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여행 관련 뉴스는 항공사, 관광, 호텔, 이벤트, 여행 산업의 기술 등 다양한 분야의 업데이트를 포함하고 있습니다. 또한 여행 경고, 할인 정보, 최신 트렌드에 대한 내용도 다루고 있습니다. 이 외에도 인터뷰, 동영상, 그리고 해당 조직에 관한 추가 정보 섹션이 있습니다.

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이 글에서는 Git이라는 버전 관리 시스템을 PostgreSQL 대신 특정 프로젝트에서 데이터베이스 대안으로 사용하는 아이디어를 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Git은 내장된 버전 관리 기능을 제공하며, 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근할 수 있도록 지원합니다. 또한 원자적 트랜잭션(커밋)을 지원하고, 빠른 데이터 검색과 쿼리 언어(Git 명령어), 분산 저장소를 통한 백업 시스템을 제공합니다.

Git은 데이터를 네 가지 유형으로 조직합니다. 첫째, 블롭(blob)은 원시 데이터로 데이터베이스의 행(row)과 유사합니다. 둘째, 트리(tree)는 관련된 블롭을 그룹화하여 테이블과 같은 역할을 합니다. 셋째, 커밋(commit)은 데이터 상태에 대한 메타데이터와 함께 변경 사항을 기록합니다. 넷째, 참조(reference)는 특정 데이터를 찾는 데 도움을 주는 인덱스 역할을 합니다.

이 글에서는 Git을 사용하여 간단한 할 일(todo) 애플리케이션을 만드는 방법을 설명합니다. 각 작업의 제목과 상태는 블롭으로 저장되고, 트리로 조직되며, 변경 사항은 커밋으로 기록됩니다.

Git을 사용하는 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 타임스탬프와 작성자 정보가 포함된 감사 추적 기능이 내장되어 있습니다. 둘째, 원자적 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 보장합니다. 셋째, 분산 아키텍처 덕분에 여러 노드 간의 동기화가 가능합니다. 넷째, 콘텐츠 주소 지정 기능은 자동 중복 제거와 무결성 검사를 제공합니다.

하지만 Git은 일반적인 데이터베이스로는 적합하지 않습니다. 동시 접근이 제한적이고, 고급 쿼리 기능이 부족하며, 대용량 데이터셋에서 성능이 저하되고, 비콘텐츠 검색을 위한 내장 인덱스가 없습니다.

생산 환경에서는 PostgreSQL이나 MySQL과 같은 전용 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 데이터베이스는 성능과 데이터 관리 기능이 뛰어나기 때문입니다.

마지막으로, 이 글은 개발자들에게 Upsun의 관리형 데이터베이스 서비스가 신뢰할 수 있는 옵션이라고 추천합니다.

저자는 다양한 도구를 사용하여 페르시아어(파르시)를 배우고 있으며, 주로 기억력을 향상시키기 위한 간격 반복 앱인 앙키를 활용하고 있습니다. 개인적인 플래시카드 덱을 만들어 주로 문법과 구문에 집중하고, 이 카드들은 주로 마지드라는 선생님의 유튜브 채널에서 가져온 것입니다.

읽기 능력을 향상시키기 위해, 마지드의 동영상에서 스크린샷을 찍어 기본 카드를 만듭니다. 또한 로마자로 표기된 구문과 번역이 포함된 양면 카드를 만들어 사용합니다. 앙키를 사용할 때 의문이 생기면, 스크린샷을 특별한 프로젝트에 붙여넣어 ChatGPT를 통해 즉각적인 도움을 받습니다.

청취 연습을 위해 저자는 '듀얼 자막'이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 유튜브에서 페르시아어와 영어 자막을 동시에 보여줍니다. 동영상을 75% 속도로 듣고, 먼저 영어 자막을 읽은 후 페르시아어 오디오에 집중하여 소리와 의미를 연결합니다. 이 과정을 여러 번 반복하여 언어에 대한 깊은 이해를 쌓아갑니다.

이 글은 AI를 활용하여 제품, 사용자 경험(UX), 엔지니어링 팀을 지원하는 방법에 대한 시리즈의 첫 번째 포스트로, 특히 코딩에 초점을 맞추고 있습니다. HubSpot에서는 지난 2년 동안 소프트웨어 개발 방식이 변화했으며, 조심스러운 테스트에서 AI 코딩 도구의 광범위한 사용으로 전환되었습니다.

HubSpot은 2023년 여름에 GitHub Copilot을 사용하기 시작했습니다. 이는 리더십의 긍정적인 경험에서 영감을 받아 시작된 것입니다. 여러 팀이 참여한 성공적인 파일럿 프로그램을 통해 협업과 학습이 촉진되었습니다.

파일럿 단계에서는 경영진의 지원과 포괄적인 교육이 큰 도움이 되었습니다. 생산성을 측정하고 피드백을 수집한 결과, 효율성에서 소폭이지만 의미 있는 개선이 이루어졌습니다.

2024년 10월에는 AI 도구의 채택을 촉진하고 그 효과를 높이며 AI 사용에 대한 커뮤니티를 조성하기 위해 개발자 경험 AI 팀이 구성되었습니다.

이 팀은 코딩 효율성과 생산 사고에 대한 데이터를 수집했으며, AI 사용이 부정적인 영향을 미치지 않았음을 발견했습니다. 이로 인해 초기 제한을 완화하고 채택률을 높일 수 있었습니다.

채택이 진행됨에 따라, 그들은 동료들의 성공 사례를 보여주고 더 나은 도구를 제공하며 사용자 맞춤형 경험을 보장함으로써 회의론을 해결했습니다.

채택률이 90%에 도달하자, AI 능숙도가 엔지니어의 직무 기대사항이 되었고, 이는 HubSpot의 문화에 AI를 더욱 깊이 뿌리내리게 했습니다.

이 글은 앞으로 AI 에이전트와 엔지니어링 프로세스를 향상시키는 도구 개발에 대한 주제를 다룰 것임을 암시하고 있습니다.

전문가들로 가득한 환경에서 리더의 역할은 가장 많은 지식을 갖추는 것이 아니라 효과적인 소통자이자 번역자가 되는 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 리더는 모든 기술적 답변을 알 필요는 없지만, 필요한 정보를 어디서 찾고, 이를 다양한 팀에 어떻게 전달할지를 알아야 합니다.

둘째, 성공적인 논의는 단순히 사실에 관한 것이 아니라, 사회적 기술을 활용해 팀원 간의 이해와 협력을 촉진하는 데 달려 있습니다.

셋째, 전문가들이 기술적 문제에 깊이 빠져들 때, 리더는 핵심 문제 해결에 집중하도록 해야 하며, 세부사항에 빠지지 않도록 해야 합니다.

넷째, “모르겠다”는 것을 인정하는 것은 개방성과 협력을 촉진할 수 있습니다. 이는 전문가들이 자신의 역량을 발휘할 수 있게 하면서 팀이 해결책을 찾는 데 집중할 수 있도록 합니다.

다섯째, 리더는 기술 용어를 개발자, 제품 팀, 경영진 등 다양한 청중이 이해할 수 있는 언어로 번역해야 합니다.

여섯째, 결정을 강요하기보다는 그 배경을 설명하여 협력적인 환경을 조성해야 합니다.

마지막으로, 팀원들의 특정 전문성을 인식하고 이를 활용하여 의사결정을 이끌어야 합니다.

결론적으로, 기술 환경에서의 효과적인 리더십은 소통을 촉진하고 목표에 집중하며 팀의 전문성을 활용하는 것이지, 방에서 가장 똑똑한 사람이 되는 것이 아닙니다.

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퍼듀 대학교의 영 킴 교수팀이 일반 스마트폰 카메라의 성능을 향상시키는 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 컴퓨터 비전, 색채 과학, 광학 분광학의 기술을 결합하여 스마트폰 카메라가 고급 하이퍼스펙트럴 이미징을 수행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 일반 스마트폰으로 촬영한 이미지에 대한 보다 세밀한 분석이 가능해졌습니다.

람다 계산법(λ-계산법)은 함수와 그 적용을 표현하기 위한 수학적 틀입니다. 이 방법은 함수와 그 인자 간의 관계를 강조하는 간단한 표기법을 사용합니다. 주요 개념은 입력에 함수를 적용하고 추상화를 통해 함수를 생성하는 것입니다.

람다 계산법의 표기법은 최소한의 구문으로 구성되어 있어, 함수를 표현하는 데 강력한 도구가 됩니다. 함수(추상화)와 그 입력(인자)은 동등하게 취급됩니다.

람다 계산법에서는 함수가 전통적인 집합 이론에서의 순서 쌍 집합으로 보기보다는 계산을 위한 규칙으로 간주됩니다. 이는 두 함수가 동일하지 않더라도 같은 방식으로 동작할 수 있다는 것을 의미하며, 이는 철학적으로 중요한 구분입니다.

예를 들어, 다항식의 경우 λ-항을 사용하여 함수에 값을 대입하는 방법을 보여줍니다. 예를 들어, 다항식 x² - 2x + 5는 λx[x² - 2x + 5]로 표현할 수 있으며, 2와 같은 값을 대입하면 이 표현이 특정 결과로 축소되는 과정을 확인할 수 있습니다.

람다 계산법은 여러 입력을 가진 함수를 표현할 수 있으며, 이를 단일 입력 함수의 연속으로 처리합니다. 예를 들어, 빗변 함수를 정의할 때 한 변의 길이를 입력받고 다른 변의 길이를 기다리는 함수를 반환하도록 할 수 있습니다.

전통적인 집합으로 정의된 함수와는 달리, 람다 계산법은 같은 결과를 내지만 서로 다른 규칙으로 정의된 함수 간의 구분을 허용합니다. 이는 "비확장적"인 함수 관점을 초래하며, 두 함수가 동일한 입력에 대해 같은 출력을 내더라도 다를 수 있음을 의미합니다.

구문은 변수, 적용 항, 추상화 항으로 구성되며, 특정 형성 규칙을 따릅니다. 이 항들은 대체와 축소 규칙을 사용하여 조작할 수 있으며, 이는 람다 계산법에서 계산의 중심이 됩니다.

람다 계산법은 함수와 관계를 표현하는 유연성 덕분에 컴퓨터 과학, 논리학, 언어학 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 전반적으로 람다 계산법은 함수의 작동 규칙을 강조하며, 그 확장적 속성보다는 독특하고 강력한 이해의 틀을 제공합니다.

Wasmer Edge에서 파이썬 지원이 시작되어 개발자들이 다양한 파이썬 프레임워크와 라이브러리를 WebAssembly에서 실행할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 작업에서 파이썬에 대한 수요가 증가함에 따라 이루어진 변화입니다.

이번 출시의 주요 특징으로는 네이티브 파이썬 라이브러리인 넘파이와 판다스에 대한 완전한 지원이 포함되어 있습니다. 성능이 개선되어 이전 버전보다 상당히 빨라졌으며, 네이티브 파이썬 속도에 거의 근접하는 벤치마크 결과를 보여줍니다. 또한 FastAPI, Django, Streamlit과 같은 인기 있는 프레임워크를 실행할 수 있는 기능도 추가되었습니다. 서버 측 애플리케이션에 필수적인 동적 링크와 멀티스레딩도 지원합니다.

Wasmer Edge는 Cloudflare Workers와 AWS Lambda와 같은 다른 플랫폼보다 진정한 파이썬 실행을 제공하여 적응이나 래퍼 없이도 빠른 초기 실행과 더 나은 호환성을 보장합니다.

현재 플랫폼은 베타 버전이기 때문에 사용자들이 일부 문제를 경험할 수 있지만, 빠르게 시작할 수 있도록 도와주는 많은 템플릿이 제공되고 있습니다. 전반적으로 Wasmer Edge는 엣지에서 파이썬 애플리케이션을 효율적으로 실행할 수 있는 강력한 옵션으로 자리 잡고 있습니다.

빅 브라더 워치 등 인권 단체들이 키어 스타머 총리에게 의무 디지털 신원 확인 시스템 계획을 중단할 것을 촉구하고 있다. 이 시스템은 불법 이민을 막기 위해 도입될 예정이지만, 사람들과 정부 간의 관계를 크게 변화시킬 것이라고 이들은 주장한다. 일상생활에서 지속적인 신원 확인이 필요해지기 때문이다. 이 단체들은 이 시스템이 시민의 자유를 해칠 수 있으며, 향후 공공 및 민간 서비스 접근까지 확대될 수 있다고 경고하고 있다. 이들은 노동당과 보수당 회의에서 이러한 우려를 논의할 계획이다.

대형 언어 모델(LLM)을 사용하기 시작했을 때, 우리는 큰 문제를 발견했습니다. 대화 중에는 잘 생각하지만 중요한 정보를 빠르게 잊어버리는 것이었습니다. 예를 들어, AI 에이전트에게 커피를 좋아하지 않는다고 말하면, 나중에 에스프레소를 추천할 수 있는데, 이는 기억력이 부족하기 때문입니다.

