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아이슬란드 개인 이름을 사용자 인터페이스에 표시하는 데 어려움이 있는 이유는 이름이 문법적 격에 따라 형태가 변하기 때문입니다. 각 이름은 네 가지 형태를 가지며, 잘못된 형태를 사용하면 문장이 어색하게 들릴 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 "beygla"라는 자바스크립트 라이브러리가 개발되었습니다. 이 라이브러리는 주격에 저장된 이름에 올바른 문법적 격을 적용합니다. "beygla"는 아이슬란드 이름 데이터를 기반으로 한 압축된 트라이(trie) 데이터 구조를 사용하여 격변화 규칙을 효율적으로 저장하고 검색합니다. 이 트라이는 컴팩트하여 라이브러리의 전체 크기를 3.27 kB로 줄입니다.

이 과정에서는 공개된 아이슬란드 이름 데이터베이스를 활용해 격변화 데이터를 얻고, 효율적인 압축 기법을 적용했습니다. 트라이 구조는 원래 데이터 세트에 포함되지 않은 이름에 대해서도 접미사의 패턴을 식별하여 빠른 검색을 가능하게 합니다.

테스트 결과, 이 라이브러리는 데이터가 없는 이름에 대해 74%의 정확도로 올바른 격변화를 예측하며, 일반적인 이름에 적용했을 때 낮은 오류율을 보였습니다. 이 라이브러리는 정확성이 중요한 아이슬란드 사법 시스템과 같은 공식적인 맥락에서도 사용됩니다.

결론적으로, "beygla"는 아이슬란드 이름의 격변화 복잡성을 효과적으로 해결하면서도 작은 크기를 유지하며, 유사한 특성을 가진 다른 언어에도 적용할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

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유니커널은 단일 애플리케이션을 실행하기 위해 설계된 전문화된 경량 가상 머신입니다. 이는 모든 자원을 독점적으로 사용할 수 있는 개인 빌라와 비슷합니다. 유니커널은 리눅스나 윈도우와 같은 전통적인 운영 체제의 오버헤드 없이 독특한 애플리케이션 환경을 제공합니다. 전통적인 운영 체제는 여러 애플리케이션을 관리하고 불필요한 자원을 소모하기 때문입니다.

유니커널의 주요 특징은 다음과 같습니다. 애플리케이션과 운영 체제를 하나의 실행 파일로 통합하여 시스템을 더 작고 빠르며 안전하게 만듭니다. 필수 구성 요소만 포함하므로 자원 소모를 줄이고 부팅 시간을 개선합니다. 다양한 하이퍼바이저와 로컬 장치에서 실행할 수 있어 효율적인 가상화를 지원합니다.

유니커널에는 여러 종류가 있으며, 그 중 나노스(Nanos)와 유니크래프트(Unikraft)가 주목할 만한 예입니다. 나노스는 다양한 클라우드 제공업체에서 유연하게 실행될 수 있는 반면, 유니크래프트는 성능을 위해 자체 클라우드 구조를 활용합니다.

나노스 유니커널을 구축하려면 리눅스 환경을 설정하고 필요한 도구를 설치한 후, AWS와 같은 플랫폼에서 애플리케이션을 생성하고 배포하는 일련의 단계를 따라야 합니다. 나노스는 특정 작업에서 실행 시간과 I/O 작업에서 리눅스보다 더 나은 성능을 보여주어 경량 마이크로서비스와 빠른 애플리케이션 프로토타입에 적합합니다.

그러나 유니커널은 다음과 같은 도전 과제도 안고 있습니다. 개발의 복잡성과 기존 도구의 기능 제한, 전통적인 시스템에 비해 덜 발달된 생태계로 인해 라이브러리와 커뮤니티 지원이 부족합니다. 이진 형태와 제한된 시스템 호출 지원으로 인해 디버깅이 어려운 점도 있습니다.

결론적으로 유니커널은 애플리케이션 배포에 있어 효율성과 보안을 개선하는 유망한 접근 방식을 제공합니다. 그러나 개발과 지원에서 몇 가지 도전 과제가 존재합니다. 생태계가 성장함에 따라 유니커널은 애플리케이션 전달의 미래에서 중요한 역할을 할 수 있을 것입니다.

저자는 루빅스 큐브의 "완벽한 섞기"를 만들기 위해 노력했습니다. 이 섞기는 같은 색의 정사각형이 서로 닿지 않도록 하는 것입니다. 무작위로 섞는 데 어려움을 겪은 후, 온라인에서 도움을 찾아보니 이러한 섞기를 위한 특정 기준을 충족하는 것이 가능하다는 것을 알게 되었습니다.

완벽한 섞기를 위한 주요 요구사항은 다음과 같습니다. 첫째, 각 면은 모든 색상을 보여야 합니다. 둘째, 같은 색의 정사각형이 한 면에 두 개 이상 나타나지 않아야 합니다. 셋째, 같은 색의 정사각형이 옆으로 닿아서는 안 됩니다. 넷째, 같은 색의 정사각형이 대각선이나 모서리에서 닿아서는 안 됩니다. 마지막으로, 각 면은 서로 다른 패턴을 가져야 합니다.

저자는 큐브 배열을 프로그래밍적으로 생성하는 방법을 개발했습니다. 430경 개의 가능한 조합을 수작업으로 확인하는 것은 비현실적이라는 것을 깨달았습니다. 그래서 코너와 엣지 조합의 목록을 만들어 결과 배열이 기준을 충족하면서 큐브의 해법 가능성도 유지되도록 했습니다.

5일간의 계산 끝에 프로그램은 모든 요구사항을 충족하는 독특한 솔루션을 찾아냈고, 이를 통해 48개의 서로 다른 배열을 생성할 수 있었습니다. 저자는 프로그램의 속도를 높이고 추가 요구사항을 고려하는 등 개선 가능성에 대해서도 논의했습니다.

결론적으로, 완벽한 섞기는 루빅스 큐브의 복잡한 배열로, 엄격한 조건을 충족하며, 저자의 프로그램은 수많은 가능한 구성 중에서 이 독특한 섞기를 성공적으로 찾아냈습니다.

저자는 단 6주 만에 Claude Code와 함께한 변화를 공유하며, 이 경험이 자신의 코드 작성 및 관리 방식에 큰 영향을 미쳤다고 전합니다. 이제 프로그래밍에서 새로운 자유를 느끼며, 한 줄씩 코딩하는 대신 빠르게 전체 장면을 만들어낼 수 있게 되었다고 합니다. 이러한 변화는 예술에서 사진이 도입된 것에 비유되며, 전통적인 코딩 방식이 덜 매력적으로 느껴진다고 합니다.

저자는 여러 사이드 프로젝트를 완료하며 코드베이스를 크게 개선했으며, 정규 업무를 수행하면서도 이를 가능하게 했습니다. 예전에는 몇 주가 걸리던 작업이 이제는 훨씬 짧은 시간 안에 끝나, 기술 부채를 더 효율적으로 해결할 수 있게 되었다고 강조합니다. 새로운 프로젝트를 시작하고 아이디어를 탐색하는 것이 두려움 없이 쉬워졌다고 덧붙입니다.

이 글에서는 Claude Code가 팀 내 협업과 실험을 어떻게 향상시키는지도 다루고 있습니다. 이를 통해 게임 디자인과 개발 과정이 더 빨라졌다고 합니다. 저자는 풀 리퀘스트와 커밋의 속도는 크게 변하지 않았지만, 내부적인 추진력이 증가했다고 느낀다고 언급합니다.

이 도구는 실험을 장려하며, 개발자들이 결과물에서 배우면서도 실질적인 작업에 참여할 수 있도록 합니다. 저자는 AI 도구의 트렌드에 집착하지 말 것을 조언하며, Claude Code가 자신의 필요를 충분히 충족시켜주었다고 말합니다.

전반적으로 저자는 Claude Code를 프로그래밍의 강력한 동반자로 보고, 품질 높은 코드를 신속하게 생산하는 데 도움을 주는 인내심 있는 페어 프로그래밍 파트너에 비유합니다.

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이 글에서는 컴퓨터 아키텍처에서 캐시 제거 정책에 대해 다루며, 캐시가 가득 찼을 때 다양한 전략의 효과를 살펴봅니다.

먼저, 제거 정책에 대해 설명하자면, 가장 최근에 사용되지 않은 데이터(Least Recently Used, LRU) 방식이 자주 선호됩니다. 이 방식은 최근에 사용된 데이터를 유지하는 경향이 있지만, 루프가 캐시 크기를 초과할 경우에는 지속적인 미스를 초래하는 문제가 있습니다. 반면, 랜덤 제거 방식은 특히 큰 캐시에서 의외로 좋은 성능을 보일 수 있습니다.

정책 비교에 따르면, 2-random이라는 하이브리드 접근 방식이 LRU와 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다. 이 방식은 두 개의 랜덤 옵션 중 하나를 선택한 후 LRU를 사용하는 방식으로, 특히 큰 캐시에서 효과적입니다. 전반적으로 LRU는 작은 캐시에서 더 나은 성능을 보이는 반면, 2-random은 큰 캐시에서 선호됩니다.

시뮬레이션 결과는 SPEC CPU 벤치마크를 사용하여 다양한 캐시 크기와 정책에 따른 미스율을 비교했습니다. 의사 랜덤 정책(예: 의사 2-random 및 의사 3-random)은 최소한의 자원 오버헤드로 구현할 수 있으며, 유망한 결과를 보여줍니다.

수학적 통찰력으로는 여러 랜덤 옵션 중에서 선택하는 개념(예: 2-random)이 시스템의 최대 부하를 크게 줄일 수 있어, 캐싱을 넘어 다양한 컴퓨팅 시나리오에 적용될 수 있음을 보여줍니다.

미래 방향성에 대해서는, 캐시 수준과 CPU를 넘어 다양한 응용 프로그램에 적합한 제거 정책에 대한 추가 탐색 가능성이 있습니다. 전반적으로, LRU는 작은 캐시에서 효과적이지만, 2-random 및 그 변형들은 큰 캐시에서 더 나은 성능을 제공할 수 있어 현대 컴퓨팅 아키텍처에서 고려할 가치가 있습니다.

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이 글에서는 루비 정규 표현식에서 사용되는 /o 수정자에 대해 설명합니다. /o는 "보간 모드"를 의미하며, 이 기능은 첫 번째 보간된 정규 표현식 값을 캐시합니다. 즉, 이후의 모든 사용에 대해 한 번만 평가되므로, 예상치 못한 동작이나 코드의 버그를 초래할 수 있습니다.

저자는 /o 수정자를 잘못 사용한 코드 조각을 검토하면서 겪은 개인적인 경험을 공유합니다. 처음에는 출력이 제대로 작동하지 않는 것처럼 보였는데, 이는 정규 표현식이 다른 입력에 대해 다시 평가되지 않고 처음 만난 값을 유지했기 때문입니다. 조사해보니 /o가 정규 표현식을 캐시하여 첫 번째 평가 후에는 상수처럼 작동하게 만든다는 것을 알게 되었습니다.

글에서는 루비 가상 머신이 이 캐싱을 "once"라는 특별한 명령어로 처리하는 방법도 설명합니다. 이 명령어는 메서드가 호출되는 횟수와 관계없이 정규 표현식이 단 한 번만 평가되도록 보장합니다. 이러한 동작은 특히 다중 스레드 환경에서 비결정적인 결과를 초래할 수 있습니다.

저자는 /o 수정자의 복잡성과 버그를 유발할 가능성 때문에 사용하지 말 것을 권장합니다. 대신 정규 표현식을 수동으로 캐시하는 것이 더 안전한 대안이라고 제안합니다. 글은 /o 수정자가 최적화를 위해 존재하지만 혼란과 오류를 방지하기 위해 피하는 것이 가장 좋다고 언급하며 마무리됩니다.

Cerebras가 AI 코딩을 간소화하고 속도를 높이기 위해 두 가지 새로운 요금제를 출시했습니다. Cerebras Code Pro는 월 50달러, Code Max는 월 200달러입니다. 두 요금제 모두 Qwen3-Coder라는 강력한 코딩 모델에 접근할 수 있으며, 이 모델은 초당 2,000개의 토큰으로 코드를 생성하고 주간 사용량에 제한이 없습니다.

