ServerlessHorrors는 서버리스 컴퓨팅과 관련된 예상치 못한 비용과 문제에 대한 무서운 이야기를 공유하는 블로그입니다. 이 블로그는 Heroku, Netlify, Vercel과 같은 플랫폼에 대한 오픈 소스 대안을 개발 중인 안드라스에 의해 만들어졌습니다.

블로그에는 여러 가지 무서운 이야기들이 담겨 있습니다. 예를 들어, Webflow에서 한 달 동안 $69 요금제에 대해 $1,189.42의 청구서를 받은 사례가 있습니다. 또, 게임 사이트에 대한 서비스 거부 공격(DoS 공격) 이후 Firebase에서 $100,000의 청구서를 받은 경우도 있습니다. 일반적으로 한 달에 $50이 드는 프로젝트에서 예상치 못하게 $70,000의 청구서를 받은 이야기도 있습니다. Google BigQuery를 사용하여 공개 데이터셋을 이용한 결과로 $22,639.69의 청구서를 받은 사례도 있습니다. 마지막으로, Cloudflare에서 24시간 이내에 지불을 요구하며 $120,000의 청구서를 보낸 경우도 있습니다.

이러한 이야기들은 클라우드 서비스에서 예상치 못한 비용이 발생할 수 있음을 강조하며, 사용자와 개발자에게 주의를 촉구합니다. 독자들은 자신의 경험을 공유하거나 GitHub를 통해 블로그에 기여할 것을 권장받고 있습니다.

저자는 구글의 새로운 "AI 모드"에 대해 이전의 AI 관련 실망감 때문에 처음에는 기대가 낮았다고 전했습니다. 그러나 실제로 사용해본 결과, 이 모드가 매우 잘 작동하며 GPT-5 검색보다 빠르다는 것을 알게 되었습니다. 구글이 AI 지원 검색을 위해 검색 인프라를 효과적으로 활용하고 있다는 점에 대해 긍정적으로 평가했습니다. 하지만 AI 모드가 수행하는 개별 검색 결과를 보여주지 않기 때문에 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다는 단점이 있습니다. 저자는 프랑스에 있는 동안 이 경험을 공유하며, AI 모드가 EU에서는 사용되지 않는다는 점도 언급했습니다.

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저자는 오랫동안 구상해온 프로젝트가 있었지만, 이를 실현할 코딩 기술이 부족했습니다. 그러나 2024년 말에 AI 코딩 도구가 발전하면서, 그들은 프로젝트를 처음부터 시작할 수 있었습니다. 몇 달 동안 AI와 협력하며 배우고 기술을 개발한 결과, 웹 브라우저에서 실행되는 완전한 기능의 윈도우 XP 복제품을 만들었습니다. 이 프로젝트는 소리, 애니메이션, 애플리케이션을 포함하며, 모바일 기기에서도 작동합니다. 저자는 코딩과 AI와의 협업에 대해 많은 것을 배웠고, 자신의 프로젝트에 대한 피드백을 구하고 있습니다.

ck는 키워드 대신 의미를 기반으로 코드를 검색하는 도구로, 개발자들이 관련 코드 조각을 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다. grep과 유사하게 작동하지만, 의미를 이해하는 기능을 추가하여 검색 정확도를 높입니다.

주요 기능으로는 의미 기반 검색이 있습니다. 예를 들어 "오류 처리"와 같은 개념을 검색하면, 정확한 용어가 사용되지 않더라도 try/catch 블록과 같은 관련 코드를 찾을 수 있습니다. 또한, 기존의 grep 명령어와 플래그를 그대로 유지하여 전통적인 키워드 검색도 가능합니다. 키워드 검색과 의미 검색을 결합하여 최상의 결과를 제공하는 하이브리드 검색 기능도 포함되어 있습니다. 구조화된 JSON 형식으로 출력을 제공하여 자동화 및 AI 도구와의 통합에 적합합니다. 또한, 자동으로 관련 없는 파일과 디렉토리를 검색에서 제외하는 스마트 필터링 기능도 제공합니다.

시작하려면 먼저 Cargo를 사용하여 ck를 설치합니다. 그 다음 프로젝트를 인덱싱하고, 의미 기반 검색을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, "인증 로직"을 검색하려면 ck --sem "authentication logic" src/ 명령을 사용할 수 있습니다. 오류 처리 코드를 찾고 싶다면 ck --sem "error handling" src/를 입력하면 됩니다. 일치하는 파일 목록을 보려면 ck -l "error" src/를 사용하고, 하이브리드 검색을 수행하려면 ck --hybrid "connection timeout" src/를 입력하면 됩니다.

ck는 다양한 프로그래밍 언어와 형식을 지원하며, 대규모 코드베이스에서도 빠른 인덱싱과 검색 속도를 자랑합니다. 또한, 완전히 오프라인에서 작동하여 코드 보안을 보장합니다. ck는 코드 검색의 효율성을 높여 개발자와 팀이 코드를 더 쉽게 찾고 관리할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

"가족 유산을 팔면서 느끼는 불안"에서 제네트 쿠퍼먼은 가족의 은식기와 도자기를 판매한 경험을 회상합니다. 이 물건들은 그녀의 어머니와 가족 전통과 깊은 연관이 있어, 이를 놓아주는 것에 대해 복잡한 감정을 느낍니다. 아름다움과 환대가 가득했던 과거를 상징하는 유산이지만, 이제는 그녀의 생활 방식에 맞지 않음을 인정합니다.

그녀의 증조할머니는 더 나은 삶을 꿈꾸며 이 물건들을 미국으로 가져왔고, 각 세대는 그 의미를 소중히 여겼습니다. 그러나 시간이 지나고 가족의 관계가 변화하면서 이 물건들은 더 이상 소중한 것이 아니라 부담으로 느껴지게 되었습니다. 쿠퍼먼은 어머니의 고급 도자기와 은식기를 소중히 여길 사람을 찾는 것이 얼마나 어려운지 설명하며, 결국 현금으로 판매하기로 결정합니다.

그녀는 어머니 시대의 가치관, 즉 품질과 지속적인 관계를 중시했던 것과 오늘날의 더 캐주얼하고 거래 중심의 사회를 비교합니다. 현대 사회에서는 물건들이 쉽게 버려지거나 빠른 현금을 위해 팔리는 경우가 많습니다. 어머니의 소중한 물건들을 판매하는 행위는 그녀에게 취약함과 향수를 불러일으키며, 가족 유산의 감정적 무게와 그것들이 한때 관계와 전통을 형성하는 데 얼마나 중요한 역할을 했는지를 강조합니다. 결국 쿠퍼먼은 이 물건들을 떠나더라도 그들이 상징하는 기억과 가치는 항상 자신의 일부가 될 것임을 깨닫습니다.

최근 5,600만 명을 대상으로 한 연구에서, 장기적인 공기 오염 노출, 특히 PM2.5 미세먼지가 유전적으로 이러한 질환에 취약한 사람들에게 루이체 치매와 파킨슨병 치매의 발병 위험을 증가시킨다는 결과가 나왔습니다. 공기 오염이 이러한 치매를 직접적으로 유발하지는 않지만, 그 발전을 가속화하는 것으로 나타났습니다.

연구자들은 2000년부터 2014년까지의 병원 데이터를 분석했으며, PM2.5 노출이 심각한 루이체 치매로 입원할 위험을 12% 증가시키는 것과 관련이 있음을 발견했습니다. 또한, 쥐를 대상으로 한 실험에서는 PM2.5에 노출된 쥐들이 행동 문제를 보였고, 뇌에서 신경퇴행과 관련된 단백질인 α-시뉴클레인을 증가시키는 결과를 보였습니다.

이 연구는 PM2.5가 폐에서 염증을 유발하여 해로운 입자가 혈류에 들어가고, 결국 뇌에 도달할 수 있게 만든다고 밝혔습니다. 이러한 결과는 공기 오염 노출과 취약한 개인의 치매 진행 사이에 강한 연관성이 있음을 시사합니다.

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대수 효과는 이제 실제 소프트웨어 개발에서 실용적으로 사용되고 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

첫째, 테스트 용이성입니다. 대수 효과는 수행되는 작업(효과)과 그 구현 방식을 분리하여 코드를 더 쉽게 테스트할 수 있도록 도와줍니다.

둘째, 코드 투명성입니다. 대수 효과는 코드와 서드파티 라이브러리가 수행하는 작업에 대한 명확한 통찰을 제공하여 공급망 공격에 대한 보안을 강화합니다.

셋째, 제어 흐름입니다. 대수 효과는 개발자가 프로그래밍 언어 자체를 수정하지 않고도 사용자 정의 제어 흐름 패턴(예: 비동기/대기)을 생성할 수 있게 해줍니다.

대수 효과는 모나드와 유사하게 부작용을 관리하면서 순수 함수 논리를 유지하는 데 도움을 줍니다. 그러나 모나드보다 개발자에게 더 직관적이며 처음부터 유익합니다.

플릭스는 대수 효과를 핵심으로 설계된 새로운 프로그래밍 언어로, 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 플릭스는 강력한 타입 및 효과 시스템을 갖추고 있어 함수 시그니처를 개선하고 모든 효과가 처리되도록 보장합니다.

이 글에서는 예제를 통해 대수 효과를 사용하는 방법을 설명하며, 예외 처리와 비동기 작업 생성 등을 포함합니다. 플릭스는 효과 핸들러를 쉽게 교체할 수 있어 의존성 관리를 간소화하고 테스트를 용이하게 합니다.

AI 기반 영화 추천 시스템과 같은 실제 응용 프로그램에서는 효과를 쉽게 정의하고 교체할 수 있어 핵심 논리를 수정하지 않고도 유연성을 높일 수 있습니다.

전반적으로 대수 효과는 코드 조직을 간소화하고 테스트 용이성을 개선하며 복잡한 아키텍처 패턴에 대한 의존성을 줄여 현대 소프트웨어 개발에서 가치 있는 요소로 자리 잡고 있습니다. 더 깊이 있는 탐구를 원하시는 분들은 플릭스 문서를 확인하고 커뮤니티에 참여해 보시기 바랍니다.

표현 문제는 새로운 데이터 타입과 연산을 추가하려고 할 때 소프트웨어 시스템에서 발생하는 근본적인 도전 과제입니다. 이는 기존 코드를 수정하지 않고 새로운 기능을 추가하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다. 이러한 문제는 유지 관리와 개방-폐쇄 원칙과 같은 설계 원칙에 영향을 미칠 수 있습니다.

표현 문제는 시스템에 새로운 데이터 타입과 연산을 추가하고 싶을 때 기존 코드를 변경하지 않고도 이를 수행할 수 있는지를 다룹니다. 대부분의 프로그래밍 언어는 이 문제를 해결하는 데 어려움을 겪습니다.

객체 지향 프로그래밍(OOP)에서는 새로운 타입을 추가하는 것은 쉽지만, 새로운 연산을 추가하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, 표현 평가기에 새로운 연산을 추가하려면 모든 기존 표현 타입을 수정해야 합니다. 반면, 함수형 프로그래밍(FP)에서는 새로운 연산을 추가하는 것은 쉽지만 새로운 타입을 추가하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, Haskell에서 새로운 표현 타입을 추가하려면 모든 기존 함수를 업데이트해야 합니다.

2차원 매트릭스를 통해 OOP에서는 새로운 타입을 추가하는 것이 간단하지만, 연산을 추가하려면 기존 코드를 변경해야 하고, FP에서는 그 반대임을 시각적으로 표현할 수 있습니다.

해결책으로는 OOP에서 방문자 패턴을 사용하여 기존 타입을 변경하지 않고 새로운 연산을 추가할 수 있지만, 새로운 타입을 추가하는 것은 복잡해집니다. **클로저(Clojure)**는 멀티메서드와 프로토콜을 사용하여 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 타입과 연산을 모두 추가할 수 있는 더 우아한 해결책을 제공합니다.

