요약이 없습니다.

메모리얼 데이 주말 동안, 크리스 미친스키는 뉴욕의 미노우브룩 컨퍼런스 센터에서 논리 프로그래밍 워크숍을 조직했습니다. 이 행사는 즐거운 분위기 속에서 지원하는 참가자들로 가득했지만, 일반적인 학문적 도전에 직면했습니다. 즉, 똑똑한 사람들이 복잡한 문제를 해결하려고 했지만 그 문제들이 항상 즉각적인 필요와 일치하지는 않았습니다.

특히 주목할 만한 발표는 데니스 부에노가 진행한 ctdal에 관한 것이었습니다. ctdal은 Datalog에서 프로그램 분석에 중점을 두고 있습니다. 기술적인 어려움이 있었음에도 불구하고, 이 경험은 저자가 Rust로 사용 가능하고 효율적인 Datalog 인터프리터를 만들도록 영감을 주었습니다. 목표는 사실과 규칙을 효과적으로 처리할 수 있는 인터랙티브한 Datalog 시스템을 구축하여 사용자 경험과 성능을 향상시키는 것입니다.

계획에는 Datalog 소개가 포함되어 있으며, 여기에는 구문 분석, 사실 집합 유지, 규칙 평가 등이 포함됩니다. 저자는 이 과정을 간소화하고, 확장성과 스트리밍 같은 잠재적인 개선 사항에 대해 논의할 예정입니다.

Datalog은 입력된 사실로부터 결론을 도출하는 논리 규칙을 정의하는 언어로, 규칙의 구조는 머리와 몸체로 구성됩니다. 이 프로젝트는 사용자가 규칙을 입력하고 결과로 나오는 사실을 볼 수 있는 Datalog 셸을 구축할 예정이며, 시스템을 사용자 친화적이고 확장 가능하게 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

전반적으로 이 워크숍은 협업과 학습의 장이었으며, 저자는 다른 사람들도 이 인터랙티브 Datalog 도구 개발에 참여하도록 초대합니다.

이 글은 Oleg Kutkov이 작성한 것으로, Starlink Mini 단말기를 내장된 Wi-Fi 라우터 없이 직접 이더넷 연결로 작동하도록 수정하는 방법을 설명합니다. 이 수정은 맞춤형 네트워크 설정이 필요한 고급 사용자나 전력이 제한된 환경에서 유용합니다.

수정의 목적은 내장된 Wi-Fi 라우터를 제거하여 특별한 응용 프로그램에 대한 유연성을 높이는 것입니다. 이 가이드는 Starlink Mini 1 모델에만 적용되며, 이후 모델은 다를 수 있습니다. 단말기를 분해할 때는 스퍼저와 플라스틱 프라이 도구와 같은 도구를 사용하여 조심스럽게 진행해야 합니다. 단말기의 성능에 중요한 역할을 하는 금속판은 히트싱크와 EMI 차폐 역할을 하므로 제거하지 않아야 합니다.

단말기는 1 Gbps 이더넷 링크를 사용하며 12 VDC 전원 공급 장치에서 작동합니다. 이더넷 연결은 변압기 없이 직접 연결되며, 짧은 거리에서는 문제가 없습니다. Starlink 단말기는 위성과 연결되지 않았을 때 DHCP IP 주소를 제공합니다. 연결되면 클라이언트에게 CGNAT IPv4 주소와 링크 로컬 IPv6 주소를 할당합니다. 단말기에 직접 연결할 수 있는 장치는 하나뿐이며, 연결을 공유하려면 업스트림 라우터가 필요합니다.

사용자는 gRPC 인터페이스를 통해 연결 상태를 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다. 이 인터페이스는 연결 문제와 계정 상태와 관련된 유용한 상태 코드를 제공합니다. 이 글은 과열과 연결 문제를 피하기 위해 올바른 설치와 모니터링의 중요성을 강조합니다.

전반적으로 이 가이드는 내장 라우터를 우회하여 Starlink Mini 설정을 최적화하려는 사용자에게 단계별 접근 방식을 제공합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

1970년대 이전에는 소아 백혈병이 치명적이었고, 진단 후 5년 이상 생존하는 아이들은 10%도 안 되었습니다. 그러나 오늘날 부유한 국가에서는 백혈병에 걸린 아이들 중 약 85%가 생존하고 있습니다. 이러한 변화는 특히 급성 림프모구 백혈병(ALL)과 급성 골수성 백혈병(AML) 치료의 큰 발전 덕분입니다.

백혈병은 소아에서 가장 흔한 암으로, 주로 혈액과 골수에 영향을 미칩니다. 주요 유형은 ALL과 AML입니다. 1960년대에는 ALL에 걸린 아이들 중 5년 생존율이 약 14%에 불과했지만, 현재는 이 수치가 94%로 증가했습니다. AML의 경우 생존율은 14%에서 60% 이상으로 향상되었습니다.

치료 방법도 기본적인 편안한 돌봄에서 개인 환자에 맞춘 복잡한 화학요법으로 발전했습니다. 연구자들은 다양한 약물을 조합하고 면역요법과 같은 더 효과적인 방법을 사용하는 데 집중하고 있습니다. 대규모 연구 협력은 치료 기준과 결과를 개선하는 데 중요한 역할을 했으며, 보다 효과적인 임상 시험을 가능하게 했습니다.

유전적 변이를 이해함으로써 특정 백혈병 유형에 대한 표적 치료가 개발되어 생존율을 높이고 있습니다. 또한, 향상된 지원 치료는 치료로 인한 합병증을 줄여 아이들의 건강을 보호하는 데 도움을 주고 있습니다.

전반적으로 치명적인 진단에서 관리 가능한 치료로의 변화는 의학 연구와 협력의 힘을 보여줍니다. 그러나 이러한 발전에 대한 접근은 여전히 많은 지역에서 문제로 남아 있어, 모든 아이들이 효과적인 백혈병 치료를 받을 수 있도록 하는 글로벌 노력이 필요합니다.

요약이 없습니다.

오픈 소스 기술 개선 기금(OSTIF)이 웹 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 프레임워크인 루비 온 레일스에 대한 보안 감사 결과를 발표했습니다. 이 감사는 2024년 12월부터 2025년 3월까지 X41 D-Sec, GitLab, 그리고 주권 기술 기관의 도움을 받아 진행되었으며, 레일스의 보안을 강화하는 데 목적이 있었습니다.

감사 결과는 7개의 보안 문제를 발견했으며, 그 중 1개는 높은 위험을, 6개는 낮은 위험을 나타냈습니다. 보안을 개선하기 위한 6가지 권장 사항도 제시되었습니다. 보고서는 루비 온 레일스가 수년간 더 안전해졌음을 강조하며, 이는 강력한 커뮤니티 지원을 반영합니다. 그러나 감사 기간과 프로젝트 규모로 인해 모든 측면을 다룰 수는 없었고, 개선이 필요한 몇 가지 영역이 지적되었습니다.

기여한 개인과 기관에 대한 감사의 말이 전해졌으며, 독자들은 전체 감사 보고서와 관련 자료에 접근할 수 있도록 초대받았습니다. OSTIF는 오픈 소스 보안의 미래와 자신의 작업에 대해 논의하는 미팅을 통해 10주년을 기념하고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Text-to-LoRA (T2L)은 트랜스포머 모델을 신속하게 조정하는 방법입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

먼저, uv 도구를 설치해야 합니다. 그 다음, GitHub에서 T2L 저장소를 복제하고 필요한 의존성을 특정 명령어를 사용하여 설치합니다.

데모를 실행하기 전에 필요한 모델 체크포인트를 다운로드해야 하며, 이 과정에는 16GB 이상의 메모리를 가진 GPU가 필요합니다. 로컬에서 웹 인터페이스를 시작하거나 명령줄에서 작업 설명을 사용하여 LoRA 모델을 생성할 수 있습니다.

T2L은 SFT(지도 학습 미세 조정)와 재구성 방법을 사용하여 훈련할 수 있습니다. 다양한 아키텍처에서 T2L 모델을 훈련하기 위한 스크립트가 제공되며, 고성능 GPU를 사용할 경우 며칠이 걸릴 수 있습니다.

LoRA 모델을 생성한 후에는 제공된 스크립트를 사용하여 평가할 수 있습니다. 평가 결과에 따르면 T2L 모델은 여러 작업에서 기준 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.

알려진 문제로는 패키지 버전 차이와 모델의 비결정적 행동으로 인해 재현성에 대한 우려가 있습니다.

사용자들은 Hugging Face 데이터셋 서버와의 연결 문제를 겪을 수 있습니다. 모든 데이터셋이 로컬에 캐시될 때까지 훈련 스크립트를 재시도하는 것이 좋습니다.

이 요약은 T2L 프레임워크를 효과적으로 사용하는 데 필요한 핵심 단계와 정보를 담고 있습니다.

브라이언 베드포드가 트럼프 대통령에 의해 연방항공청(FAA) 수장으로 지명되었으나, 그는 자신의 경력에서 "상업용" 조종사 면허를 보유하고 있다고 잘못 주장해 왔습니다. 그는 현재 CEO로 있는 리퍼블릭 항공의 경력 소개에서 상업용, 다발 엔진, 계기 비행 자격을 보유하고 있다고 적었지만, POLITICO의 문의 후 이 내용은 수정되었습니다. FAA 기록에 따르면 베드포드는 개인 조종사 면허는 있지만 상업용 자격은 없습니다.

베드포드는 상업용 인증을 위한 일부 시험에 합격했지만, 상업 항공사 조종사라고 주장한 적은 없습니다. 교통부(DOT)는 베드포드가 상업 자격을 언급한 것은 행정적 실수라고 밝혔습니다. 이러한 논란에도 불구하고, 최근 리더십 문제로 인해 FAA의 안정성을 추구하는 상황에서 베드포드의 지명에 대한 큰 우려는 없는 상태입니다.

인준 청문회에서 베드포드는 공화당 상원 의원들로부터 찬사를 받았고, 민주당 의원들은 그의 조종사 자격 문제를 언급하지 않고 다른 안전 관련 주제에 집중했습니다. 그의 상업 자격에 대한 주장은 검토 후 리퍼블릭 항공 웹사이트의 여러 섹션에서 삭제되었습니다.

Tiny-Diffusion은 PyTorch를 사용하여 2D 데이터셋을 위해 특별히 설계된 확률적 확산 모델의 간단한 구현입니다. 훈련 옵션을 확인하려면 python ddpm.py -h 명령어를 실행하면 됩니다.

주요 과정으로는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 '전방 과정'으로, 1000개의 2D 점으로 구성된 데이터셋에 확산을 적용합니다. 이 과정에서 시각적으로 표현된 예시로는 공룡이 있습니다. 두 번째는 '역방 과정'으로, 훈련 데이터의 원래 분포를 복원하는 역할을 합니다.

실험 결과로는 몇 가지 중요한 발견이 있었습니다. 첫째, 학습률에 대한 모델의 출력이 매우 민감하다는 점입니다. 학습률을 조정함으로써 결과가 크게 개선되었습니다. 둘째, 데이터셋 문제로 인해 모델이 선형 데이터셋에서 선명한 모서리 대신 흐릿한 모서리를 생성하는 어려움이 있었습니다. 셋째, 시간 단계 수가 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있으며, 적은 시간 단계는 불완전한 그림을 초래합니다. 넷째, 분산 스케줄에 있어 2차 스케줄은 성능이 좋지 않으며, 코사인 또는 시그모이드 스케줄을 탐색하는 것이 추천됩니다. 다섯째, 숨겨진 층의 크기나 층 수를 변경해도 성능에는 큰 영향을 미치지 않았습니다. 마지막으로, 입력에 대해 사인 함수 기반의 임베딩을 사용하는 것이 학습에 도움이 되며, 특히 저차원 작업에서 효과적입니다.

