머큐리는 코딩을 위해 설계된 새로운 유형의 대형 언어 모델(LLM)로, 트랜스포머 아키텍처와 확산 기법을 사용하여 개발되었습니다. 첫 번째 버전인 머큐리 코더는 미니와 스몰 두 가지 크기로 제공됩니다. 이 모델들은 높은 속도와 품질로 주목받고 있으며, NVIDIA H100 GPU에서 미니는 초당 1109 토큰, 스몰은 초당 737 토큰의 인상적인 처리 속도를 기록하고 있습니다. 다른 최적화된 모델들보다 최대 10배 빠르면서도 유사한 품질을 유지합니다. 머큐리 코더는 다양한 코딩 벤치마크에서 테스트를 거쳤으며, 개발자들로부터 긍정적인 피드백을 받았습니다. 품질 면에서는 두 번째로 높은 순위를 기록했으며, 전체적으로는 코파일럿 아레나에서 가장 빠른 성능을 보였습니다. 사용자들을 위한 공개 API와 무료 플레이그라운드도 제공됩니다.

Morph의 Tejas가 새로운 AI 도구를 소개했습니다. 이 도구는 초당 4,500개의 토큰에 해당하는 코드 수정을 파일에 신속하게 적용할 수 있습니다. 기존의 느리고 오류가 발생하기 쉬운 방법인 전체 파일 재작성이나 단순한 검색 및 대체 기법을 피할 수 있습니다. Morph의 독특한 접근 방식은 AI가 수정 작업을 하면서 기존 코드를 참조할 수 있게 하여 속도와 신뢰성을 보장합니다.

Morph는 두 가지 Fast Apply 모델을 제공하며, 더 빠른 모델은 초당 4,500개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 또한 임베딩 및 재순위 모델도 제공합니다. 향후 기능으로는 더 빠른 코드 업데이트를 위한 인라인 편집 모델과 사용자 수정을 예측하는 모델이 포함될 예정입니다.

Tejas는 개발에서 속도와 정확성의 중요성에 대한 피드백을 요청하며, 코딩에서 AI의 미래에 대해 논의했습니다. 그는 전문화된 모델이 전통적인 전체 파일 재작성 방법보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있다고 제안했습니다. 라이브 데모와 문서도 온라인에서 제공됩니다.

저자는 이제 곧 서비스가 종료되는 Pocket 앱에서 저장한 거의 900개의 기사를 분석하기 위해 o3라는 도구를 사용한 경험을 공유합니다. 이 기사는 기술, 육아, 신앙 등 다양한 주제를 다루고 있으며, 저자는 이를 바탕으로 개인 프로필을 만들고자 합니다.

o3를 사용하면서 저자는 자신의 인구 통계와 관심사에 대한 통찰을 얻습니다. 주요 추론에 따르면, 저자는 버지니아 해안 지역에 사는 30대 중반에서 40대 초반의 남성으로, 고소득의 시니어 소프트웨어 엔지니어일 가능성이 높습니다. 가정의 연소득은 15만 달러에서 22만 달러 사이이며, 여러 어린 자녀를 둔 기혼자이고 보수적인 정치 성향을 가지고 있습니다.

분석 결과는 저자의 학습 스타일이 자기 주도적이며 텍스트 중심이라는 점과 정보 소비 패턴이 기술 관련 내용과 개인 재정에 중점을 두고 있다는 점을 강조합니다. 저자는 이러한 통찰이 놀랍도록 정확하다고 느끼며, 광고 회사들이 개인 데이터를 분석하는 방식과 유사하게 이러한 기술이 개인 데이터를 분석할 수 있는 가능성을 인정합니다.

마지막으로, 저자는 2025년에는 Wallabag와 FreshRSS와 같은 자가 호스팅 서비스로 콘텐츠 관리를 전환할 계획을 언급하며, 자가 호스팅의 용이성에 대해 생각합니다.

Adrian Holovaty는 Soundslice에서 발생한 특이한 상황에 대해 이야기했습니다. Soundslice는 악보를 디지털화하기 위한 음악 스캔 시스템을 운영하고 있는데, 최근 ASCII 타블렛 스크린샷의 업로드가 급증했습니다. 이 혼란은 ChatGPT가 사용자에게 Soundslice가 오디오 재생을 위한 ASCII 탭 가져오기를 지원한다고 잘못 알려준 데서 비롯되었습니다.

이런 잘못된 정보에 직면한 Soundslice는 오해를 바로잡을지, 아니면 사용자들이 요청한 기능을 만들지를 결정해야 했습니다. 결국 그들은 원래 계획에는 없었던 ASCII 탭 가져오기 기능을 개발하기로 선택했습니다. Holovaty는 이 결정에 대해 복잡한 감정을 느꼈습니다. 사용자들을 도울 수 있어 기쁘면서도 잘못된 정보에 대응해야 한다는 점에 대해 우려를 표했습니다.

저자는 원격 디자인 작업에 필수적인 도구로 자리 잡은 Figma에 대한 자신의 경험을 반영합니다. Figma는 스마트 컴포넌트와 오토 레이아웃 같은 기능으로 디자인 과정을 발전시켰지만, 저자는 이러한 도구들이 디자이너들이 너무 일찍 공학적인 사고방식을 채택하도록 강요할 수 있다는 우려를 표명합니다. 예를 들어, 오토 레이아웃은 디자인을 특정 형식에 고정시켜 창의적인 자유를 제한할 수 있으며, 이는 디자이너들이 새로운 아이디어를 탐색하는 데 어려움을 겪게 만듭니다. 비슷하게, 개발 모드는 디자이너들이 코딩 과정과는 별개로 디자인을 마무리하도록 유도하는데, 이로 인해 시간 낭비와 협업 기회를 놓칠 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 이러한 경향이 디자인에서 창의적인 가능성을 좁히고 혁신보다는 획일성을 초래할 수 있다고 경고합니다. 저자는 디자인과 공학 사이의 균형을 유지할 필요성을 강조하며, 좋은 디자인은 엄격한 구조가 아닌 탐색과 자발성에서 시작된다고 주장합니다. 핵심 메시지는 Figma가 강력한 도구이긴 하지만, 디자이너들이 그것이 자신의 창의적 과정에 미치는 영향을 인식하는 것이 중요하다는 점입니다.

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디자인 엔지니어인 저자는 제임스 다이슨을 비판하는 잡지에서 영감을 받아 "좋은" 디자인의 개념에 대해 성찰합니다. 저자는 디자인이 기술에 대한 엄격한 집중보다 사용자 요구를 우선시해야 한다고 주장합니다. 다이슨은 기술 중심의 접근 방식을 통해 초기에는 우수한 제품을 만들어냈지만, 그로 인해 편안함과 사용성을 저해하는 디자인이 발생했습니다.

저자는 다이슨의 화려하고 기술 중심의 진공청소기를 보쉬의 인체공학적인 디자인과 비교하며, 보쉬가 다이슨의 미래지향적인 매력에도 불구하고 더 사용자 친화적이라고 제안합니다. 또한 다이슨의 마케팅이 제품에 대한 사회적 이미지를 만들어내어, 단순한 기능적 도구가 아닌 지위의 상징으로 만들고 있음을 강조합니다. 이러한 자기 이미지에 대한 집중은 인체공학, 비용, 신뢰성에서 디자인의 타협을 초래할 수 있습니다.

더불어 저자는 제임스 다이슨을 예로 든 "스타 디자이너" 신화를 비판하며, 이는 디자인의 협력적 본질을 단순화하고 스타일이 본질보다 강조되는 결과를 초래할 수 있다고 주장합니다. 결국 저자는 다이슨이 기술에 중요한 기여를 했지만, 기술 중심의 디자인 철학이 사용자들의 진정한 필요를 간과하는 경우가 많다고 믿으며, 보다 실용적이고 겸손한 디자인 솔루션으로의 전환이 필요하다고 강조합니다.

이 글에서는 "Wordle"이라는 단어 게임을 해결하는 방법을 설명하고 있으며, 이를 위해 "uv"라는 파이썬 패키지와 그 의존성 해결기를 사용합니다. 저자는 이전에 스도쿠 해결기를 만들었고, 이번에는 비슷한 원리를 Wordle에 적용하고 있습니다.

Wordle의 기본 규칙은 플레이어가 다섯 글자로 이루어진 단어를 맞추기 위해 여섯 번의 기회를 가지며, 각 추측 후에는 색깔로 피드백을 받는 것입니다. 색깔은 글자가 맞으면 초록색, 맞지만 위치가 틀리면 노란색, 틀리면 빈칸으로 표시됩니다.

게임을 인코딩하는 방법으로, 가능한 각 단어를 패키지로 표현하고, 각 글자의 위치도 패키지로 나타냅니다. 이렇게 하면 각 추측 후 받은 피드백에 따라 의존성을 관리할 수 있습니다.

피드백 처리에 대해서는, 저자가 추측에서 받은 피드백을 해석하고 가능한 글자와 위치에 대한 제약을 업데이트하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 글자 위치와 피드백을 추적하는 추가 패키지를 생성합니다.

저자는 이러한 패키지를 자동으로 생성하는 프로그램을 개발하여 피드백에 기반한 효율적인 추측이 가능하도록 했습니다. 이 시스템은 독특한 글자와 공통 글자가 포함된 단어를 우선적으로 정렬하는 방법을 사용합니다.

패키지 생성 및 해결 과정은 매우 효율적이며, 수천 개의 가능한 솔루션을 빠르게 생성할 수 있습니다.

추가 기능으로, 저자는 더 고급 추측 전략을 제안하고, 해결기가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 예시를 공유합니다.

해결기의 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어, 다른 사람들이 이 도구를 사용하고 수정할 수 있도록 하고 있습니다.

전반적으로 이 글은 파이썬의 의존성 해결 기능을 활용하여 Wordle을 해결하는 창의적인 접근 방식을 강조하며, 게임과 프로그래밍의 교차점을 보여줍니다.

bitchat은 블루투스 메쉬 네트워크를 통해 작동하는 안전하고 분산된 메시징 앱으로, 인터넷, 서버, 전화번호가 필요 없습니다. 이 앱은 암호화된 통신을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

bitchat의 주요 기능 중 하나는 분산 네트워크입니다. 이 네트워크는 주변 장치와 자동으로 연결되어 메시지를 중계합니다. 또한, 종단 간 암호화를 통해 메시지를 비공개로 유지하며, 특정 주제에 대한 그룹 메시징을 지원하는 방 기반 채팅 기능도 제공합니다. 이때 비밀번호 보호 옵션도 선택할 수 있습니다. 오프라인 메시징 기능이 있어 오프라인 사용자에게 메시지를 저장하고, 다시 연결될 때 전달합니다. 사용자 계정이나 식별자가 필요 없기 때문에 개인 정보 보호가 보장됩니다. 사용자 친화적인 명령어를 통해 /join, /msg와 같은 익숙한 명령 스타일로 인터페이스를 제공합니다. 이 앱은 iOS와 macOS 모두를 지원합니다.

설정 방법은 세 가지가 있습니다. 첫 번째로 XcodeGen을 설치하고 프로젝트를 생성한 후 Xcode에서 열 수 있습니다. 두 번째로 Swift Package Manager를 통해 Package.swift 파일을 열어 프로젝트를 사용할 수 있습니다. 마지막으로 수동 설정 방법으로는 새로운 Xcode 프로젝트를 만들고, bitchat 디렉토리의 파일을 추가한 후 설정을 구성하는 방법이 있습니다.

사용 방법은 간단합니다. 방에 참여하고, 개인 메시지를 보내며, 간단한 명령어로 채팅 기능을 관리할 수 있습니다. 방 소유자는 비밀번호를 설정하고 메시지 보존 기간을 조정할 수 있습니다.

보안과 개인 정보 보호 측면에서 모든 메시지는 강력한 암호화로 보호되며, 개인 정보는 필요하지 않습니다. 긴급 삭제 기능을 통해 데이터를 즉시 지울 수 있고, 무작위 트래픽 패턴을 사용하여 개인 정보를 보호합니다.

성능 최적화 측면에서는 메시지 압축을 사용하여 효율성을 높이고, 다양한 배터리 절약 모드를 제공합니다. 이 앱은 백그라운드에서도 잘 작동하며 배터리 수준에 따라 적응합니다.

기술 아키텍처는 블루투스를 통한 효율적인 통신을 위해 이진 프로토콜을 사용합니다. 메쉬 네트워킹을 지원하여 모든 장치가 메시지를 중계할 수 있습니다.

안드로이드 호환성도 고려되어 프로토콜이 안드로드에 맞게 조정될 수 있어, 플랫폼 간 통신이 가능합니다.

전반적으로 bitchat은 전통적인 인프라에 의존하지 않고 안전하고 개인적이며 효율적인 메시징을 위해 설계되었습니다.

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프로젝트 "cpparinfer"는 2025년 1월 26일에 생성되었습니다. 현재 68개의 커밋과 5개의 브랜치가 있으며, 태그는 없습니다. 이 프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 v3.0 또는 그 이후 버전의 라이선스 하에 있습니다. 사용자들은 SSH 또는 HTTPS를 사용하여 프로젝트를 복제할 수 있으며, 소스 코드를 다양한 형식(zip, tar.gz, tar.bz2, tar)으로 다운로드할 수 있습니다. 가장 최근의 커밋은 Wouter Bijlsma가 작성했습니다.

