저는 사용자들이 운동 루틴을 만들 수 있도록 도와주는 오픈소스 피트니스 앱인 workout.lol의 주요 기여자였습니다. 이 앱은 인기를 얻어 1,400개의 GitHub 별점과 월 20,000회의 방문자를 기록했지만, 라이선스 문제로 인해 판매된 후 결국 중단되었습니다. 저는 이 앱을 9개월 동안 되살리기 위해 노력했지만, 아무런 응답을 받지 못했습니다.

커뮤니티를 돕고자 결심한 저는 Workout.cool이라는 새로운 버전을 만들었습니다. 이 앱은 더 나은 디자인과 기능을 제공하며, 라이선스 문제 없이 사용할 수 있습니다. 완전히 오픈소스이며, 1,200개 이상의 운동, 진행 상황 추적, 다국어 지원, 그리고 자체 호스팅 기능을 제공합니다.

저는 이 일을 수익을 위해 하는 것이 아닙니다. 누구나 접근할 수 있는 피트니스 도구가 필요하다고 믿기 때문입니다. 관심이 있으시다면 GitHub 저장소에 별점을 주거나, 공유하거나, 기능을 제안하거나, 기여해 주시면 좋겠습니다. 함께 멋진 오픈소스 피트니스 플랫폼을 만들어 나갈 수 있습니다.

웹사이트: workout.cool
GitHub: workout-cool

이 기사는 민감한 문서에서 협업할 때 로컬 우선 소프트웨어에서 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDT)과 동형 암호화를 사용하는 데 따른 도전 과제를 다룹니다.

로컬 우선 소프트웨어의 도전 과제는 문서의 비밀을 유지해야 할 때 전통적인 동기화 방법이 문서 내용을 서버에 노출할 수 있다는 점입니다. 종단 간 암호화가 도움이 되지만, 변경 사항을 동기화하기 위해서는 양쪽 모두가 동시에 온라인 상태여야 합니다.

동형 암호화는 암호화된 데이터에 대해 복호화 없이 계산을 수행할 수 있게 해주는 암호화 방식입니다. 이를 통해 서버는 실제 내용을 알지 못한 채로 변경 사항을 병합할 수 있습니다.

이 기사는 동형 암호화를 사용하여 "마지막 쓰기 우선" 레지스터를 만드는 코드 예제를 제공합니다. 이 레지스터는 단일 값을 유지하며, 타임스탬프와 피어 ID를 기반으로 업데이트를 처리합니다.

동형 암호화의 한계도 언급됩니다. 첫째, 암호화 키의 크기가 실제 데이터보다 훨씬 클 수 있어 비효율성을 초래합니다. 둘째, 동형 암호화된 데이터로 작업할 때의 속도가 비암호화된 데이터에 비해 매우 느립니다. 셋째, 모든 입력을 최악의 경우로 간주해야 하는 요구 사항은 데이터 저장 및 병합 방식을 제한하며, 암호화된 형태에서도 변경 사항이 드러날 수 있습니다.

동형 암호화는 협업 작업 중 데이터를 비공개로 유지할 수 있는 유망한 방법을 제공하지만, 그 한계로 인해 사용성이 저해될 수 있습니다. 로컬 우선 애플리케이션을 위한 안전하고 효율적인 솔루션을 찾기 위한 연구와 개발이 계속되고 있습니다. 이 기사는 로컬 우선 소프트웨어에서 보안과 실용성을 균형 있게 맞추기 위한 추가 혁신의 필요성을 강조합니다.

"Poline"은 색상 팔레트를 만드는 데 중점을 둔 TypeScript의 마이크로 라이브러리입니다. 이름은 "polar"와 "line"의 조합으로, 앵커 포인트 사이에 선을 그리는 기본 기능을 반영합니다. Poline에서 앵커는 색상이 생성되는 지점입니다. 생성되는 색상의 수는 포인트의 수에 따라 달라지며, 포인트가 많을수록 더 많은 색상이 만들어집니다. 이러한 포인트의 위치는 위치 함수에 의해 조절됩니다.

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이 기사는 다양한 작업에서 AI 에이전트의 성능을 다루며, 작업 시간이 길어짐에 따라 성공률이 어떻게 변화하는지를 중점적으로 설명합니다. Kwa 외 연구진(2025)의 연구에 따르면, AI 에이전트는 예측 가능한 실패율을 가지고 있으며, 이로 인해 작업 시간이 길어질수록 성공률이 기하급수적으로 감소하는 모델이 제시되었습니다. 이는 각 AI 에이전트가 "반감기"로 특징지어질 수 있음을 의미하며, 이는 성공적으로 작업을 수행할 수 있는 시간의 길이를 나타냅니다.

주요 발견 사항으로는 AI 에이전트가 작업을 완료하는 능력이 약 7개월마다 두 배로 증가한다는 점이 있습니다. 50%와 80%와 같은 다양한 성공률 기준에서 작업 시간에 따라 뚜렷한 차이가 나타나며, 이는 AI가 더 높은 신뢰성을 달성하는 데 필요한 시간이 상당히 짧다는 것을 시사합니다. 이 연구는 일정한 위험률 모델을 사용하여 작업의 복잡성이 성능에 미치는 영향을 설명하며, 긴 작업은 더 많은 하위 작업을 포함하고 각 하위 작업마다 실패할 가능성이 있음을 나타냅니다.

또한, 이 기사는 이러한 발견의 일반화 가능성에 대한 우려를 제기합니다. 연구에 사용된 작업이 모든 실제 시나리오를 대표하지 않을 수 있기 때문입니다. AI와 인간의 성능을 비교하면서, 인간이 긴 작업에서 AI가 일정한 위험률 모델로 예측한 것보다 더 잘 수행할 수 있다는 점도 언급됩니다.

결론적으로, 일정한 위험률 모델은 AI의 성능을 시간에 따라 이해하고 성공률을 예측하는 데 도움을 주며, AI의 능력과 작업 관리에 대한 함의에 대한 추가 연구의 필요성을 제시합니다.

MiniMax-M1은 혁신적인 추론 모델로, 하이브리드 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처와 빠른 주의(attention) 메커니즘을 결합하고 있습니다. 이 모델은 4560억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 토큰당 459억 개가 활성화됩니다. 최대 100만 개의 토큰까지 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. DeepSeek R1과 비교했을 때, 10만 개의 토큰을 처리하는 작업에서 필요한 계산 자원을 25%만 사용하여 더 효율적입니다.

MiniMax-M1은 대규모 강화 학습(reinforcement learning, RL)을 통해 훈련되었으며, 수학적 추론과 소프트웨어 공학과 같은 복잡한 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이 모델은 40K와 80K의 두 가지 버전이 있으며, 다양한 벤치마크 카테고리에서 DeepSeek-R1과 Qwen3-235B와 같은 다른 모델들을 능가하는 성과를 보여주고 있습니다.

MiniMax-M1은 수학, 코딩, 소프트웨어 공학 등 여러 작업에서 강력한 성능을 발휘하며, AIME와 LiveCodeBench와 같은 벤치마크에서 두드러진 점수를 기록했습니다.

사용을 위한 추천 사항으로는, 창의적인 응답을 위해 온도(temperature)를 1.0, top_p를 0.95로 설정하는 것이 좋습니다. 특정 작업에 맞춘 시스템 프롬프트를 사용하여 일반적인 지원이나 웹 개발과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

모델은 HuggingFace에서 다운로드할 수 있으며, 최적의 성능을 위해 vLLM을 사용한 배포를 권장하거나, 표준 배포를 위해 Transformers를 사용할 수 있습니다.

MiniMax-M1은 함수 호출을 지원하며, 개발자들이 이 기능을 활용할 수 있도록 챗봇과 API를 제공합니다. 추가적인 정보는 제공된 배포 가이드를 참조하거나 MiniMax 팀에 문의하면 됩니다.

이 텍스트는 2025년 6월 9일에 케빈 블랙, 마누엘 Y. 갈리커, 세르게이 레빈이 저술한 출판물입니다. 추가 정보가 필요하신 경우, [email protected]로 이메일을 통해 연락하실 수 있습니다.

이 가이드는 AI 시스템, 특히 Kapa와 같은 검색 보강 생성(RAG) 시스템의 문서화를 개선하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

문서의 품질이 중요합니다. 명확하고 잘 구조화된 문서는 사용자와 AI 시스템이 정확한 답변을 제공하는 데 필수적입니다. 불량한 문서는 오해를 초래하고 AI의 잘못된 응답을 유발할 수 있습니다.

Kapa는 문서를 처리하는 방식이 있습니다. Kapa는 관련 정보를 구조적으로 검색합니다. 먼저, 검색기를 사용해 콘텐츠를 찾고, 벡터 데이터베이스에 저장된 정보를 빠르게 검색합니다. 그런 다음, 대형 언어 모델(LLM)인 생성기가 검색된 정보를 바탕으로 응답을 작성합니다.

콘텐츠는 더 작은 집중된 섹션으로 나누어져야 검색 정확성을 높일 수 있습니다. 각 섹션은 독립적이고 명확해야 하며, AI가 다른 섹션의 맥락 없이도 이해할 수 있도록 해야 합니다.

AI에 최적화된 콘텐츠를 만들기 위해서는 표준화된 의미론적 HTML을 사용하여 구조를 개선하고, PDF 대신 HTML이나 Markdown을 사용하여 파싱을 쉽게 해야 합니다. 페이지 구조를 단순화하여 크롤러 친화적으로 만들고, 제목과 URL의 명확성을 확보해야 합니다. 시각적 요소에 대한 텍스트 설명도 제공해야 합니다.

일반적인 콘텐츠 디자인의 도전 과제는 주요 정보를 섹션에 흩어놓지 않는 것입니다. 이는 모호함을 초래할 수 있습니다. 일관된 용어를 사용하여 AI가 관련 콘텐츠를 검색할 수 있도록 하고, 사용자가 사전 지식을 가지고 있다고 가정하지 말고 필요한 모든 정보를 명확히 제공해야 합니다. 시각적 콘텐츠에 대한 텍스트 대안을 제공하여 모든 중요한 정보에 접근할 수 있도록 해야 합니다.

문서화는 계층적으로 구조화되어야 각 섹션이 독립적으로 이해될 수 있도록 해야 합니다. 문제 해결을 위한 필수적인 맥락과 세부 정보를 포함하고, 정확한 오류 메시지를 사용하여 검색 가능성을 높여야 합니다.

좋은 AI 문서는 명확하고 구조화되어 있으며 사용자 중심입니다. 문서를 개선함으로써 인간 사용자와 AI 시스템 모두 더 나은 서비스를 받을 수 있습니다. 사용자 상호작용에 따라 정기적으로 콘텐츠를 검토하고 수정하여 관련성과 효과성을 유지해야 합니다.

그래프 탐색 알고리즘은 그래프로 표현된 지도에서 최단 경로를 찾는 데 도움을 줍니다. A* 알고리즘은 널리 사용되는 방법 중 하나이며, 너비 우선 탐색(BFS)과 다익스트라 알고리즘과 함께 자주 언급됩니다.

그래프는 위치(노드)와 이들 간의 연결(엣지)로 구성됩니다. 이러한 알고리즘은 그래프 구조에서만 작동하며, 실제 세계의 특징인 방이나 문과 같은 요소는 고려하지 않습니다.

알고리즘의 종류로는 너비 우선 탐색(BFS)이 있습니다. 이 방법은 모든 방향을 동등하게 탐색하며, 경로를 찾거나 지도를 생성하는 데 유용합니다. 다익스트라 알고리즘은 이동 비용(예: 다양한 지형)을 고려하여 최단 경로를 찾습니다. A* 알고리즘은 BFS와 다익스트라의 장점을 결합하여 시작점에서의 실제 거리와 목표까지의 예상 거리를 모두 사용합니다.

경로 탐색 과정에서는 알고리즘이 "프론티어"라는 탐색할 위치 집합과 "came_from" 테이블을 사용하여 경로를 재구성합니다. 목표를 찾으면 탐색을 중단할 수 있는 조기 종료 조건을 적용할 수 있습니다.

A* 알고리즘은 목표까지의 거리를 추정하는 휴리스틱 함수를 사용하여 경로 찾기의 효율성을 높입니다. 알고리즘 선택 시, 이동 비용이 동일하고 모든 위치로의 경로가 필요한 경우에는 BFS를 사용하고, 다양한 이동 비용이 있을 경우에는 다익스트라를 선택합니다. A*는 단일 목표로의 경로를 찾거나 효율성이 필요한 경우에 적합합니다.

성능을 높이기 위해 그래프에서 불필요한 위치를 줄이는 것이 좋습니다. 더 간단한 알고리즘이 더 빠르게 실행되므로, 필요에 맞는 가장 간단한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 알고리즘은 지리적 지도뿐만 아니라 모든 그래프 구조에 적용될 수 있습니다.

A* 알고리즘은 효율성과 정확한 휴리스틱이 있을 때 최적 경로를 찾는 능력 덕분에 경로 탐색에 있어 종종 가장 좋은 선택으로 여겨집니다.

스크래피는 존 창과 폰투스 그란스트롬이 만든 도구로, 간단하고 개인화된 앱인 '스크랩(Scrapp)'을 만들어 친구와 가족과 공유할 수 있도록 설계되었습니다. 대중적인 앱과는 달리, 스크래피는 사용자가 자신의 특정 요구에 맞는 소프트웨어를 창의적이고 표현적인 방식으로 만들 수 있게 해줍니다.

스크래피의 주요 특징 중 하나는 사용자 친화적인 인터페이스입니다. 피그마와 같은 디자인 도구와 유사한 캔버스 형태의 인터페이스를 제공하여, 사용자가 요소를 쉽게 드래그 앤 드롭하고 기본 자바스크립트를 사용해 행동을 부여할 수 있습니다. 또한, 여러 사용자가 동시에 스크랩에 상호작용할 수 있어, 앱을 실시간으로 편집하고 수정하는 것이 용이합니다. 스크래피는 기본적인 컴퓨터 기술을 가진 사람들도 접근할 수 있도록 설계되었지만, 앱을 처음부터 만들기 위해서는 어느 정도 자바스크립트에 대한 지식이 필요합니다.