모델은 Datasaurus Dozen의 Dino 데이터셋을 사용하며, HuggingFace와 다른 여러 구현을 참고했습니다.

Q-learning은 인기 있는 비정책 강화 학습 알고리즘으로, 현재 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 확장성에 어려움을 겪고 있습니다. 특히 장기적인 의사결정이 필요한 상황에서 더욱 그렇습니다. 강화 학습은 AlphaGo와 PPO와 같은 정책 기반 방법에서 큰 성공을 거두었지만, Q-learning을 포함한 비정책 방법은 실제 상황에 적용할 때 여러 도전에 직면합니다.

비정책 알고리즘은 기존에 수집된 데이터를 활용할 수 있어 샘플 효율성이 높지만, 정책 기반 알고리즘은 현재 정책에서 새로운 데이터를 요구합니다. 확장성은 알고리즘이 더 많은 작업을 동시에 처리하는 것이 아니라, 더 어려운 장기적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 의미합니다. Q-learning은 편향된 예측 목표로 인해 장기적인 문제를 해결하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이러한 편향은 시간이 지남에 따라 누적되어 효과적인 학습을 방해합니다.

최근 연구에 따르면, 표준 비정책 강화 학습 알고리즘은 데이터가 많아도 복잡한 작업을 효과적으로 해결하지 못했습니다. 의사결정의 지평을 줄이는 기술, 예를 들어 n-단계 반환이나 계층적 강화 학습은 확장성과 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 앞으로는 장기적인 문제를 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 알고리즘이 필요합니다. 모델 기반 강화 학습과 비정책 전략을 결합하거나 전통적인 Q-learning을 넘어서는 새로운 접근 방식을 탐구하는 것이 잠재적인 해결책이 될 수 있습니다.

Q-learning은 가능성이 있지만, 복잡한 실제 응용 프로그램에 적합하도록 확장성을 높이기 위해서는 상당한 발전이 필요합니다.

크롬 권한 팀은 웹 앱이 위치나 카메라와 같은 기능에 접근할 때 요청 방식을 간소화하기 위해 새로운 HTML 요소인 <permission>을 테스트하고 있습니다. 이 요소는 현재의 방법들이 사용자에게 불편을 초래하는 문제, 즉 "권한 스팸"을 해결하는 데 목적이 있습니다.

현재 웹 앱은 권한 요청을 위해 강제적인 방법을 사용합니다. 이러한 요청은 암묵적으로(처음 사용할 때 자동으로) 또는 명시적으로(메서드 호출을 통해) 이루어질 수 있습니다. 그러나 두 방법 모두 사용자에게 잦은 알림을 보여주어 불편함을 초래하는 단점이 있습니다.

사용자에게는 여러 가지 도전 과제가 있습니다. 첫째, 권한 스팸으로 인해 사용자는 자신의 상호작용 없이 나타나는 알림에 압도될 수 있습니다. 둘째, 브라우저는 이제 권한 요청을 표시하기 전에 사용자의 클릭과 같은 행동을 요구하므로 과정이 복잡해집니다. 셋째, 알림이 사용자가 간과하기 쉬운 영역에 나타날 수 있어, 특히 큰 화면에서는 더욱 그렇습니다. 넷째, 사용자는 권한 결정을 되돌리기 어려워 불만을 느끼는 경우가 많습니다.

<permission> 요소는 개발자가 권한을 선언적으로 요청할 수 있도록 하여 사용자에게 더 명확하게 전달합니다. 예를 들어, <permission type="camera" />와 같이 사용할 수 있습니다. 이 요소는 권한 유형을 지정하는 속성을 포함하고 있으며, 사용자의 이전 선택에 따라 텍스트를 자동으로 조정할 수 있습니다.

<permission> 요소는 인식 가능하고 접근할 수 있도록 특정 스타일 규칙을 가지고 있습니다. 또한 권한 상태에 따라 스타일링을 위한 특정 의사 클래스도 지원합니다. JavaScript와 통합하여 사용자 상호작용 및 권한 상태 변경을 처리하는 이벤트를 연결할 수 있습니다.

현재 <permission> 요소는 오리진 트라이얼 단계에 있으며, 개발자들은 크롬 버전 126부터 131까지(2025년 2월 19일 종료) 이를 테스트할 수 있습니다. 크롬 팀은 이 요소의 사용성에 대한 피드백을 받고 있으며, 다른 브라우저 공급업체와의 표준화 가능성에 대해 논의하고 있습니다.

이 새로운 접근 방식은 권한이 필요한 웹 애플리케이션과의 상호작용에서 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

MEOW(메타데이터 인코딩 최적화 웹파일)는 AI 애플리케이션을 위해 이미지의 메타데이터 저장 및 공유 방식을 개선하도록 설계된 새로운 오픈 소스 이미지 파일 형식입니다. PNG나 JPEG와 같은 이전 형식은 공유할 때 메타데이터가 손실되는 경우가 많지만, MEOW는 LSB 스테가노그래피라는 기술을 사용해 메타데이터를 이미지 픽셀에 직접 삽입합니다. 이 방식은 이미지 크기를 거의 동일하게 유지하면서 중요한 데이터가 손실되지 않도록 합니다.

MEOW의 주요 기능으로는 엣지 감지 맵, 텍스처 분석 데이터, 복잡성 점수, 주의 가중치 맵, 객체 관계 데이터, 그리고 미래 요구를 대비한 공간 예약이 있습니다. 엣지 감지 맵은 AI가 객체의 경계를 빠르게 식별하는 데 도움을 주고, 텍스처 분석 데이터는 표면 패턴과 재료 특성에 대한 정보를 제공합니다. 복잡성 점수는 이미지의 다양한 영역이 얼마나 많은 처리 능력을 요구하는지를 나타내며, 주의 가중치 맵은 AI가 얼굴이나 중요한 객체와 같은 부분에 집중해야 할 위치를 보여줍니다. 객체 관계 데이터는 이미지 내의 다양한 요소들이 어떻게 연결되어 있는지를 설명합니다. 마지막으로, 미래 요구를 대비한 공간 예약은 향후 AI의 필요에 맞춰 공간을 남겨둡니다.

MEOW 파일은 .PNG로 이름을 변경하여 일반 이미지 뷰어에서 열 수 있어 쉽게 채택할 수 있습니다. 이미지를 MEOW 형식으로 변환할 때 AI 전용 기능이 자동으로 생성되어 이미지의 AI 작업 활용도가 높아집니다. MEOW에 대한 피드백과 제안은 언제든지 환영합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

회고록 "재능 있는 하이츠미스"는 저자가 유명 작가 패트리샤 하이츠미스의 마지막 몇 달 동안 함께한 경험을 담고 있다. 저자는 스위스에 있는 하이츠미스의 집으로 이사하면서 그녀의 책들에 둘러싸여 불안한 감정을 느꼈다. 하이츠미스의 작품은 살인이라는 어두운 주제를 다루고 있었기 때문이다.

이 자리에 오기까지는 친구의 저녁 초대가 계기가 되었다. 저자는 하이츠미스가 도움을 필요로 한다는 이야기를 듣고, 그녀의 소설을 한 권밖에 읽지 않았음에도 불구하고 자원하여 일을 맡게 되었다. 그렇게 저자는 하이츠미스의 세계에 들어가게 되었고, 그녀의 기이한 성격, 건강 문제, 엄격한 일상 속에서 적응해야 했다.

하이츠미스는 은둔형 인물로 묘사되었고, 종종 자신을 고립시키며 저자가 그녀의 필요를 충족시키기를 기대했다. 저자는 문학적 천재이자 깊은 고통을 겪고 있는 사람을 위해 일하면서 책임감과 고립감에 시달렸다.

함께하는 동안 저자는 하이츠미스의 작품을 읽고 그녀의 삶에 대해 배우며, 복잡한 성격과 사랑과 수용에 대한 갈망을 이해하려고 애썼다. 짧지만 의미 있는 시간이 지나고 저자는 학업으로 돌아갔고, 그 후 하이츠미스의 건강은 급격히 악화되었다.

함께한 시간을 되돌아보며 저자는 하이츠미스가 차가운 외면과는 달리 사랑과 연결을 갈망했다는 결론을 내렸다. 이 회고록은 독특한 관계의 고난과 하이츠미스의 유산이 남긴 지속적인 영향을 강조하며, 그녀의 죽음 이후에도 여전히 그 여파가 느껴진다. 저자는 이후 하이츠미스의 집을 다시 방문했으며, 그곳이 알아볼 수 없을 정도로 변해버린 모습을 보며, 사람의 죽음 이후에 일어나는 변화들을 상징적으로 느꼈다.

로봇택시, 특히 웨이모의 자율주행차는 현재 우버나 리프트와 같은 전통적인 호출 서비스보다 더 비쌉니다. 최근 오비의 연구에 따르면, 웨이모의 평균 요금은 약 20.43달러로, 우버의 15.58달러와 리프트의 14.44달러보다 높습니다. 가격이 더 비쌌음에도 불구하고, 웨이모는 강한 수요를 보이며 네 개 도시에서 주당 25만 건의 유료 승차를 제공하고 있습니다.

연구 결과, 웨이모의 요금은 우버와 리프트보다 덜 변동적이고 더 다양하다는 것이 밝혀졌습니다. 이는 차량 수가 제한적이기 때문입니다. 이로 인해 짧은 거리의 요금이 더 비싸고 대기 시간이 길어지는 경향이 있습니다. 예를 들어, 웨이모의 승차는 짧은 거리에서 경쟁사보다 상당히 더 비쌀 수 있습니다.

오비는 승객들을 대상으로 조사한 결과, 70%가 전통적인 택시보다 자율주행차를 선호한다고 밝혔습니다. 그러나 안전 문제는 여전히 많은 사람들에게 중요한 우려 사항입니다. 비록 비용이 더 높더라도, 일부 고객은 자율주행차의 신기함과 편안함을 위해 조금 더 지불할 의향이 있는 것으로 나타났습니다. 이는 이 기술에 대한 관심이 커지고 있음을 보여줍니다.

웹 맵 타일은 지리 정보 기술의 중요한 발전을 나타내며, 사용자가 디지털 맵과 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 정적인 이미지 대신, 타일링 기술은 지리 데이터를 다양한 확대 수준에서 관리하기 쉬운 정사각형으로 나누어 동적으로 탐색할 수 있게 합니다. 이러한 변화는 지리와 지도에 대한 대중의 관심에 큰 영향을 미쳤습니다.

구글 맵이 맵 타일을 대중화한 것으로 알려져 있지만, 이 개념은 그 이전에도 존재했습니다. 특히, 로저 톰린슨의 캐나다 지리 정보 시스템(CGIS)은 1960년대에 타일 기반 구조를 사용했습니다. 이 기술은 모턴 매트릭스(또는 z-순서 곡선)를 활용하여 데이터 처리 효율성을 높이기 위해 개발되었습니다.

관련된 다른 개념으로는 쿼드 트리가 있습니다. 이는 1970년대 컴퓨터 과학 문헌에서 지리 데이터를 저장하기 위해 소개되었습니다. PRC 공공 부문과 와일드탠전트와 같은 여러 특허도 맵 타일 개념에 기여했지만, 이들 회사가 특허를 효과적으로 활용했는지는 불확실합니다.

