이 저장소에는 유체 시뮬레이션 기능이 있는 명함 프로젝트의 모든 파일이 포함되어 있습니다.

주요 내용으로는 "kicad-pcb" 폴더에 있는 PCB 설계가 있습니다. 이 프로젝트는 mitxela의 유체 시뮬레이션 펜던트에서 영감을 받았습니다. 유체 시뮬레이션 로직은 "fluid_sim_crate" 폴더에 위치해 있으며, Matthias Müller의 작업을 기반으로 하고 있습니다. USB-C 포트 디자인은 cnlohr의 작은 터치 LCD 프로젝트에서 차용되었습니다. 시뮬레이션 디버깅을 위한 WASM 시뮬레이터는 "sim_display" 폴더에 있습니다. 펌웨어 구현은 "flip-card_firmware" 폴더에서 확인할 수 있습니다.

각 폴더 내의 README 파일에서 더 많은 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 인공지능 개발 맥락에서 기술 작가의 역할이 어떻게 변화하고 있는지를 다루고 있으며, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 같은 AI 도구에 대한 명확한 문서화와 맥락의 중요성을 강조합니다.

첫 번째로, 개발자들은 AI 도구의 성능을 향상시키기 위해 잘 구조화된 문서 작성을 점점 더 중요하게 여기고 있습니다. 이로 인해 문서 작성이 코딩만큼이나 중요해지는 변화가 일어나고 있습니다.

두 번째로, 기술 작가, 즉 "맥락 큐레이터"는 인간과 AI 모두에게 도움이 되는 정보를 정리하는 데 필수적입니다. 그들은 단순한 콘텐츠보다 더 가치 있는 의미 있는 맥락을 만드는 데 도움을 줍니다.

세 번째로, LLM의 효과는 제공되는 프롬프트의 명확성과 구조에 달려 있습니다. 잘 준비된 입력은 더 나은 응답을 이끌어내며, 이는 궁극적으로 개발 시간을 단축시킵니다.

네 번째로, 맥락에 대한 수요가 증가함에 따라 기술 작가들은 AI 기반 문서화 과정에서 주도적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 그들은 AI와 사용자 모두가 쉽게 이해할 수 있도록 정보를 포장하는 데 집중해야 합니다.

마지막으로, 기술 작가는 적절한 단어를 선택하고 콘텐츠를 효과적으로 조직함으로써 소프트웨어 설계 및 개발에 크게 기여할 수 있습니다. 이는 정보가 접근 가능하고 유용하도록 보장합니다.

전반적으로 이 기사는 기술 작가들이 AI 환경에서 글쓰기, 큐레이션, 협업을 결합한 필수적인 역할로 전환하고 있으며, 그들의 기술이 그 어느 때보다 중요해지고 있음을 제시합니다.

지리 정보 인프라를 제공하는 레이더(Radar) 회사가 성능과 확장성을 높이기 위해 새로운 데이터베이스인 HorizonDB를 개발했습니다. 이전에는 지리 코딩 작업을 위해 Elasticsearch와 MongoDB를 사용했지만, 이 방식은 비용이 많이 들고 복잡했습니다. HorizonDB는 Rust와 RocksDB로 구축되어 여러 위치 서비스를 하나의 효율적인 솔루션으로 통합하며, 코어당 초당 1,000개의 쿼리를 처리할 수 있고 지연 시간이 낮습니다.

HorizonDB의 주요 특징으로는 표준 하드웨어에서 효율적으로 작동하는 점, 데이터 처리와 배포가 간소화된 점, 그리고 개발자 경험이 개선된 점이 있습니다.

이 새로운 시스템은 공간 인덱싱을 위한 S2, 효율적인 문자열 쿼리를 위한 FST, 검색 쿼리의 의미를 이해하기 위한 FastText와 같은 다양한 기술을 사용합니다. 이러한 전환 덕분에 운영 속도가 빨라지고 관리가 간편해졌으며, 여러 기존 클러스터와 서비스를 없애면서 상당한 비용 절감 효과를 얻었습니다.

레이더는 HorizonDB의 설계와 향후 확장 가능성에 대해 만족하고 있으며, 앞으로 개발에 대한 더 많은 정보를 공유할 계획입니다. 또한, 제품 개선을 위해 엔지니어링 직무에 대한 채용도 진행하고 있습니다.

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죄송하지만, 저는 YouTube 동영상과 같은 외부 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 하지만 동영상의 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

채팅 앱에서 링크를 클릭하면 브라우저가 열려야 합니다. 그러나 Wayland는 X11과 다르게 창 활성화를 처리합니다. Wayland에서는 애플리케이션이 창을 강제로 앞에 놓을 수 없으며, XDG 활성화 프로토콜을 사용해 포커스를 요청해야 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, 애플리케이션(예: 채팅 앱)은 컴포지터에 활성화 토큰을 요청하고, URL을 열기 위해 이 토큰을 브라우저에 전달합니다. 둘째, 활성화 토큰은 요청이 유효하다는 것을 증명하는 특별한 문자열입니다. 이 토큰은 새로운 애플리케이션을 실행할 때나 DBus를 통해 기존 애플리케이션을 수정할 때 전달될 수 있습니다. 셋째, 컴포지터는 요청이 진짜인지 판단하기 위해 특정 정보를 확인하며, 진짜가 아니라고 판단되면 활성화 요청을 거부할 수 있습니다. 넷째, 많은 KDE 애플리케이션이 이 새로운 시스템에 맞게 업데이트되어 필요할 때 자동으로 토큰을 요청하도록 보장하고 있습니다.

이전 시스템에서는 원치 않는 포커스 변경을 방지하는 방법이 있었지만, Wayland의 포커스 훔치기 방지는 더 엄격하여 애플리케이션이 활성화 프로토콜을 올바르게 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 문제가 발생하며, 개발자들이 이를 해결하고 있습니다.

최근 업데이트에서는 애플리케이션이 포커스를 요청하는 방식을 개선하기 위해 여러 문제가 수정되어 사용자 경험이 더 원활해졌습니다. 더 많은 애플리케이션이 새로운 프로토콜을 준수함에 따라 Wayland의 포커스 훔치기 방지는 더욱 엄격해질 것입니다.

전반적으로 Wayland로의 전환은 사용자에게 창 포커스에 대한 제어를 강화하고 작업 중 방해를 방지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

애플의 역사는 애플 심볼스라는 글꼴에 잘 나타나 있으며, 이 글꼴은 현재의 macOS에도 포함되어 있습니다. 2003년에 Mac OS X 10.3 팬서와 함께 도입된 이 글꼴은 뉴턴 PDA, 파이어와이어, 파워PC 프로세서와 같은 이전 애플 기술의 아이콘을 포함해 4,400개 이상의 글리프를 담고 있습니다.

macOS는 자주 업데이트되며 오래된 기능을 제거하지만, 애플 심볼스 글꼴은 애플 로고의 다양한 변형, 플로피 디스크 아이콘, 원래의 퀵타임 로고와 같은 많은 향수를 불러일으키는 아이콘을 보존하고 있습니다. 이러한 심볼은 애플의 유산과 CRT 모니터 조정과 같은 일부 구식 기술을 나타냅니다.

맥에서 애플 심볼스 글꼴을 탐색하려면 사용자가 글꼴 북 애플리케이션을 열면 됩니다. 디자인과 기술이 발전했음에도 불구하고, 애플은 이 역사적인 요소를 그대로 유지하고 있으며, 많은 다른 레거시 요소들이 macOS 시스템에서 제거된 것과는 대조적입니다.

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저자는 빠른 프로젝트 관리 도구인 Linear를 사용한 경험을 공유하며, 이 도구가 지역 우선 웹 애플리케이션에 대한 관심을 불러일으켰다고 말합니다. Linear의 즉각적인 업데이트와 매끄러운 상호작용 덕분에 저자는 이 기술의 기초를 탐구하게 되었고, Linear가 브라우저의 IndexedDB를 실제 데이터베이스처럼 다루는 맞춤형 동기화 엔진을 사용한다는 사실을 발견했습니다.

지역 우선 애플리케이션은 클라이언트에 데이터를 저장하여 네트워크 지연 없이 즉각적인 업데이트를 가능하게 합니다. 이는 서버가 주요 데이터 소스인 전통적인 웹 애플리케이션과 대조적입니다. 저자는 오프라인 모드 처리, 충돌 해결, 보안 등 지역 우선 시스템 구축의 여러 도전 과제를 강조합니다.

저자는 Jazz와 같은 다양한 지역 우선 도구를 탐색합니다. Jazz는 반응형 데이터 구조를 사용하여 지역 우선 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. Jazz는 데이터의 자동 동기화를 가능하게 하지만, 사용자 데이터에 대한 서버 접근을 제한하는 종단 간 암호화와 저장 공간 증가와 같은 단점이 있습니다.

또한 저자는 Electric SQL과 Zero와 같은 다른 도구들도 언급합니다. 이 도구들은 기존 데이터베이스와 통합되지만, 효율적인 데이터 처리를 위해 추가적인 솔루션이 필요합니다.

지역 우선 애플리케이션은 창의적인 도구, 협업 애플리케이션, 모바일 애플리케이션에 적합하다고 여겨지지만, 무거운 서버 측 논리나 엄격한 감사 요구 사항에는 덜 적합합니다. 저자는 지역 우선 접근 방식이 애플리케이션 개발에 있어 중요한 변화를 나타내며, 더 나은 사용자 경험을 제공하고 개발자들이 이 접근 방식을 실험하도록 장려한다고 결론짓습니다.

"Gert Bijnens, Simon Jäger, Benjamin Schoefer"의 논문 "컨설팅은 무엇을 하는가?"는 2002년부터 2023년까지 벨기에의 데이터를 바탕으로 한 경영 및 전략 컨설팅에 대한 첫 번째 상세한 실증 연구를 제공합니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

컨설팅 서비스는 주로 대규모 생산적인 기업에서 이용됩니다. 성과가 높은 기업과 낮은 기업 모두 컨설턴트를 고용하며, 신규 고객은 단기 계약에서 급여의 약 3%를 컨설팅에 지출합니다. 컨설팅을 통해 노동 생산성이 5년 동안 3.6% 증가하며, 이 과정에서 약간의 일자리 감소가 있지만 수익은 안정적이거나 증가합니다. 평균 임금은 2.7% 상승하여 생산성 향상이 근로자의 수입에 부정적인 영향을 미치지 않음을 나타냅니다. 조직 변화가 발생하며 해고율이 약간 증가하고 서비스 조달이 늘어나지만, 노동 아웃소싱은 줄어듭니다. 생산성이 낮은 기업은 더 큰 생산성 향상을 경험하는데, 이는 자원 배분이 개선되었음을 시사합니다. 이러한 결과는 컨설팅이 생산성을 향상시킨다는 견해를 지지하며, 많은 실무자와 일부 학계 경제학자들의 의견과 일치합니다.

전반적으로 이 연구는 컨설팅이 직원 보상에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 비즈니스 생산성에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

현재 정보 조직 방법의 한계와 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델의 성공에 대해 논의하고 있습니다. AI는 복잡한 질문에 빠르게 답할 수 있는 강점을 가지고 있습니다. 이는 비정형 데이터에서 연결고리를 찾아내는 능력 덕분인데, 전통적인 검색 엔진은 이러한 작업에 어려움을 겪고 있습니다.

시맨틱 웹은 구조화된 기계 판독 가능한 인터넷을 만들기 위해 시도되었지만, 실제로는 구현되지 않았습니다. 데이터는 여전히 정리되지 않은 상태로 남아 있으며, 기계가 해석하기 어렵습니다.

구글 드라이브와 같은 많은 시스템은 잘 조직된 구조보다 검색에 의존하고 있습니다. 이러한 경향은 양질의 구조화된 콘텐츠를 만드는 대신 검색창에 의존하게 만들었습니다.

개인 컴퓨터가 개인 지식 기반으로 활용될 수 있는 잠재력은 실현되지 않았습니다. 구조화된 데이터 대신 혼란스러운 정보가 존재하며, AI는 이를 탐색해야 합니다.

AI는 혼란 속에서 질서를 추출할 수 있지만, 이는 이상적인 해결책이 아닙니다. AI는 지식을 관리하기 위한 잘 설계된 시스템이 아닌 우회적인 방법을 나타냅니다.

결론적으로, AI는 비정형 데이터를 탐색하는 데 뛰어난 성능을 보이지만, 조직화된 시맨틱 시스템을 만들지 못한 결과로 인해 우아한 해결책보다는 힘에 의존하는 방법이 사용되고 있습니다.