스크래피의 주요 사용자층은 DIY 애호가, 교육자와 학생, 그리고 비즈니스 프로세스를 개선하고자 하는 사람들입니다. DIY 애호가는 개인적인 용도로 맞춤형으로 만들기를 즐기는 사람들입니다. 교육자와 학생들은 프로그래밍 개념을 배우고 가르치는 더 간단한 방법을 찾고 있습니다. 비즈니스 프로세스를 개선하고자 하는 사람들은 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 워크플로우를 간소화하고자 합니다.

스크랩의 예로는 어린이를 위한 산수 연습 도구, 이벤트 참석자 수를 세는 도구, 룸메이트를 위한 집안일 추적기 등이 있습니다. 스크래피는 전통적인 앱에 비해 사용자 맞춤화가 가능하여 개인적인 터치를 제공합니다. 사용자는 계정을 설정할 필요 없이 스크랩을 공유하고 사용할 수 있어 편리합니다. 또한, 이 플랫폼은 앱 제작에서 놀이와 창의성을 장려합니다.

앞으로 개발자들은 비프로그래머들이 더 쉽게 사용할 수 있도록 스크래피를 개선하고, 협업 기능을 강화하며, 만들 수 있는 앱의 종류를 확장할 계획입니다. 스크래피는 소프트웨어 제작을 민주화하여 누구나 간단한 앱을 만들고 공유할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 전통적인 소프트웨어 의존에서 벗어나 보다 개인화된 홈메이드 솔루션으로의 전환을 의미합니다.

최근 '문명의 몰락' 팟캐스트에서 몽골 제국에 관한 긴 에피소드를 방영하면서 현대 몽골에 대한 관심이 높아졌습니다. 21세기 들어 몽골은 빈곤 감소, 경제 성장, 인터넷 접근성에서 상당한 개선을 이루었지만, 여전히 정부 부패와 같은 문제에 직면해 있습니다.

2023년 몽골의 인구는 약 350만 명이며, 출산율은 2.7입니다. 빈곤율은 2002년 11.6%에서 2022년에는 0.2%로 크게 감소했습니다. 1인당 GDP도 상당히 증가했습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 부패와 규제 문제는 여전히 남아 있습니다.

몽골의 전통 가옥인 유르트의 존재에 대해 궁금해한 저자는 머신러닝을 활용해 전국의 유르트를 세어보았습니다. 위성 이미지를 다운로드하고 유르트를 식별할 수 있도록 모델을 훈련시킨 후, 10,000개 이상의 이미지를 주석 처리했습니다. 이 프로젝트는 복잡한 데이터 처리와 모델 훈련을 포함하여 172,689개의 유르트를 발견하는 성과를 올렸습니다.

유르트는 몽골이 유목 사회에서 보다 도시화된 사회로 전환하는 데 중요한 역할을 합니다. 많은 사람들이 도시로 이주하면서 유르트를 함께 가져왔고, 이로 인해 비공식 정착촌인 게르 지구가 형성되었습니다. 그러나 이 지역은 인프라 문제에 직면해 있습니다. 정부는 다양한 개발 계획을 통해 이러한 지역을 개선하려고 하지만, 진전은 더디고 있습니다.

몽골 탐사는 그 풍부한 역사와 도시 지역에서 전통적인 생활 방식이 현대적 성장과 공존하는 가운데 지속되는 개발 문제를 강조합니다. 저자는 몽골의 미래와 도시화 및 개발에 관한 더 넓은 문제에 대한 성찰로 마무리합니다.

2025년 6월 17일, 혼다 R&D는 일본 홋카이도 타이키 마을에서 재사용 가능한 로켓의 시험 발사를 성공적으로 진행했습니다. 이 로켓은 길이가 6.3미터, 무게가 900킬로그램으로, 271.4미터의 고도에 도달한 후 목표 지점에서 37센티미터 이내에 착륙했습니다. 이번 시험은 로켓의 재사용성을 위한 중요한 기술, 즉 비행 안정성과 착륙 능력을 입증하기 위한 것이었습니다.

시험 중 안전이 최우선으로 고려되었으며, 발사 장소 주변에 1킬로미터의 제한 구역이 설정되었습니다. 혼다는 지역 당국과 협력하여 시험을 진행했으며, 사고를 방지하기 위한 여러 예방 조치를 취했습니다.

혼다는 2021년부터 우주 기술을 탐색해 왔으며, 핵심 기술을 활용해 사람들의 삶을 개선하고 지속 가능한 교통 솔루션을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 아직 연구 단계에 있지만, 혼다는 2029년까지 준궤도 발사 능력을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다.

CEO 미베 도시히로는 진행 상황에 대한 자부심을 표명하며, 혼다가 로켓 연구에서 의미 있는 발전을 이루기 위해 기술을 활용하겠다는 의지를 강조했습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 복잡한 추론 문제를 해결하는 데 효과적이며, 특히 '사고의 연쇄'라는 방법을 통해 답변을 제공하기 전에 '사고 토큰'을 생성하는 방식이 주효합니다. 전통적인 연구에서는 이산적인 사고의 연쇄가 LLM의 성능을 향상시키는 것으로 나타났지만, 연속적인 사고의 연쇄의 이점은 잘 알려져 있지 않습니다.

이 논문은 연속적인 사고의 연쇄를 사용하는 특정 유형의 변환기 모델이 방향성 그래프 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있다는 증거를 제시합니다. 이 문제는 다양한 응용 프로그램에 중요합니다. 이산적인 사고의 연쇄는 여러 단계를 거쳐 옵션을 순차적으로 탐색해야 하지만, 제안된 모델은 여러 경로를 동시에 탐색할 수 있습니다. 이는 각 연속적인 사고 벡터가 여러 잠재적 해결책을 한 번에 나타내는 기술을 통해 이루어집니다.

연구자들은 이론 모델이 실제로 효과적으로 작동함을 확인하기 위해 실험을 진행했습니다. 그 결과, 여러 경로를 탐색하는 능력이 특별한 지시 없이도 훈련 과정에서 자연스럽게 발생한다는 것을 보여주었습니다.

지가는 제조업체의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 이 회사는 디지털 플랫폼을 만들어 제조 부품을 공급업체로부터 직접 구매하는 과정을 더 쉽고 빠르게 만들어 줍니다. 이 플랫폼은 구매 과정을 자동화하고, 팀워크를 촉진하며, 데이터를 활용해 효율성을 높입니다.

요약이 없습니다.

저자는 C++와 CUDA를 사용하여 dsc라는 텐서 라이브러리를 개발하고 있습니다. 이 라이브러리는 사용자가 소형 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행할 수 있도록 간단하고 깔끔한 API를 만드는 데 중점을 두고 있습니다. dsc의 주요 특징은 다음과 같습니다.

C++로 구축된 핵심 구조와 CUDA 지원이 포함되어 있습니다. PyTorch와 유사한 Python API를 제공하며, HuggingFace의 Qwen과 같은 모델을 CUDA와 CPU에서 최소한의 변경으로 로드하고 실행할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. Python과 C++ 모두에 대한 내장 관찰 도구도 포함되어 있습니다.

앞으로의 계획으로는 BF16 지원 추가와 GPU 작업 부하에 대한 시각화 개선이 있습니다. 이 프로젝트는 초기 단계에 있으며, 저자는 커뮤니티의 피드백과 코드 리뷰를 환영합니다. 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

한 개발자가 문서를 업로드하고 질의할 수 있는 명령줄 인터페이스(CLI)를 만들었습니다. 이 인터페이스는 단순히 문맥에 의존하는 것이 아니라 검색 도구를 활용하는 언어 모델(LLM)을 사용합니다. 개발자는 전통적인 접근 방식과 비교하여 이 방법의 효과를 보여주기 위해 CrossFit 2025 규칙서를 사용한 데모를 진행했습니다.

주요 아이디어는 LLM이 지식을 효율적으로 검색하고 질의를 반복적으로 다듬어 나갈 수 있다는 것입니다. CLI는 이 과정을 간소화하여 사용자가 문서를 업로드하고 "주요 발견은 무엇인가요?"와 같은 질문을 할 수 있도록 합니다. 사용자는 다음과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

retrieve upload ./document.pdf retrieve ask "주요 발견은 무엇인가요?"

사용자는 도구의 동작 방식을 사용자 맞춤형으로 설정하고, 업로드 상태를 확인하며, 출처 참조와 함께 응답을 받을 수 있습니다. 이 도구는 최대 1,000개의 문서 조각에 대해 무료로 제공되며, 개발자는 사용자 관심에 따라 더 많은 기능을 추가할 의향이 있습니다. 소스 코드는 GitHub와 npm을 통해 제공되며, 도구와 디자인에 대한 피드백도 환영합니다.

요약이 없습니다.

독일의 긴 주말 동안, 저자는 처음으로 뮌헨을 방문하고 7년 동안 살았던 함부르크와 비교해 보았다. 두 도시는 각기 다른 역사적 배경으로 인해 뚜렷한 차이를 보였다. 뮌헨은 비텔스바흐 왕조의 지배를 받으며 중앙집중적인 부와 문화 발전이 이루어졌고, 함부르크는 자유 무역 도시로서 독립성과 다양성이 번창했다.

저자는 뮌헨의 풍부한 문화유산을 강조했다. 뮌헨의 인상적인 건축물, 큰 교회, 그리고 알테 피나코테크와 글립토테크와 같은 여러 박물관에서 그 유산을 느낄 수 있었다. 이사르 강의 청결함과 아름다운 공원도 좋았지만, 일부 거리에는 나무가 없어 걷기에는 덜 쾌적하다는 점을 지적했다.

뮌헨의 대중교통은 효율적이었고 트램 시스템이 잘 갖춰져 있었지만, 저자는 이 도시가 함부르크보다 자동차 중심적이라고 느꼈다. 또한, 뮌헨은 인구 밀도가 높고 관광객이 많아 더 붐비는 느낌이 들었다고 관찰했다.

음식은 여행의 하이라이트 중 하나였으며, 저자는 전통적인 바이에른 요리와 신선한 맥주를 즐겼다. 또한 독특한 맛을 경험할 수 있는 터키 디저트 가게도 발견했다.

결론적으로, 저자는 뮌헨의 문화와 기회가 매력적이라고 느꼈지만, 환경과 라이프스타일 때문에 함부르크에서 사는 것을 더 선호한다고 밝혔다. 뮌헨의 자연 명소와 문화적 제공을 더 탐험하기 위해 다시 방문하고 싶다는 의사를 표현했다.

저자는 고전적인 리눅스 tree 명령에서 영감을 받아 lstr이라는 새로운 명령줄 도구를 만들었습니다. lstr은 Rust로 개발되었으며, 빠르고 간결하며 상호작용이 가능한 도구를 목표로 하고 있습니다. 이 도구는 현대적인 기능을 포함하고 있습니다.

첫 번째로, 상호작용 TUI 모드가 있습니다. 사용자는 키보드 조작을 통해 디렉토리를 탐색하고 파일을 열 수 있습니다. 두 번째로, Git 상태 통합 기능이 있어, -G 플래그를 사용하면 트리 뷰에서 파일과 디렉토리의 Git 상태를 확인할 수 있습니다. 세 번째로, 쉘 통합 기능이 있어 사용자가 디렉토리를 선택하면 간단한 명령으로 현재 디렉토리를 변경할 수 있습니다.

추가 기능으로는 파일 유형 아이콘, 파일 크기, 권한 표시, 그리고 .gitignore 설정 준수가 포함됩니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, 저자는 피드백을 환영합니다. 더 많은 정보는 GitHub 저장소와 Crates.io 페이지에서 확인할 수 있습니다.

저자는 인공지능 일반 지능(AGI)이 곧 실현될 것이라는 주장에 대해 회의적인 입장을 보이고 있으며, 특히 수학 분야에서 그러하다고 말합니다. 인공지능이 학부 수준의 수학 문제를 잘 해결할 수 있지만, 이는 AGI의 기준에 미치지 못한다고 주장합니다. AGI는 독립적으로 사고하고 박사 수준의 수학 문제와 같은 고차원적인 문제를 해결할 수 있는 능력이 필요합니다.

AI의 진정한 능력을 조사하기 위해 저자는 박사 과정 이상의 연구자들을 위해 특별히 설계된 도전적인 수 이론 문제의 새로운 데이터베이스를 만들 것을 제안합니다. 이 문제들은 학부생이 해결하기에는 너무 복잡해야 하며, 단순한 패턴 인식이 아니라 더 깊은 이해가 필요해야 합니다.

목표는 AI 기업들이 이러한 문제에 대한 성과를 테스트하고 결과를 공개적으로 공유하는 것입니다. 저자는 수학자들이 문제를 기여할 수 있도록 초대하며, 이 실험을 원활하게 진행하기 위해 제출 마감일을 설정합니다.

지난 한 해 동안 우리는 다양한 팀과 협력하여 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 개발했습니다. 이 과정에서 성공적인 구현의 핵심은 단순함이라는 것을 알게 되었습니다. 복잡한 프레임워크 대신, 효과적인 에이전트는 간단하고 유연한 패턴으로 구축됩니다.

에이전트와 워크플로우의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 에이전트는 LLM이 자율적으로 작업과 결정을 관리하며, 종종 인간과 상호작용하여 지침을 받는 시스템입니다. 반면, 워크플로우는 LLM이 특정 코드 경로를 따라 작업을 완료하는 미리 정의된 단계로 구성됩니다.

효과적인 에이전트를 구축하기 위해서는 몇 가지 원칙을 따르는 것이 좋습니다. 첫째, 가장 간단한 솔루션부터 시작하고 필요할 때만 복잡성을 추가하세요. 둘째, 예측 가능한 작업에는 워크플로우를, 유연하고 모델 기반의 작업에는 에이전트를 선택하세요. 셋째, LangChain이나 Amazon Bedrock과 같은 도구는 개발을 간소화할 수 있지만, 복잡성을 초래할 수도 있습니다. 기본 코드를 이해하고 직접 LLM API 호출로 시작하는 것이 더 좋습니다.