주요 기능으로는 즉각적인 코드 생성이 있어 코딩 중 대기 시간을 줄여줍니다. 또한 OpenAI 엔드포인트를 지원하는 다양한 코딩 도구와 편집기와의 호환성이 있어 기존 작업 흐름에 쉽게 통합할 수 있습니다.

요금제의 세부 사항은 다음과 같습니다. Cerebras Code Pro는 하루 최대 1,000개의 메시지를 허용하며, 인디 개발자나 간단한 프로젝트에 적합합니다. 반면, Cerebras Code Max는 하루 최대 5,000개의 메시지를 허용하여 풀타임 개발자나 복잡한 코딩 작업에 적합합니다.

두 요금제는 현재 이용 가능하며, 사용자는 대기 없이 즉시 사용할 수 있습니다.

아담 사프디는 아버지가 치매 진단을 받은 후 가족이 겪은 장기 요양 보험(LTC) 경험을 공유했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

아담은 아버지가 혼란스러워하고 방황한다는 안타까운 전화를 받았고, 그로 인해 치매 진단을 받게 되었습니다. 아담의 부모는 2004년에 장기 요양 보험을 구입했으며, 10년 동안 매년 약 1만 4천 달러를 지불했습니다. 하지만 아담은 어머니가 돌아가신 후에야 이 보험의 존재를 알게 되었습니다.

청구를 진행하는 과정에서 아담과 그의 형은 보험 정책을 찾는 데 어려움을 겪었지만, 보험사에 직접 전화하는 것이 이메일보다 더 효과적이라는 것을 알게 되었습니다. 그들은 청구를 위한 신청서를 받았습니다. 보험사는 청구를 위해 평가를 요구하며, 이로 인해 지연이 발생할 수 있습니다.

청구 처리가 진행되는 동안 아담은 가정 간호 서비스를 이용하기로 결정했지만, 지급은 전문 간호가 제공된 90일 이후에 시작됩니다. 아버지의 보험에는 실제 치료 비용과 관계없이 매일 일정 금액을 지급하는 면책 조항이 포함되어 있어 비용을 충당하는 데 도움이 되었습니다.

아담은 간호 서비스 제공 일수를 기록하며 보험사 기록과의 불일치를 발견했습니다. 이는 세심한 모니터링이 필요하다는 것을 의미합니다. 또한 보험사는 지급 처리를 위해 상세한 간호 기록을 요구했으며, 이는 간호 제공자로부터 적절한 문서화가 필요함을 강조합니다.

지급이 서비스 제공과 일치하는지 확인하기 위해 지속적인 점검이 필요하며, 청구서 처리 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 아담은 부모를 도와준 보험 대리인에게서 지원을 받았고, 이는 보험사와의 문제를 해결하는 데 큰 도움이 되었습니다.

이 경험은 장기 요양 보험 정책을 이해하고, 노부모를 위한 청구 및 관리에 적극적으로 나서는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

Go의 데이터 레이스 탐지기는 특정 데이터 레이스를 놓칠 수 있는 한계가 있습니다. 이는 사람이 쉽게 인지할 수 있는 경우에도 해당됩니다. 이 문제는 뮤텍스(mutex)를 사용하여 공유 데이터를 보호하는 상황에서 발생하는데, 한 스레드에서 추가적인 보호되지 않은 쓰기가 발생할 때 문제가 됩니다.

예를 들어, 두 개의 스레드가 공유 카운터를 증가시키는 경우를 생각해 보겠습니다. 한 스레드는 뮤텍스를 사용하여 접근을 잠그고, 다른 스레드는 잠금 없이 카운터를 증가시킵니다. 만약 뮤텍스를 잠그는 스레드가 먼저 실행된다면, 두 스레드가 동시에 카운터에 접근할 수 있어 데이터 레이스가 발생할 수 있습니다. 그러나 Go의 레이스 탐지기는 실제 실행 중에 이 레이스가 발생하지 않는 한 이를 항상 포착하지 못할 수 있습니다.

Go는 "발생 순서(happens-before)" 관계를 분석하여 데이터 레이스를 감지합니다. 만약 작업의 순서가 한 스레드의 행동이 다른 스레드와 독립적일 수 있도록 한다면, 레이스가 발생했다고 보고됩니다. Go의 도구는 다양한 실행 타이밍에서 레이스를 식별하는 데 효과적이지만, 잠금 모델링 방식 때문에 실행 순서가 안전해 보이는 경우에는 레이스를 간과할 수 있습니다.

이러한 한계에도 불구하고 Go의 데이터 레이스 탐지기는 프로그래밍에서 데이터 레이스를 식별하는 데 가장 우수한 도구 중 하나로 평가받고 있습니다. 따라서 코드의 안전성을 보장하기 위해 이 도구의 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 탐지기가 레이스가 없다고 보고한다고 해서 코드가 잠재적인 문제로부터 완전히 자유롭다는 보장은 없습니다.

팔로알토 네트웍스가 신원 관리 및 보안 전문 기업인 사이버아크를 250억 달러에 인수할 계획을 발표했습니다. 현금과 주식이 포함된 이번 인수는 팔로알토의 최대 규모로, 신원 보안 시장에 진입하는 계기가 됩니다. 2018년 니케시 아로라 CEO가 취임한 이후, 팔로알토는 디그 보안과 탈론 사이버 보안과 같은 최근 인수를 포함해 총 70억 달러 이상의 여러 인수를 진행했습니다. 이번 거래는 2025년 사이버 보안 산업에서 가장 큰 거래 중 하나로, 올해 초 구글이 320억 달러에 위즈를 인수한 것에 이어 진행됩니다.

데이비드 힐은 씽크패드 노트북의 주요 디자이너로서 자신의 경험과 디자인에 대한 생각을 나누었습니다. 씽크패드는 1992년에 출시되었으며, 트랙포인트와 버터플라이 키보드 같은 독특한 기능으로 유명합니다. 힐은 1995년부터 2017년까지 씽크패드 프로젝트에 참여하며 혁신을 이끌고, 버터플라이 키보드가 장착된 추가 모델과 접을 수 있는 휴대용 워크스테이션 같은 새로운 디자인을 시도했습니다.

그는 트랙포인트의 중요성을 강조하며, 이 기능이 시간이 지나면서 어떻게 발전해왔는지를 설명했습니다. 또한 씽크라이트라는 키보드 위를 비추는 조명에 대해서도 언급했습니다. 이는 백라이트가 표준이 되기 전의 기능입니다. 힐은 씽크패드의 일관된 디자인 언어를 소중히 여기며, 급격한 변화보다는 "목적 있는 진화"를 선호한다고 말했습니다. 그는 또한 과거의 도전 과제에 대해서도 회상했습니다. 예를 들어, 노트북 디자인 변화로 인해 6열 키보드로의 전환과 휴대용 워크스테이션 개발의 실패가 있었습니다.

전반적으로 힐은 씽크패드의 유산에 자부심을 느끼면서도 시장에 출시되지 못한 기회와 혁신에 대한 아쉬움을 표현했습니다.

더그 맥도웰은 독특한 커피 머신과 복고풍 게임 컴퓨터를 결합한 코피매틱 PC를 만들었습니다. 그는 중고 가게에서 오래된 GE 코피매틱 커피 머신을 발견하고 이를 기능적인 컴퓨터로 변형하기로 결정했습니다. 코피매틱 PC는 커피를 추출하면서 뜨거운 액체를 내부 부품을 식히는 데 사용하는 혁신적인 방식을 채택하고 있습니다. 이는 이전의 커피 머신 컴퓨터에서는 볼 수 없었던 접근 방식입니다.

코피매틱 PC는 2002년에 시작된 커피 머신 컴퓨터의 계보에 속하며, 주목할 만한 모델로는 카페인 머신, 조탁 메크스프레소, 미스터 커피 PC가 있습니다. 이들 모델 사이에는 15년의 공백이 있었고, 맥도웰은 그동안 창의성이 부족했던 이유에 대해 의문을 제기합니다.

이 프로젝트는 한 달 동안 설계 및 제작되었으며, 2000년대 중반의 마더보드와 현대의 솔리드 스테이트 드라이브 등 오래된 부품과 새로운 부품을 혼합하여 사용했습니다. 결과물은 기발하면서도 기능적인 기계로, 1970년대 커피 머신에서 만든 것 같은 맛의 커피를 제공합니다.

맥도웰의 작업은 스파클라인스라는 아트 전시회에 영감을 주었으며, 그는 손으로 그린 데이터 시각화를 통해 커피 머신 컴퓨터 제작의 공백을 탐구합니다. 그는 다른 사람들에게 간과된 커피 머신 컴퓨터 제작 사례를 공유해 줄 것을 초대합니다.

제공하신 텍스트가 없는 것 같습니다. 요약이 필요한 내용을 공유해 주시면, 명확하고 간결하게 요약해 드리겠습니다.

이 연구는 자전거 경주에서 다양한 사이클리스트의 배치가 보호받는 라이더의 공기 저항을 어떻게 줄일 수 있는지를 조사했습니다. 고해상도 컴퓨터 유체 역학(CFD) 시뮬레이션과 풍동 테스트를 기반으로, 3명, 4명, 5명으로 구성된 27가지 배치를 분석했습니다.

주요 발견으로는 전통적인 배치의 비효율성이 있습니다. 일반적인 단일 페이스라인 형식은 라이더들이 일렬로 서서 바람을 막는 방식이지만, 보호받는 라이더를 효과적으로 보호하지 못합니다. 최적의 배치로는 3명으로 구성된 역삼각형 배치가 있으며, 이는 보호받는 라이더의 공기 저항을 최대 39%까지 줄일 수 있습니다. 그러나 이 경우 선두 라이더의 저항은 증가합니다. 4명으로 구성된 다이아몬드 배치는 보호받는 라이더의 저항을 38% 줄이며, 모든 라이더에게 이익이 됩니다. 5명으로 구성된 2x2 배치는 보호받는 라이더 앞에서 저항을 24%로 낮출 수 있어, 전통적인 페이스라인보다 훨씬 효과적입니다.

상황을 고려할 때, 선두 라이더가 펑크나 사고로 어려움을 겪을 경우, 팀원들은 보호받는 라이더의 바람 저항을 최소화해야 합니다. 연구는 이러한 대체 배치를 사용하면 효율성과 속도를 높일 수 있다고 제안합니다.

실제적인 의미로는 팀들이 경주 중에 이러한 대체 구성을 채택하는 것을 고려해야 하며, 특히 보호받는 라이더의 에너지를 절약해야 하는 중요한 상황에서 더욱 필요합니다.

연구의 한계로는 시뮬레이션이 정지된 공기 조건을 가정했으며, 동적인 사이클링 자세나 횡풍과의 상호작용은 고려하지 않았습니다. 이러한 부분은 향후 연구에서 탐구해야 할 사항입니다.

결론적으로, 연구는 단일 페이스라인을 포기하고 더 전문화된 배치를 사용하는 것이 자전거 경주에서 공기 저항 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

이 텍스트는 2025년 7월에 Hacker News에서 진행된 논의에 대한 링크입니다. 이 논의에는 105개의 댓글이 달려 있습니다. 논의의 구체적인 내용은 제공되지 않았지만, 링크에서 언급된 주제에 대해 중요한 대화가 있었음을 나타냅니다.

2025년 7월, 레이디버드는 47명의 기여자로부터 319개의 풀 리퀘스트를 병합하며 큰 발전을 이루었습니다. 이 프로젝트는 스크래핑 피시와 블랙스미스와 같은 새로운 후원자를 맞이하여 지속적인 개발을 위한 자금을 지원받았습니다.

이번 업데이트의 주요 내용은 다음과 같습니다. 웹 플랫폼 테스트에서 13,090개의 새로운 통과 테스트가 추가되어 총 1,831,856개로 늘어났습니다. 구글 reCAPTCHA와 관련하여 postMessage 문제를 수정하여 해당 사이트에서 구글 reCAPTCHA가 정상적으로 작동하도록 했습니다. 레이디버드는 이제 최대 120Hz로 렌더링을 지원하여 애니메이션과 스크롤링이 개선되었습니다. HTTP/3 지원도 추가되어 Alt-Svc 헤더를 통해 이를 지원하는 서버와의 협상이 가능해졌습니다.

