miniDiffusion은 Stable Diffusion 3.5 모델의 간소화된 버전으로, 순수 PyTorch를 사용하여 교육 및 실험 용도로 설계되었습니다. 이 모델은 약 2800줄의 코드로 구성되어 있으며, 처음부터 모델을 재구성합니다.

주요 파일로는 모델의 주요 코드가 담긴 dit.py, 임베딩과 정규화를 위한 함수가 포함된 dit_components.py, 공동 주의 메커니즘을 구현한 attention.py, 방정식을 해결하기 위한 오일러 스케줄러가 포함된 noise.py가 있습니다. 또한, 텍스트 인코더를 포함한 t5_encoder.py와 clip.py, 토크나이저가 있는 tokenizer.py, 프레셰 인셉션 거리(FID)를 구현한 metrics.py, 훈련을 위한 도우미 함수가 담긴 common.py, 이미지 데이터를 훈련에 적합한 형식으로 변환하는 common_ds.py가 있습니다.

폴더 구조는 모델 체크포인트와 훈련 로그를 저장하는 model 폴더와 VAE 및 CLIP과 같은 다른 구성 요소의 체크포인트를 포함하는 encoders 폴더로 나뉩니다.

구성 요소로는 핵심 이미지 생성 모듈(VAE, CLIP, T5 텍스트 인코더), 다중 모달 확산 변환기 모델, 흐름 일치 오일러 스케줄러, 공동 주의 및 샘플링 방법, 훈련 및 추론 스크립트가 포함됩니다.

시작하려면 먼저 다음 명령어로 저장소를 클론합니다. git clone "https://github.com/yousef-rafat/miniDiffusion" 그 다음, 의존성을 설치합니다. pip install -r requirements.txt 마지막으로, Hugging Face 토큰을 추가한 후 모델 체크포인트를 설치하기 위해 스크립트를 실행합니다. python3 encoders/get_checkpoints.py

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있으며 교육 및 실험 목적으로 설계되었습니다. 실험적인 기능이 포함되어 있으므로 추가적인 테스트가 필요합니다.

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켄 시리프의 블로그는 아폴로 미션에서 사용된 비행 감독기 및 자세 지시계(FDAI)에 대해 다룹니다. 이 장치는 우주 비행사가 우주선의 방향을 파악하는 데 도움을 주었습니다. FDAI는 "8-ball"이라고 불리는 회전하는 구체와 색깔이 있는 바늘을 사용하여 조종을 안내하고 회전 속도를 표시합니다.

FDAI의 주요 기능은 우주선의 롤, 피치, 요를 나타내는 것이었습니다. FDAI 내부에서 구체는 두 축을 따라 회전하며, 중공 반구형 껍질이 세 번째 회전 축을 허용합니다. 이 메커니즘은 모터와 슬립 링으로 구성되어 있어 움직임을 관리하고 전기 연결을 유지하며, 선이 엉키지 않도록 합니다.

FDAI의 디자인은 초기 항공기 계기에서 발전하여 아폴로와 이후의 스페이스 셔틀 미션에 맞게 조정되었습니다. 이는 항공 전자기술의 발전을 반영합니다. 이 특정 FDAI는 원래 아폴로 디자인에서 수정되어 스페이스 셔틀 시뮬레이터에서 사용되었으며, 조명과 제어 시스템에서의 적응을 보여줍니다. 블로그는 또한 아폴로 FDAI와 다른 유사한 지시계들을 비교하며, 공통된 구성 요소와 중요한 디자인 차이점을 언급합니다.

전반적으로 시리프는 FDAI의 엔지니어링과 역사적 맥락을 자세히 살펴보며, 우주 탐사에서의 역할을 강조합니다.

암스테르담의 복지 사기 탐지 모델에 대한 조사 요약

지난 4년 동안, 라이트하우스는 5개 유럽 국가의 복지 사기 탐지 시스템을 조사했습니다. 이 시스템들은 종종 취약한 집단에 대해 차별적인 경향이 있음을 드러냈습니다. 이러한 배경 속에서 암스테르담은 잘못된 복지 신청을 예측하기 위한 공정한 기계 학습 모델을 개발하고자 했습니다.

암스테르담은 추가 조사가 필요한 신청서를 식별하는 모델을 만들었습니다. 이 모델은 조사의 수를 줄이면서도 정확성을 높이는 것을 목표로 했습니다. 특히 취약한 인구에 대한 편견을 피하는 데 중점을 두었습니다.

모델은 과거 조사를 바탕으로 훈련되었는데, 이 과정에서 이전의 인간 결정에서 비롯된 편향이 반영될 수 있어 다양한 인구 집단에 대한 불평등한 대우를 초래했습니다. 암스테르담은 모델이 서로 다른 인구 집단을 공정하게 대우하도록 하는 데 집중했습니다. 여러 가지 방식으로 공정성을 정의한 끝에, 잘못된 긍정률을 최소화하는 방향으로 결정했지만, 이로 인해 새로운 편향이 발생하기도 했습니다.

시에서는 훈련 데이터를 재조정하여 다양한 국적의 신청자에 대한 대우를 균형 있게 맞추려는 노력을 했습니다. 이 방법은 비서구권 신청자에 대한 편향을 줄이는 데는 성공했지만, 성별에 따른 다른 인구 통계적 불균형 문제는 해결하지 못했습니다.

파일럿 단계에서 모델의 성능이 악화되면서 네덜란드 신청자와 여성에 대한 새로운 편향이 나타났습니다. 조사 수를 줄이고 정확성을 유지하려는 초기 목표는 달성되지 않았고, 오히려 조사가 증가하는 결과를 초래했습니다.

조사는 하나의 공정성 지표에 집중할 경우 다른 지표의 결과가 악화될 수 있음을 보여주었습니다. 예를 들어, 한 집단의 공정성을 개선하면 다른 집단의 공정성이 나빠질 수 있어 전반적으로 공정한 시스템을 만드는 것이 어려워집니다.

암스테르담시는 혼합된 결과와 새로운 편향의 발생으로 인해 모델 사용을 중단했습니다. 이번 조사는 의사결정을 위한 윤리적 AI 도구를 만드는 데 있어 복잡성과 도전 과제가 있음을 강조합니다. 조사 결과는 공공 서비스에서 공정성과 효과성을 보장하기 위해 AI 시스템에 대한 지속적인 검토와 조정의 필요성을 강조합니다.

유럽우주국(ESA)이 주도하는 태양 탐사선인 솔라 오르비터가 태양의 극지방을 처음으로 외부에서 촬영하는 데 성공했습니다. 이 새로운 관점은 태양의 자기장, 태양 주기, 우주 날씨에 대한 이해를 높이는 데 매우 중요합니다.

이전까지 태양의 이미지는 모두 적도에서 촬영되었습니다. 이는 우주선이 태양 주위를 평면으로 공전하기 때문입니다. 그러나 솔라 오르비터는 궤도를 기울여 태양의 남극을 17도 각도로 관찰할 수 있게 되었습니다. 이 독특한 위치는 태양 활동에 대한 귀중한 통찰을 제공하고 미래의 태양 행동을 예측하는 데 도움을 줄 것입니다.

초기 관측에서 솔라 오르비터는 태양의 남극에 복잡한 자기장이 존재한다는 것을 발견했습니다. 이는 현재 태양 활동이 활발한 시기를 나타냅니다. 이 탐사선은 태양의 표면 자기장과 대기의 다양한 층을 포함하여 태양의 여러 측면을 연구하기 위해 여러 가지 기기를 사용하고 있습니다.

현재까지 수집된 데이터는 시작에 불과합니다. 솔라 오르비터는 앞으로 몇 년 동안 더 많은 정보를 수집할 예정이며, 이를 통해 과학자들은 태양 현상과 태양풍을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 태양풍은 지구의 우주 및 지상 시스템에 영향을 미칩니다. 이 임무의 전체 데이터 세트는 2025년 10월에 공개될 예정입니다.

이 기사는 애플의 논문을 다루고 있으며, 이 논문은 대규모 추론 모델(LRM)의 복잡한 문제 해결 능력의 한계를 강조하고 있습니다. 이 논문은 많은 관심과 논란을 불러일으켰고, 여러 사람들이 그 주장에 대해 반응하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

인공지능에 대한 기대감이 높아지고 있습니다. 인간이 복잡한 작업을 수행하는 데 어려움을 겪는 반면, 우리는 기계가 더 잘할 것이라고 기대합니다. 애플의 논문은 현재의 대규모 언어 모델(LLM)이 이러한 기대를 충족하지 못하고 있으며, 특히 복잡한 추론 작업에서 실패하고 있다고 주장합니다.

애플 논문에 대한 다양한 반론이 제기되고 있습니다. 이들 반론은 LLM이 출력 길이와 같은 고유한 한계를 가지고 있으며, 논문에서 지적한 문제들이 그리 중요하지 않다고 주장합니다. 그러나 이 기사의 저자는 이러한 주장이 주요 우려 사항을 충분히 다루지 못한다고 생각합니다.

일부 비판자들은 논문의 저자 중 한 명이 인턴이라는 이유로 논문을 무시했습니다. 그러나 기사의 저자는 이것이 인신 공격에 해당한다고 주장하며, 논문에는 여러 자격을 갖춘 저자들이 있었다고 강조합니다.

모델의 크기와 성능에 대한 논의도 있습니다. 더 큰 모델이 때때로 더 나은 성능을 보일 수 있지만, 다양한 문제에 대한 효과를 보장할 수는 없습니다. 모델 성능의 예측 불가능성은 우려를 불러일으킵니다.

이 기사는 신경망과 기호적 추론을 결합하여 인공지능의 이해력과 문제 해결 능력을 향상시킬 필요성을 강조합니다. 애플 논문의 발견은 현재 모델이 효과적으로 일반화하는 데 어려움을 겪고 있다는 이전 연구와 일치하며, 이는 인공지능 일반 지능(AGI)을 달성하는 데 중요한 장애물입니다.

결론적으로, 저자는 애플 논문에 대한 반응이 그 발견을 설득력 있게 반박하지 못한다고 믿으며, 현재 기술이 복잡한 추론 작업을 신뢰성 있게 해결하지 못하고 있으며, 단순히 규모를 키우는 것만으로는 AGI에 도달할 수 없다고 제안합니다. 전반적으로 이 기사는 인공지능 시스템의 한계를 다루는 것이 중요하다고 강조하며, 유효한 비판을 간과해서는 안 된다고 말합니다.

새로운 방법인 내부 일관성 극대화(Internal Coherence Maximization, ICM)에 대한 내용이 다뤄지고 있습니다. 이 방법은 사전 훈련된 언어 모델을 인간의 지침 없이 개선하는 데 도움을 줍니다. 전통적으로 모델의 행동 방식은 인간이 지정하지만, 고급 모델의 경우 이는 어려울 수 있습니다. ICM은 외부 감독에 의존하지 않고, 모델이 스스로 생성한 레이블을 사용하여 이러한 모델을 미세 조정합니다. 연구 결과, ICM은 여러 작업에서 인간의 지침을 사용하는 전통적인 방법과 동등하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 또한, ICM은 고급 모델의 훈련을 향상시켜 인간 감독 하에 훈련된 모델보다 더 나은 성과를 이끌어냅니다.

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닭 안경은 닭을 위한 작은 안경으로, 깃털 쪼기나 동족 포식과 같은 해로운 행동을 방지하기 위해 설계되었습니다. 이 안경은 블라인더와 달리 닭이 앞을 볼 수 있게 해줍니다. 일부 모델은 장미색 렌즈를 사용하여 혈액의 색깔을 숨기는 효과가 있다고 여겨져 공격적인 쪼기를 줄이는 데 도움을 줍니다. 이 안경은 셀룰로이드나 알루미늄과 같은 재료로 만들어졌으며, 스트랩이나 후크를 이용해 다양한 방법으로 부착할 수 있습니다.

닭 안경은 1903년에 처음 특허를 받았고, 20세기 초에 상업적으로 판매되기 시작했습니다. 주로 우편 주문이나 사료 가게를 통해 판매되었습니다. 이 안경은 쪼기 행동을 줄이기 위해 부리 다듬기라는 고통스러운 절차의 대안으로 사용되었습니다.

현재 주요 회사에서는 더 이상 생산되지 않지만, 닭 안경은 수집가들에게 여전히 관심을 받고 있습니다. 1970년대까지 사용되었으며, 한 발명가는 캔자스의 모든 닭이 이 안경을 착용해야 한다고 주장하기도 했습니다. 대중문화에서는 1950년대에 한 사업가가 텔레비전 게임 쇼에서 닭 안경을 선보이며 주목을 받았습니다.

