요약이 없습니다.

2025년 HTML 데이를 맞아, 현재 위치의 하늘 색상을 CSS 그라디언트를 사용해 보여주는 웹 서비스를 만들었습니다. 이 색상은 대기 조건에 따라 생성되며, 자바스크립트 없이 매 분마다 새로 고쳐집니다. 소스 코드와 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다. HTML 데이 2025에 대한 자세한 내용은 해당 링크에서 확인할 수 있습니다.

저자는 최근 OpenFreeMap이 Wplace.live라는 새로운 웹사이트에서 발생한 갑작스러운 트래픽 증가로 인해 초당 10만 건의 요청을 처리한 경험을 공유합니다. 이 프로젝트는 지난 10개월 동안 Cloudflare와 안정적인 서버의 지원을 받아 순조롭게 운영되어 왔지만, 이번 예기치 않은 트래픽 급증으로 인해 일부 문제, 특히 타일 누락 현상이 발생했습니다.

부하가 심한 상황에서도 96%의 요청이 성공적으로 처리되어 시스템이 압박 속에서도 잘 작동했음을 보여줍니다. 저자는 많은 사용자들이 자동화된 스크립트를 사용해 요청을 생성했을 것이라고 추측합니다. Wplace.live 개발자와 연락을 취한 결과, 그들이 200만 사용자로 빠르게 성장하고 있다는 이야기를 들었고, 이는 트래픽 과부하에 기여했을 가능성이 높습니다.

앞으로의 문제를 해결하기 위해 저자는 요청 출처에 따라 대역폭 제한을 설정하고, 누락된 타일 문제를 해결하기 위해 서버 구성을 개선할 계획입니다. 저자는 Cloudflare의 지원에 감사하며, OpenFreeMap의 인프라와 추가 개발을 지속하기 위해 기부를 권장합니다.

최근 3천만 명에 가까운 사람들을 대상으로 한 연구 분석 결과, 자동차 배기가스 등 공기 오염이 치매, 특히 알츠하이머병의 위험을 증가시킨다는 사실이 밝혀졌습니다. 현재 전 세계에서 5천7백만 명 이상이 치매를 앓고 있으며, 이 숫자는 2050년까지 1억5천2백80만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다.

유럽과 북미에서는 치매 발생률이 감소하고 있지만, 다른 많은 지역에서는 여전히 공기 오염이 심각한 문제로 남아 있습니다. The Lancet Planetary Health에 발표된 체계적인 리뷰에서는 51개의 연구를 분석하여 세 가지 오염 물질과 치매 사이의 명확한 연관성을 발견했습니다.

첫째, 미세먼지(PM2.5)는 폐에 침투할 수 있는 작은 입자로, 차량 배기가스 등 다양한 출처에서 발생합니다. 둘째, 이산화질소(NO2)는 화석 연료를 태울 때 발생하며, 주로 차량 배기가스에서 발견됩니다. 셋째, 그을음은 차량 배기가스와 나무를 태울 때 발생하며, 흡입 시 건강에 해롭습니다.

연구에 따르면 이러한 오염 물질에 대한 노출이 증가할수록 치매 위험이 높아진다고 합니다. 예를 들어, PM2.5 농도가 10 μg/m³ 증가할 경우 치매 위험이 17% 증가하는 것으로 나타났습니다.

연구자들은 공기 오염 문제를 해결하면 개인과 의료 시스템에 대한 부담을 줄이면서 건강, 사회, 경제적 이점을 가져올 수 있다고 제안합니다. 또한, 공기 오염에 가장 많이 노출된 소외된 집단을 고려한 포괄적인 연구의 필요성을 강조하며, 특히 교통과 산업에서 발생하는 오염 물질에 대한 stricter 규제를 촉구하고 있습니다.

이러한 발견은 치매 예방을 위한 다학제적 노력이 중요하다는 점을 강조하며, 도시 계획과 환경 정책이 중요한 역할을 해야 한다고 제안합니다.

Quickshell은 QtQuick를 사용하여 상태 표시줄, 위젯, 잠금 화면과 같은 데스크톱 구성 요소를 만드는 데 도움을 주는 도구 모음입니다. Wayland 합성기나 창 관리자와 잘 작동하여 완전한 데스크톱 환경을 구축할 수 있습니다.

Quickshell의 주요 특징 중 하나는 실시간 변경 기능입니다. 변경 사항을 저장한 직후에 즉시 적용되어 업데이트를 빠르게 확인할 수 있습니다. 또한 사용자 친화적인 언어인 QML을 사용하여 사용자 인터페이스를 쉽게 설계할 수 있으며, 기능 향상을 위한 LSP도 지원합니다. Quickshell은 다양한 통합 기능을 제공하며, 새로운 통합 기능이 정기적으로 추가되고 있습니다.

Quickshell을 사용하면 간단한 코딩 방식으로 데스크톱 요소를 쉽게 사용자화할 수 있습니다.

한 친구가 클라우드 서비스와 원격 코드 실행을 피하는 완전한 로컬 시스템에 대한 바람을 표현했습니다. 이로 인해 대형 언어 모델(LLM)이 로컬에서 실행되고, 코드가 안전한 환경에서 실행되며, 인터넷 접근을 위한 헤드리스 브라우저가 제공되는 시스템을 만들자는 아이디어가 떠올랐습니다.

주요 구성 요소로는 로컬 LLM이 있습니다. Ollama와 같은 모델을 사용하여 완전히 로컬 머신에서 실행됩니다. 코드 실행은 보안과 개인 정보를 강화하기 위해 경량 가상 머신(VM)에서 이루어집니다. 또한, 헤드리스 브라우저를 통해 사용자 데이터를 비공개로 유지하면서 온라인에서 정보를 가져올 수 있습니다.

개발 과정에서 몇 가지 도전 과제가 있었습니다. 기존 도구를 사용하여 네이티브 Mac 앱을 만들려는 초기 시도가 어려웠고, 간단한 로컬 웹 버전에 집중하기로 결정했습니다. 여러 LLM을 지원하기 위해 Assistant UI를 맞춤화해야 했으며, 초기 설정이 기대에 미치지 못했습니다. 도구 호출 지원이 제한적이어서 추가 개발 작업이 필요했습니다.

기술적 설정으로는 AI가 생성한 코드를 안전하게 실행할 수 있도록 Apple의 컨테이너를 사용하여 VM 격리를 구현했습니다. VM 내에 Jupyter 서버를 생성하여 기존 도구와의 통합을 가능하게 했습니다.

이 시스템의 기능으로는 주제를 연구하고 요약하는 것, 이미지와 비디오를 생성 및 편집하는 것, GitHub에서 도구를 안전하게 설치하는 것이 포함됩니다.

현재 한계로는 이 설정이 Apple Silicon과만 호환된다는 점, 도구 관리를 위한 사용자 인터페이스 개선이 필요하다는 점, 그리고 헤드리스 브라우저가 일부 웹사이트에서 제한을 받을 수 있다는 점이 있습니다.

이 프로젝트는 컴퓨팅을 다시 로컬 머신으로 전환하여 클라우드 서비스에 의존하지 않고 개인 정보를 보호하는 것을 목표로 하고 있습니다. 시스템은 현재 운영 중이며, 사용자로부터의 피드백을 환영합니다. 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 Zig 프로그래밍 언어에서 여러 변형을 가진 열거형(enum)을 처리하는 기법에 대해 설명합니다.

첫째, 기본적인 열거형 처리 방법으로는 match 문을 사용하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 특정 열거형의 경우를 처리할 때 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

때때로 여러 변형에 대해 동일한 코드를 실행하고 싶을 때가 있습니다. 이럴 경우, 각 경우에 대해 처리 코드를 중복 작성하는 것이 일반적이지만, 이는 번거로운 작업입니다.

열거형을 리팩토링하여 유사한 경우를 결합하는 방법도 있지만, 경우가 많고 모든 경우가 동일한 처리를 필요로 하지 않을 때는 복잡해질 수 있습니다.

또 다른 방법으로는, 도달할 수 없는 코드에 대해 런타임 패닉을 사용하는 match 문을 활용하는 것이 있습니다. 하지만 이는 만족스럽지 않을 수 있습니다.

더 나은 해결책으로는 Zig의 기능을 활용하여 switch 문과 inline, comptime unreachable을 사용하는 방법이 있습니다. 이 접근 방식은 컴파일러가 특정 코드 경로가 도달할 수 없음을 검증하도록 하여 안전성을 높이고 런타임 오류를 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 글에서는 이러한 해결책을 구현하는 예제 코드를 제공하며, 이를 통해 런타임이 아닌 컴파일 타임에 버그를 잡는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여줍니다.

결론적으로, 이 글은 Zig에서 열거형을 효과적으로 관리하는 방법을 강조하며, 언어의 기능을 활용하여 더 나은 컴파일 타임 검사를 통해 안전성과 효율성을 높이는 방안을 제시합니다.

ChatGPT 에이전트 모드는 복잡한 온라인 작업을 도와주는 기능으로, 사용자를 대신해 정보를 검색하고 작업을 수행합니다. 이 기능은 웹사이트를 탐색하고, 파일을 처리하며, 양식을 작성하고, 스프레드시트를 편집하는 등의 작업을 할 수 있지만, 사용자가 항상 통제할 수 있도록 설계되어 있습니다. 주요 도구로는 시각적 브라우저, 코드 해석기, 데이터 소스를 연결하는 도구, 명령어를 입력할 수 있는 터미널이 포함됩니다. 일반적으로 작업은 5분에서 30분 정도 소요됩니다.

에이전트 모드를 사용하려면 도구 메뉴에서 선택하거나 /agent를 입력하면 됩니다. 작업을 설명하면 에이전트가 작업을 시작하며, 필요한 경우 추가 설명을 요청합니다. 에이전트 모드는 Pro, Plus, Team, Enterprise, Edu 플랜에서 사용할 수 있습니다.

사용량 제한은 다음과 같습니다. Plus 플랜은 월 40개의 메시지, Pro 플랜은 월 400개의 메시지, Team 및 Enterprise 플랜은 월 40개의 메시지를 허용합니다. 초기 요청은 사용량 제한에 포함되지만, 추가 설명 요청은 포함되지 않습니다.

에이전트는 민감한 데이터에 접근할 수 있으므로, 개인 정보 보호를 위해 불필요한 연결을 비활성화하고 개인 정보를 직접 입력하지 않는 등의 주의가 필요합니다. 작업에 로그인해야 할 경우 사용자가 브라우저를 직접 제어할 수 있어 민감한 데이터가 캡처되지 않도록 할 수 있습니다.

가상 브라우저의 스크린샷이 탐색에 사용되지만, 수동으로 입력한 민감한 정보는 캡처되지 않습니다. 채팅 기록과 스크린샷은 삭제될 때까지 대화 기록에 남아 있습니다.

작업 공간 소유자는 에이전트 모드 접근 권한과 사용 가능한 연결 도구를 제어할 수 있습니다. 무료 플랜에서는 에이전트 모드를 사용할 수 없으며, 출력에는 출처 링크나 스크린샷이 포함됩니다. 이 기능은 웹, 모바일(iOS/Android), 데스크톱(MacOS/Windows)에서 지원됩니다.

더 자세한 지침과 모범 사례는 ChatGPT 에이전트 문서를 참조해야 합니다.

Jan은 사용자의 기기에서 실행할 수 있는 오프라인 AI 어시스턴트로, 개인 정보 보호와 데이터 제어를 보장합니다. Windows, macOS 또는 Linux에서 jan.ai 또는 GitHub Releases를 통해 다운로드할 수 있습니다.

주요 기능으로는 Llama와 Qwen 같은 로컬 AI 모델을 실행할 수 있으며, OpenAI와 같은 클라우드 서비스와 통합할 수 있습니다. 사용자 맞춤형 AI 어시스턴트를 생성할 수 있고, API 호환성을 위한 로컬 서버를 제공합니다. 모든 작업이 로컬에서 이루어져 개인 정보 보호를 강화합니다.

설치는 운영 체제에 맞는 버전을 다운로드하여 쉽게 진행할 수 있으며, Node.js와 Rust 같은 도구를 사용해 소스에서 직접 빌드할 수도 있습니다.

시스템 요구 사항은 macOS의 경우 13.6 이상의 버전과 기본 모델을 위해 최소 8GB RAM이 필요합니다. Windows는 GPU 지원이 있는 10 이상의 버전이 필요하며, 대부분의 Linux 배포판과 호환됩니다.

문제 해결을 위해서는 문서를 참조하거나 Discord 커뮤니티에서 도움을 받을 수 있습니다. 프로젝트에 대한 기여도 환영합니다.

버그 신고는 GitHub Issues를 통해 가능하며, 일반 문의는 [email protected]로, 채용 관련 문의는 [email protected]로 연락하면 됩니다.

Jan은 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다.

법학자 빅토리아 하네만은 고인이 된 개인이 자신의 디지털 데이터를 삭제할 권리를 가져야 한다고 주장합니다. 이는 AI 기술이 고인의 동의 없이 그들의 모습을 재현할 수 있는 가능성이 커지고 있기 때문입니다.

하네만은 미국 법이 고인의 유산이 개인 데이터를 삭제할 수 있는 제한된 기간을 허용해야 한다고 제안합니다. 현재 법률은 고인의 디지털 정체성을 보호하는 데 거의 도움이 되지 않기 때문입니다. 많은 사람들이 유언 없이 사망하여, 그들의 디지털 자산이 보호받지 못하고 기술 회사에 의해 관리되고 있다는 점을 강조합니다.

반면, 유럽의 법률은 더 강력한 개인정보 보호 권리를 제공하며, "잊힐 권리"를 포함하여 상속인이 고인의 데이터를 삭제할 수 있도록 하고 있습니다. 하네만은 사망 후 디지털 데이터를 삭제하는 특정 법이 고인의 권리를 존중하면서도 사회적 이익을 균형 있게 고려할 수 있다고 믿고 있습니다.

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이 가이드는 fitted sheet, 즉 고무줄이 달린 침대 시트를 깔끔하게 접는 방법에 대해 설명합니다. 이 기술을 배우는 데는 인내가 필요하다고 강조하며, 특히 고무줄 같은 탄력 있는 소재를 다룰 때 더욱 그렇습니다. 저자는 마사 스튜어트의 영상을 보고 이 기술을 익히게 된 개인적인 경험을 공유합니다.

고무줄 시트의 목적은 매트리스에 단단히 고정되어 미끄러지지 않도록 하는 것입니다. 가이드는 고무줄 시트를 접는 단계별 과정을 설명합니다. 먼저, 시트를 뒤집어서 평평한 표면에 놓고, 모서리를 모아 직사각형을 만듭니다. 그런 다음, 시트를 세로와 가로로 각각 3등분하여 compact한 덩어리를 만듭니다.

효율성을 높이기 위한 팁으로는 "팔을 이용한 모서리 모으기" 방법을 연습하면 더 빨리 익힐 수 있다고 제안합니다. 또한, 쉽게 접을 수 있도록 "4분의 1 시트"를 만드는 방법도 설명합니다.

최종적으로 목표는 깔끔한 직사각형 덩어리를 만들어 쉽게 보관할 수 있도록 하는 것입니다. 가이드는 시트의 크기와 원하는 모양에 따라 접는 기술을 실험해보라고 권장합니다.

