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LlamaFarm은 Rob, Matt, Rachel이 만든 오픈 소스 AI 프레임워크로, 클라우드의 대형 모델 대신 전문화된 모델을 사용하는 데 중점을 두고 있습니다. 이들은 AI 데모를 실제 환경에 적용하는 데 어려움을 겪었는데, 노트북에서 잘 작동하던 것들이 배포할 때는 실패하는 경우가 많았습니다.

이들의 해결책은 "선언적 AI-as-code"라는 개념으로, 간단한 YAML 파일을 사용해 모델과 정책을 정의합니다. 이 접근 방식은 여러 개의 작은 전문화된 모델을 가능하게 하며, 이를 통해 실제 데이터로 지속적으로 조정할 수 있어 시스템이 더 저렴하고 빠르며 신뢰성이 높아집니다.

LlamaFarm은 모델, 데이터베이스, API, 테스트를 포함한 완전한 패키지를 제공하여 데이터가 해당 환경 내에 유지되도록 합니다. 이들은 AI가 메인프레임에서 분산 시스템으로 발전한 것처럼, 더 작고 나은 모델로 진화하고 있다고 믿고 있습니다.

현재 LlamaFarm의 기능으로는 완전한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인, 다양한 문서 형식 지원, 여러 플랫폼 간의 호환성이 포함됩니다. 이들은 피드백과 개선 제안, 특정 사용 사례에 대한 의견을 환영합니다.

더 많은 정보는 데모 비디오를 확인하거나 GitHub에서 설치 가이드와 릴리스를 찾아볼 수 있습니다.

이 텍스트는 다양한 주제와 관련된 위키 페이지를 나열하고 있습니다. 여기에는 스피로그래프, 3D 다면체, 그리고 트라이피크 솔리테어와 같은 게임이 포함되어 있습니다. 또한 웹페이지에서 iframe을 관리하기 위한 자바스크립트 코드도 포함되어 있습니다. 이 코드는 iframe을 열고 닫는 기능을 제공하며, 화면 중앙에 위치시키고, iframe이 활성화될 때 부모 페이지의 링크를 비활성화하는 오버레이의 표시를 관리합니다.

이 텍스트는 웹사이트의 주요 탐색 옵션 목록으로 보입니다. 섹션에는 다음과 같은 항목이 포함되어 있습니다: 홈, 하드웨어, 소프트웨어, 개발자 리소스, 역사, 블로그, 쇼핑, 회사 소개. 이러한 카테고리는 사용자들이 제품, 리소스 및 회사에 대한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

요약이 없습니다.

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반응형 웹사이트를 만드는 것은 기본 HTML만으로도 가능하지만, 약간의 CSS를 추가하면 외관을 더욱 개선할 수 있습니다. 웹사이트를 향상시키기 위한 필수 CSS 팁을 소개합니다.

먼저, 이미지와 미디어에 대한 CSS를 사용하여 이미지, SVG, 비디오가 잘 맞도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 최대 너비를 100%로 설정하고 블록으로 표시하도록 하면 됩니다.

타이포그래피를 개선하기 위해 기본 글꼴을 변경하는 것도 좋은 방법입니다. 시스템 글꼴을 사용하고 글자 크기를 1.25rem으로, 줄 간격을 1.5로 설정하면 더욱 보기 좋습니다.

사용자의 선호에 따라 다크 모드를 지원하는 것도 중요합니다. HTML에서 색상 모드를 '라이트'와 '다크'로 설정하면 됩니다.

마지막으로, 텍스트 가독성을 높이기 위해 콘텐츠의 너비를 제한하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 최대 너비를 70자 또는 화면 너비에서 4rem을 뺀 값으로 설정하고, 중앙 정렬하면 읽기 쉬운 레이아웃을 만들 수 있습니다.

이러한 기본 CSS 설정은 웹사이트를 시작하는 데 훌륭한 출발점이 될 수 있으며, 이후에 더 많은 기능을 추가하고 사용자 맞춤형으로 발전시킬 수 있습니다.

이 저장소는 macOS의 APFS 파일 시스템에서 발생할 수 있는 문제를 강조하고, 파일 시스템 이벤트를 모니터링하는 도구들, 특히 보안 소프트웨어의 스트레스 테스트 역할을 합니다.

테스트를 진행하기 위해서는 먼저 Node.js(버전 22.11 이상)와 pnpm(버전 10.2 이상)을 설치해야 합니다. Volta와 같은 특정 도구를 사용하는 경우, 이 버전들은 자동으로 설정됩니다. 이후 저장소를 클론하려면 git clone https://github.com/NullVoxPopuli/disk-perf-git-and-pnpm.git 명령어를 사용하고, 해당 디렉토리로 이동한 후 cd disk-perf-git-and-pnpm을 입력합니다. 마지막으로 pnpm install을 실행하여 의존성을 캐시합니다.

