온라인 협업 도구인 구글 독스, 트렐로, 피그마는 팀워크를 쉽게 만들어주지만, 데이터 소유권과 장기적인 접근성을 종종 희생하게 됩니다. 창의적인 전문가들은 자신의 작업에 강한 정서적 유대감을 느끼며, 디지털 창작물에 대한 소유권을 유지하고 싶어합니다.

클라우드 앱은 데이터를 원격 서버에 저장하기 때문에 사용자들의 통제와 소유권이 제한됩니다. 서비스가 중단되거나 종료되면 사용자는 데이터에 접근할 수 없게 됩니다. 사용자는 서비스 제공자에 의존하게 되어 데이터 접근성과 개인 정보 보호에 문제가 발생할 수 있습니다.

로컬 우선 소프트웨어는 데이터를 기기에 로컬로 저장하는 것을 우선시하면서도 협업과 클라우드 기능을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 데이터에 대한 완전한 소유권을 제공하며, 사용자가 오프라인으로 작업하고 나중에 변경 사항을 동기화할 수 있도록 합니다.

로컬 우선 소프트웨어를 위한 일곱 가지 이상은 다음과 같습니다. 첫째, 서버 응답을 기다리지 않고 빠르게 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. 둘째, 다양한 기기 간에 원활한 동기화가 가능해야 합니다. 셋째, 인터넷 연결 없이도 기능이 작동해야 합니다. 넷째, 실시간으로 충돌 없이 협업할 수 있어야 합니다. 다섯째, 소프트웨어 제공자가 사라져도 데이터에 장기적으로 접근할 수 있어야 합니다. 여섯째, 데이터가 로컬에 저장되어 보안 위험이 줄어들어야 합니다. 일곱째, 사용자가 자신의 데이터를 자유롭게 관리하고 수정할 수 있어야 합니다.

기술 혁신으로는 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDTs)을 사용하는 것이 제안되었습니다. 이는 중앙 서버 없이도 실시간 협업과 데이터 병합을 가능하게 합니다. 트렐리스(칸반 보드), 픽셀푸셔(협업 드로잉), 푸시핀(혼합 미디어 캔버스)과 같은 프로토타입이 이러한 개념을 실제로 탐구하기 위해 개발되었습니다.

로컬 우선 접근 방식은 클라우드 앱의 장점과 전통적인 소프트웨어의 소유권 및 통제를 결합하는 것을 목표로 합니다. 진전이 있었지만, 사용자 경험을 향상시키고 로컬 우선 소프트웨어가 널리 채택될 수 있도록 추가 개발이 필요합니다. 연구자, 개발자, 기업가 간의 협력이 로컬 우선 기술의 잠재력을 실현하는 데 중요합니다.

유럽은 극한 날씨에 대응하기 위해 첫 번째 정지 궤도 기상 관측 위성인 메테오샛 제3세대 관측기 1호(MTG-S1)를 발사했습니다. 2025년 7월 1일에 발사된 MTG-S1은 귀중한 대기 데이터를 제공하여 기상학자들이 보다 정확하고 신속한 기상 경고를 전달할 수 있도록 도와줍니다. 이는 인명과 재산을 보호하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

이 위성은 대기 중의 온도, 습도, 미세 가스를 모니터링하여 기상 예보관들이 심각한 기상 조건이 발생하기 전에 이를 감지할 수 있게 합니다. MTG-S1은 폭풍의 발전을 지속적으로 관찰할 수 있는 첨단 기술을 갖추고 있어 단기 기상 예보와 장기 기후 모니터링을 향상시킵니다.

MTG-S1의 성공적인 발사는 유럽 기상학계에서 축하받았으며, 이는 유럽 협력의 중요한 성과로 평가받고 있습니다. 이 위성은 기상 예보를 혁신하고 유럽 전역의 공기 질 모니터링을 개선하려는 더 큰 프로그램의 일환입니다.

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Nikkei Asia는 아시아에 관한 뉴스와 정보를 제공하는 매체입니다. 개인 및 기업 구독을 포함한 다양한 구독 옵션을 제공합니다. 또한, 선물 구독 서비스도 이용할 수 있습니다. 웹사이트에는 사용자가 쉽게 탐색할 수 있도록 사이트맵이 마련되어 있으며, 공지사항, 광고, 지원 섹션도 포함되어 있습니다. 더불어, 사용자 권리를 보호하기 위한 법적 및 개인정보 보호 관련 정보도 제공하고 있습니다.

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앤드레이 모코프, 닐 미첼, 사이먼 페이턴 존스의 논문 "Build Systems à la Carte"는 소프트웨어 개발자에게 필수적인 도구인 빌드 시스템을 더 잘 이해하고 개선할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.

빌드 시스템은 코드 컴파일과 링크 과정을 자동화하는 도구입니다. 이들은 복잡하고 종종 간과되지만 소프트웨어 개발에 매우 중요한 역할을 합니다. 저자들은 다양한 빌드 시스템을 분석하고 비교할 수 있는 체계적인 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 각 시스템의 구성 요소를 식별하고 이들을 재조합하는 방법을 제공합니다.

빌드 시스템은 여러 요인에 따라 다릅니다. 예를 들어, 의존성 유형(정적 vs. 동적), 빌드 환경(로컬 vs. 클라우드), 작업 실행 방식(결정론적 vs. 비결정론적) 등이 있습니다. 빌드 시스템의 두 가지 기본 설계 선택은 작업 실행 순서와 작업 재빌드 여부입니다. 이러한 선택은 다양한 빌드 시스템을 이해하는 데 도움이 되는 분류 체계를 만듭니다.

논문에서는 여러 빌드 시스템의 예를 다룹니다. 'Make'는 정적 의존성과 파일 수정 시간을 사용하고, 'Excel'은 동적 의존성을 처리하지만 일부 효율성을 희생합니다. 'Shake'는 동적 의존성을 다루면서도 효율성을 유지하고, 'Bazel'은 클라우드 기반 시스템으로 공유 자원을 통해 빌드를 가속화합니다. 저자들은 기존 시스템을 이해함으로써 원하는 특성을 가진 새로운 빌드 시스템을 기존 시스템의 기능을 결합하여 설계할 수 있다고 제안합니다.

이 논문은 빌드 시스템에 대한 추상화를 제시하여 기능적 프로그래밍 원칙을 사용해 이들을 더 쉽게 생성하고 분석할 수 있도록 합니다. 빌드 시스템의 중요성과 개선 가능성을 체계적인 프레임워크를 통해 강조하며, 더 나은 이해를 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

2025년 7월 4일, 저자는 홈랩을 재구성하고 있습니다. 유튜브 채널을 중단한 후 저장 공간 필요성이 줄어들어 120TB의 대형 NAS에서 약 6TB의 사용 가능한 공간을 가진 미니 NAS로 축소하고 있습니다. 현재 GMKtec G9, Aiffro K100, Beelink ME 미니 등 세 가지 새로운 미니 NAS 옵션을 고려하고 있습니다. 이들 모두는 비슷한 인텔 칩과 2.5Gbps 네트워킹을 지원합니다.

GMKtec G9는 이전에 리뷰된 제품으로, 여러 드라이브에서 냉각 문제가 있었지만 공기 흐름을 개선하기 위해 재설계되었습니다. 가격이 저렴한 편이지만 여전히 안정성 문제를 겪을 수 있습니다.

Aiffro K100은 G9보다 작고 효율적이며, 더 시원하고 조용하게 작동합니다. 그러나 내장된 eMMC와 WiFi가 없고 BIOS 커스터마이징이 제한적입니다. 이 제품이 가장 비쌉니다.

Beelink ME 미니는 매우 조용하며 6개의 NVMe 슬롯을 갖추고 있지만 슬롯당 대역폭이 제한적입니다. 내장된 eMMC를 포함하고 있으며, 미니 PC에서는 드물게 내부 전원 공급 장치를 갖춘 컴팩트한 디자인이 특징입니다.

각 NAS는 장단점이 있으며, 최고의 선택은 개인의 필요에 따라 다릅니다. 저자는 K100을 선호하고 있으며, 저장 요구를 충족할 수 있는 저렴한 SSD를 찾는 것이 중요합니다.

Gecode는 제약 기반 시스템과 응용 프로그램을 만들기 위해 설계된 오픈 소스 C++ 툴킷입니다. 이 툴킷의 주요 특징은 다음과 같습니다.

Gecode는 사용자가 다른 시스템과 쉽게 연결할 수 있도록 하며, 새로운 제약 조건과 탐색 방법을 프로그래밍할 수 있는 기능을 지원합니다. 다양한 기능이 포함되어 있어 정수, 불리언, 집합, 실수에 대한 제약 조건을 제공하며, 고급 탐색 기법과 MiniZinc 지원도 포함되어 있습니다.

Gecode는 속도와 메모리 사용 면에서 높은 성능으로 잘 알려져 있으며, 2008년부터 2012년까지 MiniZinc 챌린지에서 여러 차례 수상한 바 있습니다. 또한, 사용자가 툴킷을 배우고 활용하는 데 도움이 되는 방대한 튜토리얼과 참고 자료가 제공됩니다.

Gecode는 MIT 라이선스 하에 무료 소프트웨어로 제공되며, 모든 구성 요소를 다운로드할 수 있습니다. C++ 표준을 따르기 때문에 다양한 하드웨어 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 또한, Gecode는 멀티코어 프로세서를 활용하여 효율적인 병렬 처리를 지원합니다.

마지막으로, Gecode는 50,000개 이상의 테스트 케이스를 포함한 강력한 테스트 스위트를 갖추고 있어 높은 신뢰성과 커버리지를 보장합니다.

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이 글에서는 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 기능과 벡터화에 대해 다루며, 여러 데이터 요소를 동시에 처리하여 프로그래밍 성능을 향상시키는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

SIMD 함수는 하나의 함수 호출로 여러 데이터 입력을 처리하여 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 일반적인 사인 함수인 sin(double angle)는 각도의 배열을 처리할 수 있도록 벡터화되어 sin(double[4] angle) 형태로 사용할 수 있습니다.

벡터 함수를 사용하는 이유는 컴파일러가 성능 요구에 따라 스칼라(단일 값) 또는 벡터(다중 값) 구현 중에서 최적화를 선택할 수 있게 해주기 때문입니다. 벡터 함수는 OpenMP와 같은 특정 컴파일러 프래그마를 사용하여 선언할 수 있으며, 이는 컴파일러에게 벡터화된 특성을 알리는 역할을 합니다.

SIMD 함수의 작동 방식은 다양한 유형의 매개변수에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 각 레인에 서로 다른 값을 가질 수 있는 기본값인 변수, 모든 레인이 동일한 값을 가지는 유니폼, 값이 선형적으로 증가하는 리니어 등이 있습니다.

SIMD 함수에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 모든 컴파일러가 SIMD 기능을 지원하지 않아 사용에 제약이 있을 수 있습니다. 둘째, 컴파일러가 비효율적인 구현을 생성할 수 있어 최적화된 벡터 코드 대신 반복적인 스칼라 함수에 의존할 수 있습니다. 셋째, 내장 함수를 사용하는 맞춤형 구현은 컴파일러 세부 사항과 ABI(응용 프로그램 이진 인터페이스)에 대한 이해가 필요합니다.

최선의 방법으로는 inbranch와 notinbranch와 같은 속성을 사용하여 컴파일러에게 함수 호출 최적화 방법을 알려주는 것이 좋습니다. 특히 조건 논리를 처리할 때 유용합니다.

SIMD 함수는 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 실제 적용은 복잡하고 컴파일러에 따라 달라질 수 있으며, 효율적인 실행을 위해 세심한 관리가 필요합니다. 전반적으로 SIMD 기능을 활용하려면 다양한 컴파일러 사양을 이해하고 함수 선언을 잘 활용하여 성능을 극대화해야 합니다.

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37세의 한 개인이 컴퓨터 과학을 배우고자 하는 열망을 가지고 있습니다. 그들은 만들고 창조하는 것에 대한 열정으로 가득 차 있습니다. 웹 개발에 대한 경험이 조금 있으며, 간단한 블로그와 더 복잡한 웹사이트를 개인 프로젝트로 만들어본 적이 있습니다. 주로 독학과 유용한 프레임워크를 활용하여 배웠습니다.

그들의 경력은 다양합니다. 웨이터, 판매원, 수학, 과학, 컴퓨터 교사로 일한 경험이 있습니다. 이제 그들은 컴퓨터 과학에 깊이 뛰어들 준비가 되어 있으며, 향후 10년 동안 이 분야에서 전문성을 갖추는 것을 목표로 하고 있습니다. 소프트웨어 개발자가 되는 것에는 집중하지 않고 있습니다.

최소한의 생활을 유지할 수 있는 저축이 있고, 아내의 격려도 받으며, API 설계, 데이터베이스 구축 등을 배우기로 결심했습니다. 기술 분야에서 나이에 대한 편견이 우려되지만, 그들은 자신의 여정에 대해 열정적입니다.

그들은 지역 사회를 위한 앱, 교육 도구, 자신이 디자인한 나무 장난감을 위한 전자상거래 플랫폼 등 여러 프로젝트 아이디어를 가지고 있습니다. 진행 상황을 기록하고 그 과정에서 업데이트를 공유할 계획입니다.

N-백 테스트는 작업 기억력을 측정하고 인지 훈련에 사용되는 과제입니다. 이 테스트에서는 격자 안에 나타나는 파란색 정사각형의 순서를 보고, 현재 정사각형이 몇 단계 전(N 단계)의 정사각형과 일치하는지를 확인해야 합니다.

N-백 테스트는 1958년 웨인 커치너에 의해 처음 만들어졌으며, 신경과학 연구에서 인기가 높습니다. 연구에 따르면 정기적인 연습이 작업 기억력, 주의력, 심지어 전반적인 지능을 향상시킬 수 있다고 합니다.

N-백 테스트를 진행하려면 격자에 집중하고 일치하는 정사각형을 볼 때 '일치'를 클릭하거나 스페이스바를 눌러야 합니다. 일치하지 않는 경우에는 '불일치'를 클릭하거나 'N'을 누릅니다. 각 정사각형은 3초 동안 표시되며, 그 후 1초의 휴식이 주어집니다.