저자는 프로젝트를 위해 성능보다 모듈성, 확장성, 코드 수정의 용이성을 우선시하여 Python을 선택했습니다. 그들은 "노드"라고 불리는 간단한 Python 클래스를 사용하여 오디오를 처리하는 시스템인 Synchrotron을 만들었습니다. 각 노드는 입력 값에 1을 더하는 등의 작업을 수행할 수 있으며, 프로그램이나 그래픽 편집기에서 서로 연결될 수 있습니다. 사용자는 웹 인터페이스나 다른 프로그래밍 방법을 통해 Synchrotron과 상호작용할 수 있습니다. 현재 이 시스템은 사용자가 신시사이저, 이펙트, MIDI 악기 등을 만들 수 있도록 지원합니다. 이 프로젝트는 아직 실험 단계에 있으며, 저자는 피드백을 환영하며 문서화 작업이 개선되어야 한다고 인정하고 있습니다.

많은 사람들이 식비, 주거비, 의료비 때문에 스트레스를 받고 있습니다. 성인 중 약 50%가 식료품 가격이 큰 재정적 걱정거리라고 느끼며, 이 중 거의 20%는 식료품 구매를 위해 '지금 사고 나중에 결제하기' 서비스를 이용한 경험이 있습니다.

전반적으로, 응답자의 29%가 다양한 비용을 위해 이러한 서비스를 사용한 적이 있으며, 45세 이하의 젊은 성인들이 더 자주 이용하는 경향이 있습니다. 경제적 스트레스가 클수록 이러한 서비스를 이용할 가능성이 높아지는데, 예를 들어, 심각한 스트레스를 겪고 있는 사람들 중 21%가 의료비를 위해 이 서비스를 사용한 반면, 스트레스가 덜한 사람들은 8%에 불과합니다.

주거비 또한 많은 사람들에게 큰 걱정거리로, 성인 중 약 절반이 이에 대해 스트레스를 느끼고 있습니다. 또한, 43%는 소득과 저축에 대해, 40%는 의료비에 대해 스트레스를 느낀다고 응답했습니다. 전체적으로 응답자의 75%가 적어도 하나의 재정적 요인이 자신에게 상당한 스트레스를 준다고 보고했습니다.

2025년 7월에 실시된 이 여론조사는 1,437명의 성인을 대상으로 하였으며, 젊은 성인들이 소득, 주거, 학자금 부채, 육아와 관련된 스트레스 수준이 더 높다고 보고했습니다. 이 결과의 오차 범위는 +/- 3.6%포인트입니다.

전화 신문인 텔레폰 히르몬도는 1893년 2월 15일 헝가리 부다페스트에서 설립되었습니다. 이는 전화선을 통해 구독자에게 뉴스와 오락을 제공한 최초의 전화 신문으로, 발명가 티바다르 푸슈카스는 전통 신문보다 더 신속하게 뉴스를 전달하고자 했습니다. 전통 신문은 빠르게 변화하는 사건에 대응하기 어려웠기 때문입니다.

초기에는 60명의 구독자로 시작했지만, 1907년에는 15,000명으로 증가했습니다. 이 서비스는 1944년까지 운영되었으며, 1925년 이후에는 주로 라디오 방송을 중계했습니다. 신문에는 약 200명의 직원이 근무했으며, 뉴스 업데이트를 직접 수신기로 읽어주는 아나운서도 포함되어 있었습니다.

푸슈카스는 오디오 뉴스를 전송하는 기술을 특허받아 1,100마일이 넘는 전선 네트워크를 구축했습니다. 구독자들은 전화 수신기를 통해 뉴스를 들었고, 뉴스 요약, 콘서트, 강의 등 다양한 프로그램을 제공했습니다.

성공에도 불구하고 텔레폰 히르몬도는 정부 규제 협상과 당시 기술적 한계에 적응하는 등의 어려움에 직면했습니다. 제2차 세계대전 이후 서비스는 종료되었지만, 뉴스 전달에 대한 혁신적인 접근 방식은 미래 방송 기술의 기초를 마련했습니다.

1년 전, Trayce는 Docker 컨테이너 네트워크를 모니터링하는 도구로 소개되었습니다. 이제 새로운 버전이 출시되어 HTTP 클라이언트를 포함하게 되었습니다. 이를 통해 개발자들은 웹 애플리케이션 서버와 더 잘 상호작용하고 디버깅할 수 있습니다. 개발자들을 위한 "Burp Suite"라고 생각하면 됩니다.

Trayce는 요청을 .bru 형식의 로컬 파일로 저장하며, Flutter로 제작된 현대적이고 빠른 데스크탑 인터페이스를 제공합니다. 리눅스용 다운로드 크기는 13MB로 작습니다. 개발자는 OAuth2, GRPC, 스크립팅과 같은 새로운 기능을 적극적으로 추가하고 있으며, 피드백을 환영합니다. Trayce는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있지만, 지속적인 사용을 위해서는 라이센스가 필요합니다. 이는 Sublime Text와 유사한 방식입니다.

연구자들은 언어 모델이 긴 대화에서 어려움을 겪는 이유를 발견했습니다. 이는 모델이 메모리를 절약하려고 할 때 중요한 초기 토큰을 잃어버리기 때문이며, 이로 인해 성능이 저하되고 의미 없는 결과가 발생합니다. 이러한 현상은 '주의 싱크'라는 개념 때문인데, 이는 모델에서 주의를 흡수하는 첫 몇 개의 토큰으로, 사용되지 않는 주의를 저장하는 역할을 합니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 StreamingLLM이라는 솔루션을 개발했습니다. 이 방법은 대화의 처음 네 개의 토큰을 메모리에 유지하면서 나머지 대화는 슬라이딩 윈도우 방식으로 관리합니다. 이러한 변화 덕분에 모델은 몇 천 개의 토큰 대신 400만 개 이상의 토큰을 처리할 수 있게 되어 안정성이 크게 향상되었습니다.

OpenAI는 최신 모델에서 이 접근 방식을 채택했으며, 주의 싱크 메커니즘이 효율적인 언어 모델 성능에 매우 중요하다는 것을 보여주었습니다. 그들의 구현은 주의를 위해 단일 훈련 가능한 스칼라를 사용하는 방식으로 개념을 단순화한 반면, StreamingLLM 접근법은 여러 토큰을 싱크로 유지합니다.

이 혁신은 대화 길이 문제를 해결할 뿐만 아니라 모델 최적화와 양자화의 새로운 가능성을 열어주어 AI 언어 처리의 중요한 발전으로 평가받고 있습니다.

플리퍼 제로는 롤잼 공격의 한 버전을 수행하는 데 사용되었습니다. 자세한 내용은 관련 연구 논문과 뉴스 기사를 참고하시기 바랍니다.

저자는 AI 프로그래밍 도우미인 Claude Code를 사용한 경험을 공유하며, 이 도구 덕분에 스스로 할 때보다 약 12개의 프로젝트를 더 효율적으로 완료할 수 있었다고 말합니다. 아직 배우는 중이지만, Claude Code를 사용하기 위해 방대한 지식이 필요하지 않으며, 단순히 프롬프트를 실험해보는 것만으로도 결과를 얻을 수 있다고 강조합니다.

Claude Code를 효과적으로 활용하기 위한 주요 전략은 다음과 같습니다. 첫째, 명확한 사양을 작성하여 AI를 안내하는 상세한 프로젝트 개요를 마련하는 것입니다. 둘째, 프로젝트 구조와 명령을 자세히 기록한 문서를 유지하는 것입니다. 셋째, AI에게 자신의 코드를 검토해 달라고 요청하여 개선점을 찾는 것입니다. 넷째, AI 도구를 효과적으로 사용하기 위한 개인 가이드를 만드는 것입니다.

저자는 AI가 생성한 코드를 수동으로 검토하는 것이 중요하다고 강조합니다. AI가 생성한 코드에는 종종 결함이 있을 수 있으며, 최종 코드 품질에 대한 책임은 사용자에게 있다는 점을 강조합니다. 개발 철학, 프로세스, 기술 기준, 품질과 유지보수를 보장하기 위한 주의 사항을 포함한 포괄적인 가이드라인을 제공합니다.

전반적으로 Claude Code는 생산성을 높여주지만, 코드의 정확성과 효율성을 보장하기 위해서는 세심한 관리가 필요합니다.

저자는 Lean Domain Search라는 도메인 검색 도구에 대한 경험을 공유합니다. 이 도구는 Automattic에 인수된 후 품질이 저하되었습니다. RDAP 조회에 대해 알게 된 후, 저자는 자신만의 도메인 검색 솔루션을 만들기로 결정했습니다.

그들의 도구는 여러 개의 탭으로 구성되어 있습니다. 기본 탭은 선택한 단어와 접두사 및 접미사를 조합하여 Verisign API에 데이터를 전송하지 않고 쿼리합니다. AI 탭은 상황에 맞는 지능적인 접두사 제안을 제공합니다. 기발한 탭은 단어를 결합하여 독특한 이름 변형을 생성합니다. 포트맨토 탭은 AI를 사용하여 빠르게 구현할 수 있는 도메인 이름을 생성합니다.

저자는 새로운 도구에 대한 제안과 피드백을 환영합니다.

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독일의 출국세에 대한 기사가 다루어지고 있다. 이 세금은 1% 이상의 지분을 보유한 모든 사업주에게 적용되며, 외국 기업도 포함된다. 사업이 일정 규모로 성장하면, 사업주들은 이 세금의 재정적 부담 때문에 독일을 떠나기 어려운 상황에 처할 수 있다.

출국세는 지난 3년간의 평균 수익에 13.75를 곱한 후, 그 수치의 60%로 조정하고 개인 소득세율로 과세된다. 이는 대략 평균 수익의 3.5배에 해당하는 금액으로 단순화할 수 있다.

사업주에 따라 다양한 상황이 존재한다. 직원들은 출국세 없이 떠날 수 있으며, 수익이 없는 사업주들은 사업 가치가 낮을 경우 큰 세금을 피할 수 있다. 반면, 수익이 있는 사업주들은 높은 출국세에 직면하게 되며, 충분한 저축이 없을 경우 부담이 될 수 있다. 대기업의 소유자들은 종종 세무 상담사를 고용해 법적으로 출국세를 회피할 수 있는 여유가 있다.

예를 들어, 연간 5만 유로를 버는 사업주는 급여가 없을 경우 출국세가 없을 수 있다. 반면, 연간 20만 유로를 벌고 시장 급여를 받는 사업주는 약 70만 유로의 출국세를 납부해야 할 수도 있다.

이 기사는 성장하는 사업을 소유하고 있으며 이사할 가능성을 염두에 두고 있다면, 사업 가치가 증가하기 전에 독일을 떠나는 것이 현명할 수 있다고 조언한다. 출국세는 상당할 수 있기 때문이다.

출국세는 기업가들에게 "베를린 장벽"과 같아 자유롭게 이동하는 것을 제한한다는 비판이 있다. 많은 사업주들이 독일을 떠나고 싶어하는 정당한 이유가 있으며, 출국세는 그들에게 큰 재정적 장벽이 되고 있다.

결론적으로, 독일의 출국세는 기업가들에게 상당한 도전을 안겨주며, 사업이 성장함에 따라 그들을 사실상 나라에 묶어두는 역할을 한다.

Cursor CLI는 터미널에서 직접 코딩을 간편하게 할 수 있도록 설계된 도구입니다. 설치가 쉽고 다양한 통합 개발 환경(IDE)이나 터미널과 함께 사용할 수 있어, 여러 환경에서 일관된 경험을 제공합니다.

주요 기능으로는 실시간 편집이 있습니다. 터미널에서 직접 코드 변경을 하고, AI 에이전트가 작업하는 동안 이를 안내할 수 있습니다. 또한, Cursor의 작동 방식을 사용자 작업 흐름에 맞게 설정할 수 있는 맞춤화 기능도 제공합니다. 최신 AI 모델에 접근할 수 있어 OpenAI나 Anthropic과 같은 제공업체의 최첨단 모델을 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 문서 업데이트나 보안 검토 트리거와 같은 작업을 자동화할 수 있는 스크립트를 만들 수 있습니다.

전반적으로 Cursor CLI는 코딩 효율성을 높이고 기존 설정과 원활하게 통합됩니다.

제공된 텍스트는 GPT-5에 대한 시스템 카드 링크로, 이 카드에는 GPT-5의 기능, 특징 및 사용 지침에 대한 정보가 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 그러나 PDF의 실제 내용에 접근할 수 없기 때문에 구체적인 요약을 제공할 수는 없습니다. 대신 GPT-5와 관련된 일반적인 개념을 이해하는 데 도움을 드리거나 다른 질문에 대해 도와드릴 수 있습니다.

OpenAI는 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b라는 이름의 첫 번째 오픈 소스 대형 언어 모델을 출시했습니다. 이 모델들은 일부 기준에서는 좋은 성능을 보이지만, SimpleQA와 같은 다른 기준에서는 성능이 저조합니다. 일반적인 지식은 풍부하지만 대중문화에 대한 깊이는 부족합니다. 이 모델들의 실제 유용성은 6개월 후에 더 명확해질 것이지만, 기준에서는 뛰어난 성과를 내더라도 실제 작업에서는 저조할 수 있습니다.