결과를 수집하기 위해서는 먼저 git clean -Xfd; git clean -fd 명령어로 깨끗한 테스트를 수행하고 소요 시간을 기록합니다. 그 다음 pnpm install을 실행하여 설치 테스트를 진행하고, 그 시간도 기록합니다.

macOS에서 디스크 정보를 찾으려면 "이 Mac에 관하여" > "더 많은 정보..." > "시스템 리포트..." > "NVMExpress"로 이동하여 디스크 세부 정보를 확인합니다.

결과를 보고하려면 저장소에 날짜, CPU, RAM, 클린/설치 시간, 운영 체제, 파일 시스템, 디스크 및 주목할 만한 소프트웨어 변경 사항 등의 세부 정보를 포함하여 findings를 공유합니다.

저장소에는 다양한 하드웨어 구성과 운영 체제에서의 성능 결과를 담은 표가 포함되어 있으며, 패키지 청소 및 설치에 소요된 시간을 기록하고 있습니다.

macOS 사용자에게는 파일 시스템 성능이 저조할 경우 다음과 같은 방법을 고려해볼 것을 권장합니다. RAM 디스크나 Docker와 함께 OverlayFS를 사용하는 것이 좋습니다. 또는 ext4 파일 시스템을 위해 Linux 가상 머신을 실행하는 것도 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다.

더 자세한 성능 개선 방법은 링크된 자료를 참조하시기 바랍니다.

마이크로소프트가 사용자들이 마이크로소프트 계정 없이 윈도우 11을 설치할 수 있는 허점을 막고 있습니다. 이 변화는 최신 인사이더 빌드에 적용되고 있으며, 곧 공식 출시에도 포함될 가능성이 높습니다. 마이크로소프트는 계정 설정을 우회하는 것이 장치의 설정을 불완전하게 만들 수 있기 때문에 이러한 조치를 취한다고 설명했습니다.

이전에는 사용자가 로그인하지 않고도 설치할 수 있는 명령어를 사용할 수 있었지만, 마이크로소프트는 보안과 사용자 경험을 향상시키기 위해 이 옵션을 제거하고 있습니다. 여전히 계정 요구 사항을 우회할 수 있는 복잡한 방법들이 존재하지만, 마이크로소프트 계정 없이 윈도우 11을 사용하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 계정을 만들고 싶지 않은 사용자들은 다른 운영 체제를 고려해볼 필요가 있습니다.

루아는 1993년 브라질에서 개발된 경량 스크립트 언어로, 게임 개발을 포함한 다양한 산업 분야에서 인기를 끌고 있습니다. 이 요약은 2007년 이후 루아의 변화와 개선 사항에 초점을 맞추며, 주요 특징과 발전을 강조합니다.

루아는 간단하고 다른 프로그램에 쉽게 삽입될 수 있도록 설계되었습니다. 절차적 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍 등 여러 프로그래밍 스타일을 지원하며, 구현이 간결하여 다양한 응용 프로그램에서 유용하게 사용됩니다.

루아 5 시리즈는 2003년 5.0 버전부터 시작하여 많은 발전을 이루었습니다. 5.0 버전에서는 협동 멀티스레딩을 위한 코루틴과 완전한 렉시컬 스코프 같은 현대적인 기능이 도입되었습니다. 5.1 버전은 언어를 확장하고 안정성 덕분에 2012년까지 인기를 끌었습니다. 5.2 버전은 2011년에 출시되어 전역 변수에 대한 새로운 방식, goto 문, 테이블의 파이널라이저, 개선된 가비지 컬렉션 기능을 추가했습니다. 5.3 버전은 2015년에 출시되어 정수형, 비트 연산, 기본적인 UTF-8 문자열 조작 기능을 도입했습니다. 마지막으로 5.4 버전은 2020년에 출시되어 세대별 가비지 컬렉션과 자원 관리를 위한 "닫혀야 할" 변수를 추가했습니다.

루아의 주요 특징으로는 전역 변수 처리 방식이 고정 데이터 구조에서 더 유연한 렉시컬 환경으로 발전한 점이 있습니다. 5.3 버전에서 도입된 정수형은 고정밀 수치 연산의 필요성을 충족시켰습니다. 가비지 컬렉터는 성능을 개선하고 메모리를 효과적으로 관리하기 위해 정제되었습니다. 또한, 루아는 코루틴을 통해 협동 멀티태스킹을 지원하여 함수가 실행을 중단하고 다시 시작할 수 있도록 합니다. UTF-8 라이브러리의 추가로 현대 텍스트 인코딩을 위한 기본적인 문자열 조작이 가능해졌습니다.

루아는 계속해서 발전하고 있으며, 새로운 기능과 개선 작업이 진행 중입니다. 이는 프로그래밍 커뮤니티에서 루아가 계속해서 중요한 역할을 할 수 있도록 보장합니다. 전반적으로 루아의 발전은 단순함을 유지하면서도 현대 프로그래밍의 요구를 지원하는 강력한 기능을 도입하는 균형을 반영합니다.

