LL3M은 시카고 대학교 연구자들이 개발한 시스템으로, 대형 언어 모델을 활용하여 Python 코드를 통해 Blender에서 3D 자산을 생성하고 수정할 수 있게 해줍니다. 사용자는 텍스트 지침에 따라 세밀한 3D 형태를 만들고 복잡한 기하학적 조정을 수행할 수 있습니다.

이 시스템은 세 가지 단계로 구성된 창작 과정을 가지고 있습니다. 첫 번째 단계에서는 기본 형태를 생성하고, 두 번째 단계에서는 자동으로 수정 및 개선을 진행합니다. 마지막으로 사용자가 추가적인 수정을 할 수 있도록 안내합니다. LL3M은 3D 모델에 대한 지속적인 조정을 지원하여 자동 수정과 사용자 지향의 변경을 모두 가능하게 합니다.

또한, 다양한 형태를 생성할 수 있어 복잡한 디자인과 스타일을 만들어내며, 독특한 형태와 외관의 변화를 제공합니다. 사용자는 LL3M이 생성한 절차적 셰이더 노드를 이용해 3D 모델의 특정 부분의 재료 속성을 수정할 수 있습니다. 생성된 Blender 코드는 구조가 잘 짜여져 있어 이해하기 쉬워, 사용자가 조정을 쉽게 할 수 있습니다.

모델의 시각적 속성을 직관적으로 편집할 수 있도록 생성된 코드에는 명확한 매개변수가 포함되어 있습니다. LL3M은 다양한 3D 형태에 공통적인 코딩 패턴을 적용할 수 있어 모듈성과 적응성을 높입니다. 또한, 이 시스템은 부모-자식 구조를 사용하여 적절한 공간 관계를 가진 여러 객체를 배치한 장면을 생성할 수 있습니다.

결국, LL3M은 자동화된 방법과 사용자 주도 방식을 결합하여 3D 모델링 과정을 향상시키고, 복잡한 3D 자산을 더 쉽게 생성하고 수정할 수 있도록 돕습니다.

이 글에서는 네 가지 중요한 수학 개념인 도함수, 그래디언트, 야코비안, 헤시안에 대해 설명하고 이들의 용도와 관계를 다룹니다.

도함수는 함수가 각 점에서 어떻게 변화하는지를 측정합니다. 이는 최적화에 매우 중요하며, 그래프에서 최저점을 찾는 데 도움을 줍니다. 도함수가 음수일 경우, 그 방향으로 이동하면 함수의 값이 감소합니다. 도함수가 0인 지점이 최소점입니다.

그래디언트는 여러 변수를 가진 함수에서 부분 도함수의 벡터로, 함수의 가장 가파른 증가 방향을 나타냅니다. 그래디언트는 그래디언트 하강법과 같은 최적화 방법에 필수적이며, 이는 그래디언트의 반대 방향으로 이동하여 함수를 최소화하려고 합니다.

야코비안 행렬은 여러 입력을 받아 여러 출력을 생성하는 함수에서 사용됩니다. 야코비안은 모든 출력의 그래디언트를 행렬로 결합하여, 특정 지점에서 함수가 공간을 어떻게 왜곡하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다. 이는 크기나 방향의 변화를 나타냅니다.

헤시안 행렬은 함수의 두 번째 도함수를 포함하고 있으며, 함수의 곡률에 대한 정보를 제공합니다. 이는 함수가 어떻게 구부러지는지를 보여주어 최소점을 찾는 데 도움을 줍니다. 그러나 복잡한 문제의 경우 헤시안을 계산하는 데 많은 자원이 소모될 수 있습니다.

이러한 개념들은 서로 연결되어 있으며, 최적화, 머신러닝, 컴퓨터 그래픽스에서 중요한 역할을 합니다.

엘리엇 스미스의 기사 "화창한 날은 따뜻하다: 링크드인이 평범함을 보상하는 이유"는 링크드인이 얕고 독창적이지 않은 콘텐츠로 가득 차게 되었다고 비판합니다. 스미스는 사용자들이 개인적인 이야기로 가장한 일반적인 조언을 게시하는 경향에 불만을 표하며, 이를 "유독한 평범함"이라고 부릅니다. 그는 링크드인의 목적이 좋지만, 의미 없는 게시물이 참여를 유도하려는 경향 때문에 가치 있는 통찰이 가려진다고 믿습니다.

스미스는 플랫폼의 알고리즘이 좋아요와 댓글을 보상함으로써 이러한 콘텐츠를 장려하고, 이는 평범함의 악순환을 초래한다고 주장합니다. 그는 사용자들이 가시성을 위해 자주 게시하는 것보다 의미 있는 기여에 집중해야 한다고 제안합니다. 더 영향력 있는 글쓰기를 위해 블로그를 시작할 것을 추천하며, 양보다 질이 중요하다고 강조합니다. 콘텐츠 소비를 선호하는 사람들에게는 평범한 게시물 대신 진정한 목소리를 지지할 것을 권장합니다. 결국 그는 때때로 화면에서 벗어나 자연을 즐기는 것이 더 좋다고 유머러스하게 언급합니다.

마르지날리아 검색 인덱스가 새로운 디자인으로 개선되어 현대 하드웨어를 보다 효과적으로 활용함으로써 성능이 향상되었습니다. 주요 변화는 다음과 같습니다.

인덱스의 크기가 3억 5천만에서 8억 문서로 확대되었습니다. 이는 필터링 조건이 완화되고 새로운 광고 탐지 알고리즘이 도입된 결과입니다. 검색 성능 또한 개선되어, 쿼리 결과를 더 빠르게 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 특정 시간 내(100-250ms)에 순위를 개선하는 데 중점을 두고 있지만, 쿼리 이해에는 여전히 한계가 있어 작은 변화가 크게 다른 결과를 초래할 수 있습니다.

인덱스는 메모리 맵 B-트리와 새로운 결정론적 블록 기반 스킵 리스트와 같은 고급 데이터 구조를 사용하여 정렬된 결과 목록을 효율적으로 교차하는 데 최적화되어 있습니다. NVMe SSD의 성능 특성을 활용하여 인덱스 디자인이 이루어졌습니다. 더 큰 블록 크기가 읽기 시간을 크게 개선하는 것으로 나타났으며, SSD가 데이터를 처리하는 방식 때문에 큰 읽기가 작은 읽기보다 더 빠를 수 있습니다.

요청 지연 시간을 줄이기 위한 개선도 이루어졌습니다. 위치 데이터를 검색하는 방식을 최적화하고, io_uring과 같은 고급 기술을 사용하여 I/O 작업을 더 빠르게 처리합니다. 앞으로 더 많은 언어를 인덱싱하고, 더 나은 압축 알고리즘과 위치 검색 기술을 통해 성능을 더욱 향상시키기 위한 노력이 계속되고 있습니다.

이러한 변화는 특히 현대 하드웨어에서 대규모 데이터셋을 처리할 때 검색 엔진의 효율성과 반응성을 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

OpenAI의 GPT-5 모델 출시가 이루어졌지만, 사용자들로부터 많은 비판을 받았습니다. 이는 이전 모델인 GPT-4에 대한 긍정적인 반응과 대조적입니다. GPT-5로의 업그레이드는 자동으로 진행되었고, 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 옵션이 없어 많은 사용자들이 불만을 토로했습니다. 특히, 감정적 지원과 동반자를 필요로 하는 사용자들에게는 큰 실망이었습니다.

많은 사용자들은 GPT-5의 응답이 GPT-4에서 느꼈던 따뜻함과 소통이 부족하다고 느꼈습니다. 이로 인해 그들이 의지하던 서비스에서 버림받은 듯한 기분을 느꼈습니다. 이러한 상황은 AI 채팅 서비스인 Replika의 사용자들이 겪었던 문제와 유사합니다. Replika 역시 큰 변화를 겪으면서 사용자들에게 감정적 고통을 안겼습니다.

저자는 AI를 진정한 동반자나 치료의 대체물로 사용하는 것에 대한 윤리적 우려를 제기합니다. AI는 접근 가능하고 지원적일 수 있지만, 진정한 감정적 이해와 책임감이 결여되어 있다는 점을 강조합니다. 특히 AI를 치료에 사용하는 것에 대한 경고가 있으며, AI 모델의 비인간적인 특성과 개인정보 유출 위험으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 피해를 지적합니다.

마지막으로, 사람들이 AI에 의존할 것이라면, 이러한 모델을 개인적으로 호스팅하여 개인정보와 통제를 유지하는 것을 고려해야 한다고 제안합니다. 전체적으로 디지털 어시스턴트에 대한 의존과 그들과 형성된 감정적 유대에 대해 다시 생각해볼 필요가 있으며, 점점 더 디지털화되는 세상에서 우리의 정신 건강과 개인정보에 미치는 영향에 대해 질문해야 한다는 메시지를 전달합니다.

Fallinorg는 Mac 파일을 빠르고 쉽게 정리할 수 있도록 도와주는 소프트웨어입니다. 이 프로그램의 주요 특징은 다음과 같습니다.

Fallinorg는 다른 도구들과 달리 로컬 AI를 사용하여 파일의 이름뿐만 아니라 내용까지 이해합니다. 이를 통해 더 스마트한 정리가 가능합니다. 모든 파일 처리는 사용자의 Mac에서 이루어지므로 데이터는 안전하게 보호됩니다. 인터넷 연결 없이도 완전히 오프라인에서 작동합니다.

현재 Fallinorg는 텍스트 파일(.txt)과 PDF 파일을 지원하며, 곧 더 많은 파일 형식도 추가할 계획입니다. 사용자는 파일이 정리될 위치를 선택할 수 있어 폴더 위치에 대한 완전한 제어가 가능합니다. 또한, M 시리즈 Mac에서 효율적으로 작동하도록 최적화되어 있습니다.

가격은 사전 판매로 9.49달러이며, 일회성 구매로 무제한 파일 처리가 가능합니다. 소프트웨어에는 이메일 지원이 포함되어 있으며, 사전 판매 기간 동안 사용자들은 버그 수정 및 소규모 개선 사항을 포함한 업데이트를 받을 수 있습니다.

전반적으로 Fallinorg는 Mac에서 파일을 간편하고 안전하게 정리할 수 있는 방법을 제공합니다.

"Tracking AI"는 다양한 인공지능(AI) 챗봇의 정치적 편향과 성능을 모니터링하고 분석하는 웹사이트입니다. 이 사이트는 매주 업데이트되며, 18개의 언어 AI와 12개의 비전 AI를 대상으로 질문을 던지고, 그들의 반응과 IQ 테스트 점수를 비교합니다.

이 사이트의 목적은 사용자에게 AI의 정치적 이념에 대한 정보를 제공하여, 덜 편향된 선택을 할 수 있도록 돕는 것입니다. 또한 AI 개발자들이 자신의 모델을 보다 중립적이거나 균형 잡힌 관점으로 조정할 수 있도록 자원을 제공합니다. 주요 발견에 따르면, 대부분의 AI는 훈련 데이터와 인간 평가자의 편향에 영향을 받아 좌파 정치적 편향을 가지고 있는 경향이 있습니다.

사용자들은 OpenAI의 GPT와 구글의 바드와 같은 다양한 AI 모델의 상세한 순위와 성능 지표에 접근할 수 있습니다. 이 웹사이트의 창립자인 맥심 로트는 극단적인 이념이 아닌 현실을 반영하는 정보를 제공하는 데 전념하고 있습니다. 앞으로의 계획으로는 AI의 능력과 편향을 더욱 평가할 수 있는 새로운 지표와 테스트를 추가할 예정입니다.

전반적으로 "Tracking AI"는 AI의 행동을 이해하고 이러한 기술과의 상호작용을 보다 정보에 기반하여 할 수 있도록 돕는 도구입니다.

올리버 메드허스트는 새로운 자바스크립트 엔진인 포르포르를 소개했습니다. 이 엔진은 자바스크립트를 웹어셈블리(WebAssembly)를 사용해 작고 빠른 바이너리로 컴파일합니다. 이를 통해 1MB 이하의 경량 파일을 생성할 수 있으며, 이 파일들은 밀리초 단위로 실행됩니다. 기존의 노드(Node)나 번(Bun)과 같은 솔루션은 자바스크립트와 함께 런타임을 묶어 제공하지만, 포르포르는 런타임을 분리하여 더 빠른 성능과 작은 파일 크기를 자랑합니다. 예를 들어, 포르포르로 컴파일한 간단한 "헬로 월드" 스크립트는 12.9KB에 불과하지만, 다른 도구로 만든 유사한 스크립트는 최대 97MB에 이를 수 있습니다.

AWS 람다에서의 벤치마크 테스트에서 포르포르는 노드와 아마존의 자체 런타임인 LLRT보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 포르포르는 노드보다 약 12배, LLRT보다 거의 4배 빠른 속도를 기록했습니다. 또한, 포르포르는 두 대안보다 비용 효율성도 높습니다.

하지만 포르포르는 아직 초기 개발 단계에 있으며, 자바스크립트 지원이 제한적이고 좋은 입출력(I/O)이나 노드 호환성이 부족합니다. 메드허스트는 작은 람다 함수가 있는 사용자들에게 포르포르를 시도해 보라고 권장하며, 계속해서 개선될 것이라고 밝혔습니다. 더 자세한 내용은 GitHub에서 벤치마크 데이터를 확인할 수 있습니다.

저자는 사용자 데이터를 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장하고 이를 원격 서버와 동기화하는 로컬 우선 앱을 개발하고 있습니다. 처음에는 Electric와 브라우저 기반 PostgreSQL(PGlite)을 사용했지만, 데이터베이스가 커지면서 느린 시작 시간과 안정성 문제에 직면했습니다.

