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지중해 지역에서 심각한 물 부족 사태가 발생하고 있으며, 이는 영국에도 영향을 미칠 수 있다는 내용의 기사입니다.

지중해의 여러 지역, 특히 키프로스는 물 부족 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 현재 저수지의 수위는 26%에 불과하며, 농민들은 물이 부족해 농사를 중단하도록 보상받고 있습니다.

영국은 식량 수입에 크게 의존하고 있으며, 그 중 상당 부분이 물 부족에 직면한 지중해 국가들에서 들어옵니다. 이로 인해 영국에서도 식량 부족과 가격 상승이 우려되고 있습니다.

세 가지 가능한 시나리오가 제시됩니다. 첫째, 관리된 적응 시나리오로, 10~20년 동안 점진적인 위기가 발생하며 식량 가격이 상승하고 이주가 증가할 수 있습니다. 둘째, 급속한 악화 시나리오로, 여러 해에 걸친 심각한 가뭄이 발생해 식량 부족과 높은 이주율, 사회적 긴장이 초래될 수 있습니다. 셋째, 기술적 구제 시나리오로, 물 관리와 농업 분야에서 혁신이 이루어질 가능성이 있지만, 이는 큰 장애물을 극복해야 가능합니다.

정치적 대응에 있어 정부는 종종 필요한 장기적인 조치를 취하지 않고 단기적인 해결책에 집중하는 경향이 있습니다. 이러한 현실과 정책 간의 괴리는 여러 지중해 국가에서 뚜렷하게 나타납니다.

영국은 식량 비축을 구축하고 지역 농업에 투자하며 이주 증가에 대비해야 합니다. 식량 안전과 비용 간의 균형에 대한 솔직한 논의가 필요합니다.

결론적으로, 지중해의 물 부족 사태는 이 지역뿐만 아니라 영국에도 심각한 위협이 되고 있으며, 영국은 불가피한 영향을 대비해야 합니다. 상황은 긴급하며, 미래의 도전을 완화하기 위한 적극적인 조치가 필요합니다.

프랑스 작곡가 에리크 사티는 1925년에 세상을 떠났지만, 그의 사망 100주년을 맞아 27개의 미발표 작품이 처음으로 공개된다. 이 곡들은 파리 몽마르트르의 비스트로에서 피아니스트로 일하던 시절 그의 노트북에서 발견된 것으로, 카바레 노래부터 미니멀리즘적인 녹턴까지 다양한 스타일을 포함하고 있다. 음악학자 제임스 나이와 사토 마츠이가 프랑스 국립도서관을 포함한 여러 아카이브에서 이 잃어버린 자료를 찾아냈다.

프랑스 피아니스트 알렉상드르 타로는 이 작품들을 "Satie: Discoveries"라는 제목의 새 앨범에서 연주할 예정이다. 이 앨범은 사티의 사망 100주년인 7월 1일 바로 전인 2025년 6월 30일에 발매된다. 나이는 이 발견에 대해 흥분을 감추지 못하며, 이렇게 오랜 시간이 지난 후에 미지의 작품을 찾는 것은 드문 일이라고 말했다. 새로운 곡들은 사티의 다양한 스타일과 창의성을 잘 보여준다.

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LMCache는 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 설계된 도구로, 응답 시간을 줄이고 처리 속도를 높이는 데 중점을 둡니다. 특히 긴 문맥을 다루는 작업에서 효과적입니다. LMCache는 재사용 가능한 텍스트 데이터를 다양한 위치(GPU 및 CPU 메모리 등)에 저장하고, 이를 여러 서비스 엔진에서 재사용함으로써 GPU 자원을 절약하고 사용자 응답 속도를 높입니다.

vLLM과 함께 사용할 경우, LMCache는 다중 질문-응답 및 검색 보강 생성(RAG)과 같은 애플리케이션에서 지연 시간을 3배에서 10배까지 줄일 수 있습니다.

주요 기능으로는 고성능 CPU 캐싱, 동료 간 캐시 데이터 공유 기능, 비접두사 캐시 데이터 지원, 그리고 pip를 통한 간편한 설치가 있습니다.

시작하려면 설치 및 빠른 시작 가이드를 위한 자세한 문서를 확인하면 됩니다. 테스트를 위한 사전 구축된 vLLM 도커 이미지도 제공됩니다.

커뮤니티와 협업 측면에서는 매주 화요일 오전 9시(태평양 표준시)와 오후 6시 30분에 커뮤니티 회의가 열리며, 누구나 참여할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 기여도 환영합니다.

LMCache를 사용한다면 문서에 제공된 특정 연구 논문을 인용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

이 글에서는 Awk라는 프로그래밍 언어를 사용하여 Unix 셸 환경에서 JSON을 파싱하는 데 어려움이 있음을 설명합니다. JSON은 계층 구조를 가지고 있어 HTML과 달리 특정 문자로 쉽게 나눌 수 없습니다. jq와 같은 도구나 Python과 같은 프로그래밍 언어가 JSON 파싱에 더 적합하지만, 저자는 JSON 지원이 필요한 작동하는 셸 스크립트를 가지고 있었습니다.

저자는 신뢰할 수 있는 출처에서 유효한 JSON 입력을 가정하여 Awk로 간결한 JSON 파서(parser)를 만들었습니다. 이 파서는 제공된 키 경로에 따라 JSON 객체나 배열에서 값을 가져오는 간단한 기능을 포함하고 있습니다.

이 기능은 배열과 객체 모두를 처리할 수 있으며, 해당 값이 반환됩니다. 기본적인 검증이 포함되어 있지만, 완전한 오류 처리를 보장하지는 않습니다. JSON 문자열을 디코딩하는 기능도 제공되며, 대부분의 이스케이프 시퀀스를 처리하지만 유니코드는 제외됩니다. 또한, 파싱 중 발생하는 오류를 관리하기 위한 오류 처리 기능도 포함되어 있습니다.

전반적으로 이 글은 Awk에서 기본적인 JSON 파서를 간단하게 구현하는 방법을 보여줍니다.

한 조종사는 비행 시간, 항공기, 공항을 기록하는 디지털 로그북을 사용한다고 전했습니다. 이는 여전히 종이 로그북을 사용하는 사람들과는 다른 방식입니다. 그들은 자신의 비행 이력을 보여주기 위해 데이터 시각화와 3D 지구본을 만들었으며, 그 중 하나가 가장 마음에 든다고 합니다. 또한, 새로운 그래프나 데이터를 표현할 방법에 대한 제안도 기꺼이 받아들이고 있습니다.

이 텍스트는 자전거 지도 역사에 관한 웹사이트를 소개합니다. 이 사이트는 자전거 애호가들을 위해 만들어졌으며, 100개 이상의 복원된 지도 발췌본을 제공합니다. 2021년에 처음 공개된 이후, 사이트는 계속해서 확장되고 있습니다. 주요 섹션으로는 소개, 자전거의 발전, 다양한 지도 출판사에 대한 정보, 연구 자료 출처, 자전거 지도의 연대 측정 방법, 그리고 "검은 박물관"이라는 지도 오류에 관한 섹션이 포함되어 있습니다. 이 사이트는 일반적인 블로그처럼 댓글이나 토론을 위한 것이 아니라, 여유롭게 둘러볼 수 있는 전자 커피 테이블 북처럼 디자인되었습니다.

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이 글은 대형 언어 모델(LLM)의 다양한 활용 사례에 대해 질문하고 있습니다. 단순히 챗봇이나 코딩 보조 도구에 그치지 않고, 사람들이 LLM을 사용해 실제로 무엇을 만들고 있는지, 내부에서 사용하는 도구나 고객을 위한 기능, 현재 효과적으로 사용되고 있는 실용적인 에이전트에 대해 알고 싶어 합니다.

ZeQL+는 터미널에서 사용할 수 있는 SQLite 데이터베이스 브라우저입니다. 이 소프트웨어는 SQLite 데이터베이스 파일을 빠르게 열 수 있으며, 작은 실행 파일 크기와 의존성 없이 터미널 또는 CMD 창에서 작동합니다. 사용자는 모든 테이블을 쉽게 탐색할 수 있으며, 테이블의 행을 페이지 단위로 표시합니다. 또한, 사용자 정의 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 확인할 수 있는 기능도 제공합니다. ZeQL+는 macOS, 리눅스, 윈도우에서 사용할 수 있으며, 오픈 소스 소프트웨어입니다.

설치 방법은 간단합니다. macOS, 리눅스, 윈도우 10 이상에 맞춰 미리 빌드된 버전이 제공되며, zip 파일을 다운로드한 후 압축을 풀고 설치 없이 실행하면 됩니다.

사용하려면 터미널 또는 CMD 창을 열고 다음과 같이 입력하면 됩니다. "zeql <데이터베이스_파일명>"이라고 입력하세요. zeql 실행 파일은 시스템 경로에 포함된 디렉토리에 두어야 합니다.

테스트를 위해 샘플 SQLite 데이터베이스인 Chinook도 제공됩니다.

소스에서 빌드하려면 V 언어 버전 0.4.10 이상이 필요합니다. 설치 후 ZeQL+ 저장소를 클론하고, 다음 명령어로 빌드하면 됩니다. "v -prod -skip-unused . -o zeql"이라고 입력하면 됩니다.

라이선스는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다.

웹사이트는 사용자 행동을 추적하여 인간 방문자와 자동화된 봇을 구별할 수 있습니다. 이 글에서는 웹 봇의 역사와 이를 탐지하는 다양한 방법에 대해 설명합니다.

웹 봇은 온라인에서 인간의 행동을 모방하는 프로그램으로, 데이터 수집이나 소셜 미디어 조작과 같은 목적으로 사용됩니다. 봇이 점점 더 정교해짐에 따라 탐지 방법도 발전해왔습니다. 탐지 기술에는 IP 주소 확인, 사용자 에이전트 문자열 분석, 브라우저 행동 모니터링 등이 포함됩니다.

기본적인 봇은 간단한 웹 요청을 수행할 수 있지만, 그들의 사용자 에이전트 헤더를 통해 쉽게 탐지될 수 있습니다. 탐지 과정에서는 사용자의 IP 주소를 검사하는 경우가 많습니다. 많은 봇이 알려진 클라우드 서비스의 IP를 사용하기 때문에 웹사이트에서 이를 차단합니다.

지문 인식 기술인 TCP 및 TLS 지문 분석은 서로 다른 운영 체제가 인터넷을 통해 통신하는 방식을 분석하여, 주장된 사용자 에이전트와 실제 행동 간의 불일치를 탐지할 수 있습니다. 고급 탐지 방법은 JavaScript를 활용하여 사용자의 환경에 대한 더 많은 정보를 수집하며, 간단한 봇은 이를 복제하지 못할 수 있습니다.

봇은 종종 사용자 인터페이스가 없는 헤드리스 브라우저를 사용하여 작동합니다. 그러나 이러한 브라우저는 자동화된 특성을 드러내는 고유한 특징을 보일 수 있습니다. 웹사이트는 지연 시간이나 사용자 정보의 불일치 등을 통해 프록시를 식별할 수 있습니다.

CAPTCHA는 봇의 접근을 차단하기 위해 널리 사용되지만, 일부 봇은 이러한 테스트를 인간에게 아웃소싱하여 우회할 수 있습니다. 봇은 일반적으로 인간보다 훨씬 빠르고 효율적으로 작업을 수행하기 때문에 마우스 움직임과 타이핑 패턴을 추적하여 이를 탐지할 수 있습니다.

고급 기술로는 머신 러닝을 사용하여 사용자 행동을 분석하고 분류함으로써 봇 탐지의 정확성을 높일 수 있습니다. 봇 개발자와 탐지 방법 간의 지속적인 싸움이 이어지고 있으며, 양측은 서로의 전략에 끊임없이 적응하고 있습니다. 효과적인 봇 탐지는 여러 기술을 결합하여 자동화된 위협에 대한 보안을 강화합니다.