뉴욕시의 오랜 거주자가 지하철 서비스 아이디어를 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 시각적 도구를 만들었습니다. 이 도구는 기차가 출발지에서 출발해 각 역에 정차하고, 다른 기차 근처에서 속도를 줄이는 모습을 보여줍니다. 사용자들은 선로를 연결하여 자신만의 맞춤 경로를 만들 수도 있습니다. 제작자는 이 도구에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 수십 년에 걸쳐 축적된 온라인 텍스트에서 발전해왔지만, 고품질 데이터의 한정된 양으로 인해 성장에 한계가 있습니다. 현재 모델들이 데이터를 생산되는 속도보다 더 빠르게 소비하고 있기 때문에, 연구자들은 향후 인공지능의 발전이 이러한 모델들이 스스로 데이터를 생성하고 탐색하는 능력에 달려 있다고 믿고 있습니다.

핵심 아이디어는 탐색, 즉 어떤 경험에서 배울지를 선택하는 것이 인공지능 모델을 개선하는 데 매우 중요하다는 것입니다. 이 과정은 두 가지 주요 측면으로 나눌 수 있습니다. 첫째는 세계 샘플링으로, 학습을 위한 환경이나 데이터 출처를 선택하는 것을 의미합니다. 둘째는 경로 샘플링으로, 이러한 환경에서 데이터를 수집하는 방법에 초점을 맞춥니다. 목표는 계산 노력에 비해 유용한 정보를 최대한 많이 얻는 것입니다.

LLM의 사전 훈련은 다양한 경험을 제공함으로써 탐색 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 작은 모델들은 이를 통해 증류라는 과정을 통해 학습할 수 있습니다. 이는 큰 모델이 초기 단계에서 "탐색 세금"을 지불함으로써 작은 모델들이 더 쉽게 학습할 수 있도록 한다는 의미입니다.

일반화, 즉 모델이 새로운 상황을 얼마나 잘 처리할 수 있는지는 LLM에 있어 필수적입니다. 효과적인 탐색은 더 나은 일반화에 기여하며, 다양한 경험은 모델이 훈련 데이터 외의 다양한 질문과 작업에 적응할 수 있도록 합니다.

AI 개발의 미래는 환경 선택과 모델이 환경에서 데이터를 수집하는 방법을 개선하는 탐색 전략에 있을 수 있습니다. 현재의 탐색 방법은 다소 기본적이지만, 성능과 효율성을 향상시킬 수 있는 더 정교한 접근 방식의 가능성이 있습니다.

결론적으로, 더 나은 탐색에 집중하는 것은 LLM과 인공지능 전반에 걸쳐 중요한 발전을 이끌어낼 수 있으며, 이는 향후 연구와 개발의 유망한 분야로 여겨집니다.

고대 로마에서 튀긴 찌르레기는 특히 마요르카에서 인기 있는 길거리 음식이었습니다. 이 음식은 부유한 사람들뿐만 아니라 일반 대중에게도 쉽게 접할 수 있었습니다.

이 블로그 글에서는 저자가 대형 언어 모델(LLM)에 대한 자신의 관점을 설명하고, 이러한 모델을 인간처럼 의인화하는 경향에 대해 논의합니다. 저자는 LLM을 의식이나 윤리와 같은 인간의 특성을 가진 존재로 보기보다는 복잡한 수학적 함수로 이해해야 한다고 주장합니다.

LLM의 작동 방식은 단어의 순서를 고차원 공간에 매핑하고, 이전 단어를 바탕으로 다음 단어를 예측하는 것입니다. 이 과정은 수학적 공간에서 경로를 그리는 것과 유사합니다.

LLM이 바람직하지 않은 출력을 생성하지 않도록 하는 것은 어려운 일입니다. 무엇이 "바람직하지 않은" 것인지 정의하기가 쉽지 않기 때문입니다. 저자는 유해한 출력의 확률을 정량화할 필요성을 강조합니다.

LLM은 자연어 처리 분야에서 많은 문제를 해결하는 데 효과적이며, 빠르게 발전하고 있어 점점 더 유용해지고 있습니다. 그러나 저자는 사람들이 LLM에 인간과 유사한 특성을 부여하는 것을 문제로 보고 있습니다. 이는 LLM의 능력과 위험에 대한 오해를 초래할 수 있기 때문입니다.

저자는 인간의 사고가 LLM의 작동 방식과 근본적으로 다르다고 믿습니다. LLM은 단순히 학습한 패턴에 따라 단어의 순서를 생성할 뿐입니다.

진정한 인공지능 일반(AGI)이 실현되든 그렇지 않든, LLM은 과거의 기술 발전처럼 세상을 크게 변화시킬 수 있습니다. 저자는 이 기술에 대한 혼란과 두려움을 피하기 위해 LLM을 보다 명확하고 수학적으로 이해할 필요가 있다고 강조합니다.

LisaGUI는 1980년대 애플 리사 오피스 시스템에서 영감을 받아 순수 자바스크립트로 만들어진 웹 기반 운영 체제입니다. 현재 초기 알파 단계에 있으며, 몇 가지 버그가 존재합니다. 이 프로젝트는 애플의 코드를 사용하지 않고 원래의 사용자 인터페이스를 처음부터 재현하는 것을 목표로 하고 있으며, CSS나 전통적인 DOM을 사용하지 않고 모든 것을 단일 캔버스에서 렌더링합니다.

개발자는 CSS 대신 자바스크립트에 의존하여 다양한 웹 브라우저에서 일관된 모습을 유지하도록 LisaGUI를 설계했습니다. 또한, 글꼴을 위한 맞춤형 조판 시스템을 구축하여 자신만의 텍스트 스타일과 글리프를 만들었습니다. LisaGUI는 모바일 기기에 최적화되어 있지 않지만, 더 나은 경험을 위해 프로그레시브 웹 앱(PWA)으로 실행할 수 있습니다. 사용자는 안드로이드 기기에서 터치스크린 키보드와 커서 문제와 같은 몇 가지 문제를 겪을 수 있습니다.

현재 제공되는 기능은 제한적이지만, 향후 업데이트를 통해 더 많은 앱과 기능이 추가될 예정입니다. 개발자는 프로젝트에 대한 피드백과 질문을 환영합니다.

피아노 트레이너는 사용자가 자신의 속도에 맞춰 피아노를 배울 수 있도록 돕는 도구로, 다양한 연습 모드를 제공합니다. 주요 기능으로는 MIDI 호환성, 홈 로우 키보드 입력, 여러 플랫폼에서의 작동, 음계, 화음, 그리고 오도를 위한 인터랙티브 연습이 포함되어 있습니다. 또한, 어려운 모드와 셔플 모드가 있는 퀴즈 기능도 제공됩니다.

앞으로 추가될 기능으로는 더 많은 음계, 사용자 맞춤형 퀴즈 설정, 다양한 키보드 사운드가 있습니다. 이 프로그램은 itch.io에서 무료로 다운로드할 수 있으며, 설치 지침을 따라 로컬에서 실행할 수도 있습니다. 프로젝트에 대한 기여는 환영하며, 변경 사항 제출을 위한 가이드는 기술적 설명서에서 확인할 수 있습니다. 기여자들과 타우리 커뮤니티에 특별한 감사를 전합니다.

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비즈니스 인사이더는 여러분이 읽고 싶어하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

영어가 프랑스어처럼 악센트 기호를 사용하지 않는 이유에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

1066년 노르만 정복 이후, 프랑스어는 영어에 큰 영향을 미쳤고, 그 중에는 철자법도 포함됩니다. 그 이전에는 영어가 잉글랜드에서 주된 언어였습니다.

악센트 기호는 프랑스어에서 발음 변화를 나타내기 위해 사용됩니다. 그러나 노르만인들이 잉글랜드에 가져온 프랑스어는 이러한 악센트 기호가 없었고, 이는 영어의 쓰기 습관에 영향을 미쳤습니다.

중세의 서기들은 라틴 알파벳으로 표현할 수 없는 소리를 나타내기 위해 추가 문자를 사용했습니다. 이로 인해 영어에서는 "sh"나 "th"와 같은 조합이 생겨났고, 악센트 기호 대신 이러한 방식이 사용되었습니다.

르네상스 시대에 인쇄기가 도입되면서 글쓰기의 표준화가 추진되었습니다. 프랑스에서는 발음을 명확히 하기 위해 악센트 기호를 채택했지만, 잉글랜드에서는 기존의 철자 체계가 대부분 유지되었습니다.

이러한 역사적 발전의 결과로 영어는 악센트 기호 없이 발전하게 되었고, 소리를 나타내기 위해 문자 조합에 의존하게 되었습니다. 반면 프랑스어는 발음을 안내하기 위해 풍부한 악센트 기호 체계를 확립했습니다.

이 글은 역사적 사건과 문화적 관행이 영어와 프랑스어를 어떻게 다르게 형성했는지를 보여줍니다.

Microjax는 두 개의 클래스와 여섯 개의 함수로 구성된 JAX의 간단한 구현입니다. 이는 Andrej Karpathy의 Micrograd에서 영감을 받았으며, Micrograd는 간결한 PyTorch 유사 라이브러리입니다. 저자는 함수형 프로그래밍 스타일 때문에 JAX를 선호합니다. 이 튜토리얼은 Matthew J Johnson의 2017년 발표를 바탕으로 자동 미분(autograd) 개념을 간소화하여 설명하며, 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 노트북 형식으로 제공됩니다. 독자들은 이 노트북을 직접 실행하거나 Google Colab에서 사용할 것을 권장합니다.

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1901년 1월 10일, 빅토리아 여왕의 죽음 직전 런던 홀본에서 250명의 고양이 고기 판매자들이 저녁 식사를 위해 모였습니다. 고양이 고기 판매자들은 고양이와 개를 위한 고기를 파는 거리 상인으로, 저렴한 내장과 말고기를 담은 수레를 밀며 고객을 유치하기 위해 외치곤 했습니다. 그들의 고기 품질에 대한 어두운 농담이 있었지만, 많은 판매자들은 마음씨가 좋았고 종종 길고양이에게 남은 음식을 나누어 주었습니다.

빅토리아 여왕 시대에 고양이 고기 판매자들은 언론의 관심을 받았습니다. 런던에는 약 1,000명의 판매자가 있었고, 이들은 약 30만 마리의 고양이를 돌보았습니다. 그들은 하루에 최대 40마일을 걸으며 열심히 일했습니다. 대부분의 판매자는 전직 정육점 주인이나 과부 등 소박한 배경을 가진 사람들이었고, 일부는 이 힘든 직업에도 불구하고 안정된 삶을 꾸려 나갔습니다.

고양이 고기 거래에는 어두운 면이 있었습니다. 대중은 고양이에게 주는 고기 대신 고양이 고기가 팔릴까 두려워했습니다. 이러한 우려는 1871년 파리 포위 중 고양이가 먹혔다는 보도가 나온 후 더욱 커졌습니다. 또한, 1888년 고양이 고기 가게 근처에서 발생한 애니 채프먼 살인 사건은 이 거래의 음산한 명성을 더했습니다.

저녁 식사가 열린 날, 이 판매자들을 기리기 위한 행사에서 분위기는 활기찼습니다. 손님들은 푸짐한 식사를 즐겼고, 베드포드 공작부인과 같은 저명한 인물들은 학대받는 고양이를 구하자고 격려했습니다. 이 행사는 사회에서 고양이에 대한 애정이 커지고 있음을 보여주었고, 웨일스 공주조차 참석하지 못한 것에 대해 유감을 표했습니다.

이 논문은 대형 언어 모델(LLM)이 정신 건강 치료에서 인간 치료사를 대체할 수 있는지를 조사합니다. 주요 의료 기관의 치료 가이드를 검토하여 효과적인 치료 관계의 핵심 요소를 강조합니다. 여기에는 치료사와 클라이언트 간의 강한 연결의 중요성이 포함됩니다. 저자들은 gpt-4o와 같은 LLM을 테스트했으며, 이들이 이러한 기준을 충족하지 못하는 경우가 많다는 것을 발견했습니다. 특히 LLM은 정신 건강 문제에 대한 낙인을 보여주었고, 때때로 해로운 사고 방식을 조장하기도 했습니다. 이러한 문제는 최신 모델에서도 여전히 존재하며, 현재의 안전 조치가 불충분하다는 것을 시사합니다. 또한, 논문은 치료적 동맹을 형성하는 데는 LLM이 갖고 있지 않은 인간적인 특성이 필요하다고 지적합니다. 따라서 저자들은 LLM이 치료사를 대체해서는 안 되지만, 치료에서 다른 지원 역할을 할 수 있다고 결론짓습니다.

이 글에서는 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 함수에 대해 설명합니다. SIMD 함수는 여러 데이터를 동시에 처리하여 성능을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 글에서는 이러한 함수를 효과적으로 선언하고 사용하는 방법을 다룹니다.

