많은 개발자들이 Claude Code를 Zed에 통합해달라고 요청해왔고, 이제 공개 베타 버전으로 제공됩니다. 이 통합을 통해 Claude Code는 단순한 터미널이 아닌 Zed의 강력한 편집기 내에서 작동할 수 있습니다.

주요 기능으로는 여러 파일에서 실시간 편집이 가능하며, 구문 강조와 언어 서버 지원이 포함됩니다. 또한, 다중 버퍼 설정에서 특정 변경 사항을 검토하고 승인할 수 있는 기능이 있습니다. Claude Code가 작업 중인 내용을 추적할 수 있는 사이드바 작업 목록도 제공됩니다. 일반적인 작업을 위한 슬래시 명령을 사용한 맞춤형 워크플로우도 지원합니다.

이 통합은 새로운 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)을 사용합니다. ACP는 모든 AI 에이전트가 호환 가능한 편집기와 연결할 수 있도록 설계된 개방형 표준입니다. 따라서 Claude Code는 Zed 내에서 Gemini CLI와 같은 다른 에이전트와 함께 작업할 수 있습니다.

Claude Code 어댑터는 Neovim을 포함한 모든 ACP 채택 편집기에서 사용할 수 있도록 오픈 소스로 제공됩니다. 개발자들은 피드백을 제공하고 ACP 프로젝트에 기여할 것을 권장받고 있습니다.

이번 업데이트는 Claude Code의 기능을 향상시켜 Zed 편집기를 사용하는 개발자들에게 더 다재다능한 도구가 되도록 합니다. 지금 macOS나 Linux에서 Zed를 사용해 볼 수 있습니다.

HunyuanWorld-Voyager는 단일 이미지에서 3D 포인트 클라우드 시퀀스를 생성하는 새로운 비디오 확산 프레임워크입니다. 사용자는 카메라 경로를 정의할 수 있으며, 이를 통해 탐색을 위한 일관된 3D 장면 비디오를 생성할 수 있습니다. 또한, 3D 재구성을 위한 정렬된 깊이 및 RGB 비디오도 만들 수 있습니다.

이 시스템의 주요 특징 중 하나는 세계적으로 일관된 비디오 확산 기능입니다. 이는 RGB 및 깊이 비디오 시퀀스를 생성하여 장면의 일관성을 유지합니다. 또한, 장면 확장과 일관성을 위한 효율적인 캐싱 시스템을 사용하여 긴 거리의 세계 탐색이 가능합니다. 데이터 엔진은 10만 개 이상의 비디오 클립에서 다양한 훈련 데이터를 자동으로 수집하며, 실제와 합성 소스를 결합합니다.

성능 면에서 Voyager는 카메라 제어, 3D 일관성, 주관적 품질 등 여러 중요한 분야에서 다른 방법보다 우수한 결과를 보여줍니다. Voyager를 실행하기 위해서는 최소 60GB 메모리를 갖춘 고급 NVIDIA GPU가 권장되며, 특정 소프트웨어 의존성이 필요합니다.

설치 과정은 conda 환경 설정, 필요한 라이브러리 설치, 사전 훈련된 모델 다운로드로 이루어집니다. 사용자는 입력 이미지를 제공하고 카메라 방향을 선택하여 비디오를 생성할 수 있습니다. 데모도 제공되며, 시스템은 단일 GPU와 다중 GPU 구성을 모두 지원하여 더 빠른 처리가 가능합니다.

사용자들은 WeChat과 Discord 그룹에 참여하여 토론하고 도움을 받을 수 있습니다. 더 자세한 내용은 모델의 코드와 문서가 온라인에 제공되고 있습니다.

VibeVoice는 텍스트를 기반으로 팟캐스트와 같은 매력적인 오디오 콘텐츠를 생성하는 혁신적인 오픈 소스 텍스트 음성 변환 모델입니다. 이 모델은 전통적인 텍스트 음성 변환(TTS) 시스템에서 발생하는 일반적인 문제를 해결하며, 확장성, 화자 일관성, 자연스러운 대화에 중점을 두고 있습니다. 주요 특징으로는 저속 프레임에서 작동하여 오디오 품질을 유지하고 효율성을 높이는 연속 음성 토크나이저, 맥락을 이해하고 세부적인 음성을 생성하기 위해 대형 언어 모델을 사용하는 다음 토큰 확산 프레임워크, 최대 4명의 다양한 화자가 포함된 최대 90분의 오디오를 생성할 수 있는 다중 화자 기능이 있습니다. 이 모델은 보다 자연스러운 대화와 감정 표현을 목표로 하고 있습니다.

최근 AI 발전에 대한 논의에서 OpenAI의 GPT-5 출시가 주목받고 있습니다. GPT-5는 다양한 작업을 수행할 수 있는 전문가와 같은 큰 발전으로 평가받고 있으며, 복잡성에 따라 응답을 최적화하는 실시간 결정 라우터를 통합하여 빠르고 강력한 모델 간에 전환할 수 있습니다. 그러나 사용자 피드백에서는 GPT-5의 성격이 이전 모델인 GPT-4o에 비해 더 기계적이라고 느껴져 실망감을 나타내고 있습니다. GPT-4o는 따뜻함과 창의성으로 많은 사랑을 받았습니다.

많은 사용자들은 GPT-5의 고급 추론 능력과 GPT-4o의 매력적인 특성을 결합하기를 원하고 있습니다. OpenAI는 출시 과정에서 사용자 경험에 영향을 미친 기술적 문제에 직면했습니다. 또한, AI의 잠재적 오용에 대한 우려가 제기되면서 안전 조치에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. OpenAI는 AI의 추론 과정을 모니터링하기 위해 안전 프로토콜을 강화하고 있지만, 유해한 결과를 예방하는 데 여전히 어려움이 있습니다.

AI 기술의 급속한 발전은 사회적 영향에 대한 윤리적 우려를 불러일으키고 있습니다. OpenAI는 기술 발전과 사용자 신뢰, 사회적 책임 간의 균형을 맞추기 위해 노력하고 있습니다. VibeVoice는 오디오 생성 기술을 향상시키고, GPT-5의 출시는 진화하는 AI 능력, 사용자 기대, 안전 고려 사항의 복잡성을 강조하고 있습니다.

B612 폰트 패밀리는 항공기 조종석 화면에서 높은 가독성을 보장하기 위해 설계된 오픈 소스 서체입니다. 이 폰트의 주요 특징은 문자 형태 간의 간격이 넓어졌고, 글자의 기본 구조를 준수하며, 형태와 간격이 조화롭게 디자인되었다는 점입니다.

B612 개발의 배경은 2010년으로 거슬러 올라갑니다. 에어버스는 ENAC와 툴루즈 III 대학교와 협력하여 조종석 디스플레이에서 가독성을 높이기 위한 전문 "항공용 폰트"를 만들기로 했습니다. 2년 후, 그들은 Intactile DESIGN과 협력하여 B612라는 이름의 8가지 변형 폰트를 개발했습니다. 이 이름은 생텍쥐페리의 작품에 등장하는 가상의 소행성에서 따온 것입니다.

새로운 버전의 폰트를 출시하기 위해서는 다음 단계를 따라야 합니다. 먼저, 소스 파일에서 버전 번호를 업데이트합니다. 그 다음, 소스 파일의 복사본을 만듭니다. 복사본을 Fontlab에서 열고, 병합 교차 명령을 실행합니다. 이후 TTF 파일을 생성하고, 빌드 스크립트를 사용하여 디지털 서명을 수정합니다.

이 폰트는 에어버스가 2012년에 저작권을 소유하고 있으며, Eclipse Public License v2.0, Eclipse Distribution License v1.0, SIL Open Font License v1.1에 따라 사용할 수 있습니다. 이러한 라이선스에 대한 자세한 정보는 각 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

고차원 물리학의 중요성에 대해 논의하며, 특히 10차원에서의 무작위 보행에 초점을 맞추고 있다. 현대 물리학은 문자열 이론과 복잡한 동적 시스템과 같은 고차원 시스템을 다루는 경우가 많다. 예를 들어, 인구 동역학은 수천 종의 생물이 고차원 공간에서 표현될 수 있다.

고차원 공간은 시각화하기 어려워 데이터 모델링에서 과적합 문제를 일으키고, 우리의 3차원 경험에 기반한 기하학적 오해를 초래할 수 있다. 무작위 보행은 일반적으로 1차원과 2차원에서 가르치지만, 고차원에서는 더 일반적이다. 유전학에서는 각 돌연변이를 고차원 공간에서의 한 단계로 볼 수 있어 복잡한 진화 과정을 이해하는 데 어려움을 겪는다.

왜 10차원인가? 10차원은 고차원 물리학을 연구하는 데 편리한 예시로 사용된다. 시각화하기에는 복잡하지만 계산하기에는 여전히 관리 가능한 수준이다. 10차원 공간에서 무작위 보행자는 각 차원에서 독립적으로 걸음을 내딛을 수 있다. 이는 경로가 교차할 수 있는 전통적인 무작위 보행과는 다른 독특한 행동을 이끌어낸다.

복잡한 시스템에서는 각 지점에서의 잠재적 값에 의해 정의되는 풍경이 존재하며, 이는 무작위 보행자가 공간을 탐색하는 방식에 영향을 미친다. 침투 이론의 개념이 도입되며, 접근 가능한 지점의 특정 비율이 보행자가 풍경을 가로지를 수 있도록 한다는 점이 언급된다.

고차원에서 "산맥" (높은 적합도 경로)의 존재가 드문 "산봉우리" (높은 적합도 지점)보다 더 흔하다는 사실은 진화 이론에 영향을 미친다. 이는 종들이 계곡을 건너지 않고도 돌연변이를 탐색할 수 있게 한다. 같은 원리가 기계 학습에도 적용되며, 복잡한 모델을 최적화하는 데 유사한 고차원 풍경이 도움이 될 수 있다.

이 글은 고차원 동역학을 이해하는 것의 중요성과 그 의미를 강조하며, 특히 진화와 기계 학습에서 이러한 복잡한 시스템에서 접근 가능한 경로가 자주 발생한다는 점을 강조한다.

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Risely AI의 공동 창립자이자 CTO인 다니엘은 대학의 운영 효율성을 높이기 위해 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 그는 고등 교육에서의 비효율성을 강조하며, 구식 시스템 때문에 직원들이 필요한 데이터를 쉽게 접근하지 못해 학생과 수익이 손실되는 문제를 지적합니다.

Risely의 첫 번째 AI 에이전트는 학업 상담과 학생 유지에 중점을 두고 있으며, 다양한 대학 시스템에 연결해 데이터를 통합하고 위험에 처한 학생을 식별하며, 자동으로 연락을 취하는 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 직원들은 시간을 절약하고 학생들을 더 잘 지원할 수 있습니다.

이러한 에이전트를 구축하는 과정에서는 구식 시스템과의 연결, 복잡한 데이터 정리, 개인정보 보호법 준수, 안전한 작업 흐름 설계 등 여러 도전 과제가 있습니다.

처음에는 학업 상담에 초점을 맞추고 있지만, Risely는 입학 및 재정 지원과 같은 다른 분야로도 확장할 계획을 세우고 있으며, 대학 운영 전반을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 다니엘은 복잡한 데이터 시스템에서 일한 경험이 있는 사람들의 피드백과 경험을 요청하고 있습니다.

이 글은 존 콜트레인의 음악과 기하학적 개념 간의 관계를 탐구하며, 특히 그의 "콜트레인 서클"이라는 창작물에 초점을 맞추고 있습니다. 이 서클은 12개의 음 높이 클래스를 나타내며, 콜트레인이 수학적 원리를 의식적으로 그의 작곡에 적용했음을 보여줍니다.

톤 서클은 사중주와 오중주와 같은 음악적 간격과 그 관계를 시각적으로 표현합니다. 콜트레인 서클은 1961년경 콜트레인에 의해 그려진 독특한 변형으로, 다른 음악 시스템의 영향을 받았을 가능성이 있으며, 그의 음악 이론에 대한 깊은 이해를 반영합니다.

콜트레인 서클에는 두 가지 버전이 있습니다. 하나는 추가적인 표식이 있는 상세한 버전이고, 다른 하나는 주요 음을 강조한 깔끔한 버전입니다. 이 글에서는 두 버전 간의 차이를 논의하며, 상세한 버전이 먼저 만들어졌고, 깔끔한 버전이 일부 실수를 수정했을 가능성을 제시합니다.

콜트레인 서클의 음을 연결하면 오각형이나 육각형과 같은 기하학적 형태가 만들어질 수 있습니다. 이러한 형태는 다양한 음악적 및 영적 아이디어의 통합과 같은 깊은 개념을 상징합니다.

콜트레인 서클에 표시된 음들은 서로 다른 스케일과 코드 간의 관계를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 축소 스케일이나 변형된 도미넌트 코드와의 관계가 있습니다. 또한, 콜트레인이 인도 음악을 포함한 다양한 음악 전통에 관심을 가졌다는 점이 그의 작업에 영향을 미쳤다고 제안합니다.

서클 주위에 있는 숫자는 옥타브 분할 및 음의 크로마틱 관계와 관련이 있을 수 있습니다. 이러한 숫자의 중요성은 여전히 음악가들 사이에서 논의되고 있습니다.

저자는 콜트레인의 음악이 수학, 철학, 영성의 주제와 연결된다고 제안하며, 그의 작품 제목에서도 이러한 연결을 볼 수 있습니다. 글은 콜트레인 서클을 생명의 주기를 나타내는 기하학적 상징인 생명의 꽃과 연관지으며 마무리합니다.

전반적으로 이 글은 콜트레인이 음악에 접근하는 혁신적인 방식을 강조하며, 그의 예술적 표현이 수학적 및 철학적 아이디어와 어떻게 결합되었는지를 보여줍니다.

이번 뉴스레터에서는 제너시스와 레이저디스크 기술을 결합한 독특한 콘솔인 파이오니어 레이저액티브의 에뮬레이터 개발 과정을 다룹니다. 세가 팬인 네메시스는 이 시스템을 위한 최초의 에뮬레이터를 개발하는 데 16년을 투자했습니다. 그는 비디오 신호를 캡처하고 디코딩하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어 부족 등 여러 가지 어려움에 직면했습니다. 1993년에 출시되어 1996년에 단종된 레이저액티브는 혁신적인 디자인과 복잡한 게임 구조로 인해 에뮬레이션이 매우 어려웠습니다.

네메시스의 여정은 2009년에 시작되었습니다. 그는 왜 레이저액티브의 에뮬레이터가 없는지 궁금해했습니다. 그 후 여러 해에 걸쳐 하드웨어와 게임을 수집하고, 리버스 엔지니어링 과정을 기록하며 필요한 데이터를 캡처하고 디코딩하기 위한 다양한 프로그램을 개발했습니다. 하드웨어 고장과 아날로그 비디오 작업의 어려움 등 많은 좌절을 겪은 끝에, 그는 2024년에 중요한 진전을 이루었습니다. 기존 소프트웨어를 개선하고 새로운 도구를 만들어 레이저액티브의 게임을 에뮬레이트하는 데 성공하며 비디오 게임 보존에 큰 이정표를 세웠습니다.

또한, 뉴스레터에서는 PS2용 카우보이 비밥 게임의 영어 번역이 20주년 기념일에 맞춰 완료되었다고 발표했습니다. 번역가인 소닉맨69는 많은 도전에 직면했지만 애니메이션 시리즈의 캐릭터 대사를 성공적으로 보존했습니다.

이번 호는 비디오 게임 에뮬레이션과 보존 노력에서의 중요한 발전을 강조하며, 게임 커뮤니티의 팬들과 개발자들의 헌신을 조명합니다.