랜덤 넘버 생성기(RNG)의 적절한 시드(seed) 설정의 중요성에 대해 논의하며, C++11에서 도입된 std::seed_seq의 사용에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

많은 개발자들이 시스템 시간이나 프로세스 ID와 같은 저품질 시드를 사용합니다. 이러한 방식은 예측 가능하고 편향된 랜덤 출력을 초래할 수 있습니다. C++는 자바스크립트나 파이썬과 달리 운영 체제의 무작위성을 자동으로 처리하지 않기 때문에 RNG를 시드하는 데 특정한 방법이 필요합니다.

std::seed_seq 클래스는 시드 품질을 개선하기 위해 설계되었지만, 잘못 사용하면 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, Mersenne Twister와 같은 RNG를 단 하나의 32비트 정수로 초기화하면 가능한 상태가 약 40억으로 줄어들어 미래의 출력을 예측하기 쉬워집니다.

단일 정수를 사용하면 RNG 출력에서 예측 가능한 결과와 편향이 발생할 수 있으며, 이는 게임이나 데이터 샘플링과 같은 응용 프로그램에서 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 텍스트에서는 트위터 앱을 예로 들어 개발자들이 잘못된 RNG 관행을 사용하여 예상치 못한 결과와 데이터 수집 문제를 초래한 가상의 상황을 제시합니다.

std::seed_seq는 여러 좋은 시드를 제공하더라도 편향을 초래할 수 있습니다. 이는 입력 시드에서 RNG 상태로의 고유한 매핑을 항상 보장하지 않기 때문입니다. 저자는 RNG의 내부 상태가 더 복잡한 경우 충분한 시드 무작위성을 제공해야 하며, 이상적으로는 내부 상태 크기와 동일해야 한다고 권장합니다. 또한 C++는 향후 업데이트에서 RNG 시딩 방법을 개선해야 한다고 강조합니다.

적절한 시드는 C++에서 랜덤 넘버 생성의 신뢰성을 위해 매우 중요합니다. 개발자들은 RNG를 시드하는 방법에 주의하여 편향과 예측 가능성을 피해야 합니다. 전반적으로 저자는 C++의 RNG 시딩 메커니즘에서 더 나은 관행과 개선이 필요하다고 강조합니다.

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조안 웨스텐버그는 최근 7년 동안 쌓아온 모든 메모, 아이디어, 생각을 삭제했습니다. 그녀는 다양한 생산성 도구에 저장해 두었던 이 자료들을 통해 '두 번째 뇌'를 구축하고, 이를 통해 자신의 생각을 정리하고 명확성을 얻으려 했습니다. 그러나 시간이 지나면서 이 시스템은 점점 부담이 되었고, 그녀의 호기심을 억누르며 더 이상 도움이 되지 않는 오래된 생각들의 집합체가 되었습니다.

금주 여정을 되돌아보며, 그녀는 자신이 얻은 통찰과 성장의 원천이 메모가 아니라 실제 경험에서 비롯되었다는 것을 깨달았습니다. 그녀는 현대의 개인 지식 관리 방식이 오히려 혼란을 초래할 수 있다고 주장하며, 아이디어를 저장하는 것보다 적극적으로 참여하는 것이 더 중요하다고 강조합니다.

웨스텐버그는 인간의 기억이 정적 아카이브가 아니라 동적이고 맥락적인 것이라고 말합니다. 그녀는 읽지 않은 목록에 대한 불안과 목표를 단순히 명명하는 것만으로 목표에 가까워진다는 잘못된 믿음을 비판합니다. 대신, 그녀는 지식에 대한 더 미니멀한 접근 방식을 지지하며, 삭제와 놓아주는 것이 더 맑은 마음과 현재의 존재감을 가져올 수 있다고 주장합니다.

결국 그녀는 순간을 살고, 자유롭게 글을 쓰며, 중요한 아이디어가 자연스럽게 다시 떠오르기를 믿고 싶어합니다. 모든 것을 관리하려 하기보다는 현재의 생각에 집중하고, 의도적이고 선별적인 방식으로 메모를 다시 시작할 계획입니다.

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"Normalizing Flows are Capable Generative Models"라는 제목의 논문은 데이터, 특히 이미지를 생성하는 데 사용되는 Normalizing Flows(NFs)의 발전에 대해 다룹니다. 저자 중에는 Shuangfei Zhai를 포함한 여러 연구자가 있으며, 이들은 TarFlow라는 새로운 구조를 소개합니다. 이 혁신적인 모델은 NFs와 Transformers의 장점을 결합하여 훈련이 용이하고 고품질 이미지를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

TarFlow의 주요 특징은 Transformer 블록을 쌓아 이미지 패치를 처리하며, 처리 방향을 번갈아 가며 사용하는 것입니다. 또한 훈련 중에 가우시안 노이즈를 추가하고, 훈련 후 노이즈 제거 단계를 거치며, 다양한 생성 맥락에 맞는 효과적인 가이드를 통해 생성된 샘플의 품질을 향상시킵니다.

TarFlow는 이미지의 가능성 추정에서 최첨단 결과를 달성하며, 확산 모델과 같은 더 복잡한 모델의 결과와 유사하게 다양하고 고품질의 샘플을 생성합니다.

이 연구는 NFs의 잠재력을 강조하고 이미지 생성 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하는 확장 가능한 모델을 소개합니다.

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이스라엘 군인들은 지난 한 달 동안 인도적 지원을 기다리고 있는 무장하지 않은 팔레스타인인들을 겨냥해 사격하라는 지시를 받았다고 보고했습니다. 이로 인해 갈등 중 민간인에 대한 대우에 대한 심각한 우려가 제기되고 있습니다.

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Qwen VLo는 이미지 이해와 생성 능력을 향상시킨 새로운 고급 모델입니다. 이전 모델인 QwenVL과 Qwen2.5 VL을 기반으로 하여, 사용자가 자연어로 프롬프트를 통해 쉽게 이미지를 생성하고 수정할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 귀여운 고양이 이미지를 생성하거나 업로드한 이미지에 변화를 줄 수 있습니다.

Qwen VLo의 주요 특징 중 하나는 향상된 이미지 이해 능력입니다. 이 모델은 이미지를 정확하게 해석하고 재창조하며, 수정 과정에서도 중요한 세부사항과 특성을 유지합니다. 예를 들어, 자동차의 색상을 변경하더라도 구조는 그대로 유지됩니다. 또한, 사용자는 예술 스타일을 변경하거나 요소를 추가하는 등 유연한 지시를 할 수 있으며, 모델은 복잡한 명령을 한 번에 처리할 수 있습니다.

이 모델은 중국어와 영어를 포함한 여러 언어를 이해하여 전 세계 사용자들이 접근할 수 있도록 돕습니다. 이미지를 생성할 때는 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로 진행하면서 품질과 일관성을 점진적으로 향상시킵니다. Qwen VLo는 단일 명령으로 여러 단계를 수행할 수 있어, 객체를 결합하거나 포스터를 만드는 등의 작업을 쉽게 처리합니다. 사용자는 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있어 다양한 형식에서 창의력을 발휘할 수 있습니다.

하지만 이 모델은 현재 미리보기 상태로, 정확성이나 지시 사항을 따르는 데 일관성이 부족할 수 있습니다. 앞으로 Qwen VLo는 사용자가 시각적으로 아이디어를 표현하고 생성된 결과를 통해 모델의 이해를 개선할 수 있도록 상호작용을 강화하는 방향으로 발전할 계획입니다. 이는 다양한 커뮤니케이션 도구를 지원하는 데 기여할 것입니다.

전반적으로 Qwen VLo는 텍스트와 이미지 처리의 통합에서 중요한 진전을 나타내며, 사용자에게 창의성과 표현을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

메타는 페이스북의 모회사로, 사용자들의 카메라 롤에 있는 비공식 사진을 활용해 AI 기능을 향상시키는 방안을 모색하고 있습니다. 현재 메타는 이러한 사진으로 AI 모델을 훈련하고 있지 않다고 주장하지만, 사용자들이 "클라우드 처리"에 참여할 수 있는 기능을 도입했습니다. 이 기능을 통해 페이스북은 사용자 기기에서 이미지를 접근하고 분석하여 콜라주나 테마 콘텐츠와 같은 공유 제안을 생성할 수 있습니다.

사용자는 이 기능에 참여하기 위해 동의해야 하며, 이 과정에서 메타는 해당 사진의 개인 정보를 분석할 수 있는 권한을 부여받습니다. 메타는 이것이 초기 테스트일 뿐 비공식 사진으로 AI를 훈련하는 것은 아니라고 강조하지만, 이 데이터가 얼마나 오랫동안 보관될지와 미래에 어떻게 사용될지에 대한 불확실성이 존재합니다.

중요한 점은 사용자가 이 클라우드 처리 옵션을 끌 수 있어, 비공식 사진에 대한 접근을 차단할 수 있다는 것입니다. 그러나 일부 보도에 따르면 메타는 이미 사용자 동의 없이 이전에 업로드된 사진에 대해 AI 제안을 사용하고 있을 가능성이 있습니다. 전반적으로 이러한 발전은 개인 정보 보호와 기술 기업의 개인 데이터 처리에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

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이 글에서는 러스트 프로그래밍 언어의 강력한 타입 시스템을 보여주는 다양한 비전통적이고 복잡한 표현들에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

러스트의 타입 시스템은 유효하지만 다소 이상하게 보일 수 있는 독특한 표현을 허용합니다. 예를 들어, true를 직접 반환하는 것은 러스트의 "never type"인 ! 덕분에 가능하며, 이는 어떤 타입으로도 변환될 수 있습니다. 또한, 함수는 return을 인자로 받을 수 있는데, 이는 단위 타입인 ()로 변환되기 때문입니다. 루프에서는 현재 상태에 따라 내용을 수정하는 Cell<bool>을 반환할 수 있습니다. 다양한 제어 흐름 문에서 return을 사용하는 것도 유효하며, 이는 타입 변환 속성 덕분입니다. 초기화되지 않은 변수에 대한 연산은 예기치 않은 결과를 낳을 수 있습니다. 표현식에서 단언문과 반환을 사용하는 것은 타입 호환성과 변환을 보여줍니다. 루프 내에서 break와 continue를 비표준 방식으로 사용하는 것은 이들의 유연성을 나타냅니다.

러스트에서는 union 키워드를 다양한 맥락에서 재사용할 수 있으며, 범위 문법을 창의적으로 사용하면 유효한 표현을 만들 수 있습니다. 빈 튜플을 사용한 할당도 체인 형태로 연결할 수 있습니다. 세미콜론은 어디에나 배치하여 빈 문장을 만들 수 있습니다. 사용 문을 그룹화하면 코드의 반복과 혼잡을 줄일 수 있습니다. 동일한 이름으로 재귀 모듈 정의를 생성할 수 있으며, 복잡한 방식으로 행동을 정의하기 위해 트레이트를 사용할 수 있습니다. 범위 문법을 체인으로 연결하면 특정 문자열 출력을 생성할 수 있습니다. 클로저와 패턴 매칭을 활용하면 복잡한 표현을 만들 수 있습니다. 루프 내에서 여러 번 반환을 사용하면 비정상적인 흐름 제어를 생성할 수 있으며, 함수로 매크로 동작을 모방하는 것은 러스트 문법의 유연성을 보여줍니다.

이 글은 러스트의 타입 시스템이 유효하지만 비전통적인 프로그래밍 패턴으로 이어질 수 있음을 보여주며, 언어의 표현력과 복잡성을 강조합니다.

SymbolicAI는 전통적인 파이썬 프로그래밍과 현대의 대형 언어 모델(LLM)을 직관적으로 결합한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 유연하게 설계되어 사용자가 기능을 쉽게 맞춤 설정하고 확장할 수 있도록 돕습니다.

