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2025년 7월 4일, 저는 대형 4포스트 랙에서 미니 랙으로 홈랩을 재구성하고 있습니다. 현재 120TB의 저장 용량을 가진 NAS를 사용하고 있지만, 제 필요가 변화하여 이제는 약 6TB만 필요합니다. 그래서 저는 GMKtec G9, Aiffro K100, Beelink ME 미니 등 세 가지 새로운 미니 NAS 장치를 고려하고 있습니다. 이들 모두 인텔 칩으로 구동되며 여러 개의 NVMe SSD 슬롯을 갖추고 있습니다.

GMKtec G9는 네 개의 드라이브를 사용할 때 냉각 문제가 있었지만, 새로운 버전에서는 통풍이 개선되었습니다. 가격이 가장 저렴한 옵션입니다. Aiffro K100은 G9보다 작고 시원하며 통풍이 더 잘 되고 전면이 금속으로 되어 있습니다. 그러나 eMMC 저장소와 WiFi가 없어 다용도로 사용하기에는 제한적입니다. 또한 가장 비싼 모델입니다. Beelink ME 미니는 매우 조용하고 효율적이며 여섯 개의 NVMe 슬롯을 갖추고 있지만, 여러 개의 x1 슬롯으로 인해 대역폭이 제한적입니다. 내장된 eMMC와 소형 전원 공급 장치가 포함되어 있습니다.

각 NAS는 장단점이 있으며, 최선의 선택은 개인의 필요에 따라 다릅니다. 저는 필요한 SSD를 좋은 가격에 구할 수 있다면 K100 쪽으로 기울고 있습니다.

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이 글에서는 OCaml 프로그래밍 언어로 개발된 웹 브라우저에서 실행할 수 있는 게임 보이 에뮬레이터인 CAMLBOY의 개발 과정을 다룹니다. 이 프로젝트는 저자가 OCaml에 대한 이해를 높이기 위해 실용적인 중규모 프로젝트에 도전하는 것을 목표로 하고 있습니다.

에뮬레이터의 주요 목표는 가독성이 좋고 유지보수가 용이하며 모바일 기기에서 초당 60프레임(FPS)으로 실행될 수 있도록 하는 것이었습니다. 저자는 고급 OCaml 기능을 활용하고 성능을 개선하기 위해 벤치마크를 통해 성능을 측정하는 데 집중했습니다.

에뮬레이터는 CPU, 타이머, GPU, 데이터 관리를 위한 버스와 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다. 주요 루프는 이러한 구성 요소 간의 동기화를 보장하여 게임 보이 하드웨어를 시뮬레이션합니다.

저자는 OCaml의 펑터를 사용하여 테스트 용이성을 높였으며, CPU를 다양한 버스 구현으로 인스턴스화하여 테스트할 수 있도록 했습니다. 일반화 대수 데이터 타입(GADT)을 사용하여 명령어 인수를 보다 효과적으로 정의했습니다.

게임 보이 카트리지는 추가 하드웨어를 포함할 수 있는 다양한 유형이 있으며, 이를 모듈로 구현하여 카트리지 유형에 따라 런타임에서 선택할 수 있도록 했습니다.

에뮬레이터는 특정 테스트 ROM을 사용하여 기능을 확인하는 테스트를 진행했습니다. 성능 병목 현상을 식별하고 해결하여 브라우저에서 60 FPS를 달성하는 등 속도 개선을 이루었습니다.

에뮬레이터는 js_of_ocaml 라이브러리를 사용하여 자바스크립트로 컴파일되었습니다. 속도를 높이기 위해 최적화 전략이 적용되었으며, 특히 자바스크립트에서 함수 인라인 처리 방식을 관리하는 데 중점을 두었습니다.

저자는 에뮬레이터 개발이 사양 이해, 구현, 테스트를 반복하는 경쟁 프로그래밍과 유사하다고 느꼈습니다. OCaml 생태계의 개선점을 발견했지만, 의존성 관리와 추상화의 문법적 복잡성 등에서 어려움도 있음을 언급했습니다.

이 글은 게임 보이 에뮬레이터 개발 과정에 대한 기술적인 안내와 개인적인 반성을 담고 있으며, OCaml의 기능 활용과 그 과정에서 겪은 도전 과제를 보여줍니다.

20년 이상의 경력을 가진 소프트웨어 개발자가 AI 코딩 도구에 영감을 받아 처음으로 게임 개발에 도전하기로 결정했습니다. 이들은 자바스크립트 게임 엔진인 Phaser.js를 배우고, AI 코딩을 사용할 수 있는 초보자를 위한 게임 잼인 'Beginner's Jam Summer 2025'에 참여했습니다. 주로 본업 후에 25-30시간의 작업 끝에 'Tower of Time'이라는 시간 여행을 주제로 한 게임을 만들고 제출했습니다.

개발자는 AI가 재미있는 게임을 만드는 데 도움이 될 수 있는지 확인하고 싶었고, 결과에 만족했습니다. 이들은 GitHub에 사용한 코드와 프롬프트를 포함한 학습 과정을 공유했습니다. 많은 아트 자산은 itch.io의 무료 아티스트들로부터 가져왔고, 음향 효과는 freesound.org에서 얻었습니다. 또한 개발 과정의 일부를 스트리밍하여 온라인에서 볼 수 있도록 했습니다.

이번 경험을 통해 귀중한 지식을 얻었고, 다음에는 더 야심찬 프로젝트에 도전할 계획입니다. 다른 사람들의 의견과 질문을 기꺼이 받아들일 준비가 되어 있습니다.

BunkerWeb은 웹 서비스를 간편하게 보호하기 위해 설계된 오픈 소스 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)입니다. NGINX를 기반으로 하여 리버스 프록시 역할을 하며, 리눅스, 도커, 쿠버네티스와 같은 다양한 환경에 쉽게 통합될 수 있습니다.

BunkerWeb은 기존 시스템에 문제 없이 매끄럽게 구현할 수 있는 장점이 있습니다. 사용자는 직관적인 웹 인터페이스를 통해 보안 설정을 자신의 필요에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다. 기본적으로 제공되는 보안 기능 덕분에 웹 서비스는 처음부터 안전하게 보호됩니다. 추가적인 보안 기능은 플러그인을 통해 간편하게 추가할 수 있습니다. BunkerWeb은 AGPLv3 라이선스 하에 제공되어 사용과 수정의 자유를 보장합니다.

보안 기능으로는 자동화된 Let's Encrypt 통합을 통한 HTTPS 지원, 고급 웹 보안 조치 및 공격 방어, 의심스러운 행동의 자동 차단, 클라이언트의 연결 및 요청 제한을 통한 자원 고갈 방지, 챌린지 기반 인증을 통한 봇 보호, 외부 블랙리스트를 이용한 악성 IP 차단 등이 있습니다.

추가적으로 BunkerWeb의 기능을 체험할 수 있는 데모 사이트가 제공되며, 자가 호스팅을 원하지 않는 사용자들을 위한 관리형 서비스인 BunkerWeb Cloud도 있습니다. PRO 버전은 향상된 기능을 제공하며, 고급 기능을 탐색할 수 있는 무료 체험판도 포함되어 있습니다. 기술 지원 및 맞춤 개발을 위한 전문 서비스도 이용할 수 있습니다.

사용자는 공식 BunkerWeb 웹사이트와 소셜 미디어 채널을 통해 더 많은 정보, 문서 및 커뮤니티 지원을 찾을 수 있습니다.

압축 사전 전송은 HTTP 응답의 크기를 줄이기 위해 공유 압축 사전을 사용하는 실험적인 기술입니다. 이 방법은 웹 페이지의 대역폭 비용과 로딩 시간을 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 기술의 목적은 데이터에서 반복되는 문자열을 식별하고 참조하여 HTTP 리소스를 압축하는 것입니다. 이를 통해 다운로드의 전체 크기를 줄일 수 있습니다. 이 기술은 이전에 사용되었던 SDCH라는 방법을 개선한 것으로, SDCH는 널리 채택되지 않았습니다. 압축 사전 전송은 더 명확하게 정의되어 있으며, 더 넓은 지원을 받고 있습니다.

작동 방식은 일반적인 문자열의 사전을 사용하여 데이터를 더 효율적으로 압축하는 것입니다. 예를 들어, 여러 버전의 자바스크립트 라이브러리가 많은 동일한 코드를 공유할 경우, 이전 버전이 새로운 버전의 사전 역할을 할 수 있습니다. 이렇게 하면 새로운 버전은 변경된 부분만 포함하면 됩니다.

사전은 서버가 제공하는 리소스일 수도 있고, 별도의 파일일 수도 있습니다. 서버는 HTTP 헤더를 통해 특정 리소스가 어떤 사전을 사용할 수 있는지 신호를 보낼 수 있습니다. 응답은 Brotli 또는 ZStandard 압축 알고리즘을 사용하여 생성할 수 있으며, 사전을 사용하고 있음을 나타내는 특정 헤더를 포함해야 합니다.

이 기술에는 남용을 방지하기 위한 보안 조치가 포함되어 있습니다. 여기에는 동일 출처 제한 및 개인 정보 보호 고려 사항이 포함되며, 사전이 추적에 사용될 가능성도 있습니다. 개발자는 이 기술을 실제로 사용하기 전에 다양한 브라우저와의 호환성을 확인해야 합니다.

이 기술은 특히 동일한 리소스의 여러 버전 간에 유사성이 많을 때 웹 리소스의 압축률과 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

래리는 2011년부터 10 다운잉가의 내각 사무소에서 수석 쥐잡이 역할을 하고 있는 타비 고양이입니다. 2007년 1월경에 길고양이로 태어난 그는 배터시 개와 고양이 보호소에서 입양되었습니다. 래리는 여섯 명의 다른 총리와 함께 생활했으며, 어떤 총리에게도 소속되지 않고 다운잉가의 직원들이 돌보고 있습니다.

그의 역할은 방문객을 맞이하고, 보안을 점검하며, 건물 내 쥐가 없도록 하는 것입니다. 하지만 그는 사냥보다는 잠자는 것으로 더 유명합니다. 래리는 대중의 사랑을 받으며, 그의 존재 덕분에 고양이 입양이 증가하는 데에도 영향을 미쳤습니다. 건강 문제에 대한 보고가 있었지만, 다운잉가는 그가 잘 지내고 있다고 밝혔습니다.

래리는 외교부의 경쟁 고양이인 팔머스턴과의 관계가 유쾌하면서도 때때로 갈등이 있는 편입니다. 그는 대중에게 사랑받으며, 정치 지도자들보다 더 긍정적으로 평가받는 경우가 많습니다. 시간이 지나면서 그는 문화 아이콘이 되었고, 다양한 미디어에 보도되었으며, 그를 주제로 한 패러디 트위터 계정도 생겼습니다.

이 글에서는 jediterm 라이브러리를 사용하여 만든 터미널 에뮬레이터에 대해 설명합니다. 이 라이브러리는 통합 개발 환경(IDE)에서 사용되며, 10년 이상 존재해왔습니다. 그러나 지금까지 이 라이브러리를 기반으로 독립적인 터미널 에뮬레이터 앱이 만들어진 적은 없는 것 같습니다. 새로 출시된 터미널 에뮬레이터는 탭 기능과 같은 다양한 기능을 포함하고 있습니다.

"Lenses, Folds and Traversals" 패키지는 Haskell에서 데이터 타입을 다루기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 이 패키지는 일반적인 타입에 유용한 렌즈를 많이 포함하고 있으며, 사용자가 정의한 타입에 대해 자동으로 렌즈를 생성하는 도구도 제공합니다. 다양한 조합기를 통해 getter, setter, fold, traversal을 생성할 수 있어 매우 다재다능합니다.

주요 자료로는 예제가 포함된 README 파일, Simon Peyton Jones가 렌즈 사용 및 구성에 대해 설명하는 입문 비디오, 튜토리얼과 가이드를 제공하는 렌즈 위키, 렌즈를 이용한 상태 관리를 보여주는 작은 폰 게임과 같은 예제 프로젝트가 있습니다.

렌즈는 여러 방식으로 조합하여 사용할 수 있어 데이터 조작에 유연성을 제공합니다. 사용자들은 외부 라이브러리에 의존하지 않고 자신만의 렌즈와 traversal을 정의할 수 있습니다.

이 패키지는 일반 데이터 타입을 위한 많은 미리 정의된 렌즈와 traversal을 제공하며, 인덱스가 있는 fold와 동형사상과 같은 추가 기능도 포함되어 있습니다. 이 패키지를 사용하거나 기여하고자 하는 개발자들을 위해 다양한 자료와 커뮤니티 지원이 마련되어 있습니다.

이 웹 애플리케이션은 Rust와 TypeScript를 사용하여 높은 성능과 안전성을 결합합니다.