저자는 고무줄 시트의 역사적 배경도 다루며, 그에 대한 일반적인 오해와 특허에 대해 설명합니다. 전체적으로 이 가이드는 유머와 실용적인 조언을 결합하여 독자들이 고무줄 시트를 접는 도전을 극복할 수 있도록 돕습니다.

귀하의 요청을 확인하기 위해 CAPTCHA 테스트를 완료하도록 선택되었습니다. 아래에 내용을 입력하시고 제출 버튼을 클릭해 주시기 바랍니다.

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이 글은 아일랜드계 미국인 메달 오브 아너 수상자 목록에 관한 내용입니다. 메달 오브 아너는 군 복무 중 용기를 인정받아 수여되는 권위 있는 상입니다. 이 목록은 성씨, 전투, 민족 그룹 등 다양한 기준에 따라 정리되어 있습니다. 이 문서는 여러 전투와 민족 배경을 가진 메달 오브 아너 수상자들에 대한 더 큰 자료의 일환으로 제공됩니다.

샌드스톰은 다양한 웹 애플리케이션을 안전하게 호스팅할 수 있도록 도와주는 오픈소스 플랫폼입니다. 주요 기능으로는 간편한 애플리케이션 설치, 중앙 집중식 접근 제어, 강력한 보안, 데이터 자유 등이 있습니다.

애플리케이션 설치는 스마트폰에서 앱을 다운로드하는 것처럼 간단하며, 자동 업데이트와 사용자 친화적인 앱 마켓이 제공됩니다. 모든 앱과 데이터는 한 곳에 정리되어 있으며, 기본적으로 개인 접근이 설정되어 있습니다. 각 콘텐츠(문서나 채팅방 등)는 안전한 환경에서 보관되어 무단 접근으로부터 보호되며, 보안 위험이 줄어듭니다. 사용자는 데이터 호스팅 위치를 클라우드 또는 개인 서버 중에서 선택할 수 있으며, 쉽게 전환할 수 있습니다. 샌드스톰은 다양한 개발자의 앱을 혼합하여 사용할 수 있게 해주며, 커스터마이즈 가능한 오픈소스 옵션도 제공합니다.

샌드스톰의 주요 대상은 개인, 기업, 개발자입니다. 개인 사용자는 안전하고 간편하게 오픈소스 앱을 사용할 수 있으며, 기업은 데이터를 체계적으로 관리하고 팀이 IT 지원 없이도 필요한 도구를 선택할 수 있도록 합니다. 개발자는 서비스 관리에 대한 걱정 없이 애플리케이션을 쉽게 패키징할 수 있습니다.

전반적으로 샌드스톰은 사용자에게 웹 애플리케이션 관리에서의 통제력, 보안, 유연성을 제공합니다.

2025년 8월 9일, 나는 베이 지역 AI 보안 모임에서 프롬프트 주입, "치명적인 삼중주", 그리고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 시스템의 보안 문제에 대해 발표했다. 발표는 녹음되지 않았지만, 나는 자세한 발표 자료와 노트를 작성했다.

프롬프트 주입은 신뢰할 수 없는 사용자 입력이 신뢰할 수 있는 지침과 혼합될 때 발생하는 취약점으로, SQL 주입과 유사하다. 이로 인해 AI 시스템에서 예상치 못한 행동이 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 번역 앱에 이전 명령을 무시하도록 요청할 수 있다면, 이는 민감한 데이터와 관련하여 심각한 보안 문제를 일으킬 수 있다.

일반적인 공격 중 하나는 "마크다운 유출"이다. 공격자는 이미지 렌더링 기술을 사용하여 챗봇이 개인 데이터를 유출하도록 속일 수 있다. 이러한 공격은 ChatGPT와 Google Bard를 포함한 다양한 시스템에서 발생한 바 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해서는 이미지 렌더링을 제한하거나 비활성화하고, 허용 목록에 있는 도메인에 대해 신중해야 한다.

치명적인 삼중주는 AI 시스템에서 취약점을 초래할 수 있는 세 가지 요소를 의미한다: 개인 데이터 접근, 신뢰할 수 없는 콘텐츠, 외부 통신이다. 이 중 하나의 요소를 해결하는 것만으로도 공격을 예방하는 데 도움이 된다. 현재의 MCP 시스템은 사용자에게 중요한 보안 결정을 요구하는데, 이는 사용자가 치명적인 삼중주를 이해해야 데이터 도난으로 이어질 수 있는 시스템의 결합을 피할 수 있기 때문에 합리적이지 않을 수 있다.

AI 시스템을 프롬프트 주입으로부터 보호하고 치명적인 삼중주를 이해하는 것은 잠재적인 데이터 유출 및 기타 악의적인 활동으로부터 보호하는 데 필수적이다.

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위스콘신에서는 카운티 도로에 숫자 대신 알파벳으로 표기하는 시스템이 100년 넘게 사용되고 있습니다. 이 방법은 주 도로와 카운티 도로를 구분하는 데 도움을 주며, 도로 유지보수와 수리를 체계적으로 관리할 수 있게 합니다. 도로 이름은 각 카운티 위원회에서 결정하는데, 알파벳이 26개밖에 없기 때문에 중복되는 글자가 발생하는 경우가 많습니다. 시간이 지나면서 도로가 추가됨에 따라 카운티들은 "County CE"와 같이 이중 알파벳이나 알파벳 조합을 사용하기 시작했습니다.

위스콘신은 주 도로와 카운티 도로를 구분하는 데 있어 선구적인 역할을 했으며, 도로 유지보수와 건설에 대한 모범 사례를 공유하기 위해 도로 학교를 처음으로 개최한 주입니다. 현재 위스콘신 카운티 고속도로 협회는 혁신적인 교통 노력을 이끌고 있습니다.

이 글에서는 토르(Tor)가 원래 군사 프로젝트에서 어떻게 온라인 프라이버시를 위한 중요한 도구로 발전했는지를 다룹니다. 토르는 사용자가 인터넷을 익명으로 탐색할 수 있도록 도와주며, 전 세계 여러 서버를 통해 트래픽을 라우팅하여 정부가 사용자를 추적하거나 접근을 차단하기 어렵게 만듭니다. 다크 웹과의 연관성에도 불구하고, 토르는 미국 정부의 자금을 지원받으며, 권위주의 국가에서 정보에 접근할 수 있도록 돕는 데 사용됩니다.

토르의 역사는 미국 해군 연구소의 군사 연구자들이 양파 라우팅(Onion routing)이라는 방법을 개발한 것에서 시작됩니다. 이 기술은 인터넷 트래픽을 암호화하고 사용자의 신원을 숨겨 군인들이 안전하게 소통할 수 있도록 합니다. 익명성의 개념은 프라이버시와 분산 기술을 지지하는 사이퍼펑크(cypherpunk)들과의 협업에서 영향을 받았습니다.

이 글은 또한 프라이버시와 보안 간의 지속적인 논쟁을 강조합니다. 특히 영국의 온라인 안전법과 같은 법률을 고려할 때 더욱 그렇습니다. 프라이버시 도구를 약화시키는 것이 취약한 집단을 보호하기보다는 해칠 수 있다는 주장을 합니다. 정부의 감시와 통제가 증가하는 상황에서 개인의 권리를 보호하고 안전한 온라인 환경을 조성하는 데 있어 토르와 같은 프라이버시 기술의 중요성을 강조합니다.

마리모는 인터랙티브 컴퓨팅 경험을 개선하기 위해 설계된 새로운 오픈 소스 파이썬 노트북입니다. 이 노트북은 데이터를 흐름 그래프 형태로 표현하여 사용자가 전통적인 파이썬 소프트웨어의 재현성과 재사용성을 유지하면서도 인터랙티브한 코딩을 할 수 있도록 돕습니다.

마리모의 필요성은 기존의 주피터나 구글 코랩과 같은 전통적인 노트북들이 재현성, 상호작용성, 유지보수성, 재사용성에서 문제를 겪고 있기 때문입니다. 연구에 따르면, 많은 깃허브 노트북은 신뢰할 수 있는 방식으로 다시 실행할 수 없습니다.

마리모는 코드 실행을 관리하기 위해 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용합니다. 노트북의 각 셀은 서로 연결되어 있어, 하나의 셀을 실행하면 의존하는 셀들이 자동으로 실행되어 코드 변경에 따른 출력이 일관되게 유지됩니다.

마리모의 주요 기능으로는 반응형 실행이 있습니다. 하나의 셀을 실행하면 의존하는 셀들이 자동으로 실행되어 모든 것이 최신 상태로 유지됩니다. 또한, 노트북은 표준 파이썬 스크립트나 모듈로 사용할 수 있어 코드 재사용이 용이합니다. 사용자는 슬라이더나 버튼과 같은 UI 요소를 복잡한 콜백 없이 직접 파이썬 변수에 연결할 수 있습니다. 노트북은 표준 파이썬 파일로 저장되므로 Git과 같은 도구로 관리하기도 쉽습니다.

마리모는 사용자의 코드를 추상 구문 트리로 파싱하고 이를 분석하여 데이터 흐름 그래프를 생성합니다. 이 과정에서는 변수 정의와 참조를 이해하여 그래프가 특정 제약 조건을 충족하도록 합니다.

마리모는 출시 이후 많은 사용자와 조직들이 AI 및 데이터 프로젝트에 채택하면서 큰 인기를 얻고 있습니다. 전반적으로 마리모는 데이터 과학자와 개발자들이 파이썬으로 인터랙티브하고 재현 가능하며 재사용 가능한 노트북을 만들 수 있도록 보다 효율적이고 사용자 친화적인 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Jussi Pakkanen은 GitHub CEO의 블로그 게시물을 비판하며, 개발자들이 AI를 받아들이거나 업계를 떠나야 한다는 주장을 다룹니다. 그는 이 게시물의 논리가 부족하고 여러 가지 논리적 결함이 있다고 지적합니다. Pakkanen은 소련의 잘못된 통계와 기업들이 데이터를 어떻게 왜곡하여 자신들을 더 좋게 보이게 하는지를 비교합니다.

그는 통계에 대한 회의적인 시각을 강조하며, 소련이 통계를 조작해 잘못된 이야기를 만들어냈던 사례를 언급합니다. 데이터 출처와 비교를 의심하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 또한 CEO의 블로그 게시물이 과학적 엄밀성이 결여되어 있으며, AI가 생산성에 미치는 영향에 대한 주장을 위해 작은 샘플 크기와 편향된 데이터를 사용했다고 주장합니다.

Pakkanen은 게시물의 모순된 주장도 지적합니다. 특히 AI 도구가 개발자의 시간을 절약하지 않고 오히려 "야망"을 증가시킨다는 주장을 비판하며, 이는 실질적으로 덜 유익하다고 봅니다. 그는 또한 게시물이 전통적인 프로그래밍 교육 방법이 구식이 되고 있다고 잘못 언급하고 있으며, 이는 컴퓨터 과학에서 오랫동안 제기된 비판이라는 점을 강조합니다.

결론적으로 Pakkanen은 AI가 개발자의 생산성을 향상시키지 않으며, 오히려 증가된 야망에 대한 근거 없는 주장을 초래한다고 주장합니다. 그는 업계에서 AI에 대한 현재의 서사를 비판합니다.

저자는 AI 프로그래밍 도구인 Claude Code를 사용하여 약 12개의 프로젝트를 효율적으로 개발한 경험을 공유합니다. 이 도구는 여러 도전 과제가 있지만, 프로그래밍 과정을 크게 가속화했습니다. 좋은 결과를 얻기 위한 주요 전략은 다음과 같습니다.

첫째, 명확한 사양을 작성하는 것입니다. 코딩을 시작하기 전에 프로젝트의 세부적인 개요를 작성해야 합니다. 둘째, 문서화를 유지하는 것입니다. 프로젝트 구조와 개발 관행을 설명하는 가이드를 작성하는 것이 중요합니다. 셋째, 코드 리뷰를 실시하는 것입니다. AI에게 자신의 코드를 검토하도록 요청하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 수동 검토를 항상 수행해야 합니다. AI가 생성한 코드는 반드시 수동으로 검토하고 테스트하여 품질을 보장해야 합니다.

저자는 최종 코드에 대한 전적인 책임을 지며 AI 출력의 검증이 중요하다고 강조합니다. 또한, 개발을 위한 모범 사례를 정리한 개인 가이드를 공유하며, 단순함, 명확한 의도, 문제 해결을 위한 구조적인 접근 방식을 강조합니다.

전반적으로 저자는 Claude Code를 활용한 실험을 권장하며, AI의 편리함에도 불구하고 수동 검토의 중요성을 강조합니다.

Ecosia는 사용자들에게 더 나은 검색 결과를 제공하기 위해 유럽에 기반한 새로운 검색 인덱스를 도입했습니다. 특히 프랑스에서 시작하며, 향후 다른 국가로도 확대할 계획입니다. 이 프로젝트는 Qwant와의 협력으로 개발되었으며, 공정하고 윤리적인 인터넷을 촉진하고 유럽의 디지털 독립성을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

새로운 검색 인덱스인 Staan은 소규모 검색 엔진이 대형 기술 기업에 의존하지 않고 웹 데이터를 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 사용자 프라이버시와 데이터 보안을 우선시할 수 있습니다. 이러한 독립성은 다양한 검색 시장을 형성하고 미국의 대형 기술 기업에 대한 의존도를 줄이는 데 매우 중요합니다. 이는 유럽이 디지털 도구에 대한 더 많은 통제권을 갖도록 합니다.

사용자들은 즉각적인 변화를 느끼지 못할 수도 있지만, 이 발전은 유럽의 경쟁력과 민주적 통제를 강화하는 데 중요한 의미가 있습니다. 이는 더 친환경적이고 공정한 기술 환경을 조성하는 데 기여하며, 기후 문제를 계속해서 해결하는 데 도움을 줄 것입니다.

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리뷰에서는 £16짜리 스마트워치인 콜미 P80에 대해 다루고 있으며, 이 제품의 USB-C 충전 기능이 특히 주목받고 있습니다. 저자는 USB-C 호환성에 대한 독특한 애착을 인정하며, 이 스마트워치가 이 충전 표준을 효과적으로 사용할 수 있는지 확인하기 위해 구매했습니다.

리뷰의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 기능성 측면에서 이 시계는 시간을 정확하게 알려주고, 휴대폰과 쉽게 연결되며, 통화도 가능합니다. 심박수와 수면 모니터링 같은 기능이 있지만, 성능은 기본적입니다. 둘째, 배터리 수명은 0%에서 100%까지 약 90분 만에 충전되며, 보통 사용 시 최대 일주일 동안 사용할 수 있습니다. 셋째, 몇 가지 단점도 있습니다. 저전력 칩 때문에 속도가 느리고, GPS나 NFC 같은 고급 기능이 없으며, 전체 기능을 사용하려면 앱과 연결해야 합니다. 넷째, 가격이 저렴한 만큼 놀라운 기능을 제공하지만, 애플이나 안드로이드 같은 고급 브랜드와는 경쟁할 수 없습니다. 마지막으로, 리뷰는 이 스마트워치에 5점 만점에 4점을 주며, USB-C 충전 기능이 있는 예산 친화적인 기기를 찾는 사람들에게 좋은 입문용 옵션이라고 평가합니다.

전반적으로 콜미 P80은 한계가 있지만, 저렴한 스마트워치도 기능적이고 현대적인 충전 표준과 호환될 수 있음을 보여줍니다.

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이 저장소에는 유체 시뮬레이션이 적용된 명함인 플립 카드 프로젝트의 모든 파일이 포함되어 있습니다.