SIMD 함수는 하나의 함수 호출로 여러 데이터 포인트를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 네 개의 각도에 대한 사인 값을 동시에 계산하는 것이 가능합니다. 이러한 SIMD 함수를 사용하면 컴파일러가 루프를 벡터화하여 여러 요소를 병렬로 처리할 수 있어 성능이 향상됩니다.

SIMD 함수는 특정 컴파일러 프래그마를 사용하여 선언할 수 있습니다. 예를 들어, OpenMP 프래그마인 #pragma omp declare simd나 GCC의 __attribute__((simd))와 같은 속성을 사용할 수 있습니다. 함수의 매개변수는 변수형(각 레인마다 다른 값), 균일형(모든 레인에 동일한 값), 또는 선형형(순서대로 나열된 값)으로 지정할 수 있습니다.

하지만 모든 컴파일러가 SIMD 함수를 지원하는 것은 아니며, 지원하는 컴파일러도 비효율적인 구현을 생성할 수 있습니다. 컴파일러는 함수 호출에 대해 최악의 경우를 가정하는 경우가 많아 최적화를 방해할 수 있습니다. 효율적인 SIMD 함수를 만들기 위해서는 프로그래머가 인트린식(intrinsic)을 사용하여 직접 구현하고, 링커 오류를 피하기 위해 함수 이름을 신중하게 관리해야 할 수도 있습니다.

이론적으로 SIMD 함수는 성능을 향상시킬 수 있지만, 실제로는 여러 제약과 컴파일러의 한계로 인해 사용이 복잡해질 수 있습니다. SIMD 함수는 성능 개선의 큰 잠재력을 제공하지만, 다양한 컴파일러에서 이를 효과적으로 활용하는 것은 도전이 될 수 있습니다.

이 기사는 데이비드 고메스가 만든 인기 있는 프로그래밍 면접 기법인 "비동기 큐(Async Queue)"에 대해 다룹니다. 지난 7년 동안 고메스는 이 면접 형식을 사용하여 후보자의 프로그래밍 능력을 평가해왔으며, 특히 자바스크립트와 같은 단일 스레드 환경에서 비동기 요청을 처리하는 능력을 중점적으로 살펴봅니다.

면접은 sendOnce라는 함수를 만드는 것으로 시작됩니다. 이 함수는 서버가 클라이언트로부터 한 번에 하나의 요청만 처리하도록 보장합니다. 후보자들은 자바스크립트의 단일 스레드 특성을 고려하여 이 기능을 구현해야 합니다.

초기 구현에서는 종종 한 번에 하나의 요청만 처리한다는 요구 사항을 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 후보자들은 버그 없는 코드를 작성하고 콜백 및 플래그 논리를 이해함으로써 문제 해결 능력을 보여줘야 합니다.

기본 구현이 끝난 후, 후보자들은 요청을 처리하기 전에 최소 지연 시간을 추가하는 등의 기능을 추가하라는 요청을 받습니다. 이는 새로운 요구 사항에 적응하는 능력을 시험하는 과정입니다.

더 나아가, 여러 요청을 간격을 두고 보내는 기능, 취소 메커니즘 구현, 테스트 작성 등의 고급 요구 사항이 추가될 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 더 숙련된 후보자를 구별할 수 있습니다.

고메스는 AI 도구가 면접 중 후보자들을 도울 수 있다고 언급하며, 이는 면접 과정을 더욱 흥미롭게 만들고 후보자가 AI를 코딩 작업 흐름에 통합하는 능력을 테스트합니다. AI를 효과적으로 활용하는 후보자는 적응력과 기술을 보여줍니다.

전반적으로 이 면접 형식은 단순히 코딩 능력을 평가하는 것뿐만 아니라, 후보자가 변화하는 요구 사항을 어떻게 처리하고 AI와 같은 현대 도구를 활용할 수 있는지를 평가합니다.

로브 코크롭은 흥미로운 작업이 AI에 덜 적합하다고 이야기합니다. 그는 보일러플레이트 코드와 같은 덜 매력적인 작업이 AI에 더 잘 맞는다고 생각합니다. 해커 뉴스에서 다른 사람들이 AI가 생산성을 높인다고 칭찬할 때, 그는 놓치는 것에 대한 두려움을 느낍니다. 하지만 AI에 의존하면 자신의 작업에서 중요한 맥락을 잃게 될 것이라고 믿고 있습니다. 그는 많은 소프트웨어 엔지니어들이 실제 문제를 해결하기보다는 보일러플레이트 작성과 같은 반복적인 작업에 집중하는 이유에 대해 의문을 제기합니다. 코크롭은 이러한 보일러플레이트에 대한 의존이 이 분야의 비효율성을 나타낼 수 있다고 제안합니다. 그는 소프트웨어 엔지니어들이 반복적인 작업을 수행하는 것보다 문제 해결에 집중해야 한다고 생각하며, 자신이 소프트웨어 엔지니어의 역할을 잘못 이해하고 있는 것은 아닌지 궁금해합니다.

ISEVIC는 C64용 카트리지로, Tang Nano 20K FPGA를 사용하여 C64 비디오를 HDMI로 변환하여 비디오 출력을 개선합니다. 이 장치는 많은 C64 기능을 효과적으로 처리하지만, 아직 버전 1.0 출시 단계이기 때문에 일부 데모나 게임에서 버그가 있을 수 있습니다. 카트리지를 만드는 데 필요한 모든 정보는 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 터미널에서 사용할 수 있는 AI 코딩 에이전트를 설치하는 방법에 대한 안내를 제공합니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 첫 번째 방법은 직접 설치하는 명령어를 사용하는 것입니다. 터미널에 다음 명령어를 입력하세요: curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash. 두 번째 방법은 패키지 관리자를 이용하는 것입니다. npm을 사용할 경우 npm i -g opencode-ai@latest를 입력하고, macOS에서는 brew install sst/tap/opencode를 사용합니다. Arch Linux에서는 paru -S opencode-bin 명령어로 설치할 수 있습니다. 설치하기 전에 0.1.x보다 오래된 버전은 반드시 제거해야 합니다.

더 많은 설정 정보는 문서에서 확인할 수 있습니다. 새로운 기능을 추가하기 전에 GitHub에서 이슈를 열어 프로젝트 목표와 일치하는지 논의하는 것이 좋습니다. 간단한 수정은 사전 논의 없이 진행할 수 있습니다.

로컬 설정을 위해서는 Bun과 Golang 1.24.x가 설치되어 있어야 합니다. 설정을 위해 다음 명령어를 실행하세요: $ bun install과 $ bun run packages/opencode/src/index.ts.

개발 관련 주의사항으로, TypeScript API 엔드포인트를 변경할 경우 opencode 팀이 클라이언트를 위한 새로운 SDK를 생성해야 합니다.

Claude Code와의 차이점으로는, 완전한 오픈 소스이며 특정 제공업체에 묶이지 않고 OpenAI, Google 또는 로컬 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 터미널 사용자 인터페이스(TUI)에 중점을 두고 있으며, 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 다양한 장치에서 원격으로 사용할 수 있습니다.

커뮤니티에 참여하려면 YouTube와 X.com에서 업데이트 및 토론에 참여하세요.

가보르 세도 베커의 박사 논문은 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)를 활용한 이미지 센서 처리 개선에 중점을 두고 있습니다. 이 논문은 로베르트 로바스 박사의 지도 아래 2023년 3월 오부다 대학교에서 방어되었습니다.

이미지 센서는 스마트폰, 자동차, 보안 시스템 등 다양한 기기에서 중요한 역할을 합니다. 대부분의 프로토타입은 프로그래머블 로직을 사용합니다. FPGA는 단순한 게이트 어레이에서 발전하여 복잡한 시스템으로, 고급 이미지 처리 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

베커의 연구는 FPGA에서 이미지 신호 처리(ISP)를 위한 알고리즘과 방법의 여러 발전을 포함하고 있으며, 다음과 같은 주제로 구성되어 있습니다. 첫째, 균일성 보정은 CMOS 센서의 고정 패턴 노이즈를 해결하는 방법입니다. 둘째, 픽셀 결함 보정은 외부 메모리 없이 픽셀 결함을 식별하고 수정하는 방법을 개발했습니다. 셋째, 이미지 품질 개선은 최적화된 필터링 기법을 사용하여 노이즈를 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 넷째, 자동 화이트 밸런스는 이미지 데이터를 기반으로 실시간 조정을 위한 저지연 알고리즘을 생성했습니다. 다섯째, 빠른 푸리에 변환 구현은 FFT 프로세스의 효율성을 높이고 메모리 사용량을 줄이는 데 기여했습니다. 마지막으로, 직접 디지털 합성은 디지털 신호 처리에서 메모리 할당을 줄이는 새로운 방법을 제안했습니다.

이 논문은 이미지 처리 기술의 중요한 발전과 현대 기기에서의 응용을 강조하며, 이 분야에서 높은 성능을 달성하는 데 FPGA의 중요한 역할을 부각시킵니다.

AI 카메라가 교차로에서 운전자의 행동을 모니터링하는 데 사용되고 있으며, 이는 교통사고로 인한 사망자를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 카메라는 안전한 운전 습관을 장려하여 도로 안전을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 기술은 컴퓨터 비전을 활용하여 운전자가 도로의 중요한 지점에서 어떻게 행동하는지를 추적하고 분석합니다. 이는 교통 사망자를 없애겠다는 목표인 '비전 제로(Vision Zero)'에 기여하고 있습니다.

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이 글에서는 DNS(도메인 네임 시스템)를 활용하여 국제 우주 정거장(ISS)의 위치를 찾는 방법을 설명합니다. 이를 위해 LOC 레코드라는 특별한 DNS 레코드를 사용합니다. 저자는 where-is-the-iss.dedyn.io라는 도메인을 만들어 ISS의 좌표를 DNS 쿼리를 통해 제공합니다.

DNS의 기본 개념은 도메인 이름이 물리적인 서버와 연결된다는 것입니다. DNS는 위치 데이터와 같은 다양한 유형의 레코드를 저장할 수 있습니다. LOC 레코드는 위도, 경도, 고도를 지정하여 정확한 위치 추적을 가능하게 합니다. 이 표준은 지하 깊은 곳부터 위성 고도까지의 고도를 지원합니다.

저자는 N2YO의 API를 사용하여 ISS의 현재 위치를 가져오고, 이를 LOC 형식으로 변환하여 DNS 레코드를 업데이트합니다. DNS 레코드는 deSEC이라는 도메인 제공업체의 API를 사용하여 15분마다 업데이트됩니다. 글에는 리눅스와 맥 사용자들이 DNS 레코드를 쿼리하고 업데이트하는 명령어도 포함되어 있습니다.

이 글의 전반적인 목표는 DNS를 창의적으로 활용하여 ISS의 위치와 같은 특이한 데이터를 저장하고 접근하는 방법을 보여주는 것입니다.

애플의 AI 모델에서 안전 필터를 제어하는 데 사용되는 암호를 해독하는 방법을 알아냈습니다. 이 정보를 여러분이 탐색할 수 있도록 저장소에 올려두었습니다.

Backlog.md는 Git 저장소와 함께 작동하는 작업 관리 및 칸반 보드 도구입니다. 사용자는 Markdown 파일을 사용하여 작업을 관리할 수 있으며, 저장소 내에서 완전히 오프라인으로 작동합니다.

주요 기능으로는 간단한 Markdown 파일로 작업을 관리할 수 있는 기능이 있습니다. 모든 데이터는 로컬에 저장되어 개인 정보 보호가 보장됩니다. 터미널에서 실시간 칸반 보드를 직접 확인할 수 있으며, 현대적인 웹 인터페이스를 통해 작업 관리를 할 수 있습니다. AI 명령을 사용하여 작업을 관리할 수 있는 기능도 제공하며, macOS, Linux, Windows에서 모두 사용할 수 있습니다. 개인 프로젝트나 상업적 프로젝트에 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다.

시작하려면 npm이나 bun을 사용하여 Backlog.md를 설치합니다. backlog init <프로젝트 이름> 명령어로 새 프로젝트를 초기화하고, backlog task create "<작업>" 명령어로 작업을 생성합니다. backlog board view 명령어를 사용하여 작업을 확인할 수 있습니다.

웹 인터페이스는 backlog browser 명령어로 시작할 수 있으며, 포트를 사용자 정의하거나 자동 브라우저 열기를 방지할 수 있습니다. 다양한 옵션(설명, 담당자, 상태 등)을 사용하여 작업을 생성하고, 명령어로 작업을 나열하고 확인할 수 있습니다. 필요에 따라 작업 세부 정보를 수정하고 작업을 보관할 수 있습니다.

Backlog.md는 CLI 플래그와 구성 파일을 통해 사용자 정의가 가능하며, 기본 담당자, 상태 및 편집자에 대한 옵션을 포함합니다. 라이선스는 MIT 라이선스로, 창작자에게 크레딧을 요구하면서 유연한 사용을 허용합니다.

