2025년 7월 3일, 콜린 리차드는 개인 프로젝트를 발표했습니다. 그는 tmux의 코드베이스를 C에서 Rust로 성공적으로 재작성했다고 밝혔습니다. 6개월의 작업 끝에, 약 67,000줄의 C 코드가 81,000줄의 Rust 코드로 증가하며, 이제 전체 코드베이스가 Rust로 완전히 전환되었지만, 안전하지 않은 코드를 사용하고 있습니다.

이 프로젝트는 개인적인 관심에서 시작된 취미로, 정원 가꾸기와 비슷한 성격을 가지고 있습니다. 변환의 특별한 이유는 없다고 합니다. 콜린은 처음에 C2Rust라는 도구를 사용해 자동 변환을 시도했지만, 생성된 코드가 관리하기 어려워 수동으로 C 코드를 Rust로 번역하기로 결정했습니다.

개발 과정에서 빌드 프로세스를 이해하는 것이 중요했습니다. 그는 기존의 autotools 설정을 Rust와 함께 작동하도록 조정했습니다. 처음에는 파일을 하나씩 번역했지만, 나중에는 디버깅을 쉽게 하기 위해 함수를 하나씩 번역하는 방식으로 변경했습니다. 번역 과정에서 C와 Rust의 타입 불일치나 잘못된 함수 프로토타입으로 인해 버그가 발생하기도 했습니다.

기술적인 도전 과제가 있었습니다. Rust에서 원시 포인터를 사용해야 했는데, 이는 Rust 참조를 직접 사용하는 데 한계가 있었기 때문입니다. C의 goto 문을 Rust의 레이블 블록과 루프 같은 구조로 해결했습니다. 또한, yacc로 작성된 파서를 lalrpop 크레이트를 사용해 재구현했습니다.

그의 작업 흐름에는 효율성을 위해 Vim과 사용자 정의 매크로를 사용하고, AI 도구를 실험했지만, 이 도구들이 크게 속도를 높이지는 못했다고 합니다. 프로젝트는 현재 0.0.1 버전으로 완료되었지만, 콜린은 안전한 Rust로 전환하고 기존의 버그를 해결하여 코드를 더 개선할 계획입니다.

이 프로젝트는 Rust와 tmux에 관심 있는 사람들을 위해 열려 있으며, GitHub Discussions를 통해 피드백과 협업을 초대하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Pennybase는 Firebase와 Supabase와 유사한 경량의 백엔드 서비스(BaaS)입니다. 1000줄도 안 되는 Go 코드로 작성되었으며, 외부 의존성이 없습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

파일 저장 기능은 CSV 파일을 사용하여 데이터를 저장하고, 각 기록의 버전을 추적합니다. REST API를 통해 데이터 접근과 조작을 위한 간단한 API를 제공하며, JSON 형식의 응답을 반환합니다. 사용자 인증을 위해 세션 쿠키와 기본 인증을 지원합니다. 권한 관리는 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 소유 기반 권한을 구현하고 있습니다. 실시간 업데이트는 서버 전송 이벤트(SSE)를 사용하여 제공합니다. 데이터 유형과 형식을 검증하는 스키마 검증 기능도 포함되어 있습니다. 동적 HTML 콘텐츠를 제공하기 위해 Go 템플릿을 사용합니다.

데이터는 쉽게 읽을 수 있는 CSV 파일에 저장되며, 각 업데이트는 기록의 새로운 버전을 생성합니다. 최신 버전에 빠르게 접근하기 위해 메모리 인덱스를 사용합니다. CSV 구조는 기록 ID, 버전 번호, 데이터 필드를 포함합니다.

사용자와 권한 관리는 특별한 CSV 파일을 통해 이루어집니다. _users.csv 파일에는 사용자 자격 증명과 역할이 포함되어 있으며, _permissions.csv 파일은 다양한 리소스에 대한 접근 규칙을 정의합니다.

Pennybase는 기록을 나열하고 검색하는 엔드포인트, 기록을 생성, 업데이트 및 삭제하는 엔드포인트(적절한 권한 필요), 실시간 이벤트 스트리밍을 위한 엔드포인트를 제공합니다.

정적 파일(HTML, CSS, JS)을 제공하고 HTML 템플릿을 렌더링하여 사용자와 리소스 데이터에 기반한 동적 콘텐츠 생성을 지원합니다.

Pennybase는 데이터 수정 중 사용자 정의 작업을 허용하는 훅 시스템을 통해 기능 확장을 지원합니다.

이 프로젝트는 기여를 장려하며, 코드베이스를 작고 명확하게 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

요약이 없습니다.

행동의 지역성(Locality of Behaviour, LoB)은 프로그래머가 특정 코드만 보고 그 코드가 어떤 기능을 하는지 이해할 수 있어야 한다는 개념입니다. 이 원칙은 코드를 더 간단하고 유지보수하기 쉽게 만드는 것을 목표로 합니다.

LoB의 정의는 코드 단위의 동작이 다른 코드 부분을 살펴보지 않고도 명확해야 한다는 것입니다. 예를 들어, htmx에서는 버튼의 동작이 태그에서 명확하게 드러납니다: <button hx-get="/clicked">Click Me</button>와 같이 작성하면 LoB를 만족합니다. 반면, jQuery에서는 버튼의 동작이 여러 곳에 숨겨져 있어 이해하기 어렵습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드에서는 버튼 클릭 시 AJAX 요청이 발생하지만, 그 동작이 명확하지 않습니다:

$("#d1").on("click", function(){
  $.ajax({
    /* AJAX 옵션... */
  });
});

이런 경우 LoB가 부족하다고 볼 수 있습니다.

또한, 구현(implementation)과 호출(invocation) 사이에는 차이가 있습니다. 구현은 어떤 것이 어떻게 작동하는지를 보여주는 것이고, 호출은 그것을 어떻게 사용하는지를 보여줍니다. 좋은 함수는 복잡한 세부사항을 숨기면서도 사용법은 명확하게 전달해야 합니다.

LoB는 다른 원칙들과 충돌할 수 있습니다. 예를 들어, 중복을 피하는 것이 중요한 DRY(Do not Repeat Yourself) 원칙은 과도하게 사용될 경우 동작이 덜 명확해질 수 있습니다. 또한, 코드의 다양한 측면을 분리하는 SoC(Separation of Concerns) 원칙은 동작을 모호하게 만들어 한 부분의 변화가 다른 부분에 미치는 영향을 이해하기 어렵게 할 수 있습니다.

LoB는 코드를 더 쉽게 유지보수할 수 있도록 하는 데 중요한 원칙이지만, 다른 원칙들과의 균형이 필요합니다. LoB를 추구하는 것은 소프트웨어의 품질과 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

저자는 프로그래밍 작업을 위해 다양한 코딩 모델, 특히 Cursor와 Claude Sonnet을 사용한 경험에 대해 이야기합니다. 처음에는 이 모델들이 유용하다고 느꼈지만, 촉박한 마감 시간에 비효율적인 점 때문에 불만이 생겼습니다. 이후 저자는 o3라는 새로운 모델로 전환했는데, 속도는 느리지만 결과는 더 나아졌습니다.

저자와 공동 창립자는 o3의 효과성 때문에 매달 1,000달러를 지출하기로 결정했습니다. 비록 비용이 과도하게 느껴졌지만, o3와 유사한 모델들이 도구를 효과적으로 사용하고 불필요한 복잡성을 피하며 유용한 연구 지원을 제공하는 데 뛰어난 성과를 보인다는 것을 알게 되었습니다.

비용에 대한 우려에도 불구하고, 고품질 코딩 에이전트에 대한 지출은 정당화될 수 있다고 생각했습니다. 특히 최근 이러한 모델들의 가격이 하락했기 때문입니다. 저자는 이러한 모델에서 가치를 극대화하기 위한 전략을 제시했습니다. 여기에는 조기 오류 탐지, 간단한 기술 사용, 코딩 규칙 다듬기, 개발 스크립트 개선 등이 포함됩니다.

결국 저자는 여러 코딩 에이전트를 사용하는 것이 생산성을 크게 향상시키고 개발자들이 일상적인 코딩 대신 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 도와준다고 믿고 있습니다. 이러한 도구들의 발전은 더 나은 코딩 관행을 위해 협력적으로 사용하는 방향으로 나아가고 있음을 시사합니다.

주요 아이디어는 간단한 Hacker News(HN) 프로필을 만들어 최소한의 노력으로 개인화된 피드를 제공하는 것입니다. 30개의 게시물을 한 번 평가함으로써, 자신의 취향을 반영하는 영구적인 홈페이지를 만들 수 있습니다. 이 도구는 언어 모델(LLM)을 사용할 때 더 나은 결과를 얻기 위해 얼마나 많은 개인 정보가 필요한지를 테스트하고, 데이터 입력과 사용자 노력 간의 균형을 탐구하는 것을 목표로 하고 있습니다. 제작자는 이 도구를 피드백을 받기 위해 공유하며, 개인적인 맥락으로 LLM 작업 흐름을 개선하는 데 관심이 있는 사람들과 연결하고자 합니다.

신경망은 오늘날 언어 모델, 음성 인식, 로봇 공학과 같은 기술을 지원하며 널리 사용되고 있습니다. 신경망의 기본 구성 요소는 조정할 수 있는 방법인 미분 가능한 프로그래밍을 통해 조정됩니다. 이 소개는 복잡한 분야를 탐구하는 초보자, 예를 들어 앨리스와 같은 사람들을 위해 설계되었습니다. 자동 미분을 사용하여 함수 최적화의 기초를 다루고, 시퀀스, 그래프, 텍스트, 오디오를 처리하기 위한 일반적인 설계를 설명합니다. 주요 기술인 합성곱, 주의 메커니즘, 순환 블록에 대한 이해를 돕는 데 중점을 두고 있습니다. 독자들이 이론과 실용적인 코딩 측면(예: PyTorch와 JAX와 같은 도구 사용)을 모두 이해할 수 있도록 하여, 대형 언어 모델과 다중 모달 시스템과 같은 고급 모델을 이해할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

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P. 트루히요는 FPGA에서 SHA-256 해시 계산기를 개발하여 문자열의 해시를 68 클럭 사이클 만에 계산합니다. 그러나 초기 설계는 한 번에 하나의 해시만 생성하기 때문에 활용도가 낮았습니다. 성능을 개선하기 위해 새로운 설계는 여러 해시 계산기가 병렬로 작동하도록 구성되었습니다.

설계에서 이루어진 주요 개선 사항은 K 행렬(미리 계산된 값)을 더 높은 수준에 저장하여 모든 계산기가 중복 없이 접근할 수 있도록 한 것입니다. 또한 W 행렬 값을 병렬로 초기화하여 복잡한 인터페이스의 필요성을 없앴습니다.

새로운 모듈은 sha256_core_pif라고 불리며, 해시 계산기의 입력과 출력을 관리하기 위해 SHA256_manager라는 조정 모듈이 추가되었습니다. 이 시스템은 주어진 SHA-256 해시에 대해 가능한 문자열을 테스트하는 해시 크래커 응용 프로그램에 사용됩니다.

이 프로젝트는 라즈베리 파이 5에 연결된 라이트퓨리 보드에서 실행되며, 62.5 MHz의 클럭 속도로 타이밍 요구 사항을 충족하고 12개의 병렬 해시 계산기를 통합합니다. FPGA와 인터페이스하기 위해 파이썬 드라이버가 생성되어 필요에 따라 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.

이 프로젝트는 암호화 작업을 가속화하는 FPGA의 잠재력을 보여주며, 이는 암호학 및 사이버 보안 분야에서 점점 더 중요해질 것으로 예상됩니다. 모든 프로젝트 파일은 GitHub에서 확인할 수 있으며, 저자는 암호학에 참여하는 다른 이들이 FPGA 솔루션을 탐색해 보기를 권장합니다.

이 텍스트는 AI 평가에 대한 일반적인 질문들을 다루고 있으며, Hamel Husain과 Shreya Shankar의 강의를 바탕으로 AI 애플리케이션에 관한 통찰을 제공합니다.

"RAG" (Retrieval-Augmented Generation)는 여전히 유용합니다. "RAG가 죽었다"는 주장은 특정한 단순한 코드 사용을 지칭하는 것이지 개념 자체를 부정하는 것이 아닙니다. AI 성능을 높이기 위해서는 효과적인 검색 전략이 중요합니다.

두 가지 작업과 평가에 동일한 모델을 사용하는 것은 특히 이진 분류에서 효과적일 수 있습니다. 모델을 변경하기 전에 오류 분석을 통해 모델이 실패하는 지점을 이해하는 것이 우선입니다.

맞춤형 주석 도구를 만드는 것이 매우 권장됩니다. 이는 작업 흐름의 속도와 효율성을 높여줍니다. 기존의 도구는 특정 요구를 충족하지 못할 수 있습니다.

이진 평가(합격/불합격)는 1-5 등급 척도보다 더 효과적인 경우가 많습니다. 이는 더 명확하고 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.

다중 턴 대화를 디버깅할 때는 전체 성공을 평가하고 첫 번째 실패 지점을 식별하는 것부터 시작해야 합니다. 맥락을 단순화하면 오류 식별이 더 쉬워집니다.

자동화된 평가자를 구축할 때는 모든 실패를 다루기보다는 지속적인 문제에 집중하는 것이 좋습니다. 간단한 점검이 더 비용 효과적일 수 있습니다.

대부분의 중소기업에서는 한 명의 전문가("자애로운 독재자")가 품질 결정을 내리는 데 충분합니다.

기존 도구는 오류 분석과 맞춤형 메트릭을 포함한 모든 평가 요구를 충족하지 못할 수 있습니다. 이러한 공백을 스스로 채울 준비를 해야 합니다.