주요 내용으로는 "kicad-pcb" 폴더에 PCB 설계 파일이 위치해 있습니다. 이 프로젝트는 mitxela의 유체 시뮬레이션 펜던트에서 영감을 받았습니다. 유체 시뮬레이션 로직은 "fluid_sim_crate" 폴더에 있으며, 이는 Matthias Müller의 작업을 기반으로 하고 있습니다. 도전적인 기능 중 하나는 재충전 가능한 배터리로, USB-C 포트 디자인은 cnlohr의 프로젝트에서 참고하였습니다. 디버깅을 위한 WASM 시뮬레이터는 "sim_display" 폴더에 있습니다. rp2350에 대한 유체 시뮬레이션 구현은 "flip-card_firmware" 파일에 포함되어 있습니다. 각 폴더 내의 README 파일에서 추가 정보를 확인할 수 있습니다.

돈키호테는 미겔 데 세르반테스가 쓴 작품으로, 복잡한 출판 역사를 가지고 있어 수집가들의 흥미를 끌고 있습니다. 이 작품의 첫 번째 부분은 1605년에 출판되었고, 두 번째 부분은 1614년에 나왔습니다. 작품이 즉각적인 인기를 끌면서, 첫 번째 부분의 무단 판본이 많이 제작되어 다양한 언어와 형식의 여러 버전이 생겨났습니다.

주요 판본으로는 80번 경매품인 마드리드 쿠에스타 제3판(1608년)이 있으며, 이 판본의 예상가는 8만 달러에서 12만 달러입니다. 70번 경매품은 첫 번째 완전 스페인어 판본(1617년)으로, 예상가는 6만 달러에서 8만 달러입니다. 그 외에도 첫 번째 네덜란드 판본(1657년), 첫 번째 미국 판본(1803년), 프랑스어 두 번째 판본(1681년) 등이 주목할 만한 판본으로 꼽힙니다.

책이 유명해짐에 따라 여러 언어로 번역되었고, 일러스트가 포함된 판본에서는 기억에 남는 장면들이 잘 표현되었습니다. 수집가들은 다가오는 경매에서 다양한 판본과 형식을 탐색할 수 있습니다.

Windsurf는 단 8개월 만에 연간 반복 수익(ARR) 8,200만 달러에 도달한 빠르게 성장하는 SaaS 회사로, 최근 OpenAI와의 인수 협상이 결렬된 후 그 가치의 일부에 불과한 가격에 매각되었습니다. Google은 Windsurf의 경영진을 24억 달러에 고용했지만 실제 비즈니스에는 관심을 보이지 않아 회사의 지속 가능성에 의문을 제기하고 있습니다.

회사의 재정 상태는 좋지 않았으며, 마진이 부정적이어서 상당한 손실을 초래했습니다. 보고서에 따르면 마진이 -300%에서 -500%에 이르렀으며, 이는 새로운 고객이 재정 문제를 더욱 악화시킨다는 것을 의미합니다. 이러한 상황은 창립자들이 Cognition에 2억 5천만 달러에 급히 매각하도록 만들었고, 상당한 현금 유동성을 남겼습니다.

이번 매각은 AI 코딩 생태계에서 우려스러운 경향을 드러냅니다. 회사들이 제품에서 가치를 창출하는 데 어려움을 겪고 있으며, Windsurf가 높은 ARR에도 불구하고 구매자를 찾지 못한 것이 그 예입니다. 인수는 Windsurf를 Google의 교육 프로그램으로 전환시켰고, 이는 유사한 비즈니스들이 수익성 있는 경로를 찾지 못할 것이라는 우려를 낳고 있습니다.

전반적으로 창립자와 투자자들이 이익을 얻었을지라도, 이번 매각은 기술 산업, 특히 AI 분야에서 지속 불가능한 비즈니스 모델에 대한 경고로 작용합니다. 인재 확보에 집중하는 것이 실제 제공되는 제품의 가치를 가릴 수 있다는 점이 문제입니다.

저자는 ARC AGI 상을 위한 모델 실험을 진행하며 지난해 수상자인 "The ARChitects"의 방법을 재현했습니다. 이 과정에서 모델이 픽셀에 대해 불확실할 때 실수를 더 많이 한다는 사실을 발견했습니다. 원래 이 모델은 타자기처럼 왼쪽에서 오른쪽으로 엄격하게 작업을 수행하도록 설계되어 있어 효율성이 제한되었습니다.

주요 발견으로는, 모델이 자신감에 따라 더 쉬운 부분을 먼저 채우도록 허용했을 때 성능이 향상되었다는 점입니다. 이는 자기 회귀 모델과 확산 모델의 비교를 통해 설명되었습니다. 확산 모델은 자신감 있는 예측을 먼저 채우는 방식으로 더 높은 토큰 정확도를 달성했지만, 전체 작업 성공률은 자기 회귀 모델에 비해 크게 개선되지 않았습니다. 자기 회귀 모델은 이전 계산을 캐싱하여 속도가 빠르지만, 확산 모델은 구조적 문제로 인해 이 점에서 어려움을 겪었습니다.

기술적 구현 측면에서 저자는 미세 조정된 자기 회귀 모델(Qwen3-8B)을 어떤 순서로든 토큰을 디코딩할 수 있는 확산 모델로 변형했습니다. 훈련 과정에서는 토큰을 마스킹하고, 모델이 맥락에 따라 이러한 마스킹된 위치를 예측하도록 훈련했습니다. 더 나은 토큰 정확도를 달성했음에도 불구하고, 확산 모델은 완전한 정답을 생성하는 데는 한계를 보였습니다.

결과적으로 자기 회귀 모델의 작업 성공률은 0.8%였고, 확산 모델은 비슷한 성공률을 기록했지만 속도는 느렸습니다. 확산 모델의 성능은 더 많은 시간 단계를 거치면서 개선되었지만, 여전히 완벽한 솔루션을 생성하는 데는 부족했습니다.

저자는 확산 모델의 성능을 저해하는 구조적 문제를 해결할 계획이며, 캐싱 메커니즘을 구현하고 추가 훈련을 통해 개선할 예정입니다. 또한 솔루션 후보 생성을 개선하기 위해 더 효율적인 샘플링 방법을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.

결론적으로, 확산 모델은 비순차적 문제 해결에서 가능성을 보였지만, 실제 성능은 경쟁력이 없었습니다. 저자는 모델 설계에서 구조적 장점의 중요성을 인식하고 있습니다.

레이다는 지리정보 인프라 제공업체로, 매일 10억 건 이상의 API 호출을 처리하며 확장 과정에서 여러 엔지니어링 문제에 직면했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 레이다는 러스트로 작성된 지리공간 데이터베이스인 HorizonDB를 개발했습니다. 이 데이터베이스는 여러 서비스를 하나의 효율적인 시스템으로 통합하여 운영합니다. HorizonDB는 높은 쿼리 속도를 낮은 지연 시간으로 처리할 수 있어, 이전에 사용하던 Elasticsearch와 MongoDB 기반의 시스템보다 운영과 유지 관리가 훨씬 간편해졌습니다.

HorizonDB의 주요 개선 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 효율성입니다. 이 시스템은 표준 하드웨어에서 잘 작동하며 예측 가능한 확장성을 가지고 있습니다. 둘째, 운영 측면에서 데이터 업데이트가 자주 가능하고, 변경 사항을 쉽게 배포하거나 롤백할 수 있습니다. 셋째, 개발자 경험이 개선되었습니다. 개발자들은 서비스를 로컬에서 쉽게 실행하고 변경 사항을 테스트할 수 있습니다.

HorizonDB는 빠른 데이터 저장을 위한 RocksDB, 공간 인덱싱을 위한 S2, 검색 품질 향상을 위한 FastText와 같은 다양한 기술을 사용합니다. 이 새로운 시스템으로 전환하면서 운영 속도가 빨라지고 비용이 절감되었으며, 새로운 데이터 소스를 신속하게 통합할 수 있게 되었습니다. 전반적으로 HorizonDB는 레이다의 지리정보 서비스의 신뢰성과 비용 효율성을 크게 향상시켰습니다.

Efrit는 Emacs를 위한 AI 도우미로, 다양한 인터페이스를 통해 효율적인 코딩을 지원합니다. efrit-chat은 복잡한 코딩 작업을 위한 다중 대화를 가능하게 하며, efrit-do는 자연어 명령을 실행하여 빠른 작업을 수행합니다. efrit은 구조화된 명령 인터페이스를 제공하고, efrit-agent-run은 다단계 프로세스에서 고급 자동화를 처리합니다.

주요 기능으로는 Emacs Lisp(Elisp)을 직접 평가하여 유연성을 제공하고, 반복적인 논의를 위한 대화 맥락을 유지합니다. 또한 Emacs 기능과 통합되어 버퍼를 관리하며, 사용자 안전을 최우선으로 고려하여 오류 처리를 지원합니다. 어두운 테마에 적합한 디자인으로 모든 Emacs 테마에 적응할 수 있습니다.

설치 요구 사항은 Emacs 버전 28.1 이상과 Anthropic API 키, API 접근을 위한 인터넷 연결입니다. 설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 복제한 후, Efrit 경로를 Emacs 설정에 추가합니다. 그 다음 authinfo 파일에 API 키를 설정하고 Emacs를 재시작한 후 M-x efrit-chat 명령으로 시작합니다.

사용 명령어로는 M-x efrit-chat으로 대화를 시작하고, M-x efrit-do로 빠른 명령을 실행하며, M-x efrit로 명령 인터페이스를 사용할 수 있습니다. M-x efrit-agent-run으로 고급 자동화를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, efrit-do 명령을 사용하여 여러 버퍼에서 콘텐츠를 생성하고, 진행 중인 대화에서 이전 출력을 수정하며, 텍스트 삽입이나 주석 찾기와 같은 빠른 명령을 실행할 수 있습니다.

설정 옵션으로는 모델 및 토큰 한도를 설정하고, 다중 대화 기능을 활성화하며, 접근성을 높이기 위해 키 바인딩을 사용자화할 수 있습니다. Efrit는 복잡한 추상화보다는 직접적인 Elisp 접근을 강조하여 Emacs 내에서 더 큰 유연성을 제공합니다.

일반적인 문제 해결 방법으로는 파일 경로와 API 키가 올바른지 확인하고, 인터넷 연결 및 API 상태를 점검하는 것이 있습니다. 개발자는 문서의 지침을 따라 Efrit를 구축하고 테스트하며 기여할 수 있습니다. 최신 버전(v0.2.0)은 안정성, 토큰 처리 및 대화 관리의 개선 사항을 포함하고 있습니다. Efrit는 Apache License, Version 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다. Efrit는 AI 기능과 Emacs의 프로그래밍 강점을 결합하여 향상된 코딩 경험을 제공합니다.

요약이 없습니다.

JSON 젬 API에는 새로운 유지 관리자가 해결하고자 하는 여러 가지 문제가 있습니다. 유지 관리자의 주요 관심사는 성능이 아니라, 품질이 낮고 잠재적으로 위험한 API의 존재입니다.

사용자들은 종종 비추천 관련 변경 사항과 경고를 싫어하지만, 많은 변경 사항은 명확하게 전달되지 않은 유효한 이유가 있습니다. 루비 2.7부터는 비추천 경고가 테스트에서 표시될 수 있으며, 사용자는 중요한 알림을 놓치지 않도록 이를 효과적으로 처리해야 합니다.

JSON.load의 create_additions: true 옵션은 보안 문제를 일으킬 수 있습니다. 이 옵션은 JSON에서 임의의 클래스를 인스턴스화할 수 있게 해주기 때문입니다. 유지 관리자는 이 옵션을 비추천하고, 이러한 동작에 대해 명시적인 동의를 요구하는 더 안전한 방법으로 대체할 계획입니다.

JSON 객체에서 중복 키를 처리하는 현재 방식은 문제가 있습니다. 유지 관리자는 이 동작을 제어하기 위해 allow_duplicate_key 옵션을 도입했으며, 향후 버전에서는 기본적으로 오류로 만들 계획입니다.

to_json 메서드는 객체가 자신의 JSON 직렬화를 정의할 수 있게 해주지만, 예기치 않은 전역 동작을 초래할 수 있습니다. 더 지역화된 직렬화 사용자 지정을 가능하게 하는 새로운 JSON::Coder API가 도입되었습니다.

JSON 메서드에 대한 전역 옵션 설정 기능은 라이브러리 간의 충돌을 일으킬 수 있습니다. 이러한 옵션은 JSON 구성을 보다 체계적으로 관리하는 방법으로 비추천되고 있습니다.

비추천은 사용자 경험과 안전성 및 기능 개선의 필요성을 균형 있게 고려하여 접근해야 합니다. 유지 관리자는 전역 동작이 코드를 단순화할 수 있지만 신중하게 사용해야 한다고 강조합니다.

이러한 변화는 JSON 젬의 안전성과 사용성을 향상시키고, API 설계에서 오랫동안 존재해온 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

NASA의 대행 관리자 숀 더피가 97세의 나이로 8월 7일 세상을 떠난 우주비행사 짐 로벨에 대한 성명을 발표했다. 더피는 로벨의 가족에게 애도를 표하며 그의 영감을 주는 삶과 우주 탐사에 대한 기여를 강조했다. 로벨은 달을 처음으로 돌았던 아폴로 8호와, 중대한 고장 이후 승무원들을 안전하게 귀환시키는 데 기여한 아폴로 13호 등 여러 임무에서 중요한 역할을 했다. 유머 감각으로 잘 알려진 로벨은 동료들로부터 "스마일링 짐"이라는 애칭으로 불렸다. 그는 군 복무를 하였으며, 용기와 혁신적인 정신으로 인정받았다. NASA는 그의 유산을 기리며 앞으로의 임무를 준비하고 있다.

요약이 없습니다.

저자는 자신만의 프로그래밍 언어를 만들고 싶지만, 어떤 언어를 기반으로 할지 고민하고 있습니다. 현재 파이썬과 C 언어를 고려하고 있지만, 결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있습니다.

샘은 ChatGPT가 매주 약 7억 명의 사용자를 보유하고 있다고 언급했습니다. 하지만 강력한 GPT-4 모델을 로컬에서 운영하는 것은 높은 메모리 요구 사항과 느린 성능 때문에 매우 어렵습니다. 대규모 GPU 클러스터가 도움이 되는 것은 분명하지만, 모델 최적화, 샤딩, 맞춤형 하드웨어, 효율적인 로드 밸런싱과 같은 추가적인 기술이 필요할 가능성이 높습니다. 저자는 이러한 대규모 운영을 가능하게 하면서도 빠른 응답 시간을 유지하는 엔지니어링 전략에 대해 배우고 싶어합니다.

DALEQ는 자바 바이트코드를 비교하여 동등성을 확인하기 위해 개발된 도구로, Jens Dietrich와 그의 동료들이 만들었습니다. DALEQ와 관련된 주요 연구는 설명 가능한 동등성, 이진 비교, 차별 테스트에 관한 내용입니다.

DALEQ는 자바 17과 호환되며 Maven을 사용하여 빌드할 수 있습니다. 데이터베이스 관리를 위해 Souffle 도구가 필요합니다. DALEQ를 실행하려면 비교할 두 개의 jar 파일과 보고서를 저장할 출력 폴더, 선택적으로 소스 코드 파일을 지정해야 합니다. 이 도구는 비교 결과에 대한 HTML 보고서를 생성합니다.

