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이 텍스트는 다양한 기호와 형태로 구성된 복잡한 시각 디자인이나 표현으로 보입니다. 그러나 명확한 이야기나 구체적인 정보가 포함되어 있지 않아 의미 있게 요약하기가 어렵습니다.

특정 부분이나 개념에 대한 요약이 필요하다면 그에 대한 맥락을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

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법원이 상사를 "바보"라고 부르는 것이 즉각 해고 사유가 아니라는 판결을 내렸습니다. 사무실 관리자 케리 허버트가 논쟁 중에 이 모욕적인 표현을 사용한 후 즉시 해고당한 사건에서, 법원은 그녀의 해고가 부당하다고 판단했습니다. 회사가 적절한 징계 절차를 따르지 않았고 사전 경고도 하지 않았기 때문입니다. 허버트는 거의 3만 파운드에 달하는 보상금과 법적 비용을 받게 되었습니다. 판사는 그녀의 발언이 부적절했지만, 즉각적인 해고를 정당화할 정도의 중대한 위반으로 보지 않았다고 언급했습니다.

안드레 드뷔스네는 뉴욕시 혼돈 대시보드의 로딩 효율성을 개선하고 있습니다. 이 도구는 도시 활동을 시각화하는 역할을 합니다. 성능을 향상시키기 위해 그는 데이터가 많은 GeoJSON에서 더 작고 효율적인 벡터 타일로 전환하고 있습니다.

현재 대시보드는 GeoJSON을 사용하고 있어 데이터 레이어가 추가될수록 로딩 시간이 느려지고 있습니다. HTML 파일 크기가 커지면서 성능 문제가 발생하고 있습니다.

벡터 타일은 지리적 특징을 더 작은 파일로 나누어 각 줌 레벨에 맞게 저장합니다. 이는 모든 데이터를 하나의 파일에 담고 있는 GeoJSON보다 효율적입니다. 벡터 타일은 이미지를 저장하지 않고, 특징을 그리는 지침을 담고 있어 사용자 맞춤형 렌더링이 가능합니다.

벡터 타일의 장점은 대량의 데이터를 지도에 표시할 때 성능이 향상되고 렌더링 속도가 빨라진다는 점입니다. 또한 파일 크기가 작아져 로딩 시간이 단축됩니다.

벡터 타일을 생성하는 과정은 특정 타일에 속하는 특징을 식별하고, 기하학적 형태와 속성을 추가한 후 HTTP를 통해 제공하는 방식입니다. 데이터는 텍스트 기반 형식보다 더 효율적인 이진 형식인 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers, Protobuf)로 인코딩됩니다.

벡터 타일을 도입한 후 파일 크기는 4.5MB에서 3.7MB로 줄어들었고, 로딩 시간은 약 500ms로 개선되었습니다. 더 빠른 서버로 이전하고 추가 데이터셋을 최적화하면 성능이 더욱 향상될 것으로 기대됩니다.

앞으로는 선과 다각형과 같은 복잡한 데이터 유형을 처리하는 데 집중할 계획이며, 이 프로젝트에 사용된 Go 코드를 오픈 소스로 제공할 가능성도 있습니다. 벡터 타일로 전환함으로써 대시보드는 더욱 반응성이 높아지고 대량의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있게 될 것입니다.

캐시 기능은 요청(Request)과 응답(Response) 객체 쌍을 장치와 브라우저 간에 지속적으로 저장할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 기능은 2018년 4월부터 사용 가능하며, 보안 환경(HTTPS)에서만 작동합니다. 또한, 주요 브라우저 환경과 웹 워커(Web Worker) 모두에서 접근할 수 있습니다.

캐시 객체는 브라우저가 허용하는 한 지속되며, 더 나은 관리를 위해 이름을 지정할 수 있습니다. 그러나 캐시에 저장된 항목은 자동으로 만료되지 않으므로 업데이트와 삭제를 수동으로 관리해야 합니다. 특정 캐시에 접근하려면 CacheStorage.open() 메서드를 사용하고, 다른 메서드를 통해 캐시를 관리할 수 있습니다. 브라우저는 캐시 저장소의 사용량에 제한을 두며, 필요할 경우 캐시 데이터를 삭제할 수 있습니다. 또한, 캐싱 API는 캐시 관리를 위해 HTTP 캐싱 헤더를 고려하지 않습니다.

인스턴스 메서드로는 Cache.match()가 있어 캐시에서 첫 번째 일치하는 응답을 찾습니다. Cache.matchAll()은 모든 일치하는 응답을 가져오고, Cache.add()는 단일 URL 응답을 캐시에 추가합니다. Cache.addAll()은 여러 URL 응답을 추가하며, Cache.put()은 요청과 그 응답을 캐시에 저장합니다. Cache.delete()는 특정 항목을 캐시에서 제거하고, Cache.keys()는 모든 캐시 키를 나열합니다.

최고의 실천 방법으로는 캐시의 버전을 관리하여 업데이트를 효과적으로 처리하는 것이 있습니다. 자원을 가져올 때 예외를 처리해야 하며, HTTP 오류가 발생해도 응답 객체가 반환된다는 점을 유의해야 합니다.

중요한 점은 캐시된 응답이 Fetch API의 동작으로 인해 쿠키를 유지하지 않는다는 것입니다. 더 자세한 안내를 원한다면 서비스 워커와 웹 워커 사용에 대한 자료를 참고하세요.

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최근 CVE-2025-7783이라는 취약점이 발견되었으며, 이는 Node.js 생태계의 많은 애플리케이션, 특히 JavaScript의 Math.random() 함수를 사용하는 애플리케이션에 영향을 미칩니다. 이 취약점은 공격자가 Math.random()의 연속된 다섯 개 출력을 접근해야 하므로 실제로 악용될 가능성은 낮습니다. 이를 통해 공격자는 미래의 출력을 예측할 수 있습니다.

이 취약점을 연구한 저자는 이전에 암호학자로 활동했으며, Math.random()을 "역전"시키는 기존 방법이 z3 솔버를 사용하는 것으로 알려져 있지만, 더 효율적인 방법이 개발될 수 있다고 밝혔습니다. Math.random() 함수는 Xorshift128+ 알고리즘에 의존하며, 이 알고리즘은 생성된 64비트 중 52비트를 출력합니다. 저자는 단 두 개의 완전한 64비트 출력을 사용하여 Xorshift128+의 내부 상태를 결정할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 이 과정에는 단 226번의 연산만 필요하다고 설명합니다.

이 과정은 Xorshift128+ 알고리즘의 작동 방식을 이해하고, 알려진 값을 바탕으로 출력을 도출하기 위해 수학적 관계를 활용하는 것을 포함합니다. 저자는 특히 암호학에 관심이 있는 독자들에게 이 알고리즘을 더 탐구하고 GitHub에 있는 소스 코드를 활용해 개선해 보기를 권장합니다.

또한 저자는 연구에서 AI의 역할에 대해 반성하며, AI가 아이디어 구상과 피드백에 유용할 수 있지만, 코딩에 대한 의존은 문제를 일으킬 수 있다고 언급합니다. 전반적으로 이 연구는 JavaScript에서 난수 생성의 이해와 보안을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

플록 세이프티는 미국 여러 도시에서 자동 번호판 인식(ALPR) 카메라를 배치하여 대규모 비공식 감시 네트워크를 구축하고 있는 회사입니다. 이 시스템은 경찰과 다른 기관들이 차량의 움직임을 광범위하게 감시할 수 있게 하여 개인의 사생활과 시민의 자유에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다. 미국 시민 자유 연합(ACLU)은 지역 사회가 이러한 시스템에 대응하기 위해 지역 공무원과 소통하고, 공개 회의에 참석하며, 데이터 보존, 공유 및 사용을 제한하는 규제를 요구할 것을 권장합니다.

ALPR의 사용이 도난 차량 식별이나 앰버 경고 발송과 같은 특정 목적을 위해 허용될 수 있지만, ACLU는 개인의 사생활을 침해하는 포괄적인 추적 데이터베이스의 생성에 반대합니다. 그들은 지역 사회가 플록의 기술을 사용해야 한다면, 그것이 지역 내에서만 사용되고 더 넓은 감시 네트워크와 연결되지 않아야 한다고 권고합니다.

ACLU는 주민들이 대규모 감시에 반대 목소리를 내고 ALPR 데이터의 수집 및 사용에 대한 stricter한 통제를 요구할 것을 촉구하며, 증가하는 감시 시대에 시민의 자유를 보호하는 것이 중요하다고 강조합니다.

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Hollow Knight: Silksong이 방금 출시되었지만, Xbox, Steam, Nintendo Switch와 같은 게임 플랫폼에서 큰 문제가 발생하고 있습니다. 많은 플레이어들이 게임을 장바구니에 추가하지 못하거나 구매 시 오류 메시지를 받는 등의 문제를 겪고 있습니다. 예를 들어, PlayStation Store는 "위시리스트" 상태에서 멈춰 있고, Steam에서는 "문제가 발생했습니다"라는 메시지가 표시되고 있습니다. 전반적으로 이 게임에 대한 높은 수요가 이러한 플랫폼을 압도하고 있어, 구매를 시도하는 플레이어들에게 불만을 초래하고 있습니다.

새로운 눈 모양 교정 기술인 전기 기계적 재형성이 LASIK 수술을 대체할 가능성이 있습니다. 이 방법은 눈의 pH 수치를 조절하여 각막을 재형성하는 방식으로 작동하며, 토끼를 대상으로 한 실험에서 성공적으로 각막을 평평하게 만드는 결과를 보였습니다.

Thunk는 구형 Windows 시스템, 특히 Windows XP에서 실행할 수 있는 Rust 프로그램을 만드는 데 도움을 주는 도구입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

먼저, VC-LTL5와 YY-Thunks를 다운로드하여 압축을 풉니다. 그런 다음 이들의 디렉토리를 시스템 환경 변수에 추가해야 합니다. VC-LTL의 경우 VC_LTL, YY-Thunks의 경우 YY_THUNKS로 설정합니다. 마지막으로 Thunk가 시스템의 실행 경로에 포함되어 있는지 확인합니다.

설치는 cargo install thunk-cli 명령어를 사용하여 진행합니다.

Windows XP용 프로그램을 만들려면 다음 명령어를 입력합니다. cargo new build_for_xp로 새 프로젝트를 생성한 후, 해당 디렉토리로 이동하여 thunk --os xp --arch x86 -- --release를 실행합니다. Windows XP용 공유 라이브러리를 만들고 싶다면 같은 방식으로 프로젝트를 생성한 후, thunk --os xp --arch x86 --lib -- --release 명령어를 사용합니다. 도움이 필요하면 thunk.exe --help를 입력하면 됩니다.

라이브러리를 사용할 때는 curl과 7z 같은 도구가 필요합니다. Thunk를 빌드 의존성으로 추가하려면 cargo add thunk-rs --build 명령어를 사용합니다. 그리고 build.rs라는 이름의 빌드 스크립트를 생성합니다. 이 스크립트에는 fn main() { thunk::thunk(); } 코드를 입력합니다.

주의할 점은 Thunk가 구형 플랫폼에서 프로그램이 완벽하게 작동할 것이라는 보장을 하지 않는다는 것입니다. 사용자는 이 점을 유의하고 스스로의 책임 하에 사용해야 합니다. Thunk로 빌드한 프로그램은 ./target/*_build 디렉토리에 저장됩니다.

앞으로 Vista, 7, 8, 10과 같은 추가 Windows 버전에 대한 지원도 계획하고 있습니다. VC-LTL5와 YY-Thunks의 기여에 감사드립니다.

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2025년 9월 3일, Polars는 AWS에서 사용할 수 있는 관리형 데이터 플랫폼인 Polars Cloud를 공식 출시했습니다. 이 플랫폼은 사용자가 원격으로 Polars 쿼리를 실행하고 대규모로 처리할 수 있도록 지원합니다. 현재 오픈 베타 상태인 새로운 분산 엔진이 포함되어 있어, 다양한 확장 전략을 통해 데이터 처리 능력을 향상시킵니다.

Polars Cloud의 주요 기능은 원격 쿼리 실행을 가능하게 하며, 클라우드 인프라와 확장을 관리하는 것입니다. 분산 엔진은 수평, 수직, 대각선 확장을 지원하여 성능을 개선하고 복잡성을 줄입니다. 또한, 단일 API를 통해 사용자는 로컬 머신에서 클라우드 환경까지 원활하게 작업할 수 있습니다.

앞으로의 기능으로는 고객을 위한 온프레미스 지원, 쿼리 성능에 대한 더 나은 통찰력을 제공하는 실시간 클러스터 대시보드, 쿼리 일정을 관리할 수 있는 작업 조정 옵션, 효율적인 자원 관리를 위한 자동 확장 기능, 특히 아이스버그 형식에 대한 데이터 카탈로그 지원 개선, 지연 시간을 줄이기 위한 다중 지역 지원 확장이 포함됩니다.

사용자는 웹사이트에 가입하여 Polars Cloud를 사용할 수 있으며, 플랫폼 개발을 계속하면서 피드백을 주는 것을 권장합니다.

