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데뉴보(Denuvo)는 비디오 게임을 해적 행위로부터 보호하기 위해 설계된 매우 효과적인 디지털 권리 관리(DRM) 시스템입니다. 이 시스템은 게임 코드와 사용자의 하드웨어의 무결성을 확인하기 위해 복잡한 기술을 사용합니다.

사용자가 게임을 시작하면 데뉴보는 하드웨어 정보를 수집하여 서버에 전송합니다. 서버는 특정 하드웨어에서 게임 실행을 검증하는 데 사용되는 라이선스 파일을 반환합니다. 데뉴보는 게임 코드를 보호하기 위해 여러 가지 방법을 사용합니다. 게임에서 지침을 제거하고 하드웨어 데이터와 결합하여 라이선스 파일에 저장합니다. 또한 시스템은 하드웨어가 변경되지 않았는지 확인하기 위해 점검을 수행하며, 불일치가 발견되면 새로운 라이선스 파일을 요청합니다.

데뉴보는 보호된 기능을 실행하기 위해 가상 머신을 사용하여 해적들이 코드를 역공학하기 어렵게 만듭니다. 이 시스템은 다양한 시스템 호출과 점검을 통해 광범위한 하드웨어 정보를 수집하여 정당성을 보장합니다. 시스템은 변조를 방지하기 위해 무작위성을 도입하고, 혼합 불리언 산술을 활용하여 코드의 논리를 모호하게 만들어 해킹을 어렵게 합니다.

데뉴보를 해킹하려면 정교한 점검과 무작위성을 극복해야 하므로 매우 어려운 작업입니다. 해커들은 하드웨어 점검을 패치하거나 하드웨어 정보를 속이기 위해 하이퍼바이저를 사용하는 등 다양한 방법을 시도했습니다. 데뉴보는 강력한 보호 도구로 입증되었으며, 종종 게임을 오랜 기간 동안 안전하게 유지합니다. 이 시스템은 DRM 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로도 계속 사용될 것으로 보입니다.

이 분석은 교육 목적으로 작성되었으며, 역공학 논의에서 얻은 통찰을 포함하고 있으며 일부 민감한 정보는 삭제되었습니다.

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Patolette는 C와 Python에서 사용할 수 있도록 설계된 색상 양자화 및 디더링 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Xiaolin Wu의 PCA 기반 양자화기를 수정한 버전을 사용하며, 다음과 같은 기능을 포함하고 있습니다. CIELuv*와 ICtCp 색상 공간을 지원하며, 시각적으로 두드러진 영역을 강조하기 위해 주목도 맵을 사용합니다. 또한, 더 나은 결과를 위해 선택적으로 KMeans 정제를 사용할 수 있습니다.

설치 방법은 PyPI 패키지가 아직 제공되지 않기 때문에 수동으로 진행해야 합니다. x86 사용자에게는 특정 CPU 명령어(예: AVX)를 활용하여 성능을 향상시키기 위해 수정된 faiss 버전이 포함되어 있습니다. 운영 체제에 따라 설치 방법이 다르며, Linux, macOS, Windows 각각에 대한 특정 종속성과 명령어가 제공됩니다.

기본 사용법으로는 이 라이브러리가 이미지 디코딩이나 인코딩을 처리하지 않기 때문에 사용자는 Pillow와 같은 외부 라이브러리를 사용해야 합니다. 이미지 양자화를 위한 예제 코드 조각도 제공됩니다.

Patolette는 세 가지 색상 공간을 지원합니다. CIELuv*는 낮은 색상 수에 가장 적합하고, sRGB는 부드럽지만 품질이 낮으며, ICtCp는 좋은 절충안입니다.

주의할 점으로는, 메모리 사용량이 특히 4k 해상도를 초과하는 큰 이미지의 경우 높을 수 있습니다. 양자화 속도는 다른 방법에 비해 느릴 수 있으며, C API는 완전하지 않고 투명도(RGBA)가 있는 이미지를 지원하지 않습니다.

전반적으로 Patolette는 아직 개발 중이며 생산 준비가 완료되지 않았지만, 색상 양자화에 유용한 도구로 사용할 수 있습니다.

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Pydoll은 웹 작업 자동화를 간편하게 할 수 있도록 설계된 브라우저 자동화 도구입니다. 전통적인 웹드라이버 설정의 번거로움 없이 Chrome DevTools Protocol에 직접 연결되어 외부 드라이버의 필요성을 없애고, Cloudflare Turnstile 및 reCAPTCHA v3와 같은 현대적인 웹 보호 시스템과의 호환성을 높입니다.

Pydoll의 주요 특징 중 하나는 외부 드라이버가 필요 없다는 점입니다. 이를 통해 호환성 문제를 피할 수 있습니다. 또한, 복잡한 캡차를 자동으로 처리할 수 있는 기능이 있어 외부 서비스 없이도 캡차를 우회할 수 있습니다. 비동기 성능을 지원하여 빠르고 효율적인 자동화를 가능하게 하며, 실제 사용자 행동을 모방하여 봇 탐지를 피하는 인간 같은 상호작용을 제공합니다. Chrome과 Edge 브라우저 모두에서 작동하며, 페이지 이벤트와 사용자 상호작용에 실시간으로 반응하는 이벤트 기반 아키텍처를 갖추고 있습니다.

Pydoll을 설치하려면 간단히 다음 명령어를 실행하면 됩니다. pip install pydoll-python. 기본 사용법으로는 브라우저를 열고 웹사이트에 접속하여 요소와 상호작용하는 예제 코드가 제공됩니다.

고급 기능으로는 현대적인 캡차 유형을 원활하게 처리하는 지능형 캡차 우회 기능이 있습니다. 웹 요소를 찾기 위한 직관적인 방법을 제공하며, 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 동시 자동화 기능도 지원합니다. 이벤트 기반 자동화로 이벤트와 사용자 상호작용에 동적으로 반응할 수 있으며, iFrame 지원으로 임베디드 콘텐츠와의 상호작용을 간소화합니다.

Pydoll에 대한 자세한 문서는 설치 방법, API 참조, 고급 기술, 문제 해결 및 모범 사례를 포함하여 광범위하게 제공됩니다. 사용자들은 프로젝트에 기여할 수 있으며, 후원 및 커뮤니티 참여와 같은 지원 옵션도 마련되어 있습니다.

Pydoll은 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 전반적으로 Pydoll은 사용자 친화적인 경험을 중시하며 현대 웹의 도전 과제를 극복하면서 브라우저 자동화를 간단하고 효율적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 글에서는 UNIX 계열 운영체제에서 system() 함수를 사용하는 것과 관련된 문제를 다루고 있으며, 특히 이 함수가 셸 명령을 실행하는 방식에 초점을 맞추고 있습니다.

저자는 리눅스에서 스크립팅을 위한 bash, 원격 명령 실행을 위한 ssh 등 다양한 도구를 사용합니다. 이러한 도구들은 종종 system() 함수에 작업을 위임하여 셸에서 명령을 실행합니다.

system() 함수는 문제가 될 수 있습니다. 이 함수는 명령을 실행하기 위해 셸(예: bash)을 호출하기 때문에, 사용자 입력이 제대로 처리되지 않으면 셸 주입 공격과 같은 보안 취약점이 발생할 수 있습니다.

POSIX와 bash 문서에서는 이러한 문제에 대한 경고가 부족하여 개발자들이 system()이나 sh -c 사용의 위험성을 간과하기 쉽습니다.

스크립트가 사용자 입력을 제대로 처리하지 않으면, 스크립트가 중단되거나 악의적인 명령이 실행될 수 있습니다. 이는 보안 침해와 같은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

안전한 코딩을 위한 몇 가지 권장 사항이 있습니다. system()이나 sh -c를 사용하는 도구는 피하고, 어쩔 수 없이 사용해야 한다면 입력을 철저히 검증하고, 특수 문자를 보호하기 위해 인용을 사용하며, 명령을 직접 실행하기 위해 exec를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 엣지 케이스를 포함하여 스크립트를 철저히 테스트해야 합니다.

저자는 OpenSSH와 루비의 시스템 함수와 같이 명령 실행을 잘못 처리하는 도구들을 언급합니다. 반면, Go와 Rust와 같은 언어는 더 안전한 대안을 제공합니다.

특정 버그도 언급되는데, 이는 명령 호출 시 인수가 어떻게 파싱되는지와 관련이 있습니다. 이로 인해 대시(-)로 시작하는 명령이 셸에서 잘못 해석될 수 있습니다.

저자는 스크립트에서 셸 명령을 사용할 때 주의와 인식의 중요성을 강조하며, 오류와 보안 위험을 방지하기 위해 소프트웨어 개발에서 더 나은 문서화와 관행이 필요하다고 주장합니다.

컨테이너화 패키지는 애플 실리콘 맥에서 리눅스 컨테이너를 사용할 수 있게 해줍니다. 이 패키지는 스위프트로 개발되었으며, Virtualization.framework를 활용합니다. 주요 기능으로는 OCI 이미지, 원격 레지스트리, ext4 파일 시스템, 경량 가상 머신, 컨테이너화된 프로세스 관리 API가 포함되어 있으며, x86_64 프로세스를 위한 로제타 2와의 호환성도 지원합니다.

각 컨테이너는 전용 IP 주소를 가진 경량 가상 머신에서 실행되며, 포트 포워딩이 필요 없습니다. 최적화된 리눅스 커널과 최소한의 루트 파일 시스템 덕분에 빠른 시작 시간을 제공합니다. vminitd라는 작은 초기화 시스템이 런타임 환경을 관리하고 GRPC API를 제공합니다.

이 패키지는 애플 실리콘 맥과 macOS 15 이상, Xcode 26 베타가 필요합니다. 비격리 컨테이너 네트워킹과 같은 일부 기능은 macOS 15에서 사용할 수 없습니다.

사용 예로는 cctl 실행 파일이 API를 테스트하는 도구로, 이미지 조작 및 컨테이너 실행과 같은 작업을 수행합니다. 경량 가상 머신을 위해 최적화된 리눅스 커널이 제공되며, 사용자는 자신만의 커널을 컴파일하거나 Kata Containers 프로젝트에서 제공하는 미리 빌드된 커널을 사용할 수 있습니다.

패키지를 빌드하고 테스트하려면 필요한 도구를 설치하고 환경을 준비해야 합니다. make all 명령어로 패키지를 빌드하고, make test integration으로 테스트를 실행합니다.

API 문서는 로컬에서 생성하고 확인할 수 있으며, 프로젝트에 대한 기여도 환영합니다. 현재 버전 0.1.0이 첫 공식 릴리스이며, 활발한 개발과 소규모 버전 안정성을 보장합니다. 자세한 지침은 API 문서와 README 파일을 참조해야 합니다.

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강화 사전 훈련(Reinforcement Pre-Training, RPT)은 강화 학습(RL)을 활용하여 대형 언어 모델을 개선하는 새로운 방법입니다. RPT는 다음 단어(또는 토큰)를 예측하는 작업을 추론 과제로 간주하고, 모델이 문맥에 따라 올바른 예측을 할 때 보상을 줍니다. 이 접근 방식은 특정 레이블이 있는 답변 없이도 대량의 텍스트 데이터를 활용할 수 있게 합니다. 다음 토큰에 대한 추론을 개선하는 데 집중함으로써 RPT는 언어 모델의 정확성을 높입니다. 또한, RL을 통한 추가적인 미세 조정의 기초로도 유용합니다. 연구 결과에 따르면, 더 많은 훈련 자원이 있을수록 예측 정확도가 향상되어 RPT는 언어 모델 훈련을 발전시키는 유망한 방법으로 평가됩니다.

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WWDC25에서 macOS Tahoe의 Finder 아이콘이 전통적인 디자인에서 변경되었다는 소식이 전해졌습니다. Finder 로고는 1996년 처음 등장한 이후 오랜 역사를 가지고 있으며, 여러 차례 업데이트를 거쳐 왔습니다. 그러나 아이콘의 어두운 부분은 항상 왼쪽에 위치해 있었습니다.

저자는 이 변화에 대해 우려를 표명하며, 애플이 전통을 유지하기 위해 원래 디자인으로 되돌려야 한다고 생각하고 있습니다. 새로운 아이콘은 Liquid Glass 사용자 인터페이스와 잘 어울리지만, 일부 요소는 일관성을 유지해야 한다고 느끼고 있습니다. 저자는 애플의 새로운 아이콘 제작 앱을 사용해 현재 아이콘을 테스트해본 결과 여전히 보기 좋다고 평가했습니다. 이 피드백은 애플에 제출되어 검토될 예정입니다.