"정수 선형 프로그래밍의 지난 50년: 최근 실용적 발전에 대한 집중"이라는 제목의 기사에서 프랑수아 클로티유와 이바나 류비치는 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP)의 발전과 진전을 다루고 있습니다. 저자들은 현대의 솔버가 크게 개선되어 물류, 금융, 통신 등 다양한 분야에서 복잡한 문제를 신속하게 해결할 수 있게 되었다고 강조합니다.

이 논문은 MILP 해결 방법의 주요 발전을 검토하며, 세 가지 주요 분야에 초점을 맞추고 있습니다: 분기 절단 방법, 단지크-울프 분해, 그리고 벤더스 분해입니다. 이러한 발전에도 불구하고 저자들은 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있다고 언급하며, MILP가 앞으로도 연구가 활발히 이루어질 분야임을 시사합니다.

전반적으로 이 기사는 MILP의 최근 실용적 발전에 대한 포괄적인 개요를 제공하면서도 이 분야에서의 지속적인 도전 과제를 인정하고 있습니다.

웨이모의 자율주행차와 같은 로봇택시는 높은 이용률과 낮은 인건비 덕분에 저렴해질 것으로 예상되지만, 현재는 그렇지 않은 상황이다. 최근 오비의 보고서에 따르면, 샌프란시스코에서 3월부터 4월까지의 가격 데이터를 분석한 결과, 웨이모의 요금이 우버와 리프트보다 더 비쌌다. 웨이모의 평균 요금은 20.43달러로, 리프트의 14.44달러와 우버의 15.58달러보다 높았다.

비록 가격이 더 비쌌지만, 웨이모는 여전히 인기가 많아 주당 25만 건의 유료 탑승을 제공하고 있다. 많은 고객들이 자율주행차를 타는 신선함 때문에 추가 비용을 지불할 의향이 있으며, 70%는 전통적인 차량 공유 서비스보다 자율주행차를 선호한다고 응답했다. 그러나 안전 문제는 여전히 큰 우려 사항으로, 74%의 승객이 이를 가장 큰 걱정거리로 꼽았다.

웨이모의 요금은 우버와 리프트보다 덜 변동성이 있어 비용의 차이가 더 크게 나타난다. 웨이모에서의 짧은 여행은 다른 플랫폼보다 상당히 비쌀 수 있으며, 긴 대기 시간도 요금을 높이는 요인이 된다. 일부 고객들은 더 많은 비용을 지불하는 것에 주저하지만, 많은 이들은 자율주행차를 타는 독특한 경험에 끌리고 있다.

이 플랫폼에서 추천을 하려면 먼저 몇 가지 행동을 통해 15점의 평판 점수를 얻어야 합니다. 추천은 질문이나 답변이 유용하다는 것을 나타냅니다. 나중에 게시물을 다시 참고하고 싶다면 저장할 수 있습니다.

주된 논의는 페아노 산술(PEANO Arithmetic, PA)이 "굿스타인 수열이 결국 0에 도달한다"는 것을 증명할 수 있는지에 대한 것입니다. 굿스타인 수열은 정의된 수열로, 복잡할 수 있습니다. PA는 이러한 수열의 특정 사례를 증명할 수 있지만, 모든 자연수에 대한 일반적인 진술을 증명하는 데 어려움을 겪습니다. ZF 집합론과 같은 더 강력한 시스템은 전체 정리를 증명할 수 있습니다.

대화는 또한 PA가 계산과 증명을 처리하는 방법을 탐구하며, 복잡한 수학적 및 논리적 개념을 인코딩할 수 있는 능력을 강조합니다. PA의 증명 능력을 향상시키는 균일 반사 스키마와 같은 필요한 확장에 대해서도 고려합니다.

요약하자면, 이 글은 굿스타인 수열, 페아노 산술, 그리고 수학적 진술을 증명하는 방법 간의 관계를 논의하며, PA의 한계와 특정 증명에서 더 강력한 시스템의 필요성을 강조합니다.

파이널 카트리지 III 프리저는 코모도어 64를 위한 혁신적인 도구로, 사용자들이 프로그램이나 게임을 일시 정지하고, 치트 코드를 적용하며, 컴퓨터의 상태를 저장해 나중에 다시 시작할 수 있게 해줍니다. 이러한 기능은 코모도어 64의 수명을 연장하는 데 기여했으며, 원래 설계를 넘어서는 기능성을 제공했습니다.

이 카트리지의 주요 기능 중 하나는 울티맥스 모드입니다. 이 특별한 모드는 카트리지가 C64의 메모리를 제어할 수 있게 해주며, 프리저의 작동에 필수적입니다. 이 모드에서는 카트리지가 자신의 ROM에 접근할 수 있지만, 대부분의 C64 RAM은 비활성화됩니다. 또한, 프리저는 비가리기 인터럽트(NMI)를 사용하여 프리저 버튼이 눌렸을 때 C64의 작업을 중단합니다. 이 과정은 현재 진행 중인 명령에 방해가 되지 않도록 타이밍을 고려해야 합니다.

C64를 동결하는 과정은 CPU의 타이밍 문제와 메모리 접근 문제로 인해 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 버튼이 제대로 관리되지 않으면 버튼 바운스 현상으로 인해 여러 번의 인터럽트가 발생할 수 있습니다.

프리저 버튼을 누르면 카트리지는 C64의 현재 상태를 캡처하여 중요한 레지스터를 백업하고 추가 옵션을 위한 메뉴를 표시할 준비를 합니다. 이 과정에서 제한된 메모리를 효율적으로 사용하며, C64 RAM을 사용하지 않고도 메뉴를 표시하는 기술을 활용합니다.

프리저는 디스크나 테이프에 백업을 생성할 수 있어 필수 프로그램 데이터를 저장하고 사용자가 나중에 작업을 복원할 수 있도록 돕습니다. 또한, 카트리지에는 게임 코드를 수정하여 게임을 더 쉽게 진행할 수 있게 해주는 게임 트레이너가 포함되어 있습니다. 고급 스크린샷 기능도 있어 다양한 모드에서 그래픽을 캡처할 수 있습니다.

파이널 카트리지 III는 코모도어 64의 구조에 대한 깊은 이해를 보여주며, 사용자가 컴퓨터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 1987년에 출시된 이 카트리지는 제한된 자원과 지식을 활용하여 코모도어 64의 가능성을 확장한 창작자들의 독창성을 잘 보여줍니다.

이 기사는 에리크 사티의 삶과 음악에 대해 다루고 있습니다. 사티는 "짐노페디"와 "그노시엔"과 같은 독특하고 영향력 있는 작품으로 유명한 작곡가입니다. 젊은 세대에게는 상대적으로 잘 알려져 있지 않지만, 많은 사람들이 이러한 작품을 광고나 영화 사운드트랙에서 접하며 대중문화의 일부분으로 인식하고 있습니다.

사티의 작품은 1887년부터 1895년 사이에 만들어졌으며, 대개 3분 정도의 짧은 곡들로 구성되어 있습니다. 그의 음악은 우울함과 기이함이 어우러진 특징을 가지고 있습니다. 세 곡의 "짐노페디"와 여섯 곡의 "그노시엔"은 단순함과 감정적 깊이로 주목받아 현대인의 감성을 자극합니다.

잘 알려진 작품 외에도 사티는 발레, 희극, 영화 음악 등 다양한 장르의 작품을 남겼습니다. 이는 그가 예술가로서 얼마나 다재다능했는지를 보여줍니다. 그는 고급 문화와 대중 음악을 혼합하여 자신의 복잡한 삶을 반영했습니다. 그의 삶에는 가톨릭과 보헤미안적 요소가 모두 포함되어 있습니다.

사티는 기이한 성격으로 유명했으며, 소박하게 살았지만 화려한 모습으로 자신을 드러냈습니다. 복잡한 연애사를 가지고 있었고, 젊은 예술가들에게 관대했습니다. 그는 종종 재치로 권력을 가진 사람들에게 도전하기도 했습니다. 전반적으로 사티의 삶은 그의 음악처럼 모순으로 가득 차 있었으며, 오늘날에도 여전히 관련성이 있고 사랑받고 있습니다.

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SSHTron은 SSH를 통해 플레이할 수 있는 다인용 라이트사이클 게임입니다. 게임을 시작하려면 다음 명령어를 입력하면 됩니다.

$ ssh sshtron.zachlatta.com

조작 방법은 WASD 키 또는 vim 키 바인딩을 사용하여 이동하며, 화살표 키는 피해야 합니다. 게임을 종료하려면 Escape 키나 Ctrl+C를 누릅니다.

7가지 색상 중에서 선택할 수 있습니다: 빨강, 초록, 노랑, 파랑, 마젠타, 청록, 흰색. 색상을 선택하려면 다음 명령어를 사용하세요.

$ ssh [color]@sshtron.zachlatta.com

선택한 색상이 사용 중일 경우, 랜덤 색상이 할당됩니다.

자신의 복사본을 실행하려면 다음 단계를 따르세요. 첫째, 프로젝트를 클론하고 해당 디렉토리로 이동합니다. 둘째, 비밀번호 없이 RSA 키 쌍을 생성합니다.

$ ssh-keygen -t rsa -f id_rsa

셋째, 의존성을 다운로드하고 컴파일합니다.

$ go get && go build

넷째, 게임을 실행하며 필요에 따라 포트를 조정합니다.

$ ./sshtron

도커를 사용하여 실행하려면 다음 단계를 따르세요. 첫째, 프로젝트를 클론하고 해당 디렉토리로 이동합니다. 둘째, 도커 이미지를 빌드합니다.

$ docker build -t sshtron .

셋째, 컨테이너를 시작합니다.

$ docker run -t -d -p 2022:2022 --restart always --name sshtron sshtron

라즈베리 파이를 사용할 경우 다음 명령어를 사용하세요.

$ docker build -t sshtron --build-arg BASE_IMAGE=resin/raspberry-pi-golang:latest .

보안 주의 사항으로, 악의적인 서버에 의해 악용될 수 있는 SSH 클라이언트 취약점(CVE-2016-0777)이 존재합니다. 게임을 시작하기 전에 SSH 클라이언트가 패치되었는지 확인하세요.

SSHTron은 오픈 소스이며 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

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독일의 유리히 연구소에 위치한 "주피터" 슈퍼컴퓨터는 유럽 고성능 컴퓨팅(EuroHPC) 이니셔티브에 따라 완공된 첫 번째 엑사스케일 시스템입니다. 주로 엔비디아 기술을 사용하고 있어 유럽의 칩 독립성 확보에 어려움이 있음을 나타내지만, SiPearl의 Rhea1 Arm CPU와 같은 일부 유럽 설계 부품도 포함되어 있습니다.

주피터는 처리 성능을 위해 CPU와 GPU를 결합하여 사용하며, 이전 모델인 "주얼스"와 유사합니다. 성능 벤치마크 기준으로 2025년 6월 발표된 Top500 슈퍼컴퓨터 목록에서 네 번째로 높은 순위를 기록한 GPU 부스터 모듈을 갖추고 있습니다.

이 시스템은 Rhea1 칩이 장착된 1,300개 이상의 CPU 노드와 엔비디아 H200 GPU가 장착된 많은 GPU 노드로 구성되어 있어 높은 계산 효율성과 에너지 효율성을 제공합니다. 주피터 아키텍처는 효율적인 데이터 처리와 저장을 가능하게 하며, 인상적인 읽기/쓰기 속도를 자랑합니다.

주피터의 총 자금 지원은 5억 유로로, 여러 유럽 기관의 기여가 포함되어 있습니다. 시스템의 성능 목표는 야심차지만, 특정 벤치마크에서 1 엑사플롭을 달성하기 위해서는 추가 노드가 필요할 수 있습니다. 전반적으로 주피터는 유럽의 슈퍼컴퓨팅 능력에서 중요한 발전을 나타냅니다.

Solidroad는 고객 경험을 개선하기 위해 설립되었습니다. 고객 경험이 종종 좋지 않아 지원 팀에 대한 비난과 예산 삭감으로 이어지는 문제를 해결하고자 합니다. 이 회사는 인공지능(AI)을 활용하여 고객과의 상호작용을 향상시키고 지원 팀의 효율성을 높이고 있습니다.

투자자들의 거절에도 불구하고 Solidroad는 눈에 띄게 성장했습니다. 수익이 거의 없던 시절에서 매달 수십만 건의 대화를 분석하는 단계로 발전하며 실제 고객 문제를 해결하겠다는 의지를 보여주고 있습니다.