백엔드는 Rust로 구축되었으며, API 엔드포인트 생성을 위해 Poem 웹 프레임워크를 사용합니다. 프론트엔드는 TypeScript로 개발되었고, SvelteKit을 통해 인터랙티브한 사용자 인터페이스를 제공합니다. 빌드 시스템은 Vite를 사용하여 빠른 개발과 최적화된 프로덕션 빌드를 지원합니다. Poem 프레임워크는 OpenAPI 사양을 생성하며, 이를 통해 프론트엔드용 타입 안전한 클라이언트를 만듭니다.

개발 서버를 시작하려면 zellij --config dev-layout.kdl 명령어를 실행하면 됩니다. 프론트엔드와 백엔드의 포트는 환경 설정에서 지정됩니다.

프로젝트 구조는 두 개의 주요 폴더로 나뉘어 있습니다: **backend/**와 frontend/. 각 폴더에는 애플리케이션을 구축하고 실행하는 데 필요한 파일들이 포함되어 있습니다.

Enhanced Radar는 보다 안전한 항공 교통 관제 시스템을 개발하고 있으며, 항공 분야를 위한 고급 음성 인식 모델인 Y2를 만들었습니다. 이 팀은 소프트웨어 엔지니어이자 조종사인 구성원들로 이루어져 있습니다.

회사는 항공 분야에 대한 배경이 있는 유능한 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다. 경쟁력 있는 급여와 주식 옵션을 제공합니다.

향후 자금 조달, 파트너십 및 계획에 대한 자세한 정보는 CEO인 에릭 버튼에게 enhancedradar.com의 [squawk VFR]로 문의하면 됩니다.

ChatGPT와 GPT-4와 같은 대형 언어 모델은 사람들과의 소통에서 뛰어난 능력을 보여주고 있습니다. 이 보고서는 이러한 모델들이 텍스트 기반 게임에서 얼마나 잘 작동하는지를 살펴봅니다. 연구 결과, ChatGPT는 다른 시스템들과 비교했을 때 좋은 성과를 보였지만, 진정한 지능은 부족한 것으로 나타났습니다. 특히, 게임 환경을 이해하는 데 어려움을 겪고, 게임에 대한 정신적 모델을 구축하지 못하며, 기존 지식을 효과적으로 활용하는 데 실패하는 경우가 많습니다. 또한 게임이 진행됨에 따라 목표를 파악하는 데에도 어려움을 겪습니다. 이러한 결과는 인공지능, 기계 학습, 자연어 처리 분야에서 새로운 연구 질문을 제기합니다.

2025년 3월, 저자는 Intel N100 미니 PC(특히 GMKtec N100 NucBox G3)와 Raspberry Pi 5 8GB를 1년 후 비교했습니다. 현재는 더 빠른 Intel N150과 16GB RAM을 탑재한 새로운 버전의 미니 PC와 16GB의 새로운 Raspberry Pi 5가 출시되었습니다.

저자는 성능 차이를 평가하기 위해 벤치마크 테스트를 실시했습니다. 미니 PC에서 Windows 11 대신 Linux로 전환하여 Raspberry Pi OS와의 공정한 비교를 시도했습니다. 결과적으로, DDR4 기반의 느린 N100 시스템조차도 Raspberry Pi 5보다 일반적으로 더 빠른 것으로 나타났으며, 조건에 따라 1.5배에서 2배까지 속도가 더 빨랐습니다.

하지만 Raspberry Pi 5는 구형 제조 공정에도 불구하고 전력 효율성이 더 높은 것으로 평가되었습니다. 미니 PC는 중고 시장에서 새로운 Raspberry Pi보다 저렴한 경향이 있으며, 특히 판매되는 구형 모델의 수가 많기 때문에 더욱 그렇습니다.

전반적으로 두 시스템 간의 선택은 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. Raspberry Pi 5는 작고 에너지 효율적이며, Intel 미니 PC는 데스크톱 사용에 더 나은 성능을 제공하고 더 다양한 소프트웨어와 호환됩니다. 결론적으로, 가치는 사용자 요구에 따라 달라지며, 자전거와 자동차를 비교하는 것처럼 각기 다른 교통 수단의 필요에 따라 적합성을 따져야 한다는 점이 강조됩니다.

CGI(공통 게이트웨이 인터페이스) 프로그램은 웹 개발에서 중요한 역할을 했으며, 특히 2000년대 초반에 인기를 끌었습니다. 이 프로그램들은 주로 Perl이나 C 언어로 작성되었으며, 동적인 웹사이트를 만드는 주요 방법이었습니다. CGI는 웹 요청을 처리할 때 별도의 프로세스로 실행되기 때문에 여러 CPU 코어를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

현대 서버는 훨씬 더 강력해져서 수백 개의 CPU 스레드를 지원합니다. 이 덕분에 CGI 프로그램은 초당 2,400건 이상의 요청을 처리할 수 있으며, 이는 하루에 2억 건이 넘는 요청으로 이어집니다. 간단한 방명록 프로그램이 Go와 SQLite를 사용하여 시연용으로 만들어졌습니다. 이 프로그램은 사용자가 웹사이트에 댓글을 남길 수 있게 해줍니다.

벤치마크 테스트 결과, CGI는 현대 하드웨어에서도 여전히 인상적인 성능을 발휘할 수 있다는 것이 확인되었습니다. 다만, 최신 기술과 비교했을 때 항상 최선의 선택은 아닐 수 있습니다. 전반적으로 CGI는 현대 웹 애플리케이션에서 첫 번째 선택은 아닐지라도, 속도와 배포의 용이성 덕분에 여전히 유효한 옵션으로 남아 있습니다. 저자는 방명록 프로그램의 코드를 GitHub에 공유하여 다른 사람들이 탐색할 수 있도록 했습니다.

Gaspype는 평형 반응과 같은 빠른 열역학 계산을 위해 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 가볍고, 타입이 지정된 파이썬과 넘파이를 사용하며, 포괄적인 종(species) 데이터베이스를 포함하고 있습니다. Gaspype는 조성, 온도, 압력과 같은 변수에 대해 다차원 배열을 처리할 수 있습니다.

Gaspype는 사용자 친화적이어서 Jupyter Notebook에서 쉽게 사용할 수 있으며, 대규모 모델에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 라이브러리의 주요 특징 중 하나는 JAX나 PyTorch와 같은 GPU 프레임워크와 함께 작업할 수 있어 성능을 향상시키고 머신러닝 파이프라인에 통합할 수 있다는 점입니다.

예제들을 확인하고 피드백이나 기능에 대한 아이디어를 공유할 수 있습니다. 이 라이브러리는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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콜린 리차드는 지난 6개월 동안 터미널 멀티플렉서인 tmux를 C에서 Rust로 다시 작성하는 프로젝트를 진행해왔습니다. 그는 중요한 이정표에 도달했으며, 전체 코드베이스가 이제 Rust로 작성되었지만 여전히 안전하지 않은 상태입니다. 이 프로젝트는 개인적인 취미로 시작되었으며, 약 67,000줄의 C 코드를 약 81,000줄의 Rust 코드로 포팅하는 작업이 포함되었습니다.

포팅의 주된 이유는 특별한 기술적 이유 없이 개인적인 프로젝트로 진행된 것입니다. 처음에 리차드는 C 코드를 Rust로 변환하는 도구인 C2Rust를 사용했지만, 결과물이 관리하기 어려워 수동으로 코드를 번역하기로 결정했습니다. 그는 Rust와 C를 결합한 빌드 시스템을 개발하고, 컴파일 관리를 위해 사용자 정의 스크립트를 사용했습니다.

번역 과정에서 다양한 버그에 직면했으며, 이는 주로 타입 불일치나 잘못된 함수 선언 때문이었습니다. 그는 이러한 문제를 어떻게 발견하고 수정했는지에 대한 예시를 공유합니다. C 포인터와 Rust 참조의 차이점에 대해 논의하며, Rust 코드에서 원시 포인터의 필요성을 강조했습니다. yacc 기반의 파서를 Rust용 lalrpop 크레이트로 교체하여 남아 있는 C 의존성을 제거했습니다.

코딩에는 Vim을 사용했지만, Cursor와 같은 AI 도구도 실험해봤으나, 작업 속도를 높이는 데 큰 도움이 되지 않았다고 말합니다. 프로젝트는 기능적으로 완성되었지만, 리차드는 코드를 더 개선하여 안전한 Rust로 전환하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그는 다른 Rust 및 tmux 애호가들이 탐색할 수 있도록 버전 0.0.1을 공개했습니다.

리차드는 GitHub에서 프로젝트에 대한 피드백과 논의를 초대하고 있습니다.

이 글에서 세바스찬 라우어스는 Rust와 WebAssembly(WASM)를 함께 사용하는 것이 개발자, 특히 백엔드 프로그래밍에 집중하는 개발자들에게 어떻게 더 쉬워졌는지를 설명합니다. 이전에는 WASM을 설정하기 위해 Node와 Webpack 같은 복잡한 도구가 필요했기 때문에 많은 사람들이 사용을 꺼렸습니다. 그러나 최근의 개선 덕분에 이 과정이 간소화되었습니다.

이 튜토리얼의 주요 목표는 Rust로 간단한 웹 서버를 만들어 HTML 템플릿을 제공하고, 폼 유효성 검사를 위한 WASM 컴포넌트를 포함하는 방법을 보여주는 것입니다. 저자는 전통적인 자바스크립트(JS) 대신 Rust와 WASM을 사용할 때의 장점, 즉 프론트엔드와 백엔드 간의 코드 공유 가능성을 높이 평가합니다.

프로젝트 설정 단계에서는 서버와 WASM 컴포넌트를 위한 별도의 크레이트를 포함한 디렉토리 구조를 만듭니다. 필요한 의존성으로는 wasm-bindgen, wasm-pack, rocket 등을 설치합니다.

WASM 구성 단계에서는 Rust가 WASM으로 컴파일할 수 있도록 적절한 타겟을 추가합니다. 그리고 WASM 크레이트를 동적 라이브러리로 생성하도록 설정합니다.

서버 구현 단계에서는 Rocket 프레임워크를 사용해 간단한 로그인 서버를 만듭니다. 로그인 페이지를 렌더링하고 로그인 제출을 처리하는 경로를 정의합니다.

WASM을 이용한 폼 유효성 검사 단계에서는 WASM 컴포넌트를 설정해 폼 입력을 검증하며, 브라우저의 유효성 검사 API를 활용합니다. 잘못된 입력에 대해 오류 메시지를 표시하고, 유효한 입력일 경우 폼을 제출합니다.

마지막으로, WASM 바이너리가 JS보다 클 수 있지만, 더 복잡한 기능이 추가될 때 확장성의 이점을 제공한다고 저자는 언급합니다. 또한, 프로덕션 코드에서 적절한 오류 처리가 중요하다고 강조하며 튜토리얼에 대한 피드백을 권장합니다.

전반적으로 라우어스는 Rust와 WASM을 사용해 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 방법을 보여주며, 코드 공유와 효율적인 개발의 가능성을 강조합니다.

바람 뜨개질 공장은 바람으로 작동되는 독특한 뜨개질 기계로, 건물의 측면에 설치되어 있습니다. 이 기계의 큰 날개가 바람을 포착하여 뜨개질 과정을 진행하며, 긴 스카프가 건물 아래로 늘어져 내려옵니다. 뜨개질 속도는 바람의 세기에 따라 달라지며, 강한 바람에서는 더 빠르게, 약한 바람에서는 느리게 진행됩니다.

스카프가 뜨개질되면서 건물 외벽을 따라 내려오고, 창문을 통해 건물 안으로 들어갑니다. 사람들은 이 과정에서 스카프가 길어지는 모습을 지켜볼 수 있습니다. 때때로 뜨개질된 원단이 수거되어 스카프가 만들어지며, 각 스카프에는 바람의 상태에 따라 생산된 날짜와 시간이 라벨로 붙여집니다. 이 프로젝트는 도시의 바람을 활용하여 섬유를 생산하는 창의적인 방법을 보여주며, 공공 공간과 사적 공간을 조화롭게 연결합니다.

최근 Zig 프로그래밍 언어의 I/O(입출력) 시스템에 대한 변화가 있었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

기존의 표준 I/O 리더와 라이터는 새로운 std.io.Reader와 std.io.Writer 타입으로 대체되었습니다. 이 새로운 타입은 더 효율적이고 편리하게 설계되었지만, 더 이상 제네릭하지는 않습니다.

이번 업데이트는 기존 코드를 깨뜨릴 수 있으며, 특히 포맷된 출력 함수에 영향을 미칩니다. 사용자들은 이에 따라 코드를 업그레이드할 것을 권장받고 있습니다.

새로운 I/O API는 성능 향상과 함께 몇 가지 독특한 기능을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 읽기 중에 데이터를 효율적으로 버릴 수 있는 기능, 메모리 사용을 최적화하는 '스플래팅' 기능, 파일을 직접 전송할 수 있는 기능이 추가되었습니다.