디지털화 담당 장관인 캐롤라인 스테이지는 미국 기술 기업에 대한 의존도를 줄이기 위해 자국의 부처에서 마이크로소프트 제품 사용을 줄일 계획이다. 다음 달부터 부처 직원의 절반이 마이크로소프트 오피스에서 무료 대안인 리브레 오피스로 전환할 예정이다. 만약 이 전환이 너무 어렵다면, 일시적으로 마이크로소프트 제품으로 돌아갈 수도 있다.

이러한 조치는 덴마크의 디지털 주권을 강화하려는 더 큰 목표의 일환으로, 특히 미국에 본사를 둔 기술 기업과의 관계에서 독립성을 강조하고 있다. 이 계획은 국가, 지역, 지방 자치단체 간의 협력을 포함하는 디지털화 전략의 일부분으로, 대형 기술 기업으로부터의 독립을 중시하고 있다. 최근에는 정치 정당인 에네드리슬텐과 알터너티브트도 덴마크가 미국의 기술 대기업에 대한 의존도를 줄여야 한다고 언급했다.

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이 가이드는 three.js와 GSAP를 사용하여 메쉬(예: 박스)를 구의 표면 위에서 애니메이션하는 방법을 설명합니다.

먼저, 구의 두 점을 지정하기 위해 위도와 경도를 사용합니다. 이를 latLongToVector3라는 함수를 통해 3D 좌표로 변환합니다.

다음으로, 두 점 사이의 경로를 계산합니다. calcPathPoints 함수를 사용하여 구의 표면에서 가장 짧은 경로인 대원 호를 따라 여러 점을 생성합니다.

이제 메쉬를 애니메이션합니다. 경로 점들을 통해 부드러운 곡선(스플라인)을 만들고, GSAP를 사용하여 이 스플라인을 따라 메쉬의 위치를 시간에 따라 변화시키는 애니메이션을 설정합니다. 이때 t라는 매개변수를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 지정합니다.

메쉬의 기하학적 형태를 조정하여 구의 표면에 놓이도록 하고, 경로를 따라 메쉬가 앞으로 향하고 수직을 유지하도록 calcMeshQuaterionAlongPath를 사용해 회전을 계산합니다.

마지막으로, 애니메이션은 반복되거나 요요 효과를 줄 수 있습니다. 더 배우고 싶은 사용자들을 위해 피드백과 추가 자료도 제공됩니다.

이 과정은 3D 애니메이션에 관심이 있는 창의적인 코더와 프론트엔드 개발자를 위한 것입니다.

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CompactLog는 인증서 투명성(CT) 로그의 구현 중 하나로, SlateDB를 사용하여 확장성을 개선하는 작업이 진행 중입니다. 주요 기능으로는 X.509 인증서와 사전 인증서를 수용하고, 서명된 인증서 타임스탬프(SCT)를 발급하며, 검증 가능한 머클 트리를 유지하고, 포함 및 일관성 증명을 제공하는 점이 있습니다. 데이터는 S3나 Azure와 같은 클라우드 서비스에 저장하거나 로컬에 저장할 수 있습니다.

저장 아키텍처는 효율성을 위해 LSM 트리 저장 방식을 사용하며, 출판 체크포인트에서만 업데이트를 진행합니다. SCT를 발급하기 전에 인증서를 포함시켜 최대 병합 지연 시간을 0초로 달성합니다. CompactLog는 전통적인 CT 로그와 달리 지연 없이 인증서를 즉시 포함시키고, SCT를 곧바로 발급합니다. 제출된 데이터를 최대 500ms까지 모아 업데이트를 배치 처리하여, 인증서가 트리에서 확인된 후에만 SCT가 발급되도록 합니다.

저장 스키마는 데이터 저장을 위한 독특한 구조를 사용하며, 공간 절약을 위해 인증서 중복 제거 기능을 포함합니다. 일관성 모델은 작업의 즉각적인 가시성과 안정적인 참조를 통해 엄격한 일관성을 보장합니다. 사용자는 Config.toml 파일에서 서버 및 저장 옵션을 설정할 수 있으며, 시스템은 기본 설정으로 로컬에서 실행할 수 있고 필요한 키가 없을 경우 자동으로 생성합니다.

전반적으로 CompactLog는 전통적인 구현 방식에 비해 인증서 투명성 로그를 보다 효율적이고 즉각적으로 처리할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

조안 웨스텐버그의 글 "스마트한 사람들은 목표를 쫓지 않고 한계를 만든다"는 목표에 집중하기보다는 일과 삶에서 제약을 설정해야 한다는 아이디어를 다룹니다. 저자는 목표를 추구하는 것이 불만족스러웠던 개인적인 경험을 반영하며, 전통적인 야망의 접근 방식이 깊이와 조화보다는 앞으로 나아가는 것에 중점을 두고 있음을 질문합니다.

첫 번째로, 많은 사람들이 사회적 기대에 의해 설정된 목표를 쫓지만, 이는 개인적인 정렬이 부족해 공허함을 느끼게 합니다. 두 번째로, 목표를 적어두면 성공으로 이어진다는 일반적인 믿음은 허위 통계로 밝혀졌습니다. 목표는 진전을 환상적으로 보이게 할 수 있지만, 의미 있는 행동에서 주의를 분산시킬 수 있습니다.

세 번째로, 제약은 창의성과 문제 해결을 이끌어내는 데 도움이 됩니다. 글에서는 군사 전략가 존 보이드와 물리학자 리처드 파인만과 같은 사례를 통해 자발적으로 설정한 한계 내에서 성공을 거둔 이들을 소개합니다. 네 번째로, 목표는 종종 최종 지점으로 여겨지지만, 제약은 의사 결정과 혁신을 위한 유연한 틀을 제공합니다. 제약은 적응력을 촉진하고 문제에 대한 깊은 참여를 유도합니다.

다섯 번째로, 경계 또는 "안티 목표"를 설정하는 것이 전통적인 목표보다 더 효과적일 수 있습니다. 이는 성취해야 할 것보다 피해야 할 것에 초점을 맞추어 개인의 가치와의 정렬을 유지하는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 목표는 마라톤 훈련과 같이 잘 정의된 상황에서는 유용할 수 있지만, 모호한 상황에서는 진전을 방해할 수 있습니다. 이런 경우에는 제약을 설정하는 것이 더 유익합니다.

전체적으로 이 글은 목표를 쫓기보다는 제약에 집중하는 것이 더 의미 있고 정렬된 작업으로 이어질 수 있다고 주장합니다.

저자는 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구와의 협업에서 겪는 어려움에 대해 이야기합니다. 이러한 도구는 인간보다 빠르게 코드를 작성할 수 있어 흥미롭고 유용할 수 있지만, 종종 인간 프로그래머와의 협업에서 느끼는 혼란과 좌절감을 초래합니다. 빠른 속도로 작업을 진행하는 프로그래머가 파트너를 혼란스럽게 하고 소외감을 느끼게 하는 경우와 비슷합니다.

AI 도구와의 협업을 개선하기 위해 저자는 두 가지 주요 전략을 제안합니다. 첫째, AI가 독립적으로 작업할 수 있도록 과제를 나누고, 결과를 나중에 검토하는 방식입니다. 실시간으로 함께 작업하려고 하기보다는 이렇게 하는 것이 더 효과적입니다. 둘째, AI와의 상호작용을 느리게 하고 통제된 방식으로 진행하여 품질 관리와 참여도를 높이는 것입니다.

저자는 AI 도구가 인간의 협업 방식을 더 효과적으로 모방하도록 설계되어야 한다고 믿습니다. 예를 들어, 사용자가 AI의 속도를 조절할 수 있게 하고, 논의를 위한 일시 정지를 허용하며, 더 나은 소통과 프로젝트 관리를 위한 기능을 도입하는 것이 필요합니다. 전반적으로 AI와의 협업에서 생산성과 협력을 향상시키기 위해 보다 균형 잡힌 접근 방식을 지지합니다.

Munal OS는 보안과 단순성을 중시하는 유니커널 형태의 실험적 운영 체제로, Rust로 개발되었습니다. 이 시스템은 고해상도의 그래픽 인터페이스를 제공하며, 마우스와 키보드를 지원합니다. 애플리케이션은 안전한 샌드박스 환경에서 실행되며, 네트워크 드라이버와 TCP 스택도 포함되어 있습니다. 또한 다양한 구성 요소를 갖춘 사용자 정의 UI 툴킷이 특징입니다.

주요 애플리케이션으로는 기본 웹 브라우저, 텍스트 편집기, 파이썬 터미널이 있습니다. Munal OS는 처음에는 연습 프로젝트로 시작했으나, 운영 체제 설계를 탐구하는 플랫폼으로 발전했습니다. 복잡한 전통적인 기능인 부트로더, 가상 메모리, 인터럽트를 피하고, 모든 실행에 필요한 내용을 포함한 단일 EFI 바이너리로 컴파일됩니다.

운영 방식은 부트로더를 사용하지 않고 EFI 바이너리로 직접 실행됩니다. 가상 매핑 없이 단일 메모리 공간에서 실행되며, 보안을 위해 WASM 샌드박싱을 사용합니다. 드라이버는 CPU 인터럽트 없이 폴링 시스템을 통해 작동하며, 가상 하드웨어 통신을 위해 VirtIO를 활용합니다. 작업 처리는 다중 코어 지원 없이 선형 이벤트 루프를 통해 이루어집니다.

애플리케이션은 Wasmi WASM 엔진을 사용하여 샌드박스 환경에서 실행되며, 상호 작용을 위한 사용자 정의 시스템 호출 API가 제공됩니다. 협력적 스케줄링 방식으로, 애플리케이션은 이벤트 루프의 각 반복 후 CPU 제어를 양보해야 합니다.

UI 툴킷인 Uitk는 기본 위젯을 지원하며 성능 향상을 위한 캐싱 시스템을 갖추고 있습니다. 운영 체제와 애플리케이션 간의 스타일을 공유합니다.

Munal OS는 Rust Nightly를 사용하여 빌드할 수 있으며, QEMU에서 실행됩니다. 설정 및 실행에 대한 지침이 제공됩니다. Munal OS 개발에 기여한 다양한 자원과 도구들, 튜토리얼, 라이브러리, 디자인 자산에 감사의 뜻을 전합니다.

애플은 2025년 6월 9일, 자사의 플랫폼에서 앱 개발을 개선하기 위한 새로운 도구와 기술을 발표했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, Xcode 26의 향상된 개발자 도구는 개발자들이 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델을 통합하여 코드 작성, 테스트 및 문서화에 도움을 받을 수 있도록 합니다. 또한, Foundation Models 프레임워크는 사용자 프라이버시를 우선시하면서 오프라인에서도 지능적인 경험을 제공할 수 있게 합니다.

둘째, Liquid Glass라는 소재를 활용한 새로운 디자인 접근 방식은 개발자들이 콘텐츠에 집중하면서도 사용자에게 친숙한 시각적으로 매력적인 앱을 만들 수 있도록 합니다.

셋째, 게임 개발을 위한 개선 사항으로 Game Porting Toolkit 3와 Metal 4가 제공되어, 개발자들이 그래픽을 최적화하고 게임에서 사실적인 시각 효과를 구현할 수 있는 고급 도구를 갖추게 됩니다. 새로운 Apple Games 앱은 플레이어의 참여를 높이고 도전 과제와 같은 경쟁 기능을 제공합니다.

넷째, 아동 안전 기능을 위한 새로운 API는 부모가 자녀의 나이 범위를 공유할 수 있도록 하여 개인 정보를 공개하지 않고도 연령에 적합한 콘텐츠를 만들 수 있게 도와줍니다.

다섯째, 접근성 향상을 위해 앱 스토어에 새로운 접근성 영양 라벨이 추가되어 사용자가 앱을 다운로드하기 전에 접근성 기능에 대한 정보를 알 수 있도록 합니다.

마지막으로, 이러한 업데이트는 현재 개발자들이 테스트할 수 있으며, 곧 공개 베타가 제공될 예정입니다. 이러한 발전은 개발자들이 혁신적이고 사용자 친화적인 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하며, 안전성과 접근성을 강화하는 데 목적이 있습니다.

저자는 Forth 프로그래밍 언어의 기능인 DOES>를 구현하는 과정에서의 경험을 이야기합니다. 처음에는 JavaScript 프로그래머가 클로저를 이해하지 못하는 것처럼, DOES>를 구현하는 방법을 이해하는 데 어려움을 겪었습니다.