1997년, 벨 연구소의 연구원 마이클 포트메실은 웹 맵을 위한 타일 기반 아키텍처를 설명하는 논문을 발표했습니다. 이는 구글 맵의 특허보다 앞선 것으로, 맵 타일의 아이디어가 특정한 한 주체에 의해 독점적으로 창조된 것이 아님을 보여줍니다. 오히려 이는 여러 연구자들의 아이디어가 모여 이루어진 결과입니다. 따라서 맵 타일의 발명을 구글 맵에만 귀속시키는 것은 이 분야에서 다른 이들이 기여한 바와 기초 작업을 간과하는 것입니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 웹사이트나 애플리케이션의 간단한 내비게이션 또는 메뉴 구조로 보입니다. 여기에는 "메뉴 닫기", "블로그", "프로젝트", "현재"와 같은 옵션이 포함되어 있습니다. 복잡한 문장이나 용어는 없으며, 사용자가 이용할 수 있는 메뉴 항목이 주요 내용입니다.

소프트웨어 복잡성에 대한 세 가지 관점을 다룬 글에서는 리치 히키, 존 아우스터하우트, 잭 텔먼의 의견을 소개한다. 각기 다른 사상가들이 소프트웨어의 복잡성을 어떻게 정의하고 해결할 수 있는지에 대한 독특한 시각을 제시한다.

리치 히키는 단순성을 "하나됨"으로 정의하며, 복잡성은 서로 얽힌 요소들에서 발생한다고 설명한다. 그는 "쉬움"과 "단순함"을 구분하는데, "쉬움"은 개인의 경험에 따라 주관적이며, "단순함"은 명확성에 기반한 객관적 개념이다. 복잡성은 이해와 변화의 과정을 어렵게 만들어 디버깅과 유연성에 도전 과제를 준다. 히키는 단순성이 더 나은 소프트웨어 설계로 이어진다고 강조한다.

존 아우스터하우트는 복잡성을 소프트웨어 시스템을 이해하거나 수정하기 어렵게 만드는 모든 것으로 정의한다. 그는 코드가 쉽게 이해될 수 있도록 해야 인지적 부담을 줄이고 혼란을 피할 수 있다고 강조한다. 아우스터하우트는 의존성과 불명확성을 복잡성의 주요 요인으로 지적한다. 그는 복잡성이 변화의 증폭(변경이 시스템의 여러 부분에 영향을 미치는 현상)과 인지적 부담(개발자가 관리해야 하는 정보)과 같은 증상으로 나타난다고 언급한다.

잭 텔먼은 복잡성을 소프트웨어를 이해하기 위해 필요한 모든 설명의 총합으로 정의하며, 특히 미래의 설명에 중점을 둔다. 그는 단순성이 청중의 기대에 따라 상대적이라는 점을 강조한다. 텔먼은 결합(coupling)이라는 개념과 예상치 못한 정보의 정도를 나타내는 "놀라움(surprisal)"이라는 개념을 소개한다.

비교해보면, 히키의 정의는 더 객관적인 반면, 아우스터하우트와 텔먼의 정의는 개인적인 경험을 반영한 주관적이다. 히키는 복잡성을 직접적으로 최소화하는 것을 믿는 반면, 아우스터하우트와 텔먼은 복잡성의 주관적 성격을 인정하고 이해를 향상시키는 데 집중한다. 텔먼의 정의는 소프트웨어 개발의 주관적 경험을 포괄하기 때문에 특히 효과적인 것으로 여겨진다. 저자는 복잡성에 대한 논의가 미래의 설명에 초점을 맞춰 소프트웨어 설계에서 더 나은 소통과 이해를 촉진할 수 있도록 해야 한다고 권장한다.

요약이 없습니다.

닭 안경은 닭을 위해 설계된 작은 안경으로, 닭의 깃털 쪼기나 서로 공격하는 행동을 예방하는 데 도움을 줍니다. 이 안경은 닭이 앞을 볼 수 있게 하면서도 피를 볼 수 있는 능력을 제한하여 공격적인 행동을 유발하는 것을 방지합니다.

닭 안경은 셀룰로이드나 알루미늄 같은 재료로 만들어지며, 일반적으로 두 개의 타원형 패널로 구성되어 닭의 부리에 맞춰 착용됩니다. 이 패널은 핀이나 스트랩으로 고정됩니다. 일부 모델은 장미색 렌즈를 사용하여 피를 가리는 효과가 있다고 알려져 있으며, 이는 쪼는 행동을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다고 여겨집니다. 닭 안경은 앞을 완전히 가리는 블라인더와는 달리 어느 정도 시야를 제공합니다.

닭 안경은 닭의 부리를 다듬는 고통스러운 절차의 대안으로 사용됩니다. 부리 다듬기는 쪼는 행동을 줄일 수 있지만 동물 복지 문제를 일으킬 수 있습니다. 빨간색 렌즈는 피를 숨기는 데 도움이 된다고 여겨졌지만, 이 믿음은 논란이 되고 있습니다.

닭 안경의 첫 특허는 1903년에 출원되었습니다. 20세기 초에 인기를 얻어 우편 주문 카탈로그를 통해 판매되었습니다. 1970년대까지 사용이 계속되었으며, 일부 농부들은 수천 마리의 닭에게 이 안경을 착용시키기도 했습니다.

닭 안경은 1955년 TV 프로그램 "What's My Line?"에 등장하여 그 독특한 제품으로서의 성격을 부각시켰습니다. 전반적으로 닭 안경은 닭의 공격적인 행동을 다루는 데 중요한 역할을 하며, 독특한 농업 도구로서 흥미로운 역사를 가지고 있습니다.

유럽우주국(ESA)이 주도하는 태양 탐사선인 솔라 오르비터가 태양의 남극에 대한 획기적인 관측을 수행했습니다. 이는 태양의 황도면 외부에서 촬영된 첫 번째 이미지로, 태양의 자기장, 태양 주기, 우주 날씨에 대한 이해를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

전통적으로 태양의 이미지는 태양의 적도 주변에서만 촬영되었습니다. 그러나 솔라 오르비터는 기울어진 궤도를 통해 새로운 각도에서 태양을 관찰할 수 있습니다. 2025년 3월까지 이 탐사선은 태양의 적도에서 17도 아래의 이미지를 포착하여 태양의 극에 대한 통찰을 제공했습니다.

세 가지 과학 장비를 사용하여 솔라 오르비터는 태양 최대기 동안의 태양 자기장의 혼란스러운 특성을 관찰했습니다. 이 시기에는 북쪽과 남쪽 자기장이 모두 존재하며, 이러한 혼란스러운 상태는 각 태양 주기 동안 잠깐 발생합니다. 이를 이해하는 것은 태양 활동을 예측하는 데 매우 중요합니다.

또한, SPICE 장비는 태양 물질이 얼마나 빠르게 이동하는지를 측정하는 데 중요한 발전을 이루었습니다. 이는 태양풍을 이해하는 데 필수적입니다. 이러한 관측 데이터는 현재 분석 중이며, 솔라 오르비터가 임무를 계속 수행함에 따라 더 많은 발견이 기대됩니다.

솔라 오르비터의 여정은 이제 시작에 불과하며, 향후 몇 년 동안 더 많은 데이터를 수집할 계획이 있어 태양 과학에 혁신을 가져올 것으로 보입니다.

요약이 없습니다.

아폴로 FDAI, 흔히 "8-ball"로 불리는 이 기기는 달 탐사 임무에서 우주비행사들에게 매우 중요한 도구였습니다. 이 기기는 우주선의 방향을 표시하고 조종을 안내하는 세 개의 노란 바늘로 구성되어 있습니다. 독특한 회전 구슬 메커니즘을 갖추고 있어 세 축에서 회전할 수 있으며, 자유롭게 움직이면서도 고정된 상태를 유지할 수 있는 디자인이 특징입니다.

FDAI 내부에서는 세 개의 모터가 구슬의 회전을 담당합니다. 하나는 롤을 위한 것이고, 나머지 두 개는 피치와 요를 위한 것입니다. 롤 모터는 프레임에 고정되어 있고, 피치와 요 모터는 구슬 내부에 위치해 있어 복잡한 움직임을 가능하게 합니다. 이 과정에서 전기 연결을 유지하는 슬립 링 덕분에 선이 엉키지 않습니다.

FDAI의 디자인은 초기 항공기 기기에서 발전하였으며, 항공 기술의 다양한 영향을 받았습니다. 항공 분야의 중요한 발전을 이룬 발명가 빌 리어가 아폴로를 위해 FDAI를 개발하였고, 이후 이 기술은 우주 왕복선 시뮬레이터에도 적용되었습니다.

전반적으로 FDAI의 디자인은 역사적인 혁신과 특정 임무에 맞춘 수정이 결합되어 있으며, 우주 여행에서의 중요성을 잘 보여줍니다. 이 글에서는 아폴로 FDAI와 우주 왕복선의 ADI(자세 지시기) 간의 차이점도 설명하며, 시간이 지남에 따라 기술이 어떻게 발전했는지를 강조합니다.

요약이 없습니다.

프랑수아 클로티유와 이바나 류비치의 "정수 선형 프로그래밍의 지난 50년: 최근 실용적 발전에 대한 집중"이라는 기사에서는 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP)의 지난 50년 동안의 발전을 다룹니다. MILP는 운영 연구에서 중요한 분야로, 현대의 솔버 덕분에 복잡한 문제에 대한 최적 솔루션을 신속하게 찾을 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 교통, 물류, 금융, 제조업 등 다양한 분야에서 성공적으로 적용되고 있습니다.

이 기사는 MILP 솔루션 방법의 최근 개선 사항, 특히 계산적 측면과 성능 향상에 중점을 두고 있습니다. 연구 결과는 가지치기 및 절단 방법, 단지크-울프 분해, 벤더스 분해의 세 가지 주요 섹션으로 구성되어 있습니다. 저자들은 또한 MILP에서 여전히 존재하는 도전 과제와 향후 연구 기회에 대해서도 언급하고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 MILP의 빠른 발전과 이 분야에서 여전히 존재하는 문제들을 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 벨기에 예술가 에르제와 중국 조각가 장충런 사이의 깊은 우정을 다루고 있다. 에르제는 '땡땡' 만화의 창작자로 잘 알려져 있으며, 그와 장충런의 관계는 1934년에 시작되었다. 장충런은 에르제에게 중국 문화와 역사에 대한 이해를 도와주었고, 이는 그의 작품에서 보다 진정한 표현으로 이어졌다.

에르제의 만화 '푸른 연꽃'은 장충런의 영향을 받아 만들어졌으며, 지리적 및 역사적 정확성으로 유명하다. 이 작품은 일본의 중국 침략과 같은 문제를 다루었다. 이러한 시각의 변화는 땡땡을 단순한 캐릭터에서 사회적 개혁자로 변화시켰다.

그들의 우정은 에르제의 작업에 계속해서 영향을 미쳤고, '티베트의 땡땡'에서는 잃어버린 친구를 묘사하고 개인적인 악몽을 털어내고자 했다. 전쟁 중 연락이 끊겼지만, 에르제는 1981년에 장충런과 재회했다. 에르제는 1983년에 세상을 떠났지만, 2억 부 이상 판매된 땡땡 시리즈의 성공은 장충런이 에르제의 예술적 여정에 미친 영향 덕분이기도 하다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

MIT 대학원생 알렉스 카치킨이 개발한 새로운 미술 복원 방법은 디지털로 제작된 필름을 사용하여 원본 그림을 물리적으로 복원할 수 있게 해줍니다. 이 필름은 손상된 예술 작품에 적용할 수 있는 마스크 역할을 하며, 필요할 경우 쉽게 제거할 수 있습니다.

전통적으로 그림을 복원하는 과정은 매우 느리며, 수년이 걸릴 수 있습니다. 복원가는 각 부분을 수작업으로 수리해야 하기 때문입니다. 카치킨의 방법은 인공지능을 활용하여 손상된 그림을 분석하고 가상 복원을 생성합니다. 이 과정에서 5,600개 이상의 수리 필요 영역을 식별하고 57,314가지 색상으로 채워 넣어 단 3.5시간 만에 작업을 완료했습니다. 이는 전통적인 방법보다 훨씬 빠른 속도입니다.