이 텍스트는 구형 API에서 새로운 API로 전환하는 방법에 대한 가이드를 제공하며, 함수 이름의 변경 사항과 기존 코드를 어떻게 조정할 수 있는지에 대한 정보를 포함하고 있습니다.

이번 변화는 Zig 언어를 개선하기 위한 더 큰 노력의 일환으로, 비동기 작업과 추가적인 I/O 향상에 대한 계획도 포함되어 있습니다.

현재 변경 사항을 최종 확정하기 위한 작업이 진행 중이며, 테스트 수정 및 호환성 확보 등의 과제가 남아 있습니다.

이러한 변화는 Zig 프로그래밍 언어의 I/O 기능을 향상시키기 위한 것이지만, 사용자들은 기존 코드를 상당히 업데이트해야 할 필요가 있습니다.

연구자들은 살리시 해에서 남부 주민 범고래들이 황금미역을 도구로 사용하여 서로를 손질하는 새로운 행동을 관찰했습니다. 이 행동은 "알로켈핑"이라고 불리며, 수중 포유류가 위생을 위해 협력적으로 도구를 사용하는 사례는 처음입니다. 이는 그들의 복잡한 사회적 상호작용을 보여줍니다.

이 발견은 해양 생물학자 마이클 와이스와 그의 팀에 의해 이루어졌으며, 12일 동안 30차례 이 행동이 기록되었습니다. 해양 포유류가 도구를 사용하는 것은 알려져 있지만, 이러한 사회적 손질 행동은 이 범고래들에게만 특이하게 나타납니다.

전문가들은 알로켈핑이 피부 건강이나 사회적 유대감을 증진하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 이는 동물들 사이에서 드문 현상입니다. 이러한 행동을 이해하는 것은 보존 노력에 중요하며, 동물의 유전적 다양성과 함께 그들의 문화도 보호할 필요성을 강조합니다.

DRM Panic QR 코드 생성기는 커널 크래시에서 발생하는 패닉 데이터를 표시하는 QR 코드를 생성하여, 이 정보를 복사하고 공유하는 과정을 쉽게 만들어줍니다. 단순히 화면에 텍스트를 보여주는 대신, QR 코드를 통해 사용자는 더 많은 데이터를 간결하게 포함할 수 있습니다.

이 도구는 메모리 안전성이 중요한 Rust 언어로 개발되었습니다. 이는 오류를 처리하는 데 필수적입니다. QR 코드 생성기는 간단하며, 리눅스 커널에 잘 통합되어 있습니다. 특히 v6.12-rc1 버전에서 사용되며, Arch Linux에서도 활용될 계획입니다.

추가 자료로는 QR 코드를 해독할 수 있는 웹 프론트엔드, QR 코드가 포함된 패닉 화면 예시, 그리고 커널 외부에서 동일한 기능을 테스트할 수 있는 독립형 Rust 애플리케이션이 있습니다. 주요 개발자는 조슬린 팔렘프이며, Rust for Linux 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다.

케빈 켈리는 여러 분야에서 활동하는 사상가이자 창작자로, 특정한 큰 업적보다는 다양한 프로젝트로 알려져 있습니다. 그는 '홀 어스 카탈로그' 편집, '와이어드' 잡지 공동 창립, 초기 온라인 커뮤니티 작업 등 여러 분야에 기여했습니다. 켈리는 전통적인 경력 성공에만 집중하기보다는 개인의 관심사를 추구하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 이러한 전통적인 성공이 종종 과대평가되며 부정적인 특성과 연관된 경우가 많다고 봅니다.

켈리는 부나 직함을 추구하기보다는 장기적인 사고와 창의성의 가치를 믿습니다. 그는 일에 대한 즐거운 접근 방식을 권장하며, 가장 영향력 있는 사람들은 위대함에 대한 욕망에 사로잡히지 않고 자신의 열정을 따르는 사람들이라고 주장합니다. 그는 실리콘밸리의 성공 기준에 맞추려는 압박 없이 자신의 일에서 만족을 찾도록 다른 이들에게 영감을 주고자 합니다.

작가 브리 울프슨은 기술 산업에서의 자신의 경험과 켈리의 접근 방식에 대한 존경심을 반영합니다. 그녀는 일에서의 야망과 즐거움 사이의 긴장을 고민하며, 결국에는 칭찬이나 재정적 성공에 대한 압박에 굴복하기보다는 의미 있고 즐거운 일을 추구할 수 있는 허락을 구하고자 합니다. 이 에세이는 관점을 전환할 필요성을 주장하며, 다른 사람들도 충만하고 행복한 일상을 embrace할 것을 권장합니다.

이 글은 저자가 FreeBSD의 기존 malloc 구현에서 발생한 성능 문제에 대응하여 개발한 메모리 할당 시스템인 "phkmalloc"의 발전 과정을 다룹니다.

저자는 BSD에서 상속받은 오래된 malloc 시스템을 사용했지만, 이 시스템은 비효율적이었고, 특히 1990년대 중반 RAM 가격이 상승하면서 문제가 더욱 두드러졌습니다. 저자의 컴퓨터는 4MB의 RAM만 가지고 있었기 때문에 메모리 사용에 대한 우려가 있었습니다.

원래의 malloc 구현은 메모리를 해제할 때 과도한 디스크 활동을 유발했으며, 이는 GCC와 같은 프로그램이 종료될 때 특히 눈에 띄었습니다. 이러한 현상은 "죽음의 경련"이라고 불렸습니다.

저자는 처음에 malloc 시스템을 수정하여 메모리 할당 호출을 기록하고 비효율성을 파악했습니다. 원래 구현은 자유 메모리 목록을 읽어야 했기 때문에 불필요한 페이지 교환이 발생했습니다.

결국 저자는 처음부터 새롭게 설계를 시작하기로 결정했습니다. 새로운 디자인은 메모리 청크와 메타데이터를 분리하여 성능을 크게 향상시키고 메모리 관련 오류를 줄였습니다.

phkmalloc은 해제된 메모리를 쓰레기나 제로로 채우는 등의 메모리 오용을 감지할 수 있도록 런타임에서 구성 가능한 옵션을 포함했습니다. 이는 시스템의 버그 탐지 능력을 높였습니다.

1995년에 phkmalloc을 도입한 후, 저자는 긍정적인 피드백과 다양한 프로그램에서 버그가 발견되었다는 보고를 받았습니다. 이는 phkmalloc의 효과를 보여주는 사례였습니다.

phkmalloc은 성공적이었지만, 다중 스레딩과 현대 시스템에서의 성능 문제로 어려움을 겪었습니다. 결국 저자는 malloc 유지 관리 역할을 제이슨 에반스에게 넘겼고, 그는 이러한 확장성 문제를 해결한 "jemalloc"을 개발했습니다.

저자는 phkmalloc의 여정과 FreeBSD의 메모리 관리 개선에 미친 영향, 그리고 개발 과정에서 겪었던 도전들, 특히 기술 회의에서의 기억에 남는 발표를 회상합니다. 이 글은 phkmalloc의 창조와 발전을 상세히 설명하며, 운영 체제의 메모리 관리 향상에 있어 그 중요성을 강조합니다.

기술 산업에서 일하고 있으며 더 의미 있는 일을 찾고 싶다면, 이 글은 당신의 기술을 활용할 수 있는 다양한 경로에 대한 안내를 제공합니다.

사람들이 기술 분야를 떠나고 싶어하는 이유는 여러 가지입니다. 산업이 사회에 미치는 영향에 대한 불만, 개인주의적인 문화, 또는 더 만족스러운 삶을 추구하는 욕구 등이 그 예입니다.

대안으로 탐색할 수 있는 경로는 여러 가지가 있습니다. 공공 기관에서 일하는 것은 보다 편안한 환경과 많은 사람들에게 영향을 미치는 의미 있는 프로젝트를 제공할 수 있지만, 컨설팅 회사의 영향력에 주의해야 합니다. 기술 협동조합에 가입하거나 시작하는 것은 근로자들이 자신의 일과 프로젝트에 대해 소유권을 가지고 결정할 수 있게 해줍니다. 하지만 이는 다른 사고방식과 책임을 요구합니다. 비영리 단체와 NGO는 환경 보호나 인권과 같은 다양한 사명을 위해 기술 인력을 필요로 하는 경우가 많습니다. 이러한 기회를 찾기 위해서는 네트워킹이 중요합니다.

노조나 정치 조직의 기술 부서에서 일하는 것도 기술 분야에 남아 있으면서 근로 조건을 개선하는 방법이 될 수 있습니다. 가르치는 것을 좋아한다면, 학교, 대학, 온라인 플랫폼에서 다른 사람들에게 기술을 교육할 기회가 있습니다. 최근 등장한 기술-정치적 연결자 역할은 다양한 그룹과 프로젝트를 연결하며, 사회적 및 정치적 원인을 위해 기술을 활용하는 것입니다.

결국, 더 의미 있는 경로를 찾는 여정은 개인적이며 자기 반성이 필요합니다. 자신의 가치에 맞는 기회를 찾기 위해 주도적으로 나서는 것이 중요합니다. 경로를 바꾸는 데 늦은 때는 없으며, 이러한 옵션을 탐색하는 것은 전통적인 기술 역할을 넘어 더 만족스러운 경력을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

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바티칸 박물관은 최근 10년에 걸친 콘스탄틴 홀 복원 작업을 마치고, 프레스코화에 그려진 두 인물이 유명 화가 라파엘이 직접 그린 것이라는 사실을 밝혔습니다. 이전에는 그의 보조작가들이 그린 것으로 알려져 있었습니다.

이 발견은 라파엘의 작업에 대한 이해를 변화시킵니다. 콘스탄틴 홀에는 기독교를 찬양하는 장면이 그려져 있으며, 라파엘은 독특한 유화 기법을 개발하여 정의와 우정의 인물에 적용했습니다. 반면, 그의 보조작가들은 전통적인 프레스코 기법을 사용했기 때문에 라파엘의 인물만이 뚜렷하게 드러납니다.

복원 프로젝트는 2025년 3월에 시작되어 2024년 12월에 완료되었습니다. 이 과정에서 라파엘이 1520년 사망하기 전에 홀에서 더 많은 작업을 준비하고 있었다는 증거도 발견되었습니다. 박물관 관계자들은 이 발견이 라파엘의 예술적 기여의 역사적 중요성을 높인다고 믿고 있습니다.

K-Scale Labs의 벤은 오픈 소스 휴머노이드 로봇을 개발하고 있습니다. 이들의 목표는 취미로 로봇을 만들고자 하는 사람들과 개발자들이 저렴하게 사용할 수 있는 로봇을 만드는 것입니다. 현재 시장에 나와 있는 로봇들은 가격이 매우 비쌉니다. 그들은 3D 프린터와 일반 부품을 사용하여 첫 번째 프로토타입을 제작했으며, 단 두 달 만에 기능하는 로봇을 완성했습니다.

K-Scale은 취미용 로봇에서 소비자용 로봇으로 전환하는 데 집중하고 있으며, 비용을 낮추는 데 주력하고 있습니다. 이들은 제조 과정에서의 어려움을 극복하고 개발자 커뮤니티와 소통하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 오픈 소스로 공개하고 있습니다. 이들은 휴머노이드 로봇을 실험해보고자 하는 사람들의 관심이 크다고 믿고 있습니다.

현재 K-Bot을 8,999달러에 판매하고 있으며, 공급업체와 더 나은 가격을 협상 중입니다. 고객들이 완전 자율 로봇에 대한 수요를 보이고 있어, 기술 발전에 따라 향후 업그레이드를 포함한 "완전 자율성" 옵션을 제공하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 연구 개발 자금을 마련하는 데 도움이 되며, 초기 고객들이 로봇의 기능 개선에 참여할 수 있도록 합니다.

벤은 커뮤니티의 피드백을 통해 프로젝트를 더욱 발전시키기를 원하고 있습니다.

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대형 언어 모델(LLM)로 구동되는 에이전트는 작업을 효과적으로 수행하기 위해 특정 정보, 즉 "맥락"이 필요합니다. 맥락 엔지니어링은 이러한 맥락을 관리하여 에이전트의 성능을 최적화하는 과정입니다.

맥락을 이해하는 것은 중요합니다. 맥락 창은 제한적이며, 컴퓨터의 RAM과 유사하게 관련 정보로 채워져야 합니다. 맥락의 종류에는 지시사항(프롬프트와 예시), 지식(사실과 기억), 도구(외부 도구의 피드백)가 포함됩니다.

맥락과 관련된 도전 과제가 있습니다. 긴 작업은 맥락 오염(잘못된 정보), 산만함(너무 많은 관련 없는 정보), 혼란(혼합된 메시지), 충돌(상충되는 정보)과 같은 문제를 일으킬 수 있습니다.