많은 개발자들이 Claude Code를 Zed에 통합해 달라고 요청해왔고, 이제 공공 베타 버전으로 제공됩니다. 이 통합은 새로운 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)을 사용하여 Claude Code가 단순한 터미널이 아닌 Zed의 고성능 편집기 내에서 원활하게 작동할 수 있도록 합니다.

이 통합의 주요 기능으로는 여러 파일에서 실시간 편집이 가능하며, 전체 구문 강조 기능이 포함되어 있습니다. 특정 코드 변경 사항을 검토하고 승인할 수 있는 기능도 제공됩니다. 또한 Claude Code의 작업을 추적할 수 있는 사이드바와 일반 작업을 위한 슬래시 명령을 통한 맞춤형 워크플로우 기능이 있습니다.

이 통합은 개발자들에게 보다 시각적이고 통제된 환경을 제공하여 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 Claude Code가 Zed 내의 다른 호환 가능한 에이전트와 함께 작동할 수 있도록 합니다.

Claude Code 어댑터는 오픈 소스로 제공되어 ACP를 채택하는 모든 편집기에서 사용할 수 있으며, Neovim도 포함됩니다. 팀은 통합을 확장하는 데 전념하고 있으며, 기여와 피드백을 환영합니다.

개발자들은 macOS나 Linux에서 Zed를 사용해 볼 수 있으며, 소프트웨어 개발에 관심이 있는 경우 팀에 참여할 것을 권장합니다.

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오스카 커닝햄은 블로그 포스트 "지뢰찾기 열역학"에서 지뢰찾기에서 안전한 이동을 하는 데 있어 여러 가지 지뢰 배치가 있을 때의 어려움에 대해 논의합니다. 그는 특정 상황에서는 일부 셀이 동일하게 위험해 보일 수 있지만, 주변에 있는 지뢰의 수에 따라 안전할 확률이 다를 수 있다고 설명합니다.

커닝햄은 지뢰찾기 전문가 보드를 예로 들어 다양한 지뢰 배치의 가능성을 계산합니다. 처음에는 모든 배치가 동일하게 가능성이 있는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 지뢰가 적은 배치가 지뢰가 많은 배치보다 훨씬 더 가능성이 높다고 지적합니다.

그는 통계역학에서 볼츠만 분포를 도입하여 지뢰찾기에 이론적 틀을 적용합니다. 그는 이 게임을 평형 상태의 물리적 시스템에 비유하며, 지뢰의 수가 안전한 셀의 확률에 영향을 미친다고 설명합니다. 볼츠만 법칙과 유사한 형태로 확률을 표현함으로써, 이러한 개념이 플레이어가 더 안전한 이동을 결정하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다.

이 포스트는 지뢰찾기에서 확률을 계산하는 복잡성을 강조하며, 통계적 접근 방식이 통찰력을 제공하지만 항상 완벽하게 정확하지는 않을 수 있음을 강조합니다. 전반적으로 커닝햄은 게임 전략과 통계 물리학의 기발한 교차점을 제시합니다.

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이 기사는 2018년에 출시된 솔로스 스마트 안경에 대한 리버스 엔지니어링 과정을 다루고 있습니다. 이 안경은 자전거 타는 사람들과 달리기 하는 사람들을 위해 만들어졌지만 상업적으로 성공하지 못했습니다. 저자는 저렴하게 한 쌍을 구입하여 개인적으로 사용하기 위해 해킹을 시도했으며, 주로 디스플레이 기능에 집중했습니다.

솔로스 스마트 안경은 500달러에 판매되었지만 판매량이 저조했으며, 이후 회사는 오디오 전용 스마트 안경으로 방향을 전환했습니다. 저자는 안경과 스마트폰 앱 간의 블루투스 통신을 캡처하여 이미지가 어떻게 전송되는지를 이해했습니다. 그 과정에서 안경이 특정 형식으로 압축된 이미지 데이터를 수신한다는 사실을 발견했습니다.

저자는 데이터 패킷을 분석하여 이미지 인코딩 방법을 확인했습니다. 이 과정에서 런 렝스 인코딩(Run-Length Encoding)이라는 방식을 사용하여 이미지 데이터를 효율적으로 전송할 수 있음을 알게 되었습니다. 이후 저자는 파이썬 스크립트를 작성하여 이미지를 필요한 형식으로 변환하고 블루투스를 통해 안경으로 전송했습니다. 그 결과 날씨 업데이트를 포함한 이미지를 안경에 성공적으로 표시할 수 있었습니다.

저자는 앞으로 이메일 제목이나 날씨 예보와 같은 유용한 정보를 자동으로 표시할 수 있는 시스템을 구축할 계획입니다. 이러한 수정은 원래의 기능에 영향을 주지 않기 때문에, 안경은 여전히 동반 앱과 함께 사용할 수 있습니다.

저자는 이 안경을 통해 유용한 정보를 표시할 수 있는 가능성에 대해 매우 기대하고 있으며, 원래의 기능을 유지하면서도 새로운 활용 방안을 모색하고 있습니다.

로우그라이트(Notepad++ 플러그인) 요약

주요 특징으로는 여섯 개의 턴제 게임 레벨이 있으며, 강력한 유물을 수집하고 선택할 수 있습니다. 보스를 물리치고 함정을 피하는 과정도 포함되어 있습니다. 스토리라인과 오디오 요소도 제공됩니다.

사용 시 주의사항이 있습니다. 데이터나 설정이 손실될 수 있으므로 사용자는 자신의 책임 하에 설치해야 합니다. 이 플러그인은 64비트 윈도우에서만 호환되며, 윈도우 10과 11에서 Notepad++ 버전 8.6.8로 테스트되었습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 최신 버전을 다운로드하고 압축을 풉니다. 그런 다음 폰트 폴더에서 폰트를 설치합니다. 테마 폴더에서 테마 파일을 Notepad++로 드래그 앤 드롭합니다(일반적으로 C:\Program Files\Notepad++\themes에 위치). 플러그인 폴더에서 플러그인 파일도 Notepad++로 드래그 앤 드롭합니다(보통 C:\Program Files\Notepad++\plugins에 있습니다). 마지막으로 플러그인 메뉴에서 PLAY 버튼을 눌러 실행합니다. Notepad++를 관리자 권한으로 실행해야 할 수도 있습니다.

Nuclear은 Spotify와 비슷하지만 무료로 다양한 온라인 소스에서 음악을 스트리밍할 수 있는 프로그램입니다. 현재 버전은 오래되어 문제가 발생하고 있어, 완전히 새롭게 작성될 예정입니다. 새로운 버전에는 자동 업데이트 기능이 포함되어 Nuclear과 그 플러그인이 항상 최신 상태를 유지할 수 있게 됩니다. 성능 향상을 위해 Electron에서 Tauri로 전환하고, 성능이 중요한 작업에는 네이티브 Rust를 사용할 계획입니다. 또한, 테마 개선과 강력한 플러그인 시스템이 도입되며, 플러그인 개발자를 위한 도구도 향상됩니다. 메타데이터와 스트리밍 제공자에 대한 지원도 확대될 것입니다.

Nuclear은 YouTube, Jamendo, SoundCloud와 같은 플랫폼에서 음악을 검색할 수 있는 기능을 제공하며, 곡 대기열, 재생 목록 내보내기, last.fm 스크로블링, 무제한 다운로드 등의 기능도 포함되어 있습니다. 광고가 없고 계정 등록이 필요하지 않습니다.

이 프로젝트는 커뮤니티 주도로 진행되며, 다양한 시스템에 맞춘 설치 옵션이 제공됩니다. 번역 및 패키지 유지 관리에 대한 기여도 환영합니다. 이 소프트웨어는 GNU Affero 일반 공용 라이선스 하에 배포됩니다.

개발이 진행되는 동안 업데이트를 기대해 주세요!

저자는 대학 시절을 돌아보며 하드웨어와 더 나은 컴퓨터 상호작용에 대한 기대감으로 시작했음을 회상합니다. TED 강연에 영감을 받아 '식스센스'라는 프로젝트를 시도했지만, 프로그래밍 지식 부족과 버그가 많은 소프트웨어로 인해 어려움을 겪었습니다.

컴퓨터 과학 및 공학(CSE) 프로그램에 등록했지만, 공학 수업이 지루하고 흥미롭지 않아 학업에 어려움을 겪었습니다. 그럼에도 불구하고 실습 프로젝트에서는 두각을 나타내며 소프트웨어 개발에서 즐거움을 찾았습니다. 소프트웨어 개발은 즉각적인 피드백과 실제적인 영향을 주기 때문입니다.

경험이 쌓이면서 저자는 소프트웨어의 혁신과 공학 수업의 한계 사이에 큰 차이를 느끼게 되었습니다. 결국 전공을 컴퓨터 과학과 물리학으로 바꾸고 응용 물리학과 전자공학에 대한 열정을 발견했습니다.

저자는 여전히 컴퓨터와의 상호작용 개선이 필요하다고 생각하지만, 자신이 선택한 길과 소프트웨어 및 물리학에서 개발한 기술에 만족하며 전기 공학자가 되지 않은 것에 대해 후회하지 않는다고 말합니다.

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이 글에서는 트랜스포머 대형 언어 모델(LLM)의 작동 방식을 내부 프로세스를 단순화하고 시각화를 통해 설명합니다. 정보가 모델의 여러 층을 통해 어떻게 흐르는지, 그리고 주의(attention) 메커니즘이 어떻게 작동하는지에 중점을 둡니다.

연구는 최소한의 데이터셋과 단순화된 모델을 사용하여 트랜스포머의 내부 작동 방식을 더 이해하기 쉽게 만듭니다. 이를 통해 모델이 정보를 처리하는 과정을 자세히 추적할 수 있습니다. 훈련 데이터셋은 과일과 그 맛 사이의 간단한 관계로 구성되어 있어 모델이 연결을 학습하는 과정을 쉽게 볼 수 있습니다. 특정 검증 문장은 모델이 단순히 기억하는 것이 아니라 지식을 일반화할 수 있는 능력을 테스트합니다.

기본적인 토큰화 방법이 사용되어 문장을 간단한 단어로 나누고, 19개의 작은 어휘로 구성됩니다. 이 접근 방식은 직관적이지만 더 큰 데이터셋에서는 효과가 떨어질 수 있습니다. 트랜스포머 모델은 크게 단순화되어 2개의 층과 각 층에 2개의 주의 헤드를 가지며, 작은 임베딩을 특징으로 합니다. 이 설정은 약 10,000개의 파라미터를 허용하며, 이는 일반적인 LLM보다 훨씬 적습니다.

훈련 후, 모델은 시퀀스에서 다음 토큰을 성공적으로 예측하여 토큰 간의 올바른 관계를 학습했음을 보여줍니다. 글에서는 토큰 임베딩과 모델 층을 통해 그 변화 과정을 시각화합니다. "매운"과 "고추"와 같은 토큰이 유사한 벡터 표현을 발전시키는 과정을 보여주며, 모델이 예측을 어떻게 하는지를 나타냅니다.

주의 메커니즘은 토큰이 자신의 표현을 업데이트할 때 이전 토큰의 맥락을 고려할 수 있게 해줍니다. 이는 정확한 예측을 위해 매우 중요합니다. 모델과 데이터셋을 단순화함으로써 이 글은 트랜스포머가 정보를 처리하고 관계를 학습하는 방식을 명확하게 보여주며, 복잡한 모델을 이해하는 데 있어 시각화의 효과를 강조합니다.

데이터셋과 소스 코드는 추가 탐색을 위해 GitHub에서 제공됩니다.

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2023년 8월, 한 저자는 500줄의 파이썬 코드로 C 컴파일러를 만드는 도전에 나섰습니다. 이 작업은 꽤 어려웠지만, 최종 결과물은 기능적이고 흥미로웠습니다. 이 컴파일러는 단일 패스 컴파일러로, 구문 트리를 먼저 생성하는 대신 파싱하는 동안 코드를 생성합니다. 이렇게 하면 공간을 절약할 수 있지만 구현이 복잡해집니다.

주요 설계 선택 사항으로는 단일 패스 컴파일이 있습니다. 이는 구문 트리를 생성하고 조작하는 복잡성을 피할 수 있게 해주며, 파싱 중 즉시 코드 생성을 가능하게 합니다. 또한, WebAssembly를 타겟으로 삼은 점도 특징적입니다. WebAssembly는 전통적인 제어 흐름(예: goto)이 없고 스택 기반 아키텍처를 사용하는 등 독특한 기능으로 인해 복잡성이 추가되었습니다.

이 컴파일러는 기본적인 산술 및 이진 연산, 정수형(정수, 짧은 정수, 문자), 포인터와 배열, 함수 및 타입 정의와 같은 C의 여러 기능을 포함하고 있습니다. 그러나 구조체, 열거형, 공용체, 부동 소수점 숫자, 전처리 지시문은 지원하지 않습니다.

오류 처리는 최소화되어 있으며, 컴파일러는 주로 단일 오류 함수를 통해 문제를 보고합니다. 이 컴파일러는 C 테스트 스위트에서 220개의 테스트 중 34개를 성공적으로 통과하며, 간단한 C 프로그램을 컴파일하고 실행할 수 있습니다.