2025년 노벨 물리학상은 존 클락, 미셸 H. 드보레, 존 M. 마르티니스에게 수여되었습니다. 이들은 초전도 전기 회로에서 거시적 양자 터널링과 에너지 양자화 현상을 입증하는 혁신적인 실험을 수행했습니다. 이들은 일반적으로 미세한 수준에서 관찰되는 양자 행동이 손에 쥘 수 있는 더 큰 시스템에서도 발생할 수 있음을 보여주었습니다.

그들의 실험은 저항 없이 전기를 전도하는 초전도체로 만들어진 전기 회로를 사용했습니다. 이 회로를 조작함으로써 입자들이 장벽을 통과하는 터널링 현상을 입증했습니다. 이 현상은 입자들이 제로 전압 상태에서 벗어나 측정 가능한 전압을 생성할 수 있게 합니다.

이 연구는 양자역학의 기존 이론을 확인했을 뿐만 아니라 양자 컴퓨팅과 같은 실용적인 응용 분야를 위한 새로운 길을 열었습니다. 그들의 작업은 많은 입자들이 관찰될 때까지 살아있고 죽어있는 고양이의 사고 실험과 유사하게 하나의 양자 시스템으로 집단적으로 행동할 수 있음을 보여줍니다.

전반적으로 이번 노벨상은 양자역학에 대한 우리의 이해와 기술적 응용에서의 중요한 발전을 인정받은 것입니다.

콘라드 주제의 Z3 컴퓨터 재구성 프로젝트는 1997년에 원래 설계도가 해독되면서 시작되었습니다. 1998년에 그 결과가 발표되었고, 이후 Z3의 덧셈 장치 작업이 진행되어 여러 대학을 위해 10개의 장치가 제작되었습니다. 전체 기계는 2000년에서 2003년 사이에 완성되었으며, 현재 독일 휀펠트에 있는 콘라드 주제 박물관에 전시되어 있습니다.

주요 도전 과제는 현대 부품을 사용하면서도 원래 디자인을 유지하는 것이었습니다. 기계의 콘솔을 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터를 사용하여 기계적 부품을 줄이고 수명을 늘렸습니다. 이 프로젝트에는 10명의 팀원이 참여했으며, 클라우스 치라 재단의 지원을 받았습니다. 주요 기여자로는 프랭크 다리우스, 게오르크 하인, 알렉산더 바르트, 라울 로하스가 있습니다. Z3는 2001년에 텔레비전에서 소개되어 콘라드 주제의 중요성과 예술성을 강조했습니다.

특정 채용 문서의 요약을 원하시는 것 같은데, 외부 문서에 접근할 수는 없습니다. 문서의 주요 내용이나 섹션을 제공해 주시면 요약하는 데 기꺼이 도와드리겠습니다.

저자는 RevenueCat에서 AI와 코딩 작업을 하면서 겪은 개인적인 경험을 공유합니다. 그곳에서 머신러닝 모델의 성능을 5% 향상시켰습니다. 코드를 정리하고 프로덕션에 맞게 준비하는 과정에서, 더 좋은 결과를 낸 원본 버전을 저장하지 않았다는 사실을 깨달았습니다. 결과를 재현하는 데 어려움을 겪던 중, 해변에 가서 중요한 깨달음을 얻었습니다. 그들은 AI 어시스턴트인 gemini-2.5-pro가 이전 상호작용을 기억할 수 있다는 것을 떠올렸습니다. AI에게 원본 코드를 찾아달라고 요청하자, AI는 개선으로 이어진 정확한 스크립트를 성공적으로 제공했습니다. 이 이야기는 긴 맥락을 이해할 수 있는 AI 모델이 어떻게 유용한 도구가 될 수 있는지를 보여주며, 전통적인 버전 관리 도구인 Git에 대한 의존도를 줄일 수 있는 가능성을 제시합니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이런 일이 발생한 이유는 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 허용되고 차단되지 않았는지 확인해야 하기 때문입니다.

도움이 필요하신가요? 이 메시지에 대한 질문이 있으시면 지원팀에 문의하시고 참조 ID: 538ccd28-a397-11f0-bc9d-2675d3fccd3c를 제공해 주시기 바랍니다.

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마르코 페론은 "기능적 광학"이라는 개념을 설명합니다. 이 개념은 간단하게 이해할 수 있어야 하지만, 어려운 문서와 익숙하지 않은 기호들 때문에 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 그는 이해를 돕기 위해 그래픽 표기법을 소개합니다.

기능적 광학에서 유형은 색깔이 있는 직사각형으로 표현되며, 값은 이 직사각형 안의 수평선으로 나타납니다. 유형을 결합하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 곱을 통해 이루어지는 것이고, 다른 하나는 합을 통해 이루어집니다.

광학은 더 큰 유형 안에서 특정 유형을 선택할 수 있게 해줍니다. 이러한 광학은 조합이 가능하여, 기존의 광학을 결합해 새로운 광학을 만들 수 있습니다.

