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마르지날리아 검색 엔진을 위한 새로운 시스템의 도입에 대해 설명합니다. 이 시스템은 서버가 온라인인지 감지하고 웹사이트의 소유권 이전과 같은 중요한 변화를 식별하는 기능을 가지고 있습니다.

이 시스템의 목적은 데이터 품질을 향상시키는 것입니다. 이를 위해 죽은 링크를 걸러내고, 검색 엔진의 크롤러가 접근할 수 없는 도메인에 대한 시도를 중단하도록 알립니다. 또한 소유권 변화를 인식하여 도메인의 순위에 영향을 미칠 수 있도록 돕습니다.

시스템은 HTTP HEAD 요청과 DNS 쿼리를 사용하여 웹사이트의 가용성과 변화를 파악합니다. 현재와 과거 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 별도의 데이터베이스 구조를 사용합니다.

데이터는 실시간 정보와 역사적 변화를 위한 테이블로 분류됩니다. 이를 통해 서버가 일시적으로 사용할 수 없을 때도 중요한 세부 정보를 잃지 않고 효율적으로 추적하고 분석할 수 있습니다.

변화 감지는 주로 HEAD 요청을 사용하여 서버의 가용성을 확인하고 변화를 감지합니다. 인증서 변경이나 DNS 업데이트와 같은 다양한 지표를 추적하여 소유권 변화나 디자인 변경을 식별합니다.

개발자들은 도메인을 쿼리할 때 작업 스케줄링과 네트워크 속도 제한 문제에 직면했습니다. 특히 많은 서브도메인을 가진 대형 도메인에서 이러한 문제를 해결하기 위해 성능과 HTTPS 인증서 검증의 철저함 사이의 균형을 찾아야 했습니다.

초기 결과는 주차된 도메인을 식별하고 서버 가용성 데이터의 정확성을 향상시키는 데 긍정적인 신호를 보이고 있습니다. 새로운 데이터는 검색 엔진의 기능과 크롤링 전략에 대한 의사결정을 개선할 것입니다.

앞으로 이 시스템은 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 발전할 것이며, 중요한 변화를 감지하고 전반적인 기능을 향상시키기 위한 더 나은 모델을 제공할 것입니다. 이 시스템의 도입은 마르지날리아 검색 엔진이 고품질 검색 결과를 유지하고 웹의 변화에 적응하는 데 중요한 진전을 의미합니다.

AI 시스템 개발은 여러 단계를 거치며, 대규모 언어 모델(LLM)에서 더 복잡한 AI 에이전트로 발전합니다. AI 에이전트는 고급 의사결정을 제공할 수 있지만, 많은 실제 응용 프로그램에서는 더 간단한 솔루션이 더 효과적일 때가 많습니다. 따라서 특정 요구에 맞는 적절한 AI 아키텍처를 선택하는 것이 중요합니다.

순수 LLM은 방대한 인터넷 데이터를 기반으로 훈련된 모델로, 텍스트 요약 및 생성에 유용하지만 실시간 정보 제공 기능은 부족합니다. 이러한 모델은 원샷 프롬프트와 같은 기법을 사용하여 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

RAG(검색 증강 생성) 방식은 LLM에 관련된 외부 맥락을 제공하여 더 정확하고 최신의 응답을 가능하게 합니다. 예를 들어, 이력서 검토 애플리케이션에서는 RAG를 통해 내부 회사 데이터를 활용하여 분류 작업을 개선할 수 있습니다.

AI 워크플로우는 LLM이 외부 도구 및 API와 연결되어 구조화된 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있게 합니다. 예를 들어, AI 워크플로우는 이력서를 자동으로 가져오고, 자격을 평가하며, 이메일 응답을 전송하는 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 에이전트는 독립적으로 추론하고 결정을 내릴 수 있는 시스템으로, 사용자 프롬프트 없이 복잡한 작업을 관리할 수 있습니다. 이들은 다양한 작업과 도구를 조정하여 채용과 같은 전체 프로세스를 감독할 수 있습니다.

모든 응용 프로그램이 AI 에이전트를 필요로 하는 것은 아니므로, 간단한 솔루션으로 시작하고 필요할 때만 복잡성을 추가하는 것이 좋습니다. 신뢰성 또한 중요합니다. LLM은 예측할 수 없는 경우가 많기 때문에, 생산 환경으로 확장하기 전에 철저한 테스트를 통해 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 필요합니다.

결론적으로, AI 시스템의 선택은 작업 요구 사항에 따라 달라져야 하며, 신뢰할 수 있는 솔루션을 구축하는 데 중점을 두어야 합니다.

저자는 최근에 'LessOnline'이라는 합리주의 블로깅 컨퍼런스에 참석하여 합리주의 커뮤니티의 여러 저명한 인물들과 교류했습니다. 이 컨퍼런스는 캘리포니아 버클리의 독특한 장소에서 열렸으며, 참석자들 간의 활발한 네트워킹 기회로 유명합니다.

행사 동안 저자는 구조화된 세션보다 비공식적인 토론과 대화의 중요성을 강조하며 소규모 그룹 상호작용의 가치를 느꼈습니다. 그들은 군중 속을 이동하며 인공지능(AI)과 의식 같은 복잡한 주제에 대해 논의한 경험을 유머러스하게 회상했습니다.

오랜 망설임 끝에 저자는 자신이 합리주의자임을 깨닫고, 자신의 신념이 커뮤니티의 가치와 일치한다는 것을 알게 되었습니다. 이러한 변화는 합리주의 운동의 발전에 기인하며, 이제는 가족과 부모의 다양한 관점이 포함되어 주로 젊고 실험적인 문화에서 벗어나고 있습니다.

저자는 합리주의자들이 AI에 집중하고, 이들이 마치 컬트처럼 보인다는 이전의 우려를 인정하지만, 커뮤니티가 생각보다 더 개방적이고 협력적이라는 것을 발견했습니다. 그들은 외부의 비판에도 불구하고 합리주의 커뮤니티가 지적 활력이 넘치고 긍정적인 미래를 만들기 위해 헌신하고 있다는 결론에 도달했습니다.

저자는 합리주의를 받아들이는 여정을 돌아보며, 커뮤니티의 성장과 미래에 대한 아이디어를 형성하는 대화의 중요성을 강조했습니다. 특히 기술과 양육에 관한 주제에서 그들의 생각이 어떻게 발전했는지를 이야기했습니다.

저자는 세션 중 Claude Code 사용 한도를 추적하기 위한 간단한 로컬 도구를 만들었습니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

실시간으로 프롬프트와 완료 사용량을 스트리밍합니다. 세션이 끝나기 전에 사용 한도에 도달할 가능성을 예측합니다. 인증이나 서버 없이 완전히 사용자의 컴퓨터에서 실행됩니다. 다양한 요금제에 맞춘 프리셋을 제공하며, 설정을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있는 옵션도 있습니다.

이 도구는 저자가 예기치 않은 세션 중단을 피하는 데 도움을 주었지만, 아직 개발 중이며 피드백과 기여를 환영합니다. GitHub에서 이 도구를 확인할 수 있습니다.

Caudena의 핵심 엔지니어링 팀은 유로폴과 FBI와 같은 글로벌 수사 기관을 지원하며, 블록체인 분석을 위해 설계된 실시간 C++ 데이터베이스인 Prism에 대한 세부 정보를 공개했습니다. 이들은 방대한 블록체인 데이터를 처리하기 위해 여러 고급 엔지니어링 기법을 사용했습니다.

먼저, 2TB의 RAM과 48개의 CPU 코어를 갖춘 고용량 서버를 도입했습니다. 또한, 효율성을 높이기 위해 락이 없는 동시 데이터 구조를 적용했습니다. 메모리 관리 시스템도 맞춤형으로 개발하여 성능을 최적화했습니다. CPU 수준의 벡터화 기술을 통해 처리 속도를 향상시켰으며, 맞춤형 인메모리 열 기반 및 그래프 데이터베이스를 구축했습니다.

이들은 엔지니어링 결정, 성공적인 최적화, 직면한 도전 과제, 그리고 확장성, 메모리 관리, 실시간 분석, 암호화 포렌식과 관련된 질문을 환영합니다.

저자는 전통적인 레지스트리를 사용하지 않고도 Docker 이미지를 배포하는 과정을 간소화하기 위해 Unregistry라는 도구를 만들었습니다. Unregistry는 Docker의 기존 이미지 저장소를 활용하며, 사용자가 새로운 명령어인 docker pussh를 통해 원격 Docker 호스트에 이미지를 직접 전송할 수 있도록 합니다. 이 방법은 이미지의 필요한 부분만 전송하기 때문에 더 빠르고 효율적입니다. Unregistry는 여러 Docker 호스트에 컨테이너를 배포하는 데 도움을 주는 또 다른 프로젝트인 Uncloud와 함께 개발되었습니다. 저자는 사용 사례에 대한 피드백과 제안을 요청하고 있습니다.

플로리다 대학교의 최근 연구에 따르면, 공기 중에서 발견되는 환경 DNA(eDNA)를 이용해 다양한 종, 심지어 불법 약물까지 추적할 수 있는 방법이 개발되었습니다. 연구자들은 간단한 공기 필터를 사용하여 이 DNA를 포집하고 분석하는 방법을 마련했습니다.

이 연구는 더블린과 같은 장소에서 채취한 공기 샘플이 식물, 동물, 그리고 인간 병원체의 유전 물질을 드러낼 수 있음을 보여줍니다. 이는 새로운 질병과 알레르겐을 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 방법은 과학자들이 종을 방해하지 않고 연구할 수 있게 해주어, 멸종 위기 동물을 추적하고 그들의 기원을 이해하는 데 용이합니다.

분석 과정은 빠르고 효율적이며, 연구자들은 하루 만에 여러 종을 식별할 수 있습니다. 하지만 연구팀은 이 기술이 발전함에 따라 민감한 인간 유전 데이터와 관련된 윤리적 지침의 필요성을 강조합니다. 전반적으로 이 연구는 환경 연구와 야생 동물 보호에 새로운 가능성을 열어줍니다.

프로젝트를 테스트하려면 소스 코드를 직접 빌드하거나 GitHub에서 제공하는 부팅 가능한 ISO 이미지를 사용할 수 있습니다. ISO 이미지를 다운로드한 후에는 QEMU에서 실행할 수 있습니다. 더 자세한 정보는 위에 링크된 블로그를 방문해 주세요.

최근 연구에 따르면, 화이트 샌드 국립공원에서 발견된 발자국은 약 23,000년 전의 것이라고 합니다. 이 발견은 북미에서의 초기 인간 활동에 대한 중요한 증거를 제공합니다. 이는 사람들이 마지막 빙하기 동안 이 지역에 살았음을 보여줍니다. 이러한 연구 결과는 연구자들이 이 지역에서의 인간 이주와 정착의 시간표를 이해하는 데 도움을 줍니다.

Strudel에 오신 것을 환영합니다! 이 플랫폼은 코드로 음악을 만들 수 있게 해줍니다. JavaScript나 Tidal Cycles에 대한 지식이 없어도 괜찮습니다. Strudel은 Tidal Cycles를 기반으로 하여 동적인 음악 작품을 작성하는 데 도움을 줍니다.

Strudel로 할 수 있는 것들은 다양합니다. 실시간으로 코드를 사용해 음악을 만드는 라이브 코딩 기능이 있습니다. 독특한 패턴을 이용해 음악을 작곡할 수 있는 알고리즘 작곡 기능도 제공됩니다. Strudel은 배우기 쉬워 음악과 코딩을 함께 가르치는 데 매우 유용합니다. 또한 MIDI나 OSC를 통해 음악 설정에 Strudel을 유연한 시퀀서로 통합할 수 있습니다.

Strudel은 다양한 소리를 생성할 수 있으며, 더 많은 예시는 쇼케이스 비디오에서 확인할 수 있습니다. 시작하는 가장 좋은 방법은 인터랙티브 워크숍에 참여하는 것입니다. 이 워크숍은 첫 소리를 만드는 과정을 안내해 줍니다. 다른 사람들과 연결하기 위해 Mastodon 커뮤니티에 참여해 보세요.

이 사이트는 나디르 하주지와 스티브 트레텔이 만든 프로젝트 웹사이트로, 타원 곡선을 시각화하는 데 중점을 두고 있습니다. 현재 페이지는 개발 중이므로 방문자들에게 인내심을 가져달라고 요청하고 있습니다. 이 사이트에는 타원 곡선과 관련된 연구 논문과 아름다운 일러스트가 포함될 예정입니다.

이 글에서는 저자가 레이마칭(Raymarching)이라는 렌더링 기법을 탐구한 내용을 다룹니다. 레이마칭은 전통적인 기하학 없이 복잡한 풍경과 물체를 생성할 수 있는 방법으로, 저자는 레이마칭에 관한 영감을 주는 영상을 보고 여름 동안 이 개념을 배우고 다양한 장면을 만드는 데 전념했습니다.

레이마칭의 기본 개념은 다음과 같습니다. 레이마칭은 픽셀로 기하학을 변환하는 래스터화와 달리, 카메라에서 시작된 광선이 픽셀을 통해 물체와 교차할 때까지 "행진"합니다. 이 과정에서 서명 거리 필드(Signed Distance Fields, SDF)라는 방법을 사용하여 물체의 표면을 수학적으로 정의합니다.

SDF는 광선의 경로를 따라 점에서 물체 표면까지의 최단 거리를 계산하는 함수로, 이를 통해 구와 상자와 같은 기본 형태를 만들 수 있으며, 이러한 형태를 결합하여 더 복잡한 형태를 생성할 수 있습니다.

이 글에서는 Three.js와 React Three Fiber를 사용하여 레이마칭 장면을 설정하는 코드 조각을 제공하며, 셰이더에서 시간과 해상도를 위한 유니폼의 중요성을 강조합니다. 기본 조명은 표면의 법선 벡터와 빛의 방향의 내적을 사용하여 추가할 수 있으며, 저자는 SDF를 사용하여 부드러운 그림자를 만드는 방법도 설명합니다.

복잡한 장면을 만드는 방법에 대해서도 설명하며, 여러 개의 SDF를 결합하고 레이마칭 내에서 이동, 회전, 크기 조정과 같은 변환을 수행하는 방법을 다룹니다. 반복과 수학적 함수를 사용하여 무한한 풍경과 프랙탈을 만드는 방법도 설명하며, 레이마칭이 복잡하고 세밀한 장면을 만드는 데 얼마나 강력한지를 보여줍니다.

저자는 소음 함수를 사용하여 현실적인 지형을 만드는 방법을 탐구하며, 특히 프랙탈 브라운 운동(Fractal Brownian Motion, FBM)이라는 기법을 통해 더 세밀한 풍경을 만드는 방법을 설명합니다. 마지막으로 안개와 하늘 색상과 같은 추가 요소를 논의하며, 이러한 요소들이 레이마칭 풍경의 현실감을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 보여줍니다.

저자는 레이마칭의 예술적 잠재력을 강조하며, 상대적으로 간단한 코드와 수학적 원리를 사용하여 복잡한 장면을 만들 수 있음을 언급합니다. 앞으로 이 기술과 볼류메트릭 렌더링의 응용을 계속 탐구할 것에 대한 기대감을 표현합니다.