맥락 엔지니어링을 위한 전략으로는 유용한 정보를 맥락 창 밖에 저장하는 '맥락 작성', 필요할 때 관련 정보를 맥락 창으로 끌어오는 '맥락 선택', 필요한 정보만 남기고 줄이는 '맥락 압축', 그리고 서브 에이전트 간에 맥락을 나누거나 상태 객체를 활용하여 정보를 효과적으로 관리하는 '맥락 분리'가 있습니다.

효과적인 맥락 엔지니어링은 성공적인 AI 에이전트를 구축하는 데 매우 중요하며, 이를 작성, 선택, 압축, 분리의 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 이러한 전략을 이해하면 다양한 작업에서 에이전트의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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소함 파레크는 현재 트위터에서 화제가 되고 있습니다. 많은 스타트업들이 그를 현재 또는 과거에 고용했다고 주장하고 있기 때문입니다. 이 상황은 심각한 질문을 던집니다. 왜 스타트업들은 후보자를 제대로 검증하지 않아 사기와 관련이 있거나 여러 직업을 동시에 가진 사람을 고용하는 일이 발생하고 있는 걸까요?

ICM-CSIC의 연구자들이 위성 데이터 처리 알고리즘을 개발하여 남반구의 해양 순환에서 중요한 변화를 감지하는 데 도움을 주었습니다. 이는 기후 변화의 영향을 악화시킬 수 있습니다. 영국의 국립해양센터가 이끄는 국제 팀은 2016년 이후 남극해의 수면 염도가 증가하면서 깊은 해양 순환이 뒤바뀌었다고 밝혔습니다. 이제는 수면의 물이 가라앉는 대신 깊은 물이 상승하고 있으며, 이로 인해 열과 이산화탄소(CO₂)가 수면으로 올라오고 있습니다.

이러한 변화는 전례 없는 것으로 묘사되며, 현재 대기 중 CO₂ 수준이 두 배로 증가할 수 있어, 해양 얼음의 급속한 녹음 등 심각한 글로벌 기후 영향을 초래할 수 있습니다. 연구팀은 ICM-CSIC에서 개발한 첨단 위성 기술을 활용하여 이전에 모니터링하기 어려웠던 지역에서 고품질 데이터를 수집했습니다.

이 연구는 남극해가 글로벌 기후 조절에 중요한 역할을 하고 있음을 강조하며, 이 지역의 변화가 북대서양의 AMOC와 같은 다른 해양 순환 시스템에도 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 이러한 변화를 더 깊이 조사하기 위해 ICM-CSIC는 북극과 해양 표면 열 흐름에 초점을 맞춘 새로운 프로젝트를 시작했습니다.

이 발견은 기후 역학을 이해할 긴급한 필요성을 강조하며, 우리가 중요한 기후 임계점을 넘고 있을 수 있음을 알리고 있습니다.

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Pennybase는 1000줄 이하의 Go 코드로 필수 백엔드 기능을 제공하는 간단하고 가벼운 백엔드 서비스입니다. Firebase나 Supabase와 비슷하게 사용하기 쉽도록 설계되었으며, 외부 라이브러리에 의존하지 않습니다.

Pennybase의 주요 기능으로는 데이터 저장, REST API, 인증, 권한 관리, 스키마 검증, 정적 자산 제공 등이 있습니다. 데이터 저장은 사람이 읽을 수 있는 CSV 파일을 사용하며, 각 기록은 고유한 ID와 업데이트를 위한 버전 관리가 가능합니다. REST API는 기록 생성, 조회, 업데이트, 삭제를 위한 엔드포인트를 제공하며, 실시간 업데이트 스트리밍도 지원합니다. 인증은 세션 쿠키와 기본 인증 방식을 통해 사용자 인증을 지원합니다. 권한 관리는 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 다양한 자원에 대한 사용자 권한을 관리합니다. 또한, 간단한 스키마 정의를 통해 데이터 유형과 형식을 검증합니다. 정적 파일을 제공하고 Go 템플릿을 사용하여 HTML 템플릿을 렌더링할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

작동 방식은 CSV 형식으로 데이터를 저장하여 쉽게 접근하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 각 업데이트는 기록의 새로운 버전을 생성합니다. 사용자 자격 증명과 접근 권한도 CSV 파일에 저장되며, 사용자를 추가하거나 권한을 수정하려면 수동으로 편집해야 합니다. API는 다양한 작업을 지원하며, 기록 생성이나 삭제와 같은 작업에는 권한이 필요합니다.

사용자는 데이터 작업 중 사용자 정의 작업을 수행할 수 있도록 훅을 통해 Pennybase의 기능을 확장할 수 있습니다. 이 프로젝트는 기여를 환영하며, 코드가 명확하고 간결하게 유지되어야 한다는 점을 강조합니다. MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

러스트의 특성 시스템은 모호성에 대해 엄격하며, 특히 특정 조건을 충족하는 모든 유형에 적용되는 블랭킷 구현에 대해 더욱 그렇습니다. From과 Into 특성이 함께 작동하는 방식이 대표적인 예입니다.

블랭킷 구현은 특정 조건을 충족하는 유형에 적용할 수 있는 일반적인 특성 구현입니다. 예를 들어, From<T>를 U에 대해 구현하면, 자동으로 Into<U>가 T에 대해 제공됩니다.

러스트는 미래의 모호성을 피하기 위해 겹치는 블랭킷 구현을 금지합니다. 만약 두 개의 특성이 동일한 유형에 적용될 수 있다면, 컴파일러는 이를 거부합니다.

실제 사례로 Joydb라는 프로젝트에서 저자는 Adapter 특성을 구현하는 데 어려움을 겪었습니다. 두 가지 옵션이 있었는데, 하나는 모든 데이터를 하나의 파일에 저장하는 통합 어댑터이고, 다른 하나는 데이터를 별도의 파일에 저장하는 분할 어댑터입니다. 러스트의 규칙은 두 가지를 충돌 없이 정의하는 것을 허용하지 않습니다.

저자는 해결책으로 마커 구조체인 Unified<A>와 Partitioned<A>를 사용하여 유형을 구분하고, 충돌 없이 동작을 위임하는 BlanketAdapter 특성을 제안했습니다. 또한, Adapter 특성에는 어떤 어댑터를 사용할지를 결정하는 연관 유형이 포함되어 있습니다.

예를 들어, JsonAdapter는 UnifiedAdapter로 구현될 수 있어 코드 중복이나 충돌 없이 원활한 통합을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 러스트의 규칙을 준수하면서 대체 블랭킷 구현을 달성할 수 있는 방법을 제공하여, 명확성을 희생하지 않고도 사용성을 향상시킵니다.

이 글은 "엣지 AI"에 대해 다루고 있으며, 특히 인공지능(AI)이 소형 저전력 컴퓨팅 장치인 마이크로컨트롤러에서 어떻게 구현되는지를 설명합니다. 엣지 AI는 메모리와 처리 능력이 제한된 환경에서 AI 모델을 실행하는 경우가 많습니다.

마이크로컨트롤러는 처리 능력, 메모리, 네트워크 기능에 제약이 있어 가벼운 AI 모델을 실행하기에 적합합니다. AI 모델을 사용하여 예측을 수행하는 과정은 단순히 모델 가중치만으로 이루어지지 않습니다. 데이터와 메타데이터의 조합이 필요하며, 이는 모델이 어떻게 작동하는지를 안내합니다.

마이크로컨트롤러에서 AI 추론을 위한 주요 도구는 Tensorflow Lite for Microcontrollers입니다. 이 도구는 모델 가중치와 작동 지침을 포함하는 특정 파일 형식(.tflite)을 사용하여 최적화된 Tensorflow Lite 버전입니다.

AI 모델이 수행하는 연산은 연산자에 의해 정의되며, 이는 컴퓨터 아키텍처의 명령어와 유사합니다. 이러한 연산자는 특정 하드웨어 기능에 맞게 최적화된 다양한 구현인 커널을 가집니다. 마이크로컨트롤러는 ARM Cortex-M 확장과 같은 하드웨어 기능을 활용하여 연산 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 행렬 덧셈과 같이 병렬 처리할 수 있는 연산은 특수 하드웨어 지원을 통해 훨씬 더 빠르게 수행됩니다.

CMSIS-NN과 같은 라이브러리는 하드웨어의 특정 기능을 활용하는 최적화된 커널 구현을 제공하여, 기본 AI 모델을 변경하지 않고도 성능을 향상시킵니다. 일부 마이크로컨트롤러, 예를 들어 Alif Ensemble E3는 AI 작업을 보다 효율적으로 실행할 수 있는 전용 신경 처리 장치(NPU)를 갖추고 있습니다. 이러한 NPU는 Vela 컴파일러와 같은 특수 도구로 최적화된 모델을 실행할 수 있습니다.

이 글은 간단한 소프트웨어 구현부터 고급 하드웨어 가속에 이르는 다양한 최적화 기술을 강조하며, AI 모델 파일의 구조와 처리 방식에 대한 향후 논의의 가능성을 암시합니다.

히비키는 실시간 음성 번역을 위해 설계된 새로운 모델입니다. 이 모델은 다중 스트림 언어 모델을 사용하여 원본 음성과 번역 음성을 동시에 처리하며, 텍스트와 오디오 출력을 함께 생성합니다. 전통적인 번역 방식은 화자가 말을 마칠 때까지 기다리지만, 히비키는 말하는 즉시 번역을 진행하여 단어별로 정확한 번역을 제공합니다.

이 모델은 약한 감독 학습 방법을 사용하여 번역의 최적 타이밍을 찾습니다. 텍스트 번역 시스템에서 얻은 데이터를 활용해 정렬된 훈련 데이터를 생성합니다. 훈련이 완료된 후, 히비키는 고품질을 유지하면서도 화자의 정확성과 자연스러움을 갖춘 상태로 음성을 동시에 번역할 수 있습니다. 또한 사용이 간편하여 일괄 번역과 실시간 응용 프로그램에 적합합니다. 히비키를 사용하는 예제, 모델, 코드도 제공됩니다.

저자는 GitHub Copilot의 에이전트 모드와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 코딩 효율성을 어떻게 향상시켰는지에 대해 설명합니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

사용자는 Visual Studio Code(VS Code)에서 맞춤형 지침, 프롬프트 및 채팅 모드를 설정하여 AI의 응답을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 개발 단계에 맞춰 AI의 반응을 개인화할 수 있습니다. 설정 조정을 통해 AI가 보다 자율적으로 작동할 수 있게 되어, 사용자의 지속적인 입력 없이도 작업 흐름이 개선됩니다.

MCP는 웹 검색, 브라우저 자동화, 데이터베이스 작업과 같은 다양한 외부 도구에 접근할 수 있게 해 주어 개발 과정을 더욱 원활하게 합니다. 개발 과정은 여러 단계로 나뉘어 진행됩니다. 첫 번째 단계인 연구에서는 맞춤형 채팅 모드와 도구를 사용해 정보를 수집합니다. 두 번째 단계인 계획에서는 코드를 작성하지 않고도 구조화된 구현 계획을 생성하며, 분석과 전략에 집중합니다. 세 번째 단계인 구현에서는 준비된 프롬프트 파일을 사용해 계획을 실행하고, 이 과정에서 맥락이 유지되도록 합니다. 네 번째 단계인 방향 수정에서는 AI의 진행 상황과 발견에 따라 필요에 따라 방향을 조정합니다. 마지막으로 검증 단계에서는 자동화 도구를 사용해 UI 요소를 포함한 구현을 테스트합니다.

이러한 과정은 일관된 코딩 관행을 이끌어내고, 효율성을 높이며, 출력 품질을 향상시키고, 테스트 가능성을 개선합니다. 저자는 이 접근 방식이 구현 세부 사항보다는 디자인에 더 집중할 수 있게 해준다고 강조합니다.

결론적으로, 에이전트 모드와 MCP의 조합은 AI와 함께 작업하는 보다 정교한 방법을 제공하여 개발 과정에서 귀중한 파트너가 됩니다.

이 글은 인공 중력 우주 정거장의 역사와 미래 가능성, 특히 1960년대에 구상된 폰 브라운 휠 개념에 대해 다루고 있습니다. NASA는 인공 중력을 제공할 수 있는 회전하는 우주 정거장 설계를 했지만, 아폴로 프로그램이 달 탐사에 집중하면서 이러한 계획은 중단되었습니다.

1960년대 초, NASA는 무중력 상태에서 우주 비행사들이 겪는 건강 문제를 해결하기 위해 대형 회전 우주 정거장을 탐색하고 있었습니다. 베르너 폰 브라운은 이러한 정거장이 장기 우주 거주에 필수적이라고 믿었습니다.

대형 회전 정거장을 건설하는 것은 여러 가지 공학적 문제를 동반합니다. 예를 들어, 이러한 정거장이 가느다란 로켓에 적합하게 설계되어야 하고, 회전이 우주 비행사에게 미치는 영향을 관리해야 합니다.