신뢰할 수 있는 타입에 대한 초기 지원이 추가되어 교차 사이트 스크립팅(XSS) 공격에 대한 보안이 강화되었습니다. SVG 내에 포함된 HTML 처리도 개선되어 호환성이 높아졌습니다. CSS에서는 의사 요소에서 content: url(...)을 지원하고, 새로운 의사 클래스인 :state(foo)와 :unchecked를 도입하여 스타일링이 향상되었습니다. CSS 속성 처리도 개선되어 더 나은 충실도와 성능을 제공하게 되었습니다.

임의 대체 함수인 var()와 attr()의 구현이 업데이트되어 더욱 견고하고 CSS 사양에 부합하도록 개선되었습니다. 새로운 CSS 문법을 지원하여 속성 값 파싱을 강화하고 CSS 후디니 지원을 향상시켰습니다. @property 선언과 CSS.registerProperty()에 대한 지원 구현도 시작되었습니다. 내부 문자열 처리를 네이티브 UTF-16으로 전환하여 작업을 간소화하고 버그를 줄였습니다.

이번 달 업데이트에 기여해 주신 많은 분들께 감사드립니다.

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물론 도와드릴 수 있습니다! 하지만 요약할 내용을 먼저 제공해 주셔야 합니다. 요약하고 싶은 내용을 알려주세요.

트리브의 창립자인 니콜라스 카미는 민틀리파이에서 검색 결과가 자주 부정확한 문제에 직면했습니다. 이는 버그로 인해 발생하는 문제였으며, 그는 이전에 이 문제를 제기했지만 우선순위가 낮아 해결되지 않았습니다. 민틀리파이 팀에 합류한 후, 그는 검색 기능에 AbortController를 추가하여 사용자가 현재 입력하고 있는 내용과 관련된 결과를 제공하도록 문제를 해결했습니다. 카미는 이러한 문제를 해결하는 데서 만족을 느끼며, 사용자들이 직접 버그를 수정할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어의 장점을 높이 평가합니다. 그는 민틀리파이의 검색 기능을 개선한 것에 자부심을 느끼며, 앞으로 더 많은 개선을 기대하고 있습니다.

기업들은 B2C(기업-소비자)에서 B2A(기업-행정)로 초점을 전환해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 이는 주로 개인 소비자를 대상으로 하는 대신, 정부 및 행정 기관과의 협력에 집중해야 한다는 의미이다. 공공 부문과의 협력에서 더 많은 기회가 생겨나고 있다는 점에서, 단순히 소비자에게 직접 판매하는 것보다 더 유리하다는 생각이다.

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개발자 그룹이 Aaron Ballman, Shafik, Endill, Corentin을 포함하여 C와 C++ 프로그램의 안전성과 보안을 개선하기 위한 제안을 하고 있습니다. C++의 표준화 위원회 WG21과 C의 WG14가 이 작업을 진행하고 있지만, 속도와 범위에서 한계를 겪고 있습니다. 이 제안은 안전성을 높이는 책임이 Clang과 같은 구현체에 있다는 점을 강조합니다.

현재 Clang은 다양한 안전 메커니즘을 제공하고 있지만, 이들이 잘 정리되어 있지 않거나 문서화가 부족해 사용자들이 효율적으로 접근하기 어렵습니다. 팀은 이러한 메커니즘을 통합하여 사용자 친화적인 "강화 모드"를 만들고자 합니다.

이 모드의 주요 목표는 다음과 같습니다. 안전 관련 컴파일러 플래그와 설정을 자동으로 활성화하는 것, 향후 컴파일러 버전에서 코드가 깨질 가능성에 대한 사용자 기대를 명확히 하는 것, 사용자가 언어 표준을 지정할 수 있도록 하여 구버전의 덜 안전한 버전을 피하는 것입니다.

팀은 이 기능을 구현하기 위한 다양한 방법을 고려하고 있습니다. 첫 번째는 구성 파일을 통해 사용자가 강화 모드를 설정할 수 있도록 하는 것입니다. 두 번째는 새로운 드라이버 모드를 도입하여 컴파일러 업데이트에 대한 사용자 기대를 변화시키는 것이지만, 기존 빌드 시스템과의 통합이 복잡해질 수 있습니다. 세 번째는 서로 다른 설정 유형에 대해 별도의 플래그를 두어 사용자가 선호하는 옵션을 선택할 수 있도록 하는 것입니다. 마지막으로, 모든 안전 기능을 한 번에 활성화하는 단일 플래그를 도입할 수도 있지만, 이는 GCC와의 호환성 문제를 일으킬 수 있습니다.

이 그룹은 강화 모드를 진행할지 여부와 효과적인 구현 방법에 대한 커뮤니티의 피드백을 요청하고 있습니다.

구인 공고를 올릴 때는 근무 장소를 명확히 해야 합니다. 원격 근무의 경우 "REMOTE"라고 표기하고, 미국 내 원격 근무는 "REMOTE (US)"로 표시합니다. 원격 근무가 불가능한 경우에는 "ONSITE"라고 기재해야 합니다. 구인 공고는 반드시 채용하는 회사의 직원이 올려야 하며, 채용 대행사나 구인 게시판은 사용할 수 없습니다. 회사가 잘 알려지지 않은 경우, 간단한 회사 소개를 포함해야 합니다.

적극적으로 채용 중임을 알리고 지원자에게 반드시 응답해야 합니다. 구인 공고에 대한 댓글은 불만이나 주제와 관련 없는 이야기를 피해야 합니다. 관심 있는 구직자는 해당 직무에 진정으로 관심이 있을 때만 이메일을 보내야 합니다. 구직을 위한 여러 유용한 링크도 제공되어 있어, 일자리를 찾는 데 도움이 됩니다. 추가적으로 구직자와 프리랜서를 위한 별도의 게시판도 마련되어 있습니다.

캘리포니아 산호세에 본사를 둔 기술 회사인 캐던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems Inc.)가 중국의 국방과학기술대학교(NUDT)에 반도체 설계 도구를 불법으로 수출한 혐의를 인정하기로 합의했습니다. 이 대학은 중국 군대와 연결되어 있습니다. 캐던스는 1억 4천만 달러 이상의 벌금을 지불할 예정이며, 이 중 1억 1천8백만 달러는 형사 벌금이고, 9천5백만 달러 이상은 민사 벌금입니다.

NUDT는 2015년 미국 상무부의 엔티티 리스트에 추가되었습니다. 이는 이 대학이 군사 활동과 관련이 있기 때문입니다. 2015년부터 2021년까지 캐던스와 그 중국 자회사는 필요한 라이센스 없이 NUDT에 민감한 기술을 판매했으며, 이는 불법이라는 사실을 알고 있었습니다. 이후 캐던스는 수출 준수 프로그램을 개선하기 위한 조치를 취했습니다.

이번 합의는 연방 판사의 승인을 기다리고 있으며, 이 사건은 FBI와 상무부의 조사를 받았습니다.

Ethersync는 여러 사용자가 텍스트 파일을 실시간으로 함께 편집할 수 있는 도구로, 페어 프로그래밍이나 노트 작성에 적합합니다. Git과 함께 작동하며 몇 가지 주요 기능을 제공합니다.

첫째, 여러 사용자가 서로 다른 텍스트 편집기를 사용하여 동시에 파일을 편집할 수 있습니다. 둘째, 사용자는 문서에서 다른 사람들이 작업하고 있는 위치를 확인할 수 있습니다. 셋째, 사용자는 전체 프로젝트에 대해 협업할 수 있으며, 넷째, 암호화된 피어 투 피어 연결을 사용하여 서버 없이도 안전한 연결을 제공합니다. 다섯째, 오프라인에서도 사용할 수 있어 파일에 완전히 접근할 수 있습니다. 마지막으로, 새로운 편집기 플러그인을 쉽게 개발할 수 있는 간단한 프로토콜을 지원합니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, Linux, macOS, Android, Windows Subsystem for Linux에서 사용할 수 있는 ethersync 명령어를 설치합니다. 그 다음, Neovim 또는 VS Code/Codium용 편집기 플러그인을 설치합니다.

기본 사용법으로는 디렉토리를 공유하려면 ethersync share 명령어를 실행하면 됩니다. 다른 사용자는 제공된 참여 코드를 사용하여 연결할 수 있으며, 변경 사항은 즉시 동기화되어 실시간 협업이 가능합니다.

Ethersync는 아직 개발 중이며, 사용자들은 코드 기여나 버그 신고를 권장받고 있습니다. Jetbrains, Emacs 및 웹 편집기용 플러그인 프로젝트도 진행 중입니다.

질문이 있는 사용자는 GitHub나 소셜 미디어를 통해 문의할 수 있습니다. Ethersync는 여러 기관으로부터 자금을 지원받았으며, GNU Affero General Public License에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

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"쓴 교훈"이라는 개념은 리치 서튼이 제안한 것으로, 인공지능(AI)에서 가장 효과적인 방법은 인간 중심의 지식 구축보다는 일반적인 계산 접근 방식에서 나온다는 점을 강조합니다. 인간의 지식을 포함하는 것이 단기적으로는 이점을 제공할 수 있지만, 종종 정체를 초래합니다. AI의 진정한 혁신은 검색과 학습을 통해 계산을 확장하는 데서 발생합니다.

이 아이디어는 인간의 겸손이라는 더 넓은 주제와 연결됩니다. 이는 코페르니쿠스, 다윈, 프로이트의 역사적 발견처럼 우리가 우주에서 차지하는 위치에 대한 인식을 도전합니다.

이선 몰릭은 최근 비즈니스 프로세스와 관련하여 쓴 교훈에 대해 논의했습니다. 그는 조직들이 종종 혼란스럽게 운영되어 AI를 효과적으로 구현하기 어렵다고 지적했습니다. 일부 기업은 비공식적으로 AI를 사용하기 시작했지만, 조직 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 것은 불명확한 프로세스 때문에 도전적입니다.

몰릭은 조직이 품질을 정의하고 예시를 제공할 수 있다면, 체스나 음성 인식과 같은 더 정량화된 분야에서의 결과와 유사한 성과를 이룰 수 있다고 주장합니다. 그러나 쓴 교훈을 성공적으로 구현하기 위해서는 고품질 데이터가 필수적이기 때문에 회의적인 시각도 존재합니다. 많은 조직이 목표를 명확히 정의하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그들이 사용하는 데이터는 편향되거나 불충분할 수 있습니다.

체스의 예에서, 스톡피시 AI 프로그램은 단순히 계산을 확장하는 것이 아니라, 더 작고 효율적인 모델을 통합함으로써 성공했습니다. 이는 실용적인 응용이 때때로 일반적인 접근 방식을 능가할 수 있음을 보여줍니다.

전반적으로 쓴 교훈은 유용한 통찰을 제공하지만, 실제 응용에는 한계가 있습니다. AI 개발자들은 고유한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 일반적인 계산 방법과 맞춤형 인간 논리를 균형 있게 조화시킬 필요가 있습니다.

탈북자 진수가 북한 정권의 비밀 IT 직원으로 해외에 파견된 경험을 공유했다. 그는 가짜 신분증을 사용해 서방 기업에서 원격 근무를 하며 월 약 5,000달러를 벌었고, 수입의 85%는 정권을 지원하는 데 송금했다. 이러한 비밀 작전은 팬데믹 이후 증가하고 있으며, 북한에 연간 2억 5천만에서 6억 달러의 수익을 창출하고 있다.

대부분의 북한 IT 근로자들은 팀으로 일하며, 국제 제재를 피하기 위해 종종 서양인으로 가장한다. 진수는 여러 나라의 사람들로부터 신원을 수집해 주로 미국 시장을 겨냥해 일자리에 지원했다고 설명했다. 그는 많은 기업들이 무심코 여러 명의 북한인을 고용하고 있다는 점도 언급했다.

북한의 억압적인 환경에도 불구하고 진수는 해외에서 일하면서 더 많은 자유를 느꼈지만, 대부분의 근로자들은 가족에 대한 처벌 두려움 때문에 탈북을 고려하지 않는다. 탈출한 후 진수는 IT 분야에서 계속 일하고 있지만 이전보다 수입은 줄어들었고, 대신 더 많은 수익을 자신이 가져가고 있다. 그는 정권을 위한 불법적인 일과 합법적으로 돈을 버는 것의 차이에 대해 생각하게 된다.

외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 텍스트나 주요 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

패트릭과 제임스는 인공지능 기반의 도구인 '인공 사회'를 개발했습니다. 이 도구는 기업들이 목표 고객을 시뮬레이션할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 마케팅 메시지와 콘텐츠를 출시 전에 테스트할 수 있습니다.

