"try and"라는 표현은 영어, 특히 영국 영어에서 "try to"라는 의미로 자주 사용됩니다. 이 표현은 동사 원형이 뒤따를 수 있습니다. "try and"의 사용은 적어도 1500년대 후반까지 거슬러 올라가는 역사적 배경이 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. "try and"는 영국 영어에서 더 흔하게 사용되지만 미국 영어에서도 사용됩니다. "try to"보다 덜 격식 있는 표현으로 여겨집니다. 문법적으로 "try and"는 표준적인 연결 방식과는 다르게 작용합니다. 예를 들어, "try and"의 "and"는 동사를 재배치하는 것을 허용하지 않습니다. 또한 "both" 앞에 올 수 없으며, 뒤따르는 동사는 원형이어야 합니다. "try"와 "and" 사이에 부사나 부정어를 삽입하는 것도 제한적입니다.

영어 방언에 따라 "try and"의 사용 규칙이 다를 수 있으며, 일부 방언에서는 변화형 동사를 허용하기도 합니다. 영어에는 "to" 대신 "and"를 사용하는 유사한 구조도 있으며, 이러한 구조는 "be sure and"와 같이 비슷한 문법적 특징을 보입니다.

결론적으로 "try and"는 특정한 문법 규칙과 역사적 의미를 지닌 독특한 영어 표현이며, 방언에 따라 다양한 변형이 존재합니다.

여러 회사의 블로그에서 실제 기술 사례를 찾는 것이 번거로워서 엔지니어링 블로그를 위한 검색 엔진을 만들었습니다.

새로운 기술을 배우는 데 있어 구글이나 메타와 같은 회사의 통찰력이 도움이 되지만, 이러한 정보가 여러 블로그에 흩어져 있어 찾기가 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 Engineering.fyi는 구글, 메타, 스트라이프 등 약 15개 회사의 엔지니어링 블로그를 한 곳에 모아 인덱싱하고 검색할 수 있도록 했습니다. 사용자는 주제, 난이도, 코드 샘플 등을 기준으로 필터링할 수 있습니다.

이 사이트는 Next.js, SQLite, DrizzleORM을 사용해 구축되었으며, 각 블로그에 맞춘 스크레이퍼와 기본적인 태깅 시스템이 있지만, 아직 개선 중입니다. 현재 핵심 검색 기능은 작동하며, 매주 새로운 블로그가 추가되고 있습니다. 사용자 피드백을 바탕으로 향후 업데이트에는 AI가 생성한 기사 요약, 주간 인기 통찰력 요약, 북마크 옵션 등이 포함될 수 있습니다.

각 블로그마다 고유한 형식이 있어 맞춤형 파싱이 필요하고, 정확한 태깅 시스템을 만드는 것이 어려운 도전 과제가 되고 있습니다.

피드백을 받고 싶습니다. 포함할 가치 있는 엔지니어링 블로그에 대한 제안이나 AI 요약의 유용성에 대한 의견, 이러한 회사의 엔지니어링 기사를 찾는 현재 방법에 대해 알려주세요.

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저자는 Underjord라는 Elixir와 Nerves 컨설팅 회사의 일원으로, 1TB RAM을 갖춘 192코어 Ampere One 머신에서 5000개의 가상 리눅스 IoT 장치를 운영한 실험에 대해 이야기합니다. 이들은 컨퍼런스 발표를 준비하며 KVM(커널 기반 가상 머신)과 QEMU를 활용한 가상화 작업에 대한 통찰을 공유합니다.

Nerves 프레임워크는 개발자들이 Elixir를 사용하여 임베디드 장치를 구축할 수 있도록 해줍니다. 이 프레임워크는 BEAM 가상 머신을 운영 체제로 사용하고, 리눅스는 커널 기능을 담당합니다. 이를 통해 메모리 안전성과 강력한 복구 전략을 제공합니다.

새로운 부트로더인 "little_loader"가 ARM64 QEMU 장치의 부팅 과정을 간소화하기 위해 개발되었습니다. 이 부트로더는 A/B 업그레이드와 같은 기능을 지원합니다.

저자는 3000개 이상의 장치를 동시에 성공적으로 운영하며 효율적인 메모리 사용을 확인했습니다. 성능 최적화를 위해 BEAM과 리눅스의 메모리 설정을 여러 차례 조정한 결과, 5100개의 장치를 운영할 수 있었습니다.

앞으로 Nerves 도구의 일환으로 연구 결과를 발표하고, KVM과 NUMA 상호작용을 포함하여 성능을 더욱 향상시킬 계획이 있습니다.

저자는 큰 작업 부하를 실험하면서 얻은 경험과 리눅스, QEMU, 성능 조정에 대한 지식의 가치를 되새깁니다. 이 프로젝트는 강력한 하드웨어에서 많은 가상 장치를 효율적으로 운영할 수 있는 가능성을 보여주며, IoT 애플리케이션의 테스트와 개발을 위한 더 나은 길을 열어줍니다.

OS/2는 인텔 80286/80386 마이크로컴퓨터를 위해 마이크로소프트가 개발한 새로운 운영 체제입니다. 이 시스템은 멀티태스킹 기능, 포괄적인 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(API), 그리고 미래 하드웨어와의 호환성 덕분에 향후 10년간 주요 운영 체제가 될 것으로 기대됩니다. OS는 OS/2 커널, 윈도우 프레젠테이션 매니저(WPM), OS/2 LAN 매니저의 세 가지 계층으로 구성되어 있습니다.

OS/2의 주요 특징 중 하나는 멀티태스킹입니다. 이 운영 체제는 우선순위와 시간 분할에 따라 작업을 관리하는 선점형 스케줄러 덕분에 여러 응용 프로그램을 동시에 실행할 수 있습니다. 또한 동적 링크 라이브러리를 통해 디스크 공간을 절약하고 응용 프로그램 간에 코드를 공유할 수 있어 업데이트와 버그 수정을 쉽게 할 수 있습니다.

OS/2는 기존의 MS-DOS 응용 프로그램을 실제 모드에서 실행할 수 있으며, 멀티태스킹을 위해 보호 모드를 사용할 수 있어 사용자들이 새로운 시스템으로 원활하게 전환할 수 있도록 돕습니다. 프로세스와 스레드를 구분하여 더 빠른 작업 관리와 자원 공유를 가능하게 하며, 가상 메모리를 지원하여 물리적으로 사용 가능한 메모리보다 더 많은 메모리를 사용할 수 있게 합니다. 또한 메모리 보호 및 공유 메모리 기능도 제공합니다.

장치 서비스 측면에서 OS/2는 비디오, 키보드, 마우스에 대한 고급 장치 처리를 제공하여 전통적인 BIOS 서비스보다 성능을 향상시킵니다. 파일 관리 시스템은 MS-DOS와 호환되며, 계층 구조를 갖추고 비동기 파일 작업을 지원합니다. 프로세스 간 통신(IPC)도 다양한 메커니즘을 제공하여 프로세스 간의 원활한 소통을 가능하게 합니다.

OS/2는 앞으로 향상된 파일 시스템과 보안 조치와 같은 새로운 기능으로 발전할 것으로 예상됩니다. 이 운영 체제의 개발은 대규모 기업의 지원을 받아 이루어지고 있어, 향후 소프트웨어를 위한 강력한 플랫폼으로 자리 잡을 것으로 보입니다.

이 글에서는 Zig 프로그래밍 언어의 문법에 대해 설명하며, Rust에 비해 특히 코드 요소를 처리하는 방식에서의 장점과 개선점을 강조합니다.

Zig는 모든 정수 리터럴에 대해 단일 타입인 comptime_int를 사용하여 정수 문법을 단순화합니다. 이로 인해 u8이나 u32와 같은 접미사를 사용할 필요가 없어졌습니다.

Zig의 원시 문자열 문법은 이스케이프 시퀀스 없이도 쉽게 여러 줄의 문자열을 작성할 수 있게 해주며, 각 줄은 별도의 토큰으로 처리되어 다른 언어에서 흔히 발생하는 들여쓰기 문제를 피할 수 있습니다.

레코드 리터럴에 대한 문법도 간결하여 읽고 쓰기 쉬우며, 필드 접근이 간단합니다. Zig의 타입 문법은 접두사 기반으로, 예를 들어 u32나 [3]u32와 같이 표현되며, C의 문법보다 간단합니다. 포인터 역참조는 자연어에 가까운 방식으로 작성됩니다.

함수 선언 문법은 더 명확하여, 함수 이름이 fn 키워드 옆에 위치하고 반환 화살표가 없어 시각적 혼잡함이 줄어듭니다. 제어 흐름에서는 &&와 || 대신 and와 or와 같은 키워드를 사용하여 가독성을 높입니다. 또한 명시적인 반환 문을 요구하여 코드 구조의 명확성을 촉진합니다.

Zig는 루프에서 else 절을 허용하고, if 문에 대해 더 전통적인 접근 방식을 취하여 Rust에 비해 문법이 덜 복잡합니다. 변수의 이름을 가리는 것을 금지하고 명시적인 임포트를 요구하여 이름 해석의 복잡성을 피합니다.

Zig는 값, 타입, 패턴을 일관되게 표현하여 문법을 단순화하고 특별한 경우의 수를 줄입니다. 제네릭은 일반 함수 호출처럼 처리되어 추론된 타입의 복잡성을 피합니다. 내장 함수는 명확하게 이름이 붙여져 있어 혼란을 방지하고 가독성을 향상시킵니다.

전반적으로 이 글은 Zig의 문법이 간단하게 설계되어 코드의 가독성과 이해도를 높인다고 주장합니다. 저자는 언어의 미니멀한 접근 방식과 일관된 문법을 높이 평가하면서도 몇 가지 개인적인 개선점을 언급합니다.

이 가이드는 Bash(리눅스)와 Zsh(맥OS)에서 명령줄 도구를 위한 탭 완성을 만드는 방법을 설명합니다. 기본 탭 완성을 설정하는 방법과 Bash에서는 기본적으로 지원되지 않는 설명을 추가하는 방법을 다룹니다.

탭 완성은 사용자가 <TAB> 키를 누를 때 핸들러 함수에 의해 시작됩니다. 이 함수는 현재 명령어를 확인하고 사용자 입력에 따라 가능한 완성을 생성합니다. 각 셸에 맞는 함수를 정의해야 합니다. 예를 들어, Bash의 경우 _complete_foo_bash, Zsh의 경우 _complete_foo_zsh라는 함수를 만들고, 이 함수들이 공통 함수를 호출하여 완성을 생성하도록 합니다. 이러한 함수는 일반적으로 사용자 설정 파일인 ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가됩니다.

Zsh는 완성과 함께 설명을 보여줄 수 있지만, Bash는 그렇지 않습니다. 그러나 Bash 완성을 구조화하여 설명을 출력에 포함시키고, 실제 완성이 선택될 때만 보여주는 방식으로 이를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 가이드는 또한 더미 완성을 사용하여 완성된 단어에 대한 설명을 표시하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 문자를 삭제하지 않고도 명령어 옵션을 이해하기 쉽게 됩니다.

가이드에는 가상의 명령어 foo에 대한 완성과 설명을 처리하는 예제 함수도 제공되어, 사용자가 직접 셸에서 테스트할 수 있습니다. 최종 코드는 두 셸 모두에서 가능한 완성과 설명을 보여주어 사용자 친화적인 경험을 제공합니다. 이러한 단계를 따르면 Bash와 Zsh에서 원활하게 작동하는 효과적인 탭 완성 스크립트를 만들 수 있습니다.

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Open Lovable은 AI와 빠르게 대화하여 React 앱을 만들 수 있게 해주는 도구입니다. 설정 방법은 다음과 같습니다.