광학의 종류에는 여러 가지가 있습니다. '아이소'는 유형 간의 직접적인 관계를 나타내며, 값을 서로 변환할 수 있게 해줍니다. '렌즈'는 유형의 일부에 집중하여 그 부분을 보고 업데이트할 수 있게 합니다. '프리즘'은 합 유형을 다루며, 특정 유형의 일부인지 확인하고 값을 재구성할 수 있게 합니다. '아핀 탐색'은 렌즈와 프리즘의 혼합으로, 특정 내부 직사각형을 선택할 수 있게 해줍니다. '탐색'은 유형의 여러 부분에 집중하여 선택한 모든 부분을 교체하거나 수정할 수 있게 합니다.

그래픽 표현은 다양한 광학과 그 작업을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한 표현은 광학을 더 명확하게 보여주지만, 여전히 일부 미묘한 부분은 포착하기 어려울 수 있습니다. 그러나 이러한 개념을 탐구하고 이해하도록 유도하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 전반적으로 그래픽 도구의 사용은 기능적 광학의 복잡성을 더 쉽게 탐색하고 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

애니메이션 시장에 대한 분석을 제공하는 'Anime By The Numbers'는 최근 크런치롤에서 일어난 변화에 주목하고 있습니다. 많은 구독자들이 새로운 에피소드에 대해 늦은 출시와 낮은 자막 품질 등의 문제를 보고하고 있습니다. 이는 크런치롤이 자막 관리 방식을 전략적으로 변경하면서 발생한 것으로, 자막이 덜 세밀해지고 읽기 어려워졌습니다. 이는 넷플릭스와 같은 다른 스트리밍 서비스와 유사한 경향입니다.

크런치롤의 최근 운영 변화는 자막 품질 저하로 이어졌으며, 이전의 높은 기준에서 벗어나고 있습니다. 애니메이션 스트리밍 시장은 변화하고 있으며, 크런치롤은 경쟁에 직면하고 비용 절감을 위해 자막 제작을 단순화하고 있습니다. 이 기사에서는 인기 애니메이션 제목들의 성과를 다루고 있으며, 시청률이 항상 소셜 미디어의 화제성과 일치하지 않는다는 점도 언급하고 있습니다.

크런치롤의 자막 전략 변화는 시청자 경험에 영향을 미칠 수 있으며, 팬들이 불만을 느끼게 되면 불법 다운로드가 증가할 가능성도 있습니다. 전반적으로 이러한 변화는 크런치롤이 팬 친화적인 플랫폼으로서의 명성을 해칠 수 있으며, 애니메이션 현지화의 미래에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

이 글에서는 VPN 회사, 미디어 기업, 제휴 프로그램 간의 복잡한 관계를 다루며, 다양한 VPN 서비스의 소유자와 운영 방식을 설명합니다.

VPN 소유권에 대해 살펴보면, ExpressVPN은 Kape Technologies에 의해 소유되고 있으며, 이 회사는 2021년에 9억 3천 6백만 달러에 인수했습니다. NordVPN은 Nord Security 소속으로, 2022년에 Surfshark와 합병했지만 두 브랜드는 별도로 운영되고 있습니다. Surfshark는 2018년에 설립되었으며 암스테르담에 등록되어 있습니다. Kape Technologies는 여러 VPN 서비스를 소유하고 있으며, 테디 사기가 이 회사를 관리하고 있습니다.

제휴 관계에 대해 설명하자면, VPN 회사들은 제휴사에 추천 수수료를 지급하는데, 일반적으로 판매의 30%에서 50% 사이의 비율로 지급됩니다. 이로 인해 제휴 프로그램이 편향된 리뷰를 초래할 수 있다는 점이 강조됩니다. 유료 제휴사는 비제휴 제품을 추천할 가능성이 낮기 때문입니다.

산업 문제로는 NordVPN과 같은 일부 VPN이 취소 절차와 관련하여 법적 문제에 직면해 있다는 점이 있습니다. 또한, 일부 VPN이 사용자 데이터를 처리하는 방식에 대한 보안 관행에 우려가 있으며, 이들의 소프트웨어에 잠재적인 취약점이 존재할 수 있습니다. VPN 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 향후 몇 년 안에 770억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

마케팅 전략으로는 인플루언서를 활용하여 VPN을 홍보하는 경우가 많지만, 이로 인해 이러한 서비스가 실제로 제공할 수 있는 것에 대한 잘못된 정보가 퍼질 수 있습니다. 글에서는 제휴 마케팅 모델이 서비스의 윤리적 표현보다 이익을 우선시함으로써 소비자에게 오해를 불러일으킨다고 비판합니다.

