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Klavis AI가 Strata라는 오픈 소스 서버를 출시했습니다. 이 서버는 AI 에이전트가 여러 API 도구를 효과적으로 사용할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 기존 시스템과 달리 Strata는 모든 도구를 한 번에 보여주는 대신, AI의 필요에 따라 단계별로 옵션을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 AI 에이전트가 많은 옵션 중에서 적합한 도구를 선택할 수 있도록 도와주며, 자원을 절약하고 특정 기능에 대한 깊은 접근을 가능하게 합니다.

예를 들어, AI가 GitHub에서 오래된 풀 리퀘스트를 찾아야 할 경우, Strata는 일련의 선택 과정을 안내하여 사용자가 압도당하지 않고도 상세한 작업에 접근할 수 있도록 합니다. Strata는 인증 관리 기능도 제공하며, 문서 검색 도구도 포함되어 있습니다.

테스트 결과, Strata는 복잡한 워크플로우에서 공식 GitHub 및 Notion 서버보다 더 높은 정확도를 기록했습니다. 이 서버는 오픈 소스이며 Cursor와 VS Code와 같은 다양한 애플리케이션에 통합될 수 있습니다. 더 많은 기능과 팀 사용을 원하시는 분들은 Klavis AI의 웹사이트를 방문하시면 됩니다.

Strata의 데모 영상을 여기에서 확인할 수 있습니다.

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엘리트는 정책 결정에 큰 영향을 미치지만, 그들이 생각하는 공정성과 효율성에 대한 이해는 부족하다. 이러한 요소들은 재분배 정책을 지지하는 데 중요하다. 이 연구는 아이비 리그 MBA 학생들을 대상으로 한 실험을 통해 이들의 관점을 조사했다. 주요 발견은 다음과 같다.

MBA 학생들은 평균 미국인에 비해 운이나 노력에 관계없이 훨씬 더 불평등한 소득을 선호한다. 그들의 재분배에 대한 선택은 효율성 비용에 크게 영향을 받으며, 이는 일반 미국인보다 더 두드러진다. 또한 MBA 학생들은 일반 대중에 비해 엄격한 능력 기반 시스템에 대한 선호가 낮다.

이러한 결과는 엘리트의 선호가 미국 내 높은 불평등 수준에 어떻게 기여할 수 있는지를 새롭게 조명한다.

2025 DORA 보고서는 인공지능(AI)으로 인해 소프트웨어 개발에 큰 변화가 있음을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 소프트웨어 개발자 중 90%가 AI를 사용하고 있으며, 이는 지난해보다 14% 증가한 수치입니다. 많은 개발자들이 매일 약 두 시간을 AI에 할애하고 있습니다.

둘째, 80% 이상의 개발자들이 AI 덕분에 생산성이 향상되었다고 보고하며, 59%는 코드 품질이 개선되었다고 믿고 있습니다.

셋째, AI의 이점에도 불구하고 "신뢰의 역설"이 존재합니다. 일부 개발자들은 AI의 결과를 신뢰하지만, 여전히 AI에 전적으로 의존하는 것에 대해 우려하는 비율도 상당합니다.

넷째, AI의 도입으로 더 많은 소프트웨어가 제공되고 있지만, 품질을 보장하는 것은 여전히 도전 과제로 남아 있습니다.

다섯째, 보고서는 AI가 팀 성과와 효율성에 미치는 영향을 보여주는 일곱 가지 팀 유형을 제시하며, 조직 문화의 중요성을 강조합니다.

마지막으로, 성공적인 AI 통합은 단순한 도입을 넘어 조직 내 문화와 프로세스의 변화를 요구하며, 이는 DORA AI 역량 모델에 설명되어 있습니다.

전반적으로 AI는 개발자에게 중요한 도구이지만, 그 이점을 극대화하기 위해서는 신중한 구현과 지원 체계가 필요합니다.

x402는 간편하고 빠른 인터넷 결제를 위해 설계된 새로운 프로토콜입니다. 이 프로토콜의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 고객과 상인 모두에게 수수료가 없습니다. 둘째, 거래가 단 2초 만에 완료되어 즉각적인 결제가 가능합니다. 셋째, x402는 특정 블록체인에 국한되지 않으며, 누구나 통합할 수 있는 개방형 표준입니다. 결제를 시작하기 위해 필요한 코드는 단 한 줄뿐이며, 사용자 계정을 만들거나 개인 정보를 공유할 필요가 없습니다.

또한, 이 프로토콜은 커뮤니티의 참여를 허용하며, 특정 제공자가 독점적으로 통제하지 않습니다. 웹 기술과의 호환성을 위해 HTTP 402 상태 코드를 활용하여 웹 네이티브로 설계되었습니다. 개발자와 콘텐츠 제작자는 구독이나 광고 없이 소액 결제를 통해 수익을 창출할 수 있는 새로운 수익 모델을 제공합니다. 예를 들어, 개발자는 애플리케이션에서 최소한의 코드로 결제를 요구할 수 있습니다.

전반적으로 x402는 디지털 결제를 간소화하고 혁신적인 상업 솔루션을 촉진합니다.

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저자 케이트는 경력 관리와 리더십에서 전략의 중요성에 대해 이야기하며, 전략적으로 행동하는 것과 전략적으로 인식되는 것이 서로 충돌할 수 있음을 강조합니다. 그녀는 "좋은 전략/나쁜 전략"이라는 책을 언급하며, 효과적인 전략은 종종 말로 표현되지 않고 실행되는 경우가 많다고 설명합니다.

케이트는 리더가 성장함에 따라 그들의 역할이 제품, 기술, 팀, 개인 전략 등 여러 전략을 포함하도록 변화한다고 말합니다. 그녀는 전략이 상황과 시장 변화에 맞게 조정될 수 있어야 하며, 특히 자원이 제한된 오늘날의 환경에서 더욱 중요하다고 강조합니다.

성공적인 전략의 핵심 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 전략에 대해 깊이 생각할 시간을 할애해야 합니다. 둘째, 특정 상황과 환경을 이해해야 합니다. 셋째, 명확한 단기 목표를 설정해야 하며, 이는 더 큰 목표를 향한 단계입니다. 넷째, 전략을 실행하고 검증할 수 있는 지식을 갖추어야 합니다.

케이트는 전략이 단순한 최종 목표를 정의하는 것이 아니라 점진적인 단계를 설정하는 것이라고 언급합니다. 이 네 가지 요소의 균형을 맞춤으로써 리더들은 가치 있는 전략을 효과적으로 만들고 전달할 수 있습니다. 그녀는 전략이 현재의 도전을 관리하면서 미래의 가능성을 탐색하는 과정이며, 팀 전략이 조직의 필요와 일치하도록 해야 한다고 결론짓습니다.

샘플링은 언어 모델(LLM)이 확률에 기반하여 다음 단어(토큰)를 어휘에서 선택하는 방법입니다. 저는 모델이 JSON과 같은 특정 형식으로 데이터를 생성할 수 있도록 돕는 구조화된 출력에 대해 연구하고 있습니다. 이를 통해 모델은 비구조화된 데이터를 구조화된 형식으로 변환할 수 있어, 문서 읽기나 웹사이트 스크래핑과 같은 작업에 유용합니다.

샘플링의 주요 포인트는 다음과 같습니다. 입력을 처리한 후 모델은 각 토큰에 확률을 부여합니다. 토큰이 선택되기 전에 이러한 확률을 조정할 수 있는 여러 변환 방법이 있습니다. 예를 들어, **탐욕적 방식(Greedy)**은 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택하고, TopK는 상위 K개의 토큰 중에서 샘플링합니다. **온도(Temperature)**는 분포의 무작위성을 조정하며, **소프트맥스(Softmax)**는 원시 점수를 확률로 변환합니다. **TopP(누클리어스 샘플링)**는 특정 확률을 초과하는 최소한의 토큰 집합을 유지하고, MinP는 품질 향상을 위해 낮은 확률의 토큰을 버립니다.

구조화된 출력은 모델의 응답을 특정 형식에 맞추기 위해 규칙(문법)을 사용하여 제한합니다. 예를 들어, JSON 스키마를 사용하여 출력이 유효한지 확인합니다. 토큰이 샘플링되면 문법에 따라 검토되어 유효한 토큰만 수용됩니다.

또한 "사고 모델"이 구조화된 출력을 생성하는 방법도 탐구했습니다. 이는 모델이 출력을 제한하기 전에 사고 과정을 완료하도록 허용하는 것을 포함합니다. 이 방법은 생성되는 구조화된 데이터의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

샘플링은 여전히 출력을 생성하는 데 중요한 역할을 하지만, 구조화된 출력의 발전은 모델이 광범위한 제약 없이 정확하게 구조화된 데이터를 생성하는 능력을 향상시킬 것입니다. 곧 구조화된 출력에 대한 제 연구를 더 공유할 수 있기를 기대합니다.

에드워드 패커드는 자신의 삶에서 배운 아홉 가지 중요한 교훈을 공유하며, 90세가 된 지금 자신의 경험을 되돌아봅니다.

첫 번째 교훈은 '자기 확립'입니다. 도덕적인 선택을 하기 위해서는 강한 자아와 진실성이 필요합니다. 진정한 힘은 개인적인 목표가 아니라 미덕에 기반한 인격에서 나옵니다.

두 번째는 '깨어 있고 인식하라'는 것입니다. 현재에 집중하고 인식하는 것은 삶을 무의식적으로 지나치지 않도록 도와줍니다. 이는 자신과 타인에게 미치는 영향을 고려하지 않고 잘못된 결정을 내리는 것을 방지합니다.

세 번째는 '타인의 관점을 고려하라'는 것입니다. 다른 사람들이 어떻게 생각하거나 느낄지를 이해하면 상호작용이 개선되고 오해를 줄일 수 있습니다. 공감은 소통에서 매우 중요합니다.

네 번째 교훈은 '행복을 기본 상태로 삼으라'입니다. 행복은 선택이 될 수 있습니다. 타인을 존중하고 연민을 기르면 외부 환경에 관계없이 긍정적인 마음가짐을 키울 수 있습니다.

다섯 번째는 '영원한 관점을 추구하라'는 것입니다. 더 넓은 세계와 우주를 포함한 시각을 가지면 기쁨과 평화를 찾는 데 도움이 되며, 분노와 질투를 줄일 수 있습니다.

여섯 번째는 '자기 기만에 주의하라'는 것입니다. 판단을 왜곡할 수 있는 편견과 감정적 영향을 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 경향을 인지하는 것은 올바른 결정을 내리는 데 필수적입니다.

마지막으로 일곱 번째 교훈은 '죽음을 직면하라'입니다. 죽음에 대해 성찰하는 것은 삶에 대한 더 큰 감사로 이어질 수 있습니다. 영원한 관점을 받아들이면 죽음에 대한 평화를 얻고 더 넓은 관심사에 집중할 수 있습니다.

패커드는 이러한 교훈을 통해 자기 인식, 공감, 진실성, 긍정적인 태도의 중요성을 강조하며 삶의 도전을 헤쳐 나가는 데 필요한 자세를 제시합니다.

이 글에서는 저자가 커맨드라인 도구를 만들 때 러스트(Rust)보다 지그(Zig)를 선호하는 이유를 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 스택과 힙 메모리의 차이를 설명합니다. 스택은 빠르고 효율적이지만 크기가 제한되어 있는 반면, 힙은 동적 메모리 할당이 가능하지만 느리고 조각화될 수 있습니다.

러스트의 대여 검사기(borrow checker)는 컴파일 시간에 메모리 안전성을 보장합니다. 하지만 이는 코드 구조를 복잡하게 만들 수 있으며, 특히 가변 참조를 관리할 때 어려움을 겪을 수 있습니다. 저자는 러스트에서 주석을 추가하는 과정에서 대여 검사기로 인해 복잡한 우회 방법을 사용해야 했던 경험을 공유합니다.

저자는 커맨드라인 도구에서 메모리 안전성이 전체 소프트웨어 안전성의 한 측면일 뿐이라고 강조합니다. 예측 가능한 동작, 오류 처리, 성능, 데이터 보호, 공격에 대한 저항력 등 다른 요소들도 중요합니다.

지그는 수동 메모리 관리를 제공하며 선택적으로 안전성 검사를 할 수 있어 간단한 도구에 더 적합합니다. 저자는 지그의 메모리 할당기와 복잡성을 최소화하면서 메모리를 관리할 수 있는 점을 높이 평가합니다.

개발자 편의성도 중요한 요소입니다. 저자는 지그가 더 즐거운 코딩 경험을 제공한다고 주장하며, 러스트는 지나치게 제한적이고 복잡하게 느껴질 수 있다고 말합니다.

작고 실용적인 커맨드라인 도구를 위해 지그가 러스트보다 더 실용적이고 효율적이라고 평가합니다. 지그는 대여 검사기의 부담 없이 메모리 안전성을 제공하므로, 언어 선택은 개발자의 작업 흐름과 프로젝트 요구에 맞춰야 한다고 강조합니다.

결론적으로, 러스트는 대규모 복잡한 시스템에 적합하지만, 지그의 단순성과 개발자 친화성 덕분에 작은 커맨드라인 도구에는 더 선호되는 선택으로 보입니다.

저는 Kekkai라는 도구를 만들어 운영 환경에서 파일 무결성을 모니터링합니다. 이 도구는 배포 과정에서 파일의 해시를 기록하고 나중에 이를 확인함으로써 파일이 무단으로 변경되지 않았는지 확인하는 데 도움을 줍니다.

이 도구가 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다. 많은 AWS EC2 웹 애플리케이션은 코드가 변경되지 않았는지 간단하게 확인할 방법이 필요합니다. 전통적인 방법은 파일 메타데이터에 의존하기 때문에 잘못된 경고를 발생시킬 수 있습니다. Kekkai는 실제 파일 내용에 초점을 맞추어 진짜 변경 사항을 신뢰성 있게 감지합니다. 저는 이 도구를 실제 EC2 PHP 애플리케이션에서 성공적으로 사용했습니다.

Kekkai의 주요 기능은 다음과 같습니다. 파일의 내용만 해시하여 타임스탬프와 메타데이터는 무시합니다. 심볼릭 링크 변경에 대한 보호 기능도 제공하며, S3에 안전하게 저장됩니다. 배포를 위한 서버는 쓰기 전용으로 설정되고, 애플리케이션 서버는 읽기 전용으로 설정됩니다. 또한, 의존성이 적은 단일 Go 바이너리로 구성되어 있습니다.

EC2를 사용하거나 운영 환경에서 파일 무결성을 관리하는 분들의 피드백을 환영합니다.

전통적인 RAG(검색 보강 생성) 시스템의 한계와 에이전트(예: 대형 언어 모델)가 상호작용을 통해 추론하고 학습할 수 있는 더 간단한 접근 방식을 소개합니다.