저자는 Forth의 기본 단어인 STAR와 .ROW의 예를 들어 설명합니다. 이 단어들은 이진 값을 기반으로 별표를 표시합니다. SHAPE라는 단어는 CREATE 단어를 사용하여 새로운 데이터 구조를 정의합니다.

CREATE 단어는 Forth 사전에서 새로운 항목을 초기화하고 추가 작업을 수행할 준비를 합니다. 이를 통해 행동을 수행할 수 있는 스마트 데이터 구조를 만들 수 있습니다.

저자는 DOES>가 즉시 실행되는 단어로, 새로 생성된 단어를 수정하여 나중에 추가 코드를 실행하도록 한다고 설명합니다. DOES>는 컴파일 시간, 정의 시간, 실행 시간이라는 세 가지 시간적 측면을 가지고 있어 구현이 복잡합니다.

저자는 DOES>를 구현하는 데 있어 명확한 지침을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 기존 자료들은 구식이거나 지나치게 복잡했기 때문입니다. 연구를 통해 자신의 아키텍처에 맞게 구현하는 방법을 알아냈습니다.

마지막으로, 저자는 DOES>가 단어 생성 중 실행 흐름을 어떻게 수정하는지를 자세히 설명합니다. 새로운 단어가 실행될 때, DOES> 지시문 이후에 정의된 코드를 실행할 수 있도록 보장합니다.

저자는 일부 Forth 구현에서 DOES>가 없는 이유가 단어 정의 내에서 코드를 실행하는 데 복잡함이 있기 때문일 것이라고 추측합니다. 이 도전을 극복하고 성공적으로 구현한 것에 대해 만족감을 표현합니다. 전체적으로 이 글은 Forth의 DOES> 기능의 복잡성과 저자의 성공적인 구현 노력을 담고 있습니다.

이 블로그 글은 2015년 캐나다에서의 로드트립을 시작으로, 사진과 문화에 대한 저자의 10년간의 경험과 생각을 되돌아봅니다. 저자는 그동안 다양한 사진 프로젝트, 리트릿, 전시회에 참여하며 문화와 예술의 변화하는 본질에 대해 고민해왔습니다.

저자는 문화의 단편화에 대해 이야기합니다. 공유되는 문화적 참조가 줄어들면서, 개인들이 미디어, 음악, 예술에서 공통의 기준점을 잃어버리고 있다는 점을 지적합니다.

스마트폰의 보급으로 사진 촬영이 쉬워졌지만, 의미 있고 영향력 있는 작업을 만드는 것은 더 어려워졌다고 저자는 말합니다. 전통적인 사진 규칙에 대한 불만과 비슷한 이미지의 과잉에 대한 frustration을 표현합니다.

빠르게 변화하는 문화 속에서도 깊이와 헌신이 있는 작업이 일시적인 스냅샷보다 더 오래 지속될 가능성이 높다고 저자는 주장합니다.

지속적인 여행과 비생산적으로 느껴지는 포트폴리오 리뷰 참여로 인한 개인적인 탈진에 대해서도 반성합니다. 디지털 미디어에서 피상적인 좋아요와 공유보다 진정한 참여가 필요하다고 강조합니다.

예술과 사진을 큐레이션하는 데 있어 알고리즘에 의존하는 경향이 커지면서, 관객에게 제공되는 내용과 인간 큐레이터가 고려하는 작업의 깊이 사이에 단절이 생기고 있다고 저자는 언급합니다.

마지막으로, AI가 창의성에 미치는 영향과 디지털 문화의 소음에 기여하는 것에서 잠시 벗어나는 것의 중요성에 대한 우려로 글을 마무리합니다. 때로는 기여를 자제하는 것이 더 의미 있는 대화를 이끌어낼 수 있다고 제안합니다.

전반적으로 이 글은 저자의 사진 여정과 문화의 변화, 그리고 점점 더 산만해지는 세상에서 진정한 연결을 찾으려는 노력을 성찰한 내용입니다.

이 블로그에서는 Go 언어가 에이전트를 구축하는 데 왜 훌륭한 선택인지, 특히 백그라운드 작업과 데이터 파이프라인을 실행하는 맥락에서 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

에이전트란 무엇인가? 에이전트는 루프에서 실행되는 프로세스로, 미리 정의된 작업 흐름과는 달리 다음 단계에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 이들은 종종 사용자 입력을 기다리며 오랜 시간 동안 실행될 수 있습니다.

Go의 동시성 모델은 효율적입니다. 개발자는 최소한의 오버헤드로 많은 경량 프로세스인 고루틴을 실행할 수 있습니다. 이는 일반적으로 장시간 실행되는 에이전트에 유리합니다.

Go는 채널을 통해 메모리를 공유하도록 장려하여 복잡한 동기화 메커니즘의 필요성을 줄입니다. 이로 인해 에이전트의 상태 관리를 더 쉽게 할 수 있습니다.

Go의 context.Context는 장기 실행 작업을 쉽게 취소할 수 있게 해줍니다. 이는 Node.js나 Python과 같은 다른 언어에서는 더 복잡합니다.

Go는 웹 I/O 및 기타 기능을 지원하는 강력한 표준 라이브러리를 가지고 있어, 다양한 동시성 모델에 대한 걱정 없이 에이전트를 개발하는 데 용이합니다.

Go는 메모리 및 고루틴 누수를 감지하는 도구를 제공하여 장기 실행 프로세스에서 흔히 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다.

하지만 Go는 몇 가지 단점도 있습니다. 예를 들어, 머신러닝에 대한 서드파티 지원이 제한적이며, Rust나 C++와 같은 언어에 비해 성능이 중요한 애플리케이션에는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

전반적으로 Go의 특징은 확장 가능한 에이전트를 개발하는 데 적합한 옵션이 됩니다.

2025년 6월 9일, 애플은 모든 플랫폼에서 사용자 경험을 향상시키는 새로운 소프트웨어 디자인을 발표했습니다. 이 디자인은 '리퀴드 글래스'라는 새로운 소재를 도입하여, 반투명하게 주변 환경에 따라 동적으로 변화합니다. 이를 통해 앱과 시스템 요소들이 더욱 생동감 있고 매력적으로 보이면서도 사용자에게는 익숙한 느낌을 유지합니다.

새로운 디자인의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 리퀴드 글래스 소재는 버튼, 내비게이션 컨트롤, 앱 아이콘의 외관을 개선하여 활기찬 상호작용 경험을 제공합니다. 둘째, 앱 디자인이 업데이트되어 현대 하드웨어와 더 조화롭게 어우러지며, 사용자가 콘텐츠에 집중하기 쉽게 만들어졌습니다. 셋째, 모든 기기에서 일관된 경험을 제공하며, 잠금 화면과 홈 화면 같은 주요 시스템 인터페이스가 업데이트되었습니다. 마지막으로, 개발자들이 리퀴드 글래스를 앱에 통합할 수 있도록 새로운 API가 제공되어 사용자 상호작용을 개선할 수 있습니다.

이번 업데이트는 신선하면서도 익숙한 경험을 제공하여, 하드웨어와 소프트웨어의 아름다운 통합에 대한 애플의 의지를 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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연구자들이 고온에서 이산화탄소를 유용한 화학물질과 연료로 전환하는 전기환원 과정에서 효율성과 수명을 크게 향상시킨 새로운 촉매를 개발했습니다. 이 촉매는 캡슐화된 코발트-니켈 합금으로 만들어졌습니다.

전통적인 촉매는 효율성이 낮고 수명이 짧아, 고온(800도 이상)에서 70% 미만의 효율을 보이며 200시간도 채 가지 못하는 경우가 많습니다. 반면, 새로운 촉매는 Sm2O3가 도핑된 CeO2 구조를 사용하여 90%라는 인상적인 에너지 효율을 자랑하며, 2,000시간 이상 지속되면서도 일산화탄소(CO)에 대한 선택성을 거의 완벽하게 유지합니다.

이 촉매의 성공은 독특한 설계에서 비롯됩니다. 이 설계는 이산화탄소의 흡착을 강화하고, 일산화탄소의 흡착을 조절하며, 금속의 응집을 방지하여 촉매 성능에서 흔히 발생하는 문제를 해결합니다. 이러한 혁신은 이산화탄소 활용을 위한 산업적 응용에 유망한 발전을 나타내며, 탄소 중립 목표 달성에 기여할 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

이 연구는 고온 반응을 위한 고성능 촉매 설계에 대한 효과적인 전략을 강조합니다.

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로버트 훅의 "미크로그라피아"는 왕립학회의 일원인 훅이 확대경을 사용해 미세한 물체를 관찰한 내용을 담고 있는 작품입니다. 서문에서 훅은 자신의 한계를 인정하며 이 작업을 왕에게 헌정합니다. 그는 자연을 관찰하는 것뿐만 아니라 이를 분석하고 개선할 수 있는 인간의 독특한 능력을 강조합니다.

훅은 자연 세계에 대한 이해를 높이기 위해 현미경과 망원경과 같은 인공 기구를 사용하는 것이 중요하다고 설명합니다. 이를 통해 하늘과 지구에 대한 새로운 세부 사항을 드러낼 수 있습니다. 그의 글 전반에 걸쳐 훅은 인간의 감각, 기억, 추론의 약점을 반영하며, 이러한 약점이 이해의 오류로 이어질 수 있음을 지적합니다. 그는 철학과 과학에 대한 체계적인 접근을 주장하며, 추측보다 신중한 관찰과 실험을 권장합니다.

훅은 우리의 감각을 개선하고 적절한 도구를 사용함으로써 자연의 숨겨진 작용을 밝혀내고 과학적 지식을 크게 발전시킬 수 있다고 믿습니다. 그는 독자들에게 자신의 관찰을 확정적인 진리로 보지 말고, 더 깊은 탐구와 탐색을 위한 출발점으로 삼기를 초대합니다.

전반적으로 "미크로그라피아"는 과학적 논문이자 자연 세계의 복잡성을 이해하기 위한 기초로서 경험적 관찰로 돌아가자는 촉구의 역할을 합니다.

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이 글에서는 과학 연구가 진정한 혁신보다는 모방에 집중하는 경향에 대해 논의합니다. 두 가지 주목할 만한 논문을 소개합니다.

첫 번째는 1943년에 발표된 맥컬록과 피츠의 논문입니다. 이 논문은 논리 표현을 나타내기 위한 신경망을 소개했지만, 연결주의와 기호 인공지능 분야에서 큰 발전을 이루지 못했습니다. 그 결과, 통합된 발전보다는 지속적인 논쟁이 이어졌습니다.

두 번째는 1956년 조지 밀러의 '7±2' 논문입니다. 이 논문은 인간이 마음속에 한정된 수의 정보를 담을 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 방법론적으로 혁신적이었지만, 이후 연구들은 주로 작은 확장에 그치고 더 넓은 의미를 탐구하지 않았습니다.

저자는 많은 과학 논문들이 출판 인센티브로 인해 파생적이 되는 경향이 있으며, 연구자들이 좁은 분야에 갇혀 더 넓은 연결을 간과하는 경우가 많다고 지적합니다. 그러나 현재의 인공지능 연구는 혁신과 모방이 혼합된 양상을 보이고 있으며, 일부 논문은 중요한 기여를 하고 있지만 다른 논문들은 이전 연구에 단순히 의존하고 있습니다. 전반적으로 이 글은 선구적인 아이디어의 더 큰 의미를 탐구하는 독창적인 연구의 필요성을 강조합니다.

연구자들은 집중 초음파 자극(FUS)이라는 새로운 방법을 탐구하고 있습니다. 이 방법은 소리 파동을 이용해 만성 염증 및 당뇨병, 비만과 같은 건강 문제를 치료하는 데 도움을 줄 수 있습니다. FUS는 특정 신경을 자극하여 질병을 관리하는 비침습적인 대안을 제공할 수 있습니다.

염증은 신체가 부상이나 감염에 반응하는 과정이지만, 만성 염증은 심각한 건강 문제를 초래할 수 있습니다. 연구자들은 이 문제를 효과적으로 조절할 방법을 찾고 있습니다.

집중 초음파 자극(FUS)은 소리 파동을 사용하여 신경 세포를 활성화하거나 억제하는 방법입니다. 이 기술은 수술 없이 다양한 질병에 대한 표적 치료를 제공할 수 있으며, 착용 가능한 장치를 통해 가정에서도 사용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

FUS는 신경 세포의 막에 진동을 주어 이온이 들어오게 하고 신경의 활동을 변화시킵니다. 이는 전류를 사용하여 신경을 자극하는 전통적인 방법과는 다릅니다.