저자는 설계 및 구현 선택에 대한 통찰을 공유하며, 어휘 분석기, 코드 생성, 표현식 및 문장 처리와 같은 다양한 구성 요소에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 이 경험은 컴파일러가 일반적으로 복잡하지만, 단일 패스 접근 방식이 놀랍도록 간결한 구현으로 이어질 수 있음을 보여줍니다. 글은 독자들이 더 탐구하거나 의견을 나눌 수 있도록 초대하는 내용으로 마무리됩니다.

최근 수학자들이 매듭 이론에서 획기적인 발견을 했습니다. 이들은 두 개의 매듭이 연결될 때, 예상보다 적은 움직임으로 풀 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 전통적으로는 두 개의 매듭에서 형성된 새로운 매듭의 복잡성이 두 매듭의 복잡성을 더한 것이라고 여겨졌습니다. 이 개념은 1937년 힐마르 웬트에 의해 제안되었고 거의 100년 동안 사실로 받아들여졌습니다.

하지만 네브래스카-링컨 대학교의 마크 브리텐햄과 수잔 허밀러 연구팀은 특정 매듭이 세 번의 풀림 수를 가진 매듭과 그 대칭 매듭을 연결하여 형성될 때, 실제로는 여섯 번이 아닌 다섯 번의 움직임으로 풀 수 있다는 것을 입증했습니다. 이 발견은 매듭의 복잡성에 대한 우리의 이해가 수정될 필요가 있음을 시사합니다. 매듭 이론은 생물학과 같은 분야에서 실제 응용이 있으며, 단백질이 DNA와 상호작용하는 방식을 설명하는 데 도움을 줍니다. 이번 연구는 수학 분야에서 새로운 연구 방향을 열어줄 것으로 기대됩니다.

hledger의 최신 버전인 1.50이 출시되었습니다. 이 도구는 재무 거래를 관리하는 데 사용됩니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

거래 균형 조정 방식이 보다 정확하게 변경되었습니다. 이제 저널 항목은 전 세계 설정이 아닌 지역 정밀도에 맞춰야 합니다. 따라서 사용자는 이전 항목을 업데이트해야 할 수 있습니다.

타임클락 구문에 대한 개선이 이루어졌습니다. 오류 처리 기능이 향상되었고, 동시에 여러 세션을 지원하는 기능도 추가되었습니다.

새로운 버전은 유지 관리를 위해 최소 GHC 9.6이 필요합니다.

여러 가지 버그 수정이 이루어졌으며, 새로운 기능으로는 CSV 파일 처리 개선과 가져온 데이터의 자동 아카이빙 기능이 포함되었습니다.

hledger를 다양한 운영 체제, 즉 리눅스, macOS, 윈도우에 설치하는 방법에 대한 안내도 제공됩니다.

사용자 문서가 통합되고 명확하게 개선되었습니다.

전반적으로, 사용자들은 향상된 기능과 버그 수정을 위해 최신 버전으로 업데이트할 것을 권장받고 있습니다.

2025년 9월 4일, 불가리아, 터키, 그리스 등 여러 동유럽 국가의 사용자들이 구글 서비스의 대규모 장애를 보고했습니다. 이로 인해 많은 사람들의 일상 활동과 업무에 차질이 생겼습니다.

주요 서비스에 미친 영향은 다음과 같습니다. 유튜브에서는 사용자들이 동영상을 로드할 수 없고 오류 메시지를 받았습니다. 구글 지도는 지도를 로드하고 경로를 계산하는 데 어려움을 겪었습니다. 구글 검색에서는 많은 사용자가 검색을 시도할 때 오류를 경험했습니다. 지메일은 일부 사용자에게 이메일 송수신에 문제가 있었지만, 이는 덜 광범위했습니다. 구글 드라이브는 저장된 문서에 접근하는 데 어려움을 겪는 사용자들이 많았습니다.

이 문제는 "5xx 서버 오류"로 설명되며, 이는 사용자들의 인터넷 연결 문제가 아니라 구글 서버의 문제를 나타냅니다. 이와 같은 상황에서 사용자들은 빙이나 덕덕고와 같은 다른 검색 엔진을 대안으로 사용할 수 있습니다. 현재 상황은 계속 진행 중이며, 추가 업데이트가 있을 예정입니다.

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2004년, 과학자들은 2300광년 떨어진 '레드 직사각형'이라는 구조에서 복잡한 탄화수소인 안트라센과 피렌을 발견했습니다. 이 지역은 서로 공전하는 두 개의 별이 만들어낸 얼음 먼지와 탄화수소 분자로 이루어진 도넛 모양입니다.

다환 방향족 탄화수소(PAHs)는 탄소가 포함된 물질이 불완전하게 연소할 때 형성되며, 지구의 그을음처럼 지구에서도 발견되고 우주에서도 존재합니다. 이들은 탄소 원자가 육각형으로 배열된 고리로 구성되어 있습니다. 예를 들어, 벤젠은 하나의 고리를 가지고 있고, 나프탈렌은 두 개, 안트라센과 피렌 같은 다른 PAHs는 각각 세 개와 네 개의 고리를 가지고 있습니다.

우주에는 많은 유기 분자가 존재하여 복잡한 화학적 "생태계"를 형성합니다. 성간 탄소의 약 10%는 큰 PAHs 형태로 존재하며, 이들은 매우 안정적이어서 초신성 폭발에서도 살아남을 수 있습니다. PAHs는 운석에서도 발견되며, 이곳에서 탄소의 상당 부분을 차지합니다.

일부 과학자들은 PAHs가 지구 생명의 발전에 중요한 역할을 했다고 믿고 있습니다.

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2025년 8월 26일 발표된 최근 연구는 애플 기기에서 PyTorch 모델 추론 속도를 크게 향상시키는 방법에 대해 다루고 있습니다. 연구자들은 AI가 생성한 Metal 커널을 사용하여 215개의 PyTorch 모듈에서 성능이 87% 향상되었다고 보고했습니다.

이 연구에서는 고급 AI 모델이 애플 하드웨어의 효율성을 높이기 위해 최적화된 GPU 커널을 자동으로 생성할 수 있는지를 탐구했습니다. 그 결과, AI가 생성한 커널은 평균적으로 표준 PyTorch 구현보다 1.87배 더 빠른 성능을 보였습니다.

GPU 커널은 하드웨어에서 작업이 어떻게 실행되는지를 결정하며, 그 효율성은 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 전통적인 최적화 과정은 전문 지식과 많은 시간이 필요하며, 특히 CUDA와 같은 일반 플랫폼 외에서는 더욱 그렇습니다.

연구팀은 GPT-5를 포함한 여덟 개의 AI 모델을 테스트했습니다. 이들은 KernelBench라는 데이터셋을 사용하여 다양한 PyTorch 모듈을 평가했습니다. 생성된 커널의 성능과 정확성을 모두 검토했습니다.

AI 모델들은 경우에 따라 성능을 10배에서 100배까지 향상시키는 경우가 많았습니다. 예를 들어, 한 모델은 특정 작업에 대해 4.65배 더 빠른 커널을 생성하여 AI가 기계 학습 작업을 최적화하는 데 큰 잠재력을 가지고 있음을 입증했습니다.

연구자들은 여러 모델이 커널 버전을 생성하고 가장 성능이 좋은 커널을 선택하는 "Best of N" 전략을 도입했습니다. 이 방법은 테스트된 모든 문제에서 평균 31%의 속도 향상을 가져왔습니다.

CUDA 참조 및 성능 프로파일링 데이터와 같은 맥락 정보를 추가함으로써 커널 성능이 더욱 향상되었습니다. 이러한 접근 방식은 특히 복잡한 작업에서 더 나은 최적화를 이끌어냈습니다.

이 연구는 AI가 다양한 플랫폼에서 커널 최적화를 자동화할 수 있는 가능성을 강조하며, 많은 인간의 개입 없이도 모델 성능을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 향후 연구는 AI 모델을 개선하고 ROCm 및 SYCL과 같은 다른 프레임워크로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 연구는 AI가 애플 기기에서 기계 학습 성능을 크게 최적화할 수 있음을 보여주며, 깊은 기술적 전문 지식이 없는 개발자들에게도 더 빠르고 접근 가능한 환경을 제공할 수 있음을 시사합니다.

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이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)의 예측 정확도를 향상시키는 데 한계가 있음을 다룹니다. 이러한 모델은 본질적인 스케일링 법칙 때문에 과학적 기준을 충족하는 데 어려움을 겪고 있다고 제안합니다. 저자들은 LLM이 학습하는 방식, 즉 가우시안 입력을 비가우시안 출력으로 변환하는 과정이 오류와 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다고 주장합니다. 데이터셋이 커질수록 잘못된 상관관계가 증가하여 문제가 더욱 악화된다고 강조합니다. 그러나 LLM이 이러한 도전에 직면한다고 해서 미래의 인공지능 연구도 같은 운명을 겪을 것이라는 의미는 아닙니다. 저자들은 인공지능 개발에서 이러한 함정을 피하기 위해 연구하고 있는 문제를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

"저작권법"이라는 제목의 이 전자책은 윌리엄 워즈워스가 저술하였으며, 미국을 포함한 여러 나라에서 누구나 자유롭게 사용하고 복사하며 공유할 수 있습니다. 이 책은 프로젝트 구텐베르크에 의해 출판되었으며, 사용자는 구텐베르크 라이선스를 준수하는 한 제한 없이 자료에 접근할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 먼저, 이 전자책은 무료로 읽고 복사하며 배포할 수 있지만, 미국 외의 지역에서는 해당 지역의 저작권 법률을 먼저 확인해야 합니다. 구텐베르크 라이선스는 이 전자책으로 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지를 설명합니다. 파생 작품을 만들 수 있지만, 모든 참조를 제거하지 않는 한 구텐베르크 이름을 유지해야 합니다.

구텐베르크 이름은 상표로 보호되며, 특정 조건 하에서만 사용할 수 있습니다. 복사본에 대해 요금을 부과하려면 추가 조건을 준수해야 합니다. 또한, 이 전자책은 "있는 그대로" 제공되며, 사용으로 인해 발생하는 문제에 대해서는 재단이 책임을 지지 않습니다.

프로젝트 구텐베르크는 무료 전자책 제공을 지속하기 위해 기부와 자원봉사에 의존하고 있으며, 미국 내 기부는 세금 공제가 가능합니다. 더 많은 정보나 전자책에 접근하려면 www.gutenberg.org를 방문하세요.

멜빈 브래그가 BBC 라디오 4에서 27년간의 역할을 마치고 물러납니다. 그는 방송계에서 중요한 인물로 자리 잡았으며, 그의 퇴임은 프로그램의 한 시대가 끝났음을 의미합니다.

저자는 이전에 Void Linux를 사용한 후, 일상 운영 체제로 Alpine Linux를 6개월 동안 사용한 경험을 공유합니다. Alpine을 선택한 이유는 속도와 더 간단한 초기화 시스템인 OpenRC 때문이며, 이는 더 일반적인 systemd보다 선호하는 부분입니다. 저자는 시스템의 안정성을 중요하게 생각하며, Void와 같은 롤링 릴리스는 업그레이드 중에 문제를 일으킬 수 있어 예기치 않은 상황이 발생하기도 했습니다.

여러 리눅스 배포판을 탐색하는 과정에서 저자는 고정 릴리스와 비-systemd 초기화 시스템을 선호하여 많은 옵션을 제외했습니다. Devuan과 antiX와 같은 다른 배포판도 잠시 고려했지만, 결국 OpenRC 통합 덕분에 Alpine을 선택하게 되었습니다.

Alpine의 속도와 패키지 관리 기능을 높이 평가했지만, musl libc를 사용함으로써 발생하는 호환성 문제로 어려움을 겪었습니다. Alpine은 일반적인 애플리케이션에는 잘 작동했지만, 특정 소프트웨어, 특히 실험적인 프로그램을 실행하는 데는 종종 문제가 있었습니다. 저자는 이러한 우회 방법이 불편하고 피곤하다고 느꼈습니다.

결론적으로, 저자는 Alpine과 그 구성 요소에 대해 배우는 것을 즐겼지만, 더 나은 호환성과 안정성을 위해 Void Linux나 아마도 Debian으로 돌아가기로 결정했습니다. 모든 운영 체제에는 결점이 있지만, 특정 용도에 더 적합한 시스템이 있을 수 있으며, 앞으로 systemd의 장점을 탐색할 의향이 있다고 강조합니다.

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reMarkable Paper Pro Move는 대면 회의를 위해 설계된 휴대용 종이 태블릿입니다. 가격은 69,800엔이며, 무료 배송과 100일 무위험 체험이 제공됩니다. 이 태블릿은 7.3인치 컬러 디스플레이를 갖추고 있으며, 종이처럼 자연스러운 필기 경험을 제공합니다. 배터리 수명은 최대 2주입니다.