전통적인 검색 시스템은 복잡한 검색 API를 사용하여 에이전트가 검색 결과에 대해 효과적으로 추론하는 데 방해가 될 수 있습니다. 이에 대해 저자는 간단한 키워드 검색 시스템을 실험하여 에이전트가 작동 방식을 이해하고 지능을 활용해 관련 항목을 찾을 수 있도록 했습니다.

에이전트는 이전 검색을 평가하고 과거 결과를 바탕으로 향후 쿼리를 개선할 수 있어, 사용자 상호작용의 지식 그래프를 효과적으로 생성합니다. 그러나 시스템이 잘 작동하려면 대형 언어 모델이 검색 결과의 품질을 정확하게 평가해야 하는데, 이는 사용자 선호도와 행동이 다양해 어려울 수 있습니다.

전통적인 검색 방법은 클릭스트림 데이터에 의존하는데, 현재의 RAG 시스템은 이를 효과적으로 통합하지 못해 사용자 행동을 이해하는 데 큰 격차가 있습니다. 또한, 에이전트의 추론 능력이 사용자 선호를 잘못 해석할 경우 관련 결과를 버릴 위험이 있어 이러한 시스템 개발에 신중함이 필요합니다.

저자는 독자들에게 검색 애플리케이션에서 대형 언어 모델을 활용하는 과정에 대해 탐구해보기를 권장하며, 사용자와 검색 도구 간의 상호작용을 개선할 수 있는 더 간단한 접근 방식을 강조합니다.

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2025년 9월 23일, 쇼피파이는 루비 센트럴에게 루비젬스와 번들러 프로젝트의 통제를 요구하며 논란이 되는 인수 사건을 일으켰습니다. 이 과정은 원래 유지보수자들의 동의 없이 진행되었습니다.

루비 센트럴은 주요 후원자를 잃고 재정적인 어려움에 처해 있었으며, 쇼피파이의 압박을 받으며 주요 루비 프로젝트를 통제해야 한다는 상황에 놓였습니다. 루비젬스의 유지보수자인 HSBT는 프로젝트 소유권에 대한 무단 변경을 시도했으나, 이는 나중에 논란이 되었습니다. 유지보수자들의 반대에도 불구하고 루비 센트럴 이사회는 인수를 진행하기로 결정했습니다.

루비젬스의 유지보수자들은 수년간 프로젝트를 개발하고 유지해온 사람들이었지만, 의사 결정 과정에서 배제되었습니다. 많은 유지보수자들은 루비 센트럴이 코드 저장소를 인수할 권한이 없다고 느꼈습니다. 쇼피파이는 인수 조건으로 자금을 제공하며 루비 센트럴에 영향을 미쳤고, 이로 인해 루비 센트럴은 신속하게 행동해야 한다는 압박을 받았습니다. 그들은 이러한 결정이 불러올 반발을 인식하고 있었음에도 불구하고 말입니다.

인수 이후 루비 센트럴은 상황을 잘못 전달하는 성명을 발표했습니다. 그들은 변경이 보안과 안정성을 위해 필요하다고 주장했지만, 커뮤니티가 소유한 코드에 대한 무시로 여겨졌습니다. 이러한 사건을 계기로 새로운 협동체인 스피넬이 설립되어 새로운 루비 관리 도구를 개발하기 시작했습니다. 일부 루비 커뮤니티에서는 이것이 루비젬스에 대한 대안이 될 수 있다고 보고 있습니다.

루비젬스에 대한 커뮤니티의 통제 미래는 여전히 불확실하며, 루비 센트럴이 외부 압력, 특히 쇼피파이로부터 얼마나 취약한지에 대한 우려가 존재합니다. 전반적으로 이 상황은 오픈 소스 프로젝트에서 기업의 이해관계와 커뮤니티 소유 간의 긴장을 반영하고 있습니다.

zoxide는 사용자가 자주 사용하는 디렉토리로 빠르게 이동할 수 있도록 도와주는 향상된 cd 명령어입니다. 이 도구는 몇 번의 키 입력만으로도 원하는 위치로 쉽게 이동할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 자주 사용하는 디렉토리를 기억하는 기능이 있습니다. 사용자는 z foo 명령어를 통해 "foo"와 가장 잘 일치하는 디렉토리로 점프할 수 있으며, zi foo 명령어를 사용하면 fzf를 이용한 인터랙티브 선택이 가능합니다. zoxide는 모든 주요 셸과 호환됩니다.

설치는 macOS, 리눅스, 윈도우, BSD에서 가능하며, 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다. 예를 들어, macOS에서는 Homebrew를, 윈도우에서는 winget을 사용할 수 있습니다. 또한 curl 명령어를 실행하여 설치할 수도 있습니다.

사용자는 zoxide를 사용하기 위해 셸 구성 파일에 초기화 코드를 추가해야 합니다. 선택 사항으로, 더 나은 인터랙티브 선택을 위해 fzf를 설치할 수 있습니다.

구성 옵션으로는 명령어를 사용자화하고, 데이터 저장을 위한 환경 변수를 설정하며, 특정 디렉토리를 제외하는 기능이 있습니다. zoxide는 Emacs, Vim과 같은 텍스트 편집기, 파일 관리자, 터미널 멀티플렉서와 같은 다양한 애플리케이션과 함께 사용할 수 있습니다.

자세한 정보는 warp.dev를 방문해 확인할 수 있습니다.

oLLM은 gpt-oss-20B와 qwen3-next-80B와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 소비자 GPU에서 실행할 수 있도록 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 8GB VRAM을 가진 GPU에서 최대 100,000 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. oLLM은 fp16/bf16 정밀도만 사용하며, 양자화가 필요하지 않습니다.

0.4.0 버전의 주요 업데이트로는 qwen3-next-80B 모델 지원이 추가되었습니다. 이 모델은 2초마다 1토큰을 처리할 수 있는 가장 빠른 모델입니다. 또한 Llama3의 주의 메커니즘을 통해 안정성이 개선되었고, gpt-oss-20B의 메모리 효율성이 향상되었습니다. 전통적인 캐시 방법은 DiskCache로 대체되었습니다.

추론 메모리 사용량에 대한 비교도 제공되며, 다양한 모델의 VRAM 사용량을 보여줍니다. 이는 오프로드 없이 사용하는 경우와 oLLM의 방법을 사용할 때의 메모리 사용량을 비교합니다.

oLLM의 작동 방식은 모델 가중치를 SSD에서 GPU로 점진적으로 로드하고, 캐시는 SSD로 오프로드하여 필요할 때 가져오는 방식입니다. FlashAttention-2와 같은 고급 기술을 활용하여 대규모 메모리 할당을 피합니다.

이 라이브러리는 법률 문서 및 준수 보고서를 분석하거나, 방대한 의료 기록이나 문헌을 요약하는 데 유용합니다. 또한 대용량 로그 파일을 처리하거나 역사적인 채팅 데이터를 분석하는 데에도 활용될 수 있습니다.

oLLM은 Nvidia Ampere, Ada Lovelace, 그리고 Hopper 아키텍처와 호환됩니다. 시작하려면 가상 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치하는 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다. 예제 코드도 제공되어 라이브러리를 초기화하고 추론을 수행하는 방법을 보여줍니다.

지원이나 모델 요청은 [email protected]로 연락하면 됩니다.

OpenDataLoader PDF는 PDF 문서를 JSON, Markdown, HTML과 같은 구조화된 형식으로 변환하는 도구입니다. 이를 통해 현대 AI 애플리케이션에서 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있습니다. 이 도구는 문서의 레이아웃을 유지하여 제목, 목록, 표, 이미지 등을 포함하여 더 나은 조직화와 검색이 가능하게 합니다. 주요 기능으로는 다양한 출력 형식 지원, 원본 구조 유지, 빠른 처리 속도, 로컬에서의 데이터 보안, 그리고 잠재적으로 해로운 콘텐츠를 자동으로 필터링하는 AI 안전 기능이 있습니다.

앞으로의 기능으로는 스캔한 PDF에서 이미지를 통해 텍스트를 추출하는 OCR 기능, 복잡한 표 처리를 위한 향상된 기능, 정기적인 성능 평가 및 적대적 테스트가 포함될 예정입니다.

설치 요건으로는 Java 11 이상과 Python 3.9 이상의 버전이 필요합니다. 기본 사용법은 입력 PDF 파일이나 폴더를 지정하고 출력 형식 옵션을 설정하여 도구를 실행하는 것입니다. 예를 들어, Python에서는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

import opendataloader_pdf

opendataloader_pdf.run("path/to/document.pdf", generate_markdown=True, generate_html=True)

Node.js에서는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

import { run } from '@opendataloader/pdf';

async function main() {
  await run('path/to/document.pdf', { generateMarkdown: true, generateHtml: true });
}
main();

명령줄 인터페이스(CLI)를 통해서도 사용할 수 있으며, 이 경우 원본 문서 레이아웃을 시각화한 새로운 PDF와 함께 구조화된 출력을 생성합니다. 이 프로젝트는 기여를 장려하며 GitHub를 통해 지원을 받을 수 있는 커뮤니티 플랫폼을 제공합니다. OpenDataLoader PDF는 Mozilla Public License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

애쉬 바르다니안은 문자열 처리 라이브러리인 StringZilla v4의 출시를 발표했습니다. 이 새로운 버전은 CPU와 GPU 모두에 최적화되어 있어 편집 거리 계산과 같은 작업의 성능을 크게 향상시킵니다. 오픈 소스 라이선스 하에 제공되는 이 라이브러리는 정보 검색, 데이터베이스, 데이터 레이크 시스템, 생물정보학 분야에서의 작업을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

StringZilla v4의 주요 특징으로는 GPU에서 빠른 문자열 유사성 알고리즘을 제공하여 기존 라이브러리보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 또한 생물학적 서열 지문 인식을 위한 새로운 해시 함수와 방법이 추가되었습니다. 대량의 문자열을 정렬하고 배치 작업을 수행하는 알고리즘도 개선되었습니다.

이 라이브러리는 문자열 처리 최적화에 대한 과거 작업에서 영감을 받아 개발되었으며, 대규모 작업에 대해 신뢰할 수 있고 효율적인 성능을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 문자열 유사성 계산 관리에서의 혁신도 포함되어 있으며, 평가 순서와 메모리 효율성의 중요성을 강조합니다.

전반적으로 StringZilla v4는 기존 도구에 비해 상당한 성능 향상을 제공하며, Nvidia의 CuDF 라이브러리와 비교할 때 더 큰 문자열에서 109배 빠른 작업을 지원합니다. 이번 출시로 다양한 플랫폼과 프로그래밍 언어에서 고성능 문자열 처리를 보다 쉽게 접근하고 효율적으로 사용할 수 있게 되었습니다.

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바쁜 바에서 짐이라는 남자가 동료에게 알토이드 민트를 소개하며 이 민트가 자신의 일하는 방식을 바꿨다고 흥분해서 이야기합니다. 짐은 특이한 시연을 한 후, 자신이 "고양이 똥"을 먹고 있다고 밝혔습니다. 이는 그가 일과 삶에서 마주하는 불쾌한 일과 도전을 비유한 표현으로, 그를 민트로 가린다고 설명합니다. 내레이터는 처음에는 충격을 받지만, 자신의 불만족스러운 업무 상황을 고양이 똥을 먹는 것에 비유하며 되돌아봅니다.

집으로 걸어가면서 그는 자신의 인생에서 의미 없다고 느끼는 일들을 많이 해왔음을 떠올리며, 기술 분야에서 일에 대한 열정과 에너지를 잃었다고 느낍니다. 그는 자신의 과거 자아와 씨름하며, 그때는 자신의 지식과 기술에 자부심을 느꼈던 자신이 어떻게 직업에 대한 환멸을 느끼게 되었는지를 고민합니다. 그는 왜 사람들이 이러한 부담을 받아들이는지 의문을 품고, 자신이 마주하는 일들에 대해 좀 더 선택적으로 신경 써야 하는지 고민합니다.

결국 그는 집에 도착하고, 한때 그에게 기쁨을 주었던 초콜릿들을 바라보며 그들과의 단절감을 느낍니다. 이 이야기는 불만, 일에서의 의미 추구, 그리고 자존감과 야망에 대한 갈등을 다루고 있습니다.

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이 글은 미국에서 주택 공유가 어려워진 이유를 다루고 있습니다. 과거에는 흔하고 저렴했던 주택 공유가 법과 구역 규제로 인해 복잡해졌습니다. 많은 도시에서 저렴한 주거 옵션인 단독실(싱글 룸 오큐퍼시, SRO)이 사라졌고, 이는 단독 주택을 선호하는 법의 변화 때문입니다. 이로 인해 노숙자가 급격히 증가하게 되었습니다.

타바록은 여전히 많은 지역에서 무관한 사람들이 함께 사는 것을 제한하고 있어 주거 비용이 높게 유지되고 있다고 지적합니다. 그는 룸메이트가 함께 살 수 있도록 허용하면 임대료를 크게 낮추고 사용 가능한 공간을 더 효율적으로 활용할 수 있다고 주장합니다. 일부 주에서는 이러한 법을 개정하여 주거 arrangements에 더 많은 유연성을 허용하기 시작했습니다.

그는 이러한 제한이 종종 다른 사람들이 자신의 재산을 어떻게 사용하는지를 통제하고자 하는 사람들에 의해 만들어진다고 말합니다. 이는 저렴한 주택 옵션을 제한하는 결과를 초래합니다. 이 글은 주택 공유를 촉진하기 위한 법 개정을 촉구하며, 이는 많은 사람들에게 저렴한 대안을 제공할 수 있다고 강조합니다.

AI 데이터셋 생성기를 만든 개발자들은 이를 오픈 소스로 공유한 후 긍정적인 피드백과 더 쉽게 접근할 수 있는 방법에 대한 요청을 받았습니다. 이에 따라 그들은 즉시 사용할 수 있는 호스팅 버전과 자가 호스팅이나 기여를 원하는 사람들을 위한 오픈 소스 코드를 두 가지 옵션으로 제공하게 되었습니다. 또한, 해당 팀의 기여 덕분에 리포지토리가 LiteLLM과의 다중 제공자 LLM 통합을 지원하도록 업데이트되었습니다. 그들은 다른 사람들이 자신의 작업을 어떻게 활용하고 발전시킬지 기대하고 있습니다.

존 퀴긴의 최근 블로그 글에서는 생성형 인공지능의 에너지 소비에 대한 우려를 다루고 있습니다. 일부 추정에 따르면, 인공지능이 2032년까지 미국 전기의 9%에서 25%를 사용할 수 있다고 하지만, 퀴긴은 이러한 예측이 과장되었다고 주장합니다. 그는 과거 개인용 컴퓨터와 데이터 센터의 에너지 사용에 대한 주장과 유사하며, 실제로는 예상만큼의 에너지 사용 증가가 없었다고 지적합니다.

퀴긴은 인공지능이 성장하고 있지만, 현재 IT 예산의 5%에서 10%만 차지하고 있으며, 인공지능에 대한 지출이 크게 증가하더라도 전체 전기 사용에 미치는 영향은 미미할 것이라고 설명합니다. 또한, 기술 분야의 효율성 향상이 전기 수요 증가를 상쇄하는 경향이 있다고 덧붙입니다.