클로저의 멀티메서드는 다양한 타입과 함께 작동할 수 있는 연산을 정의할 수 있게 해주며, 이러한 타입을 수정할 필요가 없습니다. 프로토콜은 기존 타입이 구현할 수 있는 인터페이스를 정의하여 기존 코드를 변경하지 않고도 새로운 기능을 추가할 수 있도록 합니다.

표현 문제는 소프트웨어 설계에서 확장성과 유지 관리 간의 균형을 보여줍니다. 클로저의 기능은 이 문제를 해결하는 강력한 방법을 제공하여 개발자들이 기능을 깔끔하고 효율적으로 확장할 수 있도록 합니다.

가민이 애플의 애플 워치 울트라 발표 직전에 Fenix 8 Pro 스마트워치를 출시했습니다. 이 제품은 위성 연결 기능을 갖춘 가민의 첫 스마트워치로, 사용자가 위성을 통해 위치 확인 및 문자 메시지를 보낼 수 있는 inReach 기술을 탑재하고 있습니다. 또한, 전화 통화와 음성 메시지를 위한 셀룰러 기능도 포함되어 있으며, 다른 사람과 위치를 공유할 수 있는 라이브 트랙 기능도 제공합니다.

긴급 상황에서는 이 시계가 가민의 응답 센터에 SOS 메시지를 전송하여 도움을 요청할 수 있습니다. Fenix 8 Pro는 매우 밝은 마이크로LED 디스플레이와 건강 추적 기능을 갖추고 있으며, 47mm와 51mm 두 가지 크기로 제공됩니다. 가격은 AMOLED 모델이 1,200달러, 마이크로LED 버전이 2,000달러부터 시작합니다.

가민의 스마트워치는 9월 8일에 출시될 예정이며, 이는 애플이 차세대 애플 워치 울트라를 발표하기 하루 전입니다. 애플 워치 울트라도 위성 연결 기능을 갖출 것으로 예상됩니다. 하지만 가민은 위성 서비스에 대해 월 7.99달러의 요금을 부과하는 점이 애플과 다릅니다.

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"고양이에게 방울 달기"는 쥐들이 고양이의 목에 방울을 달아 고양이가 오는 소리를 듣고 잡히지 않으려는 계획을 세우는 이야기입니다. 모두가 좋은 생각이라고 동의하지만, 실제로 방울을 고양이에 다는 사람은 아무도 자원하지 않습니다. 이 이야기는 좋은 아이디어를 갖는 것과 그것을 실행에 옮기는 것의 차이를 보여줍니다.

"고양이에게 방울 달기"라는 표현은 아무도 책임지기를 원하지 않는 어려운 일을 시도하는 것을 의미하는 관용어가 되었습니다. 이 우화는 종종 이솝과 연결되지만, 실제로는 중세 시대에 시작된 것으로 보이며, 역사적으로 여러 형태로 다시 이야기되어 왔습니다. 종종 정치적인 의미를 담고 있기도 합니다.

이 우화는 계획의 실행 가능성을 평가하는 것과 단순히 아이디어를 논의하는 것보다 행동하는 것이 중요하다는 교훈을 줍니다.

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켄 시리프의 블로그는 컴퓨터 역사, 빈티지 컴퓨터 복원, 그리고 집적 회로 역설계의 교차점을 다룹니다. 최근 주목할 만한 내용은 나바호 직조가 마릴루 슐츠가 디자인한 러그로, 널리 사용되는 집적 회로인 555 타이머 칩의 내부 구조를 예술적으로 표현하고 있습니다.

이 러그는 검은 배경 위에 칩의 금속 배선을 상징하는 두꺼운 흰색 선들이 그려져 있습니다. 러그에 있는 붉은 오렌지색 다이아몬드는 칩의 핀과 연결되는 부분을 나타냅니다. 직조에는 칩의 기능을 보여주는 세 개의 큰 트랜지스터가 정사각형으로 표현되어 있습니다.

슐츠는 1994년 펜티엄 칩을 바탕으로 한 의뢰 작업을 시작으로 비슷한 직조 작품을 만들어온 경력이 있습니다. 이번 프로젝트에서는 금속 실을 사용해 칩의 재료를 표현하고, 러그의 라벤더 색상은 고인이 된 어머니를 기리기 위해 헌정되었습니다.

555 타이머는 커패시터를 충전하고 방전시켜 시간 지연을 생성하는 방식으로 작동하며, 이 러그는 전자 부품과 시각적으로 연결됩니다. 이 작품은 2026년 1월까지 SITE 산타페에서 전시되며, 나바호 직조와 현대 기술 간의 문화적 연관성을 강조하고 있습니다.

표현 문제는 소프트웨어 설계, 특히 프로그래밍 언어에서 발생하는 기본적인 이슈입니다. 이는 기존 코드를 수정하지 않고 새로운 데이터 타입과 연산을 추가하려고 할 때 발생합니다. 대부분의 주류 프로그래밍 언어는 이 문제를 해결하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 확장성에 대한 도전이 생깁니다.

표현 문제는 기존 시스템에 새로운 타입이나 연산을 추가할 때의 어려움을 강조합니다. 대부분의 언어는 새로운 타입을 추가하는 것은 쉽게 하지만, 새로운 연산을 추가하는 것은 어렵거나 그 반대의 경우도 많습니다. 예를 들어, C++나 Haskell과 같은 기본 표현 평가기에서는 변수나 함수와 같은 새로운 타입을 추가하는 것은 쉽지만, 타입 검사나 직렬화와 같은 새로운 연산을 기존 코드를 수정하지 않고 추가하는 것은 어렵습니다.

객체 지향 프로그래밍(OOP)에서는 새로운 타입을 쉽게 만들 수 있지만, 새로운 연산을 통해 기능을 확장하려면 기존 코드를 수정해야 하므로 개방-폐쇄 원칙을 위반하게 됩니다. 반면 함수형 프로그래밍(FP)에서는 새로운 연산을 추가하는 것이 간단하지만, 새로운 타입을 도입하려면 기존 함수에 변경이 필요합니다.

OOP에서 일반적인 해결책 중 하나는 방문자 패턴입니다. 이 패턴은 기존 타입을 수정하지 않고 새로운 연산을 추가할 수 있게 해주지만, 새로운 타입을 추가하는 것을 복잡하게 만듭니다. 클로저(Clojure)는 다중 메서드와 프로토콜을 사용하여 표현 문제를 효과적으로 해결합니다. 이를 통해 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 연산과 타입을 추가할 수 있어 독립적인 확장이 가능합니다.

클로저의 설계는 타입 외부에서 메서드를 정의할 수 있게 하여 원래 타입 정의에 접근하지 않고도 행동을 쉽게 추가할 수 있게 합니다. 클로저의 프로토콜은 인터페이스처럼 작동하여 여러 타입이 기존 코드를 수정하지 않고도 공통 행동을 구현할 수 있게 합니다. 표현 문제는 프로그래밍에서의 근본적인 도전 과제를 보여주며, 프로그래밍 패러다임에 따라 다르게 접근할 수 있습니다. 클로저의 설계, 특히 프로토콜과 개방 메서드의 사용은 이 문제에 대한 강력한 해결책을 제공합니다.

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이번 기술 업데이트는 해저 케이블의 발전에 초점을 맞추고 있으며, 이는 글로벌 통신에 매우 중요합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 용량 발전이 이루어졌습니다. 해저 케이블을 통해 전송할 수 있는 데이터 양이 증가했으며, 이는 전송 장치, 광섬유 쌍, 케이블 등 여러 단계에서 개선되었습니다.

둘째, 신호 인코딩 방식이 발전했습니다. 초기에는 간단한 방법으로 신호를 인코딩했지만, 새로운 기술을 통해 더 복잡한 인코딩이 가능해져 데이터 전송 효율이 향상되었습니다.

셋째, 대역폭 개선이 있었습니다. 고정형 그리드 시스템에서 유연형 그리드 시스템으로의 전환이 이루어져, 데이터 전송을 위한 채널 수와 전체 대역폭이 증가했습니다.

넷째, 스펙트럼 활용 방법이 개선되었습니다. 시간이 지나면서 광섬유 쌍의 스펙트럼을 채우는 방법이 발전하여 데이터 전송 속도가 높아졌습니다.

다섯째, 전송 한계가 존재합니다. 광섬유 쌍의 용량에는 한계가 있으며, 이는 샤논의 법칙에 의해 정의됩니다. 이 법칙은 최대 데이터 용량이 대역폭과 신호 대 잡음 비율에 따라 달라진다고 설명합니다.

마지막으로, 비선형 효과가 발생합니다. 광섬유는 비선형적인 행동을 겪어 용량이 제한되며, 이러한 효과를 완화하고 성능을 향상시키기 위한 전략이 개발되고 있습니다.

전반적으로 해저 케이블 산업은 더 나은 기술로 발전하고 있으며, 이는 더 높은 데이터 용량과 효율성을 가능하게 하고 있습니다.

저자들은 토비아스 랜드스버그, 요하네스 그루넨베르크, 크리스티안 디트리히, 다니엘 로흐만으로, 컴파일 캐시(Compilation Cache, CC)의 이점에 대해 논의합니다. 컴파일 캐시는 불필요한 컴파일을 방지하여 시간, 에너지, 비용을 절약하는 데 도움을 줍니다. 이러한 캐시는 Ccache나 Bazel과 같은 도구를 통해 구현할 수 있습니다. 일반적으로 CC는 캐시 적중으로 인한 절약이 캐시 확인 비용을 초과할 때 효과적입니다.

기존의 많은 기술은 소스 코드를 해싱하여 캐시 적중을 감지하는 데 중점을 두고 있지만, 코드의 중간 표현(Intermediate Representation, IR)을 해싱하면 더 높은 정확성을 제공할 수 있습니다. 다만, 이 경우 더 많은 처리 시간이 필요합니다. 이 논문에서는 LLVM에서 IR 수준에서 작동하는 새로운 CC인 IRHash를 소개합니다. IRHash는 여러 프로그래밍 언어를 지원하며, Ccache와 cHash에 비해 효율성이 향상된 것으로 나타났습니다.

16개의 오픈 소스 프로젝트를 대상으로 한 테스트에서 IRHash는 C 프로젝트의 평균 빌드 시간을 19% 단축시켰습니다. 이는 Ccache의 10% 감소와 cHash의 16% 감소보다 더 나은 성과입니다. 또한 IRHash는 더 많은 언어와 호환됩니다.

"김" 유출 사건은 북한 사이버 행위자 김수키(APT43)와 관련된 중요한 사이버 보안 사건으로, 이들의 전술과 작전을 드러냈습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

유출된 정보는 북한의 사이버 활동에 대한 통찰을 제공합니다. 특히 한국과 대만을 겨냥한 자격 증명 도용이 포함되어 있으며, 북한의 전술과 중국의 자원을 혼합한 형태를 보여줍니다.

유출된 데이터에는 NASM을 사용한 악성코드 개발 로그가 포함되어 있어 공격자들이 직접 참여했음을 나타냅니다. 또한, 실제 한국 정부 사이트를 가장해 자격 증명을 훔치기 위한 여러 피싱 도메인이 존재했습니다. 이 유출 사건은 한국의 정부 공공 키 인프라(GPKI)와 관련된 민감한 자격 증명을 훔치려는 노력을 강조합니다.

기술적인 측면에서 공격자는 광학 문자 인식(OCR)과 같은 고급 기술을 사용하여 한국 보안 문서에서 정보를 추출했습니다. 그들은 복잡한 리눅스 루트킷을 이용해 시스템에 지속적으로 접근하며 자신의 활동을 숨겼습니다.

주요 목표는 한국의 디지털 신뢰 인프라에 침투하여 자격 증명을 훔치고 정부 보안 시스템을 이해하는 것이었습니다. 유출된 정보는 대만 정부와 연구 기관을 조사하려는 시도도 포함되어 있어, 작전 범위가 확대되고 있음을 나타냅니다.