합성 데이터 생성을 위해서는 구조화된 접근 방식을 사용하고, 잠재적인 실패 모드를 반영하는 차원에 집중해야 합니다.

다양한 쿼리를 평가할 때는 사전에 모든 쿼리 유형을 분류하려고 하기보다는 관찰된 실패 패턴에 기반한 평가 전략을 세워야 합니다.

문서 처리를 위한 청크 크기는 작업 유형에 따라 선택해야 합니다. 고정 출력 작업에는 큰 청크를, 확장 출력 작업에는 작은 청크를 사용하는 것이 추론을 개선하는 데 도움이 됩니다.

RAG 시스템을 평가할 때는 검색 구성 요소에 전통적인 정보 검색 메트릭을 사용하고, 생성 구성 요소에는 오류 분석을 적용해야 합니다.

주석 도구는 명확성과 속도를 높여 직관적인 검토와 효율적인 탐색을 가능하게 해야 합니다.

평가는 개발의 필수적인 부분으로 간주해야 하며, 자동화된 점검뿐만 아니라 오류 분석에 집중해야 합니다.

철저한 오류 분석을 수행하여 고유한 실패 모드를 식별하고 관련 평가 메트릭 개발을 안내하는 것이 중요합니다.

가드레일은 실시간으로 즉각적인 오류를 방지하고, 평가자는 응답 후 품질과 성능을 평가합니다.

최소한의 실행 가능한 평가 설정은 오류 분석으로 시작하고, 한 명의 전문가가 품질을 안내하도록 합니다. 효율적인 추적 검토와 분석을 위해 노트북을 활용해야 합니다.

전체 작업 성공을 먼저 평가한 후, 개별 단계를 분석하여 실패를 식별하는 것이 좋습니다.

평가 공급업체는 지원과 필요에 맞는 적합성을 기준으로 선택해야 하며, 기능은 대개 비슷합니다.

CI 테스트는 작고 알려진 문제에 집중하는 반면, 생산 평가는 실시간 데이터를 샘플링하고 더 복잡한 평가가 필요할 수 있습니다.

전반적으로 AI 평가를 개선하기 위한 실용적인 전략에 중점을 두고 있으며, 실패를 이해하고 특정 애플리케이션에 맞춘 접근 방식의 중요성을 강조합니다.

AI NPC 프로젝트를 개발하면서 AI의 맥락 관리에 어려움을 겪었습니다. 이 부분은 종종 간과되지만 매우 중요합니다. 맥락 문제를 해결하기 위해 자주 요약하고 스스로 성장하는 시스템을 도입했습니다. 이를 통해 AI는 상호작용에 대한 중요한 세부사항을 기억할 수 있어, 각 AI가 독특하게 학습하고 관찰하는 몰입감 있는 경험을 제공합니다.

하지만 맥락이 증가할수록 그 효과는 감소하고, AI의 응답 속도가 느려지는 문제가 발생했습니다. 너무 많은 맥락은 모델을 압도하여 관련 정보를 무시하게 만들 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 AI의 맥락을 깔끔하게 유지하는 시스템을 개발하여, 무관한 메시지에 혼란을 겪지 않도록 했습니다.

저는 불필요한 정보, 예를 들어 오류 메시지나 관련 없는 도구 사용 세부사항으로 AI를 과부하하지 않음으로써 깔끔한 맥락을 유지하는 것이 중요하다고 생각합니다. 이러한 접근 방식은 AI의 성능을 향상시키고 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

'맥락 엔지니어링'이라는 용어는 AI 개발에서 새로운 개념으로 등장했으며, 이는 '프롬프트 엔지니어링'의 진화로 볼 수 있습니다. 이 작업을 즐기면서도, 효과적인 맥락 관리는 진정으로 상호작용하는 NPC를 만드는 데 필수적입니다. AI의 능력을 향상시키기 위해서는 맥락과 관련된 프롬프트의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

Kyber는 AI를 활용하여 규제 문서 작업 흐름을 개선하는 차세대 문서 플랫폼을 기업을 위해 개발하고 있습니다. 이 솔루션은 보험 청구 조직이 템플릿 사용을 80% 줄이고, 문서 작성 시간을 65% 단축하며, 커뮤니케이션 속도를 다섯 배 빠르게 하는 데 도움을 줍니다.

지난 8개월 동안의 주요 성과로는 매출과 수익성이 20배 증가한 것, 주요 보험사와 6자리 및 7자리 수익의 다년 계약을 체결한 것, 그리고 Guidewire와 Snapsheet와 같은 선도 소프트웨어 회사와의 파트너십 형성이 있습니다.

Kyber는 고객 기반을 확장하기 위해 숙련된 기업 비즈니스 개발 담당자(BDR)를 찾고 있습니다. 이들의 주요 업무는 주요 의사 결정자와의 연결, 콜드 콜 및 이메일과 같은 아웃바운드 전략 실행, 리드 관리 및 성장 팀과 협력하여 이를 판매로 전환하는 것입니다.

이상적인 후보자는 강한 직업 윤리, 뛰어난 커뮤니케이션 능력, 자원fulness, 팀워크를 중시하는 마인드를 가져야 합니다.

신입 직원은 첫 주 동안 보험 산업과 Kyber의 제품에 대해 배우며, 회사의 독특한 장점을 설명하고 첫 달 내에 잠재 고객과의 초기 미팅을 확보하는 목표를 가지고 있습니다.

Kyber는 혁신, 고객 중심, 장인정신, 높은 기준, 팀워크를 중요하게 생각합니다. 경쟁력 있는 보상 패키지를 제공하며, 무제한 커미션과 포괄적인 건강 보험이 포함됩니다.

지원자는 추천서를 첨부하여 지원 과정에서 두드러질 수 있도록 권장됩니다.

Arista 7130 MetaWatch 네트워크 애플리케이션은 직접 연결된 구리 케이블이 단일 모드(SMF) 및 다중 모드(MMF) 광섬유 케이블보다 빠르다는 것을 입증했습니다. 테스트에서는 두 대의 기기가 Arista 장치에 10G 이더넷으로 연결되었고, 백만 개의 패킷을 주고받으며 지연 시간을 측정했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 직접 연결된 구리 케이블은 광섬유 케이블에 비해 낮은 지연 시간을 보였습니다. 구리 케이블의 평균 지연 시간은 약 4.60 나노초(㎱)였고, SMF와 MMF 광섬유는 각각 약 4.96 나노초의 지연 시간을 기록했습니다. 구리 케이블은 최대 7-10미터까지 도달할 수 있지만, MMF는 300미터, SMF는 최대 10킬로미터까지 도달할 수 있습니다.

이 결과는 짧은 거리에서는 구리 케이블을 사용함으로써 지연 시간을 크게 줄일 수 있음을 보여줍니다. 따라서 속도가 중요한 경우 구리 케이블이 더 바람직한 선택이 될 수 있습니다.

"Head in the Clouds"라는 제목의 글은 자레드 마르셀 폴렌이 쓴 작품으로, 2025년 6월 23일에 책 관련 섹션에 게재되었습니다. 이 글은 독자들에게 지정된 이메일 주소로 의견을 보내달라고 요청하고 있습니다.

소행성 전자 통신은 소행성과 관련된 천문학적 사건에 대한 최신 정보를 제공합니다. 더 자세한 내용은 제공된 링크를 방문하시면 확인할 수 있습니다.

이 기사는 고대 이집트의 한 남성에 대한 전체 유전체 분석을 다루고 있습니다. 이 남성은 기원전 2855년에서 2570년 사이에 해당하는 시기의 누와이랏이라는 유적지에서 발견되었습니다. 그는 암석으로 파인 무덤 안의 도자기 항아리에 묻혔으며, 이로 인해 그의 DNA가 잘 보존되었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 이 남성의 조상은 주로 북아프리카 신석기 시대의 기원을 반영하지만, 그의 유전자 중 약 20%는 메소포타미아와 같은 동부 비옥한 초승달 지역과 연결되어 있습니다. 이는 고대 이집트가 무역과 문화뿐만 아니라 인구 이동을 통해 이웃 지역과 연결되어 있었음을 시사합니다. 이 연구는 초기 이집트인의 유전적 다양성을 이해하는 데 기여하며, 그들의 인구가 단순히 지역 출신이라는 생각에 도전합니다.

이 남성은 사회적 지위가 높았던 것으로 보이며, 엘리트 매장에도 불구하고 신체적으로 힘든 삶을 살았던 것으로 추정됩니다. 유전자 예측에 따르면 그는 갈색 눈과 어두운 피부를 가졌던 것으로 나타났습니다. 또한 그의 식단은 고대 이집트의 전형적인 음식과 일치하며, 육류와 식물성 단백질을 포함하고 있었습니다.

이 연구는 고대 이집트인의 유전적 역사와 주변 지역과의 연결에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다. 이는 그들의 문명에서 중요한 시기에 해당하는 내용입니다.

텍스트는 비트에서 작동하는 논리 연산자인 XOR를 사용하여 특정 인터뷰 질문을 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

XOR의 기본 개념은 두 비트가 같으면 0을 반환하고 다르면 1을 반환하는 것입니다. XOR는 불리언 값뿐만 아니라 다양한 유형의 값에 적용할 수 있습니다.

XOR의 주요 속성으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 0과의 XOR 연산은 원래 값을 유지합니다. 둘째, 같은 숫자와의 XOR 연산은 0을 반환합니다. 셋째, XOR는 교환 법칙이 성립합니다. 마지막으로, XOR 연산의 연속은 중복된 값을 제거할 수 있습니다.

XOR의 응용 사례로는 세 가지 XOR 연산을 사용하여 두 변수를 교환하는 방법이 있습니다. 또한, 1부터 n까지의 숫자가 있는 배열에서 하나의 숫자가 빠진 경우, 배열의 숫자와 1부터 n까지의 모든 숫자를 XOR하여 빠진 숫자를 찾을 수 있습니다. n+1개의 정수로 이루어진 배열에서 1부터 n까지의 숫자가 포함된 경우, 중복된 숫자를 찾는 데에도 같은 XOR 방법을 사용할 수 있습니다. XOR 결과의 비트 차이를 분석하여 두 개의 빠진 숫자나 중복된 숫자를 찾는 과정으로 확장할 수도 있습니다.

하지만 XOR 기법은 하나 또는 두 개의 빠진 숫자나 중복된 숫자에 대해서는 잘 작동하지만, 그 이상일 경우에는 한계가 있습니다.

인터뷰에서 XOR를 사용하는 것이 최선의 방법은 아닐 수 있지만, XOR의 속성은 이러한 문제에 대한 우아한 해결책을 제공합니다. 저자는 이러한 도전 과제를 해결하는 데 있어 XOR의 아름다움과 유용성을 높이 평가합니다.

저자는 ChatGPT 통합 기능이 있는 안드로이드 이어폰을 사용한 경험을 공유합니다. 245유로에 이어폰을 구매한 후, 번역 및 음악 앱과 같은 다양한 AI 기능을 발견하게 됩니다. 그러나 오디오 품질과 작은 화면의 사용성에 문제를 느낍니다.

기기를 탐색하면서, 이 이어폰이 OpenAI와 직접 통신한다는 사실을 알게 됩니다. 이는 OpenAI API 키가 포함되어 있음을 의미하며, 보안 문제를 제기합니다. 저자는 기기를 해킹하려고 시도하고, 채팅 기록에 접근할 수 있는 취약점과 추측 가능한 IMEI 번호를 사용해 기기를 연결할 수 있는 방법을 발견합니다. 이러한 문제를 회사인 IKKO에 보고하자, 회사는 결국 앱과 기기를 업데이트하여 보안을 개선하지만, 여전히 일부 취약점은 해결되지 않은 상태입니다.

저자는 계속되는 보안 결함과 회사의 전문적인 대응 부족에 대한 불만을 표합니다. 업데이트에도 불구하고 여전히 특정한 해킹 가능성이 남아 있으며, 다른 이들도 이 문제를 해결해 주기를 요청합니다.

요약이 없습니다.

저자는 소프트웨어 공학에서 코드를 작성하는 것이 주요 병목 현상이 아니었다고 주장합니다. 오히려 코드 리뷰, 멘토링, 테스트, 그리고 커뮤니케이션과 같은 도전 과제가 실제로 코딩보다 더 많은 시간을 소모하게 만듭니다. LLM과 같은 AI 도구의 발전으로 코드 생성이 빨라지면서, 코딩이 이제 병목 현상이라는 잘못된 인식이 생겼습니다.

하지만 LLM이 코드를 쉽게 생성할 수 있게 해주긴 하지만, 그로 인해 코드 이해, 테스트, 신뢰성 확보의 복잡성이 증가합니다. 생성된 코드가 많아질수록 리뷰어와 유지보수자의 부담이 커지며, 특히 생성된 코드를 이해하는 데 어려움을 겪거나 기존의 관행에서 벗어날 경우 더욱 그렇습니다.

저자는 진정한 도전은 코드를 작성하는 것이 아니라 이해하는 것이라고 강조합니다. LLM이 코드 생산 속도를 높이더라도, 코드에 대한 논리적 사고와 품질 보장을 위한 노력은 여전히 높습니다. 협업과 공유된 이해는 여전히 중요하지만, 더 빠른 코드 생성은 품질에 대한 가정을 낳아 팀에 추가적인 스트레스를 줄 수 있습니다.

결론적으로, 코드 작성 비용은 줄어들었지만, 철저한 리뷰와 이해의 필요성은 변하지 않아 소프트웨어 개발에서 진정한 병목 현상이 되고 있습니다.