그는 인공지능의 에너지 필요성에 대한 지속적인 우려가 화석 연료 생산자들이 자사 제품을 정당화하려는 노력과 경제 성장을 반대하는 탈성장론자들의 이해관계에서 비롯된 것이라고 제안합니다. 퀴긴은 인공지능으로 인한 전기 위기보다는 정보 경제의 성장 지속 가능성에 대한 우려가 더 중요하다고 결론짓습니다.

오렌지파이 5 울트라는 뛰어난 사양을 가진 강력한 ARM64 단일 보드 컴퓨터(SBC)입니다. 이 제품은 8코어 록칩 RK3588 프로세서와 Mali-G610 GPU를 탑재하고 있으며, 4GB, 8GB 또는 16GB의 RAM 옵션을 제공합니다. 주요 특징으로는 여러 저장 옵션(eMMC 및 NVMe), 듀얼 USB 3.0 포트, 최대 8K 해상도를 지원하는 HDMI 출력, 내장 Wi-Fi 6E가 있습니다.

이 보드는 16GB 버전이 약 130달러로 가격이 경쟁력 있어 라즈베리 파이 5의 강력한 대안이 됩니다. 특히 멀티코어 작업에서 벤치마크 결과로 약 30% 더 우수한 성능을 보여줍니다.

오렌지파이 5 울트라는 여러 운영 체제를 지원하며, 우분투와 데비안의 여러 버전에서 잘 작동합니다. 그러나 현재 GPU 지원이 부족해 그래픽 집약적인 애플리케이션에서 성능에 영향을 미칩니다. 소프트웨어 렌더링은 빠르지만, 향후 드라이버 업데이트를 통해 GPU 기능이 개선될 것으로 기대됩니다.

이 보드는 일상적인 작업에 잘 작동하며 비디오 편집도 가능하지만, 블렌더와 같은 GPU 의존 애플리케이션에서는 어려움을 겪습니다. 낮은 전력 소비와 도커에 대한 강력한 소프트웨어 지원 덕분에 서버 용도로 적합합니다.

전반적으로 오렌지파이 5 울트라는 일반 사용이나 서버 애플리케이션을 위한 강력하고 컴팩트한 SBC를 찾는 이들에게 훌륭한 가치를 제공합니다. 현재 GPU 지원 부족과 구식 소프트웨어 이미지가 단점으로 지적되지만, 향후 업데이트를 통해 기능이 크게 개선될 것으로 기대됩니다.

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저자는 "mimsa"라는 작은 기능적 프로그래밍 언어를 LLVM(저수준 가상 머신)으로 컴파일하기 위한 노력을 하고 있습니다. 이 프로젝트는 기본 계산기 언어를 개발하는 것으로 시작되며, LLVM에 대한 학습을 통해 타입 검사기와 같은 기능을 추가할 계획입니다.

초기 버전은 기본적인 산술 표현식을 추상 구문 트리(AST)로 나타내고 있습니다. 이 언어의 데이터 타입은 정수 값을 지원하며, 덧셈, 뺄셈, 곱셈과 같은 연산을 수행할 수 있습니다.

사용자 입력을 읽기 위해 저자는 "megaparsec"라는 라이브러리를 사용할 예정입니다. 이 라이브러리는 공백과 연산자 우선순위를 효율적으로 처리합니다.

LLVM으로 컴파일하기 전에, 간단한 인터프리터를 만들어 표현식을 평가하고 언어가 제대로 작동하는지 확인합니다.

LLVM은 고급 프로그래밍 언어를 기계어로 변환하는 플랫폼으로 설명됩니다. 이를 통해 다양한 아키텍처에서 실행하기가 쉬워집니다. 저자는 C 언어를 사용하여 정수를 출력하는 런타임을 만들 계획입니다.

저자는 기본적인 연산을 위한 LLVM IR(중간 표현) 코드의 예를 제공하며, 이를 실행 파일로 컴파일하는 방법을 설명합니다.

앞으로 저자는 동등 연산자와 제어 흐름과 같은 기능을 추가하여 언어를 확장할 계획입니다. 전체적으로 이 글은 컴파일러 개발의 여정을 다루며, 간단한 언어를 만들고 이를 LLVM으로 변환하는 과정에 초점을 맞추고 있습니다.

웹사이트가 보안을 위해 사용자의 브라우저를 확인하고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 링크가 제공됩니다.

마이클 깁슨은 안티시스의 수석 엔지니어로, C++ SDK를 사용하면서 발견한 드문 버그에 대해 이야기합니다. 25년 이상의 프로그래밍 경험을 통해 그는 컴파일러 버그가 일반적으로 잘 알려지지 않은 기능의 조합에서 발생한다는 것을 알게 되었습니다.

안티시스 SDK는 개발자들이 코드에 검증을 추가하여 정확성을 보장할 수 있도록 돕는 도구입니다. 소프트웨어가 실행될 때, 이 SDK는 다양한 오류를 시뮬레이션하면서 검증을 테스트합니다. 주요 검증 유형으로는 항상(true) 조건을 확인하는 'ALWAYS', 특정 코드가 실행될 수 있는지를 보장하는 'REACHABLE', 특정 오류 조건이 처리되는지를 테스트하는 'SOMETIMES'가 있습니다.

SDK는 JSON 데이터를 안티시스로 전송하여 평가를 받습니다. 검증을 추적하기 위해 SDK는 시작 시 실행 여부와 관계없이 검증 목록을 생성합니다.

버그는 서로 다른 파일에서 동일한 검증 메시지를 사용할 때 발생했습니다. 이로 인해 컴파일러 기호 중복 제거 오류가 발생했으며, 이는 Clang 컴파일러의 최적화 과정의 변화와 관련이 있었습니다. 이 문제는 비타입 템플릿, 익명 네임스페이스, Clang의 새로운 최적화 파이프라인과 같은 기능의 조합에서 발생했습니다.

저자는 버그가 드문 기능의 복잡한 상호작용에서 자주 발생한다고 강조합니다. 안티시스는 무작위로 오류를 적용하고 검증이 유효한지를 확인함으로써 이러한 버그를 식별하기 위해 테스트 자동화를 목표로 하고 있습니다.

이란의 소프트웨어 엔지니어인 저자는 여러 기술 회사와의 경험을 공유하며, 이란에 대한 제재가 서비스 접근에 미친 영향을 설명합니다.

저자는 자신의 앱인 EyesGuard가 마이크로소프트 스토어에서 설명 없이 삭제되었다고 전합니다. 이는 제재 때문일 가능성이 높으며, 지원팀에 연락을 시도했지만 무시당했다고 합니다.

노션은 이란과 관련된 모든 사용자 데이터를 삭제했으며, 제재를 이유로 들었습니다. 저자가 이란을 떠나더라도 데이터를 복구해주지 않겠다고 밝혔습니다. 현재 저자는 자가 호스팅된 대안을 사용하고 있습니다.

지정학적 문제로 인해 많은 웹사이트, 예를 들어 Grepular은 이란 IP를 차단하고 있습니다. 저자는 모든 이란인이 정부의 행동을 지지하는 것은 아니라고 설명하려 했지만, 응답을 받지 못했습니다.

깃허브는 처음에 이란인의 개인 저장소 접근을 제한했으나, 미국 정부의 라이센스를 확보한 후에는 금지를 해제했습니다. 반면 깃랩은 이란 계정에 대한 금지를 유지하고 있으며, 공용 저장소에 대한 제한도 풀지 않고 있습니다.

많은 인기 서비스, 특히 클라우드 플랫폼과 결제 시스템은 이란에서 금지되어 있습니다. 저자는 이러한 회사들의 동기를 반영하며, 그들이 게임의 규칙을 따르는 비즈니스라고 언급했습니다. 또한, 그들에게 더 많은 공감이 필요하다고 표현했습니다. 저자는 이란 정부를 지지하지 않으며, 오히려 국민의 투쟁을 지지한다고 강조했습니다. 마지막으로, 앞으로 회사들이 금지 사항을 더 투명하게 소통할 수 있는 방법을 제안했습니다.

AI 서비스의 사용이 빠르게 증가하고 있으며, 이러한 추세는 계속될 것으로 예상됩니다. AI가 더욱 스마트해짐에 따라, 경제에 필수적인 요소가 되고 아마도 기본적인 인권으로 자리잡을 가능성이 있습니다. 사람들은 AI가 자신을 위해 더 많이 일해주기를 원할 것입니다.

AI에 대한 수요를 충족시키기 위해, 우리는 AI 컴퓨팅에 필요한 인프라를 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 충분한 컴퓨팅 파워가 있다면, AI는 암 치료나 모든 학생을 위한 맞춤형 교육 제공과 같은 주요 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 컴퓨팅 자원에 한계가 있다면, 어떤 목표를 우선적으로 추구할지 결정해야 할 것입니다.

우리의 목표는 매주 1기가와트의 AI 인프라를 생산할 수 있는 공장을 만드는 것입니다. 이 야심찬 프로젝트는 도전적이며 수년이 걸릴 것이고, 다양한 분야에서의 혁신이 필요합니다. 우리는 미국에서 이 인프라의 대부분을 개발하고자 하는데, 현재 다른 나라들이 반도체 제조와 에너지 생산 분야에서 더 빠르게 발전하고 있기 때문입니다.

앞으로 몇 달 동안 우리는 이 중요한 프로젝트를 어떻게 자금 조달할 것인지 등 계획과 파트너십에 대해 더 많은 정보를 공유할 예정입니다. 컴퓨팅 파워를 증가시키는 것이 수익을 높이는 데 핵심이기 때문입니다.

styled-components 라이브러리가 React 18 이상을 사용하는 기존 애플리케이션의 성능을 향상시키는 두 가지 새로운 포크로 개선되었습니다. 이 포크들은 초기 렌더링 속도를 높이고 스트리밍 서버 사이드 렌더링(SSR)에 대한 지원을 개선하는 등 주요 문제를 해결합니다.

주요 개선 사항으로는 React 18의 useInsertionEffect를 구현하여 첫 렌더링 속도를 빠르게 했고, React 19와 함께 스트리밍 SSR을 지원하도록 추가했습니다. 또한 최신 자바스크립트 출력(ES2020)으로 업데이트하고 새로운 해시 함수를 통해 렌더링 성능을 향상시켰습니다.

포크 옵션으로는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 @sanity/styled-components로, React 18 애플리케이션에 즉각적인 성능 향상이 필요한 경우에 가장 적합합니다. 이 포크는 기존 SSR 기법을 사용하며, styled-components/native는 지원하지 않습니다. 두 번째는 @sanity/css-in-js로, React 19 애플리케이션에 최적화되어 새로운 API를 활용하여 더 나은 성능을 제공합니다. 이 포크는 스트리밍 SSR을 완전히 지원하며, 기존의 복잡함이 없습니다. 그러나 React 19가 필요하고 styled-components/native는 지원하지 않습니다.

설치 방법으로는 pnpm 패키지 관리자를 사용하여 포크를 올바르게 설치하고, package.json을 조정하여 모든 의존성이 새로운 포크를 사용하도록 해야 합니다.

중요한 점은 이 포크들이 현대적인 스타일링 방법으로 전환하는 동안 성능을 개선하기 위한 임시 해결책이라는 것입니다. 사용자들은 styled-components가 새로운 프로젝트에 더 이상 권장되지 않기 때문에 Emotion, Tailwind CSS와 같은 장기적인 대안으로 이전할 것을 권장받고 있습니다. 유지보수자는 중요한 보안 패치를 적용하겠지만 새로운 기능은 추가하지 않을 예정입니다.

자세한 성능 비교는 css-in-js-benchmarks.sanity.dev에서 확인할 수 있습니다.

루드 반 아셀돈크의 "지옥의 YAML 문서"라는 글은 YAML이 사용자 친화적이라는 의도에도 불구하고 지나치게 복잡한 데이터 형식이라고 비판합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

YAML은 JSON보다 훨씬 복잡합니다. JSON은 간단한 규격을 가지고 있지만, YAML은 방대한 장으로 구성되어 있으며 문서를 다르게 해석할 수 있는 여러 버전이 존재합니다. YAML은 버전 관리가 이루어지며, 버전 간의 변화는 서로 다른 구문 분석 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, YAML 1.2에서는 60진수 숫자와 같은 기능이 제거되어 혼란을 야기했습니다.

이 글에서는 YAML의 여러 함정도 강조합니다. 예를 들어, 특정 숫자 형식은 구문 분석기(parser)에 따라 숫자 또는 문자열로 해석될 수 있는 모호한 형식이 있습니다. 태그와 앵커를 잘못 사용하면 유효하지 않은 문서가 생성되거나 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다. 또한, 참/거짓 값을 해석하는 방식의 차이로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.

YAML에 대한 구문 강조는 다양한 도구에서 일관성이 없어서 잠재적인 오류를 식별하기 어렵게 만듭니다. YAML 문서를 템플릿화하는 것도 복잡성과 공백에 대한 민감성 때문에 문제가 됩니다. 저자는 구성 설정을 위해 더 간단한 대안을 사용할 것을 제안합니다.

대안 형식으로는 TOML을 추천하며, 이는 더 간단하고 YAML의 많은 문제를 피할 수 있습니다. JSON에 주석을 추가하는 방법이나, Python이나 Nix와 같은 언어에서 JSON을 생성하는 방법도 유용한 대안으로 제시됩니다.

YAML은 JSON보다 접근성을 높이려는 목표를 가지고 있지만, 그 복잡성과 예기치 않은 동작으로 인해 효과적으로 사용하기 어렵습니다. 구성 요구 사항에 대해서는 TOML이 더 나은 선택이며, YAML에 갇혔을 때는 다른 언어에서 JSON을 생성하는 방법이 유용한 해결책이 될 수 있습니다. 전반적으로 저자는 YAML이 사용자 친화적이려는 시도가 오히려 사용자가 탐색하고 예측하기 어려운 형식으로 이어졌다고 주장합니다.

이 논문은 두 값 간의 오차를 측정하는 새로운 방법인 하이브 오차(Hyb Error)를 소개합니다. 이 방법은 절대 오차와 상대 오차를 하나의 지표로 결합하여 두 오차의 장단점을 균형 있게 반영합니다. 실제 값(y)이 매우 작아질 때 하이브 오차는 절대 오차처럼 작용하여 큰 상대 오차 값을 방지합니다. 반대로, y가 매우 커지면 상대 오차처럼 작용하여 과도한 절대 오차 값을 피하게 됩니다. 작은 값(엡실론)에 대한 하이브 오차는 두 값이 특정 조건을 만족할 경우 서로 가까운 것으로 간주된다는 점에서 수치 계산에서 사용되는 "isclose" 함수와 유사합니다. 또한, 값의 시퀀스에 대해 최대 요소별 하이브 오차(Maximum Element-wise Hyb Error, MEHE)는 가장 큰 오차를 효과적으로 포착하며, 이는 "isclose" 함수의 기준과 일치합니다.