Solidroad는 빠르게 배우고, 고객 중심의 사고를 가지며, 피드백에 개방적이고, 변화를 만들고자 하는 팀원을 찾고 있습니다. 직원들은 회사의 지분을 갖게 되며, 동기 부여가 된 동료들과 함께 일하고 고객 경험에서 중요한 도전에 맞서게 됩니다.

이 회사의 근무 문화는 자율성, 결과, 협업을 중시하며, 지원적이고 즐거운 환경을 조성합니다. Solidroad는 기업들이 고객 경험에 접근하는 방식을 혁신하고자 하며, 이 사명에 동참할 열정적인 인재를 초대합니다.

현재 마케팅, 사업 개발, 소프트웨어 엔지니어링, 영업 분야에서 샌프란시스코를 기반으로 한 채용 공고가 나와 있습니다.

로빈 맨리와의 인터뷰에서 NYU의 부교수인 레이프 웨더비는 그의 곧 출간될 책 "언어 기계"에 대해 이야기합니다. 이 책은 대형 언어 모델(LLM)이 언어와 인지에 대한 우리의 이해에 미치는 영향을 탐구합니다. 웨더비는 "잔여 인간주의"라는 개념을 비판하는데, 이는 학자들이 기계가 작업을 수행할 수 있지만 인간이 더 잘한다고 주장하는 사고방식입니다. 그는 이러한 사고방식이 LLM에 대한 우리의 이해를 제한한다고 믿습니다. LLM은 유창한 언어를 생성하지만 진정한 인지 과정을 결여하고 있습니다.

그는 다양한 언어 이론을 비교합니다. 촘스키의 구문론적 접근은 LLM을 단순한 속임수로 보지만, 통계적 관점은 그들의 출력을 인간의 글쓰기와 동일시합니다. 웨더비는 구조주의적 관점을 지지하며, 언어는 기호의 동적 시스템이라고 강조합니다. 그는 LLM이 언어와 계산이 근본적인 특성을 공유함을 보여줌으로써 전통적인 관점을 도전한다고 주장하며, AI에 대한 새로운 문화 이론의 필요성을 제기합니다.

웨더비는 LLM의 함의를 완전히 이해하기 위해 문학 이론과 인지 과학, 데이터 과학을 통합하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 구조주의가 이러한 통합에 기여할 수 있다고 믿으며, 이는 인간과 기계의 경계에 얽매이지 않고 의미의 시스템을 탐구합니다. 궁극적으로 그는 인문학이 AI와의 관계를 맺을 수 있는 세대적 기회를 보고 있으며, 현대 세계에서 언어, 계산, 문화가 어떻게 상호작용하는지를 깊이 탐구할 필요성을 강조합니다.

FileDB는 Bitcask 모델에서 영감을 받은 키-값 저장소입니다. Zig 언어로 구현되었으며, 메타데이터 관리를 위해 로그 구조의 해시 테이블을 사용하고 새로운 레코드를 추가하기 위해 디스크 파일을 열어 둡니다.

FileDB의 주요 특징 중 하나는 메타데이터 관리입니다. 이 시스템은 파일 내 레코드의 정확한 위치를 추적하여 매우 빠른 검색 속도(O(1) 시간)를 제공합니다. 또한, 새로운 레코드를 추가하기 위해 하나의 파일을 열어 두고 필요할 때 파일을 회전시킵니다. 정기적으로 구 파일을 병합하는 압축 과정과, 디스크 파일을 정기적으로 또는 필요에 따라 업데이트하는 동기화 과정도 포함되어 있습니다. 메타데이터는 레코드 크기와 관계없이 메모리에서 일정한 크기를 유지합니다.

기본 작업으로는 init()을 통해 FileDB를 초기화하고, deinit()으로 정리합니다. 데이터 관리는 put()으로 키-값 쌍을 추가하고, get()으로 키를 통해 값을 검색하며, delete()로 키-값 쌍을 삭제하고, list()로 저장된 모든 키를 가져옵니다. 현재 데이터를 디스크에 저장하기 위해 sync()를 사용하며, 해시 맵을 생성하고 로드하는 방법도 제공합니다.

FileDB는 Redis 명령과 호환되는 클라이언트를 포함하고 있어, 값 설정 및 검색과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 성능 벤치마크 테스트 결과, 높은 처리량을 보여주었습니다. 값 설정 시 최대 14,375 요청을 초당 처리할 수 있으며, 값 검색 시 최대 104,877 요청을 초당 처리할 수 있습니다.

이 개요는 FileDB의 효율적인 데이터 관리와 성능 능력을 강조합니다.

이 텍스트는 "라이트", "다크", "오토"라는 세 가지 모드를 언급하는 것 같습니다. 이는 기기나 애플리케이션의 화면 설정을 의미하는 것으로 보입니다.

라이트 모드는 밝은 배경에 어두운 텍스트가 특징입니다. 다크 모드는 어두운 배경에 밝은 텍스트가 표시됩니다. 오토 모드는 하루의 시간이나 주변 조명에 따라 자동으로 라이트와 다크 모드를 전환합니다.

이러한 모드는 사용자들이 화면의 외관을 조정하여 가독성과 편안함을 높이는 데 도움을 줍니다.

죄송하지만, 외부 링크나 메시지에 제공된 정보 외의 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 요약해드릴 내용을 여기에 붙여주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

이 글에서는 논리 프로그래밍에 대해 다루며, 절차적, 객체 지향, 함수형 프로그래밍과의 차이점을 강조합니다. 많은 프로그래머들이 후자의 세 가지 방식에 익숙하지만, 논리 프로그래밍은 특정 문제를 해결하는 데 효과적임에도 불구하고 여전히 덜 이해되고 활용되고 있습니다.

논리 프로그래밍은 다른 프로그래밍 스타일과 달리 명확한 입력과 출력을 가진 함수 대신 관계나 술어를 사용합니다. 이러한 방식에서는 입력과 출력 간의 엄격한 구분이 없습니다.

이 글에서는 Prolog를 예로 들어 논리 프로그래밍을 설명합니다. Prolog를 통해 성별이나 부모-자식 관계와 같은 사실을 정의하고, 성별과 부모 관계에 따라 아버지를 정의하는 규칙을 설정하는 방법을 보여줍니다.

규칙의 힘에 대해서도 설명합니다. 규칙은 관계를 재귀적으로 정의할 수 있어, 간단한 논리적 진술을 통해 복잡한 관계에 대한 쿼리를 가능하게 합니다. 예를 들어, 조상에 대한 질문을 할 수 있습니다.

저자는 Prolog 인터프리터를 구현하는 것이 복잡할 수 있지만, Python과 같은 호스트 언어 내에서 Datalog과 같은 더 간단한 논리 프로그래밍 언어를 사용하는 것이 더 실용적일 수 있다고 제안합니다. Datalog은 Prolog의 덜 복잡한 하위 집합으로, 데이터베이스에서 관계를 모델링하는 데 적합합니다.

Datalog 인터프리터를 Python으로 만드는 간단한 접근 방법도 설명합니다. 여기서는 변수, 술어, 규칙을 어떻게 표현하고, 핵심 추론 메커니즘을 어떻게 구현하는지에 중점을 둡니다.

저자는 전통적인 객체 지향 방법보다 관계 모델링에 있어 논리 프로그래밍의 장점을 강조합니다. 구현 과정은 예상보다 간단하다고 언급하며, 성능 개선의 기회도 존재한다고 말합니다.

전반적으로 이 글은 프로그래머들이 데이터 관계와 같은 특정 문제 해결 작업을 위한 강력한 도구로서 논리 프로그래밍을 탐구해보기를 권장합니다.

웨스트버지니아 대학교의 환경 미생물학 학생인 코린 헤이젤이 '페리글란둘라 클란데스티나'라는 새로운 곰팡이 종을 발견했습니다. 이 곰팡이는 아침 영광 식물에서 발견되었으며, 우울증, 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 중독 치료에 사용되는 LSD와 유사한 의학적 용도가 있을 것으로 기대됩니다.

헤이젤은 아침 영광 식물이 방출하는 보호 화학 물질을 연구하던 중 이 발견을 하게 되었습니다. 그녀는 교수인 다니엘 파나치오네의 도움을 받아 DNA 염기서열 분석을 통해 이 종을 확인했으며, 현재 곰팡이를 배양하는 방법을 연구하고 있습니다.

이 곰팡이는 에르고트 알칼로이드를 효율적으로 생산하는데, 이는 새로운 의약품 개발로 이어질 수 있습니다. 이러한 화합물은 고용량에서 독성이 있을 수 있지만, 여러 의학적 상태를 치료하는 데에도 사용됩니다. 헤이젤의 연구는 이러한 화합물을 의학과 농업에서 안전하게 활용할 수 있는 새로운 연구 방향을 열어줍니다. 그녀는 오랜 시간 동안 이 신비로운 곰팡이를 찾은 끝에 중요한 발견을 하게 되어 매우 기쁘게 생각하고 있습니다.

strace는 리눅스에서 시스템 호출을 추적하는 강력한 디버깅 도구입니다. 이 도구를 효과적으로 사용하기 위한 몇 가지 유용한 팁을 소개합니다.

먼저, strace -fintrCDTYyy -o strace.log -v -s128 ./binary 명령어를 사용하면 효과적인 추적이 가능합니다. 이 명령어의 각 옵션은 다음과 같은 의미를 가지고 있습니다. -f는 자식 프로세스를 추적하고, -v는 구조체에 대한 자세한 정보를 출력합니다. -s NUM은 출력할 최대 문자열 크기를 설정하며, -o는 출력을 로그 파일에 저장합니다. -yy는 파일 설명자에 대한 전체 정보를 보여주고, -Y는 프로세스 ID에 대한 명령어 이름을 표시합니다. -t는 타임스탬프를 포함하고, -T는 각 시스템 호출에 소요된 시간을 보여줍니다. -r은 상대적인 타임스탬프를 출력하며, -n은 시스템 호출 번호를 표시합니다. -i는 시스템 호출 중 명령어 포인터를 출력하고, -C는 마지막에 시스템 호출 수와 오류를 요약합니다.

또한, -k 또는 --stack-trace 옵션을 사용하면 시스템 호출과 함께 스택 추적을 표시할 수 있습니다. 이는 디버깅 정보로 컴파일된 경우 특히 유용합니다.

특정 시스템 호출만 선택적으로 추적하고 싶다면 -e 옵션을 사용할 수 있습니다. 이 옵션을 통해 네트워크 호출이나 메모리 관련 호출 등 특정 유형의 시스템 호출을 추적할 수 있으며, 성공적인 호출이나 실패한 호출로 필터링할 수도 있습니다. 특정 경로에 접근하는 호출을 추적하는 것도 가능합니다.

마지막으로, strace는 시스템 호출을 조작하여 결함을 시뮬레이션하거나 호출 동작을 수정할 수 있습니다. 이는 실패 시나리오를 테스트하는 데 유용합니다. 예를 들어, 특정 시스템 호출이 실패하도록 하거나 특정 값을 반환하도록 설정할 수 있습니다.

이러한 팁들은 리눅스 시스템 호출을 다룰 때 디버깅 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

이 텍스트는 웹사이트의 간단한 내비게이션 메뉴로 보입니다. 블로그, 프로젝트, 그리고 "현재"라는 섹션을 포함하고 있습니다. 복잡한 문장이나 용어는 없습니다.

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이 글에서는 리스프(Lisp)로 "진리 오라클"을 만드는 과정을 다룹니다. 이 프로그램은 임의의 수학적 명제가 참인지 여부를 판단하기 위해 설계되었습니다. 일차 논리에서의 결정 불가능성이라는 도전에도 불구하고, 특정 논리 원칙과 프로그래밍 개념을 활용하여 이 작업에 접근하는 방법을 설명합니다.

주요 개념으로는 첫째, 증명에서 정보 추출하기입니다. "또는"이나 "존재한다"는 명제를 증명할 때, 증명의 구조에서 특정한 진리를 도출할 수 있습니다. 둘째, 커리-하워드 대응 원칙이 있습니다. 이 원칙은 형식 논리의 증명과 타입이 있는 함수형 프로그래밍의 프로그램 간의 관계를 설명합니다. 논리적 명제가 타입에, 증명이 프로그램에, 그리고 여러 논리 연산(예: 함의, 결합, 분리)이 해당 프로그램 구조(예: 함수와 타입)에 어떻게 대응하는지를 보여줍니다.

셋째, 구성적 논리와 고전 논리의 차이를 강조합니다. 구성적 논리는 존재를 직접 증명해야 하지만, 고전 논리는 값을 명시적으로 식별하지 않고도 존재를 주장할 수 있는 비구성적 증명을 허용합니다. 넷째, Racket에서의 call/cc 함수에 대해 논의합니다. 이 함수는 비표준 제어 흐름을 가능하게 하여 프로그램이 예기치 않은 방식으로 작동하도록 합니다. 이는 진리 오라클의 맥락에서 특히 중요합니다.