저자는 오래된 아이폰 8을 애플의 비전 프레임워크와 에코플로우 리버 2 프로 전원 스테이션을 이용해 태양광으로 작동하는 광학 문자 인식(OCR) 서버로 변환했습니다. 이 시스템은 1년 넘게 지속적으로 운영되었으며, 83,000건 이상의 요청을 처리하고 48GB의 이미지를 다루었습니다.

이 시스템은 아이폰 8에서 실행되는 스위프트UI 앱, 웹 서비스를 위한 미니 PC, 220W 태양광 패널이 포함된 태양광 발전소로 구성되어 있습니다. 이를 통해 전기 요금을 크게 절감할 수 있었습니다.

이 프로젝트는 83,418건의 OCR 요청을 처리했으며, 1년 후에도 배터리 건강이 76%를 유지했습니다. 연간 전기 요금 절감액은 84달러에서 120달러 캐나다 달러에 달합니다.

저자는 일반적인 맥 설정 대신 재미있고 독특한 프로젝트를 만들고자 했습니다. 이 과정에서 실시간 모니터링과 비용 절감 같은 예상치 못한 이점도 얻었습니다.

태양광 에너지를 효과적으로 관리하는 이 시스템은 계절에 따라 배터리 사용을 최적화하여 다양한 날씨 조건에 대응합니다.

애플의 비전 프레임워크는 개인 정보 보호와 신뢰성을 제공하여, 비용이 많이 들고 개인 정보 문제를 일으킬 수 있는 클라우드 OCR 서비스에 대한 강력한 대안이 됩니다.

이 프로젝트는 개인 정보 보호, 에너지 독립성, 전자 폐기물 감소를 위한 로컬 컴퓨팅의 중요성을 강조합니다. 또한 오래된 장비를 효과적으로 재사용할 수 있는 방법을 보여줍니다.

이 프로젝트는 재생 가능 에너지와 로컬 처리의 잠재력을 보여주며, 오래된 장치를 기능적이고 친환경적인 서버로 변환하는 가능성을 제시합니다.

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저는 사람들에게 운동 루틴을 만드는 데 도움을 주기 위해 workout.lol이라는 오픈소스 피트니스 앱을 만들었습니다. 이 앱은 GitHub에서 1,400개의 별점을 받으며 인기를 끌었고, 매달 약 20,000명이 방문했습니다. 그러나 라이선스 문제로 인해 판매된 후 방치되었습니다. 이를 되살리기 위해 여러 차례 이메일을 보냈지만, 아무런 응답을 받지 못했습니다.

앱이 사라지는 것을 막기 위해 Workout.cool이라는 새로운 버전을 개발했습니다. 이 앱은 완전히 오픈소스이며 MIT 라이선스를 따릅니다. 새로운 앱은 1,200개 이상의 운동, 진행 상황 추적, 다국어 지원 기능을 갖추고 있으며, 사용자가 직접 호스팅할 수 있습니다.

저는 피트니스와 오픈소스 도구에 대한 열정이 있으며, 이 프로젝트에서 수익을 추구하지 않습니다. 같은 관심을 가진 분들이 GitHub 저장소에 별을 주거나, 공유하거나, 기능을 제안하거나, 기여함으로써 프로젝트를 지원해 주시기를 바랍니다.

자세한 정보는 웹사이트 workout.cool와 GitHub 페이지 github.com/Snouzy/workout-cool를 방문해 주세요.

윈도우 10에 대한 지원이 2025년 10월 14일에 종료됩니다. 이에 따라 마이크로소프트는 사용자들에게 새로운 컴퓨터 구매를 권장하고 있습니다. 하지만 2010년 이후에 구입한 컴퓨터라면, 교체하지 않고도 최신 리눅스 운영 체제를 설치하여 원활하게 사용할 수 있습니다.

리눅스로 전환해야 할 다섯 가지 이유가 있습니다. 첫째, 비용 효율적입니다. 리눅스는 무료로 다운로드하고 사용할 수 있어 새로운 하드웨어와 소프트웨어 업데이트에 드는 비용을 절감할 수 있습니다. 둘째, 개인 정보 보호가 강화됩니다. 리눅스는 광고와 스파이웨어를 줄여 컴퓨터 속도를 저하시키고 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있는 요소를 감소시킵니다. 셋째, 환경적인 이점이 있습니다. 기존 컴퓨터를 더 오랫동안 사용하면 새로운 기기를 제조하는 데 따른 탄소 배출을 줄이는 데 도움이 됩니다. 넷째, 지원을 받을 수 있는 경로가 많습니다. 지역의 수리 카페나 전문 서비스에서 리눅스 설치와 사용에 대한 도움을 받을 수 있습니다. 마지막으로, 사용자에게 더 많은 제어권을 제공합니다. 리눅스는 소프트웨어를 사용하고, 공부하고, 공유하며 개선할 수 있는 자유를 주어 장치에 대한 통제력을 높여줍니다.

관심이 있다면 지역에서 지원을 찾거나 수리 단체에 자원봉사하여 다른 사람들을 도울 수 있습니다. 리눅스로 "새로운" 오래된 컴퓨터를 활용해 보세요!

마이클은 AI를 활용한 거래 신호에 대한 자신의 경험을 공유했습니다. 그는 전통적인 AI 모델이 일관성 부족, 맥락의 한계, 백테스팅의 어려움, 높은 비용 등의 문제를 겪고 있다고 지적했습니다. 단순히 ChatGPT와 같은 AI에게 거래 조언을 요청하는 것은 효과적이지 않은데, 이는 명확한 전략이 없고 충분한 역사적 데이터를 처리할 수 없기 때문입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 그는 AI가 강력한 서버에서 시뮬레이션을 실행하는 "지휘자" 역할을 하는 하이브리드 접근 방식을 개발했습니다. AI는 결과를 분석하고, 매개변수를 최적화하며, 각 거래 후 시장 변화에 적응합니다. 그의 모델인 TrendFi는 데이 트레이딩이나 작은 변동보다는 중요한 시장 트렌드를 식별하는 데 중점을 두고 있습니다.

자세한 내용은 TrendFi 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

랜달 먼로의 xkcd 만화는 2012년 11월 28일에 발표되었으며, 각 날짜의 크기가 2000년 이후 구글 Ngrams 데이터베이스에서 얼마나 자주 언급되었는지를 반영하는 달력을 보여줍니다. 잘 알려진 날짜인 7월 4일과 12월 25일은 크게 나타나지만, 매달 11일은 특히 9월을 제외하고는 놀랍게도 작습니다. 이러한 경향은 2001년 9월 11일 사건 이전부터 지속되어 왔습니다.

저자는 2000년부터 2008년까지 매달 날짜별 언급 빈도를 분석했습니다. 그 결과, 11일은 항상 가장 적게 언급되는 날로, 다른 날짜들과 비교해 통계적으로 유의미한 차이를 보였습니다. 역사적 데이터에 따르면, 이러한 낮은 언급 비율은 1860년대부터 시작되었습니다.

11일의 낮은 언급 빈도는 오타 때문으로 설명됩니다. 숫자 "1"이 다양한 글꼴에서 소문자 "l"이나 대문자 "I"로 잘못 읽히는 경우가 많아 데이터베이스에서 혼란을 초래했습니다. 타자기가 등장하면서 "1"을 소문자 "l"로 사용하는 문제가 더 심각해졌고, 이로 인해 "11th"가 종종 "nth"와 같은 잘못된 형태로 기록되었습니다.

이러한 오류를 수정하기 위해 잘못 읽힌 사례를 추가하면 11일의 언급 비율이 크게 개선되며, 이는 잘못 읽힘이 낮은 가시성의 주요 원인임을 나타냅니다. 분석 결과, 특히 타자기 시대의 알고리즘 오해가 역사적 데이터에서 11일이 과소대표되는 이유를 설명하고 있습니다.

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벤토는 벤토 박스를 닮은 컴팩트한 컴퓨터로, 코모도어 64와 사이버덱에서 영감을 받았습니다. 이 컴퓨터는 키보드 아래에 깔끔하게 들어가며, 키보드는 뚜껑 역할을 하여 내부 부품과 소형 주변기기에 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

벤토의 주요 특징 중 하나는 내장 디스플레이가 없다는 점입니다. 외부 디스플레이, 특히 XREAL One과 같은 공간 디스플레이와 함께 사용하도록 설계되어 있어, 내장 화면으로 인한 불필요한 무게를 줄였습니다. 내부 구성 요소는 스팀 덱 OLED 메인 보드를 사용하며, 쿨러와 배터리도 함께 활용하지만 다른 단일 보드 컴퓨터(SBC)도 장착할 수 있습니다.

벤토는 기존의 XR 장치들이 진정한 컴퓨터라기보다는 태블릿에 가까운 점에 대한 불만에서 탄생했습니다. 이 제품은 단순히 PC 화면을 미러링하는 것이 아니라 진정한 공간 컴퓨팅 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 오픈 소스 형태로 진행되며, 다양한 개선을 위한 기여를 받고 있습니다. 예를 들어, 다양한 키보드 지원, 라즈베리 파이 5 버전, 새로운 주변기기 등을 위한 기여를 환영합니다. 관심 있는 기여자들은 자신의 수정 사항을 프로젝트에 공유해 주기를 권장합니다.

프로젝트에는 디자인 파일(STEP, 3MF, STL)과 매직 트랙패드 트레이와 같은 일부 주변기기 디자인도 포함되어 있습니다.

이 텍스트는 "백팩 홀더 훅"이라는 제품을 언급하고 있으며, 이 제품은 243이라는 코드 또는 참조 번호를 가지고 있습니다. 또한 5와 613이라는 숫자가 포함되어 있는데, 이는 평가나 수량을 나타낼 수 있습니다.

요약하자면, 백팩 홀더 훅은 243이라는 번호로 식별됩니다. 이 제품은 5와 613이라는 평가 또는 수치를 가지고 있지만, 이 숫자들이 구체적으로 무엇을 의미하는지 이해하기 위해서는 추가적인 정보가 필요합니다.

Zed는 2,000명 이상의 개발자들의 피드백을 반영하여 새로운 디버거를 출시했습니다. 이는 Zed 1.0으로 나아가는 중요한 단계입니다.

이 디버거의 주요 특징은 빠른 속도입니다. 디버깅 중에 컨텍스트를 전환하는 데 소요되는 시간을 줄여줍니다. 또한 Zed의 디자인과 일반적인 디버깅 프로세스에 맞춰 familiar한 사용자 경험을 제공합니다. 사용자들은 인터페이스, 키 바인딩, 설정을 자유롭게 구성할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다.

Zed는 Rust, C/C++, JavaScript, Go, Python과 같은 인기 있는 언어의 디버깅을 지원합니다. locators라는 시스템을 통해 빌드 설정을 자동으로 디버그 설정으로 변환하여 설정 과정을 간소화합니다. 사용자는 종종 수동으로 설정을 작성하지 않고도 디버깅을 시작할 수 있습니다.

디버거 패널은 완전히 사용자 맞춤형으로, 사용자가 자신의 작업 흐름에 맞게 탭과 패널을 배치할 수 있습니다. 마우스를 사용하지 않는 사용자들을 위해 키보드 내비게이션도 지원합니다.

이 프로젝트는 커뮤니티 주도로 진행되었으며, 8개월 동안 개발되어 강력한 디버깅 기반을 마련했습니다. Zed의 아키텍처는 디버그 세션을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었으며, 향후 협업 디버깅을 지원할 수 있도록 준비되고 있습니다.

또한 Zed는 Tree-sitter를 사용하여 인라인 변수 값을 제공하며, 이를 통해 LSP 통합에 크게 의존하지 않고도 변수를 정확하게 식별할 수 있습니다.

앞으로 Zed는 새로운 뷰와 추가 언어 및 빌드 시스템에 대한 개선된 자동 설정을 포함한 더 많은 고급 기능을 추가할 계획입니다. Zed는 macOS와 Linux에서 사용할 수 있으며, 소프트웨어 개발 도구를 개선하기 위해 새로운 팀원들을 적극적으로 모집하고 있습니다.

스타트업 세계에서는 개인이 10억 달러 이상의 가치를 지닌 "솔로 유니콘" 즉, 1인 기업을 창출할 수 있는 가능성에 대한 기대감이 커지고 있습니다. 이 개념은 아직 대부분 이론적이지만, 이스라엘 개발자 마오르 슐로모는 그의 스타트업인 베이스44를 통해 상당한 성공이 가능하다는 것을 보여주었습니다. 그는 베이스44를 출시한 지 불과 6개월 만에 8천만 달러에 Wix에 매각했습니다.

베이스44는 비전문가들이 간단한 텍스트 프롬프트를 사용해 소프트웨어를 만들 수 있도록 도와주는 서비스로, 출시 직후 25만 명의 사용자를 확보하고 빠르게 수익을 내기 시작했습니다. 슐로모는 8명의 직원을 두고 있었고, 매각 금액이 10억 달러는 아니었지만 그의 회사에 대한 관심은 빠르게 발전하는 바이브 코딩 기술을 반영합니다.

슐로모는 이스라엘 기술 생태계에서의 배경과 주요 기업들과의 파트너십 덕분에 베이스44의 가시성을 높일 수 있었습니다. 그는 플랫폼에 비용 효율적인 AI 모델을 선택하여 AWS 행사에서의 데모와 같은 기회를 얻었습니다. 인상적인 성장에도 불구하고, 슐로모는 더 많은 자원을 확보하기 위해 회사를 Wix에 매각했습니다.

Wix는 코드 없이 웹사이트를 만들 수 있는 플랫폼으로 유명하며, 베이스44를 인수하여 이 혁신적인 기술로 자사 서비스를 강화하고자 했습니다. 전반적으로 베이스44의 여정은 스타트업 환경에서 빠른 성공의 가능성을 보여주지만, "솔로 유니콘"은 여전히 드문 현상임을 시사합니다.

C에서 Rust로 프로그램을 포팅하는 과정을 효과적으로 자동화하는 새로운 전략이 등장하고 있습니다. 이 방법은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 퍼즈 테스트를 작성하고 포팅 과정을 관리하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 접근 방식은 곧 기계가 인간보다 더 많은 코드를 생성할 수 있을 것이라는 가능성을 시사하며, 미래에 코드와 라이브러리를 어떻게 관리할 것인지에 대한 질문을 불러일으킵니다.

주요 내용으로는 LLM을 통한 코드 생성이 있습니다. LLM은 API 불일치를 수정하고 라이브러리에 대한 대규모 업데이트를 자동화할 수 있으며, 이는 기존 코드를 깨뜨릴 위험 때문에 이전에는 피하던 작업이었습니다. 또한, 저자는 TensorFlow와 관련된 경험을 공유하며 기술 부채, 설계 결함, 대규모 리팩토링의 정당성을 확보하기 어려운 문제 등을 강조합니다.

퍼즈 테스트를 활용하여 C와 Rust 버전의 프로그램 출력을 비교하는 아이디어도 탐구되었습니다. 이를 통해 포팅된 코드의 기능을 더 쉽게 검증할 수 있습니다. 저자는 기호별로 코드를 포팅하는 구조화된 자동화 프로세스를 개발하였으며, LLM을 사용하여 Rust 구현과 해당 퍼즈 테스트를 생성하여 원래 C 코드와의 일관성을 보장했습니다. 이 결과, 원본의 출력과 매우 유사한 Rust 버전의 Zopfli 라이브러리가 탄생했습니다.