비교 과정은 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 EDB 추출로, 바이트코드를 분석하여 클래스, 메서드 및 바이트코드 명령어에 대한 사실을 포함하는 확장 데이터베이스(EDB)를 생성합니다. 두 번째 단계는 IDB 계산으로, EDB에 규칙을 적용하여 두 바이트코드 간의 동등성을 판단하는 데 도움을 주는 내재 데이터베이스(IDB)를 만듭니다.

프로그램은 클래스와 리소스가 동등한지 여부를 나타내는 보고서를 생성하며, 다양한 비교 결과에 따라 다른 종료 코드를 제공합니다. 보고서에는 통과, 실패 또는 오류를 나타내는 분석 결과가 포함되며, 자세한 출처 및 차이 보고서에 대한 링크도 제공합니다.

사용자는 특정 단계를 따라 DALEQ에 맞춤형 분석기를 추가할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 기여도 장려되며, 개발 환경 설정 및 코드 품질 보장을 위한 가이드라인이 제공됩니다.

테스트를 수행하려면 Souffle 도구를 로컬에 설치해야 하며, Souffle의 문제로 인해 성능에 영향을 받을 수 있습니다. 전반적으로 DALEQ는 자바 바이트코드의 동등성을 분석하고 확인하는 데 적합한 정교한 도구로, 지속적인 통합 프로세스에 통합하기에 적합합니다.

채팅 앱에서 링크를 클릭하면 웹 브라우저에서 웹 페이지가 열려야 합니다. 하지만 Wayland는 이전의 X 시스템과는 다르게 창의 포커스를 처리합니다. Wayland에서는 애플리케이션이 스스로 창을 앞으로 가져올 수 없고, XDG 활성화 프로토콜을 사용해 포커스를 요청해야 합니다.

애플리케이션은 포커스를 받을 수는 있지만, 스스로 차지할 수는 없습니다. URL을 열기 위해 채팅 앱은 활성화 토큰을 요청하고 이를 웹 브라우저에 전달합니다. 그러면 웹 브라우저가 자신의 창을 활성화할 수 있습니다.

활성화 토큰은 활성화 요청을 검증하는 데 도움을 주는 고유한 문자열입니다. 창을 관리하는 컴포지터는 이 토큰과 제공된 다른 정보를 바탕으로 요청을 수락할지 결정합니다.

많은 애플리케이션과 툴킷, 예를 들어 Qt와 KDE는 이 활성화 워크플로우를 사용하도록 업데이트되어 Wayland와의 호환성을 보장하고 있습니다.

KWin은 KDE의 창 관리자이며, 애플리케이션이 포커스를 빼앗는 것을 방지하기 위한 조치를 마련하고 있습니다. 새로운 "극단적" 설정을 통해 애플리케이션이 활성화 토큰을 올바르게 사용하는지 테스트할 수 있습니다.

최근 개발자들은 애플리케이션이 활성화 토큰을 제대로 요청하지 않는 여러 문제를 해결하여 전반적인 기능을 개선했습니다.

Wayland로의 전환은 애플리케이션이 창 포커스를 요청하는 새로운 방식을 적응해야 하며, 이를 통해 사용자 경험을 더욱 원활하게 하고 원치 않는 방해를 방지할 수 있습니다.

최근 연구에서 해양 별의 소모성 질병의 원인으로 '비브리오 펙텐시다'라는 세균이 확인되었습니다. 이 질병은 해양 별에 영향을 미쳐 그 개체 수가 감소하는 원인이 되고 있습니다. 이번 발견은 과학자들이 이 질병을 더 잘 이해하는 데 도움을 주며, 이러한 해양 생물의 보존 노력에도 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

2025년 8월 8일, 많은 ChatGPT 사용자들이 OpenAI가 GPT-5를 출시하면서 이전 모델인 GPT-4o에 대한 접근이 차단된 것에 실망감을 표했습니다. 이 변화는 여러 다른 구형 모델의 서비스 종료와 함께 예고 없이 이루어졌습니다. 사용자들은 GPT-4o가 창의적인 작업과 감정적인 상호작용에 적합한 모델이었기 때문에 불만을 토로했습니다. 반면, GPT-5는 더 복잡한 추론과 전문적인 작업에 초점을 맞추고 있습니다.

OpenAI의 새로운 시스템은 사용자 요청에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택합니다. 그러나 일부 고급 사용자들은 이 과정이 예측 불가능하다고 느끼고 있습니다. 유료 사용자는 보다 집중적인 응답을 위해 "GPT-5 Thinking"을 선택할 수 있습니다. 이러한 변화는 사용자들이 GPT-4o에서 중요하게 여겼던 특정 기능, 특히 개인적인 조언과 감정적인 뉘앙스가 사라질까 우려하게 만들었습니다.

사용자 피드백에 대한 응답으로 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 유료 사용자에게 GPT-4o를 다시 제공하겠다고 발표했습니다. 구형 모델들은 API를 통해 여전히 이용 가능하며, 일부 사용자는 이러한 모델을 활용하는 제3자 플랫폼으로 전환할 가능성도 있습니다. 전반적으로 GPT-5로의 전환은 ChatGPT 사용자들의 다양한 요구와 선호에 대한 논의를 촉발했습니다.

Claude Code IDE는 Emacs와 Claude Code CLI를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 통합합니다. 이 설정은 Claude가 Emacs의 기능을 활용할 수 있게 하여, 코딩 작업 흐름을 향상시키는 스마트 어시스턴트로 변모시킵니다.

주요 기능으로는 자동 프로젝트 감지 기능이 있어 사용자가 수동으로 설정하지 않아도 프로젝트를 식별하고 관리할 수 있습니다. 또한, vterm이나 eat을 통해 전체 색상 터미널을 지원하며, Flycheck와 Flymake와 통합되어 오류 검사를 수행하고 고급 diff 보기 기능을 제공합니다. Claude는 코드 탐색, 구문 분석, 프로젝트 관리와 같은 Emacs의 기능을 사용할 수 있습니다.

설치 요구 사항으로는 Emacs 버전 28.1 이상과 Claude Code CLI, vterm 또는 eat 패키지가 필요합니다. 사용자는 터미널 유형, 버퍼 이름, CLI 플래그와 같은 설정을 사용자화할 수 있으며, vterm과 eat 모두를 지원하여 Claude Code 버퍼를 사이드 윈도우에 배치할 수 있습니다.

Claude Code IDE는 명령에 쉽게 접근할 수 있는 메뉴를 제공하며, 사용자는 현재 프로젝트를 위해 Claude Code를 시작하고, 프롬프트를 전송하며, Emacs 내에서 세션을 직접 관리할 수 있습니다. 여러 프로젝트를 감지하고 각 프로젝트에 대해 별도의 Claude Code 인스턴스를 실행할 수 있어 병렬 개발이 용이합니다.

MCP 도구를 통해 Claude Code IDE는 향상된 코드 탐색 및 분석을 위한 내장 도구를 제공하며, 특정 Emacs 기능을 위한 사용자 정의 도구를 만들 수 있는 옵션도 있습니다. 사용자는 CLI와 Emacs 내에서 디버깅을 활성화하여 WebSocket 메시지와 오류를 추적할 수 있습니다.

라이센스는 GNU 일반 공용 라이센스 v3.0 또는 그 이후 버전으로 제공됩니다. 이 IDE는 사용자가 Emacs의 모든 잠재력을 활용하면서 Claude와 원활하게 상호작용할 수 있도록 도와주어 강력한 코딩 경험을 제공합니다.

이 글에서는 내구성이 있는 워크플로우 라이브러리를 구축하기 위해 Postgres를 선택한 이유와 그 기술적 장점에 대해 설명합니다.

저자들은 Postgres의 강력한 기술적 기능을 고려하여 데이터 저장소로 선택했습니다. Postgres는 체크포인트 기능과 중단에서 복구하는 능력 덕분에 확장 가능하고 효율적인 워크플로우 작업을 지원합니다.

Postgres는 여러 작업자가 동시에 워크플로우 큐에 접근하는 것을 관리하는 데 도움을 줍니다. 잠금 조건을 사용하여 여러 작업자가 동일한 워크플로우를 처리하려고 시도하는 것을 방지하여 시스템 병목 현상을 줄이고 많은 워크플로우를 동시에 처리할 수 있게 합니다.

내구성이 있는 워크플로우는 워크플로우 실행을 실시간으로 모니터링할 수 있게 해줍니다. Postgres는 SQL 기능을 통해 워크플로우 데이터를 분석하기 위한 복잡한 쿼리를 지원하여 시간에 따른 워크플로우 성능 추적을 용이하게 합니다. 또한, 보조 인덱스를 사용하여 시스템에 부담을 주지 않으면서 쿼리 성능을 최적화합니다.

워크플로우는 각 단계가 정확히 한 번만 실행되도록 하는 것을 목표로 합니다. 특히 데이터베이스와 상호작용할 때 이 점이 중요합니다. Postgres의 트랜잭션을 사용하면 전체 단계와 체크포인트가 함께 묶여, 실패가 발생하더라도 단계가 중복 실행되지 않도록 보장합니다.

전반적으로 이 글은 Postgres의 기능이 강력하고 성능이 뛰어난 워크플로우 라이브러리 개발을 어떻게 지원하는지를 강조합니다.

이 문서는 Wyattwalls가 소유한 "system_prompts"라는 GitHub 저장소에 대해 설명하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저장소 개요: 이 저장소에는 총 11개의 파일과 디렉토리가 있으며, 주로 다양한 ChatGPT 및 AI 관련 프롬프트와 모델에 초점을 맞추고 있습니다.

파일 내용: 일부 파일에는 "ChatGPT Agent"와 "gpt-5-thinking"과 같은 ChatGPT의 다양한 버전이 포함되어 있으며, 각 파일은 특정 업데이트 날짜가 기재되어 있습니다.

사용자 상호작용: 사용자는 알림 설정을 변경하기 위해 로그인해야 하며, 저장소를 포크하거나 별표를 추가하는 옵션도 제공됩니다.

스타일 가이드라인: AI가 사용자와 소통하는 방법에 대한 지침이 제공되며, 친근하고 캐주얼한 어조를 유지하면서 자신의 한계에 대해 솔직해야 한다고 강조합니다. AI는 지나치게 복잡한 언어나 세부사항을 피하고, 사용자와의 공감대를 형성하는 것을 목표로 합니다.

전반적으로 이 저장소는 AI 상호작용 프롬프트에 중점을 두고 있으며, 사용자와 효과적으로 소통하기 위한 커뮤니케이션 스타일에 대한 지침을 포함하고 있습니다.

화자는 자신이 인간임을 밝히고, 더미 쿠키가 설정될 것이라고 언급합니다. 이는 봇이 처리하지 않는 내용입니다.

연구자들은 언어 모델이 긴 대화에서 어려움을 겪는 이유를 발견했습니다. 이는 메모리를 절약하기 위해 오래된 토큰을 제거하는 과정에서 발생하며, 이로 인해 비논리적인 결과가 나타납니다. 이러한 문제는 모델이 처음 몇 개의 토큰에 많은 주의를 기울이는 '주의 싱크' 현상 때문입니다. 이 초기 토큰들은 모델의 성능을 안정적으로 유지하는 데 도움을 줍니다. 해결책으로 제안된 StreamingLLM은 항상 이 첫 네 개의 토큰을 유지하면서 다른 토큰들이 자유롭게 들어오고 나갈 수 있도록 합니다. 이를 통해 모델은 수천 개가 아닌 400만 개 이상의 토큰을 처리할 수 있게 됩니다.

OpenAI는 이와 유사한 주의 싱크 메커니즘을 새로운 오픈 소스 모델에 통합하여 이 발견의 중요성을 보여주었습니다. 이 연구는 원래 메타에서 인턴십을 하는 동안 시작되었으며, 언어 모델이 긴 대화를 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 것이 도전 과제였습니다.

연구 결과, 초기 토큰이 제거되면 주의 메커니즘이 방해받아 모델이 실패한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이러한 토큰을 보존함으로써 긴 상호작용에서도 성능이 안정적으로 유지됩니다. 추가 연구에서는 훈련 중 전용 주의 싱크 토큰을 사용하는 것이 모델의 효율성과 성능을 향상시킬 수 있다는 점도 확인되었습니다.

이 연구는 언어 모델 설계에 큰 영향을 미쳤으며, 주요 AI 시스템에서 빠르게 채택되어 AI의 안정성과 성능 향상에 기여하고 있습니다.

WHY2025 배지는 보호되지 않은 18650 리튬 이온 배터리 셀과 함께 사용할 경우 화재 위험이 있습니다. 이러한 셀은 높은 단락 전류를 발생시킬 수 있어 과열 및 화재의 위험을 초래합니다. 배지는 이러한 위험으로부터 보호할 수 있는 충분한 안전 장치나 외함이 부족합니다.

배지를 보호되지 않은 셀로 작동할 경우 위험하다는 경고가 있습니다. 사용자는 이러한 셀을 반납하거나 사용하지 않을 때 안전하게 보관할 것을 권장합니다. 외부 USB 전원 공급 장치와 함께 배지를 사용하는 것이 좋으며, 이러한 전원 공급 장치는 일반적으로 단락 보호 기능을 포함하고 있습니다.

배지의 설계에는 노출된 구리 트레이스와 불충분한 절연과 같은 여러 문제가 있어 단락의 위험을 증가시킵니다. 이전 배지 디자인은 보호된 셀과 더 나은 안전 기능을 갖추고 있어 현재 배지가 더 위험합니다. 향후 배지 디자인에는 적절한 외함과 철저한 안전 검토가 포함되어야 위험을 예방할 수 있습니다.

이 경고는 여러 전문가의 지원을 받아 작성되었으며, 이들은 내용 검토를 통해 관련 위험을 인정했습니다. 저자는 안전의 중요성을 강조하며, 특히 텐트와 같은 혼잡한 환경에서 화재의 가능성에 대한 우려를 표명했습니다.

따라서 WHY2025 배지를 사용할 때는 주의가 필요하며, 보호되지 않은 셀의 사용을 피하거나 더 안전한 전원 공급원으로 전환하는 것이 중요합니다.

Mintlify에서 AI SDK와 Node 스트림 API를 사용한 HTTP 응답 스트리밍에 심각한 문제가 발생했습니다. cURL과 Postman과 같은 도구에서는 스트리밍이 잘 작동했지만, node-fetch와 브라우저 fetch에서는 실패했습니다.

문제 조사 과정에서 처음에는 웹 스트림과 Node 스트림 간의 호환성 문제, 특히 HTTP/2와 관련된 문제로 의심했습니다. 그러나 Cloudflare 워커를 미들웨어로 사용하자 놀랍게도 스트리밍 문제가 해결되었습니다.

cURL을 사용하여 HTTP/1.1로 테스트한 결과, 문제는 HTTP 버전과 관련이 없다는 것을 알게 되었습니다. 특정 헤더가 제거되고 있어 브라우저에서는 문제가 발생할 수 있지만, cURL이나 Postman에서는 문제가 없었습니다.

실제 문제는 압축으로 확인되었습니다. cURL은 기본적으로 Accept-Encoding 헤더를 전송하지 않지만, 브라우저는 이를 전송하여 서버가 응답 압축에 대해 다르게 반응하게 만들었습니다. Cloudflare에서 압축을 비활성화하자 스트리밍 문제가 해결되었습니다.