초기 연구 결과, FUS가 신체의 염증 지표를 줄일 수 있으며 비만과 당뇨병과 같은 질환에 도움을 줄 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 예를 들어, 쥐를 대상으로 한 연구에서는 FUS가 체중 감소와 비만과 관련된 염증 감소에 기여한 것으로 나타났습니다.

FUS는 혈당 수치를 조절하는 신경을 목표로 하여 당뇨병 치료에서도 가능성을 보이고 있습니다. 당뇨병 쥐를 대상으로 한 실험에서 FUS는 혈당 수치를 정상 범위로 낮추는 데 성공했습니다.

현재 진행 중인 연구는 FUS 기술을 개선하고 염증과 관련된 심장 질환 등 다른 질환에 대한 효과를 평가하는 데 집중하고 있습니다. 궁극적인 목표는 안전하고 사용하기 쉬운 가정용 치료 장치를 개발하는 것입니다.

FUS는 아직 실험 단계에 있지만, 의료 치료에 소리 기술을 활용하는 유망한 방향성을 제시하고 있습니다. 이는 약물 의존도를 줄이고 환자 치료를 향상시킬 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

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2025년 6월 5일, 레이몬드 첸은 정렬되지 않은 유니코드 문자열이 윈도우 함수에 전달될 때 발생하는 문제에 대해 논의했습니다. 그는 윈도우의 특정 함수들이 메모리에서 데이터가 올바르게 정렬되어 있어야 한다고 설명했습니다. 데이터가 정렬되지 않으면 함수에서 오류가 발생하거나 예기치 않은 동작이 일어날 수 있습니다.

오스카 레빈이 북부 콜로라도 대학교에서 집필한 "이산 수학: 열린 소개, 4판"은 수학과 컴퓨터 과학을 전공하는 학부생, 특히 중고등학교 수학을 가르칠 준비를 하는 학생들을 위해 설계된 교재입니다. 이 책은 이산 수학에 대한 탄탄한 기초를 제공하고 탐구 기반 학습을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 책의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 대상 독자는 1학년과 2학년의 수학 및 컴퓨터 과학 전공 학생들입니다. 둘째, 내용 구조는 논리, 증명, 그래프 이론, 조합론, 수열, 확률, 관계, 수 이론 등 필수 주제를 다루고 있으며, 문제 중심의 교수법을 지원하도록 구성되어 있습니다. 셋째, 각 섹션은 흥미로운 질문과 학생들이 자료를 준비할 수 있도록 돕는 구조화된 미리보기 활동으로 시작됩니다. 이 책은 학생들이 수학에 깊이 참여하고 실제로 적용할 수 있도록 장려합니다.

또한, 750개 이상의 연습 문제가 포함되어 있으며, 온라인 버전에서는 많은 문제가 상호작용할 수 있도록 되어 있어 학습 경험을 향상시킵니다. 4판에서는 설명이 더 명확해지고 새로운 연습 문제가 추가되었으며, 수업의 진행 속도를 개선하기 위해 내용이 재구성되었습니다. 또한 확률과 이산 구조에 대한 새로운 섹션이 추가되었습니다.

전반적으로 이 책은 이산 수학을 접근 가능하고 관련성 있게 만들어 학생들이 실제 세계에서의 응용을 이해할 수 있도록 돕고자 합니다. 온라인 버전은 무료로 제공되며, 저자는 지속적인 개선을 위한 피드백을 환영합니다.

웹사이트를 위한 다양한 CSS 스타일이 소개되며, 레이아웃, 이미지, 헤딩, 버튼에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

이미지 스타일에서는 이미지의 최대 너비와 높이를 설정하여 레이아웃에 잘 맞도록 합니다. 글로벌 헤더와 모바일 내비게이션의 특정 요소는 깔끔한 디자인을 위해 숨겨집니다. 페이지 레이아웃에서는 다양한 화면 크기에 맞춰 패딩과 마진을 조정하여 페이지의 외관을 개선합니다.

텍스트 포맷팅에서는 헤딩과 텍스트 크기를 표준화하고, 링크, 문단, 버튼 레이아웃에 대한 특정 스타일을 적용합니다. 반응형 디자인을 위해 미디어 쿼리를 사용하여 다양한 화면 크기에 맞춰 레이아웃을 조정하여 모바일과 데스크탑 모두에서 좋은 사용자 경험을 제공합니다.

배경 이미지와 색상은 시각적 매력을 높이기 위해 여러 섹션에 설정됩니다. NDL 이미지 뱅크는 대량의 공공 도메인 일본 미술 작품과 이미지를 접근할 수 있는 자원으로 강조됩니다. NDL 갤러리는 도서관의 디지털 자료를 기반으로 한 온라인 전시와 콘텐츠를 제공합니다.

전반적으로 이 텍스트는 디지털 갤러리 웹사이트를 위한 구조적이고 시각적으로 매력적인 레이아웃을 설명하고 있습니다.

메틸렌 블루는 최근 "기적의 보충제"로 홍보되고 있으며, 기억력, 에너지, 기분을 향상시킨다고 주장합니다. 그러나 이러한 주장에 대한 과학적 증거는 부족할 수 있습니다.

메틸렌 블루는 역사적으로 메트헤모글로빈혈증, 말라리아, 시안화물 중독 치료에 주로 사용된 약물입니다. 항균 특성과 염료로서의 성질로도 알려져 있습니다.

메틸렌 블루의 작용 방식은 여러 가지가 있습니다. 첫째, MAO 억제 작용을 통해 세로토닌과 도파민 같은 신경전달물질의 분해를 막아 우울증에 도움을 줄 수 있습니다. 둘째, 세포의 에너지 생산을 지원하고 유해한 자유 라디칼을 줄이는 데 기여합니다. 셋째, 질산화물 신호를 방해하여 혈관의 행동에 영향을 미칩니다.

연구 결과에 따르면, 동물 실험에서는 우울증과 알츠하이머와 같은 질환에 대한 가능성이 보였습니다. 그러나 인간을 대상으로 한 연구는 대개 소규모로 진행되어 결론을 내리기 어렵습니다. 예를 들어, 알츠하이머에 대한 대규모 연구에서는 메틸렌 블루의 효과가 없었습니다.

메틸렌 블루는 메스꺼움과 파란색 소변 같은 부작용을 일으킬 수 있습니다. 또한 G6PD 결핍증이 있는 사람이나 다른 약물과 함께 복용할 경우 심각한 상태인 세로토닌 증후군을 초래할 수 있습니다. 안전하고 효과적인 복용량이 명확하지 않아 자가 투약에 대한 우려가 있습니다.

메틸렌 블루는 흥미로운 특성을 가지고 있지만, 뇌 건강에 대한 안전성과 효과를 확인하기 위해서는 더 많은 연구가 필요합니다. 사용을 고려하기 전에 의료 전문가와 상담하는 것이 좋습니다.

켄 시리프의 블로그에서는 빈티지 제록스 알토 컴퓨터의 복원과 그 혁신적인 스몰토크 프로그래밍 언어의 사용에 대해 다룹니다. 스몰토크는 객체 지향 프로그래밍의 발전에 큰 영향을 미쳤으며, 데스크탑 비유, 아이콘, 스크롤 창과 같은 필수적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기능을 도입했습니다.

1973년에 설계된 알토는 개인용 컴퓨터의 혁신을 이끌었으며, 고해상도 디스플레이와 마우스와 같은 혁신적인 입력 장치를 선보였습니다. 시리프는 스몰토크가 사용자가 실행 중인 코드를 동적으로 수정할 수 있게 해준다고 강조하며, 시스템을 재시작하지 않고도 스크롤바의 모양을 변경하는 예를 들었습니다. 이 기능은 스티브 잡스가 방문했을 때 실시간으로 코드 변경이 이루어진 사례로 유명합니다.

시리프는 또한 스몰토크 환경이 오늘날에도 여전히 유효하다고 설명하며, 많은 현대 프로그래밍 언어와 디자인 패턴에 영향을 미쳤다고 언급합니다. 사용자는 콘트랄토와 같은 에뮬레이터를 통해 스몰토크를 탐색할 수 있지만, 성능이 느릴 수 있습니다.

이 블로그 글은 알토와 스몰토크가 컴퓨팅의 미래를 형성하는 데 있어 역사적으로 중요한 역할을 했음을 강조하며, 제록스 PARC에서의 창의성과 혁신을 보여줍니다.

Paws-on-MCP는 2025년 3월 26일의 최신 사양에 따라 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현한 완전한 운영 서버입니다. 이 서버는 도구, 리소스, 프롬프트 및 향상된 샘플링 기능과 같은 다양한 기능을 제공하며, AI 기반 분석을 위해 HackerNews와 GitHub API와 통합됩니다.

현재 상태로는 핵심 기능이 생산 준비가 완료되었으며, 테스트의 60%가 통과했습니다. 모든 도구, 리소스 및 프롬프트가 정상적으로 작동하고 있지만, 일부 기능에서는 동시성에 대한 제한이 있습니다.

프로젝트 구조는 소스 코드, 테스트, 문서 및 의존성으로 구성되어 있습니다. 주요 구성 요소는 쉽게 탐색할 수 있도록 디렉토리로 정리되어 있습니다.

설정을 위해서는 pip를 사용하여 의존성을 설치한 후 서버를 실행하면 됩니다. 서버는 http://127.0.0.1:8000/mcp/에서 접근할 수 있습니다. 사용자는 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 다양한 명령을 실행하여 서버와 상호작용할 수 있습니다.

포괄적인 테스트 스위트가 제공되어 모든 기능을 검증할 수 있으며, 특정 구성 요소에 대한 개별 테스트를 실행할 수 있는 기능도 있습니다. 대부분의 기능이 통과하고 있지만, 일부 테스트에서는 프레임워크의 한계가 드러납니다.

핵심 기능으로는 데이터 검색 및 분석을 위한 9개의 도구가 있으며, AI 기반 기능도 포함되어 있습니다. HackerNews와 GitHub에서 데이터를 접근할 수 있는 15개의 리소스가 정상적으로 작동하고, 요청 및 분석 생성을 위한 14개의 템플릿이 제공됩니다. 또한, 모델 선호도에 따라 맞춤형 샘플링이 가능한 향상된 샘플링 기능도 포함되어 있습니다.

사용자를 지원하기 위해 상세한 아키텍처 및 사용 가이드가 제공됩니다. 이 서버는 MCP 2025-03-26 사양을 준수하여 효과적인 기능과 통합을 보장합니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며, 실용적인 사용과 지속적인 개발을 위한 준비가 되어 있습니다.

저자는 2년 이상 지속된 긴 소송을 경험한 이야기를 공유하며, 이 과정이 자원에 큰 부담이 되었음을 강조합니다. 미국의 법률 시스템은 원고에게 유리하게 작용하는 경우가 많아, 피고, 특히 큰 법률 예산이 없는 소규모 기업에게는 비용이 많이 들고 어려운 상황이 됩니다.

저자는 법률 시스템의 문제점에 대해 설명합니다. 소송에서 이긴다고 해서 법률 비용이 환급되는 것은 아니기 때문에 많은 사건이 재판에 가지 않고 합의로 끝나는 경우가 많습니다. 이로 인해 피고는 법률 방어에 많은 비용을 지출하거나 불리한 조건으로 합의해야 하는 압박을 받게 됩니다.

법적 절차의 복잡성도 언급합니다. 기각 신청이나 요약 판결과 같은 절차는 상당한 시간과 비용이 소요되지만 승소를 보장하지는 않습니다. 저자는 처음에는 변호사에게 많이 의존했지만, 그로 인해 비용이 높아지고 효과적인 전략이 부족하다는 것을 깨달았습니다. 이후에는 법적 방어에 더 적극적으로 참여하며 소송 과정을 이해하려고 노력했습니다.

중요한 시점에서 저자는 AI 도구를 활용하여 법률 문서를 관리하고 계약을 분석하며 주장을 작성했습니다. 이로 인해 비용이 크게 줄어들었고, 사건에 대한 통제력을 높일 수 있었습니다. 저자는 기업가들에게 법률 연구를 위한 AI 시스템을 구축하고 변호사와의 논의에 적극 참여하며, 비용 초과를 방지하기 위해 명확한 예산 제약을 설정할 것을 권장합니다.