이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 방법이 시도되었습니다. 첫 번째는 프롬프트 스터핑 또는 파인튜닝으로, 과거 대화 내용을 추가하는 방법입니다. 하지만 이 방법은 짧은 대화에만 효과적이며 비용이 많이 들 수 있습니다. 두 번째는 벡터 데이터베이스로, 정보를 저장하지만 구조가 엉망이 될 수 있습니다. 세 번째는 그래프 데이터베이스로, 추론에 도움이 되지만 확장하기 어렵습니다. 마지막으로 하이브리드 시스템은 여러 방법을 결합하지만 복잡할 수 있습니다.

흥미롭게도, 오랜 시간 동안 신뢰받아온 전통적인 관계형 데이터베이스가 AI에게 지속적인 기억을 제공하는 실용적인 해결책으로 떠오르고 있습니다. SQL 테이블을 사용하면 단기 기억과 장기 기억을 구분하고, 엔티티와 선호도 같은 구조화된 정보를 저장하며, 중요한 사실을 영구적으로 보관하고, 조인과 인덱스를 사용하여 쉽게 검색할 수 있습니다.

기브슨에서는 AI 에이전트에게 보다 인간적인 기억을 부여하기 위해 메모리라는 오픈소스 프로젝트를 개발하고 있습니다. 많은 고급 옵션을 탐색한 후, 과거의 신뢰할 수 있는 기술이 가장 좋은 답이 될 수 있다는 점이 놀랍습니다. 우리의 접근 방식에 대한 피드백을 환영합니다!

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저자는 Bumble과 같은 앱에서 텍스트 선택이 불가능한 점에 대해 불만을 표출합니다. 이로 인해 프로필을 이해하고 번역하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그는 독일 소녀의 소개글을 더 알고 싶었지만, 텍스트를 복사할 수 없어 번역할 수 없었던 경험을 공유합니다. 이러한 제한 때문에 그는 결국 포기하고 왼쪽으로 스와이프하게 됩니다.

Bologov은 텍스트를 선택할 수 없게 만드는 것이 마치 이미지를 다루는 것과 같아 접근성과 이해를 방해한다고 주장합니다. 오디오나 비디오와는 달리 텍스트는 쉽게 관리할 수 있으며 정보 공유에 기본적입니다. 그는 텍스트 선택을 비활성화하는 것이 사용자에게 불이익을 주며, 콘텐츠에 완전히 참여하는 것을 방해한다고 믿습니다.

그는 개발자들에게 인터페이스에서 텍스트 제한을 중단할 것을 촉구하며, 접근성과 이해가 우선되어야 한다고 강조합니다.

작가 아르티옴 볼로고프는 텍스트 편집기 ed(1)에 대한 열정을 나누고 있습니다. ed(1)은 대부분의 UNIX/POSIX 시스템에서 사용할 수 있는 표준 도구입니다. 그는 주로 GNU ed를 사용하지만, 다양한 목적을 위해 여러 다른 구현체와 스크립트도 활용하고 있습니다. 그의 도구 상자에 대한 주요 내용은 다음과 같습니다.

GNU ed는 신뢰할 수 있고 유연한 텍스트 편집기로, 항상 설치하는 프로그램입니다. 반면 red는 ed의 제한된 버전이지만, 그는 주로 필요하지 않다고 생각합니다. OpenBSD ed는 시스템 간 호환성을 높이기 위해 사용하며, POSIX 표준을 더 잘 준수합니다. wed는 스크립팅을 지원하는 버전으로, 사용자 친화적이어서 ed를 처음 사용하는 사람들에게 추천합니다.

aed는 사용자 경험을 개선하기 위해 만든 버전으로, 구문 강조와 인라인 편집 같은 기능을 제공합니다. xed는 스크립팅 작업을 위한 ed 사용을 간소화하는 스크립트로, 전통적인 ed 스크립트보다 더 간결한 구문을 제공합니다. 볼로고프는 sed와 ex가 ed에 비해 덜 유용하다고 주장하며, ed에 대한 선호를 강조합니다.

그는 다른 프로그래밍 언어로 ed(1) 버전을 만들었지만, 원본의 품질에 미치지 못한다고 생각합니다. 볼로고프는 독자들이 ed(1)의 다양한 형태를 탐색하고, 특히 사용자 친화적인 버전인 aed를 경험해 보기를 권장합니다.

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헌팅턴병이 처음으로 성공적으로 치료되어 의학 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 이 치명적인 유전 질환은 뇌 기능에 영향을 미치며 일반적으로 20년 이내에 치명적입니다. 임상 시험에서 이 질환의 진행 속도가 75% 느려진 것으로 나타났습니다. 이는 보통 1년 동안 예상되는 악화가 이제 치료 후 최대 4년까지 지연될 수 있음을 의미합니다.

이 치료법은 유전자 치료의 일종으로, 12시간에서 18시간의 뇌 수술을 통해 진행됩니다. 이 과정은 유해한 단백질을 생성하는 결함이 있는 유전자를 목표로 합니다. 수정된 바이러스를 사용하여 이 독성 단백질의 수치를 줄이는 것을 목표로 하며, 이를 통해 뇌 세포가 더 오래 생존할 수 있도록 합니다.

임상 시험에 참여한 환자들은 놀라운 개선을 보였습니다. 휠체어가 필요할 것으로 예상되던 환자들이 여전히 걷고 있으며, 한 환자는 직장에 복귀하기도 했습니다. 이러한 결과는 헌팅턴병에 영향을 받은 가족들에게 큰 희망으로 여겨지며, 증상이 나타나기 전에 조기에 치료할 수 있는 가능성을 제시합니다.

하지만 이 치료법은 매우 비쌀 것으로 예상되며, 수술의 복잡성 때문에 모든 환자가 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 연구자들은 또한 유전자를 보유하고 있지만 아직 증상이 나타나지 않은 사람들을 위한 예방 전략도 모색하고 있습니다.

전반적으로 이 breakthrough는 헌팅턴병에 영향을 받은 사람들에게 더 밝은 미래를 제시하며, 연구자들은 삶을 크게 변화시킬 수 있는 가능성에 대해 낙관적인 입장을 보이고 있습니다.

그래프eneOS는 개인 정보 보호와 보안을 중시하는 안드로이드 기반의 모바일 운영 체제입니다. 이 시스템은 메모리 손상 취약점으로부터 보호하기 위해 하드닝된 malloc이라는 메모리 할당기를 포함하고 있습니다.

하드닝된 malloc의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 보안 설계입니다. 하드닝된 malloc은 고급 보안 기능을 구현하여 일반적인 메모리 손상 문제를 완화하는 것을 목표로 합니다. 둘째, 주소 공간 확장입니다. 그래프eneOS는 애플리케이션의 주소 공간을 39비트에서 48비트로 확장하여 주소 공간 배치 무작위화(ASLR)를 강화하여 보안을 높입니다. 셋째, 안전한 애플리케이션 실행입니다. 표준 안드로이드가 공통 프로세스에서 앱을 포크하는 방식과 달리, 그래프eneOS는 각 앱의 메모리 공간을 무작위화하는 독특한 방법을 사용하여 보안을 강화합니다.

넷째, 메모리 태깅 확장(MTE)입니다. 이 ARM 아키텍처 기능은 메모리 할당에 태그를 붙여서 경계 초과 접근과 같은 오용을 감지하고 방지하는 데 도움을 줍니다. 이 기능은 호환되는 장치에서만 사용할 수 있습니다. 다섯째, 할당자 구조입니다. 하드닝된 malloc은 메타데이터와 사용자 데이터를 분리하여 작은 메모리 할당과 큰 메모리 할당을 구분하여 관리합니다. 이를 통해 효율적이고 안전한 처리를 보장합니다.

여섯째, 격리 시스템입니다. 해제된 메모리 할당은 즉시 재사용되지 않고 두 단계의 격리 과정을 거칩니다. 이 시스템은 메모리 재사용 시점을 예측하기 어렵게 만들어 사용 후 해제(use-after-free) 취약점의 위험을 줄입니다. 마지막으로, 강력한 해제 메커니즘입니다. 메모리를 해제할 때 하드닝된 malloc은 안전성과 무결성을 보장하기 위해 정렬 및 카나리 값 검증을 포함한 철저한 검사를 수행합니다.

하드닝된 malloc은 표준 할당기와 비교할 때 그래프eneOS의 메모리 보안을 크게 향상시킵니다. 운영 체제와의 통합 덕분에 보안 수준이 높아져 공격자가 메모리 취약점을 악용하기 어렵게 만듭니다.

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2025년 샌프란시스코에서 등장한 신비로운 광고판은 리슨랩스가 만든 베르크하인 챌린지를 촉발했습니다. 이 광고판에는 수수께끼 같은 숫자가 적혀 있었고, 이를 해독하면 퍼즐로 이어졌습니다. 이 퍼즐은 빠르게 수천 명의 엔지니어들을 끌어모았습니다. 챌린지의 목표는 나이트클럽의 선발 과정을 최적화하는 것이었으며, 참가자들은 무작위로 도착하는 사람들 중에서 1,000명을 선발해야 했습니다. 이 과정에서 특정 요구 사항을 충족해야 했습니다.

이 챌린지는 30,000명의 참가자를 끌어모았고, 문제 해결을 위한 활기찬 커뮤니티를 형성했습니다. 참가자들은 단순한 알고리즘부터 복잡한 수학 모델까지 다양한 전략을 사용하여 거부율을 줄이기 위해 노력했습니다. 이 경쟁은 협업, 실험, 그리고 커뮤니티 참여의 중요성을 강조하며, 승리보다 학습 과정과 공유된 경험이 더 중요하다는 점을 부각시켰습니다.

인프라 문제와 속도 제한 등 여러 도전에 직면했음에도 불구하고, 참가자들은 적응하고 통찰을 공유하며 협력적인 환경을 조성했습니다. 알고리즘 초보자로 시작한 저자는 빠른 반복과 학습을 통해 16위로 올라섰습니다. 이 경험은 최적화에서 중요한 교훈을 강조했습니다. 간단함이 복잡함을 능가할 수 있고, 매개변수 조정이 중요하며, 완벽함보다 빠른 반복이 더 가치 있다는 점이었습니다.

결국 베르크하인 챌린지는 프로그래밍에 대한 창의성과 열정을 기념하는 행사로 자리 잡았고, 참가자들에게 함께 문제를 해결하는 즐거움을 상기시켰습니다. 저자는 다른 이들도 자신의 코드를 탐색하고 챌린지를 계속 이어가기를 권장하며, 순위에만 집중하기보다는 풍요로운 경험을 되새기기를 바랍니다.

제공된 링크는 Walzr의 SF 주차에 관한 페이지로 연결됩니다. 이 페이지에는 샌프란시스코의 주차 솔루션과 관련된 서비스, 기능 및 이점에 대한 정보가 포함되어 있을 것입니다. 구체적인 내용은 링크를 직접 확인해 보시기 바랍니다.

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Vulkan은 그래픽 API로, 많은 상황에서 DirectX 11(DX11)보다 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 현재로서는 안정성이 떨어질 수 있습니다.

저자는 자신의 프로젝트인 libghostty에 대한 업데이트를 공유합니다. 이 프로젝트는 애플리케이션에 터미널 에뮬레이터를 포함시키기 위한 라이브러리를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 첫 번째 구성 요소인 libghostty-vt는 터미널 시퀀스를 해석하고 터미널 상태를 유지할 수 있는 경량 라이브러리로, libc와 같은 외부 의존성에 의존하지 않습니다.

libghostty의 필요성은 많은 프로그램들이 각기 다른 터미널 에뮬레이션을 구현하면서 종종 불완전하고 버그가 있는 솔루션을 초래하기 때문입니다. 표준화된 라이브러리를 제공함으로써 개발자들은 시간을 절약하고 더 나은 성능과 일관성을 보장할 수 있습니다.

libghostty-vt는 이식성이 뛰어나며 처음에는 macOS와 Linux를 지원할 예정입니다. 장기 계획으로는 입력 처리와 GPU 렌더링과 같은 더 복잡한 기능을 처리할 수 있는 추가 라이브러리를 개발할 계획입니다.

현재 libghostty-vt의 Zig API는 테스트를 위해 제공되고 있으며, C API는 아직 개발 중입니다. 저자는 개발자들의 피드백을 받아 API를 개선하고, 6개월 이내에 태그 버전을 출시할 계획입니다. 관심 있는 개발자들은 협업을 위해 Ghostty 커뮤니티에 참여할 것을 권장합니다. 전반적으로 저자는 libghostty가 터미널 에뮬레이터 분야에 미칠 잠재적인 영향에 대해 기대하고 있습니다.