이 앱이 단일 사용자 노트 애플리케이션이라는 점을 깨닫고, 더 간단한 해결책으로 SQLite를 선택했습니다. 그들은 사용자 연결성과 데이터 변경 사항을 고려하여 최소한의 동기화 엔진을 설계했습니다.

그들의 접근 방식은 다음과 같습니다. 첫째, 서버에서 사용자 데이터를 가져오고 타임스탬프를 사용해 동기화합니다. 둘째, 정기적으로 업데이트를 확인하고 변경 사항을 신속하게 동기화합니다. 셋째, 데이터 손실을 방지하기 위해 텍스트 필드에 대해 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDT)을 사용합니다.

반응성을 높이기 위해 변경 사항을 기록하는 시스템을 만들고, Broadcast Channel API를 활용해 앱의 여러 부분에 업데이트를 알림으로써 사용자 경험을 향상시켰습니다.

이 새로운 설정은 안정적이고 효율적이며 로딩 시간이 없어서 브라우저에서 SQLite를 사용하는 오프라인 우선 애플리케이션의 발전에 기여하고 있습니다.

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이 글에서는 저자가 오픈 소스 이미지 캡셔닝 모델인 JoyCaption을 개선하기 위해 강화 학습(RL)을 사용한 경험을 다룹니다. 저자는 RL에 대한 오해, 특히 안전성과 정렬에 대한 강조가 AI 커뮤니티의 많은 사람들을 잘못 이끌었다고 강조합니다. 이는 주로 OpenAI의 정보 때문입니다.

강화 학습(RL)은 전통적인 감독 학습을 기반으로 하여 긍정적 예와 부정적 예를 모두 포함하는 방법입니다. 저자는 감독 세부 조정(SFT)이 긍정적 예만 사용하는 반면, 부정적 예를 추가함으로써 RL이 가능해진다고 설명합니다. 이는 신뢰할 수 있는 지시 따르기 모델을 개발하는 데 필수적입니다.

RL은 종종 안전성과 정렬에만 초점을 맞춘 것으로 오해받지만, 사실 RL은 효과적이고 신뢰할 수 있는 언어 모델을 만드는 데 매우 중요합니다. 저자는 신뢰할 수 있는 지시 따르기가 훈련의 주요 목표이며, 이를 달성하기 위해 RL이 필요하다고 강조합니다.

저자는 RL이 효과적이기 위해서는 모델이 자신의 출력을 기반으로 훈련해야 한다고 강조합니다. 이렇게 하면 모델이 어떤 솔루션이 쉽고 신뢰할 수 있는지를 발견할 수 있어 전반적인 성능이 향상됩니다.

JoyCaption은 여러 차례 오프라인 DPO(직접 선호 최적화)를 사용하여 훈련되었습니다. 저자는 훈련을 위한 고품질 데이터셋이 필요하고 응답의 다양성을 보장하는 등의 어려움에 직면했습니다. 초기 시도는 약한 예로 인해 성공하지 못했지만, 데이터셋과 접근 방식을 개선한 후 모델 성능에서 상당한 향상을 이루었습니다.

DPO 두 차례 후, JoyCaption은 정확도가 높아지고 응답의 오류가 줄어드는 등 상당한 개선을 보였습니다. 저자는 일부 작업이 크게 향상된 반면, 본질적으로 어려운 작업은 그만큼 개선되지 않았다고 언급합니다.

저자는 데이터셋에서 강력한 예의 필요성, RL 수행의 복잡성, 훈련 과정을 간소화하기 위한 데이터 처리 계획의 중요성에 대해 배웠습니다. 이 글은 RL에 대한 튜토리얼이자 JoyCaption 개선 과정에 대한 저자의 여정을 반영하며, AI 개발에서 RL의 역할에 대한 보다 세밀한 이해를 촉구합니다.

Wan2.2는 비디오 생성 모델의 업그레이드 버전으로, 여러 가지 주요 혁신을 도입했습니다. 첫째, 혼합 전문가(Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처를 통해 모델이 비디오 생성의 다양한 단계에서 전문화된 전문가를 활용할 수 있게 되어, 계산 비용을 증가시키지 않으면서 효율성을 높였습니다.

둘째, 영화적 미학을 적용하여 사용자가 조명과 색상 같은 요소를 조절함으로써 특정 시각적 스타일로 비디오를 제작할 수 있도록 돕습니다. 셋째, 향상된 동작 생성 기능을 갖추고 있어, 더 큰 데이터셋으로 훈련되어 현실적인 동작과 비디오 의미를 생성하는 성능이 개선되었습니다. 넷째, 720P 해상도의 고화질 비디오를 생성할 수 있는 5B 변형 모델이 포함되어 있어, 산업 및 학술 용도로 모두 접근할 수 있습니다.

이 모델은 텍스트를 비디오로 변환하는 T2V와 이미지에서 비디오로 변환하는 I2V 기능을 지원하며, 소비자용 GPU에서도 효율적으로 실행됩니다. 또한 ComfyUI와 Diffusers와 같은 인기 있는 플랫폼과 통합되어 있습니다.

사용자는 저장소를 복제하고 필요한 의존성을 설치한 후, 특정 명령어를 사용하여 모델을 다운로드하고 비디오 생성을 시작할 수 있습니다. Wan2.2는 다른 모델에 비해 뛰어난 성능을 보여주어 비디오 생성 작업에 강력한 선택이 됩니다. 추가적인 세부사항은 저장소에 제공된 사용자 가이드와 설치 지침을 참조하면 됩니다.

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전기 요금이 급격히 상승하고 있으며, 이는 인플레이션율의 두 배를 넘어서고 있어 많은 가정에 재정적 부담을 주고 있습니다. 예를 들어, 플로리다의 보카 라톤에 사는 켄 토마스와 알 살비는 각각 월 전기 요금이 400달러와 500달러를 넘고 있습니다. 이러한 상황은 특히 노인과 저소득 가정에게 어려움을 주고 있으며, 이들은 전기 요금을 내는 것과 약과 같은 필수품을 구입하는 것 사이에서 선택해야 하는 상황에 놓여 있습니다.

이 지역에 전력을 공급하는 플로리다 파워 앤 라이트는 향후 4년 동안 약 13%의 요금 인상을 제안했으며, 이는 AARP와 같은 단체들로부터 큰 반발을 일으키고 있습니다. 전기 요금 상승의 원인은 인공지능을 지원하는 데이터 센터에서의 수요 증가와 천연가스 가격 상승 때문입니다. 천연가스 수출이 증가함에 따라 국내 전력 회사의 비용도 상승하고 있으며, 이는 전기 요금 전반의 인상에 기여하고 있습니다.

현재 약 16%의 가정이 전기 요금을 내는 데 어려움을 겪고 있으며, 정부의 지원 프로그램이 필요한 사람들을 충분히 도와주지 못할 것이라는 우려가 있습니다. 비용이 계속 상승함에 따라 많은 사람들이 필수 공공요금을 감당할 수 있을지 걱정하고 있습니다.

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Dev Compass는 프로그래밍 철학을 이해하는 데 도움을 주는 도구입니다. 이 도구는 코딩 선호도를 두 가지 축으로 나누어 시각화합니다. 첫 번째 축은 추상적인 스타일과 구체적인 스타일을, 두 번째 축은 사람에게 쉬운 것과 컴퓨터에게 쉬운 것을 나타냅니다.

사용자는 자신의 코딩 습관에 대한 20개의 질문에 답함으로써 자신의 위치를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 성능 최적화에 대한 접근 방식을 묻는 질문이 있으며, 선택지는 다음과 같습니다. 중요한 영역만 측정하고 최적화하기, 처음부터 효율적인 코드를 작성하기, 중요한 경로에 집중하기, 최적화를 위해 고급 도구를 사용하기 등이 있습니다.

퀴즈를 완료하면 개발자 나침반에서 결과를 확인할 수 있습니다. 또한 언제든지 퀴즈를 다시 풀 수 있는 기회도 제공됩니다.

Batched는 비싼 비동기 작업을 효율적으로 관리하고 그룹화하기 위해 설계된 Rust 매크로 유틸리티입니다. 이 도구를 사용하려면 프로젝트에 추가해야 합니다. 다음 명령어를 실행하거나 Cargo.toml 파일에 포함시킬 수 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 터미널에서 cargo add batched를 입력하거나, Cargo.toml 파일의 종속성 섹션에 batched = "0.2.7"을 추가하면 됩니다.

Batched의 구성 옵션에는 여러 가지가 있습니다. 첫째, limit는 한 번에 처리할 수 있는 최대 항목 수를 설정합니다. 둘째, concurrent는 동시에 실행할 수 있는 최대 작업 수를 정의하며, 기본값은 무제한입니다. 셋째, window는 배치를 처리하기 전에 최소 대기 시간을 밀리초 단위로 지정합니다. 마지막으로, **window[x]**는 버퍼 크기가 x 이하일 때 특정 대기 시간을 설정합니다.

대상 함수는 단일 인수로 항목의 벡터(Vec<T>)를 받아야 합니다. 반환 값은 비동기 호출을 위해 복제할 수 있어야 하며, Vec<T>인 경우 결과는 순서대로 처리됩니다. 반환 타입이 복제할 수 없는 경우, Clone trait을 구현해야 합니다. 복제할 수 없는 오류 타입에는 batched::error::SharedError를 사용합니다.

이 유틸리티는 비동기 환경에서 설계되었으며, Tokio 런타임이 필요합니다. 대상 함수는 비동기여야 하며, 구조체 내에서는 사용할 수 없습니다.

Batched는 자동 추적 스팬을 지원하여 배치 요청을 추적할 수 있습니다. OpenTelemetry와 통합하여 호출 간의 연결된 스팬을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 간단한 덧셈 배치는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

#[batched(window = 100, limit = 1000)]
async fn add(numbers: Vec<u32>) -> u32 {
    numbers.iter().sum()
}

배치로 메시지를 삽입하는 함수는 다음과 같습니다.

#[batched(window = 100, window1 = 10, window5 = 20, limit = 100_000)]
async fn insert_message(messages: Vec<String>) -> Result<(), SharedError<anyhow::Error>> {
    // 삽입 로직...
}

반환 값을 포함한 배치 삽입 함수는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

#[batched(window = 100, window1 = 10, window5 = 20, limit = 100_000)]
async fn insert_message_batched(messages: Vec<String>) -> Result<Vec<Row>, SharedError<anyhow::Error>> {
    // 삽입 로직...
}

이 유틸리티는 여러 비동기 작업을 효율적으로 배치하여 관리함으로써 비동기 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.

AI 기술은 최근 몇 년 동안 빠르게 발전해왔습니다. 이 글에서는 미래의 OpenAI 모델과의 대화가 어떻게 진행될지를 탐구하며 몇 가지 주요 주제를 강조합니다.

첫째, AI에 대한 이해입니다. 미래의 모델들은 자신의 능력과 효과적인 활용 방법에 대해 이야기할 수 있으며, 이를 통해 사용자들이 기술을 잘 이해하도록 도울 것입니다.

둘째, AI의 발전입니다. 자연어 처리와 컴퓨터 비전 같은 분야에서 중요한 발전이 있을 것으로 예상되며, 미래의 모델들이 이러한 내용을 공유할 수 있습니다.

셋째, AI의 정렬입니다. AI가 인간의 가치와 일치하도록 하는 것이 중요하며, 이와 관련된 개선 사항에 대한 논의가 이루어질 수 있습니다.

넷째, 윤리 문제입니다. 미래의 대화에서는 AI 사용과 개발에 대한 변화하는 윤리적 지침을 다룰 가능성이 높습니다.

다섯째, 사회적 영향입니다. AI가 다양한 산업과 사회 전반에 미치는 영향, 긍정적인 측면과 부정적인 측면 모두가 중요한 주제가 될 것입니다.

여섯째, 응용 분야입니다. AI가 의학과 교육 같은 분야에서 혁신을 일으킬 잠재력이 있으며, 이와 관련된 구체적인 돌파구에 대한 논의가 있을 것입니다.

전반적으로 이 글은 미래의 AI 모델과의 대화가 통찰력 있고 사려 깊은 내용이 될 것이며, 그들이 인류와 우주에 대한 이해를 탐구할 것이라고 제안합니다.

NASA의 주노 탐사선이 2025년 7월 1일에 발견된 간섭성 혜성 3I/ATLAS를 연구할 기회를 가질 수 있습니다. 이 혜성은 '오무아무아'와 2I/보리소프에 이어 관측된 세 번째 간섭성 물체입니다. 과학자들은 이러한 독특한 물체를 조사할 수 있는 임무에 대해 기대하고 있습니다.

하버드 대학교의 아브라함 로엡 교수와 그의 동료들이 최근 발표한 연구에 따르면, 주노는 2026년 3월 16일 목성에 접근하는 3I/ATLAS를 포착할 수 있을 것으로 보입니다. 이들은 주노의 궤도를 조정하는 기동을 사용하여 혜성을 가까이에서 관찰할 수 있도록 할 것을 제안하고 있습니다.

이 연구는 간섭성 물체를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이러한 물체는 다른 별 시스템의 조건에 대한 통찰력을 제공합니다. 주노의 장비는 3I/ATLAS의 구성 성분과 기원에 대한 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다.

로엡 교수는 3I/ATLAS가 인공 물체일 가능성에 대한 흥미로운 가설도 제기했습니다. 이는 새로운 연구 방향을 열어줄 수 있지만, 최근의 이미지들은 이 혜성이 처음 생각했던 것보다 작을 수 있음을 시사합니다. 궁극적으로 3I/ATLAS를 연구하는 것은 태양계를 넘어 우주에 대한 중요한 정보를 밝혀낼 수 있습니다.