저자는 1988년에 아미가 500을 보고 느낀 매력을 시작으로 아미가 컴퓨터와의 여정을 회상합니다. 아미가는 아타리 ST나 PC와 비교했을 때 뛰어난 그래픽과 사운드로 눈에 띄었고, 90년대 초반에는 게이머와 창작자들 사이에서 인기를 끌었습니다.

PC 시장의 성장과 둠 같은 게임의 출현에도 불구하고, 저자는 둠이 아미가의 쇠퇴 원인이 아니라고 주장합니다. 아미가는 2D 그래픽과 멀티태스킹에서 뛰어난 성능을 보였지만, 빠르게 발전하는 PC 하드웨어와 경쟁하기에는 어려움이 있었습니다. 특히 CPU가 저렴해지고 강력해지면서 아미가는 뒤처지게 되었습니다.

PC가 더 저렴해지고 복잡한 게임을 실행할 수 있게 되면서 아미가의 한계가 드러났습니다. 코모도어가 혁신하지 못하고 경쟁력 있는 새로운 모델을 출시하지 못한 것도 쇠퇴에 기여했습니다. 아미가의 독특한 기능인 선점형 멀티태스킹은 더 이상 아미가를 유효하게 유지하는 데 충분하지 않았습니다.

저자는 아미가에 대한 충성심을 회상하며, 결국 게임과 일상 작업을 위해 PC로 전환하게 되었지만 아미가와의 경험을 여전히 소중히 여깁니다. 아미가의 쇠퇴는 단순히 둠과 같은 단일 요인 때문이 아니라, PC의 기술 발전과 코모도어의 실수들이 복합적으로 작용한 결과임을 인식하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 간단한 ASCII 아트로 달의 일일 위상을 보는 방법에 대한 안내를 제공합니다. 특정 날짜인 2025년 7월 3일의 달의 조명이 58.40%이며, 이때 달은 첫 번째 분기 단계에 있다는 정보를 포함하고 있습니다.

주요 내용으로는 사용자가 매일 달의 위상을 순환할 수 있다는 점이 있습니다. 이 글에는 주어진 날짜를 기준으로 달의 위상을 계산하는 JavaScript 코드가 포함되어 있으며, SunCalc 라이브러리를 사용합니다. 이 코드는 달의 위상을 가져오고, 이를 표시하며, 날짜를 변경하여 다양한 위상을 볼 수 있는 기능을 정의합니다. 달의 위상은 조명 비율에 따라 신월부터 감소하는 초승달까지 여러 이름으로 분류됩니다.

전반적으로 이 글은 달의 위상을 추적하고 표시하는 프로그램에 대한 기술적인 설명을 제공합니다.

외부 링크나 그 내용에 직접 접근할 수는 없습니다. 하지만 연구 논문의 주요 내용이나 섹션을 제공해 주시면, 그 정보를 명확하고 간결하게 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주세요!

Gmailtail은 Gmail 메시지를 모니터링하고 JSON 형식으로 출력하는 명령줄 도구로, 자동화 및 다른 도구와의 통합에 적합합니다. 이 도구는 실시간 모니터링 기능을 제공하여 새로운 이메일을 지속적으로 확인합니다. 사용자는 발신자, 제목, 라벨, 첨부파일 등을 기준으로 이메일을 유연하게 필터링할 수 있습니다. 또한, 체크포인트 기능을 통해 이전에 중단된 지점에서 모니터링을 재개할 수 있습니다. 다양한 출력 형식을 지원하며, JSON, JSON Lines 또는 압축된 형식으로 데이터를 출력할 수 있습니다. 설정은 YAML 구성 파일을 사용하여 복잡한 환경에서도 쉽게 할 수 있습니다. Gmail의 검색 구문을 활용하여 이메일을 검색할 수 있으며, OAuth2와 서비스 계정을 통한 간단한 인증 방식을 지원합니다.

시작 방법은 간단합니다. 먼저 uv를 사용하여 설치합니다. 설치 스크립트를 실행하고 프로젝트를 클론하여 설정합니다. 그 다음 Google Cloud Console에서 Google API 자격 증명을 설정하고, 자격 증명을 사용하여 Gmailtail을 실행하면 됩니다.

사용 예로는 모든 새로운 이메일을 모니터링하거나 특정 발신자, 제목, 라벨로 필터링하는 것이 있습니다. 다양한 출력 형식을 사용하고 이메일 본문이나 첨부파일을 포함할 수 있습니다. 체크포인트를 관리하여 모니터링을 재개하거나 초기화할 수 있습니다.

고급 사용법으로는 jq와 통합하여 특정 데이터를 추출하거나 고급 필터링을 수행할 수 있습니다. 긴급 이메일에 대한 알림을 생성하거나 일일 이메일 활동을 요약하는 기능도 제공합니다.

명령줄 옵션을 통해 인증 파일, 필터링 쿼리, 출력 형식 및 모니터링 동작을 지정할 수 있습니다. 사용 사례로는 알림 모니터링, 워크플로우 자동화, 데이터 분석, 다른 도구와의 통합, 중요한 이메일 백업 등이 있습니다.

구성을 위해 gmailtail.yaml 파일을 생성하여 인증, 필터, 출력 형식 및 모니터링 동작에 대한 세부 설정을 할 수 있습니다. 개인 사용의 경우 OAuth2로 설정하고, 서버 자동화를 위해서는 서비스 계정을 사용할 수 있습니다.

개발 과정에서는 저장소를 클론하고, 의존성을 설치한 후 테스트를 실행하며, 코드 품질을 유지하기 위해 포맷팅 및 린팅 도구를 사용할 수 있습니다. 라이선스는 MIT 라이선스입니다.

요약이 없습니다.

이 프로젝트는 CSS를 사용하여 고급 유리 모피즘 효과를 만드는 것입니다. 제작자는 여러 달 동안 실험을 하며 이 효과를 개선하고, 다양한 웹 브라우저에서 잘 작동하도록 노력했습니다.

색상이 번지거나 흐려지는 문제를 피하기 위해, ::before와 ::after 가상 요소를 사용하여 여러 속성을 겹쳐 놓습니다. 주요 레이어는 다음과 같습니다.

• 조정 가능한 흐림, 밝기, 채도 (백드롭 필터 사용)
• 미세한 반투명 질감
• 박스 그림자를 이용한 가짜 3D 베벨 효과

유리 모피즘은 자원을 많이 소모할 수 있으므로, 데스크톱 화면에서는 넓은 영역보다는 강조 효과로 사용하는 것이 좋습니다. 이 효과는 최신 버전의 크롬, 사파리, 파이어폭스에서 잘 작동해야 하며, 제작자는 버그에 대한 피드백을 환영합니다. 또한, 이는 그들이 개발 중인 유리 SCSS/컴포넌트 라이브러리의 미리보기이기도 합니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 제인 스트리트에서의 면접 관련 게시물과 그들의 인턴십 프로그램에 대한 정보가 언급되고 있습니다.

"히트맨과의 대화"라는 제목의 기사는 데이비드 하워드가 쓴 것으로, 아타비스트 매거진에 실렸다. 이 글은 은퇴한 FBI 요원 마이론 풀러와 유죄 판결을 받은 히트맨 래리 톰슨이 루이지애나의 한 교도소에서 만나는 이야기를 담고 있다. 풀러는 톰슨과 관련된 과거의 살인 사건에 괴로워하며, 자신의 FBI 경력이 이 사건으로 어떻게 영향을 받았는지를 이해하고자 한다.

주요 내용은 다음과 같다. 풀러와 기자 데이비드 하워드는 톰슨을 방문한다. 톰슨은 강도와 여러 건의 고용 살인으로 80년형을 선고받고 복역 중이다. 톰슨의 친근한 태도는 두 사람을 놀라게 하며, 그들이 예상했던 위협적인 만남과는 대조적이다. 풀러는 자신이 막을 수 있었던 살인 사건에 대한 지속적인 죄책감과 마주하고자 한다. 이 사건은 마리아 마샬이라는 여성과 관련이 있으며, 그녀의 남편이 톰슨에게 그녀를 죽이도록 의뢰한 사건이다.

두 사람은 모두 남부의 가난한 환경에서 성장했으며, 이는 그들의 삶에 각기 다른 영향을 미쳤다. 풀러는 자신의 인생의 이 장을 다시 돌아봄으로써 과거의 실수에 대한 어떤 결말과 명확성을 찾기를 희망한다. 이 기사는 후회, 구원, 그리고 적대자 간의 복잡한 인간 관계라는 주제를 탐구하고 있다.

이 텍스트는 저자가 D 프로그래밍 언어에서 높이 평가하는 열 가지 기능을 강조합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, D는 구조체에 대한 생성자를 자동으로 생성하여 일반 데이터 타입을 쉽게 만들 수 있도록 합니다. 둘째, D는 함수가 입력과 출력에 대한 조건을 정의할 수 있게 하여, 매개변수가 유효하고 반환 값이 올바른지 확인할 수 있습니다. 셋째, 달러 연산자는 배열의 길이를 참조하는 간편한 방법을 제공하여 코드를 더 깔끔하게 만듭니다.

넷째, D는 컴파일 시간에 함수를 실행할 수 있어 효율성을 높이고 코드의 깔끔함을 유지할 수 있습니다. 다섯째, D는 코드와 같은 파일 내에서 단위 테스트를 쉽게 통합할 수 있도록 하여 개발자들이 테스트를 작성하도록 장려합니다. 여섯째, D의 switch 문은 누락된 경우를 자동으로 처리할 수 있어 개발 중 오류를 잡는 데 도움이 됩니다.

일곱째, D는 특정 함수 호출에서 괄호를 생략할 수 있게 하여 코드의 가독성을 높입니다. 여덟째, 통일된 함수 호출 구문은 함수가 첫 번째 매개변수의 메서드처럼 호출될 수 있게 하여 코드의 명확성을 개선합니다. 아홉째, D는 코드의 특정 부분에만 임포트를 제한할 수 있어 혼잡함을 줄이고 이해도를 높입니다. 마지막으로, D는 문서 생성을 위한 도구를 제공하여 코드 유지 관리와 이해를 쉽게 합니다.

저자는 이러한 기능들이 D의 독특하고 효과적인 프로그래밍 환경에 기여하며, 개발자들이 코드를 작성하고 관리하는 데 도움을 준다고 결론짓습니다.

ICEBlock 앱은 사용자가 미국 이민세관단속국(ICE) 요원의 목격 정보를 익명으로 신고할 수 있도록 해주는 앱으로, 미국 법무장관 팸 본디의 비판 이후 빠르게 인기를 얻어 애플 앱 스토어 순위에서 상위에 올랐습니다. 이 앱은 주로 ICE 단속이 빈번한 로스앤젤레스 지역에서 약 20,000명의 사용자를 보유하고 있습니다. 사용자는 5마일 반경 내에서 ICE 요원의 목격 정보를 공유할 수 있으며, 근처에서 발생하는 ICE 활동에 대한 알림도 제공합니다. 중요한 점은 이 앱이 사용자 데이터를 수집하거나 저장하지 않는다는 것입니다.

이 글에서는 자바스크립트에서 일반 함수와 화살표 함수의 차이점을 설명하며, 각각의 문법, 동작 방식, 사용 시기를 강조합니다.

일반 함수는 이름이 있는 함수로, 선언 전에 사용할 수 있는 호이스팅(hoisting) 특성을 가지고 있습니다. 반면, 함수 표현식은 익명 또는 이름이 있는 함수로, 표현식 내에서 정의되며 호이스팅되지 않습니다. 따라서 호출하기 전에 반드시 정의되어야 합니다. 화살표 함수는 함수를 더 간결하게 작성할 수 있는 방법으로, 항상 익명이며 자체적인 this, arguments, 또는 super를 가지지 않습니다.

문법적으로 화살표 함수는 function 키워드 대신 =>를 사용하며, 본체가 하나의 표현식일 경우 중괄호나 return 키워드 없이도 작성할 수 있어 더 짧게 쓸 수 있습니다.

동작 방식에서도 차이가 있습니다. 화살표 함수는 자체적인 this를 바인딩하지 않기 때문에 객체의 메서드로 사용할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 생성자 함수로 사용할 수 없고 yield 키워드를 사용할 수 없어 제너레이터 함수와 호환되지 않습니다.

각 함수 유형을 언제 사용하는 것이 좋을까요? 화살표 함수는 특히 배열 메서드인 .map()과 같은 간결하고 익명인 콜백 함수에 적합합니다. 반면, this에 접근해야 하거나 가독성을 위해 사용하기 전에 함수를 정의하고 싶을 때는 일반 함수 선언이나 표현식을 사용하는 것이 좋습니다.

함수 유형을 선택할 때는 this 컨텍스트, 가독성, 제너레이터와의 작업 여부에 따라 달라집니다. 화살표 함수는 대부분의 경우 간결함과 단순성 덕분에 선호되지만, 전통적인 함수는 특정 상황에서 더 많은 유연성을 제공합니다.

최근 한 프로그래머가 해고와 인공지능(AI)의 발전으로 인해 자신의 직업 선택에 대한 불안감을 표현했습니다. 그들은 자신이 잘못된 선택을 했는지 고민하고 있습니다. 28년의 기술 경력을 가진 저자는 이러한 두려움을 이해하면서도 코딩 직업의 미래에 대해 낙관적인 시각을 가지고 있습니다.

기술 산업은 고용과 해고의 주기를 겪으며, 이로 인해 전문가들 사이에 스트레스와 무력감이 커질 수 있습니다. AI가 주니어 엔지니어를 대체할 것이라는 우려가 있지만, 저자는 AI가 반복적인 작업을 처리하게 되어 인간은 창의성과 혁신에 집중할 수 있을 것이라고 믿고 있습니다.