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Mosaic이라는 코틀린 프레임워크에 대한 내용입니다. 이 프레임워크는 백엔드 API를 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Mosaic은 요청별로 작은 조각인 "타일"을 사용하여 더 나은 조직화를 가능하게 합니다. 이 타일은 요청당 한 번 실행되며, 독립적으로 그리고 병렬로 실행될 수 있어 추가 코드 없이도 효율성을 높입니다. 현재 이 프레임워크는 초기 개발 단계(버전 0.2.0)에 있지만, 캐싱, 동시성, 테스트에 이미 효과적입니다. 저자는 이 접근 방식에 대한 피드백을 구하고 있습니다. GitHub와 Maven Central에서 확인할 수 있습니다.

TTD-DR은 구글 클라우드 연구원인 루준 한과 첸유 리가 소개한 새로운 프레임워크로, 연구 보고서 작성 과정을 개선하기 위해 설계되었습니다. 이 시스템은 다양한 출처에서 고품질 정보를 통합하여 작업을 초안하고 수정하는 딥 리서치 에이전트를 사용합니다. 이러한 방법 덕분에 TTD-DR은 긴 형식의 보고서를 작성하고 복잡한 추론 작업을 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.

TTD-DR의 주요 특징 중 하나는 반복적인 연구 과정입니다. 이 시스템은 계획, 정보 검색, 피드백에 따른 수정의 사이클을 통해 초안을 지속적으로 다듬어 인간의 연구 방식을 모방합니다. 또한 두 가지 혁신적인 알고리즘을 사용합니다. 첫 번째는 자기 진화(Self-Evolution)로, 각 연구 단계의 품질을 평가하고 개선하여 결과물을 점진적으로 향상시킵니다. 두 번째는 정보 검색을 통한 노이즈 제거(Denoising with Retrieval)로, 새로운 정보를 통합하여 초기 초안을 명확하게 하고 내용을 강화합니다.

TTD-DR은 세 가지 운영 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계는 연구 계획 생성으로, 사용자 질문에 기반하여 구조화된 개요를 만듭니다. 두 번째 단계는 반복 검색으로, 질문을 생성하고 답변을 찾아 초안을 다듬습니다. 마지막 단계는 최종 보고서 생성을 통해 수집된 모든 정보를 일관된 최종 보고서로 통합합니다.

TTD-DR은 기존 시스템에 비해 벤치마크 작업에서 우수한 성능을 보여주었으며, OpenAI의 딥 리서치와의 긴 형식 보고서 생성 경쟁에서 74.5%의 승률을 기록했습니다. 또한 TTD-DR은 경쟁사보다 더 효율적이며, 비슷한 처리 시간에 더 나은 품질의 결과를 달성합니다.

결론적으로 TTD-DR은 깊이 있는 연구 능력에서 중요한 발전을 나타내며, 보고서 작성에 있어 구조적이고 반복적인 접근 방식을 통해 이전 시스템의 한계를 효과적으로 해결하고 있습니다. 구글 클라우드 플랫폼에서 제품 버전을 이용할 수 있습니다.

저자는 맞춤형 시스템을 유지하는 데 어려움이 있으며, 때때로 수동 조정이 필요해 실수가 발생할 수 있다고 설명합니다. 일반적인 문제 중 하나는 서비스가 관리하는 파일이 루트 사용자에 의해 우연히 수정되어 서비스가 재시작되지 못하는 경우입니다. 파일 소유권을 변경하거나 더 엄격한 정책을 설정하는 간단한 해결책이 있지만, 저자는 대신 파일 시스템 이벤트 감시기를 만드는 것을 제안합니다.

첫 번째 시도는 fanotify를 사용하는 것입니다. fanotify는 파일 시스템 이벤트를 모니터링하기 위한 리눅스 커널 API입니다. 그러나 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 디렉토리를 재귀적으로 모니터링할 수 없습니다. 둘째, 이벤트 트리거의 프로세스 ID만 제공하므로 사용자 자격 증명을 얻기 위해 추가적인 조회가 필요합니다.

두 번째 시도는 eBPF를 사용하는 것입니다. eBPF는 프로그램이 커널 공간에서 실행될 수 있도록 하여 더 많은 유연성을 제공합니다. 저자는 커널 함수에 연결하여 파일 시스템 이벤트를 모니터링하는 방법을 탐구합니다. 그러나 여기에도 도전 과제가 있습니다. 첫째, 커널 함수 인자의 안정성이 버전마다 다릅니다. 둘째, 커널 공간에서 경로 필터링 로직을 작성하는 것은 복잡하며 특정 제약에 의해 제한됩니다.

저자는 eBPF를 사용하여 파일 시스템을 탐색하는 솔루션을 성공적으로 구현했으며, 커널 규칙을 준수했습니다. 그들은 리눅스 보안 모듈(LSM) 훅이 이벤트를 모니터링하는 더 안정적이고 효과적인 방법을 제공할 수 있다고 언급하지만, 현재 커널에서는 이러한 기능을 사용할 수 없었습니다.

마지막으로 저자는 리눅스 커널 내부와 eBPF에 대한 학습 경험을 되돌아보며, 이 주제들이 복잡하고 흩어져 있는 정보가 많다는 점을 강조합니다.

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디즈니는 10월 21일부터 디즈니+와 훌루 구독 요금을 인상합니다.

주요 변경 사항은 다음과 같습니다. 광고가 포함된 디즈니+ 요금이 월 2달러 인상되어 11.99달러가 됩니다. 광고가 없는 디즈니+ 프리미엄 요금은 3달러 인상되어 18.99달러가 되며, 연간 요금은 30달러 인상되어 189.99달러로 조정됩니다. 광고가 포함된 훌루 요금은 9.99달러에서 11.99달러로 인상되지만, 광고가 없는 훌루 요금은 18.99달러로 유지됩니다. ESPN 셀렉트 요금은 11.99달러에서 12.99달러로 오릅니다. 광고가 포함된 디즈니+와 훌루 번들은 2달러 인상되어 12.99달러가 되고, 디즈니+, 훌루, ESPN 셀렉트를 포함한 번들은 3달러 인상되어 19.99달러가 됩니다.

이번 요금 인상은 지미 키멜과 관련된 프로그램 결정으로 인해 최근 구독 취소가 급증한 이후에 이루어졌습니다. 디즈니+는 2019년에 월 6.99달러로 시작했으며, 이후 여러 차례 가격을 인상해왔습니다.

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현재 AI 코딩 도구를 복잡한 소프트웨어 개발 환경에 통합하는 데는 여러 가지 도전과제가 있습니다. 첫 번째로, 현재의 AI 코딩 도구는 대규모의 기존 코드베이스에서 어려움을 겪는 경우가 많아, 개발자들이 재작업을 하게 되고 생산성이 떨어지는 문제가 발생합니다.

저자는 "빈번한 의도적 압축"의 중요성을 강조합니다. 이는 개발 과정에서 AI에 제공되는 맥락을 신중하게 관리하는 방법으로, 이러한 접근 방식이 코딩 작업에서 AI의 효과를 높일 수 있습니다.

AI와 함께 효과적으로 코딩하기 위해서는 연구, 계획, 실행의 구조화된 워크플로우가 필요합니다. 저자는 이 방법을 통해 버그 수정이나 기능 추가와 같은 작업을 전통적인 방법보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있었던 경험을 공유합니다.

또한, 워크플로우의 중요한 지점에서 고수익의 인간 리뷰를 통합하는 것이 코드 품질과 팀의 일치성을 유지하는 데 필수적입니다.

저자는 AI 코딩 도구가 점점 더 보편화될 것이라고 믿지만, 성공적인 도입을 위해서는 팀의 역학과 워크플로우에 변화가 필요하다고 말합니다.

저자는 CodeLayer와 같은 도구를 개발하여 이러한 새로운 워크플로우를 촉진하고, 오픈 소스 유지 관리자와의 협업을 통해 코딩 프로세스를 개선할 것을 권장합니다.

전반적으로 이 글은 AI를 코딩에 활용하는 데 있어 전략적인 접근이 필요하다고 주장하며, 현재의 한계를 극복하기 위해 맥락 관리와 협업에 중점을 두고 있습니다.

이 글은 2025년까지 인공지능(AI)이 주요 프로그래밍 언어의 인기에 어떤 영향을 미칠지를 다룹니다. IEEE Spectrum의 편집자인 스티븐 캐스는 프로그래밍 언어의 미래를 탐구하며, 파이썬, 자바스크립트, SQL과 같은 주요 언어를 강조합니다. AI의 발전이 이러한 언어에 대한 수요와 개발자들이 필요한 기술에 어떤 변화를 가져올지를 중점적으로 살펴봅니다. 전반적으로 이 글은 AI 시대에 프로그래밍 언어의 역할이 어떻게 변화할지를 질문합니다.

Podman Desktop이 300만 다운로드라는 놀라운 이정표를 달성했습니다. 팀은 이 도구를 개선하는 데 도움을 준 커뮤니티의 지원, 피드백, 제안 및 기여에 깊이 감사하고 있습니다.

이를 기념하기 위해 팀은 특별한 서프라이즈를 준비했습니다. 자세한 내용은 3m.podman-desktop.io에서 확인할 수 있습니다. 팀은 사용자 피드백을 소중히 여기며, 이를 바탕으로 향후 개발 방향을 설정하고 있습니다.

최근 Podman Desktop은 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF) 샌드박스의 공식 프로젝트로 선정되었습니다. 이는 컨테이너와 쿠버네티스를 사용하는 개발자들을 위한 커뮤니티 중심의 도구를 만들겠다는 팀의 의지를 보여줍니다.

지난 한 해 동안 Podman Desktop은 여러 가지 중요한 개선을 이루었습니다. Kubernetes 워크플로우가 향상되었고, Docker와의 호환성이 개선되었습니다. 대량 작업과 알림 기능으로 사용자 경험이 더 좋아졌으며, Podman AI Lab의 설정이 쉬워졌습니다. 또한, 커뮤니티에서 개발한 확장 기능도 늘어났습니다.

Podman Desktop의 기업 사용이 증가하고 있으며, Amadeus와 같은 회사들이 엔지니어들을 Podman Desktop으로 전환하고 있습니다.

Podman Desktop을 처음 사용하는 분들은 podman-desktop.io/downloads에서 Windows, macOS, Linux용으로 다운로드할 수 있습니다. 팀은 사용자 피드백을 통해 도구를 더욱 개선할 수 있도록 지속적인 참여를 권장합니다. Podman Desktop이 이 이정표를 달성할 수 있도록 도와주신 모든 분들께 감사드립니다.

퀘스트DB는 낮은 지연 시간과 높은 처리량으로 알려진 오픈 소스 시계열 데이터베이스로, 다양한 데이터 형식과 SQL을 지원하여 이식성을 제공합니다.

저자는 한 구직 면접에서 후보자가 여러 스레드에서 최대 값을 추적하는 문제를 해결하기 위해 Rust를 사용한 사례를 이야기합니다. 후보자는 Rust의 내장 함수인 fetch_max를 사용하여 동시 프로그래밍을 간소화했습니다. Java나 C++에서는 이 작업을 위해 수동으로 루프를 작성해야 하지만, Rust는 원자적(atomic) 작업을 기본적으로 지원합니다.

저자는 fetch_max가 어떻게 작동하는지에 대해 더 깊이 탐구했습니다. 그들은 다음과 같은 여러 단계의 과정을 발견했습니다.

첫째, 후보자의 코드는 fetch_max를 사용하여 안전하게 점수를 업데이트합니다. 둘째, 이 방법은 Rust 매크로에 의해 생성되어, 수동 코딩 없이 다양한 정수 타입을 지원합니다. 셋째, Rust 컴파일러는 코드를 중간 표현으로 변환하여 원자적 읽기-수정-쓰기 작업을 보여줍니다. 넷째, LLVM은 CPU에 원래의 max 명령어가 없음을 감지하고, 이 작업을 비교 및 교환(CAS) 루프로 변환합니다. 마지막으로, 코드는 어셈블리 코드로 컴파일되어 원자적 최대 작업을 수행하는 CAS 루프 구조를 드러냅니다.

저자는 현대 컴파일러가 복잡한 작업을 추상화하면서 개발자가 더 높은 수준의 논리에 집중할 수 있도록 해주는 효율성과 안전성을 강조합니다. 또한 C++26에서는 유사한 기능을 추가할 계획이라고 언급합니다.

추가로, 저자는 Apple Silicon에서의 과정을 간략히 비교하며, 이 플랫폼은 원자적 최대 명령어를 기본적으로 지원하여 CAS 루프 없이 작업을 간소화한다고 설명합니다.

이 글은 Rust와 현대 컴파일러가 동시 프로그래밍을 단순화하면서 효율적인 기계 코드를 제공하는 힘을 보여줍니다.