이 접근 방식은 유망하지만, 생성된 Rust 코드가 여전히 상당히 "C 스타일"이라는 점과 더 복잡한 라이브러리에 맞게 프로세스를 개선할 필요가 있다는 점도 언급되었습니다. LLM을 활용한 포팅은 점점 더 효율적이고 비용 효과적으로 발전하고 있으며, 자동화의 잠재력이 크기 때문에 인간 엔지니어가 더 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 하고 기계가 일상적인 코드 포팅 작업을 처리할 수 있는 가능성이 열리고 있습니다.

텍사스 인스트루먼트는 미국에 600억 달러를 투자할 계획입니다. 이번 투자는 생산 능력을 확장하고 반도체 산업을 강화하기 위한 것입니다. 이는 미국 내 제조업을 활성화하고 다양한 기술에 필요한 칩의 안정적인 공급을 보장하기 위한 더 큰 노력의 일환입니다.

텍사스 A&M 대학교의 최근 연구에 따르면, 웹사이트들이 쿠키를 삭제한 경우에도 사용자들을 추적하기 위해 브라우저 지문 인식을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 브라우저 지문 인식은 화면 해상도, 기기 유형 등 웹 브라우저에서 수집한 고유한 정보를 바탕으로 디지털 "지문"을 생성하여 사용자를 식별합니다. 이 방법은 쿠키보다 탐지하고 차단하기가 더 어려워 많은 사용자들이 자신이 추적당하고 있다는 사실을 인식하지 못하고 있습니다.

연구팀은 니테시 삭세나 박사가 이끄는 가운데 FPTrace라는 프레임워크를 사용하여 광고주들이 브라우저 지문 변화에 어떻게 반응하는지를 분석했습니다. 연구 결과, GDPR 및 CCPA와 같은 개인정보 보호법에 따라 추적을 거부한 사용자들도 여전히 지문 인식을 통해 추적될 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구는 현재의 도구와 규제가 사용자 개인정보를 충분히 보호하지 못하고 있음을 강조하며, 지문 인식 관행에 대한 더 강력한 개인정보 보호 조치와 규제 감독의 필요성을 제기하고 있습니다.

요약이 없습니다.

피커-투-파트 팔레트 창고는 전통적인 배치 방식 때문에 비효율적일 수 있습니다. 기존의 레이아웃은 작업자들이 너무 멀리 이동해야 하고 많은 노동력을 요구하기 때문입니다. 이 연구에서는 CPU 아키텍처를 기반으로 한 새로운 레이아웃 디자인을 제안했습니다. 이 디자인은 창고를 성능(Performance, P), 효율성(Efficiency, E), 공유(Shared, S)라는 세 가지 구역으로 나눕니다. 연구자들은 이 새로운 디자인을 직사각형 및 플라잉-V 레이아웃과 같은 전통적인 배치와 비교하기 위해 시뮬레이션을 사용했습니다. 연구 결과, CPU에서 영감을 받은 새로운 레이아웃이 처리 속도를 크게 향상시키고 노동력 필요성을 줄였다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 창고 운영을 개선할 수 있음을 입증합니다.

요약이 없습니다.

로컬 우선 소프트웨어는 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDTs)으로 저장된 문서에서 협업 작업을 가능하게 합니다. 하지만 문서의 내용이 비밀일 경우, 종단 간 암호화와 같은 일반적인 방법은 비동기 협업을 복잡하게 만들 수 있습니다. 동기화 서버는 데이터를 이해하지 못하면 업데이트를 병합할 수 없기 때문입니다.

이 문제를 해결하기 위해 동형 암호화가 사용됩니다. 동형 암호화는 컴퓨터가 암호화된 데이터에 대해 복호화하지 않고도 연산을 수행할 수 있게 해줍니다. 즉, 동기화 서버가 문서의 내용을 공개하지 않고도 변경 사항을 병합할 수 있습니다. 이 글에서는 동형 암호화된 CRDT, 특히 "마지막 쓰기 우선" 레지스터를 구현하는 방법에 대해 설명합니다.

동형 암호화는 암호화된 데이터에 대한 계산을 가능하게 합니다. 부분 동형 암호화(하나의 연산)부터 완전 동형 암호화(무제한 연산)까지 다양한 유형이 있습니다. CRDT는 분산 시스템을 위해 설계된 데이터 구조로, 중앙 서버 없이도 동시 업데이트와 충돌 해결을 가능하게 합니다.

이 글에서는 Rust로 작성된 코드 예제를 통해 동형 암호화를 설정하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 키 생성과 라이브러리(TFHE-rs) 사용이 포함됩니다. 또한, 암호화된 값을 사용하여 정보를 공개하지 않고 병합을 관리하는 방법도 자세히 설명합니다.

하지만 동형 암호화에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 동형 암호화의 키는 실제 데이터보다 훨씬 클 수 있습니다. 예를 들어, 작은 레지스터를 위한 123MB 서버 키가 필요할 수 있습니다. 둘째, 암호화된 데이터에 대한 연산은 비암호화된 데이터에 비해 훨씬 느립니다. 예를 들어, 병합 작업은 약 1.06초가 걸리며, 비암호화된 경우는 0.52나노초입니다. 셋째, 최악의 경우를 가정해야 하므로 공간과 시간 요구 사항이 증가하여 효율적인 CRDT 구현이 복잡해집니다.

동형 암호화는 로컬 우선 애플리케이션을 안전하게 만드는 방법을 제공하지만, 그 한계는 실제 구현에 도전 과제가 됩니다. 이 글은 보안성을 해치지 않으면서 사용성을 향상시킬 수 있는 안전한 CRDT에 대한 추가 연구를 권장합니다.

이 문서는 2025년 3월 26일 이후 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 업데이트 내용을 정리한 것입니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

첫째, JSON-RPC의 요청 배치 지원이 제거되었습니다. 둘째, 도구에서 구조화된 출력에 대한 새로운 지원이 추가되었습니다. 셋째, MCP 서버가 이제 OAuth 리소스 서버로 분류되며, 해당 인증 서버를 찾기 위한 메타데이터가 추가되었습니다. 넷째, MCP 클라이언트는 악의적인 서버로부터 접근 토큰을 보호하기 위해 리소스 인디케이터를 구현해야 합니다. 다섯째, 보안 고려사항 및 모범 사례에 대한 설명이 명확해졌습니다. 여섯째, 서버는 상호작용 중 사용자에게 추가 정보를 요청할 수 있게 되었습니다. 일곱째, 도구 호출 결과에 리소스 링크를 포함하는 지원이 추가되었습니다. 여덟째, 프로토콜 버전은 이제 MCP-Protocol-Version 헤더를 사용하여 HTTP 요청에서 명시해야 합니다. 아홉째, 라이프사이클 작업에 대한 요구 사항이 "SHOULD"에서 "MUST"로 강화되었습니다.

스키마 변경 사항으로는 추가 인터페이스 유형을 위한 _meta 필드가 추가되었고, CompletionRequest에 해결된 변수를 포함하기 위한 context 필드가 도입되었습니다. 또한 사용자 친화적인 표시 이름을 위한 title 필드가 추가되었습니다.

변경 사항의 전체 목록은 GitHub 저장소를 참조하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 웹 디자인과 사용자 경험에 관한 여러 문제를 다루고 있으며, 특히 모바일 기기와 다양한 화면 크기에 초점을 맞추고 있습니다.

모바일 디자인에서는 아이콘이 확대되는 것을 방지하기 위해 touch-none 클래스를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, overscroll-y-none을 피해야 풀다운 새로 고침 기능이 유지됩니다. 수평 흔들림을 방지하기 위해 overflow-x-hidden을 사용하는 것이 필요합니다.

텍스트 처리와 관련해서는 작은 화면에서 단어가 제대로 나누어지지 않아 넘치는 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 다양한 기기에서 디자인을 테스트하는 것이 매우 중요합니다.

아이콘의 명확성도 중요한데, 텍스트 없이 아이콘만으로는 혼란을 줄 수 있습니다. 아이콘은 이해를 돕는 역할을 해야 하며, 오히려 혼란을 주어서는 안 됩니다.

미래의 작업 흐름에서는 "텍스트를 통한 작업" 방식이 떠오르고 있습니다. 사용자가 텍스트로 작업을 입력하면 앱이 이를 처리할 수 있는 형태입니다.

랜딩 페이지의 효과성도 중요한데, 좋은 디자인이 전환율에 큰 영향을 미칩니다. 좋은 앱이 있더라도 랜딩 페이지가 효과적이지 않으면 사용자 유치에 실패할 수 있습니다. 이는 외관이 사용자에게 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

의사소통과 프레젠테이션의 중요성도 강조됩니다. 효과적인 의사소통은 명확한 프레젠테이션에 의존하는 경우가 많습니다. 사람들은 외관을 바탕으로 품질을 평가하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 그들의 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.

일반적인 조언으로는 다양한 기기에서 디자인을 테스트하고, 의사소통의 명확성을 확보하며, 프레젠테이션을 조정하여 이해도와 사용자 참여를 높이는 것이 필요합니다.

"Poline"은 TypeScript로 작성된 마이크로 라이브러리로, 앵커라고 불리는 점들을 연결하여 색상 팔레트를 만드는 데 중점을 둡니다. "Poline"이라는 이름은 이러한 점들 사이에 선을 그리는 과정을 의미합니다. 생성되는 색상의 수는 사용되는 앵커 점의 개수에 따라 달라지며, 점이 많을수록 더 많은 색상이 생성됩니다. 이러한 점들의 구체적인 위치는 위치 함수에 의해 설정됩니다.

밸브는 2002년에 반사기(VAC) 시스템을 개발하였으며, 이는 카운터 스트라이크에서 시작되었습니다. VAC는 사용자 공간에서 작동하며 커널 구성 요소는 없습니다.

VAC는 카운터 스트라이크와 콜 오브 듀티 시리즈를 포함한 여러 게임에서 사용되고 있습니다.

23년 동안 VAC는 몇 가지 실수를 저질렀고, 이로 인해 잘못된 금지 조치가 발생했습니다. 예를 들어, 2010년에는 스팀 업데이트로 인해 콜 오브 듀티: 모던 워페어 2에서 많은 사용자들이 잘못 금지되었습니다. 대부분의 금지는 나중에 해제되었고, 영향을 받은 플레이어들은 보상으로 게임을 받았습니다. 최근에는 2023년 10월에 일부 AMD 그래픽 카드 사용자들이 드라이버 업데이트로 인해 카운터 스트라이크 2에서 잘못 금지되었습니다.

VAC 금지는 심각한 결과를 초래합니다. 금지된 게임은 환불이 불가능하며, 소스 엔진을 사용하는 모든 게임에서 금지됩니다.

게임 커뮤니티는 VAC의 작동 방식을 이해하기 위해 리버스 엔지니어링에 참여하고 있으며, 이를 우회하려는 시도도 이루어지고 있습니다.

VAC는 서버에서 스트리밍되는 반사기 모듈 시스템을 사용합니다. 사용자들은 이러한 모듈을 덤프하여 그 기능을 분석하는 방법을 탐색하고 있습니다.

저자는 앞으로도 반사기 모듈을 분석하여 그 작동 방식에 대한 더 많은 통찰을 얻을 계획입니다.

Fang은 Cobra 애플리케이션을 위해 설계된 간단하고 실험적인 라이브러리로, 여러 가지 내장 기능을 제공합니다.

주요 기능으로는 세련된 도움말과 사용 페이지, 매력적인 오류 메시지, 자동 버전 표시, 숨겨진 명령을 통해 매뉴얼 페이지 생성, 셸 완성 기능, 사용자 정의 가능한 테마, 오류 발생 후 조용한 사용 출력 등이 있습니다.

Fang을 사용하려면, 기본 Cobra 명령어와 함께 fang.Execute를 호출하면 됩니다.

예제 코드는 다음과 같습니다.

package main

import (
	"context"
	"os"
	"github.com/charmbracelet/fang"
	"github.com/spf13/cobra"
)

func main() {
	cmd := &cobra.Command{
		Use:   "example",
		Short: "A simple example program!",
	}
	if err := fang.Execute(context.TODO(), cmd); err != nil {
		os.Exit(1)
	}
}

프로젝트에 기여하거나 피드백을 주고 싶다면, Twitter, Discord 또는 Fediverse를 통해 연락할 수 있습니다.

Fang은 MIT 라이선스 하에 배포되며, 오픈 소스 이니셔티브를 지원하는 Charm의 일부입니다.

이 가이드는 사람 독자와 AI 시스템, 특히 Kapa와 같은 검색 보강 생성(RAG) 시스템에 효과적인 문서 작성을 위한 모범 사례를 제공합니다. 고품질 문서는 사용자들이 제품을 이해하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 AI 응답의 정확성을 높이는 데도 중요합니다.

문서 품질의 중요성은 매우 큽니다. 좋은 문서는 AI 성능을 향상시키고, 반대로 품질이 낮은 문서는 사용자에게 불만족스러운 경험을 주며 AI의 답변이 부정확해질 수 있습니다.

Kapa와 같은 AI 시스템은 답변을 생성하기 위해 세 가지 단계의 과정을 사용합니다. 첫 번째 단계는 관련 콘텐츠를 검색하는 '리트리버'입니다. 두 번째 단계는 검색 가능한 형식으로 콘텐츠를 저장하는 '벡터 데이터베이스'입니다. 마지막으로, '제너레이터'가 검색된 콘텐츠를 사용하여 응답을 생성합니다.

정보는 AI가 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누어 정리해야 합니다. 이렇게 하면 관련 정보가 함께 유지되어 검색 정확성이 향상됩니다.

콘텐츠 최적화에 대한 몇 가지 팁으로는, 명확한 구조를 위해 표준화된 의미론적 HTML을 사용하는 것이 좋습니다. PDF는 피하고 HTML이나 마크다운을 선호하여 파싱이 용이하게 해야 합니다. 페이지 구조를 단순화하여 크롤러 친화적인 콘텐츠를 만들어야 하며, 설명적인 제목과 URL로 의미론적 명확성을 확보해야 합니다. 시각적 콘텐츠에 대한 텍스트 대체물을 제공하여 접근성을 보장하고, 레이아웃을 간단하게 유지하여 변환 과정에서 의미가 손실되지 않도록 해야 합니다.

일반적인 콘텐츠 디자인의 도전 과제로는 조직이 잘 되어 있지 않거나 사용자 지식에 대한 불명확한 가정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 관련 정보를 가까이 두고, 일관된 용어를 사용하여 AI가 정보를 정확하게 검색할 수 있도록 도와야 합니다. 필요한 모든 세부 사항을 명시적으로 문서화하여 암묵적인 지식 가정을 피하는 것도 중요합니다.

각 섹션은 독립적으로 이해할 수 있을 만큼 충분한 맥락을 제공해야 하며, 이전 섹션에 의존하지 않도록 해야 합니다. 문제 해결 문서는 특정 오류 메시지를 인용하고 명확한 해결책을 제공하여 사용자가 쉽게 검색할 수 있도록 해야 합니다.