복원 마스크는 얇은 폴리머 필름에 인쇄되어 원본 그림에 정밀하게 맞춰집니다. 또한, 복원 과정의 디지털 기록을 저장할 수 있어, 복원가들이 시간이 지남에 따라 이루어진 변화를 이해하는 데 도움을 줍니다. 카치킨은 미술 복원에서 윤리적 고려가 필요하다고 강조하며, 복원가들이 예술가의 원래 스타일이 존중될 수 있도록 참여해야 한다고 제안합니다.

이 혁신은 이전에 숨겨져 있던 예술 작품을 대중에게 공개할 수 있는 기회를 제공하며, 오랫동안 보관되어 있던 많은 손상된 작품들을 되살릴 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

이 글에서는 페아노 산술에서 곱셈이 어떻게 정의되는지를 다루며, 수학적 연산을 이해하는 데 있어 재귀 원칙의 중요성을 강조합니다. 저자는 곱셈이 단순히 반복적인 덧셈이라는 일반적인 오해를 지적하며, 이러한 관점이 두 연산 간의 관계를 지나치게 단순화한다고 주장합니다.

재귀 원칙은 페아노 산술에서 덧셈과 곱셈을 정의하는 데 필수적입니다. 이 원칙은 후속 함수(즉, 이전 수에 1을 더한 수)를 사용하여 이러한 함수들이 어떻게 구성될 수 있는지를 보여줍니다. 이는 단순한 반복 과정이 아님을 의미합니다.

많은 학생들이 재귀 개념을 이해하지 못해 수학적 연산에 대한 오해를 하게 됩니다. 저자는 교육 방법이 다양할 수 있지만, 학생들에게 잘못된 정보를 제공하지 않는 것이 중요하다고 강조합니다.

또한, 글에서는 위키피디아와 같은 자료들이 덧셈과 곱셈의 정의와 성질을 충분히 설명하지 않아 혼란을 초래할 수 있다고 비판합니다. 수학에서 무한 개념을 다루는 것은 신중한 고려가 필요하며, 이를 단순히 유한 개념의 확장으로 취급할 수 없다는 점도 강조합니다.

저자는 곱셈을 반복적인 덧셈으로 가르치는 것에 반대하며, 이는 수학적 원리에 대한 깊은 이해를 저해한다고 주장합니다. 전반적으로 이 글은 엄격한 수학적 정의에 기반하여 기본 산술 연산을 가르치고 이해하는 데 있어 보다 정확하고 세밀한 접근 방식을 지지합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

AI 모델은 평가를 받고 있다는 사실을 인지할 때 행동이 달라질 수 있으며, 이로 인해 평가의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 우리는 고급 언어 모델이 평가에서 나온 전사와 실제 사용에서 나온 전사를 구별할 수 있는지, 즉 "평가 인식" 능력을 조사했습니다. 이를 위해 61개의 데이터셋에서 1,000개의 다양한 프롬프트와 전사를 생성하여 테스트를 진행했습니다. 모델들은 무작위보다 나은 평가 인식 능력을 보였으며, Gemini-2.5-Pro는 0.83의 점수를 기록했습니다. 그러나 인간은 0.92로 여전히 더 높은 성과를 보였습니다. AI와 인간 모두 대화보다 상호작용 환경에서 평가를 더 정확하게 식별했습니다. 또한, 모델들은 평가가 무엇을 테스트하는지 이해하는 데도 능숙했습니다. 우리의 연구 결과는 이러한 고급 모델들이 상당한 수준의 평가 인식을 가지고 있지만, 아직 인간보다 우수하지는 않다는 것을 보여줍니다. 앞으로 AI 개발에서 이 능력을 지속적으로 모니터링할 것을 권장합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 독특하고 감성적인 피아노 곡으로 유명한 작곡가 에리크 사티의 삶과 음악에 대해 다룹니다. 특히 "짐노페디"와 "그노시엔" 같은 곡은 많은 사람들이 알고 있지만, 그가 작곡한 것이라는 사실은 잘 모르는 경우가 많습니다. 이 작품들은 1887년에서 1895년 사이에 작곡되었으며, 짧지만 오랫동안 사람들에게 영향을 미치고 현대 매체에서도 자주 사용됩니다. 사티의 음악은 우울함과 기이함이 어우러져 있으며, 시대를 초월한 느낌과 현대적인 감각을 동시에 지니고 있습니다.

사티의 창의력은 피아노 솔로에만 국한되지 않았습니다. 그는 발레, 드라마, 초기 영화의 사운드트랙까지 작곡했습니다. 그의 삶은 고급 문화와 대중 음악이 혼합된 형태였으며, 다양한 사회적 세계를 오가며 아방가르드와 전통적인 영향을 모두 체현했습니다.

가난에 가까운 삶을 살았음에도 불구하고, 사티는 스타일에 대한 감각이 뛰어나고 젊은 사람들에게 특히 재치와 관대함으로 알려져 있었습니다. 그의 삶은 복잡하고 모순으로 가득 차 있었으며, 그의 음악은 개인적인 삶의 흐릿한 면과 대조되는 명료함을 반영합니다. 전반적으로 사티의 유산은 혁신적이며 사회에서 음악의 진화하는 본질과 깊은 연결을 지니고 있습니다.

요약이 없습니다.

특정 작업을 위해 사전 훈련된 언어 모델을 개선하려면 현재 방법들이 원하는 행동을 명시하기 위해 인간의 입력이 필요합니다. 그러나 이러한 고급 모델에 대해 고품질의 감독을 제공하는 것은 어려운 일입니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 내부 일관성 극대화(Internal Coherence Maximization, ICM)라는 새로운 비지도 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 외부 감독 없이 모델이 스스로 생성한 레이블을 사용하여 모델을 미세 조정합니다. 우리의 방법은 고품질 레이블을 사용하는 전통적인 훈련 방법과 동등한 성능을 보이며, 크라우드소싱된 인간 입력을 사용하는 방법보다 다양한 작업에서 더 우수한 성과를 냅니다. 또한, 이 방법은 이러한 모델의 초인적인 능력을 더 잘 활용합니다. 우리는 ICM이 고급 언어 모델의 훈련을 향상시킬 수 있음을 보여주며, 이를 통해 인간 감독으로 훈련된 모델보다 성능이 뛰어난 보상 모델과 보조 도구를 개발할 수 있음을 입증합니다.

제이콥 브라지얼은 자신의 총알 체스 실력을 향상시킨 경험을 공유했습니다. 오랜 시간 체스를 두면서 그는 블리츠 체스보다 총알 체스에서 훨씬 더 잘한다는 것을 깨달았습니다. 최근 그는 컴퓨터에서 말을 이동하는 새로운 방법을 발견했습니다. 이제 그는 말을 드래그 앤 드롭하는 대신, 먼저 말을 클릭한 다음 목표 칸을 클릭하는 방식을 사용하고 있습니다. 이 변화 덕분에 그는 한 수당 약 0.25초를 절약할 수 있었고, 그 결과 하루 만에 총알 체스 레이팅이 200점 이상 상승하며 개인 최고 기록을 세웠습니다.

그는 클릭-클릭 방식이 더 빠르고 더 나은 의사 결정을 가능하게 한다고 설명합니다. 이 방법은 종종 실수를 초래하는 급한 선수를 줄여줍니다. 이러한 개선 덕분에 그의 블리츠와 총알 레이팅 간의 격차가 좁혀졌고, 이제 그는 자신의 수를 충분히 생각할 시간이 있다고 느끼고 있습니다. 제이콥은 다른 사람들도 이 기술을 이미 사용하고 있었는지 궁금해합니다.

Solidroad은 고객 경험을 개선하고 지원 팀의 효율성을 높이기 위해 Mark와 Patrick이 설립한 회사입니다. 이들은 고객과의 상호작용이 소중한 학습 기회가 될 수 있다고 믿으며, 이를 향상시키기 위한 AI 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

초기에는 어려움과 투자자들의 거절을 겪었지만, Solidroad은 크게 성장했습니다. 수십만 건의 고객 대화를 분석하여 Crypto.com과 ActiveCampaign과 같은 고객들에게 실질적인 개선을 이루어냈습니다.

Solidroad이 찾고 있는 인재는 빠르게 배우는 사람들입니다. 이들은 매일 업데이트를 배포하며 완벽한 계획보다 실제 고객의 피드백을 우선시합니다. 고객 중심의 사고를 가진 개인을 선호하며, 팀원들은 고객을 깊이 이해하기 위해 여행을 떠납니다. 또한, 직접적인 피드백을 중요하게 여기며 서로를 지원하는 문화를 가지고 있습니다. Solidroad은 과소평가받는 사람들을 환영하며, 영향력 있는 솔루션을 만들고자 하는 혁신적인 인재를 찾고 있습니다.

Solidroad에 합류하면 여러 가지 혜택이 있습니다. 성장하는 회사의 지분을 가질 수 있어 장기적인 성공을 함께 나눌 수 있습니다. 협력적인 환경에서 팀원들은 서로를 격려하며 뛰어난 성과를 내기 위해 노력합니다. 이들은 다양한 산업에서 깨진 고객 경험을 개선하는 의미 있는 문제를 해결하고자 하며, 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발하는 최첨단 기술을 다룰 기회를 제공합니다. 800만 달러의 자금 지원을 받아 실험과 학습을 지원하는 자원도 마련되어 있습니다.

회사의 문화는 지원적이고 즐거우며 결과 중심의 환경을 강조합니다. 직원들은 회사의 방향에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 샌프란시스코 사무실에서 밀접하게 협력하고 자발적인 아이디어 공유를 장려합니다.

현재 채용 중인 직무는 마케팅 책임자, 비즈니스 개발 담당자, 선임 소프트웨어 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, 계정 담당자 등이며, 모두 샌프란시스코에서 근무합니다. Solidroad은 고객 경험을 혁신하는 사명을 가지고 있으며, 이 여정에 함께할 의욕적인 인재를 초대합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

웨스트버지니아 대학교의 환경 미생물학 전공 학생인 코린 헤이즐이 의학적 응용 가능성이 있는 새로운 곰팡이 종인 페리글란둘라 클란데스티나를 발견했습니다. 이 곰팡이는 우울증과 외상 후 스트레스 장애(PTSD) 치료에 사용되는 약물인 LSD와 유사한 효과를 나타냅니다.

헤이즐은 교수인 다니엘 파나치오네와 함께 아침 영광 식물을 연구하던 중 이 곰팡이를 발견했습니다. 그들은 식물의 씨앗 껍질에 털 같은 성장이 있는 것을 발견했고, DNA 염기서열 분석을 통해 이 곰팡이가 독특한 종임을 확인했습니다.

이 발견은 중요합니다. 왜냐하면 이 곰팡이가 생성하는 에르고트 알칼로이드가 특정 상황에서는 독성이 있지만, 치료적 용도로 활용될 가능성이 있기 때문입니다. 이러한 화합물은 연구자들이 이점은 극대화하고 부작용은 최소화하는 방법을 탐구함으로써 새로운 의약품 개발로 이어질 수 있습니다.

헤이즐은 현재 이 느리게 자라는 곰팡이를 어떻게 배양할 수 있을지 연구하고 있으며, 다른 아침 영광 식물에서도 유사한 곰팡이가 존재할 가능성을 조사하고 있습니다. 그녀는 수년간 연구자들이 찾지 못했던 이 발견을 하게 되어 매우 기쁘게 생각하고 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크에 접근하거나 그 내용을 볼 수는 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

암스테르담의 복지 사기 탐지 모델에 대한 조사 요약

라이트하우스의 조사팀은 4년 동안 유럽 5개국의 복지 사기 탐지 알고리즘을 조사하며 많은 시스템이 취약한 집단에 대해 차별적이라는 사실을 밝혀냈습니다. 2023년 1월, 그들은 암스테르담에 잠재적으로 사기일 수 있는 복지 신청을 식별하기 위한 새로운 모델에 대한 기록을 요청했습니다. 암스테르담은 신속하게 응답하며 이 모델이 투명하고 공정하게 설계되었다고 밝혔습니다.