이 문서는 두 개의 PHP 파일인 webshell.php와 normal.php에 대해 다루고 있습니다. 이 두 파일은 동일한 MD5 해시값인 b719a17ae091ed45fb874c15b2d9663f를 가지고 있습니다. 이는 해시 수준에서는 동일하게 보이지만, 실제 내용은 크게 다릅니다.

파일의 세부 사항을 살펴보면, webshell.php는 URL 매개변수에서 명령을 실행하는 악성 코드를 포함하고 있습니다. 반면, normal.php는 주로 반복되는 문자로 구성된 무해한 데이터처럼 보입니다.

두 파일의 헥스 덤프를 분석해보면, 해시값은 같지만 내용은 다르다는 것을 확인할 수 있습니다.

이러한 해시의 유사성은 일부 웹쉘 탐지 시스템을 우회할 수 있어 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

이와 관련된 추가 정보는 중국어로 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다. 이는 악성 코드가 합법적인 파일을 흉내 내어 탐지를 피할 수 있는 웹 보안의 잠재적 취약점을 강조합니다.

이 기사는 삶과 컴퓨테이션이 밀접하게 연결되어 있다는 아이디어를 다루고 있습니다. 이 개념은 초기 컴퓨터 과학자 앨런 튜링과 존 폰 노이만에 의해 탐구되었습니다. 1994년, 한 컴퓨터가 스스로 복제하는 데 성공했으며, 이는 폰 노이만의 기계가 코드화된 지침을 따르는 아이디어와 유사합니다. 이는 DNA가 생명의 프로그램으로 작용하는 방식과 비슷합니다.

생물학적 컴퓨팅과 디지털 컴퓨팅 사이에는 중요한 차이점이 있습니다. 생물학적 시스템은 복잡성과 무작위성이 존재하지만, 이 기사는 두 형태의 컴퓨테이션이 기본 원칙을 공유한다고 강조합니다. 생물학적 과정은 리보솜과 같은 많은 작은 구성 요소들이 병렬로 작동하는 반면, 전통적인 컴퓨터는 중앙 집중식으로 순차적으로 처리합니다.

튜링과 폰 노이만은 컴퓨테이션이 중앙 프로세서 없이도 이루어질 수 있으며, 다양한 방식으로 발생할 수 있다는 것을 인식했습니다. 이는 서로 다른 컴퓨터가 서로의 기능을 모방할 수 있는 "플랫폼 독립성" 개념으로 이어집니다. 다만, 속도는 다를 수 있습니다.

최근의 발전인 신경 세포 자동자(NCA)는 현대의 신경망과 튜링, 폰 노이만의 개념을 결합하여 복잡한 생물학적 행동을 모방하는 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 이러한 발전은 컴퓨테이션이 생명 시스템의 기능을 뒷받침할 수 있음을 보여주며, 삶과 컴퓨테이션 간의 깊은 연결을 드러냅니다.

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발 타운은 TypeScript 애플리케이션을 간편하게 배포할 수 있는 온라인 편집기를 개발했습니다. 이 편집기는 100ms라는 빠른 시간 안에 배포가 가능하며, 이전 편집기에서는 버그와 느린 TypeScript 피드백 문제로 어려움을 겪었습니다. 그러나 이번에 통합된 시스템은 완전히 새롭게 작성되었습니다.

주요 개선 사항으로는 새로운 아키텍처가 있습니다. 이전에는 클라이언트 측 웹 워커를 사용했지만, 이제는 Deno 언어 서버가 클라우드 컨테이너에서 원격으로 실행됩니다. 이 변경으로 TypeScript와 Deno 간의 호환성 문제를 해결할 수 있었습니다. Deno 언어 서버는 대규모 NPM 의존성을 서버에서 효율적으로 처리하여 브라우저의 작업 부담을 줄이고 성능을 향상시킵니다. 또한, 새로운 설정에서는 사용자 세션이 필요한 만큼 지속적으로 유지될 수 있어 자원을 효과적이고 안전하게 관리할 수 있습니다.

기술적인 측면에서는 웹소켓을 사용하여 편집기와 언어 서버를 연결함으로써 실시간 업데이트와 언어별 기능을 제공합니다. 다양한 기능을 지원하기 위해 맞춤형 클라이언트도 개발되어, 코드에 대한 정보 제공 및 코드 제안과 같은 사용자 경험을 향상시킵니다. 전체 시스템은 오픈 소스로 제공되어 다른 사람들이 자신만의 클라우드 컨테이너 웹소켓 언어 서버를 만들 수 있도록 하고 있습니다.

발 타운의 편집기는 이제 더 빠르고 신뢰성이 높으며, 풍부한 개발 경험을 제공합니다. 앞으로의 개선 사항과 기능도 계획되어 있습니다. 사용자는 발 타운에 가입하여 이 편집기를 직접 사용해 볼 수 있습니다.

APS 비즈니스 모델과 가격에 대한 새로운 업데이트가 곧 발표될 예정이며, 이에 대한 조치가 필요합니다. 추가 정보는 곧 제공될 것입니다.

저자는 BrakeBright 오토바이 브레이크 라이트 시스템을 개선하는 과정을 이야기합니다. 제품을 출시한 후 긍정적인 피드백을 받았고, 사용자 의견과 개인 테스트를 통해 지속적으로 개선해 나갔습니다. 글래스고에서 버밍햄까지의 긴 주행 중, 고속에서 브레이크 라이트가 가끔 깜박이는 현상을 발견했는데, 이는 잘못된 신호를 나타내는 것이었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 데이터 샘플링 방법을 실험했습니다. 처음에는 평균값을 사용해 데이터를 부드럽게 처리했지만, 여전히 이상치의 영향을 받는 것을 알게 되었습니다. 중간값(median) 방식을 사용하니 정확도가 향상되었습니다. 또한, 센서 판독 시간을 조정하여 엔진 진동과 동기화되지 않도록 했습니다. 이는 잘못된 판독을 유발할 수 있는 요소였습니다.

테스트 속도를 높이기 위해 저자는 작업 공간에서 엔진 진동을 시뮬레이션하기 위해 재활용한 진동기를 창의적으로 사용했습니다. 그들은 디바운스 지연을 구현하여 시스템이 브레이크 신호를 확인한 후에만 라이트를 활성화하도록 하여 잘못된 신호를 더욱 줄였습니다.

전반적으로 BrakeBright 시스템은 더 효율적이고 지능적으로 발전했지만, 저자는 실제 경험을 바탕으로 계속 배우고 개선해 나가고 있습니다. 그는 라이더들에게 피드백을 제공하고 제품 개발을 지원해 줄 것을 권장합니다.

이 기사는 인도 제약 산업에서 인공지능(AI)이 어떻게 변화를 일으키고 있는지를 다룹니다. AI는 제약 산업을 일반 의약품 생산에서 혁신적인 솔루션 개발로 전환하고 있습니다. 이러한 변화는 약물 개발을 촉진하고, 환자 치료를 개선하며, 제조 효율성을 높이고 있습니다. AI의 활용은 인도 제약 분야의 성장과 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 여겨지고 있습니다.

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"프로그래밍 언어 소개"라는 책은 초보자를 위해 설계되었으며 KAIST의 프로그래밍 언어 수업에서 사용됩니다. 저자는 홍재민과 류석영입니다. 이 책은 문법, 의미론, 타입 시스템, 구현과 같은 기본 프로그래밍 개념을 다룹니다. 저자들은 이러한 개념을 배우거나 가르치고자 하는 모든 이들이 이 책을 활용하기를 권장합니다. 교수진은 학생들에게 저자와 책의 웹페이지를 소개해 줄 것을 요청하고 있습니다. 피드백은 [email protected]로 보낼 수 있습니다.

이 책은 여러 차례 업데이트되었으며, 최신 판은 2023년 8월 10일에 출시되었습니다. 이번 업데이트에서는 페이지 여백을 줄이고 오타를 수정했습니다. 이전 판에서는 연습 문제, 해답, 새로운 장을 추가했으며, 학생들과 조교들의 기여를 인정했습니다.

클라우드플레어는 최근 22.2 테라비트 초당(Tbps)과 10.6억 패킷 초당(Bpps)에 달하는 기록적인 DDoS 공격을 성공적으로 차단했다고 보고했습니다. 이 공격은 유럽의 한 네트워크 인프라 회사의 특정 IP 주소를 겨냥했으며, 해킹된 IoT 기기를 이용하는 Aisuru 봇넷과 연관이 있는 것으로 추정됩니다.

이번 DDoS 공격은 이전 기록보다 훨씬 더 규모가 컸으며, 전 세계에서 404,000개 이상의 고유한 출처가 포함되었습니다. 클라우드플레어는 이 공격이 UDP 플러드 방식으로 진행되었으며, 초당 평균 31,000개의 목적지 포트에 영향을 미쳤다고 밝혔습니다. 이 사건은 DDoS 공격의 규모와 빈도가 증가하고 있음을 보여줍니다. 클라우드플레어는 2025년 상반기에 이미 2024년 전체보다 더 많은 공격을 차단했다고 전했습니다.

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이 글에서는 어린이 비소설 책의 매력을 다루고 있으며, 특히 B.G. 헤네시의 "도로 건설자들"과 심스 타백의 일러스트에 주목하고 있습니다. 저자는 어린이들이 세상에 대해 호기심을 가질 수 있도록 돕는 매력적인 일러스트의 중요성을 강조합니다. 타백의 손으로 그린 그림은 완벽한 사실성을 추구하지 않지만, 건설 장비의 세부 사항을 잘 담아내어 어린 독자들에게 친근하게 다가갑니다. 이 리뷰는 이러한 접근 방식을 지나치게 기발하거나 경시하는 다른 어린이 책들과 비교합니다. 전반적으로 이 글은 어린이들이 실제 차량에 대한 관심을 존중하며, 이를 쉽게 접근할 수 있고 흥미롭게 제시하는 방법을 지지합니다.

애플 A19 칩은 아이폰 17에 사용되며, 고해상도 현미경을 통해 그 복잡한 디자인이 분석되었습니다. 이 칩은 TSMC의 첨단 3nm 기술로 제작되어 이전 세대(N3E)보다 더 많은 트랜지스터를 포함하고 있으며, 에너지 효율성과 성능이 약간 향상되었습니다.

A19 칩은 성능 코어와 효율 코어를 결합한 하이브리드 코어 디자인을 유지하고 있습니다. 프로 모델의 GPU는 그래픽 성능을 향상시키기 위해 더 많은 코어를 탑재하고 있습니다. 이미지 신호 프로세서, 디스플레이 엔진, 신경망 엔진과 같은 주요 기능들도 개선되어 인공지능, 이미지 처리, 전력 관리에서 더 나은 성능을 제공합니다.

다이 샷은 칩의 레이아웃을 보여주며, 논리 블록과 내부 연결을 강조하여 애플의 칩 기술 발전을 잘 나타내고 있습니다. 더 많은 정보는 고해상도 평면도 이미지를 통해 확인할 수 있습니다.

장 크리스토프 루아조의 블로그 글에서는 프로그래밍 경험이 적은 공학 학생들에게 수치 선형 대수를 가르치는 데 포트란이 파이썬보다 더 나은 선택인지에 대해 논의하고 있습니다. 10년 이상 과학 컴퓨팅을 가르쳐온 저자는 포트란의 강한 타입 지정과 구조가 파이썬의 유연성보다 학습 경험을 향상시킬 수 있다고 주장합니다. 파이썬은 초보자에게 혼란과 오류를 초래할 수 있기 때문입니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 입문 과정의 목표는 특정 언어의 복잡성을 이해하는 것이 아니라 과학 프로그래밍의 원리를 이해하는 데 있어야 합니다. 둘째, 학생들은 파이썬에서 다음과 같은 문제로 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 라이브러리에 대한 혼란(예: 왜 넘파이를 사용하는지), 들여쓰기와 동적 타이핑과 관련된 문법 오류, 파이썬의 0 기반 인덱싱으로 인한 오프 바이 원 오류, 프로그래밍 문법과 수학 개념을 동시에 배워야 하는 필요성 등이 있습니다.

셋째, 포트란의 장점으로는 강한 타입 지정이 있습니다. 이는 변수의 유형과 차원을 명확히 정의해야 하므로 학생들이 알고리즘을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한, 1 기반 인덱싱은 선형 대수가 교과서에서 일반적으로 제시되는 방식과 일치하여 인지 부담을 줄입니다. 명확한 구조인 do/enddo 구문은 루프를 명확히 구분해 주어 학습자들이 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

결론적으로 두 언어 모두 장점이 있지만, 포트란은 수치 컴퓨팅에 처음 접하는 학생들에게 이해를 돕는 이점을 제공할 수 있습니다. 그러나 저자는 파이썬의 더 넓은 적용 가능성과 풍부한 생태계를 인정하며, 교육에서도 유효한 선택이 될 수 있다고 말합니다. 이 글은 교육 환경에서 언어 선택에 대해 신중한 접근이 필요하다고 강조합니다.