이러한 활동은 북한의 방법과 잠재적인 중국의 지원이 혼합되어 있어 책임 소재를 복잡하게 만듭니다. 이 행위자는 중국에서 활동하면서 한국과 대만을 동시에 겨냥하는 것으로 보입니다.

한국과 대만의 신원 및 보안 시스템을 관리하는 조직들은 지속적인 위협에 직면해 있습니다. 이러한 사이버 작전으로부터의 위험을 줄이기 위해 강화된 방어 조치가 필요합니다.

결론적으로, "김" 유출 사건은 북한 행위자의 정교하고 자격 증명에 집중된 캠페인을 드러내며, 이들의 진화하는 전술과 더 넓은 지역적 목표를 강조합니다.

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이 글에서는 모델-뷰-컨트롤러(MVC) 디자인 패턴에 대한 혼란과 오해를 다루고 있으며, 특히 애플의 프레임워크에서의 구현과 원래의 스몰토크 정의를 비교하고 있습니다.

MVC는 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 모델(Model)은 애플리케이션 데이터를 나타냅니다. 둘째, 뷰(View)는 사용자에게 데이터를 표시합니다. 셋째, 컨트롤러(Controller)는 사용자 입력을 처리하고 모델과 뷰를 적절히 업데이트합니다.

MVC에 대한 오해가 많았습니다. 애플의 초기 MVC 정의는 결함이 있다는 비판을 받았고, 이로 인해 컨트롤러가 재사용성이 떨어지고 뷰와 밀접하게 결합되는 문제가 발생했습니다. 시간이 지나면서 애플은 정의를 다듬어 왔지만, 여전히 컨트롤러와 뷰의 결합 방식에서 문제가 남아 있습니다.

이상적인 MVC 구조에서는 모델이 뷰와 컨트롤러와 독립적이어야 하며, 이를 통해 모델의 재사용성을 보장해야 합니다. 뷰는 모델의 상태를 직접 쿼리하지 않고 반영해야 하며, 모델의 변화는 뷰에 업데이트를 알리는 방식으로 이루어져야 합니다.

모델이 뷰와 효과적으로 작동하기 위해서는 관찰 가능해야 합니다. 즉, 모델의 변화가 자동으로 뷰의 업데이트를 유발할 수 있어야 합니다. 뷰가 복잡해질수록 모델은 특정 부분에 대한 변화를 정확히 전달해야 하며, 이는 더 정교한 알림 시스템이 필요할 수 있습니다.

MVC 구현에서 종종 간과되는 부분은 사용자 행동과 관련된 함수 인수에 대한 모델입니다. 이러한 모델은 UI 상호작용을 효과적으로 관리하는 데 매우 중요합니다.

구현 과정에서의 도전 과제가 있습니다. 저자는 객체 지향성이 떨어지는 프로그래밍 언어에서는 관찰 가능한 모델을 만드는 것이 어려워 MVC 원칙에 대한 오해가 더 커진다고 지적합니다.

이 글은 MVC 패턴의 역사적 도전과 오해를 강조하며, 원칙을 올바르게 구현하는 것이 깔끔하고 재사용 가능한 코드 구조를 보장하는 데 중요하다는 점을 강조합니다.

죄송하지만, 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

이 블로그 글은 오즈구르 아쿠르트가 리눅스에서 Zig 프로그래밍 언어와 io_uring 기능을 사용하여 파일 입출력(IO) 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다.

목표는 파일 IO 성능을 극대화하는 것으로, fio라는 도구와 사용자 정의 Zig 코드 간의 벤치마크를 비교합니다. 테스트 환경은 특정 커널을 사용하는 우분투 24.04 운영 체제와 고성능 NVMe SSD, 라이젠 EPYC CPU를 갖춘 기계입니다. 벤치마크는 fio와 Zig 모두에서 특정 설정을 사용하여 16GB 파일을 읽고 쓰는 방식으로 진행됩니다.

벤치마크 결과에 따르면, fio는 4.083 GB/s의 쓰기 속도와 7.33 GB/s의 읽기 속도를 기록했습니다. 반면, Zig 코드는 3.802 GB/s의 쓰기 속도와 6.996 GB/s의 읽기 속도를 기록했으며, fio보다는 약간 느리지만 여전히 기대하는 성능 범위 내에 있습니다.

Zig 코드의 설계는 유사한 Rust 라이브러리인 Glommio의 영향을 받았습니다. 주요 성능 특징으로는 인터럽트 기반 방법 대신 폴링 IO를 사용하고, 성능 향상을 위해 등록된 버퍼를 활용하는 점이 있습니다.

기술적인 세부사항으로는 두 개의 io_uring 인스턴스가 필요합니다. 하나는 직접 IO를 위한 폴링이 활성화된 것이고, 다른 하나는 그렇지 않은 것입니다. 메모리 관리가 중요하며, 사용자는 효율적인 읽기와 쓰기를 보장하기 위해 버퍼를 명시적으로 할당하고 관리해야 합니다. SQTHREAD_POLL 기능은 IO 요청을 모니터링하기 위해 커널 스레드를 사용하여 라이브러리를 단순화하지만, CPU 코어를 소모할 수 있습니다.

이 글은 Zig와 io_uring을 사용하여 파일 IO를 효율적으로 처리하는 방법을 설명하며, 개발자들을 위한 실용적인 벤치마크와 구현 전략을 제공합니다.

저자는 최근 호스팅 제공업체를 변경하면서 백업 관리를 위한 가벼운 솔루션이 필요했습니다. 기존의 도구인 김치(Kimchi)는 구식이었고, Cockpit은 너무 무거웠습니다. 이에 저자는 클라우드 초기화, 생애 주기 관리, 이미지 및 저장소 처리와 같은 기본 기능을 포함한 간단한 도구를 신속하게 개발했습니다. 이 도구는 현대적이며, 8.4MB 크기의 바이너리로 컴파일되며, 웹 사용자 인터페이스, 명령줄 인터페이스, API를 포함하고 있습니다. 단 하나의 의존성인 libvirt만 필요합니다.

1990년대 중반, 아틀러스의 30세 직원인 사사키 미호는 고등학생들 사이에서 귀여운 스티커의 인기를 보고 프리쿠라 아이디어를 떠올렸습니다. 그녀의 초기 제안은 거절당했지만, 아틀러스는 나중에 세가와 협력하여 1995년에 프린트 클럽(프리쿠라)을 만들었습니다. 이 게임은 빠르게 인기를 얻어 1996년에는 아케이드 게임 중 가장 많은 수익을 올린 게임으로 기록되었습니다.

프리쿠라의 인기는 1997년 TV 프로그램 '아이 러브 스맵'에서 소개된 이후 급증했습니다. 이로 인해 아케이드뿐만 아니라 패스트푸드점과 기차역 등 다양한 장소에 기계가 설치되었습니다. 경쟁업체들도 자신들의 포토 부스를 만들기 시작했습니다.

처음에 프리쿠라 기계는 간단한 기능만 있었지만, 시간이 지나면서 사용자 맞춤화 옵션이 늘어났습니다. 이러한 기계는 스마트폰의 전면 카메라 개발에도 영향을 미쳤습니다. 그러나 스마트폰 기술이 발전하고 일본의 인구가 고령화되면서 프리쿠라의 인기는 감소했습니다. 2007년부터 2017년까지 판매량이 크게 줄어들었습니다. 그럼에도 불구하고 일본인의 90% 이상이 한 번 이상 프리쿠라를 경험해본 것으로 나타나, 여전히 일본 문화에서 중요한 위치를 차지하고 있음을 보여줍니다.

일본어를 배우고 코딩하는 저자는 일본어 학습을 위한 무료 오픈소스 앱을 만들고 싶어 합니다. 이 앱은 타이핑 앱인 Monkeytype에서 영감을 받았습니다. 현재 대부분의 언어 학습 앱은 유료이거나 개발이 중단된 상태입니다. 새로운 앱은 다양한 색상 테마와 글꼴을 제공하여 차별화를 꾀할 예정입니다. 저자는 일본 문화의 팬들이 고품질의 무료 학습 도구를 누릴 자격이 있다고 믿으며, 앱의 초기 단계에서 기여자와 테스터를 찾고 있습니다. 관심 있는 사람들은 kanadojo.com 웹사이트를 방문해 더 많은 정보를 얻고 피드백을 제공할 수 있습니다.

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보잉 B-29 슈퍼포트리스는 제2차 세계대전에서 가장 진보된 폭격기로, 개발 비용이 투하된 원자폭탄보다 더 많았습니다. 미국이 전쟁에 참전하기 2년 전에 처음 설계된 이 폭격기는 최대 2,000마일을 비행할 수 있는 장거리 "슈퍼폭격기"로 개발되었습니다. 이 프로젝트는 매우 복잡했으며, 전쟁 중 가장 비싼 무기 프로그램으로, 현재 가치로 약 556억 달러에 달하는 비용이 들었습니다.

B-29의 특징 중 하나는 압력 조절이 가능한 조종실로, 이를 통해 승무원들은 산소 마스크 없이도 비행할 수 있어 긴 비행이 더 수월해졌습니다. 또한 원격 조정이 가능한 포탑과 삼륜 착륙 장치와 같은 혁신적인 설계가 적용되어, 이는 현재의 상업 항공기에서도 표준으로 사용되고 있습니다.

개발 과정에서 엔진 화재와 생산 지연 등 많은 어려움이 있었지만, B-29는 빠르게 실전에 투입되었고 주로 태평양 전선에서 활동했습니다. 이 폭격기는 도쿄 공습과 같은 대규모 폭격을 수행하여 약 10만 명의 사망자를 초래했습니다.

전쟁 이후에도 B-29는 계속 사용되었고, 상업 항공기의 설계에 영향을 미쳐 민간 항공의 발전에 기여했습니다. 현재까지 약 4,000대가 제작된 B-29 중 22대만이 남아 있어, 군사 역사와 항공 여행의 발전에서 그 중요한 역할을 보여줍니다.

저자는 다시 블로그를 시작하려고 하며, 이 블로그는 아이패드 2에서 운영될 예정입니다. 이전에 이 주제에 대해 질문을 했던 적이 있습니다.

게임에서 PNG 파일을 사용하는 것을 중단하는 것이 중요합니다. PNG는 이미지 데이터에는 적합하지만, 게임의 텍스처에는 이상적이지 않습니다. PNG는 텍스처에 필요한 기능인 미리 생성된 미팹(mipmap)이나 큐브맵(cubemap)을 지원하지 않아 로딩과 처리에서 비효율적일 수 있습니다.

대신 KTX2나 DDS와 같은 전용 텍스처 포맷을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 포맷은 게임 엔진에 맞춰 설계되어 있어 GPU에 직접 업로드할 수 있으며, 추가 처리 없이도 GPU 호환 압축을 지원하여 성능과 저장 효율성을 높입니다.

많은 개발자들이 KTX2나 DDS로 내보내기 위해 맞춤형 도구가 필요합니다. 저자는 PNG를 KTX2로 변환하고 미팹 생성과 같은 다양한 기능을 지원하는 오픈 소스 도구인 Zex를 만들었습니다.

일반 이미지 뷰어는 텍스처 포맷을 효과적으로 열 수 없습니다. 저자는 여러 포맷을 지원하고 사용하기 쉬운 Tacentview를 텍스처 뷰어로 추천합니다.

미팹을 생성할 때는 알파 커버리지를 고려하여 투명한 텍스처의 렌더링 품질을 향상시키는 것이 중요합니다. 텍스처를 수동으로 변환하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있으므로, 자동화하는 것이 시간을 절약하고 일관성을 보장합니다. 저자는 자동화를 위한 도구인 Oven을 언급합니다.

결론적으로, PNG에서 적절한 텍스처 포맷으로 전환하면 게임 성능을 향상시키고 개발 과정을 간소화할 수 있습니다.

좋은 경력 조언을 제공하는 것은 개인마다 다르기 때문에 어려운 일입니다. 처음에는 기술적인 능력이 중요하지만, 경력이 쌓일수록 다른 분야에서도 영향력을 확장하는 것이 필요합니다. 집중해야 할 주요 영역은 다음과 같습니다.