결국 진리 오라클은 고전 논리의 함의와 call/cc의 특성 때문에 의도한 대로 작동하지 않음을 보여줍니다. 이로 인해 오라클이 미래의 입력을 아는 것처럼 보이는 이상한 행동이 발생합니다. 이는 논리와 계산의 복잡성을 비유적으로 표현한 것으로, 사용되는 논리 시스템의 성격에 따라 결과가 달라지는 "악마의 거래"와 같습니다.

이 글은 논리와 프로그래밍의 교차점을 탐구하며, 형식 논리 원칙이 프로그래밍 관행에 어떻게 영향을 미치는지를 보여주고, 이러한 관계에서 발생하는 한계와 역설을 드러냅니다.

Tailscale은 원활한 안전한 접근을 강조하지만, 잦은 로그인 요청은 작업을 방해하고 오히려 보안을 약화시킬 수 있습니다. Avery Pennarun은 지속적인 재인증을 요구하는 구식 접근 방식이 생산성을 저해하고 MFA 피로감이나 피싱과 같은 보안 위험을 초래할 수 있다고 주장합니다.

자주 로그인해야 하는 것은 사용자에게 불편을 주며, 이는 공격자가 자격 증명을 훔칠 수 있는 기회를 더 많이 만들 수 있습니다. 현대 보안은 사용자가 반복적으로 로그인하는 것보다 효과적인 접근 관리에 초점을 맞춰야 합니다. 기기 소유 여부는 필요할 때만 확인해야 하며, 정해진 일정에 따라 확인할 필요는 없습니다. 잦은 로그인이 아닌 지속적인 확인 방법이 사용자 불만 없이 더 나은 보안을 제공할 수 있습니다.

보안은 작업 흐름을 방해하지 않으면서 안전을 보장하는 방식으로 조용히 작동해야 합니다. Tailscale은 사용자 불편을 최소화하면서 보호를 강화하는 더 스마트하고 실시간 보안 조치를 지지합니다.

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이 글은 1900년대 초에 도입된 제르멜로의 선택 공리의 역사와 중요성에 대해 다룹니다.

배경으로는 칸토르가 모든 집합이 잘 정렬될 수 있다고 주장했지만, 이를 증명하는 데 어려움을 겪었다는 점이 있습니다. 제르멜로는 1904년에 선택 공리를 도입하여 이 주장을 증명했습니다.

제르멜로의 공리는 수학자들 사이에서 그 유효성에 대한 큰 논란을 일으켰습니다. 독일, 프랑스, 영국 등 여러 나라의 저명한 인물들이 이 논의에 참여했으며, 많은 이들이 회의적인 입장을 보였습니다.

초기 반대에도 불구하고, 선택 공리는 집합론과 위상수학을 포함한 다양한 수학 분야의 발전에 필수적이라는 점이 드러나면서 널리 받아들여졌습니다. 1930년대 후반에는 표준 수학 교육에 포함되었습니다.

그러나 일부 수학자들, 특히 브라우어와 같은 직관주의자들은 이 공리가 비구성적이라는 이유로 거부했습니다. 그들은 이 공리가 동기를 결여하고 있다고 보았습니다.

1967년에는 비숍이 구성적 수학에서 선택 함수가 존재한다고 제안하면서, 이전의 공리 거부에서 놀라운 변화가 있었습니다.

전체적으로 이 글은 현대 수학에서 선택 공리가 차지하는 중요한 역할과 그에 대한 지속적인 논쟁을 강조합니다.

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이 글에서는 100명이 각각 100달러를 가지고 시계의 틱 소리에 맞춰 무작위로 다른 사람에게 1달러를 주는 사고 실험을 다룹니다. 시간이 지나면서 모든 사람이 비슷한 금액을 가지기보다는 부의 불평등이 발생하게 됩니다.

첫 번째로, 무작위 분배에 대한 기대는 돈의 분포가 고르게 이루어질 것이라는 점입니다. 그러나 시뮬레이션 결과, 부의 불평등이 발생하고 지속된다는 사실이 드러났습니다.

두 번째로, 그래프 이론을 통해 이 과정을 모델링할 수 있습니다. 여기서 각 상태는 개인이 보유한 돈의 양을 나타내며, 부의 분포는 고르지 않습니다. 많은 사람들이 돈이 없는 상태보다 돈이 있는 상태가 더 자주 발생하기 때문입니다.

세 번째로, 부의 분포 확률에 대해 이야기합니다. 누군가가 매우 적은 돈을 가지게 될 가능성이 높으며, 어떤 개인이 보유한 최대 금액은 평균보다 더 클 경향이 있습니다. 이는 부가 축적되는 방식 때문입니다.

네 번째로, 유한 모델과 연속 모델 간의 논의가 있습니다. 유한 모델이 연속 모델로 근사될 수 있는지에 대한 논의는 가장 부유한 개인의 예상 부를 이해하는 데 복잡성을 더합니다.

마지막으로, 자금이 제한된 경우의 영향을 다룹니다. 만약 각 참가자가 1달러만 가진다면, 누군가가 파산할 가능성이 높아져 부의 분포에서 균일성이 깨지게 됩니다.

이 실험은 무작위 과정이 어떻게 부의 불평등을 초래할 수 있는지를 보여주며, 공정한 시스템이 항상 평등한 결과를 낳는다는 가정에 도전합니다.

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이 블로그 글에서는 두 가지 주요 주제를 다룹니다. 하나는 비주기 타일링과 관련된 새로운 수학적 발견이고, 다른 하나는 컴퓨터 과학에서 사용되는 알고리즘인 SAT 해결기입니다.

첫 번째 주제는 "모자"라는 형태입니다. 수학자 데이비드 스미스는 이 형태가 무한한 평면을 반복되지 않게 타일링할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 발견은 로저 펜로즈의 이전 연구를 바탕으로 하며, 펜로즈는 다트와 연을 이용해 비주기 타일링을 만들었습니다. 블로그에서는 모자를 사용하여 타일링과 관련된 문제를 해결하는 방법을 SAT 해결기를 통해 설명합니다.

SAT 해결기는 불리언 논리 문제를 해결하는 프로그램으로, 특정 조건을 만족하는 변수에 참 또는 거짓 값을 할당할 수 있는 방법이 있는지를 판단합니다. 이 글에서는 논리적 진술을 SAT 해결기가 처리할 수 있는 형식인 정규형으로 변환하는 방법을 설명합니다.

저자는 SAT 해결기를 사용하여 스도쿠 퍼즐을 푸는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 SAT 해결기의 기초적인 사용법을 익힐 수 있습니다. 이후에는 모자 형태를 사용하여 유한한 영역을 타일링하는 데 SAT 해결기를 적용하며, 해결기가 작동하기 위한 조건과 조항을 설명합니다.

또한 "거북이"라는 또 다른 형태가 발견되었습니다. 이 형태도 비주기적으로 평면을 타일링할 수 있으며, 모자와 관련이 있어 함께 사용할 수 있습니다.

"스펙트르"라는 새로운 타일도 소개됩니다. 이 타일은 대응하는 반타일 없이도 비주기적으로 평면을 타일링할 수 있으며, 모자와 거북이를 변형하여 만들어졌습니다. 블로그에서는 스펙트르의 특성과 모자, 거북이 간의 관계를 설명하는 정리를 제시하여 이들 형태 간의 변환이 가능함을 보여줍니다.

글에는 사용자가 모자, 거북이, 스펙트르를 사용하여 타일링을 실험하고, SAT 해결기를 통해 스도쿠 퍼즐을 푸는 인터랙티브 앱에 대한 링크도 포함되어 있습니다.

이 블로그는 여가 수학과 실용적인 컴퓨터 과학 응용 프로그램에 대한 통찰을 제공하며, 형태와 논리적 문제 해결 간의 연결성을 강조합니다.

타투는 재미있는 시각 요소와 실용적인 기능을 결합한 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 터미널에서 자주 발생하는 저대비 텍스트 문제를 해결하기 위해 웹 접근성 표준을 사용하여 텍스트 가독성을 향상시킵니다. 또한, 타투는 새로운 터미널 프로토콜을 지원하여 전통적인 ANSI 코드를 사용하지 않는 애플리케이션도 실행할 수 있도록 합니다. 기능적으로는 진지한 면이 있지만, 예술적인 디자인을 즐길 수 있도록 하는 것도 이 프로젝트의 목적입니다.

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OxCaml은 Jane Street에서 개발한 OCaml 프로그래밍 언어의 고급 버전입니다. 이 언어는 생산용 컴파일러 역할을 하면서 OCaml의 성능을 향상시키기 위한 개선 사항을 실험하는 플랫폼으로도 사용됩니다. 궁극적으로 이러한 개선 사항은 OCaml의 주요 언어에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.

OxCaml의 주요 목표는 다음과 같습니다. 첫째, 안전한 제어를 제공합니다. 이는 성능이 중요한 프로그램의 측면을 관리하는 안전한 도구를 제공하여 개발자가 올바른 코드를 더 쉽게 작성할 수 있도록 합니다. 둘째, 편리한 사용을 지향합니다. 복잡함에 압도되지 않으면서도 OCaml의 강력한 타입 추론 시스템을 유지하는 제어를 제공합니다. 셋째, 예측 가능한 성능을 목표로 합니다. 성능 특성을 명확히 하여 개발자가 자신의 코드가 어떻게 작동할지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

OxCaml의 설계 철학은 필요할 때만 확장을 추가하여 불필요한 복잡성을 피하는 것입니다. 모든 유효한 OCaml 프로그램은 OxCaml에서도 유효하므로 OCaml의 자연스러운 발전처럼 느껴집니다.

주요 확장 분야로는 두려움 없는 동시성, 즉 데이터 경합을 없애 안전한 동시 프로그래밍을 보장하는 도구가 있습니다. 메모리 레이아웃을 정의하는 옵션도 제공하여 성능을 개선합니다. 메모리 할당을 관리하는 도구를 통해 효율성과 예측 가능성을 높입니다. 또한 다형성 매개변수와 불변 배열과 같은 유용한 기능도 추가되어 있습니다.

OxCaml은 오픈 소스이며 연구자와 같은 실험적인 사용자들이 기능을 테스트할 수 있도록 초대합니다. 이 플랫폼은 확장 기능에 대해 안정성이나 이전 버전과의 호환성을 보장하지 않지만, 표준 OCaml과의 호환성은 유지됩니다. 패키지 관리, 편집기 통합, 코드 포맷팅 및 문서 생성에 대한 수정된 도구도 포함되어 있습니다. Jane Street는 표준 OCaml과 OxCaml 모두를 위한 라이브러리를 계속 출시하고 있으며, 일부 라이브러리는 확장으로 인해 OxCaml 전용입니다.

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저자는 자신의 경력 동안 멘토와 심지어 낯선 사람들로부터 받은 친절과 지원에 대해 회상합니다. 감사의 마음을 표현하고 다른 사람들을 돕고자 노력했지만, 그들은 불균형한 감정과 자신에게 영향을 준 사람들에게 더 직접적으로 보답하고 싶은 마음을 느낍니다. 특히 자신이 제공할 것이 적다고 느낄 때, 이러한 사람들에게 어떻게 의미 있게 보답할 수 있을지 조언을 구하고 있습니다. 저자는 다른 사람들이 어떤 형태의 감사가 의미 있었는지 듣고 싶어합니다.

알파벳이 소유한 자율주행 회사인 웨이모가 샌프란시스코에서 주요 승차 호출 서비스로 빠르게 자리잡고 있습니다. 2024년 8월까지 웨이모의 무인 택시 이용 건수는 77,000건에서 312,000건 이상으로 급증했으며, 이 중 30%는 지역의 소규모 기업에 이용되고 있습니다. 이러한 성장은 리프트와 우버에 영향을 미치고 있으며, 이들 서비스의 독립 계약자들은 승차 요청 감소로 어려움을 겪고 있습니다.

최근 데이터에 따르면 2023년 8월부터 2024년 4월까지 웨이모의 총 예약 건수는 샌프란시스코에서 리프트를 초과했지만, 우버는 여전히 시장의 대부분을 차지하고 있습니다. 웨이모는 1년이 채 되지 않는 기간에 시장 점유율을 0%에서 25% 이상으로 빠르게 늘리며, 도시에서 두 번째로 인기 있는 승차 호출 서비스가 되었습니다.