2024년, 마이크로소프트는 전통적인 데이터 소스인 책이나 인터넷 대신 합성 데이터를 사용하여 Phi 시리즈 모델을 개발했습니다. 이 모델들은 기준 성과가 좋지만, 실제 성능은 종종 부족합니다. 이러한 경향은 합성 데이터로 훈련된 모델이 특정 테스트에 잘 맞춰질 수 있지만, 일반화에는 한계가 있을 수 있음을 시사합니다.

OpenAI는 자신들이 출시한 모델에 대한 안전성과 통제를 보장하기 위해 유사한 훈련 방식을 선택했을 가능성이 높습니다. 오픈 소스 모델은 사용자가 수정할 수 있기 때문에 OpenAI와 같은 조직에 우려를 불러일으킬 수 있습니다. 합성 데이터를 사용함으로써, 그들은 잘 작동하면서도 오용이나 부정적인 행동의 위험을 최소화하는 모델을 만들고자 했습니다.

결론적으로, OpenAI의 새로운 모델은 기술적으로는 우수할 수 있지만 실제 응용에서는 기대에 미치지 못할 수 있습니다. 이 모델들은 안전성과 기준 성과에 중점을 두고 훈련되었으며, 보다 넓은 실제 능력보다는 특정 기준에서의 성능에 초점을 맞추고 있습니다.

Krea는 최근 FLUX.1-Krea라는 AI 이미지 생성 모델을 선보였습니다. 이 모델은 일반적으로 AI 이미지에서 나타나는 지나치게 반짝이고 밝은 모습, 즉 'AI 룩'을 피하도록 설계되었습니다. 대부분의 AI 모델은 기술적인 정확성에 중점을 두어 시각적으로 일관되지만 매력 없는 결과물을 만들어왔습니다.

주요 문제점으로는 첫째, AI 모델이 매력적인 미학보다 정확성을 우선시한다는 점입니다. 둘째, 미적 평가가 종종 편향된 지표에 의존하여 이미지 결과물이 표준화되고 매력 없는 평균으로 나타나는 경우가 많습니다. 셋째, 다양한 예술 스타일을 혼합하면 중간적인 결과가 나와 다양한 사용자 취향을 만족시키기 어렵습니다.

사용자들은 일반적으로 복잡한 프롬프트를 통해 'AI 룩'을 극복하려고 하지만, 이 방법은 대부분의 사람들에게 효과적이지 않습니다.

FLUX.1-Krea를 OpenAI의 GPT-4.1과 비교 테스트한 결과, Krea의 모델은 시각적으로 더 매력적인 결과를 만들어냈습니다. 이는 AI가 생성한 이미지에서 흔히 볼 수 있는 반짝이고 매끄러운 외관을 피한 것입니다. 이러한 경향은 특정 미적 선택을 수용하는 모델로의 전환을 나타내며, 모든 사용자에게 맞추기보다는 개별적인 미적 취향을 반영하는 방향으로 나아가고 있습니다.

앞으로 창의적인 작업에서 AI는 특정 선호를 반영하는 더 전문화된 모델이 등장할 가능성이 높습니다. 이는 이미지 생성과 텍스트 작성과 같은 분야에서 결과물의 품질을 향상시킬 것입니다.

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"popover=hint" 기능은 2025년 1월 Chrome 133에서 도입되어 사용자가 다른 팝오버를 닫지 않고도 힌트 팝오버를 표시할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 툴팁이나 미리보기와 같은 추가 정보를 보여줄 때 유용하며, 기존의 팝오버를 계속 볼 수 있도록 합니다.

힌트 팝오버는 다른 팝오버와 함께 열릴 수 있어, 사용자가 동시에 여러 정보를 필요로 하는 상황에 적합합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼에서 프로필 사진이나 댓글 버튼 위에 마우스를 올렸을 때 프로필 미리보기를 보여주는 경우가 있습니다.

팝오버의 종류에는 세 가지가 있습니다. 자동 팝오버는 열릴 때 다른 팝오버를 닫고, 수동 팝오버는 다른 팝오버를 닫지 않습니다. 힌트 팝오버는 다른 팝오버를 닫지 않고 열리며, 마우스를 올리거나 포커스할 때 활성화됩니다.

힌트 팝오버를 관리하기 위해 개발자는 마우스를 올리거나 포커스하는 등의 행동에 대한 JavaScript 이벤트 리스너를 작성해야 합니다. 또한, 새로운 실험적 기능인 '관심 유도기'는 링크 위에 마우스를 올리는 것과 같은 다양한 행동으로 팝오버를 활성화할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 클릭 없이도 작동합니다.

새로운 "popover=hint" 기능은 웹 디자인에서 레이어드 UI 요소를 쉽게 만들 수 있도록 하여, 사용자에게 정보를 제공하면서도 경험을 방해하지 않도록 돕습니다.

Underjord라는 컨설팅 회사가 진행한 실험에 대해 다루고 있습니다. 이 회사는 Elixir와 Nerves에 전문화되어 있으며, 192코어를 가진 강력한 ARM64 서버에서 가상 리눅스 장치를 운영하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Nerves 프로젝트에 참여하고 있는 저자는 IoT 프레임워크의 인스턴스를 얼마나 동시에 실행할 수 있는지를 확인하고자 합니다.

Nerves 프로젝트는 개발자들이 Elixir와 Erlang BEAM 가상 머신을 사용하여 IoT 장치를 만들 수 있도록 돕습니다. 이 가상 머신은 신뢰성과 성능으로 잘 알려져 있습니다. 실험의 목표는 Ampere One 서버에서 Nerves를 사용하여 가능한 많은 가상 리눅스 장치를 실행하는 것입니다.

저자는 가상화를 위해 QEMU를 사용하고 있으며, 500개의 가상 장치를 성공적으로 실행했습니다. 각 장치는 약 1.2GHz의 처리 능력을 받습니다. 비록 이 숫자가 적게 느껴질 수 있지만, 향후 테스트에서 이를 늘릴 계획입니다. 그러나 U-Boot라는 부트로더와 관련된 어려움이 있었고, 이는 Nerves의 일부 기능에 필요합니다. 다행히 동료가 U-Boot를 우회하는 방법을 제공해 주었습니다.

저자는 임베디드 시스템을 이해하기 위해 상향식 접근 방식을 채택하고 있으며, 동료는 기초적인 측면에 먼저 집중하는 하향식 방법을 선호합니다. 현재까지 500개의 가상 장치를 성공적으로 운영했지만 성능은 최적화되지 않았습니다. 앞으로 더 최적화하고 설정의 한계를 탐색할 계획입니다.

이 설정은 Nerves 기능의 효율적인 테스트를 가능하게 하고 IoT 애플리케이션을 위한 개발 환경을 조성할 수 있습니다. 저자는 부팅 과정을 개선하고 얼마나 더 많은 장치를 효율적으로 운영할 수 있을지를 탐구할 계획입니다. 또한 이 분야에서 다른 사람들과의 협력과 지원의 필요성을 인식하고 있습니다.

실험은 순조롭게 진행되고 있으며, 강력한 ARM 하드웨어에서 가상 Nerves 장치의 한계를 확장하고 IoT 애플리케이션을 위한 도구 개발에 기여할 계획입니다.

4주차 Makers 예비 과정에서 이력서를 작성하기 시작하면서, 제가 잠재적인 직원으로서의 가치에 대해 많은 의구심을 느꼈습니다. 많은 동료들이 이전 경력을 통해 소프트 스킬을 갖추고 있지만, 저는 교육 분야에서 오랜 시간을 보냈고 건강 문제로 어려움을 겪어 관련 경험이 부족하다고 느꼈습니다. 이러한 두려움에 대해 남편에게 털어놓았고, 소프트웨어 엔지니어링 경력이 저에게 적합하지 않을까 걱정했습니다. 하지만 저는 정말로 능숙한 소프트웨어 엔지니어가 되고 싶다는 것을 깨달았고, 제 경험들이 긍정적으로 저를 형성했다는 사실을 인식하게 되었습니다.

또한, 미래의 고용주에게 보내는 "사랑의 편지"를 작성하며 회복 과정에서 발전시킨 회복력과 문제 해결 능력을 강조했습니다. 이를 통해 제 과거 경험의 가치를 인식하게 되었고, 학문적 배경도 포함되었습니다.

이력서 문제 외에도, 저는 페어 프로그래밍과 개인 프로젝트를 포함한 코딩 작업을 진행했습니다. 테스트 주도 개발(Test Driven Development, TDD)에 대해 배웠지만 처음에는 잘못 이해하여 작업 중 혼란을 겪었습니다. 그러나 이 경험 덕분에 개념을 더 잘 이해하게 되었습니다.

또한 루비와 함께 고(Go)를 계속 배우며 텍스트 기반의 모험 게임을 만들어 제 기술을 다졌습니다. 곧 시작될 풀타임 과정에 대비하며 긴장과 기대가 뒤섞인 기분입니다. 앞으로의 도전적인 여정에서 목표에 집중하려고 합니다.

파운드리는 디지털 작업을 자동화하기 위한 필수 인프라를 구축하고 있으며, 비효율적인 수작업으로 인해 방해받고 있는 현재의 브라우저 기반 워크플로우에서 발생할 수 있는 조 단위의 잠재력을 목표로 하고 있습니다. 이 회사는 자율주행차를 위한 웨이모의 시뮬레이터와 유사한 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공하여 AI 에이전트를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

당신의 역할은 다음과 같습니다. 창립 엔지니어로서 복잡한 비즈니스 시나리오를 위한 현실적인 브라우저 시뮬레이션 엔진을 개발하고, AI 성능을 평가하기 위한 프레임워크를 만들며, 백엔드(Python, Rust, Go)와 프론트엔드(React/Next.js, TypeScript) 기술을 사용하여 고품질 제품을 구축합니다. 또한 주요 기술 회사의 시스템 전체 생애 주기를 관리하고, 코드 품질과 자동화 테스트에 대한 모범 사례를 설정하는 역할도 맡게 됩니다.

우리가 찾고 있는 이상적인 후보자는 다음과 같은 자격을 갖추고 있습니다. 복잡한 플랫폼 구축에 6년에서 10년 이상의 경험이 있으며, 분산 시스템, 네트워킹, 엔지니어링 리더십에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 확장 가능한 소프트웨어 솔루션을 만드는 데 강한 능력을 가지고 있고, TypeScript와 Python에 능숙하며 Kubernetes와 Docker와 같은 현대 인프라 도구에 대한 이해도가 필요합니다. 또한, 자신의 분야에서 중요한 성과를 이룬 경험이 있어야 하며, 모호한 상황에서도 잘 대처하고 기본 제품에 기여할 수 있는 능력이 요구됩니다.

기술 스택은 다음과 같습니다. 백엔드는 FastAPI(Python), Go, Rust를 사용하고, 프론트엔드는 React/Next.js(TypeScript)로 구성되어 있습니다. 핵심 기술로는 WebSockets, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ가 있으며, 인프라에는 Kubernetes, Docker, CI/CD 파이프라인이 포함됩니다.

파운드리에 합류하면 전략적이고 기술적인 결정에 대한 소유권을 가질 수 있으며, 경쟁력 있는 급여와 주식 옵션을 제공받게 됩니다. 또한 Scale AI와 Meta와 같은 성공적인 회사 출신의 재능 있는 팀과 함께 일할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

요약이 없습니다.

새로운 생성형 AI 비디오 도구인 Grok Imagine이 "매운" 설정으로 인해 우려를 낳고 있습니다. 이 설정은 사용자가 테일러 스위프트와 같은 유명인의 딥페이크를 포함한 선정적인 비디오를 만들 수 있게 해줍니다. 다른 AI 도구들이 성인 콘텐츠에 대한 안전 장치를 갖추고 있는 것과 달리, Grok Imagine은 사용자의 요청 없이도 스위프트의 누드 비디오를 신속하게 생성할 수 있습니다. 사용자는 텍스트 프롬프트를 입력하여 이미지를 생성한 후, 다양한 설정을 통해 이를 비디오로 변환할 수 있습니다.

AI는 유명인의 사실적인 이미지를 생성할 수 있지만, 누드 이미지를 직접 요청하는 것은 허용하지 않습니다. 그러나 "매운" 옵션은 종종 부적절한 콘텐츠로 이어집니다. 연령 제한이 거의 없어 누구나 이 기능에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 특히 테일러 스위프트와 관련된 과거 논란을 고려할 때 안전 장치의 부족에 대한 논의를 촉발했습니다. 전반적으로 Grok Imagine의 기능은 중요한 윤리적 및 법적 질문을 제기하고 있습니다.

죄송하지만, 저는 링크나 외부 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

저자는 블로그에 적절한 댓글 시스템을 구현하기 위해 수년간 고군분투해왔습니다. 전통적인 옵션인 Disqus는 느리고 방해가 되며, 자체 호스팅 솔루션은 관리가 많이 필요하고 번거롭습니다. GitHub Issues와 같은 대안은 사용자층이 제한적이며, 댓글이 전혀 없으면 활발한 논의가 사라집니다.