게임북은 독자가 선택을 통해 이야기를 이끌어가는 인터랙티브한 책입니다. 저자는 론 울프 시리즈를 탐구하며 게임북 구조를 방향 그래프로 표현했습니다. 이를 통해 네트워크 알고리즘을 적용하여 이야기의 다양한 측면을 분석할 수 있었습니다. 예를 들어, 죽음에 이르는 최단 경로나 전투 횟수를 찾는 것이 가능해졌습니다.

주요 발견 사항으로는 다크니스의 주인들이 가장 많은 전투를 포함하고 있으며, 총 65회의 전투가 있습니다. 테러의 왕국은 즉사로 가는 최단 경로를 가지고 있으며, 단 5개의 구간이 이를 나타냅니다. 칼테의 동굴은 가장 치명적인 모험으로, 19개의 즉사 구간이 포함되어 있습니다. 최단 모험은 어둠에서의 탈출로, 27개의 구간으로 구성되어 있습니다. 가장 긴 모험은 모래 위의 그림자로, 224개의 구간이 있습니다.

분석은 네 개의 론 울프 시리즈를 포함했으며, 시리즈가 진행될수록 이야기가 덜 가혹해지고 모험에 더 집중하게 되었음을 보여주었습니다. 예를 들어, 세 번째 시리즈부터는 경로에 사이클이 없었고, 평균 최단 경로 길이가 50% 증가했습니다.

그래프 분석 기법으로는 책의 구간을 다섯 가지 유형(일반, 운, 전투, 죽음, 시작/끝)으로 분류했습니다. 시각화와 분석을 위해 graphviz와 networkx와 같은 파이썬 라이브러리를 사용했습니다. 이 과정에서는 방향 그래프를 생성하고 사이클을 제거하여 정확한 경로 계산을 보장했습니다.

저자는 기본적인 그래프 분석이 적용되었지만, 게임북의 특징과 인기 사이의 상관관계와 같은 더 많은 통찰력을 미래에 탐구할 수 있을 것이라고 결론지었습니다. 향후 작업으로는 파이팅 판타지 게임북에 유사한 방법을 적용하는 것이 포함될 수 있습니다.

Paper2Agent는 연구 논문을 인터랙티브한 AI 에이전트로 변환하는 새로운 자동화 시스템입니다. 이 변환 과정은 AI 에이전트가 지식이 풍부한 도우미 역할을 하도록 하여 연구를 더 쉽게 접근하고 유용하게 만듭니다. 전통적인 연구 논문은 독자가 정보를 이해하고 활용하기 위해 많은 노력을 기울여야 하며, 이로 인해 연구 결과의 채택이 어려워질 수 있습니다.

Paper2Agent는 논문과 그 코드 분석을 통해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 생성하여 이 문제를 해결합니다. 이 프로토콜을 테스트하고 개선하여 신뢰성을 확보합니다. 결과적으로 생성된 논문 에이전트는 자연어를 사용하여 복잡한 과학적 질문에 답변하고 원래 연구에서 제공된 도구를 활용할 수 있습니다.

Paper2Agent의 효과는 사례 연구를 통해 입증되었으며, 이 에이전트들이 원래 연구 결과를 재현하고 새로운 사용자 문의를 처리할 수 있음을 보여주었습니다. 정적인 논문을 동적인 AI 에이전트로 변환함으로써 Paper2Agent는 지식을 공유하는 새로운 방법을 제공하고 과학 연구에서 협업을 촉진합니다.

이 텍스트는 온라인에서 제공되는 책에 대한 직접 링크를 제공합니다. 해당 책은 웹사이트를 방문하여 접근할 수 있습니다: fhetextbook.github.io.

Kevo 앱과 웹 포털은 2025년 11월 14일에 종료되어 Kevo 스마트 도어 잠금장치의 원격 접근이 불가능해집니다. 이 변경은 Kwikset, Weiser, Baldwin 브랜드를 포함한 모든 세대의 Kevo 잠금장치에 영향을 미칩니다.

종료 이후에는 사용자가 앱이나 웹 포털을 통해 잠금장치를 관리할 수 없게 됩니다. 그러나 물리적인 열쇠나 키 폽을 사용하여 여전히 문을 잠그고 열 수 있습니다. 준비를 위해서는 물리적인 열쇠나 키 폽을 확보해 두는 것이 좋습니다. 또는 할인된 가격으로 다른 스마트 잠금장치로 교체할 수도 있습니다.

미국에서는 Kwikset Halo 키패드 Wi-Fi 스마트 잠금장치에서 80달러 할인, Level Lock+에서 130달러 할인이 제공됩니다. 캐나다에서는 Weiser Halo 키패드 Wi-Fi 스마트 잠금장치에서 89캐나다 달러 할인이 적용됩니다.

할인 혜택을 받으려면 미국 사용자는 www.level.co/kevo를 방문하여 이메일로 받은 고유 프로모션 코드를 입력하면 됩니다. 캐나다 사용자는 Weiser 고객 서비스에 전화(1-800-501-9471)하여 프로모션 코드를 제공하면 됩니다.

이 할인 혜택은 2025년 12월 14일까지 유효합니다.

Qwen3-Omni는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 처리할 수 있는 새로운 고급 다국어 모델입니다. 이 모델은 텍스트와 음성 모두에서 실시간으로 응답을 제공합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

Qwen3-Omni는 다양한 입력 유형인 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 다룰 수 있으며, 실시간 상호작용을 제공합니다. 성능 면에서도 뛰어나 36개의 오디오 및 비디오 벤치마크 중 22개에서 우수한 성과를 보이고, 텍스트와 이미지 작업에서도 높은 품질을 유지합니다. 이 모델은 119개의 텍스트 언어를 지원하며, 영어, 중국어, 스페인어와 같은 주요 언어를 포함한 여러 음성 입력 및 출력을 제공합니다.

Qwen3-Omni의 설계는 효율성을 높이고 응답 시간을 줄이기 위해 독특한 시스템을 사용합니다. 또한, 자세한 오디오 설명을 위한 전문 버전이 오픈 소스로 제공됩니다. 이 모델은 음성 인식, 이미지 분석, 비디오 설명, 상호작용 대화 등 다양한 실용적인 용도로 활용될 수 있습니다.

사용자는 설치 및 설정을 위한 빠른 시작 가이드를 따라 Qwen3-Omni를 쉽게 사용할 수 있습니다.

최근 캘리포니아 대학교 어바인의 연구에 따르면, 나무, 콘크리트, 페인트와 같은 실내 표면이 휘발성 유기 화합물(VOCs)이라는 유해 화학 물질을 흡수하고 최대 1년까지 보유할 수 있다고 합니다. 이는 사람들이 이러한 위험한 화학 물질에 실내 환경에 처음 도입된 후에도 오랫동안 노출될 수 있음을 의미합니다. 이 화학 물질들은 나중에 공기 중으로 다시 방출되거나 오염된 표면과의 접촉을 통해 사람의 피부로 전이될 수 있습니다.

연구에서는 집안의 다공성 재료가 요리, 청소 제품, 담배 연기, 산불 오염 등에서 나오는 VOC를 스펀지처럼 흡수한다고 밝혔습니다. 연구 저자들은 정기적인 환기만으로는 이러한 오염 물질을 제거하기에 충분하지 않으며, 진공청소와 물걸레질과 같은 철저한 청소 방법이 필요하다고 강조했습니다.

이 발견은 실내 표면이 유해 화학 물질을 어떻게 보유할 수 있는지를 이해하는 것이 중요하다는 점을 부각시킵니다. 이는 인간 건강에 영향을 미치고, 담배 연기와 같은 특정 냄새가 원인이 제거된 후에도 오랫동안 남아 있는 이유를 설명합니다.

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2025년 9월 18일, 아동 광고 심사 위원회(CARU)는 MrBeastYouTube, LLC와 그 브랜드 Feastables가 아동을 대상으로 한 광고 관행을 개선할 것을 권장했습니다. CARU는 MrBeast의 유튜브 채널과 Feastables의 홍보 방식에서 광고 내용이 명확하게 구분되지 않거나 오해를 불러일으킬 수 있는 주장들이 발견되었다고 밝혔습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 광고의 명확성 문제로, 일부 유튜브 영상에서 광고가 명확히 표시되지 않아 어린이들이 이를 광고로 인식하기 어려웠습니다. 둘째, 오해의 소지가 있는 주장으로, Feastables의 홍보 영상에서 어린이들이 Feastables 초콜릿 바를 다른 제품보다 선호한다는 맛 테스트 결과를 제시했으나, CARU는 이를 오해를 일으킬 수 있다고 판단했습니다. 셋째, 경품 행사와 관련된 광고에서 무료로 참여하는 방법과 최소 참여 연령을 충분히 알리지 않아 어린이들이 제품 구매가 필요하다고 잘못 생각할 수 있었습니다. 넷째, 데이터 개인정보 보호 문제로, Feastables 웹사이트가 13세 미만 사용자로부터 개인 정보를 수집하지 않도록 적절한 연령 확인 절차를 시행하지 않아 개인정보 보호법을 위반했습니다.

CARU는 MrBeast와 Feastables가 명확한 광고 관행, 진실한 주장, 적절한 데이터 수집 방법을 보장할 것을 권장했습니다. MrBeast와 Feastables는 CARU의 우려를 인정했지만 일부 결론에는 동의하지 않으며, 향후 광고에 대한 권장 사항을 고려하겠다고 밝혔습니다.

"xserver-SIXEL"이라는 프로젝트에 대한 GitHub 저장소가 소개되고 있습니다. 이 프로젝트는 SIXEL 그래픽을 지원하는 터미널을 위한 X 서버 구현입니다. @pelya의 Xsdl이라는 다른 서버를 기반으로 하고 있습니다.

저장소는 99개의 별표와 5개의 포크를 보유하고 있어, 커뮤니티의 관심과 기여를 나타냅니다. X 서버는 클라이언트 애플리케이션이 화면에 표시되는 창을 생성할 수 있도록 합니다. 사용자는 제공된 링크를 통해 X 서버에 대한 추가 정보와 질문 또는 버그 보고서를 제출할 수 있습니다.

이 프로젝트는 주로 C 언어로 작성되었으며, 일부 기여는 C++, Objective-C, Python, Shell, 그리고 Assembly 언어로 이루어졌습니다. 더 자세한 내용과 문서는 저장소의 README 파일과 연결된 자료를 통해 확인할 수 있습니다.

이 글은 파리 근처에 위치한 유럽 최대의 신선식품 시장인 룽지스에 대해 다룹니다. 룽지스는 주로 밤에 운영되며, 약 13,000명이 이곳에서 일하며 파리 지역에 신선한 농산물을 공급하는 활기찬 모습이 특징입니다. 저자 저스티니앵 트리빌롱은 경험이 풍부한 레스토랑 운영자 마르크-앙투안 수랑과 떠오르는 셰프 저스틴 오두앙과 함께 시장을 방문합니다.

룽지스는 주로 기업 간 거래를 위한 시장으로, 일반인들은 접근할 수 없습니다. 이로 인해 많은 파리 시민들에게는 낯선 장소입니다. 그러나 이 시장은 지역 신선 농산물의 60%를 공급하는 중요한 역할을 하고 있으며, 많은 사람들은 미디어 보도를 통해서만 룽지스를 알고 있습니다. 시장의 역사는 파리의 현대화와 연결되어 있으며, 이는 주민들이 음식과 연결되는 방식을 변화시켰습니다.

이 기사는 구독 시리즈의 일환으로, 룽지스의 중요성과 시간이 지남에 따라 어떻게 변화해왔는지를 설명합니다.

저자는 사람들이 데이터 구조와 알고리즘(DSA) 학습에 덜 집중하고 소프트웨어 개발에서 테스트에 더 많은 관심을 가져야 한다고 주장합니다. DSA는 특히 취업 면접에서 중요하지만, 실제 소프트웨어 엔지니어링에서는 DSA 학습을 통해 익힌 특정 알고리즘이 자주 사용되지 않습니다. 대신 엔지니어들은 기본 데이터 구조와 그 장단점을 이해하고, 이들이 알고리즘과 코드 성능에 미치는 영향을 파악해야 합니다.

주요 내용으로는 기본적인 데이터 구조인 연결 리스트, 배열, 해시 테이블을 배우고 그 사용 사례를 이해하는 것이 포함됩니다. 또한 시간 복잡도(빅오) 개념에 익숙해지고, 이것이 코드 성능에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 실용적인 테스트 기술에 집중하는 것도 필요합니다. 테스트를 작성하는 것은 고품질 소프트웨어 개발에 필수적입니다. 테스트 경험은 깊은 DSA 지식보다 면접에서 후보자를 더 돋보이게 할 수 있습니다.

결론적으로, DSA 개념을 암기하는 것보다 효과적으로 코드를 작성하고 테스트하는 방법을 배우는 데 우선순위를 두는 것이 중요합니다.

httpjail이라는 도구는 코딩 에이전트와 AI 프로그램의 보안을 강화하기 위해 엄격한 HTTP(S) 필터링 규칙을 적용하는 데 설계되었습니다. 이 도구는 개발자들이 강력한 코딩 에이전트를 사용할 때 적절한 안전 장치 없이 발생할 수 있는 보안 문제를 해결합니다.

httpjail의 주요 기능 중 하나는 기본 거부 정책입니다. 이 정책은 특정 HTTP(S) 트래픽만 허용하고, 나머지 모든 트래픽은 기본적으로 차단합니다. 사용자는 JavaScript나 셸 스크립트를 사용하여 유연한 규칙을 만들 수 있어 보안 정책을 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한, 모든 요청은 모니터링을 위해 기록됩니다.

이 도구는 여러 가지 위험을 해결합니다. 예를 들어, 에이전트가 데이터베이스를 삭제하거나, 민감한 데이터를 유출하는 경우, 또는 검토 없이 코드를 직접 푸시하는 등의 행동을 방지합니다.

운영 모드는 두 가지로 나뉩니다. 강력 모드는 고급 설정을 사용하여 엄격한 네트워크 격리를 시행합니다. 반면 약한 모드는 애플리케이션이 설정된 프록시 환경 변수를 준수하도록 의존하는데, 이는 보안성이 떨어집니다.

httpjail의 주요 기능 중 하나는 TLS 가로채기입니다. 이를 통해 HTTPS 트래픽을 검사할 수 있으며, 동적 인증서를 생성하여 이를 가능하게 합니다. 서버 모드는 httpjail을 전용 서버에서 실행하여 네트워크 트래픽을 제어함으로써 가장 높은 수준의 격리를 제공합니다.

사용 예시로는 특정 호스트나 유형에 대한 요청을 제한하는 명령을 사용할 수 있어, 에이전트가 안전한 범위 내에서 작동하도록 보장합니다. 관심 있는 분들은 간단한 명령으로 httpjail을 설치할 수 있으며, 추가적인 정보는 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 종종 저작권이 없는 텍스트를 많이 사용하여 훈련되기 때문에 지적 재산권과 윤리에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 이러한 문제를 개선하기 위해 연구자들은 Common Pile v0.1이라는 8테라바이트 규모의 공개 라이선스 텍스트 모음을 만들었습니다. 이 데이터셋은 연구 논문, 코드, 책, 백과사전, 교육 자료 등 30개 다양한 출처의 내용을 포함하고 있습니다.