먼저, Open Lovable을 클론하고 설치해야 합니다. 터미널에서 git clone https://github.com/mendableai/open-lovable.git 명령어를 실행한 후, cd open-lovable로 해당 폴더로 이동합니다. 그 다음, npm install 명령어로 필요한 종속성을 설치합니다.

환경 변수를 설정하는 단계가 필요합니다. .env.local이라는 파일을 생성하고, 다음의 필수 키를 추가합니다. E2B_API_KEY는 e2b.dev에서 받아야 하며, FIRECRAWL_API_KEY는 firecrawl.dev에서 확인할 수 있습니다. 선택적으로 최소한 하나의 AI 제공자 키를 추가할 수 있습니다. ANTHROPIC_API_KEY는 anthropic.com에서, OPENAI_API_KEY는 openai.com에서, GROQ_API_KEY는 groq.com에서 받을 수 있습니다.

마지막으로 애플리케이션을 실행해야 합니다. npm run dev 명령어로 앱을 시작하고, 웹 브라우저에서 http://localhost:3000에 접속하면 됩니다.

라이센스는 MIT입니다.

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이 기사는 저자들이 Copilot 내의 Python 샌드박스를 조사하고, 기본 컨테이너에 대한 루트 접근 권한을 얻는 방법을 다룹니다. 저자들은 기술 블로그 형식으로 그들의 탐색 과정과 발견한 내용을 자세히 설명합니다.

2025년 HTML 데이를 위해, 현재 위치의 하늘 색상을 CSS 그라디언트로 보여주는 웹 서비스를 만들었습니다. 이 색상은 대기 조건에 따라 생성되며, 자바스크립트를 사용하지 않고 매 분마다 업데이트됩니다. 소스 코드와 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

2025년 8월 9일, 나는 베이 에어리어 AI 보안 모임에서 AI 시스템의 심각한 보안 문제인 프롬프트 인젝션에 대해 이야기하고, 이러한 시스템을 보호하는 데 있어 도전 과제를 강조하는 "치명적인 삼중주" 개념을 소개했다. 이 발표는 녹음되지 않았지만, 슬라이드와 노트를 포함한 주석이 달린 프레젠테이션을 만들었다.

프롬프트 인젝션은 SQL 인젝션과 유사하지만 AI 프롬프트와 관련이 있다. 신뢰할 수 있는 지침과 신뢰할 수 없는 입력이 혼합될 때 발생하며, 이는 보안 취약점을 초래할 수 있다. 예를 들어, 번역 앱이 프랑스어로 텍스트를 번역하라는 지시를 받았지만 사용자가 해적처럼 응답하라는 명령을 입력하면, 앱이 원래 지시를 따르지 못할 수 있다. 이는 잠재적인 위험을 보여준다.

마크다운 유출은 프롬프트 인젝션의 일반적인 형태로, 공격자가 AI를 속여 데이터를 자신의 서버로 전송하는 링크를 생성하게 하여 민감한 데이터를 추출할 수 있다. 최근 많은 시스템, 특히 유명한 AI 플랫폼들이 프롬프트 인젝션의 영향을 받았으며, 이는 정교한 시스템조차도 악용될 수 있음을 드러낸다.

치명적인 삼중주는 개인 데이터 접근, 신뢰할 수 없는 콘텐츠, 외부 통신의 조합을 의미하며, 이는 데이터 도난으로 이어질 수 있다. 이 요소 중 하나라도 제거하면 공격을 예방할 수 있다. 현재 제안된 방어책 중 많은 것들이 공격을 필터링하기 위해 추가 AI 레이어를 추가하는 것과 같은 방법이지만, 이는 불충분하다. 보안에서 99%의 성공률은 충분하지 않으며, 공격자들은 계속해서 약점을 찾으려 할 것이다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 설계는 사용자가 안전한 선택을 하도록 지나치게 의존하고 있는데, 이는 비합리적이다. 사용자는 의도치 않게 여러 시스템을 활성화하여 취약점을 만들 수 있다. 나는 보안 논의에서 새로운 용어를 만드는 것에 대한 통찰도 공유했으며, 이러한 문제에 대한 용어 개선에 대한 지속적인 관심을 표현했다. 더 많은 정보는 내 블로그에서 프롬프트 인젝션과 치명적인 삼중주에 관한 게시물을 확인할 수 있다.

이 텍스트는 박물관과 관련된 활동 및 제공 사항에 대한 개요를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

박물관 방문 및 탐험에 대한 정보가 포함되어 있으며, 남 켄싱턴과 트링과 같은 위치를 안내합니다. 방문객들은 자연을 식별하고 지역 야생 동물을 모니터링하는 등 다양한 활동에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 회원 가입, 기부 또는 기업 파트너십을 통해 박물관을 지원할 수 있는 방법도 안내합니다. 전시 내용으로는 영국의 야생 동물, 공룡, 우주에 대한 하이라이트가 포함되어 있습니다. 박물관에서 진행되는 이벤트에 대한 정보도 제공됩니다.

전반적으로 이 텍스트는 사람들이 박물관의 자원에 참여하고 그 사명을 지원하도록 초대합니다.

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POML(프롬프트 오케스트레이션 마크업 언어)는 대형 언어 모델(LLM)의 프롬프트 구조를 개선하기 위해 개발된 새로운 마크업 언어입니다. 이 언어는 비조직적인 프롬프트, 데이터 통합 문제, 형식 민감성 등의 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

POML의 주요 특징 중 하나는 구조화된 마크업입니다. HTML과 유사한 문법을 사용하여 <role>, <task>, <example>과 같은 구성 요소를 포함해 가독성과 재사용성을 높입니다. 또한 다양한 데이터 유형(예: 텍스트, 표, 이미지)을 지원하며 외부 소스와의 통합이 용이합니다. 디자인과 내용을 분리하는 CSS와 유사한 시스템을 통해 스타일을 쉽게 변경할 수 있어 프롬프트의 논리에 영향을 주지 않습니다. 동적인 프롬프트를 만들기 위한 템플릿 엔진도 포함되어 있어 변수, 반복문, 조건문을 사용할 수 있습니다.

개발 도구로는 Visual Studio Code용 IDE 확장이 제공되어 구문 강조, 자동 완성, 오류 검사를 지원합니다. Node.js와 Python을 위한 SDK도 제공되어 애플리케이션과의 통합이 간편합니다.

POML을 시작하기 위한 간단한 예시로는 교사가 이미지를 사용해 광합성을 설명하는 역할을 설정하는 것이 있습니다. POML을 사용하려면 개발자는 Visual Studio Code 확장을 설치하고 LLM 설정을 구성해야 합니다.

추가 자료로는 YouTube에 데모 비디오가 있으며, 구문과 구성 요소에 대한 자세한 문서도 제공됩니다. 이 프로젝트는 기여를 환영하며, 기여자 라이선스 계약(CLA)에 따라 운영됩니다. 또한 Microsoft 오픈 소스 행동 강령을 따르며, MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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프레임워크 데스크탑은 작고 조용한 PC로, 성능과 독특한 디자인으로 사용자에게 깊은 인상을 주었습니다. 전통적인 데스크탑보다 작지만, AMD 라이젠 AI 맥스 395+ 프로세서 덕분에 더 빠른 속도를 제공합니다. 이 CPU는 노트북용 칩으로, 프레임워크 데스크탑이 작은 크기를 유지하면서도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 합니다.

특히 이 PC는 사용자 맞춤형 전면 타일을 갖추고 있으며, 조용하게 작동해 혼잡한 데스크탑 시장에서 두드러진 특징을 보입니다. 멀티코어 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, 비링크와 애플의 M4 칩과 같은 경쟁 제품보다 특정 벤치마크에서 더 나은 성과를 냅니다. 특히 도커를 사용하는 개발 작업에서 강점을 보입니다. 애플이 단일 코어 성능에서는 더 우수하지만, 프레임워크 데스크탑은 훨씬 저렴한 가격에 강력한 멀티코어 성능을 제공해 가성비가 뛰어납니다.

64GB RAM과 2TB NVMe 저장 장치로 구성된 모델은 가격이 1,876달러로, 비슷한 맥 모델보다 상당히 저렴합니다. 사용자는 64GB가 일반적인 작업에는 충분하다고 느끼지만, 대규모 AI 모델을 실행하기 위해서는 128GB가 필요할 수 있다고 말합니다.

전반적으로 프레임워크 데스크탑은 강력하고 재미있는 리눅스 친화적인 기계를 찾는 이들에게 강력히 추천됩니다. 그러나 예산이 제한된 사용자에게는 비링크 SER9와 같은 대안이 절반 가격에 제공되지만, 성능은 다소 낮습니다. 또한 이 PC는 게임 성능도 뛰어나며, 전용 그래픽 카드와 경쟁할 수 있어 개발과 여가 모두에 적합한 다재다능한 기기입니다.

켄 시리프의 블로그 글에서는 1985년에 출시된 인텔 386 프로세서의 3D CT 스캔 결과에 대한 놀라운 발견을 다루고 있습니다. 386 프로세서는 x86 시리즈의 첫 번째 32비트 칩으로, 스캔을 통해 복잡한 내부 구조가 드러났습니다. 여기에는 여섯 개의 배선 층과 패키지에 연결된 거의 보이지 않는 금속 와이어가 포함되어 있습니다. 386 프로세서는 전원 공급을 최적화하고 소음을 줄이기 위해 132개의 핀을 가진 맞춤형 세라믹 패키지를 사용합니다.

주요 내용으로는 세라믹 패키지가 여섯 개의 층으로 구성된 인쇄 회로 기판처럼 설계되어, 칩의 미세 회로와 더 큰 메인보드 기능 간의 연결을 용이하게 한다는 점이 있습니다. 또한, 이 칩은 입력/출력(I/O) 회로와 논리 회로를 위한 별도의 전원 및 접지 네트워크를 가지고 있어 작동 중 간섭을 방지합니다. 세라믹 패키지의 제조 과정은 배선에 텅스텐 페이스트를 사용하고 핀을 금으로 전기도금하는 등 여러 단계를 포함합니다. 스캔 결과 "No Connect" 핀도 발견되었는데, 이는 테스트 중에 특정 용도로 사용되며 디버깅 가능성을 시사합니다.

전반적으로 386 패키지의 복잡성은 인텔의 이전 설계에 비해 상당한 개선을 보여주며, 컴퓨터 성능에서 패키징의 중요성을 이해하는 인텔의 발전을 반영합니다. 기술이 발전함에 따라, 이후의 프로세서들은 386의 132개 핀에서 수천 개의 핀으로 연결이 더욱 증가하게 됩니다.

현재 대형 언어 모델(LLM)을 코딩 도구로 활용하는 개발 현황에 대한 논의가 진행되고 있으며, 이는 다양한 AI 도구를 테스트한 개인적인 경험을 바탕으로 하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

LLM을 코딩 작업에 통합하는 것은 간단하지만, 자동으로 생산 준비가 된 코드를 생성하지는 않습니다. 사용자는 생성된 코드를 읽고 이해할 수 있어야 합니다.

LLM은 코드 조직화에 어려움을 겪으며, 잘 구조화되고 문서화된 프로젝트에서 가장 효과적입니다. 인기 있는 언어와 프레임워크 외에서는 성능이 떨어집니다. 사용자가 LLM에 의존하게 되면 학습 능력이 떨어질 수 있습니다.

"에이전트"는 LLM의 기능을 향상시키는 도구로, 로컬 서버와 API와 상호작용하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 그러나 이들은 진정한 지능을 갖추고 있지 않습니다.

많은 LLM 도구는 안정성과 가격 문제를 겪고 있으며, 잦은 업데이트와 변화로 인해 작업 흐름이 방해받고 있습니다.

다양한 LLM 모델의 성능은 차이가 있으며, Claude 4가 다른 모델들보다 종종 더 우수한 성능을 보입니다. 현재 로컬 모델은 더 크고 폐쇄적인 모델과 경쟁할 수 없습니다.