인공 사회의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이 도구의 목적은 마케팅 담당자들이 비용을 낭비하지 않고 최적의 메시지를 찾는 것입니다. 전통적인 실험은 시간과 비용이 많이 들지만, 시뮬레이션은 빠르고 저렴합니다.

둘째, 이 도구는 소셜 미디어의 실제 데이터를 바탕으로 인공지능 페르소나를 생성합니다. 사용자는 메시지를 작성하고 이 페르소나들이 상호작용하는 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 결과는 약 30초에서 2분 안에 생성되어 메시지를 개선할 수 있는 통찰을 제공합니다.

셋째, 주요 도전 과제는 정확성을 보장하고 사용자 인터페이스를 매력적으로 만드는 것입니다. 이들은 링크드인 게시물 성과 예측에서 유망한 결과를 얻었지만, 다른 맥락에 맞게 모델을 개선할 필요가 있습니다.

배경으로는 두 창립자가 A/B 테스트와 데이터 과학에 경험이 있는 행동 과학자라는 점이 있습니다. 이들은 시뮬레이션의 가능성을 탐구한 후 이 스타트업을 만들기로 결정했습니다.

가격 정책은 무료 체험이 가능하며, 신규 사용자는 3개의 크레딧과 2주간의 무료 체험을 제공합니다. 프로 계정은 월 40달러로 무제한 시뮬레이션이 가능하며, 향후 팀 및 기업 가격 계획도 마련할 예정입니다.

사용자들에게 이 도구를 사용해보고 피드백을 제공해 줄 것을 초대하고 있습니다.

최근 페로일렉트릭 기술의 발전이 부정 정전 용량을 활용하여 트랜지스터를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 이 기술은 갈륨 나이트라이드(GaN) 장치의 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 이러한 혁신은 일반적으로 발생하는 단점, 예를 들어 누설 전류의 증가 없이 더 나은 성능을 가능하게 합니다. 이 획기적인 발전은 더 효율적인 반도체 장치로 이어질 수 있습니다.

이 웹사이트는 코딩 연습과 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 사용을 위한 재미있는 프로젝트로 만들어졌습니다. 이 프로젝트는 Morning Brew와 MetaFilter와 같은 여러 사이트에서 주목을 받았습니다. 이 프로젝트에는 부적절한 이미지를 식별하도록 훈련된 기본적인 합성곱 신경망(CNN)이 포함되어 있습니다. 이미지가 63%의 신뢰 점수를 충족하지 않으면 검토 대기열로 넘어갑니다. 이 프로젝트는 "분위기 기반의 물고기 소개팅"으로 설명되며, 완성하는 데 약 한 달이 걸렸습니다. 웹사이트의 프론트엔드는 HTML5를 사용하고 GitHub Pages에 호스팅되며, 백엔드는 Node.JS와 GCP에서 운영됩니다.

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저자는 7년 넘게 사용해온 터미널 멀티플렉서인 tmux에 대한 경험을 이야기합니다. 처음에는 세션 지속성과 창 관리 같은 tmux의 기능 때문에 다른 프로그램으로 전환하는 것에 대해 걱정했습니다. 하지만 tmux의 복잡성과 색상 렌더링 문제, 스크롤 어려움, 일부 터미널 기능에 대한 지원 부족 등은 매우 불편하게 느껴졌습니다.

대안을 탐색한 후, 저자는 tmux의 복잡함 없이 세션 지속성에 집중하는 dtach, abduco, shpool 같은 도구들을 발견했습니다. 그중 shpool이 가장 유망하다고 생각했으며, 세션을 효과적으로 분리하고 다시 연결할 수 있는 기능이 마음에 들었습니다.

저자는 shpool을 자신의 로컬 윈도우 관리자와 통합하고 SSH 설정을 통해 세션에 쉽게 연결함으로써 tmux를 성공적으로 대체했습니다. 네이티브 스크롤백과 더 나은 터미널 알림 같은 개선 사항을 높이 평가하지만, 터미널 상태 복원과 멀티플레이어 지원 같은 몇 가지 문제는 여전히 남아 있습니다. 전반적으로 저자는 새로운 설정이 생산성을 높이고 tmux의 여러 단점을 해결했다고 느끼고 있습니다.

Coverage Cat에서 소프트웨어 엔지니어를 모집합니다. 이 직무는 정규직 소프트웨어 엔지니어로, 최소 6년 이상의 경력이 필요합니다. 연봉은 14만 달러 이상으로 시작합니다.

Coverage Cat은 미국인의 재정적 결과를 개선하는 데 중점을 둔 혁신적인 보험 중개업체입니다. 이 회사는 인공지능과 데이터를 활용하여 보험 산업을 더 투명하게 만들고, 정책 이해를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 직무의 주요 역할은 사용자 친화적인 제품을 개발하는 팀에 합류하는 것입니다. 주요 업무는 기능 개발, 고객 데이터 분석, 의사 결정을 위한 유용한 도구 제공 등을 포함합니다. 고객의 문제를 해결하고, 비용을 절감하며, 중요한 자산을 보호하는 것이 목표입니다.

이 공고는 2025년 7월 30일에 게시되었으며, 같은 날 업데이트되었습니다.

DeepSeek가 ACL 2025에서 최우수 논문상을 수상했습니다. 자세한 내용은 수상 페이지를 방문하시면 확인할 수 있습니다.

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이 프로젝트는 2016년에 시작되어 일반 앱보다 적은 권한을 요구하는 앱을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 처음에는 '프라이버시 프렌들리 토치라이트'를 출시했으며, 이후 앱의 종류를 30개 이상으로 확장하고 350,000회 이상의 설치를 기록했습니다.

하지만 2025년까지 이 앱들을 구글 플레이에서 유지하는 것이 연구 그룹에게 너무 힘들어졌습니다. 현재 사용자는 설치된 앱을 잃지 않겠지만, 구글 플레이에서 업데이트를 받지 못하게 되어 향후 호환성 문제를 겪을 수 있습니다.

업데이트를 계속 받으려면 사용자가 F-Droid 스토어로 전환하는 것이 권장됩니다. 이곳에서는 여전히 앱을 이용할 수 있으며, 사용자들이 데이터를 유지하면서 원활하게 전환할 수 있도록 이주 방법도 제공됩니다.

질문이 있는 경우, 사용자는 good-bye-google∂secuso.org로 팀에 연락할 수 있습니다.

토요일 아침 만화는 한때 아이들에게 필수적인 프로그램이었지만, 현재 그 인기가 크게 줄어들었습니다. 제라드 라이티는 이러한 변화의 이유를 살펴봅니다.

과거에는 ABC, CBS, NBC와 같은 주요 방송사들이 토요일 아침에 2천만 명 이상의 시청자를 끌어모으는 만화를 방영했습니다. 그러나 현재는 ABC Kids, FOX Kids, Kids WB!만이 만화를 방영하고 있으며, 이들 프로그램은 증가하는 아동 인구에도 불구하고 200만 명의 시청자도 채우기 힘든 상황입니다.

토요일 아침 만화 시청률 감소에는 여러 가지 요인이 있습니다. 첫째, 레크리에이션 스포츠에 대한 참여가 증가했습니다. 둘째, 케이블과 위성 TV의 발전이 있었습니다. 셋째, 인터넷과 비디오 게임에 대한 접근성이 높아졌습니다. 넷째, 애니메이션의 품질이 저하되었습니다. 다섯째, 이혼과 같은 가족 구조의 변화로 인해 가족 활동에 더 많은 비중을 두게 되었습니다.

오늘날 부모들은 자녀와의 질 좋은 시간을 우선시하며, 아이들이 TV를 보는 대신 외출을 선택하는 경우가 많습니다.

어린이 프로그램의 환경은 크게 변화했습니다. 주요 방송사들은 만화 프로그램을 줄였고, NBC와 CBS는 실사 프로그램으로 방향을 전환했습니다. 반면, 니켈로디언과 카툰 네트워크와 같은 케이블 네트워크는 어린이 오락의 주요 출처가 되었습니다. 이들 채널은 24시간 만화를 제공하여 토요일 아침에 특별히 만화를 보는 매력을 줄였습니다.

주중에 케이블 채널의 성공은 토요일 아침 시청률을 낮추는 결과를 가져왔습니다. 아이들은 더 이상 특정 시간에 맞춰 TV를 시청할 필요성을 느끼지 않게 되었습니다. 또한, 케이블의 경쟁과 아이들의 관심 변화로 인해 전통적인 만화 시청 패턴이 변화하고 있습니다.

재정적인 문제도 토요일 아침 만화에 영향을 미치고 있습니다. 제작 비용은 증가했지만 광고 수익은 감소하여 품질 있는 프로그램을 유지하기 어려워졌습니다. 광고주들은 이제 더 작은 틈새 시장을 겨냥하는 것을 선호하며, 아이들의 구매력이 증가함에 따라 프로그램과 관련된 장난감과 게임이 더 중요해졌습니다.

앞으로 DVR과 주문형 시청의 증가가 아이들이 콘텐츠를 소비하는 방식에 더 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 토요일 아침 만화의 황금기는 지나갔지만, 그 시절의 추억은 여전히 소중하게 여겨지고 있으며, 이 추세가 예전으로 돌아갈 가능성은 낮아 보입니다.

이 웹사이트는 데이터를 수집하는 자동화된 봇으로부터 보호하기 위해 Anubis라는 시스템을 사용합니다. Anubis는 작업 증명 방식과 유사한 방법을 사용하여 이러한 봇이 사이트에 접근하는 것을 더 어렵고 비용이 많이 들게 만듭니다. 이 시스템의 목적은 데이터 수집기로 인한 다운타임을 줄이면서 정당한 사용자들이 사이트에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 보안 문제를 해결하기 위해 사용자는 최신 자바스크립트 기능을 활성화해야 하며, 이는 일부 브라우저 플러그인에 의해 차단될 수 있습니다. 전반적으로 Anubis는 봇을 식별하는 더 나은 방법이 개발되는 동안의 임시 해결책입니다.

일자리를 찾고 계신 분들은 아래 형식에 맞춰 정보를 공유해 주세요.

• 지역:
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본인이 직접 일자리를 찾고 있는 경우에만 게시해 주세요. 에이전시, 채용 담당자, 구인 게시판은 게시하지 마세요.

독자들은 제공된 이메일 주소로만 일자리 기회에 대해 논의할 수 있습니다. 구인 게시물은 wantstobehired.com에서 확인할 수 있습니다.

저자는 키보드에 대한 자신의 경험을 공유하며 인체공학적 문제와 타이핑 효율성에 대해 이야기합니다. 18세에 반복적인 스트레인 부상을 겪은 후, Dvorak 키보드 레이아웃으로 전환하고 다양한 인체공학적 키보드를 탐색한 끝에 Ergodox EZ와 Svalboard Lightly를 선택하게 되었습니다.

저자는 어릴 때부터 컴퓨터를 많이 사용해 왔으며, RSI 증상을 완화하기 위해 Dvorak 레이아웃으로 변경했다고 강조합니다. 그들은 키보드의 인체공학적 기능, 즉 분리된 키보드 반쪽, 경사각, 엄지 손가락을 위한 클러스터가 손목과 팔의 긴장을 줄이는 데 얼마나 중요한지를 설명합니다.

CharaChorder는 손가락의 움직임을 최소화하여 타이핑 속도를 향상시키는 것을 목표로 하지만, 폐쇄형 운영체제와 인체공학적 문제로 인해 불만족스러웠습니다. Svalboard는 DataHand의 후속 제품으로, 각 손가락에 맞춘 개별 키 클러스터를 가지고 있으며, 전통적인 스위치 대신 적외선 센서와 자석을 사용합니다. 이 키보드는 QMK 펌웨어를 실행하여 높은 수준의 사용자 맞춤화와 손쉬운 조정을 가능하게 합니다. 저자는 편안함과 효율성을 위해 레이아웃을 조정할 수 있는 점을 높이 평가합니다.