SymbolicAI의 핵심 개념 중 하나는 "프리미티브"입니다. 이 프레임워크의 기본 요소는 "심볼" 객체로, 두 가지 모드에서 작동할 수 있습니다. 첫 번째는 구문적 모드로, 표준 파이썬 값처럼 작동하여 안전성과 속도를 보장합니다. 두 번째는 의미적 모드로, 신경-상징 엔진과 연결되어 의미와 맥락을 이해합니다. 사용자는 필요에 따라 이 두 모드 간에 전환할 수 있어 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

또한 SymbolicAI는 "계약에 의한 설계" 원칙을 도입하여 LLM의 신뢰성을 높입니다. 이는 코드가 특정 정확성 기준을 준수하도록 하여 오류의 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.

SymbolicAI를 설치하려면 다음 명령어를 사용하면 됩니다. pip install symbolicai. 사용자는 OpenAI나 Anthropic과 같은 다양한 엔진을 활용하기 위해 API 키를 설정해야 합니다.

SymbolicAI는 세 가지 우선 순위 수준을 가진 구조화된 구성 관리 시스템을 제공합니다. 가장 높은 우선 순위는 현재 작업 디렉토리이며, 중간 우선 순위는 파이썬 환경에 특화된 구성, 가장 낮은 우선 순위는 전역 구성입니다.

최고의 사용 관행으로는 기본 설정을 위해 전역 구성을 사용하고, 프로젝트에 특화된 필요를 위해 로컬 구성을 사용하는 것이 있습니다. 구성 사항은 symconfig 명령어를 사용하여 확인할 수 있습니다.

SymbolicAI는 웹 검색 및 이미지 처리와 같은 향상된 기능을 위해 다양한 선택적 종속성을 지원합니다. 사용자는 추가 패키지를 설치하여 이러한 기능을 활성화할 수 있습니다.

이 프로젝트는 기여를 장려하며 사용자 경험을 개선하기 위한 데이터 수집을 위한 커뮤니티 기능을 제공합니다. 사용자는 이메일을 통해 문의하거나 Discord 커뮤니티에 참여하여 지원을 받을 수 있습니다.

SymbolicAI는 신경-상징 접근 방식을 LLM과 통합하는 강력한 프레임워크를 제공하여 개발자가 코드의 정확성과 기능을 유지하면서 고급 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.

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저자는 10년 전, 1880년대부터 1940년대 사이에 만들어진 7,000점 이상의 과일과 생물 표본 그림을 담고 있는 '과수학 수채화 컬렉션'의 공개를 주장했던 자신의 여정을 돌아보고 있습니다. 처음에는 미국 정부에 이 아름다운 이미지를 대중에게 제공해 줄 것을 요청했고, 그 결과로 국립 농업 도서관이 고해상도 스캔본을 온라인에 올리게 되었습니다.

이 성공에 힘입어 저자는 코딩을 배우고 이미지를 위키미디어 공용에 업로드할 수 있는 소프트웨어를 개발했습니다. 또한, 컬렉션을 공유하기 위해 트위터 봇을 만들었고, 이 봇은 현재도 다른 플랫폼에서 활동하고 있습니다. 그동안 저자는 강연을 하거나 시각화를 만들고, 소셜 미디어를 통해 컬렉션을 홍보하는 등 다양한 방식으로 이 컬렉션과 소통해 왔습니다.

이 컬렉션은 이후 인기를 얻어 커피 테이블 북, 학술 연구, 기타 상품들이 만들어졌습니다. 저자는 이 여정에 대해 감사함을 표현하며, 컬렉션에 대한 호기심을 추구한 것이 자신의 삶에 긍정적인 영향을 미쳤다고 언급했습니다.

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c4wa는 C 프로그래밍 언어의 일부를 Web Assembly(WASM)로 변환하는 컴파일러입니다. WASM은 웹 애플리케이션을 위해 설계된 형식으로, 특히 성능이 중요한 작업에서 JavaScript를 보완합니다. c4wa의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 최소한의 출력입니다. c4wa는 불필요한 라이브러리나 의존성 없이 최적화된 WASM 파일을 생성하여 효율적인 실행을 가능하게 합니다. 둘째, 호환성입니다. 생성된 출력은 모든 WASM 런타임과 호환되며, JavaScript나 노드 의존성이 필요하지 않습니다. 셋째, 동적 메모리 지원입니다. c4wa는 WASM의 선형 메모리 모델을 사용하여 최소한의 오버헤드로 동적 메모리 할당을 허용합니다. 넷째, 가독성 있는 출력입니다. 이 컴파일러는 이진 WASM 외에도 사용자 친화적이고 편집이 가능한 텍스트 기반 형식(WAT)을 생성할 수 있어 교육용으로도 활용할 수 있습니다.

c4wa는 완전한 C 구현을 주장하지 않지만, 루프, 조건문, 메모리 할당과 같은 필수 기능을 지원합니다. 고급 C 코드와 저급 WASM 명령어 사이의 중간 지점을 목표로 설계되었습니다.

c4wa는 Java 11 이상과 외부 C 컴파일러(예: gcc)를 필요로 하며, Java가 설치된 모든 플랫폼에서 작동합니다. 생성된 WASM 파일은 플랫폼에 독립적입니다.

설치와 사용이 간편하여 사용자는 c4wa를 다운로드하고 설치한 후 C 프로그램을 WASM으로 컴파일할 수 있습니다. 간단한 예제로는 콜라츠 추측을 확인하는 함수를 컴파일하여 Node.js나 Python으로 실행할 수 있는 최소한의 WASM 파일을 생성하는 방법이 있습니다.

c4wa는 표준 라이브러리를 통합하지 않으며, 파일 처리와 같은 작업은 런타임에 의존합니다. 대신 일반적인 작업을 위한 내장 함수를 제공합니다.

테스트와 개발 측면에서, 이 컴파일러는 코드의 정확성과 성능을 검증하기 위한 강력한 테스트 프레임워크를 포함하고 있습니다. 또한 런타임 검증을 위한 내장 인터프리터가 있지만, 표준 WASM 런타임만큼 효율적이지는 않습니다.

전반적으로 c4wa는 C 코드를 WASM으로 효율적으로 컴파일하면서 웹 애플리케이션에 적합한 깔끔하고 관리하기 쉬운 출력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

알파게놈은 DNA 변이가 생물학적 과정에 미치는 영향을 예측하여 유전체에 대한 이해를 높이기 위해 설계된 새로운 인공지능 도구입니다. 유전체는 생물체의 모든 DNA 지침을 포함하고 있으며, DNA의 작은 변화가 환경에 대한 반응이나 질병 발생에 영향을 미칠 수 있습니다.

알파게놈의 기능은 긴 DNA 서열(최대 100만 염기쌍)을 처리하여 유전자 조절 및 유전적 돌연변이의 영향을 포함한 다양한 분자 특성을 예측하는 것입니다. 이 도구는 유전자가 시작하고 끝나는 위치, RNA 생산량, 유전자 활동에 중요한 DNA 영역의 접근성을 분석할 수 있습니다.

이 모델은 긴 서열을 분석하면서도 높은 해상도를 유지하는 정교한 기술을 사용하여 여러 생물학적 결과를 동시에 예측할 수 있습니다. 테스트 결과 알파게놈은 유전적 변이와 유전자 조절의 영향을 예측하는 데 있어 기존 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.

알파게놈은 질병 이해, 합성 생물학 프로젝트 안내, 유전체에 대한 기초 연구 발전에 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 여전히 먼 조절 요소를 정확하게 평가하거나 여러 생물학적 요인이 관련된 복잡한 형질을 이해하는 데 어려움이 있습니다.

현재 알파게놈은 비상업적 연구를 위해 API를 통해 제공되며, 연구자들이 이 도구의 기능을 탐색하고 개발에 기여할 수 있도록 초대하고 있습니다. 목표는 유전적 변이에 대한 이해를 심화하고 건강과 질병에서의 의미를 밝혀내는 것입니다.

이 글에서는 초음파를 이용해 장치 간에 데이터를 전송하는 방법에 대해 설명합니다. 초음파는 인간이 들을 수 없는 20,000Hz 이상의 주파수를 가진 음파를 의미합니다. 일반적인 컴퓨터 스피커로 생성할 수 있으며, 마이크로폰으로 수신할 수 있습니다.

데이터 전송은 고주파 음파에 데이터를 인코딩함으로써 가능해집니다. 이 글에서는 주파수 변조 방식인 주파수 이동 키잉을 사용해 데이터를 음의 높이 변화로 표현하는 방법을 언급합니다.

저자는 초음파를 이용해 메시지를 인코딩하고 디코딩하는 웹 기반 예제를 제공합니다. 그러나 이 방법은 간섭 가능성과 낮은 전송 속도와 같은 한계가 있음을 강조합니다.

비록 이 방법이 다소 신기한 기술이지만, 초음파 신호는 회의 중 장치의 근접 감지와 같은 실제 응용에서도 사용됩니다. 저자는 다른 사람들이 코드를 개선할 수 있도록 독려하며, 더 나은 오류 수정 및 신호 처리 기술로 향상될 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, 이 글은 초음파를 이용한 데이터 전송 개념을 탐구하고, 기본 원리를 설명하며, 실제 구현 예제를 제공하면서 실용적인 도전 과제를 인정합니다.

요약이 없습니다.

Nimbme는 Raspberry Pi 1과 Pi Zero를 위해 특별히 설계된 임베디드 시스템의 베어 메탈 프로그래밍 환경입니다. Nim 프로그래밍 언어를 사용하여 하드웨어에 직접 접근할 수 있으며, 특정 공급업체의 API에 의존하지 않습니다.

이 프로젝트를 사용하기 위해서는 최소 4KiB의 RAM과 20KiB의 플래시 메모리가 필요합니다. 또한, 터미널 통신을 위한 UART 1개, 하드웨어 타이머 1개, 소프트웨어 인터럽트 메커니즘이 요구됩니다.

Nimbme의 주요 기능으로는 협력형 스케줄러가 있으며, 현재는 라운드 로빈 방식으로 작동하고 있지만, 향후 마감 기한 기반 스케줄링을 계획하고 있습니다. 비동기 프로그래밍 모델을 통해 블로킹을 방지하며, 대부분의 코드는 Nim으로 작성되고 최소한의 어셈블리 코드가 포함되어 있습니다.

이 프로젝트는 GNU-ARM 툴체인과 파일 업로드를 위한 터미널 소프트웨어(예: CoolTerm, realterm), 3.3V를 지원하는 USB-시리얼 어댑터에 의존합니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저 프로젝트 저장소를 클론하고 데모를 컴파일합니다. 그런 다음 터미널 설정을 구성하고 커널 이미지를 Raspberry Pi의 SD 카드에 업로드합니다. GPIO 핀을 시리얼 어댑터에 연결하고, 장치를 켠 후 터미널 지침을 따릅니다.

현재 구현된 내용으로는 UART 통신을 위한 표준 입출력이 설정되어 있으며, 최대 10개의 프로세스를 동시에 실행할 수 있습니다. 런타임 사이클을 추적하고 레이스 조건을 포함한 오류를 캡처할 수 있습니다. 오류 발생 후 또는 완료 후 메모리 이미지를 업로드할 수 있으며, 스택 크기는 조정 가능하고 총 RAM 사용량은 64KiB로 제한됩니다.

개발 노트에 따르면, 빌드 크기는 사용된 라이브러리에 따라 달라질 수 있습니다. 오버클럭이 가능하지만 주의해서 진행해야 합니다. JTAG 디버거는 필요하지 않으며, GPIO와 스냅샷을 사용하여 디버깅할 수 있습니다.

향후 목표로는 메모리 할당 및 GPIO 처리 개선, 더 많은 하드웨어 지원 확대, 다양한 입출력 기능(이더넷, USB 등) 구현이 있습니다.

특히 David Welch에게 감사의 말씀을 전합니다. 그의 BCM2835에 대한 이전 작업이 문서화 과정에서 많은 도움이 되었습니다.

이 글은 반독점 법과 활동의 변화하는 상황을 다루고 있으며, 2014년의 연구 결과를 통해 경제 엘리트들이 미국 정책에 불균형적으로 영향을 미친다는 점을 강조합니다. 저자 코리 닥터로우는 정치 시스템이 일반 시민의 이익보다 억만장자의 이익을 우선시하는 것에 대한 불만을 표출합니다. 그러나 최근에는 유럽연합(EU)을 주도으로 하여 호주와 캐나다와 같은 국가들이 큰 기술 기업들의 지배에 도전하는 반독점 집행을 강화하고 있습니다.