Klavis AI는 AI 에이전트가 다양한 API 도구를 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 서버인 Strata를 출시합니다. 기존의 방법은 모든 도구를 한 번에 보여주는 반면, Strata는 AI의 필요에 따라 필요한 도구만 단계별로 안내합니다.

AI 에이전트가 도구를 사용할 때 겪는 어려움은 다음과 같습니다. 첫째, 많은 옵션 중에서 적절한 API를 선택하기 어렵습니다. 둘째, 도구 설명으로 인해 발생하는 높은 토큰 비용이 있습니다. 셋째, 서버가 처리할 수 있는 도구의 수에 제한이 있습니다.

Strata는 이러한 문제를 해결합니다. AI 에이전트를 관련 카테고리로 안내하고, 그 카테고리 내에서 특정 작업을 탐색할 수 있도록 하며, 필요한 도구를 찾기 위해 추론을 활용합니다.

예를 들어, GitHub나 Jira를 쿼리할 때 Strata는 AI가 관련 앱을 식별하도록 도와주고, 점진적으로 옵션을 제시하여 올바른 세부정보로 정확한 작업이 실행되도록 합니다.

Strata의 접근 방식은 깊이를 제공합니다. GitHub와 Jira와 같은 애플리케이션에 대한 수많은 세부 기능에 접근할 수 있게 하며, 기존 방법에서는 간과될 수 있는 부분을 다룹니다. 또한 인증 토큰을 관리하고 문서 검색 도구를 내장하고 있습니다.

성능 테스트에서 Strata는 GitHub와 Notion과 같은 공식 서버보다 우수한 성능을 보였으며, 복잡한 작업 흐름에서 83% 이상의 정확도를 달성했습니다.

더 많은 정보는 데모 비디오를 확인하거나 웹사이트를 방문하여 기능과 통합 옵션을 살펴볼 수 있습니다.

최근 웹 개발에서 JavaScript 프레임워크에 대한 의존도를 줄이려는 경향이 나타나고 있습니다. 특히 HTMX와 "HTML Over The Wire" 개념을 통해 HTML 속성을 활용하여 상호작용을 구현하는 방법이 주목받고 있습니다. 이 움직임은 개발자들이 JavaScript의 필요성을 최소화하도록 장려합니다.

저자는 HTMX에 대한 열정을 표현하면서도, 단일 페이지 애플리케이션(SPA) 프레임워크에 비해 구조가 부족하다는 점을 지적합니다. SPA 프레임워크는 코드 조직을 유지하는 데 도움을 주기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 저자는 MESH라는 프레임워크를 만들었습니다. MESH는 모듈화된 서버 사이드 렌더링(SSR)을 결합하여 하나의 컴포넌트가 하나의 엔드포인트에 해당하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 HTML 중심으로 백엔드를 작성하면서도 구조적이고 SPA와 유사한 경험을 제공합니다.

이 글에서는 MESH를 사용하여 인터랙티브한 컴포넌트를 만드는 방법에 대한 기술적인 세부사항도 포함되어 있습니다. 예를 들어, Trello와 유사한 카드 컴포넌트를 만들고, 드래그 앤 드롭 기능을 구현하며, 서버에서 전송되는 이벤트(SSE)를 통해 실시간 협업을 가능하게 하는 방법을 설명합니다. 저자는 또한 HTMX의 한계, 특히 그림자 DOM과의 상호작용 문제를 다루며, 프로젝트를 단순화하기 위해 HTMX를 완전히 제거하기로 결정했다고 밝혔습니다.

결론적으로, 저자는 HTMX가 현대적인 웹 개발 접근 방식을 제공하지만, 자신이 개발한 MESH가 인터랙티브 웹 애플리케이션을 구축하는 데 더 깔끔하고 유연한 대안을 제공한다고 말합니다. 그는 여전히 jQuery와 같은 구식 기술을 사용하는 이들에게 이러한 기술을 탐색해보기를 권장합니다.

StringZilla v4의 출시가 발표되었습니다. 이 문자열 처리 라이브러리는 이제 CPU와 Nvidia GPU에서 효율적으로 작동하며, CUDA 기능 덕분에 성능이 크게 향상되었습니다. 이번 버전은 정보 검색, 데이터베이스 관리, 생물정보학과 같은 작업의 속도를 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

주요 특징 중 하나는 빠른 문자열 유사성 계산입니다. StringZilla는 편집 거리 계산을 위해 500 GigaCUPS(초당 셀 업데이트) 이상의 성능을 발휘할 수 있어, 다른 라이브러리보다 훨씬 빠릅니다. 또한, 새로운 문자열 해싱, 정렬 및 유사성 측정을 위한 고급 알고리즘이 도입되었습니다. 이 알고리즘은 DNA 서열 추적과 아미노산 비교와 같은 복잡한 생물정보학 작업을 지원하는 데 최적화되어 있습니다.

이 라이브러리는 동적 프로그래밍 기법과 병렬 처리를 사용하여 작업 속도를 높이며, 대형 문자열 처리에서 기존 솔루션보다 최대 109배 빠를 수 있습니다. StringZilla는 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되어 상업적으로 무료로 사용할 수 있습니다. 또한, 여러 프로그래밍 언어와 플랫폼에서 작동하도록 설계되어 접근성이 뛰어납니다.

전반적으로 StringZilla v4는 문자열 처리 기술에서 중요한 발전을 나타내며, 높은 수요의 애플리케이션을 위한 강력한 성능 개선과 새로운 기능을 제공합니다.

이 글은 Manus 프로젝트의 주요 통찰력을 다루며, AI 에이전트를 위한 "맥락 엔지니어링"에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 맥락 엔지니어링과 전통적인 모델의 차이를 강조합니다. 전통적인 모델의 미세 조정에서 벗어나, GPT-3와 같은 고급 모델을 활용한 맥락 내 학습으로 전환하고 있습니다. Manus는 맥락 엔지니어링을 통해 신속하게 개선 사항을 구현합니다.

둘째, KV-캐시의 중요성을 언급합니다. KV-캐시의 적중률은 성능에 매우 중요한 요소로, 속도와 비용 모두에 영향을 미칩니다. 이를 개선하기 위한 방법으로는 프롬프트 접두사를 안정적으로 유지하고, 맥락을 추가 전용으로 만들며, 캐시의 중단점을 신중하게 관리하는 것이 있습니다.

셋째, 도구의 복잡성을 관리하는 방법에 대해 설명합니다. AI 에이전트가 더 많은 도구를 사용할수록 행동 공간이 지나치게 복잡해질 수 있습니다. Manus는 도구를 동적으로 추가하거나 제거하는 대신, 맥락 인식 상태 기계를 사용하여 행동을 마스킹함으로써 의사 결정의 안정성을 보장합니다.

넷째, 파일 시스템을 맥락으로 활용하는 방안을 제시합니다. 맥락 창 크기의 한계를 고려하여, Manus는 파일 시스템을 정보 저장 및 관리의 수단으로 사용하여 에이전트가 필요할 때 읽고 쓸 수 있도록 하여 중요한 데이터를 잃지 않도록 합니다.

다섯째, 할 일 목록을 통해 집중력을 유지하는 방법을 설명합니다. Manus는 작업 중에 할 일 목록을 업데이트하여 목표를 명확히 하고, 산만함과 목표 불일치를 피하는 데 도움을 줍니다.

여섯째, 실수로부터 배우는 중요성을 강조합니다. Manus는 오류를 숨기지 않고 맥락에 남겨두어 모델이 실패로부터 학습하고 개선할 수 있도록 합니다.

일곱째, 소수 샷 프롬프트의 함정을 피하는 방법을 설명합니다. 소수 샷 프롬프트가 출력을 향상시킬 수 있지만, 모델이 최적이 아닌 패턴을 따르게 할 수 있습니다. Manus는 이를 방지하기 위해 변화를 도입합니다.

마지막으로, 맥락 엔지니어링은 AI 에이전트의 속도, 회복력 및 확장성에 중요한 영향을 미친다고 강조합니다. Manus의 경험에서 얻은 교훈은 효과적인 AI 시스템 개발에 도움이 되기를 바랍니다.

전반적으로 이 글은 효율적인 AI 에이전트를 구축하는 데 있어 맥락 관리와 적응 학습의 중요성을 강조합니다.

보안 테스트 중, 악성 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버와 연결된 일반적인 코딩 도구에서 취약점이 발견되었습니다. 이러한 취약점은 공격자가 사용자 컴퓨터를 제어할 수 있게 할 수 있으며, 피해자의 기기에서 계산기를 실행하는 무해한 예시로 이를 보여주었습니다.

MCP는 OAuth 표준을 도입했지만, 많은 클라이언트가 잠재적으로 악성 서버의 인증 URL을 제대로 검증하지 못했습니다. 이로 인해 우리는 이 취약점을 악용하여 다양한 애플리케이션에서 원격 코드 실행(RCE)을 달성할 수 있었습니다. 여기에는 Cloudflare의 use-mcp 라이브러리, Anthropic의 MCP Inspector, Claude Code, Gemini CLI가 포함됩니다.

공격 과정은 다음과 같습니다. 악성 MCP 서버가 클라이언트에게 해로운 인증 URL을 전송합니다. 클라이언트가 이 URL을 열면 코드 실행이 이루어집니다.

특정 취약점으로는 Cloudflare의 use-mcp 라이브러리에서 발견된 XSS(교차 사이트 스크립팅) 취약점이 있습니다. 이 취약점을 통해 공격자는 사용자의 브라우저에서 임의의 자바스크립트를 실행할 수 있습니다. 이 XSS를 악용하여 MCP Inspector의 로컬 프록시를 사용해 원격 코드 실행으로 확대할 수 있었습니다. Claude Code와 Gemini CLI에서도 유사한 취약점이 발견되어 공격자가 계산기를 여는 등의 명령을 실행할 수 있었습니다.

업계에서는 영향을 받은 공급업체들이 신속하게 다양한 수정 조치를 취했습니다. Cloudflare는 URL 정화 패키지를 구현했고, Anthropic은 셸 사용을 제거하고 위험한 URL을 블랙리스트에 추가하는 방식으로 코드를 수정했습니다. Google은 취약한 오픈 패키지를 제거했습니다.

취약점이 널리 퍼져 있었지만, 콘텐츠 보안 정책(CSP)과 같은 방어 조치가 심각한 확장을 방지하는 데 도움을 주었습니다. 기본 시스템의 개선은 AI 보안의 미래에 대한 희망을 주며, 생태계 전반에 걸쳐 더 나은 보호를 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

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팀은 클라이언트 데이터 피드의 문제를 추적하는 데 도움이 되는 여러 로깅 및 메트릭 도구, 즉 키바나와 프로메테우스를 보유하고 있습니다. 개발자들의 부담을 줄이기 위해 비기술적인 팀원들도 이 도구에 접근할 수 있도록 했습니다. 이들이 그래파나 대시보드를 만들고 디버깅을 하는 것은 다소 이례적으로 보일 수 있지만, 시스템에 대한 가시성이 높아지는 점을 긍정적으로 평가하고 있습니다. 저자는 이러한 관행이 자사에만 해당되는 것인지, 아니면 다른 회사들도 비슷한 경험을 했는지, 그리고 비기술 직원들과 데이터를 어떻게 공유했는지 궁금해하고 있습니다.

미시간에서 "공공 도덕 부패 방지법"이라는 새로운 법안이 제안되었습니다. 이 법안은 공공 도덕을 해친다고 여겨지는 온라인 콘텐츠를 금지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 주 하원의원 조시 슈라이버가 제안한 이 법안은 성행위의 묘사나 설명, 성적인 내용의 글, 심지어 성전환자의 비성적인 표현까지 포함하여 매우 넓은 범위의 콘텐츠를 정의하고 있습니다. 이 법을 위반할 경우 최대 20년의 징역형과 10만 달러의 벌금에 처해질 수 있습니다.

이 법안은 포르노그래피만을 겨냥하는 것이 아니라 성적 주제를 다룬 문학, 성 장면이 포함된 영화, 심지어 ASMR 콘텐츠와 같은 다양한 형태의 미디어를 범죄화할 수 있습니다. 또한, 성전환자 개인에게도 큰 위험을 초래할 수 있으며, 이들이 온라인에서 성 정체성을 표현하는 것이 불법이 될 수 있습니다.

법안은 인터넷 서비스 제공업체에게 이러한 콘텐츠에 대한 접근을 차단하도록 요구하며, 이는 이러한 제한을 우회할 수 있는 VPN 사용을 사실상 금지하는 효과를 가져옵니다. 비판자들은 이 법안이 표현의 자유를 제한하는 구식 기준을 강요함으로써 수정헌법 제1조를 위반한다고 주장하고 있습니다.

현재 이 법안은 미시간 하원 사법위원회에 계류 중이며, 일부 보수 정치인들이 공공 도덕을 보호한다는 명목으로 성적 표현을 제한하고 LGBTQ+ 대표성을 축소하려는 추세를 반영하고 있습니다.