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1998년부터 포인트 앤 클릭 어드벤처 게임을 사랑해온 게임 사이트인 어드벤처 게이머스가 최근 도박을 홍보하는 플랫폼으로 변모했습니다. 이 변화는 이보 틸이 사이트를 매각한 후 발생했으며, 이제는 어드벤처 게임 리뷰 대신 카지노와 베팅 관련 콘텐츠에 집중하고 있습니다. 이 새로운 방향성은 20년간의 포럼 게시물을 삭제하는 결과를 가져왔고, 이는 이전 직원들과 충성도 높은 사용자들에게 충격과 실망을 안겼습니다.

사이트의 하락은 2022년 3월, 주 편집자 잭 알린이 틸과의 재정적 갈등으로 해고되면서 시작되었습니다. 틸은 편집 업무를 맡고 있었고, 알린은 Patreon을 통해 사이트의 자금을 개선하려 했지만 기대한 만큼의 성과를 내지 못했습니다. 이로 인해 긴장이 고조되었고 결국 알린은 사이트를 떠나게 되었습니다. 이후 알린과 다른 전직 기여자들은 원래의 정신을 보존하기 위해 어드벤처 게임 핫스팟이라는 새로운 사이트를 만들었습니다.

한편, 자신의 돈을 투자한 틸은 새로운 소유자들이 도박 콘텐츠로 방향을 바꾼 것에 놀랐습니다. 현재 어드벤처 게이머스의 상태는 많은 사람들을 실망하게 만들었고, 잃어버린 포럼 게시물을 아카이브하려는 희망이 사이트의 유산을 유지하기 위한 잠재적인 해결책으로 떠오르고 있습니다. 새로운 소유자인 클릭아웃 미디어는 그들의 의도를 명확히 전달하지 않아, 사이트가 한때 키워온 커뮤니티의 미래에 대한 우려가 커지고 있습니다.

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새로운 버전의 윈도우 파일 관리자가 출시되었습니다. 이 버전에는 새롭게 재구성된 프로그램 관리자가 포함되어 있습니다. 빠르고 가벼우며 일상적인 사용에 적합합니다.

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미하우 고르니의 이 글은 다양한 tar 파일 형식의 이식성과 호환성에 대해 다루고 있으며, 각기 다른 구현 방식이 이를 어떻게 처리하는지를 중점적으로 살펴봅니다.

tar 형식은 오래된 형식으로, v7, POSIX ustar, GNU tar, pax 형식 등 여러 표준을 통해 발전해왔습니다. 각 형식은 고유한 기능과 제한 사항을 가지고 있습니다. 저자는 GNU tar, libarchive 등 여러 구현 방식을 테스트하여 이들이 다양한 tar 형식을 얼마나 잘 처리하는지를 확인했습니다.

대부분의 구현 방식은 일반적인 형식인 v7, ustar, GNU를 잘 지원합니다. 그러나 추가적인 타임스탬프나 메타데이터와 같은 확장 기능은 문제를 일으킬 수 있습니다. GNU tar는 대용량 파일과 긴 경로명을 잘 지원하지만, 그 추가 기능 때문에 많은 도구에서 혼란을 초래할 수 있습니다.

ACL, 확장 파일 플래그, 희소 파일과 같은 기능은 구현 방식에 따라 지원이 고르지 않습니다. pax 형식은 일반적으로 확장 메타데이터에 대해 더 나은 옵션을 제공합니다.

이식성을 높이기 위한 최선의 방법으로는 가능한 경우 엄격한 POSIX ustar 형식을 사용하는 것이 좋습니다. 긴 경로의 경우 GNU 형식이 더 적합합니다. 대용량 파일에는 base-256 인코딩을 사용하고, 높은 정밀도의 타임스탬프와 사용자/그룹 정보를 위해 pax 형식을 사용하는 것이 좋습니다. 호환성 문제를 일으킬 수 있는 볼륨 레이블이나 다중 볼륨 아카이브와 같은 기능은 피하는 것이 바람직합니다.

이 글은 다양한 시스템 간의 더 나은 이식성과 호환성을 보장하기 위해 tar 형식과 구현 방식의 기능 및 제한 사항을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

인도 루피가 강세를 보일 것으로 예상되며, 향후 몇 달 내에 1달러당 84루피에 이를 것으로 보인다고 BofA 글로벌 리서치가 전했습니다. 또한, 한 자산 운용사는 최근 인도 증권거래위원회(SEBI)의 조치가 시장의 자연스러운 진화의 일환이라고 언급했습니다. 아울러, 인도가 미국과의 어떤 무역 협상에서도 소형차에 대한 관세를 인하하지 않을 것이라는 점도 주목받고 있습니다.

이 텍스트는 systemd 유닛 파일을 위한 언어 서버 프로토콜(LSP) 도구에 대해 설명합니다. 이 도구는 구문 강조, 오류 검사, 자동 완성, 문서 지원과 같은 기능을 제공합니다. 이 도구는 러스트 프로그래밍 언어로 개발되었습니다.

저자는 첫 번째 텍스트 어드벤처 게임인 "Lockout"을 만들면서 겪은 도전과 배운 교훈을 공유합니다. 게임 개발 과정에서의 어려움과 통찰력을 강조합니다.

처음에는 지나치게 야심찬 아이디어로 어려움을 겪었던 저자는 두 번의 실패 후, 더 간단한 개념을 선택했습니다. 약 30시간의 작업 끝에 베타 테스터의 피드백을 반영하여 성공적으로 완성했습니다. 텍스트 어드벤처를 만들 때는 장소와 아이템의 수와 상호작용의 세부사항을 균형 있게 고려해야 합니다. "Lockout"은 넓고 빈약한 게임보다는 몇 개의 잘 세밀화된 장소에 집중했습니다.

퍼즐 디자인은 매우 어렵습니다. 창작자가 논리적이라고 생각하는 것이 플레이어에게는 혼란을 줄 수 있습니다. 저자는 플레이어가 좌절하지 않도록 명확한 힌트와 대안적인 해결책을 제공하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다. 주요 기술적 도전 과제로는 플레이어의 명령을 해석하는 파서 만들기, 문법적으로 올바른 텍스트 생성, 일관된 세계 모델 유지 등이 있습니다.

저자는 텍스트 어드벤처를 만들기 위해 Inform 7이라는 도구를 사용했습니다. 이 도구는 독특한 문법과 규칙 기반 시스템을 가지고 있지만, 복잡성과 직관적인 튜토리얼 부족으로 배우기 어려울 수 있습니다.

게임 출시 전에는 다른 사람들이 게임을 테스트하는 것이 매우 중요합니다. 그들은 창작자가 간과할 수 있는 문제를 발견할 수 있기 때문입니다. 저자는 유용한 명령과 힌트를 포함한 테스트 빌드를 만드는 것이 중요하다고 강조했습니다. 또한, 대회에 참가하는 것은 새로운 게임을 알리는 좋은 방법이라고 언급하며, 텍스트 어드벤처를 위한 여러 활성 대회를 나열하고 게임의 IFDB(인터랙티브 픽션 데이터베이스) 페이지를 만드는 것의 중요성을 강조했습니다.

텍스트 어드벤처를 만드는 것은 보람 있지만 도전적인 작업입니다. 범위, 퍼즐 디자인, 기술적 실행에 대한 신중한 계획이 필요합니다. 적절한 도구와 피드백을 통해 개발자들은 플레이어에게 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.

Claude Auto-Resume은 사용 제한이 해제될 때 Claude CLI에서 작업을 자동으로 재개하는 데 도움을 주는 셸 스크립트입니다. 이 스크립트는 사용 제한에 도달했을 때 이를 감지하고 대기한 후 수동 개입 없이 작업을 계속 진행합니다.

보안 경고로, 이 스크립트는 권한 확인을 건너뛰는 플래그를 사용합니다. 따라서 명령이 자동으로 실행되며 승인 요청이 없습니다. 신뢰할 수 있는 환경에서만 사용하고 실행하기 전에 모든 프롬프트를 신중하게 검토해야 합니다.

추천 사용 방법은 격리된 개발 환경에서 사용하는 것이며, 생산 시스템이나 민감한 데이터에는 적합하지 않습니다. 프롬프트를 구체적으로 설정하여 수행되는 작업을 제한하는 것이 좋습니다.

주요 기능으로는 사용 제한을 자동으로 감지하고 카운트다운을 표시하는 기능이 있습니다. 추가 종속성 없이 다양한 플랫폼에서 작업을 재개할 수 있습니다.

설치 방법으로는 첫 번째로 Makefile을 사용하는 방법이 있으며, 이는 전역적으로 또는 사용자 지정 위치에 설치할 수 있습니다. 필요할 경우 제거도 가능합니다. 두 번째 방법은 수동 설치로, 시스템 경로에 스크립트를 복사하거나 심볼릭 링크를 생성하는 것입니다. 마지막으로, 스크립트를 실행 가능하게 만든 후 직접 실행하는 방법도 있습니다.

사용 방법은 기본 또는 사용자 지정 프롬프트로 새 세션을 시작하고, 특정 프롬프트를 사용하여 이전 대화를 계속할 수 있습니다. 도움말 명령어를 사용하여 안내를 받을 수 있습니다.

작동 방식은 사용 제한을 확인하고 대기 시간을 계산한 후 작업을 자동으로 재개하는 것입니다. 명령줄 옵션으로는 인자가 없는 경우 새 세션을 시작하고, 인자가 있는 경우 사용자 지정 프롬프트로 시작할 수 있습니다. 이전 대화를 계속하거나 도움말을 표시하는 플래그도 제공됩니다.

필수 조건으로는 Claude CLI가 설치되어 있어야 하며, 표준 유닉스 도구도 필요합니다. 보안 측면에서 이 스크립트는 사용자 프롬프트를 우회하므로 신뢰가 중요합니다. 안전한 환경에서 사용하고 행동을 모니터링해야 합니다.

최선의 실천 방법으로는 환경을 격리하고, 프롬프트를 검토하며, 작업을 백업하고 프롬프트의 범위를 제한하는 것이 있습니다. 오류 처리에 있어서는 다양한 실패 시나리오에 대한 정의된 종료 코드가 있습니다.

기여 방법에 대한 안내도 제공되며, 라이선스는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다. Claude CLI의 출력 형식에 변화가 있을 경우 스크립트 업데이트가 필요할 수 있습니다.

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Deno 2.4 버전이 여러 새로운 기능과 개선 사항과 함께 출시되었습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

Deno 2.4로 업그레이드하려면 deno upgrade 명령어를 실행하면 됩니다. 새로운 설치를 원하신다면 macOS나 Linux에서는 curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh를, Windows의 PowerShell에서는 iwr https://deno.land/install.ps1 -useb | iex를 사용하세요.

새로운 기능으로는 deno bundle 명령어가 다시 추가되어 서버와 브라우저 플랫폼 모두에서 사용할 수 있는 단일 파일 JavaScript 번들을 생성할 수 있습니다. 이 과정에서 자동으로 트리 쉐이킹과 압축이 이루어집니다. 이제 --unstable-raw-imports 플래그를 사용하면 텍스트와 바이너리 파일을 JavaScript 코드에 직접 가져올 수 있습니다. OpenTelemetry의 내장 지원이 안정화되어 불안정한 플래그 없이도 로깅과 메트릭 수집이 간편해졌습니다. 새로운 --preload 플래그를 통해 메인 스크립트 실행 전에 설정 코드를 실행할 수 있습니다. 또한, deno update라는 새로운 명령어로 의존성을 쉽게 업데이트할 수 있습니다. deno run --coverage를 사용하면 코드 커버리지를 수집할 수 있으며, 네트워크 접근과 가져오기 제한에 대한 권한 옵션이 강화되었습니다. npm 패키지에서 조건부 내보내기를 지원하여 조건에 따라 출력을 조정할 수 있게 되었습니다. Node.js의 전역 변수인 Buffer와 같은 요소들이 추가 플래그 없이 사용자 코드에서 사용할 수 있게 되었습니다.

개선 사항으로는 TypeScript 구성 파일인 tsconfig.json에 대한 지원이 향상되었고, 로컬 npm 패키지를 더 직관적으로 연결할 수 있게 되었습니다. Node.js API와의 호환성이 개선되었고, LSP(언어 서버 프로토콜) 지원도 강화되었습니다.

추가적인 개선 사항으로는 Deno가 XML과 SVG 파일을 자동으로 포맷하고, 커버리지 보고서에 대한 Markdown 호환성이 추가되었습니다. Jupyter 커널 관리와 Unix 소켓을 이용한 fetch 요청 지원도 개선되었습니다.

마지막으로, Deno를 더 나은 방향으로 발전시키기 위해 지원과 피드백을 주신 기여자와 사용자들에게 감사의 말씀을 전합니다. 자세한 지침과 더 많은 정보는 Deno 문서를 참조하시기 바랍니다.

수정된 UTF-8은 기존의 UTF-8 인코딩을 업데이트하기 위한 제안으로, 세 가지 주요 변경 사항을 통해 설계 문제를 해결하고자 합니다.

첫째, 수정된 UTF-8은 각 시퀀스가 단일 코드 포인트를 고유하게 나타내도록 하여 과도한 길이의 인코딩 가능성을 제거합니다. 이는 동일한 문자를 인코딩하는 여러 방법으로 인해 발생할 수 있는 보안 취약점을 방지합니다.