에이전트의 일반적인 패턴에는 여러 가지가 있습니다. 증강 LLM은 LLM의 성능을 향상시키기 위해 도구와 메모리를 추가하는 방식입니다. 프롬프트 체이닝은 작업을 순차적인 단계로 나누어 정확성을 높이는 방법입니다. 라우팅은 입력을 전문화된 작업으로 전달하여 더 나은 처리를 가능하게 합니다. 병렬 처리는 작업을 동시에 처리하여 효율성을 높입니다. 오케스트레이터-작업자 모델에서는 중앙 LLM이 동적으로 다른 작업에 할당합니다. 평가자-최적화자는 하나의 LLM이 응답을 생성하고 다른 LLM이 피드백을 제공하여 개선하는 방식입니다.

에이전트를 사용할 때는 개방형 작업에 적합합니다. 이러한 작업은 지속적인 의사결정이 필요하며, 복잡한 문제를 처리할 수 있지만 오류를 피하기 위해 철저한 테스트가 필요합니다.

최고의 실천 방법으로는 디자인을 간단하게 유지하고, 에이전트의 의사결정 단계를 명확히 설명하며, 에이전트가 사용하는 도구에 대한 포괄적인 정의를 제공하는 것이 있습니다.

에이전트의 응용 분야로는 고객 지원이 있습니다. 에이전트는 대화와 행동을 관리하여 효과적인 해결책을 제공합니다. 또한, 코딩 분야에서도 에이전트는 프로그래밍 문제를 자율적으로 해결하고 피드백에 따라 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

효과적인 LLM 에이전트는 단순함과 명확성에 기반합니다. 기본 구성으로 시작하고 결과를 명확히 개선할 때만 복잡성을 추가하세요. 좋은 인터페이스를 만들고 도구를 이해하는 데 집중하여 신뢰성과 효과성을 확보하는 것이 중요합니다.

이 문서는 S-표현식에 대해 설명합니다. S-표현식은 프로그래밍에서 데이터를 표현하는 방법으로, 특히 Lisp 언어에서 사용됩니다. 이 문서에서는 문자열, 주석, 그리고 새로운 형식인 전치 블록을 처리하는 독특한 기능을 가진 S-expr라는 파싱 라이브러리를 소개합니다.

S-표현식은 괄호를 사용하여 중첩된 리스트와 코드를 간단하게 나타내는 표기법입니다. S-expr는 S-표현식을 파싱하는 라이브러리로, 문자열과 주석을 위한 특별한 문법을 추가합니다.

S-표현식은 원자(atom)일 수도 있고, 다른 S-표현식의 리스트일 수도 있습니다. 예를 들어, (expr1 expr2 expr3)와 같은 형태입니다. 리스트는 복잡한 구조를 위해 중첩될 수 있으며, (eq (mul x x) (pow x 2))는 동등성을 보여줍니다.

문자열은 따옴표로 묶인 단일 행 문자열(예: "text")과 세 개의 따옴표로 묶인 다중 행 문자열(예: """text""")로 구분됩니다. 주석은 파싱 중에 무시되며, 슬래시로 시작합니다. 단일 행 주석은 /comment/ 형식이고, 다중 행 주석은 /// comment /// 형식입니다. 전치 블록은 가독성을 높이기 위해 행과 열을 바꾸는 독특한 기능입니다. 이 블록은 수직 정렬을 위해 별표(*)를 사용합니다(예: * (eq ...) *). 이는 괄호로 인한 혼잡함을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 문서는 S-expr 형식에 대한 비공식적인 가이드를 제공하며, 문자열, 주석, 그리고 혁신적인 전치 블록 처리 방식을 강조합니다. 전통적인 Lisp 문법보다 더 복잡하지만, 이러한 기능들은 코드의 가독성을 향상시키기 위한 목적을 가지고 있습니다.

이 기사는 구글 번역과 같은 대형 언어 모델(LLM)이 번역 및 프로그래밍 분야에 미치는 영향을 다룹니다. 많은 사람들은 LLM이 인간 전문가를 완전히 대체할 것이라고 우려하지만, 저자는 이러한 주장이 섬세함이 부족하다고 주장합니다.

구글 번역을 예로 들며, 저자는 2016년 신경망 기계 번역으로 전환한 이후 기계 번역 기술이 크게 발전했지만, 인간 번역가의 필요성을 대체하지는 못한다고 지적합니다. 번역가는 맥락을 제공하고, 모호성을 처리하며, 문화적 뉘앙스를 이해하는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 능력은 구글 번역이 재현할 수 없는 것입니다. 예를 들어, 노르웨이어를 영어로 번역할 때는 예의와 문화적 맥락을 이해해야 하는데, 기계는 이를 간과할 수 있습니다.

저자는 번역가의 일자리 시장이 실제로 성장하고 있다고 강조합니다. 많은 전문가들이 AI를 자신의 작업 흐름에 통합하여 작업을 보조하고 있으며, 이를 통해 대체가 아닌 지원을 받고 있습니다. 저자는 프로그래머를 번역가에 비유하며, 두 역할 모두 복잡한 인간의 의사소통을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 해석하는 일을 한다고 설명합니다. AI 도구가 프로그래머를 도울 수는 있지만, 현재로서는 인간처럼 맥락과 모호성을 처리하는 능력이 부족합니다.

결론적으로 저자는 AI 도구가 유용한 점이 있지만, 한편으로는 한계와 윤리적 문제도 동반한다고 믿습니다. LLM이 인간 전문가를 완전히 대체할 것이라는 생각은 지나치게 단순하며, 번역과 프로그래밍의 복잡성을 간과하고 있다고 말합니다.

이 글에서는 1970년 Conant와 Ashby가 제안한 좋은 조절기 정리에 대해 다룹니다. 이 정리는 조절기가 시스템을 효과적으로 관리하기 위해서는 그 시스템의 모델이어야 한다고 말합니다. 좋은 조절기는 결과의 불확실성을 최소화하고 불필요한 복잡성을 피하는 것이 중요하다고 강조합니다.

원래 논문은 읽기 어렵고 복잡한 용어를 사용한다는 비판을 받았습니다. 이 정리를 더 잘 이해하기 위한 여러 자료가 있으며, John Wentworth와 Daniel L. Scholten의 요약이 그 예입니다.

이 글은 정리를 보다 명확하고 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. 세 가지 변수를 포함하는 설정을 소개합니다: 시스템 변수(S), 조절기 변수(R), 결과 변수(Z). 조절기의 역할은 시스템의 상태에 따라 결과에 영향을 미치는 것으로, 이상적으로는 불확실성을 줄이는 방향으로 작용해야 합니다. 이 불확실성은 샤논 엔트로피로 측정됩니다.

좋은 조절기에 대한 주요 포인트는 다음과 같습니다. 첫째, 결과의 엔트로피가 낮아야 하며, 즉 결과가 예측 가능해야 합니다. 둘째, 불필요한 복잡성을 사용하지 않아야 하며, 더 간단한 결정론적 해결책이 있다면 무작위성을 포함해서는 안 됩니다.

정리는 효과적인 조절기는 그 상태(R)가 시스템 상태(S)의 결정론적 함수가 된다고 결론짓습니다. 즉, S를 알면 R에 대한 정확한 예측이 가능하다는 의미입니다.

전반적으로 좋은 조절기 정리는 좋은 조절기가 시스템을 효과적으로 모델링한다고 제안하지만, 이 글에서는 이를 전통적인 모델링 관점에서만 해석해서는 안 된다고 주장합니다. 이 정리는 제어 이론에서 조절기, 시스템, 결과 간의 관계를 이해하는 기초를 제공합니다.

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네이선 피게로아는 AI가 개발자를 대체할 것이라는 우려에도 불구하고 지금이 소프트웨어 개발을 배우기에 좋은 시점이라고 주장합니다. 그의 주요 요점은 다음과 같습니다.

개발자는 자신이 속한 비즈니스에 대한 독특한 지식을 가지고 있어 AI가 완전히 대체할 수 없습니다. 따라서 기업은 개발자를 해고하기보다는 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해야 합니다.

AI는 애플리케이션을 빠르게 만드는 데 도움을 줄 수 있지만, 종종 피상적인 해결책을 제시합니다. 개발자는 여전히 근본적인 문제를 이해하고 고객과 효과적으로 소통하여 실제 요구 사항이 충족되도록 해야 합니다.

소프트웨어 문제는 항상 존재하기 때문에 개발자의 역할은 매우 중요합니다. AI는 생산성을 높일 수 있지만, 품질과 책임을 보장하기 위해서는 인간의 감독이 필요합니다.

AI 도구가 많이 보급되면서 코딩을 배우는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 개발자는 AI를 수용하고 피상적인 해결책에 속지 않도록 기본 기술을 쌓는 데 집중해야 합니다.

개발자 인재에 대한 투자는 여전히 중요합니다. 숙련된 전문가에 대한 수요는 계속될 것이기 때문입니다. 개발자를 지원하는 기업은 장기적으로 성공할 가능성이 높습니다.

피게로아는 AI를 수용하면서 기술을 향상시키는 것이 소프트웨어 개발에서 흥미로운 기회를 가져올 수 있다고 강조합니다.

OpenSERDES는 고속 통신 시스템에서 중요한 역할을 하는 구성 요소입니다. 이 기술은 병렬 데이터를 단일 직렬 데이터 스트림으로 변환하여 전송하고, 수신 측에서는 다시 병렬 형태로 변환합니다. 이 과정은 전 세계적으로 동기화된 CLOCK 신호에 맞춰 진행됩니다.

OpenSERDES는 Skywater OpenPDK 130nm 기술을 기반으로 구축되었습니다. 설계와 시뮬레이션에는 OpenLane과 Virtuoso Cadence 도구가 사용됩니다. 직렬 변환기와 역직렬 변환기는 Verilog HDL로 작성되며, OpenLane을 통해 합성되어 구현을 위한 다양한 파일이 생성됩니다.

구성 요소로는 TX 드라이버가 있습니다. 이는 CMOS 인버터의 체인을 통해 채널의 입력 정전 용량을 구동합니다. RX 설계는 저신호를 감지하기 위해 저항 피드백 인버터를 사용하고, 이후 CMOS 인버터로 신호를 증폭합니다. D 플립플롭(DFF)은 Clock Data Recovery(CDR) 시스템에 의해 복구된 클럭으로 데이터를 샘플링합니다. 오버샘플링 CDR은 수신된 신호에서 데이터와 클럭을 복구하며, 데이터 전이 상황에 따라 클럭 주파수를 조정합니다.

모든 관련 설계 파일은 gds, spice, netlist, Verilog 파일을 포함하여 특정 폴더에 정리되어 있어 추가 탐색이 가능합니다.

연구자들이 헥사니트로겐(N6)이라는 새로운 형태의 질소를 성공적으로 만들어냈습니다. N6는 높은 에너지 함량 덕분에 청정 에너지 저장 물질로 주목받고 있습니다. 지금까지 안정적인 질소 형태로 알려진 것은 질소 가스(N2)뿐이었기 때문에 이 발견은 매우 중요합니다.

N6의 준비는 실온에서 염소 또는 브로민과 은 아지드를 반응시켜 이루어졌습니다. 이후 생성된 화합물은 아르곤 가스 속에서 매우 낮은 온도인 10켈빈에서 포획되었습니다. 추가 실험 결과, N6는 액체 질소 온도인 77켈빈에서도 필름 형태로 안정성을 유지할 수 있다는 사실이 확인되었습니다.

N6의 존재와 구조를 확인하기 위해 적외선 및 자외선-가시광선 분광법 등 다양한 방법이 사용되었습니다. 연구 결과에 따르면, N6는 무해한 질소 가스로 분해되기 때문에 환경 친화적이며 새로운 에너지 저장 기술 개발로 이어질 가능성이 있습니다.

이 연구는 질소 화합물에 대한 우리의 이해를 넓히고 고에너지 물질 개발의 가능성을 열어줍니다.

2025년 6월 17일, 구글은 Gemini 2.5 모델군의 확장을 발표했습니다. Gemini 2.5 Flash와 Pro 모델은 이제 안정성이 확보되어 개발자들이 자신 있게 애플리케이션에 사용할 수 있게 되었습니다. 또한, 새로운 모델인 Gemini 2.5 Flash-Lite가 미리보기로 소개되었으며, 이는 2.5 시리즈 중 가장 빠르고 비용 효율적인 옵션입니다.

Gemini 2.5 모델은 코딩, 수학, 번역과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 제공하며, 이전 버전보다 속도가 향상되고 지연 시간이 줄어들었습니다. Flash-Lite 모델은 다양한 벤치마크에서 높은 품질의 성능을 유지하며, 긴 맥락 길이를 지원하는 다중 모드 입력 기능도 갖추고 있습니다.

개발자들은 Google AI Studio와 Vertex AI, 그리고 Gemini 앱을 통해 이러한 모델에 접근할 수 있습니다. 구글은 개발자들이 새로운 Gemini 2.5 모델을 어떻게 활용할지 기대하고 있습니다.

한 사람이 리눅스 ISO 파일을 다운로드하던 중 대부분의 토렌트 트래커가 작동하지 않는 것을 발견했습니다. 이로 인해 죽어 있는 트래커를 되살리자는 아이디어가 떠올랐습니다. 트래커는 사용자들이 비트토렌트 시스템에서 파일을 공유할 수 있는 동료를 찾는 데 도움을 주지만, 유지 관리가 되지 않으면 사용자들이 어려움을 겪게 됩니다. 이를 해결하기 위해 그 사람은 사용되지 않는 트래커 도메인을 구입하고 opentracker라는 트래커 소프트웨어를 설치한 익명 가상 사설 서버(VPS)를 설정했습니다.

트래커를 시작한 후, 그들은 상당한 트래픽을 관찰했고, 결국 300만 명 이상의 피어와 170만 개의 다양한 토렌트와 연결되었습니다. 그러나 트래커를 호스팅하는 것이 합법적인지에 대해 의문을 가졌습니다. 공개적으로 운영되는 트래커는 저작권 집행자들의 표적이 되는 경우가 많지만, 광고 없이 트래커를 운영하는 것은 기소하기가 더 어려울 수 있다는 점을 인식했습니다. 결국, 잠재적인 법적 문제에 대한 불안감으로 인해 그들은 트래커를 종료하고 도메인을 삭제했습니다. 비슷한 도메인은 여전히 등록할 수 있다는 점도 언급했습니다.