2025년, 토마스 스타이너는 20년 만에 새 세탁기를 구매하고 등록한 경험을 공유합니다. 그는 학생 시절 예산을 맞추며 살았던 기억을 떠올리며, 결국 일렉트로룩스 세탁기를 구입하게 되었다고 말합니다. 그러나 세탁기가 고장 난 후, 그는 온라인으로 새 제품을 주문했습니다.

보증 등록을 시도하는 과정에서 그는 긴 전화 대기 시간과 도움이 되지 않는 콜센터에 어려움을 겪었습니다. 그들이 제공한 문자 메시지 링크는 작동하지 않는 웹사이트로 연결되었습니다. 결국 그는 구글을 통해 올바른 등록 페이지를 찾아내어, 기계의 식별판 사진을 업로드하여 쉽게 등록할 수 있었습니다.

스타이너는 이러한 과정에서 웹을 활용하는 것이 중요하다고 강조하며, 구식 전화 지원에 의존하지 말아야 한다고 말합니다. 그는 또한 AI가 등록 과정을 간소화하는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 언급하며, AI가 이미지에서 제품 번호를 추출할 수 있는 방법을 보여줍니다. 그는 기업들이 사용자 경험을 향상시키기 위해 웹 솔루션을 우선시해야 한다고 믿고 있습니다.

추상 기계 모델(AMM)은 프로그래밍에서 소프트웨어의 동작을 예측하기 위해 프로그래머가 사용하는 정신적 모델입니다. 이 모델은 특정 프로그래밍 언어나 하드웨어 아키텍처보다는 실행 성능, 메모리 사용량, 입출력 작업과 같은 요소에 중점을 둡니다.

AMM은 프로그래머가 효과적으로 코드를 작성하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델은 고급 프로그래밍 언어와 기본 하드웨어 간의 간극을 메우는 데 도움을 줍니다.

AMM 디자이너는 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 특정 하드웨어에 맞춘 언어를 만드는 기계 우선 디자이너가 있습니다. 둘째, 기존 생태계를 기반으로 하는 제2언어 디자이너가 있습니다. 셋째, 하드웨어의 세부사항보다 프로그래머의 사고 과정을 우선시하는 AMM 우선 디자이너가 있습니다.

각기 다른 AMM은 독특한 프로그래밍 문화를 형성하며, 프로그래머가 새로운 언어나 플랫폼에 적응하는 데 영향을 미칩니다. 예를 들어, Rust와 Go와 같은 언어는 프로그래머가 다양한 환경 간에 원활하게 전환할 수 있도록 돕는 공유 AMM을 활용합니다.

하드웨어가 발전하면서, 특히 다중 코어 프로세서로의 전환이 이루어짐에 따라 효과적인 AMM의 필요성이 커졌습니다. 그러나 병렬 프로그래밍에 적합한 모델을 개발하는 것은 여전히 도전 과제가 되고 있습니다.

Rust는 저수준 하드웨어 기능에 대한 접근과 메모리 안전성 및 정확성 보장을 균형 있게 제공하는 AMM을 통해 프로그래머의 생산성과 소프트웨어의 신뢰성을 향상시켜 프로그래밍 환경을 재정의했습니다.

현재의 AMM이 유용하지만, 특히 병렬 프로그래밍을 위해 더 간단하고 효과적인 모델이 필요하다는 점이 강조됩니다. AMM은 프로그래머가 소프트웨어와 하드웨어를 이해하고 상호작용하는 방식에 중요한 역할을 하며, 개발 과정과 애플리케이션 성능 모두에 영향을 미칩니다.

연구자들이 에케베리아라는 다육식물에 미세한 인광 물질을 주입하여 어두운 곳에서도 빛나는 집 식물을 개발했습니다. 이 혁신 덕분에 식물은 야간 조명처럼 다양한 색상으로 밝게 빛날 수 있습니다. 이 과정은 빛을 흡수하고 다시 방출하는 물질을 주입하여, 빛에 노출된 후 최대 120분 동안 지속되는 발광 효과를 만들어냅니다.

이 기술은 남중국농업대학교의 장쉐지에 교수가 이끌고 있으며, 장식용 식물 설치로 이어질 가능성이 있습니다. 이전의 생물 발광 식물들은 유전자 조작을 사용했지만, 이번 식물들은 주입된 인광 물질 덕분에 빛을 발합니다. 연구팀은 이 방법에 대한 특허를 신청했으며, 이는 집이나 기숙사에서 집 식물의 매력을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.

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Warp Code는 AI 에이전트를 활용하여 코드 생성 및 배포 과정을 간소화하는 새로운 기능 모음입니다. 이 기능의 주요 요소는 다음과 같습니다.

첫째, Warp Code는 성능 벤치마크에서 높은 평가를 받은 우수한 코딩 에이전트를 제공합니다. 둘째, 사용자는 코드 변경 사항을 검토하고 수정 요청을 하며, Warp 내에서 직접 코드를 편집할 수 있어 코딩 작업 흐름이 개선됩니다. 셋째, 사용자는 맞춤 설정으로 프로젝트를 쉽게 초기화하고 슬래시 명령어를 사용하여 더 나은 조직과 효율성을 추구할 수 있습니다. 넷째, 이 플랫폼은 AI 에이전트를 효과적으로 안내하여 코드 품질을 향상시키고 오류를 최소화하는 데 중점을 둡니다.

이 기능의 출시는 Warp 2.0의 성공을 바탕으로 하며, 수동 코딩에서 AI 지원 코딩으로의 전환을 반영합니다. Warp Code는 AI가 생성한 코드와 실제 사용 가능한 코드 사이의 간극을 줄이기 위해 사용자 제어와 이해도를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

초기 피드백에 따르면, 사용자는 매주 1억 5천만 줄의 코드를 생성하고 있으며, 수용률은 97%에 달합니다. 또한, 사용자들은 Warp Code를 사용함으로써 하루 평균 한 시간을 절약하고 있다고 보고하고 있습니다.

앞으로의 개선 사항으로는 편집 기능 강화, 더 스마트한 코드 검토 프로세스, 원격 환경 지원 등이 포함될 예정입니다. Warp Code는 소프트웨어 개발의 주요 도구가 되는 것을 목표로 하며, 새로운 사용자들이 커뮤니티에 참여하도록 초대하고 있습니다.

영국 전력 생산 지도는 2025년 4월 기준으로 영국 내 전력 생산 시설의 위치를 보여주는 인터랙티브 도구입니다. 각 시설에 마우스를 올리면 더 많은 세부 정보를 확인할 수 있으며, 다양한 에너지 기술을 보기 위해 필터를 사용할 수 있습니다. 이 지도는 운영 중인 시설, 건설 중인 시설, 계획 중인 시설의 레이어를 포함하고 있으며, 후자의 경우 재생 가능 에너지에 중점을 두고 있습니다. 데이터는 에너지 안보 및 넷 제로 부서(DESNZ)에서 제공하며, 사용자들은 누락된 정보나 오류를 신고하도록 권장됩니다. 이 지도는 가스, 태양광, 풍력, 원자력 등 다양한 에너지원에 대한 정보를 포함하고 있으며, 총 3,047개의 전력 생산 시설이 나열되어 있습니다.

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델의 데이터 센터 사업이 처음으로 PC 사업을 초과했습니다. 이는 인공지능(AI) 붐 덕분입니다. 2026 회계연도 2분기 동안 델은 239억 4천만 달러의 매출을 기록했으며, 이는 전년 대비 26.3% 증가한 수치입니다. 전체 매출은 297억 8천만 달러로 19% 증가했으며, 순이익은 11억 6천만 달러로 상승했습니다.

델의 인프라 솔루션 그룹(ISG)은 서버와 네트워킹 판매가 68.7% 증가하여 129억 4천만 달러에 달하는 등 눈에 띄는 성장을 보였습니다. 반면, 스토리지 판매는 약간 감소했습니다. 이러한 변화는 델이 AI 시스템에 대한 수요를 잘 활용하고 있음을 나타냅니다. AI 서버 판매는 전년 대비 2.6배 증가하여 총 81억 달러에 달했습니다. AI 시스템의 대기 수주액은 117억 달러에 이릅니다.

강력한 판매에도 불구하고 ISG의 이익률은 평균보다 낮아, 매출은 증가하고 있지만 AI 거래에서의 수익성은 그리 높지 않다는 것을 시사합니다. 델은 2026 회계연도에 최소 200억 달러의 AI 시스템 판매를 예상하고 있으며, 전통적인 서버와 AI 서버 판매 모두 연중 균형을 이루며 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

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이 기사는 리눅스 커널의 복잡한 취약점인 CVE-2024-50264를 이용하는 데 따른 어려움에 대해 다루고 있습니다. 이 취약점은 메모리 손상 버그로, 2025년 포우니 어워드에서 최우수 권한 상승 부문을 수상했습니다. 저자는 이 버그를 발견하는 과정에서 겪은 어려움을 공유하며, "kernel-hack-drill"이라는 프로젝트를 통해 성공적인 익스플로잇을 개발하게 된 이야기를 전합니다.

CVE-2024-50264는 AF_VSOCK 소켓에서 발생하는 경쟁 조건으로, 사용 후 해제(UAF) 문제를 일으켜 권한이 없는 사용자도 이를 악용할 수 있게 합니다. 저자는 2021년에 이와 관련된 버그를 처음 발견했지만, 나중에 다른 연구자들이 CVE-2024-50264로 공개한 것을 알고 다시 관심을 가지게 되었습니다.

이 취약점은 재현의 불안정성과 커널 객체의 생명 주기로 인한 메모리 손상 관리의 어려움 등 여러 가지 한계가 있었습니다. 저자는 이전의 복잡한 전략보다 더 간단한 익스플로잇 방법을 고안했습니다. 이 방법은 시스템 호출을 중단시키고 경쟁 조건을 만들기 위해 특수 신호를 사용하는 것과 메모리 할당을 조작하기 위한 크로스 캐시 공격을 포함했습니다.

"kernel-hack-drill" 프로젝트는 익스플로잇 기술을 테스트하고 개발할 수 있는 플랫폼을 제공했습니다. 이 프로젝트는 연구자들이 커널 취약점을 실험할 수 있도록 다양한 모듈과 예제를 포함하고 있습니다. 저자는 UAF를 이용해 임의의 주소를 읽고 쓸 수 있는 익스플로잇을 성공적으로 만들어 권한을 루트로 상승시키는 데 성공했습니다.

연구 과정에서 겪은 어려움은 새로운 익스플로잇 기술의 개발과 kernel-hack-drill의 개선으로 이어졌으며, 다른 연구자들이 커널 보안 연구를 위해 이 환경을 탐색하도록 장려했습니다. 이 기사는 커널 취약점을 악용하는 데 필요한 복잡성과 인내를 강조하며, 저자의 혁신적인 접근 방식과 보안 연구에 대한 기여를 보여줍니다.

이 텍스트는 Rust를 사용하여 Django의 사용자 정의 템플릿 태그를 만드는 과정을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사용자 정의 템플릿 태그는 저자가 Rust에서 Django의 템플릿 언어를 재구현하면서 추가한 기능입니다. 예를 들어, 특정 형식으로 현재 시간을 표시하는 사용자 정의 태그가 제공됩니다.

Django 템플릿은 동적 데이터를 전달하기 위해 컨텍스트를 사용합니다. 이는 파이썬의 딕셔너리와 유사합니다. 저자는 이 컨텍스트에 접근하는 사용자 정의 태그를 만드는 방법을 설명합니다.

Rust 구현에서 컨텍스트는 구조체로 정의됩니다. 사용자 정의 태그는 Rust의 소유권 및 생명 주기 규칙을 관리하면서 이 컨텍스트를 파이썬에 전달해야 합니다.

저자는 파이썬에 가변 참조를 전달하려고 할 때 Rust의 소유권 모델에서 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 std::mem::take와 std::mem::replace와 같은 기법을 사용하여 소유권을 관리하고 Rust와 파이썬 간에 데이터를 공유합니다.

파이썬이 안전하게 컨텍스트를 변경할 수 있도록 저자는 Arc(원자적 참조 카운팅)와 Mutex(상호 배제)를 사용하여 공유 가변 데이터를 관리합니다.

최종 구현은 파이썬이 컨텍스트를 읽고 수정할 수 있도록 하여 동시 접근 문제를 피할 수 있게 합니다.

저자는 PyO3와 Rust의 생명 주기에 제한이 있지만, 이를 극복할 수 있는 효과적인 전략이 있어 파이썬과 Rust 간의 원활한 통합이 가능하다고 강조합니다. 구현에 대한 전체 코드는 구체적인 내용을 알고 싶은 사람들을 위해 제공됩니다.

이 논문은 대형 언어 모델(LLM)과 관련된 중요한 보안 위험에 대해 다루고 있으며, 특히 올라마 프레임워크를 사용하는 모델에 초점을 맞추고 있습니다. LLM이 빠르게 인기를 얻으면서 많은 모델이 충분한 보안 조치 없이 배포되었고, 이로 인해 Shodan 검색 엔진을 통해 1,100개 이상의 노출된 올라마 서버가 확인되었습니다. 이 중 약 20%는 무단 접근에 취약한 모델을 호스팅하고 있었습니다.

주요 문제는 다음과 같습니다. 첫째, 무단 API 접근입니다. 많은 서버가 인증 절차가 없어 누구나 쿼리를 제출할 수 있습니다. 둘째, 모델 악용입니다. 공격자는 보안이 취약한 서버를 조작하여 유해한 콘텐츠를 생성하거나 자원을 탈취할 수 있습니다. 셋째, 백도어 주입입니다. 악의적인 사용자가 해로운 모델이나 페이로드를 주입할 수 있습니다.

이 연구는 LLM 배포 시 더 나은 보안 관행의 필요성을 강조합니다. 취약한 서버를 탐지하기 위해 파이썬으로 개발된 도구를 제공하며, 인증 강제화, 네트워크 분할, 속도 제한, 기본 포트 변경, 지속적인 취약점 모니터링과 같은 보안 개선 전략을 권장합니다.

전반적으로 이 연구 결과는 LLM 배포에서 보안 취약점을 해결할 긴급한 필요성을 강조하며, 오용을 방지하고 민감한 데이터를 보호하기 위한 노력이 필요합니다. 향후 연구는 더 넓은 탐지 방법을 모색하고 LLM 인프라의 보안 수준을 향상시키는 방향으로 진행되어야 합니다.

브렌던 롱의 기사 "CPU 활용도는 거짓이다"는 CPU 활용도 지표가 어떻게 오해를 불러일으킬 수 있는지를 다룹니다. 많은 사람들은 서버의 CPU 활용도가 50%라고 하면, 그 서버가 두 배의 작업량을 처리할 수 있다고 생각합니다. 그러나 서버에서 실시한 테스트 결과, 실제 성능은 보고된 활용도와 선형적으로 증가하지 않는다는 사실이 밝혀졌습니다.

이 기사에서 중요한 점은 다음과 같습니다. 첫째, 저자는 Ryzen 9 5900X 프로세서를 탑재한 데스크톱을 사용하여 스트레스 테스트를 진행했습니다. 이 과정에서 작업자 수와 그들의 활용도 수준을 다양하게 조정했습니다. 둘째, 결과적으로 50%의 CPU 활용도가 보고되었을 때, 실제 수행된 작업량은 예상보다 더 높았으며, 작업의 종류에 따라 최대 용량의 60%에서 100%까지 다양했습니다. 셋째, CPU의 하이퍼스레딩과 터보 부스트 기능이 성능에 영향을 미쳐 보고된 활용도와 실제 성능 간의 차이를 초래합니다.

결론적으로 CPU 활용도에만 의존하면 서버의 용량에 대한 오해가 생길 수 있습니다. 저자는 CPU 지표뿐만 아니라 실제 수행된 작업량을 모니터링하는 것이 성능을 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 된다고 제안합니다. 따라서 CPU 활용도 수치가 실제 성능을 과소평가할 수 있으며, 서버의 작업량을 직접적인 벤치마크를 통해 평가하는 것이 더 바람직합니다.