둘째, 수정된 UTF-8은 C1 제어 문자와 서러게이트 문자를 인코딩하지 않습니다. C1 제어 문자는 구형 표준과의 호환성을 위해 사용되며, 서러게이트 문자는 UTF-16에서 사용됩니다. 현대 텍스트에서는 이들이 거의 필요하지 않기 때문에, 필요할 경우에는 개인 사용 코드 포인트로 매핑할 수 있습니다.

셋째, 원래의 UTF-8은 표현할 수 있는 최대 코드 포인트에 인위적인 한계를 두고 있었습니다. 수정된 UTF-8은 이 한계를 제거하여 더 넓은 범위의 코드 포인트를 허용합니다. 이는 원래 설계로 돌아가 더 긴 바이트 시퀀스를 가능하게 하고, 특별한 바이트 시퀀스는 미래 사용을 위해 예약합니다.

또한, 수정된 UTF-8로 인코딩된 파일은 인코딩을 식별하는 특정 "매직 넘버"로 시작해야 합니다. 문서에서는 제어 문자의 적절한 사용을 강조하며, 줄 종료자와 같은 필수적인 것만 포함할 것을 권장합니다.

전반적으로 수정된 UTF-8은 인코딩 효율성, 보안성, 미래 대비를 개선하면서 기존 시스템과의 호환성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

한 사람의 세탁기가 고장이 나서 새로 구입해야 합니다. 이들은 "스마트" 세탁기를 피하고 싶어 하며, 아일랜드에서 구입할 수 있는 비스마트 모델의 목록이나 자료를 찾고 있습니다.

호주 농업은 AI, 스마트 센서, 자동화와 같은 혁신에 전 세계적으로 2000억 달러 이상이 투자되면서 큰 기술 변화를 겪고 있습니다. 그러나 많은 농부들은 이러한 기술에 대해 회의적인 시각을 가지고 있습니다.

호주의 축산업 생산자들과의 인터뷰를 통해 중요한 통찰이 드러났습니다. 농부들은 AI 시스템이 사용하는 데이터의 신뢰성에 대해 우려를 표명했으며, 이는 "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"는 표현으로 요약됩니다. 이는 데이터의 품질을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 그들은 복잡한 기능보다는 작업을 단순화하는 기술을 선호하며, "더 많은 자동화, 더 적은 기능"이라는 말로 요약할 수 있습니다.

농부들은 역사적으로 간단하고 효과적인 기술을 받아들여 왔으며, 예를 들어 스즈키 시에라 스톡맨을 자신들의 필요에 맞게 조정해 사용해왔습니다. AI가 유용한 도구가 되기 위해서는 간단하고 적응 가능하며 신뢰할 수 있어야 하며, 농부들의 실질적인 요구에 부합해야 합니다. 농업에서 AI의 미래는 이러한 기대를 얼마나 잘 충족시키는지에 달려 있습니다.

바하마 출신의 17세 소녀 한나 카이로가 40년 동안 수학 전문가들을 괴롭혀온 미조하타-타케우치 추측을 성공적으로 반박했습니다. 이 추측이 사실이라면, 조화 해석학 분야에서 여러 중요한 결과를 확인할 수 있었을 것입니다. 카이로는 UC 버클리에서 공부하던 중 교수님이 더 간단한 버전의 추측을 과제로 내주면서 이 문제에 대한 흥미를 가지게 되었습니다.

많은 시도 끝에 그녀는 프랙탈과 같은 복잡한 수학 도구를 사용하여 반례를 만들어냈습니다. 그녀의 연구 결과는 스페인 엘 에스코리알에서 열린 권위 있는 학회에서 발표되었으며, 어린 나이에도 불구하고 큰 호평을 받았습니다. 카이로는 수학에 대한 열정을 가지고 있으며, 메릴랜드 대학교에서 박사 과정을 계속할 계획입니다. 그녀는 지지해주는 교수인 루이샹 장의 지도 아래 연구를 이어갈 예정입니다. 또한, 이전에 협력적 문제 해결에 중점을 둔 여름 캠프에서 가르친 경험을 바탕으로 다른 이들에게 수학에 대한 영감을 주고 싶어합니다.

최근 양자 물리학에서 진행된 사고 실험이 현실에 대한 전통적인 관점과 양자 역학 해석 방식을 도전하고 있습니다. 다니엘라 프라우히거와 레나토 레너가 수행한 이 실험은 양자 시스템에 대한 우리의 가정에서 모순을 드러내며, 이러한 가정 중 적어도 하나는 잘못되었음을 시사합니다.

양자 역학은 미세한 규모에서의 행동을 예측하는 데 효과적이지만, 인간과 같은 더 큰 시스템에 적용하는 것은 아직 입증되지 않았습니다. 이 실험은 두 관찰자(앨리스와 밥)가 동전 던지기 결과와 같은 동일한 사건에 대해 상반된 결론을 도출할 수 있는 상황을 보여줍니다. 이러한 모순은 양자 이론에 대한 세 가지 주요 가정에서 발생하며, 여기에는 양자 역학의 보편성과 서로 다른 관찰자들이 내린 예측의 일관성이 포함됩니다.

물리학자들은 코펜하겐 해석, 다중 세계 해석 등 다양한 양자 역학 해석을 가지고 있으며, 각 해석은 현실에 대한 서로 다른 함의를 지니고 있습니다. 이번 새로운 사고 실험은 이러한 해석과 그 유효성에 대해 물리학자들 간의 논의를 촉진하고 있습니다.

실험 결과가 특정 해석을 확실히 배제하지는 않았지만, 재고해야 할 가정을 명확히 했습니다. 향후 실험적 노력이 이러한 문제를 더 깊이 조사하는 데 도움이 될 수 있지만, 복잡한 양자 시스템을 조작하는 데는 여전히 큰 도전이 남아 있습니다.

연구자들이 Centaur라는 AI 모델을 소개했습니다. 이 모델은 Psych-101이라는 데이터셋을 사용하여 인간의 사고 방식을 시뮬레이션하는 것을 목표로 하고 있습니다. Psych-101 데이터셋은 60,000명 이상의 참가자가 참여한 160개의 심리 실험에서 수집된 정보를 포함하고 있습니다. Centaur는 메타의 Llama 언어 모델을 기반으로 구축되었으며, 전통적인 인지 모델보다 인간 행동을 예측하는 데 더 뛰어난 성능을 보인다고 합니다. 특히, 훈련에 포함되지 않은 새로운 상황에서도 효과적이라고 알려져 있습니다.

하지만 많은 전문가들은 Centaur의 주장에 대해 회의적입니다. 비평가들은 이 모델이 인간의 사고 방식을 정확하게 반영하지 못한다고 주장하며, 256자리 숫자를 빠르게 기억하는 등의 비범한 능력이 인간의 능력을 초월한다고 지적합니다. 또한, 이 데이터셋이 인간의 인지 복잡성을 대표하기에는 너무 제한적이라고 언급합니다.

이러한 우려에도 불구하고 일부 연구자들은 Psych-101 데이터셋이 다른 모델을 테스트하는 데 여전히 유용할 수 있다고 믿고 있으며, Centaur 프로젝트의 잠재적 이점에 대해 조심스러운 낙관론을 가지고 있습니다.

이 글에서 저자는 Emacs에 통합된 셸인 Eshell에 대한 경험의 변화를 돌아봅니다. 처음에는 전통적인 셸처럼 작동할 것이라고 기대했기 때문에 실망했지만, 시간이 지나면서 Eshell이 Emacs 환경에서 중요한 부분으로 자리 잡았음을 깨닫게 되었습니다. 이제는 예전처럼 셸에 의존하던 작업을 Emacs 모드를 사용하고 있습니다.

저자는 파일 관리와 시스템 작업을 위해 명령줄 도구를 사용하던 초기 시절을 회상합니다. 현재는 파일 관리에 Dired를 선호하여 파일 이름 변경과 같은 작업을 간편하게 처리하고 있습니다. 소스 코드 관리는 Magit와 VC 모드 같은 도구가 명령줄보다 git을 다루는 데 더 나은 경험을 제공합니다. Emacs는 Makefile을 실행하고 프로세스를 관리하는 데도 더 나은 방법을 제공합니다.

Eshell은 셸 명령과 Emacs의 기능을 결합하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다. Elisp(Emacs Lisp)를 알고 있으면 Eshell의 사용이 더욱 향상되어 Emacs의 기능을 활용한 명령어를 작성할 수 있습니다. 하지만 Elisp를 배우는 것은 일부 사용자에게 어려울 수 있습니다.

저자는 Eshell이 터미널 셸을 완전히 대체하는 것이 아니라 Emacs 기능과 명령줄 유틸리티를 통합하는 방법이라고 강조합니다. Eshell을 잘 활용하면 데이터에 대한 통찰을 빠르게 얻을 수 있으며, 특히 버퍼 리디렉션과 같은 기능을 사용할 때 유용합니다. 전반적으로 Eshell은 저자의 Emacs 여정에서 소중한 도구가 되었으며, 다른 사람들도 Elisp를 배워 그 잠재력을 최대한 활용할 것을 권장합니다.

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이 글은 현대 지도 제작에서 지리정보시스템(GIS)의 장점에 대해 다루고 있으며, 미국 지질조사국(USGS)의 국가 지도 뷰어와 같은 플랫폼을 통해 제공되는 방대한 데이터의 중요성을 강조합니다. 저자는 GIS에서의 사용 용이성을 평균 지형 등급으로 정의하며, 이는 지형이 얼마나 가파르거나 평평한지를 나타냅니다.

저자는 고도 데이터를 이용해 사용 용이성을 계산하는 기술적인 측면에 대해 설명합니다. GIS 데이터는 복잡할 수 있으며, 경사를 평가하기 위해 벡터 미적분과 같은 고급 수학이 필요하다고 합니다. 여기서 라플라시안 연산자가 지형의 경사 변화율을 측정하는 방법으로 소개됩니다.

사용 용이성 지도를 만들기 위해 저자는 고해상도 고도 데이터를 다운로드하고 이를 처리하여 가파른 지역과 평평한 지역을 식별합니다. 슬라이딩 윈도우 방식을 사용하여 평균 값을 계산하고 사용 용이성 점수를 결정하여, 최종적으로 사용 가능한 땅과 사용 불가능한 땅을 나타내는 이진 지도를 생성합니다.

이 과정은 복잡한 데이터 다운샘플링의 한 형태라고 결론짓고, 이 도구에 대한 향후 개선 사항을 제안합니다.

저자는 "This American Life"의 863개 에피소드를 10년 동안 들으면서 겪은 경험을 나눕니다. 처음에는 시리즈를 끝내겠다는 목표가 없었지만, 이 프로그램이 풍부한 오락거리를 제공한다는 것을 알게 되었습니다. 이 쇼는 매 에피소드마다 다른 주제와 다양한 이야기를 담고 있어 항상 흥미롭고 질 높은 스토리텔링을 결합하고 있습니다.

이 프로그램의 매력은 잘 제작된 콘텐츠에 있습니다. 진지한 저널리즘부터 가벼운 일화까지 다양한 주제를 다루며, 종종 새로운 시각으로 청취자를 놀라게 합니다. 저자는 시간이 지남에 따라 프로그램이 어떻게 발전했는지를 높이 평가하며, 핵심 정체성을 유지하면서도 더 야심차고 세련되게 변모했다고 언급합니다.

10년 동안의 청취를 통해 개인적으로 성장한 점을 되돌아보며, 이 프로그램이 자신의 호기심과 스토리텔링 선호에 어떤 영향을 미쳤는지를 깨닫습니다. 삶의 변화에도 불구하고 이 프로그램에 대한 헌신은 여전히 강하며, 다른 사람들도 이 프로그램을 탐색해보기를 권장합니다. 미국인이 아니어도 이 프로그램을 즐길 수 있다는 점을 강조합니다.

이 논문은 대형 언어 모델(LLM)이 사고 단계의 길이를 조절함으로써 추론 과정을 개선할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사고 단계의 길이는 매우 중요합니다. 너무 짧은 단계는 작업의 세부사항을 놓칠 수 있고, 너무 긴 단계는 과도한 생각으로 이어져 성과가 저조해질 수 있습니다. LLM은 자신의 추론 진행 상황을 추적할 수 있으며, 이를 인터랙티브한 진행 바를 통해 시각화할 수 있습니다. 이는 그들이 어떻게 생각을 계획하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

저자들은 내부 진행 추적을 조작하여 "오버클로킹"이라는 방법을 도입합니다. 이 방법은 추론 과정을 가속화하고 불필요한 단계를 줄여 더 빠르고 정확한 답변을 도출하게 합니다. 연구는 LLM이 자신의 추론 진행 상황을 어떻게 인코딩하는지와 이를 어떻게 조절할 수 있는지를 살펴봅니다. 회귀 분석과 같은 기법을 사용하여 숨겨진 상태를 분석하고 추론 효율성을 개선합니다.