제품 리뷰를 살펴보면, Github Copilot은 가성비가 좋지만 VSCode에 의존하기 때문에 유연성이 떨어집니다. Claude Code Pro는 터미널 기반으로 괜찮은 성능을 보이지만 사용자 친화적인 인터페이스가 부족합니다. Gemini CLI와 Jules는 복잡한 가격과 성능 문제를 안고 있습니다. AI 중심의 IDE는 가격과 기능이 좋지 않아 일반적으로 효과적이지 않습니다.

LLM은 잘 확립된 코딩 표준을 처리하고, 통합 테스트를 작성하며, 버그를 빠르게 수정하고, 간단한 소프트웨어 구성 요소를 만드는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.

하지만 LLM은 복잡하고 수준 이하의 코드를 자주 생성하며, 특히 프론트엔드 개발에서 그러합니다. 강타입 백엔드 언어에서는 잘 작동하지만, 맞춤형 복잡한 프론트엔드 디자인에서는 어려움을 겪습니다.

LLM은 유용할 수 있지만, 특히 구식 지식과 인기 라이브러리에 대한 편향으로 인해 많은 한계가 있습니다. Github Copilot은 가성비가 뛰어나 추천되지만, 모든 코딩 작업에 LLM에 의존할 필요는 없습니다. 앞으로는 현재의 대규모 일반 모델 대신 더 가볍고 집중된 LLM이 등장할 가능성이 있습니다.

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Quickshell은 QtQuick를 사용하여 상태 표시줄, 위젯, 잠금 화면과 같은 데스크탑 구성 요소를 만드는 데 도움을 주는 도구 모음입니다. 이 도구는 Wayland 컴포지터나 윈도우 관리자와 함께 작동하여 완전한 데스크탑 환경을 제공합니다.

Quickshell의 주요 특징 중 하나는 실시간 업데이트 기능입니다. 변경 사항이 저장되는 즉시 화면에 반영되어 빠른 조정이 가능합니다. 또한, 사용자 친화적인 언어인 QML을 사용하여 배우기 쉽고 유연한 사용자 인터페이스를 만드는 데 적합합니다.

Quickshell은 다양한 통합 기능을 제공하며, 새로운 통합 기능이 정기적으로 추가되고 있습니다. 전반적으로 Quickshell은 데스크탑 개발을 간소화하여 사용자 인터페이스 구성 요소를 빠르고 효율적으로 만들 수 있도록 도와줍니다.

자크 다니엘은 엘릭서 프로그래밍 커뮤니티에서 "let it crash"라는 표현에 대한 일반적인 오해를 논의합니다. 그는 이 표현이 초보자들을 잘못 이끌 수 있으며, 좋지 않은 코딩 관행을 조장할 수 있다고 주장합니다.

엘릭서에서는 프로세스가 충돌할 수 있으며, 이는 감독자에 의해 자동으로 재시작됩니다. 이는 BEAM 가상 머신의 핵심 기능입니다. 그러나 "let it crash"라는 표현은 개발자들이 오류를 무시하거나 부주의한 코드를 작성해도 된다는 의미로 해석될 수 있어, 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 모든 오류를 애플리케이션의 충돌로 이어지게 하기보다는, 개발자들이 오류를 우아하게 처리하고 사용자에게 의미 있는 피드백을 제공해야 한다고 강조합니다.

다니엘은 진정으로 회복할 수 없는 상황에서는 충돌이 허용될 수 있지만, 프로세스가 단순히 충돌하는 것이 아니라 회복할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. 그는 엘릭서의 진정한 강점은 프로세스를 재시작하고 오류를 효과적으로 관리하는 능력에 있다고 강조하며, 이를 더 잘 반영하기 위해 "let it heal"이라는 표현을 사용합니다.

약 3천만 명을 대상으로 한 포괄적인 연구 분석에 따르면, 자동차 배기가스 등 공기 오염이 치매 위험을 높이는 것과 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 현재 전 세계적으로 5,740만 명 이상이 치매를 앓고 있으며, 이 숫자는 2050년까지 거의 세 배로 증가할 것으로 예상됩니다.

유럽과 북미에서는 치매 발생률이 감소하고 있지만, 다른 지역에서는 상황이 악화되고 있습니다. 연구에서는 미세먼지(PM2.5), 이산화질소(NO2), 그을음과 같은 오염 물질이 치매의 주요 위험 요소로 확인되었습니다. 이들 오염 물질에 노출되면 치매 발병 위험이 증가하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, PM2.5의 농도가 1세제곱미터당 10마이크로그램(μg/m³) 증가할 때마다 치매 위험이 17% 증가합니다.

이 연구는 '랜싯 행성 건강'에 발표되었으며, 주로 고소득 국가에서 진행된 51개의 연구를 분석했습니다. 연구자들은 향후 연구에서 소외된 집단의 더 나은 대표성이 필요하다고 강조했습니다. 저자들은 공기 오염 문제를 해결하면 건강 결과가 개선되고, 의료 시스템의 부담이 줄어들며, 궁극적으로 치매 예방에 도움이 될 것이라고 언급했습니다.

이와 관련된 메커니즘으로는 뇌의 염증과 산화 스트레스가 제시되었으며, 이는 치매에 기여하는 것으로 알려져 있습니다. 연구는 더 엄격한 공기 질 규제를 요구하며, 도시 계획과 교통 정책을 포함한 다학제적 접근이 필요하다고 주장합니다.

결론적으로, 공기 오염을 줄이면 치매 위험을 크게 낮출 수 있으며, 이는 개인과 사회 전체에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

제프리 클레멘스, 올리비아 에드워즈, 조나단 미어가 작성한 "캘리포니아의 패스트푸드 최저임금이 고용에 미친 영향"이라는 연구 보고서는 2024년 4월부터 시행된 캘리포니아의 패스트푸드 근로자 최저임금 20달러의 영향을 분석하고 있습니다. 이 연구에 따르면, 2023년 9월부터 2024년 9월까지 캘리포니아의 패스트푸드 부문 고용이 미국 다른 지역에 비해 2.7% 감소했습니다. 이전의 고용 추세를 고려한 후에는 감소폭이 3.2%로 늘어나, 임금 인상으로 인해 약 18,000개의 일자리가 사라졌음을 시사합니다.

데비안 13, 코드명 "트릭시"가 2025년 8월 9일에 출시되었습니다. 이번 버전은 2년 이상의 개발 과정을 거쳤으며, 데비안 보안 및 장기 지원 팀의 지원을 받아 앞으로 5년간 유지됩니다.

트릭시의 주요 특징으로는 다양한 데스크탑 환경이 포함되어 있습니다. GNOME 48, KDE Plasma 6.3, Xfce 4.20 등 여러 옵션을 제공합니다. 또한, 14,100개 이상의 새로운 패키지가 포함되어 총 69,830개의 패키지를 제공하며, 44,326개의 패키지가 업데이트되었습니다.

트릭시는 amd64, arm64, 그리고 새로운 riscv64 아키텍처를 지원합니다. 이전의 i386 아키텍처는 더 이상 공식적으로 지원되지 않습니다. 클라우드 서비스 측면에서도 트릭시 이미지는 아마존 EC2와 마이크로소프트 애저와 같은 다양한 클라우드 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

사용자는 메모리에서 실행되는 라이브 이미지를 통해 트릭시를 체험할 수 있으며, 설치는 78개 언어로 제공됩니다. 이전 버전인 데비안 12(코드명 "북웜")에서 업그레이드하는 것이 권장되며, 과정 중 발생할 수 있는 문제를 대비해 백업을 권장합니다.

데비안은 강력한 커뮤니티와 자유 소프트웨어에 대한 헌신으로 잘 알려져 있으며, 트릭시는 다양한 컴퓨팅 요구에 적합한 신뢰할 수 있는 선택입니다. 더 많은 정보는 데비안 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면, 서기 79년 화산 폭발로 파괴된 폼페이의 유적지로 사람들이 돌아갔던 것으로 나타났습니다. 이 재난에서 살아남은 일부는 이주할 수 없어 다시 그곳으로 돌아갔고, 다른 사람들도 피신하기 위해 찾아갔습니다. 화산 폭발 전, 폼페이에는 20,000명 이상의 주민이 살고 있었습니다.

고고학자들은 새로운 연구를 통해 이 귀환을 확인했습니다. 화산 폭발 이후 폼페이는 완전한 도시가 아닌 임시 정착지로 변모했으며, 5세기까지 캠프나 비공식적인 동네처럼 기능했습니다. 유적지는 귀중한 물건을 찾아내는 기회를 제공했으며, 사람들은 건물의 상층부에 살면서 하층부를 저장 공간으로 사용했습니다.

하지만 이러한 역사 대부분은 발굴 작업이 잘 보존된 유물을 찾는 데 집중하면서 간과되었습니다. 이로 인해 후속 거주지의 흔적이 지워지기도 했습니다. 오늘날 폼페이는 고대 로마 생활에 대한 통찰을 제공하는 중요한 관광 명소로 남아 있습니다.

스탠포드 대학교는 2026년 가을 학기 입학자들에게 졸업생이나 기부자와의 연관성을 고려하는 전통적인 입학 우대, 즉 레거시 어드미션을 계속 적용하기로 결정했습니다. 이를 위해 캘리포니아의 칼 그랜트 프로그램에서 탈퇴할 예정입니다. 이 조치는 캘리포니아에서 독립 대학이 입학 시 레거시 상태를 고려하는 것을 금지하는 법안(AB 1780)이 9월부터 시행된 이후에 이루어졌습니다.

캘리포니아의 공립 대학들은 레거시 상태를 고려하지 않지만, 스탠포드와 같은 사립 대학들은 이전에 이를 반영해왔습니다. 비판자들은 레거시 어드미션이 부유한 가정에 유리하게 작용하며 불평등을 지속시킨다고 주장합니다. 스탠포드는 주 정부의 재정 지원을 잃는 대신 자체 재정 지원으로 학생들을 지원할 계획입니다.

레거시 어드미션에 대한 논란은 더욱 격화되고 있으며, 특히 대법원이 이러한 관행의 공정성, 특히 인종적 형평성에 대한 의문을 제기한 이후로 더욱 주목받고 있습니다. 비판자들은 레거시 우대가 주로 백인 학생들에게 혜택을 준다고 강조합니다. 미국 교육부의 데이터 수집 방식 변화는 앞으로 이러한 관행에 대한 더 많은 조사를 촉발할 수 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크에 접근하거나 인터넷을 검색할 수는 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

2025년 7월 22일, 유로폴은 키예프에서 38세 남성을 체포했다고 발표했습니다. 그는 5만 명 이상의 회원을 보유한 러시아어 사이버 범죄 포럼인 XSS를 관리한 혐의를 받고 있습니다. 체포된 남성은 해커 이름 "토하"로 알려진 사이버 범죄 세계의 주요 인물로 여겨집니다. 그는 범죄 거래의 중개 역할을 하며 포럼 회원 간의 분쟁을 조정한 것으로 알려져 있습니다. 많은 회원들이 랜섬웨어 활동에 연루되어 있습니다.

체포 이후 XSS 포럼은 빠르게 새로운 딥 웹 주소로 이동했지만, 회원들은 구금된 관리자의 신원에 대해 불확실한 상황입니다. 많은 회원들이 토하에 대한 지지를 표명했으며, 그는 이번 단속 이후 다른 포럼에서의 활동을 중단했습니다.