아폴로 프로그램은 NASA의 초점을 야심찬 우주 정거장 설계에서 직접적인 달 탐사로 전환시켰습니다. 이로 인해 대형 회전 우주 정거장 개발이 중단되었고, 국제 우주 정거장(ISS)과 같은 더 작고 덜 효과적인 구조물로 이어졌습니다.

현재, 민간 기업들이 인공 중력 정거장 아이디어를 다시 검토하고 있습니다. 그 중 하나인 Vast는 2035년까지 회전하는 정거장을 만들 계획이지만, 디자인에는 편안함과 중력 분포에 대한 한계가 있습니다.

미래의 화성 탐사 및 그 너머의 임무에서 인공 중력 정거장을 개발할 가능성이 있지만, 현재 우주 탐사의 우선 사항은 인공 중력의 즉각적인 필요보다는 무인 제조에 더 집중되고 있습니다.

저자는 회전하는 우주 정거장을 건설하기 위한 노력을 재개할 것을 촉구하며, 이를 위해 혁신적인 공학과 규제 변화가 필요하다고 강조합니다. 전반적으로 이 글은 인공 중력 개념을 재검토하는 것이 인간 우주 탐사의 미래에 매우 중요하다고 주장합니다.

컴퓨터와 인터넷이 재미있고 창의적인 공간에서 상업적 이익과 생성 기술이 지배하는 플랫폼으로 변화한 것에 대해 이야기합니다.

첫째, 재미의 감소에 대해 저자는 컴퓨터 사용의 즐거움이 사라진 것을 안타까워합니다. 이는 페이팔과 같은 결제 시스템의 등장과 비트코인이 일상 거래에서 실용적인 통화로 자리 잡지 못한 것에 영향을 받았습니다. 이러한 시스템은 창작자를 지원하기보다는 돈의 사용 방식에 대한 불만과 통제를 초래했습니다.

둘째, 웹의 중앙집중화가 문제입니다. 몇몇 대형 플랫폼이 웹을 지배하게 되면서 콘텐츠의 다양성과 창의성이 줄어들었습니다. 이러한 중앙집중화는 창작자들이 진정한 표현보다 참여도와 광고 수익을 우선시하게 만들고, 그 결과 의미 있는 작업 대신 저질의 "콘텐츠" 문화가 형성되었습니다.

셋째, AI와 언어 모델에 대한 비판이 있습니다. 저자는 AI의 발전, 특히 실질적인 내용 없이 텍스트를 생성하는 언어 모델에 실망감을 표합니다. 이러한 기술은 종종 오해를 불러일으키거나 잘못된 정보를 생성하여 창의성이나 생산성을 돕기보다는 혼란을 초래합니다.

넷째, 생성 AI의 확산은 창의적 작업과 비판적 사고의 미래에 대한 우려를 낳습니다. 이는 사람들이 기계에 의존하게 되어 자신의 기술을 개발하기보다는 평범함에 머무는 경향을 시사합니다.

마지막으로, 저자는 창의성과 개인의 노력을 소중히 여길 것을 촉구합니다. 사람들에게 AI가 생성한 결과물에 의존하기보다는 스스로 무언가를 만드는 과정을 받아들이라고 권장하며, 진정한 만족은 의미 있는 작업을 창출하는 데서 온다고 주장합니다.

소프트웨어를 두 가지 유형으로 분류하는 새로운 방법에 대해 논의합니다: "배터리 포함" 소프트웨어와 "배터리 없음" 소프트웨어입니다.

배터리 포함 소프트웨어는 즉시 작동하며 필요한 모든 구성 요소가 함께 제공되어 개발자들이 쉽게 시작할 수 있습니다. 예를 들어, Express는 Flask보다 더 많은 기능을 제공하지만, 그 추상화로 인해 문제 해결이 더 어려워질 수 있습니다.

반면 배터리 없음 소프트웨어는 개발자가 자신의 구성 요소를 추가해야 하며, 이로 인해 설정 과정이 번거로울 수 있습니다. 이러한 방식은 더 많은 제어를 가능하게 하지만, 개발자들이 부족한 기능을 보완하려고 하면서 시스템이 비대해질 수 있습니다.

균형이 중요합니다. 좋은 프레임워크는 사용자가 불필요한 부분을 제거할 수 있도록 하면서도 여전히 잘 작동해야 합니다. 저자는 Flask를 사용하여 빠른 학교 프로젝트를 진행한 긍정적인 경험을 공유하며, 그 즉시 사용 가능한 점을 높이 평가합니다.

결론적으로, 두 가지 유형의 소프트웨어는 각각 장단점이 있으며, 최선의 선택은 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

이 텍스트는 무작위 문자, 이모지, 그리고 명확한 메시지가 없는 문구들이 뒤섞인 혼란스러운 형태입니다. "안녕하세요"와 "안녕" 같은 인사말이 포함되어 있지만, 의미가 없는 단어와 기호도 섞여 있습니다. 전체적으로 구조적인 이야기나 요약할 만한 핵심 내용이 부족합니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 소프트웨어 개발에서 캐싱의 역할에 대해 논의합니다. 전통적으로 캐싱은 자주 사용하는 데이터를 메모리와 같은 빠른 위치에 저장하여 데이터 접근 속도를 높이는 방법으로 여겨집니다. 이는 데이터베이스와 같은 느린 소스에서 데이터를 가져오는 대신에 이루어집니다. 그러나 저자는 캐싱을 단순히 성능 최적화를 위한 방법이 아니라, 단순화 도구로 봐야 한다고 주장합니다.

저자는 일반적인 캐싱 알고리즘인 LRU(최소 최근 사용)와 LFU(최소 자주 사용)에 대한 의존성을 의문시하며, 개발자들이 자신의 데이터 요구 사항에 대해 더 세밀한 이해를 가져야 한다고 제안합니다. 그들은 효과적인 캐싱이 소프트웨어 설계에서 관심사의 명확한 분리를 만들어낼 수 있다고 믿습니다.

데이터 접근 패턴이 예측 불가능할 수 있다는 점을 인정하면서도, 저자는 캐싱이 데이터 관리를 단순화할 수 있는 효과적인 추상화라는 점을 강조합니다. 따라서 캐싱 알고리즘의 복잡성에 빠져들기보다는 필요한 데이터에 빠르게 접근할 수 있도록 하는 데 집중해야 한다고 결론짓습니다.

이 풀스택 아키텍처는 Eta, HTMX, Lit 세 가지 기술을 결합하여 빠른 다중 페이지 애플리케이션(MPA)과 상호작용이 가능한 단일 페이지 애플리케이션(SPA)의 장점을 살리면서 단점을 보완한 웹 애플리케이션을 만듭니다.

Eta는 서버 측 템플릿을 사용하여 초기 페이지 로드를 빠르게 하며, 미리 렌더링된 HTML을 브라우저에 전송합니다. HTMX는 동적인 상호작용을 처리하여 사용자가 전체 페이지를 새로 고치지 않고도 애플리케이션과 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 과정에서 복잡한 자바스크립트 대신 간단한 HTML 속성을 사용합니다. Lit는 클라이언트 측 로직이 필요한 특정 상호작용 구성 요소(예: 페이지네이션)를 위해 사용되며, 재사용 가능한 "상호작용의 섬"을 만듭니다.

이 아키텍처는 클라이언트에 전송되는 자바스크립트의 양을 최소화하여 로딩 시간을 단축시키고, 특히 모바일 기기에서 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 초기 자바스크립트 번들 크기는 전통적인 SPA에 비해 상당히 작습니다.

사용자 경험을 향상시키기 위해 View Transitions API를 사용하여 콘텐츠 업데이트 시 부드러운 애니메이션을 생성합니다. 이를 통해 애플리케이션이 빠르고 반응성이 뛰어난 느낌을 줍니다. 사용자는 특정 상호작용에 대해 전환 효과를 비활성화하여 방해 요소를 줄일 수 있습니다.

이 기술들이 함께 작동하는 방식은 다음과 같습니다. Eta가 초기 페이지를 렌더링하고 Lit 구성 요소를 포함합니다. HTMX는 무거운 자바스크립트 없이 동적 콘텐츠를 위한 서버 요청을 관리합니다. Lit 구성 요소는 자신의 UI 상태를 처리하면서 HTMX와 통합되어 서버와 상호작용합니다.

전반적으로 이 아키텍처는 웹 개발에 있어 속도, 상호작용성, 유지보수성을 균형 있게 달성하며, 복잡한 모놀리식 프레임워크의 복잡성을 피할 수 있는 접근 방식을 제공합니다.

세계 경제 포럼(WEF)은 비디오 게임에서 연령 확인의 필요성을 강조하는 보고서를 발표했습니다. 이 보고서에 따르면, 5세에서 18세 사이의 어린이 중 거의 80%가 게임을 하고 있습니다. WEF는 어린이들이 게임을 하는 동안 종종 감독 없이 겪는 그루밍, 괴롭힘, 착취와 같은 위험 때문에 더 안전한 게임 환경을 만드는 것이 중요하다고 강조합니다.

WEF는 연령 확인을 위한 두 가지 모델을 칭찬했습니다. 하나는 마이크로소프트의 Xbox 게임 안전 도구 키트이고, 다른 하나는 k-ID의 플랫폼입니다. Xbox 도구 키트는 부모가 자녀의 온라인 게임 경험을 관리할 수 있도록 연령에 맞는 조언과 시나리오를 제공합니다. 이 도구는 여러 나라의 교육자와 기관과 협력하여 사용자 친화적이고 신뢰할 수 있도록 개발되었습니다.

k-ID는 개인 정보 보호를 중시하는 기술을 사용하여 연령과 지역 법률에 따라 게임 경험을 맞춤화함으로써 연령 확인을 다룹니다. 이 접근 방식은 혁신적이고 저렴하여, 소규모 개발자들이 게임에 큰 변화를 주지 않고도 아동 안전 규정을 준수할 수 있도록 돕습니다.

보고서는 게임 디자인에서 안전을 위한 적극적인 접근 방식, 더 명확한 규제, 청소년과 부모 모두를 위한 디지털 리터러시 향상, 그리고 어린이를 보호받아야 할 적극적인 참여자로 인식할 것을 촉구합니다. 또한, 게임 산업에서 효과적인 안전 조치를 위해 젊은 사용자와의 소통이 필수적이라고 제안합니다.

Canonical은 태블릿, 단일 보드 컴퓨터, 임베디드 시스템을 포함한 RISC-V 장치에서 Ubuntu를 홍보하는 데 큰 기대를 걸고 있습니다. 그러나 다가오는 Ubuntu 25.10 출시와 함께 RISC-V 하드웨어에 대한 요구 사항이 변경됩니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. Ubuntu 25.10은 이전의 RVA20 대신 새로운 RISC-V 프로필인 RVA23을 요구합니다. 이 변화는 호환성에 영향을 미치며, 현재 대부분의 RISC-V 장치가 RVA23 프로필을 지원하지 않습니다. RVA23 프로필은 AI, 머신러닝, 암호화와 같은 작업의 성능을 향상시키는 벡터 및 하이퍼바이저와 같은 필수 확장을 포함하고 있습니다.

이로 인해 많은 기존 RISC-V 장치에서는 Ubuntu 25.10을 실행할 수 없게 됩니다. 하지만 구형 하드웨어를 지원하는 Ubuntu 24.04 LTS는 2029년까지 계속 제공될 예정입니다. 요구 사항의 변화가 현재 RISC-V 시장에 큰 영향을 미치지 않을 수 있지만, 이는 RISC-V 하드웨어가 개선되고 더 저렴해짐에 따라 Ubuntu가 주요 운영 체제가 될 수 있는 기반을 마련합니다. 현재 새로운 RVA23 프로필을 지원하는 RISC-V 장치는 매우 적지만, Ubuntu 26.04 LTS가 출시될 때쯤에는 상황이 달라질 것으로 예상됩니다.

7월호 토론토 라이프는 더그 포드의 강력한 정치적 야망을 자세히 다루고 있습니다. 또한, 이 도시에서 일어나는 중요한 사건들에 대한 폭넓은 보도를 포함하고 있습니다.

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이 텍스트는 구글이 만든 "longfellow-zk"라는 GitHub 저장소에 대한 링크를 제공합니다. 이 저장소에는 특정 프로젝트나 기술과 관련된 코드나 자료가 포함되어 있을 가능성이 있지만, 텍스트에서는 추가적인 세부사항이 제공되지 않습니다. 더 많은 정보는 링크를 방문하면 확인할 수 있습니다.

포스트카드는 2022년 필립 아이. 토마스가 만든 개인 웹사이트 및 뉴스레터 플랫폼으로, 이제 오픈 소스로 공개되었습니다. 그는 소셜 미디어를 삭제한 후 친구들과의 연결을 유지하기 위해 이 플랫폼을 시작했습니다. 포스트카드는 출시 이후 많은 사람들이 사용해 왔으며, 수익은 적당하지만 토마스는 이 도구의 중요성을 높이 평가하고 있습니다.