주요 특징으로는 가벼운 디자인과 컴팩트한 크기가 있습니다. 일반적인 책보다 작아서 휴대가 용이합니다. 마그네틱으로 부착되는 마커는 태블릿을 들어올리면 자동으로 켜집니다. 알림이 없는 방해 없는 인터페이스로 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 클라우드 저장소와 폴더, 태그를 이용한 정리 도구가 있어 메모에 쉽게 접근할 수 있습니다. 손글씨 검색 기능과 손글씨를 타이핑된 텍스트로 변환하는 기능도 포함되어 있습니다. 또한, 밝기를 조절할 수 있는 독서 조명이 있어 눈에 부담을 주지 않습니다.

박스 안에는 마커, USB-C 충전 케이블, 교체용 팁이 포함되어 있습니다. 이 기기는 재활용 소재로 제작되었으며, 개인정보 보호를 위한 데이터 암호화 기능이 내장되어 있습니다.

고객은 Connect 서비스에 가입하여 무제한 클라우드 저장소와 모바일 및 데스크톱 앱에 접근할 수 있습니다. 태블릿은 100일 만족 보장과 반품 옵션을 제공합니다.

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PolarSys B612는 항공기 조종석 화면에서 사용하기 위해 설계된 오픈 소스 글꼴로, 가독성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 이 글꼴의 주요 특징은 문자 간격이 개선되어 읽기 쉬우며, 다양한 글자의 기본 형태를 준수하고, 글꼴 전체에서 일관된 형태와 간격을 유지한다는 점입니다.

2010년, 에어버스는 ENAC 및 툴루즈 III 대학교와 함께 조종석 디스플레이의 선명도를 높이기 위한 "항공 글꼴" 프로젝트를 시작했습니다. 2년 후, Intactile DESIGN과 협력하여 앙투안 드 생텍쥐페리의 작품에 등장하는 가상의 소행성 이름을 따서 B612 글꼴을 완성했습니다.

새로운 버전의 글꼴을 출시하려면 다음 단계를 따릅니다. 먼저 소스 파일에서 버전 번호를 업데이트합니다. 그런 다음 소스 파일을 복사하고, 복사본을 Fontlab에서 엽니다. 각 파일에 대해 병합 교차 명령을 실행한 후 TTF 파일을 생성합니다. 마지막으로 빌드 스크립트를 사용하여 디지털 서명을 수정합니다.

이 글꼴은 에어버스가 2012년에 저작권을 보유하고 있으며, Eclipse 공용 라이선스 v2.0, Eclipse 배포 라이선스 v1.0, SIL 오픈 글꼴 라이선스 v1.1에 따라 제공됩니다. 자세한 내용은 해당 라이선스 링크를 참고하면 됩니다.

아룬다티 로이의 새로운 회고록 어머니 마리아가 나에게 온다는 그녀의 어머니인 메리 로이와의 복잡한 관계를 다룹니다. 메리 로이는 로이의 삶에서 중요한 인물이었습니다. 로이는 소설 작은 것들의 신으로 부커상을 수상하며 유명해진 후, 허구에서 정치적 에세이로 방향을 바꾸어 인도에서의 파시즘, 빈곤, 민족주의와 같은 문제를 비판했습니다.

회고록에서 로이는 어머니에 대한 존경과 갈등을 탐구합니다. 메리는 롤모델이자 동시에 엄격한 비평가였습니다. 그녀는 저명한 학교를 설립하고 여성의 권리를 위해 싸운 강하고 독립적인 여성이었지만, 동시에 엄격하고 감정적으로 힘든 존재이기도 했습니다. 이러한 역동성은 로이의 자아 인식과 글쓰기에도 영향을 미쳤습니다.

로이는 자신의 성공에도 불구하고 어머니의 기대와 자신의 성취 사이에 지속적인 긴장이 있다고 느낍니다. 이 회고록은 개인적인 일화와 정치적 활동에 대한 성찰을 결합하여, 어머니의 영향이 어떻게 그녀의 작가이자 활동가로서의 정체성을 형성했는지를 보여줍니다. 궁극적으로 로이의 작업은 개인의 역사와 감정적 연결이 자신과 세상을 이해하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

이 기사는 우리의 디지털 생활의 여러 측면이 중국의 접근 방식과 유사한 사회적 신용 시스템으로 작용하는 방법에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사회적 신용의 정의는 원래 경제 용어였으나, 현재는 개인의 행동을 추적하고 점수를 부여하여 서비스와 기회에 대한 접근을 영향을 미치는 시스템을 의미합니다.

일상에서 사용하는 신용 점수, 링크드인 추천, 우버 평가, 아마존 리뷰와 같은 플랫폼은 이미 우리의 행동을 점수화하고 있으며, 이는 우리의 사회적 지위와 기회에 영향을 미칩니다. 비록 이러한 시스템을 사회적 신용 시스템이라고 부르지 않더라도 마찬가지입니다.

많은 사람들이 중국의 사회적 신용 시스템을 극단적이고 침해적이라고 두려워하지만, 실제로는 재정적 행동에 주로 초점을 맞춘 제한적이고 분산된 시스템입니다. 반면 서구 사회는 이러한 점수 시스템을 인식하지 못한 채 이미 유사한 방식으로 운영되고 있습니다.

현재 이러한 점수 시스템은 통합되지 않고 있으며, 포괄적인 추적으로 발전하고 있습니다. 이들은 서로 연결될 가능성이 있으며, 고용이나 주택과 같은 다양한 삶의 측면에 영향을 미칠 수 있습니다.

중국의 시스템과 달리, 서구의 시스템은 점수가 어떻게 계산되는지에 대해 대부분 비밀리에 운영됩니다. 이는 책임성과 조작 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

행동 점수 시스템이 성장함에 따라, 이 기사는 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 투명성이 필요하다고 주장합니다. 이를 통해 개인이 자신의 점수를 이해하고 영향을 미칠 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.

결국, 우리는 중국과 같은 공식적인 사회적 신용 시스템이 없더라도, 우리의 행동이 지속적으로 모니터링되고 점수화되는 세상에 살고 있으며, 이는 우리의 삶에 중대한 영향을 미치고 있습니다.

Lit가 이제 Bluesky에서 사용할 수 있습니다. Lit는 웹 컴포넌트를 만들기 위한 경량 라이브러리로, 추가적인 코드 없이 반응성과 선언적 템플릿 같은 기능을 추가하여 생산성을 높여줍니다.

Lit의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 크기가 작아 약 5KB로 빠른 로딩 속도를 보장합니다. 둘째, UI의 변경된 부분만 업데이트하여 성능을 향상시킵니다. 셋째, Lit 컴포넌트는 표준 웹 컴포넌트로, 어떤 프레임워크와도 호환되며 독립적으로 사용할 수 있습니다. 넷째, Shadow DOM을 사용하여 스타일을 격리시켜 다른 스타일과의 충돌을 방지합니다. 다섯째, 속성이 변경될 때 컴포넌트가 자동으로 업데이트됩니다. 마지막으로, 사용하기 쉬운 HTML 템플릿을 통해 특별한 문법 없이 인라인 JavaScript 표현식을 사용할 수 있습니다.

Lit는 여러 프레임워크에서 사용할 수 있는 공유 가능한 컴포넌트와 디자인 시스템을 구축하는 데 적합하여 웹 개발의 유지 관리성과 유연성을 높여줍니다. 라이브 튜토리얼과 인터랙티브한 예제를 통해 Lit를 탐색하고, Discord와 GitHub를 통해 커뮤니티와 소통할 수 있습니다.

이 글에서는 SQLite와 Clojure를 사용하여 "가난한 사람의 이중 시간 데이터베이스"를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 이 개념은 회계와 다양한 데이터베이스 시스템에서 영감을 받았습니다. 저자는 이중 시간 데이터베이스를 개발하는 데 수반되는 복잡성을 강조합니다. 이 데이터베이스는 사건의 실제 발생 시간과 사건이 시스템에 기록된 시간을 모두 추적합니다.

이중 시간 데이터베이스는 과거의 항목을 수정하거나 삭제하지 않고 시간에 따라 사실을 기록합니다. 이를 통해 사용자는 완전한 역사적 관점을 가질 수 있습니다. 저자는 소프트웨어 엔지니어들이 회계사들이 거래를 기록하고 변화를 처리하는 방법에서 배울 수 있다고 제안합니다. 시스템은 데이터의 복잡성을 효과적으로 관리하면서도 단순함을 유지하고 데이터 무결성을 보장해야 합니다.

제안된 아키텍처는 불변성을 위해 Clojure를 사용하고 유연한 데이터 타입을 위해 SQLite를 활용하며, 추가 전용 거래에 중점을 둡니다. 이 시스템은 모든 역사적 사실을 읽어 "현재 보기"를 생성할 수 있어 과거, 현재, 미래에 대한 통찰을 제공합니다.

저자는 이 접근 방식을 전문적인 환경에서 사용하는 것을 유머러스하게 경고하며, 진지한 애플리케이션에는 Postgres나 Datomic과 같은 기존 시스템을 추천합니다.

다니엘 에드리시안은 그의 팀이 OpenAI의 Codex 팀에 합류한다고 발표했습니다. 이들은 처음에 iOS와 MacOS의 코딩을 향상시키기 위해 "Cursor for Xcode"라는 도구를 만들었으며, 이 도구는 매우 성공적이었습니다. 현재 앱 사용자에 대한 지원은 계속하겠지만, 10월 1일부터 새로운 다운로드는 중단하고 새로운 기능은 출시하지 않을 예정입니다. 다니엘은 초기 지지자들과 애플 개발자 커뮤니티에 대한 감사의 마음을 전했습니다.

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마이크로소프트가 역사적인 6502 BASIC 프로그래밍 언어를 오픈 소스로 공개했습니다. 이로 인해 개발자들은 컴퓨터 역사에서 중요한 이 소프트웨어를 접근하고 사용할 수 있게 되었습니다. 공개된 자료에는 원본 소스 코드가 포함되어 있어, 열정적인 사용자와 프로그래머들이 이 언어의 기능을 탐구하고 이해할 수 있습니다. 마이크로소프트는 이 클래식 소프트웨어를 공유함으로써 자신의 유산을 기념하고 오픈 소스 커뮤니티에 기여하고자 합니다.

이 글에서는 대규모 IT 프로젝트에서 "진실의 열수층"이라는 개념을 다루고 있습니다. 이는 프로젝트 상태에 대한 정확한 정보가 고위 경영진에게 전달되는 것을 방해하는 장벽을 의미합니다.

열수층 비유를 통해, 물속의 열수층이 따뜻한 물과 차가운 물을 구분하듯이, 조직 내에서 프로젝트 진행 상황에 대한 정보가 서로 다른 관리 수준 간에 분리되어 있다는 점을 설명합니다. 하위 IT 직원들은 프로젝트 문제를 더 명확하게 이해하는 반면, 고위 경영진은 지나치게 낙관적인 시각을 갖고 있어 잘못된 소통과 비현실적인 기대를 초래합니다.

이러한 문제의 원인으로는 신뢰할 수 있는 진행 상황 측정 지표의 부족이 있습니다. IT 프로젝트는 종종 주관적인 추정에 의존하게 되며, IT 엔지니어들은 문제를 빠르게 해결할 수 있다고 믿어 작업에 필요한 시간을 과소평가하는 경향이 있습니다. 또한, 관리자들은 자신의 경력에 영향을 줄 수 있는 나쁜 소식을 피하기 위해 문제를 축소할 수 있으며, 고위 경영진은 솔직함보다 긍정적인 보고를 더 선호하는 경우가 많습니다.

마감일이 다가오면 프로젝트 상태에 대한 진실이 드러나기 시작하지만, 이는 종종 마감 직전에야 나타납니다. 이로 인해 현실이 인정될 때 큰 지연이나 프로젝트 실패가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 하위 직원들이 진실을 보고하는 데 편안함을 느끼는 정직한 문화가 필요하며, 경영진은 나쁜 소식을 받아들이고 이에 따라 행동할 준비가 되어 있어야 합니다. 저자는 기업 경험에서 부서들이 마감 직전까지 긍정적인 상태를 보고하다가 갑자기 부정적인 보고로 전환된 사례를 공유합니다.

성공적인 IT 프로젝트를 위해서는 모든 수준에서 정직과 책임감을 증진시키는 환경을 조성하여 이 열수층을 허물어야 한다고 강조합니다. 이 글은 IT 프로젝트에서의 소통과 투명성의 도전 과제를 조명하며, 정확한 보고와 프로젝트 성공을 보장하기 위한 문화적 변화의 필요성을 촉구합니다.

존 콜트레인, 유명한 재즈 음악가는 자신의 음악이 영성과 존재의 반영이라고 표현했습니다. 이 글에서는 콜트레인의 "톤 서클"에 대해 다루고 있습니다. 톤 서클은 서양 음악의 12개 음계 간의 관계를 기하학적으로 나타낸 것입니다.

"콜트레인 서클"은 전통적인 "사분음표/오분음표의 원"의 변형으로, 음악 이론가인 조셉 실링거와 니콜라스 슬로민스키의 영향을 받았을 가능성이 있습니다. 이 서클은 콜트레인이 1961년, 그의 영향력 있는 앨범 "자이언트 스텝스" 발매 1년 후 동료 음악가 유세프 라티프에게 선물하면서 주목받게 되었습니다.