토하는 2005년에 해킹 포럼인 해크올(Hack-All)을 공동 설립하면서 사이버 범죄와의 인연을 시작했습니다. 이 포럼은 나중에 exploit.in으로 알려지게 되었습니다. 토하의 진짜 신원에 대한 추측이 일고 있으며, 일부는 온라인 단서와 포럼 회원 간의 논의에 기반해 그의 본명이 안톤 아브디예프일 수 있다고 주장하고 있습니다. 그러나 나이와 이름의 불일치로 인해 당국이 다른 사람, 아마도 안톤 메드베도프스키를 체포했을 가능성도 제기되고 있습니다. 그의 정보가 체포와 더 밀접하게 일치하기 때문입니다.

이번 체포는 사이버 범죄 커뮤니티에 혼란을 일으켰습니다. 법 집행 기관이 XSS 포럼의 광범위한 개인 사용자 데이터를 확보했을 것이라는 우려가 커지고 있습니다. 회원들은 신뢰 상실과 신원 노출의 가능성에 대해 걱정하며, 온라인 활동에 신중을 기하고 있습니다. XSS 포럼은 이번 사건 이후 재건을 시도하고 있지만, 그 미래는 불확실한 상황입니다.

이 글은 기술 회사의 채용 과정에서 발생하는 문제와 비효율성을 주로 엔지니어의 관점에서 다루고 있습니다. 많은 기업들이 시간을 낭비하고 자격 있는 후보자를 제대로 파악하지 못하는 채용 관행에 어려움을 겪고 있다는 점을 강조합니다.

현재 채용의 문제점으로는 많은 기업들이 비효율적인 채용 과정을 가지고 있다는 것입니다. 이 과정은 지나치게 많은 면접을 포함하거나, 실제 자격보다는 유행하는 기술에 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 재능 있는 프로그래머들이 스트레스 상황에서 면접 성적이 좋지 않아 간과되는 경우도 흔합니다.

좋은 면접을 위한 원칙으로는 첫째, 면접이 후보자의 기술을 명확히 구분해야 한다는 점입니다. 둘째, 평가가 실제 직무 책임을 반영해야 하며, 코딩과 디자인 작업을 포함해야 합니다. 셋째, 장기적으로 가치 있는 직원이 될 후보자에게 집중해야 합니다. 넷째, 지원자를 존중하여 최고의 인재를 유치하고 유지해야 합니다. 마지막으로, 면접에 소요되는 시간을 최소화하여 모두의 시간을 존중해야 합니다.

면접 형식에 대해서는 라이브 코딩 면접이 효과적이지 않다는 점이 지적됩니다. 이는 후보자를 구별하지 못하고 그들의 시간을 존중하지 않기 때문입니다. 집에서 수행하는 과제는 조작될 수 있으며, 후보자와 면접관 간의 시간 불균형을 초래할 수 있습니다. 아키텍처 디자인 면접은 기술을 평가하는 데 더 나은 방법이지만, 후보자의 코딩 능력을 완전히 반영하지는 못할 수 있습니다. 긴 에세이와 작업 샘플은 효과적이지만 시간이 많이 소요되며, 덜 헌신적인 후보자를 걸러낼 수 있습니다. 코드 리뷰는 실시간 피드백과 논의를 통해 협업을 반영할 수 있는 유망한 형식입니다.

제안된 개선 사항으로는 코드 리뷰와 작업 샘플 논의를 결합하여 후보자를 효과적이고 협력적으로 평가하는 방법이 있습니다. 또한 후보자가 미래의 관리자와 만날 수 있도록 하여 적합성을 높이고 이직률을 줄이는 것이 중요합니다.

저자는 채용 관리자들이 채용 과정을 재고하여 더 나은 채용 결과를 얻고 직원 관계를 개선할 것을 권장합니다.

이 가이드는 데이브가 만든 것으로, fitted sheet를 접는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 처음에는 다소 어려워 보일 수 있지만, 인내심과 연습을 통해 누구나 깔끔하게 접는 법을 배울 수 있다고 강조합니다.

fitted sheet의 목적은 매트리스에 잘 고정되도록 고무 가장자리가 있어 밤새 미끄러지는 것을 방지하는 것입니다.

접는 기본 방법은 먼저 시트를 뒤집어서 평평한 표면에 놓는 것입니다. 고무가 있어 다소 복잡하지만, 모서리를 조정하여 직사각형 모양을 만듭니다. 그런 다음, 시트를 삼등분으로 접어 작고 간편한 묶음을 만듭니다.

이 가이드는 공간이 필요하지만 깔끔한 직사각형을 만드는 간단한 방법을 소개합니다. 또한, 모서리를 모아 빠르게 접는 고급 기술도 소개하는데, 이 방법은 익숙해지면 더 빠르게 할 수 있습니다.

최종 목표는 쉽게 보관할 수 있도록 작은 직사각형 묶음을 만드는 것입니다.

많은 튜토리얼에서는 한 번에 하나의 모서리를 접는 방법을 제안하지만, 이는 현대의 fitted sheet와 엉키는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 가이드는 더 나은 결과를 위해 다른 접근 방식을 추천합니다.

마지막으로, 이 글은 fitted sheet를 접는 도전을 받아들이도록 독자들을 격려하며, 유머와 실용적인 팁을 통해 과정을 더 쉽고 즐겁게 만들 수 있도록 돕고 있습니다.

저자는 원격 근무에 대한 오랜 경험을 바탕으로 팀원 간의 비주제 대화의 중요성을 강조합니다. 초창기에는 IRC와 같은 비공식적인 소통 채널이 동료들 간의 유대감과 소속감을 형성하는 데 큰 도움이 되었다고 말합니다. 물리적으로 떨어져 있어도 이러한 대화가 팀워크를 강화하는 데 기여했습니다.

COVID-19 팬데믹 동안, 저자는 원격 근무에 익숙하지 않은 기업들이 팀 역학에 어려움을 겪는 모습을 목격했습니다. 특히 한 회사가 “팀 정신”을 위해 화상 통화를 강제했지만, 비주제 대화에서 나오는 진정한 연결이 부족했다고 지적합니다. 사회적 상호작용의 부재는 더 경직되고 협력적이지 않은 근무 환경을 초래했습니다.

후에 원격 우선 회사에서의 경험을 통해 저자는 비주제 대화 채널이 있음에도 불구하고 직원들이 비생산적으로 보일까 두려워 참여를 주저하는 모습을 관찰했습니다. 저자는 사회적 상호작용을 장려하는 기업 문화가 팀의 결속력과 생산성에 매우 중요하다고 주장합니다.

저자는 성공적인 원격 근무는 복잡하지 않으며, 오픈 소스 프로젝트와 유사한 공동체 정신을 키우는 것이 필요하다고 결론짓습니다. 직원들을 사무실로 되돌리려는 현재의 경향을 경영의 실패로 보고 비판합니다. 비주제 대화가 번창하는 원격 근무 문화에 필수적이라는 메시지를 전합니다.

한 친구가 클라우드 서비스나 원격 코드 실행에 의존하지 않는 완전한 로컬 시스템을 원한다고 표현했습니다. 이를 위해서는 사용자 기기에서 직접 실행되는 대형 언어 모델(LLM), 코드 실행을 위한 컨테이너 시스템, 그리고 콘텐츠 접근을 위한 브라우저 등 여러 기술의 조합이 필요합니다.

제안된 시스템의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 로컬 LLM을 통해 사용자의 기기에서 직접 채팅 기능을 제공합니다. 둘째, 코드 실행은 가벼운 가상 머신(VM) 내에서 이루어져 보안성을 높입니다. 셋째, 헤드리스 브라우저를 사용하여 온라인 콘텐츠에 접근하고 자동화 작업을 수행할 수 있습니다.

개발 과정에서 팀은 처음에 네이티브 Mac 앱을 만들려고 했으나 여러 어려움에 직면했습니다. 결국, 더 관리하기 쉬운 로컬 웹 버전으로 방향을 전환했습니다. 여러 LLM을 통합하여 사용자가 필요에 따라 로컬 모델과 클라우드 모델 간에 전환할 수 있도록 했습니다. 또한, 애플의 새로운 컨테이너 도구를 사용하여 전통적인 도커 설정보다 더 나은 격리를 제공하는 컨테이너화된 실행 환경을 구현했습니다.

이 시스템은 연구를 수행하고, CSV 파일에서 차트를 생성하며, 비디오와 이미지를 편집하고, GitHub에서 도구를 안전하게 설치할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, 헤드리스 브라우저를 사용하여 웹 콘텐츠를 가져오고 요약할 수 있습니다.

현재 이 설정은 Apple Silicon에서만 작동하며, 사용자 인터페이스 개선이 필요합니다. 헤드리스 브라우저는 때때로 웹사이트에서 봇으로 인식되기도 합니다. 이 프로젝트는 클라우드 서비스와 관련된 개인 정보 보호 문제를 줄이면서 로컬 컴퓨팅으로의 전환을 강조하고 있습니다.

팀은 사용자들이 GitHub에서 프로젝트를 확인하고 피드백이나 기여를 해주기를 초대하고 있습니다.

요약이 없습니다.

ESP32 Bus Pirate는 원래의 Bus Pirate에서 영감을 받아 개발된 오픈 소스 도구로, 사용자의 기기를 다양한 해킹 도구로 변환합니다. 이 도구를 사용하면 직렬 터미널이나 웹 인터페이스를 통해 여러 디지털 통신 프로토콜(I2C, UART, SPI 등)을 모니터링하고, 전송하며, 상호작용할 수 있습니다.

주요 기능으로는 다양한 프로토콜에 맞춘 모드가 있습니다. 기본 모드인 HiZ를 포함하여, I2C에서는 스캔, 글리치, 슬레이브 모드를 지원합니다. SPI 모드는 플래시 메모리와 SD 카드와의 인터페이스를 가능하게 하며, UART 모드는 데이터 전송과 브리징 기능을 제공합니다. 1-Wire 모드는 iButton과 온도 센서에 사용되며, 디지털 입출력 기능을 통해 핀을 읽고 설정할 수 있습니다. 적외선 모드는 신호를 송수신할 수 있고, USB 모드는 키보드와 마우스와 같은 HID 장치로 작동합니다. 블루투스 기능은 BLE 장치를 스캔하고 스푸핑할 수 있으며, Wi-Fi 기능은 네트워크에 연결하고 모니터링할 수 있습니다. JTAG 모드는 핀 아웃 스캔을 지원하고, LED 제어 기능을 통해 LED 애니메이션을 설정할 수 있습니다. 그 외에도 다양한 기능이 포함되어 있습니다.

더 자세한 내용은 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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저자는 AI 코딩 도구에 대한 과도한 기대감에 압도당하고 있으며, 자신의 기술이 시대에 뒤떨어지고 있는 것에 대해 걱정하고 있습니다. 여러 모델을 시도해 보았지만 실망스러운 결과를 얻었고, 종종 혼자서 더 짧은 시간 안에 더 나은 결과를 얻곤 했습니다. GPT와 같은 AI 도구는 특정 작업, 예를 들어 단어 제안이나 작은 코드에서 버그를 찾는 데는 유용하지만, 더 복잡한 프로그래밍 작업에서는 어려움을 겪습니다. 저자는 다른 사람들의 성공 사례가 자신의 경험과 맞지 않다는 점을 깨닫고, 이로 인해 좌절감과 이러한 도구의 효과에 대한 불신을 느끼고 있습니다. 저자는 이 도구들을 인상적이지만 실제 기능을 수행하지 못하는 깨지기 쉬운 장식용 망치에 비유합니다.

R0ML의 비율은 대량 구매 시 할인 혜택이 좋은 거래인지 평가하는 방법입니다. 이 개념은 저자의 아버지에 의해 소개되었으며, 서커스의 광대 코를 예로 들어 설명됩니다.

이 비율을 평가하기 위해서는 두 가지 주요 수치를 계산해야 합니다. 첫 번째는 FURLPoUU로, 이는 정가로 구매했을 때의 총 소매 가격을 의미합니다. 두 번째는 TPotEEVLA로, 대량 할인 계약의 총 가격을 나타냅니다.