N-백 훈련의 이점으로는 작업 기억력 향상, 유동 지능 증가, 주의력과 집중력 개선, 작업 전환 능력 향상, 학업 성적 향상이 있습니다. 연구 결과는 이러한 이점을 뒷받침하며, 일관된 훈련 후 인지 능력이 크게 향상된다는 것을 보여줍니다. 더 나은 성과를 위해서는 쉬운 수준부터 시작하고, 정기적으로 연습하며, 방해 요소를 최소화하고, 기억 전략을 사용하는 것이 좋습니다.

N-백 테스트의 다양한 변형에는 초보자를 위한 1-백, 표준 수준인 2-백, 그리고 더 도전적인 3-백과 듀얼 N-백이 있습니다.

최고의 결과를 얻으려면 매일 15-20분 연습하는 것을 목표로 하며, 2-3주 후에 개선된 점을 느낄 수 있을 것입니다. N-백 훈련의 효과는 과학적 연구에 의해 입증되었습니다.

이 기사는 1999년에 출시되어 MMORPG 장르에 큰 영향을 미친 에버퀘스트의 역사에 대해 다룹니다. 울티마 온라인이 온라인 판타지 세계의 선구자 역할을 했다면, 에버퀘스트는 이 개념을 성공적으로 활용하여 방대한 플레이어 기반을 형성하고 상당한 수익을 창출했습니다.

에버퀘스트는 소니 인터랙티브 스튜디오 아메리카의 팀에 의해 개발되었으며, 존 스메들리가 이끌었습니다. 그는 던전 앤 드래곤, 네버윈터 나이츠와 같은 이전 게임에서 영감을 받아 멀티플레이어 온라인 RPG를 만들겠다는 비전을 가지고 있었습니다.

스메들리는 이전에 쉐어웨어 게임에서 경험이 있는 브래드 맥퀘이드와 스티브 클로버를 영입했습니다. 그들은 에버퀘스트를 재미있고 접근하기 쉽게 만들기 위해 상세한 디자인 문서를 작성했습니다.

울티마 온라인과 달리 에버퀘스트는 플레이어 간의 전투(PvP)보다는 환경과의 전투(PvE)에 중점을 두어, 플레이어들에게 더 안전하고 환영받는 분위기를 조성했습니다.

1999년 3월 16일에 출시된 에버퀘스트는 빠르게 인기를 얻어 첫날에만 10,000명의 구독자를 기록했습니다. 1999년 10월까지는 150,000명 이상의 구독자를 확보하며 울티마 온라인을 크게 초과했습니다.

이 게임은 중독성으로 주목받았으며, 많은 플레이어들이 게임 내에서 과도한 시간을 보내는 경우가 많았습니다. 이는 MMORPG가 실제 관계와 책임에 미치는 잠재적인 부정적 영향에 대한 논의로 이어졌습니다.

에버퀘스트의 성공은 미래의 MMORPG에 길을 열었고, 게임 마케팅과 수익 모델을 변화시켜 플레이어와의 장기적인 참여에 중점을 두게 만들었습니다.

결국 에버퀘스트는 재미, 커뮤니티, 접근 가능한 게임 플레이에 중점을 두어 MMORPG의 풍경을 변화시켰으며, 게임 중독과 그로 인한 영향에 대한 중요한 대화를 촉발했습니다.

상원 재무위원회는 새로운 법안을 제안하여 법안이 시행된 후에 취득한 "자격 있는 소기업 주식" (QSBS)에 대한 세금 혜택을 확대하고자 합니다. 현재 QSBS는 특정 C 법인의 창립자와 투자자들이 특정 조건을 충족할 경우 QSBS 판매로 얻은 수익의 최대 100%를 면제받을 수 있도록 하고 있습니다.

주요 제안 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 단계별 수익 면제: 제안된 법안은 단계별 시스템을 도입하여,

• 3년에서 4년 동안 보유한 QSBS에 대해서는 50%의 수익을 면제받을 수 있습니다.
• 4년에서 5년 동안 보유한 QSBS는 75% 면제,
• 5년 이상 보유한 QSBS는 100% 면제를 받을 수 있습니다.

이로 인해 조기 매각 시 세금 부담이 줄어듭니다.

둘째, 수익 면제 한도 증가: 최대 수익 면제 한도가 1천만 달러에서 1천5백만 달러로 증가하며, 2027년부터는 인플레이션에 따라 조정됩니다.

셋째, 총 자산 기준 상향 조정: 기업의 총 자산 한도가 5천만 달러에서 7천5백만 달러로 증가하며, 이 또한 2027년부터 인플레이션에 따라 조정됩니다.

제안된 변경 사항은 최종 법안이 통과된 후 발행된 주식에 적용됩니다. 창립자들은 세금 부담이 줄어든 상태에서 조기 매각의 이점을 누릴 수 있으며, 스타트업들은 현재 자산 한도를 초과할 위험이 있을 경우 자금 조달을 지연하는 것을 고려할 수 있습니다. 전반적으로 이러한 변화는 스타트업과 신생 기업에 대한 지원을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

GamingOnLinux가 오늘로 16주년을 맞이했습니다. 최근 몇 년 동안 비슷한 웹사이트들이 문을 닫거나 방향을 바꾼 반면, GamingOnLinux는 리눅스 게임에 대한 뉴스와 정보를 계속해서 제공하고 있습니다. 저자 리암 다우는 독자들과 후원자들에게 그들의 변함없는 지지에 감사의 인사를 전했습니다.

사이트는 짧은 다운타임 이후 빙 뉴스에서 제외되는 등의 어려움에도 불구하고, 방문자 수는 역대 최고치를 기록하고 있습니다. 리암은 GamingOnLinux를 직접 팔로우하고 소셜 미디어에서 기사를 공유하는 것이 사이트의 가시성을 유지하는 데 중요하다고 강조했습니다.

이 웹사이트는 AI가 생성한 콘텐츠를 도입할 계획이 없으며, 대신 원본 글쓰기에 집중하고 있습니다. 또한 PC 정보 시스템의 부활과 같은 개선 사항도 예정되어 있습니다.

독자들은 Patreon을 통해 후원하거나 기부를 하거나 제휴 링크를 통해 게임을 구매함으로써 GamingOnLinux를 지원할 수 있습니다. 지속적인 지원에 감사드립니다!

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구글 태그 관리자(Google Tag Manager, GTM)는 웹사이트가 사용자 행동을 추적하는 데 도움을 주는 도구로, 종종 개인 정보를 침해하는 감시 수단으로 사용됩니다. GTM은 다양한 추적 스크립트를 숨겨서 웹사이트가 개인 데이터를 수집하기 쉽게 만듭니다. 최근 구글은 제3자 추적에서 제1자 추적으로 전환했는데, 이는 개인정보 보호가 개선된 것처럼 보일 수 있지만 실제로는 콘텐츠 차단 조치를 우회하는 방법입니다.

GTM은 주로 사용자 모니터링을 위해 사용되며, 일반적인 웹사이트 관리보다는 개인 행동을 자세히 추적하는 데 중점을 둡니다. 구글 애널리틱스와의 긴밀한 통합 덕분에 개별 사용자의 행동을 상세히 분석할 수 있습니다. 구글 애널리틱스는 마우스 움직임과 클릭을 추적하는 등 더 침해적인 방식으로 발전해 왔으며, 이는 종종 심리적 취약점을 이용합니다.

GTM을 차단하려면 브라우저에서 자바스크립트를 비활성화하면 됩니다. 이렇게 하면 GTM의 대부분 기능이 작동하지 않게 됩니다. 하지만 많은 웹사이트가 정상적으로 작동하기 위해 자바스크립트를 필요로 합니다. 개인정보 보호를 위한 방법으로는 모든 쿠키를 차단하여 추적을 제한하거나, uBlock Origin과 같은 브라우저 확장 프로그램을 사용해 자바스크립트를 전역적으로 또는 선택적으로 비활성화하는 방법이 있습니다. 텍스트 전용 브라우저인 Lynx를 사용하면 추적 기능 없이 페이지를 표시할 수 있으며, 페이지 로딩 후 인터넷 연결을 끊으면 초기 로딩 이후 데이터 전송을 중단할 수 있습니다.

하지만 많은 웹사이트가 자바스크립트 없이 페이지가 제대로 작동하지 않도록 설계되어 있어, 개인정보 보호를 원하는 사용자에게는 어려움이 따릅니다. GTM을 비활성화하고 온라인 개인정보를 보호하는 것은 중요하지만 도전적입니다. 침해적인 추적에 "아니오"라고 말하는 것은 사용자 경험을 저해할 수 있지만, 착취에 저항하는 것이 필수적입니다.

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ADXL345는 아날로그 디바이스에서 제조한 저렴한 MEMS 가속도계로, 취미로 사용하는 사람들 사이에서 인기가 높습니다. 그러나 구매할 때 주의가 필요합니다. 일부 제품에는 결함이 있을 수 있기 때문입니다. 한 사용자는 측정 오류와 기능 불량 등의 문제가 있는 불량 ADXL345를 받았고, 이로 인해 문제 진단을 위해 도움을 요청했습니다.

조사 결과, 칩에 이상한 표시가 발견되어 결함이 있는 배치에서 재표기되어 판매된 것으로 추정되었습니다. 내부 구조를 살펴보면, 칩은 두 개의 실리콘 층으로 구성되어 있습니다. 하나는 MEMS 가속도계를 포함하고 있고, 다른 하나는 데이터 출력을 담당하는 칩입니다. 이러한 설계 덕분에 ADXL345는 최대 +/- 16g의 가속도를 측정할 수 있어 이전 모델인 ADXL335보다 성능이 향상되었습니다.

MEMS 칩은 가속도에 반응하여 움직이는 질량에 의해 발생하는 전기 용량 변화를 측정하여 작동합니다. 겉보기에는 문제가 없어 보이지만, 이 칩은 생산 과정에서 품질 테스트를 통과하지 못했을 가능성이 높고, 잘못 판매된 것입니다. 이 분석은 MEMS 장치의 복잡한 설계와 잠재적인 문제를 드러냅니다.

NVIDIA는 RTX 50 시리즈 그래픽 카드 출시와 관련해 심각한 비판을 받고 있습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.

첫째, 스칼퍼 문제입니다. 자동화된 프로그램이 소비자보다 먼저 그래픽 카드를 구매하고 있어, 이로 인해 중고 시장에서 가격이 급등하고 있습니다. 소매점에 공급되는 재고가 제한적이어서 NVIDIA가 의도적으로 부족한 상황을 만들어내고 있다는 의혹이 제기되고 있습니다.

둘째, 결함 있는 하드웨어입니다. 일부 그래픽 카드가 처리 유닛이 누락된 채로 배송되고 있어 성능이 저하되고 있습니다. NVIDIA는 이러한 결함이 소수의 카드에서 발생한다고 인정했지만, 그 영향은 미미하다고 주장하고 있습니다.

셋째, 전원 커넥터 문제입니다. RTX 50 시리즈는 이전 세대에서 이어진 전원 커넥터가 녹는 문제로 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 설계상의 실수는 안전 문제와 하드웨어 손상의 위험을 초래합니다.

넷째, 기만적인 마케팅입니다. NVIDIA는 미디어의 보도를 조작하고, 리뷰어들에게 특정 성능 지표에 집중하도록 압박을 가해 자사 제품에 유리한 방향으로 리뷰의 신뢰성을 저하시킨다는 비난을 받고 있습니다.

다섯째, 독점 기술입니다. NVIDIA의 독점 기술인 DLSS와 G-Sync는 소비자들이 AMD와 같은 경쟁사로 전환하기 어렵게 만듭니다.

여섯째, 세대 간 성능 차이입니다. 최신 카드의 가격이 비쌉니다만, 성능 향상은 미미해 소비자들, 특히 레이 트레이싱 성능에 대한 실망이 커지고 있습니다.

마지막으로, 시장 지배력입니다. NVIDIA의 압도적인 시장 점유율은 그들이 가격과 조건을 결정할 수 있게 하며, 소비자들은 품질이나 성능 향상 없이 가격 상승에 직면하고 있습니다.

전반적으로 NVIDIA는 데이터 센터 판매에서의 이익을 소비자의 필요보다 우선시하고 있다는 인식이 퍼지고 있으며, 이로 인해 게이머와 PC 제작자들 사이에서 불만이 커지고 있습니다.

미국에서 심장마비로 인한 사망률이 크게 감소한 것은 의료 기술의 발전과 공공 보건 노력 덕분입니다. 최근 기사에서는 1960년대 심장마비 사망률이 최고조에 달했던 이후의 발전을 조명하고 있습니다. 예를 들어, 관상동맥 심장병으로 인한 사망률은 1970년부터 2022년까지 거의 90% 감소했습니다. 현재 65세 이상의 남성 중 90% 이상이 병원에 입원하면 심장마비에서 생존하지만, 1970년에는 이 비율이 60%에 불과했습니다.

이러한 개선에 기여한 주요 요인은 다음과 같습니다. 첫째, 금연 캠페인입니다. 이 캠페인은 1970년 40%였던 흡연율을 2019년에는 14%로 줄여 심장마비 위험을 낮추는 데 성공했습니다. 둘째, 스타틴이라는 콜레스테롤 저하 약물이 1980년대부터 널리 사용되기 시작했으며, 매년 전 세계에서 거의 200만 명의 생명을 구하고 있습니다. 셋째, 응급 대응 체계의 개선입니다. CPR 교육과 휴대용 제세동기의 도입으로 심장 사건 발생 시 생존율이 높아졌습니다. 넷째, 의료 혁신입니다. 관상동맥 치료 병동과 최소 침습적 시술과 같은 발전이 심장마비 치료 결과를 개선했습니다.

그럼에도 불구하고 심장병은 여전히 미국에서 매년 약 70만 명의 사망을 초래하고 있습니다. 비만과 당뇨병 증가와 같은 여러 요인이 여전히 위험 요소로 작용하고 있습니다. GLP-1 억제제와 같은 새로운 치료법은 심장병 발생률을 더욱 줄일 가능성을 보여주고 있습니다. 또한, 현재 심장병 검사를 받는 비율이 낮기 때문에 더 많은 미국인들이 고급 검진을 통해 혜택을 받을 수 있습니다.