이러한 변화는 샌프란시스코의 많은 블루칼라 근로자들에게 경제적 영향을 미칠 수 있으며, 교통 분야에서 인공지능의 발전으로 인해 일자리가 대체될 가능성도 있습니다. 전반적으로 자율주행차의 증가가 전통적인 승차 호출 일자리의 미래에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

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저자는 20년 넘게 미루는 습관으로 어려움을 겪었고, 특히 이메일 작성 같은 작업에서 힘들어했습니다. 그러나 비디오 게임에 집중할 수 있는 자신을 발견하면서 게임이 왜 중독성이 있는지 탐구하게 되었습니다. 이 과정에서 비디오 게임이 자주 피드백을 제공하고 시작하기 쉬워서 플레이어를 계속 몰입하게 만든다는 것을 알게 되었습니다.

저자는 자신의 미루는 습관이 ADHD와 관련이 있다고 생각하고, 게임의 원리를 바탕으로 생산성을 높이는 시스템을 개발했습니다. 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 것을 추천하며, 이는 비디오 게임의 루프와 유사합니다. 또한, 진행 상황을 추적하기 위해 포스트잇을 사용하고, 작업을 완료한 후 포스트잇을 구겨버리는 것이 만족스러운 피드백을 준다고 설명합니다.

이 과정을 간소화하기 위해 저자는 포스트잇 대신 작업을 인쇄할 수 있는 열전사 영수증 프린터에 투자했습니다. 이를 통해 작업 완료의 효율성과 일관성이 높아졌습니다. 또한, 작업을 더 쉽게 관리하고 인쇄할 수 있는 맞춤형 소프트웨어도 만들었습니다.

주요 전략으로는 작업을 더 작은 부분으로 나누어 성취감을 느끼게 하고, 포스트잇을 사용하여 가시적인 피드백과 진행 상황을 추적하는 방법이 있습니다. 하루를 간단한 작업으로 시작하여 모멘텀을 쌓고, 효율적인 작업 관리를 위해 영수증 프린터를 활용하는 것도 포함됩니다.

이 시스템은 저자의 생산성을 크게 향상시켰으며, 특히 ADHD 관리에 효과적이었습니다. 저자는 다른 사람들도 이러한 방법을 시도해 보기를 권장하며, 곧 자신의 소프트웨어를 출시할 계획입니다.

"$100 햄버거"라는 용어는 일반 항공 조종사들 사이에서 사용되는 항공 용어로, 조종사들이 자주 하는 활동을 설명합니다. 이는 보통 두 시간 이내의 짧은 비행을 의미하며, 조종사가 가까운 공항으로 날아가 그곳의 식당에서 식사를 하고 다시 집으로 돌아오는 것을 말합니다. "$100"라는 표현은 원래 이 비행을 위해 Cessna 172와 같은 소형 항공기를 임대하는 비용을 나타냈습니다. 하지만 연료 가격 상승으로 인해 비용이 증가하여 현재는 시간당 95달러에서 180달러까지 다양해졌습니다.

캘리포니아의 샌프란시스코 만 지역과 같은 일부 지역에서는 조종사들이 다양한 목적지로 비행하여 식사를 하며, 햄버거보다 더 좋은 음식을 선택하는 경우가 많습니다. 호주에서는 "로튼 섬 번 런"이라는 예가 있습니다. 이 행사에서는 조종사들이 로튼 섬에 있는 제과점으로 날아가 핫 크로스 번을 사는 것으로, 매년 열리는 자선 행사로 자리 잡았습니다.

이 기사는 대형 언어 모델(LLM)이 어떻게 인간과 유사한 방식으로 사물의 표현을 개발할 수 있는지를 다룬 연구에 대해 설명합니다. 연구자들은 470만 개의 판단 데이터를 수집하여 1,854개의 자연 물체 간의 유사성을 분석했습니다. 그 결과, 모델들이 인간이 사물을 분류하는 방식과 유사한 안정적이고 해석 가능한 저차원 표현을 생성했다는 것을 발견했습니다. 이 연구는 모델의 표현과 사물 인식과 관련된 뇌 활동 간의 강한 일치를 보여주었습니다. 이는 LLM이 인간의 인지를 정확히 복제하지는 않지만, 중요한 유사점을 공유하고 있음을 시사합니다. 이러한 발견은 인공지능에 대한 우리의 이해를 발전시키고, 인공지능이 인간과 유사한 인지 과정을 모방할 수 있는 가능성을 제시합니다.

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그린 티 가비지 컬렉터 제안 요약

그린 티 가비지 컬렉터는 Go의 메모리 관리 방식에 대한 새로운 설계로, 성능을 향상시키고 가비지 컬렉션 중 CPU 오버헤드를 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 Go의 가비지 컬렉션은 메모리 지역성과 효율성에서 어려움을 겪고 있으며, 이 과정에서 메모리 접근에 많은 시간이 소모되고 있습니다. 그린 티는 객체를 개별적으로 처리하는 대신 더 크고 연속적인 블록으로 처리하여 메모리를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

새로운 설계에서는 '스팬'이라고 불리는 8 KiB 크기의 블록으로 메모리를 처리하는 병렬 마킹 알고리즘을 도입했습니다. 이 방식은 유사한 크기의 객체를 포함하여 메모리 접근 지역성을 개선하고 스캔 오버헤드를 줄입니다. 또한, 새로운 큐 시스템을 통해 스팬 간의 경쟁을 줄이고 병렬성을 높였습니다. 프로토타입은 특히 작은 객체에 초점을 맞추어 새로운 설계의 이점을 최대한 활용하고 있습니다.

초기 테스트 결과, 다양한 벤치마크에서 가비지 컬렉션에 대한 CPU 비용이 10-50% 감소한 것으로 나타났습니다. 특히 CPU 코어 수가 증가할수록 효과가 두드러졌습니다. 일부 벤치마크는 성능이 향상된 반면, 다른 벤치마크는 혼합된 결과를 보여 추가 최적화의 여지가 있음을 나타냈습니다.

앞으로 SIMD(단일 명령, 다중 데이터) 기술을 통합하여 가비지 컬렉션을 더욱 가속화할 가능성이 있으며, 이는 추가적인 성능 향상으로 이어질 수 있습니다. 그린 티 가비지 컬렉터는 Go의 현재 가비지 컬렉션 방식의 한계를 극복하고, 특히 고성능 및 다중 코어 환경에서의 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

해양 생태학 진전 시리즈(Marine Ecology Progress Series, MEPS)는 해양, 연안 및 하구 생태학에 중점을 둔 저명한 연구 저널입니다. 이 저널은 이러한 생태계에 대한 이해를 높이는 중요한 연구를 발표하며, 논문 수용률은 52.2%이고 평균 심사 기간은 216일입니다.

최근 MEPS에 발표된 연구는 플로리다 북부 걸프 해안의 해초 초원에 대해 다루고 있습니다. 해초 초원은 생물 다양성을 지원하는 중요한 서식지지만 인간 활동으로 인해 위협받고 있습니다. 연구자들은 해초와 관련된 연체동물을 이용해 이 생태계가 상대적으로 손상되지 않았는지를 평가했습니다. 그들은 21개 지역에서 최근 3,000년 동안의 화석 기록과 현재 살아있는 연체동물을 비교했습니다. 연구 결과, 살아있는 연체동물과 죽은 연체동물 간의 강한 일치가 나타났습니다. 이는 이 해초 초원이 인간의 활동에 의해 크게 영향을 받지 않았음을 시사합니다. 이 연구는 이러한 생태계를 보존하는 것이 중요하다는 점을 강조하며, 인간의 압력이 증가하는 상황에서 해초 서식지의 변화를 평가하는 기준으로 작용할 수 있음을 보여줍니다.

EDAN(Execution DAG Analyzer)은 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션에서 메모리 지연 민감도를 분석하기 위해 개발된 새로운 도구입니다. 컴퓨팅 시스템이 자원 분산 방식을 채택함에 따라, 메모리 접근 지연이 증가할 수 있어 성능에 영향을 미치는 문제가 발생합니다.

전통적인 메모리 지연 민감도 측정 방법은 종종 느리고 유연성이 부족하며, 특수 하드웨어나 복잡한 시뮬레이션에 의존합니다. EDAN은 이러한 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 도구는 프로그램의 실행 중 명령어 추적을 사용하여 실행 방향 비순환 그래프(eDAG)를 생성합니다. 이를 통해 애플리케이션의 메모리 지연 민감도를 추정할 수 있습니다. 이 방법은 효율적이며, 필요한 데이터를 수집하기 위해 단 한 번의 프로그램 실행만으로도 가능합니다.

EDAN은 이론적인 성능 한계를 계산하고 메모리 수준의 병렬성에 대한 통찰을 제공합니다. 이는 HPC 애플리케이션 최적화에 매우 중요합니다. 이 도구는 PolyBench, HPCG, LULESH와 같은 다양한 벤치마크에서 테스트되어 메모리 민감도 특성을 드러냈습니다. EDAN은 기존의 방법인 gem5에 비해 성능 분석에 소요되는 시간을 크게 줄여, 분석 시간을 며칠에서 한 시간 이하로 단축할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

또한, 이 논문에서는 메모리 접근에 대한 새로운 비용 모델을 도입하여 병렬 접근 수와 메모리 깊이를 모두 고려합니다. 이를 통해 메모리 접근 패턴이 성능에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다. EDAN이 생성한 지표는 gem5의 성능 측정 결과와 비교하여 검증되었으며, 다양한 벤치마크에서 증가한 메모리 지연이 미치는 영향을 예측하는 데 합리적인 정확성을 보였습니다.

분석 결과, 서로 다른 애플리케이션이 메모리 지연에 대해 다양한 민감도를 보인다는 사실이 드러났습니다. 이는 자원 할당 및 시스템 설계를 특정 애플리케이션의 요구에 맞추는 것이 중요함을 강조합니다. EDAN은 메모리 지연 민감도와 병렬성을 분석하여 HPC 애플리케이션의 성능을 이해하고 개선하는 혁신적이고 효율적인 도구를 제공합니다.

이 글에서는 저자가 후처리 기법을 사용하여 3D 그래픽을 향상시키는 과정을 다루고 있으며, 특히 볼류메트릭 조명에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

후처리와 볼류메트릭 조명에 대해 저자는 후처리가 3D 장면에 사실적인 조명과 분위기 효과를 추가하는 방법을 탐구합니다. 특히 볼류메트릭 조명은 나무나 건물과 같은 환경을 통해 보이는 빛의 기둥을 만들어냅니다.

레이마칭이라는 기법은 3D 공간에서 빛을 시뮬레이션할 수 있게 해줍니다. 저자는 이를 후처리와 결합하여 카메라의 위치와 장면 요소에 따라 빛 효과를 생성합니다.

다양한 좌표계, 즉 객체 좌표계, 월드 좌표계, 화면 좌표계를 이해하는 것은 빛 효과를 정확하게 렌더링하는 데 중요합니다. 글에서는 화면 좌표계를 월드 좌표계로 변환하는 방법을 설명합니다.

깊이 버퍼의 중요성도 강조됩니다. 깊이 버퍼는 빛이 물체를 통과하는 것을 방지하여 현실감을 높이는 역할을 합니다.

빛과 그림자를 형성하는 기법으로는 서명 거리 함수(SDF)가 사용되며, 그림자 맵핑을 통해 장면의 물체가 드리는 그림자를 정확하게 표현하는 방법이 소개됩니다.

성능 개선에 대한 논의도 포함되어 있습니다. 저자는 레이마칭 과정에서 단계 수를 줄이고 블루 노이즈 디더링을 사용하여 시각적 아티팩트를 제거하는 방법을 설명합니다.

다양한 창의적인 구현 사례도 소개됩니다. 예를 들어, 아치형 문을 통해 빛의 기둥이 들어오거나 소행성이 있는 우주 장면을 보여주며, 볼류메트릭 조명이 시각적 스토리텔링을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 보여줍니다.

저자는 글로벌 일루미네이션과 앰비언트 오클루전 같은 개념을 더 탐구하고 싶다는 의사를 밝히며, 3D 그래픽 지식을 계속 확장하고자 하는 열망을 드러냅니다.

전반적으로 이 글은 볼류메트릭 조명과 후처리 기법을 통해 3D 그래픽에서 인상적인 시각 효과를 달성하는 데 있어 예술적 창의성과 기술적 능력의 융합을 강조합니다.

Luxe는 다양한 플랫폼에서 2D 및 3D 게임을 만들기 위해 설계된 사용자 친화적인 게임 엔진입니다. 현재 Mac, Linux, Windows, 웹에서 사용할 수 있으며, 곧 콘솔 지원도 추가될 예정입니다. Luxe는 빠른 프로젝트와 장기적인 게임 개발 모두에 적합합니다.