최근 MIT의 연구 "ChatGPT와 뇌"는 에세이를 작성할 때 ChatGPT와 같은 AI 도구를 사용하는 것이 시간이 지남에 따라 인지 기능에 해를 끼칠 수 있음을 보여줍니다. 이 연구에 따르면 AI에 의존하는 학생들은 뇌의 연결성이 감소하고, 기억 회상 능력이 떨어지며, 자신의 작업에 대한 소유감이 부족한 것으로 나타났습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

AI를 사용하는 학생들은 전통적인 방법이나 검색 엔진을 사용하는 학생들에 비해 신경 연결성이 가장 약했습니다. AI를 사용하는 대다수의 학생들은 자신의 에세이에서 문장을 기억하거나 인용할 수 없었고, 이는 AI의 도움 없이 글을 쓴 학생들과 대조적이었습니다. AI에 의존하는 것은 비판적 사고와 기억 과정에 대한 참여를 줄이는 결과를 초래했습니다. 많은 AI 사용자들은 자신의 글에 대한 소유감이 줄어들어, 종종 AI에게 부분적인 공을 돌리는 경향을 보였습니다. AI 사용을 중단한 후에도 학생들은 지속적인 인지 결핍을 보였고, 이전의 인지 수준으로 돌아가지 못했습니다. 검색 엔진을 사용하는 사람들은 더 나은 기억력과 인지 기능을 유지했습니다.

이 연구는 AI가 단기적인 이점을 제공할 수 있지만, 장기적으로는 인지 기능 저하와 의존성을 초래할 수 있다고 경고합니다. 이러한 영향을 완화하기 위해 연구자들은 AI 사용을 정기적으로 중단하고 자연스러운 인지 참여를 허용할 것을 제안합니다.

이 블로그 글에서는 저자가 재활용한 구글 픽셀 5 스마트폰으로 블로그를 성공적으로 설정하고 운영하는 방법에 대해 이야기합니다. 저자는 마스토돈에서 영감을 받아 전통적인 하드웨어 대신 안드로이드 폰을 서버로 활용해보고 싶었습니다.

저자는 구글 픽셀 5를 선택했습니다. 이 기기는 비교적 최신 모델로, 유선 인터넷 연결을 위한 USB-OTG를 지원하며, 통신사에 잠겨 있어 커스텀 소프트웨어 설치가 어려운 점이 있었습니다.

블로그는 100와트 태양광 패널과 잭커리 전원 스테이션을 연결하여 전력을 공급받고 있습니다. 이로 인해 오프그리드 상태에서 지속 가능한 방식으로 운영됩니다.

저자는 안드로이드용 터미널 에뮬레이터인 텀룩스를 사용하여 필요한 도구와 패키지를 설치했습니다. 여기에는 블로깅 플랫폼인 휴고도 포함되어 있어 설정이 예상보다 간단했습니다.

블로그는 원활하게 운영되고 있으며, 성능도 빠릅니다. 저자는 주로 버전 호환성과 배터리 관리와 관련된 작은 문제를 겪었습니다.

사이트 관리는 SSH를 통해 원격으로 수행하는 것을 선호합니다. 이를 통해 저자는 직접 스마트폰에서 작업하는 대신 데스크탑에서 편리하게 작업할 수 있습니다.

저자는 rsync를 사용하여 자동 백업을 설정하여 데이터 안전성을 확보했습니다. 이를 통해 파일 복구가 용이해졌습니다.

전반적으로 저자는 이 프로젝트에 만족감을 표하며, 더 자세한 노트나 도움이 필요하면 연락해달라고 독자들에게 권장합니다.

Lit는 웹 컴포넌트를 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 개발을 간편하고 효율적으로 만들어 줍니다.

Lit는 복잡한 설정 없이도 빠르게 시작할 수 있습니다. 이 라이브러리는 약 5KB로 가볍고, UI의 변경된 부분만 업데이트하여 빠른 렌더링을 보장합니다. Lit의 컴포넌트는 표준 웹 컴포넌트로, 어떤 프레임워크와도 호환되며 독립적으로도 작동할 수 있어 공유 가능하고 미래 지향적인 애플리케이션에 적합합니다.

또한, Lit는 Shadow DOM을 사용하여 컴포넌트의 스타일이 페이지의 다른 스타일과 충돌하지 않도록 합니다. 반응형 속성을 통해 값이 변경될 때 UI가 자동으로 업데이트되도록 만들 수 있습니다. Lit는 HTML과 JavaScript를 결합한 간단하고 표현력 있는 템플릿을 사용하여 동적인 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있게 해줍니다.

Lit를 사용하면 공유 가능한 컴포넌트, 디자인 시스템, 또는 전체 애플리케이션을 구축할 수 있어 업데이트와 유지 관리가 용이합니다. Lit는 튜토리얼, 문서, 그리고 토론을 위한 Discord 채널과 같은 지원 커뮤니티와 자원을 제공합니다. 또한, Bluesky에서 업데이트를 팔로우하고 GitHub 및 Stack Overflow에서 프로젝트에 참여할 수 있습니다.

빈센트 퀴글리(Sanity의 스태프 소프트웨어 엔지니어)는 소프트웨어 개발에 AI를 통합한 경험을 공유합니다. 그는 처음에는 모든 코드를 수작업으로 작성했지만, 현재는 초기 코드의 약 80%를 AI가 생성하도록 의존하고 있습니다. 이를 통해 그는 아키텍처와 검토 과정에 더 집중할 수 있게 되었습니다.

그의 AI 통합 여정은 다양한 코딩 방법을 거쳤습니다. 문서를 읽는 것에서 시작해, 현재는 Cursor와 Claude Code와 같은 AI 도구를 사용하여 코딩을 지원받고 있습니다. 그는 AI를 독립적인 코더가 아닌 협업 도구로 활용하는 방식을 채택하고 있습니다.

AI가 생성한 코드는 보통 여러 번의 시도가 필요합니다. 첫 번째 시도에서는 95%가 사용할 수 없고, 두 번째 시도에서는 50%가 사용 가능하며, 세 번째 시도에서야 비로소 수정할 수 있는 기초 코드가 만들어집니다. 그러나 AI는 맥락을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 퀴글리는 프로젝트별 파일을 사용하고 Linear와 GitHub와 같은 도구와 AI를 통합하여 필요한 정보를 유지하고 있습니다.

그는 여러 AI 인스턴스를 동시에 운영하며, 이를 작은 개발 팀처럼 다루고 작업을 명확하게 추적합니다. 검토 과정도 발전하여 AI 검토가 인간 검토 전에 이루어지도록 변경되었습니다. 이를 통해 엔지니어들은 코드의 중요한 측면에 더 집중할 수 있게 되었습니다.

AI 도구를 사용하는 데는 월 약 1,000~1,500달러의 비용이 발생하지만, 그로 인해 기능 제공 속도가 빨라지고 효율성이 향상되는 이점이 있습니다. 그러나 AI는 실수로부터 학습하지 못하고, 잘못된 코드를 자신 있게 생성하는 경향이 있어 지속적인 문제가 되고 있습니다.

엔지니어들은 코드 소유권에 대한 사고방식을 바꿔야 합니다. 개인적인 애착보다는 문제 해결에 중점을 두는 것이 중요합니다. 팀 리더들은 AI 도구를 실험하도록 장려하고, 반복적인 작업부터 시작하며, 품질을 보장하기 위해 검토 과정을 조정해야 합니다.

개발자들은 잘 정의된 기능에서 AI를 테스트하며 작은 규모로 시작하고, 여러 번의 시도와 검토를 통해 진행하는 것이 좋습니다. AI와 함께하는 코딩의 미래는 인간 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자의 효율성과 문제 해결 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

한 사용자가 최근 개인 Gmail 계정의 업데이트에서 혼란스러운 표현을 발견했습니다. 소개 부분에서는 사용자가 동의함으로써 Google Workspace가 자신의 콘텐츠와 활동을 사용하여 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 허용한다고 설명하고 있습니다. 그러나 사용자가 기능을 켜거나 끌 수 있는 선택권을 주는 것은 그 이후의 내용입니다. 이러한 표현은 사용자가 기능을 활성화하지 않더라도 데이터 사용에 동의하는 것으로 해석될 수 있습니다. 문서에서는 기능이 활성화될 때만 데이터가 사용된다고 명확히 하고 있지만, 처음 문장은 광범위한 동의를 암시하는 것처럼 보입니다. 이 사용자는 이것이 의도적으로 오해를 일으키려는 시도인지, 아니면 단순히 혼란을 초래하는 잘못된 표현인지 의문을 제기하고 있습니다.

텍스트에서는 "성별 휠 펜던트"라는 제품이 언급되며, 숫자 29, 5, 34가 함께 나옵니다. 이는 특정 제품이나 아이템을 나타내는 것처럼 보이지만, 추가적인 맥락이나 세부사항은 제공되지 않습니다.

Neovim 플러그인은 Amazon Q Developer와 통합되어 채팅 기능과 인라인 코드 제안 기능을 제공합니다. 사용자는 IAM 아이덴티티 센터 또는 AWS 빌더 ID를 통해 인증할 수 있으며, AWS 계정 없이도 Amazon Q를 무료로 사용할 수 있습니다.

필수 조건으로는 NodeJS 버전 18 이상과 Neovim 버전 0.10.4 이상이 필요합니다.

빠른 시작 방법은 다음과 같습니다. 먼저 제공된 방법 중 하나로 플러그인을 설치합니다. 그런 다음 Neovim 설정 파일에 플러그인을 추가합니다. 예를 들어, 다음과 같이 설정할 수 있습니다. require('amazonq').setup({ ssoStartUrl = 'https://view.awsapps.com/start' }). 이후 어떤 파일에서든 :AmazonQ 명령어를 입력하여 플러그인을 활성화합니다.

설치 방법에는 수동 설치와 vim-plug 또는 lazy.nvim을 사용하는 방법이 있습니다. 수동 설치는 저장소를 클론한 후 Neovim의 런타임 경로에 추가하는 방식입니다. vim-plug나 lazy.nvim을 사용할 경우, 지정된 지침을 따라 플러그인을 포함시키면 됩니다.

인증 방법은 무료 티어의 경우 AWS 빌더 ID와 함께 https://view.awsapps.com/start URL을 사용하고, 프로 구독자는 관리자가 제공한 URL을 사용해야 합니다.

사용 방법으로는 :AmazonQ 명령어를 입력하면 채팅 창이 열리고, zq를 사용하면 선택한 텍스트가 채팅 컨텍스트에 추가됩니다. 코드 리팩토링, 수정, 최적화 및 설명을 위한 다른 명령어도 제공됩니다.

구성 옵션으로는 필수 설정인 ssoStartUrl 외에도 인라인 코드 제안을 활성화하거나 특정 파일 유형에 대해 활성화할 수 있는 옵션이 있습니다. 인라인 코드 제안은 지원되는 파일 유형에서 입력할 때 나타나며, 필요에 따라 비활성화할 수 있습니다.

문제가 발생할 경우 NodeJS가 설치되어 있는지 확인하고, 올바른 ssoStartUrl이 설정되어 있는지 점검합니다. 언어 서버 상태를 확인하고 필요시 디버그 로그를 활성화합니다.

개발자들은 저장소를 클론하여 Neovim 런타임 경로에 추가하고, 변경 사항을 테스트하기 위해 디버그 모드를 활성화할 수 있습니다.

이 플러그인은 Apache-2.0 라이선스 하에 배포됩니다. 현재 실험적인 상태에 있으며, 기여는 환영합니다.

"공유는 두렵다: 클라우드 파일 공유와 프로그래밍 언어 의미론의 연결"이라는 논문은 사용자들이 클라우드 파일 공유 애플리케이션에서 겪는 어려움에 대해 다룹니다. 이러한 문제는 단순히 인터페이스가 좋지 않아서 발생하는 것이 아니라, 링크와 편집 같은 작업이 어떻게 작동하는지에 대한 오해에서 비롯됩니다. 이는 프로그래밍 언어에서의 별칭(aliasing)이나 변형(mutation) 문제와 유사합니다.

저자들은 일반 사용자가 파일 공유를 얼마나 잘 이해하고 있는지를 조사하기 위해 사용자 연구를 진행했습니다. 연구 결과, 많은 사용자가 프로그래밍 교육에서 흔히 발생하는 오해와 유사한 잘못된 인식을 가지고 있다는 사실을 발견했습니다. 이 연구는 프로그래밍 작업과 유사한 파일 공유 관련 과제를 사용하여 광범위한 혼란을 드러냈습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 저자들은 클라우드 파일 공유 작업의 의미를 명확히 하기 위한 공식적인 프레임워크를 만들었습니다. 이 프레임워크는 복사와 참조 같은 개념에 중점을 두고 있으며, 사용자의 이해를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 워크플로 관리나 인터랙티브 도움과 같은 다양한 애플리케이션을 지원할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

저자는 TPDE-LLVM이라는 새로운 LLVM 백엔드에 대해 논의합니다. 이 백엔드는 기존의 LLVM -O0 백엔드보다 훨씬 빠르며, 속도 향상은 10배에서 20배에 이르지만 생성되는 코드 크기는 10%에서 30% 더 큽니다. TPDE-LLVM은 현재 x86-64와 AArch64 아키텍처를 지원하며, 일반적인 Clang O0/O1 IR을 처리하는 것을 목표로 하고 있습니다.

주요 내용으로는 TPDE-LLVM이 LLVM 19 -O0에 비해 인상적인 컴파일 속도 향상을 제공하며, 여러 벤치마크에서 평균 13.34배의 속도 개선을 보여준다는 점이 있습니다. 이 백엔드는 IR 정리, 분석, 코드 생성의 세 가지 주요 처리 단계로 구성되어 있습니다. TPDE-LLVM은 런타임 성능을 위해 LLVM의 최적화된 백엔드와 경쟁할 계획은 없지만, 향후 더 많은 IR 기능을 지원하고 레지스터 할당을 개선하며 비-ELF 플랫폼을 탐색할 예정입니다.

이 백엔드는 llc와 유사하게 라이브러리로 사용할 수 있으며, 약간의 수정으로 Clang과 통합할 수 있습니다. 현재의 한계로는 Flang과 Rust와 같은 언어에 대한 일부 지원되지 않는 기능이 있으며, 특히 벡터 타입에서 문제가 발생합니다.

저자는 또한 LLVM-IR의 개선 가능성이 컴파일 속도를 향상시킬 수 있다고 언급하며, 구현 과정에서 직면한 기술적 도전 과제에 대한 세부 사항도 공유합니다.

사회 신용 개념에 대해 논의하며, 서구에서도 중국의 사회 신용 시스템과 유사하게 작동하는 여러 시스템이 존재하지만, 그 이름이 다를 뿐이라는 점을 강조합니다.

사회 신용의 정의는 원래 경제 용어였으나, 현재는 개인의 행동을 추적하고 점수를 부여하여 서비스와 기회에 대한 접근에 영향을 미치는 시스템을 의미합니다. 서구에서는 신용 점수, 링크드인, 우버 평가, 소셜 미디어 참여 등 다양한 플랫폼이 개인을 추적하고 점수를 매겨 대출, 취업, 사회적 상호작용 등 일상생활의 여러 측면에 영향을 미칩니다.

중국과 비교할 때, 많은 사람들이 중국과 같은 포괄적인 사회 신용 시스템을 두려워하지만, 실제로 중국의 시스템은 분산되어 있고 제한적입니다. 미국은 통합된 사회 신용 시스템이 없지만, 다양한 행동 점수 시스템을 연결할 수 있는 인프라를 구축하고 있습니다.