Svalboard는 일관된 위치를 유지하기 위해 의자에 장착되어 타이핑 시 인체공학적 이점을 제공합니다. 저자는 Svalboard를 위해 독특한 레이아웃을 개발했지만, Dvorak의 근육 기억과의 간섭으로 적응하는 데 어려움을 겪었습니다. Svalboard는 약간의 제작 문제와 높은 가격이 있지만, 저자는 그 인체공학적 이점과 맞춤화 가능성이 투자할 가치가 있다고 생각합니다. 또한 편안함과 사용성을 위한 적절한 설정의 중요성을 언급하며, 타이핑 속도와 키 누름 반복의 어려움도 이야기합니다.

6개월 후, 저자는 타이핑의 편안함과 속도가 향상되었다고 보고합니다. 그들은 다른 사람들에게 Svalboard나 유사한 인체공학적 키보드를 고려해보라고 권장하며, 새로운 레이아웃에 적응하는 데 필요한 학습 곡선도 강조합니다. 전반적으로 저자는 Svalboard와 같은 인체공학적 키보드를 지지하며, 몇 가지 도전 과제가 있음에도 불구하고 편안함과 맞춤화 가능성을 강조합니다.

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AI 코딩 도구를 효과적으로 활용하기 위해서는 제공하는 맥락의 양과 AI가 처리하는 부분의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 첫 번째로, AI 코딩을 잘 활용하기 위해서는 AI에 얼마나 의존할지를 아는 것이 필수적입니다. 이 부분을 잘못 판단하면 시간 낭비나 오해가 생길 수 있습니다.

맥락의 범위는 완전히 인간이 개입하는 것부터 완전히 AI가 처리하는 것까지 다양합니다. 예를 들어, ChatGPT와 대화하는 것은 코딩 문제에 대해 다른 회사의 동료와 이야기하는 것과 비슷합니다. 이렇게 대화함으로써 자신의 생각과 가정을 명확히 할 수 있습니다. 또한, 프로젝트에 대한 구체적인 질문을 하는 것은 신뢰하는 동료에게 조언을 구하는 것과 유사합니다. 이 경우, 맥락에 맞는 답변을 얻을 수 있지만 깊이 있는 통찰은 부족할 수 있습니다. AI로부터 직접 복사하여 붙여넣을 수 있는 구체적인 제안을 받는 것도 가능합니다. 이는 편리하지만 학습의 기회를 줄일 수 있습니다. 마지막으로, 코딩 작업을 AI에 맡기는 것은 경험이 적은 동료에게 일을 맡기는 것과 비슷합니다. 이 경우 AI가 올바르게 작업을 수행할 것이라는 신뢰가 필요합니다.

AI에게 더 많은 맥락을 맡길수록 스스로 처리하는 부분은 줄어듭니다. 따라서 언제 AI를 신뢰하고 언제 스스로 개입할지를 결정하는 것이 중요합니다. 이러한 다양한 층을 이해함으로써 코딩 작업에서 AI를 효과적으로 활용할 수 있으며, 맥락과 신뢰의 중요성을 강조합니다.

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이 글에서는 FreeBSD를 사용하여 백업 서버를 구축하는 방법에 대해 설명합니다. FreeBSD는 백업 솔루션에 적합한 운영 체제로, 백업 저장소에 대한 통제를 갖는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 전문 서비스나 개인 설정을 통해 이루어질 수 있습니다.

FreeBSD는 jails나 가상 머신(VM)을 활용하여 서비스 분리를 효과적으로 할 수 있어 보안과 관리가 용이합니다. 백업 서버는 지역적 서버와 원격 서버를 조합하여 이중화하는 것이 좋으며, 이를 통해 백업이 서로 다른 위치에 저장되도록 해야 합니다.

데이터 안전성을 위해 디스크 미러링이나 RAID 구성(예: RaidZ1 또는 RaidZ2)을 사용하는 것이 권장됩니다. 백업 서버는 보안이 강화되어야 하며, 인터넷에 직접 연결되지 않는 것이 이상적입니다. VPN을 사용하는 것이 좋습니다. 모든 백업은 민감한 데이터를 보호하기 위해 암호화되어야 합니다.

FreeBSD에서 ZFS를 사용하는 경우, 효율적인 백업을 위해 zfs-autobackup 도구를 활용할 수 있습니다. 다른 시스템(예: 리눅스)에서는 BorgBackup과 같은 도구를 사용하여 파일 기반 백업을 수행할 수 있습니다. 각 클라이언트에 대해 별도의 jail을 구현하여 보안과 격리를 강화하는 것이 좋습니다.

Proxmox Backup Server(PBS)는 VM에서 실행할 수 있으며, 데이터 저장을 위해 S3 호환 객체 저장소인 Minio와 함께 사용할 수 있습니다. 이 설정은 효율적인 데이터 관리를 위해 Minio jail을 만드는 것을 포함합니다.

백업의 로컬 스냅샷은 데이터 손실에 대한 추가 보안을 제공할 수 있으며, 특히 랜섬웨어 공격 시 유용합니다. ZFS를 사용하면 외부 위협으로부터 백업을 보호하는 데 도움이 되는 보이지 않는 스냅샷을 생성할 수 있습니다.

이 글은 FreeBSD를 사용하여 안전한 백업 시스템을 설정하는 일반적인 과정을 설명합니다. 백업이 효과적이고 신뢰할 수 있도록 하기 위해서는 신중한 계획과 모니터링이 필요하다고 강조합니다. 앞으로의 글에서는 클라이언트 측 설정과 백업 모니터링 전략에 대해 더 깊이 다룰 예정입니다. 신뢰할 수 있는 백업 시스템을 만드는 방법에 대한 더 많은 통찰을 기대해 주세요!

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이 문제는 귀하의 브라우저가 자바스크립트나 쿠키를 지원하지 않거나, 이들이 차단된 경우 발생할 수 있습니다.

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물론입니다! 요약해 드릴 내용을 제공해 주세요.

딥 씽크는 이제 구글 AI 울트라 구독자들이 사용할 수 있는 제미니 앱의 새로운 기능입니다. 이 기능은 초기 테스트 사용자들의 피드백을 바탕으로 개선되었으며, 국제 수학 올림피아드에서 금메달을 획득한 모델의 변형입니다. 이 버전은 더 빠르고 일상적인 사용에 적합하게 설계되었으며, 복잡한 수학 문제에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다.

딥 씽크는 병렬 사고 기법을 활용하여 창의적인 문제 해결을 향상시킵니다. 이를 통해 여러 아이디어를 동시에 생성하고 평가할 수 있습니다. 특히 웹 개발이나 과학 연구와 같이 창의성, 전략적 계획, 단계별 개선이 필요한 작업에서 효과적입니다.

제미니 2.5 딥 씽크는 코딩과 추론 기준에서 최첨단 성능을 보여주며, 복잡한 문제를 해결하는 능력을 입증했습니다. 개발팀은 이 기능의 안전성과 책임감 있는 배포에도 집중하고 있습니다.

구글 AI 울트라 구독자들은 제미니 앱에서 특정 프롬프트를 통해 딥 씽크에 접근할 수 있으며, 향후 업데이트는 다른 사용자들과 함께 테스트하여 사용성을 확장할 계획입니다.

2017년, 한 대형 소매업체의 고위 임원이 앤드류 하트에게 연락을 했습니다. 그녀는 하트의 야외 증강 현실 내비게이션 작업에 영감을 받아, 자사의 효과적인 실내 내비게이션 앱 개발에 어려움을 겪고 있다고 전했습니다. 이는 많은 기업들이 실내에서 사람들을 안내하는 데 직면한 공통적인 문제를 드러냈습니다.

블루투스 비콘, 와이파이, 자기계측기, 컴퓨터 비전과 같은 기존 솔루션들이 있었지만, 이들 중 어느 것도 실내 내비게이션에 필요한 정확도나 사용자 경험을 제공하지 못했습니다. 이로 인해 앤드류는 문제를 더 깊이 탐구하게 되었고, 정확한 실내 내비게이션 기술을 개발하기 위해 스타트업인 하이퍼를 설립하게 되었습니다.

하이퍼의 접근 방식은 초기 위치 지정을 위해 와이파이 데이터를 활용하고, SLAM(동시 위치 추정 및 지도 작성)이라는 고급 모션 추적 기술을 결합하여 1미터의 정확도를 달성하는 것입니다. 그들은 와이파이 데이터를 효율적으로 수집하기 위한 사용자 친화적인 조사 앱을 개발하고, 모션 데이터의 드리프트와 나침반의 부정확성과 같은 문제를 극복하기 위한 알고리즘을 만들었습니다.

수년간의 연구와 테스트 끝에 하이퍼는 주요 소매점에서 기술을 성공적으로 구현했습니다. 다음 도전 과제는 이 실내 내비게이션 솔루션을 10억 사용자로 확장하는 것이며, 이를 위해 새로운 파트너십과 전략이 필요합니다. 앤드류는 하이퍼의 영향력을 확대하기 위해 기업들과 협력하기를 열망하고 있습니다.

구글이 goo.gl 링크에 대한 계획을 업데이트했습니다. 처음에는 2025년 8월 25일 이후 모든 goo.gl 링크에 대한 지원을 중단할 예정이었으나, 이제는 활발히 사용되고 있는 링크는 계속 유지하기로 했습니다. 이는 다양한 콘텐츠에 이 링크를 삽입한 사용자들을 돕기 위한 조치입니다. 2024년 말 기준으로 비활성 상태인 링크는 이미 비활성화 대상으로 표시되었습니다. 만약 링크가 곧 작동하지 않을 것이라는 메시지를 본다면, 다른 URL 단축기로 전환해야 한다는 의미입니다. 활성화된 goo.gl 링크는 정상적으로 계속 작동할 것입니다. 링크가 여전히 유효한지 확인하려면 해당 링크를 방문해 보세요. 경고 없이 리디렉션된다면, 그 링크는 계속 활성 상태로 유지됩니다.

많은 플랫폼에서 API 키를 생성하고 관리하는 복잡한 과정을 비판하고 있습니다. 이 과정은 일반적으로 계정 생성, 이메일 인증, 설정 조정 등 여러 단계를 포함합니다. 대신, 코드로 JSON 웹 키(JWK)를 직접 생성하는 간단한 방법을 제안합니다. 이렇게 하면 번거로운 단계를 생략할 수 있습니다.

주요 내용으로는 JavaScript 라이브러리를 사용하여 웹사이트 없이도 쉽게 API 키를 생성할 수 있다는 점이 있습니다. 클라이언트 키와 서버 키를 구분할 필요가 없으며, 하나의 키로 인증이 가능해야 합니다. 다양한 환경을 위한 별도의 소프트웨어 개발 키트(SDK) 대신 통합된 접근 방식을 권장합니다. 사용자를 요금 청구할 경우, 공개 키가 유료 계정과 연결되지 않은 경우 API가 결제 링크를 반환할 수 있습니다. 개발자가 사용자에게 API 키를 제공하고자 할 때는 보안을 유지하면서 키를 파생할 수 있는 계층적 JWK 시스템을 사용할 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 API 키 관리를 보다 간단하고 효율적으로 할 수 있는 방법을 제안하고 있습니다.

Twentyseven은 해스켈로 개발된 루빅스 큐브 해결 프로그램으로, 2016년에 처음 공개되었고, 개발은 2014년에 시작되었습니다. 저자는 2013년 람다 미적분 수업에서 해스켈을 처음 접한 이후로 이 언어를 사용해 왔으며, 프로그래밍과 수학의 조화를 높이 평가하고 있습니다.

2025년 8월 1일에 출시된 1.0.0 버전은 개인적인 이정표로, 주로 최신 GHC 버전과 호환되도록 코드가 업데이트되었습니다. 프로그램의 핵심 기능은 크게 변하지 않았지만, 일부 기술적인 업데이트가 이루어졌습니다.

이 프로그램은 루빅스 큐브의 색상을 나타내는 문자열 입력을 받아 이를 해결하기 위한 움직임의 순서를 생성합니다. 여기에는 IDA*라는 알고리즘이 사용되며, 이는 최단 해결 경로를 효율적으로 탐색합니다. 루빅스 큐브의 가능한 상태가 매우 많기 때문에 이 방법이 필요합니다.

퍼즐을 해결하는 데 필요한 움직임을 추정하기 위해 프로그램은 큐브의 상태를 더 간단한 형태로 단순화하여 성능을 향상시킵니다. Twentyseven은 최적의 해결책을 찾는 데 시간이 걸릴 수 있지만, 코치엠바의 두 단계 알고리즘과 같은 대안은 문제를 관리 가능한 부분으로 나누어 훨씬 더 빠르게 큐브를 해결할 수 있습니다.