최근 저자는 활발한 커뮤니티가 있는 분산형 소셜 플랫폼인 Bluesky를 사용하고 있습니다. 블로그 댓글에 Bluesky를 활용하는 것이 훌륭한 해결책이 될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이 방법은 저자가 인프라를 관리할 필요가 없고, 이미지와 링크와 같은 풍부한 콘텐츠를 지원하며, 사용자들이 실명으로 댓글을 달기 때문에 악성 댓글이 줄어듭니다. 또한 댓글과 블로그 게시물이 다양한 플랫폼에서 발견될 수 있습니다.

이를 구현하기 위해 저자는 Bluesky의 AT 프로토콜을 사용하여 댓글을 쉽게 가져올 수 있는 시스템을 구축했습니다. 댓글을 표시하고, 답글을 처리하며, 이미지와 같은 풍부한 콘텐츠를 관리하는 구성 요소를 만들었습니다. 답글의 스레딩은 가독성을 고려하여 설계되었으며, 깊이를 제한해 혼란을 피했습니다.

이 시스템을 블로그와 통합하는 것은 간단했습니다. TypeScript를 사용하여 개발을 원활하게 하고, 댓글이 블로그를 보완하도록 하여 핵심 의존성이 되지 않도록 했습니다. Bluesky가 백엔드 인프라를 처리하기 때문에 성능도 효율적입니다.

저자는 결과에 만족하며, 대화가 더 사회적이고 자연스럽게 느껴진다고 말합니다. 이 방법이 기존 소셜 미디어 계정을 활용하여 더 넓은 참여를 가능하게 하고, 사용자들이 새로운 계정을 만들 필요가 없다는 점을 높이 평가합니다.

저자는 이 접근 방식이 독립적인 사이트가 더 큰 대화와 연결되면서도 독립성을 유지하는 데 유익하다고 믿으며, 향후 개선 가능성을 보고 있습니다. 이제 블로그의 댓글은 이 혁신적인 시스템에 의해 운영되고 있습니다.

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Claude Code IDE는 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Claude Code CLI와 통합되어 Emacs의 기능을 효과적으로 활용할 수 있게 합니다. 이 통합 덕분에 Claude는 Emacs 환경 내에서 원활하게 작동하는 스마트 AI 어시스턴트가 됩니다.

주요 기능으로는 프로젝트를 자동으로 감지하고 세션을 관리하는 기능이 있습니다. 터미널 통합이 완전한 색상 지원과 함께 제공되며, MCP를 구현하여 IDE의 기능을 향상시킵니다. 파일 작업, 편집기 상태, 작업 공간 정보도 지원하며, 진단 도구인 Flycheck와 Flymake와의 통합도 가능합니다. 고급 diff 보기 기능과 버퍼 및 선택 추적을 통한 상황 인식 강화도 포함되어 있습니다.

Claude Code는 Emacs의 여러 기능에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, Language Server Protocol(LSP)을 통한 지능형 코드 탐색, Tree-sitter를 이용한 구문 트리 분석, 프로젝트 관리 기능, 맞춤형 Elisp 함수를 통한 작업 흐름 조정 등이 있습니다.

설치 요건으로는 Emacs 버전 28.1 이상이 필요하며, Claude Code CLI가 설치되어 있어야 합니다. 터미널 지원을 위해 vterm 또는 eat 중 하나가 필요합니다.

Claude Code IDE는 메뉴 인터페이스를 통해 상호작용할 수 있으며, 주요 명령어로는 명령 메뉴 열기, 현재 프로젝트에 대해 Claude Code 시작 또는 중지하기, 이전 대화 재개하기 등이 있습니다.

이 IDE는 여러 프로젝트를 동시에 실행할 수 있도록 지원하며, 각 프로젝트는 고유한 컨텍스트와 버퍼를 가집니다. 사용자는 버퍼 이름, 터미널 백엔드, 추가 CLI 플래그와 같은 다양한 설정을 맞춤화할 수 있습니다.

Flycheck와 Flymake를 통한 오류 검사를 지원하며, WebSocket 메시지의 디버그 로깅을 활성화하는 옵션도 제공합니다. 사용자는 Claude를 위해 맞춤형 도구를 정의할 수 있어, 특정 Emacs 기능을 실행할 수 있습니다.

이 프로젝트는 GNU 일반 공중 라이선스 v3.0 또는 그 이후 버전의 라이선스 하에 배포됩니다. Claude®는 Anthropic, PBC의 등록 상표로, Claude Code를 개발하는 회사입니다.

이 요약은 Claude Code IDE의 주요 기능과 특성을 이해하는 데 도움을 줍니다.

Docker는 개발자에게 매우 중요한 도구로, 다양한 환경에서 일관된 코드 실행을 가능하게 합니다. 이 요약은 Docker를 효과적으로 사용하는 데 필요한 기본 명령어를 제공합니다.

Docker의 주요 구성 요소 중 하나는 이미지입니다. 이미지는 애플리케이션의 템플릿 역할을 합니다. 이미지를 나열하려면 docker images 명령어를 사용하고, 이미지를 다운로드하려면 docker pull <image>를 입력합니다. 필요 없는 이미지는 docker rmi <image>로 삭제할 수 있으며, 사용하지 않는 이미지를 정리하려면 docker image prune 명령어를 사용합니다.

컨테이너는 이미지의 실행 인스턴스입니다. 현재 실행 중인 컨테이너를 보려면 docker ps를 입력하고, 컨테이너를 실행하려면 docker run <options>를 사용합니다. 컨테이너를 시작하거나 중지하려면 각각 docker start <name> 또는 docker stop <name>을 입력하고, 컨테이너를 삭제하려면 docker rm <name>을 사용합니다. 컨테이너의 로그를 보려면 docker logs <name> 명령어를 입력합니다.

Dockerfile은 이미지를 빌드하는 데 사용됩니다. 이미지를 빌드하려면 docker build -t <name> . 명령어를 사용합니다. Docker Compose는 YAML 파일을 통해 다중 컨테이너 애플리케이션을 관리합니다. 서비스를 시작하려면 docker-compose up을 입력하고, 서비스를 중지하려면 docker-compose down을 사용합니다.

네트워크는 컨테이너 간의 통신을 가능하게 합니다. 새로운 네트워크를 만들려면 docker network create <name> 명령어를 사용합니다. 볼륨은 컨테이너의 생명 주기를 넘어 데이터를 지속적으로 저장하는 데 사용됩니다. 볼륨을 생성하려면 docker volume create <name>을 입력합니다.

최고의 사용 사례로는 이미지 크기를 줄이기 위해 .dockerignore 파일을 사용하는 것이 있습니다. Dockerfile을 최적화하여 캐싱을 활용하고, 멀티 스테이지 빌드를 통해 더 작은 이미지를 만드는 것도 좋은 방법입니다. 사용하지 않는 리소스는 docker system prune 명령어로 정리할 수 있습니다.

이 요약은 개발자들이 Docker 명령어에 능숙해지는 데 도움이 되는 빠른 참고 자료로 활용될 수 있습니다.

접속하려던 페이지에 문제가 발생한 것 같습니다. 나중에 다시 시도하시거나 언어 설정을 확인해 주세요.

이 블로그 포스트에서는 구글 광고가 개발한 새로운 방법에 대해 다루고 있습니다. 이 방법은 대규모 언어 모델(LLM)의 미세 조정에 필요한 훈련 데이터를 크게 줄이면서도 높은 품질의 결과를 유지할 수 있도록 돕습니다. 특히, 이 방법은 안전하지 않은 광고 콘텐츠를 분류하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 맥락과 문화에 대한 깊은 이해를 요구합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 새로운 방법은 능동 학습(active learning) 접근 방식을 사용하여 라벨링에 가장 가치 있는 예제를 식별합니다. 이를 통해 훈련 데이터의 양을 100,000개에서 500개 미만으로 줄이면서도 인간 전문가와의 일치도를 65%까지 향상시킬 수 있습니다.

둘째, 이 과정은 기본 모델로 시작하여 데이터를 라벨링하고(예: 클릭베이트 광고 식별) 이러한 라벨을 클러스터링하여 가장 혼란스러운 예제를 찾습니다. 이후 인간 전문가가 이 예제를 검토하여 고품질의 라벨을 제공합니다.

셋째, 전통적인 정밀도와 재현율 같은 평가 지표 대신, 이 방법은 코헨의 카파(Cohen’s Kappa)를 사용하여 인간 주석자와 모델 출력 간의 일치를 측정합니다. 카파 점수가 0.8 이상이면 우수한 일치를 나타냅니다.

넷째, 이 방법은 서로 다른 크기의 두 모델로 실험되었으며, 선별된 데이터가 모델 성능의 품질을 크게 향상시키면서도 훈련 데이터의 양을 현저히 줄일 수 있음을 보여주었습니다.

마지막으로, 이 접근 방식은 특히 광고 안전과 같은 빠르게 변화하는 분야에서 고품질 라벨을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 하여 모델 훈련 시 데이터 한계를 극복하는 데 도움을 줍니다. 새로운 선별 방법은 적은 수의 정보가 풍부한 예제를 사용하여 전통적인 데이터 집약적 방법의 성능을 달성하거나 초과할 수 있게 하여 복잡한 분야에서 효율적인 기계 학습의 길을 열어줍니다.

이 텍스트는 Phoenix Technologies와 VMware에서 출시한 PhoenixBIOS 버전 1.4에 관한 내용입니다. 이 BIOS는 VMware Virtual IDECDROM Drive라는 ATAPI CD-ROM 드라이브를 초기화하고 있음을 나타냅니다.

이 글에서는 AMD Ryzen AI Max+ 395와 Radeon 8090S를 사용하는 Framework Desktop 메인보드의 벤치마킹 프로젝트에 대해 다루고 있습니다. 저자는 테스트를 위해 네 개의 사전 생산 유닛을 받았습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 단일 노드 구성에서는 128GB의 RAM을 사용했습니다. 클러스터 구성에서는 네 개의 메인보드를 결합하여 총 512GB의 RAM을 확보했습니다. 초기 테스트는 2.5 Gbps 이더넷 연결로 진행되었습니다. 이후에는 NICGIGA 스위치와 DeskPi의 미니 랙 설정을 사용하여 5 Gbps 연결로 업그레이드된 테스트를 실시했습니다. 썬더볼트 연결을 통해서는 10 Gbps 속도를 달성했습니다. 추가적인 벤치마크와 테스트 자동화에 대한 링크도 제공됩니다.

더 자세한 결과는 저자의 블로그와 프로젝트 관련 저장소를 참고하라고 언급하고 있습니다.

이 글에서는 "무한"이라는 키워드를 사용하여 웹 브라우저가 매우 큰 값인 너비, 높이, 글꼴 크기를 처리하는 방식을 테스트하는 CSS 기법에 대해 설명합니다. 이 기법을 사용하면서 저자는 서로 다른 브라우저인 Safari, Chrome, Firefox가 무한한 크기를 주었을 때 각기 다른 유한 값을 반환한다는 것을 발견했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 요소 크기와 관련하여 Safari와 Chrome은 너비와 높이에 대해 약 3,350만 픽셀 정도의 유사한 최대 값을 보여주었지만, Firefox의 결과는 눈에 띄게 낮고 일관성이 없었습니다.

둘째, 글꼴 크기에서는 Safari와 Chrome이 각각 10만 픽셀과 1만 픽셀이라는 엄격한 한계를 설정한 반면, Firefox는 매우 큰 부동 소수점 값을 계산했지만 실제로는 더 작은 글꼴 크기를 렌더링했습니다.

셋째, 줄 높이에 대한 결과는 너비와 유사했으며, Safari와 Chrome은 일관된 값을 보여주었지만, Firefox는 계산된 크기와 렌더링된 크기 사이에 차이를 보였습니다.

저자는 이러한 불일치의 이유에 대해 혼란스러움을 표현하며, 무한 값을 처리할 때 브라우저의 동작에 대한 통찰이나 이론을 공유해 줄 것을 요청합니다. "무한 픽셀"에 대한 탐구는 브라우저가 설정한 흥미로운 한계를 드러내지만, 동시에 그들의 렌더링 과정에서의 복잡성과 이상한 점들을 강조합니다.

일부 유명한 홈 인프루브먼트 매장에서는 주차장에 있는 차량의 번호판 정보를 수집하기 위해 Flock 카메라를 사용하고 있습니다. 이 데이터는 법 집행 기관이 감시 목적으로 접근하고 있습니다. 전자프론티어재단의 데이브 마스는 고객들이 자신의 데이터가 수집되고 공유되고 있다는 사실을 알고 있는지에 대한 우려를 제기했습니다. 그는 매장들이 경찰이나 이민 당국에 의한 잠재적인 오용과 같은 고객에게 미칠 위험을 고려하지 않을 수 있다고 지적했습니다. 현재는 개인적인 문제가 아닌 것처럼 보일 수 있지만, 이는 미래에 모든 사람에게 영향을 미칠 수 있습니다.

요약이 없습니다.

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

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다.