서구의 시스템은 종종 명확한 기준 없이 운영되는 반면, 중국의 접근 방식은 결점이 있지만 점수가 어떻게 계산되는지에 대한 가시성을 더 제공합니다. 앞으로 서구와 중국 모두에서 보다 포괄적인 행동 점수 매기기 추세가 증가하고 있으며, 이러한 시스템이 투명하고 책임감 있게 운영될 것인지, 아니면 여전히 숨겨질 것인지에 대한 의문이 제기됩니다.

이러한 점수 시스템을 이해하는 것은 개인이 참여에 대한 정보에 기반한 선택을 할 수 있도록 도와줍니다. 전반적으로, 오늘날의 디지털 환경에서 행동이 어떻게 추적되고 점수화되는지에 대한 인식을 높이고, 이러한 시스템에 대한 보다 투명한 접근을 촉구하는 메시지를 전달합니다.

로버트 킹겟은 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 시각 장애인 커뮤니티에 미치는 영향을 되돌아봅니다. 비 마이 아이즈(Be My Eyes)와 일레븐랩스(ElevenLabs)와 같은 AI 도구에 대한 기대감이 있지만, 킹겟은 이 도구들의 효과와 정확성에 대해 회의적인 입장을 보입니다. 그는 시각 장애인 사용자들이 이러한 도구가 제공하는 정보에 감사하고, 이는 종종 시각이 있는 사람들로부터 부족한 부분이라고 인정하면서도, 접근성 문제와 인간의 지원 대신 기술에 의존하게 되는 것에 대한 우려를 표명합니다.

킹겟은 많은 시각 장애인들이 AI 덕분에 더 많은 도움을 받고 독립성을 느낄 수 있다고 언급합니다. AI는 판단 없이 지속적인 지원을 제공하기 때문입니다. 그러나 그는 이러한 변화가 기술에 대한 의존도를 더욱 깊게 만들 수 있다고 걱정합니다. 특히, 인간이 접근 가능한 환경을 만들기 위해 노력하는 경우가 종종 부족하기 때문입니다.

그는 AI에 대한 과대 광고를 비판하며, 과거의 기술들이 약속한 것에 비해 실질적으로 부족했던 사례와 비교합니다. 킹겟은 주류 AI 콘텐츠보다 개인 블로그와 소규모 웹사이트를 선호하며, 이들이 더 안정적이고 진정한 관점을 제공한다고 믿습니다. 요약하자면, AI의 잠재적 이점을 인정하면서도 킹겟은 신중함을 촉구하고, 진정한 접근성 조치를 위한 지속적인 노력을 지지합니다.

요약이 없습니다.

"스태프가 나중에 먹었습니다"라는 문구는 일본 TV 프로그램에서 음식이 화면에 나올 때 사용됩니다. 이 표현은 음식이 낭비되지 않았음을 나타내며, 일본에서는 음식 버리기를 일반적으로 좋지 않은 행동으로 여깁니다.

이 문구는 아마도 시청자들이 음식이 잘못 다뤄지는 것에 대한 불만을 제기하는 것을 방지하기 위해 생겨났을 것입니다. 촬영 후 스태프가 실제로 음식을 먹는지에 대해서는 논란이 있습니다. 일부 보도와 TV 인물들은 제작진이 남은 음식을 소비한다고 주장하는 반면, 다른 이들은 이 문구의 진실성에 대해 의구심을 표명하고 있습니다.

비평가들은 이 문구가 제작자들이 책임을 회피하는 방법으로 보일 수 있으며, 시청자 비판에 대한 민감성이 커지고 있음을 반영한다고 주장합니다. 일부 논평가들은 이러한 자율 규제가 프로그램의 질 저하로 이어질 수 있다고 믿고 있습니다. 또 다른 의견으로는 음식 윤리에 대한 교육이 TV 프로그램이 아닌 부모에게서 이루어져야 한다고 제안하는 목소리도 있습니다.

외부 링크에 접근할 수는 없지만, 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다. 원하는 내용을 여기에 붙여넣어 주시면, 간결하고 이해하기 쉬운 요약을 만들어 드리겠습니다.

저자는 리눅스 홈 서버가 사용하지 않을 때 자동으로 절전 모드로 들어가고 필요할 때 다시 깨어나기를 원했습니다. 이는 윈도우의 기능과 유사합니다. 이 작업을 우분투에서 구현하는 것이 도전이었고, 수동으로 서버를 켜지 않고도 백업을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표였습니다.

설정 요구 사항으로는 같은 네트워크에 있는 저전력 장치, 예를 들어 라즈베리 파이가 필요합니다. 또한, 유니캐스트 패킷을 지원하는 웨이크 온 랜(WoL) 네트워크 인터페이스가 필요합니다.

서버 구성 단계에서는 ethtool을 사용해 유니캐스트 패킷에 대해 웨이크 온 랜 기능을 활성화합니다. 그리고 로그인한 사용자와 활성 연결을 확인하여 서버가 유휴 상태일 때 절전 모드로 전환하는 스크립트(auto-sleep.sh)를 만듭니다. 이 스크립트는 10분마다 실행되도록 크론 작업으로 설정합니다. 서버가 제대로 깨어날 수 있도록 ARP 기능이 필요하므로 IPv6를 비활성화합니다. 원치 않는 깨어남을 방지하기 위해 서버가 절전 모드로 들어가기 전에 Netatalk과 같은 네트워크 서비스를 중지할 수도 있습니다.

항상 켜져 있는 장치로는 루비 스크립트를 사용해 ARP 요청에 응답하는 ARP 스탠드인 기능을 구현하여, 마법 패킷 없이도 잠자고 있는 서버를 깨울 수 있습니다. 또한, Avahi를 사용해 잠자고 있는 서버를 대신해 네트워크 서비스를 광고할 수도 있습니다.

문제 해결 과정에서는 서버가 예기치 않게 깨어나는 경우가 있었습니다. 이는 원치 않는 네트워크 패킷 때문이었습니다. 저자는 포트 미러링 기능이 있는 네트워크 스위치를 사용해 이러한 패킷의 출처를 확인했습니다. 불필요한 깨어남 문제는 패킷을 전송하는 서비스를 중지하고 라우터를 설정해 불필요한 네트워크 트래픽을 차단함으로써 해결했습니다.

최종적으로, 서버는 이제 유휴 상태일 때 성공적으로 절전 모드로 들어가고 네트워크 요청을 받을 때 깨어나며, 원활한 백업과 효율적인 에너지 사용이 가능해졌습니다. 이 가이드는 필요할 때 접근할 수 있으면서도 에너지를 절약하는 리눅스 홈 서버를 설정하는 간단한 방법을 제공합니다.

이 프로젝트는 재귀 함수에 대한 기초 작업을 기리며, LISP 인터프리터의 두 가지 구현을 소개합니다. 하나는 C 언어로 작성된 komplott.c이고, 다른 하나는 Odin 언어로 번역된 komplodin.odin입니다.

2025년에는 LISP 인터프리터가 Odin으로 번역되어 코드 라인은 더 많아졌지만, 더 깔끔한 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. 저자는 보다 직접적인 번역을 위해 Odin의 제작자로부터 도움을 받았습니다.

주요 특징으로는 C 버전은 500줄 이하, Odin 버전은 약 600줄로 단일 파일로 구현되었습니다. GNU Guile과의 호환성을 위해 Scheme 표준을 준수하며, Cheney의 알고리즘을 기반으로 한 반공간 가비지 컬렉터를 사용합니다. 제한된 꼬리 호출 최적화와 최소한의 오류 처리 기능이 있으며, 스레드 안전성이나 보안 기능은 없습니다.

1962년의 LISP 1.5 구현이 포함되어 있습니다.

C 버전을 빌드하려면 gcc를 의존성으로 하여 make komplott를 실행하면 됩니다. Odin 버전을 빌드하려면 Odin 컴파일러를 사용하여 make komplodin을 실행합니다. LISP 1.5 인터프리터를 테스트하려면 make test를 실행하면 됩니다.

LISP 1.5 인터프리터는 기본 LISP 함수들을 지원하며, 이전 LISP 버전과 유사한 약간 수정된 문법을 포함하고 있습니다. 기능을 보여주는 LISP 코드 예제도 포함되어 있습니다.

각 데이터 패킷은 "STOP"으로 끝나고 많은 닫는 괄호가 뒤따라야 읽기 오류를 피할 수 있습니다.

선형대수학은 벡터와 행렬을 중심으로 하는 수학의 한 분야입니다. 이 책은 선형대수학의 기본 개념을 쉽게 소개합니다.

스칼라는 단일 숫자(실수)를 의미하며, 벡터는 스칼라의 순서 있는 집합입니다. 벡터는 공간에서 화살표로 시각화할 수 있으며, 길이와 방향을 가집니다. 벡터는 1차원, 2차원, 3차원 등 다양한 차원에서 존재할 수 있으며, 이를 (\mathbb{R}^n)으로 나타냅니다. 벡터에 대한 기본 연산으로는 덧셈과 스칼라 곱셈이 있으며, 이를 통해 새로운 벡터(선형 조합)를 생성할 수 있습니다.

벡터 덧셈은 각 요소를 대응하여 결합함으로써 이루어집니다. 스칼라 곱셈은 벡터를 스칼라와 곱하여 늘리거나 줄일 수 있습니다. 기존의 벡터를 사용하여 선형 조합을 통해 새로운 벡터를 만들 수 있습니다.

내적은 두 벡터 사이의 각도를 측정하며, 결과는 스칼라로 나타납니다. 노름은 벡터의 길이를 계산합니다. 두 벡터의 내적이 0이면 이 벡터들은 직교하며, 이는 서로 수직임을 의미합니다.

행렬은 숫자의 직사각형 배열로, 선형 변환과 방정식 시스템을 표현하고 조작하는 데 사용됩니다. 행렬은 요소별로 덧셈이 가능하며, 곱셈은 행과 열의 내적을 통해 이루어집니다. 행렬 곱셈은 선형 변환을 조합하는 것과 관련이 있습니다.

벡터와 행렬을 이해하는 것은 선형대수학의 더 복잡한 개념을 배우는 기초가 됩니다. 선형대수학은 기하학, 계산, 데이터 분석 등 다양한 분야에 응용됩니다.

이 기사는 애플의 영향력이 인터넷 표준과 브라우저 선택에 위협을 가하고 있다는 내용을 다룹니다. 이러한 표준과 선택은 경쟁적이고 개방적인 웹을 위해 필수적입니다. 경쟁이 없으면 표준 기구의 중요성이 사라지고, 애플은 자신의 힘을 이용해 대안을 억압함으로써 인터넷 상호운용성을 지원하는 핵심 원칙을 훼손하고 있습니다.

경쟁은 효과적인 표준 개발과 기술에 대한 독점적 통제를 방지하는 데 매우 중요합니다. 표준은 다양한 기술이 함께 작동할 수 있게 하여 혁신과 사용자 선택을 촉진합니다. 애플은 특히 앱 스토어를 통해 자사 기기의 소프트웨어 생태계를 통제함으로써 독특한 독점 구조를 만들어냈습니다. 이러한 통제는 개발자들의 선택지를 제한하고, 인터넷 표준에 필수적인 자발적 채택 원칙을 약화시킵니다.

애플의 브라우저 기능 제한과 브라우저 엔진의 단일화 강요와 같은 관행은 개방적이고 상호운용 가능한 웹 기술의 발전에 해를 끼칩니다. 이는 사용자에게 선택의 폭을 줄이고, 혁신을 저해하는 환경을 만듭니다. 이 기사는 인터넷 표준 기구가 애플이 초래하는 위협을 인식하고 이러한 독점적 관행에 맞서기 위한 조치를 고려할 것을 촉구합니다. 여기에는 거버넌스 구조의 변경 제안과 애플의 행동에 대한 책임을 묻는 것이 포함됩니다.

저자는 웹의 중요성과 인터넷 표준의 효과성이 독점적 통제에 저항하는 데 달려 있다고 강조합니다. 기술 커뮤니티가 어떤 특정 기업의 부당한 영향력에서 벗어나 공정하고 개방적인 인터넷을 옹호할 필요성이 시급하다고 말합니다. 전반적으로 이 기사는 애플이 인터넷 생태계에 미치는 영향에 대한 비판적인 시각을 제시하며, 기술의 개방성과 경쟁 가치를 지키기 위한 집단 행동의 필요성을 강조합니다.

요약이 없습니다.

HTML의 <template> 요소는 나중에 JavaScript와 함께 사용하거나 그림자 DOM을 생성하는 데 사용할 수 있는 HTML 조각을 저장하는 도구입니다. 이 기능은 2015년 11월부터 제공되며, 다양한 브라우저에서 널리 지원되고 있지만 일부 부분에서는 지원 수준이 다를 수 있습니다.

주요 특징으로는 여러 속성이 있습니다. shadowrootmode는 그림자 루트가 생성되는 방식을 정의하며, shadowrootclonable은 그림자 루트를 복제할 수 있게 해줍니다. shadowrootdelegatesfocus는 그림자 루트 내에서 포커스 동작을 제어하고, shadowrootserializable은 그림자 루트를 직렬화하기 위한 실험적인 속성입니다.

<template> 요소는 그 내용을 직접 렌더링하지 않으며, 중첩된 내용은 content 속성을 통해서만 접근할 수 있습니다. 주로 두 가지 방식으로 사용됩니다. 첫 번째는 템플릿 문서 조각으로, 내용이 DocumentFragment에 저장되어 복제 후 DOM에 삽입될 수 있습니다. 두 번째는 선언적 그림자 DOM으로, shadowrootmode 속성이 설정되면 즉시 그림자 DOM이 생성됩니다.

예를 들어, 템플릿과 JavaScript를 사용하여 동적인 테이블 행을 만들 수 있습니다. 또한, 범위가 제한된 스타일을 가진 그림자 DOM을 구현하여 그림자 루트 내의 요소에만 영향을 줄 수 있습니다. 포커스 위임 기능을 사용하여 그림자 DOM 내에서 포커스 동작을 관리할 수도 있습니다.

중요한 점은 <template> 내부의 내용은 명시적으로 사용되기 전까지 DOM의 일부가 아니라는 것입니다. 특정 HTML 태그(예: <html>, <head>, <body>)는 템플릿 내에서 무시됩니다. 이 요소는 항상 여는 태그와 닫는 태그를 가져야 합니다.

이 요약은 <template> 요소의 주요 특징, 속성, 사용법 및 예제를 간결하게 설명합니다.

로맹 고라가 아다코어의 새로운 필드 엔지니어로서 아다 프로그래밍 언어를 다시 살펴보는 실용적인 튜토리얼을 제공합니다. 이 튜토리얼은 SVG 형식으로 애니메이션 로제타(하이포트로코이드 곡선)를 생성하는 간단한 프로그램을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 아다가 안전-critical 시스템에서 주로 사용되지만, 현대적이고 즐거운 범용 언어라는 점을 보여주고자 합니다.

아다에 대한 배경을 살펴보면, 1970년대 후반 미국 국방부를 위해 개발된 아다는 소프트웨어의 신뢰성과 정확성을 강조합니다. 강력한 타입 시스템, 명확한 구조, 그리고 명시적인 코딩 요구사항 덕분에 항공우주, 자동차, 실시간 시스템 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

이 프로젝트는 사용자가 로제타의 SVG 파일을 생성하는 명령줄 프로그램을 만드는 과정을 안내합니다. 프로그램은 아다 패키지 관리자 알리레(Alire)를 사용하여 구축되며, 아다의 현대적인 기능을 보여줍니다.

프로그램은 두 개의 주요 패키지로 구성됩니다. 첫 번째는 로제타(Rosetta)로, 로제타 형태를 생성하기 위한 수학적 계산을 처리하며, 기하학적 매개변수와 좌표에 대한 타입을 정의합니다. 두 번째는 로제타 렌더러(Rosetta_Renderer)로, SVG 출력을 생성하는 역할을 하며, 수학적 논리와 렌더링 과정을 분리합니다.