전반적으로 VPN 산업은 수익성이 높고 경쟁이 치열하며, 기업과 독립 서비스가 시장 점유율을 두고 경쟁하고 있습니다. 이 글은 이러한 환경에서의 도전과 윤리적 딜레마를 반영하고 있습니다. 저자는 독자들이 이러한 역학을 더 잘 이해할 것을 권장하며, 이는 소비자들이 온라인 개인 정보 보호와 보안에 대한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

Apps SDK는 개발자들이 ChatGPT용 앱을 만들기 위한 프레임워크로, 현재 테스트를 위한 미리보기 버전이 제공되고 있습니다. 앱 제출은 올해 말에 시작될 예정입니다.

개발자들은 ChatGPT에 자연스럽게 어울리는 앱을 만들고, 품질, 안전, 정책 기준을 준수해야 합니다. 앱 개발을 시작하기 위해서는 먼저 아이디어를 조사하고 우선순위를 정하는 계획 단계가 필요합니다. 그 다음에는 서버를 설정하고 구성하는 빌드 단계가 이어집니다. 마지막으로 앱을 출시하는 방법을 배우는 배포 단계가 있습니다.

추가적인 자원으로는 앱의 가시성과 기능을 향상시키기 위한 메타데이터 최적화, 앱의 보안과 개인 정보를 유지하기 위한 고려사항, 앱 관련 문제를 해결하는 데 도움이 되는 문제 해결 지원이 있습니다.

포드의 CEO인 짐 파를리는 최근 미국에서 정비사 부족 현상이 자동차 산업에 영향을 미치고 있다고 강조했습니다. 정비사인 빅토르 이바노프코는 이 문제의 원인이 포드를 포함한 자동차 회사들이 수리 비용을 구조화하는 방식에 있다고 지적했습니다. 그는 정비사들이 복잡한 수리에 대해 정액제로 급여를 받는 경우가 많아, 시간이 많이 소요되는 작업에서 오히려 손해를 볼 수 있다고 설명했습니다.

파를리는 정비사 부족의 원인을 생산성 감소, 직업에 대한 부정적인 인식, 과도한 규제로 꼽았습니다. 그는 경제가 약 40만 명의 추가 정비사를 필요로 한다고 추정했으며, 이는 많은 숙련된 정비사들이 은퇴하고 새로운 정비사 졸업생이 줄어들고 있기 때문입니다. 이러한 추세가 우려스럽긴 하지만, 더 많은 졸업생들이 이 분야에 진입하고 있다는 긍정적인 신호도 있습니다.

시청자들은 이바노프코의 의견에 반응하며 엔지니어들이 정비업에 대해 더 잘 이해하고 작업하기 쉬운 차량을 설계해야 한다고 동의했습니다.

/dev/push는 Vercel, Render, Netlify와 같은 서비스의 대안으로 제공되는 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사용자가 Python, Node.js, PHP 등을 사용하는 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능으로는 다운타임 없는 업데이트, 실시간 로그, 팀 관리, 사용자 정의 환경 등이 있습니다.

주요 기능으로는 GitHub에서 즉시 롤백이 가능한 Git 기반 배포, Docker에서 실행 가능한 모든 언어 지원, 안전한 변수 관리를 통한 환경 관리, 실시간 모니터링을 위한 검색 가능한 로그 접근, 역할 기반 제어를 통한 팀 협업 관리, 사용자 정의 도메인 및 자동 SSL 인증서 지원, 개인 서버에서 실행할 수 있는 MIT 라이센스의 오픈 소스 소프트웨어 등이 있습니다.

시작하려면, 이 플랫폼은 주로 Ubuntu/Debian에서 지원됩니다. 사용자는 제공된 스크립트를 사용하여 서버에 설치할 수 있으며, 도메인에 대한 DNS 레코드를 설정하고, 시스템 보안을 강화하는 스크립트를 통해 서버를 안전하게 보호해야 합니다. 또한, .env 파일을 편집하여 애플리케이션을 구성하고, 서비스를 시작한 후 웹을 통해 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.

개발은 주로 macOS에서 이루어지며, 설정, 마이그레이션, 컨테이너 관리를 위한 다양한 스크립트가 제공됩니다. 정기적인 업데이트는 간단한 명령 스크립트를 통해 수행할 수 있습니다.

사용자는 코드 기여, 문제 보고, GitHub에서 후원함으로써 프로젝트를 지원할 수 있습니다. 더 많은 정보는 devpu.sh/docs에서 사용자 및 기술 문서를 참조하면 됩니다.

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최근 연구에 따르면 스위스의 빙하가 지난 10년 동안 24%의 부피를 잃었다고 합니다. 이는 주로 기후 변화 때문입니다. 2025년에는 여름의 높은 온도와 겨울철 눈 부족으로 인해 빙하가 약 3%의 부피를 잃는 등 녹는 현상이 특히 심각했습니다. 이러한 손실은 2022년에 기록된 수준에 가까워져 매우 우려스럽습니다.

스위스의 빙하 모니터링 기관인 GLAMOS의 연구자들은 지구 온난화에 대한 즉각적이고 효과적인 조치가 없다면, 스위스의 빙하가 이번 세기 말까지 거의 사라질 수 있다고 경고합니다. 1970년대 이후로 스위스에서는 1,100개 이상의 빙하가 완전히 사라졌으며, 현재의 빙하 얼음 부피는 20년 전보다 상당히 낮습니다.