• 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키를 허용해야 합니다. 이를 차단하면 문제가 발생할 수 있습니다.
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PEP 802는 파이썬에서 빈 집합을 표현하는 새로운 방법으로 {/} 표기법을 제안합니다. 이는 수학에서 빈 집합을 나타내는 기호인 ∅와 유사합니다. 현재 빈 집합은 직접적으로 표현할 수 없으며, {}는 빈 딕셔너리를 생성하기 때문에 수학이나 과학 배경이 있는 초보자에게 혼란을 줄 수 있습니다.

빈 집합에 대한 명확한 구문이 없으면 새로운 사용자에게 혼란을 줄 수 있습니다. 제안된 {/} 표기법은 일관성이 있으며 현재의 set() 함수처럼 특별한 처리가 필요하지 않습니다. 이전 논의에서는 빈 집합을 표현하기 위한 다양한 대안이 제시되었지만, {/}는 단순함과 수학적 표기법과의 유사성 덕분에 선호되었습니다. 최근 설문조사에서도 가장 인기 있는 선택이었습니다.

새로운 구문 {/}는 유효한 빈 집합으로 인식될 것입니다. 빈 집합의 문자열 표현은 set()에서 {/}로 변경됩니다. 이러한 표현 방식의 변화는 빈 집합의 문자열 출력을 의존하는 기존 코드에 영향을 미칠 수 있지만, 집합을 생성하는 다른 기능과 방법은 변경되지 않습니다.

새로운 표기법은 문서에 포함되어 파이썬에서 집합에 대해 배우는 새로운 사용자에게 도움을 줄 것입니다. 유니코드 문자를 사용하거나 {}의 의미를 수정하는 등의 다른 제안된 표현은 고려되었으나, 효과가 덜하다고 판단되었습니다.

PEP 802는 파이썬에서 빈 집합의 사용을 간소화하고 명확하게 하여, 언어를 더 초보자 친화적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글에서는 사용자가 구매자가 아닐 때 제품을 판매하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 개발자(사용자)와 CTO(구매자) 간의 관계를 예로 들어 설명합니다. 두 가지 상황을 살펴봅니다.

첫 번째는 작은 조직입니다. 작은 회사에서는 개발자들이 중요한 권한을 가지고 있습니다. 그들은 프로세스를 간소화하기 위한 결정을 내리는 데 영향을 미칠 수 있습니다. 이들은 공식적인 구매가 이루어지기 전에 가치를 보여주기 위해 무료 계정을 설정할 수도 있습니다.

두 번째는 큰 조직입니다. 큰 회사에서는 의사 결정이 더 중앙집중화되어 있으며, CTO가 보안 및 규정 준수 문제로 인해 권한을 많이 가지고 있습니다. 이곳의 판매 과정은 더 길어지며, 사용자 경험뿐만 아니라 보안과 결과에 중점을 두고 가치를 입증하는 다른 접근 방식이 필요합니다.

핵심은 예산을 가진 사람이 항상 결정을 내릴 권한이 있는 것은 아니라는 점입니다. 대신, 누가 영향력을 가지고 있는지, 그리고 그들이 왜 제품을 중요하게 여기는지를 이해하는 것이 중요합니다.

성공하기 위해서는 창립자들이 사용자(개발자)에게 제품의 가치를 경영진에게 설득할 수 있는 도구와 정보를 제공해야 합니다. 이는 제품의 이점을 의사 결정자에게 공감할 수 있는 언어로 번역하고, 구매 과정에서의 불편함을 없애는 것을 포함합니다. 사용자가 권한을 느끼고 제품을 옹호할 수 있는 수단을 제공함으로써, 기업은 판매 가능성을 높일 수 있습니다.

최신 AI 모델인 GPT-5가 없어도 리눅스에서 컴퓨터 작업을 자동화하면서 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 오프라인에서 작동하고 무료인 로컬 AI 솔루션을 활용할 수 있습니다. 필요한 주요 요소는 다음과 같습니다.

첫째, 네이티브 AI 통합입니다. Newelle과 같은 도구를 사용하면 로컬과 클라우드 AI 통합을 모두 지원합니다. 둘째, OpenAI와 호환되는 API가 필요합니다. Ollama나 LM Studio와 같은 프로젝트를 통해 AI의 호환성을 높일 수 있습니다. 셋째, 하드웨어에 잘 맞는 AI 모델을 선택해야 합니다. 예를 들어 Qwen3-4B 모델은 효율적이며 3GB 미만의 RAM을 요구합니다.

AI 시스템은 작업을 자동화할 수 있지만, 특정 작업에 대해서는 인간의 승인이 필요할 수 있어 보안을 강화합니다. 성능 측면에서는 AI의 효과가 하드웨어와 모델 크기에 따라 다를 수 있으므로, 다양한 옵션을 테스트하여 가장 적합한 것을 찾는 것이 좋습니다.

이러한 도구를 활용하면 개인의 필요에 맞춘 안전하고 효율적인 AI 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.

Workleap에서는 생산성, 품질, 성능을 향상시키기 위해 .NET 코딩 기준을 개선했습니다. 이제 수백 개의 C# 프로젝트에서 쉽게 사용할 수 있도록 단일 NuGet 패키지를 만들어, 각 프로젝트에 설정을 복사할 필요 없이 코딩 기준을 배포할 수 있게 되었습니다.

우리는 일관성 없는 코드 스타일과 시간이 많이 소요되는 코드 리뷰 문제를 발견했습니다. 이러한 리뷰는 종종 사소한 스타일 코멘트로 가득 차 있어 더 중요한 문제를 간과하게 만들었습니다. 이를 해결하기 위해 현대적인 Roslyn 분석기를 기반으로 한 강력한 코딩 기준을 개발했습니다. 이 기준은 800개 이상의 품질, 성능, 보안 규칙을 포함하고 있습니다.

새로운 시스템은 개발자가 코드를 작성하는 동안 스타일 문제를 자동으로 수정할 수 있게 하여 리뷰 시간을 줄이고 전체 코드 품질을 향상시킵니다. 이러한 기준의 채택은 성공적이었으며, 더 일관된 코드 스타일, 빠른 빌드, 향상된 개발자 지식을 가져왔습니다.

코딩 기준은 오픈 소스이며, 어떤 .NET 프로젝트에도 쉽게 통합할 수 있습니다. 다른 회사들도 이를 사용하기 시작했으며 긍정적인 결과를 보고하고 있습니다. 이를 통해 팀이 가치를 신속하게 전달하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.

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이메일 스레드는 종종 혼란스럽고 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 특히 "아래를 참조하세요"와 같은 모호한 표현만 포함되어 있을 때 더욱 그렇습니다. 이런 경우 긴 대화를 정리하며 자신의 업무를 이해하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 저자는 더 이상 긴 이메일 스레드를 읽고 싶지 않다고 말하며, 대신 자동화 도구를 사용해 요약하는 방법을 선호합니다.

저자는 다음과 같은 커뮤니케이션 가이드라인을 제안합니다. 중요한 문서화 가능한 정보와 복잡한 업무에는 이메일을 사용하고, 반복적인 프로세스와 주요 결정 사항에는 문서화 도구를 활용합니다. 즉각적인 소통이 필요한 경우에는 팀즈나 슬랙과 같은 인스턴트 메시징을 이용하고, 의견이 다를 때는 회의를 통해 논의하는 것이 좋습니다.

저자는 긴 이메일 스레드 대신 인스턴트 메시징을 활용하여 소통을 개선할 것을 권장합니다.

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비즈니스 인사이더는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 통해 독자들에게 유익한 정보를 제공합니다.

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Kitten TTS는 다양한 기기에서 사용할 수 있도록 설계된 작고 효율적인 오픈 소스 텍스트 음성 변환 모델입니다. 최신 모델의 크기는 25MB 이하이며, 1,500만 개의 매개변수를 가지고 있어 네 명의 남성 목소리와 네 명의 여성 목소리로 영어 음성을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 Raspberry Pi, 저사양 스마트폰, 웨어러블 기기에서도 GPU 없이 실행할 수 있습니다.

이번 출시의 목적은 사용자에게 성능과 음성 옵션을 미리 보여주는 것이며, 더 완전한 버전이 곧 출시될 예정입니다. 현재 모델은 초기 개발 단계에 있으며, 사용 가능한 데이터의 일부만으로 훈련되었습니다.

이 프로젝트는 기존 모델들이 강력한 GPU를 요구하거나 클라우드에서 사용하기에 비용이 많이 드는 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 텍스트 음성 변환 기술을 위한 작고 접근 가능한 오픈 소스 솔루션의 필요성이 강조된 것입니다. 사용자들의 피드백은 모델 개선에 큰 도움이 될 것입니다.

YuE(乐)는 긴 형식의 음악을 생성하기 위해 설계된 새로운 오픈 파운데이션 모델입니다. 특히 가사를 완전한 노래로 변환하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 모델은 LLaMA2 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 5분 길이의 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 가사가 음악의 스타일과 구조에 잘 맞도록 조정합니다.

YuE의 주요 특징 중 하나는 다음 단어 예측 기능입니다. 이 방법은 음악 트랙에서 복잡한 신호를 관리하는 데 도움을 줍니다. 또한 가사 정렬 기능을 통해 긴 맥락에서도 가사와 음악 간의 연결을 유지합니다. YuE는 여러 단계에서 훈련되어 성능을 향상시키는 멀티태스크 훈련 방식을 사용합니다.

이 모델은 원래 음악 사운드를 유지하면서 노래의 장르를 변경하는 등 유연한 스타일 전환이 가능합니다. 광범위한 평가를 통해 일부 상업 음악 생성 시스템과 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었습니다.

또한 YuE는 특정 작업에 맞게 세밀하게 조정할 수 있으며, 다양한 언어에 대한 강력한 지원을 제공합니다. 음악 생성뿐만 아니라 음악 이해 작업에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다.

이 모델은 영어, 중국어, 일본어, 한국어 등 다양한 장르와 언어를 지원하며, 다양한 음악 스타일과 보컬 기법을 선보이는 것을 목표로 하고 있습니다.

TSMC는 3D 집적 웨이퍼 스케일 프로세서를 만들기 위한 새로운 기술인 CoW-SoW를 발표했습니다. 이 기술은 기존의 두 가지 방법인 InFO_SoW와 SoIC를 결합하여 메모리 칩이나 논리 칩을 서로 쌓아 성능과 효율성을 향상시킵니다. TSMC는 현재 테슬라와 같은 고객들과 협력하고 있으며, 이 기술은 2027년까지 대규모 생산에 들어갈 것으로 예상됩니다.

CoW-SoW 플랫폼은 고급 메모리인 HBM4를 논리 칩에 직접 통합할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 인공지능 응용 프로그램에서 컴퓨팅 능력을 개선하는 데 기여할 것입니다. 기존의 InFO_SoW 기술은 칩 내 메모리에 의존하는 한계가 있었지만, CoW-SoW는 3D 적층과 더 나은 메모리 통합을 통해 이러한 문제를 해결할 것입니다. 전반적으로 이 개발은 미래의 슈퍼컴퓨터에서 계산 능력과 에너지 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

OpenAI는 이제 사용자가 API를 통해 스트리밍 모드로 GPT-5에 접근하기 위해 Persona라는 서비스를 통해 생체 정보를 제공해야 한다고 발표했습니다. 이 기능을 인증 없이 사용하려고 하면, 귀하의 조직이 인증되어야 한다는 오류 메시지가 표시됩니다. 인증을 받으려면 신분증을 제출하고, Persona가 신원 확인 및 사기 방지를 위해 생체 데이터를 수집하고 처리하는 데 동의해야 합니다. 이 과정은 개인정보 보호 정책에 따라 진행됩니다. 귀하의 생체 정보는 최대 1년 동안 저장됩니다.

Notte는 다양한 온라인 작업을 신뢰성 있게 자동화하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 단일 API를 통해 복잡한 프로세스를 간소화하며, 여러 가지 기능을 제공합니다.

사이트 상호작용 기능을 통해 사용자는 웹사이트를 쉽게 관찰하고, 데이터를 수집하며, 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, Pydantic 모델을 사용하여 원하는 형식으로 데이터를 받을 수 있는 구조화된 출력 기능도 지원합니다. 내장된 도구를 통해 CAPTCHA 해결, 프록시 사용, 탐지 방지 조치를 포함한 스텔스 브라우저 세션 기능도 제공됩니다.

하이브리드 워크플로우 기능을 활용하면 스크립팅과 AI를 결합하여 비용을 절감하고 신뢰성을 높일 수 있습니다. 비밀번호, 이메일, 토큰과 같은 자격 증명을 안전하게 관리할 수 있는 비밀 금고 기능도 포함되어 있습니다. 사용자는 계정 설정을 위해 독특한 온라인 정체성을 생성할 수 있는 디지털 페르소나 기능을 이용할 수 있습니다.