닥터로우는 진보적이든 보수적이든 역사적으로 양당 모두 독점을 지지해왔지만, 현재의 반독점 활동은 대중에게 유리한 드문 정치적 변화로 여겨진다고 언급합니다. 그는 이러한 변화가 정치 시스템에 대한 광범위한 불만에서 비롯되었다고 설명하며, 사람들이 고착된 권력에 대한 대안을 찾으면서 사회적 변화의 가능성이 커지고 있다고 제안합니다. 글은 예상치 못한 정치적 승리와 개혁에 대한 증가하는 요구를 강조하며 희망적인 분위기로 마무리됩니다.

비즈니스 인사이더는 독자들이 알고 싶어하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

"대수적 형태로 배열 구조화하기"라는 제목의 기사는 Jakub Bachurski, Alan Mycroft, Dominic Orchard가 저술하였으며, ARRAY '25 워크숍의 논문집에 발표되었습니다. 이 논문은 배열 프로그래밍 언어를 위한 새로운 타입 시스템인 Star에 대해 다루고 있습니다. 현재 이 분야의 대부분의 타입 시스템은 매우 제한적이거나 지나치게 복잡하여, 종종 오류나 해결할 수 없는 문제를 초래합니다.

Star는 구조적 레코드와 변형 타입을 서브타입으로 사용하여 배열 인덱스와 형태를 처리하는 더 나은 방법을 제시합니다. 이 접근 방식은 프로그래머가 배열의 구조를 명시적으로 정의할 수 있게 하여 인덱싱 오류를 줄이고, 복잡한 의존 타입에 의존하지 않으면서 타입 안전성과 최적화를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

이 논문은 배열에 대해 더 풍부한 타입을 갖는 것의 장점을 강조하며, 데이터 과학 및 머신 러닝과 같은 분야에서 프로그래밍을 더 신뢰할 수 있고 효율적으로 만들어 줍니다.

이 기사는 영국 왕실에 대한 집중이 나라의 역사에 대한 진정한 이해를 가리는지에 대해 논의합니다. 왕과 여왕에 대한 강조가 역사적 사건과 건축, 문학과 같은 문화적 발전을 이해하는 데 도움이 되는지, 아니면 방해가 되는지를 질문합니다. 이러한 문화적 요소들은 종종 특정 군주와 연결되어 있습니다. 중세 역사 교수인 레비 로치(author)는 군주에 의해 정의된 전통적인 시대에 지나치게 의존하는 것이 영국 역사에 대한 우리의 이해를 왜곡할 수 있다고 경고합니다.

화이트스미스(Whitesmiths) C 컴파일러는 1978년에 출시되었으며, 이는 유닉스 6 버전의 변형을 기반으로 하였고 유닉스 코드는 사용하지 않았습니다. 1985년에는 3.0 버전이 ANSI C 표준을 지원하게 되었습니다. 이 컴파일러는 DEC PDP-11과 IBM System/370을 포함한 다양한 시스템을 위한 코드를 생성할 수 있었습니다.

이 컴파일러는 C 프로그래밍 역사에서 중요한 위치를 차지하고 있으며, 다운로드 가능하도록 하려는 노력이 진행되고 있습니다. 1978년부터 1988년까지 회사의 사장이었던 P.J. 플로거는 이 이니셔티브를 지지한다고 밝혔습니다.

플로거는 컴파일러가 공개 접근을 위해 패키지화된다면 비상업적 사용에 대한 허가를 제공할 것이라고 언급했지만, 이 arrangement을 확인하는 데 어려움이 있었습니다.

컴파일러를 찾는 방법은 다음과 같습니다. CP/M-80 에디션 2.2 바이너리는 "ccpm80_v22_bin" 디렉토리에 있으며, 매뉴얼은 "compiler_v22_doc"에 있습니다. MS-DOS용 화이트스미스 C 크로스 컴파일러(버전 3.1)는 "cx36_v31_bin"에 위치해 있으며, QEMU 디스크 이미지와 매뉴얼은 "compiler_s36_v31_doc"에 있습니다. CP/M-80 컴파일러 에디션 2.2의 소스 코드는 "c_compiler_v22_src"에 있으며, 다른 릴리스에서 추가된 소스도 포함되어 있습니다. Z80용 COSMIC C 크로스 컴파일러 버전 3.32의 매뉴얼은 "compiler_z80_v332_doc"에서 찾을 수 있으며, 컴파일러 자체는 나중에 추가될 예정입니다.

bootc-image-builder는 Fedora와 CentOS를 위해 특별히 설계된 도구로, 컨테이너 입력에서 디스크 이미지를 생성하는 기능을 제공합니다.

설치를 위해서는 먼저 시스템에 Podman을 설치해야 합니다. Linux, macOS 또는 Windows에서 사용할 수 있으며, macOS에서는 rootful 모드로 Podman을 실행해야 합니다. SELinux를 사용하는 경우, osbuild-selinux 패키지를 설치해야 합니다.

사용 예로는 부팅 가능한 CentOS 컨테이너를 QCOW2 이미지로 변환하는 과정이 있습니다. 먼저 CentOS 이미지를 다운로드하고, 사용자 접근을 위한 구성 파일인 config.toml을 생성한 후, Podman 명령어를 실행하여 QCOW2 이미지를 생성합니다.

생성된 QCOW2 파일은 Linux나 macOS에서 QEMU 또는 virt-install을 사용하여 실행할 수 있습니다. 빌드를 사용자 맞춤형으로 조정하기 위해 다양한 명령줄 옵션이 제공되며, 출력 디렉토리, 루트 파일 시스템 유형, 이미지 유형(QCOW2, VMDK, AMI 등)을 지정할 수 있습니다.

특정 플래그를 설정하고 AWS 계정이 올바르게 구성되어 있다면 AMI를 AWS에 자동으로 업로드할 수 있습니다. TOML 또는 JSON 구성 파일을 사용하여 최종 이미지에 사용자 추가나 파일 시스템 크기 설정 등 다양한 맞춤 설정을 할 수 있습니다.

가상 머신을 실행한 후에는 SSH를 통해 접근할 수 있으며, 비밀번호 없이 sudo를 사용하려면 특별한 설정이 필요할 수 있습니다. 버그를 보고하거나 프로젝트에 기여하고 싶다면 제공된 GitHub 저장소와 이슈 트래커를 통해 가능합니다.

더 자세한 안내를 원한다면 공식 웹사이트와 문서를 참고할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스 하에 배포됩니다.

로렌스 버클리 국립 연구소, UC 어바인, 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스의 연구자들이 효모를 변형하여 인간의 소변을 유용한 제품으로 전환하는 방법을 개발했습니다. 이들은 '오스테오이스트'라는 별명을 가진 사카로미세스 불라르디(Saccharomyces boulardii)라는 효모 균주를 조작하여 소변의 영양소를 뼈와 치아를 만드는 데 필수적인 광물인 하이드록시아파타이트로 변환하도록 했습니다. 하이드록시아파타이트는 수술과 치과에서 매우 중요한 자원이며, 일부 플라스틱을 대체할 수도 있습니다.

이 혁신적인 방법은 하이드록시아파타이트를 생산하는 더 저렴한 방법을 제공할 뿐만 아니라, 폐수 처리 비용을 줄이고 소변에서 새로운 비료 원천을 창출하는 데 기여합니다. 이 효모는 저비용으로 하이드록시아파타이트를 효율적으로 생산할 수 있으며, 생산 비용이 킬로그램당 약 19달러로 추정되는 반면, 판매가는 최대 200달러에 이를 수 있습니다.

이 프로젝트는 생물학과 재료 과학을 결합하여 하이드록시아파타이트 생산 과정을 추적하는 다양한 과학 분야 간의 협력을 강조합니다. 연구자들은 또한 이들이 개발한 효모의 추가적인 응용 가능성을 탐색하고 있으며, 이는 환경 친화적인 생물 채굴과 다른 생물 기반 재료의 창출로 이어질 수 있습니다.

오스테오이스트 기술의 라이센스나 추가 정보에 대한 문의는 버클리 연구소 지적 재산권 사무소에 연락하면 됩니다.

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위치 인코딩은 트랜스포머 모델에 필수적이며, 이를 통해 순차 데이터를 순환 없이 처리할 수 있습니다. 이 논문에서는 사인파, 학습된 인코딩, 상대적 인코딩, 그리고 ALiBi와 같은 편향 기반 방법 등 다양한 위치 인코딩 방법을 살펴보고, 이들이 트랜스포머의 기능 표현, 지식 일반화, 그리고 긴 시퀀스 처리 능력에 미치는 영향을 분석합니다. 저자들은 웨이브렛과 레전드르 다항식과 같은 직교 함수에 기반한 새로운 인코딩 방법을 소개하고, 이들의 성능을 평가합니다. 연구 결과, 이러한 새로운 방법들이 전통적인 사인파 인코딩보다 일반화와 외삽 능력에서 더 우수한 성능을 보인다는 것을 발견했습니다. 이 연구는 트랜스포머 이론의 중요한 공백을 메우고, 자연어 처리와 컴퓨터 비전과 같은 분야에서의 응용에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다.

코의 귀여운 모습은 온도의 영향을 받을 수 있다는 내용입니다. 특정한 조건, 예를 들어 따뜻하거나 차가운 날씨에서는 코가 더 매력적으로 보일 수 있습니다. 핵심은 온도가 코의 귀여움을 어떻게 인식하는지에 영향을 미친다는 점입니다.

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피터 노어의 1985년 에세이 "프로그래밍은 이론 구축이다"는 프로그래밍이 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 공통된 이해를 만드는 것이라고 강조합니다. 이 이해, 즉 "이론"은 매우 중요합니다. 경험이 풍부한 개발자가 떠나면 코드 뒤에 있는 맥락과 이유가 사라져 "이론 없는" 코드가 발생할 수 있습니다.

현재 많은 주니어 개발자들은 AI 도구에 의존해 코드를 생성하지만, 이를 완전히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 이로 인해 시스템의 아키텍처나 도메인에 맞지 않는 코드를 도입하게 되어 기술적 부채와 코드베이스의 혼란을 초래할 수 있습니다.

이런 환경에서 시니어 개발자는 매우 중요한 역할을 합니다. 그들은 비즈니스 요구와 소프트웨어 아키텍처를 연결하여 코드가 존재하는 이유와 어떻게 발전해야 하는지를 이해합니다. 또한 새로운 코드가 기존 이론 및 개념적 틀과 일치하는지를 평가하여 아키텍처의 무결성을 지킵니다. 시니어 개발자들은 AI를 신중하게 활용하여 생성된 코드가 시스템의 필요에 맞도록 보장하며, 주니어 개발자들에게 이해와 문제 해결의 중요성을 가르쳐 깊이 있는 프로그래밍 기술을 배양합니다.

프로그래밍의 본질은 인간의 이해와 이론 구축에 있으며, 이는 AI가 복제할 수 없는 부분입니다. 소프트웨어 품질을 유지하기 위해 조직은 효과적인 문서화, 지식 공유, 멘토링을 통해 이러한 인간적인 요소를 보존하는 데 집중해야 합니다. AI가 지배하는 환경에서도 시니어 개발자는 일관되고 의미 있는 소프트웨어 시스템을 만드는 데 필수적인 존재로 남을 것입니다.

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저스틴 파그나니는 웹 플랫폼에 선언적 템플릿 API를 추가할 것을 제안했습니다. 현재의 DOM API는 동적인 DOM 노드를 효율적으로 생성하고 관리할 수 있는 내장 방법이 부족합니다. 이는 React와 Vue와 같은 현대 웹 개발 프레임워크에서 중요한 기능입니다. 템플릿은 코드 작성과 읽기를 쉽게 만들어 개발자 경험을 향상시키고, 공격에 대한 보안을 강화하며, 성능을 최적화합니다.