첫째, 기술 능력입니다. 자신의 분야에서 전문성을 갖추는 것이 중요합니다. 둘째, 제품 사고입니다. 어떤 것을 추구할 가치가 있는지 이해하는 것이 필요합니다. 셋째, 프로젝트 실행입니다. 작업이 효과적으로 완료되도록 하는 것이 중요합니다. 넷째, 사람들과의 관계 능력입니다. 다른 사람들과 협력하고 영향을 미치는 능력이 필요합니다.

향상을 위해서는 피드백과 겸손이 필요합니다. 자신의 약점을 파악하고, 존경하는 사람에게 피드백을 요청한 후 행동에 옮겨야 합니다. 멘토링에 참여하고, 프로젝트를 이끌며, 자신의 작업을 공개적으로 공유하는 것도 중요합니다.

가장 중요한 것은 높은 주도성을 갖는 것입니다. 기회를 기다리기보다는 스스로 주도적으로 행동하고 변화를 만들어야 합니다. 발전은 노력이 필요하고 어려울 수 있지만, 결국 경력에서 원하는 것을 얻는 데 도움이 됩니다.

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많은 사람들이 정신 건강에 미치는 부정적인 영향 때문에 뉴스를 피하고 있습니다. 끊임없이 쏟아지는 나쁜 뉴스와 방대한 정보량은 불안과 스트레스를 유발할 수 있습니다. 최근 조사에 따르면 전 세계적으로 40%의 사람들이 이제 자주 뉴스를 피하고 있으며, 이는 2017년의 29%에서 증가한 수치입니다. 이 추세는 미국에서 42%, 영국에서 46%로 더 높습니다.

뉴스를 피하는 이유로는 압도당하는 느낌, 내용에서 오는 부정적인 기분, 그리고 언론에 대한 신뢰 부족 등이 있습니다. 일부 사람들은 주간 단위로 뉴스를 확인하거나 뉴스 앱을 삭제하는 등 뉴스 소비를 제한함으로써 안정을 찾고 있습니다. 연구에 따르면 지속적으로 고통스러운 뉴스에 노출되는 것은 정신 건강에 해로울 수 있으며, 많은 사람들이 뉴스 소비에 대해 더 건강한 경계를 찾고 있습니다.

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3100년 전, 맥아와 보리를 기록한 가장 오래된 거래 데이터베이스에 대한 내용이 소개됩니다. 저자는 이 데이터베이스가 5,000년 이상 지속된 점을 유머러스하게 언급하며, 현대의 데이터베이스와 비교합니다. 저자는 인기 있는 데이터베이스들이 지원하는 가장 오래된 날짜를 살펴보았습니다. MySQL은 1000년 이후의 날짜만 처리할 수 있으며, PostgreSQL과 SQLite는 기원전 4713년 1월 1일까지 지원할 수 있습니다. 저자는 현대 시스템에서 이보다 더 오래된 날짜를 어떻게 저장할 수 있을지 고민하며, 텍스트 형식이나 맞춤형 솔루션과 같은 대안을 제안합니다. 또한, 이 글에 대한 피드백을 준 여러 사람들에게 감사의 인사를 전합니다.

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브레인크래프트 챌린지는 합성 신경 시스템, 즉 "미니 뇌"를 만들어 시뮬레이션 환경에서 작업을 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재의 뇌 구조 모델인 해마와 기저핵은 대부분 추상적이고 단순화되어 있어 실제 작업을 위한 통합이 부족합니다. 이 챌린지는 참가자들이 생물학적으로 영감을 받은 신경망을 개발하여 간단한 환경에서 에너지원 찾기를 수행하는 로봇을 제어하도록 초대합니다.

챌린지는 점점 복잡해지는 다섯 가지 작업으로 구성되어 있으며, 각 작업은 두 달 동안 진행됩니다. 초기 작업은 다음과 같습니다. 첫 번째는 간단한 결정으로, 미로를 탐색하여 두 개의 에너지원 중 하나를 찾는 것입니다. 두 번째는 신호가 있는 결정으로, 비슷한 미로에서 신호와 방해 요소가 있어 로봇이 특정 경로를 따라야 합니다.

참가자들은 센서를 사용하여 탐색하는 원형 로봇을 설계하게 됩니다. 로봇의 움직임은 신경망에 의해 제어되며, 특정 설계 제약 조건을 충족해야 합니다. 이 신경망은 환경을 탐색하면서 에너지를 절약하도록 로봇을 조종하는 방법을 배워야 합니다.

참가자들은 제한된 시간 내에 모델을 훈련시키고, 이후 열 번의 시험을 통해 성능을 평가합니다. 성능 점수는 로봇이 에너지를 다 소모하기 전까지 이동한 총 거리를 기준으로 합니다.

제출물은 오픈 소스여야 하며, 참가자들은 규칙 변경을 제안할 수 있습니다. 이 챌린지는 접근성을 고려하여 설계되었으며, 적당한 컴퓨팅 파워만 필요합니다. 상금은 없고, 리더보드에서의 인정만 있습니다.

리더보드는 참가자들의 점수를 추적하며, 무작위 전략부터 더 정교한 알고리즘에 이르기까지 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 전반적으로 브레인크래프트 챌린지는 추상 모델과 실제 응용 간의 간극을 메우며 계산 신경과학에서의 혁신을 촉진하고 있습니다.

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구글의 검색 부서 책임자인 리즈 리드는 AI 통합이 검색 쿼리를 증가시키고 클릭 품질을 개선하고 있다고 언급했습니다. 그러나 이러한 변화는 온라인 뉴스 출판사에게 큰 도전 과제가 되고 있습니다. 구글과 같은 검색 엔진에서의 트래픽이 눈에 띄게 감소하고 있기 때문입니다.

파이낸셜 타임스의 존 슬레이드는 구글의 AI 개요와 같은 AI 기반 기능으로 인해 기사 트래픽이 25-30% 감소했다고 밝혔습니다. 이 기능은 검색 결과 상단에서 정보를 요약해 사용자들이 원본 콘텐츠를 클릭할 필요성을 줄입니다. 데일리 메일을 포함한 많은 출판사들은 트래픽이 급격히 감소하고 있으며, 일부는 최대 89%까지 감소한 경우도 있습니다.

출판사들은 비용 상승과 광고 수익 감소로 재정적 압박을 받고 있으며, AI가 콘텐츠를 어떻게 사용하는지에 대한 계약을 수용하라는 압박을 받고 있습니다. 또한 AI가 생성한 요약의 정확성에 대한 우려도 있으며, 잘못된 정보와 편향 문제는 여전히 존재합니다.

구글은 전체 웹사이트 트래픽이 안정적이라고 주장하지만, 사용자 행동의 변화는 사이트 간 트래픽 분포에 영향을 미치고 있습니다. 출판사들은 구글 디스커버에 점점 더 의존하고 있지만, 이 방법은 종종 낮은 품질의 방문으로 이어집니다.

출판 산업은 구글에 더 나은 투명성을 요구하고 있으며, 콘텐츠를 보호하기 위해 AI 회사와 라이선스 계약을 탐색하고 있습니다. 일부 출판사들은 뉴스 제공을 강화하기 위해 자체 AI 도구를 개발하기도 했습니다.

전반적으로 AI가 검색과 뉴스 출판에 미치는 영향은 상당하며, 출판사들은 변화하는 환경에서 생존하기 위해 신속하게 적응해야 하는 상황입니다.

홍민희 저자는 많은 프로젝트에서 흔히 볼 수 있는 반복적인 CLI(명령줄 인터페이스) 검증 코드에 대한 불만을 표현하고 있습니다. 그는 복잡한 검증 체크를 작성하는 대신, 유효한 구성만 허용하는 타입으로 CLI 인수를 직접 파싱하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이를 통해 방대한 검증 로직이 필요 없어집니다.

첫 번째로, 많은 CLI 도구들이 의존 옵션(한 옵션이 다른 옵션에 의존하는 경우)과 상호 배타적 옵션(오직 하나의 옵션만 선택할 수 있는 경우)과 같은 유사한 검증 패턴을 가지고 있다는 점이 문제입니다.

두 번째로, "검증하지 말고 파싱하라"는 블로그 포스트에서 영감을 받아 민희는 Optique라는 라이브러리를 만들었습니다. 이 라이브러리는 개발자들이 옵션과 그 관계를 더 간단하게 정의할 수 있도록 도와주며, TypeScript를 사용해 구성에서 타입을 직접 추론할 수 있게 합니다.

Optique의 장점으로는 검증에 필요한 코드 양을 줄이고, 광범위한 검증 체크 없이 CLI 인수 구조를 수정하기 쉽게 하며, 컴파일이 성공하면 CLI가 올바르게 작동할 것이라는 신뢰를 높여준다는 점이 있습니다.

이 새로운 접근 방식이 필요하지 않을 수 있는 간단한 스크립트와는 달리, 복잡한 검증 문제를 다뤄본 개발자나 옵션 불일치로 인한 버그를 경험한 개발자들은 큰 혜택을 볼 수 있습니다.

민희는 다른 개발자들에게 Optique를 시도해보라고 권장하며, 이를 통해 CLI 개발을 간소화하고 반복적인 검증 코드의 필요성을 줄일 수 있다고 강조합니다.

로그북은 2019년 동안 Rational R1000 컴퓨터와 관련된 다양한 기술 업데이트와 문제 해결 경험을 기록하고 있습니다.

12월 11일, 이전에 불분명했던 SCSI 명령어(0x0D)가 디스크 컨트롤러의 버스트 오류 수정과 관련이 있음을 확인했습니다. 추가 논의에서는 이 명령어가 NeXT 스테이션 에뮬레이션에서 마그네토-옵티컬 드라이브와 연결될 수 있다는 점이 밝혀졌습니다.

SCSI2SD 펌웨어가 수정되어 부팅 중 명령어를 기록하게 되었고, 이를 통해 장치 구성에 필요한 중요한 명령어가 드러났습니다. 이러한 조정 덕분에 디스크 이미지에서 성공적으로 부팅할 수 있었으며, "현대 SCSI"와 R1000의 요구 디스크 기하학 간의 호환성 문제를 나타냈습니다.

후지츠 디스크에서 백업을 생성하고, 테이프에서 복원 시도를 기록했습니다. 결과는 엇갈렸지만 일부 데이터는 성공적으로 복원되었습니다.

전원 공급 장치(PSU)는 고장난 커패시터를 교체하는 등 상당한 수리를 받았고, 이로 인해 시스템 안정성이 향상되었습니다. 메모리 보드는 재장착 및 재구성되어 성공적으로 메모리를 감지하고 진단할 수 있었습니다.

문제 해결 후 R1000이 성공적으로 전원이 켜졌고, 자가 테스트를 완료한 후 시스템 환경으로 부팅되었습니다. 로그에는 시스템 기능 복원을 위해 필요한 다양한 구성 시도, 진단 및 복구 과정이 기록되어 있습니다.

올해 동안 팀은 디스크 읽기 오류와 PSU 문제를 포함한 여러 하드웨어 결함에 직면했으며, 이를 해결하기 위해 광범위한 문제 해결과 부품 교체가 필요했습니다.

이 로그북은 R1000의 기능 복원 과정을 자세히 기록하고 있으며, 협력, 문제 해결 및 기술적 적응의 중요성을 강조하고 있습니다.

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이 기사는 인간의 뇌가 복잡한 시각 정보를 처리하는 방식과 이를 대형 언어 모델(LLM)을 사용해 어떻게 모델링할 수 있는지를 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 시각 정보 처리에 관한 것입니다. 뇌는 시각 장면에서 물체와 그 환경 간의 관계와 같은 세부 정보를 추출합니다. 이 과정을 정량적으로 이해하는 것은 어렵습니다.