Notte는 Playwright와 호환되어 전통적인 웹 자동화와 AI를 결합함으로써 비용을 줄이고 자동화 속도를 높이는 데 도움을 줍니다. YouTube에서 데모를 시청할 수 있으며, GitHub에서 빠른 시작 가이드를 통해 Notte를 사용해 볼 수 있습니다. 또한, Notte 콘솔을 통해 무료 플랜을 체험할 수 있습니다. 플랫폼 개선을 위한 피드백도 환영합니다.

레오나르도는 디지털 미디어 표준에 중요한 기여를 한 전 비디오 코딩 연구자이자 기업가입니다. 그는 고등학교 교육을 포함해 전자공학 석사와 전기통신 박사 학위를 가진 다양한 교육 배경을 가지고 있습니다.

1988년, 그는 디지털 미디어 표준을 개발하기 위해 이동 영상 전문가 그룹(MPEG)을 설립했습니다. 이 그룹은 소비자와 기업 간의 원활한 소통을 가능하게 했습니다. MPEG은 비디오와 오디오 포맷을 포함한 다양한 디지털 미디어 애플리케이션을 지원하는 MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4와 같은 중요한 표준을 만들었습니다.

하지만 2020년까지 레오나르도는 MPEG이 정체되어 있고 구식 관행과 이해관계에 의해 방해받고 있다고 느꼈습니다. 그래서 그는 MPEG을 떠나 2020년 9월 인공지능을 활용한 이동 영상, 오디오 및 데이터 코딩(MPAI)이라는 새로운 조직을 설립하는 데 도움을 주었습니다. MPAI는 인공지능을 사용하여 혁신적인 표준을 개발하는 것을 목표로 하며, 이미 여러 새로운 표준이 채택되었고 더 많은 표준이 개발 중입니다.

레오나르도는 자신의 책에서 MPEG과 MPAI의 이야기를 기록하며 디지털 미디어 환경에서의 여정과 도전 과제를 강조했습니다.

이 블로그 포스트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대해 설명하고, 이 프로토콜이 언어 모델(LLM)과 다양한 도구를 연결하는 과정을 어떻게 간소화하는지를 다룹니다.

LLM은 MCP를 이해할 필요가 없습니다. LLM은 도구에 대한 함수 호출을 나타내는 텍스트를 생성하는 데 집중합니다. MCP는 이러한 도구에 접근하는 방식을 표준화하여 개발자들이 각 도구에 대해 별도의 코드를 작성하지 않고도 여러 도구를 통합할 수 있도록 돕습니다.

도구 호출 과정에서는 LLM에 도구 정의 목록을 제공하는데, 여기에는 도구의 이름과 예상 입력이 포함됩니다. LLM은 제공된 컨텍스트에 따라 어떤 도구를 사용할지 제안할 수 있지만, 도구를 실행하는 방법에 대한 지식은 없습니다. 이는 개발자의 몫입니다.

MCP는 호스트 애플리케이션, MCP 클라이언트, 도구와 자원을 노출하는 MCP 서버로 구성됩니다. 이는 LLM과 도구를 연결하는 일관된 방법을 제공하여 복잡성을 관리하고, 다양한 프로젝트에서 도구를 쉽게 재사용할 수 있도록 합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 LLM이 유용한 출력을 생성할 수 있도록 적절한 입력을 제공하는 과정입니다. 프롬프트의 품질은 LLM의 응답에 영향을 미칩니다. 도구는 LLM이 질문에 효과적으로 답변하는 데 필요한 추가적인 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

MCP는 개발자들이 도구 통합을 더 쉽고 체계적으로 할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 개발자들은 각 도구에 대해 코드를 다시 작성할 필요 없이 효과적인 프롬프트와 상호작용을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

결론적으로, MCP는 개발자들이 LLM을 다양한 도구에 효율적으로 연결할 수 있도록 돕는 프레임워크로, LLM이 기본 메커니즘을 이해하지 않아도 전체 기능을 향상시킬 수 있게 합니다.

요약이 없습니다.

마이크 몬테이로는 "고통의 넥서스"라는 사회에 해를 끼치는 회사에서 일하는 것에 대한 윤리적 딜레마에 대해 이야기합니다. 그는 세상에 고통을 더하고 싶지 않다면, 소득과 건강보험이 필요하더라도 고통의 넥서스를 만드는 일에 참여하지 말아야 한다고 주장합니다.

몬테이로는 기술이 한때 긍정적인 발전과 연관되어 있었으나, 현재는 해를 끼치는 방향으로 변화하고 있다고 설명합니다. 그는 이 산업에서 일하는 것이 도덕적 정직성에 미치는 영향을 강조하며, 감시 시스템이나 허위 정보 시스템과 같이 고통을 초래하는 도구를 개발하는 일이 많다고 지적합니다.

그는 이러한 직업을 떠나는 것이 쉽지 않다는 점도 인정합니다. 특히 취업 비자나 건강보험에 의존하는 사람들에게는 더욱 어렵습니다. 그러나 그는 이러한 역할에 남아 있는 것이 자신의 영혼을 타협하는 것이라고 주장합니다. 몬테이로는 광범위한 피해를 초래하는 시스템에 긍정적으로 기여하기보다는 최소한의 해를 끼치는 것이 더 낫다고 제안합니다.

결국 그는 해로운 관행에 의존하지 않는 직업 경로에 대한 재평가를 촉구합니다. 그는 인류가 해로운 시스템을 구축한 역사를 가지고 있지만, 동시에 이를 해체할 수 있는 능력도 가지고 있다고 결론짓습니다.

오늘 새로운 코딩 도우미인 옥토프렌드를 출시하게 되어 매우 기쁩니다! 옥토프렌드는 대화 중 필요에 따라 GPT-5와 클로드 같은 다양한 AI 모델 간에 전환할 수 있도록 설계되었습니다. 이 도우미는 OpenAI와 Anthropic에서 제공하는 암호화된 토큰을 포함한 추론 토큰을 효과적으로 관리합니다. 또한, 작은 편집 및 JSON 인코딩 오류를 수정하기 위한 맞춤형 머신러닝 모델도 포함되어 있으며, 이 모델들은 오픈 소스로 제공됩니다. 즐겁게 사용해 보세요!

몬테 카를로 방법과 분산 감소 기법에 대한 요약입니다. 이 글은 무작위 샘플링을 통해 수치적 적분을 수행하는 몬테 카를로 적분에 대해 설명합니다.

몬테 카를로 적분은 샘플링된 점들의 결과를 평균내어 적분을 추정하는 강력한 도구입니다. 샘플 수가 많아질수록 정확도가 향상되지만, 이때의 개선 속도는 분산에 영향을 받습니다.

몬테 카를로 추정기의 분산은 샘플 수(N)가 증가함에 따라 감소하며, 그 속도는 1/√N입니다. 이 속도를 넘어 정확도를 높이기 위해 다양한 기법들이 연구되고 있습니다.

샘플 간의 부정적 상관관계를 이용해 분산을 줄일 수 있습니다. 이는 한 샘플이 특정 영역에 있을 경우, 다른 샘플이 그 근처에 있을 가능성이 줄어들어 공간의 균일한 커버리지를 이끌어냅니다.

샘플링 기법으로는 포아송 디스크 샘플링이 있습니다. 이 방법은 서로 너무 가까운 샘플을 버려 최소 거리를 유지합니다. 층화 샘플링은 영역을 동일한 크기로 나누고 각 영역에서 독립적으로 샘플을 추출하여 커버리지를 보장하고 분산을 줄이는 데 도움을 줍니다. 적응형 샘플링은 분산이 높은 영역에 더 많은 샘플을 할당하여 정확성을 최적화합니다.

동적 층화는 샘플 수에 따라 영역의 수를 조정하여 고차원에서 효율성을 높입니다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링은 각 차원을 독립적으로 층화하여 고차원에서 효과적인 샘플링을 가능하게 하며, 계산 비용을 낮춥니다.

준 몬테 카를로 방법은 무작위 샘플링 대신 결정론적 수열을 사용합니다. 이 방법은 더 빠른 수렴을 이끌어낼 수 있지만, 편향을 초래할 수 있습니다. 할턴 수열과 같은 저불일치 수열이 특히 효과적입니다.

스크램블링은 저불일치 수열의 성능을 향상시키기 위해 생성된 수열의 숫자 순서를 무작위로 섞는 기법입니다.

이 문서는 몬테 카를로 적분을 향상시키기 위한 다양한 전략을 제시하며, 분산을 줄이고 저차원 및 고차원 공간에서의 정확성을 개선하는 방법에 중점을 두고 있습니다.

인크헤이븐 레지던시는 약 30명의 작가 지망생을 위한 프로그램입니다. 참가자들은 11월 한 달 동안 매일 블로그 포스트를 게시하게 됩니다. 이 프로그램은 캘리포니아 버클리에서 11월 1일부터 30일까지 진행됩니다. 비용은 3,500달러로, 숙소가 포함되어 있습니다. 장학금도 제공됩니다. 현재 지원서를 접수 중이며, 결정은 10일 이내에 이루어질 예정입니다. 자문위원으로는 스콧 알렉산더, 스콧 아론슨, 그리고 구웬이 참여하며, 추가 자문위원도 발표될 예정입니다. 이 프로그램은 벤 페이스, 올리버 해브리카, 그리고 라이트콘 인프라스트럭처가 주관합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

DNA 검사가 근친상간의 놀라운 유 prevalence를 드러내고 있습니다. 많은 사람들이 자신의 생물학적 부모에 대한 진실을 발견하고 있기 때문입니다. 입양된 스티브 에드셀은 자신의 생모를 찾으면서 부모가 가까운 친척일 가능성이 높다는 사실을 알게 되었습니다. 이 사실은 그에게 큰 충격이었고, 그는 근친상간의 가능성을 전혀 고려해본 적이 없었습니다. 연구에 따르면, 근친상간은 이전에 생각했던 것보다 더 흔하며, 특정 집단에서는 약 7,000명 중 1명이 가까운 친척에게서 태어난다고 합니다.

유전자 검사는 부모의 혈연 관계를 알지 못한 채 태어난 근친상간 아동의 사례를 많이 밝혀냈습니다. 유전자 계보 전문가인 시시 무어가 만든 지원 그룹과 같은 단체들이 복잡한 가족 역사를 발견한 사람들을 돕기 위해 생겨났습니다. 이 그룹의 많은 사람들은 분노와 수치심, 그리고 연결에 대한 갈망 등 복합적인 감정을 경험합니다.

근친상간으로 태어난 아이들의 건강 위험이 자주 강조되지만, 이러한 결합에서 태어난 많은 개인들은 건강합니다. 유전학자들은 결과가 부모의 유전적 구성에 따라 크게 달라질 수 있다고 지적합니다.

스티브는 비슷한 진실을 마주한 사람들과 연결되고 자신의 출생에 대한 감정을 탐색하는 여정을 시작했습니다. 어려움에도 불구하고 그는 공동체와 지지를 찾았으며, 가족에 대한 예상치 못한 진실을 마주한 다른 사람들과 경험을 나누고 있습니다.

최근 국제 피자 연수생들이 나폴리 근처에 모여 전통 나폴리 피자에 대해 배우고 있습니다. 이들은 전통적인 피자 만들기를 홍보하는 '아소치아치오네 베라체 피자 나폴레타나'(AVPN)에서 교육을 받고 있습니다. AVPN은 1984년에 설립되어 피자가 본래의 맛을 유지하도록 보장하며, 이는 샴페인이나 파르미지아노와 같은 품질 규제가 이루어지는 방식과 유사합니다.

연수생들은 다양한 나라에서 온 피자 장인 지망생들로, 반죽 준비와 조리 방법 같은 기술을 익히기 위해 엄격한 훈련을 받았습니다. 이 과정의 마지막에는 클래식 마르게리타 피자를 만드는 시험이 있습니다. AVPN은 정통 피자의 기준에 대해 엄격한 지침을 가지고 있으며, 크러스트의 크기와 조리 시간 등을 규정하고 있습니다. 또한, 전 세계의 피자 가게를 감시하기 위해 비밀 요원을 파견하기도 합니다.

현재 AVPN의 인증을 받은 피자 가게는 전 세계에 약 1,000곳이 있으며, 이들은 인증서를 통해 자신들의 피자가 정통임을 알릴 수 있습니다. 그러나 AVPN은 현대의 입맛에도 맞추기 위해 일부 혁신을 허용하면서도 전통 기술의 중요성을 강조하고 있습니다. 새로운 토핑이나 조리 방법에 대한 논란이 있긴 하지만, AVPN은 나폴리 피자의 문화적 뿌리를 지키기 위해 계속 노력하고 있습니다.