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JPEG는 지난 30년 동안 디지털 사진을 온라인으로 공유하는 주요 형식으로 자리 잡아왔습니다. 이 글에서는 JPEG의 지속적인 인기에 대한 이유를 살펴봅니다. JPEG의 작동 방식에 필수적인 이미지 압축과 이산 코사인 변환 같은 핵심 개념을 설명합니다. 다른 형식들이 등장했음에도 불구하고, JPEG는 그 효율성과 다양한 플랫폼에서의 호환성 덕분에 여전히 널리 사용되고 있습니다.

이 글은 대형 언어 모델(LLM)이 프로그래밍 언어 설계, 특히 도메인 특화 언어(DSL)에 미치는 영향을 다루고 있습니다. DSL은 특정 작업을 위해 설계되어 프로그래밍을 더 쉽게 만들어 주며, 사용자가 복잡한 문법에 신경 쓰지 않고 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다.

하지만 LLM의 발전으로 인해 코드 생성이 효율적으로 이루어지면서 DSL의 미래에 대한 우려가 커지고 있습니다. 개발자들은 LLM이 잘 다루는 일반 목적 언어인 파이썬과 같은 언어를 선호할 수 있어, DSL이 덜 매력적으로 보일 수 있습니다.

LLM은 널리 사용되는 언어에서 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘합니다. 반면, 틈새 시장의 DSL에서는 성능이 급격히 떨어지기 때문에, 개발자들이 DSL을 고려하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

저자는 DSL 개발이 증가하는 노력에 비해 정체될 수 있다는 우려를 표명합니다. LLM을 일반 언어와 함께 사용하는 편리함이 커지면서 DSL의 발전이 둔화될 수 있습니다.

글에서는 DSL이 LLM과 함께 작업할 수 있는 몇 가지 방법을 제시합니다. 첫째, 파이썬과 같은 일반 언어를 사용하여 LLM이 DSL을 더 잘 이해하도록 돕는 것입니다. 둘째, 비공식적인 프롬프트와 공식적인 코드를 통합할 수 있는 DSL을 만들어 더 원활한 작업 흐름을 가능하게 하는 것입니다. 셋째, LLM이 생성한 코드를 검증할 수 있는 명세 언어에 집중하여 품질과 정확성을 보장하는 것입니다.

LLM은 DSL 설계자에게 도전 과제를 제시하지만, 동시에 혁신의 기회를 제공합니다. 설계자들은 이 새로운 환경에 적응하여 프로그래밍 언어의 다양성을 유지하고 정체를 방지해야 합니다. 전반적으로 이 글은 LLM이 제기하는 능력과 도전에 대응하여 프로그래밍 언어 설계의 진화가 필요하다는 점을 강조합니다.

시계열 예측은 기업이 트렌드를 예측하고 자원을 최적화하는 데 필수적입니다. 최근 방법들은 기계 학습과 생성 모델을 활용하여 예측 정확도를 높이는 데 중점을 두고 있으며, 특히 그래프 형태로 구조화된 데이터를 다루고 있습니다.

전통적인 예측 방법은 종종 시계열 데이터를 독립적으로 분석합니다. 그러나 마케팅 캠페인이나 경제 지표와 같은 관련 데이터는 예측을 향상시킬 수 있습니다. 그래프는 이러한 상호 연결된 데이터 소스를 효과적으로 표현할 수 있습니다.

관계형 딥러닝(Relational Deep Learning, RDL) 기법은 관계형 데이터베이스 테이블을 자동으로 그래프 구조로 변환하여 시계열 예측을 그래프 학습 작업으로 용이하게 합니다. 핵심 예측 프레임워크는 과거 데이터와 기타 조건 신호를 기반으로 미래 값을 예측하는 함수를 사용합니다. 이 모델은 과거 시계열, 날짜-시간 인코딩, 그래프 엔티티 인코딩 등 다양한 데이터 유형을 통합합니다.

그래프 변환기(Graph Transformers) 모델은 그래프 구조와 노드 특성을 활용하여 예측을 개선합니다. 이들은 관련 서브그래프를 샘플링하여 대규모 실제 그래프를 처리할 수 있습니다. 예측 모델은 예측된 값과 실제 미래 값 간의 오차를 최소화하도록 훈련되어 과거 데이터에서 패턴을 학습합니다.

전통적인 회귀 방법은 단일 값을 예측하지만 복잡한 분포를 다루는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 생성 예측 모델, 예를 들어 조건부 확산 모델은 분포에서 샘플링할 수 있어 불확실성을 포착하고 더 풍부한 예측을 가능하게 합니다. 생성 모델은 전통적인 모델에 비해 더 나은 세부 사항을 제공하고 드문 사건을 더 효과적으로 처리하면서도 유사한 전반적인 정확도를 유지합니다.

시계열 예측은 여전히 기계 학습의 중요한 분야입니다. 이 접근 방식은 그래프 구조와 고급 예측 기술을 결합하여 보다 정확한 예측을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 개념을 탐구하고자 하는 분들을 위해 PyTorch Geometric과 같은 자원은 그래프 신경망과 변환기를 구현하는 도구를 제공합니다.

bzip2 크레이트는 0.6.0 버전 출시와 함께 완전히 Rust 기반의 구현으로 전환되었습니다. 이 변화는 크레이트를 더 빠르고 사용하기 쉽게 만들어 주었으며, 특히 크로스 컴파일에 유리합니다. bzip2는 오래된 압축 알고리즘이지만, 여전히 많은 프로토콜과 라이브러리에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

주요 개선 사항으로는 성능이 있습니다. Rust로 구현된 버전은 이전의 C 버전보다 압축과 압축 해제 모두에서 일반적으로 더 빠르며, 다양한 테스트에서 상당한 속도 향상이 관찰되었습니다. 또한 C 의존성을 제거함으로써 WebAssembly, Windows, Android와 같은 플랫폼에 대한 크로스 컴파일이 더 쉽고 신뢰할 수 있게 되었습니다. Rust 구현은 기본적으로 심볼을 내보내지 않아 다른 의존성과의 충돌 위험을 줄였습니다. 코드 테스트는 MIRI를 사용하여 수행할 수 있어 안전성과 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다.

새로운 구현에 대한 감사 결과, 사소한 버그는 발견되었지만 큰 문제는 없었습니다. 이러한 변화로 인해 사용자들이 더 이상 걱정하지 않고 신뢰할 수 있는 더 효율적인 bzip2 크레이트가 탄생했습니다.

타이거 클라우드는 다양한 작업 부하를 지원하는 신뢰할 수 있는 PostgreSQL 클라우드 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 시계열 데이터와 실시간 분석을 포함합니다. 고객의 필요와 예산에 맞춘 다양한 지원 옵션도 제공하며, 자가 관리형 지원도 선택할 수 있습니다.

주요 기능으로는 빠른 데이터 수집과 쿼리가 가능한 시계열 데이터 처리, PostgreSQL을 활용한 신속한 실시간 분석 기능이 있습니다. 또한 인공지능 애플리케이션과 검색 기능을 구축할 수 있는 도구도 제공합니다. 기업 고객을 위한 엔터프라이즈 티어는 보안, 신뢰성, 지원을 강화한 서비스입니다.

타이거 클라우드는 암호화폐, 산업 IoT, 에너지, 운송, 물류, 제조업 등 다양한 산업에 서비스를 제공합니다. PostgreSQL 최적화에 대한 방대한 문서와 튜토리얼, 경쟁사와의 서비스 비교 벤치마크 자료도 마련되어 있어 학습 자원을 제공합니다. 사용자들이 최신 정보를 얻고 소통할 수 있도록 블로그, 포럼, 뉴스레터도 운영하고 있습니다.

자세한 정보는 타이거 데이터 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

반 고흐는 AMD가 스팀 덱을 위해 특별히 설계한 맞춤형 APU입니다. 이 장치는 네 개의 젠 2 CPU 코어와 RDNA 2 GPU 아키텍처를 결합하여 낮은 전력 소비를 최적화했습니다.

반 고흐의 주요 특징 중 하나는 젠 2 성능입니다. 이 APU는 최대 3.5GHz의 부스트 클럭을 가진 네 개의 젠 2 코어를 탑재하고 있어 단일 스레드 성능이 우수합니다. 하지만 코어 복합체(CCX)가 하나만 있어 멀티스레드 성능은 제한적입니다.

전력 효율성 측면에서 이 APU는 16와트의 엄격한 전력 예산 내에서 작동하며, CPU와 GPU 간의 전력을 작업 부하에 따라 유연하게 배분할 수 있습니다.

메모리 성능은 스팀 덱이 16GB의 LPDDR5 RAM을 사용하지만, 메모리 지연 시간과 대역폭에 대한 우려가 큽니다. 이는 다른 시스템에 비해 성능이 떨어지는 편입니다.

게임에 초점을 맞춘 통합 RDNA 2 GPU(AMD 커스텀 GPU 0405라고도 불림)는 높은 메모리 대역폭(70GB/s 이상)을 제공하여 고사양 그래픽을 지원합니다. 그러나 데스크탑 GPU에서 볼 수 있는 인피니티 캐시와 같은 고급 기능이나 높은 클럭 속도는 부족합니다.

마지막으로, 이 APU는 클럭 상승 시간이 느려서 게임 중 반응성에 영향을 줄 수 있습니다.

전반적으로 반 고흐는 CPU 성능을 일부 희생하면서 GPU 성능을 향상시켰지만, 스팀 덱과 같은 게임 콘솔을 위한 통합 솔루션을 만드는 AMD의 강점을 보여줍니다. 이는 시장의 다른 아키텍처와 효과적으로 경쟁할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

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저자는 컴퓨터 과학 학위를 가지고 있으며 컴파일러 작업을 즐깁니다. 최근에는 TinyBASIC이라는 BASIC 프로그래밍 언어의 변형을 위한 간단한 컴파일러인 "toybasic"을 만들었습니다. 이 프로젝트는 비 오는 주말에 재미있는 도전으로 완성되었습니다.

Toybasic은 Go 언어로 작성되었으며, BASIC 코드를 Go 코드로 변환합니다. 이 컴파일러는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계는 렉서(Lexer)로, 소스 코드를 의미 있는 기호인 토큰으로 변환합니다. 두 번째 단계는 파서(Parser)로, 토큰을 받아 프로그램을 나타내는 구조인 구문 트리를 만들고 오류를 검사합니다. 마지막 단계는 컴파일러로, 구문 트리를 실행 가능한 Go 코드로 변환합니다.

저자는 렉서에는 nex, 파서에는 goyacc와 같은 도구를 사용하여 개발 과정을 간소화했습니다. toybasic의 문법은 TinyBASIC에서 수정되어 INPUT 문과 같은 특정 기능이 제외되었습니다.

샘플 BASIC 프로그램을 통해 기능을 시연했으며, 저자는 다양한 언어 구성 요소를 테스트하여 제대로 작동하는지 확인했습니다. 이 프로젝트는 교육적이면서도 즐거운 경험이었고, 저자가 이론적 지식을 실제 작업에 적용할 수 있는 기회를 제공했습니다.

닌텐도 스위치 2가 2025년 6월 5일에 출시되었으며, 이 콘솔의 4K HDR 기능을 보여줄 게임으로 '마리오 카트 월드'가 포함되어 있습니다. 그러나 이 게임은 HDR 구현이 미흡하다는 비판을 받고 있으며, "가짜 HDR"이라는 평가를 받고 있습니다. 이는 게임이 주로 표준 다이내믹 레인지(SDR)로 설계된 후, 마지막 순간에 톤 매핑이 추가되면서 진정한 HDR 품질이 부족하게 된 결과입니다.

HDR TV가 보편화되면서 많은 게이머들이 HDR 지원 화면에서 게임을 즐기고 있습니다. 그럼에도 불구하고 '마리오 카트 월드'의 HDR 출력은 제한적이며, 최고 밝기가 950니트에 미치지 못합니다. 이는 콘솔의 밝기 설정을 높여도 마찬가지입니다. 이러한 상황은 게임의 HDR 설계가 서둘러 진행되었거나 잘못 실행되었음을 시사합니다.

이 비판은 철저한 테스트를 바탕으로 하며, HDR 게임 개발 경험이 있는 저자가 게임의 출력을 분석한 결과, 밝기와 색상 범위 모두에서 제한적이라는 사실을 발견했습니다. 게임의 시각적 요소는 주로 SDR 색 공간에 고정되어 있어, HDR이 제공할 수 있는 생동감 있는 색상과 다이내믹 레인지를 놓치고 있습니다.

게임에서 HDR을 개선하기 위해서는 개발자들이 처음부터 HDR을 염두에 두고, 넓은 색 영역을 사용하며, 동적 톤 매핑을 구현해야 합니다. 개발 과정 초기에 HDR 디스플레이에서 아트 리뷰를 진행하여 문제를 조기에 발견하는 것이 중요합니다. 이 기사는 HDR 접근 방식에 중대한 변화가 없으면, 개발자들이 '마리오 카트 월드'와 같은 주요 타이틀에서도 미흡한 시각적 경험을 제공할 위험이 있다고 주장합니다.

결국 '마리오 카트 월드'는 많은 개발자들이 여전히 HDR을 완전히 수용하지 않고 있다는 점을 상기시켜 주며, 이는 게임의 예술적이고 시각적인 잠재력을 제한합니다.

저자는 60진수 시간 체계를 만든 사람들을 기리고 싶어 했습니다. 조사해보니 고대 문자 체계인 쐐기문자가 유니코드에 포함되어 있다는 사실을 알게 되었습니다.

JPEG, GIF, PNG는 오랫동안 사용되어 온 이미지 포맷입니다. 하지만 JPEG XL과 같은 새로운 대안은 인식과 채택에 어려움을 겪고 있습니다. JPEG XL은 2021년에 최종 확정되었으며, 효율적인 압축, 무손실 변환, 고해상도 지원과 같은 고급 기능을 제공합니다. 기존 포맷에 비해 장점이 많지만, 브라우저 지원이 부족한 상황입니다. 이는 주로 구글의 영향 때문입니다.