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최근 법원 문서에 따르면, 런던의 유명 로펌인 카터-럭이 사기성 암호화폐 프로젝트인 원코인과 관련하여 투자자들로부터 40억 달러를 사취한 사실이 드러났다. 이 로펌은 경찰 수사를 방해하고 내부 고발자들을 법적 조치로 위협하며 침묵시키려 했다.

카터-럭은 2016년부터 원코인을 대리하기 시작했으며, 부정적인 언론 보도를 반박하고 비판을 막기 위해 노력했다. 이들은 명예훼손 소송을 지원할 문서를 수집하려 했지만 원코인 측의 지연으로 어려움을 겪었다. 카터-럭은 코인텔레그래프와 원코인에 대해 공개적으로 반대 의견을 제시한 제인 맥아담과 같은 여러 비판자들을 겨냥했다. 원코인의 합법성에 대한 규제 기관의 경고에도 불구하고 카터-럭은 계속해서 회사를 방어했다.

2025년, 변호사 규제 당국(SRA)은 카터-럭의 파트너인 클레어 길을 맥아담에게 보낸 위협적인 편지로 기소할 계획을 발표했다. 이 편지는 부적절한 법적 위협으로 간주되었다. 길은 자신의 전문적인 의무에 따라 행동했으며 당시 원코인의 사기성에 대해 알지 못했다고 주장하고 있다. 이 사건은 현재 진행 중이며, 12월에 심리가 예정되어 있다.

카터-럭은 잘못된 행동을 하지 않았다고 주장하며, SRA의 조치가 길에게 큰 고통을 주었다고 밝혔다.

루드 반 아셀돈크의 기사 "지옥의 YAML 문서"는 YAML 데이터 형식의 복잡성을 비판하며, 이로 인해 사용자 친화적이라는 목표가 훼손된다고 주장합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

YAML은 JSON보다 훨씬 복잡하며, 긴 명세서로 인해 혼란을 초래할 수 있습니다. 반면 JSON은 간단한 구조를 가지고 있습니다. YAML은 버전 관리가 이루어지는데, 버전 간의 변화로 인해 문서가 다르게 해석될 수 있습니다. 이러한 불일치는 복잡성을 더합니다.

YAML은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있는 여러 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어, 콜론으로 형식화된 숫자는 잘못 해석될 수 있으며, 태그는 적절히 처리되지 않으면 보안 위험을 초래할 수 있습니다. "no"나 "on"과 같은 특정 키워드는 예측할 수 없는 방식으로 작동하여 오류를 발생시킬 수 있습니다.

YAML은 문자열을 따옴표 없이 숫자로 해석할 수 있어, 이는 구성 파일에서 문제를 일으킬 수 있습니다. 저자는 YAML의 여러 함정을 피할 수 있는 TOML과 같은 다른 형식을 사용하는 것을 제안합니다. 주석이 포함된 JSON이나 YAML의 간단한 하위 집합도 더 안전한 옵션으로 언급됩니다.

YAML에 갇혔을 때는 더 안전한 프로그래밍 언어를 사용해 JSON을 생성할 수 있으며, 이는 YAML 템플릿의 복잡성 없이 더 나은 추상화와 재사용을 가능하게 합니다.

결론적으로, YAML은 사용자 친화적으로 보일 수 있지만, 신뢰성 있게 사용하기 어려운 복잡성으로 가득 차 있습니다. TOML과 같은 대안이 더 간단한 구성을 위해 추천됩니다.

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2025년 9월 23일, 루비 센트럴이 루비젬스와 번들러라는 오픈소스 프로젝트를 커뮤니티 유지 관리자의 동의 없이 인수했습니다. 이 인수는 주로 쇼피파이의 재정적 압박에 의해 촉발되었으며, 쇼피파이는 루비 센트럴이 요구에 응하지 않으면 자금을 철회하겠다고 위협했습니다.

루비 센트럴은 사이드킥과의 갈등으로 인해 주요 후원금을 잃고 재정적으로 어려움을 겪고 있었습니다. 쇼피파이는 루비 센트럴에게 루비젬스의 깃허브 저장소와 관련 프로젝트를 인수하도록 압박했으며, 이로 인해 여러 유지 관리자가 해임되었고, 특히 오랜 기여자인 앙드레 아르코가 포함되었습니다. 인수는 루비젬스의 유지 관리자인 HSBT에 의해 실행되었으며, 그는 다른 유지 관리자와 상의 없이 깃허브 조직에 변경을 가했습니다.

루비 센트럴은 이러한 변경이 보안상 필요하다고 주장했지만, 유지 관리자들은 루비 센트럴이 루비젬스 소스 코드를 소유한 적이 없기 때문에 이는 잘못된 주장이라고 느꼈습니다. 루비젬스 유지 관리자들은 오랜 역사를 가진 커뮤니티 소유권을 가지고 있으며, 루비 센트럴의 재정 지원이 소유권을 부여하지는 않았습니다. 상황은 빠르게 악화되었고, 루비 센트럴의 이사회는 커뮤니티에 미칠 잠재적 피해에 대한 경고에도 불구하고 인수 진행을 결정했습니다.

루비 센트럴이 쇼피파이에 의존하고 있는 것과 커뮤니티가 루비젬스 코드베이스에 대한 통제를 회복할 수 있을지에 대한 우려가 제기되었습니다. 이사회의 행동은 이 프로젝트를 선의로 관리해온 커뮤니티에 대한 배신으로 여겨지고 있습니다. 전반적으로 이러한 사건들은 오픈소스 프로젝트에서 기업의 이익과 커뮤니티의 관리 사이의 긴장을 드러내고 있습니다.

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시끄러운 바에서 짐이라는 남자가 자신의 직장 생활을 개선했다고 주장하는 이상한 방법을 열정적으로 이야기하고 있다. 그는 동료에게 알토이드 캔을 보여주며, 자신이 이 사탕을 독특한 방식으로 먹는다고 설명한다. 그는 사탕을 대충 씹은 후, 농담 삼아 "고양이 똥"이라고 부르는 혼합물을 삼킨다고 한다. 짐은 이 비전통적인 접근 방식이 그가 지루하거나 불쾌한 일을 처리하는 방식을 변화시켰다고 주장한다.

내레이터는 처음에는 짐의 행동에 당황하지만, 자신의 직장 스트레스에 대해 생각하게 된다. 그는 자신도 직장에서 "고양이 똥"을 먹고 있었다는 것을 깨닫는다. 즉, 무의미하고 성취감 없는 일을 하고 있었다는 것이다. 그는 과거의 순간들을 떠올리며, 기술과 코딩에 대한 열정이 시간이 지남에 따라 줄어들어 탈진감과 불만족을 느꼈던 기억을 회상한다.

집으로 가는 기차에서 그는 또 다른 통근자가 문서를 작성하는 데 어려움을 겪는 모습을 보며, 사람들이 견뎌야 하는 무의미한 일의 또 다른 예라고 생각한다. 내레이터는 왜 사회가 이런 지루한 일을 받아들이는지, 그리고 일에 대한 진정한 열정이 사라진 이유에 대해 고민한다.

집에 도착하자 그는 초콜릿 모음에서 위안을 찾지만, 그 작은 즐거움조차도 멀게 느껴진다. 이야기는 내레이터가 자신의 삶을 되돌아보며, 책임감에 지쳐 동기와 기쁨이 어디로 갔는지 의문을 품는 것으로 끝난다.

이 글에서는 경력 관리와 리더십에서 전략의 중요성에 대해 다룹니다. 전략은 정보에 기반한 선택을 하고 상황에 맞게 조정하는 것입니다. 여러 종류의 전략이 있으며, 제품 전략, 기술 전략, 팀 전략, 개인 전략 등이 포함됩니다.

상황에 따라 전략이 다르게 작용할 수 있습니다. 한 상황에서 효과적인 전략이 다른 상황에서는 실패할 수 있습니다. 리더들은 종종 회사를 옮기거나 시장 상황이 변화할 때 잘못된 전략을 적용하여 실패하게 됩니다.

전략은 최종 목표만을 바라보는 것이 아니라 점진적인 목표, 즉 근접 목표에 집중해야 합니다. 이러한 작은 목표를 달성하는 것은 전략의 전반적인 방향성을 확인하는 데 도움이 됩니다.

효과적인 전략을 위해서는 네 가지 필수 요소가 필요합니다. 첫째, 깊이 있는 사고를 위한 시간, 둘째, 상황을 이해하기 위한 맥락, 셋째, 목표를 설정하기 위한 방향, 넷째, 계획을 실행하기 위한 전문성이 필요합니다.

성공적인 전략은 이러한 요소들을 균형 있게 조정하며, 필요에 따라 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 한 가지 요소에 지나치게 집중하면 비효율적인 결과를 초래할 수 있습니다.

제품 전략은 팀 전략과 기술 전략을 이끌어냅니다. 팀은 제품 목표에 맞춰 조정해야 하며, 특히 어려운 경제 상황에서는 제약에 적응해야 합니다.

전문가들은 일상적인 업무에 매몰되지 않고 전략적 사고를 위한 시간을 마련해야 합니다. 효과적인 전략은 상황을 이해하고, 명확한 목표를 설정하며, 시간, 초점, 전문성을 균형 있게 조정하여 도전 과제를 극복하고 목표를 달성하는 것입니다.

einx 표기법은 텐서 연산을 간소화하는 일관되고 완전한 접근 방식을 제공합니다. 이 표기법은 각 기본 연산을 하나의 API로 표현하여 전통적인 텐서 프레임워크보다 사용하기 쉽게 만들어줍니다.

전통적인 표기법에서는 텐서 연산이 두 가지 주요 부분으로 나뉩니다. 첫 번째는 값의 합산과 같은 기본 연산이고, 두 번째는 입력 텐서를 독립적인 연산을 위해 서브 텐서로 나누는 과정입니다. 이 과정을 벡터화라고 부릅니다. 다양한 라이브러리, 예를 들어 Numpy나 PyTorch는 이러한 연산과 벡터화 규칙을 표현하는 방법이 다릅니다.

einx의 주요 특징 중 하나는 일관성입니다. 모든 연산에 동일한 표기법이 적용되어 혼란을 줄입니다. 또한 완전성 덕분에 기존 도구로 가능한 모든 연산을 einx로 표현할 수 있습니다.

예를 들어, 값 검색의 경우 전통적인 라이브러리는 여러 방법(예: torch.gather)을 사용하지만, einx는 통합된 방법(einx.get_at)을 제공합니다. 행렬 곱셈의 경우, einx는 모든 형태의 행렬 곱셈을 처리하기 위해 einx.dot을 사용합니다. 요소별 연산도 einx는 단일 방법(einx.multiply)으로 간소화합니다. 텐서를 뒤집는 작업은 다양한 축에 대해 여러 방법을 사용하는 대신, einx는 모든 뒤집기 작업에 대해 einx.flip을 사용합니다.

결론적으로, einx 표기법은 일관되고 포괄적인 범용 API를 제공하여 텐서 조작을 쉽게 수행할 수 있도록 하여 텐서 연산을 간소화합니다.

oLLM은 소비자 GPU에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위해 설계된 경량 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 gpt-oss-20B와 qwen3-next-80B와 같은 모델과 함께 작동하며, 8GB GPU를 사용하면 약 200달러로 100,000자의 컨텍스트를 처리할 수 있습니다.

최신 업데이트(버전 0.4.0)에서는 qwen3-next-80B 모델이 추가되어 초당 1토큰의 가장 빠른 처리 속도를 자랑합니다. 또한 Llama3 모델의 주의 메커니즘이 개선되어 안정성이 높아졌고, gpt-oss-20B의 VRAM 사용량이 새로운 기술로 줄어들었습니다.

oLLM을 사용할 때 다양한 모델은 서로 다른 메모리 요구 사항을 가지며, 오프로드 없이 사용할 때보다 상당한 메모리 사용량 감소를 보여줍니다. 이 라이브러리는 모델 가중치를 SSD에서 GPU로 직접 로드하고, 필요에 따라 캐시와 가중치를 SSD나 CPU로 오프로드합니다. 효율적인 주의 및 처리 방법을 사용하여 과도한 메모리 사용 없이 대량의 데이터를 관리합니다.

oLLM은 계약서 분석, 의학 문헌 검토, 대규모 로그 분석 등 다양한 용도로 사용될 수 있으며, 환자 기록과 같은 방대한 데이터 세트를 요약하는 데도 유용합니다. 이 라이브러리는 Ampere, Ada Lovelace, Hopper 아키텍처의 다양한 Nvidia GPU와 호환됩니다.