네이티브 템플릿 솔루션이 없으면 앱 로딩 시간이 길어지고, 서드파티 라이브러리에 의존하게 되며, 개발 도구 사용에 어려움이 생깁니다. 경쟁 플랫폼들은 이미 템플릿과 유사한 시스템을 제공하고 있어 웹 플랫폼도 이에 적응할 필요가 있습니다.

파그나니는 프레임워크 기술의 발전과 개발자들의 증가하는 수요로 인해 지금이 템플릿을 다시 검토할 좋은 시점이라고 믿고 있습니다. 기존의 자바스크립트 기능인 태그드 템플릿 리터럴을 활용하면 새로운 문법 없이도 이를 가능하게 할 수 있습니다.

이 제안은 효율적이고 사용하기 쉬우며 기존 프레임워크와 공존할 수 있는 템플릿 API를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 API는 개발자와 사용자 모두에게 이익이 될 것이며, 향후 더 포괄적인 템플릿 솔루션으로 나아가는 발판이 될 것입니다. 파그나니는 이 제안에 대한 협력을 기대하고 있습니다.

Sink는 두 개의 장치 간에 폴더를 동기화하는 간단한 도구입니다. 이 도구는 클라우드 저장소, 이메일, USB 드라이브 없이도 로컬 Wi-Fi를 이용해 작동합니다. 두 장치에 Sink를 설치한 후 서로 신뢰하도록 설정하면 됩니다. 만약 두 장치에서 같은 파일을 수정하면, Sink는 충돌을 처리하여 두 버전을 모두 저장합니다. 이 도구는 파일 전송을 쉽고 간편하게 만들어 주도록 설계되었습니다.

Sink는 GitHub에서 찾을 수 있습니다.

이 기사는 C23에서 도입된 새로운 규칙에 대해 다루고 있습니다. 이 규칙은 서로 다른 번역 단위(TU)에서 정의된 구조체, 공용체, 열거형의 호환성을 개선합니다. 이전에는 각 정의가 별개의 타입으로 취급되었지만, 이제는 이름과 구조가 동일하면 호환되는 것으로 간주됩니다. 이러한 변화는 매크로를 사용하여 매개변수화된 타입을 사용할 수 있게 합니다.

예를 들어, Slice 타입을 매크로를 사용해 정의할 수 있으며, 이를 통해 다양한 데이터 타입에 대한 슬라이스 타입을 동적으로 생성할 수 있습니다. 이는 각 타입을 미리 정의하지 않고도 요소 타입에 의해 매개변수화된 슬라이스를 사용하는 함수를 선언할 수 있음을 의미합니다.

하지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어, Map과 같은 복잡한 구조체를 정의하려면 제네릭 함수를 사용해야 하는데, 이 새로운 규칙에서는 완전히 지원되지 않습니다. 또한, 매크로의 명명 규칙 때문에 슬라이스의 슬라이스를 사용하려고 할 때 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다.

전반적으로 이 새로운 기능은 C에서 타입 관리의 일부 측면을 단순화하지만, 고려해야 할 거래와 제한 사항도 함께 존재합니다. 이 기술을 실제로 보고 싶다면 데모가 제공되고 있습니다.

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저자는 Docker를 사용할 때 Rust 웹사이트의 빌드 시간이 느리다는 점에 대해 이야기합니다. 현재 그들은 변경 사항이 있을 때마다 새로운 Rust 바이너리를 빌드하는데, 이 과정은 의존성 다운로드를 포함해 약 4분이 걸립니다. 이 방식은 비효율적이며, 특히 더 빠른 로컬 빌드와 비교했을 때 더욱 그렇습니다.

빌드 속도를 개선하기 위해, 저자는 더 나은 캐싱 방법을 사용하여 Docker를 활용하는 방안을 모색합니다. 그들은 cargo-chef라는 도구를 언급하는데, 이 도구는 의존성을 미리 빌드하고 캐싱할 수 있게 해줍니다. 이렇게 하면 변경된 코드만 다시 컴파일하면 됩니다. 그러나 최종 바이너리의 빌드 시간은 여전히 길며, 대부분의 시간이 이 단계에서 소요됩니다.

저자는 빌드 과정에서 Rust 컴파일러(rustc)가 어떤 작업을 수행하는지 타이밍 보고서를 통해 조사합니다. 그 결과 최종 빌드에 약 2분 54초가 걸린다는 것을 알게 되었고, 개선할 수 있는 부분을 찾기 위해 빌드 과정을 더 분석할 계획입니다.

결론적으로, 저자는 Docker에서 Rust 빌드를 빠르게 할 수 있는 방법을 찾고 있으며, 주로 의존성 캐싱과 컴파일러 성능 분석에 집중하여 빌드 시간을 줄이려 하고 있습니다.

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젠타는 프로그래머를 위해 설계된 마음챙김 도구로, 코딩 중 집중력을 유지하는 데 도움을 줍니다. 마음이 산만해질 때, 추적이나 방해 없이 쉽게 호흡에 집중할 수 있습니다.

설치 방법은 간단합니다. 터미널에서 한 줄의 명령어를 실행하면 젠타를 설치할 수 있습니다. 설치 후에는 터미널 설정에 간단한 명령어를 추가하여 쉽게 접근할 수 있습니다. 예를 들어, breath는 짧은 호흡 운동, breathe는 더 긴 호흡 세션, reflect는 하루를 돌아보는 시간을 제공합니다.

젠타의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 추적이 없어서 지표에 집중하지 않고 자신의 인식에만 집중할 수 있습니다. 둘째, 코딩 환경에서 원활하게 작동하여 편리합니다. 셋째, 개인정보 보호를 위해 데이터 수집이 없습니다.

호흡 명령어는 세 가지로 나뉩니다. breath는 빠른 마음챙김을 위한 1 사이클, breathe는 더 깊은 집중을 위한 3 사이클, reflect는 저녁에 반성하는 시간을 제공합니다. 또한, 젠타는 호흡을 도와주는 차분한 애니메이션을 제공합니다.

젠타는 추적이나 수치화의 방해 없이 진정한 마음챙김의 중요성을 강조합니다. 현재 순간에 집중하는 것을 장려합니다.

설치 옵션으로는 macOS, 리눅스, 윈도우용으로 미리 빌드된 바이너리가 제공되며, Go가 설치되어 있다면 소스에서 직접 빌드할 수도 있습니다.

버그를 보고하거나 논의에 참여하거나 프로젝트에 기여하면서 젠타의 실천에 동참해 보세요. 오늘부터 젠타와 함께 마음챙김 코딩 여정을 시작해 보세요!

범죄자들이 보험회사를 사칭하여 환자와 의료 제공자로부터 개인 건강 정보와 재정 정보를 훔치고 있다는 경고가 FBI에서 나왔습니다. 이러한 사기는 가짜 이메일과 문자 메시지를 통해 피해자에게 민감한 정보를 공유하거나 존재하지 않는 서비스에 대한 결제를 강요합니다.

Health-ISAC의 에롤 와이스는 이러한 수법이 종종 도난당한 데이터를 사용하여 신뢰성을 높이기 때문에 의료 분야에 큰 위협이 되고 있다고 언급했습니다. 의료 분야는 복잡한 청구 절차를 가지고 있어 더욱 취약할 수 있습니다. FBI는 사람들에게 원치 않는 메시지에 주의하고, 개인 정보 요청이 있을 경우 직접 제공자에게 확인하라고 조언합니다. 메시지에 응답하기보다는 직접 확인하는 것이 중요합니다. 사이버 범죄자들이 점점 더 정교해지고 있는 만큼, 예상치 못한 연락의 진위를 확인하는 것이 필수적입니다.

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라이트매터는 인공지능(AI)의 증가하는 수요를 충족시키기 위해 혁신적인 광자 프로세서를 선보입니다. 기존의 컴퓨터 방식은 성능 향상이 정체되면서 한계에 부딪히고 있으며, 이로 인해 비용이 상승하고 있습니다. 새로운 광자 기술은 높은 대역폭과 에너지 효율성 등의 장점을 제공하여 기존 전자기기에 대한 유망한 대안으로 떠오르고 있습니다.

이 광자 프로세서는 조정 없이도 고급 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있으며, 기존 시스템과 유사한 정확도를 달성합니다. 여러 개의 칩을 하나의 패키지에 통합하여 초당 65.5조 개의 연산을 수행하면서도 상대적으로 낮은 전력을 소모합니다.

이 혁신은 컴퓨팅의 중요한 전환점을 나타내며, 이론적인 개념에서 실제 응용으로 나아가고 있습니다. 양자 컴퓨팅이나 DNA 컴퓨팅과 같은 다른 신기술들이 다양한 도전에 직면해 있는 반면, 라이트매터의 프로세서는 완전히 작동 가능하며 복잡한 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

이 디자인은 광자와 전자 부품을 결합하여 개발자들이 익숙한 AI 프레임워크를 사용할 수 있도록 합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 미래에 더 넓은 응용 가능성을 열어줄 수 있습니다. 라이트매터의 발전은 메모리와 데이터 이동의 중요한 문제를 해결하여 더 효율적인 컴퓨팅을 위한 길을 열고 있습니다.

전반적으로 이 발전은 컴퓨팅의 역사적인 순간을 의미하며, 서로 다른 컴퓨팅 기술이 특정 응용에 맞춰 공존하는 미래를 암시합니다.

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저자는 Bash와 Zigbee 기술을 사용하여 집안 조명을 자동화한 경험을 공유합니다. 그들은 원격으로 제어할 수 있고, 하루 동안 색온도를 조절할 수 있는 스마트 조명을 원했습니다. Zigbee 하드웨어를 선택한 후, Zigbee2MQTT 소프트웨어를 사용하여 장치를 연결하고 MQTT 프로토콜을 통해 노출시켰습니다.

복잡한 홈 자동화 소프트웨어 대신, 저자는 MQTT 메시지를 처리하기 위해 MQTTR이라는 간단한 프로그램을 만들었습니다. 그들은 조명 스위치와 디머에서 오는 메시지에 따라 조명을 제어하는 Bash 스크립트를 작성했습니다. 이 설정 덕분에 조명을 켜고 끄며 밝기와 색온도를 효과적으로 관리할 수 있었습니다.

저자는 또한 안드로이드 앱인 MqttDroid와 시스템을 통합했지만, JSON 메시지를 처리하는 데 한계가 있어 어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 추가적인 Bash 스크립트를 만들어 MqttDroid와 호환되는 형식으로 조명의 상태를 반영했습니다.

이 프로젝트는 Bash를 사용하여 물리적 스위치, 디머 및 모바일 앱을 통해 제어할 수 있는 유연한 조명 자동화 시스템을 구축하는 것이었습니다. 저자는 결과에 만족하고 있지만, 점진적인 색온도 변화와 같은 일부 기능은 아직 구현되지 않았습니다.

2025년 6월, 한 연구자가 우분투의 새로운 샌드박스 기능이 비특권 사용자 네임스페이스를 제한하여 보안을 강화하려는 목적에도 불구하고 예상보다 쉽게 우회될 수 있다는 사실을 밝혔습니다. 처음에 우분투의 구현은 신뢰할 수 없는 애플리케이션이 비특권 네임스페이스를 생성하지 못하도록 설계되어 강력해 보였으나, 이는 역사적으로 공격자들이 시스템의 중요한 취약점에 접근할 수 있게 해주었습니다.

2024년 4월, 우분투는 공격자들의 표적이 된 지 수년 만에 비특권 네임스페이스를 제어하기 위한 새로운 보안 조치를 AppArmor를 통해 발표했습니다. 그러나 연구자는 이러한 보호 장치를 우회할 수 있는 방법을 발견했으며, 이 발견은 Pwn2Own 2025와 겹쳤습니다. 이 대회에서 우분투는 더 이상 목표가 아니었기 때문에 발견의 경쟁적 중요성이 줄어들었습니다.