Node.js 버전 22.18.0 (LTS)가 주요 업데이트와 함께 출시되었습니다.

이번 버전의 주요 기능 중 하나는 TypeScript 지원입니다. 이제 Node.js는 추가 설정 없이 TypeScript 파일을 직접 실행할 수 있습니다. 기본적으로 타입 제거가 활성화되어 TypeScript 문법을 사용할 수 있습니다. 이 기능은 아직 실험 단계에 있으며, 향후 변경될 수 있습니다. 필요에 따라 --no-experimental-strip-types 플래그를 사용하여 비활성화할 수 있습니다.

기타 변경 사항으로는 다양한 의존성 업데이트와 문서 개선이 포함됩니다. import.meta.main과 같은 새로운 기능이 추가되었고, 파일 시스템 이벤트 처리 개선 및 새로운 SQLite 옵션 지원도 이루어졌습니다. 도구와 테스트 프로세스도 향상되어 비동기 작업자 처리 방식이 개선되었습니다.

Windows, macOS, Linux용 설치 프로그램과 바이너리는 Node.js 다운로드 페이지에서 확인할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 공식 문서를 방문하시기 바랍니다.

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파일스토르흐, 즉 "화살 황새"는 아프리카에서 겨울을 보내다가 화살이나 창에 맞아 부상을 입고, 그 상태로 유럽으로 돌아오는 백색 황새입니다. 가장 유명한 파일스토르흐는 1822년 독일에서 발견되었으며, 목에 창이 꽂힌 채로 발견되었습니다. 이 발견은 과학자들이 새들이 겨울철에 동면을 하거나 다른 생물로 변하지 않고 이동한다는 사실을 이해하는 데 도움을 주었습니다. 당시에는 새들이 겨울에 그렇게 행동한다는 것이 일반적인 믿음이었습니다. 그 이후로 독일에서는 비슷한 사례가 약 25건 보고되었습니다. 로스토크의 파일스토르흐는 로스토크 대학교에 보존되어 전시되고 있으며, 이는 새의 이동 연구에서 중요한 의미를 지니고 있습니다.

이 프로젝트는 C 언어를 위한 다양한 C 라이브러리를 비교합니다. 이 라이브러리들은 C++ 표준 템플릿 라이브러리(STL)와 유사한 기능을 제공하며, 벡터, 리스트, 맵과 같은 일반적인 컨테이너를 포함합니다. 프로젝트에는 이러한 라이브러리의 성능을 평가하기 위한 벤치마크가 포함되어 있으며, 다양한 컨테이너 유형에 대한 간단한 프로그램을 사용합니다.

목표는 C 언어에서 STL의 기능을 재현하는 C 라이브러리를 비교하는 것으로, 성능과 사용의 용이성에 중점을 둡니다. 테스트 프로그램은 기본 데이터 타입(예: int와 문자열)을 사용하며, 경고나 메모리 누수를 발생시키지 않아야 합니다. 프로그램은 올바르게 실행되어야 하며, 오류를 적절히 처리해야 합니다.

프로그램은 동적 배열과 연관 배열을 테스트하며, 초기화, 정렬, 검색과 같은 작업을 수행합니다. 사용자는 프로그램을 빌드하기 위해 C11 컴파일러, 메이크 도구, GMP 및 GLIB 라이브러리가 필요합니다. 라이브러리는 타입 안전성, 기본 타입 지원, 오류 처리, 메모리 관리 등 다양한 기능을 기준으로 평가됩니다.

라이브러리의 특성을 요약한 표가 있으며, STL과 비교됩니다. 또한, 프로젝트에는 라이브러리 성능을 비교하기 위한 벤치마크가 포함되어 있으며, 결과는 특정 디렉토리에서 확인할 수 있습니다.

이 작업은 진행 중이며, 피드백이나 비교할 추가 라이브러리에 대한 제안을 환영합니다.

이 기사는 TCP 초기 혼잡 윈도우를 재검토하고 필요시 이를 증가시킬 필요성에 대해 논의합니다. 초기 혼잡 윈도우는 연결 시작 시 전송할 수 있는 데이터 양을 결정합니다. 구글은 2011년에 이 값을 1에서 10으로 높여 데이터 전송 속도를 개선했지만, 현대 인터넷은 변화했습니다. 더 큰 웹 자산의 증가로 인해 많은 요청이 여전히 초기 윈도우가 너무 낮아 로딩에 추가 시간이 필요합니다.

현재 많은 웹 페이지는 수많은 큰 파일로 구성되어 있어 초기 윈도우가 2로 설정되면 지연이 발생합니다. 구글의 권장 사항은 성능을 개선하는 데 도움을 주었지만, 데이터 크기가 증가하면서 인터넷은 새로운 도전에 직면하고 있습니다.

초기 혼잡 윈도우를 단순히 늘리는 것은 대역폭이 제한된 연결에서 네트워크 혼잡을 초래할 수 있으며, 이는 버퍼블로트라는 문제를 일으킬 수 있습니다. 구글의 BBR 혼잡 제어 알고리즘은 패킷 손실보다는 혼잡 신호에 집중함으로써 이 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

저자는 초기 혼잡 윈도우를 20에서 40 사이로 늘리고 BBR을 표준 혼잡 제어 방법으로 채택할 것을 제안합니다. 구글은 현재 QUIC에 집중하고 있지만, TCP 개선은 여전히 중요합니다. 특히 TCP에 의존하는 구형 시스템을 위해서입니다. 궁극적인 목표는 모든 사용자의 인터넷 성능을 향상시키는 것입니다.

다이나는 머신러닝 연구자들을 위해 설계된 프로그래밍 언어로, Datalog과 Prolog와 같은 논리 프로그래밍 언어의 원리를 바탕으로 하고 있습니다. 이 언어는 유연한 실행 순서와 가중 규칙을 허용하여 복잡한 프로그램을 간결하게 표현할 수 있게 합니다. 예를 들어, 행렬 곱셈, 피보나치 수열, CKY 파싱, 신경망 등을 몇 줄의 코드로 나타낼 수 있습니다.

다이나 프로젝트는 2004년에 수학적 개념과 실행 가능한 코드 간의 간극을 메우기 위해 시작되었습니다. 다이나 1.0은 다양한 반환체를 허용하여 Datalog을 확장하고, 동적 프로그램을 표현하기 쉽게 만들었습니다. 다이나 2.0은 반환체 제한을 제거하고 자유 변수를 지원하며, 지연 평가와 즉시 평가를 지원하여 이 기능을 개선했습니다.

현재 다이나에 대한 연구는 여러 분야에서 진행되고 있습니다. 구현 기술에 관한 연구가 진행 중이며, 이는 용어 변환과 관계 대수학을 사용하여 다이나를 구현하는 새로운 방법을 개발하는 것입니다. 또한, 다이나 프로그램의 실행 순서를 최적화하기 위해 강화 학습을 활용하는 연구도 진행되고 있습니다.

다양한 버전의 다이나가 제공되고 있습니다. 다이나3는 Clojure로 작성된 빠르고 기능이 풍부한 구현입니다. 다이나-R은 이전의 파이썬 기반 인터프리터로, 성능이 느린 것으로 알려져 있습니다. 다이나-Pi는 강화 학습을 통해 실행 시간을 최적화하는 데 중점을 둔 버전입니다. 다이나-Phi는 Truffle/Graal 프레임워크를 사용하는 구현입니다.

다이나는 머신러닝 알고리즘의 프로그래밍 과정을 간소화하여 연구자들이 수학적 아이디어를 효율적인 코드로 쉽게 변환할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 프로젝트는 수학을 활용해 양파를 가장 잘 다지는 방법을 탐구합니다. 많은 사람들이 양파를 자를 때 균일한 조각을 만드는 방법에 대해 알고 싶어합니다. 셰프 J. Kenji López-Alt는 2021년에 이러한 기술을 공유했으며, 연구자 Andrew Aquino, Russell Samora, Jan Diehm이 이 방법을 더 깊이 분석했습니다.

가장 균일한 조각을 얻기 위해, 이 글에서는 두 가지 주요 자르는 기술인 수직 절단과 방사형 절단을 설명합니다. 수직 절단은 표준 편차가 37.3%로 낮아, 방사형 절단(57.7%)에 비해 조각의 크기가 더 일관됩니다. 하지만 방사형 절단에서 표면 아래 60% 깊이를 목표로 하면 균일성이 향상되어 표준 편차가 34.5%로 줄어듭니다.

추가 분석 결과, 방사형 절단을 10번 하고 표면 아래 96% 깊이를 목표로 할 때 가장 좋은 균일성을 얻을 수 있으며, 이때 표준 편차는 29.5%입니다.

또한, 수평 절단을 수직 절단 전에 하는 것이 일관성을 크게 개선하지는 않는다고 제안합니다. 전반적으로 수학적 접근 방식이 균일한 양파 조각을 만드는 데 대한 통찰을 제공하지만, Kenji López-Alt는 가정에서 요리할 때 조각 크기의 약간의 차이는 큰 문제가 되지 않는다고 언급합니다.

ResurrectedGod는 서버 프로세스를 원활하게 운영하는 데 도움을 주는 루비 기반의 모니터링 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 mojombo/god의 원래 프로젝트에서 파생된 것입니다. 개발자는 톰 프레스턴-워너, 케빈 클락, 에릭 린드발입니다. 더 많은 정보는 http://godrb.com에서 확인할 수 있습니다.

ResurrectedGod는 사용자 친화적이며, 설정이 간편하고 확장이 가능하여 애플리케이션 모니터링을 위한 강력한 도구입니다. 프로젝트 저장소와 온라인에서 문서화된 자료를 찾아볼 수 있습니다. 또한, 커뮤니티 지원을 위해 https://groups.google.com/g/god-rb에서 메일링 리스트에 가입하여 논의에 참여할 수 있습니다. 라이선스에 대한 자세한 내용은 LICENSE 파일에서 확인할 수 있습니다.

합동 의사 난수 생성기는 테스트에서 좋은 성능을 발휘하기 위해 효과적인 곱셈기가 필요합니다. 이 글에서는 표준 2의 거듭제곱 모듈러를 사용하는 생성기에 대해 최대 8차원과 지연을 고려한 좋은 곱셈기 목록을 제공합니다. 특히, 모듈러의 제곱근에 가까운 곱셈기에 중점을 두고 있으며, 이러한 곱셈기는 빠르게 계산할 수 있습니다.

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16억 개의 비밀번호가 대량으로 유출된 사건, 이른바 "데이터 트롤"이 발생했습니다. 이 사건은 온라인 보안에 대한 우려와 개인 정보 보호의 중요성을 다시 한번 일깨워줍니다. 데이터 유출과 관련된 위험성을 강조하며, 더 강력한 사이버 보안 조치의 필요성을 제기합니다. 2025년 8월 14일은 이 문제가 주목받기 시작했거나 보도된 날짜로 보입니다.

10세 소녀 보드하나 시바난단이 역사적인 순간을 만들어냈습니다. 그녀는 영국 리버풀에서 열린 영국 체스 챔피언십에서 60세의 그랜드마스터 피터 웰스를 이기며 최연소 여성 체스 선수로 그랜드마스터를 이긴 기록을 세웠습니다. 시바난단은 10세 5개월 3일의 나이에 이 승리를 거두며, 이전 기록을 보유하고 있던 미국의 카리사 입을 넘어섰습니다.

현재 시바난단은 그랜드마스터 칭호는 받지 않았지만, 여성 국제 마스터라는 두 번째로 높은 타이틀을 보유하고 있습니다. 그녀는 COVID-19 팬데믹 동안 5세에 체스를 시작했습니다. 전문가들은 그녀가 미래에 세계 챔피언이 될 잠재력을 가지고 있다고 보고 있습니다.

이 웹사이트는 자동화된 봇이 콘텐츠를 수집하는 것을 방지하기 위해 Anubis라는 보안 시스템을 사용하고 있습니다. 이 시스템은 방문자가 자신이 인간임을 증명하기 위해 간단한 작업(작업 증명)을 수행하도록 요구합니다. 이를 통해 사이트는 과도한 데이터 수집으로부터 보호받을 수 있습니다. Anubis는 개발자들이 자동화된 브라우저를 식별하는 더 나은 방법을 찾는 동안 임시로 사용되는 솔루션입니다. 사이트에 접근하기 위해서는 JavaScript를 활성화해야 하며, 일부 브라우저 플러그인이 이 과정에 방해가 될 수 있습니다. 현재 사용 중인 Anubis의 버전은 v1.21.3입니다.

이 글에서는 텍스트 파일에서 단어를 세는 프로그램의 효율성을 높이는 과정을 다루고 있습니다. Python, C, 그리고 SIMD 프로그래밍을 통해 발전해온 내용을 정리했습니다.

목표는 ASCII 텍스트 파일에서 단어를 세는 것으로, 간단한 문장과 6,500만 단어가 포함된 대규모 벤치마크 파일을 예로 들고 있습니다. Apple M1 Pro에서 실행한 프로그램의 성능 결과는 다음과 같습니다. 기본 Python 버전은 89.6초, 정규 표현식을 사용한 Python은 13.7초, 기본 C 버전은 1.205초, ARM NEON SIMD를 활용한 C는 249밀리초, SIMD와 스레딩을 결합한 C는 181밀리초입니다.