소송의 심리적 부담과 이해관계자와의 투명성을 유지하는 것의 중요성도 반영합니다. 저자는 기업가들이 법적 문제에 직면하기 전에 법률 연구를 위한 AI 시스템을 만들고, AI를 통해 보험 보장을 검토하며, 위험을 줄이기 위해 "불량 고객 배제" 정책을 채택해야 한다고 조언합니다.

저자는 법률 시스템이 위협적일 수 있지만, AI를 활용하면 기업가들이 법적 문제에 더 효과적으로 대응할 수 있다고 결론짓습니다. 법률 전략을 이해하는 것이 중요하며, AI는 인간의 판단을 보완해야 한다고 강조합니다. 전반적으로 저자는 기업가들이 법적 도전을 헤쳐 나가는 데 AI를 유용한 자원으로 활용하고, 법적 업무를 관리하는 데 적극적인 조치를 취할 것을 권장합니다.

QRawl: Tiny Mass Disco는 Tiny Mass Games 프로젝트의 일환으로 개발된 16x9 리듬 던전 크롤러 게임입니다. 이 프로젝트는 짧고 완성도 높은 게임을 두 달 안에 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 게임은 오픈 소스 형태로 제공되며, 온라인에서 플레이할 수 있습니다.

게임의 주요 특징 중 하나는 리듬 요소입니다. 이 게임은 리듬 게임 제작에 관한 튜토리얼에서 영감을 받아 리듬 메커니즘을 통합했습니다. 또한, QRawl은 많은 리듬 게임과는 달리 던전 크롤링 요소를 포함하고 있으며, 이는 'Crypt of the Necrodancer'라는 게임의 영향을 받았습니다.

플레이어는 여덟 가지 방식으로 명령을 입력할 수 있습니다. 입력 방식은 "없음"에서부터 "놓침"까지 다양하며, 유효한 입력은 비트에 대한 타이밍에 따라 분류됩니다. 게임은 다음 비트까지 25% 지점에서 "종료" 신호를 사용하여 현재 비트와 관련된 모든 행동을 마무리합니다. 이 신호 이후에 입력된 내용은 다음 비트의 입력으로 처리되어 부드러운 게임 플레이를 보장합니다.

게임은 또한 시간 여행 메커니즘을 도입하여 늦은 입력을 허용하면서도 리듬에 반응할 수 있도록 관리됩니다. 플레이어가 아무 입력도 하지 않으면 게임 상태는 유효한 입력이 이루어질 때까지 변하지 않습니다.

게임을 완료하면 QR 코드가 나타나는 창의적인 요소도 포함되어 있습니다. 이 QR 코드는 실제 세계의 QR 코드가 던전이 되는 미래 게임 개념에 영감을 줄 수 있습니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

새로운 양자 알고리즘이 단 하나의 큐비트와 세 개의 진동기를 사용해 어떤 숫자든 소인수 분해를 가능하게 합니다. 진동기는 양자 기술에서 사용되는 장치입니다. 이 방법은 전통적인 컴퓨팅 방식에 도전장을 내밀고 있으며, 기존의 양자 소인수 분해 방법보다 훨씬 더 많은 에너지를 필요로 하여 실제 사용에는 비현실적입니다.

연구자 로버트 쾨니히와 루카스 브레너는 일반적인 이산 큐비트 값 대신 연속 변수를 활용하는 방법을 발견했습니다. 이를 통해 정보를 효율적으로 인코딩할 수 있습니다. 새로운 알고리즘은 숫자를 빠르게 소인수 분해할 수 있지만, 더 큰 숫자에 대해서는 여러 개의 별과 비슷한 막대한 양의 에너지를 요구합니다.

이 발견은 양자 컴퓨팅의 새로운 가능성을 열어주지만, 극단적인 에너지 요구량 때문에 즉각적인 적용에는 한계가 있습니다. 연구자들은 필요한 에너지를 줄일 방법을 모색하고 있으며, 연속 변수 접근법의 다른 잠재적 응용 가능성도 탐구하고 있습니다.

이 글에서는 π(파이)와 관련된 다양한 수학 개념과 발견을 다루고 있으며, 특히 파스칼의 삼각형에서의 표현 방식에 대해 설명합니다.

다니엘 하디스키는 니라칸타 소마야지의 연구에서 파생된 수열을 사용하여 π를 표현하는 새로운 방법을 발견했습니다. 이 방법은 피타고라스 삼각형의 면적과 연결되어 있습니다.

이 글에서는 π를 나타내는 수학적 수열을 소개하며, 이들이 이항 계수와 삼각수로 어떻게 표현될 수 있는지를 보여줍니다. 예를 들어, 라이프니츠와 니라칸타의 수열이 있습니다.

피타고라스 삼각형의 면적은 하디스키의 π 수열에서 분모를 설명하는 데 사용됩니다.

또한, 호나스 카스티요 톨로자는 삼각수를 포함한 또 다른 π 수열을 발견했으며, 이는 독특한 방식으로 더 깊이 탐구될 예정입니다.

글에서는 파스칼의 삼각형과 이항 계수와의 관계에 대한 다양한 성질과 정체성도 다루고 있습니다. 전반적으로 이 내용은 π와 다른 수학 원리를 이해하는 데 도움이 되는 수학적 수열에 대한 통찰을 제공합니다.

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2024년 10월, Censys 연구원들은 미국의 수자원 시설에서 온라인에 노출된 거의 400개의 웹 기반 인간-기계 인터페이스(HMI)를 발견했습니다. 이 중 일부는 인증 없이도 완전한 제어가 가능했습니다. 연구원들은 이 시스템들을 인증된 것, 읽기 전용, 인증되지 않은 것으로 분류했습니다. 400개 시스템 중 40개는 완전히 인증되지 않아 누구나 제어할 수 있는 상태였습니다.

Censys는 미국 환경 보호국(EPA)과 소프트웨어 공급업체에 이 사실을 알렸고, 이에 따라 신속한 대응 조치가 이루어졌습니다. 9일 만에 24%의 시스템이 보안이 강화되었고, 한 달 후에는 이 비율이 58%로 증가했습니다. 2025년 5월까지는 6% 미만의 시스템만이 여전히 노출된 상태였습니다.

이번 연구는 산업 제어 시스템(ICS)이 중요한 인프라인지 여부를 판단하는 데 있어 맥락의 중요성을 강조했습니다. 특정 프로토콜을 실행하는 시스템을 단순히 식별하는 것만으로는 그 중요성을 명확히 알 수 없습니다. HMI는 시스템이 실제로 중요한지에 대한 필수적인 통찰을 제공하지만, 적절한 보안 조치가 없으면 쉽게 접근하고 악용될 수 있습니다.

Censys는 초기 발견 이후에도 상황을 지속적으로 모니터링하며 특정 TLS 인증서를 사용해 이 시스템들의 상태를 추적했습니다. 그 결과 노출된 시스템의 수가 크게 감소하는 것을 관찰했으며, 이는 신속한 대응 조치의 효과를 보여줍니다.

이 사건은 잠재적인 위협으로부터 중요한 인프라를 보호하기 위한 지속적인 협력과 선제적 조치의 필요성을 강조합니다.

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2025년 괴델 상이 에샨 차토파디야와 데이비드 주커만에게 "명시적 이원 소스 추출기와 회복력 있는 함수"에 관한 논문으로 수여되었습니다. 이 논문은 의사 난수성과 램지 이론 모두에 중요한 영향을 미칩니다.

빌은 이 결과가 구성적 램지 이론에서의 응용 가능성 때문에 가치가 있다고 생각합니다. 반면, 랜스는 이 논문이 의사 난수성에 기여한 점을 높이 평가하며, 램지 이론의 응용을 넘어서는 중요한 발견이라고 여깁니다.

이 논문은 램지 이론에서 알려진 구성적 경계를 더 효율적인 수준으로 개선했습니다. 빌은 이중적인 영향을 가벼운 맥주에 비유하며 "덜 배부르고" "맛도 좋다"고 유머러스하게 표현했습니다. 요약하자면, 이 연구는 수학과 컴퓨터 과학의 두 중요한 분야에서 이해를 발전시킨 것으로 찬사를 받고 있습니다.

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워싱턴 주립대학교의 연구자들이 고대 이집트에서 약 5,000년 전에 사용된 가장 오래된 합성 색소인 이집트 블루를 성공적으로 재현했습니다. 이들은 다양한 원료와 가열 기법을 사용하여 12가지의 서로 다른 조리법을 개발했으며, 이는 고고학자들과 보존 전문가들이 고대 이집트 예술을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.

이집트 블루는 다양한 재료에 그림을 그리는 데 사용된 귀중한 색소였지만, 그 원래 생산 방법에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 연구자들은 색소의 색상이 원료와 가공 방식에 따라 깊은 파란색에서 흐릿한 회색 또는 녹색까지 다양하다는 것을 발견했습니다. 역사적으로 중요한 색소임에도 불구하고, 그 제조 방법은 르네상스 시대에 대부분 잊혀졌습니다.

이번 연구는 이집트 블루가 지문 인식 및 위조 방지 잉크와 같은 현대 기술에 활용될 수 있는 독특한 특성을 가지고 있어 관심을 끌고 있습니다. 연구자들은 이산화규소, 구리, 칼슘, 탄산나트륨의 혼합물을 가열하여 고대의 조건을 재현했습니다. 그들의 연구 결과는 생산 과정의 작은 변화가 다른 결과를 초래할 수 있음을 보여주며, 놀랍게도 가장 파란색을 얻기 위해서는 약 50%의 파란 성분만으로도 충분하다는 것을 밝혔습니다. 재현된 색소는 현재 카네기 자연사 박물관에 전시되고 있습니다.

대형 언어 모델(LLM), 예를 들어 ChatGPT와 유사한 모델을 운영하는 비용이 실제로는 매우 저렴하다는 점이 이 글의 핵심입니다. 이는 LLM이 비싸다는 일반적인 믿음과는 정반대의 사실입니다. 저자는 이러한 오해를 바로잡고자 하며, 초기 인공지능 시대에는 추론 비용이 높았지만, 최근 2년 사이에 이 비용이 최대 1000배나 감소했다고 설명합니다.

저자는 LLM을 웹 검색 서비스와 비교합니다. 두 서비스 모두 익숙하고 널리 사용되기 때문입니다. 웹 검색의 가격은 다양하며, 일부 API는 1,000회 쿼리에 대해 5달러에서 35달러까지 비용이 발생합니다. 반면, LLM의 응답 비용은 1,000개의 토큰당 0.20달러로 훨씬 저렴할 수 있어 웹 검색보다 경제적입니다.

이 글은 이러한 비교에 대한 반론도 다룹니다. 응답 길이나 시장 전략에 대한 우려가 제기될 수 있지만, LLM은 일반적으로 수익성이 있으며 큰 보조금을 받지 않는다고 주장합니다. 또한 인공지능 기술이 발전함에 따라 비용과 가격이 계속해서 감소할 것으로 예상되며, 수요는 증가할 가능성이 높다고 강조합니다.

저자는 LLM을 운영하는 것이 점점 저렴해지고 있지만, 이러한 인공지능 시스템이 접근해야 할 백엔드 서비스가 진정한 도전 과제라고 강조합니다. 전반적으로 이 글은 LLM의 비용에 대한 오해가 투자자들을 잘못 이끌 수 있으며, 인공지능 수익화 전략의 미래에 영향을 미칠 수 있다고 주장합니다.

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Glowstick은 텐서를 안전하고 쉽게 다룰 수 있도록 설계된 Rust 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 타입 시스템을 활용하여 텐서의 형태를 추적합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

사용자는 텐서를 생성하고 행렬 곱셈, 형태 변경, 브로드캐스팅과 같은 다양한 연산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Tensor::zeros 함수를 사용하여 특정 형태의 제로 텐서를 생성할 수 있습니다. Glowstick은 여러 텐서 연산을 지원합니다. 형태 변경(Reshape)을 통해 텐서의 형태를 바꿀 수 있고, 차원을 추가하는 Unsqueeze, 차원을 제거하는 Squeeze, 특정 범위의 요소를 선택하는 Narrow, 서로 다른 형태의 텐서를 결합하는 Broadcast and Add, 차원을 교환하는 Transpose, 2D 컨볼루션 연산을 수행하는 Convolution, 텐서의 차원을 줄이는 Flatten 등이 있습니다.