연구 결과, 오버클로킹을 통해 추론 시퀀스를 상당히 단축하면서도 정확성을 유지할 수 있음을 보여줍니다. 이는 더 효율적인 계산을 가능하게 합니다. 이 논문은 LLM의 사고 과정을 모니터링하고 조정함으로써 더 나은 추론 제어 가능성을 강조하며, 이는 성능과 해석 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

이 글에서는 문장 부호, 특히 em 대시의 사용에 대해 논의하며, 일부 사람들이 이러한 부호가 글이 AI에 의해 생성되었음을 나타낸다고 주장하는 것에 대해 저자가 불만을 표합니다. 저자는 누구나 쉽게 em 대시를 사용할 수 있으며, 이러한 주장은 종종 내용에 대한 실제 분석이 결여되어 있다고 주장합니다.

첫 번째로, 저자는 em 대시와 en 대시를 다양한 키보드와 소프트웨어를 사용해 만드는 방법을 설명하며, 이들이 신비롭거나 AI 생성 텍스트에만 국한된 것이 아님을 강조합니다.

두 번째로, em 대시의 사용을 AI 글쓰기의 징후로 지적하는 사람들에 대한 비판이 이어집니다. 저자는 이러한 언급이 피상적이며 실제 내용에 대한 깊은 이해가 부족하다고 지적합니다.

세 번째로, 저자는 진정한 인간의 글쓰기는 개인의 경험과 감정을 반영하며, 이는 AI가 복제할 수 없는 것이라고 주장합니다. 저자는 작가들이 자신의 독특한 목소리를 받아들이고 AI 사용에 대한 비난을 두려워해 자아 검열하지 말 것을 권장합니다.

마지막으로, 저자는 작가들이 자신의 표현을 진정성 있게 하도록 촉구하며, 자신의 글이 어떻게 인식될지에 관계없이 타인의 근거 없는 비판을 무시하라고 강조합니다. 전반적으로 저자는 글쓰기에서 개인의 목소리의 중요성을 강조하며, 특정 문장 부호가 AI 생성 콘텐츠를 확실히 나타낼 수 있다는 생각을 일축합니다.

240Hz 모니터로 업그레이드한 후, 컴퓨터를 사용할 때 지연에 매우 민감해졌다는 것을 느꼈습니다. 무선 마우스 동글의 USB 포트를 변경할 때 약 10밀리초의 지연을 경험했고, 이를 입증하고 싶었습니다. 이러한 작은 지연을 측정할 수 있는 온라인 도구를 찾을 수 없어서, 제가 직접 도구를 만들었습니다. 이 도구는 브라우저에서 렌더링된 프레임과 마우스 움직임 간의 지연을 측정하고, 포인터 이벤트가 어떻게 그룹화되는지를 확인합니다.

제 도구를 위해 고정밀 타이머에 접근하기 위해 설정 파일의 일부를 수정했습니다. 제 연구 결과는 지연에 대한 초기 관찰을 확인해 주었고, 앞으로는 해당 USB 포트를 사용하지 않기로 결정했습니다. 또한, 8kHz 폴링 속도로 마우스를 사용할 경우, 높은 DPI 설정을 사용하더라도 업데이트 누락을 줄이는 데 도움이 된다는 사실도 발견했습니다.

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온라인 협업은 Google Docs, Slack, Trello와 같은 도구 덕분에 쉬워졌습니다. 이러한 도구를 우리는 "클라우드 앱"이라고 부르며, 이들은 원활한 팀워크와 다양한 기기에서 데이터에 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 하지만 이러한 앱은 데이터 소유권에 대한 우려를 불러일으킵니다. 사용자들은 종종 데이터가 제3자의 서버에 저장되어 있어 완전히 소유하고 있지 않다고 느낍니다.

창의적인 전문가들은 자신의 작업에 감정적인 에너지를 쏟기 때문에 데이터 소유권을 유지하고 싶어합니다. 그러나 클라우드 앱을 사용할 경우 이는 종종 불가능합니다. 클라우드 서비스가 중단되면 사용자는 데이터에 접근할 수 없게 되는 반면, 전통적인 소프트웨어는 데이터를 로컬에 저장하므로 이러한 위험이 없습니다.

로컬 우선 소프트웨어는 클라우드 앱의 장점인 협업과 접근성을 진정한 데이터 소유권과 결합하는 것을 목표로 합니다. 이 소프트웨어는 기본 데이터를 로컬 기기에 저장하고 필요에 따라 서버와 동기화하여 소유권, 개인 정보 보호 및 제어를 강화합니다.

로컬 우선 소프트웨어를 위한 일곱 가지 이상은 다음과 같습니다. 첫째, 사용자는 작업 중 지연을 경험하지 않아야 합니다. 둘째, 다양한 기기에서 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. 셋째, 인터넷 연결 없이도 작업할 수 있어야 합니다. 넷째, 여러 사용자가 동시에 문서에서 작업할 수 있어야 하며 충돌이 없어야 합니다. 다섯째, 서비스 제공자가 사라져도 사용자는 데이터를 무한정 접근할 수 있어야 합니다. 여섯째, 사용자 데이터는 안전하고 비공개로 유지되어야 합니다. 마지막으로, 사용자는 자신의 데이터와 그 사용 방식에 대해 완전한 제어권을 가져야 합니다.

로컬 우선 애플리케이션의 기초로는 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDT)과 같은 기술이 제안됩니다. 이 기술은 중앙 서버에 의존하지 않고도 실시간 협업과 데이터 동기화를 가능하게 합니다.

Trellis(칸반 보드)와 Pixelpusher(협업 드로잉 도구)와 같은 프로토타입이 이러한 개념을 테스트하기 위해 개발되었습니다. 주요 통찰력으로는 효과적인 오프라인 기능, 실시간 협업을 위한 CRDT의 신뢰성, 사용자 이해를 위한 문서 이력 시각화의 중요성이 있습니다.

앞으로 로컬 우선 소프트웨어의 사용자 경험, 개발자 도구 및 네트워크 통신을 개선하기 위한 추가 작업이 필요합니다. 개발자, 연구자 및 기업가들은 사용자 소유권을 존중하면서 협업 기능을 제공하는 애플리케이션을 만들기 위해 이 발전하는 분야에 기여할 것을 권장받고 있습니다. 클라우드 앱이 우리의 작업 방식을 변화시켰지만, 로컬 우선 소프트웨어는 사용자 소유권과 데이터 제어를 우선시하는 유망한 해결책을 제시합니다.

이 글에서는 500이라는 숫자를 위한 개미가 만든 경관의 발전을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째로, 점수 함수(Σ(n))에 대해 설명합니다. 이 함수는 개미가 남긴 표시된 상태(1의 개수)를 세는 역할을 합니다. n이 500일 때, Σ(500)은 54입니다.

두 번째로, 정규화에 대해 언급합니다. 점수는 정지 시간(τn)으로 정규화할 수 있는데, 이는 해당 숫자에 대해 콜라츠 과정이 얼마나 걸리는지를 측정합니다. n이 500일 때, τ(500)은 111이며, 이로 인해 정규화된 점수는 약 0.49가 됩니다.

세 번째로, 두 가지 거리 측정 기준이 있습니다. 첫 번째는 α로, 개미가 여정 중에 원점에서 가장 멀리 도달한 거리입니다. 두 번째는 γ로, 개미가 여정의 끝에서 원점으로부터 떨어진 거리입니다. n이 500일 때, 이 두 거리의 비율은 약 0.87입니다.

마지막으로, 이 글에서는 2부터 50,000까지의 숫자에 대해 유사한 측정 기준이 제시된다고 언급합니다.

전화번호의 개념, 특히 휴대전화와 관련된 "비밀" 전화번호에 대해 다루고 있으며, 전통적인 유선 시스템과 현대 모바일 네트워크 간의 차이점을 강조합니다.

북미 전화번호 계획(NANP)은 북미에서 전화번호를 표준화하는 시스템으로, 20세기 중반부터 시행되었습니다. 이 시스템은 회원국 간의 국제 전화 걸기를 쉽게 해줍니다.

전화 기술의 발전을 살펴보면, 전통적인 유선 시스템은 구식 기술에 따라 고정된 구조를 가지고 있습니다. 반면, 현대의 모바일 네트워크는 더 유연하며 다양한 방식으로 번호를 처리할 수 있어 혁신적인 서비스를 제공합니다.

모바일 다이얼 코드(MDC)는 통신사들이 고객 지원과 같은 서비스에 사용하기 위해 특별히 만든 비표준 전화번호입니다. 하지만 이러한 번호에 대한 중앙 시스템이 없어 SMS 단축 코드(SMSSC)와 비교했을 때 마케팅에서 덜 일반적입니다. SMS 단축 코드는 규제되고 표준화되어 있습니다.

MDC 서비스의 예로는 #250이 있습니다. 이 번호를 통해 사용자는 간단한 인터페이스로 기업에 연결할 수 있습니다. 그러나 MDC는 분산된 특성 때문에 마케팅에서 낮은 채택률을 보이고 있습니다.

스타스타 다이얼링은 Zoove라는 회사가 표준화된 MDC 시스템을 만들기 위해 시도한 것이지만, 법적 문제와 마케팅 실행의 실패 등 여러 도전에 직면했습니다.

현재 MDC 시장은 불안정하며, #250과 같은 일부 서비스는 존재하지만 틈새 시장에 그치고 있습니다. 스타스타는 초기 자금 지원에도 불구하고 성과를 내기 위해 고군분투하고 있습니다.

전화번호 시스템은 특히 휴대전화의 등장으로 크게 발전했습니다. MDC를 통해 제공되는 독특한 서비스가 있지만, 표준화와 안정성이 부족해 SMS 단축 코드와 같은 더 확립된 시스템에 비해 마케팅에서의 효과가 제한적입니다.

Nikkei Asia는 구독 및 광고와 관련된 서비스 정보를 제공합니다. 사용자 지원 및 연락처 옵션도 마련되어 있습니다. 사이트에는 법적 정보와 개인정보 보호 관련 내용이 포함되어 있으며, 쉽게 탐색할 수 있도록 사이트맵도 제공됩니다.

마이크로소프트에 입사하면 수십 년 동안 근무하며 안정적인 직장과 좋은 일과 삶의 균형을 누리는 직원들에 대한 이야기를 듣게 됩니다. 그러나 최근 약 30,000명의 직원, 즉 전체 인력의 13%가 해고되면서 이러한 안정성이 변화하고 있습니다. 역사적으로 마이크로소프트는 직업 안정성과 해고가 없는 대신 시장보다 20-50% 낮은 급여를 제공하는 '계약'을 유지해왔습니다.

하지만 이 계약은 회사가 더 빠르게 변화하는 기술 기업들과 경쟁해야 하는 압박을 받으면서 약화되었습니다. 관리자는 성과가 낮은 직원을 해고하는 것보다 해고를 더 쉽게 결정할 수 있게 되었고, 이는 성과 기반 해고에 따른 복잡성과 법적 위험 때문입니다. 이러한 변화는 좋은 직원이 해고되고 성과가 낮은 직원이 남는 문화로 이어져 어려운 근무 환경을 만들고 있습니다.

또한 미국의 고용은 '임의 해고' 제도에 따라 직원이 예고 없이 해고될 수 있어 재정 계획이 중요해졌습니다. 현재 마이크로소프트의 현실은 예전처럼 직업 안정성이 없고 급여도 낮아지며, 예전의 혜택이 사라진 상태입니다.

마이크로소프트에서 일할 것을 고려하는 사람들은 현실적인 기대를 가져야 합니다. 회사는 여전히 좋은 혜택과 흥미로운 업무를 제공하지만, 예전처럼 당연하게 여겨졌던 안정성은 더 이상 존재하지 않습니다. 따라서 더 나은 보상을 협상하고 재정적 안전망을 유지하는 것이 현명합니다. 이러한 변화에 대한 이해는 직원들이 더 나은 경력 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

"게임 중단 반대" 운동이 최근 유럽연합 시민 이니셔티브로 발전하기 위한 중요한 이정표에 도달하면서 주목받고 있다. 이에 대해 게임 개발자와 퍼블리셔를 위한 무역 단체인 비디오 게임 유럽은 반대 입장을 표명했다. 이들은 게임의 온라인 서비스 종료가 복잡한 결정이며, 개발자에게 선택권으로 남겨져야 한다고 주장하고 있다. 특히 이러한 서비스 유지가 더 이상 수익성이 없을 때는 더욱 그렇다.

비디오 게임 유럽은 팬들이 지원하는 게임의 사설 서버와 관련된 법적 문제에 대한 우려를 제기했다. 이들은 제안된 변화가 개발자들의 창의성을 제한하고 게임 제작 비용을 증가시킬 수 있다고 믿고 있다.

반면, "게임 중단 반대" 운동의 지지자들은 플레이어들이 더 나은 대우를 받아야 한다고 주장한다. 이들은 종종 게임을 구매한 후 지원이 종료되면 더 이상 플레이할 수 없게 되는 상황을 겪고 있다. 이 운동은 디지털 게임 소유권에 대한 소비자 권리 개선의 필요성을 강조하고 있다. 비디오 게임 유럽의 반대에도 불구하고 "게임 중단 반대" 운동은 백만 명 이상의 서명을 모으며 게이머들 사이에서 강한 지지를 받고 있다. 그러나 이로 인해 발생할 정책 변화는 유럽연합 내에서만 적용될 가능성이 높다.