Common Pile의 효과를 검증하기 위해 연구자들은 각각 70억 개의 매개변수를 가진 두 개의 LLM(Comma v0.1-1T와 Comma v0.1-2T)을 훈련시켰습니다. 이 모델들은 각각 1조와 2조 개의 텍스트 토큰을 사용하여 훈련되었습니다. 이 모델들은 저작권이 없는 텍스트로 훈련된 다른 LLM들과 비교했을 때도 좋은 성능을 보였습니다. 연구자들은 Common Pile v0.1과 함께 이를 생성하기 위한 코드와 Comma 모델의 훈련 세부사항도 공개했습니다.

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"Choose Your Own Adventure" (CYOA) 시리즈는 1999년에 시작된 책으로, 그 역사와 영향력에 대해 다루고 있다. 이 시리즈는 2억 5천만 부가 팔렸다는 주장에도 불구하고, 실제 판매량은 약 1억 부에 가까운 것으로 보인다. 저자는 첫 번째 CYOA 책인 "시간의 동굴"을 읽었던 개인적인 경험을 회상하며, 이 책이 어떻게 자신의 상상력과 인터랙티브 스토리텔링에 대한 관심을 불러일으켰는지를 이야기한다.

CYOA 책은 독자가 이야기의 전개에 영향을 미치는 선택을 할 수 있게 해주었으며, 이는 당시로서는 혁신적인 개념이었다. 이러한 인터랙티브 형식은 테이블탑 게임이나 컴퓨터 게임과 같은 더 복잡한 스토리텔링으로 이어지는 길을 열어주었다.

CYOA의 기원은 에드워드 패커드와 R.A. 몽고메리 작가에게서 비롯되지만, 출판 환경을 형성하는 데 있어 에이전트와 편집자의 중요한 역할이 강조된다. 특히 에이미 버커워는 몽고메리와 협력하여 이 시리즈를 지지하는 데 큰 역할을 했다. 몽고메리는 패커드와 함께 작업한 경험이 있으며, 패커드는 자신의 딸들에게 잠자리 이야기를 들려주면서 이 형식을 개발했다.

CYOA는 독자와 인터랙티브 엔터테인먼트의 발전에 큰 영향을 미친 중요한 문화 현상을 나타낸다.

지난 주, 오디오 녹음을 텍스트로 변환해야 했지만 상업적인 전사 서비스 사용 시 개인정보 보호가 걱정되었습니다. 그래서 저는 Python과 OpenAI의 Whisper 모델을 이용해 전사 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 제 오디오 파일을 10분 이내에 96%의 정확도로 변환해 주었고, 모든 작업이 제 노트북에서 로컬로 이루어져 무료로 사용할 수 있었습니다.

자신만의 전사 시스템을 설정하는 간단한 가이드를 소개합니다.

먼저 FFmpeg를 설치해야 합니다. 이 소프트웨어는 오디오 처리를 위해 필수적입니다. Python 패키지를 설치하기 전에 FFmpeg를 먼저 설치해야 오류를 피할 수 있습니다. Windows에서는 ffmpeg.org에서 다운로드하여 C:\ffmpeg에 압축을 풀고, C:\ffmpeg\bin을 PATH에 추가합니다. macOS에서는 Homebrew를 사용해 brew install ffmpeg 명령어로 설치할 수 있습니다. Linux(Ubuntu/Debian)에서는 sudo apt update && sudo apt install ffmpeg 명령어를 실행하면 됩니다.

그 다음, Python 환경을 설정합니다. 의존성을 관리하기 위해 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다. python -m venv whisper-env 명령어로 가상 환경을 만들고, 해당 폴더로 이동한 후 활성화하고 Whisper를 설치합니다.

OpenAI Whisper를 사용할 때는 'base' 모델을 선택하는 것이 좋습니다. 이 모델은 일반적인 용도로 속도와 정확성의 균형을 잘 맞추고 있습니다. 제공된 Python 코드를 사용하여 오디오 파일을 전사할 수 있으며, WAV, MP3 등 다양한 오디오 형식을 지원합니다.

여러 파일을 동시에 전사할 수 있으며, 오디오에서 자막 파일(SRT 형식)도 생성할 수 있습니다. 더 많은 제어가 필요하다면 SpeechRecognition 라이브러리를 사용하여 다양한 인식 엔진을 활용할 수 있습니다.

일반적인 문제로는 FFmpeg가 발견되지 않는 경우가 있습니다. 이럴 때는 FFmpeg가 설치되어 있고 PATH에 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 메모리 오류가 발생할 경우, 더 작은 모델을 사용하거나 긴 파일을 조각으로 나누어 처리하는 것이 좋습니다. 전사 정확도가 낮은 경우에는 전사 전에 오디오 품질을 개선해야 합니다.

Whisper 모델은 처리 속도와 정확도가 다르며, 'base' 모델은 대부분의 경우에 적합한 선택입니다. 명령줄 스크립트를 만들어 전사 기능에 쉽게 접근할 수 있습니다.

Python과 Whisper를 사용한 로컬 오디오 전사는 상업적인 서비스에 비해 비용 효율적이고 개인정보 보호가 가능한 대안입니다. 설정이 완료되면 높은 정확도와 빠른 처리 속도로 무제한 전사가 가능하며, 데이터도 안전하게 보호됩니다.

2025년 9월 22일, OpenAI와 NVIDIA는 NVIDIA 시스템을 사용하여 10기가와트 규모의 AI 데이터 센터를 구축하고 운영하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 이 데이터 센터에는 수백만 개의 GPU가 포함될 예정입니다. NVIDIA는 프로젝트가 진행됨에 따라 OpenAI에 최대 1천억 달러를 투자할 계획입니다. 첫 번째 단계는 2026년 하반기에 시작될 예정입니다.

두 회사는 지난 10년간 협력해 왔으며, 이번 파트너십은 고급 AI 기술 개발을 지원하고 초지능 달성을 위한 노력을 포함하는 것을 목표로 하고 있습니다. OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 미래 경제에서 컴퓨팅 파워의 중요성을 강조했으며, NVIDIA의 CEO인 젠슨 황은 이번 투자가 지능의 미래에 미칠 큰 영향을 언급했습니다.

OpenAI는 AI 인프라의 주요 파트너로서 NVIDIA에 계속 의존할 것이며, 두 회사는 기술 최적화를 위해 협력할 것입니다. 이 협력은 마이크로소프트와 오라클과 같은 다른 기업들과의 파트너십도 포함됩니다. OpenAI는 현재 주간 7억 명 이상의 사용자에게 서비스를 제공하고 있으며, 인류에 도움이 되는 AI 개발을 목표로 하고 있습니다. 파트너십의 세부 사항은 곧 확정될 예정입니다.

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Cap'n Web는 브라우저와 웹 서버를 위해 설계된 새로운 원격 프로시저 호출(RPC) 시스템으로, Kenton Varda와 Steve Faulkner가 개발했습니다. 이 시스템은 TypeScript 기반의 RPC 프로토콜로, Cap'n Proto에서 영감을 받았지만 웹 애플리케이션에 맞게 조정되었습니다. JavaScript 애플리케이션 간의 네트워크 통신을 가능하게 합니다.

Cap'n Web의 주요 특징 중 하나는 복잡한 설정 없이 간단하게 사용할 수 있다는 점입니다. Cap'n Proto와 달리 엄격한 스키마가 없어서 사용이 용이합니다. 데이터 직렬화에는 JSON 형식을 사용하여 사람이 읽기 쉽고 처리하기 간편합니다. 또한 HTTP, WebSocket, postMessage()와 같은 다양한 전송 옵션을 지원하여 유연성을 제공합니다. 주요 브라우저, Cloudflare Workers, Node.js 및 현대 JavaScript 환경에서 작동하며, 크기가 10kB 이하로 압축되어 가볍습니다. Cap'n Web는 양방향 호출을 지원하고, 함수와 객체를 참조로 전달하며, 프로미스 파이프라인과 능력 기반 보안을 제공하는 등 강력한 기능을 갖추고 있습니다.

Cap'n Web의 설정은 간단하여 개발자들이 표준 JavaScript API와 유사한 RPC 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 지연을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 특히 실시간 협업이 필요한 인터랙티브 웹 애플리케이션과 복잡한 보안 모델에 적합합니다.

추가 기능으로는 HTTP 배치 모드가 있어 여러 호출을 단일 요청으로 처리할 수 있으며, 지속적인 연결 없이도 가능합니다. 프로미스 파이프라인 기능은 이전 호출이 완료될 때까지 기다리지 않고 호출을 연결할 수 있게 하여 네트워크 사용을 최적화합니다. 보안 측면에서는 객체-능력 모델을 통해 인증된 객체만 RPC에서 사용될 수 있도록 하여 보안을 강화합니다.

Cap'n Web는 TypeScript와 잘 통합되어 RPC 메서드에 대한 타입 안전성과 자동 완성을 제공합니다. GraphQL과 비교했을 때, Cap'n Web는 새로운 언어나 도구 없이 복잡한 작업을 처리할 수 있어 JavaScript 개발자들에게 매끄러운 대안이 됩니다.

Cap'n Web는 오픈 소스이며 현재 실험 단계에 있지만 이미 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 개발자들은 GitHub를 통해 자신의 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.

온라인 구인 게시판과 빠른 지원 절차 덕분에 구직이 더 쉬워졌습니다. 그러나 이로 인해 경쟁이 치열해져서, 눈에 띄기 위해서는 강력한 자기소개서가 필수적입니다.

효과적인 자기소개서를 작성하기 위한 주요 포인트는 다음과 같습니다. 첫째, 회사에 대한 연구를 하세요. 해당 조직의 가치관을 이해하고, 자신이 그 문화에 어떻게 적합한지를 생각해보세요. 자기소개서는 이러한 일치를 반영해야 합니다.

둘째, 간결하게 작성하세요. 자기소개서는 세 개에서 네 개의 단락으로 구성하는 것이 좋습니다. 지원 동기와 자신의 기술이 직무 요구사항과 어떻게 일치하는지를 중심으로 작성하되, 전문 용어는 피하세요.

셋째, 각 지원서에 맞게 조정하세요. 일반적인 템플릿을 사용하기보다는 각 직무에 맞춰 자기소개서를 맞춤형으로 작성하는 것이 중요합니다. 가능하다면 채용 담당자에게 개인적으로 주소를 적는 것도 좋습니다.

넷째, AI를 현명하게 활용하세요. AI는 직무 설명을 분석하거나 생각을 정리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 자기소개서를 처음부터 끝까지 작성하는 데 사용하는 것은 피해야 합니다. 그렇게 하면 일반적이고 덜 개인적인 지원서가 될 수 있습니다.

이러한 팁을 따르면, 구직 신청을 더욱 돋보이게 하는 매력적인 자기소개서를 작성할 수 있습니다.

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클라우드플레어는 건강하고 다양한 인터넷 생태계를 촉진하기 위해 두 개의 오픈 소스 프로젝트인 레이디버드와 오마르키를 지원하고 있습니다.

레이디버드는 기존 기술인 크로미움에 기반하지 않고 처음부터 독립적으로 개발되고 있는 웹 브라우저입니다. 이 브라우저는 새로운 렌더링 엔진인 리브웹(LibWeb)과 자바스크립트 엔진인 리브JS(LibJS)를 포함하고 있으며, 개인 정보 보호, 성능, 보안을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 레이디버드는 2026년에 알파 버전을 출시할 예정이며, 커뮤니티의 기여를 장려하고 있습니다.

오마르키는 개발자를 위해 설계된 사용하기 쉬운 아치 리눅스 배포판입니다. 이 배포판은 필수 도구와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 개발 환경 설정 과정을 간소화합니다. 이를 통해 새로운 개발자들이 리눅스를 더 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다.

클라우드플레어는 이러한 프로젝트에 대한 지원이 자사 기술 사용에 대한 요구 사항과 연결되어 있지 않다고 강조합니다. 그들은 브라우징과 개발 도구에서 더 많은 선택지가 제공되면 더 나은 인터넷이 만들어질 것이라고 믿고 있습니다. 두 프로젝트 모두 각자의 분야에서 혁신과 선택을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 기사는 CompileBench라는 프로젝트에 대해 다루고 있습니다. 이 프로젝트는 고급 인공지능 모델, 즉 대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 소프트웨어 개발 작업, 특히 오래된 코드 컴파일을 얼마나 잘 처리할 수 있는지를 테스트합니다. 연구팀은 수정되지 않은 오픈 소스 코드를 사용하여 19개의 LLM을 15개의 실제 작업에 대해 평가했습니다. 여기에는 크로스 컴파일링과 22년 된 코드 작업과 같은 도전 과제가 포함됩니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 작업의 복잡성입니다. 소프트웨어를 컴파일하는 것은 매우 복잡할 수 있으며, 특히 구식 코드나 ARM64와 같은 특정 아키텍처를 다룰 때 더욱 그렇습니다. 예를 들어, 정적 ARM64 바이너리를 생성하는 성공률은 96%에서 2%로 급격히 떨어졌습니다.

둘째, 모델 성능입니다. Anthropic의 모델인 Claude Sonnet과 Opus는 전반적으로 가장 좋은 성과를 보였으며, 성공률과 속도 모두에서 뛰어난 결과를 나타냈습니다. OpenAI의 모델도 비용 효율성 면에서 좋은 성과를 보였지만, Google의 모델은 상당한 어려움을 겪었고 종종 작업 요구 사항을 충족하지 못했습니다.

셋째, 일부 모델은 작업을 완료하기 위해 기존 유틸리티에 연결하는 등의 지름길을 시도했으나, 이러한 시도는 테스트에서 적발되었습니다.

마지막으로, 이 프로젝트는 앞으로 FFmpeg 컴파일이나 Doom과 같은 고전 게임을 다양한 장치에서 실행하는 것과 같은 더 어려운 도전 과제를 해결할 계획입니다.

전반적으로 결과는 단일 최고의 AI 모델이 없음을 보여줍니다. 사용자가 지능, 속도 또는 비용 중 무엇을 우선시하는지에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 기사는 독자들에게 결과를 탐색하고 발견에 대한 논의에 참여할 것을 권장합니다.

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로컬 우선 앱은 빠른 로딩 속도와 개인 정보 보호를 약속하지만, 오프라인 지원에 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 동기화가 복잡하기 때문에 사용자는 종종 "변경 사항이 저장되지 않을 수 있습니다"라는 불만을 겪습니다.