이 라이브러리는 텐서의 형태를 타입으로 정의하여 컴파일 타임에 체크할 수 있게 하여 오류를 줄입니다. 또한, 인간이 이해할 수 있는 오류 메시지를 제공하여 형태 문제를 디버깅하는 데 도움을 줍니다. 동적 차원도 지원하여 더 많은 유연성을 제공합니다. 인기 있는 Rust 머신러닝 프레임워크인 Candle과 Burn과도 호환됩니다.

현재 이 라이브러리는 개발 중이며(1.0 이전 버전), 사용자는 잠재적인 호환성 문제를 염두에 두어야 합니다. 더 많은 예제와 고급 사용법은 예제 디렉토리를 확인하면 됩니다.

전 세계적으로 약 4만 대의 인터넷에 연결된 카메라가 발견되었으며, 주로 미국에 위치해 있습니다. 이 카메라들은 누구나 웹 브라우저를 통해 실시간 영상을 볼 수 있는 상태로 노출되어 있습니다. 특히 데이터 센터, 병원, 공장과 같은 민감한 장소의 카메라가 포함되어 있어, 스파이 활동이나 범죄에 대한 우려가 커지고 있습니다.

노출된 영상 중 약 1만 4천 대가 미국에 위치하고 있으며, 이 카메라들은 스파이 활동, 상업 비밀 수집, 범죄 계획 등에 악용될 수 있습니다. Bitsight의 연구자들은 이러한 카메라에 접근하는 데 특별한 기술이 필요하지 않으며, 단순한 웹 브라우저만 있으면 된다고 강조했습니다.

보고서는 카메라를 온라인에 방치하는 것의 위험성을 강조하며, 많은 카메라가 암호화와 같은 기본적인 보안 조치를 갖추고 있지 않다고 지적했습니다. 국토안보부(DHS)는 이러한 취약성에 대해 경고한 바 있으며, 특히 중요한 인프라에 많이 사용되는 중국산 카메라에 대한 우려가 있었습니다.

국가 안보 위협 외에도, 노출된 영상은 소규모 범죄자들이 도둑질을 계획하고 감시하는 데 이용될 수 있습니다. 연구자들은 이러한 노출된 카메라에 대한 정보를 공유하는 온라인 커뮤니티도 발견했으며, 이는 스토킹이나 갈취와 같은 범죄를 촉진할 수 있습니다.

이러한 상황은 인터넷에 연결된 장치를 안전하게 보호하는 것이 개인의 프라이버시와 보안을 지키는 데 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다.

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Somo는 리눅스에서 소켓과 포트를 모니터링할 수 있는 사용자 친화적인 대안 도구입니다. 이 도구는 정보를 명확한 표 형식으로 표시하며, 프로토콜, 포트, IP, 프로그램 등 다양한 기준으로 필터링할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, 프로세스를 상호작용 방식으로 종료할 수 있으며, netstat의 긴 명령어를 간단하게 줄여줍니다.

설치 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째로, Debian에서는 최신 .deb 패키지를 다운로드하면 됩니다. 두 번째로, crates.io에서 cargo install somo 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다. 모든 프로세스와 포트를 보려면 sudo 권한으로 실행해야 하며, cargo를 통해 설치한 경우에는 루트 권한으로 실행하기 위해 심볼릭 링크를 만들어야 합니다. 이를 위해 다음 명령어를 입력합니다. sudo ln -s ~/.cargo/bin/somo /usr/local/bin/somo 그 후 sudo somo로 실행하면 됩니다.

Somo를 실행하려면 단순히 sudo somo를 입력하면 됩니다. 결과를 필터링할 수 있는 옵션도 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, --proto를 사용하면 TCP/UDP를 필터링할 수 있고, --port로는 로컬 포트를, --remote-port로는 원격 포트를 필터링할 수 있습니다. 또한, --ip로는 원격 IP를, --program으로는 특정 프로그램을, --pid로는 프로세스 ID를 필터링할 수 있습니다. 열린 연결을 확인하려면 --open과 --listen을 사용할 수 있으며, IPv6 연결을 무시하려면 --exclude-ipv6 옵션을 사용하면 됩니다.

프로세스를 종료하려면 --kill 플래그를 사용하여 연결을 검토한 후 프로세스를 종료할 수 있습니다. 필터 옵션과 함께 종료 옵션을 조합하여 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, somo --program postgres -k와 같이 입력하면 됩니다.

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이 텍스트는 구글 사용자들의 전화번호를 사용자 이름 복구 양식을 통해 무작위로 추측하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

사용자 이름 복구 양식은 자바스크립트 없이도 작동할 수 있어, 복구 이메일이나 전화번호가 구글 계정과 연결되어 있는지 확인할 수 있습니다. 이 과정은 특정 표시 이름이 전화번호와 연관되어 있는지를 확인하기 위해 두 개의 HTTP 요청을 보내는 방식으로 진행됩니다. 첫 번째 요청은 전화번호에 대한 식별자(ess 값)를 가져오고, 두 번째 요청은 해당 계정의 존재 여부를 확인합니다.

전화번호를 무작위로 추측하려는 초기 시도는 속도 제한과 캡차 문제에 직면했습니다. 이러한 제한을 우회하기 위해 프록시와 IPv6 주소를 사용하는 방법이 고려되었습니다. 저자는 복구 양식의 자바스크립트 버전에서 BotGuard 토큰을 사용하여 캡차를 피하고 특정 전화번호와 연결된 계정을 성공적으로 찾을 수 있었습니다.

저자는 구글이 제공하는 전화 마스크에서 국가 코드를 유추할 수 있는 방법을 발견했습니다. 그러나 구글의 정책 변화로 인해 피해자의 구글 계정 표시 이름을 얻는 것이 더 어려워졌습니다. 저자는 전화번호를 검증하고 BotGuard 토큰을 더 효율적으로 생성하는 스크립트를 개발하여 전체 공격 프로세스를 준비했습니다.

전체 공격 과정은 구글 계정의 표시 이름을 유출하고, 복구 흐름에서 마스킹된 전화번호를 가져온 후, 그 정보를 바탕으로 전화번호를 무작위로 추측하는 방식으로 진행됩니다. 전화번호를 무작위로 추측하는 데 걸리는 시간은 국가에 따라 다르며, 네덜란드에서는 15초, 미국에서는 20분 정도 소요됩니다. 이는 알려진 숫자의 개수에 따라 달라집니다.

저자는 이 발견을 구글에 보고하고 보상을 받았으며, 구글이 이에 대한 대응으로 완화 조치를 시행했다는 사실을 확인했습니다. 요약하자면, 이 텍스트는 구글의 사용자 이름 복구 시스템을 악용하여 전화번호를 무작위로 추측하는 방법과 그 과정에서의 기술적 단계, 도전 과제 및 결과를 자세히 설명하고 있습니다.

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Spectre.Console은 개발자들이 시각적으로 매력적인 콘솔 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 .NET 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 기능을 제공합니다.

텍스트 출력을 통해 사용자는 간단한 마크업 언어를 사용하여 다양한 색상과 스타일(굵게, 기울임, 깜박임)로 텍스트를 쉽게 표시할 수 있습니다. 색상 지원은 3비트, 4비트, 8비트, 24비트 등 다양한 색상 깊이를 지원하며, 터미널의 기능을 자동으로 감지합니다. 또한, 테이블, 트리, ASCII 이미지와 같은 복잡한 요소를 생성할 수 있는 위젯 기능도 포함되어 있습니다.

진행 상황 표시 기능을 통해 긴 작업의 실시간 진행 상황과 상태를 보여줄 수 있습니다. 사용자 입력은 강력하게 타입이 지정된 텍스트나 선택 컨트롤을 통해 수집할 수 있습니다. .NET 예외의 외관을 색상으로 구분된 테마로 사용자화할 수 있는 예외 형식 지정 기능도 제공합니다.

Spectre.Console은 파이썬의 Rich 라이브러리에서 영감을 받아 CLI 지원 기능을 포함하고 있습니다. 이를 통해 강력하게 타입이 지정된 설정과 명령어로 명령줄 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 또한, 단위 테스트를 염두에 두고 설계된 테스트 프레임워크를 제공하여 신뢰성을 보장하고 새로운 변경 사항에 대한 테스트 커버리지를 장려합니다.

더 많은 예제와 자세한 설명은 Spectre.Console 예제 저장소를 확인하면 됩니다.

이 글에서는 전통적인 메이폴 춤에서 영감을 받은 수학적 개념에 대해 설명합니다. 메이폴 춤에서는 댄서들이 긴 기둥에 부착된 다채로운 리본을 잡고 특정 방향으로 움직이며, 리본으로 복잡한 패턴을 만듭니다.

저자는 이를 "브레이드 그룹"이라는 수학적 구조와 연결짓습니다. 브레이드 그룹은 끈들이 엉키지 않고 서로 얽히는 방식으로 구성된 그룹으로, 끈들이 상호작용하는 방식에 대한 특정 규칙, 즉 관계가 있습니다.

저자는 "메이폴 브레이드 그룹"이라는 새로운 개념을 소개합니다. 이는 리본이 원형 구조인 메이폴을 감싸는 방식을 고려하여 표준 브레이드 그룹을 수정한 것입니다. 메이폴 춤은 일반적인 브레이드 그룹과는 다른 독특한 엮임 패턴을 생성합니다.

메이폴 브레이드 그룹을 완전히 설명하기 위해 저자는 새로운 생성자를 도입할 것을 제안합니다. 이 생성자는 추가적인 움직임을 가능하게 하고, 끈들 간의 새로운 관계를 설정합니다. 이를 통해 메이폴 춤에서 만들어지는 춤 패턴에 대한 보다 포괄적인 이해가 가능해집니다.

결론적으로, 메이폴 춤은 수학적 브레이드에 대한 창의적인 관점을 제공하며, 그 속성에 대한 더 깊은 탐구를 초대합니다.

Kunal Pai, Anusheel Nand, 그리고 Jason Lowe-Power의 논문은 전통적인 반도체 장치 대신 극저온 반도체 컴퓨팅과 초전도 전자공학을 사용하는 장점과 도전 과제를 다룹니다. 전통적인 반도체는 높은 온도에서 누설 전류 증가와 성능 저하 같은 문제를 겪습니다. 반면, -150도 이하에서 작동하는 극저온 반도체는 이러한 문제를 줄일 수 있으며, 10K 이하에서 작동하는 초전도 전자공학은 저항 없는 전자 흐름을 가능하게 해 매우 낮은 전력으로 고속 컴퓨팅을 지원합니다.

저자들은 gem5라는 시뮬레이션 도구를 사용하여 고주파 코어와 캐시에 대한 상세한 성능 모델을 제시합니다. 이들은 실제 애플리케이션 작업 부하를 통해 이러한 기술을 평가하며, 캐시 대역폭과 관련된 한계가 있지만 상당한 성능 향상을 이룰 수 있음을 발견합니다. 이 연구는 이러한 첨단 컴퓨팅 기술의 잠재적 이점과 설계 도전 과제에 대한 중요한 통찰을 제공하며, 이 분야에서의 추가 연구를 위한 기초를 마련합니다.

유명인들이 정치에 미치는 영향에 대해 이야기하며, 그들의 지지가 유권자 투표율에 큰 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다. 특히 캐나다의 팝 가수인 숀 멘데스에 주목하며, 그가 공적인 정치적 발언을 하지 않는 점을 유머러스하게 언급합니다. 특히 일본과 러시아 간의 쿠릴 열도 분쟁에 대한 그의 입장에 대해 생각해봅니다.

저자는 멘데스의 노래 "Lost in Japan"의 가사를 자세히 분석하여 그가 이 문제에 대해 어떤 입장을 가지고 있을지 추측합니다. 가사에서 "일본에서 몇 백 마일 떨어진 곳"이라고 언급하는 부분을 통해, 멘데스가 분쟁 지역인 이투룹 섬을 언급하고 있을 가능성이 높다고 결론짓습니다. 이 분석은 멘데스가 이 섬들을 "일본"으로 간주하고 있을 수 있음을 시사하며, 그가 미묘한 정치적 입장을 취하고 있다는 해석을 제공합니다. 저자는 멘데스의 가사를 해석한 후, 이제 자신이 이 영토 분쟁에서 일본을 지지하게 되었다고 유머러스하게 마무리합니다.