GitHub와 같은 플랫폼에 기여하는 것은 모두에게 이익이 되는 집단 지성을 형성하며, 협업과 혁신을 촉진합니다. 프로그래머들은 앞으로의 변화에 잘 적응하기 위해 몇 가지를 유념해야 합니다. 먼저, AI와의 상호작용을 개선하기 위해 맥락을 잘 이해해야 합니다. 또한, AI를 단순한 도구로 사용하는 것이 아니라 문제 해결을 안내하는 역할을 해야 합니다. 마지막으로, AI에 지나치게 의존하지 않도록 호기심과 창의성을 유지해야 합니다.

저자는 프로그래머가 되는 것이 잘못된 선택이 아니라고 확신합니다. 오히려 이 직업은 진화하고 있으며, AI를 활용할 수 있는 문제 해결자의 수요는 더욱 증가할 것입니다. 이러한 변화를 받아들이는 것은 미래에 흥미로운 기회를 제공합니다.

사이먼의 문제는 특별한 유형의 함수에서 숨겨진 패턴을 찾는 것입니다. 이 문제는 양자 컴퓨터가 고전 컴퓨터보다 특정 작업을 훨씬 더 빠르게 해결할 수 있음을 보여준 초기 사례 중 하나로, 그 중요성이 큽니다. 연구자들은 두 개의 IBM 양자 프로세서를 사용하여, 그들의 양자 알고리즘이 숨겨진 패턴에 특정한 제한이 있을 때 사이먼의 문제를 더 빠르게 해결할 수 있음을 입증했습니다. 그들은 최대 58 큐비트에서 주목할 만한 속도 향상을 달성했지만, 이상적인 경우보다는 낮았습니다. 오류를 방지하고 측정 실수를 줄이는 기술을 사용할 때 속도 향상이 더욱 개선되었습니다. 이 연구는 특정 문제를 해결하는 데 있어 양자 컴퓨팅의 명확한 이점을 보여줍니다.

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이번 달부터 Microsoft Authenticator는 전통적인 비밀번호 대신 패스키를 사용하는 방향으로 전환하면서 자동 완성 비밀번호 기능을 지원하지 않게 됩니다. 지난달에는 사용자가 앱에 새로운 비밀번호를 저장하는 것도 차단했습니다. 2025년 8월까지 저장된 모든 비밀번호는 삭제되며, PIN, 지문, 얼굴 인식과 같은 패스키를 사용해야 합니다.

디지털 보안 전문가인 아틸라 토마셰크는 패스키가 비밀번호보다 안전하다고 설명합니다. 패스키는 인증을 위해 공개 키와 개인 키를 모두 요구하기 때문에 피싱이나 신원 도용과 같은 위험을 줄일 수 있습니다. 여러 계정에서 동일한 비밀번호를 사용하는 것은 위험할 수 있으며, 이는 사용자들이 사기에 노출될 가능성을 높입니다.

Microsoft Authenticator는 생체 인식 옵션을 통해 계정에 안전하게 로그인할 수 있도록 도와줍니다. 비밀번호는 여전히 Microsoft Edge에 저장할 수 있지만, 패스키로 전환하는 것이 권장됩니다.

패스키는 생체 데이터나 PIN을 사용해 생성된 안전한 자격 증명으로, 오직 사용자의 기기에만 저장되기 때문에 비밀번호를 기억하는 번거로움을 없애줍니다. Microsoft Authenticator에서 패스키를 설정하려면 앱을 열고 계정을 선택한 후 기존 자격 증명으로 로그인한 뒤 안내에 따라 진행하면 됩니다.

소니와 AMD가 "프로젝트 아메시스트"라는 프로젝트에서 협력하고 있습니다. 이 프로젝트는 AMD의 차세대 그래픽 기술인 RDNA 5의 개발에 영향을 미칠 예정입니다. 플레이스테이션의 마크 서니가 이 프로젝트에 참여하고 있으며, RDNA 5의 중요한 부분을 작업하고 있습니다. 이 기술은 결국 UDNA라는 이름으로 불릴 수도 있습니다.

이번 파트너십은 특히 게임을 위한 업스케일링 알고리즘 개발에서 긍정적인 결과를 보여주고 있습니다. 이 알고리즘은 2026년에 출시될 플레이스테이션 5 프로와 함께 선보일 예정입니다. 두 회사는 게임 하드웨어와 소프트웨어를 함께 개선하기 위해 협력하고 있으며, 이는 PC와 플레이스테이션 게이머 모두에게 이익이 될 것입니다. 전반적으로 이 협업은 미래의 콘솔과 시스템을 위한 게임 경험과 하드웨어 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

최근 연구에 따르면, 소리가 쥐 세포의 유전자 활동에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 의학적 발전으로 이어질 가능성이 있습니다. 교토대학교의 연구팀은 쥐의 근육 전구 세포를 다양한 시간 동안 소리파에 노출시켰을 때, 100개 이상의 유전자 활동이 변화하는 것을 발견했습니다. 이들 유전자 중 다수는 세포의 부착과 이동에 관여하고 있습니다.

특히, 소리는 세포가 주변 조직에 부착되는 부착 지점을 증가시켰으며, 이는 '초점 부착 키나제(focal adhesion kinase, FAK)'라는 효소를 활성화시킴으로써 이루어졌을 가능성이 높습니다. 또한, 소리는 지방 세포의 발달을 줄여 지방 축적을 13%에서 15%까지 감소시키는 효과를 보였습니다.

가청 소리는 비침습적이며 초음파보다 생산이 용이해 비만과 암을 포함한 다양한 질환 치료에 유망한 도구로 평가받고 있습니다. 연구자들은 향후 5년에서 10년 내에 이러한 방법을 살아있는 쥐에서 시험하고, 궁극적으로 인간에게도 적용할 계획입니다.

이 글에서는 Go 프로그래밍 언어에서 캐싱 라이브러리의 발전을 다루며, 2023년 현재의 캐싱 상태와 최근의 발전에 대해 설명합니다.

캐시의 주요 유형으로는 두 가지가 있습니다. 첫째, 온 힙 캐시는 힙에 데이터를 저장하며 가비지 컬렉션(GC)의 영향을 받습니다. 그러나 더 나은 제거 정책과 기능을 제공합니다. 둘째, 오프 힙 캐시는 힙 외부에 메모리를 할당하여 GC로 인한 지연과 오버헤드를 줄입니다. 하지만 제거 정책이 좋지 않거나 데이터 변환 비용이 많이 드는 경우가 많습니다.

역사적으로 Go는 초기에는 정교한 캐싱 솔루션이 부족했습니다. 주로 기본적인 뮤텍스 보호 맵과 LRU(최소 최근 사용) 또는 LFU(최소 빈도 사용) 제거 전략을 제공했습니다. 2019년에 출시된 Ristretto는 높은 처리량과 가변적인 항목 비용과 같은 혁신적인 기능으로 인기를 끌었지만, 제거 정책과 설계 결함으로 비판을 받으며 사용자 수가 감소했습니다.

최근에는 새로운 캐싱 라이브러리들이 등장했습니다. 2023년에 소개된 Theine은 적응형 W-TinyLFU를 도입하여 다양한 작업 부하에서 적중률을 개선했지만, 확장성과 메모리 효율성에는 한계가 있었습니다. 같은 해에 출시된 Otter v1은 높은 성능과 낮은 메모리 오버헤드를 목표로 했으나, 설계 결함과 캐시 스탬피드 방지와 같은 주요 기능이 부족했습니다. 2024년에는 Sturdyc가 고급 기능인 로딩과 새로 고침을 처음으로 구현했지만, 제거 및 만료 정책이 좋지 않았습니다. 최신 버전인 Otter v2는 유연성, 높은 처리량, 뛰어난 적중률에 중점을 두었으며, Java의 Caffeine 라이브러리에서 영감을 받았습니다.

이 글은 Go의 여러 캐싱 라이브러리에 대한 개요를 제공하며, 각 라이브러리의 장단점을 강조하여 개발자들이 프로젝트에 적합한 라이브러리를 선택하는 데 도움을 줍니다.

최근 카롤린스카 연구소의 연구에 따르면 유전자 치료가 유전적 변이를 가진 청각 장애 환자들의 청력을 성공적으로 회복시킬 수 있다는 결과가 나왔습니다. 이 연구는 OTOF 유전자 결함으로 인해 청각 문제가 있는 1세에서 24세 사이의 10명의 환자를 대상으로 진행되었습니다. OTOF 유전자는 소리 신호가 뇌로 전달되는 방식에 영향을 미칩니다.

치료 방법은 특별히 설계된 바이러스를 사용하여 OTOF 유전자의 정상 작동 버전을 내이로 전달하는 방식으로, 단 한 번의 주사로 이루어졌습니다. 대부분의 환자들은 한 달 이내에 청력이 크게 개선되었으며, 평균 소리 인식 수준이 106 데시벨에서 52 데시벨로 증가했습니다. 특히 5세에서 8세 사이의 어린 환자들이 가장 좋은 결과를 보였고, 한 7세 소녀는 거의 완전한 청력을 회복했습니다.

이 치료법은 안전한 것으로 확인되었으며, 경미한 부작용만 보고되었습니다. 연구자들은 향후 연구에서 청각 장애와 관련된 다른 유전자들을 목표로 삼아 연구를 확장할 계획입니다.

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제임스 볼은 만화가 잭 와이너스미스의 농담에서 영감을 받아 "더 토먼트 넥서스"라는 AI 기반의 24시간 정치 팟캐스트를 만들었습니다. 이 아이디어는 여론 조사 숫자에 대해 끝없이 이야기하는 팟캐스트를 다룬 만화에서 시작되었습니다. 처음에는 다소 어리석은 개념처럼 보였지만, 볼은 AI 기술의 발전 덕분에 이 아이디어를 실현할 수 있다는 것을 깨달았습니다.

그는 ChatGPT를 활용해 두 개의 AI 캐릭터인 "알렉스"와 "블레이크"가 도널드 트럼프의 지지율과 현재의 헤드라인에 대해 논의하는 팟캐스트를 설계했습니다. 이 과정은 복잡하고 여러 문제로 어려움이 있었지만, AI가 실수를 하고 지도가 필요했음에도 불구하고 볼은 저렴한 월 비용으로 팟캐스트를 설정하는 데 성공했습니다.

결과적으로 만들어진 팟캐스트는 지루하고 반복적이지만 이상하게도 매력적이라는 평가를 받고 있습니다. 볼은 이 팟캐스트가 기술의 부조리함과 농담에서 현실로의 빠른 진화를 반영한다고 언급했습니다. 최종 결과물은 의도적으로 형편없지만, AI의 능력과 의미가 그리 크지 않더라도 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있는 방법에 대한 논평 역할을 하고 있습니다.

도널드 압달라는 게일에게 피터의 선불교와 퀘이커에 대한 강연에 대한 감사의 마음을 전했습니다. 그는 약 15년 동안 선불교를 실천해 왔으며, 퀘이커인 유명 과학자들에 관한 기사를 프렌즈 저널에 제출하고 싶어 합니다. 그가 존경하는 두 명의 과학자는 교육 분야에서 활동한 퀘이커 아서 스탠리 에딩턴과 스티븐 호킹과 공동 저자로 유명한 조지 엘리스입니다. 압달라는 방사선 종양학 분야에서 경력을 쌓았고, 프렌즈 대학교에서 정보 시스템 석사 학위를 취득했습니다. 그는 비퀘이커도 기사를 제출할 수 있는지 문의했습니다.

저자는 'Recivo'라는 서비스를 만들어 이메일 수신을 간편하게 해주는 API를 제공하고 있습니다. 사용자는 새로운 이메일 주소를 생성하여 이메일을 받을 수 있으며, 이 주소는 REST API 엔드포인트를 통해 접근할 수 있습니다. 이 엔드포인트는 이메일의 제목, 내용, 발신자, 첨부파일과 같은 중요한 정보를 제공합니다. 또한, 사용자는 웹훅을 이용해 새로운 이메일에 대한 알림을 설정할 수 있습니다.

저자는 Recivo를 이메일을 통해 AI 에이전트를 작동시키거나, 이메일을 전달하여 다른 소프트웨어에 문서를 쉽게 업로드하는 데 활용할 수 있을 것이라고 생각하고 있습니다. 이는 청구서를 회계 소프트웨어로 전달하는 편리함에서 영감을 받았습니다.

Recivo 웹사이트를 방문하면 사용자는 임시 이메일 주소와 API 테스트 방법에 대한 안내를 받습니다. 하지만 영구적인 이메일 주소를 만들기 위해서는 로그인이 필요합니다.

저자는 이 "프로그래밍 가능한" 메일박스에 대한 추가 사용 사례에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

이 글은 프로그래머 맥스가 만든 개인 이미지 호스팅 소프트웨어인 이미지빈에 대한 이야기입니다. 맥스는 저자의 학교 친구였으며, 저자는 2010년경부터 이미지빈을 유지 관리해왔지만 현재 유일한 사용자입니다. 처음에는 누구나 업로드할 수 있었지만, 지금은 비밀번호로 보호되고 있습니다.

저자는 이미지빈을 Go 언어로 다시 작성하면서 맥스의 프로그래밍 스타일을 돌아봅니다. 자신의 복잡한 코드와 비교하며, 맥스의 원래 PHP 코드는 단순하고 효과적이라는 점에서 칭찬받습니다. 반면 저자의 Go 버전은 구조화된 설계와 오류 처리로 인해 더 길고 복잡해졌습니다.

이 비교를 통해 저자는 한때 순진하다고 생각했던 맥스의 직관적인 접근 방식이 사실 소프트웨어의 지속성과 신뢰성에 기여하는 강점이라는 것을 깨닫습니다. 결국 저자는 새로 작성한 Go 버전 대신 맥스의 원래 PHP 코드를 계속 사용하기로 결정하며, 프로그래밍에서 단순함의 가치를 인정하게 됩니다.