전반적으로 심장마비 사망률을 줄이는 데 놀라운 진전을 이루었지만, 심장병이 발생하기 전에 예방하는 데는 여전히 해야 할 일이 많습니다.

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"Baba is You"는 플레이어가 규칙을 조작하여 퍼즐을 푸는 퍼즐 게임으로, 도전적인 추론 기준을 제공합니다. 전통적인 기준과는 달리 이 게임은 온라인에 기존 솔루션이 있지만, 많은 플레이어가 만든 레벨은 솔루션이 없어 도전이 계속됩니다.

이 프로젝트는 다른 게임 환경에서 영감을 받아 "Baba is Eval"이라는 데모 버전을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 주요 목표는 게임 상태를 읽고, 모델이 인간보다 더 빠르게 게임을 제어할 수 있도록 하며, 메뉴 탐색을 자동화하는 것입니다.

게임 상태를 파악하기 위해 개발자들은 게임의 Lua 스크립트와 레벨 데이터에 접근하고 직렬화할 수 있는 기능을 발견했습니다. 이 정보를 그리드 형식으로 표시하기 위해 서버를 설정했습니다.

제어 방식에서는 키 입력을 시뮬레이션하는 대신 코드에서 직접 명령을 실행하는 방법을 찾아 속도를 개선했습니다. 그러나 레벨 탐색과 선택은 코드가 간결하지 않아 복잡한 문제가 발생했습니다.

그들은 데모 클라이언트로 Claude Desktop 앱을 사용했지만, 이 앱은 게임 내 복잡한 작업에서 어려움을 겪어 추론 모델의 한계를 드러냈습니다. 향후 개선 사항으로는 더 발전된 모델로 전환하거나 게임 상태를 표현하는 방식을 변경하여 효율성을 높이는 방법이 있을 수 있습니다. 전반적으로 이 프로젝트는 진행 중이며, 개발자들은 다른 사람들의 기여와 아이디어를 환영합니다.

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20년 이상의 경력을 가진 소프트웨어 개발자가 최근 AI 코딩 도구를 활용해 게임을 만들어 보기로 결심했습니다. 이전에는 게임을 만들어본 적이 없던 그들은 자바스크립트 게임 엔진인 Phaser.js를 배우고, AI 지원이 가능한 초보자를 위한 게임 잼인 'Beginner's Jam Summer 2025'에 참가했습니다. 본업 외에 약 25-30시간의 작업 끝에 'Tower of Time'이라는 시간 여행을 주제로 한 게임을 완성하고 제출했습니다.

개발자는 AI가 즐거운 게임을 만드는 데 도움이 되는지 알아보았고, 그 결과 도움이 되었다고 느꼈습니다. 그들은 개발 과정을 문서화하여 사용한 코드와 프롬프트를 GitHub에 공유했습니다. 대부분의 아트 자산은 itch.io에서 무료로 제공되는 아티스트들로부터 가져왔고, 음향 효과는 freesound.org에서 구했습니다. 또한 개발 과정의 일부를 Twitch에서 스트리밍하기도 했습니다.

이 경험을 통해 많은 것을 배운 개발자는 앞으로의 프로젝트에 이 지식을 적용할 계획이며, 댓글이나 질문을 환영합니다. 그들의 게임은 여기에서 플레이할 수 있습니다.

바람 뜨개질 공장은 바람으로 작동하는 독특한 뜨개질 기계로, 건물의 한쪽에 설치되어 있습니다. 이 기계는 바람을 잡아내는 큰 날개를 가지고 있습니다. 바람이 불면 기계는 긴 스카프를 뜨개질하여 건물 아래로 늘어뜨립니다. 뜨개질 속도는 바람의 세기에 따라 달라지며, 바람이 강할수록 더 빠르게 뜨개질이 진행됩니다.

뜨개질된 소재는 건물 꼭대기에서 떨어져 창문을 통해 안으로 옮겨집니다. 사람들은 이 과정을 지켜보며 스카프가 점점 길어지는 모습을 볼 수 있습니다. 가끔씩 스카프가 수거되며, 각각의 스카프에는 제작된 날짜와 시간이 적혀 있어 도시의 바람이 생산에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다. 이 프로젝트는 공공 공간과 개인 공간을 결합하여 바람 에너지를 활용하는 창의적인 가능성을 보여줍니다.

이 글에서는 초기 버전의 코모도어 베이직에서 나타나는 독특한 특징과 버그에 대해 다루고 있으며, 특히 인터프리터가 공백과 토큰화(코드를 숫자 값으로 변환하는 과정)를 어떻게 처리하는지에 초점을 맞추고 있습니다.

베이직에서의 토큰화는 사용자가 입력한 코드의 키워드를 토큰이라는 정수 값으로 변환하여 메모리를 절약하고 실행 속도를 높이는 과정입니다. 예를 들어, "LET"이라는 키워드는 특정한 토큰 값으로 표현됩니다.

공백 처리에 있어 베이직은 키워드와 식별자 사이의 공백을 무시합니다. 이로 인해 "LE THEN"이 "LET HEN"으로 잘못 해석되는 경우처럼 혼란을 초래할 수 있습니다.

토큰을 사용함으로써 베이직 프로그램은 메모리 사용량이 줄어들게 되며, 이는 초기 컴퓨터 시대에 메모리가 제한적이었던 상황에서 매우 중요한 요소였습니다.

베이직 프로그램은 메모리에 연결 리스트 형태로 저장되며, 각 줄이 다음 줄과 연결되어 있습니다. 이는 인터프리터가 코드의 다른 줄에 접근하는 속도에 영향을 미칩니다.

다른 베이직 버전, 예를 들어 애플소프트 베이직은 공백을 다루는 방식이 달라 정보가 손실되는 경우도 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 공백을 완전히 무시하는 경우가 있습니다.

베이직은 사용자가 숫자와 변수 이름에 공백을 포함할 수 있도록 허용하지만, 이는 인터프리터가 이러한 공백을 분석해야 하므로 실행 속도를 늦출 수 있습니다.

전체적으로 이 글은 초기 베이직 인터프리터의 특성과 설계 선택, 특히 공백과 토큰화와 관련된 부분을 설명하며, 이러한 선택이 코모도어 PET와 같은 시스템에서 프로그래밍에 어떤 영향을 미쳤는지를 보여줍니다.

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ITTAGE 간접 분기 예측기는 현대 CPU에서 사용되는 성능 도구로, 특히 바이트코드 인터프리터에서 간접 점프를 예측하는 데 효과적입니다. 최근 CPU 기술의 발전으로 이러한 예측의 정확성이 향상되었으며, 전통적인 인터프리터 루프에서도 그 효과를 볼 수 있습니다.

현대 CPU는 복잡한 알고리즘을 사용하여 코드의 분기 동작을 예측합니다. 이는 과거 데이터를 기반으로 프로그램이 어떤 경로를 선택할지를 미리 파악하여 성능을 향상시키기 위한 것입니다.

ITTAGE 예측기는 TAGE 예측기의 변형으로, TAGE가 조건부 분기에 초점을 맞춘 반면, ITTAGE는 간접 점프의 목적지를 예측합니다. 두 예측기 모두 과거 데이터를 활용하여 예측을 수행하고, 이전 성과에 따라 최적의 예측 전략을 선택합니다.

ITTAGE의 주요 특징은 여러 개의 테이블을 저장하여 다양한 역사 길이를 통해 예측 정확성을 높인다는 점입니다. 또한 각 분기에 가장 적합한 테이블을 선택하고, 이전의 오류를 학습하여 예측을 개선합니다. 서로 다른 분기를 구분하기 위해 태깅을 사용하여 동일한 테이블에 저장된 분기 간의 충돌 오류를 줄입니다.

ITTAGE는 예측의 신뢰성을 측정하는 신뢰도 카운터를 유지합니다. 예측이 틀렸을 경우, 신뢰도가 낮을 때만 예측된 목표 주소를 업데이트하여, 신뢰할 수 있는 데이터만이 향후 예측에 영향을 미치도록 합니다.

ITTAGE 예측기는 커버리지 기반 퍼저와 같은 다른 소프트웨어 도구에 정보를 제공하여 프로그램 상태를 더 효과적으로 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 기계 학습과 강화 학습 분야에서도 활용 가능성을 높이며, 예측 오류가 학습 알고리즘의 탐색을 안내하는 데 기여할 수 있습니다.

ITTAGE는 인터프리터에서 분기 동작에 대한 이해를 높여 소프트웨어 실행 성능을 개선하고 프로그래밍 도구에서 더 효과적인 탐색 전략을 개발하는 데 기여할 수 있습니다.

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소함 파레크가 최근 트위터에서 화제가 되고 있습니다. 여러 스타트업들이 그를 최근에 또는 과거에 고용했다고 주장하고 있기 때문입니다. 이에 대해 사람들은 왜 이러한 스타트업들이 후보자를 더 잘 선별하지 못하는지 의문을 제기하고 있습니다. 이들은 사기를 치거나 동시에 여러 직업을 가진 사람을 고용하는 일을 피해야 한다고 생각하고 있습니다.

저자는 개발자에서 CTO로 전환한 경험을 공유하며, 코딩에서 사람과 프로젝트 관리로의 변화에 대해 이야기합니다. 시간이 지나면서 코딩에 할애하는 시간이 크게 줄어들었고, 기술적인 세부사항보다는 제품과 시스템에 집중하게 되었습니다. 이 역할은 더 큰 영향력을 행사할 수 있게 하지만, 코딩 문제를 해결할 때 느끼는 도파민 보상 측면에서는 만족감이 줄어드는 경향이 있습니다.

AI 도구가 코딩에 점점 더 많이 사용됨에 따라, 이제 모든 사람이 이러한 AI 에이전트를 관리하고 있습니다. 이는 생산성을 높이고 작업을 더 쉽게 만들 수 있지만, 직업 만족도와 동기에 대한 우려도 함께 커지고 있습니다. 저자는 AI 사용의 용이함이 도전적인 문제를 해결했을 때 느끼는 성취감과 같은 만족을 줄 수 있을지 의문을 제기합니다.

사용자의 문제를 해결하는 것은 중요하지만, 개발자의 일상적인 업무는 여전히 코드 작성과 수정이 포함됩니다. AI에 대한 의존도가 높아지면 산업의 성격이 변화할 수 있으며, 특히 강한 문제 해결 능력을 가진 사람들에게는 직업 만족도에 영향을 미칠 수 있습니다.

사용자들이 AI 관리에 능숙해짐에 따라 전통적인 코딩 기술이 감소할 수 있으며, 복잡한 문제가 발생했을 때 이를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 저자는 AI 관리가 보람을 줄 수 있지만, 소프트웨어 개발의 핵심 측면에서의 단절감을 초래할 수 있다고 경고합니다.

이 글은 AI 중심의 세계에서 개발자의 역할 변화와 직업 만족도 및 기술 유지에 대한 함의를 반영하고 있습니다.

2025년 7월, PCIe 5.0을 지원하는 새로운 NVIDIA와 AMD GPU의 출시가 예정되어 있습니다. 이로 인해 증가된 대역폭이 콘텐츠 제작 작업에서 GPU 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문이 제기되고 있습니다. PCIe(Peripheral Component Interconnect Express)는 GPU와 같은 장치를 메인보드에 연결하기 위한 표준으로, 각 버전마다 데이터 전송 속도가 향상됩니다. 예를 들어, PCIe 5.0은 16레인 구성에서 최대 64GB/s의 전송 속도를 달성할 수 있으며, 이는 PCIe 4.0의 두 배에 해당합니다.

PCIe 레인의 가용성은 메인보드에 따라 다릅니다. 많은 소비자용 메인보드는 슬롯이 제한되어 있어, GPU가 최대 대역폭으로 작동하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 기사는 x16, x8, x4와 같은 다양한 PCIe 구성 방식이 비디오 편집(다빈치 리졸브, 애프터 이펙트), 게임 개발(언리얼 엔진), 렌더링(블렌더, 옥타인)과 같은 여러 응용 프로그램에서 성능에 미치는 영향을 구체적으로 살펴봅니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 비디오 편집에서는 다빈치 리졸브가 낮은 PCIe 대역폭에서 성능이 크게 저하되는 모습을 보입니다. x16 또는 x8 구성에서는 유사한 성능을 제공하지만, x4 이하에서는 속도가 25% 이상 감소할 수 있습니다. 애프터 이펙트는 PCIe 대역폭 변화에 덜 민감하며, 다양한 구성에서 성능 차이가 미미합니다. 게임 개발에서는 언리얼 엔진의 성능이 대역폭이 x4로 떨어질 때까지 대부분 안정적이며, 그 이후에 약간의 성능 저하가 발생합니다. 렌더링에서는 블렌더와 옥타인이 다양한 PCIe 구성에서 거의 영향을 받지 않아, 장면이 주로 GPU 메모리에 로드되기 때문에 대역폭이 덜 중요하다는 것을 나타냅니다. AI 관련 작업에서는 대역폭에 따른 성능 차이가 미미하지만, 여러 GPU를 사용하는 특정 상황에서는 영향을 받을 수 있습니다.

전반적으로 현대 메인보드는 대부분의 작업에서 성능 손실 없이 PCIe 5.0 x8 구성을 지원하지만, x4와 같은 낮은 대역폭을 사용할 경우 특히 비디오 편집 응용 프로그램에서 눈에 띄는 속도 저하가 발생할 수 있습니다. 따라서 사용자는 콘텐츠 제작을 위한 시스템 구성 시 자신의 특정 사용 사례를 신중하게 고려해야 합니다.

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압축 사전 전송은 HTTP 응답의 크기를 줄이기 위해 공유된 "압축 사전"을 사용하는 새로운 실험적 기술입니다. 이 방법은 네트워크를 통해 전송되는 데이터 양을 줄여 비용을 절감하고 페이지 로딩 속도를 높이는 데 도움을 줍니다.