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쿼드라틱 펀딩(Quadratic Funding, QF)은 공공재를 지원하기 위한 인기 있는 방법으로, 특히 암호화폐 커뮤니티에서 많이 사용됩니다. 이론적으로 매력적이지만, 실제 적용에서는 여러 가지 중요한 가정이 현실에서 잘 맞지 않아 실패하는 경우가 많습니다. QF가 최적으로 작동하기 위해 필요한 여덟 가지 주요 가정과 이들이 실패할 경우의 결과를 살펴보겠습니다.

첫째, QF는 부의 평등을 가정합니다. 즉, 더 많은 기여가 더 큰 혜택을 가져온다고 보지만, 실제로는 부의 불평등이 결과를 왜곡하여 부유한 기여자에게 불균형적인 이점을 제공합니다.

둘째, QF는 보조금이 비용이 없다고 가정합니다. 그러나 실제로 이러한 보조금은 세금이나 다른 비용을 통해 지불되며, 이는 가난한 기여자에서 부유한 기여자로 부의 이동을 초래할 수 있습니다.

셋째, QF는 기여자가 자신의 경제적 이익을 위해 행동한다고 전제합니다. 그러나 기여자가 이타적일 경우 과도한 자금 지원이 발생하고 전체 사회 복지가 감소할 수 있습니다.

넷째, QF는 기여자가 다른 사람의 기여를 바탕으로 최적의 기여 금액을 결정할 수 있다고 가정합니다. 하지만 실제로는 이러한 정보가 종종 부족하여 비효율적인 자금 결정이 이루어질 수 있습니다.

다섯째, QF가 최적으로 작동하기 위해서는 프로젝트의 적자를 충당할 충분한 예산이 필요합니다. 예산이 부족하면 여러 가지 균형이 발생할 수 있어 결과가 예측 불가능하고 종종 최적이 아닐 수 있습니다.

여섯째, QF는 추가 기여가 감소하는 혜택을 제공한다고 가정합니다. 그러나 고정 가격 프로젝트의 경우 이 가정이 깨질 수 있어 비효율성이 발생할 수 있습니다.

일곱째, 기여자는 모든 프로젝트와 그 자금 상태에 대한 완전한 정보를 가지고 있어야 합니다. 그러나 이러한 수준의 인식은 거의 이루어지지 않아 자금 불균형이 발생합니다.

마지막으로, QF는 기여자가 독립적으로 행동한다고 가정합니다. 그러나 실제로는 조정이나 조작이 발생할 수 있어 시스템의 신뢰성을 해칠 수 있습니다.

결론적으로, 이러한 가정이 충족되지 않으면 QF는 원하는 결과를 달성하지 못할 수 있습니다. 단순한 자금 지원 방법에 비해 장점이 있을 수 있지만, 부의 불평등과 기여자 간의 협력 문제를 해결하지 않는 한 대안적인 메커니즘이 공공재 자금 지원에 더 나은 결과를 가져올 수 있다는 믿음이 커지고 있습니다.

2018년, 서버에서 애플리케이션 환경을 관리하는 기술인 도커에 대한 논의가 동료들 사이에서 증가했습니다. 2년이 지나면서 도커는 표준이 되었고, 쿠버네티스를 위한 도커파일과 YAML이 포함되었습니다. 저자는 컨테이너의 유용성을 인정하지만, 운영 체제에서 관리할 수 있는 과도한 솔루션이라고 생각합니다.

컨테이너는 주로 클라우드에서 애플리케이션을 실행하는 데 사용되며, 환경 설정과 안전한 실행이라는 두 가지 주요 문제를 해결합니다. 도커 이미지는 애플리케이션에 필요한 모든 것을 포함하고 있어 의존성의 안정성을 보장하지만, 상당한 메모리와 디스크 공간을 소모합니다.

환경 설정을 위해 컨테이너를 사용하지 않는 대안으로는 다음과 같은 방법이 있습니다. 첫째, 필요한 의존성을 호스트 머신에 직접 설치하는 방법입니다. 둘째, 애플리케이션과 함께 런타임을 패키징하는 자급자족 배포 방식입니다. 셋째, 사전 컴파일(AOT) 방식을 통해 네이티브 코드를 생성하여 런타임 의존성을 줄이고 성능을 향상시키는 방법입니다.

컨테이너 없이 안전한 실행을 위해 운영 체제는 특정 사용자 권한과 방화벽 규칙을 설정하여 파일 시스템과 네트워크 접근을 제한할 수 있습니다.

저자는 "실행 매니페스트"라는 솔루션을 제안합니다. 이는 프로그램이 어떻게 실행되고 어떤 시스템 권한을 가지는지를 정의하는 문서입니다. 이 매니페스트에는 파일, 네트워크, 장치 접근에 대한 세부 정보가 포함되며, 암호화된 서명을 통해 검증됩니다.

이 접근 방식은 보안을 강화하면서 컨테이너 기술에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

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소프트웨어 개발에서 사용자에게 약속하는 것은 매우 중요합니다. 다른 제품들과 달리 소프트웨어는 추상적이면서도 실제적인 특성을 가지고 있습니다. 이는 여러 방식으로 상상할 수 있지만, 특정하고 정의된 방식으로 작동해야 한다는 의미입니다. 이러한 특성은 소프트웨어가 빠르게 확장되어 많은 사용자에게 도달할 수 있는 가능성을 제공하지만, 개발자의 시간과 자원에 의해 제한된다는 도전 과제를 만듭니다.

사용자에게 약속하는 내용을 명확히 이해하는 것은 비현실적인 기대와 번아웃을 피하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 개인 도서관 소프트웨어인 Your Commonbase(YCB)의 경우, 약속은 네 가지 주요 기능에 기반합니다: 저장, 검색, 합성, 공유입니다.

첫 번째 기능인 저장은 사용자가 Chrome이나 iOS와 같은 인기 플랫폼에서 텍스트, 이미지, URL을 쉽게 저장할 수 있게 합니다. 이 기능은 사용자의 현재 활동을 방해하지 않고 정보를 쉽게 캡처하는 데 중점을 둡니다.

두 번째 기능인 검색은 사용자가 최소한의 입력으로 의미 기반 검색을 수행하고 자신의 도서관을 스크롤할 수 있게 합니다. 고급 검색 알고리즘이 관련 항목을 효율적으로 찾는 데 도움을 줍니다.

세 번째 기능인 합성은 사용자가 항목에 댓글을 달고 아이디어 간의 연결을 만들 수 있게 하지만, 이 기능은 더 복잡하며 앞으로 오디오와 비디오를 포함하도록 발전할 예정입니다.

마지막으로 공유 기능은 사용자가 앱에서 항목이나 스크린샷을 공유할 수 있게 해줍니다. 그러나 이 기능은 초기에는 공유할 콘텐츠가 부족하여 자원이 적게 개발되었습니다.

결국, 명확하고 검증 가능한 약속을 만드는 것은 개발자와 사용자를 보호하고 소프트웨어의 미래 개발 방향을 안내하는 데 도움이 됩니다.

CoverDrop은 뉴스 앱을 위해 설계된 안전한 메시징 시스템으로, 사용자가 기자와 비밀리에 연락할 수 있도록 도와주며, 흔적을 남기지 않습니다. 이 시스템은 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

첫 번째는 모바일 앱 모듈로, 뉴스 조직의 기존 모바일 앱에 통합되어 있습니다. 두 번째는 클라우드 API로, 클라우드 기반의 통신 인터페이스입니다. 세 번째는 CoverNode로, 보호된 장소에서 메시지를 처리하는 안전한 서비스입니다. 마지막으로, 기자들이 메시지를 관리하는 데 사용하는 데스크톱 애플리케이션이 있습니다.

CoverDrop의 주요 기능 중 하나는 '그럴듯한 부인 가능성'입니다. 이 앱은 안전한 통신을 위해 사용되든 일반 뉴스 탐색을 위해 사용되든 동일하게 작동하여 두 가지를 구분하기 어렵게 만듭니다. 또한, 메시지는 공개 키로 암호화되어 실제 메시지를 일상적인 의미 없는 커버 메시지 사이에 숨기는 방식으로 교환됩니다. 메시지 저장소는 실제 메시지와 가짜 메시지를 포함하더라도 동일하게 보이므로, 장치가 압수되더라도 사용자 프라이버시를 보호합니다.

이 시스템은 기자들이 안전하게 메시지를 주고받을 수 있도록 하며, 키 관리 및 암호화 작업을 위한 기능도 포함되어 있습니다. CoverDrop은 보안을 강조하며 잠재적인 취약점에 대한 피드백을 환영합니다. 사용자는 암호화 소프트웨어 사용에 대한 지역 법률을 확인해야 합니다. 이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 제공되며, 자세한 문서는 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

저자는 처음으로 iOS 앱을 개발한 경험을 공유합니다. 이 앱은 사진을 관리하고 정리하기 위한 재미있는 프로젝트로 시작되었습니다. 처음에는 Swift 언어에 익숙하지 않았지만, 빠르게 배우고 약 3일 만에 작동하는 앱을 만들었습니다. 이 과정에서 Cursor와 Gemini와 같은 AI 도구들이 코딩 지원을 해주었습니다.

개발 과정에서 애플의 특정 요구사항과 앱의 지오코딩 기능에서 발생한 예상치 못한 문제 등 여러 도전에 직면했습니다. 저자는 간단한 기능에 대해 높은 구독료를 부과하는 기존의 사진 관리 앱에 불만을 표하며, 자신의 앱은 한 번의 구매로 2.99달러에 제공할 계획이라고 밝혔습니다.

저자는 iOS의 기능과 라이브러리에 접근하는 용이성을 높이 평가하지만, 배우는 데에는 시간이 필요하다는 점도 인정합니다. 현재 앱 개발이 거의 완료 단계에 있으며, 자원 사용 측면에서도 좋은 성과를 내고 있습니다. 이 경험을 통해 적절한 도구와 배우려는 의지가 있다면 앱을 만드는 가능성을 깨닫게 되었고, 자신의 호기심을 다른 사람들을 위한 실용적인 도구로 발전시킬 수 있었습니다.

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귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 로봇이 아님을 확인하는 박스를 클릭해 주십시오.

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다.

• 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 허용되고 차단되지 않았는지 확인해 주십시오.

도움이 필요하신가요?

• 질문이 있으시면 지원팀에 문의하시고 참조 ID: ad93b4d7-4614-11f0-8f06-43bc8443efed를 제공해 주십시오.

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최근 글에서 저자는 데이터 스크래핑, 법 집행, 그리고 그들의 온라인 플랫폼인 FSE가 직면한 도전 과제에 대한 흥미로운 이야기를 공유했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

FBI는 기업에 온라인 데이터를 스크래핑하도록 비용을 지불하고, 이를 통해 특정 키워드를 검색하여 법 집행 기관에서 사용할 수 있도록 분석하고 정리하는 것으로 알려졌습니다. 이는 과거의 CARNIVORE와 유사한 방식입니다.

저자는 성범죄자들이 자신의 플랫폼을 겨냥하는 문제를 강조하며, 이로 인해 법 집행 기관의 주목을 받을 수 있다는 우려를 나타냈습니다. 안전한 환경을 유지하는 것이 중요하며, 불법 콘텐츠를 호스팅하는 위험성에 대해 경고했습니다.

불법 행위를 억제하기 위해 저자는 범죄자에 대한 정보를 공개적으로 공유합니다. 그러나 많은 범죄자들은 결과에 개의치 않고 플랫폼을 계속 악용하고 있습니다.

저자는 서버 관리에 대한 기술적인 조언도 제공합니다. 로그를 이해하고 awk와 같은 도구를 사용하면 의심스러운 활동을 식별하고 분석하는 데 도움이 된다고 강조합니다. 예상치 못한 문제를 처리할 수 있도록 미리 준비하는 것이 중요하다고 말합니다.

저자는 제3자 소프트웨어에 의존하기보다는 자신의 솔루션을 만드는 것을 선호하며, 이렇게 하면 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다고 믿습니다. 사용자 경험을 해치지 않으면서 스팸을 관리하는 방법에 대해서도 논의했습니다.

이 글은 유사한 온라인 플랫폼을 운영하는 사람들에게 개인적인 경험과 기술적인 지침을 혼합하여 제공하는 내용입니다. 특히 사용자 생성 콘텐츠와 관련된 맥락에서 더욱 의미가 있습니다.

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AI 기반의 칼로리 계산 앱들은 사진을 이용해 음식 섭취량을 쉽게 추적할 수 있도록 도와준다고 약속합니다. Cal AI, SnapCalorie, MyFitnessPal과 같은 앱들은 칼로리 추적에서 인간의 실수를 없애겠다고 주장하지만, 실제로는 실망스러운 경우가 많습니다.