AI를 위한 효과적인 문서는 명확하고 구조적이며 사용자 중심이어야 합니다. 이러한 지침을 따르면 사용자 경험과 AI 성능을 모두 향상시킬 수 있습니다. 사용자 상호작용에 기반하여 문서를 지속적으로 검토하고 개선하는 것이 이 목표를 더욱 지원할 것입니다.

제임스 보이드 화이트는 "법은 수사학이고, 수사학은 법이다"라는 글에서 법을 단순한 규칙 체계가 아니라 주로 수사학의 한 형태로 바라봐야 한다고 주장합니다. 그는 수사학이 공동체와 문화를 형성하고 변화시키는 데 필수적이며, 법과 정의에 대한 공통된 관심을 가지고 있다고 설명합니다.

화이트는 법에 대한 두 가지 전통적인 관점을 비판합니다. 하나는 법을 신의 권위로 보는 오래된 관점이고, 다른 하나는 법을 제도적 규칙의 집합으로 보는 현대적 관점입니다. 그는 이 두 관점 모두 법의 수사적 성격을 간과하고 있으며, 법은 규칙을 엄격하게 따르는 것보다 설득에 더 중점을 둔다고 믿습니다.

그는 법을 수사적 활동으로 이해해야 한다고 제안하며, 세 가지 주요 측면을 강조합니다. 첫째, 법률가는 청중과 공감할 수 있는 방식으로 소통해야 하며, 그들이 이용할 수 있는 문화적 및 법적 자원을 활용해야 합니다. 둘째, 법적 주장은 기존 규칙을 적용하는 것에 그치지 않고 법적 담론 자체를 형성하고 재정의하는 창의적인 과정입니다. 셋째, 모든 법적 대화는 공동체를 형성하며, 관련된 사람들 간의 관계와 윤리적 정체성을 형성합니다.

결국 화이트는 법이 단순히 분쟁을 해결하는 것을 목표로 하는 것이 아니라, 문화적 및 사회적 정체성을 창조하고 유지하는 데 중요한 역할을 하는 역동적인 설득의 과정이라고 주장합니다. 이러한 이해는 법을 정적인 규칙의 집합이 아니라 살아있는 공동체적 실천으로 재편성하며, 사회에서 의미와 공동체를 지속적으로 창조하는 역할을 강조합니다.

우리는 금융 시장의 실시간 피드백을 활용하여 연구실을 만들고 있습니다. 이를 통해 작업의 효율성을 빠르게 개선하고자 합니다. 우리의 주된 관심사는 복잡성과 기회가 많은 옵션 거래입니다. 팀원들은 Optiver와 DRW와 같은 주요 기업에서 팀을 이끌며 10년 이상의 정량적 거래 경험을 쌓았습니다.

여기서 여러분은 데이터 수집, 모델 훈련, 전략 시뮬레이션, 실시간 거래를 위한 시스템을 처음부터 끝까지 구축하게 됩니다. 연구자들이 효율적으로 작업할 수 있도록 기능 저장소와 모니터링 도구를 포함한 인프라를 만들 것입니다. 창립자들과 긴밀히 협력하여 시장 예측을 테스트하고 모든 결과에서 배울 기회를 갖게 됩니다. 기술 및 프로젝트 우선순위에 대한 결정을 내리며, 이 역할은 유연하고 창의성을 발휘할 수 있는 기회를 제공합니다.

우리가 찾고 있는 인재는 실제 시스템을 구축한 경험이 있는 분입니다. 예를 들어, 머신러닝 파이프라인이나 분산 컴퓨팅과 같은 경험이 필요합니다. Python, C++, Rust와 같은 프로그래밍 언어에 능숙하고, 클라우드 서비스와 데이터베이스에 대한 지식이 요구됩니다. 빠른 개발과 견고한 시스템 구축에 중점을 두어야 합니다. 연구자들의 필요를 이해하고 구축하는 데 집중하는 사고방식을 가진 분을 원합니다. 금융 경험은 필수는 아니지만, 호기심과 추진력이 중요합니다.

의미 있는 작업을 수행하고 프로젝트에 대한 주인의식을 가질 수 있는 기회를 놓치지 마세요.

새로운 미국 비자 규정에 따라 외국 학생들은 교육 및 교환 비자를 받기 전에 미국 외교관이 온라인 활동을 검토할 수 있도록 자신의 소셜 미디어 프로필을 공개해야 합니다. 이는 미국에 대한 적대감이나 테러 지원의 징후가 있는지를 확인하기 위한 조치입니다. 학생들이 이 요구를 따르지 않을 경우, 정보 은닉 의혹을 받을 수 있습니다.

이 새로운 지침은 F, M, J 비자를 신청하는 학생들에게 적용되며, 이는 다양한 교육 프로그램을 포함합니다. 미국 정부는 안전과 보안을 강화하기 위해 이러한 조치를 취하고 있다고 고위 국무부 관계자가 밝혔습니다. 이 조치는 트럼프 행정부가 무역 긴장 속에서 중국 학생들을 겨냥한 새로운 심사 전략을 고려하면서 교육 비자 발급을 일시 중단한 이후에 이루어졌습니다.

전반적으로 이러한 새로운 규정은 비자 신청자에 대한 철저한 심사를 통해 미국 정부가 자국민과 가치를 보호하려는 더 넓은 노력의 일환입니다.

이 기사는 독일의 도시 지역에서 인공 조명 배출을 이해하기 위한 시민 과학 프로젝트인 나흐틀리히터(Nachtlichter)에 대해 다룹니다. 이 프로젝트는 자원봉사자들이 앱을 사용해 2021년 동안 22㎢ 지역에서 234,000개 이상의 조명 기구를 세고 분류하는 활동을 포함했습니다.

주요 발견 사항으로는, 도심의 조명 중 광고와 장식용으로 사용되는 조명이 가로등보다 더 많다는 점이 있습니다. 독일에서는 자정에도 약 7800만 개의 조명 기구가 여전히 켜져 있어, 빛 공해를 줄일 수 있는 큰 잠재력이 있음을 보여줍니다. 또한, 기존의 도시 조명 데이터는 주로 가로등에 국한되어 있어 도시의 전체 조명 배출량을 제대로 반영하지 못하고 있습니다.

나흐틀리히터 프로젝트는 연구자와 정책 입안자들에게 빛 공해 문제를 해결하는 데 유용한 통찰을 제공합니다. 빛 공해는 환경, 야생 동물, 그리고 인간 건강에까지 영향을 미치기 때문입니다. 이 프로젝트는 도시의 모든 종류의 조명 기구를 이해하는 것이 효과적인 도시 계획과 환경 보호에 얼마나 중요한지를 강조합니다.

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리차드 엘먼의 제임스 조이스 전기는 1959년에 출간된 저자의 삶과 작품에 대한 상세하고 폭넓은 기록으로, 조이스의 성격, 고난, 그리고 문학적 성취를 보여줍니다. 엘먼은 조이스의 삶에서 중요한 인물들과 미공개 자료에 접근할 수 있었기에, 독자와 학자들이 조이스를 더 친근하게 느낄 수 있도록 생생한 초상을 그릴 수 있었습니다.

엘먼은 뛰어난 학자로서 인맥을 쌓는 재능이 있었고, 그의 매력과 연구 능력을 활용해 정보를 수집했습니다. 그 결과, 포괄적이면서도 혁신적인 전기를 완성했습니다. 그의 스타일은 사실적인 이야기와 심리적 통찰을 결합하여 조이스의 예술적 여정을 잘 담아냈습니다.

하지만 이 전기의 성공에도 불구하고, 엘먼은 조이스의 정치적 견해를 간과했습니다. 이는 그의 작품을 이해하는 데 중요한 요소입니다. 엘먼의 노력 덕분에 조이스는 미국 문학에서 중요한 인물로 자리 잡았고, 학자와 일반 독자 모두에게 주목받게 되었습니다.

최근 자카리 리더의 엘먼 전기는 그의 삶과 조이스 전기가 미친 영향을 탐구합니다. 이 전기는 엘먼의 성취를 철저히 다루고 있지만, 그의 동기와 관심사에 대한 깊은 통찰은 부족합니다. 엘먼의 작업은 문학 연구가 확장되던 시기에 이루어졌지만, 현재는 조이스가 학문적으로 더 전문화된 주제가 되었습니다.

이 기사는 현대 독자와의 소통이 어려워진 상황을 강조합니다. 오늘날 문학을 읽는 사람이 줄어들고 있기 때문입니다. 엘먼이 매력적인 서사를 만들어내고 복잡한 문학 주제를 쉽게 접근할 수 있도록 한 것은 문학 전기 분야에서 여전히 중요한 성취로 남아 있습니다.

2025년 6월 17일, 일본 홋카이도 타이키에서 혼다가 실험용 재사용 로켓의 발사 및 착륙 테스트를 성공적으로 진행했습니다. 이 로켓은 길이 6.3미터, 무게 900킬로그램으로, 비행 후 56.6초 만에 271.4미터의 고도에 도달했으며 목표 지점에서 37센티미터 이내에 착륙했습니다. 이번 테스트는 비행 중 안정성과 착륙 능력 등 로켓 재사용을 위한 핵심 기술을 입증하는 데 목적이 있었습니다.

혼다는 2021년부터 로켓 연구를 시작했으며, 자사의 핵심 기술을 활용해 위성 발사를 개선하고 지속 가능한 운송에 기여할 수 있는 재사용 로켓을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 아직 초기 연구 단계에 있지만, 혼다는 2029년까지 준궤도 발사 능력을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다.

테스트 동안에는 안전 조치를 철저히 준수했으며, 1킬로미터의 제한 구역과 로켓 비행 경로를 제어하는 안전 시스템이 마련되었습니다. 혼다의 CEO인 미베 토시히로는 이번 발전에 대해 자부심을 표하며, 로켓 연구가 사람들의 삶에 새로운 가치를 창출하고 환경 및 안전 문제를 해결하는 혼다의 사명과 일치한다고 강조했습니다.

이 글에서는 Ink and Switch의 BeeKEM 프로토콜에 대해 다루며, 사용자 제어와 개인 정보 보호를 우선시하는 로컬 우선 애플리케이션의 역할에 초점을 맞추고 있습니다. 로컬 우선 애플리케이션은 중앙 서버 대신 개인과 커뮤니티에 권한을 이전하는 것을 목표로 하며, 개인 정보 보호를 기본적인 요소로 삼고 있습니다.

로컬 우선 애플리케이션은 주로 로컬 장치에서 작동하며, 원격 서버에 의존하지 않기 때문에 사용자가 자신의 데이터에 대한 더 큰 제어권을 가질 수 있습니다. 키하이브 프로젝트는 사용자 개인 정보를 보호하면서 협업 애플리케이션의 권한 부여 및 동기화를 위한 기능 기반 시스템을 제공합니다.

CRDT(충돌 없는 복제 데이터 유형)와 같은 라이브러리인 Automerge와 Yjs는 중앙 집중식 제어 없이 실시간 협업을 가능하게 합니다. 그러나 동기화 과정에서 여전히 중앙 서버가 필요할 때가 많아 개인 정보 보호에 대한 우려가 제기됩니다. 종단 간 암호화는 해결책처럼 보이지만, CRDT와 함께 효율적으로 구현하는 것은 복잡합니다. 작업을 일괄 처리하면 암호화가 복잡해지고, 그룹 협업은 추가적인 도전을 가져옵니다.

BeeKEM 프로토콜은 분산 시스템에서 키를 관리하고 교환하는 방식을 공식화하여 여러 사용자 간의 접근 제어와 안전한 메시징을 가능하게 합니다. 그룹 메시징에서는 중앙 권한 없이도 효율적인 키 관리를 허용하여, 사용자가 오프라인일 때도 안전한 통신을 지원합니다.

BeeKEM은 여러 사용자가 동시에 업데이트를 진행할 수 있도록 하여 데이터 무결성을 잃지 않으면서 유연한 의사 결정을 가능하게 합니다. 저자는 BeeKEM의 잠재적인 응용 프로그램에 대해 기대감을 표하며, 이 분야의 추가 발전을 고대하고 있습니다.

전반적으로 BeeKEM은 협업 환경에서 개인 정보 보호와 제어를 강화하여 기존의 안전한 메시징 프로토콜의 한계를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 C++와 CUDA를 사용하여 새로운 텐서 라이브러리인 'dsc'를 개발하고 있습니다. 이 라이브러리는 깔끔하고 간단한 API를 제공하여 소규모 언어 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 특징으로는 C++로 처음부터 작성된 코어와 CUDA 지원이 포함되어 있습니다. 또한, PyTorch와 유사한 Python API를 제공하며, HuggingFace의 Qwen과 같은 실제 모델을 최소한의 수정으로 실행할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. Python과 C++ 모두에서 성능을 관찰할 수 있는 도구도 내장되어 있습니다.

앞으로의 계획으로는 BF16 지원 추가와 GPU 작업 부하 시각화가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 아직 초기 단계에 있으며, 저자는 커뮤니티의 피드백과 질문을 환영합니다. 관심 있는 분들을 위해 GitHub 저장소도 공개되어 있습니다.

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Haskell Weekly에 오신 것을 환영합니다! Haskell 커뮤니티에서 일어나고 있는 소식을 전해드립니다.

Esqueleto 튜토리얼이 소개되었습니다. Esqueleto는 Persistent와 함께 작동하여 Haskell에서 복잡한 데이터베이스 쿼리를 처리하는 라이브러리입니다.

Brent Yorgey는 경쟁 프로그래밍에서 Haskell을 사용하는 것에 대한 자신의 강연 내용을 공유하며, Haskell의 장점을 강조했습니다.

GHCi의 최신 업데이트로, 9.14.1 버전에서는 여러 홈 유닛을 완벽하게 지원하여 프로젝트 피드백을 개선하고, 재시작 없이도 작업할 수 있게 되었습니다.

Brent Yorgey는 모나드와 같은 복잡한 개념을 배울 때 비유보다 구체적인 예시가 중요하다고 설명했습니다.

"Trapping Rain Water" 문제를 해결하기 위한 두 포인터 알고리즘에 대한 튜토리얼도 제공되었습니다. 이 튜토리얼에서는 높이의 벡터를 사용하여 문제를 해결하는 방법을 다룹니다.

Magnus Therning은 레거시 시스템과 새로운 시스템 간의 기능 향상을 위해 Redis 클라이언트를 개발한 동기를 설명했습니다.

Tristan de Cacqueray는 최근 Haskell 해커톤에서의 경험을 공유하며 ZuriHac 2025에 대한 보고서를 발표했습니다.

채용 기회도 있습니다. 인공지능 분야에서 4명의 Haskell 엔지니어를 모집하고 있으며, Channable에서는 하이브리드 근무 형태의 Haskell 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다. 또한 Natuvion에서는 원격으로 DSL 개발자를 모집하고 있습니다.

공지사항으로는 Stack 3.7.1의 첫 번째 릴리스 후보가 테스트를 위해 제공되며, GHCi를 LaTeX 문서 내에서 실행할 수 있는 새로운 도구도 소개되었습니다. Servant 0.21.0.0의 주요 릴리스를 위한 준비가 진행 중이며, Munihac 2025에 대한 등록이 9월 12일부터 14일까지 뮌헨에서 열리는 행사에 대해 시작되었습니다.

Haskell 커뮤니티와 계속 연결되어 코딩을 이어가세요!