웹페이지에서 링크를 만들 때는 사용자에게 기대할 수 있는 내용을 명확하게 전달하는 텍스트를 사용하는 것이 중요합니다. "여기를 클릭하세요"와 같은 문구나 콘텐츠에 접근하는 방법에 대한 지시는 피해야 합니다. 대신, 링크의 목적을 설명하는 간단한 문구를 사용하는 것이 좋습니다.

예를 들어, "Amaya를 다운로드하려면 여기를 클릭하세요" 대신 "Amaya 받기!"라고 말할 수 있습니다. 이때 "Amaya에 대해 더 알아보기: HTML, SVG, MathML 문서를 만들기 위한 W3C의 무료 편집기/브라우저"와 같은 추가 정보를 제공하면 좋습니다.

W3C QA 팁은 웹 개발자와 디자이너를 위한 간단한 조언을 제공하지만, 공식 사양은 아닙니다. 더 많은 정보와 팁은 팁 색인을 통해 확인할 수 있습니다.

애플의 새로운 사용자 인터페이스 디자인인 리퀴드 글라스에 대한 논의가 진행되고 있다. 이 디자인은 애플의 모든 플랫폼에 적용될 예정이다. 저자 리카르도 모리는 이 리디자인에 대해 불만을 표하며, 명확성과 일관성이 부족하다고 느낀다. 그는 탭 바와 사이드바와 같은 내비게이션 요소가 투명하게 설계되어 있지만, 이는 오히려 콘텐츠에서 주의를 분산시킨다고 주장한다. 또한 애플의 가이드라인에서 콘텐츠와 내비게이션 요소를 흐리게 하거나 분리하라는 상반된 지침이 존재한다고 지적한다.

모리는 또한 화이트 스페이스의 사용 증가에 대해 비판하며, 이는 불필요하게 가시적인 정보의 양을 줄이고 내비게이션을 복잡하게 만든다고 믿는다. 그는 앱 아이콘의 단순화에 특히 우려를 표하며, 시간이 지남에 따라 아이콘이 밋밋해지고 기능을 잘 나타내지 못하게 되었다고 언급한다.

그는 애플의 현재 디자인 철학이 기능성보다 미학을 우선시하고 있어, 사용자 경험이 개성과 명확성이 결여된 상태라고 주장한다. 또한 애플의 가이드라인이 이제 제3자 개발자에게 제한을 두어 창의적인 자유를 제한하고, 각 애플리케이션의 독특한 브랜딩에 맞지 않는 통일된 외관을 강요하고 있다고 강조한다.

모리는 전반적으로 리퀴드 글라스 디자인 변화가 사용자 경험을 향상시키지 못하고, 오히려 혼란을 초래하며 개발자 커뮤니티 내에서 창의성을 제한한다고 느끼고 있다.

이 글에서는 함수형 프로그래밍에서 모나드의 개념을 다루고 있으며, 모나드를 값의 컨테이너나 맥락으로 볼 수 있다고 강조합니다. 모나드는 제어 흐름 로직을 다시 작성하지 않고도 다양한 상황에서 함수를 재사용할 수 있게 해줍니다.

모나드는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 결과로서의 모나드입니다. 이는 리스트나 선택적 값과 같이 이미 계산된 값을 추가적인 맥락과 함께 담고 있습니다. 두 번째는 레시피로서의 모나드입니다. 이는 아직 수행되지 않은 계산을 나타내며, C#의 Task<T>와 같이 미래의 값을 약속하는 역할을 합니다.

이 글에서는 "결과" 카테고리에 집중하며, 리스트를 사용해 두 가지 주요 연산인 Map과 flatMap의 작동 방식을 설명합니다.

Map은 리스트의 각 항목에 함수를 적용하여 수동으로 리스트를 반복하지 않고도 변환할 수 있게 해줍니다. 이는 전통적인 절차적 프로그래밍에 비해 더 깔끔하고 선언적인 코드를 작성할 수 있도록 합니다.

flatMap은 모나드 값을 반환하는 계산을 연결하는 데 사용되며, 중첩된 모나드가 생성되는 것을 방지합니다.

또한 Maybe 모나드를 소개하는데, 이는 계산된 값을 담거나 값이 없음을 나타낼 수 있습니다. 이 모나드는 null 값을 확인하는 과정을 간소화하여 이러한 확인을 자신의 연산에 통합합니다.

모나드가 되기 위해서는 두 가지 연산(Unit과 flatMap)을 구현하고, 세 가지 법칙(왼쪽 항등법칙, 오른쪽 항등법칙, 결합법칙)을 따라야 합니다. 이 법칙들은 연산을 연결할 때 일관된 동작을 보장합니다.

전반적인 목표는 모나드가 제어 흐름과 값의 존재를 관리함으로써 코드를 단순화할 수 있는 방법을 보여주는 것이며, 앞으로 더 발전된 모나드 개념으로 나아갈 수 있는 길을 열어주는 것입니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 웹사이트에서 필수적인 쿠키의 역할에 대해 설명합니다. 이러한 쿠키는 웹사이트가 제대로 작동하도록 하는 데 필수적이며, 보안을 유지하고 구매를 가능하게 합니다. 브라우저에서 이러한 쿠키를 차단할 수는 있지만, 그렇게 할 경우 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

미시간에 위치한 희귀 동위원소 빔 시설(FRIB)의 물리학자들이 별이 어떻게 철보다 무거운 원소를 생성하는지를 이해하는 데 진전을 보이고 있습니다. 연구자들은 별에서 발견되는 조건을 시뮬레이션하여, 무거운 원소를 형성하는 세 번째 방법으로 여겨지는 "중간 중성자 포획 과정"(i-process)을 연구하고 있습니다. 이 과정은 이미 알려진 s-과정과 r-과정과는 다른 방식으로 진행됩니다.

s-과정은 적색 거성에서 천천히 일어나고, r-과정은 중성자별에서 빠르게 발생합니다. i-과정은 중성자가 풍부한 환경에서 발생하지만, s-과정이나 r-과정에 정확히 맞지 않는 것으로 생각됩니다. FRIB의 과학자들은 원자핵을 가속하고 충돌시켜 불안정한 동위원소를 생성하는 실험을 진행하고 있으며, 이를 통해 이러한 무거운 원소가 어떻게 형성되는지를 파악하고 있습니다.

연구자들은 데이터를 수집하면서 고대 별에서 관찰된 원소 조성과 비교하여 그들의 모델을 검증하고 있습니다. 이들은 금과 백금과 같은 귀금속의 기원을 발견하는 것을 목표로 하고 있으며, 이러한 원소들은 아직 완전히 이해되지 않고 있습니다. 이 연구는 향후 5년에서 10년 사이에 무거운 원소 형성에 대한 중요한 통찰을 제공할 것으로 기대됩니다.

이 기사는 AI 코딩 도우미가 보안 위험을 초래할 수 있는 방법과 샤론 브리지노프가 "Oops Commits"를 찾아 비밀 정보를 스캔한 프로젝트를 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

개발자들이 GitHub에서 커밋을 삭제할 때, 실제로 커밋이 제거되는 것은 아닙니다. GitHub은 삭제된 커밋의 기록을 보존하고 있어, 민감한 정보가 삭제된 것처럼 보여도 여전히 접근할 수 있습니다.

브리지노프는 GitHub의 Event API와 GitHub Archive를 사용하여 삭제된 커밋에 접근할 수 있음을 발견했습니다. GitHub Archive는 모든 공개 커밋 이벤트를 기록합니다. 그는 이러한 삭제된 커밋을 분석하여 25,000달러 상당의 버그 바운티를 포함한 비밀 정보를 찾아냈습니다.

그는 Truffle Security와 함께 Force Push Scanner라는 오픈 소스 도구를 개발했습니다. 이 도구는 사용자가 숨겨진 커밋에서 비밀 정보를 감지하는 데 도움을 줍니다.

연구 결과, GitHub 개인 접근 토큰과 AWS 비밀 키를 포함한 많은 민감한 자격 증명이 삭제된 커밋을 통해 유출되었으며, 이는 심각한 보안 위험을 초래할 수 있음을 보여주었습니다.

특히 주목할 만한 사건은 GitHub PAT가 유출되어 Istio라는 중요한 오픈 소스 프로젝트의 모든 저장소에 대한 관리 접근 권한을 부여한 경우입니다. 이로 인해 심각한 공급망 공격이 발생할 수 있었지만, 문제가 보고된 후 신속하게 해결되었습니다.

연구는 비밀 정보가 저장소에 커밋되면 그 정보는 이미 유출된 것으로 간주해야 하며, 삭제 여부와 관계없이 즉각적으로 취소 조치를 취해야 한다고 강조합니다. 이 기사는 GitHub와 같은 플랫폼에서 데이터의 지속적인 특성과 민감한 정보를 신중하게 관리하는 것의 중요성을 경고합니다.

저자는 에셔 미술관을 방문한 경험을 통해 에셔의 예술 개념과 컴퓨터 과학에서의 작업, 특히 '복제 데이터 교환(Replicated Data eXchange, RDX)' 프로젝트와의 유사성을 설명합니다.

에셔의 예술은 수학적 복잡성으로 유명하며, 저자는 이러한 예술이 RDX 데이터 형식과 관련된 'librdx' 라이브러리 개발에 통찰을 제공한다고 말합니다. RDX는 문서 형식, 이진 직렬화, 데이터 동기화와 같은 요소를 결합한 포괄적인 데이터 형식으로, 최소한의 코드베이스를 유지합니다.

저자는 프로그래밍 과정에서 체계적이고 단계적인 접근 방식을 강조하며, 이를 벽돌로 건축하는 것에 비유합니다. 이전에 만든 도구를 사용하여 새로운 도구를 개발하면 프로젝트의 효율적인 테스트와 구축이 가능하다고 설명합니다.

RDX에서 튜플의 중요성도 강조됩니다. 튜플은 데이터 쌍을 나타내거나 삭제된 데이터의 자리 표시자로 사용되며, 이를 활용하는 복잡성은 시스템 내의 복잡한 상호작용을 반영합니다. 잘 구조화된 코드베이스는 성장하는 과정에서 질서를 유지하는 데 필수적이며, 저자는 명확한 규칙과 명명 규칙을 구현하는 것이 코드의 혼란을 방지하는 데 도움이 된다고 언급합니다.

중요한 기능과 덜 중요한 기능을 구분하여 개발 과정을 단순화하는 것이 좋다고 조언합니다. 초기 단계에서 주요 매개변수를 식별하면 코드의 다른 측면을 더 쉽게 도출할 수 있습니다. 마지막으로, 저자는 프로그래밍에서 경험의 가치를 강조하며, 복잡한 상황을 헤쳐 나가는 능력이 개발자 간의 전문성 수준을 구별한다고 말합니다.

저자는 예술과 체계적인 프로그래밍 관행이 개발 과정을 어떻게 알리고 향상시킬 수 있는지를 보여줍니다.

저자는 Bhavye Khetan이 벤처 캐피탈리스트(VC)를 속여서 미팅을 확보했다고 자랑하는 트윗에 대해 이야기합니다. 저자는 이러한 행동이 전형적이라고 생각하며, Rob Bailey의 반응을 언급합니다. Bailey는 Khetan을 위선자라고 부르며, Khetan이 VC들에게 차가운 접근을 당했다고 불평해서는 안 된다고 주장합니다. 저자는 이러한 논리를 비판하며, Khetan이 자신의 신념 때문이 아니라 "사람들"이 말하는 것과 모순된 이유로 판단받고 있다고 지적합니다.

저자는 온라인에서 흔히 발생하는 패턴을 언급합니다. 개인이 속한 더 큰 집단의 견해에 따라 위선자로 비난받는 경우가 많다는 것입니다. 이는 사람들이 독특한 의견을 가진 개인이 아니라, 자신이 속한 집단의 대표로 여겨지는 독성 환경을 만들어냅니다. 저자는 사회가 너무 부족주의적으로 변했는지, 즉 개인의 관점보다 집단 정체성을 우선시하고 있는지에 대해 의문을 제기합니다.

k-XORSAT 필터 라이브러리는 사용자가 압축된 집합 멤버십 필터를 생성하고 쿼리할 수 있도록 해줍니다. 이 필터는 블룸 필터와 유사하지만, 생성 후에는 항목을 추가할 수 없습니다. 따라서 이들은 '정적' 필터로, 메모리를 보다 효율적으로 사용하여 대규모 데이터셋이나 많은 사용자가 있는 애플리케이션에 적합합니다.

k-XORSAT 필터는 블룸 필터에 비해 최적의 메모리 사용을 자랑하며, 특히 낮은 허위 긍정률로 빠른 쿼리 속도를 제공합니다. 필터가 구축된 후에는 항목을 추가할 수 없습니다.

이 라이브러리는 pthreads와 표준 C 수학 라이브러리, 그리고 몇 가지 git 서브모듈이 필요합니다. 설정하려면 다음 명령어로 저장소를 클론합니다. git clone --recursive [email protected]:NationalSecurityAgency/XORSATFilter.git

라이브러리를 설치하려면 루트 디렉토리에서 make 명령어를 실행하여 libxorsatfilter.a 파일을 생성합니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 빌더를 생성합니다. XORSATFilterBuilder *xsfb = XORSATFilterBuilderAlloc(0, 0); 첫 번째 인자는 예상되는 요소의 수(알 수 없는 경우 0), 두 번째는 메타데이터 크기입니다. 요소와 메타데이터를 추가하려면 XORSATFilterBuilderAddElement(xsfb, pElement, nElementBytes, pMetaData); 명령어를 사용합니다. 요소의 부재를 추가하려면 XORSATFilterBuilderAddAbsence(xsfb, pElement, nElementBytes);를 사용합니다.