팀은 과거에 유사한 문제를 겪었던 경험이 있으며, Cloudflare의 구성 변경에 대한 가시성이 부족해 디버깅이 어려웠던 점을 깨달았습니다. 다양한 도구가 요청을 처리하는 방식을 이해하는 것과 클라우드 구성에서 명확한 감사 기록의 필요성을 배웠습니다.

이번 사건을 통해 압축이 HTTP 스트리밍에 방해가 될 수 있다는 점, cURL과 fetch 간의 차이를 인식해야 한다는 점, Cloudflare 워커를 활용해 디버깅할 수 있다는 점, 변경 로그에 접근하는 것이 효율적인 문제 해결에 중요하다는 점, 팀 내 지식 공유가 문제 해결에 필수적이라는 점을 배웠습니다.

앞으로 팀은 Cloudflare를 사용할 때 HTTP 스트리밍 엔드포인트에 대해 압축을 비활성화할 계획입니다.

스파이킹 신경망(SNN)은 전통적인 신경망에 비해 유망한 대안으로, 많은 컴퓨팅 파워를 필요로 하지 않습니다. SNN은 정보를 전달하기 위해 간단한 스파이크(0과 1)를 사용하여 더 효율적으로 작동합니다. 그러나 Loihi와 TrueNorth와 같은 기존의 SNN 전용 칩은 널리 사용되지 않고 있습니다.

필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)는 더 접근하기 쉬운 옵션으로 고려되고 있지만, 많은 설계가 비싼 하드웨어를 필요로 하거나 특정 유형의 SNN에만 초점을 맞추고 있습니다. 이 논문에서는 유연한 SNN 가속 아키텍처와 Pytorch 기반의 모델 컴파일러를 갖춘 새로운 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 다양한 SNN 유형과 함께 작동할 수 있으며, 저비용 FPGA에서 최소한의 자원(6358 LUT와 40.5 BRAM)을 사용하도록 설계되었습니다.

100 MHz에서 저가형 Xilinx Artix-7 FPGA에서 실시한 테스트 결과, 이 장치는 MNIST 숫자를 이미지당 0.52 밀리초 만에 빠르게 인식할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 이 프레임워크는 간단한 실험에서 다양한 스파이킹 신경망을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 관련된 모든 코드와 설정 지침은 온라인에서 제공됩니다.

제공된 텍스트에는 두 개의 링크가 포함되어 있습니다. 하나는 유튜브 비디오로 연결되고, 다른 하나는 깃허브 페이지로 연결됩니다. 유튜브 링크는 깃허브 페이지의 내용과 관련된 비디오로 이어질 가능성이 높습니다. 이 깃허브 페이지는 LangChain AI와 소프트웨어 엔지니어링 자원과 관련이 있습니다. 텍스트 자체에는 자세한 설명이나 주요 내용이 포함되어 있지 않습니다.

샌프란시스코에 위치한 작은 회사인 마라톤 퓨전이 핵융합 과정을 통해 대량의 금을 생산할 계획을 발표했습니다. 이 방법은 전통적인 연금술처럼 재료를 혼합하는 것이 아니라 원자를 변형시키는 방식입니다. 금 생산이 주된 목표는 아니지만, 금 판매로 얻는 수익이 핵융합 연구 자금을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 핵융합은 잠재적인 지속 가능한 에너지원으로 주목받고 있습니다.

역사적으로, 일반 금속을 금으로 바꾸는 개념은 2천 년 이상 사람들을 매료시켜 왔습니다. 중세의 연금술사들은 신화적인 철학자의 돌을 찾기 위해 노력했습니다. 1900년대 초, 과학자들은 원자의 양성자 수를 변화시키면 한 원소를 다른 원소로 변환할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 그러나 실험실에서 금을 만들려는 시도는 극히 소량만 생산되었고, 비용이 매우 비쌌습니다. 예를 들어, 한 물리학자는 입자 가속기를 사용해 1온스의 금을 만드는 데 약 1경 달러가 들 것이라고 추정했습니다. 최근 실험에서는 납에서 미세한 양의 금이 생산되었지만, 상업적으로는 실용적이지 않았습니다.

애플의 역사는 현재의 macOS에서도 여전히 존재하는 애플 심볼 폰트에 잘 드러나 있습니다. 이 폰트는 2003년 Mac OS X 10.3 팬서와 함께 도입되었으며, 파워PC 프로세서와 뉴턴 PDA와 같은 오래된 애플 기술의 아이콘들이 포함되어 있습니다.

macOS는 자주 업데이트되고 오래된 구성 요소를 교체하지만, 애플 심볼 폰트는 대부분 그대로 유지되고 있습니다. 이 폰트는 애플 로고, 플로피 디스크, 파이어와이어, 그리고 원래의 퀵타임 로고를 포함해 4,400개 이상의 글리프를 특징으로 합니다. 이 기호들 중 많은 것은 뉴턴과 CRT 모니터처럼 이미 단종된 기술을 나타냅니다.

애플 소프트웨어가 발전했음에도 불구하고, 이 폰트는 회사의 과거를 회상하게 하는 특별한 창 역할을 합니다. 사용자는 맥의 폰트 북 애플리케이션을 통해 이 폰트를 확인할 수 있습니다. 전반적으로 macOS에 존재하는 이러한 레거시 아이콘들은 애플의 역사에서 완전히 지워지지 않은 독특한 요소입니다.

전화 신문인 텔레폰 히르몬도는 1893년 헝가리 부다페스트에서 엔지니어 티바다르 푸슈카시에 의해 설립되었습니다. 이는 세계 최초의 전화 신문으로, 전화선을 통해 뉴스와 오락을 구독자에게 전달했습니다. 처음에는 60명의 구독자로 시작했지만, 1907년에는 15,000명으로 증가했습니다. 이 서비스는 1944년까지 운영되었으며, 1925년 이후에는 주로 라디오 방송을 재전송하는 역할을 했습니다.

푸슈카시는 전통적인 신문이 빠르게 변화하는 사건에 발맞추기 어렵다는 점을 인식하고, 시의적절한 뉴스 업데이트를 제공하고자 했습니다. 텔레폰 히르몬도는 전화선 네트워크를 사용하여 부다페스트 전역으로 확장된 점에서 독특했습니다. 이 서비스는 매시간 뉴스 요약, 오락, 교육 콘텐츠 등 다양한 프로그램을 제공했습니다.

푸슈카시가 설립 직후 사망한 후, 그의 형 알베르트와 엔지니어 이슈트반 포퍼가 서비스를 인수하여 현대화하고 정부의 승인을 받았습니다. 회사는 자체 전화 네트워크를 구축하고, 전성기에는 약 200명의 직원과 함께 운영되었습니다.

텔레폰 히르몬도는 기술과 뉴스 전달 방식에서 주목받았으며, 효율성 덕분에 구독자들로부터 찬사를 받았습니다. 이 서비스는 다른 나라에서도 유사한 서비스에 영감을 주었지만, 제2차 세계대전 중 인프라가 파괴되면서 결국 운영을 중단하게 되었습니다. 텔레폰 히르몬도는 현대 방송과 전자 뉴스 전달 시스템의 선구자로 여겨집니다.

Baseus Security S2는 4K 해상도를 지원하는 감시 카메라로, 로컬 녹화 기능이 있습니다. 이 카메라는 태양광 배터리로 작동하여 무한히 사용할 수 있습니다. 즉, 배터리 수명에 대한 걱정 없이 자신의 재산을 모니터링할 수 있으며, 태양 에너지를 이용해 스스로 충전됩니다.

HTML의 스크립트 태그는 복잡한 구문 분석 규칙 때문에 웹페이지를 망가뜨릴 수 있습니다. 이러한 스크립트 태그 내에 JSON을 안전하게 포함시키기 위해서는 특정 문자를 이스케이프해야 합니다.

첫째, JSON 문자열에서 < 문자를 \x3C 또는 \u003C로 교체해야 합니다. PHP에서는 json_encode($data, JSON_HEX_TAG | JSON_UNESCAPED_SLASHES)를 사용하여 안전하게 인코딩할 수 있습니다. 워드프레스에서는 동일한 플래그를 사용하여 wp_json_encode를 활용하면 됩니다.

HTML 표준에서는 <script, </script, <!--와 같은 태그를 이스케이프할 것을 권장합니다. 이는 문제를 예방하는 데 도움이 됩니다.

HTML 파서는 </script> 태그가 포함된 유효한 자바스크립트 코드를 잘못 해석할 수 있습니다. 이로 인해 스크립트가 조기에 종료되어 빈 페이지가 나타나거나 기능이 망가질 수 있습니다.

스크립트가 "이중 이스케이프" 상태에 빠지지 않도록 하려면, 스크립트 태그 내에 < 문자가 이스케이프되지 않은 상태로 나타나지 않도록 해야 합니다.

PHP에서 스크립트 태그를 위한 JSON 인코딩 시 다음 플래그를 사용하는 것이 좋습니다. JSON_HEX_TAG는 <와 >를 이스케이프된 형태로 변환하고, JSON_UNESCAPED_SLASHES는 슬래시를 이스케이프하지 않은 상태로 유지합니다. 필요에 따라 JSON_UNESCAPED_UNICODE와 JSON_UNESCAPED_LINE_TERMINATORS를 사용하면 더 깔끔한 출력을 얻을 수 있습니다.

이 가이드라인을 따르면 웹페이지를 망가뜨리지 않고 스크립트 태그에 JSON을 안전하게 포함할 수 있습니다.

일부 뉴스 이야기는 대중의 관심을 오랫동안 끌지만, 다른 이야기들은 금방 잊혀지는 경향이 있습니다. 현재의 미디어 환경에서는 뉴스에 대한 신뢰도가 낮고, 어떤 이야기가 여전히 관련성이 있는지를 이해하는 것이 사회적 트렌드를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구글 검색 데이터를 활용하여 다양한 뉴스 사건에 대한 대중의 관심을 측정합니다. 이 데이터는 정치, 자연재해, 과학, 사회 문제, 폭력, 그리고 사망 소식과 같은 주제로 분류됩니다. 자연재해에 관한 이야기는 피해 지역에서 더 많은 검색을 유도합니다. 예를 들어, 허리케인 플로렌스에 대한 검색은 미국 동부 해안 지역에서 가장 많이 발생했습니다.

검색 관심의 형태는 사건이 어떻게 전개되고 얼마나 오랫동안 관련성을 유지하는지를 보여줍니다. 북한 정상회담과 같이 예상 가능한 결과가 있는 사건은 지속적인 관심을 유지하는 반면, 앤서니 보르댕의 사망과 같은 예기치 않은 사건은 관심이 빠르게 증가했다가 점차 감소하는 경향을 보입니다.

일부 사건은 진행 상황에 따라 검색 관심이 여러 번 급증할 수 있지만, 다른 사건은 빠르게 관심이 증가했다가 곧바로 떨어질 수 있습니다. 전반적으로 검색 트렌드 분석은 대중의 관심을 유지하는 요소와 변화하는 미디어 환경에서 뉴스 소비의 동태를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

저자는 대형 언어 모델(LLM), 특히 GPT-5의 능력에 대해 실망감을 표현하고 있습니다. 그는 ZSTD를 사용하여 데이터를 압축하는 특정 코딩 질문으로 모델을 테스트한 결과, 모델이 자신 있게 잘못된 답변을 제공했다고 합니다. 이로 인해 저자는 LLM이 잘못된 정보를 생성함으로써 사용자에게 오해를 불러일으킬 수 있다고 결론지었습니다.

저자는 LLM이 사실을 이해하거나 논리적으로 추론하는 것이 아니라, 훈련 데이터를 기반으로 가장 가능성이 높은 응답을 예측하는 방식으로 작동한다고 강조합니다. LLM이 부정확한 답변을 제공하는 이유는 정보 부족이 아니라, 진정한 이해나 추론을 허용하지 않는 본질적인 설계 때문이라고 주장합니다.

저자는 색맹을 비유로 들어 인간의 추론과 LLM의 응답 차이를 설명합니다. 인간은 자신의 가정을 질문하고 검증할 수 있지만, LLM은 통계적 가능성에 따라 텍스트를 생성할 뿐이며 학습하거나 적응할 수 있는 능력이 없습니다.

따라서 저자는 정확한 정보를 위해 LLM에 의존하지 말고, 지식이 풍부한 동료에게 도움을 요청하거나 개인의 창의성과 비판적 사고를 활용해 문제를 해결할 것을 권장합니다.

Kitten TTS는 다양한 기기에서 사용할 수 있는 소형 텍스트 음성 변환 모델을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이들은 25MB 미만의 크기와 1,500만 개의 매개변수를 가진 가장 작은 모델의 미리보기를 출시했습니다. 이 모델은 영어로 네 가지 남성 목소리와 네 가지 여성 목소리를 포함해 총 여덟 가지 목소리를 생성할 수 있으며, Raspberry Pi, 저사양 스마트폰, 웨어러블 기기와 같은 장치에서 GPU 없이도 작동하도록 설계되었습니다.

이번 초기 출시의 목적은 사용자에게 모델의 성능과 음성 옵션을 미리 경험하게 하는 것입니다. 다음 주에는 더 완전한 버전이 출시될 예정입니다. 현재 모델은 개발 중이며, 전체 계획된 데이터의 10%도 채 교육되지 않았습니다. 이 프로젝트의 목표는 경량화된 모델을 만들어 엣지 디바이스에서 실행할 수 있도록 하는 것으로, 기존 모델들이 요구하는 강력한 GPU나 비싼 클라우드 서비스의 한계를 극복하는 것입니다. 사용자들의 피드백도 적극적으로 수렴할 예정입니다.

2010년 빌 게이츠와 멜린다 게이츠, 워런 버핏이 시작한 기부 서약은 억만장자들이 자신의 재산의 최소 절반을 자선단체에 기부하겠다고 약속하도록 장려합니다. 최근 정책 연구소(IPS)의 보고서에 따르면, 256명의 서약자 중 단 9명만이 이 약속을 이행한 것으로 나타났습니다. 대부분의 억만장자들은 서약 이후 더욱 부유해졌으며, 그들의 기부는 주로 자선단체가 아닌 개인 재단으로 향하고 있습니다.

주요 내용으로는, 원래 57명의 미국 서약자 중 11명만이 현재 억만장자가 아니며, 이는 기부 때문이 아니라 재산 감소 때문이라는 점이 있습니다. 원래 서약자들이 기부한 2060억 달러 중 약 80%가 개인 재단으로 들어갔습니다. 재산 축적 속도가 자선 기부 속도를 초과하고 있어 많은 사람들이 약속을 이행하기 어려운 상황입니다. 만약 모든 생존 서약자가 약속을 지킨다면 약 3670억 달러가 기부될 수 있지만, 이는 2720억 달러의 세수 손실로 이어질 것입니다.

보고서는 재단의 기부 의무를 늘리고 자선 기부의 투명성을 높이는 등의 개혁을 제안하고 있습니다. 기부 서약 측은 보고서의 우려를 인정하면서도 중요한 형태의 자선 기부가 포함되지 않았다고 비판했습니다. 전반적으로 이 보고서는 자선 활동이 부유층의 이익이 아닌 공공의 이익을 위해 이루어져야 한다는 점에서 체계적인 변화의 필요성을 강조하고 있습니다.

이 글에서는 모델-뷰-뷰모델(MVVM) 패턴의 사용에 반대하며, 상태 관리와 이벤트 처리의 복잡성을 강조합니다. MVVM은 사용자 인터페이스를 구축하는 데 인기 있는 방법이지만, 과도한 보일러플레이트 코드, 상태 추적의 어려움, 디버깅의 문제를 초래할 수 있습니다.

