한 조종사가 자신의 비행 기록을 추적하기 위해 디지털 시각화와 3D 지구본을 만들었습니다. 이 기록에는 비행 시간과 사용한 항공기와 같은 세부 정보가 포함되어 있습니다. 조종사는 자신이 만든 지구본 중 하나를 특히 좋아하며, 그 링크를 공유했습니다. 또한, 이와 같은 데이터를 다른 방식으로 표시할 수 있는 방법에 대한 제안도 받고 있습니다.

2025년 4월, 저자는 미국 정부에 19세기 후반부터 20세기 중반까지의 아름다운 과일 그림 7,000점을 포함한 'Pomological Watercolor Collection'의 공개를 요청한 지 10년이 지났음을 되돌아보았다. 처음에는 이 컬렉션에 접근하기 어려웠지만, 저자의 노력 덕분에 국립 농업 도서관에서 고해상도 스캔본을 온라인에 공개하게 되었다.

저자는 단순히 지나치지 않고, 이 기회를 통해 프로그래밍을 배우고 이 이미지를 위키미디어 커먼즈에 업로드하는 소프트웨어를 만들었다. 또한, 이 컬렉션을 공유하기 위해 트위터 봇도 개발했으며, 이후 다른 플랫폼에서도 계속해서 활동하고 있다. 시간이 지나면서 이 컬렉션은 인기를 얻어 커피 테이블 북, 학술 연구, 엽서, 그리고 언론 보도 등 다양한 형태로 확장되었다.

저자는 이 여정에 대한 감사의 마음을 표현하며, 공공 도메인 예술 작품에 대한 자신의 옹호가 예상치 못한 긍정적인 영향을 미쳤음을 이야기한다. 또한, 호기심과 관심을 따라가는 것이 보람 있는 경험으로 이어질 수 있다고 격려한다.

Qwen VLo는 이미지 이해와 생성 능력을 향상시킨 새로운 고급 다중 모달 모델입니다. 이전 버전을 기반으로 하여, 텍스트 프롬프트에 따라 고품질 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 수정하는 능력이 개선되었습니다. 사용자는 "귀여운 고양이를 생성해줘" 또는 "고양이 머리에 모자를 추가해줘"와 같은 명령어를 입력하여 Qwen VLo와 상호작용할 수 있습니다.

Qwen VLo의 주요 특징 중 하나는 향상된 이해력입니다. 이 모델은 이미지 내용을 정확하게 해석하며, 생성 과정에서도 일관성을 유지합니다. 예를 들어, 자동차의 색상을 변경하더라도 구조는 그대로 유지할 수 있습니다. 또한, 사용자는 자연어 명령어를 통해 창의적인 편집을 요청할 수 있습니다. 스타일을 변경하거나 이미지에 요소를 추가하는 등의 복잡한 요청도 한 번의 명령으로 처리할 수 있습니다.

이 모델은 중국어와 영어를 포함한 여러 언어를 지원하여 전 세계 사용자들이 쉽게 상호작용할 수 있도록 합니다. Qwen VLo는 이미지를 점진적으로 생성하며, 품질과 일관성을 높이기 위해 이미지를 다듬는 과정을 거칩니다. 텍스트와 이미지가 결합된 복잡한 작업도 수행할 수 있으며, 포스터 생성이나 여러 이미지 입력을 처리하는 기능도 개발 중에 있습니다.

사용자는 다양한 해상도와 종횡비로 이미지를 생성할 수 있어 다양한 용도로 활용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 그러나 이 모델은 아직 미리보기 단계에 있어, 생성 과정에서 부정확성이나 오해와 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

앞으로 Qwen VLo는 더욱 정교한 상호작용과 생성된 결과를 통한 자기 검증 능력을 향상시킬 계획입니다. 이를 통해 이미지로 표현하는 창의성과 의사소통이 더욱 풍부해질 것입니다.

이 글에서는 Rust의 독특한 표현 방식에 대해 다루며, Rust의 강력한 타입 시스템이 어떻게 활용되는지를 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Rust의 타입 시스템은 독특한 특징을 가지고 있어 이상하지만 유효한 표현을 만들어낼 수 있습니다. 이러한 표현은 버그가 아니라 Rust의 능력을 극단적으로 보여주는 사례입니다.

예를 들어, return을 사용하면 다른 타입으로의 강제 변환이 가능해집니다. 이는 ! 타입을 bool로 변환하는 경우와 같은 예시가 있습니다. 또한, return을 사용하여 ()를 기대하는 함수에 전달하는 것도 가능합니다. 루프와 Cell을 사용해 값을 수정하고 단위 타입을 반환하는 방식도 흥미롭습니다. 다양한 제어 구조에서 return을 활용하는 예시는 그 강제 변환 가능성을 잘 보여줍니다. union 키워드는 약한 키워드 특성 덕분에 비-유니온 문맥에서도 사용할 수 있습니다.

일부 함수는 체인 할당, 무한 모듈, 특수 문자를 사용하는 등 비정상적인 문법을 사용하지만 여전히 Rust의 규칙을 따릅니다. 매크로와 트레이트를 비전통적인 방식으로 사용하는 예시도 포함되어 있습니다. 예를 들어, 트레이트를 정의하고 이를 구조체에 구현하거나, 와일드카드 패턴을 사용한 클로저의 활용이 있습니다.

고급 패턴 매칭 기법도 다루어지며, 중첩된 매치와 클로저를 통해 복잡한 논리를 활용하는 방법을 설명합니다. 많은 예시에서 함수가 impl std::fmt::Debug를 반환하는 경우를 보여주며, Rust의 반환 타입이 얼마나 다양할 수 있는지를 강조합니다.

전반적으로 이 글은 Rust의 타입 시스템의 유연성과 복잡성을 강조하며, 그 기능을 활용해 만들어낼 수 있는 다양한 유효하지만 예상치 못한 표현들을 보여줍니다.

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화이트스미스 C 컴파일러는 1978년에 처음 출시되었으며, 이는 버전 6 유닉스와 유사한 C의 새로운 구현이었습니다. 1985년에는 ANSI C 표준을 지원하는 3.0 버전이 출시되었습니다. 이 컴파일러는 DEC PDP-11, 인텔 8080/Zilog Z80, IBM 시스템 등 다양한 플랫폼에서 작동하도록 설계되었습니다. P. J. 플라우저는 1978년부터 1988년까지 화이트스미스의 사장이었습니다.

C 언어의 역사에서 이 컴파일러는 중요한 역할을 하며, 다운로드 가능성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. P.J. 플라우저는 이 아이디어를 지지하며, 자신이 권리를 소유하고 비상업적 사용에 대한 허가를 제공할 수 있다고 밝혔습니다. 현재 공개 접근을 위한 세부 사항을 확인하는 작업이 진행 중입니다.

컴파일러를 찾는 방법은 다음과 같습니다. CP/M-80 에디션 2.2용 화이트스미스 C 컴파일러는 "ccpm80_v22_bin" 디렉토리에서 찾을 수 있으며, 매뉴얼은 "compiler_v22_doc"에 있습니다. MS-DOS용 화이트스미스 C 크로스 컴파일러(버전 3.1)는 "cx36_v31_bin"에서 제공되며, 매뉴얼은 "compiler_s36_v31_doc"에 있습니다. CP/M-80 컴파일러 에디션 2.2의 소스 코드는 "c_compiler_v22_src"에 있으며, 다른 버전의 코드도 포함될 수 있습니다. 화이트스미스/COSMIC C 크로스 컴파일러 버전 3.32의 매뉴얼은 "compiler_z80_v332_doc"에 위치해 있으며, 컴파일러는 나중에 추가될 예정입니다.

2009년, NASA는 게임 스튜디오와 협력하여 과학 교육을 촉진하기 위한 노력의 일환으로 '문베이스 알파'라는 우주 테마의 비디오 게임을 만들었습니다. 이 게임은 2010년 7월에 출시되었으며, 2032년의 가상의 달 기지에서 우주 비행사로서의 삶을 시뮬레이션합니다. 플레이어는 유성 충돌 이후 시스템을 수리하는 역할을 맡게 됩니다. 이 게임은 Army Game Studio와 Virtual Heroes에 의해 개발되었으며, 교육적인 목적이 있었습니다.

처음에는 주류 게임 미디어에서 주목받지 못하고 엇갈린 평가를 받았지만, 문베이스 알파는 인기를 얻어 출시 몇 달 만에 30만 번 이상의 다운로드를 기록했습니다. 멀티플레이어 모드에서는 독특한 음성 합성 도구인 DECtalk을 사용하여 플레이어가 유머러스한 오디오 클립을 만들 수 있었고, 이로 인해 게임을 중심으로 한 바이럴 밈 문화가 형성되었습니다.

'우주 비행사: 달, 화성, 그리고 그 너머'라는 더 큰 규모의 MMO 게임이 계획되었으나, 이 프로젝트는 결국 실패로 돌아갔습니다. 그럼에도 불구하고 문베이스 알파는 여전히 스팀에서 무료로 제공되며, 헌신적인 팬층과 보컬로이드 음악 커뮤니티와의 연결고리를 유지하고 있습니다.

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이 기사는 C23 표준에서 도입된 새로운 호환성 규칙에 대해 다루고 있으며, 이는 C에서 구조체, 공용체, 열거형을 처리하는 방식에 영향을 미칩니다. 특히 매크로를 사용한 매개변수화된 타입과 관련이 있습니다.

첫 번째로, C23부터 GCC 15와 Clang과 같은 컴파일러의 지원을 받으며, 서로 다른 번역 단위(TU)에서 정의된 구조체가 동일한 이름과 구조를 가질 경우 호환된다고 간주됩니다.

이러한 호환성 덕분에 매크로를 사용하여 제네릭 타입을 생성할 수 있어 데이터 구조 정의가 간편해집니다. 예를 들어, Slice 매크로를 정의하여 어떤 데이터 타입에 대해서도 슬라이스 타입을 생성할 수 있습니다.

또한, 이 새로운 규칙을 활용하여 런타임에 지정된 타입으로 동적 배열을 생성하는 방법도 설명하고 있습니다. 이를 통해 코드가 더 깔끔하고 유연해집니다.

하지만 몇 가지 한계도 존재합니다. 예를 들어, 제네릭 함수를 동반하지 않고 복잡한 구조체인 맵이나 그래프를 정의하는 데 어려움이 있습니다.

저자는 이러한 개념을 실제로 구현하는 방법에 대한 예시도 제공합니다. 여기에는 소수 생성 함수와 동적 배열 관리 함수가 포함됩니다.

전반적으로 새로운 규칙은 더 유연한 코딩 관행을 촉진하지만, 개발자들이 해결해야 할 몇 가지 도전 과제도 함께 제시하고 있습니다.

젠타는 프로그래머를 위해 설계된 마음챙김 도구로, 코딩 중 집중력을 되찾는 데 도움을 줍니다. 생각이 산만해질 때, 복잡한 추적이나 지표 없이도 단순히 호흡에 집중할 수 있습니다.

젠타의 주요 기능은 간편한 설치입니다. 간단한 명령어로 설치할 수 있으며, 터미널에서 breath, breathe, reflect와 같은 명령어를 사용해 마음챙김을 실천할 수 있습니다. 데이터 추적이나 분석 없이 호흡에만 집중할 수 있어 방해 요소가 없습니다. 호흡할 때는 편안한 애니메이션을 보며 시각적으로도 도움을 받을 수 있습니다.

명령어는 간단합니다. breath는 짧은 순간의 산만함을 위한 1회 호흡 사이클을 제공합니다. breathe는 작업 전에 더 깊은 집중을 위해 3회 호흡 사이클을 제공합니다. reflect는 하루를 마무리하며 부드럽게 되돌아보는 시간을 가질 수 있게 해줍니다.

젠타는 진정한 마음챙김이란 지표나 생산성 향상 도구 없이도 인식하는 것이라고 강조합니다. 개발자들이 코딩 과정에서 평화를 찾도록 격려합니다.

젠타는 macOS, 리눅스, 윈도우용으로 미리 빌드된 바이너리를 사용해 설치할 수 있으며, 원하신다면 소스에서 직접 빌드할 수도 있습니다. 지금 breath 명령어를 사용해 마음챙김 코딩 여정을 시작해 보세요!