빌더에서 쿼리어를 생성하려면 XORSATFilterQuerier *xsfq = XORSATFilterBuilderFinalize(xsfb, XORSATFilterFastParameters, nThreads); 명령어를 사용합니다. 필터 효율성을 위한 매개변수와 스레드 수를 선택합니다. 쿼리어를 사용하여 요소를 확인하려면 uint8_t ret = XORSATFilterQuery(xsfq, pElement, nElementBytes); 명령어를 사용합니다. 저장된 메타데이터에 접근하려면 uint8_t *pMetaData_retrieved = XORSATFilterRetrieveMetadata(xsfq, pElement, nElementBytes);를 사용합니다.

쿼리어를 저장하고 불러오려면 직렬화 함수를 사용합니다. 자원을 해제하려면 XORSATFilterBuilderFree(xsfb);와 XORSATFilterQuerierFree(xsfq); 명령어를 사용합니다.

테스트를 위해 k-XORSAT 사전을 구축하고 쿼리하는 샘플 테스트가 제공됩니다. 이를 실행하려면 $ make test/test && test/test 명령어를 사용합니다.

더 자세한 정보는 SAT 필터와 XORSAT 필터에 대한 포함된 논문을 참조하십시오. 이 작업은 저작권이 면제되며 CC0 1.0 유니버설 라이선스에 따라 제공됩니다. 보증이 없으며, 사용자는 사용으로 인해 발생하는 모든 청구로부터 미국 정부를 면책하는 데 동의합니다.

캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스의 연구자들이 마비된 환자들이 거의 즉각적으로 의사소통할 수 있도록 돕는 신경 뇌 임플란트를 개발했습니다. 이 임플란트는 뇌 신호를 음성으로 변환하는 기술로, 기존의 뇌 활동을 텍스트로 변환하는 시스템보다 더 발전된 방식입니다. 기존 시스템은 종종 지연이 발생하고 어휘가 제한적이었습니다.

이 임플란트는 256개의 미세 전극을 사용하여 언어와 관련된 뇌 영역에서 세밀한 신경 활동을 포착합니다. 이후 인공지능 알고리즘이 이 신호를 해독하고 음성으로 합성하여 사용자가 더 자유롭게 자신을 표현할 수 있도록 합니다. 여기에는 음조 조절과 노래도 포함됩니다.

테스트에 참여한 T15라는 이름의 환자는 ALS를 앓고 있으며, 보조 장치 없이 말할 때보다 이 시스템을 사용했을 때 말의 이해도가 크게 향상되었습니다. 그러나 이 시스템은 아직 일상적인 대화에 충분히 신뢰할 수 있는 수준은 아닙니다. 연구자들은 향후 설계에서 더 많은 전극을 사용하면 성능이 향상될 것이라고 믿고 있으며, 이 유망한 기술을 더욱 발전시키기 위한 임상 시험이 계획되고 있습니다.

최근 EAN 2025에서 아비데미 오타이쿠 박사가 발표한 연구에 따르면, 잦은 악몽이 생물학적 노화를 가속화하고 조기 사망 위험을 크게 증가시킬 수 있다고 합니다. 이 연구는 4,196명의 성인을 대상으로 진행되었으며, 매주 악몽을 경험하는 사람들은 악몽이 없는 사람들에 비해 75세 이전에 사망할 확률이 세 배 이상 높다는 결과를 보여주었습니다.

연구에서는 생물학적 노화를 측정하기 위해 다양한 방법을 사용했으며, 가속화된 노화가 악몽과 조기 사망 사이의 연관성의 약 39%를 설명한다고 밝혔습니다. 이는 악몽으로 인한 스트레스와 수면 방해가 세포 노화에 해를 끼칠 수 있음을 시사합니다.

이 연구 결과는 악몽을 심각한 건강 문제로 인식하고 치료할 필요성을 강조합니다. 의료 제공자는 잦은 악몽을 경험하는 환자에게 수면 장애와 정신 건강 문제를 검사하고, 인지 행동 치료와 같은 치료 방법을 고려해야 합니다. 악몽 치료가 노화를 늦추고 수명을 늘릴 수 있는지에 대한 추가 연구가 필요하지만, 현재의 증거는 건강 관리에서 악몽을 다루는 것이 전반적인 건강과 장수에 도움이 된다는 것을 지지합니다.

제공된 텍스트가 없어 요약할 수 있는 내용이 없는 것 같습니다. 요약해주길 원하는 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

이 글은 WebAssembly(Wasm)와 관련된 문제와 가능한 해결책에 대한 시리즈의 마지막 부분입니다. 저자는 Wasm에 대한 긍정적인 시각을 가지고 있지만, 설계 결함을 해결하여 개선하고자 합니다.

Microwasm은 Wasm과 호환되는 새로운 형식으로, 실행 시간과 컴파일러 생산에서 더 나은 효율성을 위해 설계되었습니다. 이는 Lightbeam의 Microwasm 브랜치에서 구현되었습니다.

Microwasm의 목표는 다음과 같습니다. 첫째, 컴파일러의 중간 표현, Wasm, 그리고 네이티브 코드 간의 변환 과정을 단순화하는 것입니다. 둘째, Wasm의 안전성과 결정성 보장을 유지합니다. 셋째, 컴파일러에서 런타임으로의 정보 전송을 효과적으로 보장합니다. 넷째, Microwasm 스트림을 소비할 때 성능을 최적화합니다. 마지막으로, 전체 함수가 완료될 때까지 기다리지 않고 Wasm에서 Microwasm으로의 스트리밍 변환을 가능하게 합니다.

Microwasm은 WebAssembly와 몇 가지 차이점이 있습니다. Microwasm은 지역 변수를 사용하지 않고 스택 기반 인수를 사용합니다. 또한, 계층적 블록 없이 더 간단한 제어 흐름 구조를 가지고 있습니다. 함수에서의 반환 처리 방식도 다르며, 계속 진행하는 스타일을 닮았습니다.

Microwasm은 전통적인 Wasm보다 더 깔끔하고 효율적인 어셈블리 코드를 생성하여 불필요한 복잡성을 줄입니다. Microwasm은 기존 WebAssembly의 성능이나 안전성을 희생하지 않으면서 코드 생성을 단순화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 V8(Chrome)와 IonMonkey(Firefox)와 같은 기존 엔진의 한계로 인해 WebAssembly에 직접 개선 사항을 구현하는 것은 어려운 상황입니다.

저자는 별도의 형식을 만드는 것이 WebAssembly 자체를 향상시킬 수 있는 더 많은 실험적 변화를 가능하게 할 것이라고 기대하고 있습니다. 이 글은 시리즈를 마무리하며, 독자들이 관련 주제를 계속 탐구하기를 권장합니다.

이 가이드는 Bhyve 가상 머신 대신 FreeBSD jail 내에서 패키지 빌딩 도구인 Poudriere를 설정하는 방법을 설명합니다. 설정 과정의 주요 단계는 다음과 같습니다.

첫 번째 단계는 호스트 설정입니다. 빠른 설치를 위해 원시 시스템 이미지를 사용하여 FreeBSD를 설치합니다. 그런 다음 /etc/rc.conf에서 네트워크 설정을 구성하고, /etc/devfs.rules에서 장치 규칙을 설정합니다. 마지막으로, /etc/jail.conf.d/joudriere.conf에 jail 속성과 권한을 정의하는 jail 구성 파일을 생성합니다.

두 번째 단계는 jail 설정입니다. 필요한 디렉토리를 만들고 FreeBSD 기본 시스템을 가져옵니다. 이후 jail을 시작하고 SSH와 Nginx와 같은 서비스를 활성화합니다. Poudriere를 위한 패키지 관리 설정과 디렉토리도 구성합니다.

세 번째 단계는 Poudriere 구성입니다. FreeBSD 릴리스와 포트 트리를 가져온 후, 특정 패키지(예: devel/cmake)를 대상으로 하는 대량 빌드 작업을 설정합니다.

마지막으로, 모든 것이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 대량 빌드 작업을 실행합니다. 이 설정은 Poudriere를 사용하여 패키지 빌딩을 위한 FreeBSD의 jail 시스템의 이점을 활용할 수 있게 해줍니다.

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6개월 전, SQLite를 완전히 재작성하는 프로젝트인 "Project Limbo"가 발표되었습니다. 이 프로젝트는 115명 이상의 기여자로 구성된 커뮤니티를 형성하였고, 현재는 "Turso"라는 이름으로 알려져 있습니다. Turso는 최신 테스트 기법을 통해 SQLite의 신뢰성을 유지하는 것을 목표로 하며, 자율 테스트 플랫폼인 Antithesis와 협력하고 있습니다. 이들은 테스트에 대한 자신감이 커서, 발견하지 못한 데이터 손상 버그에 대해 1,000달러를 지급하겠다고 밝혔습니다.

재작성의 필요성은 SQLite의 한계에서 비롯됩니다. 여기에는 동시 쓰기 문제, 실시간 데이터 처리, 비관계형 데이터 지원 등의 이슈가 포함됩니다. 이러한 문제는 AI 애플리케이션의 증가로 더욱 두드러지게 나타났습니다.

Turso는 웹 환경에서 성능을 개선하기 위한 비동기 인터페이스와 AI 및 머신러닝을 위한 네이티브 벡터 검색 기능과 같은 주요 기능을 도입합니다. 알파 버전은 기본적인 SQLite 작업을 지원하며, 향후 개발을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 초기 사용자들, 예를 들어 Spice.ai는 Turso를 사용하면서 성능 향상을 경험하고 있습니다.

팀은 커뮤니티 기여의 중요성을 강조하며, 관심 있는 사람들을 Discord에 초대합니다. 또한, 이 알파 릴리스의 안정성과 신뢰성을 달성하는 데 도움을 준 Antithesis와 Blacksmith를 포함한 파트너들에게 감사를 표합니다. 전반적으로 Turso는 현대 애플리케이션의 요구를 충족시키기 위해 설계된 SQLite의 현대적 진화로 자리 잡고 있습니다.

대규모 언어 모델에서 전문가 혼합(MoE) 접근 방식은 더 큰 모델을 만들면서도 학습 능력을 향상시키고 실행 비용을 낮출 수 있게 해줍니다. 이는 각 입력에 대해 몇 개의 매개변수만 활성화되기 때문입니다. 그러나 일부 전문가들은 다른 전문가들보다 훨씬 더 자주 사용되어 여러 장치에서 실행할 때 비효율성이 발생합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 전문가를 그룹화하여 보다 균형 잡힌 작업 부하를 보장하는 혼합 그룹 전문가(MoGE)를 개발했습니다. 이 설계는 다양한 장치에서 실행할 때 계산 부하를 고르게 분산시켜 모델 추론 성능을 향상시킵니다.

우리는 720억 개의 매개변수를 가진 판구 프로 MoE 모델을 만들었으며, 각 토큰에 대해 160억 개의 매개변수가 활성화됩니다. 이 모델은 특정 아센드 NPU에 최적화되어 있으며, 전문가 부하 균형과 효율적인 실행에서 개선된 성능을 보여주었습니다. 우리의 테스트 결과에 따르면 판구 프로 MoE는 카드당 초당 1148개의 토큰을 추론할 수 있으며, 가속 기술을 사용하면 1528개의 토큰으로 성능이 향상될 가능성이 있습니다. 이 성능은 320억 개와 720억 개의 매개변수를 가진 다른 모델들을 초월합니다. 전반적으로 판구 프로 MoE는 뛰어난 비용 대비 성능 비율을 제공하며, 효과적인 병렬 훈련 능력을 보여주어 다른 선도 모델들과 경쟁력을 갖추고 있습니다.

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Security Research Labs는 Allurity 그룹의 일부입니다.

죄송하지만, 외부 웹사이트나 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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Fakespot은 온라인 리뷰의 진위를 감별하는 도구로, 2025년 7월 1일에 9년간의 운영을 마치고 공식적으로 종료되었습니다. 2016년 사우드 칼리파에 의해 설립된 Fakespot은 소비자들이 특히 아마존에서 신뢰할 수 없는 리뷰를 식별하는 데 도움을 주기 위해 만들어졌습니다. 연구에 따르면 아마존에서 판매되는 상위 43%의 제품이 잘못된 피드백을 받고 있었습니다.

Fakespot은 성공적으로 700만 달러의 자금을 유치했지만, 2023년 모질라에 인수된 후 지속 가능성 문제로 인해 서비스를 중단하기로 결정했습니다. 모질라는 Fakespot의 기술을 파이어폭스 브라우저에 통합했지만, 결국 핵심 기능과 인공지능 혁신에 집중하기로 하여 서비스를 종료하게 되었습니다.

많은 사용자들은 이 서비스의 종료에 실망감을 표하며 신뢰할 수 있는 리뷰 분석의 필요성을 강조했습니다. 이러한 필요에 대응하기 위해 TrueStar라는 새로운 도구가 개발되고 있으며, 지속 가능성에 중점을 두고 유사한 서비스를 제공할 예정입니다.

Fakespot의 종료는 온라인 쇼핑객들에게 중요한 자원의 상실을 의미하지만, 새로운 대안들이 개발되고 있다는 점에서 희망적인 변화가 있을 것으로 보입니다.

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디스코드 채팅에서 나는 RFC 3986이라는 기술 문서를 읽으며 평범한 하루를 보내고 있다고 언급했다. 친구가 나를 놀리며 "링크 인수"에 대해 이야기했고, 그 친구는 RFC 2119라는 번호만 알고 있다고 말했다. 이 RFC는 엔지니어들이 자주 사용하는 중요한 용어들을 설명한다.