HTTP 압축은 전송되는 데이터에서 중복성을 찾아내고 제거하는 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, 동일한 문자열이 반복될 경우, 한 번만 전송하고 나머지는 그에 대한 참조를 사용합니다. 압축 사전 전송은 이전에 널리 사용되지 않았던 SDCH라는 방법을 기반으로 하며, 사용자 정의 사전을 사용하여 더 나은 효율성을 제공합니다.

이 기술은 일반적인 문자열이나 이전 버전의 리소스를 포함하는 파일을 사전으로 사용할 수 있습니다. 새로운 버전의 리소스(예: 자바스크립트 라이브러리)가 출시될 때, 이전 버전을 사전으로 활용하여 동일한 데이터를 다시 전송하지 않도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 라이브러리가 버전 1에서 버전 2로 업데이트될 경우, 새로운 버전은 이전 버전의 사전을 사용하여 데이터의 차이점만 전송할 수 있습니다.

사전의 형식은 특정하지 않으며, 일반 파일로 정의됩니다. HTTP 헤더(예: Use-As-Dictionary)를 사용하여 어떤 리소스가 특정 사전을 사용할 수 있는지를 나타낼 수 있습니다. 압축된 파일은 Brotli나 ZStandard와 같은 알고리즘을 사용하여 생성할 수 있으며, 동적으로 생성되거나 미리 구축될 수 있습니다.

보안 측면에서는 몇 가지 제한이 있습니다. 사전은 이를 사용하는 리소스와 동일한 출처에서 제공되어야 하며, 추적에 사용될 가능성이 있어 브라우저는 특정 개인 정보 보호 설정 하에서 사용을 제한할 수 있습니다.

압축 사전 전송은 웹 애플리케이션의 데이터 크기를 크게 줄여 로딩 속도를 개선하고 대역폭 사용을 감소시키는 유망한 방법을 제공합니다. 또한 보안과 개인 정보 보호를 보장합니다.

프라이빗 아일랜드 네트웍스(Private Island Networks Inc.)는 2025/2026 학년도에 자사의 프라이빗 아일랜드® 오픈 소스 네트워킹 스택을 활용한 대학 프로젝트에 대한 후원을 제공합니다. 이 프로그램은 네트워크 보안, 개인 정보 보호, 기계 학습에 중점을 두고 있으며, 고급 고등학교 사이버 보안 동아리, 학부 졸업 프로젝트, 석사 논문에 적합합니다.

후원을 원하는 학생들은 교수의 지원을 받아야 하며, 신청은 양식이나 이메일을 통해 가능합니다. 베치(Betsy) 메이커 보드는 알테라 사이클론 10 LP FPGA를 사용하여 패킷 처리와 보안 등 다양한 네트워킹 기능을 수행하며, 이더넷 연결을 지원합니다.

이 프로젝트는 침입 탐지를 위한 신경망, 클라우드 기반 기계 학습, 안전한 통신 채널 등 혁신적인 응용 아이디어를 장려합니다. 또한 네트워크 데이터 시각화와 취약점 테스트에 대한 중요성도 강조됩니다.

현재 베치 메이커 보드 프로토타입은 한정 수량으로 제공되며, 생산 모델은 2026년 초에 출시될 예정입니다. 문서와 프로젝트 리소스는 활발히 개발되고 온라인에서 공유되고 있습니다.

프로젝트 고려를 원하는 개인은 후원 신청서를 작성해야 합니다.

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K-Scale Labs의 벤은 오픈 소스 휴머노이드 로봇을 개발하고 있습니다. 이 회사는 이러한 로봇을 더 저렴하고 접근 가능하게 만들어 인디 해커와 개발자들을 겨냥하고 있습니다. 현재 그들의 휴머노이드 로봇인 K-Bot의 가격은 8,999달러로, 기존의 5만 달러 이상인 옵션들에 비해 상당히 낮습니다.

K-Scale Labs는 3D 프린팅과 온라인 마켓플레이스에서 구입한 부품을 사용하여 기본 로봇을 만드는 것에서 시작했습니다. 그들의 목표는 비용을 증가시키지 않고 중국 공급업체에 의존하지 않으면서 취미용 로봇에서 소비자용 로봇으로 전환하는 것입니다. 이는 특히 관세 문제로 인해 더욱 중요합니다.

제조 및 공급망의 어려움을 극복하기 위해, 그들은 하드웨어와 소프트웨어를 오픈 소스로 공개하여 공급업체들이 더 쉽게 협력할 수 있도록 하고 있습니다. 그들은 휴머노이드 로봇에 대한 해킹에 대한 개발자들의 큰 관심이 있으며, 이는 전통적인 비즈니스 로봇보다 더 나은 시장이 될 수 있다고 믿고 있습니다.

현재 많은 잠재 구매자들은 가정용 작업을 위한 완전 자율 로봇을 원하고 있지만, 이를 만드는 것은 쉽지 않습니다. 이를 해결하기 위해 K-Scale Labs는 "완전 자율" 옵션을 제공하여 고객이 로봇이 자율적으로 작동할 수 있을 때까지 무료로 업그레이드를 받을 수 있도록 하고 있습니다.

전반적으로 이 회사는 제품 개선을 위해 커뮤니티의 피드백을 중요하게 여기며, 오픈 소스 개발의 협력적인 성격을 수용하고 있습니다.

저자는 MCP 예제를 사용하는 과정을 간소화하기 위해 MCP-123를 만들었습니다. 기존의 MCP 예제는 너무 복잡하거나 특정 도구가 필요했기 때문입니다. MCP-123를 사용하면 tools.py 파일을 이용해 server.run_server(...)를 실행할 수 있으며, 이를 통해 클라이언트가 OpenAI와 함께 자동으로 함수들을 찾아 사용할 수 있습니다. 저자는 이 도구가 사용자에게 도움이 되기를 바랍니다.

JSON은 주로 API와 로그에서 널리 사용되지만, 복잡하고 중첩된 구조를 다루는 것은 어려울 수 있습니다. JSONPath는 JSON 데이터에서 쉽게 정보를 추출할 수 있도록 설계된 쿼리 언어로, XML의 XPath와 유사한 방식으로 작동합니다.

JSONPath를 사용하면 복잡한 반복문을 작성하지 않고도 JSON 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이 언어는 루트 및 재귀 탐색, 조건을 이용한 필터링, 와일드카드, 합집합 및 슬라이싱, 그리고 length(), count(), search()와 같은 내장 함수를 지원합니다.

JSONPath의 기본 구문은 다음과 같습니다. 루트 선택자는 $로 표시되며, 자식 접근은 $.store 또는 $['name']과 같이 사용합니다. 모든 자식을 선택하려면 *를 사용하고, 모든 후손을 가져오려면 ..를 사용합니다. 조건을 적용할 때는 ?()를 사용하며, 함수 사용 예로는 count(@)가 있습니다.

JSONPath 쿼리의 몇 가지 실용적인 예시는 다음과 같습니다. 모든 책 제목을 가져오려면 $.store.book[*].title을 사용하고, 가격이 10 이상인 책을 필터링하려면 $.store.book[?(@.price > 10)].title을 입력합니다. 자전거의 가격을 알고 싶다면 $.store.bicycle.price를 사용하고, 모든 가격을 가져오려면 $.store..price를 입력합니다. 마지막 책을 가져오려면 $..book[-1], 처음 두 권의 책은 $..book[:2], ISBN이 있는 책은 $..book[?(@.isbn)]를 사용합니다.

JSONPath는 더 복잡한 쿼리도 가능하게 합니다. 예를 들어, 저자의 수가 5명 이상인 경우를 필터링하려면 length(@.authors) >= 5를 사용하고, 정규 표현식으로 매칭하려면 match(@.sku, '^[A-Z]{3}\\d{4}$')를 사용할 수 있습니다. 노드의 수를 세려면 count(@['category','title','price','isbn']) == 4와 같이 쿼리할 수 있습니다.

JSONPath는 Java, Python, C# 등 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으며, 구문이 일관되어 있어 배우고 사용하기 쉽습니다. PostPilot.dev와 같은 인터랙티브 도구를 사용하면 사용자 친화적인 인터페이스에서 JSONPath 쿼리를 테스트하고 JSON 데이터를 쉽게 탐색할 수 있습니다.

JSONPath를 배우면 JSON 데이터를 효율적으로 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 명확한 구문과 강력한 기능 덕분에 JSON을 다루는 개발자에게 필수적인 도구가 됩니다.

"렌즈, 폴드 및 트래버설" 패키지는 데이터 타입을 다루기 위한 유용한 도구들을 제공하는 Haskell 라이브러리입니다. 이 패키지는 일반적인 타입에 대한 미리 정의된 렌즈를 포함하고 있으며, 사용자 정의 데이터 타입을 위한 렌즈와 동형사상을 생성하는 함수도 제공합니다.

이 패키지의 주요 기능으로는, 게터, 폴드, 동형사상, 트래버설, 세터 및 렌즈를 구축하기 위한 조합자 세트가 있습니다. 또한, 계층 구조 내에서 어떤 타입의 렌즈를 다른 타입으로 사용할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. 예를 들어, 트래버설은 폴드로도 사용될 수 있습니다. 추가적인 의존성 없이 자신만의 렌즈를 만드는 방법에 대한 설명도 제공됩니다. 간단한 Pong 게임과 같은 예제 애플리케이션을 통해 렌즈를 사용하여 상태를 관리하는 방법을 보여줍니다.

이 라이브러리는 README, 튜토리얼 비디오, 위키 등으로 잘 문서화되어 있어 추가적인 안내를 제공합니다. Haskell에서 데이터 구조 관리를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 패키지는 에드워드 A. 케메트가 유지 관리하며, BSD-2-Clause 라이선스 하에 제공됩니다. 다양한 Haskell 버전을 지원하며, 폭넓은 의존성을 가지고 있습니다.

GREMLLM은 코딩 기능을 향상시키기 위해 설계된 업그레이드된 유틸리티 클래스입니다. 이 클래스는 동적인 객체 행동을 가능하게 하여, 언어 모델의 추론을 사용해 메서드와 속성을 즉석에서 생성할 수 있습니다.

주요 기능으로는 객체가 실행 중에 메서드와 속성을 변경할 수 있는 동적 행동, 메서드가 살아있는 객체를 반환하여 무한한 행동 체인을 가능하게 하는 웻 모드, 디버깅과 이해를 돕기 위해 생성된 코드를 보여주는 자세한 모드가 있습니다. 또한, OpenAI, Claude 및 로컬 모델을 포함한 다양한 모델과 호환되며, 자식 객체가 설정을 상속받고 오류를 우아하게 처리하는 기능도 제공합니다.

GREMLLM은 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 설치 명령어는 다음과 같습니다: pip install gremllm.

사용 예시로는 카운터를 생성하는 방법이 있습니다. 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

from gremllm import Gremllm

counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value)  # 결과는 6입니다.

설정을 위해 llm 라이브러리를 사용하여 선호하는 모델을 설정할 수 있습니다. OpenAI의 경우 llm keys set openai를 입력하고, Claude의 경우 pip install llm-claude-3를 설치한 후 llm keys set claude를 입력합니다. 로컬 모델의 경우 pip install llm-ollama를 사용하면 됩니다. GREMLLM 객체를 생성할 때 모델을 지정할 수 있습니다.

예시 시나리오로는 기본 카운터를 사용하여 카운터를 증가시키고 조작하는 방법, 쇼핑 카트를 관리하고 총합을 계산하는 방법, 웻 모드를 통해 살아있는 객체와 지속적으로 상호작용하는 방법, 그리고 자세한 모드를 통해 생성된 코드를 보여주며 디버깅을 돕는 방법이 있습니다.

GREMLLM은 코드와 상호작용하는 혁신적인 방식을 제공하여 더 동적이고 사용자 친화적인 환경을 만들어 줍니다.

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ChatGPT와 GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 사람들과의 소통에 능숙합니다. 이 보고서는 이러한 모델이 대화형 텍스트 기반 게임을 얼마나 잘 수행할 수 있는지를 조사합니다. 연구 결과, ChatGPT는 다른 시스템에 비해 좋은 성과를 보였지만 진정한 지능은 부족하다는 것을 보여줍니다. 게임 세계를 이해하는 데 어려움을 겪고, 게임을 하거나 설명서를 읽으면서도 정신적 모델을 구축하지 못합니다. 또한 게임의 각 단계에서 목표를 파악하는 데 자주 실패합니다. 이러한 결과는 인공지능, 기계 학습, 자연어 처리 분야에서 새로운 연구 질문을 제기합니다.

이 기사는 1990년대 초반, 선 마이크로시스템스가 코모도르의 아미가 3000, 특히 그 유닉스 버전인 A3000UX에 관심을 가졌다는 소문에 대해 다루고 있습니다. 아미가는 혁신적인 기능을 갖추고 있었지만, 코모도르의 경영 문제로 인해 큰 실패를 겪었습니다.

아미가 3000은 1990년에 출시된 강력한 모델로, 1991년에는 A3000UX라는 유닉스 버전이 출시되었습니다. 선 마이크로시스템스가 A3000UX를 저가형 기계에 라이센스하려 했다는 이야기가 있지만, 이는 코모도르의 전 엔지니어인 데이브 헤이니와 브라이스 네스빗의 확인되지 않은 주장에 기반하고 있습니다. 두 사람은 협상에 대한 서로 다른 세부사항을 제공하고 있습니다.

헤이니는 선이 하드웨어에 관심을 가졌다고 주장하는 반면, 네스빗은 소프트웨어에 관심이 있었다고 말합니다. 두 주장 모두 가능성이 있지만, 서로 일치하지 않아 신뢰성에 의문을 제기합니다. 당시 선은 SPARC 아키텍처에 집중하고 있었고, 이미 경쟁 기계를 출시한 상태였습니다. 아미가 3000UX는 가격 경쟁력이 있었지만, 유닉스 고객들이 새로운 기술로 이동하고 있는 상황에서 필요한 성능이 부족했습니다.

코모도르의 유닉스 제품은 모토로라의 68k CPU를 위한 첫 번째 SVR4 포트였으며, 이는 선의 관심을 끌었을 가능성이 있습니다. 그러나 포팅 작업의 실현 가능성과 선의 자체 소프트웨어와의 경쟁으로 인해 이 가능성은 낮아 보입니다.