둘째, LLM의 역할에 대해 연구합니다. LLM은 텍스트에서 풍부한 맥락 정보를 인코딩할 수 있는데, 이 모델이 뇌의 시각 처리 과정을 효과적으로 모델링할 수 있는지를 조사합니다. 연구 결과, 장면 설명에서 파생된 LLM 임베딩이 자연 장면을 볼 때의 뇌 활동을 정확하게 나타낼 수 있다는 것을 발견했습니다.

셋째, 연구 방법론에 대해 설명합니다. 연구자들은 고급 이미징 기술인 기능적 자기공명영상(fMRI)과 통계 분석을 사용하여 시각 장면에 대한 뇌 반응과 LLM의 장면 설명 표현을 비교했습니다.

넷째, 연구 결과는 LLM 임베딩이 다양한 시각 영역에서 뇌 활동과 잘 상관된다는 것을 보여줍니다. 이는 LLM이 뇌가 시각 입력에서 파생하는 복잡한 정보를 포착할 수 있음을 시사합니다.

마지막으로, 이 연구는 LLM이 뇌가 시각 장면을 해석하는 방식을 이해하는 데 유용한 틀을 제공할 수 있음을 나타냅니다. 이는 시각 지각과 인지에 대한 우리의 지식을 향상시킬 가능성이 있습니다.

전반적으로 이 연구는 뇌의 표현과 LLM 간의 중요한 일치를 강조하며, 뇌의 시각 처리 연구에 새로운 길을 열어줍니다.

스탠포드 의대의 연구자들은 망상 시상 핵이라는 뇌 영역의 과활동이 자폐 스펙트럼 장애(ASD)와 관련된 행동을 유발할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이들은 이 부위의 활동을 약물을 사용해 줄이면, 쥐에서 발작과 사회적 결핍 같은 자폐 유사 증상을 되돌릴 수 있다는 것을 밝혔습니다.

연구팀은 자폐 모델 쥐를 사용하여 이 뇌 영역이 치료의 주요 목표임을 확인했습니다. 유전적으로 자폐를 모방하도록 수정된 쥐는 사회적 상호작용과 감각 경험 중에 망상 시상 핵의 활동이 증가하는 것을 관찰했습니다.

흥미롭게도, 이 쥐의 증상을 줄이는 데 도움을 준 같은 약물이 자폐인에서 자주 나타나는 간질 치료에도 연구되고 있습니다. 이는 두 질환 간의 연관성을 시사합니다.

전반적으로 이러한 발견은 망상 시상 핵이 자폐 스펙트럼 장애 치료 개발을 위한 유망한 목표임을 보여줍니다.

인공지능에 집중하는 회사인 앤트로픽이 작가들로부터 제기된 집단 소송을 해결하기 위해 15억 달러를 지급하기로 합의했습니다. 이 소송은 앤트로픽이 작가들의 저작권이 있는 자료를 허가 없이 사용했다고 주장했습니다. 이번 합의는 저작권과 창작물의 사용에 대한 논의가 계속되고 있음을 보여줍니다. 이는 AI 기술 개발 과정에서 창작물의 사용이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 중요한 문제를 제기합니다.

스웨덴의 고분에서 발견된 고래 뼈로 만든 게임 말이 고대 스칸디나비아에서 산업적 고래잡이의 시작을 나타낼 수 있다는 내용의 기사가 소개됐다.

550년부터 793년까지 스웨덴의 벤델 문화에서는 '흐네파탈'이라는 게임, 즉 바이킹 체스를 즐겼다. 이 게임은 전통적으로 돌이나 동물 뼈와 같은 재료로 만들어진 작은 말들을 사용했다. 그러나 6세기부터 고래 뼈로 만든 말들이 무덤에서 발견되기 시작하면서 재료의 출처에 변화가 있음을 시사한다.

고고학자 안드레아스 헤니우스의 연구에 따르면, 이러한 고래 뼈는 약 1,000킬로미터 떨어진 북부 노르웨이에서 조직적으로 이루어진 고래잡이 활동에서 비롯된 것으로 보인다. 유전자 분석 결과, 대부분의 말은 북대서양 우선고래의 뼈로 만들어졌으며, 이는 우연히 발견된 것이 아니라 체계적인 사냥을 통해 얻어진 것임을 나타낸다.

처음에는 고래 뼈로 만든 게임 말이 부유한 개인의 무덤에서만 발견되었으나, 이후 중산층의 무덤에서도 흔히 발견되기 시작했다. 이는 이러한 재료의 거래가 증가했음을 의미한다. 역사적 문헌은 800년대에 노르웨이에서 확립된 고래잡이 관행이 있었음을 암시한다.

헤니우스의 연구 결과는 다른 고고학적 증거에 의해 뒷받침되며, 초기 고래잡이가 이미 북부 노르웨이에서 이루어지고 있었음을 시사한다. 이는 벤델 사람들이 고래 뼈를 확보하기 위한 무역로를 가지고 있었음을 나타낸다. 이 연구는 바이킹 시대 이전의 경제 활동과 그에 따른 해양 지배력에 대한 통찰을 제공한다.

전반적으로 이 연구는 초기 고래잡이와 벤델 사람들의 문화적 관행 간의 연결성을 강조하며, 이 지역의 역사적 무역과 자원 사용에 대한 통찰을 제공한다.

켄네스 S. 켄들러의 기사 "정신의학에서의 은유적 뇌 이야기의 역사"는 정신과 의사들이 역사적으로 뇌 기능을 통해 정신 과정을 설명하기 위해 은유적 언어를 어떻게 사용해왔는지를 탐구합니다. 이 관행은 18세기 후반에 시작되어 현대까지 이어지고 있으며, 종종 "부서진 뇌"와 같은 표현을 사용하여 정신 질환을 설명합니다.

켄들러는 네 가지 주요 포인트를 논의합니다. 첫째, 은유적 언어의 지속성입니다. "세로토닌 불균형"이 우울증을 유발한다는 개념과 같은 뇌 은유의 사용은 오늘날에도 여전히 존재하지만, 이러한 설명은 종종 과학적 근거가 부족합니다. 둘째, 정신의학 내의 긴장입니다. 정신의학은 합법적인 의학 분야로 인정받고자 하는 욕구와 뇌 기능을 통해 정신 장애를 설명하려는 도전 사이에 지속적인 갈등이 있습니다. 셋째, 미래에 대한 약속입니다. 은유적 뇌 이야기는 향후 연구가 정신 장애의 진정한 뇌 메커니즘을 밝혀낼 것이라는 희망을 반영하며, 이는 보다 정확한 설명을 위한 "약속어음" 역할을 합니다. 넷째, 이 분야의 성숙입니다. 은유적 언어에서 벗어나는 것은 정신의학의 성장과 정신 질환의 복잡한 본질에 대한 더 나은 이해를 나타냅니다.

이 기사는 이러한 은유의 역사적 맥락도 검토하며, 실증적 증거가 부족한 추측 이론에 대해 경고한 에밀 크라펠린과 같은 저명한 인물들의 비판을 강조합니다. 전반적으로 켄들러는 은유적 뇌 이야기가 위안과 이해의 감각을 제공할 수 있지만, 궁극적으로 정신 건강 문제의 복잡성을 저해하고 전문가와 환자 모두를 오도할 수 있다고 주장합니다. 보다 정직한 접근은 단순한 은유에 의존하기보다는 현재 정신의학 지식의 불확실성을 인정하는 것이어야 합니다.

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필수 쿠키는 웹사이트가 제대로 작동하는 데 꼭 필요합니다. 이 쿠키는 보안을 강화하고, 사기를 방지하며, 구매를 가능하게 합니다. 브라우저에서 이러한 쿠키를 차단할 수 있지만, 그렇게 할 경우 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

최근 소비자 위원회의 테스트 결과, 80% 이상의 자외선 차단제가 광고된 효과보다 성능이 떨어져 피부 색소 침착, 일광 화상, 피부암의 위험을 증가시킨 것으로 나타났습니다. 이들은 30종의 자외선 차단제를 테스트했으며, 그 중 4개 제품은 SPF 값이 15 이하였고, 이 중 2개는 SPF 50+로 표시되어 있었습니다. "PA 시스템"을 사용하여 UVA 보호를 제공하는 23개 자외선 차단제 중에서 주장한 효과를 충족한 제품은 단 7개에 불과했습니다. 또한 많은 제품들이 성분을 명확히 기재하지 않아 소비자들이 알레르기 유발 성분을 확인하기 어려웠습니다.

이 연구에서는 자외선 차단제의 가격이 80달러에서 550달러까지 다양하지만, 가격이 높다고 해서 반드시 품질이 좋은 것은 아니라고 강조했습니다. 현재 홍콩에서는 SPF와 UVA 라벨링의 정확성을 보장하는 규제가 없습니다. 반면, 유럽연합은 이러한 라벨에 대한 특정 기준을 요구하지만, 테스트된 제품 중 compliance한 것은 극히 일부에 불과했습니다.

소비자들은 특히 알레르기 유발 성분에 대해 라벨을 주의 깊게 읽고, 민감한 피부를 가진 경우 물리적 필터가 포함된 자외선 차단제를 선택할 것을 권장합니다. SPF 50 이상의 자외선 차단제는 일반적으로 충분한 보호를 제공합니다. 올바른 양을 바르고 2~3시간마다 덧바르는 것이 중요합니다. 또한, 효과가 없는 제품을 사용하지 않도록 유통기한을 확인해야 합니다.

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이 기사는 52장의 카드 덱을 섞는 과정의 복잡성과 수학적 원리에 대해 설명합니다. 카드를 섞을 때마다 독특한 배열이 만들어지며, 가능한 배열의 총 수(52!)는 어마어마하게 많아 지구상의 원자 수보다도 많습니다. 이러한 독특성 덕분에 두 사람이 같은 순서로 카드를 섞는 것은 매우 불가능에 가깝습니다. 인류의 역사 전체를 고려하더라도 말입니다.

또한, 이 기사는 1990년대 후반 온라인 포커 개발자들이 겪었던 문제를 강조합니다. 카드 섞기 알고리즘의 결함으로 인해 예측 가능한 섞기가 발생했고, 이는 부정행위를 저지르는 사람들이 이용할 수 있는 기회를 제공했습니다. Reliable Software Technologies라는 회사는 일부 온라인 포커 사이트에서 사용된 알고리즘이 제한된 수의 배열만 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이로 인해 게임의 공정성이 compromised되었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 개발자들은 Fisher-Yates 섞기와 같은 더 신뢰할 수 있는 알고리즘으로 전환했습니다. 이 알고리즘은 무작위성을 개선하지만, 인간이 카드를 섞는 방식의 무작위성을 완전히 재현할 수는 없습니다. 전반적으로 이 기사는 온라인 포커에서 공정한 게임을 보장하기 위해 안전하고 효과적인 카드 섞기 방법의 중요성을 강조합니다.

이 블로그 글에서 Giles는 대규모 언어 모델(LLM)을 이해하는 데 필요한 주요 수학 개념을 설명합니다. 이 글은 인공지능에 대한 깊은 지식이 없는 기술 애호가들을 대상으로 하고 있습니다. 주로 LLM의 추론 과정에 필요한 수학에 초점을 맞추고 있으며, 훈련 과정은 다루지 않습니다.

첫 번째로, 벡터와 고차원 공간에 대해 설명합니다. 벡터는 다차원 공간에서 거리와 방향을 나타내며, LLM에서 토큰의 가능성을 이해하는 데 사용됩니다.

다음으로, 로짓과 어휘 공간에 대해 언급합니다. 로짓은 LLM에서 다양한 토큰의 가능성을 예측하는 벡터로, 각 토큰은 고차원 공간의 특정 위치에 해당합니다.

소프트맥스 함수는 로짓을 확률로 변환하여 토큰의 가능성을 해석하기 쉽게 만들어 줍니다.

임베딩이라는 벡터는 의미를 나타내며, 고차원 공간에서 유사한 개념들을 군집화합니다.

행렬 곱셈은 서로 다른 차원 간에 데이터를 투영할 수 있게 해주며, 신경망에서 매우 중요합니다.