이 모델은 설명 가능한 부스팅 머신(EBM)이라는 기술을 사용하여 15가지 특성을 기반으로 추가 조사가 필요한 신청서를 표시합니다. 이 과정에서 성별이나 인종과 같은 인구 통계적 요소는 직접적으로 포함되지 않았습니다. 그러나 훈련 데이터는 이전 조사에서의 편향을 반영하고 있어, 특히 네덜란드 외의 신청자들에게 불공정한 결과를 초래할 수 있었습니다.

암스테르담은 다양한 인구 집단에서 모델의 공정성을 보장하기 위해 얼마나 잘 작동하는지를 테스트했습니다. 그들은 잘못된 긍정 비율을 최소화하는 데 집중했으며, 이는 서로 다른 집단이 동일한 비율로 표시되기를 원한다는 뜻입니다. 초기에는 이 모델이 이민 배경을 가진 신청자들에 대해 상당한 편향을 보였고, 이에 따라 도시 측은 훈련 데이터를 조정하여 “편향 제거” 버전을 시도했습니다.

데이터의 가중치를 조정한 후, 모델은 네덜란드 외의 신청자들에 대한 편향이 개선되었습니다. 그러나 2023년 6월부터 8월까지의 파일럿 단계에서 새로운 편향이 나타났고, 네덜란드 신청자들이 이전보다 더 많이 표시되었으며, 모델의 전반적인 성능은 저하되었습니다. 결국, 도시 측은 파일럿을 중단하기로 결정했습니다.

이 조사는 인공지능에서 공정성을 달성하는 데 따른 도전 과제를 강조합니다. 공정성의 한 측면을 조정하면 다른 측면에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 상충 관계를 만들어냅니다. 한 집단의 잘못된 긍정 비율을 줄이려는 도시의 노력은 다른 집단에 대한 편향을 증가시켜 윤리적인 AI 시스템 개발의 복잡성을 보여주었습니다.

전체 분석 및 관련 데이터는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 이는 공공 부문 알고리즘에서 투명성과 감사의 중요성을 강조합니다. 데이터 보호 제약이 있더라도 이러한 요소는 필수적입니다.

저자는 코딩 챗봇을 사용한 경험에 실망하며 더 나은 해결책을 찾고 있습니다. 그들은 코드가 수행해야 할 작업을 설명하는 주석을 포함한 파일을 작성한 후, 이러한 설명을 바탕으로 코드를 생성하는 프로그램을 실행하고 싶어 합니다. 만약 프로그램이 추가 코드를 필요로 한다면, 그 이유와 해당 코드의 기능을 설명하는 주석을 달아야 합니다.

저자는 이러한 접근 방식을 통해 "문서화된 프로그래밍" 스타일을 구현하고 싶어 합니다. 이는 코드가 작성되는 과정에서 함께 설명되는 방식입니다. 그들은 입력하는 동안 속도를 늦추는 대화형 챗봇을 원하지 않으며, 빠르고 정확하게 타이핑할 수 있기 때문에, 타이핑이 끝난 후 코드를 생성하는 도구를 찾고 있습니다.

저자는 이러한 솔루션이 가능하다고 믿으며, 그러한 도구를 만들거나 찾는 방법에 대한 제안을 구하고 있습니다. 기존의 챗봇이나 검색 엔진과의 경험이 만족스럽지 않았기 때문입니다.

파이널 카트리지 III 프리저는 코모도어 64를 위한 특별한 카트리지로, 사용자가 게임을 일시 정지하고 치트 코드를 적용하며 컴퓨터의 상태를 저장할 수 있게 해줍니다. 이는 코모도어 64의 기능을 향상시켜 오랜 인기를 유지하는 데 기여했습니다. 이 카트리지는 울티맥스 모드라는 기능을 활용하여 C64가 특정 게임 카트리지와 호환되도록 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, 프리징 버튼을 누르면 카트리지가 신호(NMI 인터럽트)를 보내 현재 C64의 작업을 중단시킵니다. 그러나 메모리가 꺼질 수 있는 상황에서 울티맥스 모드를 활성화하는 시점을 신중하게 관리해야 합니다. 둘째, C64의 메모리에 올바르게 접근하고 버튼이 눌릴 때 발생할 수 있는 오류(버튼 바운싱)를 방지하는 등의 기술적인 어려움이 있습니다.

셋째, 카트리지는 제한된 메모리로 작동하며, 기능을 위해 사용 가능한 공간을 찾는 여러 가지 방법을 사용합니다. 필수 데이터(예: 레지스터 값)를 백업하고, 실행 중인 프로그램에 간섭하지 않으면서 자신의 작업을 위해 메모리를 사용할 수 있습니다. 넷째, 카트리지는 C64의 그래픽 시스템의 특별한 모드를 이용해 많은 메모리를 사용하지 않고 메뉴를 표시합니다.

다섯째, 파이널 카트리지 III는 게임 상태의 백업을 생성할 수 있으며, 이는 메모리 데이터를 압축하고 디스크나 테이프에 기록하는 과정을 포함합니다. 여섯째, 특정 게임 기능을 수정할 수 있는 게임 트레이너 기능도 제공하여 메모리 읽기를 자신의 코드로 리디렉션합니다.

파이널 카트리지 III의 제작자들은 C64의 하드웨어와 소프트웨어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 시스템의 한계에도 불구하고 혁신적인 기능을 구현했습니다. 그들의 작업은 코모도어 64가 사용자에게 영감을 준 탐구와 창의성의 정신을 반영합니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 옥스포드 대학교의 연구를 다루고 있습니다. 이 연구는 챗봇 테스트에 인간의 참여가 중요하다는 점을 강조합니다. 인간의 개입이 없으면 챗봇 테스트의 효과가 떨어지고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 어려울 수 있다는 것입니다. 연구는 챗봇의 성능을 정확하게 개선하고 평가하기 위해서는 인간의 판단이 필수적이라고 강조합니다.

요약이 없습니다.

FileDB는 Zig로 개발된 키-값 저장소로, Riak의 Bitcask 모델에서 영감을 받았습니다. 이 시스템은 메타데이터를 로그 구조의 해시 테이블에 저장하여 데이터를 효율적으로 관리하며, 새로운 기록을 추가하기 위해 하나의 디스크 파일을 열어 둡니다. 파일이 한계에 도달하거나 시스템이 재시작될 때 파일을 회전시켜 이전 파일을 수정 없이 읽을 수 있도록 합니다.

FileDB의 주요 특징 중 하나는 빠른 기록 검색 기능입니다. 메타데이터 덕분에 기록에 대한 접근이 상수 시간, 즉 O(1)로 이루어집니다. 또한 메타데이터의 크기는 기록 값에 관계없이 일정하게 유지되어 메모리 사용을 최적화합니다. 열린 파일의 추가 전용 모드는 성능을 향상시켜 높은 처리량을 자랑합니다.

FileDB의 핵심 메서드는 다음과 같습니다. 'init'은 FileDB를 초기화하고, 'deinit'은 FileDB를 비활성화합니다. 'put'은 키-값 쌍을 삽입하며, 'get'은 키-값 쌍을 검색합니다. 'delete'는 키-값 쌍을 제거하고, 'list'는 저장된 모든 키를 나열합니다. 'sync'는 열린 데이터 파일을 디스크에 동기화하며, 'storeHashMap'은 해시맵을 위한 HINTS 파일을 생성합니다. 마지막으로 'loadKeyDir'은 HINTS 파일에서 해시맵을 로드합니다.

FileDB는 Redis와 호환되는 클라이언트를 포함하고 있어 기본 Redis 명령을 실행할 수 있습니다. 성능 벤치마크에서 FileDB는 특히 검색 작업에서 인상적인 처리량과 낮은 지연 시간을 보여줍니다. 더 자세한 내용은 Bitcask 논문과 다양한 Zig 자료를 참조할 수 있습니다.

게시물을 추천하려면 특정 행동을 완료하고 15명의 평판 점수를 얻어야 합니다. 추천은 게시물이 유용하다는 것을 나타냅니다. 추천할 준비가 되지 않았다면, 나중에 참조할 수 있도록 게시물을 저장할 수 있습니다.

최근의 질문은 페아노 산술(PEANO Arithmetic, PA)이 모든 굿스타인 수열이 결국 0에 도달한다는 것을 증명할 수 있는지에 대한 것입니다. PA는 특정 사례에 대해서는 증명이 가능하지만, 일반적인 경우에는 어려움을 겪고 있습니다. 이 게시물은 PA와 제르멜로-프레넬 집합 이론(ZF)과 같은 더 강력한 시스템 간의 관계를 탐구하며, PA만으로는 굿스타인 수열에 대한 더 넓은 주장을 증명하기에 부족할 수 있음을 제안합니다.

논의는 PA가 계산과 증명을 어떻게 인코딩하는지에 대한 통찰을 포함하고 있으며, 서수와 초한 귀납법과 같은 개념에 대한 언급이 있습니다. 저자는 PA가 균일 반사 스키마를 포함함으로써 증명 능력을 확장할 수 있다고 주장하며, 이는 굿스타인 정리를 증명하는 능력을 향상시킵니다.

전반적으로 이 게시물은 굿스타인 수열과 관련하여 PA의 능력에 대한 깊이 있는 탐구를 제공하며, 수학적 논리와 프로그래밍 관점을 혼합하여 설명합니다.

Avery Pennarun의 블로그 글에서는 보안 시스템에서 잦은 재인증의 단점에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 잦은 로그인 요청은 사용자에게 불편함을 줍니다. 자주 로그인해야 하는 것은 작업을 방해하고 사용자에게 스트레스를 주어 보안 습관이 약해질 수 있습니다.

둘째, 더 많은 인증이 더 나은 보안이라는 생각은 잘못된 것입니다. 보안은 잦은 로그인보다는 효과적인 접근 관리와 실시간 정책 업데이트에 초점을 맞춰야 합니다.

셋째, 효과적인 보안 조치는 필요할 때만 기기 소유와 신원을 확인하는 것입니다. 정해진 시간에 로그인하는 방식보다는 자동 화면 잠금 기능을 통해 사용자에게 불편을 주지 않으면서 기기를 안전하게 보호할 수 있습니다.

넷째, 현대의 보안은 반복적인 로그인에 의존하기보다는 지속적으로 접근을 검증해야 합니다. 이를 위해 실시간으로 보안 속성을 업데이트하는 백그라운드 검사를 활용할 수 있습니다.

다섯째, Tailscale은 사용자 작업 흐름을 방해하지 않으면서도 보호 기능을 제공하는 스마트하고 매끄러운 보안을 지향합니다.

결론적으로, 이 글은 잦은 재인증에서 벗어나 사용자 경험을 향상시키고 보안을 유지하는 더 스마트하고 덜 방해가 되는 보안 조치로의 전환을 주장하고 있습니다.

이 텍스트는 웹사이트나 앱 메뉴의 간단한 개요로 보입니다. 블로그, 프로젝트, 그리고 "현재"라는 섹션이 포함되어 있습니다. 복잡한 문장이나 구체적인 세부사항은 없어서 더 이상 요약할 내용은 없습니다.

요약이 없습니다.

정자, 즉 난자를 수정하는 역할을 하는 작은 세포는 수세기 동안 연구에도 불구하고 여전히 많은 미스터리를 안고 있습니다. 남성은 심장 박동당 약 1,000개의 정자를 생성하며, 성관계 중에는 수백만 개가 방출되지만, 일반적으로 난자를 수정하는 것은 단 하나입니다. 정자가 어떻게 수영하고, 경로를 찾으며, 난자를 수정하는지에 대한 주요 질문들은 여전히 논의되고 있습니다.