결론적으로, 선과 코모도르 간의 논의가 있었던 것은 사실일 수 있지만, 그 시기와 상황을 고려할 때 공식적인 거래는 매우 불확실합니다. 아미가 유닉스의 실패는 선과의 기회를 놓친 것보다 코모도르의 경영 실패에 더 기인한다고 할 수 있습니다. 아미가 3000UX는 흥미로운 제품이었지만, 시장에서 효과적으로 경쟁하지 못했습니다.

기술 커뮤니티에서 대형 언어 모델(LLM)에 대한 인식은 엇갈리고 있다. 일부는 이 모델들을 기적적인 도구로 여기지만, 다른 이들은 효과가 없다고 생각한다. 저자는 많은 비판이 LLM의 작동 방식과 사용되는 특정 맥락에 대한 이해 부족에서 비롯된다고 강조한다.

LLM이 유용하다고 생각하는 사람들과 쓸모없다고 여기는 사람들 사이에는 큰 간극이 존재한다. 많은 논의는 프로젝트의 종류, 사용자 전문성, LLM 사용에 따른 추가 작업 등 중요한 요소에 대한 명확성이 부족하다. LLM은 비결정적이어서 그 효과가 사용자와 상황에 따라 크게 달라질 수 있어 경험을 비교하기 어렵다. LLM에 대한 과대 광고는 비판적 사고를 가리기도 하여, 사람들은 과장된 주장에 의문을 제기하지 않고 받아들이는 경향이 있다.

다양한 AI 도구를 사용해본 저자는 이러한 도구들이 절반 정도의 확률로만 효과적이라고 느끼며, 이들이 마법처럼 보일 수 있지만 결코 완벽하지 않다고 강조한다. 전반적으로 이 글은 LLM에 대한 보다 세밀한 이해가 필요하다고 주장하며, 단순한 과대 광고나 희망적인 생각을 넘어서는 접근을 촉구한다.

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래리는 2011년 2월부터 10 다운잉가의 내각 사무소에서 수석 쥐잡이 고양이로 활동하고 있는 영국의 집고양이입니다. 그는 2007년 1월경에 태어난 길고양이로, 배터시 개와 고양이 보호소에서 입양되었습니다. 래리는 다운잉가 직원들에 의해 돌봄을 받으며, 총리의 소유는 아닙니다.

다운잉가에서의 시간 동안 래리는 데이비드 카메론과 리시 수낙을 포함한 여섯 명의 총리와 함께 지냈습니다. 그의 주요 임무는 손님을 맞이하고 보안을 점검하는 것이지만, 그는 주로 느긋한 모습으로 자주 낮잠을 자는 모습으로 알려져 있습니다. 몇 마리의 쥐를 잡긴 했지만, 그의 느긋한 성격 때문에 "게으른 래리"라는 별명을 얻었습니다.

래리는 대중적인 이미지가 뚜렷해, 일부 정치 지도자들보다 더 높은 지지율을 기록하기도 했습니다. 그는 외무부의 다른 고양이인 팔머스턴과의 경쟁을 포함해 다른 애완동물들과의 유쾌한 상호작용에도 참여했습니다.

최근에는 그의 건강에 대한 우려가 있었지만, 공식 성명에서는 그가 잘 지내고 있다고 밝혔습니다. 래리는 사랑받는 존재가 되어 미디어와 공공 행사에서 자주 등장하며, 영국 정치의 중심에서 그의 매력과 개성으로 인정받고 있습니다.

기술 분야에서 일하고 있지만 더 의미 있는 일을 하고 싶다면, 이 가이드는 여러 가지 선택지를 제공합니다. 이직을 고려하는 이유는 다양할 수 있습니다. 기술 산업에 대한 불만, 긍정적인 영향을 미치고자 하는 욕구, 또는 개인적인 삶의 선택에 대한 성찰 등이 그 예입니다.

고려해볼 수 있는 몇 가지 경로가 있습니다. 첫째, 공공 부문에서의 일입니다. 공공 기관으로의 전환은 비교적 원활할 수 있습니다. 이러한 역할은 종종 대중을 위한 소프트웨어를 개발하고 중요한 문제를 해결하는 데 초점을 맞추지만, 품질을 저하시킬 수 있는 컨설팅 회사에는 주의해야 합니다.

둘째, 기술 협동조합입니다. 기술 협동조합에 가입하거나 시작하면 근로자들이 자신의 프로젝트를 소유하고 관리할 수 있습니다. 이 옵션은 더 많은 자유를 제공하지만 추가적인 책임도 따릅니다. 협동조합은 보통 컨설팅에 집중하는데, 이는 시작하기가 더 쉽습니다.

셋째, 기술 비영리 단체입니다. 인권, 환경, 교육과 같은 문제를 해결하기 위해 기술적 역량이 필요한 비영리 단체와 NGO가 많이 있습니다. 이들 조직은 기술 인재를 찾는 데 어려움을 겪기 때문에 많은 기회가 존재합니다.

넷째, 노동조합이나 정치당에서 일하는 것입니다. 기술 분야의 조건을 개선하고 싶다면 노동조합이나 정치당에서 일하는 것을 고려해보세요. 이들은 기술 인프라가 필요하며 종종 자체 소프트웨어를 개발합니다.

다섯째, 교육과 멘토링입니다. 다른 사람들이 배우는 것을 돕는 것을 즐긴다면, 학교, 대학 또는 온라인 플랫폼에서 프로그래밍이나 디자인을 가르치는 것을 고려해보세요.

여섯째, 기술-정치적 연결고리 역할입니다. 이 새로운 역할은 다양한 프로젝트와 조직을 연결하며, 사회적 또는 정치적 원인을 위해 기술 역량을 활용하는 것입니다. 여러 분야에 대한 폭넓은 이해와 네트워킹 능력이 필요합니다.

충족감 있는 경력 경로를 찾는 것은 개인적인 여정이며, 자신의 가치와 기술에 맞는 옵션을 탐색하는 것이 중요합니다. 변화를 주고 더 의미 있는 경력을 추구하는 데는 결코 늦지 않았습니다.

지난 1년 동안 제임스는 Codebuff라는 AI 코딩 에이전트를 개발하는 데 힘썼습니다. 그는 해커톤에서 시작한 프로토타입이 시장에서 경쟁하는 제품으로 발전하기까지의 과정을 돌아보았습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째로, 초기 성공에 대해 이야기했습니다. 팀은 명령 줄 인터페이스(CLI) 도구를 만드는 데 집중하여 작업을 효율적으로 진행할 수 있었습니다. 또한 여러 파일을 읽어 맥락을 이해하고, 학습을 향상시키기 위한 지식 파일을 만드는 등의 혁신적인 기능을 도입했습니다.

하지만 초기의 긍정적인 전망에도 불구하고 제품은 신뢰성 문제로 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 사용자 유지율과 성장률이 낮아졌습니다. 파일 편집과 작업 실패와 같은 문제들이 진행을 방해했습니다.

제임스는 개선이 필요한 부분을 파악했습니다. 성과를 추적하기 위한 정기적인 평가를 실시하고, 핵심 기능에 집중하며, 제품 개발에 팀 전체가 참여하도록 하고, 전략적 논의를 위한 월간 회고를 진행하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

최근 Codebuff는 새로운 다중 에이전트 프레임워크를 출시했으며, 긍정적인 피드백을 받고 있습니다. 제임스는 미래에 대해 낙관적이며, "실시간 학습"과 자율 품질 보증과 같은 코딩 에이전트의 큰 발전을 예고하고 있습니다.

마지막으로, 그는 독자들에게 팀에 합류하여 코딩 에이전트를 계속 개발하고 새로운 가능성을 탐색할 것을 초대했습니다. 제임스는 AI 코딩 에이전트의 잠재력에 대해 여전히 흥미를 느끼고 있으며, Codebuff의 기능 향상에 전념하고 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 빠르게 발전하고 있으며, 곧 인간보다 복잡한 작업을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있을 것으로 보입니다. 2030년까지 LLM은 현재 인간이 한 달 걸리는 일을 몇 시간 안에 마칠 수 있을지도 모릅니다. 이러한 인공지능의 기하급수적인 성장 속도는 LLM이 가까운 미래에 효율성을 크게 향상시킬 것임을 시사합니다.

BunkerWeb은 웹 서비스를 쉽고 효과적으로 보호하기 위해 설계된 오픈 소스 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)입니다. 이 시스템은 리눅스, 도커, 쿠버네티스 등 기존 시스템과 잘 통합되어 있어 구현이 간편합니다.

사용자는 BunkerWeb의 보안 기능을 자신의 필요에 맞게 쉽게 구성하고 조정할 수 있으며, 명령어 도구에 익숙하지 않은 사람들을 위해 사용자 친화적인 웹 인터페이스도 제공됩니다. BunkerWeb은 자동 HTTPS 지원, HTTP 헤더 및 ModSecurity를 통한 고급 웹 보안, HTTP 상태 코드를 기반으로 한 의심스러운 활동 자동 차단, 남용 방지를 위한 연결 및 요청 제한, 캡차와 같은 챌린지를 통한 봇 보호, 외부 블랙리스트를 이용한 악성 IP 차단 등의 다양한 보안 기능을 제공합니다.

자체 호스팅을 원하지 않는 사용자들을 위해 BunkerWeb Cloud는 모든 기능과 모니터링, 지원을 포함한 관리형 서비스를 제공합니다. 또한, PRO 버전이 무료 체험으로 제공되며, 오픈 소스 버전에서 쉽게 업그레이드할 수 있는 향상된 기능을 갖추고 있습니다.

BunkerWeb 팀은 기술 지원 및 컨설팅 서비스를 제공하며, 다양한 온라인 플랫폼을 통해 자료, 문서 및 커뮤니티 지원을 이용할 수 있습니다. 보다 실질적인 경험을 원하시는 분들을 위해 온라인에서 데모와 읽기 전용 UI 데모를 이용할 수 있습니다.

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2025년 7월 3일, 콜린 리차드는 개인 프로젝트의 완료를 발표했습니다. 이 프로젝트는 터미널 멀티플렉서인 tmux를 C 언어에서 Rust 언어로 포팅하는 작업이었습니다. 새로운 코드베이스는 약 81,000줄의 Rust 코드로 구성되어 있으며, C 언어로 작성된 기존 코드의 약 67,000줄과 비교됩니다. 이 작업은 주로 실험적인 취미로 진행되었으며, 특별한 목표는 없었습니다.

리차드는 처음에 C 코드를 Rust로 변환하는 도구인 C2Rust를 사용했습니다. 그러나 생성된 코드가 유지보수가 어려워 수동으로 코드를 번역하기로 결정했습니다. 개발 과정에서는 Vim을 사용해 코드를 편집하고, 맞춤형 빌드 스크립트를 통해 컴파일 과정을 관리했습니다. 그는 정확성을 보장하기 위해 한 번에 하나의 함수씩 번역하는 방식을 취했습니다.

번역 과정에서 여러 가지 버그에 직면했습니다. 예를 들어, C 언어의 타입 선언 불일치와 암시적 함수 선언으로 인해 세그멘테이션 오류가 발생했습니다. 또한, C 언어의 특정 프로그래밍 패턴을 Rust로 변환하는 데 어려움을 겪었습니다. 여기에는 원시 포인터와 goto의 사용이 포함되며, 이러한 패턴을 Rust의 모델에 맞게 조정하기 위해 종종 데이터 구조에 대한 맞춤형 구현을 만들어야 했습니다.

원래 tmux의 파서는 yacc로 작성되었으나, Rust의 lalrpop 크레이트를 사용하여 성공적으로 재구현되었습니다. 리차드는 Rust로의 포팅을 완료했지만, 결과 코드에 여전히 많은 버그가 있으며 원하는 만큼 견고하지 않다는 점을 인정했습니다. 그는 앞으로 코드를 개선할 계획이며, 안전한 Rust로의 전환을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 Rust와 tmux에 관심 있는 사람들을 위해 GitHub에서 공개되어 있습니다.

2025년 3월, Intel N100 미니 PC(모델명: GMKtec N100 NucBox G3)와 Raspberry Pi 5를 비교한 리뷰가 공개되었습니다. 1년 후, Intel N150 프로세서와 16GB RAM을 탑재한 새로운 미니 PC와 16GB의 새로운 Raspberry Pi 5가 출시되었습니다. 리뷰어는 미니 PC에 리눅스를 설치하며 벤치마크 테스트를 진행했으며, 이전 비교에서 Windows와 Raspberry Pi OS를 사용한 점에 대한 비판을 반영했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. Intel N100 시스템 간 성능 차이가 RAM과 쿨링 옵션에 따라 크게 달라진다는 점입니다. 일반적으로 느린 DDR4 구성조차도 벤치마크에서 Raspberry Pi 5보다 1.5배에서 2배 더 높은 성능을 보였지만, 전력 효율성은 낮았습니다. 중고 Tiny PC는 일반적으로 새로운 Raspberry Pi 5보다 저렴하며, 많은 제품이 비즈니스 임대에서 구할 수 있습니다. 비슷한 사양의 새로운 모델을 비교할 때, Raspberry Pi 5는 더 작고 약간 더 전력 효율적이지만, Intel 시스템은 데스크탑 사용과 소프트웨어 호환성에서 더 우수합니다. 이러한 장치의 운영 비용은 대부분의 사용자에게 큰 차이가 없어 가성비 비교가 복잡합니다.

전반적으로 이 리뷰는 두 장치 모두 장단점이 있으며, 선택은 사용자 필요에 따라 달라진다고 강조하고 있습니다.

세바스찬 라우워스는 Rust와 WebAssembly(WASM)를 함께 사용하는 것이 프론트엔드 기술인 React에 익숙하지 않은 백엔드 개발자들에게 어떻게 더 쉬워졌는지를 설명합니다. 처음에 WASM을 사용하려면 Node와 Webpack 같은 복잡한 도구가 필요했지만, 최근의 개선 덕분에 이 과정이 간소화되었습니다.

