandas는 여전히 사용하기 어렵다고 느끼며, 이를 강력한 도구로 보는 Python 사용자들에게 그 단점을 설명하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이 글에서는 R과 Python에서 간단한 구매 분석을 수행하는 과정을 비교합니다. R에서는 데이터 읽기, 국가별 그룹화, 금액 합산, 필터 적용이 간단하고 명확한 문법으로 이루어집니다. 반면, Python의 pandas에서는 같은 작업이 더 복잡하고 번거로워져 비슷한 결과를 얻기 위해 추가적인 단계가 필요합니다.

pandas에서의 주요 불만 사항으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 혼란스러운 메서드 이름과 기능입니다. 예를 들어, .filter()는 값을 필터링하지 않습니다. 둘째, 그룹화된 데이터 프레임과 비그룹화된 데이터 프레임에 대해 서로 다른 메서드를 사용해야 합니다. 셋째, 편리한 함수가 부족해 반복적인 코딩이 많아집니다. 넷째, 데이터가 인덱스로 이동하는 문제가 자주 발생해 이를 관리하기 위해 추가적인 단계가 필요합니다.

결국 저자는 R 사용자들이 pandas로 전환할 때 겪는 어려움을 강조하며, 이러한 불만에 대해 Python 사용자들이 이해하고 배려해주기를 촉구하고 있습니다.