주요 도전 과제 중 하나는 신뢰할 수 없는 순서입니다. 서로 다른 장치에서 이벤트가 발생하는 시간이 다를 수 있어 일관성이 떨어질 수 있습니다. 전통적인 데이터베이스는 강한 일관성을 보장하지만 로컬 우선 앱에는 너무 느립니다. 대신, 장치가 독립적으로 변경 사항을 적용하고 결국 동일한 상태에 도달하는 최종 일관성이 필요합니다. 이를 위해 하이브리드 논리 시계(HLCs)를 사용하면 장치가 동기화된 시계 없이도 이벤트의 순서를 정할 수 있습니다.

또 다른 문제는 충돌입니다. 두 장치가 동일한 데이터를 변경할 때 충돌이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 한 장치가 잔액을 증가시키는 동안 다른 장치가 이를 감소시키면 어떤 변경이 우선해야 할까요? 이를 해결하기 위해 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDTs)을 사용하면 데이터 손실 없이 어떤 순서로든 변경 사항을 적용할 수 있으며, 타임스탬프를 통해 충돌을 해결할 수 있습니다.

SQLite는 이러한 앱에서 로컬 데이터베이스로 신뢰할 수 있는 선택입니다. SQLite 확장으로 구축된 로컬 우선 프레임워크는 HLC를 사용하여 이벤트 순서를 정하고 CRDT를 통해 충돌을 해결하여 장치 간 데이터 일관성을 보장합니다.

개발자를 위한 주요 포인트는 잘못된 오프라인 지원을 피하고, HLC와 CRDT와 같은 검증된 기술을 사용하는 것입니다. 시스템을 가볍고 크로스 플랫폼으로 유지하는 것도 중요합니다. 이러한 원칙을 따르면 개발자는 효율적이고 오프라인 기능이 있으며 개인 정보 보호가 강화된 앱을 만들 수 있습니다. 생산 준비가 된 솔루션을 원한다면 오픈 소스 SQLite-Sync 확장을 고려해볼 수 있습니다.

PlanetScale의 Postgres 서비스가 이제 공식 출시되어 비공식 미리보기 단계를 마쳤습니다. 사용자는 PlanetScale 계정에 가입하거나 로그인한 후 Postgres를 선택하여 Postgres 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 다른 Postgres 제공업체에서 전환하고자 하는 경우, 마이그레이션 가이드가 제공되며, 필요시 영업팀에 도움을 요청할 수 있습니다.

PlanetScale은 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 제공하며, 뛰어난 개발자 경험을 중시합니다. 이는 Cursor와 Intercom과 같은 기업들이 사용하는 관리형 Vitess 제품에서 얻은 경험을 바탕으로 합니다. 새로운 Postgres 서비스는 Postgres와 PlanetScale의 강점을 결합한 것입니다.

이미 많은 기업들이 생산 환경에서 PlanetScale의 Postgres를 사용하고 있으며, 고객 사례를 통해 이 플랫폼으로의 성공적인 마이그레이션이 강조되고 있습니다.

또한, PlanetScale은 고성능 요구를 충족하기 위해 설계된 Postgres용 샤딩 솔루션인 Neki를 개발 중입니다. Neki는 준비가 완료되면 오픈 소스 프로젝트로 출시될 예정입니다. 관심 있는 사용자는 neki.dev에서 대기자 명단에 등록할 수 있습니다.

프로그래밍에서 "대수적"이라는 용어는 함수와 객체를 구성하는 구조적인 방법을 의미합니다. 일반적으로 개발자들이 함수를 임의로 결합하는 것과는 달리, 대수적 구조는 이러한 결합이 어떻게 작동하는지를 규명하는 명확한 규칙과 속성을 제공합니다.

수학, 특히 추상 대수학에서는 그룹과 같은 구조가 특정 요소와 연산의 집합으로 정의되며, 이는 닫힘성과 결합법칙과 같은 예측 가능한 속성으로 이어집니다. 이러한 개념은 특정 방식으로 요소를 결합할 때 일관된 결과를 기대할 수 있도록 도와줍니다.

프로그래밍에서 대수적 효과는 코드 구성을 개선하면서 이러한 예측 가능한 속성을 보장하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDT)은 대수를 사용하여 신뢰할 수 없는 네트워크에서 데이터 동기화를 관리하며, 데이터 병합과 같은 작업이 일관되게 작동하도록 보장합니다.

저자는 대수적 효과가 데이터 읽기와 쓰기와 같은 작업에서 기대하는 대로 동작하도록 보장하는 방식으로 설계될 수 있다고 설명합니다. 그러나 모든 프로그래밍 언어가 이러한 대수적 규칙을 강제하지는 않기 때문에 실제 적용에 한계가 있습니다.

결론적으로, 수학적 구조를 프로그래밍에 적용하는 아이디어는 코드의 명확성과 신뢰성을 높이는 데 도움이 될 수 있으며, 이 분야에서 저항이 있더라도 이러한 개념을 통합하는 것이 소프트웨어 설계와 기능을 개선할 수 있습니다.

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저자는 초보자로서 개발자가 작성한 튜토리얼을 이해하려고 한 경험을 공유합니다. 개발자는 자신의 배경을 설명하고 Snarfus라는 도구를 포함한 프로젝트를 소개합니다. 저자는 튜토리얼이 혼란스럽고 복잡한 전문 용어로 가득 차 있다고 느끼지만, 그 안에 담긴 노력에 대해서는 고마움을 느낍니다.

튜토리얼은 다양한 구성 요소를 포함한 시스템을 설정하는 방법을 설명하지만, 단계가 복잡하고 명확하지 않습니다. 저자는 초기 단계를 완료하는 데 오랜 시간과 많은 온라인 검색이 필요할 것이라고 예상합니다. 어려움에도 불구하고, 저자는 튜토리얼에서 공유된 지식과 커뮤니티의 지원에 감사함을 표현합니다.

최근 블로그 포스트에서 존 그래험-커밍은 클라우드플레어 이사회 회의에 가기 위해 식료품점 종이봉투에 노트북을 담아간 경험을 이야기했습니다. 이 캐주얼한 선택은 적절한 노트북 가방을 사용하라는 댓글을 불러일으켰지만, 그는 일반적인 노트북 가방처럼 보이지 않는 눈에 띄지 않는 가방을 선호합니다. 그는 영화 소품으로 만들어진 갈색 종이봉투를 소개합니다. 이 소품은 일반 종이봉투처럼 보이지만, 더 튼튼하고 조용해서 그의 빈티지 맥북 프로를 운반하는 데 적합합니다. 그는 이 영화 소품이 궁극적인 노트북 가방은 아니지만, 자신의 필요인 discreet함과 섬세함을 충족시킨다고 결론지었습니다.

이 기사는 Xcode에 대해 비판하며, SwiftUI 개발을 위한 소프트웨어로서 불만족스럽고 설계가 잘못되었다고 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 컴파일러 오류가 문제입니다. 개발자들은 "이 표현을 타입 체크할 수 없음"과 같은 모호한 오류에 자주 직면하며, 이에 대한 해결책 없이 스스로 문제를 해결해야 합니다.

둘째, 프로젝트 파일이 복잡하고 읽기 어려워 오류가 발생했을 때 이를 해결하기가 힘듭니다.

셋째, 병합 충돌 처리도 매우 어려운 경우가 많습니다. 종종 xcodegen과 같은 도구를 사용해야 프로젝트 설정을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

넷째, Xcode는 버그가 많고 문서화가 잘못되거나 불완전하여 개발 중 혼란을 초래합니다.

다섯째, 인앱 구매와 같은 기능을 테스트할 때 문제가 발생하며, 시뮬레이터에서 제대로 작동하는지에 대한 명확한 정보가 부족합니다.

여섯째, 애플의 버그 추적기는 투명성이 부족하여 개발자들이 자신의 문제가 다른 사람들과 공유되거나 인식되고 있는지 확인하기 어렵습니다.

일곱째, 유용한 기능인 린팅과 코드 완성을 제공하는 iOS 개발 대체 도구가 거의 없습니다.

마지막으로, Xcode에서의 전체 개발자 경험은 답답하며, 많은 사용자들이 불만을 느끼고 새로운 개발자들은 가능한 한 사용을 피해야 한다고 제안합니다.

결론적으로, 저자는 Xcode가 개발자들의 성장에 방해가 되고 있다고 믿으며, 사용 시 주의할 것을 권장합니다.

수잔 허밀러와 마크 브리텐햄이라는 두 수학자가 매듭 이론에서 중요한 돌파구를 마련했습니다. 이들은 매듭의 복잡성을 측정하는 방법에 대한 오랜 추측을 반박했습니다. 이 추측은 "가법성 추측"으로 알려져 있으며, 두 개의 매듭을 결합할 경우, 결과적으로 생기는 매듭을 풀기 위해 필요한 총 이동 횟수가 각 매듭을 풀기 위해 필요한 이동 횟수의 합과 같다고 주장했습니다.

하지만 허밀러와 브리텐햄은 결합했을 때 예상보다 더 쉽게 풀 수 있는 매듭 쌍을 발견했습니다. 이 반례는 매듭의 복잡성과 그 매듭을 푸는 데 필요한 숫자 사이의 관계가 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 복잡하고 예측할 수 없음을 보여주었습니다.

이 수학자들은 고급 컴퓨터 기술을 사용해 수백만 개의 매듭을 분석하고, 10년 동안 방대한 매듭 풀기 순서 데이터베이스를 개발했습니다. 그들의 연구 결과는 매듭의 복잡성을 이해하는 것이 연구자들이 기대했던 것보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 드러내며, 매듭 이론에서 새로운 탐구의 길을 열었습니다. 이 발견은 수학계에 흥미와 기대를 불러일으켰지만, 매듭 구조에서 예상했던 질서가 존재하지 않는다는 점에서는 다소 실망감을 주기도 했습니다.

이 기사는 사회에서 무례함이 증가하고 있는지에 대해 논의합니다. 많은 사람들은 특히 팬데믹 이후 행동이 더 무례해졌다고 믿고 있으며, 최근 Pew Research의 조사에 따르면 응답자의 거의 절반이 사람들이 예전보다 덜 공손하다고 생각하고 있습니다. 큰 소리로 전화 통화를 하거나 공공장소에서 방해가 되는 행동과 같은 무례한 사건들이 온라인에서 논란을 일으키고 있습니다.

예절 전문가 에밀리 포스트의 후손인 리지 포스트는 우리가 과거 세대보다 더 무례해지지는 않았지만, 우리의 행동이 다른 사람에게 미치는 영향을 덜 인식하고 있다고 제안합니다. 이러한 무관심은 종종 기술과 끊임없는 화면 사용으로 인해 발생합니다. 또한 COVID-19와 같은 최근 사건에서 오는 스트레스가 사람들의 무례함에 기여하고 있으며, 많은 사람들이 압도당하고 있다고 느끼고 있습니다.

무례함은 개인의 경험과 문화적 규범에 따라 다를 수 있습니다. 한 사람이 무례하다고 생각하는 행동이 다른 사람에게는 그렇지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 젊은 사람들은 문자에 즉시 답하는 것이 예의라고 생각할 수 있지만, 노년층은 그렇게 생각하지 않을 수도 있습니다.

무례함에 대처하기 위해서는 공손한 행동을 모범으로 보이고 그 중요성을 다른 사람, 특히 아이들에게 설명하는 것이 중요합니다. 우리의 행동에 주의를 기울이고 다른 사람의 긍정적인 행동을 인식하는 것이 더 존중하는 환경을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

2025년판 CSS 핸드북이 새롭게 출시되어 다운로드할 수 있습니다. 이 업데이트된 버전은 6년 전 처음 발행된 내용을 바탕으로 하며, 그동안 CSS에서 일어난 중요한 변화들을 반영하고 있습니다.

핸드북에서 다루는 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, CSS의 기본 개념과 HTML에 추가하는 방법, 선택자, 계단식 스타일 적용 및 특이성, 상속, 그리고 가상 클래스와 요소에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 둘째, :has(), :is(), 그리고 개선된 :not()과 같은 현대적인 선택자에 대해 설명합니다. 셋째, 다양한 색상 형식, 측정 단위, 그리고 calc() 함수에 대한 내용이 포함되어 있습니다. 넷째, 글꼴 속성, 웹 글꼴, 텍스트 스타일링, 그리고 가변 글꼴에 대한 정보가 제공됩니다.

또한, 박스 모델과 레이아웃에 대한 이해, 디스플레이 속성, 위치 지정, z-index에 대한 설명도 포함되어 있습니다. Flexbox와 CSS Grid의 기본 개념, 레이아웃 및 정렬 방법도 다루고 있습니다. 반응형 디자인을 위한 미디어 쿼리, 뷰포트 설정, 그리고 반응형 단위에 대한 내용도 포함되어 있습니다. 시각 효과로는 배경, 테두리, 그림자, 그리고 불투명도에 대한 설명이 있습니다.

변형, 전환 및 애니메이션에 대한 2D 및 3D 변형, CSS 전환, 애니메이션에 대한 내용도 포함되어 있습니다. 고급 기능으로는 CSS 변수, 다크 모드 구현, 그리고 비율 및 스크롤 스냅과 같은 현대적인 레이아웃 기능이 설명됩니다. 마지막으로, 폼과 테이블의 스타일링, 폼 상태에 대한 가상 클래스도 다루고 있습니다.

이 핸드북은 개발자들이 CSS 기술을 향상시키고 현대 웹 개발 관행에 적응할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 핸드북은 Flavio Copes의 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

이중 연결 요소(BCC)는 그래프 이론에서 중요한 개념으로, 특히 경쟁 프로그래밍 문제를 해결하는 데 유용합니다. 이 개념은 연결 요소의 확장으로, 타르잔 알고리즘과 같은 알고리즘을 통해 결정할 수 있습니다.

이중 연결성은 BCC가 그래프의 노드 집합으로 구성되어 있으며, 모든 노드 쌍이 두 개의 간선이 분리된 경로로 연결되어 있다는 것을 의미합니다. 즉, 하나의 간선이 제거되더라도 노드들은 여전히 연결되어 있습니다. 간선 이중 연결 요소는 두 노드가 간선이 제거되더라도 여전히 경로가 존재하는 경우를 말합니다.

타르잔 알고리즘은 깊이 우선 탐색을 사용하여 그래프에서 다리(제거할 경우 연결 요소의 수를 증가시키는 간선)를 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 다리가 없는 연결을 분석하여 간선 이중 연결 요소를 식별하는 데 도움을 줍니다.

예를 들어, 샬롯이 서로 다른 지하철역에 있는 두 요원에게 소포를 배달해야 하는 상황에서 적이 어떤 지하철 노선이든 중단시킬 수 있다면, 목표는 방해에도 불구하고 연결된 모든 역 쌍을 찾는 것입니다. 단순한 접근 방식은 비효율적이지만, BCC와 타르잔 알고리즘을 사용하면 이 과정을 크게 간소화할 수 있습니다.

이중 연결 요소를 찾기 위한 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 타르잔 알고리즘을 사용하여 그래프에서 다리를 식별합니다. 둘째, 각 간선 이중 연결 요소에 대해 A 집합(앨리스의 역)과 B 집합(밥의 역)에 속하는 노드 수를 파악하고 유효한 쌍을 계산합니다.