초기 Python 코드는 각 바이트를 처리하는 데 높은 오버헤드로 인해 느립니다. 정규 표현식을 기반으로 한 버전은 C 확장을 활용하여 속도를 크게 개선했습니다. C로 포팅하면 Python 관련 오버헤드를 제거하고 효율적으로 단어를 세는 간단한 루프를 사용하여 속도가 크게 향상됩니다.

SIMD 최적화를 통해 여러 데이터 포인트를 동시에 처리할 수 있어 단어를 세는 시간을 더욱 줄일 수 있습니다. 16바이트 덩어리를 한 번에 처리하는 방식입니다. 스레딩은 코어 수에 따라 선형적으로 속도를 높일 것으로 예상되지만, 실제 개선 효과는 메모리 대역폭 제한으로 인해 약 1.38배에 그쳤습니다.

최종 벤치마크 결과, SIMD와 스레딩을 활용한 최종 버전이 약 5.52 GiB/s의 속도로 처리하여 초기 Python 구현보다 훨씬 빠른 성능을 기록했습니다. 저자는 추가 탐색을 위한 소스 파일과 벤치마킹 스크립트에 대한 링크도 제공합니다.

전반적으로 이 글은 느린 Python 구현에서 SIMD와 스레딩과 같은 고급 기술을 활용한 고도로 최적화된 C 프로그램으로의 전환 과정을 상세히 설명하고 있습니다.

2025년 8월 15일, XBOW는 OpenAI의 GPT-5를 자사의 자율 침투 테스트 플랫폼에 통합한 결과 사이버 보안 성능이 크게 향상되었다고 발표했습니다. OpenAI는 처음에 GPT-5의 사이버 능력을 다소 제한적이라고 평가했지만, XBOW의 테스트 결과 이 모델이 자사 시스템 내에서 취약점을 훨씬 더 효과적으로 발견할 수 있음을 보여주었습니다.

주요 발견 사항으로는, GPT-5가 한 번의 실행으로 70%의 취약점을 식별한 반면, 이전 모델은 23%에 불과했다는 점입니다. 새로운 에이전트는 더 빠르고 효율적이며, 성공적인 공격을 위해 필요한 반복 횟수가 줄어들었습니다. 또한, 잘못된 경고가 적고 더 높은 품질의 결과를 도출했습니다.

이러한 성능 향상은 GPT-5를 중심으로 구축된 전문 도구와 협업 프레임워크 덕분으로, 실제 응용 프로그램에서 뛰어난 성과를 낼 수 있게 되었습니다. 이 통합은 고급 AI 모델과 전문 시스템을 결합하여 사이버 보안 솔루션을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다. 결과적으로 AI 기반의 공격 보안 조치가 점점 더 효과적이라는 추세를 나타내고 있습니다.

이 글에서는 "99줄의 C로 구현한 Lisp"라는 프로젝트에 대해 다루고 있습니다. 이 프로젝트는 C나 유사한 프로그래밍 언어를 사용하여 작은 Lisp 인터프리터를 만드는 방법을 보여줍니다. 이 인터프리터는 21개의 내장 Lisp 함수와 간단한 가비지 컬렉터, 그리고 Read-Eval-Print Loop(REPL)를 포함하고 있어 기본적인 예제보다 실용적입니다.

이 프로젝트의 주요 특징은 다음과 같습니다. C 코드는 간결하게 작성되어 Lisp와 유사한 형태를 띱니다. 코드의 크기를 줄이기 위해 NaN 박싱과 같은 기법을 사용합니다. 또한, 속도 최적화와 다양한 정밀도 옵션을 가진 여러 버전의 인터프리터가 존재합니다.

이 인터프리터는 숫자(부동 소수점과 16진수 포함), 기호와 리스트(코드와 데이터로 모두 사용 가능), 함수 호출과 람다 표현식, 조건문과 논리 연산, 지역 및 전역 변수 정의와 같은 핵심 Lisp 기능을 지원합니다.

추가적으로, 이 글에서는 오류 처리와 예외 포착, 파일 로딩 및 출력 함수, 코드 생성을 위한 매크로와 같은 기능도 소개합니다. 또한, 이 인터프리터는 구형 샤프 PC-G850VS 컴퓨터에서도 실행될 수 있다고 언급하고 있습니다. 인터프리터를 확장하고자 하는 사람들을 위해 예제와 지침도 제공됩니다.

마지막으로, 저자는 더 많은 기능과 개선된 가비지 컬렉션 기법을 포함한 두 개의 더 큰 Lisp 구현 작업도 진행했다고 전합니다.

개발자들이 자주 겪는 함정에 대한 요약입니다. 이 내용은 프로그래밍에서 오해와 버그를 초래할 수 있는 일반적인 문제들을 다룹니다.

HTML과 CSS에서는 flexbox나 grid 레이아웃을 사용할 때 min-width: 0을 설정해야 콘텐츠 크기 문제를 피할 수 있습니다. CSS는 너비와 높이를 다르게 처리하는데, width: auto는 확장되고 height: auto는 콘텐츠에 맞춰 조정됩니다. 마진 속성은 수평과 수직 맥락에서 다르게 작용합니다. 블록 포맷팅 컨텍스트(BFC)는 마진이 겹치는 것을 방지하고 레이아웃의 일관성을 유지하는 데 도움을 줍니다. 스태킹 컨텍스트는 요소의 쌓임 방식과 z-index의 작동 방식에 영향을 미칩니다. 모바일에서는 주소창과 내비게이션 바를 고려해 전체 뷰포트 높이를 위해 100dvh를 사용하는 것이 좋습니다.

JavaScript와 JSON에서는 NaN(숫자가 아님)이 독특한 특성을 가지고 있어, 자신과 같지 않습니다. JSON은 NaN이나 Infinity를 지원하지 않으며, 이들은 JavaScript에서 null로 변환됩니다. 부동 소수점 숫자를 정확하게 비교하려면 직접적인 동등성 검사를 피해야 합니다.

시간 관리 측면에서 Unix 타임스탬프는 윤초를 고려하지 않으므로 일관성을 위해 UTC를 사용하는 것이 좋습니다. 데이터베이스에서 시간대와 서머타임에 주의해야 문제를 피할 수 있습니다.

언어별 함정으로는 Java에서 내용 비교를 위해 .equals를 사용하고, 데이터 구조에서 가변 객체에 주의해야 합니다. C/C++에서는 반복 중 벡터를 수정하면 문제가 발생할 수 있으며, 재할당 후 포인터의 유효성에 유의해야 합니다. Python의 기본 가변 함수 인자는 예기치 않은 동작을 초래할 수 있습니다.

데이터베이스에서는 null 값이 특별한 처리를 필요로 하며, 동등성 검사에서 예상치 못한 결과가 나올 수 있습니다. SQL 데이터베이스에서 고유 제약 조건과 교착 상태에 주의해야 합니다.

동시성과 병렬성에서는 공유 가변 데이터가 경쟁 조건을 초래할 수 있으므로 적절한 동기화가 필수적입니다. 변동성 있는 변수는 동시성에서 잠금의 필요성을 대체하지 않습니다.

네트워킹에서는 유휴 TCP 연결이 조용히 종료될 수 있으므로 TCP keepalive 설정을 구성해야 합니다. 교차 출처 요청을 위해 CORS를 신중하게 설정해야 합니다.

기타 고려사항으로는 YAML이 공백에 민감하므로 올바른 형식을 유지해야 합니다. Excel의 CSV 파일 처리에 주의해야 하며, 데이터가 가져오는 과정에서 변경될 수 있습니다.

이러한 함정들은 개발 효율성과 애플리케이션 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제에 대한 인식과 이해는 개발자들이 일반적인 함정을 피하는 데 도움이 됩니다.

윌리엄스 증후군과 함께 사는 삶에 대한 요약

크리스 스틸은 윌리엄스 증후군(WS)을 앓고 있는 40세 남성으로, 친근하고 연기를 즐기지만 심한 불안과 독립적인 생활에 어려움을 겪고 있습니다. WS는 영국에서 약 18,000명 중 1명에게 영향을 미치는 희귀 유전 질환으로, 종종 "자폐증의 반대"라고 설명됩니다. WS 환자들은 매우 사교적이고 공감 능력이 뛰어나지만 일반적으로 지능지수가 낮아 돈 관리와 같은 일상적인 작업이 어렵습니다. 특정 자극에 대해 높은 불안을 느끼며, 종종 다른 사람의 안심이 필요합니다.

크리스는 힐스버러 참사 피해자를 위로하는 등 타인을 돌본 경험이 있지만, 그의 신뢰하는 성격 때문에 종종 이용당할 수 있습니다. WS의 증상으로는 강한 사회적 참여와 지속적인 눈 맞춤이 있지만, 사회적 신호를 이해하지 못해 취약해질 수 있습니다.

이 질환은 심장 문제와 발달 지연을 유발할 수도 있습니다. WS 진단은 어려울 수 있으며, 많은 의사들이 이를 인식하지 못할 수도 있습니다. WS 환자에 대한 지원은 제한적이며, 자선 단체들은 기부에 의존하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 WS 환자들은 충만한 삶을 살 수 있으며, 종종 자원봉사와 같은 도움을 줄 수 있는 직업을 찾기도 합니다.

데비 리비 박사는 WS에 대한 연구를 통해 가족들이 불안을 관리하고 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 돕고 있습니다. WS에 대한 산전 검사는 없지만, 심장 잡음과 같은 초기 징후가 진단에 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 WS 환자들은 자폐증 환자들에게 제공되는 것과 유사한 더 많은 관심과 지원이 필요합니다.

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저자는 작은 단일 보드 컴퓨터(SBC)에서 C 프로그래밍과 소켓 프로그래밍을 이용해 간단한 웹 서버를 만들었습니다. 다른 사람들에게 이 서버를 테스트해 보도록 초대하며, 사용자들이 문제를 찾아내기를 권장합니다. 단순히 서버를 다운시키려는 시도보다는 흥미로운 피드백을 기대하고 있습니다.

요약이 없습니다.

에스코트 레이더는 레이더 탐지기 분야의 선두 브랜드로, 올해 800달러짜리 레드라인 360c 모델의 성능에 대한 비판을 받았습니다. 이에 따라 기능 개선을 위한 대규모 펌웨어 업데이트를 발표했습니다. 레이더 탐지기는 운전자가 경찰의 속도 단속을 미리 알 수 있도록 도와주지만, 현대 차량의 레이더 시스템으로 인해 잘못된 경고가 발생할 수 있는 어려움이 있습니다.

레이더 탐지기에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다. 미국 대부분의 지역에서 합법적으로 사용 가능하지만, 워싱턴 D.C.와 버지니아에서는 금지되어 있습니다. 이 장치는 경찰 레이더 신호를 감지하여 운전자가 속도 단속에 걸리기 전에 속도를 줄일 수 있도록 합니다. 레드라인 360c는 현대 차량의 안전 시스템에서 발생하는 잘못된 신호를 더 잘 걸러내고 전반적인 성능을 개선하기 위해 업데이트되었습니다.

새로운 펌웨어(버전 1.17)에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다. 다른 차량에서 발생하는 잘못된 레이더 신호를 무시하는 필터링 기능이 강화되었습니다. POP 기술을 사용하는 레이더 건을 더 잘 감지할 수 있게 개선되었습니다. 방향성 경고가 더 빠르고 정확하게 제공됩니다. 사용자 맞춤형 탐지 경험을 위한 새로운 기능이 추가되었습니다. 온스타 및 Wi-Fi 시스템과의 연결 문제를 해결했습니다.

업데이트된 장치를 테스트한 결과, 속도 단속에 효과적으로 경고를 제공하면서 잘못된 경고는 발생하지 않았습니다. 다만, 함께 제공되는 앱에서는 일부 연결 문제를 보였습니다. 레드라인 360c는 견고한 디자인과 사용자 친화적인 기능으로 주목받고 있습니다.

마지막으로, 레이더 탐지기를 사용하는 것이 사회적 판단을 받을 수 있지만, 저자는 속도 단속에 대한 인식을 가지고 책임감 있게 운전하는 것이 가능하다고 주장합니다.

매일 최선을 다하는 팀에 합류하세요.

지난달, 클라우드플레어는 몇 년 전 영국 법원에서 차단하라는 명령을 받은 해적 사이트의 도메인을 차단하기 시작했습니다. 처음에는 약 200개의 도메인이 영향을 받을 것으로 예상되었으나, 새로운 정보에 따르면 그 숫자는 1,000개에 가까워졌고, 더 많을 수도 있습니다.

클라우드플레어의 차단은 사용자가 이러한 해적 사이트에 접근하려 할 때 "Error 451" 메시지를 받으면서 확인되었습니다. 이 메시지에는 차단에 대한 법적 문서 링크도 포함되어 있습니다. 이러한 차단 명령은 할리우드 스튜디오에서 발행했지만, 처음에는 클라우드플레어가 언급되지 않았습니다. 그러나 나중에 클라우드플레어도 이 사이트들을 차단해야 한다는 요구를 받은 것으로 보입니다.

차단 명령은 잘 알려진 해적 사이트를 대상으로 하고 있으며, 일부 도메인은 비활성 상태이지만, 새로운 도메인들이 계속 등장해 차단에 기여하고 있습니다. 최근에는 인기 있는 해적 브랜드와 관련된 100개 이상의 새로운 도메인이 차단 목록에 추가되었습니다.

클라우드플레어가 이러한 차단에 대한 정보를 루멘 데이터베이스에 제공했지만, 투명성이 부족해 실제로 얼마나 많은 도메인이 차단되었는지 추적하기 어렵습니다. 잘못 차단된 경우 사용자는 법원에 상황을 바로잡아 달라고 요청할 수 있지만, 차단의 원인을 파악하는 것은 종종 어려운 일입니다.