저자는 현대적인 대안으로 MVUX(모델-뷰-업데이트-확장)를 소개합니다. MVUX는 단일 불변 상태에 초점을 맞추어 보일러플레이트 코드를 줄이고 상태 관리를 중앙 집중화합니다. 또한 단방향 데이터 흐름을 채택하여 UI 동작을 더 예측 가능하고 테스트하기 쉽게 만듭니다.

MVUX의 주요 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 중앙 집중식 상태 관리로 디버깅이 용이합니다. 둘째, 보일러플레이트 코드가 줄어듭니다. 셋째, 명확한 데이터 흐름 덕분에 UI 동작이 예측 가능합니다. 넷째, API 호출과 같은 부작용 관리가 개선됩니다. 다섯째, 순수 함수를 통해 테스트 용이성이 향상됩니다.

MVUX는 복잡한 UI를 가진 애플리케이션, 코드를 단순화하고자 하는 팀, 그리고 리덕스나 함수형 프로그래밍에 익숙한 개발자에게 추천됩니다. 이 글은 MVUX로의 전환이 더 간단하고 유지보수가 용이한 UI 개발로 이어질 수 있다고 결론짓습니다.

자체 호스팅 소프트웨어 서비스(SaaS)를 구축하는 것은 어려운 일입니다. 특히 Lago와 같은 기업은 빠른 업데이트와 자체 호스팅 고객의 요구 사항을 조화롭게 맞춰야 합니다. 대부분의 소프트웨어가 클라우드로 이동했지만, 많은 기업 고객들은 보안과 통제를 위해 자체 호스팅을 선호합니다. 특히 청구와 같은 민감한 시스템에서는 더욱 그렇습니다.

업데이트를 배포하는 과정은 자체 호스팅 사용자에게 문제를 일으킬 수 있습니다. 회사는 고객이 자신의 설치 환경에서 어떤 작업을 하고 있는지 볼 수 없기 때문입니다. 데이터베이스 열의 이름을 바꾸는 것과 같은 간단한 변경도 그들의 시스템에 혼란을 줄 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Lago는 "브리지 버전" 접근 방식을 사용합니다. 이를 통해 고객은 기존 시스템을 손상시키지 않고도 업그레이드할 수 있습니다. 즉, 업데이트 기간 동안 구형 데이터 형식과 신형 데이터 형식을 모두 유지해야 합니다. 목표는 기술적 전문 지식이 없는 사용자도 문제 없이 청구를 관리할 수 있도록 하는 것입니다.

소프트웨어가 발전함에 따라 맞춤형 설치와의 호환성을 유지하는 데 더 많은 엔지니어링 노력이 필요할 것입니다. 이는 SAP와 같은 대기업이 직면하는 문제와 유사합니다. 궁극적으로 Lago는 프리미엄 버전이든 오픈 소스 버전이든 관계없이 사용자에게 청구를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

폴터가이스트는 파일 변경 시 자동으로 프로젝트를 재구성하는 범용 파일 감시 도구입니다. macOS, 리눅스, 윈도우에서 작동하며 Node.js 없이도 실행할 수 있습니다. 주요 기능으로는 프로젝트 변경 사항을 감지하고 자동으로 재구성하는 기능, 빌드 진행 상황과 오류를 즉시 표시하는 실시간 출력, 간단한 명령어로 프로젝트 설정을 자동으로 구성하는 스마트 구성, 여러 프로젝트를 동시에 관리할 수 있는 동시 빌드 기능이 있습니다.

설치는 macOS의 경우 Homebrew를 사용하고, 모든 플랫폼에서는 npm을 통해 설치할 수 있습니다. 다양한 프로젝트 유형(실행 파일, 라이브러리, 도커 컨테이너 등)을 지원하며, 인라인 오류 진단과 실행 가능한 제안을 제공합니다. 최근 빌드 실패에 대한 자동 복구 기능과 빌드 상태 업데이트를 위한 네이티브 알림도 포함되어 있습니다. 파일 변경에 따라 지능적으로 빌드 우선 순위를 조정합니다.

사용 방법은 npm을 통해 설치한 후, 프로젝트를 초기화하고 변경 사항을 감시하며, 새로운 빌드를 실행하는 방식으로 진행됩니다. 폴터가이스트는 Swift, Node.js 등 다양한 프로젝트 유형을 자동으로 감지하고 설정을 구성할 수 있으며, 사용자는 구성 파일을 통해 설정을 맞춤화할 수도 있습니다.

고급 기능으로는 복잡한 프로젝트를 위한 CMake 지원, 성능을 위한 감시 패턴 최적화, 구조화된 로깅 및 모니터링 기능이 있습니다. 개발자들은 테스트 및 형식에 대한 엄격한 지침을 따르며 기여할 수 있으며, 이 프로젝트는 오픈 소스이며 커뮤니티의 기여를 환영합니다.

폴터가이스트는 개발 과정을 간소화하여 빌드를 신선하고 효율적으로 유지하며, 개발자의 수작업을 줄이는 데 도움을 줍니다.

동남아시아 학생들은 국제 인재 경쟁이 치열해짐에 따라 전 세계 대학에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다.

호주, 일본, 한국, 대만과 같은 국가들은 노동력 부족 문제를 해결하고 외국인 유학생 수를 늘리기 위해 동남아시아 학생들을 적극적으로 유치하려고 하고 있습니다. 2022년에는 동남아시아가 유학하는 학생 수에서 세 번째로 큰 지역이 되었으며, 주로 베트남, 말레이시아, 인도네시아, 태국 출신의 35만 명의 학생들이 포함됩니다.

유럽 대학들은 재정적 압박과 인구 문제로 인해 동남아시아에서 인재를 찾고 있습니다. 그러나 독일의 "커리어 트럭"과 같은 유학 기회를 홍보하는 이니셔티브에도 불구하고 동남아시아 학생들은 유럽에서 여전히 적은 수를 차지하고 있습니다. 많은 유럽 대학들은 예산 삭감과 적자 문제에 직면해 있어, 수익을 창출하기 위해 더 많은 국제 학생을 모집해야 하는 상황입니다.

동남아시아 학생들을 더 잘 유치하기 위해 유럽은 비자 절차를 간소화하고 장학금 지원을 늘릴 필요가 있습니다. 노르웨이와 같은 일부 국가는 경쟁력을 유지하기 위해 이미 조정을 하고 있습니다. 또한, 더 많은 동남아시아 학생들이 집 가까운 대학을 고려하고 있으며, 일본이 인기 있는 선택지로 떠오르고 있습니다. 한편, 미국의 정치적 변화는 유럽 대학들이 대안을 찾는 학생들과 학자들을 유치할 수 있는 기회를 제공합니다.

결론적으로, 유럽 기관들이 동남아시아 인재에 주목하기 시작했지만, 자금 문제와 지역 대학들과의 경쟁이라는 도전에 직면해 있습니다.

이 글은 주식 수익률을 선형 모델링을 통해 예측하는 방법에 대한 연구를 다룹니다. 저자 레이 장은 주식의 수익률을 간단하게 예측하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 선형 모델링과 관련된 다양한 기법과 방법을 논의할 가능성이 높습니다. 이 연구의 목표는 독자들이 주식 성과를 효과적으로 분석하고 예측하는 방법을 이해하는 데 도움을 주는 것입니다.

2002년, 제약 분야 경험이 없는 하버드 심장 전문의 마크 피시먼은 노바티스를 선도적인 의약품 연구 회사로 발전시키는 임무를 맡았습니다. 당시 제약 산업은 연구 생산성이 감소하고 있었고, 내부 개발보다는 약물을 인수하는 방향으로 전환하고 있었습니다. 그러나 피시먼의 노바티스 생물의학 연구소(NIBR)에서의 리더십 덕분에 회사의 새로운 약물 중 65%가 내부 연구에서 나오는 놀라운 전환이 이루어졌고, 이는 상당한 수익을 창출했습니다.

피시먼과 CEO 다니엘 바셀라는 상업적 가능성보다는 호기심에 기반한 연구에 집중하는 비전통적인 약물 발견 접근 방식을 채택했습니다. 그들은 생물학적 메커니즘을 이해하고 충족되지 않은 의료 요구를 해결하는 데 중점을 두었습니다. NIBR은 상업적 압박에서 독립적으로 운영되어 과학자들이 혁신적인 아이디어를 추구할 수 있는 환경을 조성했습니다. 이로 인해 글리벡과 엔트레스토와 같은 성공적인 약물이 탄생했고, 이들은 수십억 달러의 매출을 올렸습니다.

하지만 NIBR은 재정적 압박에 직면했고, 2016년 피시먼이 물러난 후에는 명확한 상업적 잠재력이 있는 프로젝트로 초점이 옮겨졌습니다. 이러한 변화는 효과적이었던 탐색적 연구 모델에서의 이탈을 의미했습니다. 노바티스가 재정적 수익을 위해 내부 연구를 축소하면서 피시먼이 세운 많은 혁신 원칙들이 잊혀지게 되었습니다.

이 이야기는 제약 산업에서 혁신적인 약물 발견의 필요성과 단기 재정 성과의 압박 사이의 긴장을 잘 보여줍니다. NIBR의 유산은 의학에서의 돌파구를 이끌기 위해 장기적인 과학적 탐구에 집중하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

이브라힘 디알로의 "숨길 것이 없다"라는 기사에서 저자는 사라라는 여성의 경험을 통해 프라이버시 개념을 탐구합니다. 처음에 사라는 자신이 "숨길 것이 없다"며 감시를 신경 쓰지 않는다고 생각합니다. 그러나 지나치게 감시하는 이웃인 알렉스와 시리를 만나면서 그녀의 시각이 바뀝니다.

알렉스는 사라의 생활에 개입하기 시작합니다. 그는 사라의 장보기 목록을 확인하고, 그녀의 소포를 열어보며, 심지어 데이트를 따라다니기도 합니다. 이러한 지속적인 관찰은 사라에게 프라이버시가 잘못된 행동을 숨기는 것이 아니라 인간으로서 자유롭게 존재할 수 있는 공간이라는 것을 깨닫게 합니다. 그녀는 자신의 행동이 평가받고 있다는 사실을 인식하게 되고, 오해를 받을까 두려워 행동을 바꾸게 됩니다.

이 기사는 감시의 위험성과 그것이 오직 범죄자만을 겨냥한다는 오해를 강조합니다. 디알로는 한 쪽에 접근 권한이 주어지면 악의적인 행위자가 이를 악용할 수 있는 취약점이 생길 수 있다고 주장합니다. 이 글은 프라이버시가 개인의 존엄성과 진정한 삶을 살 수 있는 능력에 필수적임을 강조하며, 끊임없이 감시받는 압박감 없이 살아가는 것이 중요하다고 말합니다. 결국 저자는 감시 시스템을 신뢰하는 것에 대해 경고하며, 역사적으로 그러한 권력이 쉽게 남용될 수 있음을 지적합니다.

저자는 빠른 프로젝트 관리 도구인 Linear를 사용한 경험을 공유하며 "로컬 우선" 웹 애플리케이션 개념에 대해 탐구하게 되었다고 전합니다. Linear는 로딩 지연 없이 즉각적으로 업데이트되며, 이는 저자가 서버 상호작용에 의존하는 전통적인 웹 애플리케이션 구조에 의문을 제기하게 만들었습니다.

Linear는 브라우저의 로컬 저장소를 실제 데이터베이스처럼 취급하는 자체 동기화 엔진을 사용하여 즉각적인 업데이트와 오프라인 기능을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 서버가 주된 진실의 출처인 전통적인 웹 애플리케이션과 대조적입니다.

저자는 로컬 우선 애플리케이션을 구축하는 데 있어 온라인과 오프라인 전환 처리, 충돌 해결 등 복잡한 요소들을 강조합니다. 또한 Electric SQL과 Jazz와 같은 로컬 우선 생태계의 기존 솔루션을 탐구하며, Jazz는 자동으로 동기화되는 반응형 데이터 구조를 통해 로컬 우선 애플리케이션 구축을 간소화합니다.

Jazz는 독특한 개발자 경험을 제공하지만, 서버가 사용자 데이터에 접근하지 못하도록 하는 엄격한 암호화와 같은 한계도 있습니다. 저자는 로컬 개발 및 저장 관리에서 발생할 수 있는 잠재적인 도전 과제도 언급합니다.

이 기사는 로컬 우선 아키텍처가 특히 창의적이고 협업적인 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상시킬 수 있지만, 모든 상황에 적합하지는 않을 수 있다고 결론짓습니다. 저자는 개발자들이 성능과 사용자 경험을 개선하기 위해 프로젝트에 로컬 우선 접근 방식을 탐구해보기를 권장합니다.

Foundry는 디지털 작업을 자동화하는 플랫폼을 개발하고 있으며, 현재 수동 작업으로 인해 가로막힌 1조 달러 규모의 기회를 열기 위해 노력하고 있습니다. 현재의 인공지능 시스템은 복잡한 현실 세계의 상황에서 어려움을 겪고 있으며, Foundry는 인공지능 에이전트를 훈련하고 배포하기 위한 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 자율주행을 위한 Waymo의 접근 방식과 유사합니다.

당신의 역할은 창립 엔지니어로서 현실적인 브라우저 시뮬레이션 엔진을 개발하고, 인공지능의 성능과 신뢰성을 보장하기 위한 평가 프레임워크를 만드는 것입니다. 백엔드(파이썬, 러스트, 고 사용)와 프론트엔드(리액트/넥스트.js, 타입스크립트 사용) 시스템 모두에서 작업하며, 시스템의 전체 생애 주기를 관리하고 코드 품질 및 테스트를 위한 최선의 관행을 수립해야 합니다.

우리가 찾고 있는 인재는 복잡한 플랫폼을 구축한 경험이 6년에서 10년 이상이며, 디자인부터 생산까지의 소유권을 보여준 분입니다. 분산 시스템, 브라우저 기술, 네트워킹에 대한 강한 지식을 갖추고 있어야 하며, 타입스크립트와 파이썬에 능숙하고, 쿠버네티스와 도커와 같은 현대 인프라에 익숙해야 합니다. 오픈 소스 기여나 기술 제품에서의 리더십을 통해 입증된 성과가 필요하며, 모호한 상황에서도 편안하게 작업하고 독립적으로 제품을 형성할 수 있는 마인드를 가진 분을 원합니다.

기술 스택은 백엔드에 FastAPI(파이썬), 고, 러스트를 사용하고, 프론트엔드에는 리액트/넥스트.js(타입스크립트)를 사용합니다. 핵심 기술로는 웹소켓, 플레이라이트/퍼피티어, 포스트그레SQL, 레디스, 래빗MQ가 있으며, 인프라에는 쿠버네티스, 도커, CI/CD(GCP/AWS)가 포함됩니다.

Foundry에 합류하면 초기부터 중요한 소유권과 영향을 행사할 수 있으며, 경쟁력 있는 보상과 주식을 누릴 수 있습니다. Scale AI와 Meta 출신의 재능 있는 팀과 함께 혁신적인 기술을 구축하는 기회를 가질 수 있습니다.

저자는 데이터 센터의 VPS에서 자가 호스팅 환경으로 홈랩을 전환하고 있으며, 비용 절감과 유연성 증대를 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 서비스 운영을 위한 Minisforum UM880 Plus 미니 PC를 구입하고, 여러 가상 머신(VM)을 관리하기 위해 Proxmox 가상 환경을 사용할 계획입니다. 이렇게 하면 주요 설정에 위험을 주지 않고 실험할 수 있습니다.