사용자는 가상 환경을 설정하고 pip를 통해 oLLM을 설치하는 것이 좋습니다. 라이브러리를 사용하여 사용자 입력에 기반한 텍스트 응답을 생성하는 코드 예시도 제공됩니다. 추가 문의나 모델 지원 요청은 제공된 이메일로 연락하면 됩니다.

에드워드 패커드는 90세의 나이에 인생을 돌아보며 자신이 더 일찍 알았더라면 좋았을 것 같은 아홉 가지 중요한 통찰을 공유했습니다. 그의 교훈을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, 자신만의 정체성을 확립하는 것이 중요합니다. 도덕적 원칙과 진실성을 바탕으로 강한 개인적 정체성을 개발하세요. 일관되게 윤리적으로 행동하려고 노력하면 자신감이 생기고 부정적인 영향에 저항할 수 있습니다.

둘째, 항상 깨어 있고 주의 깊게 살아야 합니다. 자동 조종 모드로 인생을 살지 마세요. 마음을 챙기면 자신의 행동이 자신과 타인에게 미치는 영향을 이해할 수 있어 실수와 후회를 줄일 수 있습니다.

셋째, 다른 사람의 관점을 고려하세요. 자신의 말과 행동이 주변에 어떤 영향을 미치는지 생각해보는 것이 중요합니다. 공감과 타인의 감정을 이해하는 것은 상호작용과 결정에 긍정적인 영향을 미칩니다.

넷째, 행복을 기본 상태로 삼으세요. 다른 사람에 대한 연민과 존중을 실천하면 행복은 자연스러운 상태가 될 수 있습니다. 이는 삶을 어떻게 인식하고 참여하느냐에 달려 있습니다.

다섯째, 영원한 관점을 추구하세요. 개인적인 관심을 넘어 더 큰 그림을 보도록 노력하세요. 보다 보편적인 시각에서 인생을 이해하면 평화와 기쁨을 느낄 수 있으며, 결과에 대한 집착이 줄어듭니다.

여섯째, 자기 기만에 주의하세요. 편견과 결함 있는 믿음을 정당화하려는 경향을 인식하는 것이 중요합니다. 자신의 취약점을 인정하면 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 죽음을 직시하세요. 죽음의 불가피성에 대해 생각해보는 것은 더 충만하고 삶의 덧없음을 받아들이는 데 도움이 됩니다.

패커드는 이러한 교훈들이 평생 동안 배운 것들이며, 다른 사람들이 더 사려 깊고 만족스러운 삶을 사는 데 도움이 될 수 있다고 강조합니다.

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프로그래머가 성능을 최적화하기 위해서는 하드웨어 작동 방식에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 특히 성능 병목 현상에 대한 인식이 중요합니다.

캐시는 효율성을 위해 데이터를 읽어오는 중요한 요소입니다. 캐시는 자주 접근하는 데이터를 저장하여 처리 속도를 높입니다. 2차원 배열을 다룰 때, 행 우선(row-major) 방식으로 접근하는 것이 열 우선(column-major) 방식보다 메모리 저장 방식과 캐시에서의 데이터 검색 방식 때문에 훨씬 빠릅니다.

무작위 데이터 접근은 캐시 미스를 초래하여 구조화된 접근보다 느려집니다. 하드웨어 프리패처는 CPU가 다음에 필요할 데이터를 예측하여 도움을 주지만, 무작위 접근은 이를 방해할 수 있습니다.

데이터가 캐시에 매핑되는 방식은 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 직접 매핑은 빠르지만 충돌이 발생할 수 있으며, 집합 연관(set associative) 매핑은 속도와 유연성의 균형을 이룹니다.

거짓 공유(false sharing) 현상은 여러 스레드가 메모리에서 가까운 서로 다른 변수를 동시에 조작할 때 발생합니다. 이 경우 같은 캐시 라인을 두고 경쟁하게 되어 성능 문제가 생길 수 있습니다. 변수를 정렬하면 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

현대 CPU는 파이프라인 방식으로 명령어를 실행합니다. 그러나 분기(branch)가 잘못 예측되면 효율성이 저하될 수 있습니다. 따라서 코드를 구조화하여 분기를 최소화하면 성능을 개선할 수 있습니다.

반복 간의 의존성이 있는 코드는 독립적인 코드보다 느리게 실행됩니다. 이는 명령어 수준의 병렬성을 줄이고 컴파일러 최적화를 방해하기 때문입니다.

벤치마크 테스트를 통해 다양한 코딩 접근 방식 간의 실행 시간 차이를 확인할 수 있으며, 캐시 사용, 접근 패턴, 데이터 의존성이 성능에 미치는 영향을 강조합니다. 이러한 개념을 적용하면 프로그래머는 하드웨어 능력을 더 잘 활용하는 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다.

UC 어바인 대학의 연구팀이 최근 발표한 연구에 따르면, 나무와 콘크리트 같은 실내 표면이 휘발성 유기 화합물(VOCs)이라는 유해 화학 물질을 흡수하고 최대 1년까지 보유할 수 있다고 합니다. 이러한 VOCs는 요리, 청소 제품, 담배 연기, 산불 등 다양한 출처에서 발생할 수 있습니다.

연구는 이러한 표면이 스펀지처럼 작용하여 화학 물질을 흡수하고, 나중에 다시 공기 중으로 방출되거나 오염된 표면을 만짐으로써 사람에게 접촉될 수 있음을 강조합니다. 이는 사람들이 실내 환경에 처음 도입된 후에도 오랜 시간 동안 유해 화학 물질에 노출될 수 있다는 것을 의미합니다.

연구자들은 가정의 다공성 재료가 이러한 화학 물질의 중요한 저장소 역할을 한다고 밝혔습니다. 이는 흡입하거나 흡수함으로써 건강 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 진공청소나 물걸레질과 같은 정기적인 청소 방법이 이러한 오염 물질을 효과적으로 제거하는 데 필수적이며, 단순한 환기만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.

이 연구 결과는 실내 공기 질에 대한 인식과 특정 유해 화합물이 우리의 생활 공간에 오랫동안 존재할 수 있다는 점에 대한 필요성을 강조합니다.

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기술 레이더는 기술, 비즈니스, 사회의 새로운 트렌드를 추적하고 평가하는 데 도움을 주는 도구입니다. 일반적으로 대기업에서 많이 사용되지만, 빠르게 변화하는 AI와 같은 분야에서는 소규모 스타트업에게도 유용할 수 있습니다. 레이더를 통해 스타트업은 혁신적인 기술을 모니터링하고 진정한 발전과 과대 광고를 구별할 수 있습니다. 저자는 Researchly라는 플랫폼을 사용하여 레이더를 만들었고, N8N 워크플로우와 데이터 스키마를 활용한 DIY 버전도 제공합니다. 이 디자인은 Zalando의 기술 레이더 프로젝트에서 영감을 받았습니다.

알렉스 타바록의 글에서는 미국에서 저렴한 주택 옵션, 특히 저소득층을 위한 단기 거주 공간인 단독실(SRO)의 감소에 대해 다루고 있습니다. SRO는 공동 욕실과 주방 같은 시설을 공유하는 형태로, 20세기 중반까지 널리 사용되었으나, 이후 구역법이 이들의 존재를 제한하면서 많은 SRO가 철거되거나 다른 용도로 전환되었습니다. 이로 인해 노숙자가 증가하는 결과를 초래했습니다.

타바록은 현재 법률이 무관한 개인들이 함께 거주하는 것을 불법으로 만들고 있어 저렴한 공동 주택의 형성을 방해하고 있다고 지적합니다. 그는 무관한 사람들이 함께 사는 것을 허용하면 주택 부족 문제를 해결하고 비용을 줄일 수 있다고 제안합니다. 많은 주택이 이러한 규제로 인해 사용되지 않는 침실을 가지고 있기 때문입니다. 아이오와, 오리건, 콜로라도와 같은 일부 주에서는 이러한 법을 완화하여 공동 거주 형태를 장려하고 있습니다.

전반적으로 이 글은 구식 규제가 저렴한 주택 옵션을 저해하고 있으며, 이러한 법을 개혁하면 주택의 경제성을 높일 수 있는 더 나은 해결책을 제공할 수 있다고 주장합니다.

천둥 무리 문제는 여러 요청이 동시에 같은 데이터를 요청할 때 발생하여 데이터베이스 쿼리가 급증하고 데이터베이스가 과부하에 걸리는 상황을 말합니다. 일반적으로 캐싱 시스템을 사용할 때 발생하며, 여러 요청이 캐시를 놓치면 모두가 동시에 데이터베이스에 쿼리를 보내게 됩니다.

이 문제를 이해하기 위해서는 많은 요청이 같은 키를 쿼리하고 캐시를 놓칠 때, 모든 요청이 데이터베이스에 접근하게 되어 데이터베이스의 부하가 증가하고 성능이 저하될 수 있다는 점을 알아야 합니다.

예를 들어, Spring Boot 백엔드와 PostgreSQL 데이터베이스, Redis 캐싱을 사용하는 간단한 애플리케이션을 통해 이 문제를 설명할 수 있습니다. 데모를 통해 같은 제품 ID에 대한 동시 요청이 여러 데이터베이스 쿼리로 이어지는 과정을 보여주며, 이로 인해 천둥 무리 효과가 발생하는 것을 확인할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위한 방법으로는 Redis를 이용한 분산 잠금이 있습니다. 각 캐시 키에 대해 잠금을 생성하여, 하나의 요청만 데이터베이스에 접근할 수 있도록 하고 나머지 요청은 캐시가 채워질 때까지 대기하게 합니다. 또 다른 방법으로는 Java의 CompletableFuture와 ConcurrentHashMap을 활용하여, 캐시 미스가 발생했을 때만 요청이 미래를 생성하도록 하여 여러 스레드에서 데이터베이스 쿼리가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.

캐싱은 성능을 향상시킬 수 있지만, 완벽하지 않으며 특히 높은 동시성 상황에서는 복잡성을 초래할 수 있습니다. 따라서 적절한 해결책을 선택하는 것은 특정 애플리케이션의 필요에 따라 달라집니다. 이 글은 천둥 무리 문제를 더 잘 이해하고 이를 완화하기 위한 효과적인 전략을 제시하는 데 목적이 있습니다.

이 텍스트는 웹사이트가 사용자의 브라우저를 확인하고 있다는 내용을 담고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 링크가 제공됩니다.

x402는 인터넷에서 디지털 결제를 간소화하기 위해 설계된 개방형 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 HTTP 402 상태 코드를 사용하여 사용자가 등록하거나 개인 정보를 공유할 필요 없이 API를 통해 결제할 수 있도록 합니다. 복잡한 절차 없이 간편하게 결제를 진행할 수 있습니다.

주요 특징으로는 수수료가 없다는 점이 있습니다. 고객이나 상인 모두에게 비용이 발생하지 않습니다. 결제는 약 2초 만에 처리되어 즉시 정산됩니다. 또한 x402는 어떤 블록체인이나 토큰과도 호환되며, 통합이 매우 쉽습니다. 웹 서버에 한 줄의 코드만 추가하면 결제를 받을 수 있습니다. 이 프로토콜은 개방적이고 안전하며, 중앙 집중식 제공자와 연결되지 않고 커뮤니티 참여를 장려합니다.

x402는 개발자와 콘텐츠 제작자에게 새로운 수익 창출 기회를 제공합니다. 예를 들어, 콘텐츠나 서비스에 대한 소액 결제를 가능하게 하여 구독이나 광고 없이도 수익을 올릴 수 있습니다. 개발자는 간단한 코드 조각을 사용하여 API 요청에 대한 결제 시스템을 쉽게 구현할 수 있습니다.

최근 비밀경호국은 뉴욕시에서 대규모 "SIM 농장"을 발견했습니다. 이 농장에는 "SIM 뱅크" 또는 "SIM 게이트웨이"로 알려진 특이한 하드웨어가 포함되어 있습니다. 이러한 장치는 수백 개의 SIM 카드를 보관할 수 있으며, 대량 문자 발송 및 전화 통화에 사용됩니다. 이로 인해 스팸 메시지와 사기가 발생하는 경우가 많습니다. SIM 뱅크는 중국의 Ejoin Technology라는 회사에서 생산되며, 가격은 약 3,730달러입니다.

각 장치는 사용자가 전화번호를 빠르게 전환할 수 있도록 해 주어, 네트워크 테스트와 같은 합법적인 용도뿐만 아니라 스팸 발송과 같은 불법적인 용도로도 매력적입니다. 뉴욕에서의 이 운영은 전 세계적으로 유사한 사례가 발견되고 있는 더 큰 추세의 일환입니다. 이러한 발견은 통신 보안에 대한 우려를 불러일으키며, 이러한 장치의 오용 가능성을 강조합니다. 만약 이러한 SIM 뱅크를 발견하게 된다면, 이는 의심스러운 활동과 연결되어 있을 가능성이 높습니다.