가속화된 빙하 녹음은 빙하 자체뿐만 아니라 이 지역의 물 공급에도 영향을 미쳐 지중해까지 영향을 미칠 수 있습니다. 과학자들은 일부 빙하의 녹음은 피할 수 없지만, 전 세계적으로 협력하여 기후 변화에 대응하면 이 과정을 늦추고 일부 빙하를 구할 수 있을 것이라고 강조합니다.

딜로이트는 인공지능(AI)을 활용해 작성한 44만 달러 규모의 보고서에서 발견된 오류로 인해 호주 정부에 일부 금액을 환불하기로 결정했습니다. 이 보고서는 복지 벌금에 대한 준수 체계를 평가했으나, 허위 참고문헌과 데이터 해석 오류 등으로 비판을 받았습니다.

시드니 대학교의 크리스토퍼 러지 박사는 사용된 AI가 잘못된 정보를 생성했을 가능성이 있어 보고서에 중대한 오류가 발생했다고 지적했습니다. 딜로이트는 참고문헌에서 일부 실수를 인정했지만, 보고서의 전체적인 결과와 권고 사항은 변하지 않았다고 주장했습니다.

노동당 상원의원인 데보라 오닐은 컨설팅 과정에서 AI에 지나치게 의존하고 있다고 우려하며, 이러한 보고서 뒤에 있는 전문성에 대한 더 많은 검토가 필요하다고 강조했습니다. 원래 보고서에는 존재하지 않는 연구와 조작된 법적 참고문헌 등 여러 가지 잘못된 인용이 포함되어 있었습니다.

이 가이드는 웹사이트에서 프로필, 게시물, 이벤트와 같은 정보를 구조화하는 데 사용되는 Microformats 2(MF2) 데이터를 다루는 방법을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 파서를 선택해야 합니다. MF2 데이터를 표준 JSON 형식으로 변환하려면 사용 중인 프로그래밍 언어를 지원하는 파서를 선택해야 합니다. 지원되는 언어로는 Go, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust가 있습니다. 만약 해당 언어에 맞는 파서가 없다면, 명령줄 도구나 온라인 파서를 사용할 수 있습니다.

둘째, 데이터를 가져오고 파싱하는 과정이 필요합니다. URL에서 MF2 데이터를 가져올 때, URL이 리디렉션될 수 있으므로 최종 URL(유효한 URL)을 사용해야 합니다. 200이 아닌 HTTP 응답에서도 유용한 데이터가 포함될 수 있으니, 이를 무시하지 않는 것이 좋습니다.

셋째, 데이터 저장 방식에 대해 알아야 합니다. 일반적으로 원본 HTML을 가져와 JSON으로 변환한 후, 사용하기 쉬운 형식으로 간소화합니다. 원본 HTML을 처리된 데이터와 함께 저장하는 것이 좋습니다. 이는 향후 업데이트를 위해 파서와 코드가 개선될 수 있기 때문입니다.

넷째, 데이터 구조를 탐색하는 방법을 익혀야 합니다. MF2 데이터는 트리 형식으로 구조화되어 있으며, 최상위 항목과 중첩 구조로 이루어져 있습니다. 이러한 구조를 효과적으로 검색할 수 있는 함수를 개발하는 것이 중요합니다. 데이터가 항상 최상위에 나타나지 않을 수 있습니다.

다섯째, 속성 값에 대한 이해가 필요합니다. MF2 데이터의 각 속성은 일반 문자열, 내장 HTML, 이미지 또는 중첩된 마이크로포맷 등 여러 값 유형을 가질 수 있습니다. 값의 유형에 따라 유연하게 값을 검색할 수 있는 함수를 작성해야 합니다.

여섯째, 일반적인 알고리즘에 익숙해져야 합니다. 저자 식별, 대표 데이터 선택, 피드 페이지 매김과 같은 일반 작업을 위한 알고리즘을 숙지하면 특정 사용 사례를 효과적으로 처리하는 데 도움이 됩니다.

일곱째, 보안 조치를 취해야 합니다. 잠재적으로 안전하지 않은 입력을 다루기 때문에 모든 데이터를 정화하고 검증하여 XSS 공격과 같은 보안 취약점을 방지해야 합니다. HTML 정화를 위해 신뢰할 수 있는 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 실제 데이터를 사용하여 테스트해야 합니다. 다양한 구조와 어휘를 처리할 수 있도록 실제 MF2 데이터를 사용하여 애플리케이션을 테스트해야 합니다. 실제 사례를 활용하면 호환성을 개선할 수 있습니다.

이 가이드를 따르면 Microformats 2 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 능력이 향상될 것입니다.