제공된 텍스트가 없는 것 같습니다. 요약해드릴 내용을 알려주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

벤자민 프랭클린의 풍자적인 글인 "대제국을 소국으로 줄이는 규칙들"은 1773년 9월 11일에 발표되었으며, 미국 식민지를 관리하는 영국 관리들을 겨냥한 잘못된 통치 전략들을 아이러니하게 제시하고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 원주국과 멀리 떨어진 지방의 분리를 강조하며, 이들 지역에 더 엄격한 법과 제한된 권리를 부여하여 충성심을 약화시킵니다. 둘째, 부패한 관리들을 임명하여 식민지를 착취하게 하고, 불만을 조장하며 정의나 공정함의 감각을 없애는 억압적인 통치를 실시합니다. 셋째, 대표 없이 무거운 세금을 부과하고 식민지의 불만을 무시하며 그들의 기여를 경시하여 원한을 키웁니다. 넷째, 군사력을 사용하여 보호하기보다는 위협하는 방식으로 긴장을 고조시키고 반란을 유도합니다. 다섯째, 지방 정부와 법원의 권한을 제한하여 식민지 통치가 영국 정부의 억압적인 통제 아래에 머물도록 합니다.

프랭클린의 풍자적인 어조는 이러한 통치 방식의 부조리를 강조하며, 영국의 미국 정책에 대한 깊은 성찰을 유도하고자 했습니다. 초기에는 긍정적인 반응을 얻었지만, 그는 풍자가 고정된 생각을 가진 사람들을 설득하는 데 효과적이지 않을 수 있으며, 영국 정부와의 관계를 악화시킬 위험이 있다는 것을 인식했습니다.

텍스트는 NVIDIA GPU에서 GPT OSS 120B 모델의 성능을 최적화하기 위한 노력에 대해 설명하고 있습니다. 2019년부터 OpenAI의 첫 번째 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)의 출시 파트너로서, 목표는 사용자 경험을 개선하기 위해 모델의 지연 시간과 처리량을 향상시키는 것이었습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

최적화 과정은 팀의 전문성을 바탕으로 실험, 버그 수정, 성능 측정을 포함했습니다. 그들은 출시일에 최첨단(SOTA) 성능을 달성하는 데 성공했습니다.

초기 단계에서는 팀이 다양한 추론 프레임워크(예: TensorRT-LLM)를 신속하게 테스트하여 모델에 가장 효율적인 방법을 찾았습니다. 또한 새로운 모델 아키텍처와 관련된 호환성 문제를 해결하고, 이를 오픈 소스 커뮤니티에 기여했습니다.

모델 성능을 개선하기 위해, 팀은 텐서 병렬화를 사용하여 여러 GPU에 모델을 병렬 처리했습니다. 이 방법은 다른 방법에 비해 더 나은 지연 시간을 제공했습니다.

미래에는 토큰 생성을 가속화하기 위해 추측적 디코딩을 구현하는 등 성능 향상의 가능성이 있습니다. 팀은 AI 엔지니어들이 모델 최적화에 도움을 요청하도록 권장하며, 모델 성능 엔지니어를 채용하고 있습니다.

FreeBSD 재단의 노트북 업데이트가 2025년 7월에 발표되었습니다. 이번 업데이트의 주요 내용은 다음과 같습니다.

USB HID 지원이 기본적으로 활성화되어 마우스와 키보드와 같은 입력 장치와의 호환성이 향상되었습니다. AMD 시스템을 위한 S0iX 전력 관리 지원을 위한 변경 사항이 적용되었으며, 현대적인 대기 모드 기능을 테스트할 수 있는 이미지가 준비 중입니다. 무선 스택이 Wi-Fi 6(802.11ax)를 지원하도록 업데이트되고 있으며, 디버깅을 쉽게 할 수 있도록 몇 가지 개선 사항이 보이고 있습니다.

커널 디버깅 도구가 USB 직렬 장치를 사용하여 더 나은 기능을 제공하도록 업데이트되고 있습니다. 성능 코어와 효율성 코어를 모두 갖춘 하이브리드 시스템을 지원하기 위한 스케줄러 업데이트 작업이 시작되었습니다. FreeBSD 15.0에서 최소한의 KDE 데스크탑 설치 옵션을 제공할 계획이 진행 중입니다. 오디오 장치 처리 및 자동 오디오 전환을 위한 개선 작업도 진행되고 있습니다.

대부분의 특수 키는 기본적으로 작동하지만, 비행기 모드와 같은 일부 키는 추가 조사가 필요합니다. 외부 모니터 지원 및 HDMI를 통한 제어 개선을 위한 조사가 시작되었습니다.

FreeBSD 재단은 개발자, 프로젝트 팀 및 기여자들에게 지속적인 지원과 협력에 감사의 뜻을 전합니다. 더 자세한 내용은 FreeBSD 재단의 노트북 프로젝트 README를 참조하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

Stasher는 읽은 후 사라지는 암호화된 비밀을 공유하기 위한 간단한 명령어 도구입니다. 계정을 만들거나 외부 서버를 신뢰할 필요가 없습니다. 이 도구는 추가적인 절차 없이 비밀번호를 쉽게 공유할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기능으로는 사용자의 기기에서 AES-256-GCM 방식으로 비밀이 암호화됩니다. 각 비밀은 10분 동안 유효하거나 읽힐 때까지 사용할 수 있는 고유한 uuid:key 토큰을 제공합니다. 모든 과정은 투명하고 안전하며, 서명된 코드 배포와 코드에 대한 공개 접근이 가능합니다. 또한, 브라우저 기반 버전도 제공되어 사용자가 터미널에서 비밀을 공유하고 브라우저에서 접근할 수 있습니다.

Stasher는 암호화되지 않은 데이터를 저장하지 않으며, 로그를 남기지 않고 사용자 프라이버시를 보장합니다. 더 많은 정보와 도구에 대한 접근은 공식 웹사이트와 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

디바운싱은 프로그래밍에서 빠르고 반복적인 행동을 무시하고, 일정 시간 후에 이를 하나의 행동으로 결합하는 기술입니다. 이는 스로틀링과 비슷하지만, 스로틀링은 행동이 발생할 수 있는 빈도를 제한하는 반면, 디바운싱은 특정 시간이 지나야 행동을 실행합니다.

디바운싱의 일반적인 예는 사용자 입력에서 찾아볼 수 있습니다. 사용자가 입력할 때, 시스템은 즉시 반응하지 않고 인터페이스가 느려지는 것을 방지합니다. 대신 사용자가 입력을 멈춘 후 설정된 시간(예: 10밀리초) 동안 기다렸다가 입력을 처리합니다. 이 과정에서 검색이나 결과 제안이 이루어집니다.

이 예에서 첫 번째 검색 호출은 "선행 엣지"라고 불립니다. 이후 10밀리초 이내에 발생하는 호출은 첫 번째 호출과 함께 그룹화됩니다. 10밀리초 동안 새로운 호출이 없으면 행동이 실행되며, 이를 "후행 엣지"라고 합니다.

상황에 따라 행동이 선행 엣지와 후행 엣지 모두에서 발생할 수 있지만, 즉각적인 반복 행동을 방지하기 위한 규칙이 있습니다.

저자는 많은 기술 전문가, 특히 데이터 분석 분야에서 SQL과 같은 기초 기술을 소홀히 하고 있다는 우려를 표명합니다. 이는 대형 언어 모델(LLM)에 의존하기 때문입니다. LLM은 빠르게 결과를 생성할 수 있지만, 결과를 효과적으로 사용하고 설명하기 위해서는 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 저자는 LLM에 지나치게 의존하면 숙련도가 떨어질 수 있다고 경고하며, 조직이 인공지능을 도입할 때 기초 기술의 중요성을 잊지 말아야 한다고 강조합니다.

경량 LSAT는 법학대학원 입학시험(LSAT) 준비를 돕기 위한 무료 가이드입니다. 이 가이드는 공부 방법에 불만을 느끼고 165점 이상의 높은 점수를 목표로 하는 학생들을 위해 만들어졌습니다. LSAT는 독해력과 논리적 추론과 같은 기술을 평가하기 때문에, 단순히 사실을 암기하는 것이 아니라 기술 개발에 중점을 둡니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. LSAT는 지식 기반 시험과 달리 기술 기반 시험으로, 틀린 답변에서 명확한 교훈을 얻는 것이 어렵습니다. 집중적인 접근 없이 너무 많은 문제를 풀면 나쁜 습관이 강화될 수 있습니다. 경량 LSAT는 학생들이 시험을 효과적으로 준비할 수 있도록 유연한 도구와 전략을 제공합니다. 각 시험 섹션의 기본 기술을 마스터하는 것을 강조하며, 주장을 이해하고 저자의 관점을 파악하는 등의 기술이 포함됩니다.

이 가이드는 예일대 법학 졸업생이자 경험이 풍부한 LSAT 튜터인 그레이엄이 만들었으며, LSAT 준비 과정을 덜 스트레스 받고 더 효과적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 사용자들은 자신의 학습 스타일에 맞게 시스템을 조정하고 개선을 위한 피드백을 제공하도록 권장됩니다.

참고로, 이 가이드에는 연습 문제가 포함되어 있지 않으며, 연습 문제는 공식 출처인 LawHub를 참조해야 합니다.

Qodo는 GPT-5와 같은 언어 모델이 코드 리뷰에서 얼마나 잘 작동하는지를 평가하기 위해 PR 벤치마크라는 개인 벤치마크를 개발했습니다. 이 벤치마크는 400개의 실제 풀 리퀘스트 데이터를 사용하여 모델이 코드 변경 사항을 이해하고, 버그를 식별하며, 개선 사항을 제안하고, 프로젝트별 가이드라인을 준수하는 능력을 평가합니다.

주요 발견 사항으로는 GPT-5의 성능이 PR 벤치마크에서 가장 우수하다는 점입니다. 중간 버전은 72.2점을 기록했으며, 경량화된 "미니멀" 버전도 58.5점을 기록하여 속도와 품질 간의 균형을 보여주었습니다. GPT-5는 중요한 문제를 감지하고, 명확하고 실행 가능한 제안을 제공하며, 코딩 표준을 준수하는 데 강점을 보입니다. 그러나 때때로 잘못된 수정안을 제시하거나 문제를 잘못 분류하거나 중복된 제안을 하는 등의 약점도 있습니다.

이 벤치마크는 모델이 실제 코딩 작업을 얼마나 잘 지원할 수 있는지를 이해하는 데 목적이 있으며, Qodo는 이를 더 많은 언어와 복잡한 시나리오로 확장할 계획입니다. 전반적으로 AI 모델의 빠른 발전은 코드 리뷰 과정을 개선하여 개발자들에게 더 효율적이고 효과적인 작업 환경을 제공하고 있습니다.

이 글은 저자가 AArch64(Arm) 데스크탑 시스템에서 x86-64 애플리케이션을 에뮬레이션을 통해 실행한 경험을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 에뮬레이션 소프트웨어에 대해 설명합니다. AArch64 시스템에서 x86-64 앱을 실행하는 주된 도구는 FEX-emu로, 다른 방법들보다 과정을 간소화합니다. 저자는 특정 QEMU 패키지를 제거하고 FEX-emu에 집중할 것을 추천합니다.

둘째, 에뮬레이션 테스트를 진행합니다. FEX-emu를 설치한 후, 저자는 시스템이 AArch64와 x86_64로 자신을 인식할 수 있는지 확인하기 위해 명령어를 실행하여 에뮬레이션이 제대로 작동하는지 점검합니다.

셋째, 성능 결과를 공유합니다. 저자는 Geekbench 6를 실행하여 CPU 성능을 테스트하고, 2021년의 Intel Atom CPU와 비교합니다. 그 결과 에뮬레이션 속도가 상당히 낮다는 것을 알게 됩니다.

넷째, 성능 개선 방안에 대해 논의합니다. 저자는 에뮬레이션 속도를 높이기 위해 설정을 조정하고 Arm CPU의 기능을 활용하는 방법을 설명합니다. 특히, Factorio라는 게임에서 성능을 개선하기 위한 구체적인 변경 사항을 공유합니다.

다섯째, Steam과 게임 설치 방법을 설명합니다. 저자는 에뮬레이션을 통해 Steam을 설치하고 실행하며, Factorio의 성능을 테스트합니다. 초기 성능은 좋지 않았지만, 설정 조정을 통해 어느 정도 개선되었습니다.

마지막으로, 저자는 x86-64 에뮬레이션을 정기적으로 사용하는 것에 대한 회의적인 입장을 표명하며, 특정 구형 게임 몇 가지에만 사용할 것이라고 인정합니다.

전반적으로 이 글은 Arm 기반 데스크탑에서 x86-64 애플리케이션을 실행하는 데 따른 도전과 경험을 다루며, 에뮬레이션 설정, 성능 테스트, 게임에 중점을 두고 있습니다.

요약이 없습니다.

조엘 구스타프슨은 자신의 지도 애플리케이션인 오로라에 "공간 피드" 기능을 추가하여 사용자가 지도에 표시된 계정의 실시간 게시물을 볼 수 있도록 개선했습니다. 이 기능은 다양한 확대 수준에서 작동하며, 확대를 해제하면 전체 네트워크의 최근 게시물이, 확대하면 지역 게시물이 표시됩니다.