아다의 설계 철학은 가독성, 강력한 타입, 그리고 예측 가능한 동작을 우선시합니다. 엄격한 컴파일러 규칙은 명확한 코딩 관행을 장려하여 버그를 예방하고 유지보수를 개선하는 데 도움을 줍니다.

고라는 이 프로젝트가 아다의 기능과 다시 연결될 수 있는 보람 있는 방법이라고 느끼며, 강력하고 효율적인 소프트웨어를 만드는 데 있어 아다의 장점을 강조합니다. 이 튜토리얼은 새로운 아다 개발자와 경험이 있는 개발자 모두에게 접근 가능한 소개 자료로 활용될 수 있습니다.

볼커 크라우스는 공공 교통과 긴급 서비스와 같은 분야에서 지리적 다각형을 단순화하는 데 따른 어려움에 대해 논의합니다. 이러한 용도에서는 고해상도 기하학이 필요하지 않으며, 오히려 저장 및 처리에서 비효율성을 초래할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 지리적 다각형은 공공 교통 서비스와 긴급 경고를 위한 지역을 정의하는 데 도움을 줍니다. 높은 세부사항이 필요하지 않으며, 더 간단한 다각형으로도 충분합니다. 그러나 단순화 과정에서 일반적인 알고리즘은 세부사항을 줄일 수 있지만 원래 지역의 범위를 유지하지 못할 수 있어 긴급 상황에서 위험을 초래할 수 있습니다. 경계 상자는 지나치게 단순하며, 균형이 필요합니다.

더글라스-푸커 알고리즘은 거리 기준에 따라 점을 줄여 다각선을 단순화하는 일반적인 방법입니다. 매끄러운 형태에는 효과적이지만 복잡한 기하학에서는 실패할 수 있어 자기 교차하는 다각형이 발생할 수 있습니다. 다각형을 단순화하기 위해 더글라스-푸커를 적용하기 전에 다각형을 확대(오프셋)하여 단순화된 외형을 보장할 수 있습니다. 이 방법은 세부사항을 통합하고 더 매끄러운 결과를 생성하며 자기 교차 문제를 해결합니다.

좌표의 소수점 자릿수를 줄이면 기하학의 품질에 영향을 주지 않으면서 파일 크기를 줄일 수 있습니다. 크라우스는 단순화된 기하학의 품질을 향상시킬 수 있는 더 나은 알고리즘에 대한 제안을 요청하고 있습니다.

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이 글에서는 정적 웹사이트의 장점, 특히 사용자가 과거 콘텐츠 버전을 쉽게 다시 방문할 수 있는 방법에 대해 다룹니다. 저자 주하-마티 산탈라는 블로깅을 하면서 자신이 수여한 배지를 보고 싶었던 개인적인 경험을 회상합니다. 그는 Wayback Machine의 스크린샷에 의존하는 대신, Git과 Eleventy를 사용하여 자신의 정적 사이트의 관련 버전을 간단히 복구할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이를 통해 사이트의 이전 상태에 접근하는 것이 매우 간편해졌습니다.

산탈라는 정적 사이트 생성기를 사용하면 웹사이트의 각 버전이 전체 콘텐츠와 함께 버전 관리 시스템에 저장된다고 강조합니다. 이를 통해 특정 커밋을 체크아웃함으로써 빠르게 "시간 여행"을 할 수 있습니다. 그는 이 과정이 데이터베이스에 의존하는 동적 사이트에 비해 훨씬 더 쉽다고 언급합니다. 동적 사이트에서는 과거 콘텐츠를 복구하는 것이 더 복잡할 수 있습니다.

또한 그는 GitHub Actions를 통해 매달 자신의 홈페이지의 스냅샷을 설정하여 변경 사항의 시각적 기록을 유지하고 있다고 말합니다. 현재의 설정 덕분에 과거 버전을 쉽게 접근할 수 있게 되어, 이 작업을 더 일찍 시작하지 않은 것에 대한 걱정이 덜해졌다고 느낍니다. 이 글은 시간이 지나도 콘텐츠를 보존하고 접근하는 데 있어 정적 사이트의 이점을 강조합니다.

Matrix.org의 홈서버가 RAID 고장으로 인해 큰 장애를 겪어 사용자들이 메시지를 주고받지 못하게 되었습니다. 이 문제는 2025년 9월 2일에 시작되었으며, 보조 데이터베이스가 파일 시스템을 잃은 후 곧이어 주 데이터베이스도 실패했습니다. 엔지니어들은 현재 55TB에 달하는 대용량 데이터베이스를 복구하고 17시간 분량의 트래픽을 재생하는 작업을 진행 중입니다.

자신의 홈서버를 운영하는 사용자들은 영향을 받지 않지만, Matrix.org에 의존하는 사용자들은 서비스가 복구될 때까지 메시지가 대기 상태로 남아 있어 지연을 겪고 있습니다. 조직 측은 사용자들에게 데이터 손실은 없을 것이며, 메시지는 결국 전달될 것이라고 안심시켰습니다.

이번 사건은 분산형 메시징 시스템의 장점을 부각시킵니다. 독립적인 홈서버를 운영하는 사용자들은 정상적으로 서비스를 이용할 수 있기 때문입니다. Matrix.org의 장애가 부끄러운 일이긴 하지만, 이는 실패에 대한 분산 서비스의 회복력을 강조하는 사례가 되었습니다.

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이 기사는 인공지능(AI)에서 "세계 모델" 개념의 부활에 대해 다루고 있습니다. 세계 모델은 AI가 예측과 결정을 내리는 데 사용하는 환경의 단순화된 표현으로, 인간이 세상을 이해하는 방식과 유사합니다. 저명한 AI 연구자들은 이러한 모델이 지능적이고 안전한 AI 시스템을 개발하는 데 필수적이라고 주장합니다.

세계 모델의 개념은 1943년 심리학자 케네스 크레이크가 유기체가 선택지를 평가하고 효과적으로 반응하기 위해 정신 모델을 가지고 있다고 제안한 데서 시작되었습니다. 초기 AI 시스템은 세계 모델을 실험했지만, 복잡한 환경을 처리하는 데 어려움을 겪어 일부 전문가들은 이 개념을 포기하기도 했습니다.

하지만 딥러닝의 발전으로 세계 모델에 대한 관심이 다시 살아났습니다. 현대 AI는 고정된 규칙에 의존하는 대신 경험에서 학습하고 환경에 대한 내부 표현을 생성할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 현재의 AI 시스템은 종종 일관된 세계 모델보다는 서로 연결되지 않은 규칙에 의존하고 있습니다.

강력한 세계 모델을 개발하는 것은 AI 연구소의 우선 과제입니다. 이러한 모델이 AI의 추론 능력과 신뢰성을 향상시킬 수 있기 때문입니다. 그러나 이러한 모델을 만드는 방법은 아직 불확실하며, 다양한 접근 방식이 탐색되고 있습니다. 전반적으로 잘 구성된 세계 모델이 AI에 미칠 수 있는 잠재적 이점이 이 분야의 지속적인 연구를 이끌고 있습니다.

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마르친 비하리는 에세이에서 QWERTY와 드보락 키보드 배열의 역사와 신화를 탐구합니다. 이 글은 Shift Happens라는 책의 한 장으로 처음 발표되었으며, 다음과 같은 주요 내용을 다룹니다.

QWERTY 배열은 무작위로 보이는 문자 배치 때문에 비효율적인 타이핑을 초래한다는 비판을 받습니다. 조지 C. 블리켄스더퍼는 1893년에 과학적 키보드라는 더 효율적인 디자인을 만들고자 했지만, QWERTY의 인기에 밀려 실패했습니다.

블리켄스더퍼는 여러 흥미로운 타자기를 발명했지만, 재정적 어려움과 레밍턴과 같은 대형 제조업체와의 경쟁 등 지속적인 도전에 직면했습니다. 그의 과학적 키보드는 잠재력에도 불구하고 QWERTY의 지배를 극복하지 못했습니다.

QWERTY가 무작위로 설계되었거나 타자기를 느리게 만들기 위해 고안되었다는 일반적인 믿음은 검토되고 반박됩니다. 이 배열은 초기 타자기에서 기계적 고장을 방지하기 위해 의도적으로 발전했으며, 이전에 생각했던 것보다 더 효율적이라는 증거가 있습니다.

교육 심리학자인 어거스트 드보락과 그의 동료 윌리엄 딜리는 1930년대에 타이핑을 더 쉽고 빠르게 만들기 위해 드보락 단순화 키보드를 제안했습니다. 그들의 디자인은 손가락 움직임을 줄이고 타이핑 속도를 높인다고 주장했지만, QWERTY가 지배하는 시장에서 수용되기 어려웠습니다.

초기 연구는 드보락 배열에 대한 유망한 결과를 보여주었지만, 1950년대 정부 연구를 포함한 후속 실험은 그 장점에 의문을 제기했습니다. 이러한 연구의 유효성에 대한 논란이 일어나면서 QWERTY와 드보락 지지자들 사이에 갈등이 생겼습니다.

현재도 이 논의는 계속되고 있으며, 두 배열의 효과성과 편안함에 대한 논쟁이 이어지고 있습니다. 새로운 키보드 디자인이 등장했지만, QWERTY는 역사적 관성 덕분에 여전히 지배적인 배열로 남아 있습니다.

비하리는 드보락이 더 빠르고 인체공학적일 수 있지만, QWERTY는 대부분의 사용자에게 "충분히 좋다"고 강조합니다. 이 에세이는 키보드 디자인의 복잡성과 QWERTY가 지속적으로 널리 사용되는 이유를 반영합니다. 이 글은 역사적 서사와 분석을 결합하여 독자들이 매일 사용하는 키보드에 대한 가정을 재고하도록 도전합니다.

이브라힘 디알로의 글 "당신은 직무를 인터뷰하는 것이 아니라 직무 제목을 오디션하고 있다"는 기술 면접과 실제 엔지니어링 실무 사이의 괴리에 대해 다룹니다.

면접에서는 후보자들이 복잡한 시스템과 확장성에 대한 지식을 보여주기를 기대받지만, 실제 직무는 더 간단하고 실용적인 해결책을 요구하는 경우가 많습니다. 면접관들은 복잡한 아키텍처와 이론적인 확장 솔루션에 대해 이야기할 수 있는 후보자를 선호하는 경향이 있습니다. 이는 실제 직무의 필요에 맞는 효율적이고 간단한 설계에 집중하는 후보자보다 우선시됩니다.

면접은 예측 가능한 구조를 따르며, 후보자들은 실제 역할에서 존재하지 않을 수 있는 문제에 대한 거창한 해결책을 제시해야 합니다. 기업들은 현재의 필요보다는 미래의 비전을 위해 인재를 채용하려고 하며, 이로 인해 복잡한 개념을 설명할 수 있는 후보자가 선호되는 경향이 있습니다.

정직하고 간단한 답변을 제공하면 탈락할 수 있지만, 비록 비현실적일지라도 복잡한 답변이 오히려 채용으로 이어질 수 있습니다. 후보자들은 면접에서 요구되는 복잡성을 이해하고, 채용된 후에는 간단함을 주장할 것을 권장받습니다.

이 글은 면접 과정이 결함이 있지만, 이를 잘 이해하고 대처하면 후보자들이 더 합리적인 엔지니어링 관행을 추진할 수 있는 직위를 확보하는 데 도움이 될 수 있다고 결론짓습니다.

Datafruit는 네 명의 팀원(Abhi, Venkat, Tom, Nick)이 개발 중인 AI DevOps 에이전트입니다. 이 도구는 클라우드 인프라를 관리하는 데 도움을 주며, 비용을 점검하고 보안을 강화하며 인프라를 코드로 변경하는 작업을 수행합니다. Datafruit는 두 가지 주요 상호작용 방식을 제공합니다.

첫 번째는 자동 감사 기능입니다. 이 기능은 클라우드 환경을 스캔하여 비용 절감 기회를 찾고 규정 준수를 확인합니다. 두 번째는 채팅 인터페이스로, 사용자는 웹 UI나 슬랙을 통해 질문을 하거나 작업을 할당할 수 있습니다.

팀은 인프라 작업에서 맥락의 중요성을 강조하며, 전문화된 에이전트들이 협력하는 다중 에이전트 시스템을 사용합니다. 현재 Datafruit는 인프라를 읽고 변경 사항을 제안할 수 있는 기능만 제공하여, 중요한 작업에 대해 더 안전하게 사용할 수 있습니다.

Datafruit는 임시 권한 부여, 비밀 사용 위치 식별, 비용 급증 분석 등 다양한 작업을 도와줄 수 있습니다. 이 제품은 구독 모델로 제공되며, 기업 고객을 위해 쿠버네티스에 배포할 수 있습니다.

현재 팀은 고객의 클라우드에 Datafruit를 설치하고 있으며, 클라우드 인프라 분야의 사용자들로부터 피드백을 받아 제품을 개선하고자 합니다. 관심 있는 분들은 [email protected]로 이메일을 통해 연락할 수 있습니다.

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이 글에서는 아코른 정리 증명기와 전통적인 수학적 증명, 그리고 Lean과 같은 다른 정리 증명 시스템을 비교합니다.

전통적인 수학적 증명은 주장을 시작으로 하여 논리적인 일련의 주장을 통해 결론에 도달하는 방식입니다. 이 과정은 이미 확립된 진리를 바탕으로 합니다. 반면, Lean 정리 증명기는 프로그래밍과 유사한 문법을 사용하며, 정리의 이름을 붙이는 방식으로 진행됩니다. 이로 인해 인간의 사고 방식에 비해 덜 직관적이고 복잡하게 느껴질 수 있습니다. Lean에서의 증명은 세부적인 정의를 요구하며, 가설을 객체처럼 다루는 경우가 많습니다.

아코른 정리 증명기는 이러한 접근 방식과는 다르게, 사용자가 보다 인간 친화적인 형식으로 증명을 작성할 수 있도록 합니다. 아코른은 주장에 집중하고, AI와의 대화 같은 상호작용을 통해 증명을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이 시스템은 사용자가 기억하거나 이름을 붙일 필요 없이 이미 증명된 주장을 인식할 수 있습니다.

아코른 증명기가 주장의 증명을 찾지 못할 경우, 이를 사용자에게 알리고 추가적인 설명이나 주장을 요구할 수 있습니다. 이러한 방식은 인간이 문제를 해결하기 위해 협력하는 방식과 유사합니다.

저자는 이러한 상호작용적이고 암묵적인 대화 방식이 실험 설계와 같은 다른 분야에서도 유용할 수 있다고 제안합니다. 이처럼 작업을 검증 가능한 하위 작업으로 나눌 수 있는 가능성이 있습니다.

글은 앞으로의 AI 상호작용이 더욱 매끄럽고 자연스러워져 일상적인 작업을 향상시킬 수 있다는 희망적인 비전으로 마무리됩니다. 아코른은 정리 증명에 보다 직관적인 접근 방식을 제공하며, 인간의 사고 방식과 컴퓨터의 증명 검증 간의 간극을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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토론토는 30킬로미터가 넘는 광범위한 보행자 터널 네트워크인 '패스'를 개발했습니다. 이 시스템은 도심의 혼잡을 해결하기 위해 만들어졌으며, 통근자들이 바쁜 거리를 피하면서 사무실과 지하철역 간에 원활하게 이동할 수 있도록 돕습니다. 패스는 1900년대 초반에 기업들이 시작했으며, 현재는 많은 주요 건물들을 연결하고 다양한 소유자들에 의해 관리되고 있습니다.