구글은 2010년에 JPEG, PNG, GIF의 장점을 결합하기 위해 WebP를 개발하고, 이를 브라우저에서 빠르게 채택하도록 추진했습니다. 이후 AVIF라는 또 다른 포맷이 등장했는데, 이는 널리 지원되는 AV1 비디오 포맷과의 연관성 덕분에 인기를 얻었습니다. 그러나 AVIF는 JPEG XL에 비해 몇 가지 한계가 있습니다.

구글은 검색 및 브라우저 기술에서의 지배력을 통해 웹을 통제하고 있어 경쟁을 억제할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. JPEG XL은 한때 Chromium에 포함되었으나, 구글은 기존 포맷에 비해 관심과 이점이 부족하다고 주장하며 이를 제거했습니다. 비평가들은 이것이 WebP를 보호하기 위한 전략이라고 주장합니다.

이런 어려움에도 불구하고 JPEG XL을 지원할 방법은 있습니다. 예를 들어, JPEG XL의 기능을 활성화하는 브라우저를 사용하거나 그 이점을 알리는 것입니다. 지지자들은 구글과 모질라와 같은 기업에 대한 압력이 JPEG XL에 대한 더 큰 지원으로 이어질 수 있다고 믿고 있으며, 이는 이미지 포맷의 혁신과 경쟁을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.

이 기사는 AMD의 2012년 "트리니티" 가속 처리 장치(APU)에 사용된 상호 연결 기술에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AMD는 이제 CPU와 GPU 간의 원활한 통신을 위해 인피니티 패브릭(Infinity Fabric)을 사용하고 있으며, 이를 통해 일관된 메모리 접근이 가능합니다. 트리니티 아키텍처는 CPU와 통합 GPU(iGPU) 기능을 결합했지만, GPU 통합을 위해 처음 설계된 것이 아닌 노스브리지 아키텍처에 의존하고 있습니다.

트리니티는 시스템 요청 인터페이스(SRI)와 요청을 라우팅하기 위한 2단계 크로스바(XBAR)를 특징으로 합니다. iGPU는 CPU와 별도로 메모리 요청을 관리하는 자체 그래픽 메모리 컨트롤러(GMC)를 가지고 있습니다. 메모리 링크는 두 가지 주요 링크로 나뉘는데, "갈릭(Garlic)" 링크는 iGPU가 DRAM에 고대역폭으로 접근할 수 있도록 하고, "양파(Onion)" 링크는 CPU 메모리 접근을 위한 것으로, 캐시 일관성을 우선시하지만 대역폭은 낮습니다.

상호 연결 설계에는 한계가 있지만, 트리니티는 혼합된 CPU와 GPU 작업 부하에서 좋은 성능을 발휘하며, GPU의 높은 요구에도 불구하고 합리적인 지연 시간을 유지합니다. 당시 인텔의 통합 GPU 설계는 더 나은 메모리 통합 덕분에 더 효율적이었으며, 이는 AMD가 향후 설계에서 개선이 필요함을 강조합니다.

결론적으로, 트리니티의 상호 연결에는 결점이 있었지만, AMD가 강력한 통합 그래픽 솔루션을 만드는 데 중요한 진전을 이루었다는 점에서 의미가 있습니다.

브라이언 힉스의 기사 "불확실한 인터넷을 고려하여 설계해야 할까?"에서는 2025년 미국에서 소프트웨어를 설계할 때 인터넷 접근성을 고려하는 것이 중요하다고 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

미국의 약 97% 가정이 인터넷에 접속할 수 있지만, 많은 가정이 다운로드 속도 25Mbps와 업로드 속도 3Mbps보다 신뢰할 수 있는 속도를 갖추지 못하고 있습니다. 도시 지역에서는 인터넷 연결이 일반적으로 더 좋지만, 농촌 지역에서는 속도가 현저히 낮을 수 있습니다.

이 기사는 FCC와 국가교육통계센터의 데이터를 인용하며, 인터넷 접근성이 개선되었지만 여전히 많은 사람들이 속도와 신뢰성 문제에 직면해 있음을 보여줍니다. 교육부의 데이터에 따르면 2021년에는 약 297만 명의 학생이 모바일 인터넷만 이용할 수 있었으며, 이는 여전히 존재하는 불균형을 나타냅니다.

개발자들은 소프트웨어를 만들 때 느리거나 제한된 인터넷 연결을 가진 사용자들을 고려해야 합니다. 이는 모바일 네트워크를 사용하는 사용자들의 잠재적인 지연 시간과 데이터 제한을 감안해야 한다는 것을 의미합니다.

전반적으로 저자는 개발자들이 다양한 인터넷 환경을 이해하고 이를 반영하여 모든 사용자를 더 잘 지원해야 한다고 강조합니다. 특히 서비스가 부족한 지역의 사용자들을 위해 더욱 신경 써야 한다는 점을 강조합니다.

클로드 코드라는 AI 도구가 반복적으로 간단한 작업을 빠르게 수행하는 능력 덕분에 지능적으로 보인다는 내용이 담겨 있습니다. 기본 모델은 변하지 않았지만, 클로드 코드의 속도와 자율성이 사용자에게 더 똑똑하게 느껴지게 만든다는 점이 강조됩니다. 저자는 클로드 코드를 사용한 경험을 공유하며, 이 도구가 프로젝트 의존성을 효율적으로 업데이트한 덕분에 AI 도구의 가치를 다시 생각하게 되었다고 말합니다. 만약 클로드 코드가 더 많은 컴퓨팅 파워를 가지고 자율적으로 작업을 수행할 수 있다면, 작업 완료 속도가 더욱 빨라질 가능성에 대해 고민합니다. 전체적으로 이 글은 AI의 발전하는 능력과 다양한 작업을 자동화할 수 있는 잠재력을 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

육식 식물인 케이프 선드류, 비너스 플라이트랩, 피처 플랜트는 수백만 년 동안 존재해 왔으며, 곤충을 잡아 영양분을 섭취하기 위해 여러 번 진화해왔습니다. 이들 식물은 흥미로운 적응력을 가지고 있지만, 소설에서 묘사되는 것처럼 인간을 잡을 수 있을 만큼 큰 크기로 성장한 적은 없습니다.

이 식물들은 다양한 방법으로 먹이를 잡습니다. 예를 들어, 선드류는 끈적한 잎을 가지고 있고, 비너스 플라이트랩은 자극을 받으면 빠르게 닫힙니다. 육식 식물은 영양분이 부족한 환경에서 잘 자라기 때문에, 동물을 유인하고 소화하는 방식으로 진화했습니다. 일반적으로 더 큰 식물들은 영양분이 풍부한 토양에서 자라기 때문에, 동물을 섭취할 필요가 없습니다.

육식 식물의 역사는 3천4백만 년 이상 거슬러 올라가며, 화석 증거를 통해 시간이 지남에 따라 서식지에 적응해온 사실이 확인되었습니다. 어려운 환경에서도 생존하고 번성할 수 있는 능력은 놀라운 적응이지만, 특정한 환경적 요구 때문에 더 크게 성장할 가능성은 낮습니다. 요약하자면, 육식 식물은 독특한 포획 메커니즘을 가진 흥미로운 생물이지만, 그 크기는 서식지와 영양 요구에 의해 제한됩니다.

KiCad 개발팀은 사용자들이 Wayland와의 호환성에 대해 문의한 내용을 다루었습니다. 특히 Fedora와 Ubuntu와 같은 주요 리눅스 배포판이 X11에서 벗어나고 있는 상황에서 이 문제가 더욱 중요해졌습니다.

현재 KiCad는 Wayland에서 실행될 수 있지만, 사용자들은 여러 가지 문제로 인해 사용에 어려움을 겪을 수 있습니다. 주요 문제로는 창 관리의 어려움, 고정 패널 관리, 여러 창의 조정, 인터페이스 요소 드래그 시의 문제 등이 있습니다. 입력 장치와 관련해서는 커서 이동이 불안정하고, 포커스가 예측할 수 없으며, 입력 장치에 문제가 발생할 수 있습니다. 성능 측면에서는 CPU와 GPU 사용량이 높고, 프로그램이 멈추거나 그래픽 오류가 발생하며, 클립보드 문제도 있습니다. 사용자 인터페이스에서는 대화 상자 상호작용과 외부 도구 통합에 문제가 있습니다.

이러한 문제는 Wayland가 다른 시스템에서 애플리케이션이 의존해온 기능을 제공하지 않기 때문에 발생하며, 다양한 데스크탑 환경에서의 구현 차이로 인해 추가적인 복잡성이 생깁니다.

KiCad 팀은 특정 창 관리자에 대한 개별 수정은 만들지 않을 것이며, 일반적인 개선에 집중하고 Wayland의 한계를 문서화할 것입니다. Wayland와 관련된 버그 보고서는 지원하지 않을 예정입니다.

전문가 사용자에게는 XFCE나 KDE Plasma와 같은 X11 환경을 사용하는 것이 안정적인 경험을 제공할 것입니다. 일반 사용자에게는 KiCad가 Wayland에서 실행될 수 있지만, 창 배치 문제와 가끔 발생하는 충돌과 같은 제한이 있을 것이라고 예상해야 합니다.

앞으로 팀은 Wayland의 개선 필요성을 인식하고 있으며, 호환성을 높이는 기여에 열려 있습니다. 그러나 KiCad의 안정성과 기능성을 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다.

현재 KiCad의 신뢰할 수 있는 성능이 필요한 사용자들은 X11 환경을 사용하는 것이 좋습니다. KiCad 팀은 Wayland가 발전함에 따라 적응할 것입니다.

로스앤젤레스 일반 의료센터에서는 신분증 없이 도착한 환자들을 식별하는 데 어려움을 겪고 있다. 이들은 심각한 건강 문제로 인해 자신의 이름을 말할 수 없는 경우가 많다. 매년 약 130,000명이 응급실을 방문하며, 이 중 일부는 몇 주 또는 몇 달 동안 신원이 확인되지 않은 채로 남아 있다.

한 사례로, 동부 할리우드에서 의식을 잃고 발견된 한 남성이 있었다. 그는 개인 정보를 제공할 수 없었다. 병원 사회복지사들은 그의 신장과 체중 등의 정보를 수집하고 사진을 찍은 후, 대중에게 그의 신원을 확인해 줄 것을 요청했다. 안타깝게도 신분증이 없고 다른 시설로 옮길 수 없는 이유로 많은 미확인 환자들이 병원에 장기간 머물러야 한다.

이러한 미확인 환자들은 적절한 치료를 받지 못할 뿐만 아니라, 의료진이 중요한 병력에 접근할 수 없어 안전 문제를 야기하기 때문에 병원에 큰 문제를 일으킨다. 병원은 이 환자들을 식별하는 데 도움을 주기 위해 제한된 정보를 법적으로 공유할 수 있으며, 종종 언론과 대중에게 보도자료를 발송한다.

환자들을 식별하기 위한 노력에도 불구하고, 한 달이 지나도 약 절반의 사례가 해결되지 않고 있다. 상황은 심각하며, 일부는 병원에서 무기한 생활하게 되어 다른 중증 환자들에게 필요한 자원을 차지할 수 있다. 병원 팀은 많은 개인들이 이름도 없이 잃어버린 채로 남아 있다는 현실을 직면하며 답을 찾기 위해 계속 노력하고 있다.

햄버거 메뉴는 세 줄로 이루어진 아이콘으로, 지난 10년 동안 사용자들에게 더욱 친숙해졌습니다. 이 아이콘은 작은 화면에서 공간을 절약하기 위해 내비게이션 옵션을 숨기도록 설계되었지만, 사용자들이 이를 종종 간과하면서 사용성 문제를 일으켰습니다. 오늘날 인지도가 높아졌음에도 불구하고 여전히 같은 사용성 위험이 존재합니다.

2015년과 2016년의 연구에 따르면, 햄버거 메뉴를 사용할 경우 사용자 참여도가 감소하고, 작업 완료 시간이 늘어나며, 만족도가 낮아지는 경향이 있었습니다. 따라서 가능한 한 가시적인 내비게이션을 사용하는 것이 권장되었습니다. 현재 대부분의 사용자들은 햄버거 아이콘을 인식하고 있으며, 특히 표준 디자인 관행에 따라 왼쪽 상단에 위치할 때 더욱 그렇습니다. 연구에 따르면, 사용자들은 이를 메뉴로 인식할 수 있습니다.

하지만 햄버거 메뉴가 잘 알려져 있음에도 불구하고, 비슷한 아이콘이 같은 위치에 사용될 경우 혼란을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 사용자들이 이를 내비게이션 메뉴로 잘못 해석할 수 있습니다. 디자인에 대한 몇 가지 권장 사항으로는 표준 세 줄 아이콘을 사용하고, 왼쪽 상단에 배치하며, 불필요한 스타일링이나 테두리를 피하고, "메뉴"라는 명확한 레이블을 붙이는 것이 있습니다. 또한, 사용자 기대를 안내하기 위해 미세한 애니메이션을 사용하고, 다른 선 기반 아이콘과 차별화하여 혼란을 방지해야 합니다. 적절한 크기와 대비, 가시성을 확보하는 것도 중요합니다.

햄버거 메뉴는 효과적일 수 있지만 숨겨진 내비게이션으로 인해 본질적인 단점이 있습니다. 따라서 최선의 관행을 따르며 신중하게 사용해야 하고, 항상 사용자와 함께 테스트하여 그들의 요구를 충족하는지 확인해야 합니다. 전반적으로 햄버거 메뉴는 인지 가능한 패턴이지만, 사용성을 유지하기 위해 신중한 구현이 필요합니다.

"소유하지 않는 것을 조롱하지 마라"라는 글은 소프트웨어 개발에서 테스트 원칙에 대해 다루고 있으며, 특히 테스트를 작성할 때 서드파티 의존성을 어떻게 처리해야 하는지를 설명합니다.

이 원칙은 개발자에게 테스트에서 서드파티 객체가 아닌 자신이 만든 객체만을 모킹(mocking)하라고 권장합니다. 이는 테스트를 복잡하게 만들고 취약하게 만드는 것을 피하기 위함입니다. 서드파티 의존성에 대해 모킹을 사용하면 복잡하고 유지보수가 어려운 코드가 될 수 있습니다. 저자는 도커 레지스트리 API와 상호작용하는 함수를 테스트하기 위해 모킹을 사용하는 예를 들며, 중첩된 모킹이 테스트를 다루기 어렵게 만들 수 있음을 보여줍니다.