Luxe의 주요 특징은 다음과 같습니다. 우선, 2D 게임 개발에 중점을 두고 강력한 도구를 제공하며, 3D 렌더링도 지원합니다. 또한, 게임 개발은 주로 Wren 프로그래밍 언어의 커스텀 버전을 사용하지만, 다른 언어도 사용할 수 있어 배우기 쉽습니다. Luxe는 게임 스튜디오에 의해 개발되어 실제 게임 제작에 필요한 기능을 충족합니다.

모듈형 디자인을 채택하여 개발자가 필요에 따라 도구와 시스템을 추가할 수 있어 불필요한 기능을 줄이고 집중할 수 있도록 돕습니다. Luxe는 빠른 반복과 효율적인 작업 흐름을 강조하여 개인 개발자와 팀 모두에게 접근성을 제공합니다. 또한, 특정 게임 유형에 맞춘 커스텀 편집기와 도구를 쉽게 만들 수 있는 기능도 갖추고 있습니다.

현재 Luxe는 미리보기 단계에 있으며, 사용자들은 업데이트를 받기 위해 가입하고 커뮤니티에 참여하여 지원과 협업을 받을 것을 권장합니다.

이 연구는 우리가 경험하는 3D 공간이 시간에 따라 양자 측정이 단일 큐비트(양자 정보의 기본 단위)와 상호작용하는 방식에서 발생할 수 있음을 보여줍니다. 흥미롭게도 이러한 양자 측정의 패턴은 큐비트의 초기 상태에 의존하지 않아서 관찰자들이 초기 조건을 알지 못하더라도 기하학적 정보를 수집할 수 있습니다. 이는 공간이 이러한 양자 상호작용에서 비롯될 수 있음을 시사하며, 이 아이디어를 더 탐구하기 위해 간단한 모델을 만들게 됩니다.

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비즈니스 인사이더는 여러분이 알고 싶어할 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

최근 몇 년 동안 제품 품질과 프로그래머의 효율성을 높이기 위해 자동으로 버그를 찾아주는 도구와 프로그래밍 언어에 대한 관심이 커지고 있습니다. 전통적인 정적 타입 시스템은 많은 수작업 주석을 요구하여 번거롭습니다. 이를 해결하기 위해 현대 언어는 타입 추론을 점점 더 많이 활용하고 있으며, 이는 이러한 주석의 필요성을 최소화합니다.

힌들리-밀너 시스템은 널리 사용되는 타입 추론 방법이지만, 서브타입 지원이 부족합니다. 스티븐 돌란의 2016년 박사 논문에서는 대수적 서브타이핑을 소개했는데, 이는 서브타이핑을 가능하게 하지만 복잡하고 구현하기 어렵습니다. 저자는 이를 간소화하기 위해 더 빠르고 사용자 친화적인 개선된 시스템인 큐빅 바이유니피케이션을 도입하고, 실제 코딩 예제를 통해 설명할 계획입니다.

타입 추론의 중요성은 힌들리-밀너와 달리 타입이 반드시 같아야 하는 것이 아니라 호환성을 보장하여 혼란스러운 타입 오류를 줄이고 프로그래밍의 유연성을 높인다는 점입니다. 서브타입 추론은 수작업 주석 없이 새로운 프로그래밍 스타일과 타입 시스템을 가능하게 하여 언어 설계자들이 고급 정적 분석 기법을 탐구할 수 있게 합니다. 이는 사용자에게 부담을 주지 않으면서 안전성을 향상시킵니다.

하지만 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 첫째, 큐빅 바이유니피케이션은 힌들리-밀너에 비해 시간 복잡도가 더 나쁘지만(O(n³)), 많은 인기 있는 언어들이 더 복잡한 타입 시스템을 가지고 있기 때문에 큰 장벽은 아닙니다. 둘째, 많은 기존 코드베이스가 수동 타입 주석을 사용하고 있어 완전한 주석 없는 시스템의 이점을 제한합니다. 그러나 선택적 주석을 허용하는 시스템은 여전히 유리할 수 있습니다.

저자는 독자들이 큐빅 바이유니피케이션 개념을 복잡함 없이 보여주는 간단한 프로그래밍 언어인 CubiML을 만드는 과정을 안내할 것입니다. CubiML의 문법은 다음과 같습니다. 불리언과 조건문은 if 문을 위한 표현식 형식을 사용하고, 레코드와 필드는 다른 언어의 객체와 유사합니다. 함수는 단일 인수로 정의되며, 레코드를 통해 여러 인수를 허용합니다. let 바인딩을 통해 값은 나중에 사용할 수 있도록 바인딩할 수 있으며, 재귀 정의도 지원합니다. 케이스 타입은 런타임 데이터에 기반한 타입 안전한 결정을 위해 구현됩니다.

다음 포스트에서는 컴파일러의 프론트 엔드 구현을 계속 진행할 예정입니다.

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덴마크 디지털부는 마이크로소프트 소프트웨어를 사용하지 않고 리눅스와 리브레오피스 같은 오픈소스 대안으로 전환할 계획입니다. 이 변화는 다음 달부터 부서 직원의 절반을 대상으로 시작되며, 가을까지 완전히 시행될 예정입니다. 이번 조치는 비용 절감과 미국 소프트웨어 의존도를 줄이기 위한 것입니다. 카롤린 스테이지 장관은 새로운 4개년 전략에서 "디지털 주권"의 중요성을 강조했습니다. 또한, 부서는 곧 공식 지원이 종료될 윈도우 10 관리에 따른 비용을 피하고자 하고 있습니다. 그러나 스테이지 장관은 전환이 너무 어려운 경우 마이크로소프트로 쉽게 돌아갈 수 있다고 언급했습니다. 코펜하겐과 아르후스 같은 덴마크의 다른 도시들도 미국 기술 기업에 대한 의존도를 줄이기 위해 비슷한 변화를 계획하고 있습니다.

2025년 6월 12일, 여러 Google Cloud Platform(GCP) 제품에서 심각한 서비스 문제가 발생하여 API 요청에서 오류가 증가했습니다. 이 사건은 태평양 표준시 기준 오전 10시 51분경에 시작되어 약 3시간 동안 지속되었으며, 전 세계적으로 다양한 서비스에 영향을 미쳤습니다.

사건 개요에 따르면, 여러 GCP 제품에서 서비스 문제가 발생하여 API 요청에서 503 오류가 증가했습니다. 문제의 원인은 서비스 제어 시스템에 도입된 새로운 기능에서 발생한 결함으로, 지역 정책 업데이트 중 시스템이 중단되었습니다. 이 결함은 빈 필드를 포함한 정책 변경으로 인해 발생했습니다.

Google의 사이트 신뢰성 엔지니어링 팀은 문제를 신속하게 파악하고 40분 이내에 수정 조치를 취했습니다. 그러나 지역에 따라 복구 시간이 달라졌고, 일부 지역에서는 인프라 과부하로 인해 지연이 발생했습니다. 사건 발생 약 한 시간 후에 초기 보고가 이루어졌지만, 일부 모니터링 시스템도 영향을 받았습니다.

Google은 시스템 아키텍처를 개선하고 오류 처리 방식을 향상시키며, 서비스 중단 시 사용자와의 소통을 강화할 계획입니다. 고객들은 영향을 받은 서비스에 간헐적인 접근 문제를 경험했지만, 기존 자원은 대체로 영향을 받지 않았습니다. Google은 이번 중단에 대해 사과하며, 향후 유사한 사건을 방지하기 위해 노력하겠다고 밝혔습니다.

Google Cloud는 사건의 근본 원인과 개선 조치를 상세히 설명하는 종합 보고서를 준비 중입니다. 사용자들은 클라우드 서비스 건강 대시보드를 통해 업데이트를 확인할 것을 권장합니다.

텍스트는 GPU에서 텍스트 렌더링의 발전에 대해 다루며, 품질과 효율성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 저자는 텍스트 렌더링 기술을 탐구해왔으며, 이전 방법들이 앨리어싱과 느린 성능 같은 문제로 인해 만족스럽지 않다고 느끼고 있습니다.

저자는 이전에 텍스트 렌더링을 위해 다중 채널 서명 거리 필드(Multi-Channel Signed Distance Fields, SDFs)를 사용했지만, 이 방법은 품질, 아틀라스 크기, 유연성, 단순성에서 한계가 있었습니다. 새로운 접근 방식은 글리프를 정의하는 베지어 곡선을 직접 사용하여, 이를 실시간으로 GPU에서 래스터화하는 것입니다. 이렇게 하면 텍스처로 미리 구워 넣는 대신 저장 공간을 줄이고 렌더링 품질을 향상시킬 수 있습니다. 특히 서브픽셀 앨리어싱을 통해 더욱 선명한 결과를 얻을 수 있습니다.

이 방법은 세밀한 글꼴을 더 잘 표현할 수 있게 해주며, 얇은 특징을 효과적으로 처리하고 시간이 지남에 따라 샘플을 축적하여 출력 품질을 개선합니다. 성능 최적화를 위해서는 이미 렌더링된 글리프를 재사용하는 시간적 축적 기법과 텍스처 아틀라스에서 공간을 효율적으로 할당하는 Z-순서 패킹 기법을 통합하고 있습니다.

저자는 모니터의 서브픽셀 구조를 고려하는 것이 중요하다고 강조하며, 이를 통해 프린지 현상을 방지하고 부드러운 렌더링을 달성할 수 있다고 설명합니다. 또한, 다양한 디스플레이에서 텍스트 렌더링을 개선하기 위해 소프트웨어에서 서브픽셀 구조에 대한 접근성을 높이고, 실시간 글리프 렌더링 기술에 대한 추가 탐구를 촉구하고 있습니다.

전반적으로 이 텍스트는 품질과 성능을 우선시하는 더 간단하고 효과적인 텍스트 렌더링 방법으로의 전환을 강조하며, 전통적인 텍스트 렌더링 접근 방식에서 흔히 발생하는 문제들을 해결하고자 합니다.

이 글에서는 소프트웨어 복잡성에 대한 세 가지 다른 관점을 소개합니다. 이들은 각각 리치 히키, 존 아우스터하우트, 그리고 잭 텔먼이라는 저명한 인물들입니다.

리치 히키는 복잡성을 단순함과 대조하여 설명합니다. 그는 단순함을 하나의 초점으로 정의하며, '쉬움'은 개인의 경험에 따라 달라지는 주관적인 개념이라고 강조합니다. 히키는 복잡성이 구성 요소의 수에서 오는 것이 아니라 요소들이 얽히는 것에서 발생한다고 주장합니다. 그는 단순함이 더 나은 이해, 쉬운 변경, 그리고 소프트웨어 설계의 유연성을 가져온다고 말합니다.

존 아우스터하우트는 복잡성을 소프트웨어 시스템을 이해하고 수정하기 어렵게 만드는 요소로 봅니다. 그는 '명확성'이라는 개념을 도입하여 개발자가 코드를 얼마나 쉽게 이해할 수 있는지를 반영합니다. 아우스터하우트는 의존성과 불명확성을 복잡성의 주요 원인으로 지적합니다. 복잡성의 증상으로는 간단한 변경이 광범위한 코드 수정을 요구하는 '변경 증폭', 높은 인지 부담, 그리고 예기치 않은 의존성인 '알지 못하는 알지 못함'이 있습니다.

잭 텔먼은 복잡성을 설명의 관점에서 정의하며, 소프트웨어가 사용자 기대와 얼마나 잘 맞는지를 중점적으로 다룹니다. 그는 '놀라움'이라는 개념을 소개하여, 놀라운 정보가 청중의 사전 지식에 비해 얼마나 놀라운지를 설명합니다. 텔먼의 접근법은 소프트웨어의 다양한 구성 요소 간의 관계를 이해하고 명확한 설명의 필요성을 강조합니다.

이 세 가지 정의를 비교해보면, 히키의 관점은 더 객관적인 반면, 아우스터하우트와 텔먼의 관점은 주관적이며 사용자 경험에 초점을 맞추고 있음을 알 수 있습니다. 이 논의는 실제 상황에서 소프트웨어 복잡성을 인식하는 것이 중요하다는 점을 강조하며, 더 나은 이해가 팀 역학과 소프트웨어 설계를 개선할 수 있음을 시사합니다. 글은 복잡성에 대한 향후 논의가 예상되는 설명에 중심을 두어 소프트웨어 개발에서의 명확한 소통과 이해를 촉진할 것을 권장합니다.