비율은 다음과 같이 계산됩니다. RR = TPotEEVLA / FURLPoUU입니다. 비율이 1보다 작으면 좋은 거래를 의미합니다. 예를 들어, 10,000개의 코를 할인된 가격인 500,000달러에 구매하면 RR이 0.5가 되어 유리한 거래가 됩니다.

하지만 많은 광대들이 코를 사용하지 않으면 FURLPoUU가 줄어들어 비율이 1보다 커질 수 있습니다. 이러한 상황은 '보조'라고 불리며, 잘못된 구매 결정을 나타냅니다.

사용 데이터의 중요성도 큽니다. 얼마나 많은 제품이 사용되는지를 아는 것은 필수적입니다. 이 정보가 없으면 거래가 좋은지, 아니면 돈을 낭비하는지 판단할 수 없습니다.

따라서 처음 소프트웨어를 구매할 때는 직원들이 개별적으로 라이센스를 구매하도록 하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 RR이 1.0으로 유지되어 잘못된 거래를 할 위험을 피할 수 있습니다.

결국 R0ML의 비율은 소프트웨어 라이센스 구매에서 사용량을 이해하는 것이 스마트한 구매 결정을 내리는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

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rqlite는 경량의 오픈 소스 분산 관계형 데이터베이스로, CAP 정리에 따라 가용성보다 일관성을 우선시합니다. CAP 정리에 따르면, 분산 시스템에서는 일관성, 가용성, 파티션 내구성을 동시에 달성하는 것이 불가능합니다. 네트워크 파티션이 발생하면, 일관성을 유지할 것인지(일관성 우선) 아니면 가용성을 유지할 것인지(가용성 우선) 선택해야 합니다.

일관성(C)은 시스템의 모든 노드가 동일한 데이터를 가지고 있는 상태를 의미합니다. 가용성(A)은 데이터의 신선도와 관계없이 시스템이 모든 요청에 응답하는 것을 말합니다. 파티션 내구성(P)은 네트워크 장애가 발생해도 시스템이 계속 작동하는 능력을 뜻합니다.

rqlite는 CP 시스템으로 분류됩니다. 네트워크 파티션이 발생하면, 다수의 노드가 있는 쪽에서만 요청을 수락하여 데이터 일관성을 보장합니다. 파티션이 해결되면, 소수의 노드가 데이터 무결성을 유지하기 위해 업데이트를 진행합니다.

또한, rqlite는 성능과 정확성을 균형 있게 유지하기 위해 네 가지 수준의 읽기 일관성을 제공합니다. 첫 번째는 약한 일관성으로, 빠른 읽기를 제공하지만 데이터가 오래될 위험이 있습니다. 두 번째는 강한 일관성으로, 최신 데이터를 보장하지만 속도가 느리고 주로 테스트 용도로 사용됩니다. 세 번째는 선형화된 일관성으로, 강한 일관성보다 낮은 지연 시간으로 현재 데이터를 제공하여 성능에 적합합니다. 마지막으로, 일관성이 없는 경우는 가장 빠른 읽기를 제공하지만 데이터 신선도에 대한 보장이 없습니다. 이는 읽기 전용 노드에 유용합니다.

rqlite와 그 기능에 대한 더 자세한 내용은 공식 문서를 확인하거나 Slack 채널에서 토론에 참여할 수 있습니다.

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Tailscale은 다양한 장치, 서버 및 애플리케이션을 쉽게 연결해주는 서비스로, 사용자 친화적인 VPN 역할을 합니다. 개인 사용자에게 접근할 수 있도록 넉넉한 무료 요금제를 제공하며, 오픈 소스입니다.

Tailscale의 주요 기능 중 하나는 간편한 연결입니다. 복잡한 네트워킹 설정 없이 장치 간의 연결이 가능하며, 클라이언트를 설치하고 로그인하면 개인 IP 주소를 사용해 서로 통신할 수 있습니다. SSH 접근도 간소화되어, Tailscale에 로그인한 상태라면 인증을 관리해주기 때문에 키나 비밀번호 없이도 쉽게 접근할 수 있습니다.

특정 서비스만 노출할 수 있는 기능도 제공하여, Docker 이미지나 Tailscale의 내장 명령어를 사용해 전체 머신이 아닌 개별 서비스를 외부에 공개할 수 있습니다. MagicDNS 기능은 장치에 자동으로 DNS 항목을 할당해주어, IP 주소를 기억할 필요 없이 간편하게 접근할 수 있도록 도와줍니다.

또한, Tailscale은 “펀넬” 기능을 통해 로컬 서비스를 공개적으로 노출할 수 있어, 다른 사람들이 Tailscale을 설치하지 않고도 접근할 수 있게 합니다. 사용자 인증 방식도 개선되어, 이제는 맞춤형 아이덴티티 제공자를 통해 로그인할 수 있어 과정이 더 매끄럽고 제3자 서비스에 대한 의존도가 줄어듭니다.

접근 제어 목록(ACL)을 통해 어떤 장치가 서로 통신할 수 있는지 세밀하게 조정할 수 있어 보안이 강화됩니다. 추가적으로, 인터넷 트래픽을 라우팅하는 출구 노드, 파일 공유 및 서버와 애플리케이션 관리를 향상시키는 다양한 기능도 포함되어 있습니다.

전반적으로 Tailscale은 네트워크 연결을 쉽고 안전하게 관리할 수 있는 강력한 도구로, 특히 서비스를 자체 호스팅하는 사용자에게 유용합니다.

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47년 가까운 경력을 가진 개발자가 다양한 프로그래밍 언어(C, C++, Java, PHP, Python, Typescript)를 활용하여 새로운 독립형 Python 프로젝트를 시작합니다. 이 프로젝트에서는 마이크로소프트의 Graph 1.0 API를 사용할 예정입니다. 개발자는 이 프로젝트에서 코딩을 위한 AI 도우미를 활용하는 방안을 탐색하고 있습니다. 또한, 추천 사항을 찾고 있으며, 취소하기 어려운 구독과 같은 숨겨진 문제에 대해 알고 싶어 합니다. 비슷한 프로젝트를 진행한 다른 사람들의 경험도 듣고 싶어 합니다.

샌드스톰은 웹 애플리케이션을 안전하게 자체 호스팅할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 문서 편집(Etherpad), 파일 저장(Davros), 프로젝트 관리(Wekan), 안전한 채팅(Rocket.Chat) 등 다양한 도구를 제공합니다.

샌드스톰의 주요 특징 중 하나는 사용 편의성입니다. 앱 설치가 간단하여 스마트폰에서 앱을 다운로드하는 것과 비슷합니다. 사용자는 몇 번의 클릭만으로 앱을 찾아 사용을 시작할 수 있으며, 모든 앱은 자동으로 업데이트됩니다. 모든 것이 한 곳에 정리되어 있으며, 기본적으로 개인 접근 제어가 설정되어 있습니다.

보안 측면에서도 샌드스톰은 강력합니다. 각 생성물(문서나 채팅방 등)은 안전한 "그레인" 안에 저장되어 있어 무단 접근을 방지합니다. 샌드스톰의 설계는 95%의 보안 취약점을 줄여주며, 사용자가 자신의 문서에 대한 접근을 쉽게 관리할 수 있도록 합니다.

사용자는 데이터 호스팅 위치를 클라우드나 개인 기기 중에서 선택할 수 있으며, 언제든지 옵션을 변경할 수 있습니다. 샌드스톰은 다양한 개발자의 애플리케이션을 지원하며, 사용자 맞춤형 수정도 가능합니다.

샌드스톰은 개인, 기업, 개발자 모두에게 유용합니다. 개인 사용자는 오픈 소스 앱에 안전하고 쉽게 접근할 수 있으며, 프라이버시와 제어를 강화할 수 있습니다. 기업은 회사 데이터를 중앙 집중화하고 팀이 원하는 도구를 선택할 수 있어 생산성을 높이면서 데이터 보안을 유지할 수 있습니다. 개발자는 서비스 관리나 확장에 대한 걱정 없이 앱을 쉽게 출시할 수 있습니다.

샌드스톰은 사용자에게 웹 애플리케이션 관리에서 제어와 보안, 그리고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다.

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워크벤치는 아이디어에 집중하고 깊이 생각할 수 있는 방해 없는 환경을 제공합니다. 대형 기술 회사의 제품들과는 달리, 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다.

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Jan은 사용자 개인 정보 보호와 제어를 최우선으로 하는 오프라인 AI 어시스턴트입니다. 사용자는 AI 모델을 자신의 기기에 직접 다운로드하여 실행할 수 있습니다.

설치를 시작하려면 운영 체제에 맞는 버전을 선택해야 합니다. Windows 사용자는 jan.exe, macOS 사용자는 jan.dmg, Linux 사용자는 jan.deb 또는 jan.AppImage를 다운로드하면 됩니다. 다운로드는 jan.ai 또는 GitHub Releases에서 가능합니다.

Jan의 주요 기능으로는 HuggingFace에서 제공하는 Llama, Gemma, Qwen과 같은 로컬 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 또한 OpenAI와 Anthropic과 같은 클라우드 서비스와 연결할 수 있으며, 사용자 맞춤형 AI 도구를 만들 수 있습니다. 다른 애플리케이션과의 통합을 위한 로컬 서버도 지원하며, 모든 작업을 오프라인에서 수행할 수 있어 개인 정보 보호가 강화됩니다.

소스에서 빌드하려면 Node.js, Yarn, Make, Rust가 필요합니다. 설치는 make 또는 mise를 사용하여 쉽게 진행할 수 있으며, make dev, make build, make test, make clean과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

시스템 요구 사항은 macOS의 경우 13.6 이상이며 AI 모델에 적절한 RAM이 필요합니다. Windows는 GPU 지원이 있는 10 이상, Linux는 대부분의 배포판과 호환됩니다.

문제가 발생하면 문서를 확인하고 오류 로그를 수집한 후 Discord 채널에서 도움을 요청할 수 있습니다. 기여는 환영하며, 기여 가이드를 참조하면 됩니다.

버그를 보고하려면 GitHub Issues를 통해 연락하거나 비즈니스 문의는 [email protected]로 보내면 됩니다. Jan은 Apache 2.0 라이센스를 따릅니다. 더 많은 정보는 문서, API 참조를 방문하거나 Discord 커뮤니티에 참여하면 얻을 수 있습니다.

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하이퍼퍼크스는 2025년 7월 28일에 출시되었습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 특정 웹 페이지에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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이 저장소에는 유체 시뮬레이션을 특징으로 하는 명함 프로젝트에 대한 모든 파일이 포함되어 있습니다.

주요 내용으로는 PCB 설계가 "kicad-pcb" 폴더에 위치해 있습니다. 이 프로젝트는 mitxela의 유체 시뮬레이션 펜던트에서 영감을 받았습니다. 유체 시뮬레이션의 로직은 "fluid_sim_crate" 폴더에 있으며, 이는 Matthias Müller의 작업을 기반으로 하고 있습니다. 배터리 설계는 cnlohr의 작은 터치 LCD 프로젝트에서 USB-C 포트 디자인을 차용했습니다. 시뮬레이션을 디버깅하기 위한 WASM 시뮬레이터는 "sim_display" 폴더에서 사용할 수 있습니다. rp2350에 대한 유체 시뮬레이션 구현은 "flip-card_firmware" 파일에 포함되어 있습니다.

더 자세한 내용은 각 폴더의 README 파일을 확인하시기 바랍니다.