일반적인 지하 통로와는 달리, 패스는 잘 설계되어 있고 깨끗하며 고급 쇼핑몰과 비슷한 모습을 하고 있습니다. 매일 수십만 명의 사람들이 이용하는 인기 있는 통근 경로로 자리 잡았습니다. 도시 계획자들은 이러한 터널이 거리의 활기를 줄일 수 있다고 우려하지만, 패스는 혼잡을 완화하고 보행자와 차량의 이동을 촉진함으로써 도시의 교통 시스템을 보완하고 있습니다.

패스의 독특한 성공은 경제 모델에서 비롯됩니다. 토지 소유자들이 인프라에 투자하는데, 이는 그들에게 직접적인 이익이 되기 때문입니다. 전통적인 교통 시스템은 통합된 계획이 필요하지만, 패스는 그렇지 않습니다. 몬트리올과 같은 다른 도시에도 유사한 시스템이 있지만, 보행자 전용 지하철은 여전히 드물습니다. 이러한 시스템이 더 일반적이지 않은 이유를 탐구하는 것은 도시 교통 개선에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

삼각형 그리드 요약

삼각형 그리드는 전술 턴제 게임에서 사용되는 그리드의 한 종류로, 일반적인 사각형 그리드나 육각형 그리드와는 다른 독특한 장점을 제공합니다. 이 그리드는 게임 플레이, 이동, 시각적 표현에서 유리한 점이 있습니다.

그리드 유형에는 세 가지가 있습니다. 사각형 그리드는 구조화된 환경, 예를 들어 마을이나 던전에서 사용하기 쉽지만 유연성이 떨어집니다. 육각형 그리드는 자연 경관에 더 적합하여 부드러운 형태를 허용합니다. 삼각형 그리드는 사각형과 육각형 그리드의 장점을 결합하여 직선과 곡선 이동을 용이하게 하지만, 직사각형 건물을 표현하기에는 한계가 있습니다.

삼각형 그리드는 유닛의 효과적인 라인 형성을 가능하게 하고, 사각형 그리드의 4방향 이동과 육각형 그리드의 6방향 이동에 비해 6방향 이동을 지원합니다. 대각선 이동이 허용될 경우 12가지 방향 옵션이 제공되어 플레이어에게 더 많은 전술적 선택지를 제공합니다.

이동과 거리 측정에 있어 육각형 그리드는 거리를 추정하는 데 유용하며, 사각형 그리드는 간단하지만 유연성이 떨어집니다. 삼각형 그리드는 대각선이 없을 경우 이동이 복잡해질 수 있으며, 반대편 삼각형으로 이동하려면 세 번의 이동이 필요합니다. 대각선 이동을 허용하면 현실감과 편리함이 향상됩니다.

삼각형 그리드는 게임 내 지형 표현을 개선할 수 있어 혁신적인 디자인으로 이어질 가능성이 있습니다. 삼각형 그리드는 사각형 그리드와 유사한 좌표 시스템을 사용하여 표현할 수 있으며, 그리드와 세계 좌표 간의 변환을 위한 추가 계산이 필요합니다.

삼각형 그리드에서 거리를 계산하는 두 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 간단한 타일 거리로, 맨해튼 거리 기반의 세 가지 요소로 구성됩니다. 두 번째는 대각선 거리를 계산하여 대각선 이동을 고려하며, 단축키를 사용하거나 대각선을 거리 1로 간주하여 계산합니다.

삼각형 그리드는 출시된 게임에서 널리 사용되지 않았지만, 전술적 게임 플레이에 흥미로운 가능성을 제공합니다. 이 그리드는 독특한 디자인 요소를 허용하며, 미래의 게임 메커니즘에 영감을 줄 수 있습니다.

이 글에서는 Zig 프로그래밍 언어에서 포인터 대신 인덱스를 사용하여 데이터 구조의 성능을 향상시키는 기법에 대해 설명합니다. 이 방법은 Zig의 창시자인 앤드류 켈리의 영감을 받아 개발되었으며, 여러 가지 주요 이점을 제공합니다.

첫째, 메모리 효율성입니다. 인덱스를 사용하면 노드가 동적 배열에 저장되므로 포인터를 사용할 때보다 적은 공간을 차지합니다. 예를 들어, 64비트 시스템에서는 인덱스가 4바이트인 반면 포인터는 8바이트를 차지합니다.

둘째, 빠른 접근 속도입니다. 메모리에 연속적으로 저장된 노드는 CPU 캐시에 더 잘 맞아 접근 시간이 개선됩니다.

셋째, 할당 오버헤드 감소입니다. 각 노드마다 개별적으로 메모리를 할당하는 대신 배열을 사용하면 새로운 노드를 다음 사용 가능한 위치에 추가할 수 있어 메모리 할당이 더 빨라집니다.

넷째, 즉각적인 해제입니다. 모든 노드를 한 번에 해제하는 것이 더 빨라집니다. 전체 구조를 탐색할 필요 없이 단일 메모리 해제만으로 가능하기 때문입니다.

다섯째, 단점으로는 개별 노드 해제가 느리다는 점입니다. 배열에서 단일 노드를 제거하려면 요소를 이동해야 하므로 시간이 걸립니다. 이를 해결하기 위해 "프리리스트"를 사용하여 특정 노드를 해제할 때 빈 슬롯을 추적할 수 있습니다.

이 글에는 Zig에서 이 기법을 구현하는 코드 예제가 포함되어 있으며, 배열 리스트를 사용하여 트리 노드를 관리하는 방법을 보여줍니다. 노드의 구조와 노드를 생성하고 자식 관계를 설정하는 방법이 강조됩니다.

Zig 소프트웨어 재단(ZSF)은 비영리 단체로, 자금을 효과적으로 활용하여 Zig 프로그래밍 프로젝트를 지원하고 있습니다. 2024년 동안 총 지출은 약 520,749달러였으며, 주로 기여자 보상에 사용되었습니다. 이 중 가장 큰 비용은 계약자에게 지급된 306,362달러입니다.

주요 재정 사항은 다음과 같습니다. 총 수입은 670,673달러로, 개인 및 단체로부터의 기부가 크게 기여했습니다. 특히 미첼 하시모토로부터의 150,000달러의 대규모 기부가 포함되어 있습니다. 주요 지출 항목으로는 계약자 비용, 직원 급여, 회계 비용, 그리고 프로젝트를 위한 인프라 구축이 있습니다. 사용자 참여가 증가하고 있으며, GitHub에 보고되는 문제도 늘어나면서 응답 시간이 길어지고 있습니다.

지난해 기부금이 다소 감소했음에도 불구하고, ZSF는 팀을 유지하고 성장시키기 위해 기금 모금을 진행하고 있습니다. 특히 Every.org를 통해 월간 기부를 장려하여 지속적인 재정 지원을 확보하고자 하고 있습니다.

주요 엔지니어이자 재단의 회장인 앤드류 켈리는 인재를 유지하고 Zig 프로젝트를 계속 발전시키기 위해서는 지속적인 자금 지원이 중요하다고 강조합니다. 그들은 월간 지원의 어떤 금액이라도 큰 차이를 만들며 재단의 독립성을 유지하는 데 도움이 된다고 말합니다.

2025년 9월 2일, 비자예 라지는 OpenAI의 애플리케이션 부문 최고기술책임자(CTO)로 임명될 예정입니다. 이는 OpenAI가 A/B 테스트와 기능 플래깅으로 유명한 플랫폼인 Statsig를 인수한 후 이루어지는 변화입니다. 라지는 Statsig의 창립자이자 메타에서의 리더로서 풍부한 경험을 가지고 있으며, ChatGPT와 Codex의 제품 엔지니어링을 총괄하게 됩니다. 그의 주요 목표는 사용자와 기업을 위한 AI 도구를 개선하는 것입니다.

OpenAI는 Statsig의 기능을 통합하여 애플리케이션을 향상시키고, 신속한 실험과 데이터 기반 의사결정을 강조할 계획입니다. 라지는 자신의 역할이 전 세계 사람들에게 도움이 되는 방식으로 AI를 발전시키는 데 기여할 것이라고 믿고 있습니다.

인수가 완료되면 Statsig는 시애틀 사무소에서 계속 운영되며 기존 고객 기반을 유지하면서 OpenAI의 일부가 될 것입니다. 이번 인수는 규제 당국의 승인을 기다리고 있습니다.

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앤트로픽이 시리즈 F 자금 조달 라운드에서 130억 달러를 성공적으로 모금하며 회사 가치는 1,830억 달러에 달했습니다. 이번 라운드는 ICONIQ가 주도했으며, 피델리티 매니지먼트와 라이트스피드 벤처 파트너스도 참여했습니다. 블랙록과 골드만삭스와 같은 주요 투자자들도 포함되었습니다.

이번 자금 조달은 앤트로픽의 빠른 성장세를 보여줍니다. 특히 2023년 3월에 AI 모델인 클로드를 출시한 이후 더욱 두드러진 성과를 보이고 있습니다. 2025년 초까지 매출은 약 10억 달러에 도달했으며, 2025년 8월에는 50억 달러를 넘어서면서 가장 빠르게 성장하는 기술 회사 중 하나로 자리 잡았습니다. 현재 앤트로픽은 30만 개 이상의 기업 고객을 보유하고 있으며, 지난 1년 동안 대형 고객 수가 7배 증가했습니다.

이번 투자는 앤트로픽이 증가하는 수요를 충족하고, 안전성 연구를 강화하며, 국제적인 성장을 지원하는 데 도움이 될 것입니다. 이 회사는 AI 기술의 안전성과 신뢰성에 대한 헌신으로 많은 기업과 개발자들의 신뢰를 얻고 있습니다.

LightCycle은 TRON에서 영감을 받은 복고풍 게임으로, Rust와 ggez 프레임워크를 사용하여 제작되었습니다. 이 게임의 주요 특징은 다음과 같습니다.

게임 모드는 혼자 AI와 대결하거나 친구와 함께 플레이할 수 있습니다. AI의 난이도는 쉬움, 보통, 어려움 중에서 선택할 수 있습니다. 전략적인 이점을 위해 제한된 에너지를 사용하는 부스트 기능이 있으며, 입체적인 시각 효과로는 입자 흔적, 화면 흔들림, 빛나는 그래픽이 포함되어 있습니다. 게임을 쉽게 일시 정지하고 조작할 수 있는 메뉴도 제공됩니다. 그래픽은 8비트 스타일로 네온 색상을 사용하여 복고풍의 느낌을 살리고 있습니다.

조작 방법은 간단합니다. 메뉴에서 1번을 눌러 1인용 모드, 2번을 눌러 2인용 모드를 선택하고, D키로 AI 난이도를 변경할 수 있습니다. 플레이어 1은 W/A/S/D 키로 이동하고, 왼쪽 Shift 키로 부스트를 사용할 수 있습니다. 플레이어 2는 방향키로 이동하며, 오른쪽 Shift 키로 부스트를 사용합니다. 일반적인 조작으로는 P 키로 일시 정지 및 재개하고, ESC 키로 메뉴로 돌아갈 수 있습니다.

설치를 위해서는 최신 버전의 Rust와 Cargo가 필요합니다. 저장소를 클론한 후 Cargo로 빌드하고 게임을 실행하면 됩니다. 리눅스 사용자는 자신의 배포판에 맞는 특정 라이브러리를 설치해야 합니다.

게임 플레이는 자신의 라이트 사이클을 조작하여 벽이나 흔적에 부딪히지 않고 마지막까지 남아 있는 것이 목표입니다. 부스트를 현명하게 사용해야 하며, 속도를 증가시키지만 에너지를 소모합니다.

AI 난이도는 세 가지로 나뉩니다. 쉬운 난이도는 반응이 느리고 실수를 많이 하며, 보통은 균형 잡힌 도전이 됩니다. 어려운 난이도는 똑똑한 경로 탐색과 공격적인 부스트를 제공합니다.

이 게임은 Rust와 ggez로 개발되었으며, 일시 정지 메뉴와 향상된 시각 효과 등 여러 업데이트가 이루어졌습니다. 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

"여전히 질문 중: 쿼리 최적화기는 정말 얼마나 좋은가?"라는 논문은 데이터베이스의 쿼리 최적화가 해결된 문제라는 믿음을 의문시했던 2015년 연구를 다시 살펴봅니다. 저자들은 쿼리 최적화의 다양한 요소, 즉 계획 열거, 비용 모델링, 그리고 카디널리티 추정이 성능에 미치는 영향을 조사하기 위해 조인 순서 벤치마크(JOB)를 개발했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 카디널리티 추정 오류가 일반적이며, 중간 결과의 크기를 추정하는 데 오류가 발생하는 경우가 많고, 이는 쿼리 성능에 상당한 영향을 미친다는 것입니다. 이러한 오류는 잘못된 실행 계획을 초래할 수 있으며, 비용 모델과 열거 전략의 부정확성은 상대적으로 덜 영향을 미칩니다.

둘째, JOB 벤치마크는 실제 데이터셋(IMDB)과 조인 순서에 초점을 맞춘 간단한 쿼리를 사용하여 만들어졌습니다. 이를 통해 다양한 데이터베이스 시스템에서 카디널리티 추정의 문제를 강조할 수 있었습니다.

셋째, 이 논문은 쿼리 최적화 연구에 대한 새로운 관심을 불러일으켰습니다. 특히 머신러닝과 인공지능을 기반으로 한 더 나은 카디널리티 추정 방법 개발에 대한 관심이 커지고 있습니다.

넷째, 지난 10년 동안 카디널리티 추정 및 쿼리 최적화를 위한 학습 기반 접근법에 대한 연구가 급증했지만, 이러한 방법들은 실제 응용에서 어려움에 직면해 있습니다.

마지막으로, 현재 쿼리 최적화기에서 성능 저하 문제를 다루고, 제한된 메타데이터 환경에서 쿼리 실행의 견고성을 개선할 방법을 찾는 것이 주요 도전 과제로 남아 있습니다. 저자들은 쿼리 최적화에서 정확한 카디널리티 추정의 중요성을 강조하며, 강력한 벤치마킹과 학습 기법의 통합을 통해 이 분야에서 지속적인 연구와 혁신이 필요하다고 주장합니다.

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CauseNet은 인과 관계에 대한 일반적인 믿음과 구별되는 포괄적인 인과 지식 데이터베이스를 구축하는 프로젝트입니다. 이 지식 기반은 인공지능 발전에 중요한 인과 추론 연구를 지원하기 위해 설계되었습니다.

이 프로젝트의 목적은 다양한 웹 소스에서 데이터를 수집하여 대규모 인과 지식 기반을 만드는 것입니다. CauseNet에는 1,100만 개 이상의 인과 관계가 포함되어 있으며, 추정 정확도는 83%에 달합니다. 이 데이터베이스는 인과 질문에 대한 답변, 추론 및 논증을 AI 시스템에서 수행하는 데 활용될 수 있습니다.

CauseNet은 여러 버전의 데이터셋을 제공합니다. CauseNet-Full은 전체 데이터셋으로 1.8GB의 용량을 가지고 있으며, CauseNet-Precision은 고정밀 하위 집합으로 135MB입니다. CauseNet-Sample은 초기 탐색을 위한 소규모 샘플로 54KB입니다. 데이터 모델은 인과 개념이 관계로 연결되어 있으며, 각 관계의 출처에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다. 예를 들어, "흡연은 장애를 유발한다"와 같은 인과 관계가 명확하게 정의되어 있습니다.

데이터는 ClueWeb과 위키백과와 같은 다양한 플랫폼에서 수집되며, 각 정보의 출처에 대한 세부 사항이 제공됩니다. 이 프로젝트는 문장에서 다단어 인과 개념을 정확하게 식별하는 기술을 사용합니다. CauseNet에 대한 연구 결과는 CIKM 2020에서 발표된 논문에 문서화되어 있습니다. 연구자들은 질문이나 피드백을 위해 연락할 수 있습니다. 코드에 대한 라이센스는 MIT 라이센스 하에 제공되며, 데이터는 크리에이티브 커먼즈 라이센스에 따라 사용됩니다.