이 글에서는 콜트레인 서클의 두 가지 버전, 즉 상세한 버전과 깔끔한 버전을 비교하며 표기법의 차이를 강조합니다. 이 서클은 헥사토닉 스케일과 감음 스케일과 같은 다양한 음악적 스케일과 관계를 나타내며, 콜트레인이 수학, 기하학, 영성에 매료되었음을 반영합니다.

콜트레인의 작업에는 우주에 대한 깊은 철학적 아이디어를 나타내는 오각형과 육각형 같은 상징이 자주 포함됩니다. 콜트레인 서클의 원으로 둘러싸인 음들은 감음 화음과 변형된 도미넌트 화음 등 음악적 요소 간의 관계를 제시합니다.

또한, 그림 속 숫자의 중요성에 대해서도 언급하며, 이는 옥타브와 크로마틱 관계를 나타낼 수 있습니다. 콜트레인의 음악, 기하학, 영적 개념 간의 연결에 대해 추측하며, 그의 독특한 음악 이론 접근 방식을 강조합니다.

전반적으로 이 글은 콜트레인이 자신의 음악적 천재성과 수학적, 철학적 아이디어를 결합하여 복잡하면서도 아름다운 작곡 이해의 틀을 만들어냈음을 보여줍니다.

리젤리 AI의 공동 창립자이자 CTO인 다니엘은 대학의 운영을 효율화하기 위해 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 현재 고등 교육은 서로 잘 연결되지 않는 구식 시스템으로 인해 비효율적인 상황에 직면해 있습니다. 상담자들은 어려움을 겪고 있는 학생들에 대한 정보를 수집하는 데 많은 시간을 소모하고 있으며, 이로 인해 학생들이 중퇴하는 경우도 발생하고 있습니다.

리젤리는 다양한 학교 시스템을 연결하고 데이터를 정리하며 위험에 처한 학생들을 식별하고, 자동으로 연락을 취하는 방식으로 학업 상담과 학생 유지율을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 직원들은 시간을 절약하고 학생들을 더 잘 지원할 수 있습니다.

주요 도전 과제는 오래된 시스템을 통합하고, 엉망인 데이터를 정리하며, 학생 정보의 프라이버시와 보안을 보장하고, 신뢰할 수 있는 작업 흐름을 만드는 것입니다. 초기에는 상담에 중점을 두고 있지만, 이 기술은 입학 및 재정 지원과 같은 다른 대학 기능도 향상시킬 수 있습니다.

다니엘은 복잡한 데이터와 작업 흐름을 관리한 경험이 있는 사람들의 의견을 구하고 있습니다.

이 기사는 리눅스 커널의 메모리 손상 취약점인 CVE-2024-50264에 대해 다루고 있으며, 이 취약점은 2025년 포니 상에서 최우수 권한 상승 부문을 수상했습니다. 저자는 이 취약점을 악용하는 데 도움을 준 개인 프로젝트인 kernel-hack-drill에서 얻은 통찰을 공유합니다.

CVE-2024-50264는 AF_VSOCK 소켓에서 발생하는 경쟁 조건으로, 권한이 없는 사용자가 악용할 수 있어 특히 위험합니다. 이 취약점은 메모리가 해제된 후 잘못 사용되는 상황인 사용 후 해제(UAF)와 관련이 있으며, 이로 인해 시스템 불안정성이 초래됩니다.

이 취약점을 악용하는 데는 여러 가지 한계가 있습니다. 예를 들어, 경쟁 조건을 재현하기 어려운 점과 악용 시도 중 불안정성이 발생하는 점이 있습니다. 저자는 처음에 널 포인터 역참조 문제를 겪고 나서 이 버그에 대한 작업을 중단했습니다.

저자는 이전 시도보다 간단한 악용 전략을 고안하여 UAF를 조작해 피해 객체에 쓰는 데 집중했습니다. 이 과정에서 커널 악용 실험을 위한 테스트 환경인 kernel-hack-drill을 활용했습니다.

저자는 다양한 공격 기법을 결합하여 이 취약점을 악용하는 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 여기에는 크로스 캐시 공격과 파이프 버퍼 조작이 포함됩니다. 그 결과, 정교하게 작성된 UAF 쓰기를 통해 임의 주소 읽기 및 쓰기(AARW)를 성공적으로 달성하여 루트 권한 상승을 이뤘습니다.

이 과정은 악용 도전 과제를 극복하는 데 있어 끈기와 혁신의 중요성을 강조했습니다. kernel-hack-drill 프로젝트는 연구자들이 커널 보안 취약점에 대해 배우고 실험할 수 있는 귀중한 자원으로 작용합니다.

이 작업은 커널 악용의 복잡성과 다양한 한계를 극복하기 위한 창의적인 문제 해결의 필요성을 잘 보여줍니다.

"리니어 리스프"는 쓰레기 수집과 효율적인 업데이트 문제를 해결하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 이 논문에서는 몇 가지 주요 내용을 다룹니다.

첫째, 리니어 로직을 사용하여 데이터 구조를 관리합니다. 이 방식은 메모리 관리에 대한 모호성을 없애고 전통적인 공유 방법에서 발생하는 비효율성을 피할 수 있습니다.

둘째, 리니어 리스프는 모든 데이터 구조의 참조 수를 하나로 유지하여 쓰레기 수집기가 필요 없도록 합니다. 이를 통해 사용되지 않는 메모리, 즉 쓰레기가 생성되는 것을 방지합니다.

셋째, 리니어 리스프 머신은 모든 데이터 구조가 트리 형태로 구성된 단순화된 모델에서 작동합니다. 이 구조는 공유나 순환이 없기 때문에 효율적인 작업을 가능하게 하고, 다른 시스템에서 발생할 수 있는 복사 문제를 피할 수 있습니다.

넷째, 이 언어는 복사 및 동등성 검사와 같은 작업을 상수 시간 내에 지원하며, 업데이트 작업을 수행할 때 참조의 모호성을 발생시키지 않습니다.

다섯째, 프로그래밍 모델은 함수 인자가 사용될 때 소비되는 "소비 및 생산" 모델을 채택하고 있습니다. 이는 양자역학의 개념과 유사하며, 값이 명시적으로 복사되지 않는 한 한 번만 참조되도록 보장합니다.

여섯째, 이 설계는 여러 CPU가 독립적으로 공유된 해시 메모리 구조에서 작업할 수 있는 다중 프로세서 구성을 지원합니다. 이를 통해 가시적인 공유 문제 없이 병렬 처리가 가능합니다.

마지막으로, 리니어 리스프는 기호 대수 응용 프로그램에 특히 적합하며, 전통적인 쓰레기 수집의 오버헤드 없이 빠른 복사 및 동등성 검사를 제공합니다. 이를 통해 표현식에 대한 파괴적인 업데이트를 안전하게 수행할 수 있습니다.

리니어 리스프는 리니어 로직 원리를 활용하여 함수형 프로그래밍에서 메모리를 효율적으로 관리하는 새로운 해결책을 제시하며, 메모리 작업의 성능과 안전성을 모두 향상시킵니다.

Tufte CSS는 웹 기사를 스타일링하기 위한 도구로, 에드워드 터프티의 디자인 원칙에서 영감을 받았습니다. 이 원칙은 단순성, 여백에 주석을 추가하는 방식, 그리고 그래픽과 텍스트의 효과적인 통합을 강조합니다. 데이브 리프만이 개발한 이 도구는 Tufte-LaTeX와 R Markdown의 개념을 바탕으로 하고 있습니다.

Tufte CSS의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 단순성입니다. 인쇄물의 레이아웃을 모방하기보다는 깔끔한 디자인에 중점을 둡니다. 둘째, 여백 주석입니다. 이는 본문에서 벗어나지 않으면서도 가독성을 높이는 방식으로 여백에 노트를 추가할 수 있게 해줍니다. 셋째, 타이포그래피입니다. 신중하게 선택된 글꼴과 색상 조합을 사용하여 텍스트의 가시성과 미적 요소를 개선합니다.

Tufte CSS를 사용하려면 HTML 문서에 tufte.css 파일을 포함시키고, 콘텐츠를 구성하는 방법, 제목을 사용하는 방법, 텍스트 스타일링에 대한 규칙을 따릅니다. 문서 구조를 위해 <article>, <section> 및 제목 태그를 사용하고, 복잡성을 피하기 위해 간단한 제목 계층을 유지해야 합니다. 예를 들어, 제목에는 h1, 섹션에는 h2를 사용하는 방식입니다.

Tufte CSS는 배경과 텍스트에 부드러운 색상을 사용하여 강한 대비를 줄입니다. 세리프 글꼴을 지원하며, 필요에 따라 산세리프 글꼴도 선택할 수 있습니다. 인용구를 추가할 때는 특별한 스타일이 적용된 blockquote 요소를 사용할 수 있습니다. 그래픽과 도형은 관련 콘텐츠와 밀접하게 연관되도록 본문 내에 배치해야 합니다.

여백 주석은 독서 흐름을 방해하지 않으면서 추가적인 맥락을 제공하며, 여백 노트는 번호 없이 보충 정보를 제공합니다. 코드와 기술 용어는 가독성을 높이기 위해 고정폭 글꼴로 스타일링됩니다.

Tufte CSS는 터프티의 원칙에서 영감을 받은 웹 디자인의 출발점으로, 사용자가 자신의 콘텐츠와 청중에 맞게 도구를 조정하도록 장려합니다. 이 프로젝트를 개선하기 위한 기여는 GitHub를 통해 환영합니다.

2025년 9월 3일, Cloudflare의 암호화된 DNS에 사용되는 IP 주소 1.1.1.1에 대한 SSL 인증서가 잘못 발급된 심각한 보안 사건이 보고되었습니다. Fina RDC 2020이라는 인증 기관(CA)이 허용되지 않아야 할 인증서를 발급하여 사용자에게 위험을 초래했습니다.

1.1.1.1은 안전한 DNS 연결에 매우 중요한 IP 주소입니다. 만약 공격자가 네트워크 트래픽을 가로채면, 잘못 발급된 인증서를 이용해 안전한 통신을 가로챌 수 있습니다. 대부분의 브라우저, 특히 Chrome과 Firefox는 도메인 이름을 통해 DNS를 확인할 때 이러한 인증서를 무시하는 경향이 있습니다. 그러나 이들 브라우저는 직접 IP 연결도 지원하기 때문에, 이 방식으로 연결하는 사용자에게는 실제 위험이 존재합니다.

보고서에 따르면, 두 개의 잘못 발급된 인증서가 몇 달 후에도 여전히 유효하다는 사실이 드러났습니다. 이는 CA의 관행과 모니터링 시스템에 더 깊은 문제가 있음을 시사합니다. Cloudflare는 CT(인증서 투명성) 모니터링 시스템을 운영하고 있지만, 공공 로그에 존재하는 문제의 인증서를 제대로 표시하지 못했습니다. 이는 모니터링과 대응의 부족함을 강조합니다.

마이크로소프트의 루트 인증 기관에 의존하는 브라우저 사용자들은 취약할 수 있습니다. 공격자는 이러한 인증서를 사용해 안전한 웹 세션을 제어하고, 데이터 도용 및 트래픽 조작을 일으킬 수 있습니다. Fina RDC 2020은 인증서 시장에서 작은 점유율을 가지고 있지만 마이크로소프트의 신뢰를 받고 있어, 윈도우 사용자에게는 다른 브라우저 사용자에게는 없는 위험을 초래합니다.

보고서는 인증서의 수명을 짧게 하고 더 나은 모니터링을 통해 유사 사건을 방지할 수 있는 정책을 마련해야 한다고 제안합니다. 이번 사건은 인증 기관 생태계에서의 거버넌스 실패가 반복되고 있는 더 넓은 경향을 반영하며, 잘못된 발급과 불충분한 감독이 계속되고 있음을 보여줍니다. 전반적으로, 이 사건은 사용자 보호를 위한 인증서 발급의 더 나은 거버넌스, 모니터링 및 정책의 필요성을 강조합니다.

VibeVoice는 텍스트에서 표현력 있는 긴 형식의 음성을 생성하기 위한 혁신적인 오픈 소스 모델로, 팟캐스트와 여러 화자가 참여하는 대화에 적합합니다. 이 모델은 전통적인 텍스트 음성 변환 시스템을 개선하여 확장성, 화자 일관성, 자연스러운 대화 흐름을 강화합니다. 주요 기능으로는 긴 오디오를 효율적으로 처리할 수 있는 초저 프레임 속도 연속 음성 토크나이저와 더 나은 맥락 이해를 위한 대형 언어 모델을 활용한 다음 토큰 확산 프레임워크가 있습니다. 이 모델은 네 명의 서로 다른 화자로 최대 90분의 음성을 생성할 수 있습니다.