그는 다른 사람들이 포스트카드를 사용자 맞춤형으로 사용할 수 있도록 소스 코드를 공개하기로 결정했습니다. 포스트카드는 루비 온 레일즈(Ruby on Rails)로 구축되었으며, 쉽게 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 오픈 소스 버전에는 단일 사이트 호스팅을 위한 "솔로" 모드가 포함되어 있어 사용자에게 더 간편한 사용 경험을 제공합니다. 또한, 호스팅 서비스용 "멀티유저" 모드도 유지되고 있습니다.

이 프로젝트는 간단한 배포 지침을 제공하며, 설정을 위한 도커파일(Dockerfile)도 포함되어 있습니다. 코드는 github.com/contraptionco/postcard에서 확인하고 기여할 수 있습니다.

최근 인공지능(AI) 기술, 특히 OpenAI의 대형 언어 모델(LLM)과 DeepSeek-R1의 발전은 논리적 추론과 코딩 같은 분야에서 인상적인 능력을 보여주고 있습니다. 이러한 발전은 과학 연구에서 혁신 과정을 향상시키기 위한 AI 활용에 대한 관심을 높이고 있습니다. 그러나 현재 AI를 연구에 활용하는 데 대한 포괄적인 조사(AI4Research)가 부족하여 이 분야에 대한 이해와 발전이 제한되고 있습니다.

이러한 공백을 메우기 위해, 우리는 AI4Research에 대한 통합적인 관점을 제공하는 철저한 조사를 제시합니다. 우리의 주요 기여는 다음과 같습니다.

첫째, 우리는 AI4Research의 다섯 가지 주요 작업을 체계적으로 분류하는 방법을 소개합니다. 둘째, 우리는 연구에서 중요한 공백을 식별하고 향후 방향을 제안하며, 더 나은 자동화 실험의 필요성과 사회적 영향을 고려할 것을 강조합니다. 셋째, 우리는 AI4Research와 관련된 애플리케이션, 데이터 세트, 도구 등을 포함한 유용한 자원 모음을 제공합니다.

우리의 목표는 연구 커뮤니티가 이러한 자원에 쉽게 접근할 수 있도록 돕고, 이 분야에서 새로운 혁신을 촉진하는 것입니다.

Wasm-agents는 웹 브라우저에서 추가 도구나 프레임워크 없이 AI 에이전트를 직접 실행할 수 있는 새로운 방법입니다. 이 접근 방식은 오픈 소스 에이전트를 독립적인 HTML 파일로 패키징하여 쉽게 열고 실행할 수 있도록 하여 사용 과정을 간소화합니다.

사용자는 추가 소프트웨어를 설치하지 않고도 에이전트를 실행할 수 있습니다. 에이전트는 사용자 인터페이스와 코드를 포함한 HTML 파일로 패키징되어 있습니다. WebAssembly(Wasm) 기술 덕분에 Python과 같은 프로그래밍 언어가 웹 브라우저에서 빠르게 실행될 수 있습니다. Pyodide는 이 환경에서 Python 코드와 라이브러리를 실행할 수 있게 해줍니다.

사용자는 설정 파일에 OpenAI API 키를 간단히 붙여넣기만 하면 시작할 수 있습니다. 적절히 설정된 경우 로컬 모델도 사용할 수 있습니다. 여러 데모 에이전트가 제공되며, 여기에는 간단한 대화형 에이전트, 요청을 라우팅하는 다중 에이전트 시스템, 웹 콘텐츠 검색과 같은 작업을 위한 고급 도구를 갖춘 에이전트가 포함됩니다.

이 프로젝트는 아직 실험 단계에 있으며, OpenAI 프레임워크에 의존하고 CORS(교차 출처 리소스 공유) 문제와 로컬 모델 설치 요구 사항 등의 한계가 있습니다. 사용자들은 데모를 탐색하고 코드를 수정하며 다양한 모델을 테스트해 보도록 권장됩니다.

Wasm-agents는 AI 실험을 보다 접근 가능하고 사용자 친화적으로 만들고, 도구를 로컬에서 실행하며 개인 데이터를 보호하는 아이디어를 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 프로젝트가 발전함에 따라 사용자들의 피드백과 협업을 환영합니다.

이 문서는 엔지니어와 제품 관리자들을 위한 AI 평가에 대한 주요 개념과 자주 묻는 질문에 대한 답변을 정리한 것입니다. 저자들은 이 분야에서 700명 이상의 전문가를 교육한 경험을 바탕으로 통찰력을 공유합니다.

LLM 평가란 무엇인가요? LLM 평가는 언어 모델의 제품 응용 프로그램에 특화된 평가로, 기본 모델 벤치마크와는 다릅니다. RAG는 죽었나요? 검색 증강 생성(RAG)은 여전히 중요합니다. 모델 출력을 개선하기 위해 맥락을 제공하는 데 필수적입니다. 개발자들은 RAG를 완전히 포기하기보다는 효과적인 검색 전략에 집중해야 합니다.

작업과 평가에 동일한 모델을 사용하는 것은 일반적으로 허용됩니다. 특히 이진 분류 작업에서는 괜찮지만, 주관적인 품질 평가에는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 모델 선택에 소요되는 시간은 오류 분석에 더 많은 시간을 할애하여 문제를 파악한 후 모델을 전환하는 것이 더 효과적입니다.

맞춤형 주석 도구를 만드는 것이 추천됩니다. 이는 작업 효율성을 높이고 일반 도구보다 특정 요구에 더 잘 적응합니다. 이진 평가가 선호되는 이유는 명확성과 일관성 때문이며, 리커트 척도는 주관성과 혼란을 초래할 수 있습니다.

다중 턴 대화를 디버깅할 때는 전체 대화가 사용자 목표를 충족하는지 확인하고, 실패를 단순화하여 문제를 분리하는 것이 좋습니다. 자동 평가기를 구축할 때는 모든 실패 모드보다는 지속적인 문제에 대한 평가기에 집중하고, 복잡한 평가기보다 간단한 점검을 우선시해야 합니다.

작은 프로젝트에서는 한 명의 전문가가 품질 기준을 안내하는 데 충분한 경우가 많고, 큰 팀에서는 여러 주석자가 필요할 수 있습니다. 기존 도구들이 포괄적으로 다루지 않는 오류 분석, AI 기반 지원 및 맞춤형 평가자와 같은 영역에서의 공백을 채울 필요가 있습니다.

다양하고 목표 지향적인 합성 데이터를 생성하기 위해 구조화된 접근 방식을 사용해야 합니다. 다양한 쿼리에 대한 평가는 관찰된 실패 패턴에 따라 평가 전략을 안내하는 오류 분석을 활용해야 합니다. 문서 처리에서 청크 크기는 작업 유형에 따라 조정해야 하며, 고정 출력 작업에는 큰 청크를, 확장 출력 작업에는 작은 청크를 사용합니다.

RAG 시스템을 평가할 때는 검색에 대한 평가(전통적인 지표 사용)와 생성 품질에 대한 평가(오류 분석 및 인간 레이블 사용)를 분리해야 합니다. 출력 검토를 위한 맞춤형 인터페이스를 구축하여 사용자 경험과 효율성을 고려해야 합니다.

평가는 개발 과정의 일환으로 고려해야 하며, 오류 분석에 투자하고 의미 있는 가치를 추가하는 자동 점검만 구축해야 합니다. 오류 분석의 중요성은 고유한 실패 모드를 식별하고 평가를 위한 지표 개발에 정보를 제공합니다.

가드레일은 실시간으로 즉각적인 실패를 방지하고, 평가자는 사후에 전체 품질과 성능을 평가합니다. 최소한의 실행 가능한 평가 설정은 복잡한 인프라에 투자하기 전에 기본적인 오류 분석과 수동 검토로 시작해야 합니다.

작업 흐름을 평가할 때는 전체 성공과 단계별 진단으로 나누어 특정 실패 지점을 식별해야 합니다. 평가 도구 공급업체를 선택할 때는 기능보다는 지원을 기준으로 선택하는 것이 좋습니다. CI/CD는 빈번한 테스트를 위해 소규모의 선별된 데이터 세트를 사용하고, 생산 모니터링은 실시간 데이터를 평가하며, 종종 더 복잡한 평가가 필요합니다.

저자들은 마지막 AI Evals 과정의 코호트를 발표하고, 관심 있는 독자를 위한 할인 코드를 제공합니다.

연구자들이 책장을 더 효율적으로 정리할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 대규모 데이터 세트를 관리하는 데에도 중요한 의미를 갖습니다. 도서관에서는 새로운 책을 수용하기 위해 선반에 빈 공간을 남겨두는 경우가 많습니다. 이는 다양한 데이터 관리 상황에도 적용될 수 있는 개념입니다. 이와 관련된 문제는 "목록 레이블링 문제"라고 불리며, 새로운 항목을 효율적으로 배치하면서 기존 항목의 이동을 최소화하는 것이 핵심입니다.

오랫동안 가장 좋은 알고리즘은 새로운 항목을 추가하는 데 드는 비용을 log2n(로그 스케일)으로 처리할 수 있었습니다. 최근에는 이 비용을 logn × (log(logn))^2로 줄이는 새로운 알고리즘이 소개되었습니다. 이는 상당한 개선을 의미합니다. 이 알고리즘은 두 가지 전략을 결합합니다. 첫째, "역사 독립성"을 유지하여 적들이 새로운 항목이 어디에 배치될지 예측하지 못하도록 합니다. 둘째, 적대적인 전략에 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

이러한 발전은 소셜 네트워크와 같은 실제 응용 프로그램에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 플랫폼에서는 갑작스러운 데이터 유입이 발생하기 때문입니다. 연구자들은 이 작업이 추가 연구를 촉진하고, 더 효율적인 알고리즘으로 이어질 가능성이 있다고 믿고 있습니다. 이는 컴퓨터 과학에서 정렬된 데이터를 관리하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.

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엘릭서 컨퍼런스는 엘릭서와 너브스 전문 컨설팅 회사인 언더요르드가 주최하며, 2025년 9월 10일부터 12일까지 스웨덴 바르베리에서 열릴 예정입니다. 이 컨퍼런스는 이전의 기그 시티 엘릭서와 너브스 컨프와 같은 행사에서 아이디어를 얻어 기획되었습니다. 주최자는 프리야 파커의 책 "모임의 기술"에서 영감을 받아 엘릭서 커뮤니티를 위한 독특한 모임을 만들고자 합니다.

컨퍼런스는 단일 트랙으로 진행되며, 간단한 프로젝트 업데이트보다는 흥미롭고 창의적인 발표를 장려합니다. 주최자는 엘릭서 커뮤니티에서의 오랜 인맥을 통해 장소, 후원사, 발표자 라인업을 확보했습니다. 발표자 관리와 티켓 판매를 위해 세션아이즈와 티토와 같은 도구를 선택했습니다.

마케팅 활동으로는 소셜 미디어에서의 적극적인 홍보가 포함되며, 이벤트 소통을 위해 디스코드 사용도 계획하고 있습니다. 이 행사는 국내외 엘릭서 개발자들을 한자리에 모아 커뮤니티 연결을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 주최자는 행사 성공에 대한 기대와 불안감을 느끼며, 기획 과정에서 파트너와 조언자들의 협력과 지원이 중요하다고 강조하고 있습니다.

디자인 도구인 피그마는 IPO 신청서에서 아마존 웹 서비스(AWS)에 매일 30만 달러를 지출한다고 밝혔습니다. 피그마는 2025년 5월 31일에 AWS와 새로운 계약을 체결하며 향후 5년 동안 최소 5억 4천 5백만 달러의 서비스를 이용하기로 약속했습니다. 피그마는 운영에 있어 AWS에 크게 의존하고 있어, AWS의 서비스 중단이나 약관 변경이 발생할 경우 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 기업이 성장함에 따라 클라우드 비용이 증가하는 것은 일반적이며, 이로 인해 37signals와 같은 일부 기업은 비용 절감을 위해 클라우드 서비스 의존도를 줄이고 있습니다.

신경망은 언어 모델, 음성 인식, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 이들은 간단한 구성 요소로 만들어지며, 이를 배우기 위해서는 이러한 모델을 프로그래밍하고 다루는 방법을 이해해야 합니다. 이 과정을 미분 가능한 프로그래밍이라고 합니다.

이 가이드는 이 분야를 탐구하고자 하는 초보자, 예를 들어 앨리스와 같은 사람들을 위해 설계되었습니다. 이 가이드는 자동 미분을 사용하여 함수 최적화의 기초를 다루고, 시퀀스, 그래프, 텍스트, 오디오를 처리하기 위한 주요 설계를 소개합니다. 복잡한 아이디어를 쉽게 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 두며, 합성곱, 주의(attention), 순환 블록과 같은 기술을 포함합니다. 독자들은 이 가이드를 통해 대형 언어 모델과 다중 모달 시스템과 같은 고급 모델을 이해할 수 있는 지식을 얻게 되며, PyTorch와 JAX와 같은 프로그래밍 도구를 사용할 수 있게 됩니다.