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알파게놈은 인간 게놈에 대한 이해를 높이기 위해 설계된 새로운 인공지능 도구입니다. 이 도구는 DNA 서열의 작은 변화가 생물학적 과정에 미치는 영향을 예측합니다. 게놈은 생명체의 매뉴얼과 같아서 외모부터 질병에 대한 취약성까지 모든 것을 영향을 미칩니다. 알파게놈은 최대 100만 글자의 긴 DNA 서열을 분석하고, 유전자 시작 위치와 다양한 세포 유형에서의 기능과 같은 중요한 조절 특성을 예측할 수 있습니다.

알파게놈의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 긴 서열을 높은 해상도로 처리할 수 있어 유전자 조절에 대한 세부적인 예측이 가능합니다. 둘째, 유전자 활동과 관련된 다양한 분자 특성을 예측하여 연구자들이 유전자 조절을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 셋째, 알파게놈은 변이된 서열과 변이되지 않은 서열을 비교하여 유전적 돌연변이의 영향을 신속하게 평가할 수 있습니다. 마지막으로, RNA 스플라이싱 위치를 모델링하여 특정 유전 질환을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

알파게놈은 기존 모델보다 많은 유전체 예측에서 뛰어난 성능을 보였으며, 과학자들이 유전적 변이의 여러 측면을 동시에 탐구할 수 있도록 합니다. 비상업적 연구를 위해 API를 통해 제공되며, 질병 이해, 합성 생물학, 기초 연구에 도움을 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

하지만 알파게놈은 매우 먼 조절 요소를 분석하는 데 어려움이 있으며, 개인의 게놈 예측을 위해 설계되지 않았다는 한계가 있습니다. 개발자들은 기능 향상을 위한 피드백과 협업에 열려 있습니다.

전반적으로 알파게놈은 유전체학에서 중요한 진전을 나타내며, 유전적 변이가 건강과 질병에 미치는 영향을 새롭게 조명합니다.

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ISSEN의 마리아노와 안톤은 사용자들의 관심사와 필요에 맞춰 학습을 개인화하는 외국어 음성 튜터 앱을 개발했습니다. 이들은 일본어와 프랑스어 같은 언어를 연습할 수 있는 효과적인 도구를 찾는 데 어려움을 겪은 후 이 앱을 만들게 되었습니다. 전통적인 튜터는 비용이 비쌀 뿐만 아니라 일정을 맞추기 어려운 경우가 많아, 사용자들이 음성 AI와 실제 대화를 연습할 수 있는 앱을 만들었습니다.

이 앱은 음성을 텍스트로 변환하고 텍스트를 음성으로 변환하는 고급 기술과 AI를 결합하여, 어려운 상황에서도 원활한 대화를 지원합니다. 이들은 사용자가 게임화에 의존하지 않고도 효율적으로 언어를 배울 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 게임화는 때때로 잘못된 진전을 초래할 수 있기 때문입니다.

ISSEN은 또한 사용자 맞춤형 단어장과 어휘 연습을 위한 플래시카드, 개인화된 커리큘럼과 같은 기능을 제공합니다. 이 앱은 웹, iOS, 안드로이드에서 사용할 수 있으며, 20분 무료 체험과 월 구독 요금이 20달러에서 29달러 사이입니다.

현재 이들은 기술과 사용자 경험에 대한 피드백을 받고 있습니다.

XSLT는 정적 웹사이트를 만들기 위한 간단하고 설정이 필요 없는 빌드 시스템입니다. 작성자는 React와 같은 복잡한 프레임워크에 대한 불만을 표하며 기본 HTML과 CSS를 사용하는 것을 선호합니다. 많은 웹 페이지를 수동으로 코딩하는 것을 피하기 위해, 헤더와 푸터와 같은 반복되는 콘텐츠를 관리할 수 있는 더 나은 해결책을 찾고자 했습니다.

HTML 임포트와 웹 컴포넌트와 같은 옵션을 탐색한 후, 웹 브라우저가 데이터를 HTML로 변환하는 빌드 시스템 역할을 할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그들은 XML 문서를 HTML로 변환하는 스타일 시트 언어인 XSLT를 발견했으며, 이를 통해 데이터를 쉽게 포맷할 수 있습니다.

작성자는 블로그 데이터를 XML로 사용하는 것이 효과적이라고 느꼈습니다. XML은 HTML과 유사하고 유연성이 있기 때문입니다. XSLT를 사용하면 브라우저에서 XML 데이터를 기반으로 동적으로 HTML을 생성할 수 있으며, JavaScript가 필요하지 않습니다. 이 접근 방식은 완벽하지는 않지만 웹 개발에 유용한 도구를 제공합니다. 그들은 이러한 가능성을 만들어 준 오래된 아이디어와 규격에 감사의 마음을 전합니다.

Sink는 두 장치 간에 폴더를 동기화하는 간단한 도구로, 클라우드 서비스나 이메일, USB 드라이브 없이 로컬 Wi-Fi를 사용합니다. 두 장치에서 프로그램을 실행하고 서로 신뢰하도록 설정하기만 하면 됩니다. 만약 두 장치에서 같은 파일을 동시에 수정하게 되면, Sink가 충돌을 관리하고 두 버전을 모두 저장합니다. 이 도구는 파일 전송을 더 쉽고 간편하게 만들어 주도록 설계되었습니다.

Sink는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 바이너리 릴리스도 제공됩니다.

이 스크립트는 여러 기능을 제공합니다. 첫 번째로, 'Same Sizer'는 모든 단어가 동일한 수평 공간을 차지하도록 만들어 정돈되고 일관된 모양을 유지합니다. 두 번째로, 'Wiggle Out'은 특정 원고에서 영감을 받아 큰 단어를 여백으로 회전시켜 곡선 형태를 만들어냅니다. 이 곡선은 강조 정도에 따라 조정할 수 있습니다.

세 번째로, 'Fill the Space'는 줄 끝의 빈 공간을 다양한 장식 요소로 채우거나 마지막 글자를 반복하여 일부 원고에서 사용되는 기법을 모방합니다. 'Hyphen Out'은 하이픈을 제거하여 하이픈으로 연결된 단어를 합치고 두 번째 부분을 텍스트 프레임 밖에 배치합니다. 이 크기와 정렬을 조정할 수 있습니다.

'Hyphenator'는 줄의 마지막 글자의 크기를 줄여 텍스트 흐름을 개선하여 어색한 줄 바꿈을 방지합니다. 'Last is First'는 다음 줄에 나타날 단어의 미리보기를 보여주며, 이는 일부 히브리 원고와 유사합니다. 마지막으로, 'Ext. Word & Letter'는 히브리 텍스트에서 흔히 사용되며, 줄의 마지막 글자나 단어를 확대합니다. 크기 제한을 피하기 위해 더 나은 정렬을 위해 벡터화 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 'Variable Gradient'는 두 극단 사이의 값을 계산하여 텍스트에 그라데이션 효과를 만들어 개별 단어 또는 글자에 적용합니다.

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소음은 수면의 질에 큰 영향을 미친다는 연구 결과가 있습니다. 브랜든 밸린저의 연구에 따르면, 애플 워치와 같은 기기를 사용한 조사에서 소음 수준이 높아질수록 수면 지표가 나빠지는 경향이 나타났습니다.

첫 번째로, 수면 단계와 소음의 관계를 살펴보면, 침실의 소음이 60데시벨(dB)을 넘어서면 REM 수면이 급격히 감소하고 깊은 수면도 줄어듭니다. 반면, 50dB 이하에서는 수면의 질이 안정적으로 유지됩니다.

두 번째로, 총 수면 시간에 대한 연구에서는 소음이 55dB 이하인 밤에는 평균적으로 6.25시간에서 6.5시간 정도 수면을 취하지만, 소음이 60dB를 넘으면 수면 시간이 거의 한 시간 줄어들며, 주로 REM 수면과 깊은 수면에 영향을 미칩니다.

세 번째로, 심박수와 변동성에 대한 결과도 흥미롭습니다. 조용한 환경에서는 심박수가 안정적이지만, 소음이 심해지면 심박수가 증가합니다. 60dB를 초과하는 소음에서는 심박수 변동성(HRV)이 크게 감소하여 수면 중 스트레스 수준이 높아짐을 나타냅니다.

마지막으로, 수면의 전반적인 점수는 소음이 낮을 때는 70대 후반에서 유지되지만, 60dB를 넘어서면 60대 중반으로 떨어져 소음의 부정적인 영향을 다시 한번 확인시켜 줍니다.

따라서 좋은 수면 질을 유지하기 위해서는 침실의 소음을 60dB 이하로 낮추는 것이 중요하며, 이는 정상적인 대화 수준과 비슷한 소음입니다. 이렇게 함으로써 회복적인 수면 단계를 보호하고 전반적인 건강을 지킬 수 있습니다.

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저자는 Bash와 Zigbee 기술을 이용해 집의 조명 시스템을 자동화한 경험을 공유합니다. 처음에는 원격으로 조명을 제어하고 설정을 조정하기 위해 스마트 조명을 원했기 때문에 Zigbee 하드웨어와 Zigbee2MQTT 소프트웨어를 선택했습니다.

복잡한 홈 자동화 소프트웨어 대신, 저자는 MQTTR이라는 간단한 프로그램을 만들어 MQTT 메시지를 기반으로 동작을 트리거할 수 있게 했습니다. Bash 스크립트를 작성하여 물리적인 스위치를 사용해 조명을 켜고 끄며, MqttDroid라는 앱을 통해 전화기로 조명의 상태와 밝기를 조절할 수 있도록 했습니다.

기능을 개선하기 위해, 저자는 Zigbee2MQTT의 JSON 메시지를 더 간단한 주제로 변환하는 추가 Bash 스크립트를 개발했습니다. 이를 통해 조명 제어와 상태 관리를 더 쉽게 할 수 있게 되었습니다. 저자는 물리적인 스위치, 원격 디머, 그리고 전화기를 사용해 조명을 제어할 수 있는 자동화 설정에 만족하고 있으며, 앞으로 더 많은 기능을 추가할 계획입니다.

이 블로그 글에서는 NVIDIA의 Thrust 라이브러리를 사용하여 GPU 프로그래밍으로 피보나치 수를 빠르게 계산하는 방법을 설명합니다.

첫 번째로, 스캔에 대한 소개가 있습니다. 스캔은 입력 리스트를 이진 연산을 사용하여 출력 리스트로 변환하는 병렬 작업입니다. 스캔에는 포함형과 제외형 두 가지 유형이 있습니다.

다음으로, 제외형 스캔의 예시가 제시됩니다. 이 글에서는 Thrust를 사용하여 숫자 리스트에 대해 제외형 스캔을 수행하는 방법을 보여주며, 덧셈과 곱셈을 사용하는 예를 포함합니다.

또한, Thrust는 행렬 곱셈을 포함한 유연한 연산을 지원합니다. 이러한 행렬 연산은 스캔 작업에서도 활용될 수 있습니다.

피보나치 수 계산에 대해서도 설명합니다. 행렬 연산을 통해 피보나치 수를 계산할 수 있으며, 특정 행렬(Q)을 사용하여 스캔을 수행하면 피보나치 수열을 도출할 수 있습니다.

대형 피보나치 수를 계산할 때 정수 오버플로우를 피하기 위해 결과를 특정 수로 나눈 나머지를 사용할 수 있습니다. 저자는 NVIDIA GeForce RTX 3060 모바일 GPU를 사용하여 Fibonacci(99999999)를 효율적으로 계산하는 방법을 보여줍니다.

마지막으로, 블로그는 스캔 작업의 강력함을 강조하며 독자들이 이 주제에 대한 추가 자료를 탐색해보기를 권장합니다. 전반적으로 이 글은 행렬과 스캔 작업을 통해 GPU 프로그래밍을 활용하여 피보나치 수를 효율적으로 계산하는 방법을 강조합니다.

저스틴 파그나니는 웹 플랫폼에 선언적 템플릿 API를 추가할 것을 제안하며 웹 개발을 향상시키고자 합니다. 문서 객체 모델(DOM)은 강력하지만, 현재 데이터에 기반하여 DOM 요소를 생성하고 업데이트하는 사용자 친화적인 방법이 부족합니다. 이러한 템플릿 기능은 React, Vue, Angular와 같은 현대 웹 프레임워크에서 필수적이며, HTML 마크업과 데이터를 보다 효율적이고 안전하게 결합합니다.

현재의 DOM API는 템플릿 작업에 적합하지 않아 다운로드 시간이 길어지고 라이브러리에 의존하게 됩니다. 이는 애플리케이션 성능을 저하시킬 뿐만 아니라 개발자에게도 불편을 초래합니다. 선언적 템플릿은 개발자 경험(DX)과 사용자 경험(UX)을 개선하고, 공격에 대한 보안을 강화하며, 성능과 정적 분석을 향상시킵니다.