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"프롬프트를 넘어서"라는 주제로 열린 패널 토론에서는 AI 에이전트를 생산 환경에 통합하는 데 있어 직면하는 도전 과제에 대해 논의했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 맥락 선택과 프롬프트 설계의 차이점에 대한 이해가 중요합니다. 많은 창업자들이 AI 기능에 필수적인 맥락 선택보다는 프롬프트 설계에 집중하는 경향이 있습니다. 패널에서는 AI 배포의 95%가 기술적 결함 때문이 아니라, 적절한 맥락 설계 부족으로 실패한다고 강조했습니다.

둘째, 효과적인 맥락 설계는 여러 요소를 포함합니다. 맥락을 구조화된 감사 가능한 산출물로 다루는 기능 선택, 정보 검색과 관련성을 높이기 위한 의미적 및 메타데이터 계층의 결합, 복잡한 쿼리 처리를 위한 비즈니스 용어집과 검증 계층 구축이 중요합니다.

셋째, 거버넌스와 신뢰는 배포에 필수적입니다. AI 시스템은 사용자 권한에 따라 다양한 출력을 제공해야 하며, 이를 통해 규정 준수와 신뢰를 유지해야 합니다.

넷째, 메모리 설계는 아키텍처적 결정으로, 사용자 경험과 개인 정보 보호에 영향을 미칩니다. 개인화를 향상시킬 수 있지만, 개인 정보 보호의 경계를 넘지 않도록 주의해야 합니다.

다섯째, 모델 오케스트레이션에서는 단일 모델에 의존하기보다는 작업의 복잡성과 기타 요소에 따라 적절한 모델로 쿼리를 라우팅하는 로직을 구현해야 합니다.

여섯째, 사용자 상호작용에 있어 모든 작업이 채팅 인터페이스에 적합한 것은 아닙니다. 때로는 그래픽 인터페이스가 더 효과적일 수 있습니다. 초기 상호작용에는 채팅을 사용하고, 이후에는 GUI로 전환할 수 있도록 하는 것이 좋다는 의견이 모였습니다.

마지막으로, 맥락 관찰 가능성, 조합 가능한 메모리, 도메인 인식 언어 등에서 여전히 혁신의 기회가 존재하며, 이는 향후 AI 개발에 탐색할 수 있는 분야입니다.

전체적으로 이 논의는 성공적인 AI 에이전트의 미래가 맥락 품질 개선, 메모리 설계, 오케스트레이션 신뢰성, 사용자와의 신뢰 구축에 달려 있음을 강조했습니다. 창업자들은 AI 제품 개발 시 이러한 요소들을 고려할 것을 권장받았습니다.

GreenOnion.ai는 사용자가 AI를 활용해 맞춤형 디자인 레이아웃을 빠르게 만들 수 있는 새로운 플랫폼입니다. 다른 AI 디자인 도구들이 단순히 이미지만 생성하는 것과 달리, GreenOnion은 사용자가 자신의 이미지를 업로드하면 AI가 이를 완전하고 편집 가능한 디자인으로 정리해 줍니다. 사용자는 원하는 내용을 설명하면 AI가 그에 맞춰 레이아웃을 생성합니다. 디자인의 모든 요소, 텍스트와 색상까지 조정할 수 있습니다. 이 플랫폼의 목표는 복잡한 도구 없이도 누구나 쉽게 디자인을 할 수 있도록 하는 것입니다. 현재 플랫폼은 운영 중이며, 창립자인 Yanjie는 제품에 대한 피드백과 향후 개선 아이디어를 찾고 있습니다.

이 글에서는 Bazel에서 BUILD 파일의 중요성을 다루며, 소프트웨어 아키텍처를 나타내는 역할을 강조합니다. 많은 사람들이 BUILD 파일이 코드에서 이미 언급된 의존성 정보를 반복하기 때문에 불필요하다고 오해하지만, 저자는 BUILD 파일이 아키텍처를 고려할 때 의존성을 이해하고 관리하는 데 필수적이라고 주장합니다.

첫 번째로, BUILD 파일은 코드의 개별 import 문에서 명확하지 않은 의존성을 시각화하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 두 번째로, BUILD 파일을 통해 개발자들은 소프트웨어 아키텍처를 의존성 그래프로 표현할 수 있어, 파일 수준의 import만 보는 것보다 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

저자는 "슬림" BUILD 파일을 지지하며, 이는 각 디렉토리에 대해 하나의 BUILD 파일을 만드는 것에 얽매이지 않고 더 넓은 개념적 목표를 정의하는 방식입니다. 이러한 접근은 아키텍처 문제를 더 명확하게 드러낼 수 있습니다.

또한 Bazel은 어떤 모듈이 다른 모듈에 의존할 수 있는지를 규정하는 가시성 규칙을 허용하여, 깔끔한 아키텍처를 유지하고 코드 리뷰를 개선하는 데 도움을 줍니다.