저자는 오픈 소스 프로젝트에서 AI가 생성한 스팸 버그 보고서를 처리한 경험을 이야기합니다. 한 사용자가 작동하지 않는 기능에 대해 불만을 품고 이모지가 가득한 혼란스러운 버그 보고서를 제출했습니다. 조사해 보니 링크가 끊어져 있었고, 많은 다른 유지 관리자들도 비슷한 스팸 보고서에 직면하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 이로 인해 오픈 소스 커뮤니티에서 불만이 커지고 있습니다.

스팸 보고서는 종종 감정을 조작하고 유지 관리자의 책임을 전가하여, 실제 문제와 AI가 생성한 잡음을 구분하기 어렵게 만듭니다. 저자는 이러한 스팸 보고서가 Codeberg 플랫폼의 신뢰성, 개발자들의 관심, 또는 도움을 요청하는 사용자들의 신뢰성을 공격하는 것일 수 있다고 추측합니다. 전반적으로 AI가 생성한 버그 보고서는 오픈 소스 커뮤니티에 매우 바람직하지 않으며 해롭다고 표현합니다.

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이 글은 화웨이의 판구 대형 모델 팀의 한 구성원이 판구 AI 모델 개발 과정에서 겪은 도전과 윤리적 문제에 대한 개인적인 경험을 담고 있습니다. 작성자는 화웨이 직원으로서 판구 팀에 소속되어 있으며, 노아의 방주 연구소 내의 주요 인물과 리더십 변화에 대해 언급합니다.

팀은 높은 압박 속에서 엄격한 기한을 맞추기 위해 일하며, 종종 가족과 떨어져 지내는 시간이 길어져 힘든 근무 환경을 겪고 있습니다. 판구 모델은 초기 단계에서 기술적인 어려움에 직면했으며, 특히 토크나이저의 효율성이 낮아 경쟁 모델에 비해 성능이 저조했습니다.

내부적으로는 비윤리적인 관행에 대한 심각한 주장도 제기되고 있습니다. 판구 모델이 경쟁사의 작업을 표절했다는 주장과 일부 팀원이 모델의 능력을 과장하여 인정을 받으려 했다는 이야기가 있습니다. 작성자는 이러한 관행에 대해 절망감과 도덕적 갈등을 느끼며, 자신의 헌신과 노력과는 대조적으로 부정직한 행동을 하는 사람들에 대한 실망을 표현합니다.

화웨이의 독성적인 근무 환경과 인정 부족으로 인해 많은 유능한 직원들이 회사를 떠나고 있으며, 이는 회사에 큰 손실이라고 작성자는 안타까워합니다. 그럼에도 불구하고 작성자는 화웨이가 실수를 통해 배우고 근무 문화와 혁신 과정을 개선하기를 희망합니다.

마지막으로, 이러한 통찰을 공유한 후 자신의 직업 안전과 개인적인 안전에 대한 두려움을 느끼고 있으며, 이는 조직 내에서 내부 고발자에게 심각한 위험이 될 수 있음을 나타냅니다. 이 글은 화웨이의 AI 개발에 참여한 직원들이 겪는 내부의 갈등, 윤리적 딜레마, 압박을 강조하며, 회사 내 투명성과 개혁의 필요성을 촉구하고 있습니다.

밸브 코퍼레이션은 1996년 게이브 뉴웰과 마이크 해링턴에 의해 설립된 이후 PC 게임 산업에 큰 영향을 미쳐왔습니다. 이 회사는 '하프라이프', '포탈', '팀 포트리스 2'와 같은 영향력 있는 게임으로 유명하며, 특히 '팀 포트리스 2'는 마이크로트랜잭션 모델을 선도했습니다.

2003년에 출시된 밸브의 디지털 배급 플랫폼인 스팀은 PC 게임 시장에서 약 70%의 매출을 차지하며 지배적인 마켓플레이스가 되었습니다. 스팀은 10만 개 이상의 게임을 제공하며, 게임 불법 복제에 대한 안전하고 편리한 대안을 제시합니다. 판매에 대한 일반적인 수수료는 30%입니다.

밸브는 성공에도 불구하고 전통적인 관리 방식이 없는 '평면적' 구조로 운영되고 있습니다. 직원들이 자율적으로 조직되어 일하는 방식은 혁신을 가져왔지만, 게임 출시가 지연되거나 직원 이직률이 높아지는 등의 문제도 발생했습니다.

회사는 매우 비공식적이어서 정확한 재무 성과를 파악하기 어렵지만, 추정에 따르면 상당한 수익을 올리고 있으며, 스팀은 수수료로 수십억 달러를 벌어들일 가능성이 있습니다. 밸브는 에픽 게임즈 스토어와 같은 다른 플랫폼과 경쟁하고 있지만, 여전히 선두 자리를 유지하고 있습니다.

게임 산업이 발전함에 따라, 밸브는 생성적 인공지능과 같은 새로운 기술에 적응하고 시장 관행과 관련된 법적 문제를 해결해야 할 필요성이 있습니다. 밸브의 공동 창립자인 게이브 뉴웰은 독특한 리더십 스타일과 회사의 미래에 대한 비전으로 잘 알려져 있습니다.

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소함 파레크가 트위터에서 화제가 되고 있습니다. 많은 스타트업들이 그를 현재 또는 과거에 고용했다고 주장하고 있기 때문입니다. 이로 인해 많은 스타트업들이 후보자를 제대로 검토하지 않아 사기나 여러 직업을 동시에 가진 사람을 고용하는 문제에 대해 심각한 의문이 제기되고 있습니다.

바람 뜨개질 공장은 바람으로 작동하는 독특한 뜨개질 기계로, 건물 외벽에 설치되어 있습니다. 이 기계는 바람을 잡아 작동하는 큰 날개를 가지고 있으며, 그 결과 긴 스카프가 건물 아래로 늘어져 내려옵니다. 뜨개질 속도는 바람의 세기에 따라 달라지며, 강한 바람에서는 더 빠르게, 약한 바람에서는 느리게 작동합니다.

스카프가 뜨개질되면서 아래로 떨어져 창문에 도달하면, 내부로 옮겨져 사람들이 스카프가 길어지는 과정을 볼 수 있습니다. 가끔 완성된 스카프는 수거되어 제작된 시간과 날짜가 적힌 라벨이 붙여지며, 도시의 바람이 생산에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다. 이 프로젝트는 공공 공간과 개인 공간을 결합하고, 도시 환경에서 바람 에너지의 가능성을 강조합니다.

제이크 골드는 1990년대의 CGI(공통 게이트웨이 인터페이스)가 현대의 환경에서 얼마나 잘 작동하는지를 AMD 3700X 프로세서와 Go, SQLite를 사용해 테스트했습니다. 그는 보통의 하드웨어에서도 초당 2,400건 이상의 요청을 처리할 수 있으며, 이는 하루에 2억 건의 요청에 해당한다고 밝혔습니다.

골드는 CGI를 사용한 초기 웹 개발 경험을 회상하며, 각 요청마다 새로운 프로세스를 시작해야 하는 비효율성을 지적했습니다. 이러한 비효율성은 PHP와 FastCGI와 같은 더 나은 기술의 발전으로 이어졌습니다. 그는 오랫동안 웹 요청에 전체 프로세스를 사용하는 것이 좋지 않다고 생각했습니다.

하지만 지난 20년 동안 컴퓨팅 파워가 발전하면서, 그는 2020년에 CGI를 사용해 Rust와 같은 현대 도구와 잘 작동하는 플러그인을 만들면서 시각이 바뀌었습니다. 그는 오늘날의 프로그래밍 언어인 Go와 Rust가 CGI에 더 적합해져 효율성이 높아졌다고 강조합니다.

골드는 CGI가 여러 CPU 코어를 효과적으로 활용할 수 있다고 결론지으며, 모든 사람에게 권장되지는 않지만, 오늘날의 기술을 사용해 CGI 스타일로 웹 애플리케이션을 프로그래밍하는 것이 25년 전보다 더 실현 가능하다고 제안합니다.

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React에서 사용하려면 npm i @paper-design/shaders-react를 설치하고, 일반 JavaScript에서는 npm i @paper-design/shaders를 설치하세요. 의존성을 고정하여 변경으로 인한 문제를 피하는 것이 좋습니다.

React 예시로는 MeshGradient와 DotOrbit 같은 컴포넌트를 사용하여 색상과 설정을 조정할 수 있는 애니메이션 배경을 만들 수 있습니다.

이 프로젝트의 목표는 디자이너들이 디자인에 셰이더를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 것입니다. 또한, 어떤 프로젝트에서도 사용할 수 있는 가벼운 코드를 직접 내보낼 수 있도록 합니다.

이것은 웹사이트를 위한 가벼운 HTML 캔버스 셰이더입니다. 애니메이션이 가능하거나 정적인 형태로 배경이나 도형에 맞게 사용자화할 수 있습니다.

주요 특징으로는 높은 성능과 시각적 품질이 있으며, 사용이 간편하고 다양한 브라우저에서 잘 지원됩니다.

이 라이브러리는 일반 JavaScript와 React에서 작동하며, 향후 Vue와 다른 프레임워크에 대한 지원도 계획하고 있습니다.

패키지를 빌드하려면 버전 번호를 수동으로 업데이트하고, bun run build 명령어로 패키지를 빌드한 후 bun run publish-all로 배포합니다.

이 라이브러리는 어떤 프로젝트에서도 무료로 사용할 수 있지만, 이를 기반으로 다른 라이브러리를 만들 경우 출처를 밝혀주시면 감사하겠습니다.

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"쿨한 사람들"이라는 제목의 연구 논문은 누군가가 "쿨하다"고 인식되는 이유를 살펴봅니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

쿨함의 정의에 대해 논문은 쿨함이 자신감, 카리스마, 독립적인 태도와 같은 특성과 연결되어 있다고 설명합니다. 또한 쿨함이 사회적 상호작용과 관계에 미치는 영향을 탐구하며, 쿨한 사람들은 다른 사람들에게 더 매력적으로 보일 수 있다고 언급합니다.

쿨함의 개념은 문화와 상황에 따라 다르게 나타나며, 이는 개인이 어떻게 인식되는지에 영향을 미칩니다. 마지막으로, 연구는 쿨하게 보이는 것이 개인의 자존감과 사회적 지위를 어떻게 향상시킬 수 있는지도 다룹니다.

이 논문은 쿨함을 정의하는 특성과 그 사회적 의미에 대한 통찰을 제공합니다.

2025년 1월 16일, Ming Ying은 전체 텍스트 검색을 위한 Postgres 확장인 pg_search가 Postgres의 블록 저장 시스템으로 이전된다고 발표했습니다. 이번 이동으로 pg_search는 외부 파일 형식을 블록 저장으로 전환한 첫 번째 확장이 되었습니다. 이전에는 pg_search가 이 시스템 외부에서 작동하여 데이터 관리에 어려움이 있었습니다.

이번 이전의 주요 이점은 통합 개선입니다. 새로운 설정은 충돌 복구를 위한 선행 기록(logging) 및 다중 버전 동시성 제어(MVCC)와 같은 Postgres 기능과의 통합을 더욱 원활하게 합니다. 또한 블록 저장을 사용함으로써 인덱스 생성 시간과 전체적인 쓰기 성능이 크게 향상되었습니다.

블록 저장은 8KB 크기의 청크인 블록으로 나뉘어 있습니다. 데이터 변경 사항은 블록을 직접 수정하는 대신 버퍼에서 관리되며, 이는 충돌 시 데이터 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이번 이전 과정에서 해결된 도전 과제도 있습니다. 첫째, 일부 데이터 구조가 단일 블록 크기를 초과하기 때문에 더 큰 세그먼트를 위해 연결 리스트 방식을 도입했습니다. 둘째, 메모리 매핑에 의존하지 않고 효율적인 데이터 접근을 가능하게 하기 위해 메모리 관리 조정을 했습니다. 셋째, 업데이트 중 생성되는 세그먼트 수를 관리하기 위해 데이터 삽입 후 세그먼트를 통합하는 병합 프로세스를 도입했습니다.

앞으로의 게시물에서는 pg_search가 바쁜 환경에서 MVCC 안전성을 어떻게 확보했는지와 블록 저장 레이아웃이 분석 작업에 맞게 어떻게 조정되었는지를 다룰 예정입니다. 더 자세한 내용은 Github 저장소를 확인하거나 커뮤니티에 참여하여 논의할 수 있습니다.

저자는 최근 MCP 서버 디버깅을 위한 macOS 앱인 Context를 개발했습니다. 이번 프로젝트에서는 AI 코딩 도구인 Claude Code의 도움을 많이 받았고, 직접 작성한 코드의 양은 1,000줄도 안 됩니다.