지금은 템플릿 API를 도입하기에 좋은 시점입니다. 웹 프레임워크들이 공통된 패턴을 확립했기 때문에, 이를 바탕으로 표준화된 API 개발에 도움이 될 수 있습니다. 새로운 API는 기존 프레임워크와 함께 작동할 수 있으며, 반응성을 지원하여 전통적인 개발자와 웹 컴포넌트를 사용하는 개발자 모두에게 유용한 자원이 될 것입니다.

이 제안은 더 복잡한 템플릿 시스템의 기초가 될 수 있는 작고 관리하기 쉬운 API를 만드는 것을 목표로 하며, 웹 개발 표준의 발전에 기여할 것입니다. 파그나니는 이 제안에 대한 협력과 피드백을 요청하여 웹 개발 관행을 개선하고자 합니다.

저자는 Docker 컨테이너 내에서 Rust 바이너리를 사용하여 웹사이트를 배포할 때 느린 빌드 시간에 대한 경험을 이야기합니다. 변경 사항을 적용할 때마다 바이너리를 처음부터 다시 빌드해야 했고, 이 과정은 약 4분 정도 걸렸습니다. 이는 특히 증분 컴파일 덕분에 로컬에서 더 빠른 빌드에 익숙했던 저자에게는 매우 답답한 일이었습니다.

빌드 시간을 개선하기 위해 저자는 cargo-chef라는 도구를 사용해 보았습니다. 이 도구는 의존성 빌드를 주요 코드와 분리하여 더 나은 캐싱을 가능하게 합니다. 이렇게 하면 코드만 변경될 때 의존성을 불필요하게 다시 컴파일하는 것을 피할 수 있습니다.

하지만 cargo-chef를 사용했음에도 불구하고 최종 빌드는 여전히 상당한 시간이 소요되었습니다. 저자는 Rust 컴파일러인 rustc를 조사하여 느린 이유를 이해하고자 했으며, cargo --timings와 같은 도구를 사용하여 빌드 시간을 분석하고 지연이 발생하는 부분을 확인했습니다.

결론적으로 저자는 Docker에서 Rust 빌드를 더 빠르게 할 수 있는 방법을 찾고 있으며, 캐싱 옵션과 프로파일링 도구를 탐색하여 느린 컴파일 과정을 진단하고 있습니다.

이 글에서는 저자가 BQN 프로그래밍 언어에서 고성능 행렬 곱셈 방법을 개발하기 위해 노력한 내용을 다루고 있습니다. 저자는 기존의 BLAS와 같은 라이브러리를 사용하기보다는 독창적인 접근 방식을 선택했습니다.

저자는 BQN에서 배열 프로그래밍을 탐구하는 데 관심이 있었고, 효율적인 기본 행렬 곱셈 함수가 부족하다는 점을 발견했습니다. 이를 바탕으로 BLAS의 dgemm 함수를 감싸는 기능을 만들었지만, 성능 향상을 위해 자체 버전을 개발하는 것을 목표로 했습니다.

성능을 높이기 위해 저자는 블로킹(blocking)이라는 기술을 구현했습니다. 이 방법은 캐시 접근 패턴을 개선하여 큰 행렬의 계산 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, 저자는 블록을 사용하여 정사각형 행렬의 거듭제곱을 계산하는 재사용 가능한 함수를 개발했습니다. 이 기능은 다양한 응용 프로그램에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

저자는 행렬 곱셈의 시간 복잡도를 줄이기 위해 분할 정복 알고리즘인 스트라센(Strassen) 알고리즘을 도입했습니다. 이 알고리즘을 통해 간단한 방법에 비해 최대 9배의 속도 향상을 달성했습니다. 성능을 더욱 개선하기 위해 저자는 메시지 전달 인터페이스(MPI)를 사용하여 병렬 버전을 구현했습니다. 이를 통해 여러 코어를 활용할 수 있게 되어, 원래 BQN 구현에 비해 31배의 속도 향상을 이루었습니다.

결과적으로 새로운 방법은 계산 시간을 크게 줄였으며, OpenBLAS와 같은 기존 라이브러리와 거의 비슷한 효율성을 보여주었습니다. 저자의 전반적인 목표는 BQN 내에서 행렬 곱셈의 고성능을 달성하는 것이었으며, 기존 솔루션에 의존하기보다는 혁신적인 기술을 탐구하는 것이었습니다.

예측적 무결성 학습 프레임워크(PILF)는 데이터의 가치를 기반으로 모델 훈련 매개변수를 동적으로 조정하는 인지 학습 시스템입니다. 이 시스템은 "서프라이즈"라는 개념을 활용하여 모델이 실시간으로 학습 속도와 용량을 조정할 수 있게 하여, 전통적인 방법보다 더 효율적인 훈련을 가능하게 합니다.

전통적인 모델은 고정된 하이퍼파라미터를 사용하여 다양한 데이터 배치의 가치를 반영하지 못합니다. 반면 PILF는 이러한 고정 규칙을 데이터 기반의 동적 정책으로 대체하여 서프라이즈 지표에 따라 학습 속도와 모델 용량을 조정합니다.

PILF는 두 단계로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 단계인 PILR-S는 서프라이즈에 따라 학습 속도를 동적으로 조정하는 데 중점을 두어 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다. 두 번째 단계인 PILF는 서프라이즈에 따라 활성화할 모델 구성 요소(전문가)의 수를 조정하여 학습 속도와 모델 용량을 최적화합니다.

이 모델은 데이터에서 서프라이즈를 계산하여 두 가지 결정을 내립니다. 첫째, 얼마나 많은 전문가를 활성화할 것인지(용량)와 둘째, 어떤 학습 속도를 적용할 것인지(학습 강도)입니다. 이 정보를 바탕으로 모델은 적절한 전문가에게 작업을 할당하고 효율적으로 가중치를 업데이트합니다.

PILF의 실험은 경량 비전 트랜스포머 모델을 사용하여 CIFAR-10과 MNIST와 같은 데이터셋에서 다양한 전략을 평가하며, PILF의 장점을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이 프레임워크는 SigmaPI 패키지와 PyTorch의 수동 설치가 필요하며, 실험을 위한 모델 및 훈련 매개변수를 설정하는 구성 파일을 사용합니다.

PILF는 고정된 하이퍼파라미터를 동적 정책으로 변환하여 학습과 망각 과정을 통합합니다. 이를 통해 자원을 효율적으로 배분하여 간단한 작업은 적은 자원으로 처리하고, 복잡한 작업은 필요에 따라 확장할 수 있도록 합니다. PILF는 기계 학습 모델 훈련 방식에 큰 변화를 가져오며, 처리하는 데이터의 가치에 따라 학습하는 더 적응적이고 효율적인 시스템으로 나아가고 있습니다.

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샘 에스텝의 글에서는 프로그래밍에서 배열 요소에 접근할 때 순차적(처음부터 끝까지) 방식과 임의적 방식의 성능 차이를 다룹니다.

컴퓨터는 메모리 작업을 위해 L1, L2, L3와 같은 다양한 캐시를 사용하며, 데이터 지역성을 활용하는 프로그램을 작성하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

저자는 두 개의 배열을 생성합니다. 하나는 부동 소수점 숫자를 위한 것이고, 다른 하나는 이 숫자들의 인덱스를 위한 것입니다. 성능은 이 인덱스들을 기반으로 숫자를 합산하는 방식으로 두 가지 순서, 즉 순차적과 임의적 접근에서 측정됩니다.

이 글에서는 배열 크기가 성능에 미치는 영향, 다양한 인덱싱 방법의 효율성, 메모리 한계의 영향 등 여러 질문을 제기합니다. 랜덤 데이터는 정규 분포를 사용해 생성되며, 피셔-예이츠 알고리즘으로 섞입니다. 그러나 메모리에 맞지 않는 큰 배열의 경우 비효율성 때문에 두 번 섞는 방법이 사용됩니다.

저자는 두 대의 기계(맥북과 리눅스 데스크탑)에서 다양한 배열 크기를 테스트하며, 두 접근 방식의 평균 요소당 시간을 측정합니다. 결과적으로 작은 배열에서는 성능 차이가 거의 없지만, 순차적 접근에서는 맥북에서 평균 1나노초, 리눅스에서는 약 0.5나노초가 소요됩니다. 반면, 큰 배열에서는 임의적 접근이 상당히 느려지며, 특히 캐시 한계를 초과할 경우 리눅스에서 최대 50배까지 느려질 수 있습니다. 메모리 맵 파일은 예상보다 효율성이 떨어지며, 성능은 운영 체제에 따라 달라집니다.

결론적으로, 임의적 접근이 느릴 수 있지만, 그 정도는 배열 크기, 시스템 메모리, 특정 기계 아키텍처에 따라 달라진다고 합니다. 프로그래밍에서 데이터 접근 패턴을 최적화하는 것이 성능 향상에 중요하다는 점을 강조합니다. 데이터 지역성과 접근 패턴을 이해하는 것은 효율적인 프로그램 작성을 위해 필수적입니다.

다음은 주요 내용입니다.

GitHub 저장소는 이 링크에서 확인할 수 있습니다. 창작자는 공지를 발표했으며, 해당 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. 추가적인 세부사항은 원본 자료에서 확인할 수 있습니다.

안더스와 톰은 새로운 AI 브라우저 자동화 프레임워크의 출시를 발표했습니다. 이 프레임워크는 이전 게시물에서 받은 피드백을 바탕으로 개발되었습니다. 사용자는 이 프레임워크를 통해 웹 작업을 자동화하고, API 없이 앱을 통합하며, 데이터를 추출하고, 웹 애플리케이션을 테스트할 수 있습니다. 전통적인 DOM 기반 방법을 넘어서는 기능을 제공합니다.

주요 특징으로는 시각 중심 접근 방식이 있습니다. 일반적인 브라우저 에이전트와 달리 이 프레임워크는 시각 모델을 사용하여 웹 페이지를 탐색하고 상호작용합니다. 이로 인해 드래그 앤 드롭과 같은 복잡한 작업이나 구식 앱을 다루는 데 더 신뢰할 수 있습니다. 또한, 세밀한 제어 기능을 제공하여 사용자가 특정 작업을 상세한 명령으로 관리할 수 있어 보다 정밀한 자동화가 가능합니다. 유연한 통합 기능도 갖추고 있어 고급 작업과 저급 작업 모두 지원하며, 정의된 스키마에 따라 데이터 추출도 가능합니다.

사용자는 간단한 설정 스크립트를 실행하여 손쉽게 시작할 수 있습니다. 이 프레임워크는 관심 있는 누구나 사용할 수 있도록 GitHub에서 제공됩니다.

Kea 3.0.0이 출시되었습니다. 이번 버전은 첫 번째 장기 지원(LTS) 버전으로, ISC는 이 중요한 발표에 대해 기쁘게 생각하고 있습니다.

TUI 타이핑 테스트(typr)는 타이핑 속도를 향상시키기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구는 글자의 정확성, 영어에서의 빈도, 타이핑 속도를 기반으로 한 스마트한 단어 선택 알고리즘을 사용합니다.

이 프로그램은 독특한 단어 선택 알고리즘을 활용하며, curses를 이용한 간단한 텍스트 사용자 인터페이스(TUI)를 제공합니다. 사용자 데이터는 JSON 파일 형식으로 저장됩니다.

설치 방법은 운영체제에 따라 다릅니다. Windows에서는 저장소를 복제한 후 폴더로 이동하고, 필요한 패키지를 설치한 뒤 메인 프로그램을 실행하면 됩니다. Linux에서도 비슷한 절차를 따르며, 저장소를 복제한 후 바로 메인 프로그램을 실행하면 됩니다.

사용 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적으로는 python3 main.py 명령어로 실행할 수 있으며, 오류를 허용하려면 python3 main.py --forgive-errors를 사용합니다. 시간 제한을 설정하고 싶다면 python3 main.py --time 60을 입력하고, 단어 수 제한은 python3 main.py --words 100으로 설정할 수 있습니다. 무한히 실행하려면 python3 main.py --forever 명령어를 사용하면 됩니다.

기여는 언제나 환영하며, 주요 변경 사항에 대해서는 풀 리퀘스트를 만들기 전에 논의하는 것이 좋습니다. 라이선스는 GPL-3.0입니다.