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MUMPS는 1960년대에 의료 기록과 실험실 정보 시스템 관리를 위해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 통합된 거래 처리 데이터베이스를 포함하고 있으며, 미국의 의료 시스템에서 널리 사용되고 있습니다. 특히 Epic Systems는 많은 환자들에게 서비스를 제공하는 주요 사용자입니다.

MUMPS의 기원은 매사추세츠 종합병원에서 Neil Pappalardo, Robert A. Greenes, Curt Marble에 의해 병원 정보 시스템을 개선하기 위해 만들어졌습니다. 이 언어는 데이터에 대한 빠른 읽기 및 쓰기 접근을 가능하게 하는 독특한 통합 데이터베이스 언어를 가지고 있으며, 다중 사용자 응용 프로그램을 지원합니다. MUMPS는 지속적인 배열을 사용하는 계층형 데이터베이스 구조를 특징으로 합니다.

문법과 설계 측면에서 MUMPS는 효율성을 위해 짧은 명령어를 강조하며, 변수에 대한 독특한 범위 설정 방법을 사용합니다. 이 언어는 전역 변수(공유 변수)와 지역 변수(임시 변수)를 모두 지원합니다. MUMPS는 1977년에 표준화되었으며, 그 이후 여러 차례 개정을 거쳐 다양한 플랫폼과 응용 프로그램에서 사용되고 있습니다. 특히 의료와 금융 분야에서 많이 활용됩니다.

현재 MUMPS의 주요 사용자로는 미국 재향군인부와 여러 의료 IT 회사들이 있습니다. 오늘날 인기가 있는 구현체로는 InterSystems와 Greystone Technology가 있습니다. 그러나 MUMPS의 문법은 현대 프로그래밍 언어에 비해 구식이고 혼란스럽다는 비판도 있습니다. 또한, 허용적인 범위 설정 규칙은 데이터베이스 수정 시 오류를 초래할 수 있습니다.

MUMPS는 여전히 의료 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 많은 전자 건강 기록 시스템의 기반이 되고 있습니다. 다양한 기술 응용 프로그램에서도 계속해서 관련성을 유지하고 있습니다.

시계열 예측은 전통적인 통계 방법에서 "기초 모델"을 사용하는 방향으로 발전해왔습니다. 기초 모델은 대규모의 유연한 모델로, 다양한 데이터셋에 대해 광범위한 재훈련 없이 일반화할 수 있는 특징이 있습니다. 이러한 변화는 데이터가 지속적으로 변하는 환경에서 예측 과정을 단순화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

기초 모델은 자연어 처리의 발전에서 영감을 받아 여러 유형의 시계열 데이터를 처리할 수 있으며, 특정 데이터에 대한 사전 훈련 없이도 예측할 수 있는 제로샷 능력을 가지고 있습니다. 연구에서는 Amazon Chronos, Google TimesFM, IBM Tiny Time-Mixers, Datadog Toto와 같은 여러 기초 모델의 성능을 평가하여 다변량 예측 작업, 예를 들어 CPU 사용량, 메모리 소비, 요청 지연 시간 등을 예측하는 데 얼마나 효과적인지를 분석했습니다.

예측 정확도를 평가하기 위해 평균 절대 백분율 오차(MAPE)를 사용했습니다. MAPE는 해석이 용이하고 다양한 데이터 규모 간 비교가 가능하다는 장점이 있습니다. 연구에서는 실제 소매 애플리케이션에서 수집한 데이터를 사용하였으며, Kubernetes 포드 메트릭스를 중심으로 실제 운영상의 도전 과제를 반영했습니다.

결과적으로 Datadog Toto가 기초 모델 중에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 상관관계가 있는 데이터 입력을 효과적으로 처리했습니다. Amazon Chronos와 IBM Tiny Time-Mixers도 다양한 상황에서 좋은 성능을 나타냈습니다. 반면, Vector-ARIMA와 같은 전통적인 모델은 안정적인 환경에서는 경쟁력을 유지했지만, 더 많은 수동 조정이 필요했습니다.

기초 모델은 특히 동적이고 복잡한 데이터 환경에서 시계열 예측의 중요한 발전을 나타냅니다. 전통적인 모델이 특정 용도에서 여전히 가치가 있지만, 기초 모델은 현대 엔지니어링 팀이 활용할 수 있는 유연성과 효율성을 제공합니다. 이 기사는 이러한 모델에 대한 지속적인 탐색을 강조하며, 예측 능력을 더욱 향상시키기 위해 커뮤니티 내에서의 실험을 장려하고 있습니다.

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Wiyomi.com은 유튜브와 인공지능을 결합하여 모든 학습자를 위한 개인 튜터를 제공합니다. 이 도구를 개선할 수 있도록 피드백을 주시면 감사하겠습니다.

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펜주립대학교의 연구자들이 세계 최초의 2D 비실리콘 컴퓨터를 개발했습니다. 이 컴퓨터는 두께가 단 하나의 원자에 불과한 2차원 물질로 만들어졌습니다. 기존 전자기기의 표준인 실리콘 대신, 이 컴퓨터는 몰리브덴 디설파이드와 텅스텐 디셀레나이드라는 물질을 사용하여 작동에 필요한 트랜지스터를 생성합니다.

이러한 발전은 더 얇고, 더 빠르며, 에너지 효율이 높은 전자기기를 가능하게 합니다. 새로운 컴퓨터는 낮은 전력으로 간단한 논리 연산을 수행할 수 있으며, 최대 25킬로헤르츠의 주파수에서 작동합니다. 비록 이 속도가 전통적인 실리콘 기반 컴퓨터보다 느리지만, 전자기기 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다.

연구자들은 금속 유기 화학 기상 증착이라는 과정을 사용하여 필요한 물질을 성장시키고, 1,000개 이상의 트랜지스터를 성공적으로 제작했습니다. 또한, 이 컴퓨터의 성능을 현재의 실리콘 기술과 비교하기 위한 계산 모델도 개발했습니다.

이 기술을 최적화하기 위해서는 더 많은 작업이 필요하지만, 연구팀은 2D 물질의 발전이 실리콘 개발의 오랜 역사에 비해 빠르게 진행될 것이라고 믿고 있습니다. 이들의 연구는 여러 기관과 자금 지원 기관의 지원을 받고 있습니다.

저자는 자신이 매일 사용하는 맞춤형 텍스트 편집기를 공유합니다. 이 편집기의 주요 기능으로는 자동 완성과 탐색 도구가 있어 정의로 바로 이동할 수 있습니다. 또한, Tree-sitter를 이용한 구문 강조 기능과 Helix 편집기에서 영감을 받은 맞춤 색상 테마도 지원합니다. 매크로 기능과 Emacs의 org-mode와 유사한 빠른 작업을 위한 기능도 포함되어 있습니다.

이 프로젝트는 많은 계획 없이 빠르게 만들어졌으며, 텍스트 편집기 개념을 탐구하는 데 중점을 두었습니다. 간단하고 실험적인 구현 방식으로 제작되었습니다. 더 자세한 내용은 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

PCIe 6.0 SSD는 최대 32GB/s의 빠른 속도를 약속하지만, 소비자용 PC에서는 2030년까지 사용할 수 없다고 합니다. 실리콘 모션의 CEO인 월리스 C. 쿠오에 따르면, AMD와 인텔 모두 현재 이 기술 개발에 관심이 없어서 당분간 PCIe 5.0 SSD에 의존할 수밖에 없다고 합니다.

PCIe 6.0의 느린 채택은 복잡성, 높은 비용, 그리고 상호 운용성 테스트 부족 때문입니다. 데이터 전송 속도가 증가함에 따라 연결의 최대 거리가 줄어들어 메인보드에서의 구현이 복잡해지며, 특히 그래픽 카드에 어려움을 줍니다. 데이터 센터에서는 PCIe 6.0 리타이머와 같은 해결책을 찾을 수 있지만, 이러한 장비는 소비자용 PC에는 너무 비쌉니다.

현재로서는 PCIe 5.0이 SSD 업그레이드를 원하는 소비자에게 가장 좋은 선택입니다.

2024년 말, 연구자들은 크렘린이 지원하는 허위 정보 캠페인이 고급 광고 기술을 사용해 소셜 미디어의 검열을 우회하고 있다는 사실을 발견했습니다. Qurium의 보고서에 따르면 "Doppelganger"라는 네트워크가 존재하며, 이 네트워크는 복제된 웹사이트를 통해 친러시아 가짜 뉴스를 퍼뜨리고 있습니다. 이 네트워크는 "도메인 클로킹"이라는 방법을 사용하여 검색 엔진에는 다른 내용을 보여주고 사용자에게는 다른 내용을 보여줍니다. 이를 통해 더 오랫동안 온라인에 머물 수 있습니다.

Doppelganger의 인프라는 악성 웹 트래픽을 관리하는 VexTrio 시스템과 연결되어 있습니다. 또한 성인 데이팅 사이트와 같은 의심스러운 온라인 서비스를 홍보하는 LosPollos와 TacoLoco와 같은 기만적인 광고 네트워크와도 관련이 있습니다. LosPollos는 사용자가 푸시 알림을 수락하도록 속이는 교묘한 전술을 사용하여 잘못된 알림과 광고를 유도합니다.

조사 결과, 이러한 네트워크는 스위스에 본사를 둔 Adspro Group이라는 회사와 연결되어 있으며, 이 회사는 다른 기만적인 마케팅 관행과도 연관되어 있습니다. Adspro의 CEO는 부인했지만, 조사 결과는 이 네트워크와 조직 범죄, 특히 러시아와의 강한 연관성을 시사합니다.

전문가들은 이러한 광고 네트워크의 기만적인 관행이 소비자에게 수십억 원의 피해를 줄 수 있는 악성 소프트웨어와 사기로 이어질 수 있다고 경고합니다. 사용자들은 웹사이트에서 푸시 알림을 승인하지 않도록 하고, 브라우저 설정을 조정하여 이러한 요청을 차단하는 것이 좋습니다.

이 기사는 아시아 전역의 도시 디자인과 적응형 재사용에 대해 다루며, 건축가 칼빈 추아의 통찰을 중심으로 진행됩니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

싱가포르의 스트라타 몰은 개인 소유로 운영되며, 임대가 아닌 소유권 구조가 복잡합니다. 소유자 80%의 동의가 필요해 변화가 어렵고, 이로 인해 일부 소유자들은 자신의 상점을 은퇴 공간으로 여기기도 합니다.

일본의 농촌 부흥에 대해 추아는 칼 벵스의 작업을 강조합니다. 그는 일본의 버려진 집을 개조하여 관광지가 아닌 주거 공간으로 만들고 있습니다. 이러한 접근은 지역 사회의 활성화로 이어져, 몇몇 마을에서는 수십 년 만에 첫 출생이 이루어지기도 했습니다.

추아는 북한에서의 경험을 통해 건축적 제약을 언급합니다. 평양에서는 강철 부족으로 두꺼운 콘크리트 벽이 일반적이며, 이는 정치적 이념에 영향을 받은 독특한 미학을 반영합니다.

적응형 재사용의 미묘함에 대해 추아는 테이트 모던과 같은 유명 프로젝트도 중요하지만, 지역 문화를 진정으로 보존하고 지역 사회의 필요를 충족하는 커뮤니티 중심의 적응이 중요하다고 강조합니다.

추아의 작업 중 하나는 싱가포르에서 철거를 기다리는 공간의 임시 사용을 탐구하는 것입니다. 그는 이러한 임시 프로젝트를 통해 지역 사회의 참여를 촉진하고 있습니다.

추아의 실천은 디자인, 연구, 옹호를 결합하며, 민족지학적 방법을 사용해 지역 사회의 필요를 이해하고 도시 계획에 반영합니다.

그는 도시 디자인의 미래에 대해 신중한 낙관론을 가지고 있으며, 도시 개발에서 지역 사회의 정신과 구조적 보존을 결합하는 것이 중요하다고 강조합니다.

전반적으로 이 대화는 소유 구조, 자재 제약, 지역 사회의 필요에 의해 형성된 도시 환경의 복잡성을 아시아의 다양한 맥락에서 조명합니다.

확산 다리(diffusion bridges)는 복잡한 분포에서 샘플링하기 위해 사용되는 고급 딥러닝 방법입니다. 최근 연구에 따르면, 특정 기법을 사용해 그래디언트를 계산할 때 로그 분산(Log Variance, LV) 손실이 역 쿨백-라이블러(Reverse Kullback-Leibler, rKL) 손실보다 더 나은 성능을 보입니다. LV 손실은 일부 경우에 rKL 손실과 비슷한 결과를 낼 수 있지만, 확산 다리나 확산 과정이 학습될 때는 그렇지 않습니다. 연구자들은 LV 손실이 데이터 처리 원칙에 의해 잘 뒷받침되는 rKL 손실에 비해 견고한 최적화 기반이 부족하다고 주장합니다. 그들의 연구 결과는 특정 기법(rKL-LD)을 사용한 rKL 손실이 LV 손실과 관련된 문제를 피할 뿐만 아니라 실험에서 더 우수한 성능을 보여준다는 것을 나타냅니다. 또한, rKL-LD는 하이퍼파라미터 조정을 간소화하고 더 안정적인 훈련 결과를 제공합니다.