저자는 광범위한 모킹 대신 서드파티 라이브러리(예: HTTP 클라이언트) 주위에 간단한 래퍼(wrapper)를 만드는 것을 제안합니다. 이렇게 하면 기능이 추상화되어 비즈니스 로직이 더 명확해지고 테스트 작성이 쉬워집니다. 래퍼를 사용하면 테스트가 서드파티 API의 구현 세부사항이 아닌 비즈니스 로직에 집중할 수 있어, 읽기 쉽고 유지보수가 용이한 테스트를 만들 수 있습니다.

이 원칙은 유익하지만, 특정 오류 조건을 시뮬레이션해야 할 때는 서드파티 객체를 모킹하는 것이 적절할 수 있는 경우도 있습니다. 저자는 테스트 원칙에 대한 이해를 깊이 있게 하고자 하는 사람들을 위해 추가적인 읽을거리와 자료를 추천합니다.

전반적으로 이 글은 테스트에서 서드파티 라이브러리에 대한 직접적인 의존성을 피함으로써 비즈니스 로직을 명확하고 테스트 가능하게 유지하는 것의 중요성을 강조합니다.

요약이 없습니다.

최근 미국과 캐나다를 포함한 여러 지역에서 가로등이 보라색으로 변하는 현상이 발생하고 있어 운전자와 보행자들의 안전에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이러한 변화는 약 15년 전 도시들이 전통적인 나트륨 램프를 LED 조명으로 교체하면서 시작되었습니다. 이 과정에서 가로등의 색상이 노란색에서 흰색으로 바뀌었습니다.

보라색 가로등은 흰색 빛을 생성하는 데 도움을 주는 인광체 코팅에 문제가 생겼음을 나타낼 수 있습니다. 이 코팅이 벗겨지면 LED의 파란색 빛이 드러나 보라색으로 보이게 됩니다. 이러한 현상은 열, 진동 또는 조명에 영향을 미치는 다른 요인들로 인해 발생할 수 있습니다.

보라색 빛은 시각에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 어두운 환경에서는 우리의 눈이 막대세포에 더 의존하게 되는데, 이 세포는 파란색 빛에 민감하지만 세부 사항이나 색상 인식에는 어려움을 겪습니다. 따라서 보라색 빛 아래에서는 운전자와 보행자가 물체를 명확하게 보는 것이 더 어려울 수 있습니다.

전문가들은 보라색 가로등 문제로 인해 모든 LED 기술이 나쁘게 평가되어서는 안 된다고 강조합니다. 대부분의 LED는 안정적이고 신뢰할 수 있기 때문입니다. 이러한 조명 아래에서 안전하게 지내기 위해서는 파란색 빛을 차단하는 선글라스를 착용하지 않는 것이 좋습니다.

Incant는 언어 모델을 사용하여 코드에 마법 주문이나 기능을 추가할 수 있는 도구입니다. 이 도구는 이러한 모델과 안전하게 상호작용할 수 있는 간단한 방법을 제공하지만, 모든 입력 데이터가 외부 제공자와 공유되므로 개인 정보나 민감한 정보를 보내지 않도록 주의해야 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, Incant는 API 키와 기타 변수를 확인하여 설정을 쉽게 할 수 있도록 합니다. 둘째, 특정 데이터를 선택하는 기능을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 목록에서 가장 큰 숫자를 찾는 함수를 만들 수 있습니다. 이 경우 출력은 항상 제공된 목록의 숫자가 되어 안전성을 보장합니다. 셋째, 데이터를 필터링하는 기능도 만들 수 있습니다. 예를 들어, 이름 목록에서 남성 이름만 필터링할 수 있습니다. 원래 목록의 순서는 유지되며, 출력은 입력의 안전한 부분집합이 됩니다.

결론적으로, Incant는 언어 모델과 안전하고 통제된 방식으로 작업할 수 있도록 도와주며, 결과가 신뢰할 수 있고 제공한 데이터에 기반하도록 합니다.

MediaCMS는 비디오 및 미디어를 관리하고 공유하기 위해 설계된 오픈 소스 콘텐츠 관리 시스템입니다. 설치가 간편하며 소규모에서 중규모 미디어 포털을 처리할 수 있습니다. Django와 React로 구축되었으며, REST API를 포함하고 있습니다.

MediaCMS의 주요 기능으로는 데이터 완전 제어를 위한 자체 호스팅, 비디오, 오디오, 이미지 및 PDF 등 다양한 미디어 형식을 지원하는 점이 있습니다. 공개, 비공개, 비공식 등 여러 출판 옵션을 제공하며, 사용자 관리를 위한 역할 기반 접근 제어(RBAC) 기능도 포함되어 있습니다. 비디오 트리머, 재생 목록, 간편한 검색 기능 등 고급 미디어 관리 도구를 갖추고 있으며, 반응형 테마를 통해 디자인을 사용자 맞춤형으로 변경할 수 있습니다. 적응형 비디오 스트리밍과 여러 자막 형식을 지원하고, 콘텐츠 관리를 쉽게 하기 위해 청크 파일 업로드 기능도 제공합니다. 또한, 광범위한 문서와 온라인 데모를 제공합니다.

MediaCMS는 교육 기관이 광고 없는 콘텐츠 허브를 만들거나, 조직이 민감한 자료를 안전하게 공유하는 데 활용될 수 있습니다. 개인 사용자는 자신만의 미디어 포털을 구축할 수 있습니다.

MediaCMS는 기능성, 간편한 설치, 사용자 맞춤화를 중시하며 커뮤니티 포털을 위한 품질 높은 오픈 소스 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

설치는 Docker 또는 서버 자동화 스크립트를 통해 배포할 수 있으며, 맞춤형 설치 및 지원 서비스도 제공됩니다. 소규모 설치의 경우 최소 4GB RAM과 2-4개의 CPU가 권장되며, 대규모 설치는 더 많은 자원이 필요합니다.

MediaCMS는 GNU Affero General Public License v3.0에 따라 배포됩니다. 추가 정보가 필요하면 [email protected]로 문의하시기 바랍니다.

WFGY는 대형 언어 모델(LLM)의 문제를 해결하기 위해 새로운 PDF 기반 프로토콜을 개발했습니다. 이 프로토콜은 잘못된 예측이나 혼란스러운 추론 패턴과 같은 문제를 개선하는 데 도움을 줍니다. 이 방법은 모델을 다시 훈련시키거나 시스템 호출을 필요로 하지 않으며, 데이터가 처리될 때 모델의 사고 방식을 직접 변경합니다.

이 방법을 통해 얻어진 주요 개선 사항은 다음과 같습니다. 성공적인 추론이 42.1% 증가했으며, 의미와의 일치도가 22.4% 향상되었습니다. 또한 해석이 필요한 작업에서 안정성이 3.6배 증가했습니다.

이 프로젝트는 오픈 소스로 제공되며, 공식 이론, 프롬프트 예시, 재현 가능한 결과를 포함하고 있습니다. 추가적인 의존성은 없습니다. 모델 정렬 및 추론 분야의 전문가들로부터 피드백을 받는 것을 매우 환영합니다.

AMD는 최신 GPU 아키텍처인 CDNA 4를 발표했습니다. CDNA 4는 CDNA 3에서 소폭 업그레이드된 버전으로, 주된 목표는 기계 학습에 중요한 행렬 곱셈 작업의 성능을 향상시키는 것입니다. 이를 위해 낮은 정밀도의 데이터 타입을 사용합니다. CDNA 4는 CDNA 3와 유사한 디자인을 유지하며, AMD의 CPU에서 성공적으로 사용된 칩렛 아키텍처를 활용하고 있습니다.

주요 특징으로는 첫째, 계산 유닛 조정이 있습니다. CDNA 4는 행렬 곱셈 처리량을 개선하는 데 중점을 두어 일부 경우에는 성능이 두 배로 증가합니다. 하지만 Nvidia의 GPU는 여전히 낮은 정밀도 처리량에서 우수한 성능을 보입니다. 둘째, 로컬 데이터 공유(LDS)의 크기가 64KB에서 160KB로 증가하여 실행 유닛 가까이에 더 많은 데이터를 저장할 수 있게 되어 성능 향상에 기여할 수 있습니다. LDS에서 데이터를 읽는 대역폭도 두 배로 증가했습니다. 셋째, 시스템 아키텍처 개선이 이루어졌습니다. CDNA 4는 HBM3E 기술을 적용한 업그레이드된 DRAM을 사용하여 이전 모델보다 더 큰 대역폭과 용량을 제공합니다. 이는 AMD가 Nvidia의 제품에 비해 우위를 유지하는 데 도움을 줍니다.

전반적으로 CDNA 4는 CDNA 3의 강점을 바탕으로 큰 변화 없이 성능을 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 기계 학습 작업에서의 성능 향상을 목표로 하면서도 벡터 연산에서의 강력한 능력을 유지하고 있습니다. AMD의 전략은 아키텍처를 전면적으로 개편하기보다는 기존 기술을 다듬는 데 중점을 두고 있는 것으로 보입니다.

후지필름 X 하프 카메라는 출시 이후 온라인에서 다양한 반응을 일으켰습니다. 일부는 가격에 비해 기능이 부족하다고 실망했지만, 다른 이들은 매력적이라고 느끼고 있습니다. 저자는 후지필름 카메라에 대한 풍부한 경험을 가지고 있으며 최근 이 모델을 구입한 후, 가족에게 적합할 것이라고 생각하고 있습니다.

저자는 현재 사용 중인 라이카 M11에 대한 불만을 이야기합니다. 이 카메라는 가족, 특히 아이들이 사용하기에 어렵기 때문입니다. 그래서 저자는 아이들을 위해 더 사용하기 쉬운 카메라를 찾기 시작했습니다. 처음에는 저렴한 이름 없는 카메라를 구입했지만, 사진 품질이 좋지 않고 사용이 복잡한 등 여러 가지 문제에 직면했습니다.

여러 옵션을 고려한 끝에 저자는 후지필름 X 하프가 가족에게 완벽한 선택이 될 것이라고 결론지었습니다. 이 카메라는 가볍고 사용하기 쉬우며 배터리 수명도 좋습니다. 간단한 인터페이스 덕분에 아이들이 복잡함 없이 사진 촬영을 즐길 수 있습니다.

하지만 저자는 신뢰할 수 없는 와이파이 연결과 다소 부족한 센서 품질 같은 단점도 언급합니다. 약 700달러에서 850달러의 높은 가격에도 불구하고, 이 카메라는 간단하고 즐거운 사진 경험을 원하는 가족에게 좋은 가치를 제공한다고 믿고 있습니다.

결론적으로, X 하프는 전문 사진작가를 만족시키지는 못할 수 있지만, 가족과 캐주얼 사용자에게는 재미있고 접근하기 쉬운 카메라로 잘 어울립니다.

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3D 가우시안 스플래팅(3DGS)은 현실적인 3D 장면을 만드는 새로운 방법이지만, 스마트폰과 같은 모바일 기기에서는 자원이 제한되어 있어 사용하기 어렵습니다. 일반적인 해결책은 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이지만, 클라우드에서 이미지를 직접 스트리밍하는 것은 느릴 수 있고 인터넷 대역폭을 많이 소모합니다.

이 논문은 모바일 기기에서 도시 규모의 3DGS 렌더링을 가능하게 하는 해결책을 제시합니다. 주요 아이디어는 일반적인 이동 중에 새로운 시각적 요소의 수가 비교적 일정하게 유지된다는 것입니다. 따라서 클라우드에서 모바일 기기로 필요한 요소만 전송합니다. 클라우드 측에서는 이러한 필수 요소를 식별하는 방법을 사용하고, 모바일 기기에서는 조회 테이블을 이용해 렌더링 속도를 높입니다.

우리의 시스템인 보이저(Voyager)는 데이터 전송량을 100배 이상 줄이고, 렌더링 속도를 최대 8.9배 향상시키면서도 다른 방법들과 비슷한 이미지 품질을 유지합니다.

요약이 없습니다.

크레이그 페더리기는 인터뷰에서 iPadOS의 개발과 멀티태스킹 기능에 대해 이야기했습니다. 그는 iPad의 기능을 향상시키기 위한 도전과 진전을 공유했습니다. 페더리기는 iPad의 핵심 특성을 강조하며, 다른 기기들과 차별화되는 독특한 디자인과 기능을 언급했습니다. 전반적으로 이 대화는 iPadOS가 사용자 경험을 개선하고 멀티태스킹을 더 효율적으로 만들기 위한 목표를 반영하고 있습니다.

천문학자들이 조각가 은하의 매우 상세한 이미지를 만들어냈습니다. 유럽 남부 천문대의 매우 큰 망원경을 사용하여 새로운 특징들을 밝혀냈습니다. 이 이미지는 수천 가지 색상을 담고 있어 과학자들이 1,100만 광년 떨어진 이 은하의 별, 가스, 먼지에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있게 해줍니다.

연구팀은 엔리코 콘지우의 지도 아래 50시간 이상 은하를 관찰하며, 별 형성과 은하 구조를 연구하는 데 도움이 되는 포괄적인 지도를 작성했습니다. 이 과정에서 약 500개의 행성상 성운을 발견했으며, 이는 은하의 거리 측정에 중요한 역할을 합니다.

이 새로운 지도는 작은 과정들이 더 큰 은하에 미치는 영향을 연구하는 데 중요한 도구로 활용될 것입니다. 연구자들은 이 미스터리를 더 깊이 탐구할 계획입니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이런 일이 발생한 이유는 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 허용하고 있는지, 그리고 이들이 차단되지 않았는지 확인해야 하기 때문입니다.

도움이 필요하신가요? 질문이 있으시면 지원팀에 문의하시고 참조 ID: d1d8897a-4c61-11f0-9749-e629651c17b0를 제공해 주시기 바랍니다.

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최근 터키에서 고대 빵 한 덩어리가 잘 보존된 상태로 발견되었습니다. 이 빵은 약 5,000년 전 청동기 시대에 해당하며, 쿨루오바 유적지에서 발굴 작업 중에 발견되었습니다. 이 빵은 주거지 입구 아래에 묻혀 있었고, 고고학에서 이런 발견은 드물어 주목받고 있습니다. 보통은 빵 부스러기만 발견되기 때문입니다.