이 글은 기술에서 인공지능(AI)이 사용자 동의와 경험에 미치는 부정적인 영향을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 사용자 동의 부족입니다. 저자는 AI의 발전으로 인해 디자인 결정이 사용자 요구를 고려하지 않고 이루어지는 상황이 발생했다고 주장합니다. 이로 인해 사용자는 강제로 정해진 규칙을 받아들여야 하는 상황에 처하게 됩니다.

둘째, 디자인 초점의 변화입니다. 사용자 중심의 디자인에서 벗어나 디자인 프로토타입을 신속하고 효율적으로 제공하는 데 중점을 두게 되었습니다. 이 과정에서 사용자 참여와 공감이 희생되고 있습니다.

셋째, 소비자 불만입니다. 많은 소비자들이 AI에 대해 강한 반감을 표명하고 있으며, 이는 AI가 그들의 삶에 동의 없이 개입한다고 느끼기 때문입니다. 반면, 기업들은 AI 기능을 점점 더 필수적으로 만들고 있습니다.

넷째, 윤리적 문제입니다. 이 글은 AI가 어떻게 훈련되는지에 대한 윤리적 문제를 제기하며, 사용자 동의 없이 도용된 콘텐츠와 개인 데이터가 사용되고 있음을 강조합니다.

다섯째, 감시와 통제입니다. AI 도구에 내재된 논리는 종종 감시적인 사고방식을 반영하며, 개인 정보 수집을 정상화하고 사용자 자율성을 제한합니다.

여섯째, 감시의 정상화입니다. 저자는 다양한 기술에서 감시 관행이 일반화되고 있으며, 이는 개인 정보 보호와 사용자 권리에 대한 우려를 불러일으킨다고 지적합니다.

마지막으로, 미래에 대한 성찰입니다. 글은 이러한 관행의 정상화가 사회에서 받아들여지고 있는지에 대한 질문으로 마무리됩니다.

전반적으로 저자는 기술에서 AI의 역할과 사용자 권리 및 동의에 대한 함의를 재고할 필요성이 시급하다고 강조합니다.

Erlang Solutions는 분기별 뉴스레터에 가입하여 최신 뉴스, 모범 사례 및 독점 제안을 받아볼 것을 권장합니다. 이들은 Erlang과 Elixir 개발자를 포함한 BEAM 커뮤니티를 지원하는 데 강한 의지를 가지고 있습니다.

특히 주목할 만한 이니셔티브는 오픈 소스 Erlang 및 Elixir 프로젝트를 위한 무료 CI/CD 보안 감사입니다. 이 감사는 SAFE라는 도구를 사용하여 이루어지며, 코드 업데이트가 있을 때마다 자동으로 취약점을 검사합니다. 이를 통해 시스템의 보안을 유지하고 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 오픈 소스 유지 관리자는 Erlang Solutions에 이메일을 보내면 무료 라이센스를 요청할 수 있습니다.

이 감사 외에도 Erlang Solutions는 코드 리뷰, 아키텍처 평가, 생산 시스템에 대한 성능 감사와 같은 전문가 주도의 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 시스템의 보안과 효율성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

Erlang Solutions는 이벤트 후원, 포용성 이니셔티브 지원, 교육 자료 공유 등을 통해 BEAM 커뮤니티를 지원합니다. 이들은 유용한 자원과 통찰력을 제공하여 BEAM 생태계를 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

무료 감사 및 커뮤니티 지원에 대한 자세한 내용은 그들의 커뮤니티 허브를 방문하면 확인할 수 있습니다.

딥 에이전트는 복잡한 작업을 오랜 시간 동안 수행할 수 있는 고급 인공지능 도구입니다. 이들은 다양한 도구를 호출하는 루프 구조를 사용하여 작동합니다. 기본 에이전트가 복잡한 작업을 계획하고 실행하는 데 어려움을 겪는 반면, 딥 에이전트는 네 가지 주요 요소를 포함하여 능력을 향상시킵니다.

첫 번째 요소는 상세한 시스템 프롬프트입니다. 이는 에이전트가 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 안내하는 포괄적인 지침으로, 종종 기대되는 행동을 보여주는 예시를 포함합니다. 두 번째 요소는 계획 도구입니다. 계획 도구가 직접적인 기능을 수행하지 않더라도, 에이전트가 작업에 집중할 수 있도록 도와주어 장기 목표를 관리하는 능력을 향상시킵니다.

세 번째 요소는 서브 에이전트입니다. 딥 에이전트는 특정 작업을 처리하기 위해 더 작고 전문화된 에이전트를 생성할 수 있어, 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 더 나은 맥락 관리와 효율성을 제공합니다. 마지막으로 파일 시스템 접근이 있습니다. 이를 통해 에이전트는 메모를 저장하고 협업할 수 있어, 시간이 지남에 따라 축적된 맥락을 관리하는 데 도움이 됩니다.

딥 에이전트의 예로는 Claude Code와 Manus가 있으며, 이들은 이러한 요소들을 활용하여 연구와 코딩에서 뛰어난 성과를 보입니다. 자신만의 딥 에이전트를 만들고자 하는 사람들을 위해 'deepagents'라는 오픈 소스 패키지가 제공되며, 이는 사용자 맞춤화를 위한 필수 기능을 포함하고 있습니다.

TraceRoot는 신웨이와 제청이 만든 오픈 소스 디버깅 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 엔지니어들이 AI를 활용해 GitHub와 Slack 같은 플랫폼에서 수집한 트레이스, 로그, 소스 코드, 논의를 결합하여 생산 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능으로는 Python과 TypeScript로 작성된 경량 SDK가 있어 애플리케이션과 통합하여 로그와 트레이스를 캡처할 수 있습니다. 또한, 이 데이터를 분석하여 문제를 식별하고 특정 코드 변경으로 오류를 추적하는 등의 해결책을 제안하는 맞춤형 AI 에이전트가 있습니다. 사용자 친화적인 디버깅 인터페이스는 트레이스를 시각적으로 정리하고 AI가 생성한 통찰력을 제공합니다.

TraceRoot는 Docker를 사용하여 자체 호스팅할 수 있으며, 로컬 및 클라우드 환경을 모두 지원합니다. 기본 기능은 무료로 제공되며, 고급 기능을 위한 유료 옵션도 있습니다. 관심 있는 분들을 위해 데모 비디오도 제공됩니다. 사용자들이 필요로 하는 추가 기능에 대한 피드백과 협업을 권장합니다.

HIV에 감염된 일부 영아는 생후 초기부터 항레트로바이러스(ARV) 치료를 시작하면 치료가 가능할 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다. 옥스포드 대학교의 필립 굴더가 이끄는 연구에서는 ARV 치료를 받은 다섯 명의 어린이가 치료를 중단했음에도 불구하고 바이러스 수치가 검출되지 않아, 이들이 완화 상태에 있을 가능성이 제기되었습니다. 다른 연구에 따르면, 조기에 ARV 치료를 받은 어린이 중 약 5%는 바이러스를 매우 낮은 수준으로 억제할 수 있다고 합니다.

전문가들은 어린이의 독특한 면역 체계가 성인보다 HIV 치료에 긍정적으로 반응할 가능성이 높다고 보고 있습니다. 소아과 의사들은 성인들이 복잡하고 위험한 절차인 줄기세포 이식에서 제한된 성공을 거둔 반면, 어린이에게서 치료 가능성을 찾는 데 더 집중하고 있습니다.

현재 연구는 일부 어린이가 ARV 치료를 중단한 후에도 바이러스를 조절할 수 있는 이유를 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 광범위 중화 항체(bNAbs)와 치료 백신과 같은 새로운 치료법이 개발되고 있으며, 이는 어린이의 면역 반응을 강화할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 치료법의 조합을 HIV에 감염된 어린이를 대상으로 시험할 계획이 있으며, 장기적인 완화를 목표로 하고 있습니다.

유전자 치료도 어린이를 위한 잠재적인 일회성 치료법으로 연구되고 있으며, 이는 HIV 전파를 예방하는 방법을 제공할 수 있습니다. 자금 지원의 어려움이 있지만, 연구자들은 어린이 치료에서의 돌파구가 모든 인구를 위한 HIV 치료 발전으로 이어질 수 있을 것이라는 희망을 가지고 있습니다.

요약이 없습니다.

저자 조 마샬은 대형 언어 모델(LLM)을 프로그래밍 언어에 직접 통합하는 아이디어를 탐구합니다. 특히, 그는 공통 리스프(Common Lisp)를 사용하여 "의사 매크로(pseudo macro)"라는 개념을 소개합니다. 이 매크로는 프로그래머가 리스프 코드 내에 의사 코드를 삽입할 수 있게 해주며, 문자열 설명을 리스프 표현식으로 변환하여 코딩을 더 직관적으로 만들어 줍니다.

의사 매크로의 주요 특징은 다음과 같습니다. 표현식이 예상되는 곳이라면 어디에서나 사용할 수 있으며, LLM이 코드를 생성하는 데 필요한 맥락 정보를 수집합니다. 또한, 더 신뢰할 수 있는 출력을 위해 낮은 온도 설정을 사용하고 LLM의 추론 과정을 보여줍니다.

저자는 리스프의 구조가 자바와 같은 다른 언어에 비해 이 통합을 더 쉽게 만든다고 언급합니다. 그러나 몇 가지 단점도 있습니다. LLM은 느리고, 비용이 많이 들며, 예측할 수 없는 경우가 있습니다. 또한, 의사 코드가 모호할 경우 잘못된 코드를 생성할 수 있습니다.

의사 매크로는 특정 의존성이 필요하며 구글의 제미니(Gemini)를 사용하여 개발되었지만, 다른 LLM에도 적용할 수 있습니다. 저자는 이 도구를 실험해 볼 것을 권장하며, 다운로드 링크와 추가 자료를 제공합니다.

댓글에서는 다른 프로그래머가 자신이 제안한 유사한 개념을 공유하며, 이러한 통합을 위해 리스프와 같은 언어를 사용하는 장점을 강조합니다.

전 CISA 수장인 젠 이스터리(Jen Easterly)는 미국 육군 장관이 그녀의 웨스트포인트 교수직 해임 결정을 내린 것에 대해 비판했습니다. 그녀는 자신의 해임이 정치적 인물에 대한 충성이 국가와 그 가치에 대한 충성을 압도하는 우려스러운 경향을 반영한다고 주장했습니다. 이스터리는 군이 정치적 영향을 받지 않아야 한다고 강조하며, 당파성으로 인해 군에 대한 공공의 신뢰가 위험에 처해 있다고 말했습니다.

그녀의 임명은 극우 음모론자인 로라 루머(Laura Loomer)가 소셜 미디어에서 공개적으로 반대한 직후 신속하게 철회되었습니다. 육군 장관은 루머의 비판이 결정에 영향을 미쳤는지에 대해서는 명확히 밝히지 않았지만, 웨스트포인트의 채용 관행에 대한 검토가 이루어질 것이라고 전했습니다.

공화당과 민주당 정부에서 모두 일했던 이스터리는 권력을 추구하기보다는 국가에 봉사하겠다는 의지를 표현했습니다. 그녀는 정치적 충성이 헌법에 대한 충성보다 우선시될 경우 국가 안보, 특히 사이버 보안에 해를 끼칠 수 있다고 경고했습니다.

1998년, 킵 손은 LIGO가 중력파를 탐지하기 위해 "10의 21제곱분의 1"이라는 매우 높은 감도를 필요로 한다고 언급했습니다. 그 당시에는 이것이 불가능하다고 생각했습니다. 이 목표를 달성하는 데 수세기가 걸릴 것이라고 믿었습니다. 그러나 2016년에는 연구자들이 이 감도 수준에 도달했다고 보고했습니다. 또한, 저는 피치 드롭 실험과 같은 건물에서 일했는데, 이 프로젝트는 진행 속도가 매우 느린 것으로 유명합니다. 이 경험은 장기 프로젝트와 연구에서의 가능성에 대한 제 관점을 변화시켰습니다.

뉴욕시의 임대 시장은 예측하기 어려운 상황입니다. 2025년 7월 기준으로, 웨스트 빌리지의 원베드룸 아파트 평균 임대료는 월 5,750달러입니다. 최근 뉴욕시는 중개 수수료를 없애는 법안을 통과시켰는데, 많은 사람들이 이로 인해 임대료가 상승할 것이라고 예상했습니다. 이러한 변화들을 더 잘 이해하기 위해 원본 데이터를 바탕으로 대시보드를 만들었습니다.