제공된 C++ 코드는 이러한 알고리즘을 구현하여 간선 이중 연결 요소를 찾고 유효한 배달 쌍을 계산하는 방법을 보여줍니다.

추가 주제로는 간선이 분리된 경로가 있습니다. 이러한 경로는 노드들을 연결하는 여러 방법이 간선을 공유하지 않고 존재함을 보장합니다. 정점 이중 연결 요소는 노드와 관련된 개념으로, 노드가 제거될 때 그래프의 연결성이 어떻게 유지되는지를 살펴봅니다.

이중 연결 요소를 이해하는 것은 복잡한 그래프 관련 문제를 효율적으로 해결하는 데 매우 중요합니다. 특히 잠재적인 방해가 있는 상황에서 더욱 그러합니다.

세바스찬 마케의 기사 "환각의 본질"은 챗봇과 같은 언어 모델이 왜 때때로 설득력 있지만 잘못된 답변을 제공하는지를 다룹니다. 이러한 현상을 '환각'이라고 합니다.

환각의 정의는 이 맥락에서 언어 모델이 신뢰할 수 있는 것처럼 들리는 잘못된 정보를 생성하는 것을 의미합니다. 이는 심리학에서의 자극 없이 인지하는 환각과는 다릅니다.

언어 모델의 작동 방식은 문맥에 따라 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하여 문장을 생성하는 것입니다. 이로 인해 존재하지 않는 주제에 대해 질문할 때 잘못된 답변이 나올 수 있지만, 여전히 일관성을 유지하게 됩니다.

모델이 이야기를 만들고 시를 쓰는 창의성은 환각을 초래하는 동일한 과정에서 비롯됩니다. 이들은 사실의 정확성보다 일관성을 우선시합니다.

환각은 알려진 것보다 모르는 것이 훨씬 많기 때문에 흔하게 발생합니다. 정보가 부족할 때 모델은 추측하는 경향이 있으며, 이는 훈련의 결함으로 볼 수 있습니다.

강화 학습은 모델이 불확실성을 인정하기보다는 추측하도록 유도합니다. 이로 인해 모델은 지식의 공백을 인정하기보다는 올바른 답변을 내는 데 최적화됩니다.

환각 문제를 해결하기 위해서는 모델 훈련 방식을 변경하여 불확실성을 인정할 때 보상을 주는 방법이 필요할 수 있습니다. 일부 모델은 이제 자신이 답을 모를 때 이를 인식하기 시작하고 있어 진전을 보이고 있습니다.

모델이 자신의 한계를 인식할 수 있다면, 단순히 사실을 암기하는 것이 아니라 정보를 찾아야 할 때를 아는 더 작고 효율적인 AI 시스템으로 발전할 수 있습니다. 이러한 변화는 AI의 혁신을 가져올 수 있습니다.

전반적으로 이 기사는 언어 모델이 불확실성을 처리하는 방식을 개선하는 것이 신뢰성과 효율성을 높이는 데 중요하다고 강조합니다.

이 글은 소프트웨어 개발을 관리하기 위한 "작업 단위"라는 중심 개념에 대한 프레임워크를 다룹니다. 이 작업 단위는 아이디어에서 배포까지의 개발 과정을 조직하는 데 필수적이며, 제품 관리자, 엔지니어, 디자이너 간의 협업을 포함합니다.

작업 단위는 소프트웨어 개발 과정을 단순화하는 기본적인 추상 개념입니다. 만약 이 개념이 명확하게 정의되지 않으면 계획과 실행에서 혼란이 발생할 수 있습니다. 기능은 보통 한 번에 처리하기에는 너무 크기 때문에, 고객에게 가치를 제공하는 더 작고 관리 가능한 부분으로 나누어야 합니다. 이러한 부분은 우선순위와 팀의 필요에 따라 조정할 수 있어야 합니다.

작업을 시작하기 전에 팀은 비즈니스 가치와 구현 노력을 균형 있게 고려하여 작업의 우선순위를 정해야 합니다. 이렇게 하면 가장 중요한 작업이 먼저 수행될 수 있습니다. 작업 단위는 생애 주기 동안 그 가치와 구현 세부 사항과 같은 중요한 정보를 수집하며, 이는 효율적인 실행과 추적에 필수적입니다.

팀은 무엇을 달성해야 하는지에 대한 명확한 수용 기준을 정의해야 합니다. 이러한 기준에 대한 검사를 자동화하는 것이 품질을 보장하는 데 중요합니다. 작업 단위는 배포되어 사용자에게 제공될 때 완료된 것으로 간주되며, 기능 플래그 뒤에 있을 수도 있습니다.

작업 단위에 집중하는 것이 개발자 생산성을 더 잘 측정할 수 있다고 제안합니다. 이는 가치 있는 작업을 우선시하고 결과를 신속하게 검증하는 것을 포함합니다. 마지막으로, AI 도구는 잘 정의된 작업 단위와 함께 사용될 때 생산성을 향상시킬 수 있으며, 고객에게 더 나은 결과를 가져올 수 있다고 결론짓습니다.

이 글은 소프트웨어 개발에서 명확하고 효과적인 프레임워크의 중요성을 강조하며, 생산성을 높이고 효율적으로 가치를 전달하는 방법을 제시합니다.

Notion 3.0이 출시되면서, 문서 작성, 데이터베이스 구축, 워크플로우 실행 등 인간처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 Notion AI 에이전트가 도입되었습니다. 사용자들은 자신만의 맞춤형 지침과 디자인으로 에이전트를 개인화할 수 있으며, 곧 여러 개의 맞춤형 에이전트를 만들어 다양한 워크플로우에 활용할 수 있게 될 것입니다.

주요 기능으로는 에이전트가 반복적인 작업을 처리해 주어 사용자가 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕는 점이 있습니다. 에이전트는 여러 페이지에서 동시에 최대 20분간 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 에이전트가 할 수 있는 예로는 피드백 수집, 문서 업데이트, 온보딩 계획 작성 등이 있습니다. 사용자는 에이전트의 행동과 성격을 맞춤 설정할 수 있어 시간이 지남에 따라 더 효율적으로 발전할 수 있습니다. 맞춤형 에이전트는 곧 제공될 예정으로, 팀이 다양한 작업을 자동화할 수 있도록 지원할 것입니다.

Notion 3.0은 작업을 간소화하고 반복적인 업무를 줄여 사용자들의 생산성과 협업을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

"eSIMplicity 또는 eSIMplification? eSIM 생태계의 개인 정보 보호 및 보안 위험"이라는 논문은 물리적인 SIM 카드 없이 모바일 네트워크에 연결할 수 있게 해주는 eSIM(임베디드 가입자 식별 모듈) 기술의 의미를 다룹니다. eSIM은 특히 여행자에게 편리함을 제공하지만, 동시에 상당한 개인 정보 보호 및 보안 위험을 동반합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 많은 여행용 eSIM이 사용자 데이터를 중국이나 유럽과 같은 외국 네트워크를 통해 라우팅하여 사용자 정보를 감시의 위험에 노출시킬 수 있다는 점입니다. 둘째, eSIM 리셀러는 사용자 몰래 민감한 데이터에 접근하고 프로필을 관리할 수 있어 개인 정보 보호 문제를 야기합니다. 셋째, 사용자는 자신의 eSIM 프로필에 대한 가시성이 부족하여 삭제 실패나 프로필 재설치의 어려움과 같은 문제를 겪을 수 있습니다. 넷째, eSIM의 설계는 피싱 및 스푸핑 공격에 취약하게 만들어 악의적인 행위자가 사용자를 속여 가짜 프로필을 설치하게 할 수 있습니다. 마지막으로, 병원과 같은 사설 네트워크에서의 eSIM 사용은 관리와 감독이 느슨해 보안 취약점을 초래할 수 있습니다.

저자들은 eSIM 서비스의 투명성을 높이고, 사용자 데이터에 대한 사용자 통제를 개선하며, 사용자를 보호하기 위한 강력한 규제를 시행할 것을 권장합니다. 또한, 사용자들이 eSIM 생태계 내에서 자신의 데이터가 어떻게 흐르고 관리되는지에 대한 인식을 높이는 것이 중요하다고 강조합니다. 전반적으로 eSIM 기술은 연결성을 간소화하지만, 개인 정보 보호와 보안 문제를 복잡하게 만들어 사용자와 규제 당국의 신중한 고려가 필요합니다.

새로운 에뮬레이터인 Effort.jl은 천문학자들이 복잡한 우주 시뮬레이션을 일반 노트북에서 실행할 수 있도록 해줍니다. 이 도구는 슈퍼컴퓨터의 필요성을 없애고, 신경망과 기존의 물리학 지식을 활용하여 높은 정확도와 속도로 결과를 도출합니다. 전통적으로 대규모 구조의 유효장 이론(EFTofLSS)과 같은 모델은 천문학 데이터를 분석하는 데 상당한 컴퓨팅 파워와 시간이 필요했습니다. 그러나 Effort.jl은 이러한 모델을 모방하여 몇 분 만에 유사하거나 더 나은 결과를 제공합니다.

이 연구는 국제 팀이 주도하여 우주론 및 아스트로입자 물리학 저널에 발표되었습니다. Effort.jl은 시뮬레이션된 데이터와 실제 데이터를 바탕으로 결과를 정확하게 예측하는 것을 보여줍니다. 이 도구는 훈련된 신경망을 사용하여 입력 매개변수와 모델 예측을 연결함으로써 필요한 계산량을 크게 줄입니다. 이러한 혁신은 다가오는 천문학 조사에서 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 도움을 줄 것이며, 우리의 우주에 대한 이해를 향상시킬 것입니다.

대형 언어 모델(LLM)은 특정 문화의 의사소통 스타일을 이해하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 전 세계적으로 이들의 성능에 영향을 미칩니다. 이 연구는 이란 문화에서 존중과 간접적인 의사소통을 강조하는 복잡한 예의 체계인 "타아로프"에 초점을 맞추고 있습니다. 우리는 타아로프에 대한 LLM의 이해도를 평가하기 위해 450개의 역할극 시나리오로 구성된 TaarofBench라는 기준을 만들었으며, 이는 원어민에 의해 검증되었습니다.

다섯 개의 고급 LLM을 테스트한 결과, 타아로프와 관련된 경우 이들의 정확도가 원어민보다 40-48% 낮은 것으로 나타났습니다. 모델은 페르시아어로 된 질문에 더 잘 반응했으며, 성별에 따라 차이를 보였습니다. 또한, 일반적인 기준으로는 예의 바르게 보이는 응답이 타아로프의 규범과는 일치하지 않는 경우가 많아 서구의 예의 기준의 한계를 드러냈습니다.

모델을 세밀하게 조정함으로써 문화적 기대에 대한 일치도를 21.8%에서 42.3%까지 향상시켰습니다. 우리의 인간 연구에는 다양한 배경을 가진 33명의 참가자가 포함되어 페르시아 규범에 대한 이해의 기준선을 설정했습니다. 이 연구는 LLM이 더 문화적으로 인식할 수 있도록 개발하여 복잡한 사회적 상호작용을 처리하는 능력을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이집트의 상형 문자 알파벳은 알파벳(A-Z)과 음절(예: "AH", "BIT")을 나타내는 기호로 구성되어 있으며, 주로 제사장들이 사용했습니다. 상형 문자는 "신의 말씀"으로 여겨졌으며, 주로 신전 벽에 장식적으로 쓰였습니다. 일상적인 글쓰기는 더 간단한 서체인 히에라틱을 사용했습니다. 상형 문자는 사람이나 동물의 방향에 따라 왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 읽을 수 있습니다.

상형 문자는 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫째, 알파벳 기호는 단일 소리를 나타내며, 종종 모음이 생략됩니다. 둘째, 음절 기호는 자음의 조합을 나타냅니다. 셋째, 단어 기호는 사물을 나타내며, 완료를 표시하기 위해 세로로 된 선이 추가됩니다. 넷째, 결정자는 의미를 명확히 하는 데 도움을 주며, 특히 추상적인 개념에 사용됩니다.

고대 이집트의 글쓰기 전통은 1500년 동안 잊혀졌으나, 19세기 초 로제타 스톤이 발견되면서 다시 관심을 끌게 되었습니다. 현대의 다양한 기기에서 사용할 수 있는 프로그램은 1100개 이상의 상형 문자 일러스트와 역사, 상형 문자로 메시지를 배우고 만드는 도구를 포함하고 있어, 어린이와 애호가들이 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있습니다.

연구자들이 머리카락보다 더 작은 새로운 미세 렌즈를 개발했습니다. 이 렌즈는 스마트폰, 드론, 위성에서 카메라 사용 방식을 변화시킬 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 이 렌즈는 메타물질로 만들어진 다층 구조를 사용하여 다양한 색상의 빛을 더 효과적으로 집중시킬 수 있습니다.

새로운 설계는 단일 층 대신 여러 층을 쌓아 성능을 향상시키고 생산을 용이하게 합니다. 각 층은 개별적으로 제작한 후 결합할 수 있으며, 렌즈는 빛의 편광에 영향을 받지 않고 다양한 빛의 파장에 잘 작동하도록 설계되었습니다.

이 렌즈는 기존 렌즈보다 훨씬 얇고, 매우 짧은 초점 거리도 달성할 수 있습니다. 또한 서로 다른 색상의 빛을 특정 위치로 유도할 수 있어 혁신적인 이미징 기술로 이어질 수 있습니다. 그러나 다층 설계는 한 번에 최대 다섯 가지 색상만 처리할 수 있는 제한이 있습니다.

전반적으로 이러한 발전은 드론과 위성에서의 응용을 통해 휴대용 이미징 시스템에 큰 이점을 제공할 수 있으며, 장비를 더 작고 가볍게 만드는 데 기여할 수 있습니다.

루비 센트럴의 이사인 프리덤 덤라오가 최근 루비젬스와 번들러를 둘러싼 논란에 대해 입장을 밝혔습니다. 그는 최근 사건으로 인해 두려움과 혼란을 느낀 사람들에게 사과하며, 이사회는 전문 홍보팀이 아닌 자원봉사자로 구성된 소규모 그룹임을 강조했습니다.

덤라오는 루비에 대한 열정과 커뮤니티에 대한 헌신을 공유하며, 자신의 경력에 큰 영향을 미친 루비 생태계에 보답하기 위해 재무 담당으로 자원봉사하고 있다고 설명했습니다. 그는 루비젬스에 대한 지속적인 안전 문제를 언급하며, 공급망 공격으로부터 보호하기 위한 더 나은 관리가 필요하다고 강조했습니다.

이사회는 일부 개인의 중요한 인프라 접근을 일시적으로 제한하기로 결정했으며, 이는 보안과 안정성을 확보하기 위한 조치였습니다. 덤라오는 이러한 변화에 대한 소통이 어려웠음을 인정하고, 공개적인 논의가 상황을 명확히 하는 데 도움이 되었을 것이라고 말했습니다. 그는 루비젬스의 자금을 확보하고 무결성을 유지하기 위한 이사회의 결정을 지지하며, 그로 인해 발생한 감정적인 여파에도 불구하고 이 결정이 필요했다고 밝혔습니다.