이 튜토리얼에서 라우워스는 Rust를 사용하여 HTML을 렌더링하는 서버와 폼 유효성 검사를 위한 WASM 컴포넌트를 포함한 간단한 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 보여줍니다. 그는 프론트엔드와 백엔드 간에 코드를 공유하는 것의 매력을 강조하며, 특히 데이터 구조에 대해 설명합니다.

튜토리얼의 주요 내용은 프로젝트 구조 설정, WASM 타겟 구성, 간단한 로그인 폼 구현 등을 포함합니다. 서버는 요청을 처리하기 위해 Rocket 프레임워크를 사용하며, WASM 부분은 폼 데이터를 검증하고 DOM과 상호작용합니다.

라우워스는 서버 설정, HTML 템플릿 생성, WASM에서 폼 유효성 검사를 추가하는 코드 스니펫을 제공합니다. 그는 Rust와 WASM을 함께 사용할 때의 장점을 강조하며, WASM 바이너리가 동등한 JavaScript보다 클 수 있지만, 대규모에서 더 효율적일 수 있다고 언급합니다.

전반적으로 이 튜토리얼은 백엔드에서 Rust를, 프론트엔드에서 WASM을 활용하여 웹 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여주며, 두 기술을 모두 활용하고자 하는 개발자들에게 효과적인 선택이 될 수 있음을 나타냅니다.

DRM Panic QR 코드 생성기는 커널 패닉 데이터를 표시하는 QR 코드를 생성하여 사용자가 버그를 보고하는 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다. 복잡한 패닉 추적 정보를 화면에서 복사하는 대신, 사용자는 QR 코드를 스캔하여 해당 정보를 버그 보고서에 포함시킬 수 있습니다. 이는 개발자들이 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. QR 코드는 모니터에 표시되는 텍스트보다 더 많은 데이터를 담을 수 있습니다.

이 프로젝트는 메모리 안전성을 높이고 리눅스 커널에 쉽게 통합할 수 있도록 Rust 언어로 작성되었습니다. 이 기능은 v6.12-rc1 버전에 추가되었으며, Arch Linux에서도 곧 이 기능을 활성화할 예정입니다.

추가 자료로는 QR 코드를 해독할 수 있는 웹 프론트엔드, 샘플 패닉 화면, 그리고 코드를 테스트할 수 있는 독립 실행형 Rust 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 주요 저자는 Jocelyn Falempe이며, Rust for Linux 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다.

OpenDrop은 디지털 마이크로유체에 중점을 둔 오픈 소스 프로젝트로, 유체 조작을 위한 하드웨어와 소프트웨어를 결합하고 있습니다.

OpenDrop의 제품은 다음과 같습니다. OpenDrop V4 디지털 마이크로유체 플랫폼은 가격이 975유로에서 1,595유로 사이입니다. OpenDrop V4 카트리지는 79유로에서 375유로에 판매되고 있습니다. 가열 패드가 포함된 OpenDrop V4 카트리지는 129유로입니다. 디지털 액체(5ml)는 19유로에서 49유로 사이의 가격으로 제공됩니다. Open 카트리지 키트는 53유로에 구매할 수 있습니다. 자석 비드가 포함된 디지털 액체(200ul)는 27유로입니다. OpenDrop V4 기본 번들은 1,205유로에 판매되고 있으며, OpenDrop V4 풀 번들은 2,575유로입니다. 마지막으로, OpenDrop V4 유리 번들은 1,611유로입니다.

이 제품들은 인기순, 최신 추가 제품, 가격순으로 정렬할 수 있습니다.

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대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 에이전트는 작업을 효과적으로 수행하기 위해 맥락이 필요합니다. "맥락 엔지니어링"은 에이전트가 성공하기 위해 적절한 정보를 적시에 제공하는 과정을 의미합니다. 맥락의 주요 유형에는 지침, 지식, 도구로부터의 피드백이 포함됩니다.

에이전트가 작업 처리 능력이 향상됨에 따라 사용하는 맥락의 양이 방대해질 수 있으며, 이로 인해 혼란이나 오류와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 효과적인 맥락 관리는 에이전트의 성능에 매우 중요합니다.

맥락 엔지니어링에는 네 가지 주요 전략이 있습니다.

첫 번째는 "맥락 작성"입니다. 이는 에이전트의 즉각적인 맥락 외부에 정보를 저장하여 작업을 완료하는 데 도움을 주는 방법입니다. 여기에는 메모를 위한 스크래치패드 사용이나 과거 상호작용에서 장기 기억을 만드는 기술이 포함됩니다.

두 번째는 "맥락 선택"입니다. 에이전트는 작업 맥락에 관련된 정보를 끌어와야 합니다. 이는 유용한 기억을 선택하거나 도구 설명을 효과적으로 활용함으로써 이루어질 수 있습니다.

세 번째는 "맥락 압축"입니다. 대량의 정보를 관리하기 위해 에이전트는 상호작용을 요약하거나 불필요한 세부 사항을 줄여 작업에 필요한 핵심 정보만 남기는 방법입니다.

마지막으로 "맥락 분리" 전략이 있습니다. 이는 작업을 하위 에이전트 간에 나누거나 별도의 환경을 사용하여 맥락을 정리하고 관리하는 방법입니다.

이러한 전략들은 오늘날 효과적인 AI 에이전트를 개발하는 데 핵심적인 요소입니다.

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저는 Rust 프로젝트를 위해 데이터를 간단하게 저장할 수 있는 방법이 필요해서 tinykv를 만들었습니다. 다른 옵션들은 너무 복잡하거나 유지 관리가 되지 않았습니다. tinykv는 사용하기 쉽게 설계되었으며, JSON과 serde를 사용합니다. 또한 선택적으로 데이터의 유효 기간을 설정할 수 있는 기능도 있습니다. 이 도구는 명령줄 도구, 게임 저장, 설정 저장소에 적합합니다. Hacker News 커뮤니티의 피드백을 받고 싶습니다!

ARPANET은 현대 인터넷의 전신으로, 그 역사와 중요성에 대해 이야기합니다. 사람들이 처음 ARPANET에 대해 알게 되면, 1960년대 후반과 70년대 초반에 미국 전역의 컴퓨터를 연결한 지도를 보게 됩니다. 이러한 지도는 ARPANET의 주요 성과가 먼 거리에 있는 컴퓨터를 연결하는 것이라는 인상을 줄 수 있습니다.

많은 사람들은 ARPANET 이전에 컴퓨터가 완전히 단절되어 있었다고 생각합니다. 그러나 ARPANET 이전에도 원거리 컴퓨터 접근은 기존의 타자기 장치를 통해 가능했습니다.

ARPANET은 1972년 워싱턴 D.C.에서 열린 국제 컴퓨터 통신 회의에서 공개적으로 시연되었습니다. 이 행사에는 약 800명의 참석자가 있었으며, 다양한 분야의 연구자와 전문가들이 ARPANET의 기능을 직접 체험했습니다.

참석자들은 단말기를 사용해 ARPANET에 접속하고 게임과 프로그래밍 도구 등 여러 소프트웨어 응용 프로그램을 시도해 볼 수 있었습니다. 이 시연은 인간과 컴퓨터 간의 상호작용뿐만 아니라 컴퓨터 간의 통신 능력도 강조했습니다.

ARPANET의 진정한 혁신은 서로 다른 컴퓨터 시스템을 연결하여 기술적 차이에도 불구하고 소통할 수 있게 만든 점입니다. 이는 다양한 기계 간의 상호운용성을 촉진하는 프로토콜 개발을 통해 이루어졌습니다.

ARPANET 이전에는 시간 공유 시스템을 기반으로 한 소셜 네트워크가 존재했으며, 사용자들이 연결하고 협력할 수 있었습니다. 이러한 초기 네트워크를 인식하는 것은 디지털 커뮤니케이션의 발전을 이해하는 데 도움이 됩니다.

네트워크 작업 그룹이라는 젊은 연구자들로 구성된 그룹은 ARPANET의 성공을 위한 프로토콜을 설정하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이들의 협력적인 표준화 접근 방식은 RFC(요청 사항) 시리즈로 나타나며, 미래의 인터넷 표준의 기초를 마련했습니다.

ARPANET의 중요성은 단순히 컴퓨터를 연결하는 데 그치지 않고, 서로 다른 시스템이 함께 작업할 수 있도록 복잡한 문제를 해결한 데 있습니다. 이러한 성과는 오늘날 우리가 사용하는 인터넷의 발전에 결정적인 역할을 했습니다.

결론적으로, ARPANET은 다양한 컴퓨터 시스템이 효과적으로 소통할 수 있게 하여 네트워킹 기술의 중요한 진전을 이룬 혁신적인 시스템이었습니다.

최근 게시물에서는 2차원 이상의 배열을 다룰 때 numpy를 사용하는 데 어려움이 있다는 내용을 다뤘습니다. 하나의 문제는 파이썬의 반복문이 느려서 이러한 작업에 비효율적이라는 점입니다. 프로그래밍 언어 J에서는 '랭크'라는 개념을 이용해 여러 방정식을 효율적으로 해결할 수 있습니다. J에서 제공하는 예제 코드는 10개의 랜덤 벡터에 대한 방정식 시스템을 푸는 방법을 보여줍니다.

저자는 numpy에서도 유사한 접근 방식을 만들 수 있다고 제안하며, 이러한 문제를 보다 효과적으로 처리하기 위해 새로운 함수인 numpy.linalg.solve(a, b, rank=(1, inf))를 제안했습니다.

jediterm 라이브러리는 통합 개발 환경(IDE)을 위해 만들어졌지만, 탭을 지원하는 독립형 터미널 에뮬레이터로도 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 10년 이상 존재해왔지만, 지금까지 이를 활용해 터미널 에뮬레이터 애플리케이션을 만든 사람은 없는 것 같습니다.

Zig 프로그래밍 언어의 입출력(I/O) 시스템에 대한 중요한 업데이트가 발표되었습니다. 이번 업데이트는 기존의 표준 I/O 리더와 라이터를 더 이상 사용하지 않고 새로운 비제네릭 버전으로 대체하는 데 중점을 두고 있습니다.

새로운 I/O API가 도입되었습니다. std.io.Reader와 std.io.Writer는 성능을 최적화하고 인터페이스를 단순화하도록 설계되었습니다. 이들은 버퍼를 더 잘 처리하고 형식화된 출력의 품질을 향상시킵니다.

이번 업데이트에는 여러 가지 파괴적인 변화가 포함되어 있습니다. 특히 형식화된 출력 함수에 큰 영향을 미칩니다. 사용자들은 새로운 API에 맞게 코드를 수정해야 합니다.

새 시스템으로 전환하기 위한 가이드도 제공됩니다. 이 가이드는 더 이상 사용되지 않는 함수와 메서드의 이름을 변경하는 방법을 포함하고 있습니다.

새로운 API는 효율적인 데이터 폐기, 직접 메모리 복사 없이 I/O를 처리하는 방법, 파일 디스크립터 간에 파일을 직접 전송할 수 있는 기능과 같은 새로운 기능을 도입합니다.

이번 변화는 Zig의 I/O 기능을 개선하기 위한 더 큰 노력의 일환으로, 향후 업데이트에서도 추가적인 변화가 계획되어 있습니다. 전반적으로 이러한 변화는 Zig의 성능과 사용성을 향상시키는 데 목적이 있지만, 사용자들은 기존 코드를 업데이트해야 합니다.

저자의 회사는 프롬프트 엔지니어링에 많은 중점을 두고 있으며, CEO와 CTO는 이를 코딩의 선호 방법으로 홍보하고 있습니다. 그들은 테스트 실패를 수정하는 것과 같은 수동 코딩을 AI가 생성한 솔루션으로 대체할 것을 제안합니다. 저자는 약 5년의 경력을 가진 선임 엔지니어로서, 이러한 작업 방식이 자신의 기술 성장에 방해가 될까 걱정하며 회사를 떠날까 고민하고 있습니다. 또한 AI가 생성한 코드에 의존함으로써 미래 작업의 품질이 저하될까 우려하고 있습니다. 저자는 자신의 상황에 대한 조언과 이 추세에 대한 일반적인 의견을 듣고 싶어합니다.

제이슨 에반스는 최근 jemalloc을 은퇴하며 phkmalloc을 기리며 그 발전 과정을 되돌아보았습니다. 처음에 FreeBSD는 크리스 킹슬리의 malloc 구현을 사용했으나, 90년대 중반 RAM 가격이 상승하면서 비효율적인 메모리 사용 문제가 발생했습니다. 특히 RAM이 제한된 시스템에서 더욱 두드러졌습니다.

주요 문제는 메모리를 해제할 때 과도한 디스크 활동이 발생하는 "죽음의 경련" 현상이었습니다. 이는 원래의 malloc이 메모리를 관리하는 방식에서 비롯된 것으로, 가상 메모리 환경에서 특히 문제가 되었습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 메모리 할당 호출을 기록하고 성능 문제를 식별하는 수정된 malloc을 만들었습니다.

해결책은 메모리 관리 방식을 재구성하는 것이었습니다. phkmalloc은 해제된 메모리 조각을 직접 수정하는 대신, 별도의 구조체를 사용하여 자유 메모리를 추적함으로써 성능을 크게 향상시켰습니다.

이 새로운 접근 방식은 phkmalloc을 더욱 엄격하게 만들어 메모리 오용을 감지하고 경고를 발행했습니다. 이는 프로그램의 버그를 식별하는 데 도움을 주었습니다. 시간이 지나면서 phkmalloc은 효율성과 오류 검사 기능 덕분에 많은 프로젝트에서 선호되는 선택이 되었습니다.

하지만 멀티스레딩의 발전과 저렴한 RAM의 등장으로 phkmalloc의 필요성이 줄어들었습니다. 제이슨 에반스는 이후 이러한 새로운 도전에 대응하기 위해 jemalloc을 개발했습니다. 저자는 FreeBSD의 malloc 유지 관리를 에반스에게 기쁘게 넘기며 phkmalloc의 시대가 끝났음을 알렸습니다.