신경망의 단일 층은 행렬 곱셈으로 이해할 수 있으며, 입력 데이터를 출력 차원으로 변환하는 역할을 합니다.

전반적으로 이 글에서 다루는 수학은 주로 고등학교 수준이지만, LLM과 그 작동 방식을 이해하기 위해서는 이러한 개념들을 인공지능의 맥락에서 파악하는 것이 필요합니다. 다음 글에서는 이 기초를 바탕으로 LLM의 기능을 더 자세히 설명할 예정입니다.

Chaos Game Fractal Generator는 Rust로 작성된 간단한 명령줄 도구로, Chaos Game 알고리즘을 사용하여 프랙탈을 생성합니다.

이 도구의 주요 기능 중 하나는 알고리즘 개요입니다. 이 알고리즘은 정다각형의 꼭짓점을 정의하고, 다각형 내부의 임의의 점에서 시작합니다. 그런 다음 임의로 선택한 꼭짓점 쪽으로 일정 거리만큼 점을 이동시키고, 이 과정을 반복하여 꼭짓점의 수와 거리 비율과 같은 매개변수를 조정함으로써 복잡한 프랙탈 패턴을 만듭니다.

예를 들어, 입력 매개변수를 변경하여 시어핀스키 삼각형이나 무지개 육각 프랙탈과 같은 다양한 프랙탈을 생성할 수 있습니다.

설치는 Cargo를 통해 cargo install chaos-game 명령어로 간단히 할 수 있으며, 사용자 정의 인수를 사용하여 다양한 프랙탈을 생성할 수 있습니다.

명령줄 옵션을 통해 다각형의 변의 수, 거리 비율, 반복 횟수, 출력 파일 이름, 꼭짓점 선택 규칙 등을 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다.

개발자들은 저장소를 복제하고, 빌드하여 실행할 수 있으며, 이전 점을 기반으로 새로운 점을 선택하는 방식을 정의하는 함수를 작성하여 사용자 정의 규칙을 추가할 수 있습니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 이 도구는 수학적 알고리즘을 사용하여 시각적 패턴을 탐색하고 생성하는 데 매우 유용합니다.

가브리엘 와인버그는 덕덕고의 창립자로서 AI 감시가 너무 뿌리내리기 전에 금지되어야 한다고 주장합니다. 그는 AI 챗봇이 전통적인 온라인 추적보다 더 큰 개인 정보 보호 위험을 초래한다고 강조합니다. 챗봇은 대화를 통해 더 많은 개인 정보를 수집할 수 있기 때문입니다. 이러한 대화는 개인의 성격에 대한 세부적인 정보를 드러내어 상업적 또는 이념적 목적을 위해 조작당할 위험이 있습니다.

와인버그는 챗봇이 인간보다 사용자에게 더 효과적으로 영향을 미칠 수 있다고 지적하며, 이는 사용자에게 잘못된 인식이나 착각을 초래할 수 있습니다. 그는 기존의 온라인 추적과 관련된 개인 정보 보호 문제는 AI에도 적용되지만, 그 정도가 훨씬 심각하다고 강조합니다.

이러한 우려를 해결하기 위해 덕덕고는 보호된 챗봇 대화를 위한 서비스인 덕.ai를 도입했습니다. 그러나 많은 AI 서비스는 여전히 충분한 개인 정보 보호 조치를 갖추지 못하고 있으며, 최근의 데이터 유출과 취약성이 이를 보여줍니다.

와인버그는 의회가 AI에 특화된 개인 정보 보호 법안을 신속히 시행할 것을 촉구하며, 과거의 온라인 개인 정보 보호 실패가 반복되지 않도록 해야 한다고 경고합니다. 그는 조치가 없으면 해로운 개인 정보 보호 관행이 표준이 될 것이라고 우려를 표명합니다. 마지막으로 그는 소비자에게 개인 정보를 존중하는 서비스를 제공하겠다는 덕덕고의 의지를 reaffirm합니다.

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저자는 IntelliJ의 CoPilot 플러그인 사용 경험을 공유하며, 처음에는 유용하다고 느꼈지만 결국 비활성화하고 제거하기로 결정했다고 말합니다. CoPilot은 반복적인 코딩 작업을 빠르게 처리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 종종 유용하지 않은 제안을 제공하여 주의를 분산시키고 정신적 에너지를 소모하게 만든다고 주장합니다. 이러한 끊임없는 코드에 대한 사고 방식을 조정해야 하는 필요성은 좌절감을 초래하고, 특히 피곤할 때는 작업의 질을 떨어뜨릴 수 있습니다.

저자는 빠르고 일관된 제안에 의존하는 전통적인 코딩 방법이 CoPilot을 사용하는 것보다 더 효과적이라고 믿습니다. 경험이 많은 프로그래머는 AI 도구에 의존하기보다는 연습을 통해 속도와 효율성을 향상시킬 수 있다고 제안합니다. 또한, CoPilot과 같은 대형 언어 모델(LLM)은 프로그래머가 맥락을 더 잘 제어할 수 있는 별도의 채팅 인터페이스에서 더 잘 작동한다고 생각합니다.

CoPilot은 특정 프로그래밍 언어에 익숙하지 않은 사람들에게는 장점이 있을 수 있지만, 저자는 그것이 인간의 코딩 과정에 잘 통합되지 않는다고 결론짓습니다. 저자의 관점은 20년 이상의 프로그래밍 경험에 기반하고 있으며, 다른 사람들은 다르게 경험할 수 있음을 인정합니다.

이 텍스트는 GitHub에서 호스팅되는 "distributed-llama"라는 프로젝트에 대해 설명하고 있으며, 네 대의 Raspberry Pi 5 장치를 사용하여 Qwen3 모델 버전 0.16.0을 실행하는 내용을 담고 있습니다.

시스템 구성은 하나의 주 Raspberry Pi(루트)와 세 대의 작업 Raspberry Pi로 이루어져 있으며, 이들은 TP-Link 스위치를 통해 연결되어 있습니다. 사용된 모델은 Qwen3로, 어휘 크기와 아키텍처 등 다양한 기술 사양이 제공됩니다.

성능 측면에서 이 시스템은 평가 중 초당 약 14.33개의 토큰을 처리할 수 있었고, 예측 중에는 초당 13.04개의 토큰을 처리했습니다. 사용자는 폴란드의 위치에 대한 질문을 하기 위해 추론 명령을 실행했으며, 이는 모델이 질문을 처리하고 응답할 수 있는 능력을 보여줍니다.

전반적으로 이 프로젝트는 여러 대의 Raspberry Pi를 활용하여 기계 학습 모델을 실행하는 분산 컴퓨팅의 실제 적용 사례를 잘 보여줍니다.

C++ 프로그래밍에서 흔히 발생하는 실수 중 하나는 함수 매개변수를 정의할 때 앰퍼샌드(&)를 잊는 것입니다. 이로 인해 데이터가 참조로 전달되지 않고 복사되게 되어 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 구조를 다룰 때 더욱 두드러집니다. 저자는 Rust가 이러한 실수를 방지하는 데 유리하다고 언급하며, 기본적으로 "이동(move) 방식"을 채택하고 있어 데이터가 복사되지 않고 이동된다는 점을 강조합니다.

C++에서 앰퍼샌드를 놓치면 불필요한 데이터 복사가 발생하여 프로그램 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 실수를 잡아주는 도구들이 존재하지만, 성능 문제가 발생하기 전까지는 종종 간과됩니다. 반면 Rust는 기본적으로 이러한 오류를 피할 수 있도록 설계되어 있으며, 복사를 위해서는 명시적인 조치를 요구합니다. 이로 인해 성능 버그가 발생할 가능성이 줄어듭니다.

또한 Rust의 컴파일러는 C++에서는 허용될 수 있는 오류를 잡아내어 같은 실수를 반복하기 어렵게 만듭니다. 전반적으로 저자는 Rust의 기본 설정이 성능을 높이고 개발자들의 정신적 부담을 줄여준다고 평가하며, 언어에 대한 몇 가지 불만이 있음에도 불구하고 이러한 점을 높이 사고 있습니다.

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저자는 프로토콜 버퍼(프로토버프)의 사용에 반대하며, 이 기술이 잘못 설계되었고 지나치게 복잡하며 문제를 해결하기보다는 오히려 더 많은 문제를 일으킨다고 주장합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 프로토버프는 아마추어적인 설계로, 혼란스러운 타입 시스템이 코딩을 도와주기보다는 오히려 복잡하게 만든다고 설명합니다. 많은 제약 조건이 임의적이며, 이는 코딩 관행에 문제를 일으킵니다.

둘째, 프로토버프의 기능들은 서로 잘 작동하지 않아 데이터 타입과 구조에서 예상치 못한 복잡성을 초래합니다. 이로 인해 깔끔하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하기가 어렵습니다.

셋째, 프로토버프가 스칼라 타입과 메시지 타입을 처리하는 방식은 혼란을 초래합니다. 특히 설정되지 않은 값과 기본값을 구분하는 데 어려움이 있어, 이로 인해 버그가 발생하고 코드 가독성이 떨어질 수 있습니다.

넷째, 프로토버프가 이전 버전과의 호환성을 유지할 수 있다는 주장은 오해의 소지가 있다고 비판합니다. 그들이 제공하는 유연성은 잘못 사용될 수 있으며, 데이터 처리에 문제를 일으킬 수 있습니다.

마지막으로, 프로토버프를 프로젝트에 도입하면 경직되고 비관습적인 코드가 생길 수 있으며, 개발자들은 잘못 설계된 기능으로 인해 작업이 복잡해지는 상황에 처할 수 있습니다.

결론적으로, 저자는 프로토버프의 사용을 강력히 반대하며, 이 기술이 불필요한 복잡성을 초래하고 소프트웨어 개발을 저해한다고 제안합니다.

이 웹사이트는 자동화된 봇이 콘텐츠를 수집하는 것을 방지하기 위해 Anubis라는 보안 시스템을 사용합니다. Anubis는 사용자가 작은 계산 작업을 수행하도록 요구하는 방식으로 작동하며, 이는 이메일 스팸을 줄이는 방법과 유사합니다. 이 시스템은 대량으로 데이터를 수집하는 봇이 사이트에 접근하기 어렵게 만듭니다. Anubis의 목적은 비인간 방문자를 식별하고 차단하면서 정당한 사용자가 사이트에 접근할 수 있도록 하는 것입니다.

보안 검사를 통과하려면 브라우저에서 최신 자바스크립트를 활성화해야 합니다. 자바스크립트를 차단하는 특정 플러그인이 설치되어 있다면 사이트에 접근하는 데 문제가 생길 수 있습니다. 현재 Anubis는 1.21.3 버전이며, 웹사이트의 자원을 보호하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.

OpenAI는 언어 모델에서 발생하는 "환각" 문제에 대한 연구를 발표했습니다. 이 문제는 모델이 자신 있게 잘못된 답변을 생성하는 현상으로, 현재의 훈련 및 평가 방법이 불확실성을 인식하기보다는 추측을 보상하기 때문에 지속되고 있습니다. 예를 들어, 특정 질문을 받았을 때 모델이 모른다고 인정하기보다는 여러 개의 잘못된 답변을 생성할 수 있습니다.

연구에서는 평가 방법이 정확성을 우선시하여 모델이 더 높은 점수를 얻기 위해 추측하도록 유도한다고 강조합니다. 이로 인해 추측이 우연히 맞는 경우도 있지만, 오류율이 높아질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 연구에서는 잘못된 자신감 있는 답변에 대해 불확실한 응답보다 더 큰 패널티를 부여하고, 불확실성을 표현하는 경우 부분 점수를 주는 평가 방식을 제안합니다.

환각은 언어 모델이 학습하는 방식에서 발생합니다. 모델은 방대한 양의 텍스트에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습하며, 참/거짓 레이블이 없습니다. 철자나 문법의 명확한 패턴과 달리, 생일과 같은 임의의 사실은 신뢰할 수 있는 예측 패턴이 없기 때문에 부정확성을 초래합니다.