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이 글은 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서의 커뮤니케이션 문제를 다루며, 명확하고 집중된 논의의 중요성을 강조합니다. 제프 앳우드는 "바이크쉐드 효과"를 언급하는데, 이는 사람들이 복잡한 기술적 문제보다 간단한 주제(예: 자전거 보관소의 색상)에 대해 더 많이 논의하는 경향을 나타냅니다. 이러한 경향은 중요한 작업에서 벗어나게 하여 미루는 결과를 초래할 수 있습니다. 연구에 따르면, 작업을 추상적으로 생각하는 사람들은 미루는 경향이 더 크고, 구체적인 행동에 집중하는 사람들은 작업을 더 빨리 완료하는 경향이 있습니다. 앳우드는 긴 논의를 최소화하고 실질적인 구현으로 돌아가 생산성을 높일 것을 권장합니다.

대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 AI 에이전트가 점점 더 다양한 기능을 갖추게 되면서, 이들을 안전하게 유지하는 것이 큰 도전 과제가 되고 있습니다. 주요 위협 중 하나는 프롬프트 주입 공격입니다. 이 공격은 AI 에이전트가 자연어에 의존하는 점을 이용하며, 특히 도구나 민감한 데이터에 접근할 때 더욱 위험해집니다. 이 연구는 이러한 공격에 저항할 수 있는 AI 에이전트를 만들기 위한 설계 패턴을 제시합니다. 연구에서는 이러한 패턴의 유용성과 보안 측면에서의 장단점을 분석하고, 실제 사례를 통해 그 활용 가능성을 보여줍니다.

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카테고리에는 남성 의류, 여성 의류, 주얼리, 홈 & 주방 용품, 전자제품, 장난감 및 게임이 포함되어 있습니다. 남성 의류는 다양한 스타일로 무료 배송이 제공되며, 여성 의류에는 드레스와 청바리가 포함됩니다. 주얼리는 저렴한 가격에 무료 배송이 가능하고, 홈 & 주방 카테고리에서는 조리기구와 장식품 같은 필수 아이템을 찾을 수 있습니다. 전자제품 카테고리에서는 다양한 기기와 기술 제품을 만나볼 수 있으며, 장난감 및 게임 카테고리에는 어린이와 성인을 위한 재미있는 아이템이 있습니다.

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Ecosia는 프랑스 사용자들을 시작으로 새로운 유럽 검색 인덱스를 사용하여 검색 결과를 제공하기 시작했습니다. 이 initiative는 Qwant와 함께하는 유럽 검색 관점(EUSP) 프로젝트의 일환으로, 공정하고 윤리적인 인터넷을 촉진하고 유럽의 디지털 독립성을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

새로운 검색 인덱스인 Staan은 대체 검색 엔진과 인공지능 기업을 지원하기 위해 설계되었습니다. 이 인덱스는 사용자 프라이버시를 보호하면서 신뢰할 수 있는 웹 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 이러한 독립성은 유럽이 미국 기술 기업에 대한 의존도를 줄이고 디지털 도구에 대한 더 나은 통제를 가능하게 하여 다양한 검색 시장을 조성하는 데 중요합니다.

사용자들은 즉각적인 변화를 느끼지 못할 수도 있지만, 이 발전은 유럽에서의 경쟁과 혁신을 촉진하는 데 중요한 의미가 있습니다. 이는 Ecosia의 기후 문제 해결과 지속 가능한 기술 미래 창출이라는 사명을 진전시키는 데 도움을 줄 것입니다.

Claude Code IDE는 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Claude Code CLI와 통합되어 Emacs와 원활하게 작동합니다. 이 통합을 통해 Claude는 프로젝트 관리와 사용자 정의 Elisp 함수와 같은 Emacs 기능을 이해하는 스마트 어시스턴트로 변모합니다.

주요 기능으로는 자동 프로젝트 감지 기능이 있어 프로젝트를 인식하고 세션을 자동으로 관리합니다. 터미널 통합 기능은 vterm이나 eat와 같은 터미널 에뮬레이터와 함께 완전한 색상 지원을 제공합니다. MCP 프로토콜을 통해 Claude와 Emacs 간의 다양한 작업을 위한 통신이 가능해집니다. 파일 관리, 편집기 상태, 작업 공간 정보에 대한 명령에 접근할 수 있는 도구 지원도 포함되어 있습니다. 코드 오류 검사를 위해 Flycheck와 Flymake와 통합되어 진단 기능을 제공합니다. 고급 차이 보기 기능은 코드 변경 사항을 시각적으로 비교하며 통합된 진단 정보를 제공합니다. 또한, 파일 선택과 버퍼를 추적하여 보다 향상된 도움을 제공합니다.

설치 요구 사항으로는 Emacs 버전 28.1 이상이 필요하며, Claude Code CLI가 설치되어 있어야 하고, 터미널 지원을 위해 vterm 또는 eat 패키지가 필요합니다. 사용자는 메뉴 인터페이스를 통해 Claude Code와 상호작용할 수 있으며, 세션 시작, 프롬프트 전송, IDE 관리와 같은 명령을 사용할 수 있습니다.

Claude Code는 여러 프로젝트를 동시에 처리할 수 있으며, 각 프로젝트는 독립적인 세션을 가집니다. 사용자는 터미널 백엔드, 버퍼 이름 지정, 추가 CLI 플래그, 시스템 프롬프트 등 다양한 설정을 사용자화할 수 있습니다. 디버깅 모드는 CLI와 Emacs 내에서 활성화할 수 있어 WebSocket 메시지와 기타 활동을 기록할 수 있습니다. 사용자는 Emacs 함수를 사용하여 특수 작업을 위한 사용자 정의 도구를 만들 수 있으며, Claude는 MCP를 통해 이를 접근할 수 있습니다.

이 프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 v3.0 또는 그 이후 버전의 라이선스 하에 배포됩니다. Claude®는 Claude Code 애플리케이션을 개발한 Anthropic, PBC의 등록 상표입니다.

유시 파카넨은 GitHub CEO인 토마스 도흠케의 블로그 글을 비판합니다. 도흠케는 개발자들이 인공지능(AI)을 받아들이거나 이 분야를 떠나야 한다고 주장했습니다. 파카넨은 이러한 주장이 잘못된 논리로 가득 차 있다고 지적합니다. 그는 소련 시대의 통계와 비슷하다고 언급하며, 당시 통계가 종종 잘못된 데이터를 사용해 잘못된 성공감을 조장했다고 설명합니다.

그는 기업이 주장하는 내용을 평가할 때 회의적인 시각이 중요하다고 강조합니다. 특히, 맥락 없이 단순한 비율만 제시될 때 더욱 그렇습니다. 파카넨은 CEO의 블로그에서 부적절한 이미지를 사용하고, 개발자들이 AI 도구를 사용할 때 생산성보다 야망에 더 집중한다는 주장을 뒷받침하기 위해 작은 샘플을 사용한 점을 비판합니다.

그는 이러한 연구 결과가 AI가 개발자의 생산성을 향상시키지 않으며, 오히려 야망만 증가시킨다는 것을 보여준다고 결론짓습니다. 이는 현재 상황에 비해 부정적인 결과라고 그는 생각합니다.

요약이 없습니다.

FGHI-URL 문서는 Mithgol(세르게이 소콜로프)이 작성한 것으로, Fidonet 커뮤니티 내에서 Uniform Resource Locators(주소)의 표준 초안을 제시하고 있습니다. 이 문서의 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 이 문서는 Fidonet과 웹에서 사용할 수 있는 URL의 표준을 설정하여 자원을 더 쉽게 찾고 연결할 수 있도록 합니다.

둘째, Fidonet에 특화된 여러 새로운 URL 스킴을 정의하고 있습니다. 예를 들어, netmail:은 메시지를 전송하는 데 사용되며, areafix:는 에코메일 구독 관리를 위한 것입니다. echomail:은 에코메일 메시지를 참조하는 데 사용되며, 그 외에도 area://, faqserv://, fecho://, freq:// 등의 스킴이 포함되어 있습니다.

셋째, 문서 구조는 초안의 소개와 상태, 주요 요구 사항 및 변경 로그, Fidonet URL의 일반 구문, URL에서 문자 인코딩에 대한 구체적인 지침, 각 URL 스킴에 대한 자세한 설명과 추가할 수 있는 매개변수를 포함하고 있습니다.

넷째, URL은 UTF-8 인코딩을 사용해야 하며, 다양한 시스템과의 호환성을 보장하기 위해 구분자와 문자 인코딩을 포함한 특정 구문 규칙을 따라야 합니다.

다섯째, 이 표준을 따르는 것은 의무는 아니지만, 구현 간 일관성을 위해 권장됩니다.

마지막으로, 이 문서는 초기 초안으로, 논의와 개선이 가능하며, 향후 더 정교한 버전이 계획되어 있습니다.

전반적으로 FGHI-URL은 Fidonet 네트워크 내에서 자원 관리와 커뮤니케이션을 개선하여 접근성과 사용성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

메타(구 페이스북)는 인프라에서 Btrfs 파일 시스템을 사용함으로써 상당한 비용 절감을 보고했습니다. 메타의 엔지니어인 요세프 바치크는 Btrfs 덕분에 회사가 "수십억 달러"를 절약했다고 언급했습니다. 이는 Btrfs가 대규모 생산 환경에서 효과적임을 보여줍니다. 특히 리눅스 커널에서 또 다른 파일 시스템인 Bcachefs의 미래에 대한 논의가 계속되고 있는 상황에서 더욱 주목받고 있습니다.

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한 부모가 사고로 오른손을 잃은 딸을 위해 한 손으로 사용할 수 있는 키보드를 만드는 데 도움을 요청했습니다. 이 키보드는 타이핑과 컴퓨터 사용을 더 쉽게 할 수 있도록 설계될 예정입니다.

이 프로젝트의 주요 특징은 기계식 키보드에 트랙볼이 포함되어 있으며, QMK 펌웨어를 사용한다는 점입니다. 프로젝트는 오픈 소스 하드웨어와 소프트웨어를 포함하고 있으며, 관련 파일은 GitHub와 Gitee에서 확인할 수 있습니다.

프로젝트에는 세 가지 키보드 유형에 대한 PCB 설계와 각 설계의 세부 사양이 포함되어 있습니다. 또한 QMK 펌웨어와 사용자 맞춤 설정을 위한 구성 파일도 제공됩니다. 키캡, 트랙볼 하우징, 키보드 외 shell에 대한 3D 모델 파일도 포함되어 있습니다.

조립 방법은 특정 재료와 방법을 사용하여 오른손과 왼손 키 배열을 만드는 것을 포함합니다. 조립에 필요한 나사, 너트, 전자 부품 목록도 제공됩니다. 키보드 조립에 대한 단계별 지침도 포함되어 있으며, 배선 및 펌웨어 플래싱 방법도 안내합니다.

이 프로젝트는 오픈 소스 이니셔티브로, 커뮤니티의 피드백과 기여를 환영합니다.

귀하의 요청을 확인하기 위해 CAPTCHA 테스트를 완료해야 합니다. 테스트를 작성한 후 완료 버튼을 클릭해 주세요.

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Isle FPGA 컴퓨터는 누구나 이해하고 만들 수 있는 간단하고 현대적인 컴퓨터를 만드는 프로젝트입니다. 이 디자인은 실험과 개인 맞춤화를 장려합니다. 현재 개발 중인 이 프로젝트의 초기 사양은 다음과 같습니다. 32비트 RISC-V CPU, 2D 그래픽 엔진, 유니코드 텍스트 지원, 사운드 기능, SD 카드 저장소, 키보드와 마우스, 가상 확장 슬롯, Isle 운영 체제 및 기본 소프트웨어가 포함됩니다.

Isle은 현대적인 부품을 사용하면서 기존 기술과의 호환성을 보장하는 데 중점을 두고 있습니다. 하드웨어를 제조하는 대신 FPGA 개발 보드를 활용하여 개인 컴퓨터에서 쉽게 실험하고 시뮬레이션할 수 있도록 하고 있습니다.