장난스럽게 나는 RFC 2119를 비꼬는 방식으로 드라마틱하게 읽어줄 성우를 고용하고 싶다고 제안했다. 그러자 나는 앤드류 윈슨이라는 성우를 찾았고, 그는 이 작업을 훌륭하게 해냈다.

백악관은 "화이트 하우스 와이어"라는 웹사이트를 새롭게 개설했습니다. 이 사이트는 지지자들에게 "진짜 뉴스"를 한 곳에서 제공하기 위해 만들어졌으며, 링크 블로그와 유사한 형태를 가지고 있습니다. 저자는 이 사이트에 어떤 링크들이 포함되어 있는지 궁금해져서 Quadratic이라는 프로그래밍 도구를 사용해 분석했습니다. 이 도구를 통해 화이트 하우스 와이어에서 외부 링크를 수집하는 스크립트를 작성하고, 가장 자주 링크되는 사이트와 헤드라인을 분석하고자 했습니다.

시간이 지나면서 데이터를 수집하기 위해 저자는 val.town이라는 또 다른 도구를 사용해 웹사이트의 일일 스크래핑을 예약하고, 분석을 위해 HTML을 저장했습니다. 관련 링크에 집중하기 위해 방법을 다듬은 후, 데이터의 시각적 표현을 만들었습니다.

정보를 수집한 지 한 달 반이 지나자, 가장 많이 링크된 도메인에는 유튜브, 폭스 뉴스, 브레이트바트 등이 포함되어 있음을 발견했습니다. 또한, 헤드라인에서 자주 사용되는 용어를 강조하는 워드 클라우드를 만들어 "트럼프"라는 단어가 가장 많이 등장했습니다. 저자는 새로운 데이터와 시각화가 자동으로 업데이트되는 스프레드시트를 유지하고 있습니다.

이 문서는 2019년부터 2025년까지 대형 언어 모델(LLM)의 크기와 발전에 대한 사실 정보를 제공합니다. 여기서는 챗봇 버전보다는 기본 모델에 초점을 맞추고 있습니다.

모델 크기의 역사에 따르면, 2019년의 GPT-2는 1억 3천7백만에서 16억 1천만 개의 매개변수를 가졌습니다. 2020년의 GPT-3는 1천7백5십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 약 4천억 개의 토큰으로 훈련되었습니다. 라마 모델은 70억에서 650억 개의 매개변수까지 다양한 크기를 포함하고 있으며, 라마-3.1은 4천5십억 개의 매개변수를 가지고 있고, 3.67조 개의 토큰으로 훈련되었습니다.

모델 개발의 추세로는 라마-3.1과 같은 모델의 출시가 중요한 전환점을 나타내며, 더 큰 모델들이 더 많은 기능을 갖추게 되었습니다. 딥시크 V3와 같은 새로운 모델은 6천7백1십억 개의 매개변수를 가지고 있어, 고성능 LLM에 대한 접근성을 크게 향상시켰습니다.

최근 몇몇 모델은 특정 작업을 위해 더 많은 매개변수를 활성화할 수 있는 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 활용하고 있습니다. 이러한 모델의 예로는 Databricks DBRX와 MiniMax가 있으며, 이들의 크기는 1천3백32억에서 4백56억 개의 매개변수에 이릅니다.

현재 많은 대형 모델이 공개적으로 사용 가능하며, 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 다중 모달 및 다국어 모델에 대한 추세가 증가하고 있습니다. 그러나 저작권 자료와 관련된 훈련 데이터의 품질과 무결성에 대한 우려도 존재합니다.

LLM의 환경은 크게 발전하였으며, 더 큰 모델과 MoE 아키텍처로의 전환이 이루어졌습니다. 많은 모델이 이제 AI 지원 요소를 통합하고 있어, 원래의 텍스트 연속 생성 엔진으로서의 목적에 영향을 미칠 수 있습니다. AI 챗봇 개발을 넘어 다양한 접근 방식을 탐구하기 위한 추가 연구가 필요합니다.

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캘리포니아 샌호세의 배심원단이 구글에게 안드로이드 스마트폰 사용자에게 3억 1천460만 달러를 지급하라고 판결했습니다. 배심원단은 구글이 사용자의 휴대전화가 대기 상태일 때 데이터를 부적절하게 전송했다고 판단했습니다. 이로 인해 사용자가 불이익을 겪었고, 이는 회사의 이익을 위한 것이었습니다. 이 소송은 2019년에 약 1,400만 명의 캘리포니아 주민을 대리하는 변호사들에 의해 제기되었으며, 구글의 데이터 수집이 사용자 동의 없이 이동통신 데이터 사용에 영향을 미쳤다고 주장했습니다. 구글은 이 판결에 대해 항소할 계획이며, 사용자들이 서비스 약관을 통해 이러한 데이터 전송에 동의했다고 주장하고 있습니다. 또한 사용자에게 피해가 없었다고 강조하고 있습니다. 구글에 대한 또 다른 유사한 소송은 2026년 4월에 재판에 들어갈 예정입니다.

2025년 7월 3일, 우리는 CoMaps라는 새로운 내비게이션 앱을 출시했습니다. 이 앱은 구글 플레이 스토어, 애플 앱 스토어, 그리고 F-Droid에서 다운로드할 수 있습니다.

CoMaps의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 오프라인 내비게이션 기능이 있어 인터넷 없이도 여행 계획을 세울 수 있습니다. 둘째, 배터리 효율성이 뛰어나도록 설계되어 있어 기기의 배터리 수명을 절약할 수 있습니다. 셋째, 개인 정보 보호를 최우선으로 하여 추적이나 데이터 수집, 개인 식별이 없습니다. 넷째, 무료로 제공되며 광고가 없어 쾌적하게 사용할 수 있습니다.

CoMaps를 선택해야 하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 먼저, 커뮤니티 중심으로 개발된 오픈 소스 앱으로, 사용자들의 의견을 반영했습니다. 또한 모든 결정 과정이 사용자와 투명하게 공유됩니다. 마지막으로, 우리는 이익을 추구하지 않고 지역 사회에 도움이 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

지금 바로 CoMaps를 다운로드하세요! 구글 플레이 스토어, 애플 앱 스토어, F-Droid에서 이용할 수 있으며, 커뮤니티의 지원으로 여러분의 여행을 탐험해 보세요!

몇몇 친구들이 해고당하고 일자리를 찾고 있습니다. 우리는 LinkedIn에서 연결된 회사의 일자리만 볼 수 있는 옵션이 없다는 것을 알게 되었습니다. 이를 해결하기 위해 저는 jobsbyreferral.com이라는 웹사이트를 만들었습니다. 이 사이트는 RapidAPI의 서비스를 사용하고 있으며, 이 서비스는 비용이 발생합니다. 그래서 저는 이 프로젝트에 더 많은 시간을 투자할지, 그리고 비용을 충당하기 위해 요금을 부과할 가능성에 대해 고민하고 있습니다.

최근 소프트웨어 엔지니어 알베르토 포르틴이 AI와 대형 언어 모델(LLM)에 대한 자신의 경험을 공유하는 세션이 열렸다. 그는 15년간의 경력을 바탕으로 LLM이 자신의 작업 흐름을 개선할 수 있는 잠재력에 대해 처음에는 기대감을 가졌지만, 인프라를 재구축하는 과정에서 여러 어려움에 직면했다. 그는 AI에 대한 과대 광고와 실제 생산 환경에서의 결과 사이의 차이를 강조하는 블로그 글을 작성했다.

알베르토는 클로드 오퍼스 4와 같은 최신 모델에 대한 후속 테스트를 진행하여 개선 사항이 있는지 확인했다. 그는 엔지니어들이 현실적인 기대를 유지하면서 LLM이 진정으로 가치를 더하는 부분과 여전히 한계가 있는 부분을 이해하는 것이 중요하다고 강조했다.

그의 경험에서 얻은 주요 교훈은 다음과 같다. 첫째, 품질 문제다. 그는 일부 AI 출력의 품질이 매우 낮아 코드 유지 관리가 복잡해지는 것을 보고 놀랐다. 둘째, 과대 광고된 생산성이다. LLM이 코딩 속도를 높일 수는 있지만, 기대치가 지나치게 부풀려져 현실이 그에 미치지 못했을 때 실망감이 컸다. 셋째, 주도권을 잡는 것이 중요하다. 알베르토는 개발자로서 통제력을 유지하는 것이 중요하다고 강조하며, 주요 기능을 LLM에 의존하기보다는 보조 도구로 활용하는 것을 선호한다고 밝혔다. 넷째, 실용적인 조언으로 그는 경험이 풍부한 개발자들이 자신의 기술을 믿고 AI를 지식 향상의 도구로 활용하되, 현재의 능력에 대해 신중해야 한다고 조언했다.

알베르토는 소프트웨어 개발에서 AI를 사용할 때 균형 잡힌 접근 방식을 취할 것을 권장하며, AI의 잠재력을 인정하면서도 아직 완전히 도달하지 못한 상태임을 인식해야 한다고 말했다.

10년 전, 과학 출판사인 네이처는 145개의 저명한 학술지에 기여한 연구자들의 출처를 추적하기 시작했습니다. 첫 번째 네이처 지수가 2016년에 발표되었고, 그 결과 중국 과학 아카데미가 1위에 올랐습니다. 그러나 미국과 유럽의 기관들도 상위 10위 안에 많이 포함되었습니다. 하버드 대학교는 2위, 스탠포드 대학교와 MIT는 각각 5위와 6위에 랭크되었습니다. 프랑스의 국립과학연구센터와 독일의 막스 플랑크 연구소는 3위와 4위를 차지했으며, 옥스퍼드 대학교와 케임브리지 대학교는 9위와 10위에 올랐습니다. 7위와 8위는 헬름홀츠 협회와 도쿄 대학교가 각각 차지했습니다.

국립암연구소(NCI)의 새로운 연구에 따르면, 대기 오염이 비흡연자의 폐암 종양에서 유전자 변이와 관련이 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구는 네 개 대륙에 걸쳐 871명의 비흡연자의 폐 종양을 분석했으며, 오염이 심한 지역에 사는 사람들이 더 깨끗한 환경에 사는 사람들보다 유전자 변이가 더 많다는 것을 발견했습니다. 이 연구는 마리아 테레사 랜디가 이끄는 비흡연자 폐암에 대한 더 큰 프로젝트의 일환입니다.

폐암은 미국에서 암으로 인한 사망 원인 중 가장 큰 비율을 차지하며, 상당수의 사례가 비흡연자에게서 발생합니다. 이 연구는 대기 오염이 주요 공공 건강 문제로 부각되고 있음을 강조하며, 기후 변화로 인해 산불과 극심한 더위 같은 상황이 악화되고 있는 점을 지적합니다. 연구 결과, 대기 오염이 간접흡연에 노출되는 것보다 더 많은 유전자 변이를 유발한다는 사실이 밝혀졌습니다.

연구에서는 특정 오염물질과 관련된 변이의 지리적 차이도 언급되었습니다. 예를 들어, 대만에서는 전통 의학과 관련된 아리스톨로키산이 발견되었습니다. 이 연구는 대기 오염의 건강 영향에 대한 추가 연구의 필요성을 강조하며, 이러한 연구에 대한 자금 지원이 줄어들고 있는 상황을 우려하고 있습니다.

전문가들은 화석 연료 사용이 계속될 경우 대기 오염이 증가할 뿐만 아니라 수백만 미국인의 의료 비용과 건강 위험도 높아진다고 경고합니다. 이 연구 결과는 대기 질과 건강에 미치는 영향을 해결해야 할 긴급한 필요성을 일깨우고 있습니다.

시카고의 머니 뮤지엄에는 100만 달러의 1달러 지폐가 들어 있다고 알려진 투명한 큐브가 있다. 이 주장에 대한 정확성을 확인하고자 저자는 지폐 더미를 세어보려 했지만, 제대로 세는 데 어려움을 겪었다. 그러면서 사진 속 물건을 세는 간단한 도구가 없다는 것을 깨닫고, "닷 카운터"라는 사용하기 쉬운 앱을 만들었다. 이 앱은 사용자가 이미지를 클릭하여 물건을 셀 수 있게 해준다.

큐브를 분석한 결과, 실제로는 약 155만 달러가 들어 있을 가능성이 높다는 것을 발견했다. 이는 주장된 금액보다 55만 400달러가 더 많은 것이다. 저자는 큐브가 기술적으로 100만 달러를 포함하고 있을 수 있지만, 추가 현금도 포함되어 있어 주문하지 않은 무료 물건을 받는 것과 비슷하다고 설명한다.

이 텍스트는 큐브가 비어 있거나 장식용 껍데기일 수 있다고 추측하며, 외부의 지폐 더미만으로도 53만 달러 이상이 될 수 있다고 언급한다. 저자는 큐브가 100만 달러 이상을 담고 있을 가능성이 있지만, 이러한 주장을 검증하는 것이 중요하다고 강조한다. 그들은 다른 사람들이 정확하게 셀 수 있도록 도구를 만들었으며, 독자들에게 자신이 보는 것에 의문을 제기할 것을 권장한다.