전반적으로 차단 노력이 증가하고 있지만, 과정이 명확하지 않으며 간단한 브라우저 설정을 변경하면 이러한 차단을 쉽게 우회할 수 있습니다.

런던 킹스 칼리지의 새로운 연구에 따르면, 머리카락에서 발견되는 단백질인 케라틴으로 만든 치약이 손상된 치아를 효과적으로 복구하고 보호할 수 있다고 합니다. 케라틴은 치아에 자연 에나멜을 모방한 보호층을 형성하여 초기 충치 진행을 막을 수 있습니다. 전통적인 불소 치약이 충치를 늦추는 데 그치는 것과 달리, 케라틴은 치아를 보호하고 민감도를 줄이는 밀집한 미네랄 코팅을 형성합니다.

이 케라틴 기반 치료법은 치약이나 특정 부위에 바르는 젤 형태로 매일 사용할 수 있습니다. 연구자들은 이 제품을 2~3년 내에 대중에게 제공할 계획입니다. 케라틴은 머리카락과 같은 폐기물에서 지속 가능하게 얻어지므로, 일반적인 치과 재료보다 환경 친화적인 대안이 됩니다.

이 연구는 폐기된 생물학적 자원을 가치 있는 치료제로 전환하는 혁신적인 치과 치료 접근법의 가능성을 강조합니다. 전반적으로 이 발견은 재생 치의학에서 중요한 발전을 나타내며, 구강 건강을 위한 자연적이고 지속 가능한 해결책을 제공합니다.

시스템 설계 원칙 요약

시스템 설계는 다양한 서비스를 조합하는 방법에 중점을 두며, 소프트웨어 설계가 코드를 작성하는 것과는 다릅니다. 시스템 설계의 주요 구성 요소로는 애플리케이션 서버, 데이터베이스, 캐시, 큐, 이벤트 버스 등이 있습니다.

좋은 시스템 설계는 종종 간단하고 눈에 띄지 않게 나타납니다. 시스템이 신뢰성 있게 작동하고 유지 관리가 용이하다면, 이는 잘 설계된 것일 가능성이 높습니다. 복잡성은 종종 나쁜 설계를 나타내며, 문제를 일으킬 수 있습니다.

상태 관리에 있어 상태를 가진 구성 요소(예: 데이터베이스)는 무상태 구성 요소보다 더 복잡하고 문제에 취약합니다. 상태를 가진 구성 요소를 제한하고 상태 관리를 중앙 집중화하는 것이 잠재적인 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스는 상태를 저장하는 데 필수적입니다. 좋은 관리 방법으로는 명확한 스키마 정의, 쿼리 속도를 높이기 위한 인덱스 사용, 데이터베이스 접근 최적화를 통한 병목 현상 방지가 있습니다.

빠른 사용자 인터페이스 작업과 느린 백그라운드 프로세스를 분리해야 합니다. 긴 작업은 백그라운드 작업으로 처리하여 사용자 경험을 반응적으로 유지하는 것이 중요합니다.

캐시는 자주 접근하는 데이터를 저장하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 오래된 데이터로 인한 문제를 피하기 위해 신중하게 사용해야 합니다.

이벤트 처리를 위해 이벤트 허브를 사용할 수 있지만, 상호작용을 지나치게 복잡하게 만들지 않도록 주의해야 합니다. 많은 경우, 직접 API 호출이 더 간단하고 효과적입니다.

데이터 흐름에 대해 클라이언트에게 데이터를 푸시할지(실시간 업데이트) 아니면 클라이언트가 필요할 때 데이터를 끌어오도록 할지를 결정해야 합니다. 이 선택은 시스템의 맥락과 부하를 고려해야 합니다.

핫 패스를 식별하는 데 집중해야 합니다. 데이터 처리가 가장 많은 시스템의 핵심 부분은 문제에 더 취약하므로 신중한 설계가 필요합니다.

강력한 로깅과 모니터링을 구현하여 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 해야 합니다. 시스템 성능 지표를 추적하여 신뢰성을 확보해야 합니다.

실패에 대비한 전략을 마련해야 합니다. 재시도, 회로 차단기, 안전 장치와 같은 메커니즘을 사용하여 언제 오픈 실패(접속 지속 허용)와 클로즈 실패(접속 제한)할지를 결정해야 합니다.

효과적인 시스템 설계는 복잡하고 새로운 솔루션보다는 검증된 구성 요소를 효과적으로 사용하는 데 더 의존합니다. 좋은 설계는 간단하고 유지 관리가 용이해야 합니다.

이러한 원칙에 집중함으로써 엔지니어들은 견고하고 효율적이며 관리하기 쉬운 시스템을 만들 수 있습니다.

특정 기술들이 작은 작업에는 효과적이지만, 더 큰 작업으로 확장할 때는 한계를 보인다는 내용입니다.

쉘 스크립트는 작은 작업에 유용하지만, 복잡해지면 관리하기 어려워집니다. 예를 들어, 조건문이 필요해지면 파이썬 같은 대안이 더 나은 선택이 됩니다.

메이크파일은 간단한 작업에는 적합하지만, 큰 메이크파일은 매우 복잡해질 수 있어, 이로 인해 마벤(Maven)이나 그래들(Gradle) 같은 더 강력한 도구들이 개발되었습니다.

YAML은 작은 설정 파일에는 효과적이지만, 파일이 너무 커지면 관리하기 어려워질 수 있습니다.

스프레드시트는 비즈니스에서 널리 사용되지만, 데이터베이스로 잘못 사용될 경우 데이터 관리가 복잡해질 수 있습니다.

마크다운은 간단한 문서 작성에는 좋지만, 전체 책과 같은 큰 프로젝트에는 적합하지 않습니다.

저자는 이러한 기술들에 의존하는 것이 프로젝트가 커질수록 위험할 수 있으며, 도움이 되기보다는 부담이 될 수 있다고 강조합니다.

이 글에서는 폴 그레이엄이 처음 소개한 "확장되지 않는 일"이라는 개념에 대해 다룹니다. 저자 아담 데레웨키는 기술 발전, 특히 GPT를 활용한 코딩이 창작자들이 대규모 비즈니스로 성장시키지 않고도 프로젝트를 만들 수 있게 해준다고 반영합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 데레웨키는 대중적인 인기를 목표로 하지 않고 특정한 필요를 충족하는 작은 개인 프로젝트를 만드는 즐거움을 강조합니다. 둘째, 그는 작은 슬랙 그룹을 운영한 경험을 공유하며, 성장하면 커뮤니티의 친밀한 분위기가 해칠 수 있다고 언급합니다. 셋째, 그는 개인적인 용도로 간단한 도구를 만드는 사례를 설명합니다. 예를 들어, 어머니에게 사진을 보내기 위한 엽서 서비스와 그녀의 약 복용을 알리는 트윌리오 기반의 리마인더 앱을 만들었습니다.

저자는 간단한 접근 방식을 제시합니다. 개인적인 필요를 파악하고, 간단한 해결책을 만들며, 확장하려는 유혹을 피하고, 프로젝트를 있는 그대로 즐기라는 것입니다.

결론적으로, 데레웨키는 현대의 도구를 활용하면 과도하게 성장할 필요 없이도 가치 있는 소규모 프로젝트를 만들 수 있다고 강조합니다. 이러한 변화는 개인의 창의성과 만족감을 높이며, 자신을 위해 만드는 즐거움을 제공합니다.

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이 글에서는 임베디드 리눅스 시스템에서 Wayland 컴포지터인 Weston을 사용하여 비루트 사용자로 Qt 애플리케이션을 실행하는 방법에 대해 설명합니다. 이는 EU 사이버 회복력 법안이 최소 권한 원칙을 강조하는 만큼 보안을 강화하는 데 중요합니다.

현재 많은 시스템이 Qt 애플리케이션을 루트 사용자로 실행하고 있어 보안에 취약합니다. Wayland 서버와 클라이언트는 소켓 파일을 통해 통신하며, 루트로 실행할 경우 권한 문제를 일으킬 수 있습니다.

해결책으로는 Qt 애플리케이션을 비루트 사용자, 특히 "weston" 사용자로 실행하도록 전환하는 것입니다. 이를 위해 Weston과 Qt 애플리케이션의 systemd 서비스 유닛 파일을 수정하여 적절한 사용자와 권한을 설정해야 합니다.

구현 단계로는 먼저 Weston 서비스 파일에서 사용자를 "root"에서 "weston"으로 변경합니다. 다음으로 소켓 파일의 권한을 조정하여 비루트 사용자가 접근할 수 있도록 합니다. 마지막으로, Weston과 Qt 애플리케이션 간의 원활한 통신을 위해 XDG_RUNTIME_DIR와 WAYLAND_DISPLAY 환경 변수를 설정합니다.

환경 구성에서는 필요한 변수를 포함한 환경 파일을 생성하여 모든 클라이언트 서비스 파일에서 참조할 수 있도록 하여 중복을 피합니다.

마지막으로, Qt 애플리케이션 서비스 유닛을 업데이트하여 새로운 사용자와 환경 파일을 사용하도록 설정합니다. 이를 통해 모든 애플리케이션이 "weston" 사용자로 올바른 설정으로 실행되도록 합니다.

이러한 변경을 통해 시스템은 더 안전하게 운영되며, 사용자 권한에 대한 모범 사례를 준수하면서 Wayland 클라이언트가 정상적으로 작동할 수 있도록 합니다.

마이크로파 리피터에 대한 요약

마이크로파 기술은 제2차 세계대전 중 레이더에서 발전하여 최초의 마이크로파 전화 시스템이 등장했습니다. 1950년대 말까지 대부분의 장거리 통화가 마이크로파를 통해 전송되었으며, 이는 동축 케이블을 대체하게 되었습니다. 마이크로파는 더 높은 용량과 낮은 비용 덕분에 널리 사용되었습니다.

마이크로파 통신의 주요 특징은 높은 주파수와 넓은 대역폭 덕분에 1,000건 이상의 통화를 동시에 처리할 수 있다는 점입니다. 그러나 마이크로파 신호는 시야선(line-of-sight)에 제한되어 있어 장애물에 의한 간섭에 취약합니다.

초기 마이크로파 기지국은 상당한 공간과 전력, 유지보수가 필요했기 때문에 원거리 설치가 어려웠습니다. 미국 서부와 같은 험난한 지형에서는 전통적인 전화선 설치가 힘들어 혁신적인 마이크로파 솔루션이 필요했습니다.

제임스 크레이트버그는 장애물 주위를 마이크로파 신호가 반사되도록 하는 수동 반사기의 사용을 제안했습니다. 이로 인해 수동 마이크로파 리피터가 개발되었습니다. 이러한 장치는 전력이 필요 없고 어려운 위치에 설치할 수 있어 능동 리피터에 비해 비용 효율적인 대안이 됩니다.

수동 리피터는 평면 알루미늄 패널을 사용해 마이크로파 신호를 반사하며, 포물선 안테나와 유사하게 작동합니다. 이들은 능동 리피터보다 출력은 낮지만 더 넓은 면적의 마이크로파 에너지를 반사하여 이득을 제공할 수 있습니다.

1960년대와 70년대에 수동 리피터는 특히 원거리 지역과 험난한 지형을 연결하는 데 인기를 끌었습니다. 통신 회사와 전력 회사, 심지어 국제적인 장소에서도 널리 사용되었습니다.

하지만 1980년대에 광섬유의 발전과 능동 리피터 기술의 향상으로 수동 리피터의 사용이 감소했습니다. 많은 수동 리피터가 버려지거나 철거되었으며, 역사적으로 보존된 사례는 거의 없습니다.

현재 수동 리피터는 주로 마이크로플렉트라는 회사에서 제조되었으나, 현재는 생산이 중단되었습니다. 일부 원거리 지역에서는 여전히 존재하지만, 사용이 크게 줄어들어 현재 작동 중인 것은 거의 없습니다.

OpenPA는 PA-RISC 컴퓨터와 운영 체제를 위한 자원으로, 1999년에 설립되었습니다. 이곳에서는 HP-UX, 리눅스, 그리고 기타 유닉스 변종을 포함한 다양한 운영 체제에 대한 정보를 제공합니다.

1980년대와 1990년대 동안 많은 사무용 및 생산성 소프트웨어 프로그램이 HP-UX에 맞게 조정되어 유닉스가 사무 환경에서 더욱 인기를 끌게 되었습니다. 주요 애플리케이션으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

CorelDRAW는 사용하기 쉬운 그래픽 프로그램으로, HP-UX를 포함한 다양한 유닉스 버전을 지원했습니다. 이 프로그램은 인상적인 그래픽과 슬라이드 쇼를 만들 수 있게 해주었습니다.

WordPerfect는 1980년대와 1990년대에 가장 많이 사용된 워드 프로세서로, 유닉스에서 생산성 애플리케이션을 확장하는 데 중요한 역할을 했습니다. 마지막 유닉스 버전인 WordPerfect 8은 고급 기능과 마이크로소프트 오피스 형식과의 호환성을 포함하고 있었습니다.

Lotus Ami Pro는 데스크탑 출판을 지원하는 워드 프로세싱 프로그램으로, 주로 HP-UX에서 사용되었으며, 간단한 DTP 솔루션을 찾는 일반 사용자들을 겨냥했습니다.

Applixware는 마이크로소프트 오피스와 유사한 오피스 제품군으로, 워드 프로세싱, 스프레드시트, 프레젠테이션을 위한 다양한 도구를 제공하며, 1990년대 후반에 HP-UX를 지원했습니다.