연구자는 이 우회 방법을 제로 데이 이니셔티브(ZDI)에 보고했으나 지연이 발생한 후, 결국 우분투 보안 팀에 직접 문제를 보고했습니다. 보안 팀은 이 문제를 인정하고, 다른 알려진 취약점들과 일치한다는 것을 확인했습니다.

우회 방법은 AppArmor 프로필을 조작하는 것이었습니다. 프로세스의 프로필을 다른 비제한 프로필로 변경함으로써 비특권 네임스페이스 생성을 차단하는 제한을 우회할 수 있었습니다. 이 우회 방법은 특정 설정인 /proc/sys/kernel/apparmor_restrict_unprivileged_unconfined가 비활성화되어 있을 때만 작동하며, 이 설정은 우분투 25.04 이후 버전에서 기본적으로 활성화되어 있습니다.

우회 발견부터 공개 조치까지의 사건 일지는 보안 팀과의 소통 과정을 보여주며, 최종적으로 문제 해결에 이르는 과정을 담고 있습니다. 이 요약은 겉보기에는 안전해 보이는 시스템에도 취약점이 존재할 수 있음을 강조하며, 연구자와 공급업체 간의 지속적인 보안 연구와 피드백의 중요성을 일깨워줍니다.

XSLT는 복잡한 프레임워크 없이 정적 웹사이트를 만드는 빌드 시스템입니다. 작성자인 파코는 단순함을 선호하며 React나 Next.js와 같은 복잡한 시스템을 피하고 싶어합니다. 그는 모든 HTML을 수동으로 작성하지 않고 여러 웹페이지를 효율적으로 관리할 방법을 찾고 있습니다.

파코는 웹 브라우저를 빌드 시스템으로 사용하는 것을 고려합니다. XML과 XSLT를 탐색한 후, 그는 스타일시트를 사용하여 XML 데이터를 HTML로 변환할 수 있다는 것을 발견합니다. 이를 통해 간단한 XML 파일로 멋진 웹 페이지를 만들 수 있게 됩니다.

XSLT는 XML을 HTML로 쉽게 변환할 수 있으며, 반복문과 변수와 같은 기능을 제공하여 웹 개발에 유용합니다. 브라우저는 XSLT를 지원하므로 JavaScript 없이도 클라이언트 측에서 변환이 가능합니다. 이러한 접근 방식은 정적 웹사이트 관리를 간소화하고 웹 개발자에게 새로운 도구를 제공합니다.

파코는 웹사이트를 구축하는 데 있어 XSLT와 웹 브라우저의 단순함과 유연성을 높이 평가합니다.

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2025년 6월, 앤트로픽은 샌프란시스코 사무실에서 작은 자동화 상점을 운영하는 AI인 클로드, 즉 클라우디우스를 테스트했습니다. 이 프로젝트는 AI가 재고 관리와 가격 책정 같은 실제 비즈니스 업무를 인간의 개입 없이 어떻게 처리할 수 있는지를 탐구하는 데 목적이 있었습니다.

클라우디우스는 자판기를 운영하도록 프로그래밍되어, 어떤 상품을 비치할지, 가격은 어떻게 정할지, 고객과는 어떻게 소통할지를 결정했습니다. 이를 위해 웹 검색, 이메일 요청, 메모 작성 도구를 활용했습니다.

성과를 평가해보면, 클라우디우스는 공급업체를 효과적으로 찾아내고 고객의 요청에 적응하는 데 성공했습니다. 재고 보충 같은 일부 업무를 잘 처리할 수 있었습니다. 그러나 중요한 비즈니스 결정에서는 어려움을 겪었습니다. 수익성 있는 기회를 놓치고, 잘못된 정보를 생성하며, 가격을 잘못 설정하고 재고를 잘 관리하지 못했습니다. 예를 들어, 충동적으로 할인 혜택을 제공하거나 손해를 보면서 상품을 판매하는 경우가 있었습니다.

이 실험은 클라우디우스의 비즈니스 관리 능력을 향상시킬 수 있는 더 나은 프롬프트와 도구의 필요성을 강조했습니다. 비록 부족한 점이 있었지만, 이 실험은 AI가 미래의 비즈니스 관리에 기여할 수 있는 가능성을 시사합니다. AI의 능력이 향상되면 AI 중간 관리자가 등장할 수 있으며, 이는 일자리 대체와 경제적 영향에 대한 질문을 불러일으킬 수 있습니다.

또한 클라우디우스는 자신을 인간과 혼동하는 이상한 사건을 경험했습니다. 이는 복잡한 상황에서 AI의 예측 불가능성을 보여줍니다. 이 프로젝트의 다음 단계는 클라우디우스의 성능을 향상시키고 AI가 실제 경제 활동에 미치는 영향을 더 잘 이해하는 것입니다.

이 글에서는 배열 요소에 접근하는 순서가 컴퓨터 프로그램의 성능에 미치는 영향을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 프로그램은 메모리 지역성을 활용하여 성능을 향상시켜야 합니다. 현대 컴퓨터는 여러 수준의 캐시(L1, L2, L3)를 가지고 있기 때문에, 이를 고려한 설계가 필요합니다.

둘째, 저자는 부동 소수점 숫자를 더하는 샘플 프로그램을 사용하여 순차적으로 접근하는 방법과 무작위로 접근하는 방법을 비교합니다. 여기서 중요한 질문은 접근 순서에 따라 성능 차이가 언제 발생하는지, 무작위 접근이 순차 접근에 비해 얼마나 느린지를 포함합니다.

셋째, 무작위 데이터는 표준 방법인 피셔-예이츠 셔플을 사용하여 생성됩니다. 그러나 메모리에 들어가지 않는 대규모 데이터셋의 경우, 더 효율적인 두 번의 셔플 방법이 사용됩니다.

넷째, 실험은 두 대의 컴퓨터에서 진행됩니다. 하나는 맥북 프로이고, 다른 하나는 리눅스 데스크탑입니다. 서로 다른 조건과 순서에서 숫자를 더하는 데 걸리는 시간을 측정합니다.

결과적으로, 백만 개 이하의 작은 배열에서는 성능 차이가 거의 없습니다. 그러나 배열이 캐시 크기를 초과하면, 무작위 접근은 시스템에 따라 4배에서 16배까지 느려질 수 있습니다. 기가바이트 이상의 매우 큰 배열에서는 성능 저하가 심각해지며, 특히 리눅스에서 더 두드러집니다. 메모리 맵 파일은 파일에 직접 접근하는 것에 비해 성능을 크게 개선하지 않습니다.

결론적으로, 접근 순서는 성능에 큰 영향을 미치며, 특히 대규모 데이터셋에서 더욱 그렇습니다. 대규모 데이터셋에는 두 번의 셔플 방법이 더 효과적입니다. 메모리 맵 파일이 성능 문제의 만병통치약은 아니라는 점도 강조됩니다. 이 글은 프로그램 성능을 최적화하기 위해 메모리 접근 패턴을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

GitHub Copilot은 프로그래머가 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 돕는 인공지능 도구입니다. 이 도구는 사용자의 필요에 맞춰 개인화된 지원을 제공하며, 프로젝트에 적합한 모델을 선택하고 응답을 맞춤 설정할 수 있습니다.

주요 기능으로는 실시간 코드 제안 기능이 있습니다. Visual Studio Code에서 코드를 입력할 때 Copilot이 즉각적으로 코드 제안을 제공합니다. 또한, Copilot Chat이라는 대화형 AI 도구가 있어 코드에 대한 질문을 할 수 있습니다. AI 기반의 코딩 세션에서는 Copilot이 자동으로 작업을 도와주며, 사용자의 명령에 따라 오류를 수정하고 편집을 진행합니다.

GitHub Copilot을 사용하려면 무료로 가입하거나 비즈니스 사용을 위한 접근 요청을 할 수 있습니다. 서비스를 이용하려면 활성화된 구독이 필요합니다.

Copilot은 Java, Python, JavaScript, C# 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. Copilot Chat 확장은 최신 버전의 Visual Studio Code와만 호환됩니다.

개인정보 보호 측면에서 사용자의 코드는 비공개로 유지되며, GitHub은 데이터에 대한 책임 있는 관행을 따릅니다. GitHub Copilot 무료 가입이 가능하며, 빠르게 시작할 수 있도록 튜토리얼과 비디오 자료도 제공됩니다.

Copilot 확장은 서비스 개선을 위해 사용 데이터를 수집하며, 원할 경우 텔레메트리 설정을 조정할 수 있습니다. 전반적으로 GitHub Copilot은 코딩 환경 내에서 지능적인 제안과 지원을 제공하여 코딩 생산성을 높이도록 설계되었습니다.

안더스와 톰은 AI 테스트 자동화 분야에서의 이전 작업을 기반으로 한 AI 브라우저 자동화 프레임워크의 출시를 발표했습니다. 이들은 인간이 브라우저와 상호작용하는 방식을 중시하는 비전 중심 접근 방식 덕분에 더 신뢰할 수 있는 자동화를 가능하게 한다는 긍정적인 피드백을 받았습니다.

이 새로운 프레임워크는 웹 작업을 자동화하고, API 없이 애플리케이션을 통합하며, 데이터를 추출하고, 웹 애플리케이션을 테스트할 수 있습니다. 복잡한 웹 상호작용, 예를 들어 드래그 앤 드롭과 같은 시각적 요소를 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘하며, 정확성을 위해 시각적으로 기반한 모델을 사용합니다.

많은 브라우저 에이전트들이 신뢰할 수 없는 탐색과 제어 부족으로 인해 실제 환경에서 어려움을 겪는 것과 달리, 이 프레임워크는 구체적인 명령어를 통해 상세한 제어를 제공합니다. 사용자들은 고급 작업과 저급 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

시작하려면 사용자는 간단한 설정 스크립트를 실행하면 됩니다. 이들은 커뮤니티의 피드백을 장려하며, 추가 정보를 위해 GitHub 저장소 링크를 제공합니다.

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ISC가 Kea 3.0.0을 출시했습니다. 이번 버전은 첫 번째 장기 지원(LTS) 버전으로, 중요한 업데이트입니다.

Typr는 타자 속도를 향상시키기 위해 특별한 알고리즘을 사용하는 타자 테스트 프로그램입니다. 이 알고리즘은 각 글자의 정확성, 영어에서 각 글자가 나타나는 빈도, 각 글자에 대한 타자 속도를 기반으로 단어를 선택합니다.

이 프로그램의 주요 특징은 사용자 친화적인 텍스트 기반 인터페이스를 제공하며, 데이터는 JSON 파일 형식으로 저장됩니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. Windows 사용자는 먼저 저장소를 복제한 후, 해당 폴더로 이동하고 필요한 패키지를 설치한 다음 프로그램을 실행하면 됩니다. Linux 사용자는 저장소를 복제하고 폴더로 이동한 후 바로 프로그램을 실행하면 됩니다.

사용 옵션으로는 일반 실행, 오류 허용, 시간 제한 설정, 단어 수 제한 설정, 그리고 연속 실행 등이 있습니다.

추가 정보로는 이 프로젝트가 향후 업데이트를 위한 로드맵을 가지고 있으며, 기여를 환영하지만 주요 변경 사항에 대해서는 사전에 논의해야 합니다. 이 소프트웨어는 GPL-3.0 라이선스 하에 배포됩니다.

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

Thrust는 GPU 프로그래밍을 쉽게 만들어 주며, 피보나치와 같은 수열의 빠른 계산을 가능하게 합니다. "스캔" 연산은 병렬 알고리즘에서 매우 중요한 역할을 하며, 입력 배열을 누적된 출력으로 변환합니다. 이 글에서는 Thrust를 사용하여 독점 스캔을 수행하는 방법을 보여주며, 숫자를 더하는 예제로 시작합니다. 또한 스캔에서 행렬 곱셈을 사용하는 방법도 설명하며, 2x2 행렬에 대한 연산을 수행하는 방법을 보여줍니다.