이 대시보드는 사용자가 동네, 침실 수, 임대 출처, 기간 등을 기준으로 필터링할 수 있도록 설계되었습니다. 현재 개발 중이어서 몇 가지 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 동네를 선택하면 관련 없는 동네도 포함될 수 있고, 원베드룸 아파트를 필터링하면 일부 투베드룸 아파트가 나타날 수 있습니다. 또한, 여러 사이트에 게시된 목록이 중복으로 나타날 수도 있습니다. 개선 사항이나 새로운 기능에 대한 피드백을 환영합니다.

외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 문서의 텍스트나 주요 내용을 공유해 주시면 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

Lean은 주로 수학자들이 수학 개념을 형식화하는 데 사용하는 프로그래밍 언어입니다. Lean을 사용하면 사용자는 수학을 구조, 정리, 증명으로 나누어 코드처럼 다룰 수 있으며, 이를 GitHub와 같은 플랫폼에서 공유할 수 있습니다. 이 언어의 목표는 수학적 지식을 코드 형태로 검증 가능하고 접근할 수 있도록 만드는 것입니다.

작가는 Lean을 사용하여 2가 2와 같다는 것을 증명하는 간단한 예를 제공합니다. 이 과정에서 "rfl" (자기 동치)와 "sorry" (미완성 증명의 자리 표시자)와 같은 증명 전술이 어떻게 작동하는지를 보여줍니다. 이 글은 올바른 공리의 중요성을 강조하며, "2 = 3"과 같은 잘못된 공리를 도입하면 "2 + 2 = 6"과 같은 터무니없는 결론에 이를 수 있음을 설명합니다.

또한, 글에서는 페르마의 마지막 정리에 대해 언급하며, 이 정리를 증명하는 데 350년 이상 걸렸고 현재 Lean에서 그 증명을 형식화하려는 노력이 계속되고 있음을 설명합니다. 저자는 독자들이 다양한 자료를 통해 Lean을 탐구해보기를 권장하며, 이 도구를 통해 수학과 프로그래밍 개념을 다시 발견하는 즐거움을 강조합니다.

요약이 없습니다.

AI 전화 에이전트는 사용자가 VideoSDK를 통해 AI 에이전트를 이용해 수신 및 발신 전화를 할 수 있도록 해줍니다. 다양한 SIP 제공업체를 지원하며, VoIP 솔루션을 위한 유연한 아키텍처를 갖추고 있습니다.

설치 요구 사항으로는 Python 3.11 이상의 소프트웨어가 필요하며, VideoSDK와 Twilio 계정이 필요합니다. 또한 Gemini AI를 위한 Google API 키도 요구됩니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 클론합니다. 그 후, 필요한 의존성을 설치합니다. 환경 변수는 .env 파일에 자격 증명으로 설정해야 합니다. 마지막으로 서버를 시작하면 http://localhost:8000에서 서버가 실행됩니다.

API 엔드포인트는 수신 전화를 처리하는 /inbound-call에 대한 POST 요청과 발신 전화를 시작하는 /outbound-call에 대한 POST 요청이 있습니다. SIP 제공업체를 변경하려면 /configure-provider에 POST 요청을 보내면 됩니다.

주요 기능으로는 여러 SIP 제공업체와의 통합, 지능형 전화 응답을 위한 AI 음성 에이전트 통합, 실시간 음성 상호작용이 가능하다는 점이 있습니다. 모듈형 아키텍처 덕분에 새로운 SIP 제공업체와 AI 에이전트를 쉽게 추가할 수 있으며, 서버를 재시작하지 않고도 설정을 변경할 수 있습니다.

사용 사례로는 고객 서비스에서 AI 에이전트가 고객 문의를 도와주고, 예약 및 알림을 자동으로 처리하며, 자동화된 설문조사와 피드백 수집이 가능합니다. 또한 긴급 알림과 업데이트를 SIP를 통해 전송할 수 있습니다.

향후 계획으로는 여러 AI 에이전트를 지원하고, 모니터링 기능을 추가하며, 통화 관리를 위한 웹 대시보드를 만드는 것이 포함됩니다. 기여는 정해진 가이드라인에 따라 환영합니다.

이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

Heartbeat에서는 게시물 발행과 알림 전송과 같은 다양한 예약 작업을 관리하기 위해 여러 개의 개별 크론 잡에 의존해왔습니다. 이러한 방식은 비효율적이었고 오류가 발생하기 쉬워, 작업이 누락되거나 문제 해결이 복잡해지는 경우가 많았습니다.

이를 개선하기 위해 팀은 ScheduledTasks라는 단일 데이터베이스 테이블을 사용하는 중앙 집중식 작업 스케줄러를 만들었습니다. 이 시스템은 매 분마다 실행되는 통합 크론 잡을 통해 작업을 예약할 수 있게 해줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

모든 작업이 한 곳에 저장되어 관리와 오류 처리가 간편해지는 작업 관리 기능이 있습니다. 크론 잡은 작업의 상태와 시간에 따라 실행해야 할 작업을 확인하고, 이를 처리하는 AWS SQS 소비자에게 메시지를 전송하는 실행 로직이 포함되어 있습니다. 또한, 실패한 작업에 대한 재시도 로직과 특정 시간 이후에 실행되지 않아야 하는 작업에 대한 만료 설정도 포함되어 있습니다. 작업이 업데이트되면(예: 이벤트 시간 변경) 해당 예약 작업도 함께 업데이트되어 정확성을 보장합니다.

이 새로운 시스템 덕분에 작업 예약이 더 쉬워졌고, 신뢰성이 향상되었으며, 문제 해결을 위한 로그 기록이 개선되었습니다. 중앙 집중식 접근 방식은 추가적인 크론 스크립트 없이도 새로운 기능을 빠르게 구현할 수 있게 해줍니다.

전반적으로 중앙 집중식 작업 스케줄러로의 전환은 Heartbeat의 운영을 간소화하여 예약 작업을 효과적으로 관리하는 데 도움을 주었습니다.

공영 방송 공사(CPB)는 연방 자금 지원이 새로운 예산에 포함되지 않아 50년 만에 처음으로 운영을 축소하기 시작한다고 발표했습니다. CPB는 거의 60년 동안 교육 콘텐츠와 지역 저널리즘을 포함한 공공 미디어를 지원해왔습니다.

CPB의 회장인 패트리샤 해리슨은 많은 미국인들이 자금을 구하기 위해 노력했음에도 불구하고 자금 손실에 대한 실망감을 표명했습니다. CPB의 대부분 직원들은 2025년 9월 30일까지 해고될 예정이며, 소규모 전환 팀은 2026년 1월까지 남아 폐쇄 작업을 관리하고 재정 의무를 준수할 것입니다.

CPB는 미국 전역의 1,500개 이상의 공영 방송국을 지원하는 주요 기관이며, 공공 미디어 연구 및 개발을 위한 가장 큰 자금 출처입니다. 이 조직은 앞으로의 도전을 헤쳐 나가는 과정에서 파트너들에게 지속적으로 정보를 제공할 것입니다.

이 글은 짧은 시간 안에 완료된 여러 야심찬 프로젝트의 사례를 제시하며, 개인과 팀이 어떻게 촉박한 기한 내에 놀라운 성과를 이뤘는지를 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

은행 카드인 뱅크아메리카드는 90일 만에 출시되어 10만 명 이상의 고객을 확보했습니다. P-80 슈팅 스타는 미국 공군의 첫 제트 전투기로 143일 만에 설계되었습니다. 마린십 조선소는 1942년 3월에 건설이 시작되어 197일 만에 선박을 완공했습니다. 찰스 린드버그의 대서양 비행을 위해 스피릿 오브 세인트 루이스는 60일 만에 제작되었습니다. 에펠탑은 793일 만에 완공되어 1889년 세계에서 가장 높은 건물이 되었습니다. 1937년 박람회를 위해 인공섬인 트레저 아일랜드는 2년 만에 완성되었습니다. 아폴로 8호는 결정 후 134일 만에 달로 발사되었습니다. 알래스카 고속도로는 제2차 세계대전 중 234일 만에 건설되었습니다. 디즈니랜드는 366일 만에 완공되었고, 엠파이어 스테이트 빌딩은 410일 만에 finished되었습니다. 베를린 공수 작전은 봉쇄가 시작된 지 2일 만에 시작되어 463일 동안 지속되었습니다. 펜타곤은 프로젝트 승인 후 491일 만에 건설되었습니다. 보잉 747은 프로그램 시작부터 완공까지 약 930일이 걸렸습니다. 뉴욕 지하철은 28개 역을 완공하는 데 4.7년이 소요되었습니다. TGV 고속철도는 승인 후 1,975일 만에 개통되었습니다. USS 나우틸러스는 세계 최초의 핵잠수함으로 1,173일 만에 완공되었습니다. 자바스크립트의 첫 프로토타입은 10일 만에 개발되었습니다. COVID-19 백신은 바이러스 유전체가 발표된 지 며칠 만에 신속하게 개발과 시험이 시작되었습니다.

이 글은 이러한 빠른 성과를 1960년대 이후 시작된 현대 프로젝트와 대조하며, 현대 프로젝트는 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 경향이 있음을 보여줍니다. 여러 저자와 연구자들은 관료적 변화, 규제 강화, 그리고 특별 이익 집단의 영향이 인프라 개발의 지연에 기여했다고 제안합니다.

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AI 도구들이 소프트웨어 개발에서 점점 더 많은 작업을 맡고 있습니다. 이로 인해 사람들이 정규직에서 프리랜서나 계약직으로 옮겨갈 가능성이 커지고 있습니다.

현재의 직업 상황(정규직, 프리랜서, 학생 등)에 대해 질문하고 있으며, AI가 미래의 직업 유형에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하는지에 대한 의견을 묻고 있습니다. 여러분의 경험이나 예측, 관련된 정보를 공유해 주시기 바랍니다.

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저자는 2021년에 성추행 혐의로 "취소"당한 개인적인 경험을 공유합니다. 이 사건으로 인해 즉시 직업, 수입, 집, 그리고 스칼라 프로그래밍 커뮤니티 내에서의 명성을 잃게 되었습니다. 친구와 동료들로부터 일부 지원을 받았지만, 저자는 사회적 고립과 재정적 파탄을 겪었고 결국 노숙자가 되었습니다. 그들은 공개적인 혐의 이후 겪은 심리적 트라우마와 고통을 설명하며, 자신에게 가해진 조치들이 정당한 절차 없이 잘못된 정보에 기반하고 있었다고 강조합니다.

이러한 취소는 저자의 정체성과 소속감에 깊은 영향을 미쳤습니다. 스칼라 커뮤니티는 그들의 삶에서 오랫동안 중심적인 역할을 해왔기 때문입니다. 저자는 혐의와 관련된 낙인으로 인해 전문적인 기회를 잃고, 일자리를 찾는 데 어려움을 겪었다고 말합니다. 또한, 팬데믹 동안의 재정적 어려움과 그로 인한 정신 건강 문제에 대해서도 이야기합니다.

이 경험을 통해 저자는 취소 문화의 위험성을 깨닫고, 다른 사람들에게 공개적인 비난에 참여하기 전에 그 결과를 고려할 것을 촉구합니다. 그들은 혐의를 받은 사람들에 대한 공감과 지원의 필요성을 강조하며, 입증되지 않은 주장에 기반한 개인에 대한 조치를 재고할 필요가 있다고 말합니다. 저자는 자신을 비난하는 공개 서한의 서명자들에게 이름을 삭제해 줄 것을 요청하며, 이는 여전히 피해를 주고 있다고 전합니다. 어려움에도 불구하고 저자는 희망적인 시각을 유지하며, 이러한 상황에서 정당한 절차와 연민의 중요성을 되새길 것을 권장합니다.

새로운 연구에 따르면, 일반적으로 소외된 열대 질병 치료에 사용되는 약물인 이버멕틴이 말라리아 전파를 크게 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. KEMRI-웰컴 신탁 연구자들이 실시한 연구에서는 이버멕틴을 기존의 말라리아 예방 조치인 모기장에 추가했을 때, 5세에서 15세 사이의 어린이들 사이에서 새로운 말라리아 감염이 26% 감소한 것으로 나타났습니다.