OpenAI의 GPT-5는 이전 모델에 비해 상당한 업그레이드를 목표로 하며, 향상된 추론, 코딩 및 작문 능력을 제공합니다. 이는 마치 전문가를 손끝에서 이용하는 것과 비슷합니다. GPT-5는 쿼리의 복잡성에 따라 응답을 최적화하는 실시간 결정 라우터를 갖추고 있어 속도와 깊이를 균형 있게 조절합니다. 새로운 기능으로는 개인화된 지원을 위한 Microsoft 앱과의 통합 및 사용자 맞춤형 AI 성격 설정이 포함됩니다. 그러나 출시 초기의 결함으로 인해 비판을 받았고, 사용자들은 GPT-4o에 비해 차가운 반응과 수동적인 성격에 실망감을 느꼈습니다.

사용자들은 GPT-5가 기술적으로 발전했지만, GPT-4o의 매력적인 성격이 부족하다고 불만을 표출했습니다. OpenAI는 이러한 반발을 고려하여 사용자들이 GPT-4o에 계속 접근할 수 있도록 하는 방안을 검토하고 있으며, 두 모델의 장점을 결합하려고 하고 있습니다. 또한 AI 기술의 잠재적 위험에 대한 우려도 제기되었으며, OpenAI CEO는 AI 개발을 맨해튼 프로젝트에 비유하며 빠른 발전의 윤리적 함의를 강조했습니다.

VibeVoice 모델과 GPT-5는 AI 음성 합성과 상호작용에서 중요한 발전을 나타내지만, 기술적 개선과 사용자 경험, 감정적 참여 간의 균형을 맞추는 데 어려움이 있음을 보여줍니다.

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모델은 계속 변화하지만 평가(evals)는 여전히 중요합니다. 에이전트 데이터를 정기적으로 검토하여 문제와 개선할 부분을 찾아야 합니다.

수동 테스트에 의존하기보다는 엔드 투 엔드 평가(e2e evals)를 개발하는 것이 좋습니다. 성공 기준을 정의하는 것부터 시작하세요. 예를 들어, 에이전트가 사용자의 목표를 달성했는지 여부를 판단하고, 간단한 예/아니오 형식의 결과를 목표로 합니다. 이렇게 하면 문제를 파악하고 프롬프트를 개선하며 모델 성능을 비교하는 데 도움이 됩니다.

e2e 평가를 설정한 후에는 "N - 1" 평가를 만들어 과거 상호작용을 시뮬레이션합니다. 이를 통해 지속적인 e2e 테스트에 드는 추가 시간과 비용 없이 특정 문제를 집중적으로 해결할 수 있습니다. 변경 사항이 생길 때마다 이러한 시뮬레이션을 업데이트해야 합니다.

프롬프트에 체크포인트를 사용하여 복잡한 대화 패턴을 검증할 수 있습니다. 특정 문자열을 확인함으로써 시스템이 예상대로 작동하지 않을 때를 신속하게 식별할 수 있습니다.

외부 도구를 사용하면 평가 과정을 간소화할 수 있지만, 여전히 자신의 특정 요구에 맞춘 평가를 만드는 것이 중요합니다. 일반적인 평가에만 의존하지 말고 맞춤형 평가를 개발해야 합니다.

추가적으로, e2e 평가를 배우는 데 유용한 강좌에 대한 언급이 있습니다.

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새로운 커뮤니티 멤버인 Thijs는 Prototyper라는 프로젝트를 소개하게 되어 매우 기쁩니다. 그는 기존 도구를 사용하는 대신, 컴파일러, 런타임, 디자인 엔진을 포함하여 모든 것을 처음부터 만드는 경우 디자인이 얼마나 더 나아질 수 있는지를 탐구하고 싶었습니다.

Prototyper의 주요 특징은 다음과 같습니다. 이 도구는 자체 컴파일러와 코드 실행 기능을 갖추고 있어 제3의 도구에 의존하지 않습니다. 사용자들은 지연 없이 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다. 또한, 대형 언어 모델(LLM)로 생성된 코드와 함께 작동하는 결정론적 디자인 제어 기능을 제공합니다.

Thijs는 전체 스택을 제어하기 때문에, 실시간 코드 실행과 추론을 결합하는 등 새로운 기능을 실험할 수 있습니다. 그는 자신의 접근 방식이 기존 솔루션보다 개선된 것인지 확인하기 위해 커뮤니티의 피드백을 받고 있으며, 사용자들이 무료로 일주일 동안 사용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 기술적인 세부 사항에 대해서는 댓글을 통해 논의할 준비가 되어 있습니다.

이 논문은 공개적으로 노출된 대형 언어 모델(LLM) 서버의 보안 취약점, 특히 올라마 프레임워크를 사용하는 서버에 대해 다루고 있습니다. 연구자들인 기안니스 치아쿠리스 박사와 엘리오 비아지오토는 인터넷에 연결된 장치를 검색하는 엔진인 쇼단을 활용하여 1,100개 이상의 보안이 취약한 올라마 서버를 확인했습니다. 이 중 약 20%의 서버는 인증 없이 접근할 수 있는 모델을 호스팅하고 있어 LLM 배포에서 보안 관행 개선의 필요성을 강조하고 있습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 많은 LLM 서버가 적절한 보안 조치를 갖추지 않아 무단 접근, 모델 추출, 자원 탈취에 취약하다는 점이 밝혀졌습니다. 연구자들은 특정 포트와 서비스 배너를 기반으로 노출된 서버를 식별하기 위해 쇼단을 쿼리하는 파이썬 도구를 개발했습니다. 이 방법은 직접 스캔을 피함으로써 윤리적 및 법적 위험을 줄입니다. 노출된 서버의 대부분은 미국에 위치하고 있으며(36.6%), 그 다음으로 중국(22.5%)과 독일(8.9%)이 뒤를 이었습니다.

연구에서는 많은 서버가 기본 설정을 사용하고 인증이 부족하며 다양한 공격에 취약하다는 문제가 드러났습니다. 저자들은 인증 강제, 방화벽 사용, 속도 제한, 노출된 엔드포인트의 지속적인 모니터링 등 보안을 강화하기 위한 여러 전략을 제안하고 있습니다. 이 연구는 LLM 배포에서 오용을 방지하고 안전한 운영을 보장하기 위해 표준화된 보안 관행의 긴급한 필요성을 강조합니다. 향후 연구는 탐지 방법을 확장하고 다양한 LLM 프레임워크의 보안을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 글은 인기 있는 텍스트 편집기인 Emacs를 다시 작성하는 데 있어 겪는 어려움에 대해 다룹니다. Emacs는 여러 프로그래밍 언어로 여러 차례 재작성 시도가 있었지만, 독특한 설계로 인해 큰 어려움에 직면했습니다.

첫 번째 도전 과제는 문자열 유형입니다. Emacs는 사용자 정의 문자열 유형을 사용하여 잘못된 바이트 시퀀스를 수용함으로써 파일을 손실 없이 편집할 수 있게 합니다. 이는 많은 현대 편집기들이 지원하지 않는 다양한 인코딩을 처리하는 데 필수적입니다.

두 번째로, 문자열 라이브러리와 관련된 문제도 있습니다. 만약 자신만의 문자열 유형을 만든다면, 대소문자 변환이나 정규 표현식과 같은 모든 필요한 문자열 함수를 구현해야 합니다. Emacs는 사용자 정의 변환을 위해 대소문자 테이블을 노출하여 표준 라이브러리보다 더 유연하게 작동합니다.

세 번째는 버퍼입니다. Emacs의 버퍼는 단순히 텍스트를 저장하는 것 이상의 기능을 합니다. 텍스트 속성, 오버레이, 마커 등을 관리하는 복잡성 때문에 새로운 버전에서 간단한 텍스트 편집 작업을 구현하는 것이 더 어려워집니다.

네 번째로 성능 문제도 있습니다. Emacs는 효율적인 텍스트 편집을 위해 갭 버퍼와 트리를 사용하며, 이는 화면 표시 및 파일 입출력과의 상호작용에 영향을 미칩니다. 새로운 구현은 이러한 성능 측면을 고려해야 지연을 피할 수 있습니다.

마지막으로 텍스트 속성과 인코딩 문제도 있습니다. Emacs는 문자열과 버퍼 모두에 텍스트 속성을 부착할 수 있게 하며, 자체 코드 변환 언어를 통해 다양한 인코딩을 지원합니다. 이는 새로운 설계를 복잡하게 만듭니다.

결론적으로, Emacs를 다시 작성하는 아이디어는 매력적이지만, 그 강력한 기능을 가능하게 하는 복잡한 설계 선택들이 큰 장애물로 작용합니다. 앞으로 Emacs의 재표시 메커니즘과 병렬화의 어려움에 대한 논의가 이어질 것입니다.

한 개발자가 TPDE-LLVM이라는 새로운 LLVM 백엔드에 대한 통찰을 공유했습니다. 이 백엔드는 기존의 LLVM -O0 백엔드보다 10배에서 20배 더 빠른 성능을 자랑하며, 코드 크기는 약간 증가하는 특징이 있습니다. 현재 이 백엔드는 LLVM 중간 표현(IR)의 일부만 지원하며, x86-64와 AArch64 아키텍처를 대상으로 하고 있습니다.

TPDE-LLVM의 주요 성능 지표는 LLVM 19 -O0와 비교했을 때 컴파일 시간에서 기하 평균 13.34배의 속도 향상을 보였고, 다양한 벤치마크에서 코드 크기가 약 27% 증가했습니다.

개발자는 이 접근 방식이 세 가지 주요 처리 단계로 구성된다고 설명합니다. 첫 번째는 IR을 준비하는 것이고, 두 번째는 이를 분석하는 것이며, 마지막으로 기계 코드를 생성하는 단계입니다. TPDE-LLVM의 향후 계획에는 더 많은 Clang IR 기능 지원, 레지스터 할당 개선, 그리고 다른 플랫폼으로의 확장이 포함됩니다.

또한, 개발자는 상수 표현식과 복잡한 데이터 구조와 같은 특정 LLVM-IR 기능이 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 문제에 대해서도 논의했습니다. 전반적으로 TPDE-LLVM은 유망한 속도 향상을 보여주지만, 개발자는 LLVM 전체에서 10배의 속도 향상을 달성하는 것은 상당한 변화 없이는 비현실적일 수 있다고 인정했습니다.

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Spec Kit은 조직이 고품질 소프트웨어를 더 빠르게 개발할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 이 과정에서 Spec-Driven Development(SDD)를 활용합니다.

SDD의 핵심 개념은 전통적인 코딩보다 사양을 우선시하는 것입니다. 이를 통해 사양을 실행 가능하게 만들고 직접적으로 코드를 생성할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에서는 "어떻게"보다 "무엇을" 이해하는 것이 중요합니다.

Spec Kit을 시작하려면 먼저 Specify를 설치하여 선택한 코딩 에이전트에 기반한 프로젝트를 초기화합니다. 그 다음, /specify 명령어를 사용하여 프로젝트 요구 사항을 설명하는 사양을 만듭니다. 이후 /plan 명령어로 기술 스택을 정리하고, /tasks 명령어를 통해 실행 가능한 작업 목록을 작성하여 기능을 구현합니다.

Spec Kit의 핵심 철학은 의도 중심의 개발과 풍부한 사양을 강조하며, 다단계 정제 과정을 통해 고급 AI를 활용하여 사양을 해석합니다. 개발 단계는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 고수준 요구 사항에 따라 애플리케이션을 처음부터 생성하는 0-to-1 개발입니다. 둘째, 다양한 솔루션과 기술을 탐색하는 창의적 탐색입니다. 셋째, 기존 시스템을 현대화하고 기능을 점진적으로 추가하는 반복적 개선입니다.

Spec Kit을 사용하기 위한 전제 조건으로는 Linux 또는 macOS, Windows의 WSL2가 필요하며, AI 코딩 에이전트(예: Claude Code, GitHub Copilot), Python 3.11 이상, Git이 요구됩니다. 더 깊이 있는 학습을 원한다면 완전한 방법론 가이드와 자세한 설명 자료를 참고할 수 있습니다.

구현 단계는 프로젝트를 부트스트랩하고 기능 사양을 만드는 것에서 시작합니다. 요구 사항을 명확히 하고 상세한 구현 계획을 생성한 후, AI 에이전트와 함께 계획을 검증하고 정제합니다. 마지막으로 구현을 실행하고 발생하는 문제를 해결합니다.

도움이 필요할 경우 사용자는 GitHub에서 이슈를 열 수 있으며, 이 프로젝트는 MIT 오픈 소스 라이선스 하에 제공됩니다.

Rust 재단이 설립한 Rust 혁신 연구소는 생태계에 필수적인 중요한 Rust 프로젝트를 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다. 연구소의 주요 내용은 다음과 같습니다.

연구소는 재정, 거버넌스, 행정 지원을 제공하여 자금을 지원받는 프로젝트들이 성장할 수 있도록 도와주며, 이들이 독립성을 유지할 수 있도록 합니다.

연구소에 호스팅되는 프로젝트들은 여러 가지 혜택을 받습니다. 첫째, 중립적인 비영리 단체의 지원을 받아 기여자와 사용자 간의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 둘째, 리더십과 의사 결정 구조를 설정하는 데 필요한 거버넌스 지침을 제공합니다. 셋째, 라이선스 및 행정 문제에 대한 법적 지원도 포함됩니다. 넷째, Rust 생태계 내에서의 가시성을 높이고 네트워킹 기회를 제공합니다. 마지막으로, Rust 재단이 프로젝트를 위한 기부금과 자금을 관리하여 개발에 집중할 수 있도록 법적 복잡성을 줄여줍니다.