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바렛 "닥터 디멘토" 한센은 그의 코미디와 기발한 음악 쇼로 유명한 라디오 인물로, 55년의 경력을 마치고 은퇴를 발표했습니다. 그의 마지막 정규 방송은 10월에 방영되며, 이는 쇼의 55주년과 맞물립니다. 닥터 디멘토 쇼는 1970년에 시작되어 주류 라디오에서 종종 간과되었던 독특한 노래와 패러디를 소개하며 유명해졌습니다.

84세의 한센은 10월까지 회고 특집 방송을 진행할 계획이며, 다양한 시대의 하이라이트와 쇼 역사에서 가장 인기 있었던 40곡을 선보일 예정입니다. 그는 30만 장이 넘는 방대한 앨범 컬렉션을 보유하고 있으며, "위어드 앨" 양코빅의 경력을 시작하는 데 도움을 준 것으로 알려져 있습니다.

이 쇼는 지역 방송에서 시작해 전국적으로 방송되는 형식으로 발전했으며, 이후 온라인 구독 서비스로 전환되었습니다. 한센은 방송에 대한 기여로 2009년에 라디오 명예의 전당에 헌액되었습니다. 팬들은 쇼의 마지막 방송을 준비하는 동안 과거 에피소드를 쇼의 웹사이트에서 찾아볼 수 있습니다.

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천문학자들이 네 개의 은하단을 연결하는 거대한 뜨거운 가스를 발견했습니다. 이 가스는 우주의 "잃어버린" 물질을 포함하고 있을 가능성이 있습니다. 이 필라멘트는 우리 은하의 질량보다 약 열 배 무겁고, 샤플리 초은하단의 일부로 2,300만 광년의 길이를 가지고 있습니다.

유럽우주국의 XMM-뉴턴과 일본 우주항공연구개발기구(JAXA)의 스자쿠 우주 망원경을 사용하여 연구자들은 이 필라멘트를 식별하고 연구할 수 있었습니다. 이 필라멘트는 은하 사이의 가스로 구성되어 있습니다. 이 발견은 우주에 대한 기존 모델과 일치하며, 이 elusive한 물질이 시뮬레이션을 통해 정확히 예측되었음을 시사합니다.

이 연구 결과는 우주에서 중요한 구조를 밝혀낼 뿐만 아니라 은하와 은하단을 연결하는 "우주 거미줄"에 대한 이해를 높입니다. 이 연구는 우주에서 비슷한 희미한 구조를 탐지하는 새로운 기준을 설정하며, 암흑 물질과 에너지를 탐구하는 ESA의 유클리드 미션과 같은 지속적인 노력도 지원합니다.

이 텍스트는 2025년 6월 9일에 케빈 블랙, 마누엘 Y. 갈리커, 세르게이 레빈이 저술한 출판물입니다. 문의 사항은 [email protected]로 이메일을 통해 연락할 수 있습니다. 출판물의 내용에 대한 추가 정보는 제공되지 않았습니다.

그래프 탐색 알고리즘은 그래프로 표현된 지도에서 최단 경로를 찾는 데 도움을 줍니다. A* 알고리즘은 이 알고리즘 그룹의 하나로, 특정 목적지로 효율적으로 이동하는 데 잘 알려져 있습니다. 다른 알고리즘으로는 너비 우선 탐색(BFS)과 다익스트라 알고리즘이 있습니다. BFS는 모든 방향을 동등하게 탐색하며, 다익스트라 알고리즘은 이동 비용을 고려합니다. 이러한 알고리즘은 거리 매핑, 흐름 필드 경로 탐색, 절차적 지도 생성 등 다양한 작업에도 사용될 수 있습니다.

입력은 노드(위치)와 엣지(연결)로 구성된 그래프이며, 출력은 노드와 엣지로 이루어진 경로입니다. 그러나 알고리즘은 지도의 물리적 배치를 이해하지 못합니다. BFS는 목표를 찾을 때까지 노드를 층별로 탐색하기 위해 큐를 사용합니다. 알고리즘은 목표를 찾으면 탐색을 중단하도록 조정할 수 있어 효율성을 높일 수 있습니다.

다양한 지형은 이동 비용이 다를 수 있으며, 다익스트라 알고리즘은 우선순위 큐를 사용하여 최저 비용 경로를 추적함으로써 이를 처리합니다. 탐색 방법 중 탐욕적 최우선 탐색은 추정된 거리를 사용해 경로의 우선순위를 정하지만, 최단 경로를 찾지 못할 수도 있습니다. A* 알고리즘은 실제 거리와 추정 거리를 결합하여 효율성을 높이고, 휴리스틱이 정확하다면 최적 경로를 찾을 수 있습니다.

여러 위치로 가는 경로를 찾을 때는 BFS나 다익스트라 알고리즘을 사용하고, 비용이 동일할 경우 BFS를, 비용이 다양할 경우 다익스트라를 선택하는 것이 좋습니다. 단일 목표나 여러 목표 중 가장 가까운 목표로 가는 경로를 찾을 때는 A* 알고리즘을 선호하는 것이 좋습니다.

효율성을 높이기 위해 그래프 크기를 줄이는 것이 중요합니다. A* 알고리즘은 속도와 정확성의 균형 덕분에 대부분의 경로 탐색 요구에 적합한 선택입니다. 그래프 탐색 알고리즘은 지도뿐만 아니라 다양한 유형의 그래프를 탐색하는 데 유용한 도구입니다. 이들의 작동 방식을 이해하면 여러 응용 프로그램에서 경로 탐색을 개선할 수 있습니다.

GiftyGifty는 도시에서 디지털 선물을 찾는 재미있는 앱입니다. 이 앱을 통해 무료 커피나 할인 혜택을 받을 수 있습니다. 사용 방법은 간단합니다.

먼저, 앱을 열면 주변에 숨겨진 선물의 위치가 표시된 지도를 볼 수 있습니다. 그 다음, 선물이 있는 장소로 가서 해당 선물을 잠금 해제하면 됩니다. 마지막으로, 무료 음료나 할인과 같은 실제 보상을 받을 수 있으며, 매일 새로운 놀라움이 기다리고 있습니다.

이 앱은 무료로 사용할 수 있으며, 추가로 설치할 필요가 없습니다. 이 과정을 반복할 수 있고, 친구들과 발견한 선물을 공유할 수도 있습니다.

MiniMax-M1은 4560억 개의 매개변수를 가진 첫 번째 오픈 웨이트 대규모 하이브리드 주의력 추론 모델입니다. 이 모델은 하이브리드 혼합 전문가(Mixture-of-Experts, MoE) 구조와 번개 주의력 메커니즘을 특징으로 하여 최대 100만 개의 토큰에 이르는 긴 문맥을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 수학과 소프트웨어 공학과 같은 복잡한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, DeepSeek-R1 및 Qwen3-235B와 같은 다른 모델보다 우수한 결과를 나타냅니다.

MiniMax-M1은 다양한 벤치마크에서 테스트되었으며, 수학, 코딩, 소프트웨어 공학 분야에서 강력한 성능을 보였습니다. MiniMax-M1-80K 모델은 여러 작업에서 경쟁 모델들보다 일반적으로 더 나은 성과를 기록했습니다.

최적의 결과를 위해 추론 매개변수를 온도 1.0과 top_p 0.95로 설정하는 것이 좋습니다. 작업 유형에 따라 시스템 프롬프트를 조정해야 하며, 일반적인 지원, 웹 개발 또는 수학 문제 해결과 같은 작업에 맞게 설정해야 합니다.

사용자는 HuggingFace 저장소에서 MiniMax-M1을 다운로드할 수 있습니다. 배포를 위해서는 vLLM을 사용하는 것이 성능과 메모리 관리 측면에서 효율적입니다. 또는 Transformers를 통해서도 배포가 가능합니다.

MiniMax-M1은 외부 함수를 호출해야 할 때 이를 인식하고, 해당 매개변수를 출력할 수 있습니다.

이 모델은 온라인 검색 기능이 포함된 챗봇과 개발자를 위한 API를 제공하여 비디오 생성 및 음성 합성과 같은 서비스를 제공합니다.

학술적 참고를 위해 인용 정보가 제공됩니다.

사용자는 지원이 필요할 경우 [email protected]로 연락할 수 있습니다.

폴리헤드라 뷰어 앱은 @tesseralis가 만든 것으로, 평면으로 이루어진 면을 가진 3차원 형태인 폴리헤드라의 아름다움과 다양성을 보여줍니다. 많은 사람들이 정다면체(예: 사면체, 정육면체)와 같은 몇 가지 폴리헤드라에 대해 알고 있지만, 독특한 특성을 가진 다양한 폴리헤드라가 존재합니다.

이 앱은 120가지의 다양한 폴리헤드라를 조작할 수 있도록 하여 그들 간의 관계를 탐색할 수 있게 합니다. 이들은 다음과 같은 그룹으로 분류됩니다.

균일 폴리헤드라에는 정다면체, 아르키메데스 다면체, 다양한 프리즘과 안티프리즘이 포함됩니다. 존슨 고체는 92개의 비균일 볼록 폴리헤드라로, 다른 고체의 간단한 조합으로 만들 수 없는 형태입니다. 피라미드, 컵올라, 그리고 로탄다 그룹은 주로 피라미드와 다른 형태를 결합하여 형성됩니다. 증강, 축소, 회전 폴리헤드라는 균일 폴리헤드라를 변형하여 얻은 것입니다. 기본 존슨 고체는 다른 폴리헤드라를 조합하여 만들 수 없는 독특한 고체입니다.

앱은 비볼록 형태와 4차원 도형을 포함한 더 복잡한 폴리헤드라의 존재를 암시합니다. 폴리헤드라에 대해 더 배우고 싶은 사람들을 위해 여러 자료와 링크도 제공됩니다.

쿠버네티스는 원래 구글의 보그 시스템에서 영감을 받아 2014년에 처음 출시된 이후로 크게 발전해왔습니다. 이 시스템은 컨테이너를 통해 애플리케이션을 관리하는 방식을 변화시켜, 확장 가능하고 효율적인 배포를 가능하게 했습니다. 그러나 여전히 해결해야 할 과제와 개선할 부분이 존재합니다.

쿠버네티스의 주요 성과로는 여러 서버에 걸쳐 컨테이너를 일관되게 배포할 수 있는 기능이 있습니다. 이는 복잡한 개별 설정에서 벗어나게 해줍니다. 또한, 개별 서버를 관리하는 대신 이를 소모품처럼 다루는 방식으로 운영을 단순화하고 자가 치유 시스템을 장려합니다. 작업 관리 측면에서도 쿠버네티스는 신뢰할 수 있는 스케줄링과 실행을 지원하여 효율성을 높이고 인적 자원을 절약할 수 있게 합니다. 서비스 발견과 로드 밸런싱을 간소화하여 하드코딩된 IP 주소와 관련된 오류를 줄이는 점도 큰 장점입니다.

쿠버네티스 2.0을 위한 개선 제안으로는 YAML에서 HCL로의 전환이 있습니다. YAML은 다루기 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운데, 해시코프 구성 언어(HCL)를 사용하면 더 강력한 타입과 검증 기능을 제공하여 설정 관리를 쉽게 할 수 있습니다. 또한, 데이터베이스 백엔드에 대한 유연성을 도입하여 다양한 클러스터 크기와 요구에 맞출 수 있도록 하면 성능과 자원 관리가 향상될 것입니다. 새로운 패키지 관리 시스템인 "KubePkg"는 의존성 관리와 생애 주기 훅을 간소화하여 헬름의 한계를 극복할 수 있습니다. 마지막으로, 기본적으로 IPv6를 채택하면 많은 네트워킹 문제를 해결하고 트래픽 관리를 간소화하며 IP 주소의 한계를 없앨 수 있습니다.

쿠버네티스는 클라우드 네이티브 운영에서 큰 발전을 이루었지만, 이러한 제안된 변화를 수용하면 사용성과 성능이 더욱 향상되어 현대 애플리케이션 관리에 있어 더욱 강력한 도구가 될 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하고 변화하는 기술적 요구에 적응하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

스크래피는 개인과 친구들을 위해 간단하고 맞춤형 앱을 만들 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 대중 시장 소프트웨어와 개인이 만든 소프트웨어 사이의 간극을 메우는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 대부분의 소프트웨어는 비싼 기업용 애플리케이션이나 앱 스토어에서 제공되는 일반적인 앱으로, 개인의 창의성과 필요를 충족시키기에는 부족합니다.

스크래피의 주요 특징은 사용자 친화적인 디자인입니다. 사용자는 인터랙티브한 캔버스에서 버튼이나 텍스트 필드와 같은 객체를 드래그 앤 드롭하여 쉽게 배치할 수 있습니다. 자바스크립트를 사용해 간단한 동작을 코딩할 수 있어 앱 제작이 간편합니다. 또한, 스크래피에서 만든 앱은 친구들과 실시간으로 공유하고 수정할 수 있어 구글 독스와 유사한 협업 기능을 제공합니다. 사용자는 필요에 맞게 앱을 쉽게 조정할 수 있어 재미있고 개인화된 경험을 할 수 있습니다.

스크래피의 주요 사용자층은 DIY를 즐기는 개인, 프로그래밍 개념을 배우고자 하는 교사와 학생, 그리고 전문 프로그래밍 도움 없이 업무 흐름을 개선하고자 하는 비즈니스 종사자들입니다. 사용자는 어린이를 위한 산수 연습 도구, 이벤트 참석자 수 카운터, 회의 타이머, 주간 집안일 추적기와 같은 다양한 앱을 만들 수 있습니다.

스크래피를 사용하면 계정 없이도 공유된 앱에 접근할 수 있으며, 데이터는 로컬에 저장되어 사용자가 자신의 데이터를 완전히 소유할 수 있습니다. 또한, 스크래피는 앱 디자인에 대한 창의적인 실험을 장려하여 독특하고 개인화된 솔루션을 제공합니다.

미래에는 비전문가도 쉽게 코딩할 수 있도록 접근성을 높이고, 더 많은 인터랙티브 요소를 추가하며, 협업 기능을 더욱 개선할 계획입니다. 스크래피는 소프트웨어 제작을 누구나 할 수 있도록 하여, 사용자들이 자신만의 문제를 해결할 수 있는 맞춤형 앱을 만들 수 있도록 지원하고자 합니다.

대형 언어 모델(LLMs)은 문제를 해결하기 전에 사고 과정을 거치는 '사고의 연쇄(chain-of-thoughts, CoTs)'라는 기법을 사용하여 복잡한 추론 작업에서 큰 성공을 거두었습니다. 이전 연구에서는 이산적인 CoTs가 LLM의 성능을 향상시킨다는 사실이 확인되었지만, 연속적인 CoTs의 장점은 잘 이해되지 않았습니다. 특히 방향 그래프 도달 가능성과 같은 작업에서는 더욱 그랬습니다.

이 논문은 연속적인 CoTs를 사용하는 두 층의 변환기(transformer)가 방향 그래프 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 이는 전통적인 이산 CoTs에 비해 필요한 단계 수가 적습니다. 구체적으로, 이산 CoTs는 그래프의 정점 수에 따라 많은 단계를 필요로 하지만, 연속 CoTs는 그래프의 지름에 기반하여 문제를 처리할 수 있습니다.