전반적으로 CauseNet은 인과 관계에 대한 보다 세밀한 이해를 위한 중요한 단계로, 인공지능 및 연구 분야에서의 잠재적인 응용 가능성을 가지고 있습니다.

Apertus는 스위스에서 개발된 첫 번째 대규모 완전 개방형 다국어 언어 모델로, EPFL, ETH 취리히, 스위스 국가 슈퍼컴퓨팅 센터(CSCS)가 협력하여 만들었습니다. 이 모델은 생성형 인공지능의 투명성과 다양성을 촉진하는 것을 목표로 하고 있으며, 2025년에 출시되었습니다. 개발자와 조직들이 챗봇이나 번역 시스템과 같은 다양한 응용 프로그램에 활용할 수 있는 기초 도구로 사용됩니다.

주요 특징으로는 완전한 문서화가 이루어진 오픈 액세스가 있습니다. 모델의 구조, 훈련 데이터, 과정 등이 공개되어 누구나 검토할 수 있습니다. 또한, 15조 개의 토큰으로 훈련되어 많은 소외된 언어를 포함한 다국어 지원이 가능합니다. 두 가지 버전이 제공되며, 80억 개와 700억 개의 매개변수로 구성되어 있습니다. 작은 모델은 개인 사용에 적합합니다. 사용자는 스위스콤을 통해 접근하거나 허깅페이스에서 다운로드할 수 있으며, 허용적인 오픈 소스 라이센스 하에 제공됩니다.

이 프로젝트는 혁신과 협업을 강조하며, 신뢰할 수 있고 포용적인 AI 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 정기적인 업데이트가 이루어질 예정이며, 사용자 피드백을 통해 향후 버전을 개선할 계획입니다. Apertus는 스위스 및 EU 법률을 준수하여 훈련 데이터의 윤리적 기준을 보장합니다.

이 이니셔티브는 스위스 AI 주간의 일환으로, 다양한 협력 이벤트를 통해 AI 연구를 사회적 이익으로 전환하는 것을 목표로 하고 있습니다. 궁극적인 목표는 스위스의 투명성과 공동체 중심의 가치에 부합하는 책임 있는 AI 사용을 촉진하는 것입니다.

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Blocky Planet는 유니티 게임 엔진으로 제작된 기술 데모로, 마인크래프트의 큐브 기반 게임 플레이를 구형 형식으로 변환합니다. 플레이어는 완전히 파괴 가능한 절차적으로 생성된 환경에서 20종 이상의 다양한 블록을 조작할 수 있습니다.

이 게임의 주요 특징 중 하나는 구형 행성에서 블록을 쌓고 부수는 게임 플레이입니다. 이는 전통적인 평면 세계와 비교할 때 독특한 디자인 도전 과제를 제공합니다. 데모는 Itch.io에서 무료로 제공되며, 윈도우에 최적화되어 있고 웹 버전도 이용할 수 있습니다. 개발자는 이전 기술 데모에서 영감을 받아 구형 기하학의 도전을 해결하고 새로운 기능을 추가하는 것을 목표로 했습니다. 시간 제약으로 인해 완전한 게임으로 계획되지는 않았지만, 개발자는 가끔 업데이트를 출시할 가능성이 있습니다.

기술적인 측면에서는 구를 만드는 데 필요한 코드를 사용하지만, 중력 정렬이 도전 과제가 됩니다. 블록은 중력에 맞춰 정렬되어야 하며, 구형 형태로 인해 복잡해집니다. 평면 그리드를 구로 매핑할 때 왜곡을 최소화하기 위해 쿼드 스피어라는 방법이 사용되며, 지구를 여섯 개의 섹터로 나눕니다. 행성은 쐐기 모양의 섹터와 껍질로 나뉘며, 각 껍질은 중심에서 바깥쪽으로 이동할수록 크기가 증가하여 블록의 크기를 일관되게 유지합니다.

게임 메커니즘에서는 맞춤형 중력이 플레이어를 행성의 중심으로 끌어당기며, 이 중력을 상쇄하기 위한 추진 장치 기능이 있어 이동할 수 있습니다. 지형 생성에는 3D 노이즈 함수가 사용되어 다양한 블록 유형과 생물 군계 간의 부드러운 전환을 만들어냅니다.

미래 계획으로는 여러 행성, 동굴 생성, 개선된 생물 군계 시스템, 더 나은 시각 효과를 위한 복셀 기반 조명 등의 기능이 포함될 수 있습니다. 전반적으로 Blocky Planet는 마인크래프트와 같은 창의성을 독특한 구형 세계 메커니즘과 결합하고, 그 과정에서 다양한 기술적 도전 과제를 해결하고자 합니다.

병렬 AI 에이전트의 도입은 소프트웨어 개발에 혁신을 가져오고 있습니다. 이전 기술들이 소소한 개선을 제공했던 것과 달리, 병렬 에이전트는 여러 AI 도구가 동시에 다양한 코딩 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이러한 발전은 엔지니어들이 코드를 작성하는 역할에서 여러 에이전트를 조정하는 역할로 전환하게 만듭니다.

AI 지원 코딩의 주요 발전 사항으로는 첫째, GitHub Copilot로 시작된 AI 페어 프로그래밍이 있습니다. 이는 코드 자동 완성을 도와줍니다. 둘째, Windsurf와 Cursor와 같은 AI 기반 편집기는 디버깅과 리팩토링 같은 더 깊은 상호작용을 가능하게 합니다. 셋째, 최근에는 개발자들이 원하는 내용을 자연어로 설명하면 AI가 필요한 코드를 생성하는 '바이브 코딩'이라는 접근 방식이 등장했습니다.

병렬 에이전트는 이제 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 생산성을 높입니다. 예를 들어, 한 에이전트는 사용자 인터페이스를 만들고, 다른 에이전트는 API 엔드포인트를 작성할 수 있습니다. 이러한 방법은 엔지니어들이 여러 개발 작업을 효율적으로 관리할 수 있게 하여, 프로토타입 제작 속도를 높이고 반복적인 작업을 줄이는 데 기여합니다.

병렬 에이전트와 작업할 때는 먼저 GitHub 이슈를 잘 문서화하여 에이전트가 요구 사항을 이해할 수 있도록 해야 합니다. 그런 다음 여러 이슈를 동시에 에이전트에 할당하여 병렬로 작업할 수 있게 합니다. 에이전트가 작업을 완료한 후에는 엔지니어가 코드를 검토하고 다듬습니다. 또한 여러 풀 리퀘스트와 소통하여 개발이 원활하게 진행되도록 유지해야 합니다.

에이전트가 생성한 작업의 성공률은 다양하며, 완벽한 솔루션이 나오는 경우는 일부에 불과합니다. 따라서 엔지니어는 결과물을 다듬고 수정할 준비가 되어 있어야 합니다. 중요한 기술로는 문제를 세분화하는 능력, 효과적인 의사소통, 강력한 품질 보증 능력이 있습니다. 다양한 개발 분야에서 안내를 제공하기 위해 풀스택 이해도 또한 중요합니다.

병렬 에이전트와 작업할 때는 강력한 CI/CD 파이프라인, 철저한 문서화, 모노레포 아키텍처가 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 병렬 에이전트를 활용하면 소프트웨어 개발의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 엔지니어들은 작은, 잘 정의된 작업부터 시작하여 이 접근 방식이 자신의 작업 흐름에 어떻게 맞는지 실험해보는 것이 좋습니다.

저자는 사회의 생산적인 구성원이 되는 것의 중요성을 강조합니다. 개인은 평생 동안 소비하는 것보다 더 많은 것을 생산하는 것을 목표로 삼아야 한다고 주장합니다. 투자 중이거나 저축으로 생활하는 동안 생산이 줄어드는 것은 괜찮지만, 전체적으로는 순수익을 내는 것이 목표입니다.

이 글은 비생산적인 부유층과 비생산적인 저소득층 모두를 비판하며, 이들이 서로 협력해 다른 사람들로부터 자원을 빼앗는 경향이 있다고 지적합니다. 저자는 사회가 농업, 공학, 제조업과 같이 실질적인 가치를 창출하는 직업을 우선시하고, 긍정적인 기여를 하지 않는 역할은 지양해야 한다고 믿습니다.

결국, 직업에 관계없이 모든 사람은 가치가 있지만, 저자는 사회가 더 이상 비생산적인 역할을 용인해서는 안 된다고 주장합니다. 메시지는 분명합니다: 좋은 사람이 되기 위해서는 소비하는 것보다 더 많은 것을 생산해야 합니다.

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애플 실리콘 맥의 시작 과정은 여러 중요한 단계로 이루어져 있습니다.

첫 번째 단계는 부트 ROM입니다. 이 단계에서는 문제가 발생할 경우 DFU 모드로 진입할 수 있습니다. 문제가 없다면 저수준 부트로더(LLB)와 아이부트(iBoot)로 넘어갑니다.

다음은 커널 부팅 단계입니다. 짧은 무음 상태가 지나면 커널이 부팅 과정을 시작하며, 시스템 클록을 초기화하고 모든 CPU 코어를 작동시킵니다.

파일볼트(FileVault)가 활성화되어 있다면, 사용자가 로그인할 때까지 데이터 볼륨에 접근할 수 없습니다. 따라서 초기 부팅 단계에서는 시스템이 저장소에 데이터를 쓸 수 없습니다.

사용자가 비밀번호를 입력하면 데이터 볼륨이 잠금 해제되어 사용자 파일과 애플리케이션에 완전히 접근할 수 있게 됩니다.

데이터 볼륨에 접근할 수 있게 되면 시스템은 사용자 공간으로 전환되며, 이 과정에서 생성되는 로그 항목의 수가 크게 증가합니다.

요약하자면, 시작 과정은 부트 ROM, LLB, 아이부트, 커널 초기화, 그리고 데이터 볼륨 잠금 해제를 통한 사용자 접근으로 이어지며, 사용자 공간으로의 원활한 전환을 가능하게 합니다.

앰버는 사용자들이 보다 체계적으로 소통할 수 있도록 돕는 새로운 메시징 앱입니다. 창립자는 여러 다른 메시징 앱을 사용해본 경험이 있으며, 폴더, 인공지능 지원, 고객 관계 관리(CRM) 도구와 같은 기능이 부족하다고 느꼈습니다.

앰버의 주요 기능으로는 모든 메시지를 통합하여 보여주는 인터페이스가 있습니다. 이 앱은 사용자가 업무나 개인 프로젝트와 같은 다양한 분야에 집중할 수 있도록 메시지를 분류할 수 있는 기능도 제공합니다. 사용자는 읽은 메시지에 대해 읽음 확인을 보내지 않고도 메시지를 읽은 것으로 표시할 수 있습니다. 또한, 개인 CRM 기능을 통해 연락처에 대한 중요한 정보를 기록할 수 있으며, 곧 인공지능 기능도 추가될 예정입니다. 명령어 바와 단축키를 통해 쉽게 탐색할 수 있으며, 메시지를 예약하거나 알림을 설정하는 옵션도 제공합니다.

앰버는 보안을 최우선으로 생각하여 모든 메시지를 기기에 저장하고 종단 간 암호화를 적용합니다. 사용자는 무료로 앱을 사용해보고 온라인에서 데모를 확인할 수 있습니다.

Koyeb은 새로운 기능인 Light Sleep을 통해 애플리케이션 효율성을 최적화하고 CPU 작업의 콜드 스타트 시간을 약 200밀리초로 줄이는 데 큰 진전을 이뤘습니다. 이를 위해 애플리케이션 배포 방식을 재구성하고 eBPF 기술을 활용하여 가상 머신(VM)을 보다 효과적으로 관리하고 있습니다.

처음에 Koyeb은 경량 가상 머신 모니터인 Firecracker를 사용했지만, GPU 인스턴스에 대한 더 넓은 하드웨어 지원을 위해 Cloud Hypervisor로 전환했습니다. 그들은 Kata Containers를 도입하여 다양한 가상화 백엔드 간의 전환을 쉽게 할 수 있는 더 유연한 시스템을 구축했습니다.

전환 과정에서 Koyeb은 스냅샷 복원과 네트워크 관리에서 어려움을 겪었습니다. 버그로 인해 virtio-fs 사용을 중단해야 했고, VM 스냅샷 후 네트워크 연결을 복원하는 것이 예상보다 복잡하다는 것을 알게 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 eBPF를 활용한 커널 수준의 유휴 감지 기능을 개발하여 인스턴스를 일시 중지할 수 있는 시점을 파악했습니다.

서비스의 응답성을 유지하기 위해 Koyeb은 인스턴스가 유휴 상태인지 판단할 때 헬스 체크 트래픽을 무시하는 메커니즘을 구현했습니다. 실제 트래픽이 감지되지 않으면 시스템은 VM을 일시 중지하고 상태를 저장합니다. 또한, 일시 중지된 컨테이너가 헬스 체크에 응답하지 않을 때 오케스트레이션 실패를 방지하기 위해 헬스 체크를 더미 서버로 프록시하는 우회 방법을 만들었습니다.

이 결과로 Koyeb은 실제 트래픽이 도착할 때 서비스를 신속하게 깨울 수 있게 되었습니다. 그러나 그들은 GPU 기반 서비스에 대한 스냅샷 기능을 확장할 계획을 세우고 있으며, 이는 새로운 도전 과제가 될 것입니다.

전반적으로 Koyeb의 개선 사항은 애플리케이션이 자원을 절약하면서 제로 스케일링이 가능하게 하고, 사용자 경험을 방해하지 않고 즉시 깨어날 수 있도록 합니다.

저자는 기존의 옵션인 아파치 디렉토리 스튜디오가 만족스럽지 않아서 LDAP를 조회하고 쿼리할 수 있는 새로운 도구를 만들었습니다. 그들은 맥에서 작업을 하면서 기본적인 쿼리와 검증을 정기적으로 수행해야 하는데, 그에 적합한 좋은 대안이 없다는 것을 발견했습니다.

내 친구와 저는 페어 프로그래밍 도구의 높은 가격과 Huddle과 같은 도구의 낮은 화면 품질에 불만이 있었습니다. 개발자들이 비싼 비용을 지불하지 않고도 협업 도구를 이용할 수 있어야 한다고 생각했습니다. 그래서 우리는 지난 1년 동안 Hopp라는 오픈 소스 대안을 만들었습니다. 여러분의 피드백을 환영하며, 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요.

테드 지오이아는 그의 기사에서 AI 분야의 기술 거품이 터질 가능성에 대해 논의하고 있다. 현재 주식 시장은 하락세를 보이고 있으며, 엔비디아, 마이크로소프트, 메타와 같은 주요 기업들이 큰 손실을 겪고 있다. 오픈AI의 CEO인 샘 알트만도 특히 실망스러운 챗GPT-5 출시 이후 AI 분야의 문제를 지적했다.

지오이아는 메타가 어려움을 겪고 있는 AI 회사에 140억 달러를 투자하는 등 기술 분야의 과도한 지출과, 신용 카드 부채 증가 및 외식 판매 감소와 같은 일반 소비자들이 겪고 있는 경제적 어려움 사이의 불균형을 강조한다. 그는 현재의 주식 시장 성장세가 단지 다섯 개 기업에 의존하고 있으며, 이는 역사적으로 잠재적인 붕괴의 경고 신호라고 경고한다.

그는 이러한 기술 기업들이 AI에 막대한 투자를 하고 있지만, 소비자들이 이러한 서비스에 기꺼이 지불할 의사가 있는지에 대한 증거는 거의 없다고 강조한다. 많은 챗GPT 사용자들이 여전히 무료 플랜을 이용하고 있다. 이 기사는 AI 개발에 필요한 막대한 인프라가 재정적으로 지속 가능하지 않으며 환경 문제를 초래할 수 있다고 주장한다.