한 사용자가 Sinkedin이라는 웹사이트를 만들었습니다. 이 사이트는 직장 불합격이나 면접 실수와 같은 실패를 공유하는 플랫폼에 대한 농담에서 영감을 받았습니다. 사용자는 자신의 이야기를 익명으로 게시할 수 있습니다. 디자인은 간단하며, 개선을 위한 기여도 환영합니다. 현재 무료 서비스로 운영되고 있어, 사용자가 많아지면 지연이 발생할 수 있습니다. 이 아이디어를 더 많은 돈을 투자하기 전에 빠르게 테스트해보고자 합니다. 사용자는 질문에 열려 있습니다.

웹사이트: Sinkedin
깃허브: Sinkedin GitHub

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이 글에서는 AI 에이전트의 문서화를 개선하기 위한 실험에 대해 다루고 있습니다. 기존의 엔지니어링 문서에 에이전트 지침을 직접 통합하는 방식으로 별도의 문서를 유지하는 대신, 문서의 효율성을 높이려는 시도입니다.

저자는 에이전트 문서 디자인에 대한 우려를 표명했습니다. 별도의 문서가 생기면서 중복과 불일치가 발생할 수 있다는 점이 걱정되었습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 내부 엔지니어링 문서에 에이전트 지침을 포함시키는 방안을 제안했고, 이 방법을 테스트해본 결과 긍정적인 결과를 얻었습니다.

실험에서는 웹사이트의 코드 예제 가이드라인에 AI 지침을 포함시켰습니다. 저자는 AI인 Gemini CLI에게 특정 코드 예제를 빌드 가능하고 테스트 가능한 형식으로 변환하도록 지시했으며, AI가 지침을 잘 따랐음을 확인했습니다.

하지만 이 실험은 비공식적이었고, 기존 에이전트 문서와 함께 지침을 배치했을 때의 효과를 분리할 필요성이 강조되었습니다. 저자는 새로운 테스트 파일을 만들고, 빌드 대상을 업데이트하며, 통합의 성공 여부를 확인하는 과정을 철저히 문서화했습니다. 변경 후에도 문서 빌드가 정상적으로 작동함을 확인했습니다.

전반적으로 이 실험은 에이전트 지침을 기존 문서에 통합하는 것이 프로세스를 간소화하고 일관성을 유지하는 데 유망하다는 것을 보여주었습니다.

팬데믹 이전에 저자와 그 파트너는 바다에서 수영하는 것을 즐겼습니다. 어느 날, 아서라는 이름의 래브라도가 그들 옆을 지나쳐 멀리 바다로 헤엄쳐 가는 모습이 보였습니다. 저자는 다른 수영객에게 아서가 바다표범을 만나지 않기를 바란다고 말했는데, 그 이유는 나중에 축구 경기를 보고 싶었기 때문입니다.

몇 달 후, 저자는 아서가 바다에서 바다표범과 함께 노는 모습을 보았습니다. 두 동물은 친구처럼 즐겁게 놀고 있었습니다. 팬데믹이 시작되자 저자는 렌니라는 강아지를 입양했습니다. 렌니도 물을 좋아했습니다. 저자는 렌니를 데리고 다른 개 주인들이 모이는 지역 공원에 갔습니다. 다양한 품종의 개들이 서로 어떻게 상호작용하는지를 관찰하면서, 개들이 본능에 따라 행동한다는 것이 분명해졌습니다.

카페에 있을 때, 한 낯선 사람이 래브라도는 어부를 도와주던 역사 덕분에 바다를 자주 방문하면 잘 자란다고 제안했습니다. 저자는 용기를 얻어 렌니와 함께 수영을 시작했습니다. 하지만 렌니와 함께 수영하는 것은 혼란스러웠습니다. 렌니는 마치 양치기 개처럼 저자를 해변으로 안내하려고 했습니다. 결국 몇 번의 고생 끝에 저자는 자신의 속도로 수영하게 되었고, 렌니는 해변에서 걱정스러운 표정으로 기다리고 있었습니다.

저자는 렌니와의 관계에서 끊임없는 밀고 당김을 되새기며, 때로는 수영할 때 개가 주도하는 것이 맞다고 느낀다고 말합니다.

최근 한 기사에서는 FPGA에서 SHA-256 해시 계산기를 개발한 내용을 다루었습니다. 이 계산기는 최대 25바이트의 문자열에 대해 68 클록 사이클 내에 해시를 계산할 수 있습니다. 이 설계는 FPGA의 병렬 처리 능력을 활용했지만, 한 번에 하나의 해시만 생성할 수 있어 그 가능성을 충분히 활용하지 못했습니다.

성능을 개선하기 위해 저자는 여러 개의 해시 계산기를 도입하여 여러 해시를 동시에 계산할 수 있도록 했습니다. 주요 변경 사항으로는 미리 계산된 K 행렬을 더 높은 수준에 저장하여 모든 해시 코어가 접근할 수 있게 하고, W 행렬 값을 병렬로 초기화하는 방법이 포함되었습니다. 이로 인해 sha256_core_pif라는 새로운 모듈이 탄생했습니다.

또한, 해시 코어에 입력을 조정하는 관리 모듈인 SHA256_manager도 추가되었습니다. 개발된 애플리케이션은 주어진 SHA-256 해시와 일치하는 문자열을 찾기 위해 다양한 문자열을 테스트하는 비밀번호 크래커입니다.

이 프로젝트는 Raspberry Pi 5에 연결된 Litefury 보드에서 실행되며, 62.5 MHz의 클록 속도로 12개의 sha256_core_pif 모듈을 사용하여 타이밍 요구 사항을 충족하면서도 FPGA를 완전히 활용하지는 못하고 있습니다.

FPGA를 관리하기 위해 Python 드라이버가 만들어져 통신 채널을 열고 레지스터에 읽기/쓰기를 할 수 있게 되었습니다. 또한, 계산된 해시를 비교하여 기능을 검증하는 테스트 스크립트도 제공되었습니다.

이 프로젝트는 FPGA가 암호화 계산을 가속화하는 데 잠재력을 보여주며, 사이버 보안 분야에서 점점 더 중요해질 것으로 기대됩니다. 더 자세한 내용은 GitHub에서 프로젝트 파일을 확인할 수 있으며, FPGA를 암호화 프로젝트에 통합하고자 하는 이들의 문의를 환영합니다.

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Hacker News(HN) 프로필을 간단히 만들어 보세요. 이렇게 하면 개인화된 피드를 위해 필요한 정보가 얼마나 적은지 알 수 있습니다. 30개의 게시물을 평가하면 언제든지 방문할 수 있는 개인 맞춤형 홈페이지를 만들 수 있습니다. 이 실험의 목적은 개인의 맥락이 대규모 언어 모델(LLM)의 성능에 어떤 영향을 미치는지를 테스트하는 것입니다. 우리는 좋은 결과를 얻기 위해 사용자에게 어떤 종류의 데이터와 얼마나 많은 노력이 필요한지를 조사하고 있습니다. 이 도구는 사용하기 재미있으며, 피드백을 받고 비슷한 프로젝트를 진행하는 다른 사람들과 연결하기 위해 공유하기로 결정했습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 특정 문서에 접근할 수 없습니다. 그러나 연구 논문의 주요 내용이나 섹션을 제공해 주시면, 그 정보를 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다!

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포드 핀토는 1970년부터 1980년까지 생산된 차량으로, 안전 문제로 악명이 높았습니다. 특히, 잘못 설계된 연료 탱크 때문에 후방 충돌 시 화재가 발생하는 경향이 있었습니다. 비평가들은 포드가 차량 출시 전에 이러한 위험성을 알고 있었지만, 안전 수정을 하지 않기로 결정했다고 주장합니다. 대신, 포드는 비용-편익 분석을 실시하여 안전 개선을 위해 차량을 리콜하는 것보다 사고 피해자에게 보상하는 것이 더 저렴하다는 결론을 내렸습니다.

유출된 '핀토 메모'에 따르면, 핀토를 수정하는 데 드는 비용은 1억 2,100만 달러였고, 사고 피해자에게 보상하는 데는 약 5천만 달러가 소요된다고 합니다. 그 결과, 핀토는 안전 변경 없이 출시되었고, 이로 인해 많은 사고와 사망자가 발생했습니다. 조사 결과, 관련 사건에서 거의 9,000명이 사망한 것으로 나타났으며, 미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)은 차량 출시 직후 조사를 시작했습니다.

대중의 반발로 인해 포드는 딜러가 설치한 안전 키트에 대해 리콜을 발표할 수밖에 없었습니다. 그러나 이 키트는 심각한 설계 결함을 해결하기에는 부족했습니다. 비평가들은 핀토가 적절한 후방 범퍼와 도어 보강재가 없다는 점을 지적하며, 이로 인해 위험한 평판을 얻게 되었다고 강조했습니다. 대중은 핀토의 화재 사고 때문에 이 차량을 "네 명이 앉을 수 있는 바비큐"라고 부르기도 했습니다.

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Arista는 데이터 전송 시 지연 시간이 가장 짧은 케이블 유형을 테스트했습니다. 그 결과, 직접 연결된 구리 케이블인 트윈악스(Twinax)가 단일 모드 및 다중 모드 광섬유 케이블보다 더 빠른 것으로 나타났습니다.

이 테스트는 Arista 7130 메타워치 애플리케이션을 사용하여 10G 이더넷으로 두 대의 기계를 연결하여 진행되었습니다. 연구팀은 1,000,000개의 핑 패킷을 전송하여 케이블을 통해 데이터가 이동하는 데 걸리는 시간을 측정했습니다. 결과에 따르면, 직접 연결된 구리 케이블은 평균 1미터당 약 4.60 나노초(ns)의 지연 시간을 보였고, 광섬유 케이블은 약 5 나노초(ns)의 지연 시간을 기록했습니다.

구리 케이블은 짧은 거리(최대 10미터)에서 더 나은 성능을 보이는 반면, 광섬유 케이블은 더 긴 거리(최대 10킬로미터)까지 전송할 수 있습니다. 따라서 지연 시간이 중요한 애플리케이션에서는 직접 연결된 구리 케이블이 광섬유 케이블보다 더 나은 선택이 됩니다.

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몇 년 전, 간단한 계산기 앱으로 NumPad v1을 출시했습니다. 이제 저는 이 앱을 완전히 새롭게 디자인하여 여러 문서를 동시에 작업할 수 있는 진보된 웹 앱(Progressive Web App, PWA)으로 만들었습니다. 이 앱은 IndexedDB를 사용하여 문서를 저장하며, 유료 고객을 위한 동기화 서비스도 제공합니다. 동기화는 Automerge라는 도구를 통해 이루어지며, 앞으로 문서를 공유하는 데 더 용이할 것입니다.

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전 FBI 요원인 마이론 풀러가 루이지애나의 한 교도소를 방문해 살인 사건과 관련된 청부살인범 래리 톰슨과 대면합니다. 풀러는 수십 년 동안 그를 괴롭혀온 미해결 살인 사건인 마리아 마샬의 죽음에 대한 마무리를 찾고자 합니다. 그는 이 사건을 자신이 막을 수 있었던 것이라고 믿고 있습니다. 톰슨은 살인 미수와 여러 범죄로 80년형을 선고받고 있으며, 두 사람은 만남을 통해 서로의 과거와 선택의 결과에 대해 이야기합니다.

이 만남은 편안한 분위기에서 이루어지며, 두 남자는 이제 70대 후반으로, 범죄와 후회로 가득한 힘든 삶을 살아왔습니다. 풀러는 가난한 집안 출신으로 FBI에서 성공을 거두었지만, 루이지애나를 떠날 때는 패배감에 사로잡혔습니다. 그는 그 이후로 새로운 삶을 살려고 노력했지만, 과거의 기억은 여전히 그를 괴롭힙니다. 이번 만남은 풀러가 사건의 전개를 이해하고 자신의 과거와 화해하기 위한 시도입니다.

삼성 스마트폰은 유럽연합의 에너지 라벨 프로그램에 따르면 구글과 애플의 기기보다 훨씬 더 많은 충전 사이클을 견딜 수 있는 것으로 나타났습니다. 이 프로그램은 스마트폰을 배터리 내구성 등 여러 요소를 기준으로 평가합니다.

조사 결과의 주요 내용은 다음과 같습니다. 삼성의 갤럭시 S24와 S25 시리즈와 같은 많은 삼성 스마트폰은 최대 2,000회의 충전 사이클을 견딜 수 있습니다. 반면 구글의 픽셀 폰은 1,000회로 평가되며, 애플 기기도 대체로 1,000회 정도입니다. 모토로라, 원플러스, 소니와 같은 다른 제조사들은 충전 사이클이 800회에서 1,400회 사이로 다양하게 나타났습니다.