이를 가능하게 하기 위해 조엘은 자신의 홈 서버에 SQLite 데이터베이스를 사용하는 백엔드 서비스를 배포하여 데이터를 로컬에서 처리합니다. 공간 피드는 게시물 정보를 지속적으로 쿼리해야 하며, 이 정보는 블루스카이 API에서 직접 가져옵니다. 서버를 공개적으로 노출하지 않기 위해 그는 게시물 스트림을 수신하는 클라우드 기반의 파이어호스 소비자를 만들었습니다.

주요 도전 과제는 이러한 게시물을 효과적으로 인덱싱하여 공간 쿼리를 지원하면서 시간 순서로 정렬하는 것이었습니다. 처음에 조엘은 3D R-트리 구조를 사용하는 것을 고려했지만, 시간 정렬에는 적합하지 않다는 것을 알게 되었습니다. 대신 그는 "링 버퍼의 쿼드트리"라는 맞춤형 솔루션을 개발하여 최근 게시물의 효율적인 인덱싱과 가비지 컬렉션을 가능하게 했습니다.

쿼드트리는 사용자 위치를 조직하고 각 노드에 대한 최근 게시물의 버퍼를 유지하여 특정 지역에서 게시물을 빠르게 삽입하고 쿼리할 수 있도록 합니다. 쿼리는 시간 순서로 정렬된 가장 최근 게시물을 반환하여 사용자가 관련 콘텐츠를 신속하게 볼 수 있도록 합니다.

전체적으로 이 시스템은 초당 약 100개의 게시물을 효율적으로 처리하며, 약 1천만 개의 최근 게시물을 최소한의 메모리 사용으로 관리합니다. 사용자는 https://aurora.ndimensional.xyz에서 오로라 지도 애플리케이션을 통해 공간 피드를 탐색할 수 있습니다.

저자는 여러 가지 작업 관리 소프트웨어를 시도해본 결과 LiteTracker가 가장 좋다고 느꼈지만 여전히 많은 버그가 있다고 전했습니다. 다른 옵션들은 불완전하거나 신뢰할 수 없는 것 같았습니다. 저자는 좋은 소프트웨어에 돈을 지불할 의향이 있지만, 아직 만족할 만한 제품을 찾지 못했다고 합니다. 저자는 2010년대 후반 이후로 기능성 소프트웨어를 만드는 능력이 저하된 것 같다고 느끼며, Linear가 Pivotal만큼 효율적이지 않다고 지적했습니다. 또한, 능력 있는 인디 개발자가 성공적인 대안을 만들 수 있었지만, 그런 시도가 없었다고 생각하고 있습니다.

Gemini CLI GitHub Actions는 코드 저장소를 위한 무료 AI 코딩 도우미입니다. 이 도구는 일상적인 코딩 작업을 독립적으로 수행할 수 있으며, 필요할 때는 사용자와 협력할 수 있습니다. 베타 버전으로 출시된 이 도구는 새로운 이슈나 풀 리퀘스트와 같은 이벤트에 의해 자동으로 작업을 수행하여 개발자들이 효율적으로 작업 흐름을 관리할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능으로는 첫째, 새로운 이슈를 자동으로 분석하고 우선순위를 매기는 지능형 이슈 분류 기능이 있습니다. 둘째, 코드 변경 사항에 대한 신속한 피드백을 제공하여 리뷰어가 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 돕는 빠른 풀 리퀘스트 리뷰 기능이 있습니다. 셋째, 이슈나 풀 리퀘스트에서 @gemini-cli를 언급함으로써 작업을 위임할 수 있는 온디맨드 협업 기능이 있습니다.

Gemini CLI GitHub Actions는 자격 증명 없이 인증할 수 있는 보안 기능과 세부적인 권한 제어 기능을 갖추고 있어 안전합니다. 또한 팀이 자신만의 작업 흐름을 만들 수 있도록 사용자 정의가 가능합니다.

사용을 시작하려면 Gemini CLI 버전 0.1.18 이상을 다운로드하고 /setup-github 명령어를 실행하면 됩니다. 이 도구는 GitHub의 google-github-actions/run-gemini-cli에서 사용할 수 있습니다.

메타가 새로운 프로토타입 VR 헤드셋인 보바 3와 티라미수를 발표했습니다. 이 제품들은 2025년 SIGGRAPH에서 공개될 예정입니다.

보바 3는 180° x 120°의 초광각 시야를 제공하여, 퀘스트 3의 110° x 96° 시야보다 훨씬 넓습니다. 이 헤드셋은 각 눈에 4K 해상도를 지원하여 몰입감을 크게 향상시킵니다. 무게는 660에서 840그램 사이로, 퀘스트 3와 비슷한 수준입니다. 고급 PC에 맞춰 설계되어 대중 시장에 빠르게 출시되기는 어려울 것으로 보입니다. 보바 3는 크기나 무게를 늘리지 않고도 넓은 시야를 구현하기 위해 첨단 광학 기술을 사용했습니다.

티라미수는 "하이퍼리얼리즘 VR" 프로토타입으로, 망막을 초과하는 해상도와 1400니트의 높은 밝기, 그리고 높은 대비를 특징으로 합니다. 그러나 시야는 33° x 33°로 매우 좁고, 유리 렌즈로 인해 부피가 큽니다. 상업적 출시를 목표로 하지 않으며, 미래 VR 기술 연구를 위한 것입니다. 이 제품은 VR의 현실감을 "비주얼 튜링 테스트"를 통과할 수 있는 수준으로 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 두 프로토타입은 메타의 가상 현실과 혼합 현실 기술의 발전을 보여주며, 더욱 몰입감 있고 현실적인 사용자 경험을 추구하고 있습니다.

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카펠라 개발 및 테스트 보고서 요약

카펠라는 애플리케이션 개발을 간소화하기 위해 처리와 저장을 하나의 분산 시스템으로 통합한 새로운 프로그래밍 환경입니다. 수정된 파이썬 버전을 사용하며, 코드가 더 짧고 이해하기 쉽게 만들어 인간과 인공지능 모델 모두에게 프로그래밍을 단순화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

카펠라의 주요 특징은 다음과 같습니다. 통합 시스템으로 애플리케이션 로직과 데이터 저장을 결합하여 번역 계층의 필요성을 줄입니다. 트랜잭션 메서드는 분산 클래스 간의 강력한 일관성을 보장하며, 외부 입출력 지원은 아직 개발 중입니다. HTTP API를 통해 카펠라 객체에 원격 메서드 호출을 할 수 있으며, 데이터 지속성과 복제를 자동으로 처리합니다.

테스트 개요로는 제프슨 라이브러리를 사용하여 카펠라에 대한 다양한 결함 주입 테스트를 수행하는 테스트 스위트를 만들었습니다. 여러 작업 부하를 테스트했으며, 여기에는 키-값 저장소와 트랜잭션 작업이 포함됩니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 언어 문제로 여러 파이썬 기능이 카펠라에서 구현되지 않았거나 다르게 작동하여 조용한 실패와 혼란스러운 오류 메시지를 초래했습니다. 둘째, 메모리 관리, 구현되지 않은 코드 섹션, 성능 문제와 관련된 14건의 충돌이 발견되었으며, 이는 짧은 운영 후 심각한 속도 저하를 일으켰습니다. 셋째, 새로운 파티션이 초기 값을 유지하지 못하거나 가시성에서 사라지며, 트랜잭션이 업데이트를 잃는 경우도 있었습니다.

현재 상태로는 많은 문제들이 카펠라 팀에 의해 조사 중이며, 시스템은 아직 출시되지 않았고 초기 개발 단계에 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 노력이 계속되고 있으며, 외부 사용자에게는 버그로 인한 영향이 없었습니다. 이러한 문제는 초기 소프트웨어에서 흔히 발생하는 것으로, 해결될 예정입니다.

미래 테스트 계획으로는 카펠라가 동적 파티션 생성 및 추가 데이터 구조 테스트를 포함하여 테스트 범위를 확장할 계획입니다.

요약하자면, 카펠라의 개발은 진행 중이지만, 안정성과 기능성을 보장하기 위해 해결해야 할 여러 기술적 도전에 직면해 있습니다.

"속삭이는 귀걸이"는 틸 이오소프랑의 보물 창고에서 발견된 마법의 유물입니다. 이 귀걸이는 작은 황수정으로 만들어져 있으며, 착용자에게 유용한 조언을 속삭입니다. 처음에는 귀걸이를 제거하라는 제안으로 시작합니다. 착용하게 되면, 귀걸이는 항상 착용자에게 더 나은 결과를 가져오는 조언을 제공하지만, 항상 최선의 조언을 주지는 않을 수 있습니다.

착용자가 귀걸이에 익숙해지면, 귀걸이는 사소한 결정에 대한 안내를 시작하여 착용자의 행복과 일치하는 선택을 보장합니다. 결국 귀걸이는 클릭과 쉿 소리로 이루어진 복잡한 언어로 소통하기 시작하며, 성공에 기여하는 정확한 근육 움직임을 착용자에게 지시합니다.

하지만 조사가 진행되면서 착용자들이 종종 뇌 기형을 겪고, 고차원적인 뇌 기능을 잃고 반사적인 행동을 하게 되는 경우가 많다는 사실이 드러났습니다. 귀걸이를 연구한 캐릭터인 카드미 라후미온은 이 귀걸이를 잠가두어야 한다고 결론짓습니다. 그는 귀걸이에 지나치게 의존하는 것이 개인의 자유를 줄일 수 있다고 경고합니다.

외부 링크에 접근할 수는 없지만, 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 간단하게 정리해 드릴 수 있습니다!

하버드 의대의 최근 연구에 따르면 리튬이 뇌 건강에 중요한 역할을 하며 알츠하이머병과 관련이 있을 수 있다고 합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

리튬은 뇌에 자연적으로 존재하며 신경퇴행과 알츠하이머병으로부터 보호하는 데 도움을 줍니다. 연구에 따르면 리튬 수치는 독성 아밀로이드 플라크에 결합할 때 감소하며, 이는 알츠하이머병의 발병을 유발할 수 있습니다.

연구자들은 아밀로이드 플라크에 결합하지 않는 새로운 리튬 화합물을 발견했습니다. 이 화합물은 리튬 오로테이트라고 불리며, 쥐에서 알츠하이머 증상을 역전시키는 효과가 있으면서도 독성을 유발하지 않는 것으로 나타났습니다.

이 연구는 리튬 수치를 측정하는 것이 알츠하이머병의 조기 진단에 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 실험에서 리튬 결핍이 있는 쥐는 알츠하이머와 유사한 증상이 가속화되었고, 리튬 오로테이트를 제공하자 기억력이 회복되고 뇌 세포 손상이 예방되었습니다. 이는 나이가 많은 쥐에서도 마찬가지였습니다.

이 연구 결과는 알츠하이머병 치료에 있어 리튬 수치에 집중하고 새로운 화합물을 탐색함으로써 질병을 예방하거나 지연시킬 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 그러나 연구자들은 결과가 유망하긴 하지만, 인간이 리튬을 자가 투여하는 것은 추가적인 임상 시험이 안전성과 효과를 확인할 때까지 피해야 한다고 강조합니다.

전반적으로 이 연구는 리튬이 알츠하이머병을 이해하고 치료하는 데 있어 혁신적인 요소가 될 수 있음을 보여줍니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 뇌의 면역 세포인 미세아교세포가 뇌 기능에 중요한 GABA성 뉴런의 발달에 미치는 영향을 다룹니다. 연구자들은 태아 발달 과정에서 미세아교세포가 GABA성 전구 세포가 활발히 분열하는 지역에 집중되어 있음을 발견했습니다. 그들은 인슐린 유사 성장 인자 1(IGF1)과 그 수용체가 미세아교세포와 이 전구 세포 간의 소통에서 중요한 역할을 한다고 확인했습니다. 인간 뇌의 구조를 모사한 고급 오르가노이드 모델을 사용한 연구는 미세아교세포에서 분비되는 IGF1이 GABA성 뉴런의 성장과 생산을 촉진한다는 것을 보여주었습니다. 이 발견은 뇌 발달에서 미세아교세포의 중요한 역할을 강조하며, GABA성 뉴런 기능 장애와 관련된 신경학적 질환을 이해하는 데 있어 잠재적인 의미를 지닙니다.

Splatshop은 3D 가우시안 스플래팅 모델을 효율적으로 편집할 수 있도록 설계된 새로운 도구입니다. 이 도구는 사용자가 모델을 선택하고, 삭제하며, 색칠하고, 변형하는 등의 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. Splatshop은 속도와 정확성을 균형 있게 조절하는 다양한 기술을 사용하여, 최대 1억 개의 요소를 가진 모델도 실시간으로 편집할 수 있도록 합니다.

또한 Splatshop은 가상 현실 헤드셋과 함께 사용할 수 있어, 대형 3D 가우시안 모델을 위한 최초의 VR 편집기가 되었습니다. 이 개발은 포토샵과 유사한 사용자 친화적인 편집 경험을 제공하는 방향으로 중요한 진전을 이룬 것입니다.

이 연구는 HPG 2025 컨퍼런스에서 발표되었으며, 2025년 6월 21일에 출판되었습니다.