그들의 경험에서 얻은 주요 포인트는 다음과 같습니다. 첫째, AI의 도움을 받는 것이었습니다. Claude Code는 코드를 작성하고 기존 코드를 이해하며 테스트를 생성하는 데 효과적이지만 완벽하지는 않습니다. 평균 개발자보다 성능이 뛰어나며 개발 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

둘째, Swift와 SwiftUI를 사용하여 앱을 만들었습니다. Claude Code는 이 언어들에 능숙하지만 가끔 구식의 적합하지 않은 API를 사용하는 경향이 있습니다.

셋째, UI 디자인 개선에 대한 부분입니다. 초기 UI 디자인이 만족스럽지 않을 경우, Claude에게 개선을 요청할 수 있습니다. 저자는 UI의 스크린샷을 제공하니 Claude가 디자인을 효과적으로 반복할 수 있었다고 밝혔습니다.

넷째, Context와 명세에 대한 중요성입니다. Claude가 기능을 구축하기 위해서는 명확한 명세가 필요합니다. 모호한 지시는 좋지 않은 결과를 초래하므로, 상세한 프롬프트를 제공하면 결과가 향상됩니다.

다섯째, 자동화와 릴리스 관리입니다. Claude Code는 앱 릴리스와 관련된 많은 프로세스를 자동화할 수 있어 전통적인 방법에 비해 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

마지막으로, 개발 도구의 미래에 대한 저자의 생각입니다. 저자는 미래의 통합 개발 환경(IDE)이 현재와는 크게 다를 것이며, 전통적인 코딩 환경보다 AI 통합을 더 중시할 것이라고 믿고 있습니다.

전반적으로 저자는 AI 도구가 소프트웨어 개발을 변화시킬 수 있는 잠재력을 강조하며, 다시 프로젝트를 진행할 수 있는 힘을 느끼고 있습니다.

스티브 로버츠는 바이오노드라는 이동식 실험실을 소개합니다. 이 실험실은 자급자족이 가능한 도구 키트처럼 설계되었으며, 14TB의 저장 용량, 비디오 및 오디오 제작 기능, 센서, 보안 시스템, 통신 장치, 인공지능(AI), 태양광 발전 및 개발 시스템을 갖추고 있습니다. 이 프로젝트는 1980년대 자전거 여행을 시작으로 기술을 휴대 가능한 형식으로 통합해온 로버츠의 오랜 역사의 정점입니다.

바이오노드는 새로운 10인치 랙 마운트 표준을 사용하여 제작되어 전통적인 설치 방식보다 더 컴팩트합니다. 강력한 전력 관리 시스템과 저장 장치, 다양한 도구가 휠이 달린 이동식 캐비닛에 통합되어 있습니다. 디자인은 공간 활용, 공기 흐름, 접근성을 우선시합니다.

이 시스템은 여러 대의 컴퓨터를 통합하고 있으며, AI 작업을 위한 PC, 다양한 응용 프로그램을 위한 라즈베리 파이 장치, 파일 저장을 위한 NAS를 포함합니다. 바이오노드에는 비디오 제작 스위트와 안전한 네트워킹을 위한 라디오 시스템 등 다양한 통신 기술도 포함되어 있습니다.

로버츠는 4개월 이상 개발해온 이 프로젝트를 마무리하여 방대한 아카이브를 관리하고 작업 환경을 간소화하는 데 도움을 주고자 합니다. 바이오노드는 첨단 기술과 개인적인 조직을 결합한 것으로, 그의 진행 중인 프로젝트에 유용한 도구로 활용될 것입니다.

이 저장소는 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 구현하여 GPT-2와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 개선하는 방법을 안내합니다. RLHF의 주요 목표는 직접적인 보상 대신 인간 피드백을 기반으로 보상 모델을 훈련시켜 모델을 사용자 선호에 맞추는 것입니다.

RLHF의 주요 단계는 다음과 같습니다. 첫 번째는 감독 학습 미세 조정(SFT)으로, 질문-답변 쌍을 기반으로 LLM이 텍스트의 다음 부분을 예측하도록 훈련합니다. 두 번째는 보상 모델 훈련으로, LLM의 출력 품질을 인간이 어떻게 평가하는지를 예측하는 별도의 모델을 만듭니다. 세 번째는 강화 학습(PPO)으로, 근접 정책 최적화 기법을 사용하여 LLM을 더욱 최적화하여 더 나은 응답을 생성합니다.

예를 들어 긍정적인 감정을 가진 챗봇을 만들기 위해서는 질문-답변 쌍을 수집하고, 인간이 답변을 평가하도록 합니다. 이후 세 가지 RLHF 단계를 따릅니다. 먼저, 수집한 쌍으로 LLM을 미세 조정하고, 감정을 평가하는 보상 모델을 훈련하며, 마지막으로 PPO를 사용하여 긍정적인 응답을 생성할 수 있도록 모델을 개선합니다.

이 프로젝트는 전체 챗봇 대신 GPT-2를 미세 조정하여 스탠포드 감정 트리뱅크 데이터셋을 사용해 긍정적인 문장을 생성합니다. 세 개의 노트북이 포함되어 있습니다. 첫 번째는 1-SFT.ipynb로, 데이터셋에 대해 GPT-2를 미세 조정합니다. 두 번째는 2-RM Training.ipynb로, 감정을 평가하는 보상 모델을 훈련합니다. 세 번째는 3-RLHF.ipynb로, PPO를 적용하여 모델의 긍정적인 문장 생성 능력을 향상시킵니다.

시작하려면 먼저 Hugging Face 액세스 토큰을 얻어 GPT-2 모델을 다운로드해야 합니다. 환경 설정에서는 로컬 설정이나 구글 코랩에서 토큰을 환경 변수로 설정합니다. 노트북은 제공된 지침에 따라 순서대로 실행합니다.

이 단계를 완료하면 GPT-2가 긍정적인 감정을 표현하는 문장을 생성하도록 최적화됩니다.

이 글은 숨겨진 인터페이스 제어가 사용자 경험에 미치는 부정적인 영향을 다루고 있습니다. 처음에는 더글라스 엥겔바트가 제안하고 도널드 노먼이 널리 알린 "세상의 지식"과 "머릿속의 지식" 개념을 설명합니다. "세상의 지식"은 사용자가 쉽게 인식하고 접근할 수 있는 가시적인 제어 요소를 의미하며, 드롭다운 메뉴와 같은 예가 있습니다. 반면 "머릿속의 지식"은 사용자가 명령어를 기억해야 하므로 기기를 사용하는 데 어려움을 겪게 만듭니다.

시간이 지나면서 기술이 발전함에 따라 많은 기기들이 다시 머릿속의 지식을 요구하게 되었습니다. 예를 들어, 스마트폰은 종종 필수적인 제어 요소를 숨겨 사용자들이 사전 지식 없이 기능에 접근하기 어렵게 만듭니다. 글에서는 손전등을 켜거나 자동차 잠금을 해제하는 것과 같이 사용자가 쉽게 알 수 없는 특정 행동을 요구하는 사례를 제시합니다.

저자는 디자이너들이 모든 제어 요소를 가시화하여 사용성을 높이는 데 우선순위를 두어야 한다고 주장합니다. 숨겨진 제어 요소는 사용자가 간단한 작업을 수행하는 방법을 찾는 데 어려움을 겪게 하여 불만과 비효율성을 초래할 수 있습니다.

글은 디자이너들에게 인터페이스 제어에 대한 접근 방식을 재평가할 것을 촉구하며, 사용자가 숨겨진 명령어를 기억하지 않고도 쉽게 기능을 찾고 사용할 수 있는 시스템을 지지합니다. 이는 사용자 친화적인 인터페이스를 만드는 데 필수적인 발견 가능성의 기본 디자인 원칙과 일치합니다.

ECC-SV 생성기는 SEC-DED(단일 오류 수정, 이중 오류 탐지) 인코더와 디코더 모듈을 자동으로 생성하는 파이썬 도구입니다. 이 도구는 시스템 베리로그(SystemVerilog) 언어로 작성됩니다.

주요 기능으로는 최대 2비트 오류를 탐지하고 단일 비트 오류를 수정할 수 있는 오류 처리 기능이 있습니다. 또한, 짝수 패리티와 홀수 패리티를 지원하여 사용자가 생성할 모듈의 데이터 폭과 패리티 유형을 지정할 수 있습니다. 필요에 따라 verible-verilog-format을 사용하여 출력 코드를 포맷할 수도 있습니다.

이 도구를 사용하려면 Python 3.x가 필요하며, 코드 포맷팅을 위해 verible-verilog-format을 선택적으로 사용할 수 있습니다. 사용 방법은 명령어를 실행하는 것으로, 데이터 폭과 패리티 유형을 입력하면 됩니다. 예를 들어, python main.py --input-size <data_width> --code-type <parity_type>와 같은 형식입니다. 여기서 --input-size는 비트 단위의 데이터 폭을 지정하고, --code-type은 패리티 유형을 선택합니다.

이 도구는 두 개의 시스템 베리로그 파일을 생성합니다. 첫 번째는 입력 데이터에서 ECC 비트를 생성하는 인코더 모듈이며, 두 번째는 ECC 비트를 기반으로 데이터를 수정하고 오류를 표시하는 디코더 모듈입니다. 오류 탐지 및 수정 기능은 단일 비트 오류가 수정되었는지 여부를 나타내는 sec와 두 비트 오류가 탐지되었는지를 나타내는 ded로 구분됩니다.

기술적으로 이 도구는 오류 탐지 및 수정을 위해 해밍 코드와 추가 패리티 비트를 사용합니다. 생성된 모듈은 지정된 데이터 폭과 패리티 유형을 처리하는 인코더와 디코더 파일로 구성됩니다.

제한 사항으로는 최대 입력 크기가 시스템 베리로그 도구에 의해 제한되며, 단일 비트 오류만 수정할 수 있고 이중 비트 오류는 탐지되지만 수정할 수 없습니다. 사용자는 이 오픈 소스 프로젝트에 기여할 수 있으며, 라이선스 관련 정보는 저장소에서 확인할 수 있습니다.

프라임스위퍼 게임 개요

이 게임의 목표는 17개의 특정 소수를 피하는 것입니다. 클리어한 정사각형은 주변에 얼마나 많은 소수가 있는지를 보여줍니다. 게임을 시작하고 진행 상황을 확인하며 최고 점수를 볼 수 있습니다.

게임 통계: 현재 클리어한 비율: 0% 타이머: 0초 다시 플레이할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

참고: 지금까지의 최고 점수는 0%입니다.

인공지능 일반화(AGI)의 출현은 경제와 정치에 큰 변화를 가져오고 있습니다. AGI는 노동자이자 사업주 역할을 하며 가치를 창출하고 이를 통제하는 이들에게 권력을 집중시킵니다. 만약 이를 제대로 관리하지 않으면 불평등이 심화되고 민주주의가 약화되며, 소수의 개인이 모든 권력을 쥐는 시스템으로 이어질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 전통적으로 인간 노동에 의존해온 경제적 합의를 재고할 필요가 있습니다. 이 논문은 AGI가 창출하는 부를 공정하게 나누기 위해 보편적인 AI 지급, 부유층에 대한 세금 인상, 더 분산된 의사결정 방식과 같은 새로운 경제 시스템을 제안합니다. 지능이 가장 가치 있는 자산이 되기 전에 지금 행동하는 것이 중요합니다.

1945년, 발명가 앨런 B. 듀몬트는 두 사람이 동시에 다른 프로그램을 시청할 수 있는 TV 콘솔을 만들었습니다. 이 혁신은 공동 공간에서 어떤 프로그램을 볼지에 대한 갈등을 해결하기 위해 고안되었습니다. 사우스캐롤라이나 주립 박물관에 전시된 이 프로토타입은 텔레비전 기술 역사에서 중요한 순간을 보여줍니다.

과도한 야망이 창의성을 방해하고 자기 파괴로 이어질 수 있다는 내용이 다뤄집니다. 우리는 무언가를 만들기 전에 머릿속에서 완벽하게 구상하지만, 실제로 그것을 구현하려고 할 때 불완전함을 마주하게 됩니다. 이러한 높은 기대와 실제 능력 사이의 간극은 좌절감을 초래하여 많은 사람들이 아예 프로젝트를 시작하지 않게 만듭니다.

저자는 "취향-기술 불일치"라는 개념을 설명합니다. 이는 우리가 품질을 감상하는 능력이 그것을 생산하는 능력보다 앞서가는 현상입니다. 이로 인해 많은 사람들이 자신이 부족하다고 느끼고 창의적인 시도를 피하게 됩니다. 또한, 사진 수업에서의 실험을 통해 많은 작품을 제작하는 것이(비록 불완전하더라도) 하나의 완벽한 작품에만 집중하는 것보다 더 나은 결과를 가져온다는 점을 강조합니다.

실패와 학습 과정을 받아들이는 것이 성장에 매우 중요하다고 주장합니다. 저자는 독자들에게 기대치를 낮추고 완벽함에 대한 압박 없이 창작 과정을 즐기라고 권장합니다. 궁극적으로, 창작을 시작하고 실수에서 배우며, 숙련은 단순한 계획이 아니라 경험에서 온다는 메시지를 전달합니다. 창작 과정의 불완전함을 받아들임으로써 상상과 현실 사이의 간극을 좁힐 수 있습니다.