IslandOffice는 글쓰기, 그림 그리기, 계산을 위한 애플리케이션을 포함한 제품군으로, HP-UX 버전이 제공되었습니다.

Lotus 1-2-3는 DOS에서 유닉스로 전환된 인기 있는 스프레드시트 프로그램으로, HP-UX에서 지원되며 강력한 통합 기능으로 잘 알려져 있었습니다.

Wingz는 SQL 데이터베이스와 연결되는 그래픽 스프레드시트 애플리케이션으로, 의사 결정 지원을 위한 독특한 프로그래밍 환경을 제공했습니다.

이러한 애플리케이션들은 유닉스가 초기의 학문적 및 공학적 초점을 넘어 사무 환경에서도 유용한 선택지가 되는 데 크게 기여했습니다.

PuTTY는 사용자가 다른 컴퓨터에 안전하게 연결할 수 있도록 도와주는 무료 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 SSH 클라이언트로 사용되며, Windows와 Unix 시스템을 위한 터미널 에뮬레이터도 포함되어 있습니다. 이 프로그램은 주로 사이먼 태섬에 의해 개발되었습니다. 최신 버전을 다운로드하려면 다운로드 페이지를 방문하거나, 더 많은 정보를 원하면 공식 웹사이트를 확인할 수 있습니다.

500년 이상 전, 페루의 잉카 제국은 정보를 기록하기 위해 '키푸스'라는 독특한 매듭 cord 시스템을 사용했습니다. 오랫동안 이 키푸스를 만들고 읽을 수 있는 사람은 오직 엘리트 남성들만이라는 믿음이 있었습니다. 그러나 새로운 연구는 이러한 생각에 도전하고 있습니다.

연구팀은 인간의 머리카락으로 만들어진 한 키푸스를 분석했으며, 그 제작자는 잉카 엘리트가 일반적으로 섭취하는 음식이 부족한 식단을 가지고 있었던 것으로 보아 낮은 사회 계층 출신일 가능성이 높다는 사실을 밝혀냈습니다. 이 발견은 키푸스를 만드는 지식이 남성이나 상류층에 국한되지 않고 더 널리 퍼져 있었을 가능성을 시사합니다.

키푸스는 출생, 사망, 노동 의무와 같은 다양한 정보를 기록했습니다. 일부 기록에 따르면 여성들도 키푸스를 만들었고, 일반 사람들은 스페인 정복 이후에도 계속해서 이를 사용했다고 합니다.

연구자들은 약 1498년으로 거슬러 올라가는 KH0631이라는 특정 키푸스를 연구했습니다. 이 키푸스는 전적으로 인간의 머리카락으로 만들어졌으며, 이는 제작자의 정체성과 권위를 나타낼 수 있습니다. 고급 기술을 사용하여 머리카락을 분석한 결과, 제작자의 식단이 옥수수와 고기 대신 일반적인 안데스 지역 음식을 포함하고 있음을 발견했습니다.

이 증거는 잉카 사회에서 문해력과 기록 유지가 이전에 생각했던 것보다 더 일반적이었을 가능성을 나타낼 수 있습니다. 전문가들은 이러한 발견을 해석하는 데 신중할 것을 권장하지만, 이는 남성과 여성 모두가 키푸스를 만드는 데 관여했을 가능성을 포함하여 새로운 연구 방향을 열어줍니다.

이 연구는 또한 키푸스 보존의 중요성을 강조하며, 페루에서는 이러한 역사적 유물을 연구하고 전시하기 위한 지속적인 노력이 이루어지고 있습니다.

요약이 없습니다.

Lue는 텍스트 음성 변환(TTS) 기능을 갖춘 새로운 터미널 전자책 리더로, 현재 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 제작자는 기존의 오디오북 옵션에 불만을 느껴 복잡한 설정 없이 쉽게 전자책을 읽을 수 있도록 Lue를 설계했습니다. 주요 기능으로는 여러 형식을 지원하여 EPUB, PDF, TXT, DOCX, HTML, RTF, 마크다운 파일을 읽을 수 있습니다.

모듈형 TTS 시스템을 통해 온라인에서는 Edge TTS를, 오프라인에서는 Kokoro TTS를 사용하며, 더 많은 TTS 엔진을 추가할 가능성도 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 키보드와 마우스를 지원하는 커스터마이즈 가능한 터미널 UI를 갖추고 있습니다. 또한, 스마트 지속성 기능이 있어 세션 간 읽기 진행 상황을 기억합니다. Lue는 macOS, 리눅스, 윈도우에서 작동하며 100개 이상의 언어를 지원하는 크로스 플랫폼 호환성을 자랑합니다.

제작자는 사용성과 TTS 기능에 대한 피드백을 환영합니다.

최근 Valve와 Itch는 결제 처리업체로부터 특정 성인 콘텐츠를 플랫폼에서 제거하라는 압박을 받았습니다. 이 상황은 Itch가 자체 결제 처리업체를 만들거나 성인 콘텐츠를 처리할 수 있는 기존 결제 처리업체를 이용해야 하는지에 대한 논의를 촉발했습니다. 그러나 두 가지 옵션 모두 복잡하며 Itch와 같은 소규모 기업에게는 실행 가능성이 낮습니다.

결제 처리의 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 결제 처리에는 여러 단계가 포함되며, 여기에는 결제 카드 네트워크(비자, 마스터카드 등), 인수업체(주로 은행), 상인 서비스 제공업체(MSP), 결제 촉진업체(PayFac)가 포함됩니다. Itch는 상인으로서 이러한 단계에 의존해 결제를 처리해야 합니다.

Itch가 자체 결제 처리업체를 만든다면, 은행의 후원이 필요하고 엄격한 보안 및 규제 기준을 충족해야 합니다. 이 과정은 자원이 많이 소모되며 상당한 인력이 필요하지만, 현재 Itch는 이러한 인력을 갖추고 있지 않습니다.

성인 콘텐츠는 고위험으로 간주되어 결제 처리업체로부터 더 높은 수수료와 stricter 규제를 받습니다. CCBill과 같은 고위험 결제 처리업체는 상당히 높은 수수료를 부과하며, 환불에 대비한 에스크로 자금을 요구할 수 있어 Itch에게는 재정적으로 불리합니다.

모든 결제 처리업체는 도덕적 및 정치적 압력과 같은 외부 요인의 영향을 받으며, 이는 콘텐츠 검열로 이어질 수 있습니다. Itch가 대체 결제 처리업체를 찾더라도, 동일한 콘텐츠 제거 압박에 직면할 가능성이 있습니다.

현재 Itch는 소규모 팀에 의해 운영되고 있어 변화하는 결제 환경에 적응하기 어렵습니다. 이러한 도전 과제를 헤쳐 나가는 Itch에 대한 비난보다는 이해와 지원이 필요하다는 목소리가 높아지고 있습니다.

결론적으로, 성인 콘텐츠에 대한 결제 처리 환경은 많은 도전 과제로 가득 차 있으며, 단순히 새로운 결제 처리업체를 만드는 것으로는 근본적인 문제를 해결할 수 없습니다. Itch와 같은 플랫폼을 지원하기 위해 온라인 결제 처리 방식에 대한 보다 폭넓은 개혁이 필요합니다.

이 기사는 임상 유전학에서의 도전 과제, 특히 유전자 검사에서 발견되는 "의미 불명 변이" (VUS) 문제에 대해 다루고 있습니다. 많은 사람들이 DNA 검사가 명확한 결과를 제공한다고 오해하지만, 실제로는 VUS가 자주 발견되어 환자들이 자신의 건강 위험에 대한 확실한 답을 얻지 못하는 경우가 많습니다.

한 젊은 여성은 심장 문제로 갑작스럽게 세상을 떠난 아버지를 두고 명확한 유전적 위험 평가를 기대했지만, 대신 VUS에 대한 혼란스러운 결과를 받았습니다. 이러한 상황은 흔하게 발생하는데, 인간 게놈에는 수백만 가지 변이가 존재하며, 그 중 많은 부분이 잘 이해되지 않고 있습니다.

기사는 VUS가 유전적 변이가 발견되지만, 그것이 해로운지 무해한지 분류할 충분한 증거가 없을 때 발생한다고 설명합니다. 전문가들 사이에서도 이러한 불확실성을 어떻게 처리할지에 대한 의견이 갈리며, 환자에게 이러한 발견을 보고할지에 대한 논의가 계속되고 있습니다.

상황을 개선하기 위해 연구자들은 여러 유전적 변이의 영향을 동시에 테스트할 수 있는 다중 변이 효과 검사(MAVE)와 같은 새로운 방법을 개발하고 있습니다. 이 접근 방식은 새로운 데이터를 바탕으로 많은 VUS를 재분류하는 데 이미 기여하고 있습니다.

VUS 문제에 대한 즉각적인 해결책은 없지만, 데이터 수집 및 분석의 발전, 특히 인공지능의 활용이 희망적입니다. 목표는 이러한 변이를 더 잘 분류하고, 궁극적으로 2030년까지 유전자 검사에서 많은 불확실성을 해소하는 것입니다. 기사는 유전적 변이에 대한 이해를 높이기 위해 더 많은 데이터와 연구가 필요하다고 강조합니다.

거대한 발견이 이루어졌습니다. 550억 톤의 철이 산에서 발견되었으며, 이는 수조 달러의 가치가 있을 것으로 추정됩니다. 이 발견은 전 세계 산업에 큰 변화를 가져올 가능성이 있습니다.

이 기사는 Git에서 대용량 파일을 관리하는 데 어려움과 이를 해결하기 위해 개발 중인 새로운 솔루션에 대해 다룹니다.

대용량 파일은 Git 작업을 느리게 하고 저장 비용을 증가시킵니다. 2015년 GitHub에서 도입한 Git LFS(대용량 파일 저장소)는 이러한 문제를 해결하기 위한 대안이었지만, 추가적인 복잡성과 비용이 발생했습니다.

Git 프로젝트는 대용량 파일을 처리하는 방법을 개선하고 있습니다. 특히 주목할 만한 기능은 부분 클론입니다. 이 기능은 사용자가 처음에 대용량 파일을 다운로드하지 않고도 클론할 수 있게 해주어, 클론 속도를 높이고 디스크 공간 사용을 줄입니다.

사용자는 특정 크기 이상의 파일을 건너뛰는 필터를 사용하여 리포지토리를 클론할 수 있습니다. 이로 인해 클론 과정이 크게 빨라지고 체크아웃의 크기도 줄어듭니다.

Git LFS의 한계로는 공급업체 종속성이 생기고, 비용이 발생하며, 모든 기여자가 LFS를 설치해야 하기 때문에 협업이 복잡해진다는 점이 있습니다.

미래의 혁신으로 Git 프로젝트는 대용량 객체 약속자(large object promisors)를 개발하고 있습니다. 이 시스템은 대용량 파일을 별도로 저장하고 사용자가 필요할 때 쉽게 접근할 수 있도록 하여 Git LFS의 번거로움을 없앨 것입니다.

현재 Git LFS는 여전히 필요하지만, Git의 개선은 앞으로 대용량 파일 처리를 간소화하는 데 목표를 두고 있습니다.

저자는 윈도우 PC를 사용했던 어린 시절의 기억을 회상하며, 그 경험이 기술에 대한 평생의 관심을 불러일으켰다고 이야기합니다. 최근에는 현대 웹 기술을 활용해 운영 체제를 시뮬레이션하는 프로젝트를 시작했습니다. 특히 웹OS를 만드는 이 작업은 운영 체제의 구성 요소와 개발 관행에 대한 이해를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자의 기술에 대한 매력은 가족이 윈도우 95 PC를 구입하면서 시작되었습니다. 오래된 윈도우 시스템에 대한 향수를 느낀 저자는 리액트를 사용해 윈도우 XP의 데스크탑 환경을 재현하려고 하였고, 이는 더 넓은 학습 프로젝트로 발전하게 되었습니다. 이 프로젝트는 기본적인 운영 체제 개념을 이해하는 데 도움이 되는 학습 도구로 활용될 예정이며, 타입스크립트를 사용하고 특정 디자인 규칙을 준수할 것입니다.

초기 작업을 리액트로 진행한 후, 저자는 객체 지향 기능이 뛰어난 앵귤러로 전환하기로 결정했습니다. 이렇게 하면 더 구조화된 접근이 가능해집니다. 저자는 RAM, 저장 장치, 마더보드와 같은 구성 요소를 시뮬레이션하고, 이들이 컴퓨터 시스템 내에서 어떻게 상호작용하는지에 중점을 두고 있습니다. 또한, 기능성과 신뢰성을 보장하기 위해 테스트 주도 개발 방식을 활용하고 있습니다.

앞으로 저자는 커널 개발에 대해 더 깊이 파고들고, 프로젝트를 확장해 더 복잡한 운영 체제 기능을 포함할 계획입니다. 이 프로젝트는 기술적인 도전일 뿐만 아니라, 저자가 웹 개발과 운영 체제 아키텍처에 대한 지식을 탐구하고 적용할 수 있는 기회가 되고 있습니다. 저자는 이후 여정에서 더 많은 통찰을 공유할 예정입니다.

OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 GPT-5의 출시로 비판을 받았습니다. 많은 사용자들이 이전 모델에 비해 실망스럽다고 평가했습니다. 그럼에도 불구하고 알트먼은 낙관적인 입장을 보이며 OpenAI의 API 트래픽이 빠르게 두 배로 증가했고, ChatGPT의 사용자 수가 기록적인 수준에 도달했다고 전했습니다. 그는 출시 과정에서의 실수를 인정했지만, AI의 미래는 밝다고 믿고 있습니다.