이 연구는 보곤 나방이 밤에 긴 거리를 어떻게 이동하는지를 조사합니다. 이 나방은 호주 남동부에서 알프스의 시원한 동굴까지 최대 1,000킬로미터를 이동하며, 봄에는 이곳으로 이주하고 가을에는 번식하기 위해 돌아옵니다. 연구자들은 보곤 나방이 별을 나침반처럼 사용하여 이주할 때 특정 방향을 정할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 달이 없는 경우에도 해당됩니다.

실험에서는 나방을 자연의 어두운 하늘 아래 비행 시뮬레이터에 배치했으며, 예상한 이주 방향으로 비행할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 나방이 별을 이용해 방향을 찾는 능력을 가지고 있음을 나타냅니다. 또한, 나방의 뇌 세포가 서로 다른 별의 위치에 반응하는 것으로 나타나, 이들이 "별 나침반"을 가지고 있다는 것을 시사합니다.

흥미롭게도, 하늘이 흐리고 별이 보이지 않을 때에도 나방은 여전히 북쪽 방향을 유지할 수 있었습니다. 이는 이들이 지구의 자기장도 방향 찾기에 이용한다는 것을 암시합니다. 전반적으로 이 연구는 보곤 나방이 별의 신호와 자기장을 모두 활용하여 긴 이주를 안내하는 복잡한 내비게이션 전략에 적응했음을 보여줍니다.

오늘 운영 시간은 오전 10시부터 오후 5시까지입니다. 장소는 샌 마리노, 캘리포니아 91108의 옥스포드 로드 1151번지입니다. 입장 정보와 티켓은 현장에서 구매할 수 있습니다.

마이크로소프트가 윈도우 10의 지원을 1년 더 연장했지만, 많은 사용자들은 미국 데이터 센터에 데이터를 저장하는 마이크로소프트 365 구독에 대한 우려를 가지고 있습니다. 이는 특히 미국의 정치적 영향에 민감한 유럽 조직들에게 개인정보 보호 문제를 제기합니다.

현재 많은 유럽 정부는 데이터 통제권을 되찾고 디지털 주권을 확보하기 위해 데스크톱 운영 체제를 리눅스로 전환하는 방안을 고려하고 있습니다. 예를 들어, 덴마크와 여러 프랑스 조직은 이미 우분투와 리브레오피스와 같은 시스템으로 전환했습니다. 유럽 전용 리눅스 운영 체제를 만들기 위한 논의도 활발히 진행되고 있으며, 기존 리눅스 배포판을 기반으로 한 EU 운영 체제 개발에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

전반적으로 데이터 개인정보 보호와 미국 기반 서비스의 신뢰성에 대한 우려가 유럽에서 오픈 소스 솔루션으로의 전환을 촉진하고 있습니다.

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Gemma 3n은 출시 이후 1억 6천만 회 이상의 다운로드를 기록한 Gemma 시리즈의 최신 모델입니다. 이 새로운 버전은 장치 내 인공지능 기능을 강화하여 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 등 다양한 데이터 유형을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

Gemma 3n은 여러 입력 유형을 동시에 처리할 수 있어 다양한 응용 프로그램에 적합합니다. 이 모델은 E2B와 E4B 두 가지 크기로 제공되며, 메모리가 제한된 장치에서도 높은 성능을 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 새로운 MatFormer 아키텍처를 사용하여 유연하고 효율적인 처리가 가능하며, 특정 하드웨어 요구에 맞춰 맞춤형 크기를 생성할 수도 있습니다. Per-Layer Embeddings(PLE) 기술 덕분에 모델이 필요로 하는 메모리가 줄어들어 장치 내 응용 프로그램에 적합합니다. KV Cache Sharing과 같은 기능은 긴 입력을 처리하는 속도를 높여 비디오 및 오디오 스트리밍과 같은 응용 프로그램에 중요합니다. Gemma 3n은 자동 음성 인식 및 번역 도구를 포함하고 있으며, 특정 언어에서 뛰어난 성능을 보입니다. MobileNet-V5 인코더는 고품질 이미지 및 비디오 처리를 제공하여 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다.

Gemma 3n은 개발자를 위해 설계되어 있으며, 이를 응용 프로그램에 쉽게 통합할 수 있도록 도구와 지원을 제공합니다. 또한 Gemma 3n의 기능을 활용한 혁신적인 프로젝트를 위한 15만 달러의 상금이 걸린 챌린지도 진행 중입니다.

개발자들은 Google AI Studio를 통해 Gemma 3n을 사용하기 시작할 수 있으며, Hugging Face와 같은 플랫폼에서 모델을 다운로드하고 다양한 개발 도구 및 배포 옵션을 활용할 수 있습니다.

AI 데이터셋 생성기는 사용자들이 데모, 학습, 대시보드를 위해 현실적인 데이터셋을 만들 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능으로는 비즈니스 유형, 스키마, 행 수를 선택할 수 있는 프롬프트 빌더가 있습니다. 사용자는 브라우저에서 실시간으로 데이터 미리보기를 확인할 수 있으며, 데이터셋은 CSV 또는 SQL 삽입 형식으로 내보낼 수 있습니다. 또한, 데이터 탐색을 위해 메타베이스를 쉽게 실행할 수 있는 통합 기능도 제공합니다.

이 도구를 사용하기 위해서는 Docker와 OpenAI API 키가 필요합니다. 기술 스택은 Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, OpenAI API, 그리고 Docker화된 메타베이스로 구성되어 있습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고 프로젝트 폴더로 이동합니다. 그 다음, OpenAI API 키를 포함한 .env 파일을 생성합니다. 의존성을 설치한 후 앱을 시작하면 http://localhost:3000에서 실행됩니다.

데이터셋 생성을 위해 프롬프트 빌더를 사용하여 데이터셋을 만들 수 있습니다. 10행 샘플을 미리 볼 수 있으며, 이 과정은 약 0.05달러의 비용이 발생합니다. 데이터셋은 추가 OpenAI 호출 없이 무료로 CSV 또는 SQL 형식으로 다운로드할 수 있습니다.

메타베이스를 사용하려면 앱에서 메타베이스를 시작하고 설정 과정을 따릅니다. 분석을 위해 CSV 데이터를 업로드하면 됩니다.

비용 개요를 보면 데이터 미리보기만 비용이 발생하며, 모든 다운로드는 무료입니다. 스키마 옵션으로는 모든 데이터를 포함한 단일 테이블인 '원 빅 테이블'과 복잡한 데이터 분석을 위한 여러 관련 테이블로 구성된 '스타 스키마'가 있습니다.

새로운 기능을 추가하고 싶다면 lib/spec-prompts.ts 파일을 수정하면 됩니다.

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Less Wright와 Howard Huang을 포함한 팀은 torchft와 torchtitan을 사용하여 극한의 실패 조건에서 모델을 훈련하는 실험을 진행했습니다. 이 실험은 결함 허용 훈련의 신뢰성을 입증했습니다.

훈련 설정에서는 30개의 호스트에 걸쳐 300개의 NVIDIA L40S GPU를 사용하여 10억 개의 매개변수를 가진 Llama 3 모델을 훈련했습니다. 이 훈련은 전통적인 체크포인트 없이 실패를 예상하고 처리하는 결함 허용 설정을 사용했습니다.

결함 허용 메커니즘으로는 torchft가 있습니다. 이 시스템은 건강한 GPU 그룹에서 가중치를 전송하여 비동기적으로 실패에서 복구할 수 있게 해주며, 체크포인트가 필요 없습니다. 글로벌 서버와 로컬 관리자가 작업자의 상태를 모니터링하고 실패를 관리합니다. 두 가지 주요 알고리즘이 테스트되었습니다. 첫 번째는 빠른 복구를 위한 Fault Tolerant HSDP이고, 두 번째는 통신 오버헤드를 줄이기 위한 LocalSGD/DiLoCo입니다.

훈련 과정은 전통적인 방식과 달리 실패한 그룹만 격리하고 재시작하는 데 중점을 두었습니다. 훈련 단계는 데이터베이스 트랜잭션처럼 처리되어 복제본 간의 일관성을 보장합니다.

실험 결과는 다음과 같습니다. 첫 번째 실험에서는 매 60초마다 실패를 주입하여 19시간 동안 82.3%의 단계 효율성을 기록했습니다. 두 번째 실험에서는 매 15초마다 실패가 발생했지만 효율성이 13.4%로 떨어졌습니다. 그럼에도 불구하고 모델은 잦은 실패에도 불구하고 계속 수렴하는 모습을 보였습니다. 세 번째 실험에서는 반동기 훈련을 테스트하여 통신을 최소화함으로써 처리량이 개선되었습니다.

앞으로는 새로운 알고리즘 개발과 torchft 기능 향상을 위한 지속적인 작업이 계획되어 있습니다. 커뮤니티의 협력과 피드백도 적극적으로 권장하고 있습니다.

결론적으로, torchft는 극한의 상황에서도 결함 허용 훈련을 성공적으로 보여주어 대규모 기계 학습 작업에 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.

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Nth Cycle은 데지레 플라타 교수와 함께 설립된 혁신적인 회사로, 오하이오에서 배터리 폐기물로부터 니켈과 코발트를 생산합니다. 이 회사는 "더 오이스터"라는 모듈형 정제 시스템을 사용하여 전기, 화학 공정, 필터링을 통해 전통적인 방법보다 효율적이고 환경 친화적으로 운영됩니다.

현재 세계의 주요 광물 85%가 중국에서 정제되고 있어, 이는 미국에 경제적 및 국가 안보 위험을 초래하는 의존성을 만들어냅니다. Nth Cycle은 전자기기를 포함한 폐기물에서 금속을 회수하여 국내 공급망을 구축함으로써 이러한 상황을 변화시키고자 합니다. 이 회사의 전기 추출 기술은 금속을 효율적이고 지속 가능하게 추출할 수 있게 해줍니다.

Nth Cycle은 미국과 유럽 전역에 더 많은 오이스터 시스템을 설치하기 위해 사업을 확장하고 있으며, 리튬, 코발트, 니켈과 같은 주요 광물에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 재활용과 채굴에 집중하고 있습니다. Nth Cycle의 접근 방식은 금속 공급을 확보하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 전통 산업에서 일하는 근로자들을 고용함으로써 지역 경제를 지원합니다. 전반적으로 Nth Cycle은 서구에서 주요 금속의 공급 및 정제 방식을 변화시키는 핵심 기업으로 자리매김하고 있습니다.

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"90% 중력"이라는 놀라운 현상에 대해 이야기합니다. 이는 사람들이 프로젝트를 80%에서 95% 정도 완료했을 때 동기 부여가 급격히 떨어지는 현상을 말합니다. 목표에 가까워질수록 더 열심히 할 것 같지만, 많은 사람들은 오히려 미루는 경향이 커지고 작업을 포기하고 싶어지는 경우가 많습니다. 이 현상은 개인적으로 의미 있는 프로젝트에서 더욱 두드러지는 것으로 보입니다. 저자는 이러한 현상이 성공에 대한 두려움이나 장기 목표를 달성한 후의 공허감 때문일 수 있다고 제안합니다. 이 주제에 대한 다른 사람들의 경험과 생각도 나누어 보기를 권장합니다.

Orange Meets는 Cloudflare의 기술을 활용하여 개발된 비디오 통화 애플리케이션으로, 종단 간 암호화(End-to-End Encryption, E2EE)를 통해 개인 정보 보호에 중점을 두고 있습니다. 이 애플리케이션의 주요 특징은 다음과 같습니다.

전통적인 비디오 회의는 피어 투 피어 연결로 시작되지만, 참가자가 많아질수록 확장성에 어려움이 있습니다. 반면, Orange Meets는 선택적 포워딩 유닛(Selective Forwarding Units, SFUs)을 사용하여 사용자 간의 미디어 스트림을 효율적으로 라우팅하여 대역폭 사용을 줄입니다.

Orange Meets는 E2EE를 구현하여 통화에 참여하는 사람만이 내용을 보고 들을 수 있도록 합니다. 비디오 통화의 실시간 특성 때문에 이 과정은 도전적이었습니다. 메시징 레이어 보안(Messaging Layer Security, MLS)을 사용하여 E2EE를 설정하며, 이는 안전한 그룹 통신을 가능하게 하는 표준화된 프로토콜입니다. 이전의 복잡한 방법에 비해 높은 수준의 보안을 달성하는 과정을 간소화합니다.

이 애플리케이션은 사용자(통화 참가자), 통화 조정을 관리하는 Orange Meets 서버, 미디어 전송을 처리하는 Cloudflare SFU로 구성됩니다. 비디오 프레임은 전송되기 전에 암호화되며, 브라우저는 이를 일반 스트림으로 처리합니다. 기존 비디오 통신에 사용되는 코덱과의 호환성을 보장하기 위해 조정이 이루어졌습니다.