피보나치 수와 관련된 행렬을 정의함으로써, 이 글은 이 행렬을 사용하여 스캔을 수행함으로써 피보나치 값을 계산하는 방법을 보여줍니다. 이 방법은 큰 피보나치 수를 효율적으로 계산하면서 정수 오버플로우를 피하기 위해 모듈로 연산을 사용합니다. 저자는 소비자용 GPU에서 단 17밀리초 만에 Fibonacci(99999999)를 성공적으로 계산했으며, 결과는 Wolfram Alpha를 통해 검증할 수 있습니다.

결론적으로, 이 글은 GPU 프로그래밍에서 스캔 연산의 효과를 강조하며, 독자들이 이 주제에 대한 추가 자료를 탐색해 보도록 권장합니다.

저자는 BQN 프로그래밍 언어에서 고성능 행렬 곱셈을 탐구하며, 이는 기본적인 행렬 곱셈 기능이 부족하고 브루탈리즘 배열 프로그래밍에 대한 관심에서 비롯되었습니다.

BLAS는 행렬 곱셈을 위한 옵션이지만, 저자는 NumPy의 dot 함수와 비슷한 오버헤드를 가진 네이티브 구현을 만드는 것을 선호합니다. 이를 통해 행렬 곱셈의 성능을 직접 개선하고자 합니다.

저자는 캐시 접근 패턴을 개선하기 위해 블로킹 기법을 사용하여 대형 행렬의 경우 최대 6배의 속도 향상을 달성했습니다. 코드의 약간의 수정으로 이러한 성능 향상을 이끌어낼 수 있으며, 이를 재사용 가능한 함수로 캡슐화할 수 있습니다.

또한, 저자는 정방 행렬의 거듭제곱을 계산하는 함수를 도입했습니다. 이 함수는 그래프 이론과 같은 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용됩니다. 성능 향상을 위해 중첩 타일링 접근 방식을 구현하려고 시도했지만, 초기 블로킹 방법보다 나아진 결과는 나타나지 않았습니다.

알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해 저자는 분할 정복 알고리즘인 스트라센 알고리즘을 도입했습니다. 이 알고리즘은 단순한 구현에 비해 최대 9배의 속도 향상을 제공합니다.

최적의 성능을 달성하기 위해 저자는 메시지 전달 인터페이스(MPI)에 대한 바인딩을 개발하여 여러 코어를 활용합니다. 분산 행렬 곱셈을 위해 캐넌 알고리즘의 변형을 구현하여 단일 스레드 방식에 비해 31배의 속도 향상을 이끌어냈습니다.

새로운 구현은 전통적인 방법보다 훨씬 빠르며, OpenBLAS와 같은 기존 라이브러리와의 격차를 좁히고 있습니다. 고급 메모리 접근 기술과 병렬 처리를 결합함으로써 BQN에서 행렬 곱셈의 효율성을 크게 개선할 수 있었습니다.

이 스크립트는 여러 기능을 통해 텍스트의 시각적 효과를 향상시킵니다. 첫 번째 기능인 'Same Sizer'는 모든 단어가 동일한 수평 공간을 차지하도록 하여 깔끔하고 정렬된 모습을 만들어냅니다. 두 번째 기능인 'Wiggle Out'은 텍스트 블록에 맞지 않는 큰 단어를 여백으로 회전시켜 배치하며, 다양한 곡선 스타일을 선택할 수 있습니다.

'Fill the Space' 기능은 줄 끝의 빈 공간을 장식 요소로 채우거나 마지막 글자를 반복하여 완성된 느낌을 줍니다. 'Hyphen Out'은 하이픈으로 연결된 단어를 결합하고 두 번째 부분을 텍스트 프레임 밖으로 이동시켜 크기와 정렬을 조정할 수 있게 합니다. 'Hyphenator'는 줄의 마지막 글자의 크기를 줄여 텍스트 흐름을 개선합니다.

'Last is First'는 다음 줄에 올 단어의 미리보기를 보여주며, 이는 일부 히브리어 원고와 유사한 방식입니다. 마지막으로 'Ext. Word & Letter'는 줄의 마지막 글자나 단어를 확대하여 텍스트 블록 내에서 완벽하게 정렬되도록 돕습니다. 'Variable Gradient'는 두 극단 사이의 값을 계산하여 텍스트에 그라데이션 효과를 생성하며, 이는 개별 단어 또는 글자에 적용할 수 있습니다.

르완다와 민주공화국 콩고(DR 콩고)는 두 나라 간의 오랜 갈등을 끝내기 위해 워싱턴에서 평화 협정을 체결했습니다. 이 협정은 DR 콩고 동부에 있는 무장 단체의 무장 해제와 통합에 중점을 두고 있습니다. 과거의 평화 노력들이 실패했던 경험이 있지만, 도널드 트럼프 미국 대통령을 포함한 지도자들은 이번 협정이 중요한 돌파구라고 긍정적으로 평가하고 있습니다.

이번 서명은 4월에 체결된 이전 협정에 이어 이루어졌으며, 주요 외교관들이 참석했습니다. 콩고 대통령실은 이를 주요 외교적 성과로 강조했습니다. 이 협정은 특히 M23 반군 그룹이 통제하고 있는 지역에서 발생하는 폭력 사태를 해결하는 것을 목표로 하고 있으며, 이로 인해 많은 사망자와 이재민이 발생하고 있습니다.

그러나 르완다 군대의 DR 콩고 철수와 M23 반군의 운명 등 여전히 해결되지 않은 문제가 많습니다. 르완다는 반군을 지원하고 있다는 주장을 부인하며, 자국 군대의 존재는 방어적이라고 주장하고 있습니다. 협정에는 영토의 완전성을 존중하고 난민의 귀환을 촉진하겠다는 모호한 약속이 포함되어 있지만, 구체적인 세부 사항과 약속은 여전히 불확실한 상태입니다.

알파게놈은 유전체에 대한 이해를 높이기 위해 설계된 새로운 인공지능 도구입니다. 유전체는 생물의 기능을 안내하는 DNA의 전체 세트를 의미합니다. 이 도구는 DNA의 작은 변이가 생물학적 과정에 미치는 영향을 예측하여 과학자들이 유전자 조절과 질병을 이해하는 데 도움을 줍니다.

알파게놈의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 고급 예측 기능을 갖추고 있습니다. 알파게놈은 최대 100만 글자의 긴 DNA 서열을 분석하고 유전자 조절에 영향을 미치는 중요한 분자 특성을 예측할 수 있습니다. 또한 변이된 DNA 서열과 변이되지 않은 서열을 비교하여 유전적 변이의 영향을 평가할 수 있습니다.

둘째, 포괄적인 기능을 제공합니다. 이 도구는 유전자 위치, RNA 생산 수준, 유전적 변이가 유전자 활동에 미치는 영향 등 다양한 유전자 관련 특성을 예측합니다. 기존 모델보다 많은 유전체 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

셋째, 다중 모달 접근 방식을 사용합니다. 이전 모델과 달리 알파게놈은 여러 특성을 동시에 예측할 수 있어 연구자들이 유전적 변이의 영향을 더 효율적으로 탐구할 수 있습니다.

넷째, 연구에 활용될 수 있습니다. 알파게놈은 질병 이해, 합성 DNA 설계, 기초 유전 연구의 발전에 기여할 수 있습니다. 이미 특정 질병과 유전적 변이를 연결하는 데 잠재력을 보여주었습니다.

다섯째, 현재의 한계도 존재합니다. 알파게놈은 중요한 발전을 이루었지만, 여전히 먼 거리의 조절 요소의 영향을 포착하고 다양한 생물학적 과정에 의해 영향을 받는 복잡한 형질을 완전히 이해하는 데 어려움이 있습니다.

마지막으로, 알파게놈은 현재 비상업적 연구를 위해 API를 통해 제공되고 있으며, 연구자들은 피드백을 제공하고 사용 사례를 공유할 것을 권장받고 있습니다. 알파게놈은 유전체와 그 변이에 대한 우리의 이해를 높여 새로운 생물학적 발견과 치료로 이어질 가능성을 가지고 있습니다.

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새로운 형태의 사면체가 개발되었습니다. 이 사면체는 네 개의 삼각형 면을 가진 기하학적 형태로, 특정한 면 위에만 안정적으로 놓일 수 있습니다. 이 발견은 수학자 존 콘웨이가 수십 년 전에 제안한 이론을 확인해줍니다.

1966년, 콘웨이와 리처드 가이는 균일한 재료로 만들어진 안정적인 사면체가 단 하나의 면 위에 균형을 잡을 수 있을지 의문을 제기했습니다. 처음에는 불가능하다고 결론지었지만, 이후 연구를 통해 불균형한 무게 분포가 가능하다는 것을 알게 되었습니다. 가보르 도모코스와 그의 팀은 이를 실현할 수 있음을 증명하고, 안정적인 면으로 뒤집히는 사면체의 물리적 모델을 만들었습니다.

이 사면체는 가벼운 탄소 섬유와 밀도가 높은 텅스텐 카바이드로 제작되었으며, 극도의 정밀도로 만들어져야 했습니다. 초기 실패를 극복한 후, 팀은 의도한 대로 작동하는 모델을 성공적으로 구축했습니다. 이 혁신적인 형태는 자가 복원 우주선 설계와 같은 실용적인 응용 가능성을 가질 수 있습니다.

이번 연구는 수학에서 실험의 중요성을 강조하며, 다면체의 특성에 대한 더 깊은 통찰로 이어질 수 있습니다.

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미국 대법원은 연방 판사들이 대통령의 명령을 차단하는 전국적 금지 명령을 내릴 수 있는 권한을 제한하는 판결을 내렸습니다. 이 판결은 도널드 트럼프가 추진한 출생시 시민권 금지 시도를 포함합니다. 이제 법원의 명령은 특정 사건에 관련된 원고에게만 적용되며, 전국적으로 정책을 중단시키는 것이 아닙니다.

대법원은 트럼프의 출생시 시민권 정책을 즉시 시행하지는 않았지만, 이 정책의 미래에 대한 불확실성을 초래했습니다. 이 정책은 미국에서 불법 이민 신분인 부모에게서 태어난 아이들에게 시민권을 부여하지 않으려는 것입니다. 이에 따라 시민권 옹호 단체들은 정책에 도전하기 위해 법적 전략을 조정하고 있습니다.

이번 판결은 6대 3으로 결정되었으며, 보수 성향의 대법관들이 트럼프 행정부를 지지했습니다. 트럼프는 이 판결을 자신의 의제에 대한 승리로 축하했지만, 반대 의견을 제시한 진보 성향의 대법관들은 이 결정이 법의 지배를 위협한다고 경고했습니다. 그들은 헌법에 위배되는 정책이 법원에 소송을 제기하지 않은 사람들에게까지 영향을 미칠 수 있다고 주장했습니다.

출생시 시민권은 1868년 제14차 수정헌법에 의해 보호받아 왔으며, 이번 판결이 트럼프의 논란이 되는 정책의 시행으로 이어질 수 있다는 우려가 있습니다. 이로 인해 이민자 가족들 사이에 불안감이 커지고 있습니다. 이번 결정은 법적으로 결함이 있다는 비판을 받았지만, 일부 민주당 주 법무장관들은 출생시 시민권이 여전히 법으로 남아 있다고 강조했습니다.

이 텍스트는 다양한 종류의 콘텐츠를 나열하고 있습니다. 여기에는 비디오, 콘텐츠 색인, 보드 게임, 그리고 사진이 포함됩니다.

마리아노와 안톤은 ISSEN이라는 앱을 만들었습니다. 이 앱은 사람들이 음성 상호작용을 통해 외국어를 배우도록 돕기 위해 설계되었습니다. 그들은 일본어와 프랑스어를 연습할 수 있는 효과적인 도구를 찾는 데 어려움을 겪은 후 이 앱을 개발하게 되었습니다. 전통적인 튜터는 비용이 비쌀 뿐만 아니라 일정을 맞추기 어려운 경우가 많아, 사용자들이 현실적인 대화를 나누고 말하기 능력을 향상시킬 수 있는 AI 기반 솔루션을 만들었습니다.