2025년 4월, 저자는 경매에서 로데슈바르즈 AMIQ라는 I/Q 변조 생성기를 45달러에 구입했습니다. 이 장치는 사용자 인터페이스가 없어 탐색과 수리에 대한 가능성으로 저자의 흥미를 끌었습니다.

AMIQ는 RF 응용을 위한 복잡한 신호를 생성할 수 있는 2채널 임의 파형 생성기입니다. 이 장치는 최대 105MHz의 속도로 두 개의 14비트 디지털-아날로그 변환기(DAC)에 샘플을 전송합니다. AMIQ는 일반적으로 R&S WinIQSim 소프트웨어를 사용하는 PC에서 파형 데이터를 외부로 제어해야 합니다.

AMIQ는 채널의 대칭 설계를 통해 변조 오류를 최소화합니다. 다양한 입력/출력 신호를 지원하여 유연성을 제공하며, 메모리 크기는 4M에서 16M 샘플까지 선택할 수 있습니다. 사용자는 I와 Q 출력 간의 지연을 조정하여 케이블 길이 차이를 보정할 수 있습니다.

WinIQSim 소프트웨어는 파형 생성 및 제어를 용이하게 하며, 여러 통신 프로토콜을 지원합니다. 일부 기능은 장치에 연결된 라이센스가 필요합니다.

AMIQ는 제어를 위한 표준 PC와 신호 생성 PCB로 구성되어 있습니다. 분해 결과, 진단 및 신호 모니터링을 위한 광범위한 테스트 포인트가 있는 깔끔한 PCB 레이아웃이 드러났습니다.

AMIQ는 유연한 DAC 클럭 시스템을 갖추고 있어 원하는 신호에 따라 클럭 주파수를 조정할 수 있습니다. 10MHz 기준 클럭과 정밀도를 위한 PLL을 사용하는 정교한 DAC 클럭 합성기를 사용합니다.

이 장치는 출력 신호의 지연을 정밀하게 조정할 수 있으며, 저왜곡을 위한 아날로그 디바이스 AD835 곱셈기를 사용하는 가변 이득 증폭기를 특징으로 합니다.

AMIQ는 성능을 모니터링하기 위한 내부 진단 시스템을 포함하고 있으며, 아날로그 멀티플렉서와 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 활용합니다. 효율적인 신호 분배를 위해 직렬 구성 시스템을 사용합니다.

현대 장치들은 상세한 회로도가 부족하지만, AMIQ는 잘 문서화된 예외로 남아 있어 탐색하기에 훌륭한 주제입니다. 저자는 이 장치의 내부 작동과 복잡한 설계에 대해 배우는 것을 즐겼습니다.

이 기사는 AMIQ에 대한 추가 정보를 위해 로데슈바르즈 문서 및 관련 자료에 대한 다양한 참고 문헌을 제공합니다.

나는 2023년 말에 프로그래밍을 배우기 시작했고, 정말 재미있게 하고 있다. 나 자신에게 도전하기 위해 큰 목표를 세우기로 했다. 바로 비트토렌트 클라이언트를 만드는 것이다.

이 글에서는 페아노 산술에서 곱셈의 개념과 수학에서 재귀 원리를 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 다룹니다. 저자는 많은 학생들이 이 원리를 이해하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 덧셈과 곱셈과 같은 산술 연산을 올바르게 정의하는 데 필수적이라고 언급합니다.

재귀 원리는 덧셈과 곱셈을 정의하는 데 매우 중요합니다. 이 원리는 기본 함수에서 이러한 연산을 구성할 수 있게 해주며, 유한한 것에서 무한한 것으로 확장됩니다. 저자는 곱셈을 단순히 "반복된 덧셈"으로 축소해서는 안 된다고 주장합니다. 곱셈을 이해하려면 재귀 원리를 깊이 있게 이해해야 하며, 이는 두 연산이 본질적으로 다르다는 점을 강조합니다.

저자는 K-12 교육 방법에 변화를 제안하지는 않지만, 교육자들이 수학 개념에 대해 잘못되거나 오해를 불러일으킬 수 있는 정보를 제공해서는 안 된다고 강조합니다. 글에서는 재귀와 그 연산 정의에서의 역할에 대한 확고한 이해가 고급 수학에 필수적이며, 유한한 것과 무한한 것 사이의 다리를 놓는 데 도움이 된다고 강조합니다.

결론적으로 저자는 곱셈이 어떻게 정의되는지를 명확하고 정확하게 이해할 필요가 있다고 주장하며, 교육자들이 수학 개념의 복잡성을 과도하게 단순화하지 않고 전달할 것을 촉구합니다.

클로드는 이제 향상된 연구 능력을 갖추고 있어, 웹 검색과 다양한 도구를 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 다중 에이전트 시스템을 통해 작업을 처리합니다. 이 시스템은 여러 개의 에이전트(대형 언어 모델)로 구성되어 있으며, 주 에이전트가 연구 과정을 조율하고 동시에 정보를 검색하기 위해 하위 에이전트를 생성합니다.

다중 에이전트 시스템의 주요 장점은 개방형 연구에 효과적이라는 점입니다. 이 시스템은 조사 중 발견된 내용을 바탕으로 접근 방식을 조정할 수 있어, 여러 방향으로 동시에 탐색할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 복잡한 주제에 대해 단일 에이전트 접근 방식보다 더 적합합니다.

성능 평가 결과, 다중 에이전트 시스템이 단일 에이전트 시스템보다 상당히 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났습니다. 특히, 방대한 정보 수집이 필요한 작업에서 그 효과가 두드러집니다. 예를 들어, 특정 연구 작업에서 다중 에이전트 설정이 90.2% 더 효과적이라는 결과가 나왔습니다.

이 시스템은 더 나은 토큰 사용을 가능하게 하여, 단일 에이전트의 능력을 초과하는 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 그러나 이로 인해 토큰 소비가 증가하게 되어 경제적 타당성이 우려되는 상황입니다.

연구 시스템은 주 에이전트가 다양한 작업을 위해 하위 에이전트를 생성하는 오케스트레이터-작업자 패턴을 사용합니다. 이 설계는 에이전트들이 순차적으로 작업하는 대신 병렬로 작업할 수 있게 하여 효율성을 높입니다.

효과적인 프롬프트 설계는 에이전트를 안내하는 데 매우 중요합니다. 작업을 명확히 정의하고 에이전트가 넓은 질문으로 시작한 후 점차 좁혀 나가도록 유도하는 것이 필요합니다. 프롬프트의 설계는 에이전트의 성과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템의 평가에는 비선형적 특성 때문에 복잡한 도전이 따릅니다. 에이전트가 정해진 단계를 따르는 것뿐만 아니라 원하는 결과를 달성하는지를 평가하는 것이 중요합니다.

신뢰할 수 있는 다중 에이전트 시스템을 구축하려면 상태 관리, 오류 처리 및 진행 중인 프로세스를 방해하지 않고 원활한 업데이트를 보장하기 위한 세심한 공학이 필요합니다.

이러한 도전에도 불구하고 다중 에이전트 시스템은 연구 작업을 향상시키고 사용자가 통찰력을 발견하며 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다.

QRKey는 개인 키를 안전하게 오프라인으로 백업하기 위해 QR 코드를 생성하고 복구하는 데 도움을 주는 명령줄 도구입니다.

주요 기능으로는 파일을 QR 코드로 변환하여 인쇄하거나 저장할 수 있는 기능이 있습니다. 또한, 나중에 QR 코드에서 파일을 복구할 수 있으며, 큰 파일을 여러 개의 QR 코드로 나누고 쉽게 복구할 수 있도록 유용한 메타데이터를 포함합니다.

파일을 QR 코드로 변환하려면 qrkey generate --in <file> --out file.pdf 명령어를 사용합니다. QR 코드에서 파일을 복구하려면 qrkey recover --in <file.txt> 명령어를 입력하면 됩니다. 대화형 복구를 원할 경우 qrkey recover를 사용하면 됩니다.

설치는 macOS의 경우 Homebrew를 통해 다음 명령어로 진행할 수 있습니다. brew tap techwolf12/tap와 brew install techwolf12/tap/qrkey를 입력하면 됩니다. Docker를 사용할 경우, docker run -v "$(pwd)":/mnt ghcr.io/techwolf12/qrkey:latest generate --in /mnt/testfile.txt --out /mnt/test.pdf 명령어를 실행하면 됩니다. 다른 시스템의 경우 설치 옵션은 릴리스 페이지를 확인하면 됩니다.

라이센스에 대한 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하시기 바랍니다.

쉘리에게 필요한 내용을 간단한 언어로 전달할 수 있습니다. 그녀는 적절한 명령어를 찾아서 그 기능을 설명하고, 직접 실행해 줍니다. 또한, 안전 장치가 마련되어 있어 사용자가 편안하게 사용할 수 있는 명령어만 실행할 수 있도록 도와줍니다.

Chatterbox는 Resemble AI가 개발한 오픈 소스 텍스트 음성 변환(TTS) 모델입니다. MIT 라이선스 하에 제공되며, 테스트 결과 ElevenLabs와 같은 폐쇄형 시스템보다 선호되는 것으로 나타났습니다.

Chatterbox의 주요 특징으로는 감정 표현을 조절할 수 있는 기능이 있어 더욱 생동감 있는 목소리를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 밈, 비디오, 게임과 같은 콘텐츠 제작에 적합하며, 지연 시간이 200ms 이하로 매우 빠른 성능을 제공합니다. 따라서 인터랙티브한 애플리케이션에 적합합니다.

기술적으로는 5억 개의 매개변수를 가진 Llama 백본을 기반으로 구축되었으며, 50만 시간의 정제된 오디오 데이터로 훈련되었습니다. 출력물에는 책임 있는 사용을 위한 워터마크가 포함되어 있습니다.

시작하려면 pip를 통해 설치할 수 있습니다: pip install chatterbox-tts. 또한 Python 3.11에서 소스에서 직접 설치할 수도 있습니다.

텍스트에서 음성을 생성하는 간단한 코드 스니펫을 사용하여 음성을 만들 수 있습니다. 목소리를 변경하려면 오디오 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

현재 Chatterbox는 영어만 지원합니다. 공식 Discord에 가입하여 다른 사용자와 연결하고 협력할 수 있습니다.

중요한 점은 이 모델을 책임감 있게 사용하고 유해한 콘텐츠를 생성하지 않도록 주의해야 한다는 것입니다.

소프트웨어를 더 쉽게 수정하고 사용자 친화적으로 만드는 아이디어에 대해 논의합니다. 컴퓨터 과학자 도널드 커누스가 제안한 두 가지 사례를 통해, 사용자들이 소프트웨어를 단순히 사용하는 것뿐만 아니라 기존 코드를 수정할 수 있어야 한다고 강조합니다. 커누스는 모든 사용자의 요구를 충족시키려는 단일 버전을 만드는 것보다, 사용자가 소프트웨어의 "마스터 버전"에 변경을 가할 수 있는 시스템을 선호합니다.

저자는 소프트웨어가 사용자가 수정할 것이라는 기대를 가지고 설계된다면, 더 간단하고 작아질 수 있다고 주장합니다. 현재 많은 프로그램은 수정과 유지보수를 복잡하게 만드는 기능들로 과부하 상태입니다. 저자는 의자에 새로 천을 씌우는 작업에 비유하며, 수정이 쉽고 사용자가 전문가가 아닐지라도 가능해야 한다고 강조합니다.

현재 소프트웨어에서 수정을 피하는 경향을 비판하며, 이는 편집을 어렵게 만드는 악순환을 초래한다고 지적합니다. 적은 수의 기능을 제공하면 수정이 쉬워져 사용자가 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 소프트웨어를 자신의 필요에 맞게 조정할 수 있을 것이라고 제안합니다.

저자는 사용자 추가 기능을 통합하는 대신, 개발자들이 코드 구조를 단순화하여 사용자 수정이 용이하도록 하는 데 집중해야 한다고 제안합니다. 전반적으로, 더 수정 가능한 소프트웨어 디자인을 실험하여 사용자 요구를 더 잘 충족시키는 방향으로 나아가야 한다고 권장합니다.