새로운 사용자는 "지정된 커미터" 알고리즘을 통해 통화에 참여할 수 있으며, 이는 보안을 유지하면서 참가자를 간편하게 추가할 수 있도록 돕습니다. 통화 중에 표시되는 고유한 안전 번호는 암호화 키에 대한 무단 변경이 없었음을 확인하는 데 도움을 주어 악의적인 공격을 방지합니다.

팀은 애플리케이션에 사용되는 자바스크립트 코드의 무결성을 보장하는 등 잠재적인 취약점을 해결하기 위한 개선 사항을 검토하고 있습니다. Orange Meets는 E2EE를 통해 강력하고 안전한 비디오 회의 플랫폼을 제공하며, 간단함과 사용자 개인 정보 보호에 중점을 두고 효율적으로 구축되었습니다. 사용자는 GitHub에서 제공되는 오픈 소스 코드를 통해 애플리케이션을 시도하거나 자신의 인스턴스를 배포할 수 있습니다.

수학자 팀이 네 개의 면 중 하나에만 안정적으로 놓일 수 있는 새로운 형태의 사면체를 만들어냈습니다. 이 사면체는 "모노스테이블 사면체"로 알려져 있으며, 균일한 무게 분포로는 불가능하다고 여겨졌던 형태입니다. 그러나 연구자들은 불균형한 무게 분포를 통해 이 효과를 실현할 수 있음을 발견했습니다.

이 아이디어는 1966년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 수학자 존 콘웨이와 리처드 가이가 이 질문을 처음 제기했습니다. 이후 몇 년간 큰 진전이 없었으나, 가보르 도모코스와 그의 팀은 2023년에 사면체의 물리적 모델을 성공적으로 설계하고 제작했습니다. 이 사면체는 가벼운 탄소 섬유와 밀도가 높은 텅스텐 카바이드로 만들어졌으며, 정밀한 사양에 맞춰 설계되어 매번 안정적인 면으로 뒤집히도록 제작되었습니다.

이 연구는 수학에서 실험의 중요성을 강조하며, 자가 복원 우주선 설계와 같은 잠재적인 응용 가능성을 보여줍니다. 팀의 작업은 수십 년 된 문제를 해결했을 뿐만 아니라 다면체의 특성에 대한 새로운 질문도 열어주었습니다.

세계은행은 팬데믹에 대응하기 위한 자금을 민간 투자자들이 지원할 수 있도록 하는 팬데믹 채권이라는 금융 도구를 만들었습니다. 투자자들은 세계은행 계좌에 돈을 넣고 이자를 받지만, 팬데믹이 발생하면 원금을 잃을 위험이 있습니다. 팬데믹이 발생하지 않으면 원금과 이자를 돌려받습니다. 이 시스템은 정부의 자금 배정을 기다리지 않고 신속하게 자금을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 개념은 1990년대에 등장한 보험 연계 증권(ILS)과 관련이 있습니다. 이는 보험사들이 재난으로 인한 위험을 관리하는 데 도움을 주기 위해 개발되었습니다. 독일에서 열린 한 회의에서 저자는 ILS 투자자들이 높은 수익을 기대하며 위험을 추측한다는 사실을 알게 되었습니다. 전통적인 보험이 실제 손실에 따라 지급되는 것과 달리, 파라메트릭 보험은 미리 정의된 조건에 따라 지급 여부를 결정합니다.

예를 들어, 팬데믹 채권은 특정 수의 사망자가 발생한 후에만 지급됩니다. 이러한 구조는 투자자들에게 재난의 위험을 감수함으로써 상당한 수익을 올릴 수 있는 기회를 제공하기 때문에 매력적입니다. 전반적으로 ILS 시장은 특정 위험에 초점을 맞추고 있으며, 전통적인 보험 모델보다 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이는 재난 상황에서 재정적 위험을 관리하는 방법으로 각광받고 있습니다.

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푸에르토리코의 아준타스 마을이 오크리지 국립연구소와 협력하여 태양광 마이크로 그리드를 개발하고 있습니다. 이 마이크로 그리드는 섬에서 자주 발생하는 정전 동안 안정적인 전기를 공급하기 위해 설계되었습니다. 한편, 연방 정부는 태양광 에너지 프로젝트에서 3억 6천 5백만 달러를 전환하여 주요 전력망을 개선하기로 결정했습니다.

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2025년 6월 26일에 출시된 Matrix 1.15는 여러 가지 주요 개선 사항을 도입했습니다.

첫째, 차세대 인증 기능이 추가되었습니다. 이번 업데이트는 OpenID Connect(OIDC)를 통한 인증 방식을 도입하여 보안을 강화했습니다. 이는 1억 1천만 사용자들의 보안을 개선하기 위한 Matrix 2.0 준비의 일환입니다.

둘째, 새로운 기능인 방 요약이 추가되어 사용자가 아직 가입하지 않은 방에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 초대를 받거나 방 링크를 사용하는 사용자들의 경험이 향상됩니다.

셋째, 방의 주제에 대해 굵은 글씨와 목록을 사용할 수 있는 기능이 추가되어, 보다 유익하고 사용자 친화적인 정보 제공이 가능해졌습니다.

변경 사항의 주요 내용으로는 방 요약과 인증 메타데이터를 위한 새로운 엔드포인트가 추가되었고, 방 주제에서 리치 텍스트 지원이 포함되었습니다. 또한 공개 방과 초대 기능에 대한 설명이 명확해졌습니다.

Matrix 플랫폼을 유지하는 Matrix.org 재단은 기부에 의존하며 디지털 프라이버시 권리를 옹호하고 있습니다.

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덴마크 정부는 딥페이크에 대응하기 위해 저작권 법을 변경하여 개인의 신원을 보호하는 조치를 취하고 있습니다. 이 새로운 법안은 개인이 자신의 신체, 얼굴 특징, 목소리에 대한 권리를 가질 수 있도록 합니다. 많은 의원들이 지지하는 이 제안은 AI로 생성된 이미지와 비디오에서 타인의 모습을 무단으로 사용하는 것을 방지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

문화부 장관인 야콥 엥겔-슈미트는 기술이 현실적인 가짜를 만들기 쉽게 만들면서 모든 사람이 자신의 외모와 목소리를 어떻게 사용할지에 대한 통제권을 가져야 한다고 강조했습니다. 이 법안이 통과되면 덴마크에서는 개인이 동의를 하지 않은 경우 온라인 플랫폼에서 해당 콘텐츠의 삭제를 요청할 수 있게 됩니다.

새로운 규칙은 패러디나 풍자에는 영향을 미치지 않습니다. 만약 기술 회사들이 이 규정을 준수하지 않을 경우, 상당한 벌금에 처해질 수 있습니다. 덴마크는 다른 유럽 국가들이 유사한 조치를 채택하도록 영감을 주기를 희망하고 있습니다.

물론입니다! 요약해드릴 내용을 제공해 주시면 도와드리겠습니다.

사용자 친화적인 데스크탑 인터페이스를 통해 블로그를 쉽게 만들 수 있습니다. 온라인 블로깅 플랫폼보다 더 빠른 성능을 경험할 수 있습니다. 콘텐츠 작성을 도와주는 로컬 AI 도구를 활용할 수 있으며, OpenAI API 키를 사용해 ChatGPT를 지원합니다. 블로그 변경 사항을 브라우저에서 미리 보고, 준비가 되면 GitHub Pages에 무료로 게시하거나 직접 호스팅할 수 있습니다.

PRSS를 시작해 보세요. 이 소프트웨어는 Linux, Windows, MacOS(인텔 및 애플 실리콘 모두)에서 사용할 수 있습니다. 최신 버전은 2.0.5입니다.

QEMU 프로젝트는 ChatGPT나 Copilot과 같은 AI 코드 생성기를 포함한 기여를 금지하는 정책을 수립했습니다. 이 결정은 AI가 생성한 코드와 관련된 법적 문제와 불분명한 라이센스에 대한 우려에서 비롯되었습니다. 기여자는 자신의 제출물이 개발자 출처 인증서(DCO)를 준수한다는 것을 인증해야 하며, 이는 기여 내용의 저작권과 라이센스를 이해해야 함을 요구합니다. AI가 생성한 콘텐츠의 법적 지위가 명확하지 않기 때문에, 프로젝트는 AI 생성 코드가 포함된 것으로 의심되는 기여를 거부할 것입니다. 다만, 기여자가 AI 생성 결과물의 라이센스 상태를 명확히 증명할 수 있는 경우에는 사례별로 예외를 고려할 수 있습니다. 이 정책은 AI 기술과 법적 해석이 발전함에 따라 수정될 수 있습니다.

2012년에 저는 Jedi를 만들었고, 2020년에는 Python 도구를 개선하기 위해 ZubanLS를 시작했습니다. ZubanLS는 Mypy 설정 파일을 읽을 수 있으며, Mypy 테스트의 95% 이상을 성공적으로 통과합니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요!

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사용자 3mkusiak은 ZarhusBMC 프로젝트를 수정하여 Baseboard Management Controller(BMC)의 UART에 접근하는 방법에 대해 논의하기 시작했습니다. x11ssh 플랫폼에는 디버그 헤더가 없기 때문에, 그들은 점퍼 와이어를 메인보드에 직접 연결할 계획입니다.

3mkusiak은 프로젝트를 돕기 위해 블로그 글과 Gerber 파일 등 여러 자료를 모았습니다. 처음에는 메인보드 케이스를 제거하고 와이어를 납땜하려 했지만, RX 핀을 찾아야 한다는 것을 알게 되었습니다. 여러 가지 문제를 해결한 끝에, 납땜할 수 있는 빈 패드를 찾아냈습니다.

초기 어려움에도 불구하고 3mkusiak은 성공적으로 와이어를 납땜하고 연결 상태를 확인했습니다. 그들은 설정을 테스트해 보았고, 잘 작동한다는 결과를 얻었습니다. 첫날 작업을 긍정적인 결과로 마무리하며, 한 유지 관리자가 그들의 인상적인 성과를 축하했습니다.

MUVERA는 구글 리서치에서 개발한 새로운 검색 알고리즘으로, 다중 벡터 검색의 복잡한 과정을 단순화하여 단일 벡터 검색만큼 빠르게 만들어줍니다.

정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자 쿼리를 기반으로 관련 데이터를 찾기 위해 신경 임베딩 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 일반적으로 데이터 포인트를 단일 벡터(임베딩)로 변환하여 내부 곱 유사성을 이용한 효율적인 검색을 가능하게 합니다. 그러나 다중 벡터 모델은 각 데이터 포인트에 대해 여러 임베딩을 사용하여 정확성을 높이지만, 계산적으로 많은 자원을 소모합니다. 이로 인해 복잡한 유사성 점수 계산 방법이 필요해 검색 속도가 느려지고 어려워집니다.

MUVERA는 이러한 문제를 해결하기 위해 고정 차원 인코딩(Fixed Dimensional Encodings, FDEs)을 생성하여 다중 벡터 데이터를 단일 벡터로 변환합니다. 이 변환을 통해 다중 벡터 유사성을 근사하면서도 더 빠른 단일 벡터 검색 기술을 사용할 수 있게 됩니다.

MUVERA의 과정은 다음과 같습니다. 첫째, 쿼리와 문서를 FDE로 변환하여 중요한 유사성 정보를 캡처합니다. 둘째, FDE는 인덱싱되어 표준 방법으로 비교되어 빠른 검색이 이루어집니다. 셋째, 초기 결과는 원래의 다중 벡터 유사성 측정을 사용하여 정확성을 높입니다.

MUVERA의 장점은 효율적인 검색과 낮은 계산 비용입니다. 다양한 데이터 세트에서 유연하게 사용 가능하며, 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 또한 다중 벡터 유사성을 근사하는 데 있어 검증된 정확성을 보여줍니다.

테스트 결과, MUVERA는 이전 방법들에 비해 더 높은 재현율과 현저히 줄어든 지연 시간을 기록했습니다. 후보 수를 줄이면서도 품질을 유지하는 데 성공했으며, 데이터를 효과적으로 압축하여 효율성을 높일 수 있습니다.

전반적으로 MUVERA는 검색 엔진과 추천 시스템과 같은 애플리케이션에서 다중 벡터 검색을 보다 실용적으로 만드는 중요한 발전을 나타냅니다. 추가 탐색을 위해 GitHub에서 오픈 소스 구현이 제공됩니다.