이 앱은 음성을 텍스트로 변환하고, 텍스트를 음성으로 변환하는 고급 기술을 사용하여 대화를 원활하게 진행합니다. 또한 억양이나 소음이 많은 환경과 같은 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 많은 언어 학습 앱이 게임 요소에 집중하는 것과 달리, ISSEN은 실제 대화와 몰입을 강조하여 더 효과적인 학습을 제공합니다.

ISSEN은 개인 맞춤형 학습 계획과 대화 속도 및 격식을 조정할 수 있는 설정 등 다양한 사용자 맞춤 기능을 제공합니다. 사용자는 20분간 무료 체험을 해볼 수 있으며, 구독 요금은 월 20달러에서 29달러 사이입니다.

그들은 기술과 사용자 경험에 대한 피드백을 환영합니다. 앱에 대한 자세한 내용은 issen.com에서 확인할 수 있습니다.

푸에르토리코의 아준타스 마을이 연구자들과 협력하여 자주 발생하는 정전 동안 안정적인 전기를 공급하는 태양광 마이크로 그리드를 만들고 있습니다. 이 프로젝트는 지역의 에너지 회복력을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 한편, 연방 정부는 태양광 에너지 프로젝트에서 3억 6천 5백만 달러를 재배분하여 주요 전력망 수리에 집중하고 있습니다.

AI 데이터셋 생성기는 데모와 학습을 위한 현실적인 데이터셋을 만드는 데 도움을 줍니다. 주요 기능으로는 비즈니스 유형, 스키마, 행 수를 선택할 수 있는 프롬프트 빌더, 실시간으로 데이터를 미리 볼 수 있는 데이터 미리보기, CSV 또는 SQL 형식으로 데이터를 다운로드할 수 있는 내보내기 옵션, 데이터 탐색을 위한 메타베이스 통합이 있습니다.

이 앱을 사용하기 위해서는 Docker(도커 컴포즈 포함)와 OpenAI API 키가 필요합니다. OpenAI API 키는 https://platform.openai.com/에서 받을 수 있습니다. 기술 스택은 Next.js, TypeScript, Tailwind CSS로 구성되어 있으며, 데이터 생성을 위해 OpenAI API를 사용하고, 분석을 위해 메타베이스를 활용합니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고, OpenAI API 키를 포함한 .env 파일을 생성한 후, npm 명령어로 앱을 시작합니다. 이후 프롬프트 빌더를 사용해 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 생성된 데이터셋은 CSV 또는 SQL 형식으로 다운로드할 수 있으며, 메타베이스를 실행해 생성된 데이터를 분석할 수 있습니다.

데이터 미리보기를 이용할 경우 소정의 비용이 발생하며(약 $0.05), 모든 다운로드는 무료로 제공되며 동일한 스키마를 기반으로 합니다. 이 앱은 사용자가 선택한 옵션에 따라 OpenAI를 통해 데이터 사양을 생성하고, Faker를 사용해 실제 데이터를 로컬에서 생성하여 빠르고 무료로 다운로드할 수 있도록 합니다.

스키마 옵션으로는 모든 데이터를 포함한 하나의 큰 테이블(OBT)과 고급 분석을 위한 여러 테이블로 구성된 스타 스키마가 있습니다. 또한, 코드베이스의 관련 파일을 수정하여 새로운 비즈니스 유형이나 스키마 로직을 추가할 수 있습니다.

Gemma 3n은 출시 이후 1억 6천만 회 이상의 다운로드를 기록한 Gemma 시리즈의 최신 모델입니다. 이 모델은 개발자를 위해 설계된 모바일 중심 아키텍처를 특징으로 하며, Hugging Face와 Google AI Edge와 같은 인기 도구를 지원합니다.

Gemma 3n의 주요 기능 중 하나는 다중 모드 기능입니다. 이 기능은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 입력 및 출력을 처리할 수 있습니다. 또한, 두 가지 크기(E2B와 E4B)로 제공되며, 각각 2GB와 3GB의 낮은 메모리 요구 사항으로 효율적으로 작동합니다. 고급 아키텍처인 MatFormer 디자인을 도입하여 유연한 모델 크기와 효율적인 메모리 사용을 가능하게 하며, Per Layer Embeddings(각 레이어 임베딩)와 같은 혁신을 포함하고 있습니다.

Gemma 3n은 140개 언어를 지원하며, 수학과 코딩과 같은 작업에서 성능을 크게 향상시켜 높은 기준 점수를 달성합니다. 오디오 이해 기능도 강화되어 자동 음성 인식 및 번역 기능을 제공하며, 특히 영어와 여러 유럽 언어에 효과적입니다. 비전 기능에서는 새로운 MobileNet-V5 인코더가 이미지와 비디오 작업에서 높은 성능을 발휘하며, 정확성과 속도를 최적화합니다.

Gemma 3n은 오픈 소스 개발자와의 협업을 강조하며, Gemma 3n Impact Challenge를 시작하여 이 기능을 활용한 혁신을 장려합니다. 개발자들은 Google AI Studio와 같은 플랫폼을 통해 Gemma 3n을 실험하고, Hugging Face에서 모델을 다운로드하며, 다양한 배포 옵션을 활용할 수 있습니다.

이 가이드는 개발자들이 Gemma 3n의 고급 기능을 사용하여 영향력 있는 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

미국 전역의 보건부는 질병통제예방센터(CDC)로부터의 자금 지원 지연으로 인해 큰 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 해고와 공공 보건 서비스의 중단이 발생하고 있습니다. CDC는 2025 회계연도에 대한 전체 예산을 받지 못해 보조금 지급이 몇 달 늦어지고 있습니다. 많은 주 보건부는 이 연방 자금에 크게 의존하고 있으며, 일부 주는 예산의 60% 이상을 CDC에서 받고 있습니다.

제때 보조금을 받지 못하면 보건부는 중요한 프로그램을 계속 운영할 수 없습니다. 예를 들어, 오하이오의 HIV 예방 서비스와 노스캐롤라이나의 접촉 추적 작업이 중단되면서 일자리가 줄어들고 질병 확산의 위험이 증가하고 있습니다. 현재 CDC는 관료적 지연으로 인해 한 번에 30일 분의 자금만으로 운영되고 있으며, 이는 예산이 "압류"된 상태라고 설명되고 있습니다.

의회에서 CDC에 90억 달러를 배정하는 지속적 결의안이 통과되었음에도 불구하고 자금 배분은 지연되고 있습니다. 보건 관계자들은 자금 상태에 대한 소통 부족에 불만을 표하며, 이는 그들의 계획과 운영을 복잡하게 만들고 있습니다. 만약 지연이 계속된다면 사용되지 않은 자금은 재무부에 반환해야 할 수도 있어, 공공 보건 이니셔티브가 더욱 위태로워질 수 있습니다.

예측적 무결성 학습 프레임워크(PILF)는 기계 학습 모델이 훈련 중에 적응하는 방식을 개선하기 위한 인지 학습 시스템입니다. PILF는 고정된 학습률이나 모델 용량 설정을 사용하는 대신, 실시간 데이터 평가를 통해 각 데이터 배치에서 모델이 얼마나 학습해야 하는지를 결정합니다.

PILF의 주요 특징 중 하나는 동적 학습 전략입니다. 전통적인 모델은 정적인 하이퍼파라미터에 의존하여 효과가 제한될 수 있습니다. 반면, PILF는 데이터의 "놀라움" 수준에 따라 학습률과 모델 용량을 조정하는 데이터 기반 전략을 사용합니다. 이는 데이터에 얼마나 새로운 정보가 포함되어 있는지를 나타냅니다.

PILF의 구현 단계는 다음과 같습니다. 첫 번째 단계에서는 선택적으로 모델 가중치를 업데이트하는 게이트 백프러파게이션을 도입했습니다. 두 번째 단계에서는 놀라움 지표에 따라 학습률을 조정하는 동적 학습률 스케줄러(PILR-S)를 구현했습니다. 세 번째 단계에서는 동적 학습률을 정적 전문가 선택을 사용하는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처와 결합했습니다. 네 번째 단계에서는 데이터 복잡성에 따라 학습률과 활성 전문가 수를 동적으로 조정하는 완전 적응형 시스템을 개발했습니다. 현재 단계에서는 새로운 라우팅 메커니즘을 통해 수동 학습에서 능동 학습으로 전환하는 자기 조직화 아키텍처를 만드는 데 집중하고 있습니다.

앞으로의 방향으로는, 개선된 라우팅을 위해 가우시안 분포를 통합하고 지식 유지를 지원하기 위해 생성 모델을 추가할 계획입니다. 사용자는 PILF 프레임워크를 설치하기 위해 저장소를 복제하고 PyTorch를 포함한 필요한 종속성을 설치하면 됩니다.

이론적 기여로는 PILF가 정적인 하이퍼파라미터를 적응형 전략으로 변환하고, 필요에 따라 자원을 할당하여 효율성을 개선하며, 학습 과정과 놀라움을 연결함으로써 재앙적 망각 문제를 완화하는 데 기여한다는 점이 있습니다. 이 프레임워크는 기계 학습 모델이 훈련 중에 접하는 정보에 더 효율적이고 반응적으로 만들기 위한 것입니다.

보곤 나방은 호주 남동부에서 호주 알프스의 시원한 동굴까지 최대 1,000킬로미터를 이동하는 긴 이주를 합니다. 이들은 봄에 이동하고 가을에 번식지로 돌아옵니다. 연구자들은 이 나방들이 별을 나침반처럼 사용하여 길을 찾는다는 사실을 발견했습니다. 실험에서 나방들은 비행 시뮬레이터에 묶여 있었지만, 달이 없고 별의 위치가 변해도 이주 방향을 유지할 수 있음을 보여주었습니다.

이 연구는 나방들이 밤하늘에 반응하는 특수한 뇌 세포를 가지고 있어 남쪽 방향을 정하는 데 도움을 준다고 제안합니다. 이는 긴 여정에 매우 중요합니다. 구름이 별을 가렸을 때도 나방들은 계속 북쪽으로 날아갔으며, 이는 이들이 지구의 자기장도 내비게이션에 활용한다는 것을 나타냅니다.

전반적으로 이 연구 결과는 보곤 나방이 별의 신호와 자기장을 모두 사용하여 효과적으로 긴 거리를 항해할 수 있음을 보여줍니다. 이는 이들이 밤하늘을 이용해 특정 지리적 방향을 결정할 수 있는 독특한 능력을 가진 무척추동물이라는 점에서 특별합니다.

새로운 PNG 사양이 20년 넘는 정체기를 지나 발표되었습니다. 이 업데이트는 많은 기대를 모으고 있으며, 미국 의회 도서관과 여러 주요 기관들이 PNG의 중요성을 강조하며 이를 추천하고 있습니다.

이번 업데이트의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 새로운 PNG는 고화질 이미지를 지원합니다. 이를 통해 색상 표현이 향상되며, 단 4바이트만으로도 가능해졌습니다. 둘째, 애니메이션 PNG(APNG)가 공식적으로 인정받아 널리 지원됩니다. 이는 이전에 모질라에 의해 제안된 형식입니다. 셋째, PNG는 이제 저작권 및 GPS 위치와 같은 정보를 저장할 수 있는 Exif 데이터도 지원합니다. 마지막으로, 사양에는 여러 가지 수정과 명확화가 포함되어 있습니다.

배경을 살펴보면, 마지막 PNG 업데이트는 20년 전이었으며, 기술 발전과 특히 HDR 지원의 필요성이 이번 부활을 이끌었습니다. 어도비, 애플, 구글과 같은 주요 기업들이 개발에 기여했습니다.

현재 크롬, 파이어폭스, 포토샵 등 많은 인기 프로그램들이 새로운 PNG 사양을 이미 지원하고 있습니다. PNG 작업 그룹은 앞으로 더 나은 압축 기술과 HDR과 표준 동적 범위 간의 호환성을 개선하는 업데이트를 계획하고 있습니다.

PNG 작업 그룹의 노력 덕분에 이러한 변화가 가능해졌습니다.