말라리아는 2023년에도 수백만 건의 사례와 사망자가 보고되는 주요 글로벌 건강 문제입니다. 전통적인 모기 방제 방법은 곤충의 살충제 저항성으로 인해 효과가 떨어지고 있어 새로운 전략의 필요성이 커지고 있습니다. BOHEMIA 시험은 케냐와 모잠비크의 고말라리아 지역에서 이버멕틴의 효과를 시험한 가장 큰 규모의 연구입니다. 케냐에서는 치료를 받은 어린이들 사이에서 말라리아 감염률이 크게 낮아진 것으로 확인되었습니다.

이 시험에는 20,000명 이상의 참가자가 포함되었으며, 이버멕틴은 안전한 것으로 나타났고 부작용도 경미했습니다. 전문가들은 이버멕틴이 특히 살충제 저항성 문제를 겪고 있는 지역에서 말라리아 방제 노력에 중요한 기여를 할 수 있다고 믿고 있습니다. 연구 결과는 말라리아 예방 프로그램을 위한 고려 사항으로 보건 당국에 전달되었습니다.

말라리아 발생률을 낮추는 것 외에도, 이버멕틴은 치료를 받은 지역 사회에서 피부 기생충 감염도 줄이는 데 도움을 주었습니다. 전반적으로 이 연구 결과는 이버멕틴이 향후 말라리아 예방 전략에서 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다.

저는 저렴한 열전사 영수증 프린터에서 매일 날씨 예보를 출력하는 간단한 파이썬 스크립트를 만들었습니다. 이 스크립트는 날씨 데이터를 가져와서 인쇄할 수 있는 형식으로 변환한 후, 특정 형식으로 프린터에 전송합니다. GPS 좌표와 시간대를 설정할 수 있으며, 매일 아침 자동으로 실행되도록 예약할 수 있습니다. 즐기세요!

죄송하지만, 외부 링크나 그 내용에 접근할 수 없습니다. 그러나 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

2021년 9월 1일 기준으로 지구를 공전하는 위성은 약 4,550개에 이르며, 이들은 통신, 지구 관측, 내비게이션 등 다양한 용도로 사용됩니다. 이 중 스페이스X가 1,655개의 위성을 보유하고 있어 전체의 36%를 차지하며, 가장 많은 위성을 소유한 기업입니다. 미국이 2,804개의 위성을 보유하고 있어 가장 많은 위성을 가지고 있으며, 그 뒤를 이어 중국과 영국이 있습니다.

위성은 주로 네 가지 궤도에 위치합니다. 저지구 궤도(LEO), 정지 궤도(GSO), 중간 궤도(MEO), 그리고 고타원 궤도(HEO)입니다. 대부분의 위성, 즉 3,000개 이상이 저지구 궤도에 있으며, 이는 주로 통신과 원격 감지에 사용됩니다.

위성의 대부분은 통신용으로 63%를 차지하고, 그 다음으로 지구 관측이 22.1%, 내비게이션이 3.6%를 차지합니다. 스페이스X와 같은 기업들이 향후 수천 개의 위성을 추가로 발사할 계획을 세우고 있어, 위성의 수는 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

요약이 없습니다.

알리바바의 Qwen3 Coder 480B 모델이 이제 Cerebras 플랫폼에서 제공됩니다. 이 모델은 Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5와 같은 다른 주요 코딩 모델들과 경쟁하고 있습니다. Qwen3 Coder는 초당 2,000개의 토큰을 처리할 수 있는 놀라운 속도로 작동하여, 일반적으로 20초가 걸리는 코딩 작업을 단 1초 만에 완료할 수 있습니다.

이 모델을 더 많은 사람들이 이용할 수 있도록 Cerebras는 두 가지 구독 요금제를 도입했습니다. Cerebras Code Pro는 월 50달러, Cerebras Code Max는 월 200달러입니다. 출시 후 단 2주 만에 Qwen3 Coder는 OpenRouter에서 두 번째로 인기 있는 코딩 모델이 되었으며, 여러 경쟁자를 제쳤습니다.

Cerebras는 이 모델이 단 4초 만에 1,000줄의 자바스크립트를 생성할 수 있다고 강조하며, 이는 다른 모델들보다 훨씬 빠릅니다. 개발자들은 VS Code용 코딩 에이전트인 Cline을 통해 적절한 옵션을 선택하여 이 모델을 사용할 수 있습니다.

Qwen3 Coder는 Cerebras Inference Cloud와 OpenRouter, HuggingFace와 같은 파트너를 통해 제공되며, 비용은 백만 토큰당 2달러입니다. 이 서비스는 미국 데이터 센터에서 호스팅되며, 높은 성능과 데이터 프라이버시를 보장합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

OpenAI의 ChatGPT 에이전트가 최근 일반적인 온라인 보안 조치인 Cloudflare의 안티봇 인증을 통과하는 능력을 보여주었습니다. 이 인증은 사람과 봇을 구분하기 위해 설계되었습니다. 이 에이전트는 자신의 웹 브라우저를 제어하고 작업을 수행하면서 실시간으로 자신의 행동을 설명할 수 있습니다.

비디오 변환 작업 중, 에이전트는 자신이 인간임을 확인하기 위해 체크박스를 클릭했습니다. 이는 AI가 봇이 아니라고 주장하면서 이러한 조치를 우회하는 아이러니를 드러냅니다. 이 성과는 고급 브라우저 자동화를 보여주며, 봇을 차단하기 위해 설계된 CAPTCHA 시스템의 미래 효과성에 대한 의문을 제기합니다.

CAPTCHA 시스템은 시간이 지남에 따라 발전해왔습니다. 초기에는 왜곡된 텍스트와 이미지를 사용해 기계에 도전했지만, 현재는 사용자 행동을 분석하여 사람이 맞는지를 판단합니다. 이전에도 AI 도구들이 일부 CAPTCHA를 우회한 적은 있지만, ChatGPT 에이전트가 과정을 설명하는 능력은 새로운 느낌을 줍니다.

그럼에도 불구하고 이 에이전트는 완벽하지 않습니다. 복잡한 웹사이트 인터페이스에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 전반적으로 이 시연은 인간의 판단이 필요한 복잡한 작업을 처리하는 AI의 발전된 능력을 강조합니다.

제공된 텍스트는 손상되었거나 의미가 없는 문자들의 조합으로 보입니다. 명확한 핵심 내용이나 요약할 수 있는 메시지가 포함되어 있지 않습니다. 다른 텍스트나 요약하고 싶은 특정 내용을 제공해 주시면 감사하겠습니다.

mcp-use의 창립자인 피에트로와 루이지는 MCP 기술에 대해 큰 기대를 가지고 있었지만, 이 기술이 폐쇄형 애플리케이션을 통해서만 접근 가능하다는 점에 실망했습니다. 개발자 경험을 개선하기 위해 그들은 mcp-use를 만들었으며, 이를 통해 어떤 대형 언어 모델(LLM)도 MCP 서버에 단 6줄의 코드로 쉽게 연결할 수 있습니다.

이 라이브러리는 두 가지 주요 구성 요소를 제공합니다. 첫 번째는 MCPClient로, 서버 연결과 데이터 스트림을 자동으로 관리합니다. 두 번째는 MCPAgent로, MCPClient와 LLM, 그리고 사용자 정의 프롬프트를 통합하여 LLM을 위한 다양한 도구를 제공합니다.

mcp-use는 안전한 서버 실행과 동적 서버 연결 기능도 포함하고 있습니다. 그들이 완료한 프로젝트 중에는 웹 브라우징 에이전트, 보고서 생성 에이전트, 그리고 IKEA 커튼을 이용한 스마트 조명 시스템이 있습니다.

현재 mcp-use는 10만 회 이상의 다운로드를 기록했으며, NASA와 같은 저명한 기관에서도 사용되고 있습니다. 그들은 도구 개선을 위한 피드백과 질문을 환영합니다.

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카본은 C++의 후속 언어로 설계된 실험적인 프로그래밍 언어입니다. C++ 개발자들이 직면한 문제를 해결하면서도 높은 성능과 기존 C++ 코드와의 상호 운용성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

카본의 주요 특징 중 하나는 성능입니다. 카본은 LLVM을 사용하여 C++와 동일한 성능을 제공하며, 시스템 자원에 대한 저수준 접근을 허용합니다. 또한, C++ 코드와 함께 작동할 수 있어 코드베이스를 점진적으로 이전할 수 있는 장점이 있습니다. C++ 개발자에게 친숙한 문법을 가지고 있어 쉽게 배울 수 있으며, 현대적인 프로그래밍 개념인 제너릭과 모듈화된 코드 조직을 포함하고 있습니다. 안전성 측면에서도 안전한 프로그래밍 관행에 중점을 두고 있으며, 향후 메모리 안전 기능을 계획하고 있습니다.

카본의 목표는 성능이 중요한 소프트웨어와 코드 진화를 지원하는 것입니다. 또한 가독성을 보장하고 실용적인 테스트 메커니즘을 마련하며, 기존 C++ 프로젝트에서 카본으로 쉽게 이전할 수 있도록 C++ 코드를 카본으로 변환하는 도구를 제공합니다.

현재 카본은 초기 실험 단계에 있으며, 도구 체인과 컴파일러의 개발이 진행 중입니다. 관심 있는 사용자는 웹 기반 도구를 통해 카본을 시도하거나 제한된 플랫폼을 위한 실험적인 버전을 다운로드할 수 있습니다.

카본 커뮤니티는 기여를 장려하며, 환영하는 환경을 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. 논의와 개발 노력은 주로 디스코드에서 이루어지며, 디자인과 구현 기여의 기회도 제공됩니다. 더 많은 정보는 카본 언어의 깃허브 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

하카암, 마이클, 아디는 AI 에이전트가 자신의 이메일 수신함을 가질 수 있도록 하는 API인 에이전트메일(AgentMail)을 개발하고 있습니다. 이는 전통적인 이메일 서비스와는 다르게 AI가 이메일을 통해 소통하고 작업을 자동화할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.

그들은 처음에 Gmail을 기반으로 서비스를 구축하려고 했지만, 지원이 부족하고 비용이 높으며 여러 제한 사항으로 인해 어려움을 겪었습니다. 그래서 결국 자신들만의 이메일 시스템을 만들기로 결정했습니다.

에이전트메일은 API를 통해 쉽게 수신함을 생성할 수 있는 기능, 이벤트 알림, 간단한 인증, 고급 검색 기능, 사용량 기반의 가격 모델 등을 제공합니다.

그들은 이미 에이전트메일을 다양한 애플리케이션에 적용했습니다. 여기에는 사용자별 수신함, 음성 에이전트를 위한 실시간 문서 수신, 자동 계정 설정 등이 포함됩니다.

사용자들의 피드백을 받고 있으며, 서비스 체험을 위한 플레이그라운드도 제공합니다.

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라즈베리 파이 5에 새로운 액세서리인 마이크로SD 익스프레스 HAT가 추가되었습니다. 이 작은 추가 장치는 빠른 저장을 위한 마이크로SD 익스프레스 카드 슬롯, 이ject 버튼, 그리고 두 개의 추가 커넥터를 포함하고 있습니다. 마이크로SD 익스프레스 카드는 PCIe 인터페이스를 사용하기 때문에 SSD와 유사한 속도를 제공합니다.

새로운 HAT의 특징으로는 연결 관리를 위한 마이크로컨트롤러, 빠른 데이터 전송을 위한 PCIe 연결, 전원 관리 및 다양한 상태 표시 LED가 있습니다.

벤치마크 결과에 따르면 읽기 속도는 630 MB/s를 넘을 수 있어 일반적인 마이크로SD 카드보다 훨씬 빠릅니다. 그러나 쓰기 속도는 고급 마이크로SD 카드와 비슷하게 200 MB/s 이하입니다.

이러한 성능에도 불구하고 HAT는 대량 생산이 예정되어 있지 않습니다. 현재 마이크로SD 익스프레스 카드의 가격이 전통적인 저장 옵션인 M.2 NVMe SSD보다 비싸기 때문입니다. 디자인은 오픈 소스이므로 원하는 사람은 누구나 제조할 수 있지만, 제작자는 향후 라즈베리 파이 모델과 함께 사용할 때 비용이 줄어들면 더 유용할 것이라고 제안합니다.