핵심 아이디어는 연속 CoTs가 여러 검색 경로를 동시에 표현할 수 있다는 점입니다. 이는 여러 검색을 병렬로 수행하는 것과 비슷합니다. 반면, 이산 CoTs는 한 번에 하나의 경로만 탐색하므로 검색 속도가 느리고 효과성이 떨어질 수 있습니다. 저자들은 연속 CoTs의 성능 향상이 이론적 발견과 일치한다는 실험 결과를 제시했습니다. 흥미롭게도, 여러 경로를 탐색하는 능력은 특정한 지침 없이도 훈련 과정에서 자연스럽게 발전합니다.

Kwa 외 연구진(2025)의 연구는 AI 에이전트가 다양한 길이의 작업을 수행하는 방식에 대해 조사한 내용을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI 에이전트의 성공률은 작업 시간이 길어질수록 기하급수적으로 감소합니다. 이는 수학적으로 모델링할 수 있으며, 각 에이전트는 성공률에 대해 "반감기"를 가진다고 볼 수 있습니다. 연구에 따르면 AI가 신뢰성 있게 해결할 수 있는 작업의 길이는 7개월마다 두 배로 증가합니다. 연구진은 50%와 80%의 성공률에서 성과를 측정하였고, 유사한 개선 속도를 관찰했습니다.

저자들은 성공률 감소를 일정한 위험률로 설명할 수 있다고 제안합니다. 이는 시간이 지남에 따라 실패할 확률이 일정하게 유지된다는 의미입니다. 이로 인해 작업에 대한 생존 확률이 기하급수적으로 감소하게 됩니다. 이러한 모델은 AI가 작업에서 더 높은 성공률을 달성하는 데 걸리는 시간을 예측하는 데 도움을 줍니다. 또한 작업은 여러 하위 작업으로 구성되어 있으며, 하위 작업 중 하나라도 실패하면 전체 작업이 실패하게 됩니다.

흥미롭게도, 인간은 AI에 비해 긴 작업에서 더 나은 성과를 내는 경향이 있습니다. 이러한 차이는 인간이 작업 시간을 처리하는 데 있어 다른 능력을 가질 수 있음을 시사합니다. 연구진은 이러한 발견이 다른 유형의 작업에도 일반화될 수 있는지 확인하고, AI와 인간 간의 성과 차이를 분석하기 위한 추가 연구가 필요하다고 강조합니다.

이 연구는 AI의 능력이 어떻게 발전하고 있는지를 보여주며, 시간에 따른 작업 성과를 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

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Codacy가 Codacy Guardrails라는 IDE 확장 프로그램을 출시했습니다. 이 프로그램은 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 실시간 코드 분석을 제공하며, AI가 생성한 코드에 대한 보안 및 품질 규칙을 적용합니다. VS Code와 같은 AI 코딩 도구와 통합되어 코드가 생성되는 동안 자동으로 취약점이나 코딩 표준 위반을 확인하고 수정합니다.

이 도구의 배경에는 AI 코딩 도우미가 생산성을 높일 수 있지만, 동시에 불안전하거나 잘못된 코드를 생성할 수 있다는 우려가 있습니다. 연구에 따르면 AI가 생성한 코드의 상당 부분이 버그가 있거나 악용될 수 있어 디버깅에 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

Codacy Guardrails는 오픈 소스 정적 분석기를 사용하여 AI가 생성한 코드를 2000개 이상의 규칙에 따라 검사합니다. 주로 보안 취약점과 코드 품질 문제에 중점을 두고 있습니다. 현재 JavaScript, TypeScript, Python, Java를 지원하며, 사용자가 특정 프로젝트에 맞게 규칙을 사용자화할 수 있습니다. 이 확장 프로그램은 모든 개발자에게 무료로 제공되며, 팀을 위한 선택적 유료 플랜도 있습니다.

설치는 간단하며, Codacy 팀은 AI 지원 코딩 개선에 대한 도구의 유용성에 대한 피드백을 받고 있습니다. 확장 프로그램과 문서는 온라인에서 확인할 수 있습니다.

VS Code에서 단축키를 사용하면 코드 조각을 빠르게 공유할 수 있습니다. 이 기능은 모든 프로그래밍 언어와 호환되며 별도의 회원가입이 필요하지 않습니다. 빠른 코드 리뷰, 디버깅, 또는 프로젝트를 보여줄 때 매우 유용합니다.

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"문명 멸망" 팟캐스트에서 몽골 제국에 관한 긴 에피소드를 방영하자, 저자는 현대 몽골에 대해 탐구하기로 했다. 21세기 몽골은 빈곤을 줄이고 경제 성장을 이룩하는 데 큰 진전을 보였지만, 정부 부패와 같은 문제는 여전히 남아 있다. 주요 통계로는 약 350만 명의 인구, 2.7의 출산율, 2002년 11.6%에서 2022년 0.2%로 감소한 빈곤율이 있다.

저자는 전통 몽골 가옥인 유르트의 수를 세기 위해 기계 학습을 활용한 프로젝트를 시작했다. 위성 이미지에서 유르트를 식별할 수 있도록 모델을 훈련시키기 위해 구글 맵에서 훈련 데이터를 수집하고, 라벨링을 위한 오픈 소스 도구를 사용했다. 접근 방식을 개선한 후, 저자는 몽골 전역의 수백만 개 타일을 분석하기 위해 여러 모델을 배포했고, 그 결과 172,689개의 유르트를 세는 데 성공했다.

텍스트는 또한 몽골이 겪은 사회적 변화에 대해 논의한다. 몽골은 유목민 사회에서 도시화된 사회로 변화했으며, 많은 사람들이 도시 주변의 비공식 정착지인 게르 지구에 살고 있다. 정부는 이러한 지역을 개선하려고 하지만, 인프라 개발에서 어려움을 겪고 있다.

저자는 데이터와 탐험을 통해 현대 몽골을 이해하는 여정을 되돌아보며, 전통과 현대화가 복잡하게 얽혀 있는 이 나라의 모습을 강조한다.

수백 명의 과학자와 NIH 직원들이 과학과 그 자금 지원의 정치화에 반대하는 "베데스다 선언"에 서명했습니다. 이 선언은 연방 정부의 자금을 받는 과학 연구에 대한 트럼프 행정부의 부정적인 영향에 대한 우려를 담고 있는 공개 성명입니다. 이러한 영향은 연구자들뿐만 아니라 미국의 경제와 글로벌 위상에도 영향을 미칩니다. 이 편지는 바타차리 박사에게 보내졌지만, 그 목적은 이러한 문제에 대한 인식을 높이는 것입니다. 사람들은 반발을 두려워하더라도 익명으로 서명하는 등 선언을 지지하도록 권장받고 있습니다.

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OpenSERDES는 고속 통신 시스템에서 중요한 역할을 하는 구성 요소입니다. 이 기술은 병렬 데이터를 직렬 데이터 스트림으로 변환하여 전송하고, 수신 측에서 다시 병렬 데이터로 변환합니다. 이 과정은 전 세계적으로 동기화된 CLOCK 신호에 의해 조정됩니다.

OpenSERDES는 Skywater OpenPDK 130nm 기술을 사용하며, OpenLane과 Virtuoso Cadence 도구를 활용하여 설계되었습니다. 직렬 변환기와 역직렬 변환기는 Verilog HDL로 설계되었으며, Sky130 CMOS 기술과 호환되도록 OpenLane으로 합성되었습니다. 시뮬레이션 결과와 관련 파일(gds, spice, netlist)은 각기 다른 폴더에 저장되어 있습니다.

CMOS 인버터 세트는 채널 입력 정전 용량을 관리하기 위해 송신기(TX) 드라이버 역할을 하며, 관련 파일은 Inverter_Based_Tx 폴더에 있습니다. 수신기(Rx)는 저진폭 신호를 감지하기 위해 저항 피드백 인버터를 사용하고, 그 뒤에 CMOS 인버터를 통해 신호 증폭을 수행합니다. 더 자세한 내용은 Resistive_FB_inverter 폴더에서 확인할 수 있습니다.

D 플립플롭(DFF)은 Clock Data Recovery(CDR) 시스템에 의해 복구된 클록을 사용하여 데이터를 샘플링하며, 구현 세부 사항은 DFF와 NAND 폴더에 있습니다. CDR은 데이터 전환에 따라 클록 주파수를 조정하기 위해 오버샘플링을 사용하여 신호를 정확하게 디코딩하며, 관련 파일은 Oversampling_CDR 폴더에 있습니다.

이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)이 프로그래밍 언어 설계, 특히 도메인 특화 언어(DSL)에 미치는 영향을 다루고 있습니다.

첫째, 언어 설계의 중요성에 대해 설명합니다. 특정 도메인에 맞춰 프로그래밍 언어를 만드는 것은 사용자가 복잡한 문제에 집중할 수 있게 해주며, 불필요한 코드에 신경 쓰지 않도록 도와줍니다.

둘째, LLM의 영향력이 커지고 있습니다. LLM은 효율적으로 코드를 생성할 수 있기 때문에 DSL의 필요성에 대한 의문이 제기됩니다. LLM이 전문 언어 없이도 코드를 생성할 수 있다면, DSL 설계에 투자할 이유가 무엇인지 고민하게 됩니다.

셋째, DSL이 직면한 도전 과제가 있습니다. LLM이 파이썬과 같은 인기 있는 언어에서 더 잘 작동함에 따라, 특정 분야에 특화된 DSL은 어려움을 겪을 수 있습니다. 개발자들은 LLM의 장점을 포기해야 한다면 DSL을 만드는 것을 주저할 수 있습니다.

넷째, 몇 가지 잠재적인 해결책이 제안됩니다. 연구자들은 LLM이 DSL을 이해하고 코드를 생성할 수 있도록 파이썬과 같은 공통 언어를 중개 언어로 사용하는 방법을 제안합니다. 또한, 비공식적인 프롬프트(자연어)와 공식 DSL 사양을 통합하는 방법을 탐구하면 사용성을 높일 수 있습니다. 마지막으로, LLM이 생성한 코드의 정확성을 보장하기 위해 형식 검증 언어를 사용하는 연구도 진행되고 있으며, 이를 통해 사용자는 깊이 이해하지 않고도 결과를 신뢰할 수 있게 됩니다.

결론적으로, LLM의 등장으로 언어 설계의 환경이 변화하고 있으며, 이는 DSL의 다양성이 줄어드는 결과를 초래할 수 있습니다. 디자이너들은 이러한 새로운 환경에 적응하고 DSL의 필요성을 정당화해야 stagnation을 방지할 수 있습니다. 전반적으로 LLM은 새로운 기회를 제공하지만, 전통적인 프로그래밍 언어 설계 접근 방식에 도전하고 있습니다.

한 개발자가 문서를 업로드하고 언어 모델(LLM)을 사용해 검색 도구를 활용하여 질문할 수 있는 명령줄 인터페이스(CLI)를 만들었습니다. 이 도구는 전통적인 방법보다 더 효과적으로 작동하는 것을 CrossFit 2025 규칙서를 통해 시연했습니다.

주요 아이디어는 LLM이 단순히 관련 텍스트를 추측하는 대신 정보를 효과적으로 검색하고 정제할 수 있다는 것입니다. CLI는 전체 과정을 간소화하여 사용자가 문서를 쉽게 업로드하고 질문할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자는 다음과 같은 명령어를 실행할 수 있습니다.

retrieve upload ./document.pdf retrieve ask "주요 발견 사항은 무엇인가요?"

이 도구는 검색 행동을 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있으며, 업로드 상태를 확인하고 출처를 포함한 응답을 제공합니다. 1,000개의 문서 조각까지는 무료로 사용할 수 있으며, 개발자는 관심이 있다면 더 많은 기능을 추가할 의향이 있습니다. 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, npm을 통해 설치할 수도 있습니다. 개발자는 이 도구와 디자인에 대한 피드백을 환영합니다.

시계열 예측은 비즈니스 분석에 필수적이며, 트렌드를 예측하고 자원을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 최근에는 기계 학습과 생성 모델을 활용하여 정확성을 높이는 방법이 주목받고 있습니다. 이 블로그에서는 관계형 데이터베이스에서 그래프 구조를 이용한 예측 방법에 대해 논의하며, 관련 데이터를 포함함으로써 예측을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.

그래프 기반 예측은 전통적인 방법이 시계열 데이터를 독립적으로 분석하는 경향이 있지만, 관련 데이터를 통해 더 많은 통찰을 얻을 수 있다는 점을 강조합니다. 그래프는 서로 연결된 데이터를 효과적으로 표현하여 보다 정보에 기반한 예측을 가능하게 합니다.

관계형 딥러닝(RDL) 접근법은 관계형 데이터베이스에서 자동으로 그래프 구조를 생성하여 그래프 기반 방법을 예측에 활용할 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 과거 시계열 데이터, 날짜 및 시간 정보, 그래프 노드 특성과 같은 다양한 입력을 결합하여 미래 값을 예측합니다. 이를 위해 그래프 변환기(Graph Transformers)와 CNN(합성곱 신경망)과 같은 기계 학습 모델을 사용합니다.

회귀 모델은 단일 값을 예측하지만 복잡한 패턴을 놓칠 수 있습니다. 반면, 생성 모델인 확산 모델은 가능한 미래 값의 분포에서 샘플링을 허용하여 더 많은 변동성과 세부 사항을 포착할 수 있습니다. 결과적으로 생성 모델은 전통적인 모델에 비해 고주파 트렌드를 더 잘 포착하고 드문 사건에 반응하는 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 또한, 간단한 모델에서 흔히 발생하는 평균 붕괴 문제도 덜 나타났습니다.

이 블로그는 시계열 예측에서 그래프 구조를 사용하는 것의 중요성을 강조하며, 보다 세밀한 예측을 위한 생성 모델의 잠재력을 부각시킵니다. 이러한 기술을 탐구하고자 하는 이들에게는 PyTorch Geometric과 같은 자원을 추천합니다.

스페인 회사 리버룩스가 새로운 리눅스 기반 스마트폰 넥스를 위해 인디고고에서 크라우드펀딩 캠페인을 시작했습니다. 기본 모델은 799 유로, 고급 모델은 1300 유로에 판매될 예정입니다. 이 스마트폰은 모듈형 부품, 두 개의 USB-C 포트, 헤드폰 잭을 갖추고 있으며, 유럽에서 제조되는 몇 안 되는 스마트폰 중 하나가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

리버룩스 팀은 하드웨어와 소프트웨어 분야에서 경험이 풍부하며, 팀원들은 리눅스 개발과 소비자 전자제품 분야에서 경력을 쌓아왔습니다. 이들은 사용자 프라이버시와 자유를 존중하는 스마트폰을 만들겠다는 의지를 가지고 있으며, 이는 기업의 이익을 우선시하는 주류 기기들과 대조됩니다.

넥스는 고품질 부품, 유럽 제조, 투명성에 대한 약속 덕분에 일반 안드로이드 스마트폰보다 가격이 비쌉니다. 이 스마트폰은 리눅스와의 호환성 및 프라이버시 제어를 개선할 수 있는 설계로 선택된 록칩 RK3588s 칩을 사용합니다.

배터리 수명과 VoLTE(음성 통화 전송)와 같은 현대적 기능이 주요 우선사항이며, 이 스마트폰은 오픈 소스 하드웨어 원칙을 적용하여 설계도를 공개할 계획입니다. 기계식 키보드와 도크와 같은 액세서리도 개발 중에 있습니다.