알트먼은 현재 AI 산업이 초기 인터넷 시절과 비슷한 "거품"일 가능성이 있다고 설명했습니다. 이 시기에는 흥분이 과장될 수 있다고 강조했습니다. 그는 상당한 투자가 필요하다고 말하며 OpenAI가 인프라에 수조 달러를 지출할 계획이라고 밝혔습니다. 그러나 이러한 지출의 가치에 대한 의문도 제기됩니다. AI가 기존 기술인 검색 엔진과 비교해 진정으로 유익한지, 그리고 사회적 비용이 이익을 초과하는지에 대한 논의가 필요합니다. 전반적으로 알트먼은 도전과 비판에도 불구하고 AI 발전에 대한 의지를 유지하고 있습니다.

요약이 없습니다.

호스팅 옵션은 비용과 유지 관리 요구 사항에 따라 분류할 수 있습니다. 이 옵션은 VPS와 같은 유지 관리가 많이 필요한 저비용 솔루션부터, 서버리스 플랫폼과 같은 유지 관리가 적은 고비용 옵션까지 다양합니다.

주요 문제로는 첫째, 비용 관리가 있습니다. 호스팅 비용은 누적되거나 예상치 못하게 급증할 수 있습니다. 예를 들어, Heroku나 컨테이너 서비스와 같은 플랫폼에서 수익이 낮은 여러 프로젝트를 유지하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 서버리스 옵션은 사용량이 급증할 때 높은 비용을 초래할 수 있습니다.

둘째, 유지 관리 필요성이 있습니다. 저렴한 VPS 솔루션은 사용자가 서버 유지 관리, 업데이트 및 보안을 직접 관리해야 합니다. 이는 예상치 못한 문제가 발생할 때 번거로울 수 있습니다. 서버리스 및 컨테이너 플랫폼은 사용자가 기본 서버를 관리할 필요가 없기 때문에 이러한 유지 관리의 필요성을 줄여줍니다.

제안된 해결책은 CoreOS나 Flatcar Linux와 같은 컨테이너 중심 운영 체제를 사용하는 것입니다. 이는 안정적이고 유지 관리가 적은 환경을 제공합니다. Dokploy라는 오픈 소스 도구와 함께 사용하면 여러 프로젝트의 배포 및 관리를 간소화할 수 있어 비용 효율적이고 유지 관리가 적은 호스팅 솔루션을 달성할 수 있습니다. Dokploy는 많은 작업을 자동화하고 HTTPS를 통해 보안을 강화합니다.

이 설정은 서버리스 플랫폼의 장점을 제공하면서도 VPS의 비용 이점을 유지합니다. 그러나 프로젝트에 불규칙한 트래픽이 발생하는 경우 서버리스 기능이 더 나을 수 있으며, 초보자는 Heroku로 시작하는 것을 선호할 수 있습니다.

라스베이거스 경찰과 다른 당국이 아동을 온라인에서 착취하려는 개인들을 겨냥한 비밀 작전을 진행했습니다. 이 2주간의 작전에서 여러 용의자가 체포되었으며, 그 중에는 38세의 이스라엘 정부 사이버 보안 관계자인 톰 아르티옴 알렉산드로비치도 포함되었습니다. 그는 아동을 성적 행위로 유인한 혐의로 기소되었고, 곧 1만 달러의 보석금으로 석방되었습니다. 알렉산드로비치는 사이버 보안 회의 참석을 위해 라스베이거스에 있었으며, 체포 후 이스라엘로 돌아갔습니다.

그의 링크드인 프로필에는 이스라엘 사이버 국의 전무 이사로 소개되어 있었습니다. 이스라엘 정부 관계자들은 이번 사건이 정치적 의미가 없다고 강조하며, 총리실은 그가 체포되지 않았고 단순히 질문을 받았다고 주장했습니다. 작전 중 체포된 다른 인물로는 지역 목사도 포함되었습니다. 네바다주 법에 따르면, 컴퓨터를 이용해 아동을 유인하는 것은 1년에서 10년의 징역형에 처해질 수 있습니다.

Embedder의 Bob과 Ethan은 하드웨어용 펌웨어 작성을 돕기 위해 새로운 AI 도구를 개발했습니다. 이 도구는 Embedder라고 불리며, 데이터시트와 회로도 같은 기술 문서를 이해할 수 있습니다. 또한, 실제 장치에서 코드를 직접 테스트할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. 이는 현재의 코딩 도구들이 하드웨어에 대한 맥락이 부족해 종종 잘못된 코드를 생성하는 것에 비해 큰 발전입니다.

Embedder를 사용하면 사용자가 관련 문서를 업로드하여 AI에게 맥락을 제공할 수 있습니다. 이후 AI는 하드웨어와 상호작용하여 코드를 효과적으로 테스트하고 디버깅할 수 있습니다. 이 도구는 npm 패키지로 설치할 수 있으며, 베타 기간 동안 무료로 제공됩니다. 이후에는 개인 개발자와 팀을 위한 유료 모델이 도입될 예정입니다.

개발팀은 커뮤니티의 피드백을 통해 이 도구와 임베디드 개발 경험에 대한 의견을 듣고 싶어합니다.

애플은 Xcode에 새로운 도구인 프로세서 트레이스를 도입했습니다. 이 도구는 개발자들이 앱의 성능 문제를 보다 효과적으로 진단할 수 있도록 돕습니다. 프로세서 트레이스는 코드가 CPU 수준에서 어떻게 실행되는지에 대한 자세한 정보를 캡처하여, 개발자들이 자신의 코드가 실제로 어떤 작업을 수행하는지 확인할 수 있게 해줍니다. 이는 전통적인 프로파일러처럼 통계적 샘플만 제공하는 것이 아닙니다.

인텔의 VTune 프로파일러와는 달리, 프로세서 트레이스는 복잡하지 않으며 애플 하드웨어에 맞게 설계되었습니다. Xcode에 원활하게 통합되어 애플 기기에서 사용할 수 있습니다. 이 도구는 프로세서의 동작을 명확하게 시각화하여, 개발자들이 CPU 작업, 캐시 미스, 알고리즘 효율성과 관련된 성능 문제를 이해하고 해결하는 데 도움을 줍니다.

하지만 프로세서 트레이스는 M4 칩과 아이폰 16 기기에서만 호환되므로, 개발자들이 하드웨어를 업그레이드해야 할 수도 있습니다. 초기 피드백에 따르면 성능 병목 현상을 효과적으로 식별할 수 있는 것으로 나타났지만, 일상적인 개발에서의 진정한 가치는 시간이 지나봐야 알 수 있을 것입니다. 설명할 수 없는 성능 문제에 직면한 개발자들에게 프로세서 트레이스는 유용한 투자로 평가될 수 있습니다.

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인공지능, 즉 AI는 기계가 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있게 해주는 기술입니다. 여기에는 언어 이해, 이미지 인식, 의사 결정 등이 포함됩니다. AI는 의료, 금융, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하는 데 사용됩니다. AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 그로부터 학습함으로써 시간이 지남에 따라 더 정확해지는 방식으로 작동합니다.

이 기사는 영국 게임 스튜디오인 불프로그 프로덕션의 역사와 1995년 일렉트로닉 아츠(EA)에 인수된 과정을 다루고 있다. EA는 불프로그를 약 4,500만 달러에 인수했으며, 이는 창립자인 피터 몰리뉴를 포함한 직원들의 삶에 큰 변화를 가져왔다. EA는 불프로그가 창의적인 정체성을 유지하도록 하겠다고 약속했지만, 스튜디오는 후속작과 프랜차이즈 제작에 집중하게 되면서 혁신적인 정신이 영향을 받았다.

이 시기에 주목할 만한 게임은 테마 병원이다. 몰리뉴는 인수 직후 이 게임을 구상했으며, 처음에는 진지한 시뮬레이션으로 계획되었으나, 디자인이 발전하면서 병원 관리에 대한 유머러스한 접근으로 바뀌었다. 이 게임은 기상천외한 질병과 상상력 넘치는 치료법을 특징으로 했다. 학습 곡선이 가파르고 반복적인 시나리오가 있었지만, 상업적으로 성공하여 백만 장 이상 판매되었다.

또 다른 주요 타이틀은 던전 키퍼로, 몰리뉴는 플레이어가 던전과 그 안의 괴물을 관리하는 역전 역할 수행 게임으로 구상했다. 개발 과정에서 많은 도전에 직면했으며, 특히 EA의 인수 이후 몰리뉴가 일상적인 운영에서 멀어지면서 어려움이 컸다. 결국 그는 팀을 집에서 작업하도록 옮겨 창의적인 통제를 되찾았다. 이 게임은 독창성으로 호평을 받았지만, 구식 그래픽에 대한 비판도 받았다.

던전 키퍼는 성공에도 불구하고 EA의 높은 판매 기대에 미치지 못해, 몰리뉴 이후 불프로그의 창의적인 생산성이 감소했다. 스튜디오는 결국 2000년에 문을 닫았지만, 혁신적인 디자인으로 게임 산업에 지속적인 유산을 남겼다. 몰리뉴는 불프로그에서의 시간을 짜릿하면서도 격동적인 경험으로 회상하며, 스튜디오의 창의성과 독창성에 대한 헌신을 강조했다.

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무작위성은 컴퓨터 과학에서 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 문제들은 일반적으로 다루기 어려운 경우가 많습니다. 역사적으로 무작위성은 천체 물리학과 경제학 등 다양한 분야에서 알고리즘의 불확실성을 고려하는 데 사용되어 왔습니다.

무작위성을 활용한 한 가지 예는 숫자가 소수인지(1과 자기 자신만으로 나누어지는 수) 또는 합성수인지(다른 숫자로 나누어지는 수) 판단하는 것입니다. 전통적인 방법은 가능한 모든 인수를 시도하는 것이기 때문에 특히 큰 숫자에 대해서는 느립니다. 대신, 페르마의 소정리에 기반한 무작위 접근법을 사용하면 연구자들이 무작위 숫자를 선택하고 소수 여부를 빠르게 평가할 수 있습니다. 무작위 테스트에서 숫자가 소수일 가능성이 높다고 나타나면, 실제로 소수인 경우가 많습니다.

무작위 알고리즘은 많은 문제에서 효과적임을 입증했으며, 종종 결정론적 방법보다 문제를 더 쉽게 해결할 수 있게 합니다. 그러나 연구자들은 무작위성이 어떻게 비무작위 문제에서 패턴을 찾는 데 도움을 주는지 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 일부 이론가들은 무작위성을 이용해 해결할 수 있는 모든 문제는 결정론적 알고리즘으로도 해결할 수 있다고 믿지만, 이는 여전히 불확실합니다.

무작위성은 소수 판별뿐만 아니라 그래프 이론 문제와 같은 다른 복잡한 작업을 위한 알고리즘 개발에도 도움을 줍니다. 예를 들어, 최근의 연구 결과에 따르면 무작위 선택을 사용하면 부정적인 구간이 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 것이 결정론적으로 해결하기 어려운 문제를 단순화할 수 있습니다.

전반적으로 무작위성은 컴퓨터 과학에서 중요한 도구로, 암호학, 게임 이론, 기계 학습 등 다양한 분야에 응용되고 있으며, 앞으로도 중요한 연구 분야로 남을 것입니다.

저자는 10년 이상의 쿠버네티스 경험을 가지고 있으며, 작은 기업들이 헤츠너 클라우드를 통해 비용을 절감할 수 있도록 돕고 있습니다. 그는 헤츠너에서 쿠버네티스 클러스터의 설정과 관리를 간소화하기 위해 에드카라는 도구를 개발했습니다.

에드카는 사용자가 신속하게 운영 준비가 완료된 쿠버네티스 클러스터를 구축할 수 있도록 도와주며, 여러 가지 기능을 제공합니다. 첫째, 클러스터 프로비저닝 기능을 통해 가볍고 관리하기 쉬운 k3s 기반의 쿠버네티스 클러스터를 쉽게 생성할 수 있습니다. 둘째, 필수 도구인 메트릭스 서버와 인증서 관리자 같은 애드온을 원클릭으로 설치할 수 있으며, 이는 헤츠너에 맞게 미리 구성되어 있습니다. 셋째, 애플리케이션 설정이 간단하여, 몇 가지 입력만으로 PostgreSQL 데이터베이스를 설정할 수 있습니다. 넷째, CI(지속적 통합)와 연결하여 배포 관리를 할 수 있으며, 자동 업데이트, 롤백, 스케일링 기능도 제공합니다.

현재 이 플랫폼은 베타 버전이며, 저자는 헤츠너에서 쿠버네티스를 사용하거나 다른 클라우드 제공업체의 대안을 찾고 있는 사용자들의 피드백을 환영합니다. 더 많은 정보는 에드카 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

한 사용자가 소수들을 표시하는 그리드를 만들 수 있는 간단한 도구를 개발했습니다. 이 도구는 행과 열을 입력하면 그리드를 생성해줍니다. 사용자는 재미로 이 도구를 만들었으며, 개선할 수 있는 제안을 찾고 있습니다.

이 텍스트는 자유로운 마음 대사관의 온라인 도서관 카탈로그 링크를 제공합니다. 사용자는 디지털화된 출판물을 탐색할 수 있습니다. 카탈로그는 갤러리 보기와 항목 정렬 옵션을 제공합니다.