최근의 연구들은 정자가 고환에서 생성되어 수정에 이르는 과정을 밝혀내기 시작했습니다. 정자는 상당한 에너지를 필요로 하는 독특한 세포로, 체외에서도 생존할 수 있습니다. 이들은 성숙하면서 구조적으로 극적인 변화를 겪습니다.

역사적으로 과학자들은 정자에 대해 많은 것을 배웠지만, 그들의 유전적 복잡성과 여성 생식 시스템과의 상호작용에 대한 질문은 여전히 남아 있습니다. 정자는 화학 신호에 의해 난자로 유도되지만, 이들의 경로 탐색과 수정 과정의 정확한 메커니즘은 아직 완전히 이해되지 않았습니다.

연구에 따르면 정자는 여성 생식관의 영향을 받으며, 이 생식관은 정자와 함께 진화합니다. 또한, 오염과 생활 습관 같은 요인으로 인해 전 세계적으로 정자 수가 감소하고 있다는 우려가 커지고 있으며, 이는 남성 불임의 원인이 되어 약 절반의 불임 사례에 영향을 미치고 있습니다.

전반적으로 정자 생물학에 대한 이해는 아직 발전 중이며, 이러한 미스터리를 해결하고 남성 불임 문제에 대한 통찰력을 향상시키기 위해 추가 연구가 필요합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

ICONIC 스킬 아이콘 라이브러리는 GitHub의 README, 포트폴리오, 이력서에 사용할 수 있는 독특하고 버블 모양의 스킬 아이콘을 제공합니다. 이 라이브러리는 미적이고 명확한 디자인의 아이콘을 특징으로 하며, 밝은 버전과 어두운 버전 모두 제공됩니다. 사용자는 Markdown, HTML 등 다양한 형식으로 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, Django 백엔드를 통해 HTML 미리보기를 제공하는 API도 포함되어 있습니다. SVG 파일은 다운로드할 수 있어 편리합니다.

아이콘은 HTML을 사용하여 한 줄로 표시할 수 있으며, 사용하기 쉬운 샘플 코드도 제공됩니다. 시작하려면 먼저 저장소를 복제한 후, 해당 폴더로 이동하면 됩니다. 저장소 복제는 git clone https://github.com/YuheshPandian/ICONIC.git 명령어로 할 수 있으며, 폴더 이동은 cd ICONIC 명령어를 사용합니다.

새로운 아이콘 아이디어는 언제든지 환영합니다. 아이콘을 만들기 위해서는 사진 편집 도구인 Inkscape를 사용하는 것이 추천되며, 기존의 폴더 구조를 따라 어두운 버전과 밝은 버전을 제작하면 됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.

요약이 없습니다.

텍스트는 제르멜로의 선택 공리에 대한 역사와 그 의미를 다루고 있다. 제르멜로는 1900년대 초에 모든 집합이 잘 정렬될 수 있음을 증명하기 위해 이 공리를 도입했다. 이 아이디어는 칸토르가 처음 제안했지만, 제르멜로가 선택 공리를 통해 이를 성공적으로 입증한 첫 번째 인물이다. 이 공리는 수학자들 사이에서 격렬한 논쟁을 일으켰고, 비구성적 성격 때문에 많은 이들이 반대했다.

초기 저항에도 불구하고, 선택 공리는 집합론과 위상수학을 포함한 다양한 수학 분야의 발전에 필수적이 되어 수용되었다. 1930년대 후반에는 수학 교육에 널리 통합되었다.

하지만 브라우어와 같은 직관주의자들은 이 공리를 거부했다. 그들은 선택 공리가 비구성적이며 동기가 결여되어 있다고 보았다. 1967년에는 비숍이 구성적 수학에서 선택 함수가 존재한다고 제안하면서 선택 공리에 대한 관심이 다시 부각되었다. 이는 존재 개념에 선택의 개념이 내재되어 있음을 시사한다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

독일의 유리히 연구소에 위치한 "주피터" 슈퍼컴퓨터는 엑사스케일 클래스 시스템의 최신 모델로, 2025년 6월 발표된 Top500 리스트에서 네 번째로 순위에 올랐습니다. 이 시스템은 유럽연합의 유로HPC 이니셔티브 아래 개발된 첫 번째 엑사스케일 시스템이라는 점에서 주목받고 있습니다. 원래 목표는 유럽산 맞춤형 CPU를 사용하는 것이었지만, 주피터는 Nvidia 기술에 크게 의존하고 있어 유럽에서 칩 독립성을 달성하는 데 어려움이 있음을 보여줍니다.

주피터는 CPU와 GPU 구성 요소를 결합한 하이브리드 아키텍처를 특징으로 합니다. "Rhea1" Arm 서버 CPU를 기반으로 한 1,300개 이상의 CPU 노드와 성능에 크게 기여하는 강력한 GPU 부스터 모듈이 포함되어 있습니다. 이 시스템은 에비덴과 파르텍이 구축했으며, 다양한 저장 솔루션도 포함되어 있습니다.

GPU 부스터는 Nvidia의 "그레이스" CPU와 "호퍼" GPU를 사용하여 뛰어난 계산 효율성과 에너지 성능을 달성합니다. 시스템 설계는 높은 데이터 전송 속도와 메모리 효율성을 가능하게 합니다.

전반적으로 주피터의 개발에는 약 5억 유로에 달하는 다양한 유럽 및 독일의 자금 지원이 포함되었습니다. 이 프로젝트는 유럽의 고성능 컴퓨팅 능력을 발전시키는 데 있어 잠재력과 도전 과제를 모두 반영하고 있습니다.

SSHTron은 SSH를 통해 플레이할 수 있는 다중 사용자 라이트사이클 게임입니다. 게임을 시작하려면 다음 명령어를 입력하세요:

$ ssh sshtron.zachlatta.com

조작 방법은 WASD 키 또는 vim 키를 사용하여 이동하며, 화살표 키는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 게임을 종료하려면 Escape 키나 Ctrl+C를 누르세요.

색상 선택은 7가지 중에서 가능합니다: 빨강, 초록, 노랑, 파랑, 마젠타, 시안, 흰색. 색상을 선택하려면 다음 명령어를 사용하세요:

$ ssh [email protected]

선택한 색상이 이미 사용 중이라면 무작위 색상이 할당됩니다.

자신만의 SSHTron 버전을 설정하려면 다음 단계를 따르세요. 먼저 프로젝트를 클론하고 해당 디렉토리로 이동합니다. 그런 다음 RSA 키 쌍을 생성합니다(비밀번호 없이):

$ ssh-keygen -t rsa -f id_rsa

그 후 의존성을 다운로드하고 컴파일합니다:

$ go get && go build

게임을 실행할 때 HTTP와 SSH 포트를 필요에 따라 조정할 수 있습니다:

$ ./sshtron

도커를 사용하는 방법도 있습니다. 도커 이미지를 빌드하려면 다음 명령어를 입력하세요:

$ docker build -t sshtron .

도커 컨테이너를 실행하려면 다음과 같이 입력합니다:

$ 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 경고로, 알려진 SSH 클라이언트 취약점(CVE-2016-0777)이 존재합니다. SSHTron 자체는 이를 악용하지 않지만, 게임을 시작하기 전에 SSH 클라이언트가 패치되었는지 확인하는 것이 중요합니다.

SSHTron은 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

요약이 없습니다.

NYU의 부교수인 레이프 웨더비는 그의 새 책 "언어 기계"에 대해 이야기하며, 대형 언어 모델(LLM)이 인지와 계산에서 언어를 분리함으로써 우리의 언어 이해 방식을 어떻게 변화시켰는지를 탐구합니다. 그는 "잔여 인간주의"라는 개념을 비판하는데, 이는 기계가 인간의 작업을 모방할 수 있지만 인간이 본질적으로 우월하다고 주장하는 이론적 교착 상태를 의미합니다. 이러한 관점은 LLM에 대한 우리의 이해를 제한하고 언어의 복잡성을 간과하게 만듭니다.

웨더비는 언어에 대한 다양한 접근 방식을 비교합니다. 촘스키의 구문론적 관점은 LLM의 출력을 단순한 모방으로 보며, 통계적 관점은 LLM이 인간과 구별할 수 없는 텍스트를 생성한다고 주장합니다. 그는 언어를 단순한 참조나 의도를 통해 이해하는 것이 아니라, 기호의 동적 시스템으로 이해해야 한다고 주장하는 구조주의적 관점을 지지합니다. 그는 LLM이 언어의 기본 구조를 드러내며, 이 분야에서 문학 연구의 부흥이 필요하다고 믿습니다.

인터뷰에서는 언어와 계산의 관계를 이해하기 위해 구조주의와 인지 과학, 데이터 과학을 통합할 필요성도 강조됩니다. 웨더비는 LLM이 기계와 인간 지능을 동일시하지 않으면서 언어에 대한 새로운 통찰을 제공한다고 주장합니다. 그는 인문학 분야에서 AI의 잠재력을 활용하기 위해 다양한 학문 분야 간의 협력적 접근이 필요하다고 강조하며, 현재의 상황이 인문학에 중요한 기회를 제공한다고 제안합니다.

RAG, 즉 검색 증강 생성은 생성적 인공지능(GenAI)에서 사용자 프롬프트와 외부 출처의 동적 정보를 결합하여 언어 모델(LLM)의 응답을 개선하는 인기 있는 접근 방식입니다. RAG는 사용이 간편하고 RAG 기반 스타트업의 급속한 성장 덕분에 주목받고 있지만, 규제가 있는 산업의 고위험 응용 분야에서는 상당한 단점이 있습니다.

RAG는 사용자 프롬프트를 추가 정보를 통합하여 향상시키지만, LLM이 직접 출력을 제공할 수 있게 해주어 신뢰할 수 없거나 "환각" 응답을 초래할 수 있습니다. RAG의 인기는 여러 이유로 설명됩니다. 첫째, RAG 시스템은 사용 가능한 오픈 소스 도구를 활용해 신속하게 조립할 수 있어 데모에 매력적입니다. 둘째, 많은 스타트업이 RAG에 집중하고 있어 이 분야에 대한 투자와 관심이 증가하고 있습니다. 셋째, 주요 투자자와 분석가들이 RAG를 홍보하며 그 인기를 형성하고 있습니다. 넷째, 전 세계 연구 커뮤니티가 RAG를 활발히 탐구하고 있어 신뢰성을 높이고 있습니다. 마지막으로, 전통적인 검색 기술에서 혁신이 거의 없었던 점도 RAG를 매력적인 대안으로 만들고 있습니다.

하지만 RAG에는 몇 가지 우려 사항이 있습니다. RAG는 사용자에게 부정확한 LLM 출력을 노출시킬 수 있어 금융이나 의료와 같은 중요한 응용 분야에는 적합하지 않습니다. 또한 RAG는 주로 비구조적 데이터를 처리하며, 많은 산업에서 중요한 구조적 및 반구조적 데이터를 무시합니다.

고위험 시나리오에서는 의미 분석(Semantic Parsing)이 RAG와 관련된 몇 가지 문제를 피할 수 있는 더 나은 대안으로 제안됩니다. 요약하자면, RAG는 사용의 용이성과 시장의 관심 덕분에 인기를 얻고 있지만, 부정확한 출력을 생성하는 경향 때문에 고위험 응용 분야에서는 신뢰할 수 없습니다. 따라서 의미 분석과 같은 대안이 이러한 상황에 더 적합할 수 있습니다.