주요 목표는 서비스를 집으로 옮겨 더 많은 제어와 실험을 가능하게 하는 것입니다. 또한, 관리 가능한 범위 내에서 Kubernetes를 배우고, 데이터 보안을 위해 디스크 암호화와 백업을 통해 안전성을 확보할 계획입니다. 배포와 구성을 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄이는 것도 중요한 목표입니다.

위협 모델 측면에서 주요 위험은 도난과 하드웨어 고장이므로, 강력한 데이터 보호 및 복구 계획이 필요합니다. 저자는 문제가 발생할 경우 환경을 신속하게 복원할 수 있는 자동화된 설정이 필요합니다.

구현 단계로는 먼저 Proxmox를 설정하는 것입니다. 저자는 암호화된 Debian 시스템에 Proxmox를 설치할 계획이며, 설치 과정에서 특히 네트워크 구성과 관련된 어려움이 있었습니다. 다음으로 네트워킹을 구성하여 VM들이 호스트의 네트워크 인터페이스를 공유할 수 있도록 브리지 네트워크를 설정합니다. 마지막으로 Ansible을 사용하여 설치 및 구성 과정을 자동화하는 플레이북을 작성합니다. 여기에는 호스트 설정, Proxmox 설치, 네트워크 구성이 올바르게 이루어지도록 하는 과정이 포함됩니다.

저자는 반복 가능한 설정을 갖추는 것이 중요하다고 강조하며, 필요할 경우 클라우드 제공업체로 쉽게 복원하거나 이전할 수 있어야 한다고 말합니다. 향후 게시물에서는 이 Proxmox 환경 내에서 VM을 관리하고 구성하는 방법에 대해 자세히 설명할 예정입니다.

이 무료 포트폴리오 계산기를 사용하면 주식 티커를 수정하고, 투자 비율을 변경하며, 성장률 가정을 설정하고, 월별 성장 시뮬레이션을 볼 수 있습니다. 변경 사항은 즉시 공유 가능한 링크에 반영되며, 회원 가입 없이도 사용할 수 있습니다. 이 도구를 통해 투자 아이디어를 시험해 보거나 다양한 시나리오를 비교하거나 Hacker News나 Reddit과 같은 포럼에 스냅샷을 공유할 수 있습니다.

Trayce는 약 1년 전 "도커 컨테이너를 위한 네트워크 탭"으로 소개된 도구로, 새로운 버전을 출시했습니다. 이번 업데이트에는 HTTP 클라이언트 기능이 추가되어 개발자들이 네트워크를 모니터링하고 웹 애플리케이션 서버를 디버깅하는 데 도움을 줍니다. 이는 개발자를 위한 "Burp Suite"와 유사한 기능을 제공합니다.

Trayce는 요청을 .bru 형식의 로컬 파일로 저장하며, Flutter로 제작된 현대적이고 빠른 데스크톱 인터페이스를 갖추고 있습니다. 리눅스용 다운로드 크기는 단 13MB에 불과합니다. 개발자는 사용자 피드백을 받고 있으며, OAuth2, GRPC, 스크립팅과 같은 새로운 기능을 추가할 계획입니다. Trayce는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있지만, 지속적인 사용을 위해서는 Sublime Text와 유사한 영구 라이선스가 필요합니다.

이 기사는 CyberArk Conjur의 보안 취약점에 대해 다루고 있습니다. CyberArk Conjur는 자격 증명과 토큰 같은 민감한 정보를 관리하는 도구입니다. 이 취약점이 악용될 경우 원격 코드 실행(RCE)과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 원격 코드 실행은 공격자가 원거리에서 해로운 코드를 실행할 수 있게 해줍니다. 이 글은 Core Team 엔지니어인 야르덴 포라트가 작성했으며, 기업의 보안 저장소를 보호하는 것의 중요성을 강조하고자 합니다.

2025년 8월 4일, Krea는 FLUX.1-Krea라는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델은 일반적으로 보이는 "AI 룩"을 피하고, 과도하게 밝고 반짝이는 특징이나 부자연스러운 질감을 배제한 이미지를 생성하도록 설계되었습니다. FLUX.1-Krea의 개발은 AI가 생성하는 이미지의 문제를 해결하며, 단순한 기술적 정확성보다 미적 요소를 강조합니다.

Krea의 연구 결과에서 중요한 점은 다음과 같습니다. 첫째, 미적 요소에 대한 집중입니다. 이전의 AI 모델들은 정확성과 기술적 능력을 우선시했지만, 그 과정에서 다양한 진정한 미적 요소를 간과했습니다. 이로 인해 통일된 "AI 룩"이 생겨났습니다. 둘째, 훈련의 편향입니다. 대부분의 이미지 모델은 제한된 미적 평가자 집합에 의존해 특정 스타일에 편향된 경향이 있으며, 특히 특정 인구 집단과 시각적 특성을 선호합니다.

셋째, 스타일의 결합입니다. 서로 다른 미적 선호를 결합하면 누구에게도 만족을 주지 못하는 밋밋한 결과물이 나올 수 있습니다. 개별 스타일에 집중하는 것이 더 효과적입니다. 넷째, 사용자 참여입니다. 사용자들은 종종 복잡한 프롬프트를 통해 "AI 룩"을 수정하려고 하지만, 이는 전문 지식과 노력이 필요해 모든 사람이 접근할 수 있는 것은 아닙니다.

다섯째, 프롬프트 실험입니다. Krea는 모호한 프롬프트보다 구체적인 프롬프트를 사용하는 것이 모델 간의 미적 선호를 드러내는 데 더 효과적이라는 것을 발견했습니다. 여섯째, 모델 비교입니다. 테스트에서 FLUX.1-Krea는 GPT-4.1보다 더 매력적인 이미지를 생성했으며, 유사한 프롬프트를 사용하더라도 전형적인 "AI 룩"을 피했습니다.

마지막으로, AI 모델의 미래에 대한 제안입니다. 이 기사는 특정 미적 취향에 맞춘 보다 의견이 뚜렷한 모델로의 전환을 제안하며, AI가 생성하는 출력의 품질을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 이미지 생성뿐만 아니라 다른 질적 작업에도 확장될 수 있습니다.

Krea의 연구는 AI 이미지 생성에서 미적 요소의 중요성을 강조하며, 다양한 예술적 선호를 반영하는 전문화된 모델로의 잠재적 경향을 시사합니다.

이 글은 관계형 데이터베이스 모델을 간소화하는 방법을 제시하기 위해 제6정규형(6NF)을 살펴보는 내용을 담고 있습니다. 저자는 6NF가 복잡하게 여겨지거나 잘 사용되지 않는 이유에 대해 의문을 제기합니다. 그들은 모든 데이터베이스가 원래의 스키마를 변경하지 않고도 가상 표현을 통해 6NF 또는 제4정규형(4NF)으로 표현될 수 있다고 주장합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 가상 6NF 표현입니다. 모든 데이터베이스는 앵커, 속성, 링크에 해당하는 가상 관계(리얼바르)로 나눌 수 있습니다. 이는 다양한 데이터 유형과 구조를 포함할 수 있으며, 비관계형 데이터베이스인 몽고DB에서도 적용될 수 있습니다.

둘째, 기본 데이터와 보조 데이터의 개념입니다. 기본 데이터는 앵커(ID 목록), 속성(ID와 값 쌍), 링크(ID 간의 관계)를 포함합니다. 보조 데이터는 기본 데이터에서 재생성할 수 있는 중복되거나 미리 집계된 정보를 의미합니다.

셋째, 사고 실험을 통해 모든 데이터베이스 데이터를 가상 쿼리로 표현하는 방법에 대해 생각해보도록 유도합니다. 이는 6NF가 데이터를 최소한의 조각으로 조직하는 방법일 뿐임을 분명히 합니다.

넷째, 6NF의 이점입니다. 6NF는 데이터 표현과 관계를 명확히 하고, 데이터 구조와 정리 절차에 대한 문서 역할을 하며, 데이터베이스 설계와 데이터 카탈로깅에서 잠재적인 개선을 가능하게 합니다.

저자는 이러한 접근 방식을 통해 데이터베이스 관리의 많은 측면을 재고할 수 있다고 제안하며, 향후 글에서는 관련된 추가 주제를 탐구할 것이라고 언급합니다.

의료 전문가들은 의료 분야에서 오류가 발생하기 쉬운 인공지능(AI) 도구의 사용에 대해 점점 더 우려하고 있다. 최근 구글의 의료 AI인 메드-제미니가 비현실적인 뇌 부위인 "기저핵(basilar ganglia)"를 잘못 식별하는 심각한 실수를 저지른 사건이 발생했다. 이 오류는 올바른 용어인 "기저핵(basal ganglia)"와 혼동하면서 발생했으며, AI가 생성하는 잘못된 정보인 '환각'의 위험성을 드러낸다.

전문가들은 의료 분야에서 이러한 오류가 발생할 경우 큰 혼란을 초래하고 환자의 안전을 위협할 수 있다고 경고하고 있다. 구글은 이 실수를 오타로 인정했지만, 잘못된 정보는 여전히 그들의 연구 논문에 남아 있다. 이 문제는 임상 환경에서 AI의 신뢰성에 대한 의문을 제기하며, 보다 신중한 구현과 감독이 필요하다는 목소리가 커지고 있다.

이러한 우려에도 불구하고 구글은 건강 조언 제공 및 과학자 지원을 포함한 의료용 AI 기술을 계속 발전시키고 있다. 전문가들은 환자의 안전을 보장하기 위해 AI의 정확도 기준이 인간보다 훨씬 높아야 한다고 강조하고 있다.

json2dir는 JSON 파일을 디렉토리로 변환하는 빠른 도구로, dotfiles 관리를 위한 home-manager의 대안이 됩니다.

사용 방법은 간단합니다. 원하는 구조의 JSON 파일을 생성합니다. 예를 들어, 다음과 같은 형식의 파일을 만들 수 있습니다.

{ "file": "Hello, world!", "dir": { "subfile": "Content.\n", "subdir": {} }, "symlink": ["link", "target path"], "script": ["script", "#!/bin/sh\necho Howdy!"] }

이 파일을 사용하여 cat file.json | json2dir 명령어를 실행하면 지정한 파일과 디렉토리가 생성됩니다.

입력 구조는 다음과 같습니다. JSON의 객체는 디렉토리를 나타내고, 문자열은 파일 내용을 나타냅니다. 배열은 심볼릭 링크와 실행 파일을 나타내며, ["link", "target"] 형식으로 심볼릭 링크를, ["script", "content"] 형식으로 스크립트를 정의합니다.

중요한 점은 입력 파일이 UTF-8 형식이어야 한다는 것입니다. 다른 사용자를 위한 파일을 생성할 때는 보안 위험(예: TOCTOU 공격)에 주의해야 합니다.

개발 및 패키징에 관해서는, json2dir에 대한 Nix 패키지가 flake.nix에 포함되어 있습니다. 프로젝트를 빌드하려면 cargo build 또는 nix build 명령어를 사용합니다. 유용한 스크립트는 scripts 폴더에서 찾을 수 있으며, Nix 캐시를 통해 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

프로젝트를 포크하거나 문제를 보고하거나 풀 리퀘스트를 제출하여 기여할 수 있습니다.

이 글에서는 "엔더스 게임"에서 영감을 받은 음성 제어 군집을 만드는 프로젝트에 대해 설명합니다. 이 프로젝트는 두 부분으로 나뉘어 있으며, 사용자가 음성 명령을 통해 군집을 제어할 수 있도록 음성 인식 프로그램과 대형 언어 모델(LLM)을 활용합니다.

첫 번째 부분은 음성 제어기입니다. 사용자가 명령을 말하면, 이 명령이 텍스트로 변환되어 LLM에 전달됩니다. LLM은 시뮬레이션과 상호작용하며, 이 음성 제어 에이전트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원하는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 음성 명령으로 도형을 그릴 수 있는 캔버스 애플리케이션이 만들어졌습니다.

두 번째 부분은 군집 시뮬레이션입니다. 군집 내의 개별 에이전트는 수정된 보이드 알고리즘을 사용하여 이동합니다. 사용자는 명령을 통해 군집의 위치를 지정하거나, 물체를 따라가게 하거나, 경유지를 순환하도록 제어할 수 있습니다. 새로운 기능으로는 군집을 나누거나, 위치에 따라 드론을 재배치하며, 비행 금지 구역을 설정하는 것이 포함됩니다.

이 프로젝트는 드론을 효율적으로 작업에 배정하는 방법을 다루고 있으며, 이를 통해 이동 비용을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 추가 기능으로는 목표를 에워싸기, 랜드마크 추가, 음성 명령을 쉽게 하기 위한 음소 ID 사용 등이 있습니다.

전반적으로 이 프로젝트의 목표는 사용자가 음성을 통해 직관적으로 군집을 제어할 수 있도록 하는 것입니다. 프로젝트의 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면, 덜 알려진 콩과 식물인 데스모디움 오발리폴리움이 소고기 생산을 60% 증가시킬 수 있는 것으로 나타났습니다. 연구자들은 4년 동안 이 콩과 식물을 마란두 풀과 함께 재배할 경우, 소가 도축 체중에 도달하는 데 필요한 시간을 30% 줄일 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 농민의 비용을 낮추고, 특히 소가 배출하는 메탄과 같은 온실가스 배출량을 줄이는 데 기여합니다.

데스모디움 오발리폴리움은 헥타르당 150kg의 질소 비료와 비슷한 효과를 내며, 소의 소화 개선에 도움을 주고 전통적인 비료 사용으로 인한 메탄과 아산화질소 배출을 줄입니다. 다른 콩과 식물들과 달리, 데스모디움은 더 강한 생명력을 가지고 있어 마란두 풀과 함께 9년 이상 자생적으로 자랄 수 있습니다.

브라질의 엠브라파 아그로바이올로지 연구소에서 진행된 이 연구는 질소 비료 사용을 줄이는 것이 환경에 미치는 긍정적인 영향을 강조합니다. 질소 비료의 생산과 사용 과정에서 CO2가 발생하기 때문입니다. 농민들은 비용과 과거의 실패로 인해 콩과 식물 사용을 꺼리지만, 데스모디움의 지속성과 효율성은 목초지에서의 도입을 위한 설득력 있는 이유를 제공합니다.

연구자들은 데스모디움을 효과적으로 도입하기 위해 소의 사료에 씨앗을 추가하여 자연스럽게 목초지에서 자생하도록 하는 방법을 제안합니다. 전반적으로 이 연구는 보다 지속 가능하고 비용 효율적인 소고기 생산 방식을 위한 길을 열어줍니다.

인텔의 CEO인 립-부 탄이 최근 소식 속에서 직원들에게 메시지를 전달했습니다. 그는 미국에 대한 사랑과 인텔에서의 역할에 대한 감사의 마음을 표현했습니다. 탄은 인텔이 미국의 기술, 제조업, 그리고 국가 안보에서 얼마나 중요한지를 강조했습니다. 그는 자신의 과거에 대한 잘못된 정보가 있음을 인정하면서도, 직원들에게 높은 윤리 기준을 지키겠다는 자신의 의지를 확고히 했습니다. 인텔은 정부와 긴밀히 협력하여 제기된 문제들을 명확히 하고 있으며, 회사를 변화시키고 혁신을 발전시키는 데 집중하고 있다고 밝혔습니다. 반도체 제조와 관련된 중요한 이정표가 다가오고 있는 가운데, 그는 팀의 성과에 자부심을 느끼며 인텔의 미래를 강화하기 위한 지속적인 노력을 독려했습니다.