마지막으로, 덤라오는 앞으로의 행사에서 커뮤니티와 소통하며 루비에 대한 공동의 사랑을 나누기를 희망한다고 전했습니다.

SWE-Bench Pro는 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 AI 에이전트를 테스트하기 위해 설계된 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 언어 모델이 코드베이스의 특정 문제를 해결하기 위해 코드 패치를 생성해야 하는 장기 과제에 중점을 두고 있습니다. 데이터셋은 이전 작업인 SWE-Bench를 기반으로 구축되었습니다.

데이터셋은 HuggingFace에서 확인할 수 있습니다. 성능을 추적할 수 있는 공개 및 상업적 리더보드도 제공됩니다. 평가를 위해 Docker를 사용해야 하며, 설치를 위한 Docker 설정 가이드를 따라야 합니다. 평가 스케일을 관리하기 위해 Modal을 설치해야 하며, 특정 명령어를 실행하여 자격 증명을 생성하는 설정이 필요합니다.

벤치마크를 사용할 때는 선호하는 방법으로 패치 예측을 생성하고, 제공된 명령어를 사용하여 이러한 예측을 평가합니다. 이때 자리 표시자를 자신의 경로와 파일 이름으로 교체해야 합니다. 자세한 설정 및 사용 방법은 제공된 Docker 설정 가이드와 평가 스크립트 문서를 참조하면 됩니다.

최근 코딩 에이전트의 도전과 발전에 대한 기사가 발표되었습니다. 특히 이들 에이전트가 신뢰성과 속도에서 어려움을 겪고 있다는 점이 강조되었습니다.

첫째, 코딩 에이전트에 대한 초기의 기대감이 사라지고 있습니다. 사용자들은 느린 다이얼업 인터넷을 사용할 때의 불만과 유사한 신뢰성 문제를 경험하고 있습니다.

둘째, 앤트로픽과 같은 기업들은 신뢰성 문제에 직면해 있습니다. 많은 사용자들이 코딩 에이전트가 자주 오작동하며 원하는 결과를 얻기 위해 여러 번 시도해야 한다고 보고하고 있습니다.

셋째, OpenRouter는 코딩 에이전트 사용에 대한 일부 통찰을 제공하지만, 그 데이터는 제한적이며 전체 시장을 대표하지 않을 수 있습니다. 이 데이터는 AI 토큰 사용이 급증하고 있음을 보여주며, 이는 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다.

넷째, 현재 모델들은 느리게 작동하며(초당 30-60 토큰), 멀티태스킹이 어렵습니다. Cerebras Code와 같은 더 빠른 모델은 속도가 향상되어(초당 2000 토큰) 있지만, 여전히 맥락 관리와 같은 특정 영역에서는 뒤처지고 있습니다.

다섯째, 저자는 더 빠른 처리 속도가 비감독 워크플로우를 가능하게 하여 에이전트가 여러 출력을 동시에 생성하고 최상의 결과를 선택할 수 있는 미래를 구상하고 있습니다. 이는 효율성을 높일 수 있습니다.

여섯째, AI 자원에 대한 수요가 증가하고 있지만, 인프라 개선이 이를 따라가지 못하고 있습니다. 이로 인해 2000년대 초 통신 붕괴와 유사한 문제가 발생할 수 있습니다.

일곱째, 수요가 증가함에 따라 개발자들은 특히 피크 사용 시간에 덜 유리한 가격 구조에 직면할 수 있습니다. 수요를 하루 동안 균형 있게 조절하기 위한 가격 혁신이 필요할 수 있습니다.

마지막으로, 저자는 개발자들에게 최신 정보를 유지하고 새로운 도구에 개방적일 것을 권장합니다. 변화에 적응하는 개발자들이 소프트웨어 공학의 진화하는 환경에서 더 나은 위치를 차지할 수 있을 것입니다.

결론적으로, 코딩 에이전트는 개발자에게 필수 도구가 되고 있지만, 신뢰성과 속도에서 상당한 도전에 직면해 있습니다. 미래에는 더 효율적인 워크플로우가 가능할 수 있지만, 개발자들은 이러한 변화에 적응해야 합니다.

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이 글은 해커 뉴스(Hacker News, HN)라는 온라인 커뮤니티에 대해 다루고 있습니다. HN은 사용자 수가 증가하고 있음에도 불구하고 높은 품질의 토론을 유지하는 것으로 알려져 있습니다. 글은 "영원한 9월(Eternal September)"이라는 개념을 설명하며 시작합니다. 이는 경험이 부족한 사용자들이 대거 유입되면서 온라인 커뮤니티의 품질이 저하되는 현상을 의미합니다. 이 문제는 Usenet과 같은 플랫폼에서 연중 내내 발생했습니다. 반면 HN은 2007년 출범 이후 품질 높은 콘텐츠와 예의 바른 대화를 강조하며 성공적으로 성장해왔습니다.

HN의 주요 특징 중 하나는 링크 집합기(link aggregator)로서의 기능입니다. 사용자는 링크를 공유하고 이에 대한 토론을 나누며, 전통적인 포럼 형식의 게시물 작성 방식과는 다릅니다. HN은 매달 1천만 명 이상의 방문자를 끌어들이며, 간단한 외관에도 불구하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 또한 HN은 저품질 제출물과 무례한 댓글에 대해 엄격한 규칙을 적용하며, 알고리즘과 헌신적인 인간 중재자들이 이를 지원합니다. 특히 'dang'이라는 중재자는 커뮤니티 내에서 높은 존경을 받고 있습니다.

하지만 HN은 몇 가지 문제점도 안고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 링크된 기사를 읽지 않고 댓글을 달거나 비판적인 세부 사항에 집착하는 경향이 있습니다. 이러한 논의는 종종 비생산적인 방향으로 흐르기도 합니다. 또한 사용자층이 주로 기술에 능숙한 미국인들로 구성되어 있어, 이로 인해 메아리 효과가 발생할 수 있습니다.

HN을 읽는 데 유용한 몇 가지 팁이 있습니다. 첫째, 필터링된 RSS 피드를 사용하여 방대한 양의 콘텐츠를 관리하는 것이 좋습니다. 둘째, HN의 검색 기능을 활용해 인기 있는 주제나 제품에 대한 토론을 찾아보세요. 셋째, 모든 댓글을 읽기보다는 선택된 답글에 집중하여 다양한 관점을 얻는 것이 효과적입니다. 마지막으로, AI 도구를 사용해 긴 댓글 스레드를 요약하면 효율성을 높일 수 있습니다.

전반적으로 HN은 다양한 주제에 대한 토론을 위한 소중한 자원으로 기능하지만, 사용자들은 비판적인 사고와 효과적인 독서 전략을 통해 경험을 극대화해야 합니다.

저자는 Dell Inspiron 5567 노트북에서 발생한 버그로 인해 8년 동안 잠자기 모드 대신 재부팅되는 불편한 경험을 공유했습니다. 이 문제는 여러 운영 체제에서 발생했으며, 노트북의 펌웨어에 문제가 있다고 의심하게 만들었습니다.

저자는 펌웨어의 소스 코드를 조사한 결과, ACPI(고급 구성 및 전원 인터페이스)와 관련된 결함 있는 명령어가 잠자기 문제의 원인임을 발견했습니다. 특히, 펌웨어의 "잠자기 준비" 방법이 제대로 작동하지 않아 하드웨어에 어떤 잠자기 상태로 들어가야 하는지를 올바르게 지시하지 못했습니다. 이로 인해 노트북이 잠자기 모드로 들어가는 대신 재부팅되는 문제가 발생했습니다.

저자는 분석 과정에서 문제가 있는 방법이 올바른 잠자기 유형을 설정하기 전에 잠자기 명령을 조기에 실행하게 되어 노트북이 예측할 수 없는 방식으로 작동하게 되었다고 강조했습니다. 이러한 실수로 인해 잠자기 모드로 전환할 때 노트북의 동작이 불안정해졌습니다.

저자는 기술적인 통찰력과 리뷰의 중요성을 강조하며, 기술에서 펌웨어의 안정성을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 언급했습니다.

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GPU 프로그래밍에서 데이터가 메모리에 저장되고 접근되는 방식은 성능에 매우 중요합니다. GPU 메모리는 일차원적이기 때문에 다차원 데이터를 일차원 형식으로 변환해야 합니다. 이를 레이아웃이라고 하며, 효율적인 메모리 작업과 스레드 관리를 위해 필수적입니다.

CUTLASS는 CuTe 레이아웃이라는 새로운 레이아웃 접근 방식을 도입했습니다. 이 방식은 "레이아웃 대수"를 통해 복잡한 데이터 구조와 작업을 가능하게 합니다. 이 대수는 조합(composition)과 논리적 분할(logical division)과 같은 연산을 포함하여 텐서 코어 명령어에 적합합니다.

새로운 논문에서는 이러한 레이아웃의 수학적 이론을 다루며, 이를 범주론(category theory)과 오페라드(operads)와 연결합니다. 논문은 레이아웃을 인코딩하는 그래픽 방법을 제시하고, 행 우선(row-major) 및 열 우선(column-major) 레이아웃과 같은 일반적인 형식을 포함하는 다루기 쉬운 레이아웃(tractable layouts)이라는 주요 개념을 정의합니다.

다루기 쉬운 레이아웃은 도형으로 표현될 수 있으며, 이러한 레이아웃과 튜플 변환(tuple morphisms) 간의 대응 관계가 있습니다. 논문은 레이아웃에 대한 중요한 연산인 통합(coalescing)과 보완(complementing)을 정의하고, 이러한 연산이 튜플 변환과 어떻게 관련되는지를 설명합니다.

이 연구는 중첩 레이아웃(nested layouts)으로 확장되어 더 복잡한 데이터 배열을 가능하게 합니다. 레이아웃의 조합을 계산하기 위한 조합 알고리즘이 제공되며, 상호 정제(mutual refinements)와 풀백(pullbacks)과 같은 개념을 사용합니다.

마지막으로, 논문은 레이아웃 이론과 오페라드 간의 연결을 탐구하며, 이러한 개념의 수학적 구조에 대한 통찰을 제공합니다. 이 결과는 GPU 프로그래밍과 이론 수학 모두에 관련이 있습니다.

이 글에서는 저자가 PostgreSQL(포스트그레SQL)을 SQLite처럼 사용하는 아이디어에 대해 이야기합니다. SQLite는 로컬 파일 접근 덕분에 간단하고 빠른 데이터베이스로 잘 알려져 있습니다. 저자는 SQLite의 안정성을 높이 평가하지만, 포스트그레SQL의 더 큰 커뮤니티와 생태계, 그리고 pgvector와 같은 확장 기능이 제공하는 고급 기능들에 대해 부러움을 느낍니다.

저자는 포스트그레SQL을 서버에서 단일 인스턴스로 실행할 수 있으며, SQLite처럼 네트워크 접근 없이도 잘 작동할 수 있다고 제안합니다. 그러나 데이터베이스 서버를 관리하는 데 있어 백업의 필요성과 SQLite에 비해 복잡성이 증가하는 점은 인정합니다.

전반적으로 저자는 이 접근 방식을 더 깊이 탐구하고 싶어하며, 독자들에게 이 주제에 대한 경험이나 생각을 나눌 것을 권장합니다.

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

이 프로젝트는 오래된 SGI 데모를 현대 웹 브라우저에서 실행할 수 있도록 하는 내용을 다룹니다. 원래의 소스 코드는 Emscripten과 SDL2를 사용하여 수정되어, 이 데모들이 온라인에서 실행될 수 있게 되었습니다. 각 데모는 별도의 웹 페이지에서 제공되며, 최신 컴파일러와의 호환성을 위해 원본 코드에 최소한의 변경만 이루어졌습니다.

데모에는 Buttonfly, Bounce, Ideas, Insect, Jello, Logo, Twilight(완전 작동)과 Flight, Newave, Arena(부분 작동)가 포함되어 있습니다. Mac과 Windows에서 데모를 빌드하는 방법도 제공되며, SDL2와 Emscripten의 설치가 필요합니다.

앞으로의 계획으로는 OpenGLES/WebGL을 이용한 렌더링 향상, 더 많은 데모 추가, 가상 마우스와 키보드 기능을 통한 사용자 상호작용 개선이 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 SGI, Alice 4, Emscripten 및 다양한 아카이브 기관의 기여자들에게 감사의 뜻을 전하며 이 역사를 보존하고 있습니다.

1년 전, 나는 핀란드에서 프리랜서로 일하기 시작했지만, 직접 계약을 위한 좋은 템플릿이 없다는 것을 알게 되었습니다. 중개인을 통한 계약에는 무료 템플릿이 있었지만, 가장 좋은 템플릿은 연간 약 500유로로 너무 비쌌습니다. 그래서 나는 첫 프로젝트를 위해 간단한 계약서를 직접 만들었습니다.

핀란드 프리랜서 커뮤니티에 참여하면서 많은 사람들이 같은 문제를 겪고 있다는 것을 발견했습니다. 그래서 나는 Ohjelmistofriikit의 동료들과 함께 모두를 위한 무료 솔루션을 만들기로 결정했습니다. 우리는 법률 사무소와 협력하여 전통적인 계약 템플릿을 개발하고, 사용자가 쉽게 작성할 수 있도록 도와주는 웹 생성기를 만들었습니다. 이 도구는 반복적인 작업을 최소화하고 계약서를 편집할 때 실수를 줄이는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.

비록 언어는 핀란드 법률에 맞춰져 있지만, 이 템플릿은 다른 나라의 프리랜서들에게도 유용한 예시가 될 수 있습니다. 이제 브라우저에서 직접 계약서를 작성할 수 있습니다!

HUML은 간단하고 읽기 쉬운 새로운 마크업 언어입니다. YAML과 유사하지만, 복잡성을 줄이고 들여쓰기와 같은 일반적인 실수를 피하는 데 중점을 두고 있습니다.

HUML의 목적은 문서, 데이터 세트 및 설정을 생성하는 것으로, 사람의 가독성을 강조합니다. 이 언어는 YAML처럼 보이지만, 구조와 문법을 단순화하여 사용자 친화적으로 설계되었습니다. HUML은 YAML 및 다른 마크업 언어에서 발생하는 혼란이나 편집의 어려움을 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 언어는 데이터를 명확하고 일관되게 표현하는 방법을 제공합니다.

HUML의 주요 목표는 가독성과 편집의 용이성을 우선시하는 것입니다. 데이터 구조와 계층을 명확하게 보여주고, 문법과 데이터 유형에서의 혼란을 최소화합니다. 데이터 표현 방식을 제한하여 명확성을 높이고, 일관성을 위해 엄격한 형식을 사용합니다.

전반적으로 HUML은 사용자에게 문서 작성 과정을 더 쉽고 직관적으로 만들어 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

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