연구소의 첫 번째 프로젝트는 Rustls로, Rust 커뮤니티에서 인기가 있는 안전한 TLS 라이브러리입니다.

앞으로 연구소는 계속 발전할 예정이며, 다른 프로젝트들이 참여할 수 있도록 업데이트와 자원을 공유할 것입니다. 관심 있는 분들은 연구소의 소식을 지켜보거나 재단에 문의하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

추상 기계 모델(AMM)에 대한 개념을 다룬 이 글은 소프트웨어 개발에서의 중요성과 프로그래밍 언어와 하드웨어 아키텍처 간의 관계를 강조합니다.

AMM은 프로그래머가 프로그램의 동작을 예측하기 위해 사용하는 사고 모델입니다. 이는 단순한 기능적 의미를 넘어서서 실행 성능, 메모리 사용량, 입출력 작업과 같은 요소를 포함합니다. 프로그래머는 특정 프로그래밍 언어나 하드웨어에 의존하기보다는 AMM을 기반으로 자신의 기술을 추상화합니다. 이를 통해 다양한 언어와 플랫폼 간에 지식을 전이할 수 있습니다.

글에서는 여러 프로그래밍 환경에서 사용되는 다양한 AMM의 목록을 제시하며, 이들이 소프트웨어 생태계와 프로그래머 간의 문화적 경계를 어떻게 형성하는지를 보여줍니다. 언어 설계자는 세 가지 그룹으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 특정 하드웨어에 맞춘 언어를 만드는 기계 우선 설계자, 둘째, 기존 시스템을 기반으로 언어를 개발하는 제2 언어 설계자, 셋째, 프로그래머가 소프트웨어 동작에 대해 어떻게 생각해야 하는지를 정의하는 AMM 우선 설계자가 있습니다.

Rust는 효율적인 프로그래밍을 가능하게 하면서 C/C++와 같은 전통적인 언어에 비해 정확성과 안정성에 대한 보장을 더 많이 제공하는 성공적인 AMM의 예시입니다. Rust는 고급 사용 편의성과 하드웨어 동작에 대한 강력한 이해를 결합하고 있습니다.

멀티코어 처리로의 전환은 병렬 프로그래밍을 일반적인 도전 과제로 만들었습니다. 글에서는 병렬 프로그래밍을 위한 좋은 AMM이 여전히 연구가 필요한 분야라고 주장합니다. 저자는 AMM을 계속 탐구하고, 특히 병렬 프로그래밍에 대한 이해의 중요성을 강조하고 싶다는 의사를 표현합니다.

이 요약은 AMM, 프로그래밍 기술, 그리고 소프트웨어 개발에서의 통제와 보장을 균형 있게 다루는 Rust의 혁신적인 접근 방식에 대한 핵심 아이디어를 담고 있습니다.

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이 글에서는 AI 데이터 분석기를 구축하는 데 필요한 주요 통찰력을 다루며, 간단한 텍스트-투-SQL 시스템의 한계에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 사용자 질문의 복잡성입니다. 실제 사용자 질문은 단일 SQL 쿼리로 해결할 수 있는 경우가 드물며, 분석을 분해하고 가정을 검증하며 결과를 시각화하고 더 깊은 통찰력을 제공하기 위해 여러 단계의 작업 흐름이 필요합니다.

둘째, 맥락의 중요성입니다. Malloy와 같은 의미적 계층은 비즈니스 의미를 인코딩하고 SQL의 복잡성을 단순화하는 데 필수적입니다. 이를 통해 데이터 관계와 지표를 명확하게 정의할 수 있어 데이터 쿼리에서의 오류를 줄일 수 있습니다.

셋째, 다중 에이전트 시스템의 활용입니다. 여러 협력 에이전트를 사용하는 시스템은 계획, 정확한 검색, 코드 생성 및 검증을 도와줍니다. 이는 책임성을 높이고 응답의 모호성을 줄이는 데 기여합니다.

넷째, 효과적인 검색 전략입니다. 데이터 검색을 추천 문제로 간주하고, 정확성과 재현율을 최적화하는 것이 중요합니다. 이는 정보 검색의 속도와 정확성을 향상시킵니다.

다섯째, 분석을 위한 파이썬 통합입니다. 비즈니스 분석은 종종 SQL 이상의 계산을 포함하며, 파이썬을 사용하면 더 복잡한 계산을 수행하면서도 정확성과 재사용성을 보장할 수 있습니다.

여섯째, 지속적인 개선이 필요합니다. 모델을 정기적으로 평가하여 변화에 적응하고 높은 품질의 결과를 유지해야 합니다. 빠른 모드와 추론 모드 간에 전환할 수 있는 적응형 모델을 사용하면 효율성을 높일 수 있습니다.

마지막으로, 미래 방향에 대한 언급이 있습니다. 자동화된 지식 추출과 출력에 대한 비판을 할 수 있는 더 정교한 시스템의 발전이 기대됩니다.

전반적으로, 기존 데이터를 효율적으로 활용하고 정확하며 맥락에 맞는 통찰력을 제공하는 강력한 AI 데이터 분석기를 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

한 사람이 커뮤니티 웹사이트를 위해 저렴한 헤드리스 CMS를 찾고 있습니다. 이 시스템은 기술적인 지식이 없는 관리자가 커뮤니티 행사, 예를 들어 회의나 자원봉사 활동에 대한 내용을 쉽게 게시할 수 있도록 사용자 친화적이어야 합니다. 이 프로젝트에 사용할 예산이 없기 때문에 가장 저렴한 옵션을 찾고자 합니다.

이번 뉴스레터에서는 레이저디스크와 비디오 게임 기술을 결합한 독특한 콘솔인 파이오니어 레이저액티브의 에뮬레이터 개발 과정을 다룹니다. 16년간의 도전과 어려움을 겪은 세가 팬 네메시스가 마침내 에뮬레이터를 성공적으로 완성했습니다.

레이저액티브는 1993년에 출시된 비정상적인 콘솔로, 게임을 플레이할 수 있을 뿐만 아니라 레이저디스크 플레이어로도 기능했습니다. 상업적으로는 어려움을 겪었고, 1996년에는 단종되었습니다.

에뮬레이션 과정은 여러 가지 어려움이 있었습니다. 레이저액티브의 독특한 비디오 포맷을 캡처할 적절한 하드웨어와 소프트웨어가 부족했기 때문입니다. 네메시스는 결함이 있는 하드웨어와 레이저디스크 기술의 복잡성 등 수많은 기술적 장애물에 직면했습니다.

네메시스는 2009년부터 에뮬레이션을 고민하기 시작했고, 광범위한 연구와 프로그래밍, 리버스 엔지니어링에 착수했습니다. 그는 세가 하드웨어를 수집하고 소프트웨어를 개발하여 레이저액티브의 게임을 이해하고 캡처하는 데 힘썼습니다.

기술적 돌파구는 도메스데이 복제기와 같은 커뮤니티 주도 프로젝트에서 나왔습니다. 이 프로젝트는 레이저디스크를 리핑하는 과정을 개선하는 데 도움을 주었습니다. 네메시스는 레이저액티브의 독특한 인터랙티브 게임에 필요한 기능을 추가했습니다.

2025년, 네메시스는 새로운 집중과 기술적 개선을 통해 에뮬레이터를 성공적으로 완성했습니다. 이를 통해 메가 LD 게임을 다른 시스템에서도 처음으로 플레이할 수 있게 되었습니다.

성공적인 에뮬레이션은 레이저디스크가 시간이 지남에 따라 퇴화하고 있는 만큼, 이러한 게임을 보존하는 데 매우 중요합니다. 네메시스는 가능한 많은 타이틀이 저장될 수 있도록 노력하고 있습니다.

또한, 뉴스레터에서는 PS2용 카우보이 비밥 게임의 새로운 영어 팬 번역 소식과 게임 커뮤니티 내 다양한 에뮬레이터 개선 및 팬 번역 업데이트도 언급하고 있습니다.

연구자들이 작은 발광 입자를 주입하여 어두운 곳에서도 빛나는 다육식물을 개발했습니다. 이 식물들은 밤에 불빛처럼 다양한 색으로 밝게 빛납니다. 이 연구는 남중국농업대학교의 장쉐지에 교수가 이끌었으며, 그 결과는 학술지 Matter에 발표되었습니다.

이전의 생물 발광 식물들은 유전자 변형을 사용했지만, 이번 다육식물은 잎에 주입된 인광 입자 덕분에 빛을 발합니다. 이 입자들은 빛을 흡수한 후 녹색, 파란색, 빨간색 등 다양한 색으로 다시 방출합니다. 연구팀은 '메비나'라는 일반적인 다육식물에 주목하여, 각 잎이 빛을 발하도록 이 입자를 주입했습니다. 이 과정은 잎 하나당 약 10분이 소요됩니다. 이 식물의 빛은 최대 120분 동안 지속되며, 여러 번 재충전할 수 있습니다. 이러한 혁신은 살아있는 식물의 새로운 장식 용도로 이어질 수 있습니다.

Warp Code는 개발자들이 AI가 생성한 코드를 빠르게 만들고 배포할 수 있도록 돕는 새로운 도구입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Warp의 코딩 에이전트는 매우 높은 평가를 받고 있으며, Terminal-bench에서 1위, SWE-bench에서 3위를 기록했습니다. 이는 고급 GPT-5 모델을 사용한 덕분입니다. 사용자들은 Warp에서 변경 사항을 검토하고 수정 요청을 하며, 에이전트가 생성한 코드를 직접 편집할 수 있어 작업이 더 수월해집니다.

Warp는 구문 강조와 탭 뷰 기능이 포함된 간단한 파일 편집기를 제공하여, 에이전트에게 다시 요청하지 않고도 코드를 빠르게 수정할 수 있습니다. 사용자는 WARP.md 파일과 사용자 정의 가능한 에이전트 프로필 같은 도구를 통해 새로운 프로젝트를 쉽게 시작하고 기존 프로젝트를 관리할 수 있습니다.

코딩 에이전트는 명시적인 요청 없이도 오류 수정 제안을 할 수 있어 코딩 과정을 간소화합니다. 초기 사용자들은 매주 1억 5천만 줄 이상의 코드를 생성하고, 97%의 수용률을 기록하며, 하루 평균 한 시간을 절약하고 있다고 보고했습니다.

Warp는 개발자들이 코딩 에이전트와 상호작용하는 방식을 개선하여, 코딩 과정에서의 통제력과 이해도를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 향후 업데이트에서는 더 나은 편집 도구와 더 지능적인 코드 검토 기능이 추가될 예정입니다.

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Amazon Q 개발자를 위한 Neovim 플러그인은 Amazon Q와의 원활한 통합을 제공하며, 채팅 기능과 인라인 코드 제안을 포함한 다양한 기능을 지원합니다. 주요 기능으로는 채팅 기능, 인라인 코드 제안, IAM 아이덴티티 센터 또는 AWS 빌더 ID를 통한 인증이 있습니다. AWS 계정 없이도 무료로 접근할 수 있습니다.

이 플러그인을 사용하기 위해서는 NodeJS 버전 18 이상과 Neovim 버전 0.10.4 이상이 필요합니다. 설치 방법은 간단합니다. 먼저 플러그인을 설치한 후, Neovim에서 설정을 구성해야 합니다. 설정 예시는 다음과 같습니다.

require('amazonq').setup({
  ssoStartUrl = 'https://view.awsapps.com/start', -- 무료 이용을 위한 URL
})

설정 후, 파일에서 :AmazonQ 명령어를 입력하여 플러그인을 사용할 수 있습니다. 설치 방법으로는 최소한의 수동 설치, vim-plug를 이용한 설치, lazy.nvim을 통한 설치 방법이 있습니다.

인증을 위해 제공된 URL을 사용하거나, 프로 구독을 위한 관리자 URL을 사용할 수 있습니다. 사용 명령어로는 :AmazonQ를 입력하여 채팅 창을 열고, zq를 통해 선택한 텍스트를 채팅 컨텍스트로 보낼 수 있습니다. 코드 리팩토링, 수정, 최적화 및 설명을 위한 추가 명령어도 제공됩니다.

설정에서 필수 항목은 ssoStartUrl이며, 명령 경로, 파일 유형, 인라인 제안 및 채팅 외관과 같은 다른 옵션을 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다. 인라인 코드 제안은 입력하는 동안 나타나며, 대부분의 자동 완성 플러그인과 호환됩니다. 설정에서 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다.

문제가 발생할 경우, 언어 서버가 실행 중인지 확인하고 NodeJS가 올바르게 설치되었는지 점검해야 합니다. 인증 URL이 정확한지도 확인해야 합니다. 플러그인을 개발하려면, 저장소를 클론한 후 Neovim의 런타임 경로에 추가하여 변경 사항을 테스트할 수 있습니다.

이 플러그인은 실험 단계에 있으며, 피드백과 기여를 환영합니다. 라이선스는 Apache-2.0입니다. 더 자세한 정보는 플러그인 문서와 Neovim 내의 도움 명령어를 참조하시기 바랍니다.