플리퍼 제로 장치는 롤잼 공격의 변형을 구현하는 데 사용되었습니다. 이 공격은 키리스 엔트리 시스템을 목표로 하며, 이 시스템이 사용하는 신호를 조작하여 무단 접근을 가능하게 합니다. 더 자세한 내용은 제공된 링크를 참조하시기 바랍니다.

"Cursed Knowledge"와 관련된 여러 기술 항목에 대한 간단한 요약입니다.

Zitadel Actions의 스크립팅 기능은 정규 표현식의 이름 있는 캡처 그룹을 지원하지 않아 문제가 발생합니다. Microsoft Entra는 PKCE를 지원하지만 문서에 언급하지 않아 사용자에게 혼란을 줍니다. 이미지의 EXIF 메타데이터에서 이미지 크기가 실제 크기와 다를 수 있어 자르기와 크기 조정이 복잡해집니다. YAML에서 공백 처리 방식이 혼란스러울 수 있습니다. Windows의 숨김 파일은 "w" 플래그로 열 수 없어 특정 설정에서 혼란을 초래합니다. Bash 스크립트에서 자동으로 줄 바꿈이 변환되면 스크립트가 깨질 수 있습니다. Cloudflare Workers의 Fetch 요청은 기본적으로 HTTP로 설정되어 있어 리디렉션 문제를 일으킬 수 있습니다. 일부 모바일 기기는 위치 권한이 없으면 이미지에서 GPS 데이터를 제거합니다. PostgreSQL의 NOTIFY는 트랜잭션에서 알림을 처리하여 성능 문제를 일으킬 수 있습니다. npm 스크립트는 실행할 때마다 HTTP 호출을 하여 건강 검진에 신뢰성을 떨어뜨립니다. 사용자가 JavaScript 프로젝트에 호환성을 위해 불필요한 종속성을 많이 추가할 수 있습니다. Bcrypt는 비밀번호의 처음 72자만 사용하고 그 이후의 문자는 무시합니다. JavaScript의 날짜 객체는 날짜를 일관되지 않게 인덱싱하여 연도와 일은 1부터 시작하고, 월은 0부터 시작합니다. 특정 모듈을 가져올 경우 특정 버전 이전의 Node.js에서 충돌이 발생할 수 있습니다. PostgreSQL의 매개변수 수에는 제한이 있어 대량 삽입이 실패할 수 있습니다. 일부 웹 기능은 안전한 환경(HTTPS 또는 로컬호스트)에서만 작동합니다. TypeORM의 삭제 방법은 원래 객체를 변경하여 데이터 손실을 초래할 수 있습니다.

이러한 사항들은 소프트웨어 개발에서 마주치는 다양한 기술적 도전과 특이점을 강조합니다.

Parse는 웹사이트를 쉽게 API로 변환하여 브라우저 없이 데이터를 추출할 수 있게 해줍니다. 사용 방법은 간단합니다. 먼저 웹사이트 URL을 입력하고 원하는 데이터를 명확하게 설명합니다. 그러면 Parse는 필요한 데이터를 빠르게 추출하는 맞춤형 스크레이퍼를 생성합니다. 이후에는 언제든지 개인 API 엔드포인트를 통해 구조화된 데이터에 접근할 수 있습니다.

이 서비스의 주요 특징은 인공지능(AI)을 활용하여 웹사이트를 분석하고 데이터를 효과적으로 추출한다는 점입니다. 브라우저 없이 작동하기 때문에 전통적인 방법보다 더 효율적이고 신뢰성이 높습니다. 사용자 친화적인 대시보드를 통해 스크레이퍼와 설정을 쉽게 관리할 수 있으며, AI와 상호작용하여 실시간으로 스크레이퍼를 수정할 수 있는 기능도 제공합니다. 또한, 스크래핑 일정을 설정하고 필요에 따라 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 버전 관리 기능도 지원합니다.

예를 들어, cURL을 사용하여 간단한 명령으로 제품 가격과 같은 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

요약이 없습니다.

"역사적 기술 나무"라는 프로젝트는 에티엔 포르티에-뒤부아가 만든 것입니다. 이 프로젝트는 300만 년 전부터 현재까지의 기술 역사를 시각적으로 표현하는 인터랙티브한 도구입니다. 현재 기술 나무는 아직 완성되지 않았으며, 기술이나 연결 고리가 포함되어 있지 않습니다. 이 프로젝트는 사람들의 참여를 환영하며, 기술의 역사에 대해 더 깊이 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.

Underjord라는 엘릭서와 너브스 전문 컨설팅 회사의 실험 프로젝트에 대해 다루고 있다. 이 프로젝트에서는 192코어 앰페어 원 서버에서 500개의 가상 리눅스 장치를 운영하는 방법을 탐구하고 있다. 너브스 프로젝트는 엘릭서 프로그래밍 언어를 사용하여 신뢰할 수 있는 IoT 장치를 구축할 수 있도록 돕는 IoT 프레임워크이다.

저자는 BEAM 가상 머신의 높은 동시성을 활용하여 많은 가상 장치를 운영함으로써 하드웨어의 성능을 입증하고자 한다. 초기에는 U-Boot 부트로더와 관련된 어려움이 있었지만, 너브스의 창시자인 프랭크 헌레스를 통해 해결책을 찾았다.

현재 500개의 가상 장치를 성공적으로 관리하고 있으며, 앞으로 수천 개로 확장할 가능성도 있다. 이 프로젝트는 너브스 기능에 대한 테스트를 강화하고 IoT 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있는 목표도 가지고 있다.

앞으로 저자는 시스템의 시작 프로세스를 개선하고 한계를 테스트할 계획이며, 그 과정에서 받은 지원에 감사의 뜻을 전하고 있다. 또한 커뮤니티의 피드백과 참여를 요청하고 있다.

레오나르도는 비디오 코딩과 표준화 분야의 전문가로, 공학 배경을 가지고 있으며 사회에 기여하는 것의 중요성을 깊이 믿고 있습니다. 그는 1988년에 디지털 미디어 표준을 만들기 위해 이동 영상 전문가 그룹(MPEG)을 설립했습니다. 이 표준들은 산업 내에서 원활한 소통과 상호 운용성을 가능하게 했습니다. MPEG은 디지털 미디어와 텔레비전에 큰 영향을 미친 MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4와 같은 여러 주요 표준을 개발했습니다.

그러나 2020년까지 MPEG은 내부 갈등과 구식 라이선스 관행으로 인해 어려움에 직면했습니다. 이러한 문제들은 기술 발전과 소비자 혜택을 저해했습니다. 이에 레오나르도는 인공지능을 활용한 이동 영상, 오디오 및 데이터 코딩(MPAI)이라는 새로운 조직의 설립을 제안했습니다. MPAI는 2020년 9월에 설립되었으며, 첨단 기술을 활용한 표준 개발을 목표로 하고 있습니다. 이미 다섯 가지 표준을 생산했으며, 인공지능과 비디오 코딩을 포함한 다양한 응용 분야를 위한 추가 표준도 계획하고 있습니다.

레오나르도는 자신의 저서에서 MPEG의 흥망성과 MPAI의 시작을 기록하며, 이들 조직이 기술과 사회에 미친 영향을 강조했습니다.

독일에는 사업주가 나라를 떠날 때 적용되는 출국세가 있습니다. 이 세금은 외국 회사를 포함해 유한책임회사에서 1% 이상의 지분을 소유한 경우에 부과됩니다. 세금 액수는 높으며, 회사의 지난 3년 평균 수익에 13.75를 곱한 후 개인 소득세율로 세금이 부과됩니다.

출국세의 영향을 받는 사람들은 다음과 같습니다. 회사 주식이 없는 직원은 출국세 없이 떠날 수 있습니다. 수익이 없는 회사의 소유자는 낮은 평가로 인해 출국세가 0이 될 수 있습니다. 반면, 수익이 있는 회사의 소유자는 상당한 출국세를 부담해야 할 수 있습니다. 매우 큰 회사의 소유자는 신탁을 이용해 세금을 피할 수 있습니다.

사업주가 처할 수 있는 상황은 다양합니다. 수익이 낮고 소유자가 급여를 받지 않는 경우 출국세가 0이 될 수 있습니다. 반면, 적당한 수익을 내고 소유자가 급여를 받는 경우에는 높은 출국세가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 20만 유로의 수익에 대해 70만 유로의 출국세가 부과될 수 있습니다.

출국세는 기업가들이 독일에 머물게 하여 개인적이나 사업적인 이유로 이사하기 어렵게 만들 수 있습니다. 창업자들은 사업이 크게 성장하기 전에 떠나는 것을 고려해 이 세금을 피하는 것이 좋습니다.

기업가들은 출국세를 줄이기 위해 회사의 실제 가치를 평가하거나 세금을 피할 수 있는 사업 구조를 찾는 방법을 고려할 수 있습니다. 이 글은 기업가들이 독일의 출국세와 그로 인한 미래 계획에 대해 신중하게 생각할 것을 권장합니다.

요약이 없습니다.

블로그 글에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 에이전트를 도구에 연결하기 위한 표준임을 설명합니다. 하지만 중요한 점은 대형 언어 모델(LLM)이 MCP를 이해할 필요는 없다는 것입니다. 대신, 사용자가 LLM이 유용한 응답을 생성할 수 있도록 올바른 컨텍스트를 제공해야 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 도구 호출입니다. LLM은 제공된 도구 정의를 바탕으로 함수 호출을 생성할 수 있지만, 실제로 이 도구들을 사용하는 방법을 이해하지는 못합니다. 단순히 어떤 도구를 호출할지를 나타내는 텍스트를 생성할 뿐입니다.

둘째, MCP 개요입니다. MCP는 에이전트가 도구에 연결되는 방식을 표준화하여 개발자들이 각 도구에 대해 맞춤형 코드를 작성하지 않고도 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있도록 돕습니다. 이는 마치 범용 어댑터와 같은 역할을 합니다.

셋째, 개발자에게 주는 이점입니다. MCP는 여러 도구를 보다 효율적으로 관리할 수 있게 해주며, 일관된 형식을 유지하고 새로운 시스템과의 통합을 쉽게 합니다. 그러나 LLM은 MCP의 사용에 대해 명시적으로 알려주지 않는 한 이를 인식하지 못합니다.

마지막으로, 컨텍스트 엔지니어링입니다. 이는 LLM이 관련된 출력을 생성할 수 있도록 올바른 입력을 제공하는 과정을 말합니다. 프롬프트의 질이 매우 중요하며, 도구 호출은 LLM이 필요한 정보를 접근하는 능력을 향상시킵니다.

요약하자면, MCP는 개발자들이 복잡한 통합 없이 모듈화되고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 유용한 도구입니다.

벤자민 프랭클린의 "대제국을 소국으로 축소할 수 있는 규칙"은 1773년에 발표된 풍자적인 글로, 영국 정부의 미국 식민지에 대한 정책을 비판하는 내용을 담고 있습니다.

프랭클린은 유머와 풍자를 통해 독자들에게 식민지의 관점에서 정부 정책을 바라보도록 촉구합니다. 그는 미국 식민지가 직면한 문제들에 대해 깊이 생각해보기를 원했습니다. 이 에세이는 무역 제한, 높은 세금, 억압적인 통치 등 식민지의 다양한 불만을 강조합니다. 프랭클린은 이러한 문제들이 영국 정부가 식민지를 동등한 파트너로 대하지 않음으로써 더욱 악화된다고 제안합니다.

프랭클린은 만약 다음과 같은 터무니없는 규칙을 따르도록 한다면 대제국이 쇠퇴할 것이라고 설명합니다. 여기에는 식민지를 학대하고, 불공정한 세금을 부과하며, 무능한 관리들을 보내어 통치하게 하는 내용이 포함됩니다. 그는 이러한 풍자가 독자들에게 경각심을 일으키고 변화를 촉구하기를 바랐지만, 풍자가 일부 독자들을 소외시키고 정부의 반발을 초래할 수 있다는 점도 인식하고 있었습니다. 그의 비판은 영국 당국으로부터 더 많은 감시와 적대감을 불러일으켰습니다.

프랭클린의 풍자에 대한 초기 반응은 긍정적이었고, 그의 글은 널리 퍼져 판매되었습니다. 그러나 그는 풍자가 종종 사람들을 즐겁게 하지만 설득력은 떨어질 수 있다는 점을 이해하고 있었습니다. 이는 실제 변화를 가져오는 데 한계를 줄 수 있습니다.

전반적으로 프랭클린의 작업은 식민지 관계와 잘못된 통치의 위험에 대한 성찰을 촉구하며, 진지한 정치적 문제를 강조하기 위해 재치를 사용하고 있습니다.

이 글은 주요 내용을 명확하고 간단하게 요약하는 방법에 대해 설명합니다. 복잡한 문장을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것이 중요하며, 요약은 간결하고 직관적이어야 합니다.

Notte는 다양한 작업을 신뢰성 있게 자동화하기 위해 설계된 새로운 브라우저 에이전트 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 여러 가지 기능을 제공합니다.

웹사이트를 관찰하고 데이터를 수집하며 다양한 작업을 수행할 수 있는 사이트 상호작용 기능이 있습니다. Pydantic 모델을 사용하여 특정 형식으로 데이터를 받을 수 있는 구조화된 출력 기능도 포함되어 있습니다. CAPTCHA 해결, 프록시 사용, 탐지 방지 기능이 포함된 스텔스 세션을 통해 보다 안전하게 작업할 수 있습니다. 스크립트와 AI 에이전트를 결합하여 비용을 절감하고 신뢰성을 높일 수 있는 하이브리드 워크플로우 기능도 제공합니다. 이메일과 비밀번호 같은 자격 증명을 안전하게 관리할 수 있는 비밀 금고 기능도 있습니다. 계정 설정을 위한 독특한 디지털 정체성을 생성할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

Notte는 계정 생성이나 양식 작성과 같은 복잡한 작업을 간소화합니다. Playwright와 잘 작동하여 필요할 때만 에이전트를 사용하여 효율적인 자동화를 지원합니다.

YouTube에서 데모를 확인하거나 GitHub의 빠른 시작 가이드를 통해 Notte를 사용해 볼 수 있으며, 콘솔에서 무료 플랜을 시도해 볼 수도 있습니다. 피드백도 환영합니다!

저자는 Synchrotron이라는 프로젝트에 Python을 선택했습니다. 이는 속도보다 유연성과 수정의 용이성을 더 중요하게 생각했기 때문입니다. Synchrotron은 간단한 Python 클래스를 사용하여 오디오를 처리할 수 있는 노드를 생성하며, 이 노드들은 쉽게 연결할 수 있습니다. 사용자는 신디사이저나 MIDI 악기와 같은 다양한 오디오 도구를 만들 수 있으며, 웹 인터페이스나 다른 방법을 통해 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 아직 실험 단계에 있으며, 저자의 첫 번째 릴리스입니다. 오디오와 코딩에 관심 있는 사람들의 피드백을 환영하지만, 현재 문서화는 부족합니다.

더 자세한 내용은 Synchrotron 편집기를 방문하거나 GitHub에서 소스 코드를 확인할 수 있습니다.