소프트웨어 측면에서 리버룩스OS는 데비안 기반으로, 대부분 오픈 소스 시스템을 목표로 하며, 더 넓은 리눅스 커뮤니티에 기여하는 것을 지향합니다. 이 스마트폰은 모바일 경험을 개선하기 위해 맞춤형으로 개발된 GNOME Shell Mobile을 탑재할 예정입니다.

리버룩스는 커뮤니티의 참여를 장려하며, 소식을 전하거나 코드를 기여하는 등 다양한 방법으로 프로젝트에 함께할 것을 강조합니다. 이 프로젝트는 모두의 협력으로 이루어지는 노력입니다.

모지의 카를 마티아스는 새로운 엘릭서 피닉스 라이브뷰 웹 애플리케이션을 기존의 고(Go) 백엔드와 연결한 방법을 공유했습니다. 이 과정의 목표는 코드 중복을 피하고 통합된 코드베이스를 유지하는 것이었습니다.

모지의 백엔드는 고로 구축되어 있으며 이벤트 기반 접근 방식을 사용합니다. 이전에는 iOS 애플리케이션만 있었지만, 더 넓은 접근을 위해 웹 애플리케이션을 추가하고자 했습니다. 프론트엔드로는 피닉스 라이브뷰를 선택했는데, 이는 팀이 엘릭서에 익숙하고 적합하다고 판단했기 때문입니다.

이전 방법에서의 도전 과제는 두 가지가 있었습니다. 첫째, 네이티브 구현 함수(NIF)는 엘릭서에서 C 코드를 호출할 수 있게 해주지만, 빌드를 복잡하게 만들고 C 코드에 문제가 생길 경우 엘릭서 애플리케이션이 충돌할 위험이 있었습니다. 둘째, 포트는 더 나은 분리를 제공했지만 프로세스 관리에서 추가적인 오버헤드와 복잡성을 초래했습니다.

그들은 "C 노드"를 사용하기로 결정했습니다. 이는 C로 BEAM 분산 노드를 구현하는 방식입니다. 이 접근법은 엘릭서와 고 코드베이스를 완전히 분리할 수 있게 해주며, 통신을 단순화하여 일반 함수 호출처럼 느껴지도록 합니다.

구현 과정에서는 고 코드를 C 라이브러리로 컴파일하고, 메시지를 관리하고 고 함수를 호출하는 작은 C 래퍼를 만들었습니다. 이후에는 C 코드를 네이티브 코드로 컴파일되며 유지 관리가 더 쉬운 크리스탈 언어로 이전했습니다.

결과적으로 이 솔루션은 효과적으로 작동하며, 크리스탈과 고 코드는 엘릭서 애플리케이션과 함께 단일 도커 컨테이너에 배포됩니다. 이 설정은 독립적인 빌드를 가능하게 하고 macOS에서의 로컬 개발을 더 쉽게 만들어 줍니다.

카를은 충분한 관심이 있다면 엘랑 인터페이스를 위한 크리스탈 래퍼를 오픈 소스화하는 것을 고려하고 있습니다.

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드롭잽 월드는 레이저, 거울, 색상 맞추기가 포함된 블록 낙하 게임으로, 120개의 도전적인 레벨이 특징입니다. 이 앱은 무료로 제공되며, 아이폰, 아이패드, 맥, 애플 TV에서 다운로드할 수 있습니다. 개발자는 이전 드롭잽 게임으로 알려진 아미르 미카일입니다.

드롭잽 월드는 다양한 레벨로 구성되어 있어 플레이어에게 도전 과제를 제공합니다. 모든 지원되는 애플 기기에서 원활하게 플레이할 수 있는 크로스 플랫폼 기능이 있으며, iCloud를 통해 여러 기기에서 진행 상황을 저장하고 동기화할 수 있습니다. 게임 방식은 플레이어가 착지하는 원에서 발사된 색상 일치 레이저를 사용해 정사각형을 파괴하는 것입니다.

이 게임은 4세 이상의 어린이에게 적합하며, 인앱 구매 옵션도 제공됩니다. 예를 들어, '무한 생명' 기능을 $1.99 또는 $4.99에 구매할 수 있습니다. 앱은 사용자 데이터를 수집할 수 있으며, 이에 대한 내용은 개인정보 보호정책에 명시되어 있습니다.

드롭잽 월드를 다운로드하여 흥미진진한 게임 경험을 시작해 보세요!

이 기사는 기원전 3700년부터 서기 2000년까지 전 세계 도시 인구 데이터를 맵핑한 포괄적인 데이터셋을 소개합니다. 이 데이터셋은 역사적 데이터를 디지털화하고 지리적 좌표를 부여하여 만든 최초의 자료로, Tertius Chandler의 "4천 년의 도시 성장"과 George Modelski의 "세계 도시"라는 두 가지 주요 출처에서 정보를 수집했습니다. 이 데이터셋은 연구자들이 장기적인 도시화 추세와 도시와 환경 간의 관계를 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다.

데이터셋 개발 과정에서는 역사적 인구 데이터를 정리하고 통합하며 지리적 좌표를 부여했습니다. 각 도시의 위치에 위도와 경도를 할당하고, 데이터의 정확성을 평가하기 위해 각 지점에 신뢰성 등급을 부여했습니다.

글로벌 도시화를 이해하기 위해서는 역사적 관점이 필요합니다. 이 데이터셋은 연구자들이 6,000년 동안의 도시 성장 패턴과 도시의 지리적 분포를 분석할 수 있도록 합니다.

하지만 이 데이터셋은 포괄적이지 않습니다. 시간적 및 공간적 공백이 있으며, 1,599개의 도시만 포함되어 있어 주로 중요한 도시 중심에 초점을 맞추고 있습니다. 도시의 정의도 시간이 지남에 따라 변화해 비교를 복잡하게 만듭니다.

이 데이터셋은 도시 성장 동역학 탐색, 환경에 대한 인간의 영향 평가, 농업 지역과의 관계에서 도시화 패턴 분석 등 다양한 분석을 촉진하기 위해 설계되었습니다.

또한, 이 데이터셋은 사용자 친화적인 형식으로 제공되어 여러 학문 분야의 연구자들이 데이터를 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하고 있습니다. 전반적으로 이 데이터셋은 도시화 역사와 현대 도시 연구에 대한 중요한 자원으로, 관련 학자들에게 큰 도움이 될 것입니다.

지난 1년 동안 우리는 다양한 산업에서 언어 모델(LLM) 에이전트를 구축하는 데 많은 것을 배웠습니다. 가장 효과적인 에이전트는 복잡한 프레임워크보다 간단하고 유연한 패턴을 사용하여 만들어졌습니다.

에이전트는 완전 자율 시스템이거나 정의된 작업 흐름을 따르는 시스템일 수 있습니다. Anthropic에서는 에이전트를 미리 정해진 경로(작업 흐름)를 기반으로 작동하거나 스스로 행동을 동적으로 지시하는 시스템으로 보고 있습니다.

에이전트를 사용할 때는 간단한 솔루션으로 시작하고 필요할 때만 복잡성을 추가하는 것이 좋습니다. 예측 가능한 작업에는 작업 흐름을 사용하고, 유연성과 대규모 의사결정이 필요한 경우에는 에이전트를 활용합니다. 종종 단일 LLM 호출을 최적화하는 것만으로도 충분합니다.

LangGraph나 Amazon Bedrock과 같은 프레임워크는 에이전트 시스템 구축을 간소화할 수 있지만, 디버깅을 복잡하게 만들 수 있습니다. 따라서 직접 LLM API를 사용하여 기본 코드를 이해하는 것이 좋습니다.

에이전트 시스템의 핵심 구성 요소는 도구와 메모리를 사용할 수 있는 "증강 LLM"입니다. 주요 구현 방식으로는 작업을 단계별로 나누는 프롬프트 체이닝, 전문 작업을 위한 입력 분류인 라우팅, 여러 작업을 동시에 수행하는 병렬화, 복잡한 작업을 위해 중앙 LLM이 작업자 LLM을 지시하는 오케스트레이터-작업자 모델, 한 LLM이 응답을 생성하고 다른 LLM이 피드백을 제공하는 평가자-최적화자 모델이 있습니다.

에이전트는 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있지만, 의사결정을 할 수 있는 능력 때문에 신중한 설계와 테스트가 필요합니다. 이들은 단계가 미리 정해질 수 없는 개방형 문제에 유용합니다.

개발자들은 이러한 패턴을 조합하여 필요에 맞게 사용할 수 있습니다. 성공은 성과를 측정하고 디자인을 반복하는 데 달려 있으며, 결과를 향상시키지 않는 한 복잡성을 최소화하는 것이 중요합니다.

성공적인 LLM 에이전트를 만드는 것은 단순성과 효과적인 디자인에 관한 것입니다. 작은 것부터 시작하고 투명성을 확보하며 도구를 신중하게 문서화하는 것이 필요합니다. 프레임워크가 도움이 될 수 있지만, 기본 구성 요소에 의존하는 것이 종종 더 나은 결과를 가져옵니다.

bzip2 크레이트가 0.6.0 버전을 출시했습니다. 이번 버전은 bzip2 압축 알고리즘의 Rust 구현을 완전히 사용하여 다양한 플랫폼에서 더 빠르고 쉽게 컴파일할 수 있게 되었습니다. 새로운 Rust 버전은 이전의 C 구현보다 일반적으로 압축 속도에서 더 우수한 성능을 보입니다.

이번 업데이트는 많은 시스템이 호환성을 위해 여전히 bzip2에 의존하고 있기 때문에 중요합니다. Rust로의 전환은 C 의존성으로 인한 복잡성을 없애주며, 특히 WebAssembly, Windows, Android와 같은 플랫폼으로의 크로스 컴파일에 유리합니다.

새로운 구현은 기본적으로 심볼을 내보내지 않아 다른 의존성과의 잠재적인 충돌을 줄입니다. 감사 과정에서 작은 버그를 발견하고 수정했으며, 전반적으로 큰 문제는 없었습니다.

결론적으로, bzip2 크레이트는 Rust 전용 구현으로 전환하면서 더 빠르고 사용자 친화적으로 개선되었습니다.

저자는 컴퓨터 과학 학위를 가지고 있으며 프로그래밍을 즐깁니다. 어느 비 오는 날, BASIC의 변형인 toybasic을 위한 간단한 컴파일러를 만들었습니다. 이 프로젝트는 BASIC이 저자의 첫 번째 프로그래밍 언어였기 때문에 향수를 불러일으키는 계기가 되었습니다. 이 컴파일러는 Go 언어로 작성되었으며, BASIC 프로그램에서 Go 코드를 생성합니다.

컴파일러는 세 가지 주요 단계로 구성되어 있습니다. 첫 번째 단계는 렉서(Lexer)로, 텍스트를 토큰으로 변환하는 역할을 합니다. 이 과정은 nex라는 도구를 사용하여 간소화됩니다. 두 번째 단계는 파서(Parser)로, 코드의 구조적 표현인 구문 트리를 만들고 goyacc를 사용하여 구문 오류를 검사합니다. 마지막 단계는 컴파일러로, 구문 트리를 Go 코드로 변환합니다.

toybasic의 문법은 TinyBASIC에서 영감을 받았지만, INPUT 문을 제외하고 문자열을 포함하도록 수정되었습니다. 예를 들어, "Hello, world."를 출력하고 1부터 10까지 세는 BASIC 프로그램이 제공되어 컴파일러의 기능을 보여줍니다.

저자는 컴파일러를 작성하는 과정에서 직접적인 경험을 즐겼으며, 자신이 만든 첫 번째 BASIC 프로그램이 여전히 작동하는 것을 보게 되어 기뻤습니다. 이 프로젝트는 다른 사람들이 탐색할 수 있도록 GitHub에 공개되어 있습니다.

전반적으로 저자는 이 경험이 교육적이고 즐거웠으며, 컴파일러 설계의 실용적인 측면을 강조했습니다.

클로드 코드라는 AI 도구는 간단한 지시를 빠르게 실행하여 마치 마법처럼 결과를 만들어냅니다. 이 도구의 효과는 여러 가지 해결책을 신속하게 시도할 수 있는 능력에서 비롯되며, 반복적인 과정을 통해 지능이 향상되는 것으로 보입니다.

클로드 코드는 문제를 해결하기 위해 단일 접근 방식에 의존하기보다는 여러 번 시도하는 방식으로 작동합니다. 휴리스틱 기법을 사용하면 해결책을 찾기 위해 필요한 시도 횟수를 줄일 수 있습니다. 저자는 처음에 AI 도구에 대해 회의적이었지만, 복잡한 작업을 수행하는 데 클로드 코드를 사용하면서 긍정적인 경험을 하였고, 그 속도와 효율성을 직접 체험했습니다.

클로드 코드가 강력한 컴퓨팅 자원으로 자율적으로 작동할 수 있다면, 작업에 필요한 시간을 크게 줄일 가능성이 있습니다. 이는 현재 AI 기술로서 작업 자동화의 미래에 대한 질문을 제기합니다.

결론적으로, 클로드 코드는 저자의 AI 도구에 대한 실용적인 가치에 대한 관점을 변화시켰습니다.

이 기사는 2012년에 출시된 AMD의 트리니티 가속 처리 장치(APU)에 사용된 인터커넥트 기술에 대해 다루고 있습니다. 이 APU는 CPU와 통합 GPU를 결합한 제품입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

인피니티 패브릭은 AMD의 최신 인터커넥트 기술로, CPU와 GPU 간의 데이터 관리를 효율적으로 지원합니다. 그러나 트리니티 APU는 이전 디자인을 사용했습니다. 트리니티 아키텍처의 노스브리지는 CPU 코어와 메모리를 연결하지만, 최신 디자인의 고급 기능이 부족합니다. 이 아키텍처는 시스템 요청 인터페이스(SRI)와 메모리 및 I/O 요청을 라우팅하는 크로스바(XBAR)라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

트리니티에 통합된 GPU(iGPU)는 CPU와 별도로 메모리 요청을 관리하는 그래픽 메모리 컨트롤러(GMC)를 가지고 있어 성능 문제를 피할 수 있도록 돕습니다. 트리니티는 DRAM에 대한 고대역폭 접근을 위한 "갈릭" 링크와 캐시 가능한 CPU 메모리에 접근하기 위한 "양파" 링크를 사용합니다. 갈릭 링크는 캐시 일관성을 우회하여 더 빠른 속도를 제공하지만, 양파 링크는 느리고 효율성이 떨어집니다.

트리니티 APU는 예산 친화적인 게임을 위해 설계되었지만, 같은 시대의 인텔 디자인에 비해 인터커넥트의 한계가 있습니다. 인텔의 제품은 GPU를 더 효과적으로 통합했습니다. 이 기사는 다양한 벤치마크를 통한 성능 테스트 결과를 포함하고 있으며, CPU와 GPU가 애플리케이션을 실행할 때 경험하는 대역폭 사용량과 지연 시간을 보여줍니다.

전반적으로 트리니티는 AMD가 GPU 통합에서 한 걸음 나아간 것이었지만, 이후 인피니티 패브릭과 같은 기술들이 해결한 중요한 한계가 있었습니다.

lstr의 저자는 고전적인 리눅스 tree 명령에서 영감을 받아 현대적인 기능을 추가한 새로운 도구를 개발했습니다. 이 도구는 Rust로 만들어졌으며, 빠르고 간결한 사용을 목표로 하고 있습니다.