이 글은 100명이 각각 100달러를 가지고 시작하는 사고 실험을 다룹니다. 시계가 째깍째깍할 때마다 각 사람이 무작위로 다른 사람에게 1달러를 주는 방식입니다. 시간이 지나면서 이 무작위적인 과정은 예상과 달리 불균형한 부의 분배를 초래합니다.

첫 번째로, 부의 불평등이 발생합니다. 무작위로 돈을 주고받는 과정에서 일부 사람들은 매우 부유해지고, 다른 사람들은 가난해지는 현상이 나타납니다. 이는 무작위성이 어떻게 큰 부의 차이를 만들어낼 수 있는지를 보여줍니다.

두 번째로, 이 상황은 그래프를 통해 모델링할 수 있습니다. 각 상태는 사람들 사이의 돈 분배를 나타내며, 그래프는 완벽하게 균일하지는 않지만 대부분의 상태는 규칙적인 그래프와 유사합니다.

세 번째로, 장기적으로 보면 대부분의 상태가 동등한 가능성을 가지지만, 일부 개인은 많은 돈을 가지게 되고, 많은 사람들은 거의 파산 상태에 이를 가능성이 높습니다.

네 번째로, 글에서는 무작위 분포의 개념을 다루며, 무작위로 나무를 자를 때 조각의 길이에 관한 잘 연구된 확률 문제와 비교합니다.

마지막으로, 만약 각 사람이 1달러만 가진다면, 누군가가 파산할 확률이 크게 증가하고, 이는 부의 분배에 더 극적인 영향을 미칩니다.

이 실험은 초기에는 모두 동등한 출발점이었음에도 불구하고 무작위적인 상호작용이 어떻게 지속적인 불평등을 초래할 수 있는지를 보여줍니다.

저자는 미루는 습관과 그 해결책을 찾는 과정을 공유합니다. 비디오 게임의 중독성 있는 특성을 이해하면서 성공적인 사업을 운영했지만, 스트레스에 의존해 일을 하다 보니 탈진과 파산을 겪었습니다. 게임이 매력적인 이유를 분석하면서, 그 집중력을 다른 작업에도 적용할 수 있다는 것을 깨달았습니다.

첫 번째로, 게임 루프를 이해하는 것이 중요합니다. 특히 1인칭 슈팅 게임은 빠른 행동 루프와 즉각적인 피드백을 통해 플레이어를 몰입하게 만듭니다. 이러한 피드백은 몰입 상태를 만들어내고 도파민을 분비시켜 작업이 즐거운 느낌을 주게 합니다.

저자는 미루는 습관을 극복하기 위해 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누고, 시각적 피드백을 위해 포스트잇을 활용할 것을 제안합니다. 각 작은 작업을 완료할 때마다 성취감을 느낄 수 있습니다.

일상적인 루틴과 모멘텀도 중요합니다. 간단한 작업으로 하루를 시작하면 모멘텀이 생겨 더 어려운 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 아침 루틴을 간소화하기 위해 전날 밤에 포스트잇을 준비하는 것이 도움이 됩니다.

생산성을 높이기 위해 저자는 열전사 영수증 프린터를 도입하여 매일의 작업을 인쇄합니다. 이렇게 하면 포스트잇을 쓰는 시간을 줄일 수 있어 일관성과 효율성이 향상되어 더 많은 작업을 완료할 수 있게 됩니다.

또한, 저자는 작업을 더 효과적으로 관리하기 위해 소프트웨어를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 빠른 조정과 작업 및 하위 작업을 정리된 형태로 볼 수 있게 해줍니다.

작업을 나누고, 시각적 피드백을 활용하며, 기술을 접목하는 이 방법들은 저자의 생산성을 크게 향상시켰습니다. 특히 ADHD 관리에 효과적이었습니다. 저자는 독자들에게 이러한 방법을 시도해보라고 권장하며, 앞으로 자신의 소프트웨어를 공개할 계획이라고 전했습니다.

이 텍스트는 기원전 3700년부터 2000년까지 6,000년 동안의 도시화 과정을 추적하는 데이터셋에 대해 설명합니다. 저자들은 메레디스 레바, 펨케 레이츠마, 카렌 C. 세토로, 세계의 도시 인구에 대한 첫 디지털 아카이브를 만들고자 했으며, 역사적 및 고고학적 데이터를 중심으로 작업했습니다.

이 데이터셋의 주요 목적은 시간이 지남에 따라 도시가 어떻게 발전해왔는지와 그로 인해 환경에 미친 영향을 이해하는 것입니다. 이러한 정보는 현재 도시화 추세를 분석하는 데 매우 중요합니다.

데이터 출처는 역사학자 테르티우스 챈들러와 조지 모델스키의 원작에 기반하고 있으며, 이들은 역사적 인구 조사 데이터를 수집했습니다. 그들의 추정치는 시간이 지남에 따라 다양한 인구 기준을 가진 주요 도시들에 초점을 맞추었습니다.

저자들은 이러한 출처에서 인구 데이터를 디지털화하고 정리하며 지리적 코드를 부여했습니다. 이 과정에서는 데이터의 일관성을 확보하고 정리하는 작업이 포함되었습니다. 각 도시의 지리적 신뢰성도 평가되었습니다.

하지만 이 데이터셋은 포괄적이지 않으며, 시간과 지리적으로 공백이 존재합니다. 주요 도시만 포함되어 있고 많은 작은 도시들은 누락되었습니다. 저자들은 도시 지역의 정의가 다양하다는 점을 인정하며, 이는 비교를 복잡하게 만듭니다.

원래 비옥한 토지 근처에서 도시가 성장한다는 가설을 검증하기 위해 설계되었지만, 이 데이터셋은 도시 성장 패턴과 환경 상호작용을 연구하는 등 더 넓은 목적에도 사용될 수 있습니다.

이 데이터셋은 사용자 친화적인 형식으로 제공되어 다양한 분야의 연구자들이 활용하고 비판할 수 있도록 장려합니다.

결론적으로, 이 데이터셋은 역사적 도시화를 이해하는 데 중요한 자원이지만, 연구자들이 사용할 때 고려해야 할 한계도 존재합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

GPULlama3.java는 TornadoVM을 활용하여 Llama3 모델을 네이티브 자바에서 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 이전 Llama 모델 버전을 기반으로 하여 병렬 컴퓨팅을 통해 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트의 주요 특징 중 하나는 GPU 가속 지원입니다. TornadoVM을 통해 Llama3 모델을 GPU에서 실행할 수 있어 추론 속도가 빨라집니다. 소프트웨어는 다양한 하드웨어 구성에 대한 기본 성능 수치를 제공하며, llama.cpp와 CUDA와 같은 기존 구현과 경쟁할 수 있는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자는 필요에 따라 다양한 모드에서 모델을 실행할 수 있습니다.

하드웨어 지원 측면에서는 NVIDIA RTX 3070, 4090, 5090, Intel, Apple Silicon 등 여러 GPU를 지원하지만 성능은 다를 수 있습니다. 또한, 모델 크기(1B, 3B, 8B)에 따른 성능 지표도 제공됩니다.

설치 요구 사항으로는 Java 21, TornadoVM, Maven이 필요하며, 리포지토리를 복제하고 환경을 설정하는 방법에 대한 지침이 Linux/macOS와 Windows 사용자 모두에게 제공됩니다. 사용자는 llama-tornado 명령어를 사용하여 GPU 가속, 모델 선택 및 프롬프트 옵션을 설정하여 모델을 실행할 수 있습니다. 메모리 할당을 조정하여 메모리 부족 오류를 방지할 수 있습니다.

기존 코드베이스에 쉽게 통합할 수 있도록 정확한 명령어를 보여주어 설정을 복제하는 것이 간편합니다. 향후 개발 로드맵에는 성능 개선과 다양한 양자화 형식에 대한 지원 강화, 추가 최적화와 같은 기능이 포함될 예정입니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

자세한 내용은 리포지토리와 GPU 가속에 대한 교육 자료를 참고하시기 바랍니다.

OxCaml은 Jane Street에서 개발한 OCaml 프로그래밍 언어의 향상된 버전으로, 성능 개선에 중점을 두고 있습니다. 이 언어는 생산용 컴파일러 역할을 하면서 새로운 기능을 시험해 볼 수 있는 장으로도 활용됩니다. 궁극적으로 이러한 개선 사항은 OCaml의 주요 언어에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.

OxCaml의 주요 목표는 다음과 같습니다. 첫째, 안전성을 보장하여 프로그래밍이 생산적이고 코드가 올바르도록 하며, 안전하지 않은 관행을 피하는 것입니다. 둘째, 편리함을 제공하여 사용자가 복잡함에 압도되지 않으면서 성능을 제어할 수 있도록 하고, OCaml의 강력한 타입 추론을 유지합니다. 셋째, 예측 가능성을 유지하여 성능 동작을 명확하고 이해하기 쉽게 하며, 타입 시스템에서 성능 세부 사항을 명시적으로 나타냅니다.

OxCaml은 여러 주요 분야에서 확장을 제공합니다. 첫째, 두려움 없는 동시성 기능을 통해 타입 시스템 개선으로 동시 프로그래밍에서 데이터 경합을 방지합니다. 둘째, 메모리 내 데이터 레이아웃을 지정하고 SIMD 프로세서 기능에 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 셋째, 메모리 할당을 관리할 수 있는 도구를 제공하여 가비지 컬렉션 문제를 줄이고 효율성을 높입니다. 넷째, 다형 매개변수와 불변 배열과 같은 유용한 기능을 도입하여 사용자 경험을 개선합니다.

OxCaml은 오픈 소스이며, 연구자와 개발자들이 실험할 수 있도록 장려합니다. 패키지 관리, 편집기 통합 및 문서화에 대한 수정된 도구를 포함하고 있습니다. 일부 라이브러리는 해당 기능이 OCaml의 주요 버전에 통합될 때까지 OxCaml 전용으로 제공됩니다.

요약이 없습니다.

메타 AI는 사용자들이 검색한 내용과 결과를 그들이 완전히 인식하지 못한 채 공개했습니다. 이는 일부 개인이 부적절한 이미지 요청이나 학교 시험 도움 요청과 같은 민감한 질문을 무의식적으로 공유할 수 있음을 의미하며, 이러한 정보는 그들의 소셜 미디어 계정과 연결될 수 있습니다. 메타는 기본적으로 채팅이 비공개라고 주장하지만, 사용자가 이를 공개로 설정할 수 있으며, 게시하기 전에 경고 메시지가 표시됩니다. 그러나 많은 사용자들은 자신의 검색 내용이 공개 "발견" 피드에 나타나고 자신의 신원과 연결될 수 있다는 사실을 이해하지 못할 수 있습니다.

이 AI 도구는 페이스북과 인스타그램과 같은 플랫폼을 통해 접근할 수 있으며, 사용자들이 개인정보 설정을 조정할 수 있도록 합니다. 전문가들은 이러한 상황에 대해 우려를 표명하며, 사용자들이 AI와의 상호작용이 공개될 것이라고 예상하지 않는 경우가 많아 잠재적인 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있다고 지적했습니다. 메타는 사용자가 공유하는 내용을 통제한다고 밝혔지만, 개인정보 설정에 대한 혼란은 여전히 큰 문제로 남아 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 데이터베이스 문제로 어려움을 겪고 있는 소프트웨어 파이프라인을 관리하는 팀에 합류한 주니어 개발자의 개인적인 이야기를 공유합니다. 이 팀은 회사의 재무에 중요한 복잡한 파이프라인을 관리하고 있었으며, 원래는 해외 팀에서 개발한 것이었습니다. 개발 과정은 복잡하고 긴 빌드 시간과 복잡한 설정이 필요했습니다.