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Xor는 그래픽 프로그래머로, 예술과 코딩을 결합하여 280자 이내에 들어가는 간결한 셰이더 프로그램을 만듭니다. 그는 기능을 유지하면서 코드의 크기를 최적화하는 '코드 골프'라는 도전 과제를 즐깁니다. 그의 작업에는 게임을 위한 실시간 비디오 효과와 애니메이션 배경이 포함됩니다.

Xor는 Twigl.app이라는 온라인 도구를 사용하여 이러한 미니 셰이더를 만들고 공유합니다. 그의 동기는 호기심, 학습의 즐거움, 문제 해결의 도전, 그리고 창의적인 커뮤니티와의 연결에서 비롯됩니다. 그는 셰이더가 GPU에서 실행되는 프로그램이며, 특히 픽셀 색상을 제어하는 프래그먼트 셰이더에 초점을 맞추고 있다고 설명합니다.

그의 과정은 아이디어에서 시작하여 간결한 형태로 코딩하는 것으로 이어집니다. 그는 변수 이름을 최소화하고 복잡한 문장을 피하는 등 코드 크기를 줄이기 위한 다양한 기법을 사용합니다. Xor는 게임 개발에 대한 관심으로 시작된 셰이더 프로그래밍 여정을 공유하며, 커뮤니티 피드백과 ShaderToy와 같은 온라인 플랫폼을 통해 발전해 왔습니다.

그는 다른 사람들도 그래픽 프로그래밍을 탐구해 보기를 권장하며, 학습을 위한 자료를 제공합니다. 그의 셰이더는 소셜 미디어와 개인 웹사이트에서 찾아볼 수 있습니다.

PNG 이미지 포맷이 2025년 6월 24일 새로운 규격으로 부활합니다. 20년 이상 정체 상태였던 PNG는 이번 업데이트를 통해 현대 기술에서 경쟁력을 유지할 수 있게 되었습니다. 이 업데이트는 미국 의회 도서관과 같은 주요 기관에서 권장하고 있어 그 중요성이 더욱 강조됩니다.

이번 업데이트의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, HDR 지원이 추가되었습니다. 이제 PNG는 고동적 범위 이미지에 대한 적절한 지원을 제공하며, 추가 데이터는 단 4바이트만 필요합니다. 둘째, 애니메이션 PNG(APNG)에 대한 공식 인정을 받았습니다. Mozilla의 제안 이후 애니메이션 PNG는 이제 널리 지원됩니다. 셋째, Exif 데이터 지원이 추가되어 이미지에 대한 추가 정보, 예를 들어 저작권 및 GPS 데이터 등을 포함할 수 있게 되었습니다. 마지막으로, 이전 규격에 대한 수정 및 명확화도 이루어졌습니다.

이번 PNG 규격의 업데이트는 기술 발전과 Adobe, Apple, Google과 같은 주요 기업들의 관심에 의해 추진되었습니다. Chrome과 Photoshop을 포함한 많은 인기 프로그램들이 이미 새로운 PNG 포맷을 지원하고 있습니다.

앞으로는 압축을 개선하고 HDR과 표준 동적 범위 이미지 간의 상호 운용성을 향상시키기 위한 추가 업데이트가 계획되어 있습니다. 이번 업데이트를 가능하게 한 PNG 작업 그룹의 노력에 감사의 뜻을 전합니다.

이 글에서는 Llamafile과 LangChain을 사용하여 JSON과 같은 구조화된 출력을 활성화하는 방법을 설명합니다.

Llamafile은 llama.cpp와 Cosmopolitan Libc를 기반으로 만들어진 실행 가능한 로컬 언어 모델(LLM)입니다. 사용자는 설정 후 웹 브라우저를 통해 http://localhost:8080에서 접근할 수 있습니다.

Llamafile은 LangChain의 내장 방법과 달리 구조화된 출력을 기본적으로 지원하지 않습니다. 구조화된 출력을 생성하기 위해서는 Pydantic의 BaseModel을 사용하여 예상되는 JSON 구조를 정의하는 클래스를 만들 수 있습니다.

구현 단계로는 먼저 Answer 클래스를 정의하여 구조화된 출력을 나타냅니다. 이 클래스에는 주요 답변, 신뢰도, 관련 주제, 후속 질문과 같은 속성이 포함됩니다. 그런 다음 LangChain의 JsonOutputParser와 PromptTemplate을 사용하여 출력을 올바르게 형식화합니다. 마지막으로 프롬프트, LLM, 파서를 연결하여 사용자 질문을 처리하고 구조화된 JSON 응답을 생성합니다.

최종 출력은 사용자 친화적인 형식으로 인쇄할 수 있으며, 답변, 신뢰도, 관련 주제, 후속 질문이 포함됩니다. 처리 중 오류가 발생하더라도 시스템은 파서 없이 원시 출력을 제공하려고 시도할 수 있습니다.

이 가이드는 로컬 환경에서 Llamafile을 사용하여 구조화된 출력을 생성하는 명확한 방법을 제공합니다.

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OpenAI를 이용해 전사 작업을 할 때 시간과 비용을 절약하려면 오디오 속도를 높여 제출하는 방법이 있습니다. ffmpeg와 같은 도구를 사용하면 오디오를 2배 또는 3배 속도로 재생할 수 있어, 전사 소요 시간을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 40분짜리 오디오 파일을 2배 속도로 재생하면 약 20분으로 단축되고, 3배 속도로는 약 13분이 되어 비용이 크게 줄어듭니다.

이 과정은 먼저 yt-dlp를 사용해 비디오에서 오디오를 추출한 후, ffmpeg로 속도를 높이고 마지막으로 OpenAI의 전사 API에 전송하는 방식으로 진행됩니다. 이 방법은 대기 시간을 단축시킬 뿐만 아니라 전사 품질도 잘 유지됩니다.

저자는 Andrej Karpathy의 강연을 요약하려고 하다가 이 요령을 발견했다고 전합니다. 처음에는 몇 가지 어려움이 있었지만, 결국 오디오 속도를 높이는 것이 정확성을 크게 해치지 않으면서 전사 비용을 최적화하는 간단한 방법이라는 것을 알게 되었습니다.

결론적으로, 오디오 속도를 2배 또는 3배로 높이면 OpenAI의 도구를 사용할 때 전사 비용에서 상당한 절감 효과를 볼 수 있습니다. 그러나 속도를 4배로 높이면 품질이 떨어질 수 있습니다.

아이로(Iroh)는 장치의 공개 키를 사용하여 연결을 돕는 도구입니다. 이 도구는 가장 빠른 연결을 찾아 유지하며, 먼저 직접 연결을 시도하고 실패할 경우 공개 중계 서버를 사용합니다. 아이로는 QUIC 기술을 기반으로 하여 안전하고 효율적인 데이터 전송을 제공합니다.

아이로의 주요 기능으로는 직접 연결을 시도하는 '홀 펀칭'이 있습니다. 또한 QUIC 연결을 통해 안전하고 효율적인 통신을 제공하며, 동시 스트림과 같은 기능을 지원합니다. 사용자는 미리 만들어진 프로토콜을 이용할 수 있는데, 예를 들어 대량의 데이터를 전송하는 'iroh-blobs', 확장 가능한 네트워크를 만드는 'iroh-gossip', 키-값 저장소를 위한 'iroh-docs', 그리고 곧 출시될 'iroh-willow' 프로토콜이 있습니다.

아이로를 시작하는 가장 쉬운 방법은 Rust를 사용하는 것입니다. Rust를 설치하고 샘플 코드를 따라 노드를 연결하고 데이터를 전송할 수 있습니다. 다른 프로그래밍 언어를 사용할 경우, iroh-ffi 저장소에서 바인딩을 확인할 수 있습니다.

프로젝트 구조는 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 핵심 라이브러리, 중계 서버 코드, 공통 데이터 유형 등이 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 Apache License 2.0 또는 MIT License에 따라 라이센스가 부여됩니다.

아이로에 대한 더 많은 정보는 문서, 예제 및 실험을 통해 확인할 수 있습니다.

세일즈포스의 CEO 마크 베니오프는 인공지능(AI)이 회사의 업무 중 30%에서 50%를 처리하고 있다고 발표했습니다. 이는 인력 구조의 변화를 의미합니다. 다른 기업들이 AI 투자에 속도를 늦추고 있는 반면, 세일즈포스는 AI 활용을 확대하고 있으며, 동시에 1,000명의 직원을 감원하고 있습니다. 그러나 이 회사는 AI 제품을 홍보하기 위해 또 다른 1,000명을 채용할 계획입니다. 이는 AI로 일부 일자리를 대체하면서도 AI 솔루션 판매에 집중하는 새로운 역할을 창출하는 모순된 상황을 보여줍니다.

이러한 경향은 세일즈포스에만 국한되지 않습니다. 아마존과 마이크로소프트와 같은 다른 기술 대기업들도 AI 기술을 도입하면서 인력을 줄이고 있습니다. 2025년에는 63,000명 이상의 기술 근로자가 해고된 것으로 보고되며, 이는 종종 AI가 그들의 역할을 대체했기 때문입니다. 기업들이 AI를 수용함에 따라, 해고는 이러한 기술적 변화의 결과일 수 있다는 메시지가 분명해 보입니다.

Howdy는 얼굴 인식을 통해 리눅스 시스템에 로그인할 수 있게 해주는 소프트웨어로, Windows Hello™와 유사한 기능을 제공합니다. PAM(Pluggable Authentication Module) 시스템과 함께 작동하므로, 로그인, 화면 잠금 해제, 일반적으로 비밀번호가 필요한 명령 실행에 사용할 수 있습니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 지원되는 배포판으로는 Debian/Ubuntu, Arch Linux, Fedora, openSUSE가 있습니다. Debian/Ubuntu에서는 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하여 저장소를 추가하고 설치할 수 있습니다. 먼저 sudo add-apt-repository ppa:boltgolt/howdy를 입력한 후, sudo apt update와 sudo apt install howdy를 차례로 실행합니다. Fedora의 경우 COPR 저장소에서 설치할 수 있으며, sudo dnf copr enable principis/howdy와 sudo dnf --refresh install howdy 명령어를 사용합니다. 문제가 발생할 경우, 베타 저장소를 사용하는 추가 단계를 따라야 합니다. Arch Linux에서는 AUR에서 설치하고, ArchWiki를 참조하여 설정합니다. openSUSE는 openSUSE 위키에서 설치 방법을 확인하면 됩니다.

설치 후에는 sudo howdy add 명령어를 실행하여 얼굴 모델을 생성할 수 있습니다. 얼굴 인식이 제대로 작동하는지 확인하려면 sudo -i를 사용해 테스트해보세요. 설정을 변경하려면 sudo howdy config를 입력하여 nano 편집기를 통해 수정할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스를 통해 얼굴 모델을 관리할 수 있으며, 주요 명령어는 다음과 같습니다. add는 새로운 얼굴 모델을 추가하고, clear는 모든 모델을 삭제합니다. config는 설정을 열고, list는 저장된 모델을 보여줍니다. test는 카메라와 인식 기능을 점검합니다.

기여와 지원 방법으로는 저장소에 별표를 주거나 문제를 보고하거나 코드 기여를 할 수 있습니다. 문제 해결을 위해서는 콘솔 로그에서 오류를 확인하거나 auth.log 파일에서 인증 문제를 찾아보세요.

보안 관련 주의사항으로, Howdy는 비밀번호만큼 안전하지 않습니다. 당신과 닮은 사람이나 사진으로 속일 수 있기 때문입니다. 따라서 Howdy는 편리함을 위해 사용하는 것이 좋으며, 유일한 인증 방법으로 사용하지 않는 것이 권장됩니다.

데이터 무결성은 매우 중요하며, 데이터가 수집부터 삭제에 이르기까지 정확하고 변경되지 않도록 유지하는 것을 의미합니다. 무결성 침해는 고의적으로 발생할 수 있으며, 예를 들어 은행 기록을 조작하는 경우가 있습니다. 또한 실수로 인한 데이터 오류와 같은 비의도적인 경우도 있습니다.

많은 시스템은 안전한 상태로 재부팅하거나 실행 취소 기능을 사용하는 등 무결성을 보장하기 위한 조치를 내장하고 있습니다. 개인 데이터가 노출되는 것은 프라이버시 침해인 것처럼, 데이터의 정확성을 보장하지 못하는 것은 무결성 침해에 해당합니다.