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델의 데이터 센터 사업이 최근 처음으로 PC 사업을 초과 달성했습니다. 이는 인공지능(AI) 시스템에 대한 수요 증가 덕분입니다. 2026 회계연도 2분기 동안 델의 전체 매출은 297억 8천만 달러에 달하며, 이는 전년 대비 19% 증가한 수치입니다. AI 시스템 판매가 전 분기 대비 두 배로 증가한 것이 주요 원인입니다. 서버와 저장 장치를 포함하는 인프라 솔루션 그룹(ISG)은 168억 달러의 매출을 기록하며, 전년 대비 44.3% 증가했습니다. 반면, 전통적인 PC 판매는 다소 증가했습니다.

델의 AI 시스템 판매는 2분기에 81억 달러로 급증하여 AI 솔루션에서의 매출을 크게 증가시켰습니다. 현재 델은 117억 달러의 AI 시스템 주문 잔고를 보유하고 있어 향후 수요가 강할 것으로 예상됩니다. 그러나 성장에도 불구하고 ISG의 운영 마진은 평소보다 낮아, 판매는 증가하고 있지만 수익성에는 압박이 가해지고 있음을 나타냅니다.

앞으로 델은 2026 회계연도에 최소 200억 달러의 AI 시스템 판매를 예상하고 있으며, AI와 전통적인 서버 시장 모두에서 지속적인 성장을 기대하고 있습니다. 전반적으로 AI 기술에 대한 수요가 델의 사업 환경을 변화시키고 있으며, 경쟁이 치열한 데이터 센터 시장에서 회사의 입지를 강화하고 있습니다.

이 텍스트는 2025년 9월 초에 날짜가 찍힌 여러 프로그래밍 관련 컴퓨터 파일들을 나열하고 있습니다. 파일에는 밥 알브레히트와 사람들의 컴퓨터 회사에 관한 비디오가 포함되어 있습니다. 또한 여러 개의 BASIC 프로그래밍 파일도 있습니다: Hurkle.BAS, Hammurabi.BAS, Craps.BAS, Acey Ducey.BAS, Hello World.BAS. 이 파일들은 게임이나 프로그래밍 입문 예제인 것으로 보입니다.

이 글은 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 시각장애인 커뮤니티에 미치는 영향을 다루고 있다. 저자 로버트 킹엣은 인공지능에 대한 과대광고와 그 유용성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있으며, 시각장애인에게는 일부 이점이 있음을 인정한다.

많은 시각장애인들이 '비 마이 아이즈'와 같은 AI 도구와 ChatGPT 같은 LLM에 대해 기대감을 가지고 있다. 이러한 도구들은 이전에는 접근할 수 없었던 이미지와 다른 콘텐츠에 대한 설명을 제공한다. 그러나 AI가 새로운 정보를 제공하는 한편, 종종 부정확한 세부정보를 제공한다는 점도 지적된다. 이는 AI 접근성과 웹 디자인의 미래에 대한 우려를 불러일으킨다.

시각장애인 커뮤니티는 LLM과 같은 기술에 지나치게 의존하게 될 수 있으며, 이는 인간 상호작용을 기술 솔루션으로 대체하게 되어 더 큰 접근성 문제를 초래할 수 있다. 저자는 시각장애인 커뮤니티 내에서 AI에 대한 비판 없는 열광을 비판하며, 이는 인간 지원의 부족과 기술 접근성의 지속적인 실패에서 비롯된 것이라고 주장한다.

킹엣은 가끔 AI 도구를 사용하긴 하지만, 이들이 과대평가되고 있다고 믿으며 현재의 AI 열풍이 과거의 기술 트렌드처럼 더 많은 문제를 초래할 수 있다고 경고한다. 결국, 저자는 시각장애인 커뮤니티 내에서 AI에 대한 복합적인 감정을 인정하며, 잠재적인 이점과 심각한 단점을 모두 강조한다.

마르친 비하리의 "원시적 고문판" 에세이에서는 QWERTY와 드보락 키보드 배열의 역사와 신화에 대해 탐구합니다. 처음에 조지 C. 블리켄스더퍼는 QWERTY의 비효율적인 배열을 비판하고 손가락 움직임을 줄이기 위해 과학적 키보드를 만들었습니다. 그러나 과학적 배열은 잠재적인 장점에도 불구하고 인기를 얻지 못하고 QWERTY의 확고한 존재감에 가려졌습니다.

비하리는 QWERTY에 대한 일반적인 오해를 살펴보는데, 그 중 하나는 QWERTY가 무작위로 설계된 형편없는 배열이라는 믿음입니다. 증거에 따르면 QWERTY는 초기 타자기에서 타자봉 충돌을 방지하기 위해 기술적 문제를 해결하기 위해 의도적으로 조정되면서 발전해왔습니다.

오거스트 드보락은 이후 드보락 단순화 키보드(DSK)를 통해 타이핑 효율성을 개선하고자 했습니다. DSK는 손가락의 부담을 줄이고 속도를 높이는 것을 목표로 했습니다. 초기 연구에서는 DSK가 유망한 결과를 보였지만, 이후의 테스트, 특히 일반 서비스 관리국의 연구에서는 그 효과에 의문을 제기하며 QWERTY와 DSK 지지자들 사이에 갈등이 생겼습니다.

이 에세이는 두 키보드 배열 모두 장단점이 있어 어느 하나가 우수하다고 단정짓기 어렵다는 점을 강조합니다. 기술이 발전했음에도 불구하고 QWERTY는 여전히 널리 사용되고 있으며, 드보락은 인체공학적 이점을 추구하는 사람들에게 대안으로 여겨집니다. 결국 비하리는 드보락이 개선점을 제공할 수 있지만, QWERTY의 친숙함과 실용성이 타이핑 역사에서 그 자리를 확고히 했다고 결론짓습니다.

빈센트 퀴글리는 샌리티의 소프트웨어 엔지니어로, 워크숍에서 AI를 코딩 작업 흐름에 통합한 경험을 공유했습니다. 지난 18개월 동안 그는 모든 코드를 직접 작성하는 것에서 시작해, 현재는 초기 구현의 80%를 AI에 의존하게 되었습니다. 그의 과정은 사용 가능한 코드를 얻기 위해 세 번의 시도를 거치는 방식입니다. 첫 번째 시도는 95%의 실패율을 보이고, 두 번째는 약 50%의 성공률을 가지며, 세 번째 시도에서야 비로소 작동 가능한 코드를 얻게 됩니다. AI는 문맥을 유지하는 데 어려움을 겪기 때문에, 퀴글리는 Claude.md 파일을 사용해 프로젝트에 특화된 정보를 제공하여 AI가 코드베이스를 더 잘 이해하도록 돕습니다.

그는 여러 AI 인스턴스를 팀처럼 관리하며, 각기 다른 문제를 별도로 다루고, 사람이 수정한 부분은 명확히 표시합니다. 그의 코드 리뷰 과정은 AI가 생성한 제안을 포함하도록 변화했으며, 이는 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 퀴글리는 AI 도입이 개발자를 대체하는 것이 아니라, 그들의 효율성을 높이는 것이라고 강조합니다. 그는 기술 리더들에게 팀이 AI를 실험해볼 수 있도록 허용하고, 반복적인 작업부터 시작하며, 초기 학습 곡선을 위한 예산을 마련할 것을 권장합니다.

마지막으로, 그는 개발자들에게 작은 기능에 AI를 사용해보고, 결과물을 비판적으로 검토하라고 조언합니다. 이는 마치 주니어 개발자를 멘토링하는 것처럼 접근하여, 보다 협력적이고 덜 의존적인 코딩 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.

저자는 비디오 게임, 특히 로그라이크에 대한 평생의 매력을 회상하며, 이는 어린 시절의 경험에서 비롯되었다고 설명합니다. 성장하면서 어머니의 게임에 대한 반대에 직면했지만, 결국 슈퍼 패미컴을 구입하고 앵그밴드와 같은 컴퓨터 게임을 발견하게 되었습니다. 이 게임은 그래픽이 부족하지만 깊이 있는 전략적 던전 크롤러로, 게임의 무작위성을 조작하기 위해 "세이브 스컴"과 같은 기술을 익혔습니다.

저자는 또한 넷핵에 대해 이야기합니다. 이 게임은 영구 사망과 복잡한 메커니즘으로 유명하지만, 특정 전략에 의존해야 하므로 성공하기가 어려워서 실망스러웠다고 합니다. 그로 인해 보람이 덜 느껴졌습니다.

ADOM (고대의 미스터리 던전)은 더 발전된 세계관과 스토리를 가진 게임으로 소개되지만, 반복적인 요소와 즉사 시스템 때문에 저자는 흥미를 잃게 되었다고 언급합니다. 그들은 던전 크롤 스톤 수프 (크롤)를 장르를 개선한 중요한 게임으로 언급하며, 명확한 디자인 원칙 덕분에 아이템 판매와 같은 지루한 요소를 없애고 더 몰입감 있는 경험을 제공한다고 설명합니다.

마지막으로, 저자는 브로그에 대해 이야기합니다. 이 게임은 전통적인 RPG 메커니즘보다 아이템 진행에 중점을 둔 더 간단하고 집중된 로그라이크로, 디자인을 높이 평가하면서도 여전히 크롤의 깊이를 선호한다고 말합니다.

저자는 로그라이크가 모든 사람에게 매력적이지는 않을 수 있지만, 그들의 무작위성과 재플레이 가능성 덕분에 계속해서 흥미를 느끼게 해주며, 로그라이크가 자신에게 지속적인 열정이 되었다고 결론짓습니다.

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"세계 모델" 개념이 인공지능(AI) 연구에서 다시 주목받고 있습니다. 특히 인공지능 일반 지능(AGI)을 추구하는 과정에서 더욱 중요해지고 있습니다. 세계 모델은 AI 시스템이 예측과 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 현실의 단순화된 내부 표현입니다. 저명한 AI 연구자들은 이러한 모델이 지능적이고 안전한 AI 시스템을 개발하는 데 필수적이라고 믿고 있습니다.

세계 모델의 아이디어는 1943년 심리학자 케네스 크레이크가 제안한 것으로, 세계에 대한 정신적 모델을 갖는 것이 유기체가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 된다고 주장했습니다. 초기 AI에서 이 개념이 받아들여졌지만, 확장성과 복잡성 문제로 인해 인기를 잃었습니다. 최근 머신러닝, 특히 딥러닝의 발전으로 AI 시스템이 환경에서 학습할 수 있는 능력을 가지게 되면서 세계 모델에 대한 관심이 다시 높아졌습니다.

하지만 현재의 AI 시스템은 일관된 세계 모델보다는 서로 연결되지 않은 규칙들의 집합에 의존하는 경향이 있어, 일관성 없는 의사결정을 초래할 수 있습니다. 연구자들은 AI의 신뢰성과 해석 가능성을 개선하기 위해 강력한 세계 모델을 개발하는 방법을 탐구하고 있습니다. 다양한 훈련 데이터를 사용하거나 새로운 AI 아키텍처를 만드는 등 여러 접근 방식이 시험되고 있습니다. 궁극적인 목표는 AI의 능력을 향상시키는 효과적인 세계 모델을 만드는 것입니다.

이 텍스트는 LISP 인터프리터의 구현체인 "komplott"와 "komplodin"에 대해 설명합니다.

이 프로젝트들은 "기호 표현의 재귀 함수와 기계에 의한 계산, 제1부"라는 논문에서 영감을 받았습니다. "komplott.c"는 LISP 프로그래밍 언어의 마이크로 서브셋을 포함하는 C 파일입니다.

2025년에는 LISP 인터프리터가 오딘 프로그래밍 언어로 번역되어 "komplodin.odin"이 탄생했습니다. 이 버전은 코드 라인이 더 많고, C 버전과 세부 사항에서 차이가 있지만, 비슷한 출력과 기능을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

두 구현체 모두 단일 파일로 구성되어 있으며, 약 500줄의 코드로 이루어져 있습니다. 이들은 Scheme 호환성을 가지고 있어 GNU Guile과의 호환이 가능합니다. 또한, Cheney의 알고리즘을 기반으로 한 가비지 컬렉터를 사용하며, 제한적인 꼬리 호출 최적화를 지원합니다. 오류 처리와 보안 조치는 최소한으로 설정되어 있습니다.

이 프로젝트에는 1962년의 LISP 1.5 버전이 포함되어 있으며, 호환성을 위해 약간의 수정이 이루어졌습니다.

"komplott"를 빌드하려면 make komplott 명령을 사용하고, gcc를 의존성으로 설정해야 합니다. "komplodin"을 빌드하려면 오딘 컴파일러를 사용하여 make komplodin 명령을 실행합니다. LISP 1.5 인터프리터와 테스트 케이스를 실행하려면 make test를 입력하면 됩니다.

텍스트에는 핵심 기능을 보여주는 여러 LISP 함수의 코드 예시도 포함되어 있습니다. 입력을 종료할 때는 "STOP"과 함께 많은 오른쪽 괄호를 사용하여 오류를 피할 것을 권장합니다.