5월 22일부터 지역 제빵사들은 조상들이 사용하던 밀, 렌틸콩, 불구르를 이용해 이 고대 빵을 재현하고 있습니다. 이로 인해 글루텐이 적고 방부제가 없는 제품이 만들어졌습니다. 재현된 빵은 지역 주민들에게 좋은 반응을 얻었으며, 한 고객은 이를 맛보게 되어 매우 기쁘다고 전했습니다. 고대 음식의 발견은 고고학에서 흔치 않은 일로, 이번 발견의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다.

Fossify에 오신 것을 환영합니다!

Fossify는 개인 정보를 우선시하고, 오픈 소스이며, 광고가 없는 모바일 앱 모음입니다. 이 프로젝트는 모든 사람에게 간단하고 개인적인 기술을 제공하기 위해 SimpleMobileTools 프로젝트의 연장선에서 만들어졌습니다.

참여하고 싶으신가요? 여러 앱에 영향을 미치는 문제는 일반 문제 섹션에서 확인할 수 있습니다. 일반 토론 공간에서 의견을 나누거나 아이디어를 공유해 보세요. 코딩이나 번역에 도움을 주고 싶다면 제공된 링크를 따라가시면 됩니다.

질문이나 피드백이 있으신가요? 토론을 시작하거나 [email protected]로 이메일을 보내주시면 됩니다. 여러분의 참여를 환영합니다!

에드스거 W. 다이크스트라는 1952년에 프로그래밍 분야에 입문한 자신의 초기 경험을 회상하며, 네덜란드에서 가장 초기의 프로그래머 중 한 명이 되었음을 강조합니다. 그는 프로그래밍이 존중받는 학문으로 자리 잡기까지의 느린 과정을 언급하며, 이론 물리학 대신 프로그래밍을 선택하게 된 계기가 된 상사와의 중요한 대화를 회상합니다. 초기 프로그래밍 노력은 초기 컴퓨터의 물리적 한계로 인해 가려졌고, 프로그래머의 역할이 종종 과소평가되었다고 설명합니다.

다이크스트라는 컴퓨터가 더 강력해짐에 따라 프로그래밍의 도전 과제가 줄어들기보다는 오히려 심화되었고, 이로 인해 "소프트웨어 위기"가 발생했다고 지적합니다. 그는 새로운 세대의 컴퓨터에서 발생하는 설계 결함이 프로그래밍 작업을 복잡하게 만들었다고 비판하며, 프로그래밍 언어가 프로그래머의 사고 방식에 미치는 중요성을 강조합니다.

그는 FORTRAN, LISP, ALGOL60과 같은 역사적인 프로그래밍 언어들을 검토하며 이들의 기여를 칭찬하면서도 한계를 인정합니다. 그는 복잡성을 줄이면서 지적 관리 가능성을 높이는 더 효과적인 프로그래밍 기법과 언어의 필요성을 주장합니다.

다이크스트라는 프로그래밍이 훨씬 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 방향으로 발전할 미래를 구상하며, 사회가 더 나은 소프트웨어의 필요성을 인식하고 경제적 압력이 프로그래밍 관행을 개선하도록 이끌 것이라고 말합니다. 그는 이러한 변화가 기술적으로 가능하며 프로그래밍 방법론의 혁신으로 이어질 수 있다고 강조합니다.

마지막으로, 그는 프로그래밍에 대한 겸손한 접근 방식을 옹호하며, 그 어려움과 인간의 한계를 인정해야 한다고 말합니다. 프로그래머들이 겸손하고 우아한 언어를 사용하고, 자신의 작업의 복잡성을 충분히 이해할 것을 권장하며, 이는 소프트웨어 개발에서 더 나은 결과로 이어질 것이라고 강조합니다.

이 글에서는 snapDOM과 html2canvas라는 두 라이브러리를 비교하는 벤치마크 테스트에 대해 설명합니다. 이 테스트는 동일한 웹 페이지 요소를 다섯 번 캡처하여 평균 속도를 측정합니다.

주요 내용으로는 두 라이브러리가 기본 텍스트, 애니메이션, CSS 프레임워크, 독특한 타이포그래피, 섀도우 DOM, 캔버스, 가상 요소, 클립 경로 형태 등 다양한 요소를 테스트할 예정이라는 점이 있습니다. 각 라이브러리는 사용자가 결과를 PNG, JPG, WebP와 같은 다양한 형식으로 캡처하고 다운로드할 수 있도록 지원합니다. 현재 테스트 준비가 완료되기를 기다리고 있습니다.

이 테스트의 궁극적인 목표는 어떤 라이브러리가 웹 요소를 더 잘 캡처하는지를 판단하는 것입니다.

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테트라크로매시(Tetrachromacy)라는 현상은 일부 여성에게 나타나는 것으로, 이들은 눈에 색을 감지하는 원추세포가 네 가지 유형이 있어 일반적인 세 가지 유형보다 더 많은 색을 인식할 수 있는 돌연변이를 가지고 있습니다. 이 희귀한 능력 덕분에 이들은 최대 1억 가지의 다양한 색상을 인식할 수 있는 가능성이 있으며, 대부분의 사람들은 약 100만 가지의 색상만 구별할 수 있습니다. 최초의 테트라크로맷은 1993년에 발견되었습니다.

전 세계적으로 여성의 2%에서 3%가 이 특성을 가질 것으로 추정되지만, 많은 이들이 자신의 색 인식 능력이 향상되었다는 사실을 인식하지 못할 수 있습니다. 테트라크로맷은 예술 작품의 진품 여부를 판단하거나 피부 톤 분석과 같은 색상 구별이 필요한 작업에서 뛰어난 능력을 발휘할 수 있지만, 현대 사회는 표준 색각에 맞춰 설계되어 있어 이들의 경험은 종종 불편할 수 있습니다. 또한, 이들은 적외선 스펙트럼을 볼 수 있는 능력을 가질 수도 있어 야간 시력이 향상될 수 있습니다.

결국, 테트라크로매시는 흥미로운 장점을 제공하지만, 이러한 독특한 시각 형태를 수용하지 않는 세상에서는 여러 가지 도전 과제를 안겨줍니다.

피커-투-파트 팔레트 창고는 전통적인 배치 방식 때문에 비효율적일 수 있습니다. 기존의 레이아웃은 작업자들이 긴 거리를 이동해야 하고 많은 인력이 필요하기 때문입니다. 이 연구에서는 컴퓨터 아키텍처에서 영감을 받아 창고를 세 가지 전문 구역으로 나누는 새로운 배치 방식을 제안합니다: 성능(Performance, P), 효율성(Efficiency, E), 그리고 공유(Shared, S)입니다. 연구에서는 이 새로운 배치 방식을 직선 이벤트 시뮬레이션을 통해 전통적인 배치 방식인 직사각형과 플라잉-V 레이아웃과 비교했습니다. 연구 결과, 새로운 디자인이 처리 속도를 크게 향상시키고 인력 필요성을 줄이는 것으로 나타났습니다. 이는 CPU 디자인을 기반으로 한 배치 방식이 창고의 효율성을 높일 수 있음을 시사합니다.

2025 CNBC Disruptor 50 목록은 기술 분야에서 중요한 발전을 이루고 있으며 부를 창출하고 있는 기업들을 소개합니다. 방위 기술에 중점을 둔 안두릴(Anduril)이라는 회사가 올해 목록에서 1위를 차지했습니다. 이는 이 분야에 대한 관심과 투자가 증가하고 있음을 보여줍니다.

최근 연구에 따르면 각 개인의 호흡 패턴은 지문처럼 독특하다고 합니다. 이러한 독특한 호흡은 개인을 식별하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 신체적 및 정신적 건강에 대한 통찰도 제공할 수 있습니다. 연구자들은 97명의 건강한 개인의 호흡 패턴을 24시간 동안 특별한 장치를 사용해 모니터링했습니다. 그 결과, 이 패턴이 참가자를 정확하게 식별할 수 있으며, 체질량지수(BMI)와 불안 및 우울증 수준과도 관련이 있다는 사실을 발견했습니다.

이 연구는 와이즈만 과학연구소의 노암 소벨이 이끌었으며, 코를 통해 공기 흐름을 추적하는 맞춤형 장치를 사용했습니다. 연구자들은 호흡의 흡입 및 발산 시간과 같은 24가지 다양한 측면을 분석했습니다. 그들은 호흡 패턴이 불안과 우울증 점수가 낮은 사람들에게서도 건강 정보를 드러낼 수 있다는 것을 발견했습니다.

이 연구는 호흡 패턴 분석이 건강 상태 진단에 강력한 도구가 될 수 있음을 시사합니다.

이 글에서는 접근 가능한 사용자 인터페이스(UI)를 구축하는 것이 도덕적인 측면뿐만 아니라 실용적인 측면에서도 중요하다고 설명합니다. 저자 노란 로슨은 개발자에게 접근성이 주는 여러 가지 "이기적인" 이점을 강조합니다.

첫째, 디버깅입니다. 접근 가능한 UI는 구조가 명확하기 때문에 디버깅이 쉬워집니다. 예를 들어, 혼란스러운 div 대신 테이블을 사용하면 개발자가 코드에서 레이아웃과 요소를 빠르게 이해할 수 있습니다.

둘째, 명명입니다. 적절한 ARIA 역할을 사용하면 UI 구성 요소가 무엇인지 명확해집니다. 예를 들어 드롭다운을 "콤보박스"라고 부르는 것이 코드의 간결성과 가독성을 높이는 데 도움이 됩니다.

셋째, 테스트입니다. 접근성은 개발자가 임의의 클래스가 아닌 의미론적 역할에 따라 요소를 선택할 수 있게 해주어 테스트의 신뢰성을 높입니다.

넷째, 사용자 경험입니다. 접근 가능한 UI는 키보드 탐색을 선호하는 파워 유저에게 유리합니다. 키보드 단축키를 지원하는 UI는 생산성과 사용자 만족도를 높입니다.

저자는 접근성을 옹호하는 개인적인 동기를 공유하며, 가족 중 한 명의 시각 장애를 언급합니다. 또한 웹에서의 접근성 실패가 널리 퍼져 있음을 강조합니다. 그는 접근 가능한 인터페이스를 구축하는 것이 그리 어렵지 않으며, 사용자와 개발자 모두에게 유익할 수 있다고 제안합니다. 마지막으로, 개발자들이 접근성을 실천하여 자신의 작업을 향상시키도록 격려합니다.

저자는 웹 브라우저에서 간단한 마우스나 터치 조작으로 2D 및 3D 객체를 쉽게 다룰 수 있는 작은 라이브러리를 만들고 있습니다. 이 라이브러리는 Blender와 같은 고급 기술이 필요 없이 기본적인 3D 편집기처럼 사용자 친화적이기를 원합니다. 저자는 가벼운 솔루션을 찾지 못해 Three.js와 R3F를 사용하여 VR/AR 상호작용 시스템에서 영감을 받아 직접 만들기로 결정했습니다. 사람들에게 이 라이브러리를 사용해 보고 피드백을 주기를 초대하고 있습니다.

이 템플릿은 Cursor, CLINE, RooCode, Windsurf, GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도우미의 효과를 높이기 위해 설계되었습니다. 일관된 프레임워크를 제공하여 코딩 프로젝트의 품질을 향상시키는 것이 목적입니다.

주요 장점으로는 첫째, 일관된 AI 행동을 통해 계획, 구현, 디버깅을 위한 명확한 작업 흐름을 설정하여 다양한 플랫폼에서 높은 품질의 결과물을 보장합니다. 둘째, 지속적인 프로젝트 메모리를 활용하여 필수 프로젝트 정보를 AI가 쉽게 접근할 수 있도록 하여 요구 사항과 아키텍처에 대한 이해를 높입니다. 셋째, 다양한 코딩 도우미와 원활하게 작동하며, 각 도우미의 특정 요구에 맞게 조정됩니다. 넷째, 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 AI 지침에 통합하여 코드 품질과 유지보수성을 촉진합니다. 마지막으로, 프로젝트 요구에 맞게 조정할 수 있는 미리 구성된 구조를 제공하여 빠른 설정이 가능합니다.

이 템플릿은 복잡한 프로젝트에서 심층적인 AI 지원이 필요한 개발자, 여러 코딩 도우미를 사용하는 팀, 구조화된 AI 작업 흐름을 원하는 개인, 재현 가능한 AI 상호작용이 필요한 연구자들이 사용할 수 있습니다.

주요 기능으로는 여러 AI 플랫폼을 지원하여 규칙 적용의 일관성을 보장합니다. '메모리 뱅크'는 깊은 맥락을 제공하여 AI 성능을 향상시킵니다. 또한 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례 준수를 장려하며, 효율성을 높이기 위해 토큰 사용을 최적화합니다.

작업 흐름은 다음과 같습니다. 첫째, 제공된 스크립트를 사용하여 프로젝트에 규칙과 메모리를 설정합니다. 둘째, 필요에 따라 프로젝트에 맞는 규칙과 메모리를 수정합니다. 셋째, 규칙을 정기적으로 업데이트하여 AI 도우미가 프로젝트 변경 사항에 맞춰 조정되도록 합니다. 넷째, 프로젝트에 특화된 문서를 유지하면서 규칙을 제거할 수 있는 명령이 제공됩니다.

환경 설정을 위해 Conda 환경을 설정하고 도구를 효과적으로 실행하는 데 필요한 종속성을 설치합니다. 이 템플릿을 사용함으로써 개발 팀은 AI와 더 효과적으로 협업할 수 있으며, 코딩 프로젝트에서 일관된 품질과 유지보수성을 보장할 수 있습니다.

TankerTrackers.com은 유조선과 저장 변화, 정부 데이터를 추적하여 석유 시장에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이들은 위성 이미지를 사용하여 석유 저장 수준을 시각적으로 확인함으로써 거래자들이 시장 동향을 이해하는 데 도움을 줍니다.

석유 시장은 투명성이 부족하여 많은 생산국들이 생산 및 저장 데이터를 공유하기를 꺼립니다. TankerTrackers는 위성 이미지와 유조선 데이터를 분석하여 석유가 저장되고 있는지, 정제되고 있는지, 또는 이동되고 있는지를 판단할 수 있습니다.