저자는 Git 도구인 ggc를 6.0 버전으로 업데이트했습니다. 이 도구는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. macOS나 Linux에서는 brew install ggc 명령어를 사용하면 되고, Go를 사용하는 경우에는 go install github.com/bmf-san/ggc/v6@latest를 입력하면 됩니다. 또는 GitHub의 릴리스 페이지에서 바이너리를 다운로드할 수도 있습니다.

주요 기능으로는 전통적인 명령줄 모드와 대화형 모드 두 가지가 있습니다. 일반적인 Git 작업을 위한 간편한 명령 구조를 제공하며, 명령어를 빠르게 찾을 수 있는 점진적 검색 기능도 포함되어 있습니다. Go로 제작되어 빠르고 가벼우며, Bash, Zsh, Fish와 같은 셸에서 자동 완성을 지원합니다. 사용자 정의 별칭을 통해 명령어를 조합할 수 있으며, macOS, Linux, Windows에서 모두 작동합니다.

기술적인 정보로는 Go 표준 라이브러리를 사용하여 몇 가지 외부 패키지로 구성되었고, add, commit, pull 등 50개 이상의 Git 작업을 지원합니다. 저자는 피드백과 기여를 환영합니다.

저자는 표현에 중점을 둔 독특한 프로그래밍 언어를 개발하였으며, 이를 사용하여 빠른 수학 계산과 JSON 파일에서 데이터 추출을 하고 있습니다. 현재 문법, 문서화, 그리고 부족한 기능에 대한 피드백을 구하고 있습니다. 대량의 데이터 세트를 다룰 때 성능이 느릴 수 있다는 점을 인정하면서도, 최근에는 상당히 개선되었다고 언급했습니다. 저자는 향후 더 나은 성능을 위해 바이트코드 인터프리터를 구현할 계획이지만, 현재 속도가 자신의 필요에는 충분하다고 생각하고 있습니다. 다른 사람들의 의견을 매우 소중히 여기고 있습니다.

미국 비밀경호국은 최근 유엔 총회 기간 동안 뉴욕시에 위협이 되는 통신 네트워크를 차단하기 위한 조치를 취했습니다. 이 개입은 해당 지역의 안전과 보안을 보장하기 위해 필요했습니다.

이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 에이전트의 검색 쿼리에 대한 검색 보강 생성(RAG) 시스템의 도전과 발전에 대해 다룹니다.

전통적인 RAG 시스템은 복잡한 검색 API에 의존하는 경우가 많아 에이전트가 이를 이해하고 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 에이전트는 인간처럼 사고할 수 있으며, 이전 결과에 따라 쿼리를 조정하여 검색을 개선할 수 있습니다. 그러나 전통적인 검색 시스템은 그 복잡성 때문에 에이전트를 압도할 수 있습니다.

저자는 기본 키워드 검색을 사용하는 더 간단한 검색 방법을 실험했습니다. 이 접근 방식은 에이전트가 명확한 지침을 가지고 작업할 수 있게 하여 효과적인 검색 결과를 도출하지만, 속도는 느릴 수 있습니다. 에이전트는 이전 검색의 성과를 추적하고 기억할 수 있어, 과거의 상호작용을 바탕으로 향후 쿼리를 개선할 수 있습니다.

에이전트의 효과는 검색 결과를 정확하게 평가하는 능력에 달려 있습니다. 사용자 피드백이 부족하고 인간의 검색 행동이 혼란스러운 특성 때문에 이 과정이 복잡해질 수 있습니다. 또한, 에이전트가 자신의 평가에 따라 관련 결과를 버릴 위험이 있다는 우려도 있습니다. 이는 사용자 선호와 일치하지 않을 수 있습니다.

저자는 LLM을 검색 응용 프로그램에 적용하는 과정에 대해 독자들에게 탐색해 보기를 권장하며, 효과적인 검색 시스템을 개발하기 위해 기술과 사용자 행동을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

구글 포토가 미국의 적격 안드로이드 사용자들을 위해 새로운 기능을 출시합니다. 이 기능은 음성이나 텍스트 명령을 사용해 사진을 편집할 수 있게 해줍니다. 수동으로 도구를 조정하는 대신, 원하는 변경 사항을 설명하기만 하면 구글 포토가 자동으로 편집을 진행합니다. 편집기에서 "편집 도와줘"를 클릭한 후, 제안을 사용하거나 "더 좋게 만들어 줘"와 같은 말을 하면 됩니다. 이 기능은 고급 인공지능 기술을 활용해 독특한 편집을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 알파카를 열대 해변 장면으로 이동시키는 것과 같은 작업이 가능합니다. 전반적으로 이 기능은 간단한 명령과 한 번의 클릭으로 창의력을 높일 수 있도록 설계되었습니다.

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저는 Kekkai라는 도구를 만들어 운영 환경에서 파일 무결성을 모니터링합니다. 이 도구는 배포 중에 파일 해시를 캡처하고, 나중에 이를 확인하여 무단 변경이나 변조를 찾아냅니다.

Kekkai의 중요성은 여러 가지 이유에서 비롯됩니다. 첫째, AWS EC2에서 운영되는 많은 웹 애플리케이션은 코드가 변경되지 않았음을 확인할 수 있는 간단한 방법이 필요합니다. 둘째, 전통적인 방법은 파일 메타데이터에 의존하기 때문에 종종 잘못된 경고를 발생시킵니다. Kekkai는 파일 내용에만 집중하기 때문에 실제 변경 사항을 감지하는 데 더 신뢰할 수 있습니다.

저는 EC2에서 PHP 애플리케이션과 함께 Kekkai를 성공적으로 사용하고 있으며, 잘 작동하고 있습니다.

Kekkai의 주요 기능은 다음과 같습니다. 파일의 내용만 해시하여 타임스탬프와 메타데이터는 무시합니다. 심볼릭 링크 보호 기능이 포함되어 있어 교체나 변경을 식별할 수 있습니다. 데이터는 S3에 안전하게 저장되며, 배포 서버는 쓰기 전용 접근 권한을 가지고, 애플리케이션 서버는 읽기 전용 접근 권한을 가집니다. Kekkai는 의존성이 적은 단일 Go 바이너리로 구성되어 있습니다.

EC2를 사용하거나 운영 환경에서 파일 무결성을 관리하는 분들의 피드백을 환영합니다.

Qwen3-Omni는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 입력 유형을 처리할 수 있는 새로운 다국어 모델로, 실시간으로 텍스트와 자연 음성으로 응답을 제공합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 다중 모드 기능을 지원하여 초기 텍스트 중심의 훈련과 다중 모드 처리를 통해 오디오와 비디오에 대한 성능이 뛰어나며, 텍스트와 이미지 결과도 손상되지 않습니다. 둘째, 119개의 텍스트 언어와 19개의 음성 입력 언어, 10개의 음성 출력 언어를 지원합니다. 셋째, 독특한 설계를 통해 지연 시간을 최소화하고 자연스러운 응답으로 빠른 오디오 및 비디오 상호작용을 가능하게 합니다. 넷째, 사용자가 시스템 프롬프트를 통해 모델의 동작을 맞춤 설정할 수 있어 더 나은 적응성을 제공합니다. 마지막으로, Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner는 상세한 오디오 자막 생성을 위한 오픈 소스 도구로 제공됩니다.

이 모델은 음성 인식, 이미지 분석, 오디오-비주얼 상호작용 등 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 사용자는 간편한 시작 가이드를 따라 모델을 쉽게 다운로드하고 설정할 수 있습니다. 더 많은 정보와 데모는 Hugging Face와 ModelScope 플랫폼을 방문하면 확인할 수 있습니다.

이란의 소프트웨어 엔지니어인 저자는 이란에 대한 제재로 인해 여러 기술 회사와의 경험을 공유합니다.

저자는 자신의 앱인 EyesGuard와 개발자 계정이 설명 없이 삭제되었다고 전합니다. 이는 제재 때문일 가능성이 높으며, 지원팀에 연락을 시도했지만 아무런 답변을 받지 못했다고 합니다.

Notion에서는 이란에 기반을 두고 있다는 이유로 데이터가 삭제되었고, 저자가 나라를 떠나더라도 복구하지 않겠다고 밝혔습니다.

저자는 Grepular와 GitHub와 같은 플랫폼에서 이란 정부의 조치로 인해 IP 차단을 경험했다고 언급합니다. 이러한 결정은 이란 국민의 의견을 반영하지 않으며, 대다수의 이란 국민은 현 정부에 반대하고 있습니다.

GitHub는 처음에 이란 사용자에 대한 개인 저장소 접근을 제한했으나, 이후 라이센스를 취득한 후 금지를 해제했습니다. 반면, GitLab은 이란 IP에서 접근한 계정을 아직 복구하지 않았습니다.

제재로 인해 클라우드 서비스와 교육 플랫폼을 포함한 많은 서비스가 이란 내 사용자에게 제공되지 않고 있습니다.

저자는 비즈니스 결정이 사람들에게 미치는 영향에 대한 공감의 중요성을 되새기며, 기업들이 법적 요구 사항을 따르는 경우가 많다는 점을 인정합니다.

저자는 이란 정부를 지지하지 않으며, 이란 국민이 정부의 행동의 희생자라고 강조합니다. 기업들이 지정학적 문제에 따라 제한을 시행할 때 보다 더 자비로운 접근이 필요하다고 촉구합니다.

Neovate Code가 오픈 소스로 출시되었습니다. 이제 GitHub에서 이를 팔로우하고 별표를 달 수 있습니다. 코딩에서 AI 도구의 사용이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 도구들은 개발자들이 코드를 더 효율적으로 작성하고, 디버깅하며, 유지 관리하는 데 도움을 줍니다.

Vibe 코딩은 빠르지만 정확성이 떨어질 수 있는 반면, 전통적인 코딩은 철저하지만 느립니다. 많은 개발자들, 저자를 포함해, Vibe 코딩에 크게 의존하고 있습니다. 다양한 새로운 AI 코딩 도우미들이 등장하고 있으며, 각기 다른 기능을 제공합니다. 이러한 도구들의 정리된 목록은 'awesome-code-agents'라는 저장소에서 확인할 수 있습니다.

Neovate Code의 특징은 유연한 명령줄 인터페이스(CLI) 코딩 도우미라는 점입니다. 여러 AI 모델을 지원하며, 채팅 기반 개발, 세션 연속성, 사용자 맞춤형 플러그인 시스템과 같은 기능을 포함하고 있습니다. 설치는 간단하며, npm install -g @neovate/code 명령어를 실행하고 설정 지침을 따르면 됩니다.

Neovate Code는 오픈 소스이며, 확장이 용이하고 여러 클라이언트를 지원하도록 설계되었습니다. 이는 다른 일부 도구들이 더 제한적인 것과는 차별화되는 점입니다. Neovate 브랜드는 디버깅 및 코드 리뷰와 같은 개발의 다양한 측면을 위한 더 전문화된 AI 도구를 개발할 계획입니다.

사용자들은 이 도구를 사용하거나 개발에 참여하거나 자신만의 코드 에이전트를 만드는 방식으로 기여할 수 있습니다. 이 이니셔티브는 기존 코드 에이전트에서 배운 교훈을 바탕으로 하여 혁신적인 솔루션으로 개발 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

zoxide는 자주 사용하는 디렉토리를 기억하여 빠르게 접근할 수 있도록 도와주는 스마트한 디렉토리 변경 명령어입니다. 이 명령어는 모든 주요 셸 환경과 호환됩니다.

주요 기능으로는 z foo와 같은 간단한 명령어를 사용하여 "foo"와 가장 잘 일치하는 디렉토리로 빠르게 이동할 수 있습니다. 또한 zi foo를 통해 상호작용 방식으로 디렉토리를 선택할 수 있으며, 자동 완성 기능도 제공합니다.

zoxide는 다양한 플랫폼에서 설치할 수 있습니다. 리눅스에서는 apt, dnf와 같은 패키지 관리자를 사용하거나 설치 스크립트를 실행하면 됩니다. macOS에서는 Homebrew, MacPorts 또는 설치 스크립트를 통해 설치할 수 있습니다. 윈도우에서는 winget이나 Chocolatey와 같은 다른 패키지 관리자를 사용할 수 있습니다. BSD와 안드로이드에서도 각각의 패키지 관리자나 설치 스크립트를 이용해 설치할 수 있습니다.

설치 후에는 zoxide의 초기화 코드를 셸 구성 파일(예: .bashrc, .zshrc)에 추가해야 합니다.

선택적으로, autojump와 같은 다른 디렉토리 관리 도구에서 데이터를 가져올 수 있으며, 환경 변수와 구성 옵션을 통해 zoxide의 사용 경험을 개인화할 수 있습니다.

zoxide는 파일 관리자와 텍스트 편집기 등 다양한 애플리케이션과 잘 통합되어 이들의 기능을 향상시킵니다. 더 많은 정보는 공식 웹사이트인 warp.dev를 방문하면 확인할 수 있습니다.