AI 시스템에 대한 의존도가 높아짐에 따라 무결성의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. AI에 대한 많은 공격은 데이터나 입력을 조작하는 방식으로 이루어지며, 이는 시스템의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.

웹 3.0을 포함한 기술의 미래는 신뢰할 수 있는 데이터에 달려 있습니다. 자율주행차와 스마트 그리드와 같은 혁신이 효과적으로 작동하기 위해서는 데이터 무결성이 우선시되어야 합니다.

이 글에서는 시스템의 무결성을 설명하기 위해 "무결한(integrous)"이라는 용어를 사용할 것을 제안하며, 데이터 및 계산 무결성과 관련된 문제를 해결하기 위한 연구가 필요하다고 강조합니다. 이러한 문제에는 테스트, 신뢰할 수 있는 시스템 구축, 침해로부터의 복구 등이 포함됩니다.

결국 우리는 무결한 시스템을 만드는 데 집중하고 이 개념을 우리의 논의에서 일반적인 부분으로 만들어야 합니다.

마이클 라이(Michael Lai)는 꽃잎으로 종이를 접는 독특한 예술인 '하나카미(hanakami)'에 대해 이야기합니다. 하나카미는 일본어로 '꽃'과 '종이'를 합친 용어입니다. 그는 종이접기를 위해 적합한 꽃잎을 선택하는 것이 중요하다고 강조합니다. 꽃잎의 크기, 두께, 질감과 같은 물리적 특성이 접는 과정에 큰 영향을 미치기 때문입니다.

먼저, 꽃잎을 선택할 때는 크고 평평하며 얇은 것을 고르는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 접기가 더 쉬워집니다. 꽃의 개화 시기, 모양, 색상, 질감도 고려해야 합니다.

접기를 위해 꽃잎을 준비할 때는 먼저 물기를 제거하고 약간의 유연성을 유지하기 위해 말리고 눌러야 합니다. 이 과정에서는 흡수성이 좋은 종이를 사용하고, 꽃잎을 평평하게 만들기 위해 무게를 가합니다.

말린 꽃잎은 접기 위해 정사각형으로 잘라야 합니다. 큰 조각으로 자르고 두꺼운 맥이 있는 부분은 피하는 것이 좋습니다. 두꺼운 부분은 접기를 복잡하게 만들 수 있습니다.

접기 전에 꽃잎의 유연성을 테스트하는 것이 중요합니다. 너무 마른 경우에는 약간의 물을 사용해 부드럽게 만들 수 있습니다. 이는 전통 종이접기에서 사용하는 젖은 접기 기법과 유사합니다.

꽃잎을 접기 전에 일반 종이로 연습하는 것이 좋습니다. 꽃잎은 다루기 어려울 수 있으므로 인내심이 필요합니다.

완성된 모델은 수지를 사용해 보존할 수 있지만, 시간이 지나면 자연적으로 분해됩니다. 꽃잎으로 작업하는 것은 예술과 자연을 연결하는 독특한 경험을 제공합니다. 이는 마음을 가다듬고 사용한 재료에 대한 깊은 감사를 느끼게 합니다.

라이(Lai)는 독자들에게 하나카미를 탐구하고 창의적인 과정을 즐기라고 권장합니다. 최종 결과에 관계없이 그 과정 자체가 중요하다고 말합니다.

저자는 최근 Nanoleaf Pegboard Desk Dock을 구입했는데, 이 장치는 Windows와 macOS만 지원합니다. 그래서 리눅스 드라이버를 만들기로 했습니다. Windows 가상 머신을 설정하고 기존 드라이버를 역설계한 후, Nanoleaf로부터 장치의 프로토콜에 대한 유용한 문서를 받았습니다.

드라이버를 작성하기 위해 저자는 lsusb 명령어를 사용해 USB 장치에 대해 배우고 Pegboard Desk Dock을 시스템에서 확인했습니다. 이 장치는 일반 USB 드라이버에 의해 인식되었지만, RGB 기능을 제어하기 위해서는 특정 드라이버가 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 커널이 이를 처리하는 방법을 모르기 때문입니다.

저자는 Rust 프로그래밍 언어와 rusb 라이브러리를 사용해 사용자 공간 드라이버를 만들기로 결정했습니다. 이렇게 하면 커널 드라이버를 작성하는 복잡성을 피할 수 있습니다. 또한, 비루트 사용자도 장치에 접근할 수 있도록 udev 규칙을 설정하고 Pegboard와 통신하기 위한 드라이버 코딩을 시작했습니다.

테스트를 통해 장치에 색상을 변경하는 명령을 성공적으로 보냈지만, 장치가 보내는 인터럽트와 관련된 문제에 직면했습니다. 이를 해결하기 위해 간단한 폴링 메커니즘을 구현했습니다.

저자는 장치의 몇 가지 특이점도 발견했습니다. 예를 들어, 장치가 리셋되지 않도록 하려면 지속적인 명령 스트림이 필요하고, 색상 형식과 관련된 문제도 있었습니다. 전반적으로 기본 장치 드라이버를 작성하는 것은 관리 가능하다고 느꼈고, 개념 증명을 더 다듬어 다른 리눅스 사용자들과 공유할 계획입니다.

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이 기사는 Omniglot이라는 새로운 프레임워크에 대해 다루고 있습니다. 이 프레임워크는 Rust와 같은 시스템 프로그래밍 언어와 다른 언어로 작성된 외부 라이브러리 간의 안전한 상호작용을 가능하게 합니다. 최근 몇 년 동안 시스템 프로그래밍은 크게 발전했으며, Rust와 같은 언어는 메모리 안전성과 관련된 버그, 예를 들어 사용 후 해제(use-after-free)나 데이터 경합(data races)을 줄이는 데 도움을 주었습니다.

하지만 많은 기존 소프트웨어 라이브러리는 여전히 안전성이 낮은 언어로 작성되어 있어, 새로운 시스템이 이러한 라이브러리와 상호작용할 때 어려움이 발생합니다. 이러한 상호작용은 외부 라이브러리에 취약점이 있을 수 있기 때문에 안전 문제를 다시 불러올 수 있습니다. Omniglot은 신뢰할 수 없는 외부 코드와 상호작용할 때 메모리와 타입 안전성을 보장함으로써 이 문제를 해결하고자 합니다.

Omniglot은 런타임 체크와 수정된 함수 바인딩을 사용하여 외부 코드가 Rust의 안전 불변 조건을 준수하는지를 검증합니다. 예를 들어, 외부 함수의 정확한 시그니처를 직접 사용하는 대신, Omniglot은 모든 값을 허용하는 더 관대한 타입을 사용하여 정의되지 않은 동작의 위험을 줄입니다. 만약 외부 코드가 유효하지 않은 값을 반환하면, Omniglot은 시스템이 충돌하는 대신 오류를 발생시킵니다.

이 기사는 Omniglot 프레임워크가 Rust와 외부 라이브러리를 안전하게 연결하면서 강력한 안전 보장을 유지하고, 레거시 시스템의 점진적인 이전을 가능하게 하는 방법으로 제시되고 있습니다. 저자들은 곧 Omniglot의 연구 프로토타입을 공개할 계획입니다.

2025년 5월 중순, 클라우드플레어는 7.3 테라비트 per 초(Tbps)에 달하는 역대 최대 규모의 DDoS 공격을 성공적으로 차단했습니다. 이 공격은 클라우드플레어의 매직 트랜짓 서비스를 이용하는 고객을 겨냥했습니다. 이는 이전 DDoS 위협 보고서에서 기록된 6.5 Tbps를 초과하는 수치입니다.

이번 공격의 주요 내용은 다음과 같습니다. 공격은 단 45초 만에 37.4 테라바이트의 데이터를 전송했으며, 이는 수천 편의 HD 영화를 끊임없이 스트리밍하는 것과 같습니다. 공격의 대부분은 UDP 플러드 방식으로 이루어졌고, 일부는 다양한 반사 공격에서 발생했습니다. 공격은 브라질과 베트남을 포함한 161개국의 122,000개 이상의 고유 IP 주소에서 발생했습니다.

클라우드플레어의 DDoS 방어 시스템은 고급 기술을 사용하여 자율적으로 공격을 탐지하고 완화했습니다. 이로 인해 정상적인 트래픽에는 아무런 영향을 미치지 않았습니다. 그들의 접근 방식은 실시간 패킷 분석과 전 세계 데이터 센터 간의 협력을 포함하여, 인적 개입 없이 공격을 차단하는 데 도움을 주었습니다. 이번 사건은 클라우드플레어가 인터넷 보안을 강화하기 위해 강력한 DDoS 보호를 제공하겠다는 의지를 보여줍니다.

폴 상글-페리에르, 큐빅의 공동 창립자는 초기 피드백을 바탕으로 AI 코드 리뷰 에이전트의 개선 사항에 대해 논의했습니다. 이 에이전트는 풀 리퀘스트(PR)를 검토하도록 설계되었지만, 종종 가치가 낮은 코멘트와 잘못된 긍정 반응을 제공하여 개발자들을 불만스럽게 했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 팀은 세 가지 주요 전략을 통해 접근 방식을 수정했습니다. 첫째, AI는 피드백을 제공하기 전에 자신의 판단 근거를 설명해야 했습니다. 이를 통해 의사 결정 과정이 더 명확해지고 논리적 오류를 식별하는 데 도움이 되었습니다. 둘째, 원래 에이전트는 많은 도구를 사용하여 혼란을 초래했습니다. 필수 도구로 간소화함으로써 AI는 실제 문제에 더 집중할 수 있게 되어 정확도가 향상되었습니다. 셋째, 많은 규칙을 가진 단일 에이전트 대신 특정 작업에 집중하는 작은 에이전트들을 개발했습니다. 예를 들어, 보안 점검이나 중복 탐지와 같은 작업에 특화된 에이전트들이 만들어졌습니다. 이러한 전문화는 정확성과 효율성을 높였습니다.

이러한 변화로 인해 잘못된 긍정 반응이 51% 감소하고, PR당 코멘트 수가 절반으로 줄어들며, 전체 리뷰 과정이 더 빠르고 효과적으로 개선되었습니다. 주요 교훈으로는 AI의 판단 근거의 명확성, 도구 세트의 간소화, 특정 작업에 대한 에이전트의 전문화가 중요하다는 점이 강조되었습니다.

폴 길스터는 "인터스텔라 비행: 관점과 인내"라는 글에서 존 콜트레인의 재즈 앨범 "선쉽"에서 영감을 받아 우주 여행의 개념에 대해 성찰합니다. 그는 최근 태양에 근접한 파커 태양 탐사선과 우주 여행의 아이디어를 연결합니다. 이 탐사선은 시속 191.2킬로미터라는 기록적인 속도를 달성했지만, 그 속도로도 가장 가까운 별인 프로시마 센타우리까지 도달하는 데는 약 6,600년이 걸립니다.

길스터는 보이저 1호와 뉴 호라이즌스 등 다양한 우주선의 속도를 언급하며, 현재 기술의 느린 속도가 우주의 방대한 거리와 비교할 때 얼마나 미비한지를 강조합니다. 그는 보이저 1호가 곧 태양에서 한 빛의 날 거리까지 도달할 것이라고 말하면서도, 다른 별계로 여행하기 위해서는 시간과 거리의 개념을 다시 생각해야 한다고 지적합니다.

이 글은 인터스텔라 여행을 위한 혁신적인 해결책의 필요성을 강조합니다. 예를 들어, 빔 에너지 기술은 다른 별로의 여행 시간을 단축할 수 있는 가능성을 제시합니다. 그러나 현재 인류의 능력으로는 인터스텔라 여행을 실현하기 위해서는 상당한 발전이 필요하다고 언급합니다.

전반적으로 이 글은 우주 탐사의 미래 가능성에 대한 꿈을 가지도록 독려하며, 인류가 별로 나아가기 위해 필요한 역사적 성취와 장기적인 비전을 연결짓고 있습니다.

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저자는 "Formula to LaTeX"라는 무료 크롬 확장 프로그램을 만들었습니다. 이 도구는 사용자가 이미지나 스크린샷에서 수식을 쉽게 LaTeX 코드로 변환할 수 있도록 도와줍니다. 회원가입이 필요 없으며, 사용자는 이미지를 붙여넣거나 드래그 앤 드롭하기만 하면 즉시 LaTeX 코드를 받을 수 있습니다. 이 코드는 한 번의 클릭으로 복사할 수 있습니다. 특히 수학, 물리학, 화학 수식에 유용하여 과제, 논문, 발표 작업을 더 쉽게 할 수 있게 해줍니다. 저자는 이 확장 프로그램을 개선하기 위해 피드백을 요청하고 있습니다.