Gaspype는 평형 반응을 포함한 빠른 열역학 계산을 위해 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 가볍고, 타입이 지정된 파이썬과 넘파이를 사용하며, 다양한 물질에 대한 방대한 데이터베이스를 갖추고 있습니다. Gaspype는 조성, 온도, 압력과 같은 다양한 입력을 처리하기 위해 다차원 배열을 사용합니다. 사용자 친화적인 문법 덕분에 Jupyter Notebook에서 쉽게 사용할 수 있으며, 대규모 모델에도 효율적으로 적용할 수 있습니다. Gaspype는 JAX와 PyTorch와 같은 GPU 프레임워크와의 호환성을 목표로 하여 성능과 기계 학습 작업 흐름에서의 통합을 개선하고자 합니다. 사용자들은 예제를 확인하고 피드백이나 아이디어를 공유할 것을 권장합니다. 저장소는 여기에서 확인할 수 있습니다.

저자는 캐싱을 소프트웨어의 속도를 높이는 방법이 아니라 소프트웨어를 단순화하는 도구로 봐야 한다고 주장합니다. 전통적으로 캐싱은 데이터베이스나 저장소에서 느린 데이터 검색을 피하기 위해 더 빠른 메모리에서 데이터를 접근하는 방법으로 여겨졌습니다. 그러나 저자는 이러한 시각이 제한적이라고 생각합니다.

저자는 캐싱이 추상화 역할을 할 수 있다고 제안하며, 개발자들이 데이터가 어떻게 저장되고 접근되는지를 세세하게 관리하지 않고도 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 해야 한다고 강조합니다. 또한, 저자는 일반적인 캐싱 알고리즘에 의존하는 것에 의문을 제기하며, 개발자들이 자신의 특정 요구에 따라 데이터 관리를 더 잘 할 수 있어야 한다고 말합니다.

캐싱의 이점을 인정하면서도 저자는 운영 체제의 페이지 캐시와 같은 잠재적인 문제도 언급합니다. 실제 데이터 접근이 예측할 수 없기 때문에 캐싱 알고리즘을 이해하는 것이 여전히 중요하며, 경험적 방법이 필요하다고 강조합니다. 전반적으로 캐싱은 소프트웨어 설계를 단순화하고 데이터 접근을 개선할 수 있는 강력한 추상화 도구라는 메시지를 전달합니다.

6월 24일, 유럽연합 집행위원회는 EU 내 법 집행 기관이 데이터를 효과적이고 합법적으로 접근할 수 있도록 돕는 로드맵을 발표했습니다. 이 이니셔티브는 EU의 내부 보안 전략인 ProtectEU의 일환으로 진행됩니다. 많은 범죄가 디지털 흔적을 남기면서, 법 집행 기관은 전자 증거에 크게 의존하게 되었고, 기본적인 권리를 보호하면서 법적 도구를 업데이트하는 것이 필수적입니다.

로드맵은 여섯 가지 주요 분야를 강조합니다. 첫째, 데이터 보존에 관한 규칙을 2025년까지 평가하고 법 집행 기관과 서비스 제공자 간의 협력을 개선할 계획입니다. 둘째, 2027년까지 데이터 가로채기를 위한 국경 간 협력을 강화하고, 유럽 수사 명령을 강화하며, 보안 기관 간 정보 공유를 개선할 것입니다. 셋째, 2026년부터 유로폴과 협력하여 디지털 포렌식의 필요성을 분석하고 포렌식 도구를 개발하여 유로폴을 이 분야의 전문 센터로 만들 것입니다.

넷째, 2026년에는 법 집행 기관이 암호화된 데이터에 접근할 수 있도록 지원하는 계획을 제시할 예정이며, 사이버 보안과 권리 보호를 보장하면서 2030년까지 새로운 해독 기술이 도입될 것으로 기대됩니다. 다섯째, 다양한 이해관계자와 협력하여 디지털 포렌식과 합법적인 데이터 접근에 중점을 둔 표준화된 접근 방식을 만들 것입니다. 마지막으로, 2028년까지 법 집행 기관이 대량의 디지털 증거를 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 AI 도구의 사용을 장려할 것입니다.

다음으로, 집행위원회는 7월 법무 및 내무 회의에서 이 로드맵에 대해 회원국들과 논의할 예정입니다.

BusyBox에 새로운 기능이 추가되어 사용자가 셸 명령을 원격 서버에 기록할 수 있게 되었습니다. Bash에서는 명령 기록을 위한 PROMPT_COMMAND 기능이 있지만, BusyBox의 셸인 ash는 이러한 기능이 없습니다. 이는 BusyBox가 경량화된 설계로 되어 있어 전체 셸에서 제공하는 일부 고급 기능이 부족하기 때문입니다.

이 새로운 기록 기능은 라우터와 방화벽과 같은 BusyBox를 실행하는 네트워크 장치에서 매우 유용합니다. 이러한 장치에서는 명령 감사가 필수적입니다. 사용자는 기록을 설정하기 위해 세 가지 환경 변수를 구성할 수 있습니다. 첫 번째는 원격 기록 서버의 IP 주소를 지정하는 LOG_RHOST, 두 번째는 기록 서버의 TCP 포트를 설정하는 LOG_RPORT, 세 번째는 세션을 고유하게 식별하는 SESSIONID_입니다.

이 변수들이 설정되면, 셸은 입력된 각 명령을 지정된 서버로 전송하며, 세션 ID도 함께 포함되어 추적할 수 있습니다. 이 기능을 구현하기 위해 코드는 표준 C 라이브러리 함수 대신 BusyBox의 내부 API를 사용하여 호환성을 보장합니다. 이 기능을 추가하는 패치가 BusyBox에 만들어져, 필요하지 않은 사용자에게는 영향을 주지 않으면서 경량의 선택적 명령 기록이 가능해졌습니다.

이번 업데이트는 명령 기록이 중요한 환경에서 BusyBox의 기능을 향상시켜, 네트워크 장치를 관리하는 시스템 관리자들의 요구에 더 잘 맞춰지게 되었습니다.

Canonical은 RISC-V 장치, 특히 태블릿과 단일 보드 컴퓨터에서 Ubuntu의 보급에 대해 긍정적인 입장을 보이고 있습니다. 그러나 다가오는 Ubuntu 25.10 버리에서는 RISC-V 하드웨어 지원이 크게 변경됩니다.

이번 새로운 버전에서는 RISC-V 애플리케이션 프로파일이 RVA20에서 RVA23으로 업그레이드됩니다. 이 변화로 인해 현재의 대부분 RISC-V 장치는 RVA23 프로파일에 정의된 필수 기능이 부족하여 Ubuntu 25.10을 실행할 수 없게 됩니다. RVA23은 AI, 머신러닝, 암호화와 같은 작업의 성능을 향상시키기 위해 벡터 처리와 하이퍼바이저에 대한 필수 확장을 요구합니다.

기존 RISC-V 하드웨어는 여전히 이전 버전의 Ubuntu(2029년까지 지원되는 24.04 LTS)에서 실행할 수 있지만, 25.10 및 이후 버전으로 업그레이드할 수는 없습니다. 이러한 변화는 RISC-V 사용이 아직 상대적으로 적기 때문에 즉각적인 큰 영향을 미치지 않을 것으로 예상됩니다. 그러나 더 발전된 RISC-V 기능을 갖춘 장치에 집중하는 것은 향후 Ubuntu가 이 아키텍처의 주요 운영 체제로 자리 잡는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 새로운 RVA23 기준을 충족하는 RISC-V 장치는 매우 적지만, 이는 내년에 Ubuntu 26.04 LTS의 출시와 함께 변화할 것으로 기대됩니다.

중국의 AI 스타트업인 DeepSeek가 최근 새로운 모델인 DeepSeek R1-0528을 출시했습니다. 이 모델은 오픈 소스이며, 비용 효율적인 훈련과 뛰어난 추론 능력으로 인기를 얻고 있습니다. 독일의 TNG Technology Consulting은 이 모델을 기반으로 DeepSeek-TNG R1T2 Chimera라는 자체 버전을 개발했습니다. 이 버전은 효율성과 속도가 향상되었습니다.

R1T2는 R1-0528보다 약 200% 빠르고, 이전 모델인 R1보다도 20% 더 빠릅니다. 이 모델은 높은 추론 성능을 유지하면서도 짧은 응답을 생성하며, R1-0528에 비해 약 40%의 출력 토큰만 사용합니다. 이러한 감소는 계산 비용을 낮추고 응답 시간을 단축시킵니다.

TNG의 모델은 Assembly-of-Experts(AoE)라는 기술을 사용하여 여러 개의 사전 훈련된 모델의 구성 요소를 결합해 효율성을 높이면서도 추론 품질을 유지합니다. R1T2는 일반적인 추론 작업에 적합하지만, 기능 호출이 필요한 작업에는 최적이 아닐 수 있습니다.

R1T2는 Hugging Face에서 MIT 라이선스 하에 제공되며, 사용자 맞춤화가 가능하고 비용 절감과 성능 향상을 원하는 기업을 위해 설계되었습니다. 그러나 EU에 있는 기업들은 다가오는 EU AI 규정을 준수해야 합니다.

전반적으로 R1T2는 기업에 낮은 인프라 비용과 과도한 장황함 없이 높은 품질의 추론을 제공하는 등 상당한 이점을 제공합니다.

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최근 연구에 따르면 성인의 뇌에서도 새로운 뉴런이 생성될 수 있다는 사실이 확인되었습니다. 이 과정을 신경 생성(neurogenesis)이라고 합니다. 과거 몇 년간 과학자들은 인간의 뇌에서도 이러한 현상이 일어나는지에 대해 논의해왔지만, 다른 동물들에서의 증거가 있었습니다. 스웨덴 카롤린스카 연구소의 연구자들은 첨단 기술을 사용하여 어린이와 성인의 뇌 샘플을 연구하며 신경 전구 세포와 미성숙 뉴런을 발견했습니다.

이 연구에서 새로 형성된 뉴런은 기억에 중요한 역할을 하는 해마(hippocampus)라는 뇌 영역에서 존재한다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구에 포함된 19개의 성인 뇌 중 18개에서 미성숙 뉴런이 발견되었고, 대부분의 뇌에서 전구 세포도 확인되었습니다. 흥미롭게도 두 명의 성인은 이러한 세포가 상당히 더 많이 발견되었으며, 그 중 한 경우는 간질과 관련이 있을 수 있습니다.

이 발견은 신경 생성이 성인의 뇌의 다른 부분에서도 일어날 수 있음을 시사합니다. 이 과정을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 왜냐하면 신경 생성의 장애가 알츠하이머병이나 우울증과 같은 질환과 연관되어 있기 때문입니다. 이번 연구는 새로운 뉴런이 뇌 기능에 어떻게 기여하는지를 탐구할 수 있는 새로운 길을 열어주며, 다양한 신경학적 장애에 대한 이해를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

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현대 웹 개발에서 개발자들은 복잡한 단일 페이지 애플리케이션(SPA)과 더 간단한 다중 페이지 애플리케이션(MPA) 사이에서 선택해야 하는 경우가 많습니다. SPA는 풍부한 상호작용을 제공하지만, 큰 자바스크립트 파일로 인해 느려질 수 있습니다. 반면 MPA는 더 빠르지만 덜 동적인 느낌을 줄 수 있습니다.

이 두 가지의 장점을 결합하기 위해 우리는 세 가지 기술로 구성된 풀스택 아키텍처를 사용합니다. 첫 번째는 Eta입니다. Eta는 서버 측에서 빠르게 렌더링할 수 있도록 도와주는 경량 템플릿 엔진으로, 클라이언트에 전송되는 자바스크립트의 양을 최소화하여 페이지 로드를 빠르게 합니다. 두 번째는 HTMX입니다. HTMX는 과도한 자바스크립트 없이 서버에서 렌더링된 HTML의 상호작용을 향상시킵니다. 이를 통해 사용자는 양식 제출이나 목록 필터링과 같은 작업을 동적으로 수행할 수 있어 전체 페이지를 새로 고칠 필요가 줄어듭니다. 마지막으로 Lit은 필요할 때 특정 클라이언트 측 로직을 처리하는 재사용 가능한 웹 컴포넌트를 만드는 데 사용됩니다. 이를 통해 전체 애플리케이션의 경량성을 유지하면서도 목표 지향적인 상호작용을 제공합니다.

이러한 아키텍처는 더 빠른 로드 시간, 더 작은 자바스크립트 번들 크기, 그리고 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 서버 측 렌더링과 동적인 클라이언트 측 동작을 통합하면서도 단순성과 성능을 유지합니다. 애플리케이션은 콘텐츠 업데이트 간에 부드러운 전환을 제공하여 전체적인 사용자 경험을 향상시킵니다.

결론적으로, 이 접근 방식은 빠르고 상호작용이 가능하며 유지 관리가 용이한 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주며, 무거운 프레임워크에만 의존하는 단점을 피할 수 있습니다.

케빈 켈리는 그의 다양한 기여로 잘 알려진 독특한 인물입니다. 그는 '홀 어스 카탈로그'의 편집자로 일하고, '와이어드' 잡지를 공동 창립하며, 예술과 기술 같은 주제에 대해 폭넓게 글을 써왔습니다. 켈리는 기업의 성공이나 인정을 추구하기보다는 자신의 관심사에 이끌려 여러 프로젝트에 참여하는 '할리우드 스타일'의 작업 방식을 강조합니다.

그는 10,000년 동안 지속될 시계를 만드는 프로젝트를 통해 장기적인 사고의 중요성을 믿고 있습니다. 켈리는 돈이나 명성과 같은 전통적인 성공 기준보다 호기심과 열정을 더 중요하게 여깁니다. 그는 '읽기 어려운' 경로처럼 보일 수 있는 직업적 여정을 권장하며, 흥미로운 경험으로 가득 찬 길을 추구합니다.

브리 울프슨은 자신의 경력 여정을 돌아보며 켈리의 접근 방식이 성공이 기업의 사다리를 오르는 것과 연결되어 있다는 기존의 개념에 도전한다고 반영합니다. 그녀는 승진과 직함을 쫓는 동료들과 비교해 자신이 부족하다는 느낌을 겪지만, 결국 켈리의 즐겁고 탐구적인 작업 방식에서 영감을 얻습니다. 그녀는 야망과 행복의 균형을 이루고, 성취와 함께 즐거움과 충만함을 중시하는 직장 문화를 지지하고자 합니다.