연구의 주요 내용은 다음과 같습니다. 환각은 모델의 크기만으로 설명되지 않으며, 작은 모델이 때때로 자신의 한계를 더 잘 인식할 수 있습니다. 100% 정확성을 달성하는 것은 불가능하며, 일부 질문은 본질적으로 대답할 수 없습니다. 현재의 평가 방법은 추측을 최소화하고 더 정직한 응답을 촉진하도록 개편될 필요가 있습니다.

OpenAI는 모델의 환각 비율을 줄이기 위해 계속 노력하고 있으며, AI 성능 측정 방식의 변화를 촉구하고 있습니다.

많은 피아노 튜토리얼 비디오가 있지만, 대부분은 명확한 단계별 지침을 제공하지 않습니다. 대신 화면에 떨어지는 음표를 보여주기 때문에 학습자들이 따라가기 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 저는 피아노 비디오를 분석하고 연주되는 음표와 코드를 추출하는 웹 도구인 PianoReader를 만들었습니다.

PianoReader는 추가 서버 자원 없이 브라우저에서 직접 작동합니다. 튜토리얼 비디오를 입력하면 양손으로 연주할 음표를 보여주는 간단한 타블래쳐 형식으로 변환합니다.

이 도구를 개발하기 위해 저는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 비디오에서 피아노 키의 위치를 식별했습니다. 사용자들은 두 개의 특정 키 위치를 표시하는 데 도움을 줍니다. 또한 HTML 캔버스를 사용하여 비디오를 표시하고 각 프레임을 처리하며 어떤 키가 눌렸는지 확인하기 위해 비디오 프레임을 샘플링했습니다.

이 도구를 사용하여 노래를 성공적으로 배웠지만 몇 가지 한계가 있습니다. 이 도구는 흰 건반에서만 작동하며, 비디오를 미리 다운로드해야 하고, 모든 프레임을 순차적으로 처리하기 때문에 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 이 도구는 기능적으로 작동하며, pianoreader.app에서 사용해 보거나 GitHub에서 오픈 소스 프로젝트를 찾아볼 수 있습니다.

저자는 "카르토펠스"라는 게임의 일환으로 터미널 사용자 인터페이스(TUI) 라이브러리를 개발한 경험을 회고합니다. 이 게임은 플레이어가 작은 로봇을 조종하여 섬에서 "HELP ME"라는 메시지를 만드는 방식입니다. 저자는 실험하는 것을 즐기지만, 이번 프로젝트는 원하는 결과를 얻지 못했습니다.

저자는 로봇이 바위들을 수집하여 메시지를 만드는 게임을 개발했습니다. 바다의 파도와 같은 시각 효과를 추가했지만, SSH 터미널을 사용하는 플레이어를 위해 서버에서 게임을 렌더링하는 과정에서 성능 문제에 직면했습니다. 그래픽을 매 프레임마다 다시 계산하는 것은 비효율적이라는 것을 깨닫고, 변화가 있는 화면의 일부만 업데이트하는 방법을 구현했습니다. 이는 텍스트를 위한 비디오 코덱과 유사한 방식입니다.

저자가 사용한 UI 라이브러리인 "라타투이"는 매 프레임마다 모든 것을 다시 그려야 했습니다. 유니코드 문자를 처리하는 데서 발생하는 오버헤드가 성능을 크게 저하시켰습니다. 속도를 개선하기 위해 유니코드 지원을 포기하는 것을 고려했지만, 대부분의 애플리케이션이 유니코드의 이점을 누린다는 점을 인식했습니다.

저자는 위젯 트리 접근 방식을 사용하여 모든 것을 다시 그리지 않고 점진적으로 업데이트할 수 있는 새로운 라이브러리를 만들고자 했습니다. 그러나 이 선언적 스타일을 사용할 때 이벤트 처리와 상태 관리에서 어려움을 겪었습니다. 위젯을 배치하는 과정에서도 어려움을 겪었는데, 요소의 크기를 미리 알아야 하는 경우가 많아 렌더링의 비효율성을 초래했습니다.

결국 저자는 프로젝트를 포기하기로 결정했습니다. 기존 라이브러리인 라타투이가 게임의 필요를 충족시킨다는 것을 깨달았습니다. 사이드 프로젝트에 대한 최적화를 추구하는 것이 시간 낭비일 수 있다는 점을 인정하며, 더 탐구하고 싶지만 언제 물러나야 할지를 아는 것이 중요하다고 강조했습니다. 저자는 개발에서 탐구의 가치를 강조하며, 모든 실험이 성공하지는 않음을 인정하고 프로젝트를 전환하거나 포기해야 할 때를 아는 것이 중요하다고 말합니다.

블로그는 세월이 흐르면서 크게 변화했습니다. 과거에는 개인 블로그가 특정 주제나 제품을 홍보하는 데 주로 사용되었습니다. 이는 오늘날 많은 창작자들이 유튜브나 서브스택과 같은 플랫폼을 활용하는 방식과 유사합니다. 작가들은 음식이나 자동차와 같은 주제에 대해 정기적으로 글을 올리며, 독자들에게 자신의 제품이나 서비스를 구매하도록 유도하곤 했습니다.

하지만 20년 전에는 블로그가 개인 일기와 비슷한 형태였습니다. 사람들은 사생활에 대한 걱정 없이 자신의 일상을 솔직하게 공유하고, 편안하고 대화체로 글을 썼습니다. 독자층은 주로 친구들이었고, 익명성을 유지하기도 쉬웠습니다.

오늘날 일부 블로그는 여전히 홍보에 중점을 두고 있지만, 많은 블로그가 개인적인 메모나 기술적인 글쓰기로 방향을 바꾸고 있습니다. 이는 온라인 콘텐츠의 변화하는 성격을 반영하고 있습니다.

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AI 스타트업들 사이에서 "996" 모델(오전 9시부터 오후 9시까지, 주 6일)과 유사한 극단적인 근무 시간이 새로운 트렌드로 자리잡고 있습니다. 이러한 근무 방식은 번아웃 우려로 인해 많은 지역에서 금지되고 있지만, Cognition과 같은 회사들은 직원들에게 주 80시간 이상의 근무를 강요하고 있으며, 리더들은 고압적인 문화를 공개적으로 조장하고 있습니다.

이러한 경향은 인공지능 일반 지능(AGI)을 달성하기 위한 경쟁에서 비롯됩니다. 업계의 많은 사람들은 AGI에 도달하면 시장 환경이 크게 변화할 것이라고 믿고 있습니다. 스타트업들은 경쟁력을 유지하고 촉박한 마감일을 맞추기 위해 긴 근무 시간을 요구받고 있습니다.

일부 직원들은 잠재적인 재정적 보상을 위해 이러한 근무 시간을 감수할 의향이 있을 수 있지만, 이로 인해 번아웃, 생산성 저하, 다양한 인재 유치의 어려움이 발생할 수 있습니다. 긴 근무 시간은 가족 의무가 없는 젊은 전문가들에게는 매력적으로 보일 수 있지만, 유능한 후보자들을 멀어지게 할 수도 있습니다.

AI 산업의 빠른 성공에 대한 유혹에도 불구하고, 극단적인 근무 시간이 성공을 보장하지 않는다는 징후가 나타나고 있습니다. demanding한 문화를 가진 일부 기업들은 어려움을 겪고 있습니다. 긴 근무 시간에 대한 기대는 업계의 손실 두려움으로 인해 지속될 가능성이 있으며, 이는 기술 분야의 근무 문화를 변화시킬 수 있습니다.

결국, AI 스타트업에서 극단적인 근무 시간을 요구하는 경향은 지속될 것으로 보이며, 이는 지속 가능한 일과 삶의 균형보다 속도와 경쟁을 우선시하는 고위험 환경을 반영합니다.

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테슬라는 "완전 자율 주행"의 정의를 변경하고, 완전 자율주행 차량을 달성하겠다는 이전 목표에서 물러났습니다. 이 변화는 자율 주행 기술에 대한 회사의 접근 방식이 바뀌었음을 나타냅니다.

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ZFS Basecamp 런칭 행사에 참여하여 ZFS 개발자들과 소통해 보세요. Klara는 임베디드 개발, OpenZFS, 그리고 모든 규모의 기업을 위한 FreeBSD 지원에 전문성을 가지고 있으며, 성능 감사, 재해 복구, 맞춤형 기능 개발 등의 서비스를 제공합니다.

Klara는 사용자들이 오픈 소스 기술과 모범 사례에 대한 정보를 유지할 수 있도록 기사와 웨비나 같은 자료를 제공합니다. 그들은 데이터를 효율적이고 안전하게 관리할 수 있는 강력한 파일 시스템인 ZFS에 대한 경험이 풍부합니다.

이 텍스트에서는 ZFS에서 자주 발생하는 문제와 그 해결 방법도 다루고 있습니다. 여기에는 디스크 오류 처리, 스냅샷 복원, 암호화 키 변경, 암호화된 데이터 세트 복제 등이 포함됩니다. 문제를 겪고 있는 사용자에게는 Klara의 전문가들이 원활한 데이터 관리와 시스템 성능을 보장하기 위해 지원을 제공합니다.

ZFS를 최대한 활용하고 싶다면, Klara 팀이 ZFS 관리와 개발의 다양한 측면에서 도움을 줄 수 있습니다.

친절은 세상의 고통을 치유하는 데 중요한 역할을 합니다. 서로에게 친절을 베푸는 것은 긍정적인 변화를 만드는 간단한 방법입니다.

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아담의 잭이 기계 CAD 소프트웨어를 위한 AI 공동 작업자를 소개하고 있습니다. 그들은 브라우저 기반의 텍스트-투-CAD 애플리케이션을 개발하였으며, 이를 오픈 소스로 공개하고 있습니다.

이 애플리케이션의 주요 기능은 다음과 같습니다. 텍스트 설명과 이미지를 바탕으로 3D 모델을 생성하고, 조정 가능한 매개변수를 포함한 OpenSCAD 코드를 출력하며, 모델을 .STL 또는 .SCAD 형식으로 내보낼 수 있습니다.

이 애플리케이션은 브라우저에서 WebAssembly를 사용하여 OpenSCAD를 실행하고, Three.js를 통해 3D 렌더링을 수행합니다. 대화와 코드 생성을 위한 별도의 에이전트를 포함하고 있으며, AI 없이도 간단한 매개변수 조정이 가능합니다.

앞으로의 개선 사항으로는 더 복잡한 기하학적 형태와 모델링 기법을 지원하고, 사용자 인터페이스를 개선하여 공간 이해도를 높이며, 문서화와 OpenSCAD 라이브러리를 통해 더 많은 기능을 추가할 계획입니다.

코드는 누구나 복제하고 기여할 수 있도록 제공되며, 풀 리퀘스트에 대한 지속적인 지원도 이루어집니다.

제이 발레인의 "규범적인 AI 소프트웨어 개발 방법론"은 AI 프로젝트를 개발하기 위한 체계적인 접근 방식으로, 엉망인 코드와 불일치 같은 일반적인 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

이 방법론이 다루는 주요 문제는 다음과 같습니다. AI는 종종 기능은 있지만 구조가 좋지 않은 코드를 생성합니다. 세션 간 코드 중복과 불일치가 자주 발생하며, 적절한 계획이 부족해 디버깅 시간이 늘어나는 경우도 많습니다.

이 방법론은 네 가지 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 명확한 제약 조건과 검증 포인트를 통해 프로젝트 관리를 개선하도록 설계되었습니다. 첫 번째 단계는 AI 설정으로, AI의 행동을 관리하고 불확실성을 표시하는 지침을 설정합니다. 두 번째 단계는 협업 계획으로, AI와 함께 프로젝트의 범위, 구성 요소 및 작업을 개요합니다. 세 번째 단계는 체계적인 구현으로, 개발을 관리 가능한 부분으로 나누어 각 구성 요소가 150줄 이하의 코드로 유지되도록 하여 명확성과 집중을 보장합니다. 마지막으로, 데이터 기반 반복 단계에서는 개발 중 수집된 성능 데이터를 활용하여 지속적인 최적화 결정을 내립니다.