새로운 방법인 가역 기호 회귀(Invertible Symbolic Regression, ISR)를 소개합니다. 이는 입력 데이터와 출력 결과 간의 명확한 수학적 관계를 가역 맵을 사용하여 생성하는 기계 학습 접근법입니다. ISR은 가역 신경망(Invertible Neural Networks, INNs)과 방정식 학습기(Equation Learner, EQL)의 기술을 결합하여 기호적인 방식으로 함수를 학습하는 데 도움을 줍니다.

ISR 방법은 INNs의 일부를 기호 형식으로 재구성하여 효율적인 학습을 가능하게 합니다. 또한 단순성을 촉진하는 기술을 사용하여 명확하고 이해하기 쉬운 수학적 표현을 찾는 데 도움을 줍니다. 우리는 ISR이 데이터 분포 추정과 같은 작업이나 해양학에서 음향 신호를 통해 해저 특성을 결정하는 복잡한 문제를 해결하는 데 효과적일 수 있음을 보여줍니다.

저자는 Apple Wallet을 사용하여 PureGym의 입장 과정을 개선한 경험을 공유하며, 소요 시간을 47초에서 단 3초로 줄였다고 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

PureGym 앱을 사용할 때의 불편함을 언급하며, 느린 로딩 시간과 불필요한 단계로 인해 헬스장에 들어가는 과정이 번거롭다고 말합니다. 또한, 앱의 QR 코드가 매 분마다 새로 고쳐지는 보안 조치와는 달리, 8년 된 PIN을 사용해야 하는 점이 모순적이라고 지적합니다.

저자는 PureGym 앱의 API를 분석하여 그 작동 방식을 이해하고, PIN이 API 비밀번호 역할을 한다는 사실을 발견합니다. 이를 바탕으로 Apple의 PassKit을 활용해 자동으로 업데이트되는 동적 헬스장 패스를 만들어 Apple Wallet을 통해 빠르게 입장할 수 있도록 합니다.

기술적인 도전 과정을 공유하며, 패스를 관리하고 업데이트를 위한 무음 푸시 알림 기능을 구현하기 위해 Swift 백엔드를 설정하는 과정을 설명합니다. 이로 인해 연간 3.8시간의 시간을 절약할 수 있었고, 다른 헬스장 회원들도 이 솔루션에 관심을 보였다고 전합니다.

저자는 서비스 약관 위반 가능성과 관련된 위험을 논의하며, 기업들이 사용자 경험을 우선시해야 한다고 강조합니다. 또한, 향후 개선 아이디어를 구상하고 PureGym과의 협업 의사를 표현합니다.

전반적으로 저자는 자신의 기술력을 보여주며 해결한 사용자 경험 문제를 강조하고, 외부 혁신이 때때로 내부 회사의 솔루션보다 더 빠르게 발전할 수 있음을 시사합니다.

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이 글에서는 TypeScript와 다른 프로그래밍 언어에서의 불리언 타입 개념에 대해 설명합니다.

불리언 타입은 TypeScript에서 논리 표현식이 생성하는 데이터 유형으로, 두 가지 값만 가질 수 있습니다: true와 false입니다. 예를 들어, 2 === 2는 true로 평가되며, 2 + 2 === 4도 true입니다. 반면, 2 + 2 === 5는 false로 평가됩니다.

TypeScript는 이러한 표현식의 타입을 명시적인 타입 주석 없이 자동으로 결정할 수 있는 기능이 있습니다. TypeScript에는 오직 하나의 불리언 타입만 존재하기 때문에 논리 표현식의 작동 방식을 이해하기가 더 쉽습니다.

이 글은 TypeScript에서 불리언 타입이 어떻게 작동하는지를 설명하며, 그 단순성과 TypeScript가 타입을 명시적으로 선언하지 않고도 추론할 수 있는 방법을 강조합니다.

TextKit 2는 WWDC21에서 소개된 macOS와 iOS의 텍스트 레이아웃을 위한 업그레이드된 API로, 이전의 TextKit 1을 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다. 성능과 아키텍처가 개선된 점은 긍정적이지만, 사용하기에 불편한 여러 문제점이 지적되고 있습니다.

첫째, 구현 문제입니다. 좋은 아키텍처 디자인에도 불구하고, 실제 구현에서 결함이 존재합니다. NSTextContentStorage와 같은 많은 구성 요소가 유연성이 부족해 사용자 정의 저장 옵션을 사용할 때 큰 어려움을 초래합니다.

둘째, 버그와 불안정성입니다. 소프트웨어에는 많은 버그가 있으며, 사용자 보고에도 불구하고 해결되지 않은 문제들이 있습니다. 이러한 불안정성은 개발과 유지보수를 복잡하게 만듭니다.

셋째, 뷰포트 문제입니다. 새로운 뷰포트 기능은 텍스트의 가시 영역에만 집중하여 성능을 최적화하려고 하지만, 문서 높이 추정치가 자주 불규칙하게 변동하여 스크롤 시 불편함과 사용자 인터페이스의 불안정을 초래합니다.

마지막으로, 전반적으로 TextKit 2는 잠재력이 있지만 실제 적용이 어렵습니다. 이러한 문제들로 인해 텍스트 편집 인터페이스에 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

저자는 TextKit 2에 대한 더 긍정적인 전망을 바라며, 텍스트 레이아웃을 위한 더 나은 해결책을 찾고자 하는 마음을 표현하고 있습니다.

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Flock이라는 경찰 감시 회사는 미국 전역에서 차량 번호판을 추적하는 시스템을 개발하여 미국인들의 이동 데이터를 수집하고 있습니다. 최근 이 회사는 인공지능(AI)을 활용해 운전 패턴을 분석하고, 이 패턴에 따라 개인을 "의심스러운" 인물로 분류하기 시작했습니다. 이는 개인의 사생활과 공정성에 대한 심각한 우려를 불러일으키며, 무고한 사람들이 알고리즘 평가에 따라 잘못 표적될 수 있는 위험이 있습니다.

Flock의 새로운 기능에는 주 경계를 넘어 차량을 추적하고, 차량 간의 연결성을 파악하는 기능이 포함되어 있습니다. 이는 개인의 이동 패턴에 따라 부당한 프로파일링을 초래할 수 있습니다. 비판자들은 이러한 감시 방식이 위험하며 민주적 원칙을 훼손한다고 주장합니다. 이는 정부가 특정 의심스러운 행동에 대응하기보다는 시민들을 사전적으로 감시할 수 있게 하기 때문입니다.

미국 시민 자유 연합(ACLU)은 이러한 관행이 저소득 커뮤니티와 유색 인종에 대한 편견을 지속시킬 수 있다고 경고합니다. 알고리즘이 범죄 사법 시스템의 기존 편견을 반영할 수 있기 때문입니다. 결국 Flock의 감시 능력 확장은 중대한 윤리적 문제를 제기하며, 지역 사회가 이러한 시스템에 참여하지 않도록 저항할 필요가 있습니다.

저자는 중앙극한정리(CLT)를 시뮬레이션과 시각화를 통해 탐구하는 내용을 다룹니다. 컴퓨터 과학과 수학 배경을 가진 저자는 통계학을 피했지만, 이제는 특히 베이지안 통계학에 흥미를 느끼고 있습니다. 저자는 CLT를 더 잘 이해하기 위해 이를 시뮬레이션하고, 이를 명확히 하기 위해 R 코드를 공유할 계획입니다.

중앙극한정리는 특정 분포에서 크기 n의 샘플을 여러 번 추출하고 샘플 평균을 계산할 때, n이 증가함에 따라 그 샘플 평균의 분포가 정규 분포와 유사해진다고 설명합니다. 이론의 주요 가정은 샘플이 독립적이고 동일한 분포에서 추출되며, 그 분포가 유한한 평균과 분산을 가져야 한다는 것입니다.

저자는 이론적 설명을 단순히 받아들이기보다는 시뮬레이션을 통해 CLT에 대한 확신을 얻는 것이 중요하다고 강조합니다. 이를 위해 여섯 가지 서로 다른 분포에서 추출한 만 개의 무작위 값을 포함하는 데이터셋을 만들어 이 정리를 실제로 보여줄 계획입니다.

한 동료는 자주 디자인 아이디어를 제안하고, 다른 사람들이 반대할 때도 피드백을 기꺼이 받아들였습니다. 그들은 항상 옳다는 것이 입증되었고, 특히 사람들이 그들의 작업을 발견하고 가치를 인정할 때 더욱 그랬습니다. 이 동료는 제 작업 습관에 큰 영향을 미쳤습니다. 그들은 인내심을 가지고, 큰 변화나 전면적인 수정 없이도 소소한 조정만으로 완전한 해결책을 제시했습니다.

전기 울타리라는 개념은 우리 삶에서 다른 사람과의 연결을 방해하는 정신적 장벽을 의미합니다. 이 글은 더 이상 작동하지 않는 전기 울타리에 갇혀 있는 개의 이야기를 통해, 기억과 두려움이 어떻게 우리를 가두는지를 보여줍니다.

사람들은 종종 과거의 경험과 사회적 상호작용에 대한 두려움 때문에 스스로 설정한 한계 안에 머물러 있습니다. 이러한 보이지 않는 장벽은 개와 마찬가지로 우리를 가두는 역할을 합니다. 글은 독자들에게 작은 용기를 내어 문자 메시지를 보내거나 전화를 하는 등의 행동을 통해 이러한 장벽을 극복하라고 권장합니다.

진정한 힘은 먼저 손을 내미는 사람들에게 있습니다. 그들은 이러한 장벽이 기억과 두려움에 기반한 환상일 뿐임을 인식합니다. 저자는 Soonly이라는 도구를 사용해 매일 누군가에게 연락하라는 알림을 받도록 하여 관계를 강화할 것을 제안합니다.

결국, 연결의 장벽은 이미 오랫동안 효과가 없었으며, 간단한 행동을 통해 의미 있는 관계를 형성할 수 있다는 메시지를 전달합니다.

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저자는 소프트웨어 엔지니어와의 인터뷰를 통해 그들이 작업에서 따르는 주요 단계를 정리했습니다. 이 과정은 순환 구조로 이루어져 있습니다. 첫 번째 단계는 요구 사항을 이해하는 것이고, 두 번째는 그 요구 사항을 충족시키기 위해 코드를 작성하는 것입니다. 세 번째 단계는 작성한 코드가 어떤 기능을 하는지 이해하는 것이며, 마지막으로 네 번째 단계는 코드나 요구 사항을 비교하고 업데이트하는 것입니다.

효과적인 엔지니어는 이 과정 전반에 걸쳐 명확한 사고 모델을 유지하는 데 뛰어납니다. 대형 언어 모델(LLM)은 코드를 작성하고 업데이트할 수 있지만, 사고 모델을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 문제가 발생했을 때, LLM은 코드나 테스트를 수정해야 할지 혼란스러워하며 효과적으로 판단하지 못합니다. 인간 엔지니어는 문제를 맥락에 맞게 이해하고 도움을 요청할 수 있지만, LLM은 깊이 있는 이해 없이 초기 상태로 되돌리거나 다시 시작하는 경향이 있습니다.

저자는 LLM이 간단한 작업을 수행하는 데 있어 코드 생성과 정보 종합에 유용하다고 인정합니다. 그러나 복잡한 문제의 경우, 인간 엔지니어가 요구 사항과 코드 기능의 명확성을 보장해야 한다고 강조합니다. 저자는 인간과 LLM 간의 협업의 중요성을 강조하면서도, 궁극적으로 인간 엔지니어가 주도권을 쥐고 있어야 한다고 주장합니다.

이 글은 인공지능의 사고 과정인 체인 오브 사고(Chain-of-Thought, CoT) 추론에 대해 다루고 있으며, 특히 애리조나 주립대학교의 한 논문을 중심으로 이 추론이 진정한 것인지 아니면 단순한 환상인지에 대한 의문을 제기합니다. 논문의 주요 주장은 CoT 추론이 익숙한 데이터에서는 잘 작동하지만 새로운 상황에서는 실패한다는 것입니다. 이는 CoT 추론이 진정한 논리적 추론이 아니라 암기된 패턴에 의존한다는 것을 시사합니다.

이 논문에서는 간단한 작업을 수행하기 위해 작은 AI 모델을 훈련시켰습니다. 연구 결과, 모델이 훈련 데이터와 약간 다른 추론 작업을 제시받았을 때 성능이 크게 떨어졌습니다. 모델은 형식의 변화에 어려움을 겪었고 특정 패턴을 처리하도록 미세 조정될 수 있었지만, 이는 제한된 추론 능력을 나타냅니다.

글의 저자는 이 논문이 단순화된 모델에서 광범위한 결론을 도출한 점을 비판합니다. 그들은 진정한 추론은 복잡한 사고와 문제 해결의 유연성을 가능하게 하는 언어를 필요로 한다고 주장합니다. 또한, 연구에 사용된 모델이 더 큰 모델에서 보이는 추론 능력을 효과적으로 보여주기에는 너무 작다고 지적합니다.

비판에서는 인간의 추론도 종종 결함이 있으며, 이는 AI의 추론과 유사하다고 강조합니다. 또한 논문이 AI 성능을 존재하지 않는 이상적인 추론 기준과 비교한 점에 의문을 제기합니다. 저자는 AI에 대한 논의에서 "진짜" 추론이 무엇인지에 대한 명확한 정의가 필요하다고 강조합니다.

결론적으로, 간단한 모델을 사용하여 추론을 연구하는 아이디어는 흥미롭지만, 저자는 논문에서 도출된 결론이 뒷받침되지 않았고 지나치게 야심차다고 믿습니다. 그들은 AI 추론에 대한 좋은 연구는 실제 추론 작업을 포함하고, 추론 자체를 이해하기 위한 확고한 철학적 틀을 제공해야 한다고 제안합니다.