최신 버전(v0.2.0)의 주요 기능으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 인터랙티브 TUI 모드를 통해 사용자는 디렉토리를 탐색하고, 열고 닫으며, 키보드 조작으로 파일을 편집기에서 열 수 있습니다. 둘째, Git 상태 통합 기능을 통해 -G 플래그를 사용하여 트리 출력에서 파일과 디렉토리의 Git 상태를 확인할 수 있습니다. 셋째, 쉘 통합 기능이 있어 인터랙티브 모드에서 Ctrl+s를 눌러 선택한 경로를 복사할 수 있어 명령줄에서 쉽게 탐색할 수 있습니다.

이 도구는 파일 유형 아이콘, 파일 크기, 권한을 지원하며, .gitignore 파일도 존중합니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, 저자는 피드백을 환영합니다.

자세한 정보는 GitHub와 Crates.io에서 확인할 수 있습니다.

스페인 회사인 Liberux가 Indiegogo에서 새로운 리눅스 폰인 Nexx의 크라우드펀딩 캠페인을 시작했습니다. 이 폰은 기본 사양(8GB RAM, 128GB 저장소)으로 799 유로부터 시작하며, 고급 옵션(32GB RAM, 512GB 저장소, 5G)은 1300 유로에 판매됩니다. 두 개의 USB-C 포트, 헤드폰 잭, 그리고 셀룰러 모뎀과 RAM 같은 부품을 모듈형으로 교체할 수 있는 독특한 기능을 갖추고 있습니다. 이들은 스페인에서 폰을 제조할 계획이며, 오픈 소스 하드웨어로 만들고자 합니다.

인터뷰에서 Liberux는 리눅스 폰을 만드는 이유가 사용자에게 더 많은 프라이버시와 제어권을 제공하기 위해서라고 설명했습니다. 팀은 하드웨어와 소프트웨어 개발에 대한 풍부한 경험을 가지고 있으며, 이는 PinePhone과 Librem 5와 같은 이전 프로젝트에서의 실수를 피하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다.

Nexx의 가격은 특수 부품과 유럽 제조로 인해 일반 안드로이드 폰보다 높습니다. 선택된 RockChip RK3588s 칩은 리눅스와의 호환성이 좋고, 더 나은 프라이버시 제어를 가능하게 하지만 일부 독점 펌웨어가 필요합니다.

배터리 최적화와 VoLTE와 같은 현대적인 기능이 그들의 우선 과제입니다. 또한, 오픈 소스 하드웨어 목표를 지원하기 위해 폰의 회로도도 공개할 계획입니다. 클래식 디자인에서 영감을 받은 기계식 키보드와 같은 액세서리도 별도로 판매될 예정입니다.

Liberux는 Debian을 기반으로 한 자체 리눅스 운영체제(LiberuxOS)를 개발할 계획이며, 오픈 소스 원칙에 중점을 두고 있습니다. 사용자 맞춤화 가능성 때문에 GNOME Shell Mobile을 선택했으며, 모바일 사용성을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 이 회사는 프로젝트의 성공을 위해 커뮤니티의 기여와 지원을 환영합니다.

Gumbel-소프트맥스 분포는 범주형 데이터를 신경망에 통합하는 데 도움을 주며, 역전파 최적화를 가능하게 합니다. 주요 개념을 간단히 설명하겠습니다.

범주형 데이터의 문제는 각기 다른 범주로 구성된 분포입니다. 예를 들어, 분자의 원자 유형과 같은 것입니다. 신경망이 이러한 범주를 출력할 때, 역전파 과정이 어렵습니다. 이는 과정이 확률적이고 이산적이기 때문에 기울기를 계산하기 힘들기 때문입니다.

재매개변수화 기법은 샘플링 과정을 결정론적(고정된) 부분과 확률적(무작위) 부분의 조합으로 변환합니다. 범주형 분포 대신 연속 분포에서 샘플링을 처리함으로써 기울기를 계산하고 모델을 최적화할 수 있습니다.

Gumbel-Max 기법은 범주형 분포에서 샘플링을 가능하게 합니다. 이는 Gumbel 분포에서 발생하는 노이즈를 범주 로그 확률에 추가한 후, argmax 함수를 사용해 가장 높은 값을 가진 범주를 선택하는 방식입니다.

argmax 함수는 미분 가능하지 않기 때문에, 대신 소프트맥스 함수를 사용하여 미분 가능성을 유지합니다. 이 조정은 온도 매개변수(람다)와 결합되어 Gumbel-소프트맥스 분포가 범주형 분포와 얼마나 유사한지를 조절합니다.

온도 매개변수는 분포의 형태에 영향을 미칩니다. 높은 온도는 더 균일한 분포를 만들어내고, 낮은 온도는 더 뾰족하고 집중된 분포를 생성합니다. 훈련 중에는 온도를 점진적으로 낮추어 모델의 정확성과 안정성을 균형 있게 유지합니다.

결론적으로, Gumbel-소프트맥스 분포는 신경망에서 범주형 변수를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제공하며, 역전파를 통한 부드러운 최적화를 가능하게 합니다.

새로운 주사형 HIV 예방 약물인 레나카파비르가 임상 시험에서 놀라운 효과를 보여주었습니다. 이 약물은 동성애자, 양성애자, 트랜스젠더 개인들 사이에서 HIV 예방에 있어 하루 한 번 복용하는 경구 약물보다 89% 더 효과적이며, 시스젠더 여성에게는 100%의 효과를 보였습니다. 그러나 현재 치료 비용이 월 3,450달러로 매우 비싸기 때문에 필요한 사람들의 접근이 어려울 수 있다는 우려가 있습니다.

HIV 옹호자들은 레나카파비르가 널리 보급되고 저렴해진다면 HIV 예방에 큰 영향을 미칠 수 있을 것이라고 기대하고 있습니다. 이 약물은 올해 말까지 FDA 승인을 신청할 예정이며, 2025년 중반에서 후반에 사용 가능할 것으로 보입니다.

미국에서는 효과적인 HIV 예방 방법이 절실히 필요합니다. 현재 사용되고 있는 트루바다와 같은 옵션은 특히 소외된 집단에서 HIV 감염률을 크게 줄이지 못하고 있습니다. 옹호자들은 저소득층이 레나카파비르에 접근할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 강조하며, 제약회사인 길리어드가 이 약물을 더 낮은 가격에 제공할 것을 촉구하고 있습니다. 전반적으로 레나카파비르는 HIV와의 싸움에서 유망한 발전을 나타내지만, 가격과 접근성 문제는 여전히 중요한 도전 과제로 남아 있습니다.

닌텐도의 스위치 2가 2025년 6월 5일에 출시되었으며, 이 게임은 4K HDR 그래픽을 약속한 마리오 카트 월드를 포함하고 있습니다. 그러나 이 게임은 진정한 HDR을 제공하지 못하고, 오히려 일반적인 동적 범위(SDR) 게임처럼 느껴지는 '가짜 HDR' 외관을 사용한다는 비판을 받고 있습니다. 이러한 문제는 게임 산업 전반에 걸쳐 많은 개발자들이 게임 제작 시 SDR을 우선시하는 경향을 반영합니다.

이 기사는 저자의 HDR 개발 경험을 다루고 있으며, 마리오 카트 월드에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 저자는 특정 캡처 방법을 사용하여 게임의 밝기와 색상 범위가 HDR 기준에 미치지 못한다는 것을 발견했습니다. 이는 개발 과정에서 HDR에 대한 세심한 계획이 부족했음을 시사합니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

게임의 최대 밝기는 950니트로 제한되어 있으며, 설정을 높여도 이를 초과하지 않습니다. 단일 고정 톤 매핑 방법을 사용하여 동적으로 적응하지 않아 색이 바래 보입니다. 색상 범위는 SDR 수준에 국한되어 있어 HDR이 제공할 수 있는 생생한 색상을 놓치고 있습니다.

저자는 개발자들이 디자인 과정의 시작부터 HDR 관행을 채택해야 하며, 이를 사후 처리로 생각해서는 안 된다고 강조합니다. 추천 사항으로는 넓은 색상 범위와 동적 범위를 처음부터 사용하고, 시각적 향상을 위해 동적 톤 매핑을 구현하며, HDR 지원 모니터에서 아트 리뷰를 진행하여 문제를 조기에 파악하는 것이 포함됩니다.

결론적으로, 개발자들은 기본적인 HDR 구현을 넘어 HDR 기술의 잠재력을 완전히 활용하여 게임 경험을 향상시킬 필요가 있다고 강조합니다. 저자는 HDR 렌더링 프로세스를 개선하고자 하는 게임 스튜디오를 위한 컨설팅 서비스를 제공합니다.

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이 기사는 "통과 운행"이라는 개념에 대해 다루고 있습니다. 통과 운행은 도시 중심부를 통해 교외 철도 노선을 연결하여 도시의 대중교통 시스템을 개선하는 방법입니다. 역사적으로 많은 도시들은 광범위한 철도 네트워크를 구축했지만, 토지 비용과 구식 터널 기술로 인해 도시의 가장자리에 멈추는 경우가 많았습니다. 이로 인해 연결되지 않은 시스템이 생겨나면서 도시 내 효율적인 이동이 제한되었습니다.

19세기 후반, 전기화와 터널 기술의 발전으로 다양한 노선을 연결할 수 있는 지하철 시스템이 개발되었습니다. 이는 더 효율적인 대중교통을 가능하게 했습니다. 그러나 여전히 많은 도시들은 광범위하지만 통합이 잘 이루어지지 않은 구식 빅토리아 시대의 네트워크에 의존하고 있습니다.

통과 운행은 기존의 교외 노선을 새로운 터널로 연결하여 도시 중심부에 직접 접근할 수 있도록 함으로써 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 뮌헨은 비교적 적은 투자로 교외 S-Bahn을 성공적으로 통합한 사례로, 런던은 경쟁하는 철도 회사들의 복잡한 네트워크로 인해 더 복잡한 역사를 가지고 있습니다.

이 기사는 통과 운행의 잠재적인 이점으로 향상된 연결성, 기차 터미널의 혼잡 감소, 서비스 빈도 증가 등을 강조합니다. 통과 운행이 기존 철도 시스템을 현대적인 대중교통 네트워크로 변화시킬 수 있으며, 새로운 지하철 노선을 처음부터 건설하는 것보다 훨씬 낮은 비용으로 가능하다고 주장합니다.

결국 통과 운행은 기존 인프라를 활용하여 승객에게 더 나은 서비스를 제공하고 도시 개발을 촉진하는 비용 효율적인 도시 교통 솔루션으로 제시됩니다.

합성곱 신경망(CNN)은 2D 이미지를 분석하는 데 널리 사용되지만, 구형 이미지를 처리할 수 있는 모델에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 구형 이미지는 드론 비전, 자율주행차, 기후 모델링과 같은 다양한 응용 분야에서 중요합니다. 구형 이미지를 평면으로 변환하여 CNN을 적용하는 것은 효과적이지 않으며, 왜곡이 발생해 성능이 저하됩니다.

이 논문에서는 구형 CNN을 만드는 새로운 접근 방식을 소개합니다. 회전 일관성을 유지하면서도 효과적인 구형 교차 상관 방법을 제시합니다. 이 방법은 효율적이며, 특수한 고속 푸리에 변환(FFT) 기법을 사용해 빠르게 계산할 수 있습니다. 논문에서는 구형 CNN이 계산적으로 효율적이고 정확하다는 것을 보여주며, 3D 모델 인식 및 원자 에너지 예측과 같은 작업에 성공적으로 적용된 사례를 제시합니다.

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KiCad 개발팀은 Wayland 지원에 대한 질문에 답변했습니다. 특히 Fedora와 Ubuntu와 같은 주요 리눅스 배포판이 X11에서 벗어나고 있는 상황에서 이 문제가 중요해졌습니다.

현재 KiCad는 Wayland에서 실행될 수 있지만, 사용자 경험을 저해하는 여러 가지 중요한 제한 사항이 있습니다. 여기에는 창 관리, 입력 상호작용, 성능, 안정성 문제 등이 포함됩니다.

주요 문제로는 창 관리의 어려움, 고정 패널 위치 조정, 여러 창을 관리하는 데 어려움이 있습니다. 입력 관련 문제로는 커서 이동, 포커스 관리, 입력 장치 처리에서의 문제가 있습니다. 성능 측면에서는 높은 자원 사용량, 애플리케이션 멈춤 현상, 그래픽 오류가 발생합니다. 또한 모달 대화상자와 외부 도구 통합에 대한 제한도 있습니다.

이러한 문제들은 Wayland의 설계 선택에서 비롯되며, KiCad와 같은 애플리케이션이 의존하는 필수 기능이 부족합니다. 다양한 데스크탑 환경에서 Wayland의 구현 방식이 다르기 때문에 개발자들이 일관된 지원을 제공하기가 더욱 복잡해집니다.

KiCad는 Wayland에 대한 개발을 계속하겠지만, 이에 많은 자원을 할애하지는 않을 것입니다. 팀은 Wayland 관련 버그 보고를 지원하지 않으며, 모든 사용자에게 이익이 되는 핵심 기능에 집중할 것입니다.

전문가들에게는 신뢰할 수 있는 경험을 위해 X11 기반 환경을 사용할 것을 권장합니다. 일반 사용자들은 KiCad가 Wayland에서 작동할 수 있지만, 제한 사항과 가끔 발생하는 문제를 예상해야 합니다.

KiCad 팀은 Wayland의 발전을 주의 깊게 살펴보고 있으며, 지원 개선을 위한 기여를 장려하고 있습니다. 사용자 생산성을 최우선으로 하며, Wayland가 성숙해짐에 따라 적응할 것입니다.

현재로서는 KiCad를 리눅스에서 최상의 경험으로 사용하려면 X11을 사용하는 것이 좋습니다.

이 글에서는 1970년 Conant와 Ashby가 제정한 좋은 조절기 정리에 대해 다룹니다. 이 정리는 시스템의 좋은 조절기는 그 시스템을 효과적으로 모델링해야 한다고 말합니다. 이 정리는 잘 알려져 있지만, 원래 논문의 복잡성과 불명확한 용어 때문에 종종 오해받습니다.

정리의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 조절기는 시스템의 결과를 조정하며, 그 결과의 불확실성(엔트로피)을 최소화해야 합니다. 둘째, 조절기는 지나치게 복잡해서는 안 되며, 이상적으로는 결정론적으로 작동해야 합니다. 이는 각 입력에 대해 불필요한 무작위성 없이 특정 출력을 생성해야 함을 의미합니다.

이 글은 정리를 더 명확하고 접근하기 쉽게 설명하는 데 중점을 두며, 복잡한 해석에 빠지지 않고 수학적 원칙에 집중합니다. 좋은 조절기는 조절하는 시스템과 직접적이고 예측 가능한 관계를 가져야 하며, 결과가 시스템 상태의 결정론적 함수가 되도록 해야 한다고 설명합니다.

전반적으로 좋은 조절기 정리는 효과적인 조절이 복잡하거나 무작위적인 전략보다는 명확하고 결정론적인 전략을 필요로 한다는 점을 강조합니다.