울프슨은 관심사를 추구하는 것이 고통이나 극단적인 희생 없이도 만족스러운 경력을 이끌 수 있음을 강조하며, 일에서의 즐거움을 찾는 것이 중요하다고 결론짓습니다.

크리스티안 쾨인트옵은 리볼트와 같은 채팅 애플리케이션이 연합형(federated) 시스템과 종단 간 암호화(E2E)를 피해야 한다고 주장합니다. 그는 이러한 기능들이 대부분의 사용자에게 이익이 되지 않으면서 시스템을 복잡하게 만든다고 생각합니다. 많은 사용자들은 간단한 채팅 경험을 원하기 때문입니다.

연합형 시스템은 기능의 불일치, 보안 취약점, 메시지 지연 등을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 사용자 경험이 혼란스러워지고, 메시지가 누락되거나 순서가 뒤바뀌며 스팸이 발생할 수 있습니다. 비연합형 접근 방식은 더 나은 관리와 사용자 관리를 가능하게 하여 명확한 채팅 기록을 제공하고 스팸 탐지를 쉽게 합니다.

사용자는 여러 서버에 연결할 수 있어야 하지만, 채팅을 위한 통합된 인터페이스를 가져야 합니다. 연합형 신원 관리 시스템은 채팅 작업을 복잡하게 만들지 않으면서 이를 용이하게 할 수 있습니다. 쾨인트옵은 종단 간 암호화 대신 전송 암호화(예: TLS)를 사용할 것을 제안합니다. 이는 사용자 경험을 단순화하여 전체 채팅 기록에 접근할 수 있게 하고, 더 나은 관리 기능을 제공합니다.

디스코드 대안을 개발할 때는 연합형 시스템과 종단 간 암호화를 피하고, 기능성과 사용자 경험을 향상시키면서 복잡성과 잠재적인 문제를 최소화하는 단일 서버 모델에 집중해야 합니다.

유럽연합(EU) 집행위원회는 2030년까지 법 집행 기관이 암호화된 데이터에 접근할 수 있도록 하는 계획을 발표했습니다. 이 계획은 ProtectEU라는 새로운 보안 전략의 일환으로, 범죄 수사를 위한 디지털 증거 확보의 어려움을 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히 VPN과 암호화된 메시징 앱과 같은 암호화 기술을 겨냥하고 있습니다.

계획의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, EU는 서비스 제공업체에 대한 데이터 보존 요구 사항을 연장하는 방안을 검토할 것입니다. 둘째, 데이터 접근을 위한 국경 간 협력을 개선하기 위한 노력이 이루어질 것입니다. 셋째, 당국은 디지털 증거를 분석하고 보존하는 방법을 개발할 예정입니다. 넷째, 암호화 기술에 대한 로드맵이 마련되어 2030년까지 해독 솔루션이 가능해질 수 있습니다. 다섯째, EU는 다양한 이해관계자와 협력하여 보안 접근 방식을 표준화할 것입니다. 마지막으로, 2028년까지 대량의 데이터를 처리하기 위한 인공지능(AI) 도구를 촉진하는 계획도 포함되어 있습니다.

하지만 개인정보 보호 전문가들은 이러한 조치가 암호화를 약화시켜 취약점을 초래할 수 있다고 우려하고 있습니다. 비판자들은 강력한 암호화가 사이버 보안에 필수적이며, 이를 무너뜨리는 것이 더 큰 위험을 초래할 수 있다고 주장합니다. EU는 법 집행 기관의 필요와 개인정보 보호 권리 사이의 균형을 맞추려 하고 있지만, 개인의 안전과 프라이버시에 미칠 잠재적 영향에 대해 많은 사람들이 회의적입니다.

저자는 최근 재활용 부품을 사용하여 집에서 강력한 새로운 서버를 구축했습니다. 이 서버에는 인텔 i7 3세대 프로세서가 포함되어 있습니다. 설치 과정에서 의도한 서버 드라이브 대신 데스크탑 드라이브를 실수로 연결했습니다. 데스크탑 드라이브는 용량이 더 크지만 BTRFS 형식으로 포맷되어 있어, 현재 ZFS로 재포맷할 수 없는 상황입니다. 저자는 서버 드라이브에서 오래된 음악을 복구하고 싶지만, 유튜브 채널을 위한 프로젝트 데이터에 접근하는 데 집중하고 있습니다.

저자는 서버 운영체제로 리눅스보다 FreeBSD를 선호하지만, BTRFS 드라이브는 FreeBSD에서 기본적으로 지원되지 않아 호환성 문제를 일으킵니다. 리눅스와 FreeBSD는 모두 오픈 소스 유닉스 계열 시스템이지만, 시간이 지남에 따라 서로 다른 방향으로 발전해 파일 시스템 호환성에 어려움이 생겼습니다.

다행히 저자는 리눅스 커널을 라이브러리로 사용하는 방법(LKL)을 발견했습니다. 이를 통해 BTRFS를 FreeBSD에서 사용자 공간 파일 시스템으로 실행할 수 있습니다. 저자는 필요한 패키지를 설치하고, 커널 모듈을 로드하며, 적절한 접근과 기능을 보장하기 위해 설정 파일을 수정하는 등의 설치 단계를 정리했습니다.

결론적으로 저자는 리눅스와 FreeBSD 간의 파일 시스템 호환성 문제를 해결하며 BTRFS 드라이브의 데이터에 접근하기 위해 LKL을 활용하고 있습니다.

이탈리아 법원이 화학 공장 임원들에게 유해한 '영구 화학물질'(PFAS)로 오염된 물에 대한 책임을 물어 최대 17년의 징역형을 선고했습니다. 미테니 공장은 1968년부터 2018년까지 운영되었으며, 이로 인해 이탈리아 북부 지역의 음용수와 토양이 광범위하게 오염되었습니다. 미쓰비시와 국제 화학 투자자들 등 11명의 임원이 유죄 판결을 받았고, 4명은 무죄로 판결되었습니다. 법원의 총 형량은 141년을 넘어서며 검찰의 요청을 크게 초과했습니다. 또한 유죄 판결을 받은 개인과 기업은 베네토 지역에 650만 유로, 이탈리아 환경부에 5800만 유로의 손해배상을 해야 합니다. 수백 명의 민사 원고가 참여한 이 사건은 환경 단체들에 의해 역사적인 사건으로 평가받고 있습니다.

이 텍스트는 구글이 관리하는 "longfellow-zk"라는 GitHub 저장소에 대한 링크를 제공합니다. 이 저장소에는 프로젝트와 관련된 코드나 자료가 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 더 자세한 내용은 링크를 방문해 확인할 수 있습니다.

2025년 7월 4일, Cursor는 최근 Pro 플랜의 가격 변경에 대한 혼란을 인정하고 명확한 소통 부족에 대해 사과했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

새로운 Pro 플랜의 특징으로는 특정 모델을 자동 모드에서 무제한으로 사용할 수 있는 점이 있습니다. 또한, 프론티어 모델에 대해 매달 20달러의 사용량이 제공되며, 추가 구매도 가능합니다. 단, "무제한 사용"은 자동 모드에만 해당하며 모든 모델에 적용되는 것은 아닙니다.

가격 변경의 이유는 요청 기반 시스템에서 월별 크레딧 시스템으로 조정된 것입니다. 이는 복잡한 작업을 포함한 다양한 요청의 비용을 더 잘 반영하기 위함입니다.

예상치 못한 요금에 대해서는 6월 16일부터 7월 4일 사이에 발생한 요금을 환불할 예정입니다. 사용자들은 지원팀에 연락하여 도움을 받을 수 있습니다.

앞으로 Cursor는 가격 변경에 대한 소통을 개선하고, 문서화를 강화하며, 대시보드에서 사용 한도에 대한 가시성을 높일 계획입니다. Cursor는 신뢰를 재구축하고 향후 더 명확한 소통을 보장하기 위해 노력하고 있습니다.

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이 기사는 "프롬프트 엔지니어링"의 트렌드에 대해 다루고 있으며, 현재는 "컨텍스트 엔지니어링" 또는 "컨텍스트 프롬프트"라는 용어로 불리고 있습니다. 이 관행은 비효율적이며, 동종요법과 유사한 사이비 과학에 가깝다고 주장합니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 내부 작동 방식, 즉 훈련 데이터와 모델 파라미터를 이해하지 못한 채 AI 모델을 조작하려고 시도합니다.

이 분야의 많은 주장들은 확실한 증거가 부족합니다. 예를 들어, 특정 프롬프트 기법이 특정 사례에서는 효과를 보일 수 있지만, 더 넓은 질문에 대해서는 종종 더 나은 결과를 내지 못합니다. 이 기사는 이러한 프롬프트의 효과가 매우 제한적일 수 있으며, 이를 만들기 위해 상당한 노력이 필요하다고 강조합니다.

전반적으로, 이 기사는 현재 홍보되고 있는 방법들이 실제 엔지니어링보다는 믿음과 희망에 더 가깝다고 제안합니다.

최근 연구에 따르면, 대기 오염과 기타 환경 요인이 흡연 경험이 없는 사람들의 폐암 발생에 중요한 역할을 할 수 있다고 합니다. 전통적으로 폐암은 주로 흡연자에게 영향을 미치는 질병으로 여겨졌지만, 흡연 경험이 없는 사람들, 특히 아시아계 여성들 사이에서 폐암 사례가 증가하고 있습니다.

UC 샌디에이고 대학교와 국립암연구소의 연구자들은 다양한 지역에서 흡연 경험이 없는 871명의 폐종양을 분석했습니다. 그들은 대기 오염과 관련된 특정 DNA 돌연변이 패턴을 확인했습니다. 오염이 심한 지역에 거주하는 사람들은 폐종양에서 더 많은 돌연변이를 발견했으며, 특히 암 발생과 관련된 돌연변이가 많았습니다.

흥미롭게도, 이 연구에서는 흡연 경험이 없는 사람들의 폐암에서 간접흡연과 유전적 돌연변이 간의 강한 연관성을 발견하지 못했습니다. 이는 간접흡연의 영향이 대기 오염보다 약할 수 있음을 시사합니다. 또한, 연구에서는 특정 전통 중국 약초에서 발견된 발암 물질이 폐암 위험에 기여할 수 있음을 밝혔습니다.

연구자들은 마리화나와 전자담배 사용 등 다른 잠재적 암 위험 요소를 조사하고, 더 자세한 오염 데이터를 수집하기 위해 연구를 확장할 계획입니다. 이 연구는 흡연 경험이 없는 사람들의 폐암에 영향을 미치는 환경 요인에 대한 추가적인 탐구의 필요성을 강조합니다.

ICM-CSIC에서 개발한 위성 데이터 처리 알고리즘은 남반구의 해양 순환에서 중요한 변화를 감지하는 데 도움을 주었습니다. 이 변화는 기후 변화의 영향을 악화시킬 수 있습니다.

과학자들은 처음으로 남극해의 순환이 역전되는 현상을 관찰했습니다. 현재 표면 수역이 깊은 수층으로 대체되고 있으며, 이로 인해 열과 이산화탄소(CO₂)가 표면으로 올라오고 있습니다. 2016년부터 관찰된 이 변화는 매우 우려스럽습니다. 이는 현재 대기 중 이산화탄소 수준을 두 배로 증가시킬 수 있으며, 해빙의 가속화와 같은 심각한 기후 영향을 초래할 수 있습니다.

이러한 발견은 첨단 위성 관측 덕분에 가능해졌습니다. 이 기술은 원거리의 역동적인 지역을 모니터링하는 데 어려움을 극복했습니다. 연구 결과는 남극해가 지구 기후 조절에 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다. 이러한 발견을 바탕으로 ICM-CSIC는 기후 변화의 영향을 더 연구하고 모니터링하기 위한 새로운 프로젝트를 시작할 예정입니다.

결론적으로, 이번 발견은 해양 순환의 우려스러운 변화를 나타내며, 이는 전 세계 기후 시스템에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

ICEBlock은 사용자가 미국 이민세관단속국(ICE) 요원의 목격 정보를 익명으로 신고할 수 있는 새로운 아이폰 앱입니다. 이 앱은 미국 법무장관 팸 본디의 비판 이후로 특히 로스앤젤레스에서 빠르게 인기를 얻었습니다. 그 결과, 미국 앱 스토어에서 가장 인기 있는 무료 앱 중 하나로 자리 잡았으며, 약 20,000명의 사용자가 있습니다. ICEBlock은 사용자가 5마일 반경 내에서 ICE의 존재에 대한 실시간 정보를 공유할 수 있도록 도와주며, ICE가 근처에 있을 때 알림을 보냅니다. 중요한 점은 이 앱이 사용자 데이터를 수집하거나 저장하지 않는다는 것입니다.

최근 인공지능(AI), 특히 OpenAI-o1과 DeepSeek-R1과 같은 대형 언어 모델(LLM)의 발전은 논리적 추론과 코딩 등 여러 분야에서 인상적인 능력을 보여주고 있습니다. 많은 연구가 AI가 과학 연구의 혁신 과정에 어떻게 기여할 수 있는지를 탐구하고 있으며, 다양한 과학 분야에서 독립적으로 연구를 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 AI의 연구 역할에 대한 포괄적인 검토가 부족해(AI4Research), 이 분야에서의 이해와 발전이 제한되고 있습니다.

이러한 공백을 메우기 위해, 우리는 AI4Research에 대한 상세한 조사를 제시하며 다음과 같은 주요 기여를 합니다. 첫째, 체계적인 분류 체계를 만들어 AI4Research의 다섯 가지 주요 작업을 분류합니다. 둘째, 새로운 연구 분야를 식별하고, 자동화된 실험 개선 및 사회적 영향을 고려하는 등 미래 방향을 제안합니다. 셋째, 응용 프로그램과 자원을 포함한 자료 모음을 제공합니다.

우리의 목표는 연구 커뮤니티가 이러한 자원에 신속하게 접근할 수 있도록 돕고, AI4Research에서 새로운 혁신을 촉진하는 것입니다.