수학 소프트웨어는 종종 C++를 기반으로 하고 헤더 파일을 인터페이스로 사용하는 "패키지" 형태로 개발되어 왔습니다. 이러한 시스템은 번거롭고 느릴 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 C++20에서는 패키지가 코드를 보다 효율적으로 내보낼 수 있는 "모듈" 시스템을 도입했습니다. 이 요약에서는 80만 줄의 코드로 구성된 유한 요소 라이브러리를 예로 들어, 대규모 C++ 수학 소프트웨어 패키지를 새로운 모듈 시스템으로 변환하는 방법을 탐구합니다. 저자는 동일한 코드에서 헤더 기반 인터페이스와 모듈 기반 인터페이스를 모두 생성하는 방법을 제시합니다. 모듈로 변환하는 데는 약간의 노력이 필요하지만, 이는 라이브러리 자체의 컴파일 시간을 줄일 수 있습니다. 다만, 하위 프로젝트에 미치는 영향은 명확하지 않습니다. 저자는 향후 몇 년 동안 전체 수학 소프트웨어 생태계를 이 새로운 시스템으로 점진적으로 전환하는 아이디어로 마무리합니다.

이 분석은 인지 능력을 향상시킨다고 주장하는 물질인 노트로픽의 평가를 추천 시스템을 통해 조사한 내용입니다. 저자는 노트로픽을 약물, 식물, 그리고 수면이나 운동과 같은 활동까지 포함하는 넓은 개념으로 정의하며, 이러한 요소들이 인지 성능에 큰 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다.

저자는 사용자들이 시도해본 노트로픽을 평가하는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 약 2,000명의 참가자로부터 데이터를 수집하여 36,000건 이상의 평가를 기록했습니다. 평가 척도는 0(무용지물)에서 10(인생을 바꿀 정도)까지로, 참가자들의 경험에 기반하여 이루어졌습니다. 분석에서는 자기 보고와 플라시보 효과와 같은 편향도 고려했습니다.

수면과 운동, 특히 웨이트 트레이닝은 매우 높은 평가를 받았으며, 이는 잘 알려진 노트로픽인 아드레랄과 모다피닐보다도 더 나은 성과를 보였습니다. 이는 인지 향상을 위해 생활 습관의 변화가 중요하다는 것을 시사합니다.

세마크스와 세레브로리신과 같은 노트로픽은 사용이 적지만 유망한 평가와 낮은 위험 프로필을 보였으나, 러시아 외에서는 널리 알려지지 않았습니다. 많은 인기 있는 노트로픽들(예: 피라세탐, 아슈와간다)은 생활 습관 변화와 특정 덜 알려진 물질에 비해 평범한 평가를 받았습니다.

항우울제인 티아넵틴은 다른 약물보다 높은 평가를 받아 그 효과와 인식에 대한 의문을 제기했습니다. 이전 조사에서는 매우 효과적이라고 제안된 젬브린은 이번 분석에서 일반 칸나와 비슷한 평가를 받아 특별하지 않을 수 있음을 나타냈습니다.

이 분석은 노트로픽과 관련된 위험을 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, 특히 연구가 덜 진행된 물질에 대해서는 신중하게 접근할 것을 독자에게 상기시킵니다. 결과적으로, 생활 선택이 인지 성능에 미치는 중요한 영향을 강조하며, 많은 잘 알려진 노트로픽이 일반적으로 믿어지는 것만큼 효과적이지 않을 수 있음을 시사합니다.

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챗봇 플로우 편집기는 웹 브라우저에서 작동하는 챗봇 대화를 디자인하기 위한 시각적 도구입니다. 사용자는 대화 흐름을 생성하고 테스트하며 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다.

시작 방법은 간단합니다. 먼저 npm을 사용하여 프로젝트에 추가합니다. 다음 명령어로 설치할 수 있습니다: npm install --save-dev @enumura/chatbot-flow-editor. 설치가 완료되면 npx @enumura/chatbot-flow-editor 명령어로 편집기를 실행할 수 있으며, 이때 http://localhost:3001에서 편집기가 열립니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. "Add Node" 버튼을 클릭하여 대화 포인트를 추가하고, 특정 노드를 선택하여 내용을 수정할 수 있습니다. 채팅 미리보기를 통해 상호작용을 시뮬레이션할 수 있으며, 대화 흐름을 JSON 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 기존 JSON 파일을 불러와서 수정하는 것도 가능합니다.

개발 워크플로우는 다음과 같습니다. 먼저 프로젝트에 편집기를 설치한 후, 대화 흐름을 디자인합니다. 마지막으로, 챗봇에서 사용할 수 있도록 흐름을 JSON 형식으로 내보냅니다.

내보내진 흐름의 JSON 구조 예시는 다음과 같습니다:

[
  {
    "id": 1,
    "title": "Welcome to our support!",
    "options": [
      { "label": "Technical Support", "nextId": 2 },
      { "label": "Billing Questions", "nextId": 3 }
    ]
  }
]

내보낸 JSON은 챗봇 애플리케이션에 가져와서 사용자가 선택한 대화 노드를 따라 탐색하는 데 활용할 수 있습니다.

필수 조건으로는 Node.js 버전 20.0.0 이상이 필요합니다. 기여를 원하시는 분들은 저장소를 클론하고 설정 지침을 따르시면 됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 추가적인 세부 사항은 문서와 지원 섹션을 참조하시기 바랍니다.

그래픽 기능 요약:

빠른 2D 렌더링을 통해 효율적인 그래픽 표시가 가능합니다. 이미지의 자동 그룹화 기능인 스프라이트 배칭을 통해 성능이 향상됩니다. 다양한 블렌딩 옵션을 제공하여 이미지를 결합할 수 있습니다. 기본 도형과 이미지를 그릴 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. 또한, TrueType 폰트(TTF) 로더를 사용하여 비트맵 폰트를 지원합니다.

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웹사이트 "utk.claranguyen.me"에 대한 정보입니다.

사용자는 사이트의 테마를 밝은 색상이나 어두운 색상 중에서 선택할 수 있습니다. 기본 언어는 영국 영어로 설정되어 있지만, 사용자는 선호하는 언어인 미국 영어 또는 일본어로 콘텐츠를 선택할 수 있습니다. 언어 변경 후에는 페이지를 새로 고쳐야 적용됩니다. 사이트의 세부 정보로는 도메인 이름(claranguyen.me), 사이트 버전(3.0.1), 마지막 업데이트 날짜(2019년 8월 18일)가 포함됩니다.

희소 주의 모델, 특히 네이티브 희소 주의(Native Sparse Attention, NSA)는 대형 언어 모델(LLM)에서 전통적인 주의 메커니즘에 대한 효율적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 이러한 모델은 더 빠르고, 긴 문맥을 처리할 수 있으며, 성능 저하 없이 효과적으로 작동합니다. 연구에서는 이러한 희소 모델의 주의 패턴을 탐구하며, 그 구조와 성능에 대한 통찰을 제공합니다.

전통적인 주의 메커니즘은 긴 시퀀스에서 성능이 저하되는 문제가 있습니다. 이는 시퀀스 길이에 따라 계산량이 제곱으로 증가하기 때문입니다. 대부분의 쿼리는 소수의 토큰에만 집중할 필요가 있어, 전체 주의 방식은 비효율적입니다.

희소 주의 접근 방식으로는 네이티브 희소 주의(Native Sparse Attention, NSA)와 블록 혼합 주의(Mixture of Block Attention, MoBA) 같은 최근 모델들이 있습니다. 이들 모델은 훈련 과정에 희소성을 직접 통합하여 효율성과 성능을 동시에 개선합니다. NSA는 다중 분기 설계를 사용하여 각 쿼리가 압축된 선택된 로컬 문맥에 동시에 주의를 기울일 수 있게 하여 속도와 표현력을 향상시킵니다.

NSA 모델은 하드웨어 최적화를 고려하여 메모리 접근과 계산 효율성을 높이도록 구현되었습니다. 이 모델은 불필요한 연산을 줄이기 위해 동적으로 주의 계산을 관리합니다. 훈련과 추론 과정에서 전통적인 주의 메커니즘보다 상당한 속도 향상을 보여줍니다.

연구는 희소 모델의 주의 맵에 대한 첫 번째 상세 분석을 제공하며, 밀집 주의와는 다른 패턴을 드러냅니다. 특정 토큰이 비정상적으로 높은 주의 점수를 받는 주의 싱크가 확인되었으며, 이는 덜 관련 있는 토큰의 계산을 줄이는 데 사용됩니다.

성능 평가 결과, NSA는 여러 벤치마크에서 밀집 주의 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 긴 문맥 작업에서 두드러진 성과를 나타냈습니다. 모델의 설계는 긴 문맥에서도 더 나은 일반화를 가능하게 하여, 시퀀스 길이가 증가해도 성능을 유지합니다.

이 연구 결과는 희소 주의 메커니즘에 대한 추가 탐구를 촉진하며, 더 나은 효율성과 성능을 위한 모델 구조 개선 가능성을 제시합니다. 네이티브 희소 주의와 같은 희소 주의 모델은 LLM 설계의 유망한 진화를 보여주며, 계산 효율성과 긴 문맥 처리 능력을 효과적으로 균형 잡고 있습니다.

바이오노드 프로젝트는 스티븐 K. 로버츠가 설계한 이동식 모바일 실험실로, 다양한 용도를 위해 첨단 기술이 적용되어 있습니다. 이 장비는 14TB의 저장 용량, 비디오 및 오디오 제작 도구, 센서, 인공지능 기능, 태양광 발전 시스템을 갖추고 있으며, 손수레 형태로 쉽게 이동할 수 있도록 제작되었습니다.

로버츠는 최초의 "디지털 노마드"로 알려져 있으며, 1983년 자전거인 윈네비코를 시작으로 컴퓨터를 이동식 설정에 통합해온 경력이 있습니다. 그의 최신 작품인 바이오노드는 정보 관리와 제작에 필요한 필수 기술을 집약한 컴팩트한 시스템입니다.

디자인은 미니 랙 표준을 따르며, 현대적이고 공간 효율적인 구조를 가지고 있습니다. 강력한 전원 공급 장치와 저장 솔루션이 포함되어 있습니다. 바이오노드는 인공지능 작업을 위한 강력한 PC, 다양한 라즈베리 파이 장치, 네트워크 관리 시스템 등 여러 컴퓨터를 갖추고 있으며, 최적의 공기 흐름과 성능을 위해 잘 정리되어 있습니다.

로버츠는 바이오노드를 활용해 정보 관리를 간소화하고, 방대한 디지털 아카이브를 안전하고 접근 가능하게 유지하려고 합니다. 이 프로젝트는 그의 기술에 대한 열정을 반영하며, 미디어와 디지털화 작업을 위한 다목적 도구로 기능합니다.

팀은 Cluely라는 도구를 테스트한 결과, 면접에서 부정행위를 하는 사람을 잡는 간단한 방법으로 "환각 함정"을 사용하는 것이 효과적이라는 것을 발견했습니다. 환각 함정은 그럴듯하게 들리지만 실제로는 어리석거나 정답을 맞추기 어려운 질문들입니다. Vibe는 이러한 아이디어를 보여주는 앱을 만들었으며, 이 앱은 beatcluely.com에서 확인할 수 있습니다.

팀은 o4-mini-high와 같은 고급 모델조차도 인터넷 검색 능력이 있음에도 불구하고 잘못된 답변을 하도록 속이는 질문의 예시를 공유했습니다. 이러한 예시는 ChatGPT의 웹사이트에서 찾아볼 수 있습니다. 또한, 이 앱의 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

보안 연구자들이 Azure의 내장 역할과 API 구성에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 이러한 취약점은 기업 네트워크에 큰 위험을 초래할 수 있습니다.

첫째, 일부 Azure 역할은 의도한 것보다 더 많은 권한을 부여합니다. 예를 들어, 관리 애플리케이션 리더 역할은 사용자가 특정 리소스가 아닌 모든 Azure 리소스를 읽을 수 있도록 허용합니다. 이로 인해 민감한 정보에 대한 무단 접근이 발생할 수 있습니다.

둘째, Azure API의 결함으로 인해 읽기 전용 권한을 가진 공격자가 VPN 사전 공유 키를 유출할 수 있습니다. 이 키는 내부 네트워크에 연결하는 데 필수적이며, 공격자가 클라우드 리소스에 접근할 수 있게 합니다.

셋째, 이러한 취약점을 악용하면 보안이 약한 사용자가 클라우드와 온프레미스 리소스 모두에 접근할 수 있습니다. 공격자는 자격 증명을 도용하고 민감한 데이터를 발견하며 추가 공격을 계획할 수 있습니다.

넷째, 이를 방지하기 위한 전략으로는 역할 감사, 범위 제한, 맞춤형 역할 생성이 있습니다. 조직은 과도한 권한을 가진 역할을 검토하고 사용을 피해야 하며, 필요한 리소스에만 제한된 접근 권한을 가진 역할을 부여해야 합니다. 또한, 내장 역할 대신 특정 권한을 가진 맞춤형 역할을 만드는 것이 좋습니다.

마지막으로, 마이크로소프트는 VPN 취약점을 심각한 문제로 인정하고 이를 수정했지만, 과도한 권한을 가진 역할 문제는 심각성이 낮다고 판단하여 역할을 수정하기보다는 문서만 업데이트했습니다.

조직은 Azure에서 권한과 역할을 관리하는 데 주의하고 적극적으로 대응해야 합니다. 클라우드 제공업체에만 의존하는 것은 보안상의 간과를 초래할 수 있습니다. 추가적인 보안 강화를 위해서는 전문적인 도움이나 서비스를 통해 Azure 환경을 강화할 수 있습니다.

IRS는 몇 년 동안 개발해온 Direct File 세금 도구의 대부분을 오픈 소스로 공개했습니다. 하지만 이제 더 이상 이 프로젝트에 대한 작업은 진행하지 않고 있습니다. 저는 이 프로젝트를 계속 이어가기로 결정하고 다음 세금 시즌을 준비하고 있습니다. 또한 Direct File에 대한 많은 작업을 온라인에서 누구나 읽을 수 있도록 공개했습니다. 관련 내용은 이 링크에서 확인할 수 있습니다.

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