이 접근 방식의 장점은 아키텍처의 일관성을 유지하고 불필요한 복잡성을 줄이는 데 도움을 줍니다. 집중된 작업은 더 빠른 개발 주기를 이끌어내고 디버깅을 쉽게 만듭니다. 또한, 결정은 가정이 아닌 측정 가능한 데이터에 기반합니다.

이 방법론을 사용하여 개발된 프로젝트의 예로는 보안성과 모듈화된 아키텍처를 갖춘 디스코드 봇, 규범적인 구조를 유지하는 프로그래밍 언어 런타임 엔진, 개선된 CI/CD 프로세스를 위한 GitHub와 통합된 회귀 탐지 시스템이 있습니다.

구현 단계는 AI를 설정하고 프로젝트 세부 정보를 공유하여 계획을 수립하는 것에서 시작합니다. 코딩 전에 벤치마킹 인프라를 구축하고, 정의된 구성 요소를 하나씩 구현하며 아키텍처 기준에 따라 지속적으로 검증합니다.

이 방법론은 구조적인 계획, 경험적 검증, 협업 워크플로우의 중요성을 강조하여 AI 소프트웨어 개발의 품질과 효율성을 향상시키는 데 기여합니다.

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일부 프로그래밍 언어, 예를 들어 PowerShell은 "익명 재귀 함수"를 허용합니다. 이는 함수가 이름 없이 스스로를 참조할 수 있는 기능으로, 때때로 "지시적 참조"라고도 불립니다. 이 문서는 소셜 미디어에서의 오해를 해소하기 위해 작성되었습니다. 저자는 이 기능이 필수적인 프로그래밍 요소라고 생각하지 않으며, 사용을 권장하지 않고 더 나은 대안을 제시할 예정입니다. 이 문서를 작성한 주된 이유는 이름 캡처 매크로를 설명하고, 강력한 매크로가 프로그래밍 언어를 어떻게 향상시킬 수 있는지를 보여주며, 독자와의 소통을 위한 재미를 추구하기 위함입니다.

이 기능은 Racket에서 lam/anon♻️이라는 매크로를 통해 구현되며, PowerShell의 문법을 모방합니다. 이 매크로는 $MyInvocation이라는 특별한 이름을 사용하여 재귀를 가능하게 합니다. 이 구현은 Y-조합자가 아니며, 이름이 있는 재귀 함수를 정의하지 않습니다. 단순히 명시적인 재귀를 위한 매크로입니다.

문서에는 다양한 복잡성을 보여주는 예제가 포함되어 있습니다. 표준 팩토리얼 함수인 fact, 올바른 바인딩을 보여주는 피보나치 유사 함수인 lucas-or-fib, 중첩된 컨텍스트에서의 바인딩을 설명하는 grid, 매크로와 함께 변수를 테스트하는 range, 비선형 재귀를 보여주는 sum-tree 등이 있습니다. 이 매크로는 프로그래머가 람다 함수를 재작성하지 않고도 재귀를 원할 때 유용합니다. 이름이 있는 함수를 도입하는 대신, 매크로를 사용하면 더 간단한 재귀가 가능합니다.

저자는 Racket 프로그래머들에게 이 매크로의 사용을 피할 것을 권장합니다. Racket에는 rec라는 더 나은 솔루션이 이미 존재하며, 이는 람다의 구조와 장점을 유지하면서 이름이 있는 재귀를 가능하게 합니다. 저자는 James Brundage와 Ali M.의 통찰력에 영감을 받았음을 인정합니다.

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푸리에 변환은 1800년대 초 장바티스트 조셉 푸리에에 의해 개발된 수학적 방법입니다. 이 방법은 복잡한 함수를 더 간단한 파동 형태의 구성 요소로 분해하여 원래 함수를 분석하고 재구성할 수 있게 해줍니다. 푸리에 변환은 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.

푸리에의 연구는 프랑스 혁명 시기에 시작되었으며, 열 전도에 대한 연구에서 영감을 받았습니다. 그는 금속 막대의 열 분포를 간단한 파동의 합으로 설명할 수 있다고 제안했습니다. 초기에는 다른 수학자들의 회의적인 반응이 있었지만, 푸리에의 아이디어는 함수가 이러한 파동 구성 요소로 표현될 수 있는 방법을 탐구하는 조화 분석의 기초를 마련했습니다.

푸리에 변환은 일상적인 기술에서도 사용됩니다. 예를 들어, 오디오 처리, 이미지 압축(JPEG와 같은) 및 양자역학에서 입자의 행동을 이해하는 데 활용됩니다. 이 변환의 더 빠른 버전인 고속 푸리에 변환은 더욱 널리 사용될 수 있게 해주었습니다.

전반적으로 푸리에 변환은 많은 연구와 기술 분야에 큰 영향을 미쳤으며, 순수 수학과 응용 수학 모두에서 기본적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

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건강 보험사의 거부율은 의료 서비스에 대한 지급을 얼마나 자주 거부하는지를 나타내지만, 일반 대중에게는 거의 알려져 있지 않습니다. 이러한 투명성 부족은 우려스러운 상황입니다. 많은 미국인들이 보험료 인상과 혜택 축소에 직면하고 있기 때문입니다. 연방 정부의 의료보험개혁법(ACA)은 보험사들이 거부 데이터를 공개하도록 요구했지만, 그 이후로 의미 있는 정보는 거의 공개되지 않았습니다.

ProPublica와 The Capitol Forum의 협력 연구에 따르면, 보험사들은 평균적으로 청구의 10%에서 20%를 거부하지만, 이 비율은 계획에 따라 크게 다르고 표준화되어 있지 않습니다. 거부 데이터를 수집하고 공개하려는 노력은 보험사와 기업 단체의 반발에 부딪혔습니다. 이들은 이러한 투명성이 부담이 될 것이라고 주장합니다.

코네티컷과 버몬트와 같은 일부 주에서는 거부 데이터를 공개하고 있지만, 대부분의 주에서는 이 정보를 비공개로 유지하고 있습니다. 투명성을 주장하는 이들은 거부율을 아는 것이 소비자들이 건강 보험 계획을 선택하는 데 매우 중요하다고 강조합니다. 높은 거부율은 환자의 치료와 재정적 안녕에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

전문가들은 정부의 의무 규정이 없으면 보험사들이 자발적으로 거부율을 공개할 가능성이 낮다고 보고 있습니다. 보험사들은 투명성이 아픈 환자들을 끌어들일 수 있다고 우려하고 있습니다. 현재 소비자들은 자신의 건강 관리 옵션에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 정보가 거의 없는 상황입니다.

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내 책 "기술 부채 속에서 수영하기"의 전반부가 현재 0.99달러에 판매되고 있습니다. 이 책은 2024년 1월에 쓰기 시작했으며, 블로그의 아이디어를 바탕으로 하지만 내용을 크게 확장했습니다. 2024년 9월에는 Gergely Orosz의 Pragmatic Engineer 뉴스레터에 일부 발췌가 실리면서, 책을 더욱 발전시키는 데 도움이 되는 귀중한 피드백을 받았습니다. 전반부에서는 나의 초기 기대를 다루고 있으며, 후반부에서는 팀과 CTO를 위한 실천 방법에 초점을 맞출 예정입니다.

이 글에서는 비디오 게임 그래픽에서 블러 효과의 사용과 이를 WebGL을 통해 실시간으로 구현하는 방법에 대해 다룹니다. 블러의 주요 목적은 Depth of Field(심도)와 Bloom(발광)과 같은 다양한 시각 효과를 생성하는 데 필수적이라는 점입니다. 이러한 효과는 그래픽과 사용자 인터페이스의 미적 요소를 향상시킵니다.

실시간으로 블러를 구현하는 것은 복잡하며 그래픽 프로그래밍에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이는 수학 이론과 기술적 응용을 결합한 것입니다. 3D 장면을 렌더링한 후에는 프레임버퍼를 사용하여 블러를 포함한 후처리 효과를 적용합니다. 이 과정은 매초 여러 번 발생하여 부드러운 시각을 유지합니다.

이 글에서는 NEOTOKYO°라는 모드를 사용한 인터랙티브한 예제를 제공하여 독자들이 다양한 블러 효과를 실시간으로 확인할 수 있도록 합니다. 블러는 GLSL로 작성된 프래그먼트 셰이더를 통해 구현되며, 이 셰이더는 GPU에서 각 픽셀에 대해 실행되어 UV 좌표를 기반으로 텍스처를 처리합니다.

사용자는 Scene, Lights, Bloom 등 다양한 블러 모드 간에 전환할 수 있으며, 각 모드는 블러를 다르게 적용하여 성능과 시각적 결과에 영향을 미칩니다. 또한, 글에는 조명 밝기와 애니메이션을 조절할 수 있는 인터페이스가 포함되어 있어 사용자가 효과를 인터랙티브하게 실험할 수 있습니다.

마지막으로, 성능 모니터링 기능이 있어 초당 프레임 수(FPS)와 프레임당 시간을 추적하며, 그래픽 렌더링에서 성능의 중요성을 강조합니다. 이 글은 독자들이 그래픽 프로그래밍에서 블러를 구현하는 과정을 안내하며, 복잡한 개념을 실용적인 예제로 쉽게 이해할 수 있도록 돕고자 합니다.

영어 알파벳을 아랍어 발음에 연결하는 음성 아랍어 키보드를 만들었습니다. 이 키보드는 특별한 문자와 함께 하므자, 그리고 발음 기호를 포함하고 있어 아랍어를 배우는 사람들과 일반 사용자들이 더 쉽게 아랍어를 입력할 수 있도록 도와줍니다.

영화 데이터베이스를 관리하고 검색하는 데 있어 발생하는 어려움에 대해 이야기하며, 인터넷 영화 데이터베이스(IMDB)를 예로 들고 있습니다.

영화 정보는 계층적으로 구성되어 있습니다. 예를 들어, 한 영화는 감독, 장르, 그리고 각기 다른 캐릭터를 가진 배우들로 이루어져 있습니다. 이러한 복잡성 때문에 평면적인 관계형 데이터베이스 구조에서 관리하기가 어렵습니다.

데이터의 계층 구조는 다양한 방식으로 해석될 수 있습니다. 예를 들어, 영화에서 배우로, 또는 배우에서 영화로의 관계를 바라볼 수 있습니다. 이러한 방향성은 데이터를 직접 저장하고 검색하는 데 복잡성을 더합니다.

또한, 사용자 인터페이스를 위해 평면 데이터를 계층 형식으로 변환해야 하는 필요성이 있습니다. 이 과정은 번거롭고 오류가 발생하기 쉬워 '객체-관계 불일치'라는 문제로 알려져 있습니다.

SQL은 구조화된 데이터를 직접 생성하기 위해 설계되지 않았기 때문에, 관련 데이터를 가져오기 위해 여러 쿼리를 실행해야 하는 경우가 많습니다. 이는 비효율성을 초래할 수 있으며, 예를 들어 영화에 대한 배우와 캐릭터를 쿼리할 때 이러한 문제가 발생합니다.

객체 관계 매퍼(ORM)는 데이터 변환을 자동화하기 위해 만들어졌지만, 여전히 여러 쿼리를 필요로 하며 데이터의 일관성 문제를 일으킬 수 있습니다.

현대 SQL은 구조화된 데이터를 보다 효과적으로 생성할 수 있도록 발전하였으며, 이제는 필요한 모든 정보를 단일 쿼리로 수집할 수 있습니다. 이는 효율성을 개선하고 현재 데이터 요구에 더 잘 부합합니다.

이 글은 변화하는 요구에 맞춰 도구가 발전해야 한다고 강조하며, SQL을 구조화된 데이터를 생성하도록 조정하는 것이 현대 애플리케이션의 사용성을 크게 향상시킬 수 있다고 제안합니다.