석유 저장 탱크의 점유율을 계산하기 위해서는 두 가지 주요 측정값이 필요합니다. 첫째, 탱크의 지름을 측정해야 합니다. Google Earth와 같은 도구를 사용하면 지름을 쉽게 측정할 수 있습니다. 둘째, 탱크의 높이는 다소 복잡할 수 있지만, 석유 회사의 웹사이트나 이미지를 통해 확인할 수 있습니다.

다음으로, 탱크의 그림자를 관찰하여 얼마나 가득 차 있는지를 추정할 수 있습니다. 저장 탱크의 떠 있는 지붕은 석유 수준에 따라 조정되며, 이로 인해 내부에 얼마나 많은 석유가 있는지를 나타내는 그림자가 생깁니다. 그림자가 많을수록 석유가 적다는 의미입니다.

시간에 따라 촬영된 위성 이미지를 비교하면 저장 수준의 변화를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 중국 닝보의 탱크 이미지는 한 달 동안 배럴 수에 변화가 없음을 보여주며, 이 방법이 어떻게 작동하는지를 잘 보여줍니다.

이 과정을 통해 석유 저장 수준을 대략적으로 추정할 수 있으며, 이는 석유 시장에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

이란의 암호화폐 거래소인 노비텍스가 이스라엘과 관련된 해커 그룹인 곤제시케 다란데에 의해 9천만 달러가 해킹당했습니다. 이 그룹은 노비텍스가 테러 자금을 지원하는 데 사용된다고 주장하며, 거래소의 내부 데이터와 소스 코드를 공개하겠다고 위협하고 있습니다. 이로 인해 남아 있는 사용자 자산이 위험에 처하게 되었습니다.

해킹 사건은 이란 국영 은행인 세파흐에 대한 사이버 공격 직후 발생했습니다. 노비텍스는 공격 사실을 인정했지만, 도난당한 금액에 대해서는 확인하지 않았습니다. 도난된 자금은 여러 암호화폐 지갑으로 추적되었으며, 이 그룹은 이번 해킹이 금전적 동기가 아니라 이란 정권에 대한 정치적 성명이라고 밝혔습니다.

이란과 이스라엘 간의 긴장이 고조됨에 따라, 노비텍스는 사용자들이 자금을 인출하지 않을 경우 모든 것을 잃을 수 있는 신뢰 위기에 직면하게 되었습니다.

이 가이드는 2025년 10월 14일에 종료되는 Windows 10의 공식 업데이트를 받는 방법을 설명합니다. 일부 사용자는 하드웨어 제한이나 개인적인 선호로 인해 Windows 11로 업그레이드하지 않을 수 있습니다.

업데이트를 계속 받기 위한 옵션은 다음과 같습니다. 첫째, 연장 보안 업데이트(ESU)가 있습니다. 마이크로소프트는 2025년 11월부터 유료 ESU 구독을 제공하며, 이를 통해 사용자는 Windows 10의 업데이트를 2028년 10월까지 받을 수 있습니다. 둘째, Windows 10 IoT Enterprise LTSC 2021 버전이 있습니다. 이 버전은 2032년 1월 13일까지 지원되며, 영어로 제공되는 ISO 파일을 사용해 새로 설치하거나 기존 Windows 10 버전에서 파일과 앱을 유지한 채로 업그레이드할 수 있습니다. 셋째, 2024년에 출시될 Windows 11 IoT Enterprise LTSC 2024 버전이 있습니다. 이 버전은 하드웨어 요구 사항이 완화되어 TPM이나 보안 부팅 없이도 설치할 수 있습니다. 또한, 기존 Windows 10 버전에서 파일과 앱을 유지한 채로 업그레이드할 수 있습니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 PowerShell을 사용해 시스템의 아키텍처와 언어를 확인합니다. 그런 다음 ISO 파일을 마운트하고 설치 또는 업그레이드를 위해 설정을 실행합니다. 개인 파일과 앱을 유지하는 옵션을 선택하는 것을 잊지 마세요.

주의할 점은 LTSC 버전에는 기본적으로 스토어 앱이 포함되어 있지 않지만, GAC에서 업그레이드할 경우 이를 유지할 수 있다는 것입니다. IoT 버전은 일반적인 용도의 장치에서 작동하며, 기능적으로는 엔터프라이즈 버전과 유사합니다.

도움이 필요하면 지원을 받을 수 있습니다.

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창립자가 새로운 프로젝트를 시작하며 불필요한 문제를 피하고자 합니다. 현재 여러분의 업무에서 어려움이나 불만이 무엇인지 솔직한 피드백을 요청하고 있습니다. 특히 탐색적 데이터 작업을 처리하는 방식에 대해 알고 싶어 합니다. 여러분의 작업 흐름, 문제점, 그리고 불만 사항을 이해하는 데 관심이 있습니다.

연구자들이 인공지능(AI) 모델을 활용해 우리 은하 중심에 있는 블랙홀의 새로운 이미지를 만들어냈습니다. 이 모델은 이전에 너무 잡음이 많아 분석하기 어려웠던 망원경 데이터를 분석하여 더 자세한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. AI는 블랙홀이 거의 최대 속도로 회전하고 있으며, 회전 축이 지구를 향하고 있다고 제안하고 있습니다. 그러나 노벨상을 수상한 천체물리학자 라인하르트 겐젤을 포함한 일부 전문가들은 이 결과의 신뢰성에 의문을 제기하고 있습니다. 그들은 사용된 데이터의 품질이 이미지의 정확성에 영향을 미칠 수 있다고 지적합니다. 이러한 회의론에도 불구하고 연구자들은 더 나은 데이터를 통해 AI 모델을 더욱 개선하여 사수자리 A*로 알려진 블랙홀에 대한 연구 결과를 향상시킬 계획입니다.

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cpdown이라는 크롬 확장 프로그램을 만들었습니다. 이 프로그램은 사용자가 웹페이지나 유튜브 자막에서 내용을 한 번의 클릭이나 키보드 단축키로 깔끔한 마크다운 형식으로 복사할 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 콘텐츠 추출 기능이 있습니다. 이 기능은 광고와 방해 요소를 제거하고, Mozilla의 Readability와 같은 도구를 사용해 주요 내용에 집중할 수 있도록 합니다. 둘째, 추출된 내용을 깔끔한 마크다운 형식으로 변환하는 기능이 있습니다. 셋째, 복사한 텍스트의 토큰 수를 보여주는 기능이 있어, ChatGPT와 같은 언어 모델 작업에 유용합니다. 넷째, 유튜브 지원 기능이 있어 전체 유튜브 전사를 마크다운 형식으로 복사할 수 있으며, 비디오 제목을 헤더로 추가합니다. 마지막으로, 사용자가 콘텐츠 추출 및 형식을 어떻게 설정할지 선택할 수 있는 맞춤형 옵션도 제공합니다.

cpdown은 무료이며 오픈 소스입니다. 현대 웹 기술로 만들어졌고, 크롬 웹 스토어와 깃허브에서 사용할 수 있습니다. 피드백과 제안은 언제든지 환영합니다!

51세 남성이 가슴 통증으로 응급실에 갔고, 의사들은 처음에 급성 관상동맥 증후군으로 진단했습니다. 그러나 한 병원 의사가 뭔가 이상하다고 느끼고 CT 스캔을 요청했으며, 그 결과 다른 의사들이 놓친 생명을 위협하는 대동맥 박리가 발견되었습니다. 이 사례는 의사들이 초기 진단에만 고착되어 대안적인 가능성을 고려하지 않는 '조기 종결'의 문제를 잘 보여줍니다.

소프트웨어 개발에서도 비슷한 상황이 발생할 수 있습니다. AI 코딩 도우미는 겉보기에는 완벽한 해결책을 제시할 수 있지만, 실제로는 더 깊은 문제를 해결하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 성능 문제를 해결하기 위해 인덱스를 추가하라고 제안할 수 있지만, 실제 문제는 잘못된 데이터 모델일 수 있습니다. AI의 첫 번째 제안에 의존하면 더 나은 해결책을 놓칠 수 있습니다.

AI는 일상적인 작업에서 시간을 절약할 수 있지만, 복잡한 상황에서는 개발자들이 빠른 해결책에 치우치게 만들어 기술 부채를 초래하고 문제 해결 능력을 저하시킬 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 개발자들은 다음과 같은 방법을 실천해야 합니다.

첫째, AI가 생성한 코드를 동료의 작업처럼 비판적으로 검토해야 합니다. 둘째, 항상 대안적인 해결책을 요청해야 합니다. 셋째, 복잡한 문제에 대해서는 속도와 철저한 조사를 균형 있게 유지해야 합니다. 넷째, AI의 제안을 깊이 이해하고 다른 사람에게 설명하듯이 해야 합니다. 다섯째, AI에 의존하기 전에 문제를 충분히 탐구하는 시간을 가져야 합니다.

이러한 전략을 실천함으로써 개발자들은 비판적 사고 능력을 유지하고 AI를 유용한 도구로 활용할 수 있습니다. 목표는 AI를 통해 생산성을 높이면서도 깊이 있는 문제 해결에 참여하는 것입니다.

이 과정은 앤트로픽의 AI 모델인 클로드를 위한 효과적인 프롬프트를 만드는 방법을 가르칩니다. 과정이 끝나면 다음을 할 수 있게 됩니다.

좋은 프롬프트의 특징을 이해하고, 일반적인 실수를 파악하여 빠르게 수정하는 방법을 배우며, 클로드의 강점과 약점을 인식할 수 있습니다. 다양한 작업을 위한 강력한 프롬프트를 개발하는 능력도 갖추게 됩니다.

이 과정은 9개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장에는 연습문제와 고급 기술을 다룬 부록이 포함되어 있습니다. 기본 개념에서 시작해 점차 복잡한 아이디어로 나아가는 단계별 학습 경험을 제공합니다. "예제 놀이터" 섹션에서 프롬프트를 작성하고, 변경 사항이 클로드의 응답에 미치는 영향을 실습할 수 있습니다.

튜토리얼은 가장 간단한 버전인 클로드 3 하이쿠 모델을 사용하지만, 더 고급 모델도 제공됩니다. 구글 시트에서 사용할 수 있는 사용자 친화적인 버전도 있습니다.

각 장의 내용은 다음과 같습니다.

1. 기본 프롬프트 구조
2. 명확하고 직접적으로 표현하기
3. 역할 부여하기
4. 데이터와 지침 분리하기
5. 출력 형식 지정하기
6. 예측 (단계별 사고)
7. 예시 사용하기
8. 환각 피하기
9. 복잡한 프롬프트 만들기 (다양한 산업을 위한)

부록에서는 프롬프트 연결, 도구 사용, 검색 및 검색 방법에 대해 다룹니다. 시작하려면 1장: 기본 프롬프트 구조로 이동하세요.

브랜든 로제크는 원격 컴퓨터에 연결할 수 있는 네트워크 프로토콜인 텔넷에 대한 자신의 경험을 공유합니다. 그는 "towel.blinkenlights.nl"의 23번 포트에 연결하면 즐길 수 있는 재미있는 스타워즈 애니메이션을 소개합니다. 로제크는 이 외에도 흥미로운 텔넷 연결 몇 가지를 나열합니다.

첫 번째로, freechess.org(5000)에서는 체스를 즐길 수 있습니다. 두 번째로, mtrek.com(1701)에서는 스타 트렉에서 영감을 받은 우주 전투 게임을 할 수 있습니다. 세 번째로, fibs.com(4321)에서는 백개먼을 플레이할 수 있습니다. 또한, mapscii.me에서는 인터랙티브한 세계 지도를 탐험할 수 있습니다. 마지막으로, telehack.com에서는 60개 이상의 텍스트 기반 게임이 포함된 아르파넷/유즈넷 시뮬레이션을 경험할 수 있습니다.

로제크는 텔넷 통신이 안전하지 않기 때문에 사용자들이 주의해야 한다고 경고합니다. 민감한 정보가 노출될 수 있으니 조심해야 합니다. 텔넷의 독특한 기능들을 탐험해 보세요!

Chawan은 님(Nim) 프로그래밍 언어로 개발된 터미널 기반 웹 브라우저입니다. 이 브라우저는 괜찮은 CSS 렌더링과 일부 자바스크립트 지원을 제공하며, sixel 또는 kitty 프로토콜을 사용해 인라인 이미지를 표시할 수 있습니다. Chawan은 HTTP와 HTTPS 외에도 FTP, Gopher, Gemini와 같은 다양한 프로토콜을 지원합니다.

원래 w3m 브라우저의 클론으로 설계된 Chawan은 다른 구조로 발전했습니다. 이 브라우저는 웹 페이지를 별도의 프로세스에서 로드하며, 외부 프로그램을 사용해 다양한 프로토콜과 파일 형식을 관리합니다. 이를 통해 사용자 정의 이미지 형식 디코더를 추가할 수 있는 가능성이 있지만, 이 기능의 실용적인 사용 사례는 많지 않습니다.

Chawan이 렌더링한 웹사이트 갤러리는 이 링크에서 확인할 수 있습니다.

저자는 약 1년 동안 'Canine'이라는 프로젝트를 개발해왔습니다. 이 프로젝트를 시작한 이유는 Heroku와 Render와 같은 클라우드 호스팅 서비스의 높은 비용에 실망했기 때문입니다. 이들 서비스의 비용은 한때 월 400달러를 넘기도 했습니다. 저자는 더 저렴한 옵션인 Hetzner로 전환했으며, 여기서는 비슷한 서비스가 4GB 머신 기준으로 단 4달러에 제공됩니다.

Hetzner는 가격이 저렴하지만 DNS와 SSL 관리, 팀 협업, GitHub 통합과 같은 편리한 기능이 부족합니다. 저자는 Hetzner를 위해 Heroku와 유사한 플랫폼을 만들고자 했지만, 예상보다 더 많은 어려움이 있었습니다. 그럼에도 불구하고 좋은 진전을 이루었습니다.

Canine은 데이터베이스와 기타 소프트웨어와 같은 다양한 오픈 소스 애플리케이션을 호스팅하는 과정을 간소화합니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며 GitHub에서 확인할 수 있으며, 클라우드 호스팅 버전도 온라인에서 이용 가능합니다.

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