"Isle"이라는 이름은 복잡한 기술로부터의 피난처를 상징하며, 독창적인 컴퓨터들이 아이디어와 디자인을 공유할 수 있는 공간을 의미합니다. 이 프로젝트는 프로그래밍을 즐겁게 만드는 데 있어 그래픽과 사운드의 중요성을 강조하며, 실습 중심의 학습 방식을 촉진합니다. 지지자들은 새로운 개발에 조기 접근할 수 있도록 프로젝트를 후원할 수 있습니다.

앞으로의 주제는 하드웨어 개발과 그래픽에 관한 것입니다. 이 프로젝트는 특히 하드웨어와 관련하여 아직 초기 단계에 있으며, 소프트웨어 개발은 이후에 진행될 예정입니다.

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2018년 5월, 저자는 “불법 명령” 오류가 계속 발생하는 SparcStation 1+ 컴퓨터를 수리하는 데 어려움을 겪었습니다. 시간이 지나 하드 드라이브를 제거했더니, 그것이 SCSI ID 0을 가진 애플 공장 드라이브라는 것을 발견했습니다. 하드 드라이브 없이 기계를 부팅해 보았지만, 다른 오류 메시지가 나타났고 여전히 성공하지 못했습니다.

저자는 다양한 드라이브를 실험했지만 “잘못된 매직 넘버”와 “SCSI 버스 정지”와 같은 여러 오류에 직면했습니다. 플로피 드라이브를 확인해 보았으나 작동하지 않는 것을 알게 되었습니다. 몇 년간의 비활동 후, 2025년에 다시 이 프로젝트에 착수하여 SCSI 에뮬레이터를 사용해 오래된 하드 드라이브에 접근하려 했지만, 다시 멈춰버렸습니다.

좌절한 저자는 새로운 드라이브 설정으로 새롭게 시작하기로 결정했습니다. MAME를 사용해 SunOS를 성공적으로 설치했지만, SCSI 종단 문제로 인해 시스템 부팅에 어려움을 겪었습니다. 결국, 이전의 부팅 실패 원인을 설명해주는 SCSI 종단 퓨즈가 나간 것을 발견했습니다. 저자는 교체용 퓨즈를 주문하고 ZuluSCSI 에뮬레이터와 관련된 문제를 포함해 계속해서 문제를 해결해 나갔습니다.

잘못된 배선으로 SCSI 에뮬레이터를 손상시키는 등의 어려움에도 불구하고, 저자는 SparcStation을 부팅하는 데 진전을 보였습니다. 앞으로 나간 퓨즈를 교체하고 전원 문제를 해결하며 ROM을 업그레이드하는 등 시스템 기능 향상 작업을 계획하고 있습니다.

결국 저자는 오래된 SparcStation을 되살리려는 과정에서 다양한 기술적 도전에 직면하며 SCSI 시스템, 부팅 과정, 하드웨어 수리에 대해 많은 것을 배웠습니다. 그는 복고 기술을 다룰 때 신중한 문제 해결과 자원 활용의 중요성을 강조했습니다.

저자는 대형 언어 모델(LLM), 특히 GPT-5의 신뢰성에 대한 불만을 표현합니다. 그는 GPT-5에게 아이폰에서 Swift를 사용해 zstd로 데이터 스트림을 압축하는 방법을 물었고, 모델은 자신 있게 잘못된 답변을 제공했습니다. 이 모델은 이 방법이 iOS 16 이상에서 작동한다고 주장했지만, 저자는 애플의 SDK 버전 중 어느 것도 zstd를 지원한 적이 없다고 강조하며, 이 답변이 완전히 허구임을 지적합니다.

저자는 LLM, 특히 ChatGPT가 진정으로 이해하거나 사고하지 않는다고 주장합니다. 이들은 단순히 통계적 확률에 따라 다음에 올 단어 또는 구문을 생성할 뿐입니다. 따라서 올바른 훈련 데이터를 가지고 있더라도, 여전히 오해를 불러일으키거나 비논리적인 출력을 생성할 수 있습니다.

저자는 색맹을 비유로 들어 인간의 추론과 LLM의 응답 차이를 강조합니다. 인간은 자신의 가정을 의심하고 새로운 정보에 따라 이해를 조정할 수 있지만, LLM은 비판적 사고 없이 가장 통계적으로 가능성이 높은 답변을 반복할 뿐입니다.

결론적으로, 저자는 정확한 정보를 위해 LLM에 의존하지 말고, 대신 지식이 있는 사람에게 도움을 요청할 것을 권장합니다. 그는 LLM에 의존하기보다는 인간의 추론과 창의성을 사용하는 것이 중요하다고 강조하며, LLM이 일반적이거나 잘못된 응답을 생성할 수 있음을 경고합니다.

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Kitten TTS는 소형 기기에서 사용할 수 있도록 설계된 새로운 오픈 소스 텍스트 음성 변환(TTS) 모델입니다. 최신 미리보기 버전은 25MB 이하의 컴팩트한 모델로, 1500만 개의 매개변수를 가지고 있으며, 영어를 네 남성과 네 여성의 목소리로 지원합니다. 이 모델은 Raspberry Pi, 저사양 스마트폰, 웨어러블 기기 등 다양한 장치에서 GPU 없이도 실행할 수 있습니다.

이번 출시를 통해 초기 사용자들은 다음 버전이 출시되기 전에 모델의 속도와 음성 옵션을 테스트할 수 있습니다. 이 모델은 적은 양의 학습 데이터를 기반으로 하며, 강력한 하드웨어에 의존하지 않고도 엣지 디바이스에서 작동할 수 있는 효율적이고 비용 효과적인 TTS 솔루션을 제공하는 것이 목표입니다. 사용자들의 피드백도 환영합니다.

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대형 언어 모델(LLM)을 활용한 네이티브 데스크톱 애플리케이션 개발의 어려움에 대해 논의하고 있습니다. 한 댓글 작성자는 데스크톱 애플리케이션 개발을 배우기 위한 자료, 예를 들어 블로그나 튜토리얼이 웹이나 모바일 개발에 비해 제한적이라고 언급했습니다. 90년대에는 데스크톱 개발이 유망한 직업으로 여겨졌지만, 현재는 마이크로소프트나 어도비와 같은 대기업을 제외하고는 그 가능성이 낮아졌다고 말했습니다.

저자는 자신의 과거 데스크톱 개발 경험을 돌아보며 현재의 도구와 관행에 대한 호기심을 표현했습니다. 그들은 논의를 촉진하기 위해 몇 가지 질문을 던졌습니다. 현재 데스크톱 애플리케이션에 인기 있는 프로그래밍 언어와 프레임워크는 무엇인지, 개발을 간소화하는 데 도움이 되는 IDE, 빌드 도구 또는 라이브러리는 무엇인지, 성능이나 효율성에 대한 초점이 이러한 질문의 답변에 영향을 미치는지, 네이티브 데스크톱 애플리케이션 개발이 여전히 유망한 직업인지, 아니면 새로운 프로젝트가 주로 웹 기반 플랫폼으로 이동하고 있는지에 대한 질문입니다.

저자는 최근 이 분야에서 일한 사람들의 통찰력과 경험을 구하고 있습니다.

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우리는 비가역 그래프에서 음이 아닌 간선 가중치를 가진 경우 단일 출발점에서 최단 경로를 찾는 새로운 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 O(m log²/₃ n) 시간 복잡도로 작동하며, 이는 희소 그래프에 대해 O(m + n log n) 시간 복잡도를 가진 다익스트라 알고리즘보다 빠릅니다. 이 결과는 다익스트라 알고리즘이 이 문제에 대한 최선의 선택이 아님을 보여줍니다.

Efrit는 Emacs와 함께 사용하도록 설계된 AI 도우미로, 대화와 명령 실행을 통해 코딩 작업을 지원합니다. 다양한 작업을 위한 여러 인터페이스를 제공합니다.

efrit-chat은 복잡한 논의를 위한 다중 대화 기능을 제공합니다. efrit-do는 자연어를 사용하여 빠른 명령을 실행합니다. efrit은 구조화된 명령 인터페이스를 제공하며, efrit-agent-run은 다단계 작업을 자동화합니다.

주요 기능으로는 Emacs Lisp(Elisp)의 직접 평가가 가능하고, 대화 중 여러 교환에 걸쳐 맥락을 유지합니다. Emacs 기능을 사용하고 환경과 상호작용할 수 있으며, 확인 프롬프트와 같은 안전 기능도 포함되어 있습니다. 다양한 Emacs 테마에 적응할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다.

설치 요구 사항으로는 Emacs 버전 28.1 이상과 Anthropic API 키가 필요합니다. API 키는 Anthropic Console에서 받을 수 있으며, 인터넷 연결이 필요합니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 클론한 후, Efrit를 Emacs 설정에 추가합니다. 그 다음, 설정 파일에 API 키를 입력하고 Emacs를 재시작한 후 M-x efrit-chat 명령으로 Efrit를 사용하기 시작합니다.

사용 명령으로는 M-x efrit-chat으로 대화를 시작하고, M-x efrit-do로 자연어 명령을 실행하며, M-x efrit로 명령 인터페이스를 사용할 수 있습니다. M-x efrit-agent-run으로 고급 자동화를 실행할 수 있습니다.

예를 들어, efrit-do를 사용하여 특정 내용을 가진 버퍼를 생성하거나, 대화 방식으로 기존 내용을 수정할 수 있습니다. 버퍼를 열거나 주석을 찾는 등의 빠른 명령도 수행할 수 있습니다.

설정 옵션으로는 모델 및 토큰 한도를 설정하고, 다중 대화 기능을 활성화하거나 비활성화할 수 있으며, 빠른 접근을 위한 키 바인딩을 사용자화할 수 있습니다.

문제가 발생할 경우, 경로와 API 키 설정을 확인하고, 자세한 오류 추적을 위해 디버그 모드를 활성화하는 것이 좋습니다.

개발 및 기여 부분에서는 제공된 명령을 사용하여 소프트웨어를 빌드하고 테스트할 수 있으며, 협업을 위한 기여 문서의 지침을 따릅니다.

최신 릴리스는 안정성을 개선하고 기능을 향상시키며 호환성을 높였습니다. Efrit는 Apache License, Version 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

Efrit는 Emacs를 위한 강력한 AI 코딩 도우미로, 대화형 상호작용과 명령 실행을 통해 코딩을 더 쉽게 만들어줍니다.

온라인에서 의류를 구매하는 시각장애인들이 겪는 어려움에 대해 이야기하고 있습니다. 많은 소매 웹사이트의 제품 설명이 필수적인 세부사항을 포함하지 않아 시각장애인들이 올바른 결정을 내리기 어렵습니다.

AI 도구는 이미지 설명을 생성하여 도움을 줄 수 있지만, 이러한 도구에도 위험과 한계가 있습니다. 더 발전된 솔루션인 에이전틱 AI는 사용자가 디지털 쇼핑 어시스턴트와 상호작용할 수 있게 해주며, 개인의 취향에 맞는 제품을 찾고 선택하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, Innosearch는 사용자가 AI와 대화하며 제품을 필터링하고 장바구니에 아이템을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 하여 더 접근 가능한 쇼핑 경험을 제공합니다.

이 글은 에이전틱 AI가 인기를 끌면서 전통적인 웹사이트의 중요성이 줄어들 수 있다는 점을 제기합니다. 웹사이트를 통해 수행되던 작업들이 AI로 대체되는 변화가 진행되고 있으며, 이는 우리가 온라인에서 정보에 접근하고 상호작용하는 방식을 변화시킬 수 있습니다.

마지막으로, 저자는 이러한 변화가 접근성에 미칠 영향에 대해 우려를 표명합니다. 에이전틱 웹을 탐색하는 과정에서 AI가 생성한 콘텐츠가 접근 가능하고 법적 요구사항을 충족하는 것이 중요합니다. 저자 레오니 워슨은 접근성과 AI의 영향에 대한 전문가로, 이 분야에서 풍부한 경험을 가지고 있습니다.