이 정보는 소비자들이 스마트폰 배터리의 수명을 이해하는 데 도움을 줍니다. 그러나 이러한 평가가 실제 사용 환경을 얼마나 잘 반영하는지와 배터리 성능에 영향을 미치는 요소에 대한 의문도 제기되고 있습니다.

최근 AI 비플레이어 캐릭터(NPC)에 관한 프로젝트에서 저자는 AI의 맥락 관리의 중요성을 깨달았습니다. 이 부분은 종종 간과되지만, AI의 성능과 기억력을 향상시키기 위해 매우 중요합니다. 구글의 개발 키트를 분석한 결과, 맥락을 효과적으로 처리하는 것이 AI의 성능을 높이는 데 필수적이라는 것을 발견했습니다.

저자는 증가하는 맥락 문제를 해결하기 위해 AI가 자신의 기억을 요약하고 관리할 수 있는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 핵심 정보를 벡터와 SQL 데이터베이스에 저장하여 AI가 캐릭터의 선호도를 인식하는 등의 상호작용을 기억할 수 있도록 합니다. 이를 통해 AI는 각 에이전트가 무작위성과 성격 프롬프트의 차이로 인해 독특한 관찰을 할 수 있는 학습 환경을 조성합니다.

하지만 맥락이 확장됨에 따라 AI의 효율성이 떨어지고 반응 속도가 느려지는 문제가 발생합니다. 저자는 너무 많은 맥락이 AI를 압도하고 잊어버리게 만들 수 있다고 지적합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 맥락을 깔끔하고 관련성 있게 유지하는 데 도움을 주는 공간 시스템을 구현했습니다. 이 시스템은 NPC가 필요한 정보만 유지하도록 합니다.

저자는 "깨끗한 맥락"을 유지하는 것이 중요하다고 강조하며, AI를 혼란스럽게 할 수 있는 불필요한 세부사항, 오류 메시지, 도구 관련 정보를 피해야 한다고 말합니다. 이러한 접근 방식은 "프롬프트 엔지니어링"에서 "맥락 엔지니어링"으로의 전환을 강조하며, AI 상호작용을 관리하는 데 있어 더 깊은 이해와 기술이 필요하다고 설명합니다.

저자는 진정으로 상호작용하는 NPC를 만드는 데 열정을 가지고 있으며, 효과적인 맥락 관리가 이 목표를 달성하는 데 핵심이라고 믿고 있습니다.

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저자는 비디오에서 소개된 후 구매한 AI 기능이 탑재된 이어폰에 대한 경험을 공유합니다. 몇 가지 주요 사항을 강조합니다.

먼저, 이어폰은 안드로이드 운영체제로 작동하며 ChatGPT 기능과 번역 같은 다양한 AI 기능을 포함하고 있습니다. 하지만 음질은 이퀄라이저 설정을 수동으로 조정하지 않으면 좋지 않습니다.

저자는 이어폰이 ADB(안드로이드 디버그 브리지) 접근을 허용한다는 사실을 발견했습니다. 이를 통해 앱을 설치하고 통신 내용을 검사할 수 있었습니다. 이어폰은 OpenAI의 서버와 직접 통신하며, OpenAI API 키를 포함하고 있다는 것을 알게 되었습니다.

보안 문제도 심각합니다. 인증 없이 채팅 기록을 기록하는 노출된 엔드포인트가 있어, 누군가가 장치 ID를 추측하면 사용자 채팅 로그에 접근할 수 있는 위험이 있습니다.

회사는 이러한 취약점에 대해 통보한 후 앱을 잠시 중단하고 유지보수를 진행했습니다. 유지보수 후 일부 보안 조치가 시행되었지만, 여전히 중요한 취약점이 존재했습니다. 예를 들어, 연결되지 않은 장치를 바인딩하고 사용자 데이터에 접근할 수 있는 문제가 있었습니다.

저자는 회사의 미흡한 대응과 지속적인 보안 결함에 대한 불만을 표출하며, 다른 사람들도 더 나은 보안 조치를 요구할 것을 권장합니다. 전반적으로 흥미로운 기술 기능과 심각한 개인 정보 보호 위험이 혼재된 상황을 기록하고 있습니다.

이 프로젝트는 RP2040 마이크로컨트롤러가 23LC512 칩과 유사한 방식으로 시뮬레이션된 SPI RAM으로 작동하도록 합니다. 이 시스템은 세 가지 주요 명령어를 지원합니다: 읽기(READ), 쓰기(WRITE), 빠른 읽기(FAST READ)입니다.

주요 기능으로는 명령어 세트가 있습니다. READ(0x03)는 지정된 주소에서 데이터를 가져오고, WRITE(0x02)는 지정된 주소에 데이터를 저장합니다. FAST READ(0x0B)는 READ와 유사하지만 더 빠른 작업을 위해 지연이 포함됩니다.

작업의 최대 속도는 시스템 클럭 속도에 따라 달라집니다. 예를 들어, READ는 최대 12.5 MHz, WRITE는 최대 20.8 MHz, FAST READ는 최대 15.6 MHz의 속도를 지원합니다.

기능적으로는 데이터 전송을 위해 SPI 모드 0 또는 3을 사용하며, 작업은 RAM의 한계를 준수해야 합니다. 명령어가 전송된 직후에 데이터 전송이 이루어집니다.

이 기능을 프로젝트에 통합하려면 필요한 파일을 복사하고, CMakeLists.txt를 수정하여 필요한 파일을 포함하고 메모리 맵을 설정해야 합니다. 또한 핀을 구성하고 setup_simulated_sram()을 사용하여 RAM을 초기화해야 합니다.

작동 세부사항으로는 RAM 시뮬레이션이 PIO(프로그래머블 입력/출력)와 DMA(직접 메모리 접근)를 활용하여 효율적인 데이터 처리를 지원합니다. RP2040의 Core1은 RAM 작업을 관리하는 데 전념하여 정확한 타이밍과 일관된 성능을 보장합니다. 명령어는 주소를 읽고 일련의 잘 조정된 작업을 통해 데이터를 전송하는 방식으로 이루어집니다.

제한 사항으로는 CS(칩 선택) 신호가 작업 사이에 높게 유지되는 기간이 정확히 정의되어 있지 않지만, 약 50 시스템 클럭 사이클로 추정됩니다. 데이터 전송이 시작되기 전에 작업을 중단하는 것은 현재 지원되지 않습니다.

이 구현은 RP2040에서 SPI RAM을 시뮬레이션할 수 있는 유연한 방법을 제공하여 다양한 응용 프로그램을 위한 효율적인 메모리 작업을 가능하게 합니다.

리카르도 모리는 애플의 새로운 사용자 인터페이스 디자인인 리퀴드 글라스에 대해 논의하며, 이 디자인이 모든 플랫폼에 영향을 미칠 것이라고 전했습니다. 그는 애플의 가이드라인에 대한 불만을 표출하며, 내비게이션 요소가 콘텐츠와 어떻게 상호작용해야 하는지에 대한 일관성이 부족하다고 지적했습니다. 예를 들어, 애플은 내비게이션이 콘텐츠에 집중할 수 있도록 투명해야 한다고 제안하지만, 이는 내비게이션과 콘텐츠를 명확히 분리하라는 조언과 모순됩니다.

모리는 레이아웃의 간격이 늘어난 점을 비판하며, 이러한 변화가 인터페이스를 덜 정보적으로 만들고 더 많은 스크롤을 요구하게 만든다고 주장했습니다. 그는 또한 앱 아이콘을 단순화하는 경향이 지나쳐 독창성을 잃고 있다고 강조하며, 이러한 접근 방식이 아이콘을 밋밋하게 만들어 기능을 잘 나타내지 못하게 한다고 말했습니다.

그는 애플의 최근 디자인 철학이 실용성보다 시각적 효과를 우선시하는 것 같다고 지적하며, 이로 인해 앱 디자인에서 창의성과 개성이 부족해지고 있다고 느낍니다. 모리는 현재의 가이드라인이 이전 버전보다 개발자에게 더 많은 제약을 주고 있으며, 애플의 브랜드에 맞춘 밋밋한 미학에 맞추도록 강요하고 있다고 생각합니다.

전반적으로 그는 이러한 변화가 사용자 경험을 향상시키지 않으며, 창의성과 기능성을 희생하면서 uniformity와 simplicity를 추구하는 애플의 디자인 철학의 우려스러운 변화를 반영하고 있다고 믿고 있습니다.

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이 글은 소프트웨어 개발에서 고급 코딩 모델, 특히 OpenAI의 o3 모델과 Claude Sonnet을 사용하는 경험에 대해 다룹니다. 저자는 매일 코딩을 하면서 겪은 어려움과 이러한 모델들이 가져오는 불필요한 복잡성과 비용 문제를 공유합니다.

주요 내용으로는 첫째, 모델 성능에 대한 이야기입니다. Claude Sonnet은 이전에 효과적인 모델로 여겨졌지만, o3 모델은 문제 해결에서 더 나은 결과를 보여주었고, 불필요한 코드 변경을 피하며 코딩 규칙을 효율적으로 따르는 데 강점을 보였습니다.

둘째, 비용 문제입니다. 저자는 o3 모델을 사용하는 데 평균적으로 월 1,000달러의 높은 비용이 발생했다고 언급하며, 이로 인해 그 가치에 대한 논의가 일어났습니다. 비록 비용이 많이 들었지만, 저자는 저렴한 모델에 비해 제공되는 이점 덕분에 그 비용이 정당하다고 느꼈습니다.

셋째, 효과적인 활용 방법에 대한 조언이 포함되어 있습니다. 코딩 과정에서 오류를 조기에 발견하고, 잘 문서화된 기술을 사용하며, LLM(대형 언어 모델)과의 통합을 위해 코딩 규칙과 스크립트를 다듬는 것이 중요합니다. 또한, 코드를 읽기 쉽고 관리하기 쉽게 만들어야 하며, 모델의 한계를 이해하여 그 효과를 높이는 것이 필요합니다.

마지막으로 최근의 발전 사항에 대해 언급합니다. 이러한 모델을 사용하는 비용이 감소하면서 접근성이 높아졌습니다. 저자는 여러 에이전트를 동시에 활용할 수 있는 새로운 도구와 방법을 강조하며, 이는 생산성을 향상시킬 수 있다고 설명합니다.

전반적으로 이 글은 고급 코딩 에이전트를 사용하는 것이 비용이 많이 들 수 있지만, 생산성을 높이고 코딩 과정을 간소화하는 데 도움이 될 수 있어 소프트웨어 팀에게는 가치 있는 투자일 수 있음을 강조합니다.

소니와 AMD는 "프로젝트 아메시스트"라는 프로젝트를 함께 진행하고 있습니다. 이 프로젝트는 게임 인공지능과 하드웨어를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 플레이스테이션의 마크 서니는 AMD의 차세대 그래픽 아키텍처 개발에 깊이 관여하고 있으며, 이 아키텍처는 처음에는 RDNA 5로 불렸지만 UDNA로 변경될 가능성도 있습니다.

이 협력은 이미 인상적인 결과를 만들어냈습니다. 그 중 하나는 2026년 플레이스테이션 5 프로에서 사용될 게임 업스케일링 알고리즘입니다. 두 회사는 소프트웨어와 하드웨어를 향상시키는 데 집중하고 있으며, 이는 게이머들에게 더 나은 게임 기술과 경험을 제공할 것입니다.

전반적으로 AMD와 플레이스테이션 간의 파트너십은 게임 하드웨어의 중요한 발전을 이끌어낼 것으로 기대되며, 이는 콘솔과 PC 게이머 모두에게 혜택을 줄 것입니다.

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최근 카롤린스카 연구소의 연구에 따르면 유전자 치료가 유전성 난청을 가진 어린이와 성인 환자들의 청력을 성공적으로 회복시킬 수 있다는 결과가 나왔습니다. 이 연구는 OTOF 유전자에 돌연변이가 있는 1세에서 24세까지의 10명의 환자를 대상으로 진행되었습니다. 치료 방법은 바이러스를 이용해 이 유전자의 정상 버전을 내이로 전달하는 것이었으며, 모든 참가자들은 한 달 이내에 청력이 개선되었습니다. 6개월 후에는 평균 청력 수준이 크게 향상되었고, 특히 어린 환자들에서 두드러진 효과가 나타났습니다.

치료는 안전했으며, 경미한 부작용만 보고되었습니다. 연구자들은 앞으로 다른 유전적 원인으로 인한 난청 치료법도 탐색할 계획입니다. 이번 연구는 청력 손실 치료에 있어 유망한 발전을 보여주며, 이는 영향을 받은 사람들의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

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