이 앱들은 음식 이미지를 분석하여 양과 재료를 추정합니다. 그러나 테스트 결과, 이들 앱은 종종 음식을 잘못 인식하고 부정확한 칼로리 추정을 제공합니다. 예를 들어, Cal AI는 사과를 티카 마살라로 잘못 인식하고 복잡한 식사의 칼로리를 크게 낮게 평가했습니다.

SnapCalorie는 조금 더 나은 성능을 보였지만 여전히 정확성에서 어려움을 겪었고, 사용자 입력이 필요했습니다. Calorie Mama는 음식 항목과 양을 수동으로 확인해야 하여 자동 추적의 목적을 저해했습니다.

결국 사용자들은 전통적인 칼로리 계산 방법보다 부정확성을 수정하는 데 더 많은 시간을 소비했습니다. 이는 특히 칼로리 계산에 익숙하지 않은 사람들에게 우려스러운 일입니다. 이들은 앱이 제공하는 부정확한 추정치를 신뢰할 수 있기 때문입니다.

또한, 정확한 칼로리 추적에 집중하는 것이 모든 사람에게 유익하지 않을 수 있습니다. 연구에 따르면, 칼로리를 세는 대신 배고픔의 신호를 듣는 직관적인 식사가 더 나은 건강 결과를 가져올 수 있다고 합니다. 따라서 AI 앱이 대략적인 칼로리 추정을 제공할 수 있지만, 전통적인 방법이 더 신뢰할 수 있으며, 특정 칼로리 목표를 달성하는 것보다 음식과의 건강한 관계를 형성하는 것이 더 중요할 수 있습니다.

임시 컴퓨터 박물관 온라인은 36비트 컴퓨팅의 역사를 보존하고 공유하는 데 중점을 두고 있습니다. 이곳은 현대적인 업데이트가 적용된 빈티지 하드웨어를 활용한 인터랙티브 전시를 제공하여 방문객들이 컴퓨터 기술의 발전 과정을 체험할 수 있게 합니다. 박물관은 비영리 단체로, 지역 사회 행사와 유물 보존 활동을 지원하기 위해 회원 가입에 의존하고 있습니다. 방문, 기부 또는 회원 가입에 대한 자세한 정보는 박물관 웹사이트를 확인하시기 바랍니다.

하모니카에서 음을 구부리는 것은 초보자에게 도전적인 과제입니다. 이를 마스터하기 위해서는 특별한 기술을 연습해야 합니다. "Let's Bend" 앱은 사용자가 자신이 내는 소리를 시각화하여 효과적으로 음을 구부리는 방법을 배울 수 있도록 도와줍니다.

이 앱은 여러 운영 체제에서 사용할 수 있으며, 다양한 하모니카 키와 조율을 지원합니다. 무료 안드로이드 버전은 광고 없이 구글 플레이와 같은 플랫폼에서 제공되며, macOS, Debian, Windows용 데스크톱 버전도 있습니다.

데스크톱 버전은 비용 문제로 주요 앱 스토어에서는 제공되지 않지만, 대체 다운로드 링크를 통해 접근할 수 있습니다. 웹 버전도 제공되어 사용자가 편리하게 이용할 수 있습니다. 사용자는 데스크톱 버전에서 기부 옵션을 통해 개발자를 지원할 수 있지만, 앱 자체는 무료로 제공됩니다.

요약하자면, "Let's Bend"는 하모니카에서 음을 구부리는 것을 재미있고 쉽게 배울 수 있게 해줍니다!

IStories의 조사에 따르면, 파벨 두로프가 설립한 인기 메신저 앱 텔레그램에 심각한 보안 취약점이 존재하는 것으로 나타났습니다. 텔레그램의 인프라는 러시아 정보기관과 연관된 네트워크 엔지니어 블라디미르 베데네예프가 관리하고 있습니다. 베데네예프의 회사는 텔레그램의 네트워킹 장비를 운영하며 서버에 접근할 수 있어 사용자 프라이버시가 우려됩니다.

텔레그램은 개인 메시지를 절대 공개하지 않는 안전한 플랫폼으로 홍보하지만, 전문가들은 그 보안 기능이 주장만큼 강력하지 않을 수 있다고 경고합니다. 텔레그램의 채팅은 기본적으로 종단 간 암호화가 적용되지 않으며, 암호화된 메시지조차도 식별 가능한 메타데이터를 포함하고 있어 악용될 가능성이 있습니다.

베데네예프의 회사는 FSB와 같은 민감한 고객과 협력해 왔으며, 인터넷 사용자를 감시할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 관계는 텔레그램 사용자가 추적될 수 있음을 시사하며, 특히 러시아 정부의 감시 아래에서 개인 정보가 위험에 처할 수 있습니다.

현재 프랑스에서 다른 문제로 조사를 받고 있는 두로프는 텔레그램의 인프라가 러시아에 기반을 두고 있지 않다고 주장하며, 러시아 정부와의 협력을 부인했습니다. 그러나 이번 조사는 사용자 안전을 위협할 수 있는 복잡한 연결망을 드러내며, 텔레그램의 보안에 대한 대중의 인식과 실제 상황 간의 괴리를 강조하고 있습니다.

안드로이드가 CDC 이더넷을 사용할 수 없는 주된 이유는 안드로이드의 EthernetTracker 서비스가 "ethX"라는 이름의 네트워크 인터페이스만 인식하기 때문입니다. 반면, CDC 이더넷 드라이버는 "usbX"라는 이름의 인터페이스를 생성합니다. 이 불일치로 인해, 전화기를 루팅하여 설정을 변경하지 않으면 CDC 이더넷 어댑터를 사용할 수 없습니다.

안드로이드는 USB 이더넷 어댑터를 지원하지만, 호환성은 적합한 칩셋을 가진 어댑터를 선택하는 데 달려 있습니다. 안타깝게도 제조업체들은 지원되는 어댑터 목록을 제공하는 경우가 드물어, 사용자들은 종종 포럼의 경험담에 의존하여 어떤 어댑터가 작동하는지 찾아야 합니다.

특정 안드로이드 기기가 어떤 이더넷 어댑터를 지원하는지 확인하려면 ADB(안드로이드 디버그 브리지)와 같은 도구를 사용해 커널 구성을 확인할 수 있습니다. 그러나 구글의 공통 커널을 사용하는 최신 기기는 구형 모델과 비교해 지원 수준이 다릅니다.

문제의 핵심은 안드로이드의 소프트웨어 구조에 있습니다. EthernetTracker는 특정 정규 표현식 패턴("eth\d")과 일치하지 않는 인터페이스를 무시하는데, 이로 인해 CDC 이더넷 장치가 제외됩니다. 이 정규 표현식은 하드코딩되어 있어 사용자가 변경할 수 없기 때문에, USB 표준을 준수하는 장치들이 인식되지 않는 불편한 상황이 발생합니다.

저자는 이 정규 표현식이 단순한 실수일 수 있다고 제안하며, 이를 변경하면 안드로이드 기기에서 CDC 이더넷을 제대로 지원할 수 있을 것이라고 주장합니다.

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이 기사는 인공지능(AI), 특히 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)에 대한 오해를 다루고 있습니다. 기술 리더들은 이러한 모델을 지능적이고 감정적으로 인식하는 존재로 홍보하지만, 실제로 이들은 방대한 데이터에서 학습한 패턴을 바탕으로 텍스트를 생성하는 복잡한 통계 도구에 불과합니다.

역사적으로 기계가 인간의 역할을 대체할 것이라는 우려는 19세기부터 제기되어 왔습니다. 작가 사무엘 버틀러는 "기계 왕국"에 대한 경고를 했습니다. 최근 카렌 하오 등의 저서에서는 AI 산업이 자주 자신의 능력을 잘못 전달하여 혼란과 잘못된 신뢰를 초래한다고 주장하고 있습니다.

일부 사용자들은 AI를 감정이 있는 존재로 착각하여 해로운 애착을 형성하고, 이는 심리적 문제로 이어질 수 있습니다. 이 기사는 AI가 진정한 인간 상호작용을 대체할 위험성을 강조하며, AI 치료사나 관계를 자동화하려는 데이팅 서비스의 증가를 예로 들고 있습니다.

저자는 부정적인 결과를 방지하기 위해 AI의 한계를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 많은 미국인들이 AI에 대해 회의적이지만, 인식이 높아지면 위험을 줄일 수 있다는 희망이 있습니다. 전반적으로 이 기사는 우리의 삶에서 이러한 기술에 지나치게 의존하는 함정을 피하기 위해 AI의 진정한 본질을 더 잘 이해할 필요성을 촉구하고 있습니다.

브라운 PLT 블로그에서는 복잡한 시스템의 시각화를 개선하기 위해 설계된 새로운 경량 다이어그램 언어인 Cope and Drag(CnD)에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

CnD의 목적은 시각화의 사용성을 향상시키는 것입니다. 기존의 시각화 도구들은 종종 불명확한 레이아웃과 사용자 기대에 맞지 않는 혼란스러운 배열로 인해 문제가 발생합니다.

현재의 시각화 도구들은 복잡하고, 사용자가 추가적인 언어를 배워야 하는 경우가 많아 접근성이 떨어집니다. 또한, 모델의 오류를 숨기고 조용히 실패하는 경우도 있습니다.

CnD는 인지 과학의 통찰과 기존 시각화 분석을 결합하여 더 간단하고 직관적인 다이어그램 언어를 만들어냅니다.

CnD의 특징으로는 단계적으로 시각화를 개선할 수 있는 점이 있습니다. 이는 전체 프로그램을 코딩하는 대신 사양을 작성하는 것과 유사합니다. 또한, CnD는 모델의 구조적 명확성을 미적 세부사항보다 우선시하여 다이어그램이 관계를 명확하게 전달하도록 합니다. 만약 시각화 제약 조건을 충족할 수 없다면, CnD는 오해의 소지가 있는 다이어그램 대신 명확한 오류 메시지를 제공합니다.

CnD는 사용이 간편하도록 설계되어, 사용자가 복잡한 프로그래밍에 얽매이지 않고도 모델의 명확하고 정확한 시각적 표현을 만들 수 있도록 돕습니다. 전반적으로 CnD는 형식적 방법에서 모델을 이해하고 탐색하는 데 도움을 주는 실용적인 도구로 소개됩니다.

이 가이드는 손으로 쓴 숫자 이미지를 생성하기 위한 기본적인 자기 회귀 모델을 소개합니다. 이 모델은 이전에 본 픽셀을 바탕으로 각 픽셀을 예측하는 방법에 중점을 두고 있습니다. 목표는 생성 AI에서 자기 회귀 모델의 기초적인 이해를 제공하는 것입니다.

자기 회귀 모델은 이전 결과를 바탕으로 다음 결과, 즉 픽셀을 예측하는 방식입니다. 예를 들어, 타이핑을 할 때 이미 입력한 단어를 기반으로 제안이 이루어지는 것과 유사합니다. 이 모델은 확률의 연쇄 법칙을 사용하여 새로운 요소, 즉 픽셀이 이전의 모든 요소에 어떻게 의존하는지를 학습합니다. 이 가이드에서는 손으로 쓴 숫자 이미지가 포함된 MNIST 데이터셋을 사용합니다. 이 데이터셋은 개념을 설명하는 데 간단하고 효과적입니다.

모델 구성에서는 이미지 크기, 양자화 설정, 훈련 하이퍼파라미터와 같은 주요 매개변수를 정의하여 일관성을 유지하고 조정의 용이성을 높입니다. 픽셀을 토큰으로 사용하는 접근 방식에서는 연속적인 픽셀 값을 이산적인 구간으로 나누어 픽셀 강도를 정수 레이블, 즉 토큰으로 변환합니다. 모델의 작업은 이전 토큰을 바탕으로 다음 픽셀의 토큰을 예측하는 것으로, 이를 분류 문제로 설정합니다.

이 접근 방식의 장점은 분류 기법을 활용할 수 있으며, 자연어 처리에서 사용하는 임베딩 레이어와 같은 기술을 사용할 수 있다는 점입니다. 그러나 양자화는 정보 손실을 초래할 수 있으며, 더 많은 구간을 사용할 경우 이 손실을 줄일 수 있지만 모델의 복잡성이 증가합니다.

이 가이드는 자기 회귀 이미지 생성 모델을 구축하는 과정을 단계별로 탐구하며, 기술의 기본 원리를 가르치고 배우는 데 중점을 두고 있습니다.

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