새로운 파이썬 패키지 관리자 uv는 기존의 pip에 비해 성능이 크게 향상되었습니다. 패키지 설치 속도가 10배에서 100배, 가상 환경 생성 속도가 80배 빠릅니다. Rust로 개발된 uv는 Ruff의 제작자들이 만든 것으로, pip, poetry, pyenv와 같은 여러 도구를 하나의 효율적인 솔루션으로 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다.

uv의 주요 특징은 빠른 성능입니다. 설치와 환경 설정이 신속하게 이루어지며, 여러 도구의 기능을 하나의 바이너리로 통합하여 파이썬 의존성이 없습니다. 설치는 curl이나 Homebrew를 통해 간단하게 할 수 있으며, 검증 명령도 쉽습니다.

핵심 명령어로는 uv python install을 통해 파이썬 버전을 직접 관리할 수 있고, uv init으로 새로운 프로젝트를 쉽게 생성하며, uv add로 의존성을 관리할 수 있습니다. 또한, uv run 명령어를 사용하면 수동으로 환경을 활성화하지 않고도 스크립트를 실행할 수 있습니다.

pip에서 uv로의 전환은 간단합니다. 파이썬 버전 설치, 가상 환경 생성, 의존성 추가를 위한 명확한 명령어가 제공됩니다. 프로젝트 구조를 명확히 유지하고, 라이브러리와 애플리케이션에 대한 버전 전략을 사용하는 것이 좋습니다. 또한, GitHub Actions를 활용하여 여러 파이썬 버전에서 테스트하는 CI/CD를 구현할 수 있습니다.

uv는 현재 인기를 얻고 있으며, GitHub에서 55,000개 이상의 별을 받았고 PyCharm의 지원도 받고 있습니다. 재현성을 위한 범용 잠금 파일을 제공하며, 모든 작업에서 높은 성능을 유지합니다.

더 빠르고 간단하며 현대적인 파이썬 패키지 관리 방식을 원한다면 uv로 전환하는 것을 고려해보세요. 새로운 프로젝트와 CI/CD 파이프라인에 적합하며, 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

에티오피아 출신의 독학 프로그래머인 베레켓 엥기다는 사용자 관리를 간소화하는 오픈 소스 인증 도구인 베터 오스를 창립했습니다. 그의 스타트업은 최근 Y 컴비네이터와 피크 XV와 같은 저명한 투자자로부터 500만 달러의 초기 자금을 확보했습니다.

엥기다는 18세에 프로그래밍을 시작했으며, 기존의 인증 도구들이 기업에 비해 제한적이고 비용이 많이 든다는 점을 깨달았습니다. 이러한 한계에 실망한 그는 개발자들이 자신의 데이터베이스 내에서 직접 사용자 인증을 관리할 수 있도록 하는 베터 오스를 만들었습니다. 이를 통해 데이터의 보안성과 맞춤화를 유지할 수 있습니다.

엥기다는 단 6개월 만에 베터 오스의 첫 번째 버전을 개발했으며, 이 도구는 주간 다운로드 수가 15만 건을 넘는 등 큰 인기를 얻고 있습니다. 특히 유연한 인증 솔루션이 필요한 초기 단계의 AI 스타트업들에게 매력적입니다.

현재 무료로 제공되는 베터 오스는 오픈 소스 기반을 유지하면서 유료 기업 버전을 도입할 계획입니다. 엥기다는 제품을 지원하기 위해 팀을 확장하고, 대부분의 코드를 직접 작성할 예정입니다. 그의 작업은 기술 분야에서 에티오피아 창업자들에게 중요한 성과를 나타내며, 다른 이들에게도 야심찬 프로젝트를 추구하도록 영감을 주고 있습니다.

2025년 6월 26일, 블랙 포레스트 랩스는 FLUX.1 Kontext [dev]의 출시를 발표했습니다. 이 모델은 120억 개의 매개변수를 가진 고급 이미지 편집 모델의 오픈 웨이트 버전입니다. 이전의 독점 도구들과는 달리, 이 모델은 소비자 하드웨어에서 실행할 수 있으며, FLUX.1 비상업적 라이센스에 따라 연구 및 비상업적 용도로 무료로 제공됩니다.

FLUX.1 Kontext [dev]의 주요 특징은 이미지 편집 작업에 중점을 두고 있으며, 캐릭터를 잘 보존하고 지역 및 전역 편집 모두에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 또한, 인기 있는 추론 프레임워크와 호환되며, 파트너들이 제공하는 즉시 사용할 수 있는 API를 지원합니다. 이 모델은 NVIDIA의 새로운 블랙웰 아키텍처에 최적화되어 있어 속도를 개선하고 메모리 사용량을 줄입니다.

블랙 포레스트 랩스는 기업들이 모델의 상업적 라이센스를 쉽게 구매할 수 있도록 셀프 서비스 라이센스 포털도 도입했습니다. 또한 비상업적 라이센스의 업데이트를 통해 사용 조건을 명확히 하고, 불법 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 콘텐츠 필터의 필요성을 강조했습니다.

모델 가중치와 리소스는 허깅 페이스와 깃허브에서 확인할 수 있으며, 셀프 서비스 포털과 헬프 데스크에 접근할 수 있는 링크도 제공됩니다. 블랙 포레스트 랩스는 다양한 직무에 대한 채용도 진행하고 있습니다.

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이 글은 소프트웨어가 예술과 기술로서의 기초에 대해 다루고 있습니다. 역사적인 문서인 마그나 카르타와 같이, 특정 소프트웨어 프로젝트들이 현대 기술의 기초를 마련했다고 강조합니다. 이러한 기초적인 소프트웨어 작업의 주요 예로는 GCC, PostScript, 리눅스, 월드 와이드 웹 브라우저, 자바스크립트, SQLite, Git, WebKit, 비트토렌트, 비트코인이 있습니다.

저자는 이러한 프로젝트의 원본 버전을 연구하는 것의 가치를 강조합니다. 이들 원본은 대개 10,000줄 이하의 코드로 구성되어 있어 더 간단하고 이해하기 쉽습니다. 이러한 단순함은 창작자들의 사고 과정과 그들이 해결하고자 했던 문제들을 이해하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 리눅스의 초기 코드를 살펴보면 프로세스 실행과 같은 복잡한 개념을 명확히 이해할 수 있습니다. 전반적으로 이 글은 이러한 초기 소프트웨어 구현을 탐구하여 그들의 영향과 발전 과정을 깊이 이해할 것을 권장합니다.

밀로슬라프 호머는 최근 국제형사재판소(ICC) 직원의 메일박스가 미국 제재로 인해 마이크로소프트에 의해 차단된 사건을 언급하며 마이크로소프트 제품에 대한 과도한 의존이 가져올 위험에 대해 논의합니다. 그는 마이크로소프트 서비스를 의존하는 조직들이 고려해야 할 중요한 질문들을 제기합니다. 예를 들어, 이러한 서비스에서 차단될 가능성과 그로 인한 비용이 어떻게 될지를 생각해야 한다고 강조합니다.

사건의 요약으로는, 마이크로소프트가 제재를 받은 ICC 관계자의 계정을 비활성화했다는 보도가 있습니다. 이는 미국 제재에 대한 마이크로소프트의 준수 여부와 마이크로소프트 제품을 사용하는 조직들에 미치는 영향에 대한 우려를 불러일으킵니다.

많은 기업들이 이메일, 문서 관리, 커뮤니케이션 도구 등 중요한 운영에 마이크로소프트를 사용하고 있습니다. 이러한 서비스에 대한 접근이 차단될 경우, 비즈니스 기능에 심각한 지장을 초래할 수 있습니다.

서비스 중단은 매우 비용이 많이 들 수 있으며, 다운타임으로 인해 기업들이 수백만 달러의 손실을 입을 수 있다는 추정이 있습니다. 예를 들어, 최근 한 포춘 500 기업이 겪은 사건은 4,400만 달러의 손실을 초래했습니다. 이는 이러한 중단이 기업에 미치는 재정적 영향을 잘 보여줍니다.

호머는 마이크로소프트 서비스 중단을 방지하기 위해 조직이 얼마나 투자해야 하는지를 계산하려고 합니다. 그는 잠재적 손실을 추정하고 보안 조치의 효과를 평가하는 데 어려움이 있음을 강조합니다.

마이크로소프트 서비스에서 차단될 위험은 낮지만, 그 결과는 심각할 수 있습니다. 따라서 조직들은 마이크로소프트에 대한 의존도를 평가하고 대안이나 예방 조치에 투자하는 것을 고려해야 합니다.

호머는 마이크로소프트와 같은 주요 기술 제공업체에 대한 의존이 가져오는 위험을 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, 조직의 IT 전략에서 합리적인 위험 관리 접근 방식을 취할 것을 권장합니다.

이 글은 개발자들이 개념을 더 깊이 이해하는 데 도움을 주는 간단한 소프트웨어 프로젝트인 장난감 프로그램의 중요성과 즐거움을 강조합니다. 리처드 파인만의 "내가 만들 수 없는 것은 이해하지 못한다"는 말을 인용하며, 저자는 자신의 프로젝트를 만드는 것이 단순히 읽는 것보다 더 많은 것을 배울 수 있다고 주장합니다.

장난감 프로그램의 가치는 소프트웨어 개발에 대한 열정을 다시 불러일으키고, AI와 자동화로 인해 직업이 상품화되는 현상에 맞서 싸울 수 있도록 도와줍니다. 간단한 코드를 사용해 기능을 구현하는 데 집중하고, 80:20 규칙을 따르며 과도한 설계를 피하는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식은 한때 어려웠던 문제에 도전할 수 있게 해줍니다.

장난감 프로그램에 작업하면서 얻는 통찰력은 실제 직무에서의 문제 해결에 유용하게 적용될 수 있습니다. 저자는 다양한 장난감 프로그램 아이디어와 난이도, 예상 소요 시간을 제시합니다. 예를 들어 정규 표현식 엔진, 게임 에뮬레이터, 물리 엔진, 텍스트 편집기, 체스 엔진 등이 있습니다.

저자는 이러한 프로젝트에서 언어 모델에 의존하지 말 것을 권장합니다. 진정한 학습은 스스로 문제를 탐구하고 해결하는 과정에서 이루어지기 때문입니다. 전반적으로 이 글은 개발자들이 간단한 소프트웨어 프로젝트를 만드는 즐거움을 받아들이고, 이를 통해 학습과 창의성을 키우기를 권장합니다.

진경 최, 호르헤 구즈만, 마리오 L. 스몰의 연구 논문은 미국의 동네에서 스타벅스 카페가 지역 창업에 미치는 영향을 조사했습니다. 연구 결과, 커피숍이 없는 지역에 스타벅스가 들어서면 새로운 사업이 증가하는 것으로 나타났습니다. 스타트업 수는 연평균 9.1%에서 18% 증가했으며, 이는 약 2.9개에서 5.7개의 기업이 늘어나는 것을 의미합니다. 이러한 효과는 특히 마법사 매직 존슨과 협력한 저소득 지역에서 더욱 두드러졌습니다. 연구는 이러한 창업 증가가 스타벅스가 제공하는 네트워킹 기회와 관련이 있다고 제안합니다.

애플이 미래 아이폰 카메라에 사용될 수 있는 부드러운 막 형태의 조리개에 대한 새로운 특허를 출원했습니다. 이 혁신은 빛의 유입을 더 잘 조절할 수 있도록 하여 카메라 성능을 향상시키고, 결과적으로 사진 품질을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

리처드 파인만은 자신의 제자에게 보낸 편지에서 제자의 불행과 과학에서 가치 있는 문제에 대한 오해에 대해 우려를 표합니다. 그는 제자에게 큰 도전에 압박감을 느끼기보다는 자신이 실제로 해결할 수 있는 더 간단하고 관리 가능한 문제에 집중하라고 격려합니다. 파인만은 다양한 소소한 문제를 해결한 자신의 경험을 공유하며, 진정한 기여나 성공으로 이어질 수 있다면 어떤 문제도 작지 않다고 강조합니다. 그는 제자에게 자신의 가치와 기여를 인식하라고 조언하며, 가족과 동료들에게도 중요한 존재임을 상기시킵니다. 전반적으로 파인만은 문제를 해결하는 과정에서 오는 기쁨과 만족이 문제의 규모와 상관없이 중요하다고 강조합니다.