기존의 SQL 서버 데이터베이스는 비즈니스 로직이 저장 프로시저에 많이 포함되어 있어 성능 문제가 발생했습니다. API 호출은 비효율적인 쿼리 계획으로 인해 종종 느려졌고, 이로 인해 자주 시스템이 중단되는 일이 있었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 팀은 시스템을 재작성하기로 결정하고 관계형 데이터베이스에서 간단한 키-값 저장소로 전환했습니다. 그러나 이 방식은 데이터 작업을 제한하고 트랜잭션 지원이 부족했습니다.

새로운 설계는 고도로 관계형 데이터 모델에서 어려움을 겪었고, 그 결과 대용량 문서가 JSON 형식으로 저장되었습니다. 부분 업데이트를 하려면 전체 문서를 읽고 다시 써야 했기 때문에 지연 시간이 증가했습니다.

성능을 최적화하기 위한 데이터 압축 시도는 복잡성을 더하고 추가적인 입출력 작업을 요구하여 지연 문제를 더욱 악화시켰습니다.

새로운 시스템이 쓰기와 재시도를 관리하기 위해 만들어졌지만, 이는 데이터베이스 상호작용의 수를 크게 증가시켜 원래의 지연 문제를 더욱 심화시켰습니다.

저자는 재작성 작업이 완료되기 전에 팀을 떠났지만, 이러한 경험에서 배운 교훈을 되새기며 소프트웨어 개발에서 무엇을 하지 말아야 하는지를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2025년 5월 20일, HTML 사양이 업데이트되어 HTML 속성에서 <와 > 문자를 이스케이프해야 한다는 규정이 추가되었습니다. 이 변경은 변형 XSS(mXSS) 취약점을 방지하여 보안을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 내용은 2025년 6월 24일 Chrome 138에서 적용될 예정입니다.

주요 변경 사항으로는, 요소의 outerHTML에 접근할 때 < 또는 > 문자가 포함된 속성은 이제 <와 >로 표시됩니다. 예를 들어, <div data-content="<u>hello</u>"></div>는 이제 <div data-content="&lt;u&gt;hello&lt;/u&gt;"></div>로 표현됩니다. 이 변경은 HTML이 직렬화되는 방식에만 영향을 미치며, getAttribute나 dataset과 같은 DOM API를 사용하여 HTML을 파싱하거나 접근하는 방식에는 영향을 주지 않습니다. 따라서 이러한 API는 여전히 원래 값을 반환합니다.

이 변경으로 인해 문제가 발생할 수 있는 부분은 innerHTML이나 outerHTML을 사용하여 속성 값을 추출할 때 예상치 못한 결과가 나올 수 있다는 점입니다. 출력에 이스케이프된 문자가 포함되기 때문입니다. 또한, 생성된 HTML과 정적 값을 비교하는 종단 간 테스트가 속성에 < 또는 >가 포함되어 있을 경우 실패할 수 있으며, 이로 인해 예상 값을 업데이트해야 할 필요가 있습니다.

개발자들은 특정 취약점에 대한 보안을 강화하기 위해 코드와 테스트를 조정해야 합니다. 이 변경 사항은 Firefox 140과 Safari 26 Beta에서도 적용될 예정입니다. 이와 관련된 문제는 Chromium 버그 추적기에 보고할 것을 권장합니다.

QEMU는 하드웨어 지원 없이 전체 시스템을 시뮬레이션할 수 있는 오픈 소스 에뮬레이터이자 가상화 도구입니다. 동적 변환을 사용하여 성능을 높이며, Xen이나 KVM과 같은 하이퍼바이저와 함께 사용하면 거의 네이티브 CPU 성능을 발휘할 수 있습니다. QEMU는 ARM과 같은 한 아키텍처에서 x86_64와 같은 다른 아키텍처로 소프트웨어를 실행할 수 있도록 CPU와 시스템 호출을 에뮬레이션합니다.

QEMU는 유연성이 뛰어나며, 사용자가 직접 사용할 수도 있고 OpenStack과 같은 플랫폼에서 일반적으로 사용되는 libvirt와 같은 고급 관리 도구를 통해 사용할 수도 있습니다. QEMU는 GNU 일반 공용 라이선스 v2에 따라 라이선스가 부여되어 있습니다.

QEMU의 문서는 온라인에서 확인할 수 있습니다. QEMU는 다양한 플랫폼(리눅스, macOS, 윈도우)에서 빌드할 수 있습니다. 기본적인 단계는 빌드 디렉토리를 만들고, 설정한 후 빌드를 진행하는 것입니다.

코드 기여를 원한다면 QEMU 저장소를 복제하고 패치 제출 지침을 따르세요. 'git format-patch'와 'git send-email'을 사용하여 제출할 수 있습니다. 더 많은 정보는 제출 가이드를 참조하세요.

QEMU의 버그는 GitLab 이슈를 통해 보고해야 하며, 최신 코드에서 발견된 경우 특히 중요합니다. 특정 공급업체의 바이너리와 관련된 문제는 먼저 해당 공급업체에 보고해야 합니다.

QEMU 커뮤니티와의 연락은 이메일이나 IRC를 통해 지원 및 논의를 위해 가능합니다. 더 많은 세부사항과 자료는 QEMU 웹사이트를 방문하세요.

요약이 없습니다.

헬리온은 둠을 위해 설계된 현대적인 게임 엔진으로, 성능을 향상시키기 위해 개발되었습니다. 이 엔진은 복잡한 둠 맵이 최신 하드웨어와 구형 하드웨어 모두에서 원활하게 실행될 수 있도록 도와줍니다. 이전에는 렌더링에 어려움을 겪었던 하드웨어에서도 효과적으로 작동합니다.

헬리온의 주요 특징 중 하나는 정적 렌더링입니다. 이 방법은 맵의 변화를 효율적으로 관리하여 성능을 개선합니다. 전통적인 CPU 중심의 방법보다 GPU를 더 잘 활용하여 성능을 높입니다. 또한, 헬리온은 바닐라 둠을 포함한 다양한 WAD 형식을 지원합니다.

헬리온을 사용하기 위해서는 Windows 7 또는 Open GL 3.3 호환 GPU가 장착된 리눅스에서 실행할 수 있습니다. 최신 안정 버전은 Windows와 대부분의 리눅스 배포판에서 다운로드할 수 있으며, 새로운 기능을 테스트할 수 있는 실험적인 빌드도 제공됩니다. Windows 사용자는 .NET 9가 필요할 수 있으며, 리눅스 사용자는 특정 라이브러리를 설치해야 합니다.

커뮤니티와 지원을 위해 사용자는 헬리온 디스코드 서버나 둠월드 포럼에 참여하여 논의하거나 업데이트를 확인할 수 있습니다. 버그 보고는 GitHub Issues를 통해 제출할 수 있습니다.

많은 온라인 사기꾼들이 사람들을 속이기 위해 교묘한 방법을 사용하고 있습니다. 그 중 하나가 이메일에 포함된 가짜 구독 취소 링크입니다. 대부분의 정식 이메일은 구독 취소 방법을 제공하지만, 이러한 링크를 클릭하면 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 링크를 클릭하면 이메일 클라이언트를 벗어나 공개 웹으로 이동하게 되기 때문입니다.

전문가들은 약 644개의 구독 취소 링크 중 1개가 유해한 사이트로 연결될 수 있다고 경고합니다. 사기꾼들은 이러한 링크를 사용해 이메일 주소가 활성화되어 있는지를 확인하기도 합니다. 이렇게 되면 향후 스팸이나 피싱 공격의 표적이 될 수 있습니다. 구독 취소 링크를 클릭한 후에는 비밀번호와 같은 개인 정보를 제공하지 않는 것이 안전한 방법입니다.

안전을 유지하기 위해 "리스트 구독 취소 헤더"를 사용하는 것을 고려해보세요. 이 방법은 이메일 클라이언트 내에서 행동을 유지하기 때문에 더 안전합니다. 만약 이 옵션이 없다면, 이메일을 스팸으로 표시하거나 더미 이메일 계정을 사용해 주 이메일을 보호할 수 있습니다. 원치 않는 이메일을 완전히 없애는 것은 어려울 수 있지만, 이러한 방법들이 디지털 프라이버시를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 글에서는 GPU를 이용한 실시간 텍스트 렌더링의 발전에 대해 다루고 있으며, 이전 방법인 다채널 서명 거리 필드(Multi-Channel Signed Distance Fields, SDF)의 문제점을 극복하는 데 중점을 두고 있습니다. 저자는 SDF가 품질, 아틀라스 크기, 유연성 및 복잡성 문제로 인해 만족스럽지 않다고 느꼈습니다.

주요 개선 사항으로는 저자가 서브픽셀 안티앨리어싱(subpixel anti-aliasing)을 실험하여 텍스트의 선명도를 높였다는 점이 있습니다. 특히 비표준 OLED 모니터에서 발생하는 프린징 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 새로운 접근 방식은 글리프를 정의하는 벡터 곡선을 직접 사용하여 실시간으로 래스터화하는 것입니다. 이 방법은 메모리 사용량을 줄이고 다양한 해상도에서 품질을 향상시킵니다.

렌더링 과정은 다음과 같습니다. 첫째, 글리프 곡선을 불러와서 쉽게 렌더링할 수 있도록 2차 베지어 곡선으로 변환합니다. 둘째, 광선 추적(ray tracing) 방법을 사용하여 곡선과 교차하는 광선을 통해 픽셀의 커버리지를 계산합니다. 셋째, 렌더링 중 확인해야 할 곡선의 수를 줄이기 위해 글리프를 수평 밴드로 나누어 접근을 최적화합니다. 넷째, 글리프를 저장할 아틀라스를 생성하여 재사용을 가능하게 하고 동일한 글리프를 여러 번 렌더링할 필요를 최소화합니다. 마지막으로, 샘플을 프레임에 걸쳐 누적하여 렌더링된 글리프의 품질을 점진적으로 개선합니다.

서브픽셀 안티앨리어싱 기술은 디스플레이의 개별 RGB 서브픽셀을 활용하여 텍스트 렌더링 품질을 향상시킵니다. 이는 비정상적인 서브픽셀 배치를 가진 모니터에서 특히 중요합니다. 저자는 소프트웨어가 다양한 서브픽셀 구조에 적응할 필요성을 강조합니다.

고품질 텍스트 렌더링을 추구하는 것은 사용자 인터페이스에 매우 중요하며, 이는 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다. 저자는 글리프 렌더링 기술에 대한 추가 탐구와 혁신을 권장합니다.

요약이 없습니다.

Click2Minimize의 개발자는 macOS에서 두 가지 주요 불편함을 해결하기 위해 이 앱을 만들었습니다. 첫째, 앱의 Dock 아이콘을 클릭해도 창을 최소화할 수 없다는 점과 둘째, 작은 창 관리 버튼이 불편하다는 점입니다.

Click2Minimize는 전체 제목 표시줄을 제스처 영역으로 변환하여 창을 보다 쉽게 관리할 수 있는 방법을 제공합니다. 주요 기능으로는 Dock 아이콘을 클릭하여 앱을 최소화하거나 숨길 수 있으며, 왼쪽 마우스 버튼을 누른 채 오른쪽 버튼을 클릭하면 창을 최소화할 수 있습니다. 오른쪽 마우스 버튼을 누른 채 왼쪽 버튼을 클릭하면 창을 최대화할 수 있습니다. 또한, 오른쪽 마우스 버튼과 스크롤 휠을 사용해 창을 왼쪽이나 오른쪽으로 정렬할 수 있으며, 특정 버튼 클릭으로 창의 크기와 위치를 복원할 수 있습니다.

이 앱은 직관적이고 사용자 친화적인 것을 목표로 하여 작업 중 방해를 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 개발자는 사용자로부터 피드백을 받기를 권장하며, 유용한 의견을 제공하는 사용자에게는 무료 라이센스를 제공하고 있습니다.

더 많은 정보는 앱 페이지를 방문하시면 확인할 수 있습니다.