전반적으로 지오이아는 현재의 경제 상황이 불안정하며, AI와 기술에 대한 사치스러운 투자가 이전의 시장 거품을 연상시키는 큰 하락으로 이어질 수 있다고 믿고 있다.

안데스 테크놀로지의 새로운 자회사인 콘도르 컴퓨팅이 2025년 핫 칩스 행사에서 쿠즈코 RISC-V 코어를 선보이고 있다. 쿠즈코는 높은 성능을 위해 설계되었으며, 넓은 범위의 비순차 실행과 고급 분기 예측 기술을 특징으로 하여 다른 주요 RISC-V 설계와 경쟁하고 있다.

쿠즈코 코어의 주요 특징은 다음과 같다. 아키텍처 측면에서 8개의 비순차 실행을 지원하며, 256개의 재정렬 버퍼를 갖추고 있다. 클럭 속도는 2~2.5GHz로 TSMC의 5nm 공정으로 제작되었다. 12단계 파이프라인을 사용하며, 효율성을 높이기 위해 독특한 "시간 기반" 스케줄링 방식을 채택하고 있다.

또한, 쿠즈코는 다양한 시장의 요구에 맞게 높은 수준의 맞춤 설정이 가능하다. 실행 슬라이스, 캐시 크기 등을 조정할 수 있어 유연한 설계가 가능하다. 분기 예측 기술로는 TAGE-SC-L 분기 예측기를 사용하여 다양한 분기 행동에 적응함으로써 정확성을 높이고 있다.

명령어 가져오기는 64KB의 명령어 캐시와 64개의 항목을 가진 변환 참조 버퍼(TLB)를 사용하여 효율적으로 이루어진다. 동적 스케줄링 기능을 통해 코어의 이름 변경 및 할당 단계에서 명령어 스케줄을 예측하여 전통적인 비순차 설계보다 간단하고 전력 효율적인 방법을 제공한다.

마지막으로, 쿠즈코는 잘 구조화된 로드/스토어 유닛을 갖추고 있어 여러 큐를 통해 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 전반적으로 쿠즈코는 기존의 비순차 실행 모델 내에서 혁신을 추구하면서도 RISC-V와의 호환성을 유지하여 소프트웨어 생태계의 이점을 누리고 있다.

마르친 비하리는 그의 킥스타터 프로젝트 "Shift Happens"의 성공을 기념하기 위해 50개의 독특하고 흥미로운 키보드 모음을 공유했습니다. 이 모음은 그가 수년간 모은 다양한 비정상적이고 인체공학적이며 의미 있는 키보드들로 구성되어 있습니다.

주요 키보드로는 안전한 방향 감각을 위한 거울이 있는 인체공학적 키보드인 세이프타입 키보드, 조정 가능한 부품을 가진 이상한 모양의 인체공학적 장치인 컴포트 시스템 키보드, 애플의 디자인 변화를 반영한 작은 키가 특징인 데이터데스크 리틀 핑거스, 어떤 키를 눌러도 전원이 켜지는 아름답게 디자인된 전기 타자기 올리베티 프락시스 48, 그리고 타이핑할 때 점자 문자를 조립하는 중요한 장치인 점자 키보드(텔라터치)가 있습니다.

비하리는 실패한 기술에서 나온 키보드, 게임을 위한 독특한 디자인, 보안상의 이유로 투명한 키보드도 언급했습니다. 그는 독자들에게 자신의 책을 지원해 줄 것을 요청하며, 더 많은 이야기와 고품질 이미지를 약속했습니다. 원래의 내용은 마스토돈에서도 확인할 수 있지만, 여기에서 사진 품질이 더 좋습니다.

이 텍스트는 프로그래밍과 소프트웨어 설계와 관련된 다양한 개념을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

스카이타입(SkyTypes)은 프로그래밍에서 정확성을 유지하기 위해 사용되는 타입입니다. 최적화를 위한 타입은 성능 향상에 중점을 둡니다. 타입 유동성(Type Fluidity)은 프로그래밍에서 타입의 유연성을 의미합니다. 지구 클래스(Earth Classes)는 객체 지향 프로그래밍에서 상속과 관련이 있습니다. 일반 함수 디스패치(Generic Function Dispatch)는 인수의 타입에 따라 호출할 함수를 결정하는 방법입니다. 추상 클래스(Abstract Classes)는 인스턴스화할 수 없는 클래스이며, 서브클래스를 만들기 위해 설계되었습니다. 픽스넘(Fixnums)은 보통 프로그래밍에서 정수의 한 종류를 나타내는 용어입니다. 마지막으로, 요약 및 자료(Summary and Resources)는 추가적인 자료나 요약이 있어 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다.

전체적으로 이 텍스트는 프로그래밍에서의 다양한 타입과 클래스에 대해 그 목적과 특성을 중심으로 설명하고 있습니다.

세이야 누타가 작성한 튜토리얼에서는 1,000줄의 코드로 하이퍼바이저를 처음부터 만드는 방법을 설명합니다. 이 튜토리얼은 QEMU를 사용하여 64비트 RISC-V를 위한 타입-1 하이퍼바이저에 중점을 두고 있습니다. "1,000줄의 운영 체제" 책에 익숙한 개발자를 대상으로 하며, 독자들의 요청에 따라 러스트로 작성되었습니다.

튜토리얼은 운영 체제 책의 기초 개념에서 시작하지만, 러스트에 맞게 조정되었습니다. 안정적인 러스트를 사용하는 것이 강조되며, 현재 하이퍼바이저 작성을 위한 모든 필수 기능이 포함되어 있습니다. 하이퍼바이저는 하드웨어 지원 이벤트 처리기로 설명되며, 프로그래밍에서의 try-catch 블록처럼 작동합니다. 이 책은 하이퍼바이저가 게스트 운영 체제를 관리하고 다양한 이벤트를 처리하는 방법을 보여줍니다. 또한 전통적인 운영 체제를 넘어 보안 강화나 맞춤형 환경과 같은 잠재적인 응용 프로그램을 제안합니다.

이 책은 1000hv.seiya.me에서 무료로 접근할 수 있습니다.

에릭 마코위츠는 고위험 뇌 수술 전후의 깊은 경험을 나누었습니다. 수술 전날, 그는 삶에 대한 깊은 의식과 연결감을 느끼며 존재의 아름다움과 연약함을 감상했습니다. 죽음에 대한 두려움에도 불구하고, 그는 현재 순간에 대한 강력한 인식과 가족에 대한 사랑으로 감싸여 있었습니다.

수술을 무사히 마친 후, 양성 종양이 발견된 마코위츠는 힘든 회복 과정을 겪었지만, 삶의 의미에 대한 새로운 기쁨과 명확함을 느꼈습니다. 그는 의식이 단순한 생각을 넘어선다는 것을 깨달았고, 그것이 돌봄과 사랑과 얽혀 있다는 것을 알게 되었습니다. 이 경험은 그에게 삶이 능동적인 선택임을 가르쳐 주었고, 주의와 연민, 그리고 삶의 상호 연결성을 인식하는 것이 필요하다는 것을 깨닫게 했습니다.

마코위츠는 진정한 생존은 현재를 포용하고, 관계를 키우며, 우리의 삶을 지탱하는 복잡한 시스템을 인식하는 것이라고 강조합니다. 그의 여정은 순간에 완전히 깨어 있는 것의 중요성과 사랑과 인식의 변혁적인 힘을 보여줍니다.

텍스트를 이미지로 변환하는 확산 모델은 고품질 이미지를 생성할 수 있지만 많은 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 우리는 각 이미지 생성의 효율성을 높이는 대신, 유사한 프롬프트에서 중복성을 줄이는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 확산 모델의 작동 방식을 활용하여 초기 단계에서 관련된 프롬프트의 공통된 특징을 식별합니다. 우리는 프롬프트의 의미에 따라 클러스터링하고, 확산 과정의 초기 단계에서 계산을 공유합니다. 테스트 결과, 우리의 방법은 컴퓨팅 비용을 줄이고 이미지 품질을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 특히 이미지 임베딩을 사용하는 모델에서 효과적입니다. UnClip의 텍스트-이미지 기능을 활용하여 확산 단계의 할당 방식을 최적화하여 효율성을 높입니다. 이 방법은 기존 시스템에 쉽게 통합될 수 있으며, 대량의 프롬프트와 잘 작동하고 대규모 이미지 생성 시 환경적 및 재정적 비용을 모두 낮춥니다.

이 텍스트는 GitHub 저장소에 대한 링크입니다. 이 저장소는 "yoavg"라는 사용자에게 속해 있으며, "eternal"이라는 섹션이 포함되어 있습니다. 저장소의 구체적인 내용은 텍스트에 명시되어 있지 않습니다.

저자는 동기 부여를 찾는 데 어려움을 겪은 끝에 드디어 블로그 포스트를 작성했습니다. 이 글에서는 기본 로깅 기능이 부족한 Next.js 서비스의 로깅 설정 프로젝트에 대해 설명합니다. 여정은 로깅을 위한 미들웨어를 설정하고 pino 로깅 라이브러리를 선택하는 것에서 시작됩니다.

저자는 Next.js 미들웨어의 한계에 부딪히게 되는데, 여러 매개변수를 전달하거나 미들웨어를 효과적으로 연결할 수 없는 점이 문제입니다. 로깅 컨텍스트를 관리하기 위해 AsyncLocalStorage를 사용해 보지만, 애플리케이션의 다른 부분에서 로깅을 시도할 때 어려움을 겪습니다. 이는 렌더링이 미들웨어와는 다른 비동기 컨텍스트에서 발생하기 때문입니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 저자는 미들웨어와 페이지 간에 데이터를 전달하기 위한 별도의 로깅 함수와 헤더를 만듭니다. 결국, 저자는 Next.js의 디자인 선택에 대한 불만을 표출하며, 특히 SvelteKit과 비교할 때 더 유연한 미들웨어 시스템을 제공하는 점에서 아쉬움을 느낍니다.

저자는 Vercel(Next.js의 제작사)의 GitHub 이슈 트래커에서의 반응이 부족하다는 점을 비판하며, 지원 경험이 좋지 않았다고 언급합니다. 마지막으로, 지속적인 불만과 버그로 인해 Next.js에서 벗어나고 싶다는 마음을 표현하며, 향후 프로젝트에서 다른 프레임워크를 사용할 가능성에 대해 고민합니다.

펄(Pearl)은 글림(Gleam) 프로그래밍 언어로 만들어진 Erlang용 렉서와 구문 강조 도구입니다. 이 도구는 Erlang 소스 코드를 토큰으로 변환하며, ANSI 색상과 HTML을 포함한 다양한 형식으로 코드를 강조할 수 있는 API를 제공합니다. 펄은 "컨투어(contour)"라는 도구에서 영감을 받았습니다.

펄의 주요 기능으로는 Erlang 코드를 파싱을 위한 토큰으로 변환하는 렉싱, 터미널 출력용 ANSI 강조 및 웹 표시용 HTML 렌더링을 지원하는 강조 기능, 그리고 다른 강조 방법을 위한 "강조 토큰"으로 변환할 수 있는 사용자 정의 강조 기능이 있습니다.

사용 예시로는 렉서를 생성하고 Erlang 코드를 토큰화한 후, 터미널과 웹에서 강조하는 방법을 보여주는 코드 스니펫이 있습니다.

추가적인 정보는 https://hexdocs.pm/pearl에서 확인할 수 있습니다. 펄은 모든 유효한 Erlang 구문을 지원하는 것을 목표로 하고 있지만, 기존 문서와 파서를 기반으로 하고 있습니다. 사용자는 누락된 기능에 대해 보고할 것을 권장합니다.

FreeDroidWarn은 구글의 새로운 요구 사항에 대한 경고 메시지를 표시하는 라이브러리입니다. 2026년부터 2027년까지 모든 안드로이드 앱 개발자는 구글에 개인 신원 정보를 제공해야 합니다. FreeDroidWarn의 제작자들은 이 요구에 동의하지 않기 때문에, 해당 날짜 이후 인증된 안드로이드 기기에서 이 앱은 작동하지 않게 됩니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 프로젝트의 build.gradle 파일에 JitPack 저장소를 추가합니다. 그 다음, FreeDroidWarn 라이브러리를 의존성에 포함시킵니다.

사용 방법은 앱의 onCreate 메서드에 다음 코드를 추가하여 경고를 표시할 수 있습니다.

이 라이브러리는 Apache V2.0 라이선스 하에 배포됩니다.

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WinBoat는 사용자가 리눅스에서 윈도우 애플리케이션을 원활하게 실행할 수 있도록 도와주는 베타 애플리케이션입니다. 이 프로그램의 주요 특징은 다음과 같습니다.

먼저, 사용자 친화적인 디자인을 갖추고 있어 리눅스에서 윈도우 애플리케이션을 사용하는 것이 자연스럽습니다. 설치 과정도 간편하여 사용자가 선호하는 설정을 선택하면 WinBoat가 나머지를 처리합니다. 모든 윈도우 애플리케이션을 지원하므로, 윈도우에서 실행되는 어떤 앱이든 리눅스의 네이티브 애플리케이션처럼 사용할 수 있습니다. 또한, 전체 윈도우 데스크탑에 접근하거나 개별 앱을 리눅스 프로그램과 함께 실행할 수 있는 기능도 제공합니다. 파일 공유 기능이 있어 윈도우와 리눅스 간에 파일을 쉽게 공유할 수 있으며, 홈 디렉토리가 윈도우에 마운트되어 있습니다.

기술적인 세부 사항으로는, WinBoat가 도커 컨테이너 내의 가상 머신에서 윈도우를 실행합니다. 최소 4GB의 RAM, 2개의 CPU 스레드, 32GB의 여유 저장 공간이 필요합니다. BIOS에서 가상화 기능을 활성화해야 하며, 컨테이너화를 위해 도커가 필요합니다.

다운로드 옵션으로는 AppImage 파일이나 압축 해제된 원본 파일을 선택할 수 있습니다. 개발자들은 버그 수정, 기능 개선, 문서 업데이트 등을 통해 WinBoat에 기여할 수 있으며, 기술적 개선에 중점을 둔 기여를 환영합니다.

더 많은 정보는 웹사이트를 방문하거나 소셜 미디어를 팔로우하거나 디스코드 커뮤니티에 참여하여 얻을 수 있습니다. WinBoat는 MIT 라이선스 하에 배포되며, 유사한 프로젝트에서 영감을 받았습니다.

OpenAI는 최근 ChatGPT에서 사용자 대화를 모니터링하여 유해한 내용을 감지하고, 특정 사례는 경찰에 신고할 수 있다고 발표했습니다. 이는 AI 챗봇이 자해나 폭력과 같은 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려가 커짐에 따른 조치입니다. OpenAI는 이러한 문제를 처리하는 데 실패했음을 인정하며, 사용자가 타인에게 해를 끼치려는 계획을 세우고 있는 경우, 해당 대화는 훈련된 팀에 의해 검토되고 심각한 위협은 법 집행 기관에 전달될 수 있다고 밝혔습니다.

하지만 OpenAI는 사용자 프라이버시를 존중하기 위해 자해 사례는 경찰에 신고하지 않을 것이라고 명확히 했습니다. 유해한 콘텐츠의 기준이 모호하여 어떤 대화가 신고될지에 대한 불확실성이 존재합니다. 비평가들은 이러한 모니터링이 OpenAI의 프라이버시 보호 입장과 모순된다고 지적하며, 특히 사용자 데이터와 관련된 소송이 진행 중인 상황에서 더욱 그렇습니다.

회사는 기술에 대한 관리 부족과 그로 인해 발생한 사용자들의 정신 건강 위기에 대한 비판에 직면해 있으며, 이는 조정과 프라이버시 약속 사이의 갈등을 초래하고 있습니다.

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