법학자 빅토리아 하네만은 고인이 된 개인이 자신의 개인 데이터를 삭제할 권리를 가져야 한다고 주장합니다. 이는 인공지능이 이 데이터를 사용해 고인의 디지털 존재를 재현하는 것을 방지하기 위함입니다. 생성적 인공지능의 발전으로 인해 개인의 온라인 데이터가 그들의 모습이나 목소리를 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있는데, 이는 고인이나 그 가족의 의도와 맞지 않을 수 있습니다. 하네만은 미국 법이 유산이 디지털 데이터 삭제를 요청할 수 있도록 허용해야 한다고 제안합니다. 이는 고인의 사생활을 보호하기 위한 조치입니다.

그녀는 개인 데이터를 사용해 목소리와 외모를 재현하는 AI 회사의 시장이 커지고 있음을 강조합니다. 현재 미국 법은 고인의 디지털 데이터에 대해 제한적인 보호만 제공하고 있어, 많은 문제가 해결되지 않은 채 남아 있습니다. 특히 기술 회사들이 이 데이터를 사후에 관리하는 과정에서 여러 가지 문제가 발생합니다. 일부 주에서는 고인의 공개 권리에 대한 법이 있지만, 그 시행은 일관되지 않습니다.

반면, 유럽의 법은 더 강력한 보호를 제공합니다. 예를 들어, "잊혀질 권리"는 고인의 계정에서 개인 데이터를 삭제할 수 있도록 허용합니다. 하네만은 미국에서도 유사한 삭제 법이 유익할 것이라고 믿으며, 사회적 이익과 고인의 권리를 모두 존중하기 위해 이러한 요청에 대한 제한된 시간 프레임을 제안합니다.

저자는 ARC AGI 상 실험을 진행하며 지난해 수상자인 "The ARChitects"의 접근 방식을 재현했습니다. 이 과정에서 모델이 특정 픽셀에 대해 확신이 없을 때 잘못된 해결책을 제시할 가능성이 높다는 것을 발견했습니다. 모델이 답변을 엄격한 순서로 생성하도록 강제하는 대신, 문제의 쉬운 부분부터 먼저 채우도록 허용하는 방식이 더 효과적이라는 점을 탐구했습니다.

주요 발견 중 하나는 저자가 자가 회귀 모델을 수정하여 확산 접근 방식을 적용했다는 것입니다. 이 방식은 고정된 순서가 아닌 신뢰도에 따라 토큰을 채워 넣습니다. 이 방법은 속도와 토큰 정확도를 향상시켰지만, 작업 완료 성공률은 높이지 못했습니다. 또한, 확산 모델은 캐싱을 효과적으로 활용하지 못해 단계 수가 증가할수록 자가 회귀 모델보다 느려지는 문제를 겪었습니다. 두 모델 간의 구조적 차이가 전체 성능에 영향을 미쳤습니다.

성능 지표를 살펴보면, 10단계에서 확산 모델은 85.7%의 토큰 정확도를 기록했지만 완벽한 해결책을 제시하지 못했습니다. 반면 자가 회귀 모델은 82.6%의 정확도로 하나의 완벽한 해결책을 도출했습니다. 확산 모델은 속도에서는 앞섰지만 완전한 정답을 생성하는 데는 뒤처졌습니다.

저자는 확산 모델의 구조적 비효율성을 해결하고 성능 향상을 위해 계속해서 훈련할 계획입니다. 또한 후보 해결책을 생성하기 위한 더 나은 샘플링 방법을 개발하는 것도 목표로 하고 있습니다. 실험은 비순차적 생성 행동의 흥미로운 측면을 보여주었지만, 확산 모델의 실제 성능은 아직 자가 회귀 모델을 초월하지 못해 모델 설계에서 구조적 장점의 중요성을 강조하고 있습니다.

저자는 디버깅을 위한 리버스 셸 실험에 대한 업데이트를 공유합니다. GitHub Actions 워크플로우가 실패할 경우, 웹 브라우저나 SSH를 통해 인터랙티브하게 디버깅할 수 있는 tmate라는 도구를 사용하는 것을 추천합니다.

주요 내용으로는, 워크플로우 단계가 실패하면 tmate 세션이 시작되고 연결 정보가 표시됩니다. 전통적으로 GitHub는 직접적인 셸 접근을 제공하지 않기 때문에 실패한 워크플로우를 디버깅하는 것이 어려웠습니다. 리버스 셸을 사용하면 시스템이 원격 머신에 연결되어 디버깅이 가능합니다. netcat과 ngrok 같은 도구를 사용하여 이러한 셸 연결을 잡고 전달할 수 있습니다. 사용자는 GitHub Actions를 설정하여 디버깅을 위한 아웃바운드 연결을 생성할 수 있습니다. 연결이 이루어진 후, 사용자는 원격 시스템에서 명령을 실행하여 문제를 해결할 수 있습니다.

전반적으로 저자는 리버스 셸을 설정하는 기존 방법에 비해 tmate를 사용하는 것이 디버깅을 더 쉽게 해준다고 강조합니다.

앨리스 인 웬더랜드 증후군(AIWS)은 사람들에게 인식의 비정상적인 왜곡을 경험하게 하는 드문 질환입니다. 이 증후군은 사람들이 세상과 자신의 몸을 보는 방식에 영향을 미칩니다. 루이스 캐럴의 이야기에서 유래된 이름처럼, 이 증후군은 물체나 사람이 크기나 형태가 변하는 것처럼 보이게 만듭니다. 예를 들어, 한 소년인 조시는 건물이 더 커 보이고 자신의 손가락이 더 넓게 보인다고 보고했습니다.

증상으로는 얼굴이 이상한 형태로 변하거나, 물체가 이상하게 움직이며, 목소리가 다양한 속도로 들리는 경험이 포함될 수 있습니다. 이러한 경험은 무서울 수 있으며, 특히 밤에 더 심해져 불안이나 악몽으로 이어질 수 있습니다.

AIWS의 정확한 원인은 아직 명확하지 않지만, 편두통, 감염, 신경학적 문제와 같은 여러 요인과 관련이 있습니다. 일부 사람들은 간질이나 다른 건강 문제와 함께 이 증상을 경험할 수 있습니다. 많은 사람들이 경미하거나 일시적인 증상을 겪을 수 있지만, 이 질환은 일부 개인의 일상생활에 깊은 영향을 미칠 수 있습니다.

AIWS의 뇌 메커니즘을 이해하기 위한 연구가 진행 중이며, 특히 감각 정보가 어떻게 처리되는지에 초점을 맞추고 있습니다. 일부 환자들은 거울을 사용해 자신을 안정시키는 방법을 찾기도 하지만, 다른 사람들은 약물이나 치료가 필요할 수 있습니다. 대부분의 경우 시간이 지남에 따라 증상이 개선되지만, 기저 원인에 따라 증상이 재발할 수 있습니다.

NASA의 대행 관리자 숀 더피는 97세의 나이로 8월 7일 세상을 떠난 우주비행사 짐 러벨의 사망에 대한 성명을 발표했다. 그는 러벨의 가족에게 애도를 표하며, 그가 우주 탐사에 기여한 중요한 업적들을 강조했다. 러벨은 아폴로 8 미션에서 달을 처음으로 돌며, 아폴로 13 승무원들이 안전하게 귀환하는 데 중요한 역할을 했다. 그는 유머 감각으로 동료들 사이에서 "스마일링 짐"이라는 애칭으로 불리기도 했다. 더피는 러벨의 용기와 혁신의 유산이 앞으로의 우주 미션에 계속해서 영감을 줄 것이라고 강조했다.

연구자들은 언어 모델이 긴 대화에서 어려움을 겪는 이유를 발견했습니다. 오래된 토큰을 제거해 메모리를 절약하려고 하면 결과물이 일관성이 없어지기 때문입니다. 이들은 모델이 처음 몇 개의 토큰에 집중하는 경향이 있다는 것을 발견했으며, 이를 "주의 싱크"라고 명명했습니다. 이러한 싱크는 처리 과정에서 안정적인 주의 분배를 유지하는 데 도움을 줍니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 StreamingLLM이라는 방법을 개발했습니다. 이 방법은 처음 네 개의 토큰을 영구적으로 유지하면서 다른 토큰이 들어오고 나갈 수 있도록 합니다. 이를 통해 모델은 몇 천 개의 토큰이 아닌 400만 개 이상의 토큰을 처리할 수 있게 됩니다.

OpenAI는 최신 모델에 이 주의 싱크 메커니즘을 통합하여 모델의 안정성에 대한 중요성을 보여주었습니다. 연구는 이러한 주의 싱크가 모델 구조에서 필수적인 압력 조절 장치 역할을 하며, 이를 보존함으로써 긴 대화 중 성능이 급격히 떨어지는 것을 방지한다고 강조합니다.

전반적으로 이 솔루션은 기술적 문제를 해결할 뿐만 아니라 실제 응용에서 언어 모델의 효율성을 향상시킵니다.

이 글은 소련의 실패와 부조리에 대해 논의하며, 역사적 맥락과 공산주의의 영향을 중점적으로 다룹니다.

1991년 5월, 우주 비행사 세르게이 크리칼료프는 소련이 붕괴하는 순간 우주에 있었습니다. 이는 공산주의 실험의 종말을 의미하며, 이 oppressive regime으로 인해 사망자 수가 2천만에서 1억 7천만 명에 이르는 것으로 추정됩니다.

소련의 붕괴에도 불구하고, 공산주의 이념은 세계 여러 곳에서 다양한 형태로 여전히 존재하고 있습니다. 이는 서구에서 소련 체제의 진정한 본질에 대한 이해 부족 때문입니다.

저자 라우리 바흐트레는 소련 체제 아래에서의 개인적인 경험을 공유하며, 그곳에서의 일상적인 부조리를 보여줍니다. 그는 이러한 경험에 대한 인식이 필요하다고 강조하며, 역사가 반복되는 것을 막아야 한다고 주장합니다.

소련에서의 부조리는 비논리적인 이념과 관료제에서 비롯되었습니다. 부조리는 인간의 인식으로, 합리성이 실패하는 상황에서 종종 인식됩니다.

글은 러시아 부조리의 역사적 뿌리를 탐구하며, 표트르 대제와 같은 중요한 인물들을 거슬러 올라갑니다. 그는 러시아를 서구화하려는 시도를 했지만, 종종 기이한 결과를 낳았습니다. 엘리트와 농민 간의 단절은 이러한 부조리를 더욱 부추겼습니다.

공산주의 이념의 부조리도 강조되며, 특히 마르크스 이론이 복잡한 사회 문제를 계급 투쟁으로 단순화한 점이 지적됩니다. 이는 적으로 간주된 이들에 대한 폭력과 억압으로 이어져 이념의 실행을 더욱 복잡하게 만들었습니다.

소련의 부조리는 전통적인 러시아 문화와 공산주의 이념이 결합된 결과로, 종종 종교적 전통을 반영한 정치적 의무 행사와 같은 기이한 관행으로 이어졌습니다.

결국 이 글은 소련 체제의 부조리를 이해하는 것이 공산주의의 역사적 의미를 인식하고 미래의 전체주의 정권을 예방하는 데 필수적이라고 주장합니다.

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 어렵습니다. ChatGPT와 같은 회사들은 대규모 GPU 클러스터를 사용하지만, 모델 최적화, 작업 분할(샤딩), 특수 하드웨어 사용, 효율적인 부하 관리와 같은 추가적인 기술이 적용될 가능성이 높습니다. 저자는 이러한 대규모 시스템이 낮은 지연 시간으로 효과적으로 운영될 수 있도록 하는 엔지니어링 방법에 대해 더 알고 싶어합니다.

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