마지막으로, 잘 구조화된 아키텍처는 AI 도구에도 유익합니다. 이는 AI가 개념적 의존성 체인을 따라 코드베이스를 더 효과적으로 이해할 수 있게 해줍니다. 저자는 BUILD 파일을 수동으로 관리하는 것이 장기적인 유지보수에 유리하며, 소프트웨어 프로젝트에서 협업과 명확성을 향상시킬 수 있다고 결론짓습니다.

pdoc는 Python 프로젝트의 구조를 기반으로 API 문서를 자동으로 생성하는 도구입니다. 별도의 설정이 필요 없으며, 타입 주석을 지원하고 코드의 다양한 부분 간에 링크를 생성할 수 있습니다. 실시간으로 업데이트되는 웹 서버가 포함되어 있으며, numpydoc 또는 Google 스타일의 문서와 함께 사용할 수 있습니다.

최신 버전은 15.0.4입니다. 문서, 변경 사항 및 다운로드 위치에 대한 자세한 정보는 PyPI나 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 많은 프로젝트들이 문서 작성을 위해 pdoc를 사용하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 페이스북의 OpenZL 프로젝트와 관련된 자료 링크를 포함하고 있습니다. 첫 번째 링크는 프로젝트의 GitHub 페이지로 연결됩니다. 두 번째 링크는 arXiv에 있는 학술 논문으로 연결됩니다. 세 번째 링크는 공식 OpenZL 웹사이트로 이어집니다. 전반적으로 이 자료는 다양한 플랫폼을 통해 OpenZL 프로젝트에 대한 중요한 정보를 제공합니다.

Wiz Research는 인기 있는 데이터 저장 시스템인 Redis에서 심각한 취약점인 #RediShell(CVE-2025-49844)을 발견했습니다. 이 취약점은 CVSS 점수가 10.0으로, 가장 높은 심각도 수준을 나타냅니다. 이 문제는 약 13년 동안 Redis 코드에 존재해온 메모리 버그에서 비롯되었습니다. 공격자는 악성 Lua 스크립트를 전송하여 이 결함을 악용할 수 있으며, 이를 통해 Redis 호스트에서 임의의 코드를 실행하고 시스템에 대한 완전한 접근 권한을 얻을 수 있습니다. 이로 인해 데이터 도난, 시스템 탈취 및 클라우드 환경 내에서의 추가 공격이 발생할 수 있습니다.

Redis는 널리 사용되고 있으며, 약 75%의 클라우드 환경에서 활용되고 있어 이 취약점의 영향이 특히 큽니다. 약 33만 개의 Redis 인스턴스가 인터넷에 노출되어 있으며, 많은 경우 적절한 인증이 이루어지지 않고 있습니다. 따라서 조직들은 즉시 Redis 설치를 최신 패치 버전으로 업데이트할 것을 강력히 권장합니다.

주요 권장 사항으로는 인증 활성화, 불필요한 명령 제한, 최소 권한으로 Redis 실행, 네트워크 통제 구현 등이 있습니다. Wiz Research는 상황을 지속적으로 모니터링하며 향후 더 많은 기술적 세부 정보를 제공할 예정입니다.

결론적으로, 이 취약점은 심각한 위험을 초래하며 모든 Redis 사용자에게 긴급한 조치가 요구됩니다.

저자는 "Microlandia"라는 개인 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 게임은 원래의 심시티에서 영감을 받은 도시 건설 게임으로, 현실 세계의 데이터를 활용한 사실적인 시뮬레이션에 중점을 두고 있습니다. 전통적인 게임과는 달리, 이 프로젝트는 상업적 성공이나 재미보다는 깊이를 추구합니다.

처음에는 Go 언어로 개발했지만, 저자는 그래픽과 사용자 인터페이스 구현에서 어려움을 겪었습니다. 이에 실망한 저자는 더 확립된 게임 엔진으로 전환할까 고민했지만, 결국 Deno라는 자바스크립트 런타임을 사용하기로 결정했습니다. Deno는 간단하고 내장된 기능이 많아 데이터 처리와 게임 데이터 저장을 위한 SQLite 클라이언트, 게임 서버와 인터페이스 간의 통신을 위한 웹소켓을 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다.

게임을 Deno로 포팅한 후, 저자는 더 효율적인 개발 워크플로우를 발견하여 플레이 테스트 중 실시간 업데이트가 가능해졌습니다. Go에 비해 몇 가지 제한 사항이 있지만, 새로운 설정 덕분에 게임의 시뮬레이션 측면에 집중할 수 있게 되었습니다.

Microlandia는 macOS와 Windows에서 무료로 제공되며, 기부를 권장하고 있습니다.

2015년, 저자는 소지품을 노트북 백팩에 들어갈 정도로 줄이며 미니멀리즘 라이프스타일을 채택했습니다. 이러한 접근 방식은 여행을 더 쉽게 하고, 지출을 줄이며, 삶을 단순화하는 데 도움을 줍니다. 저자는 매년 이 글을 업데이트하며 최소한의 소지품으로 사는 것에 대한 통찰을 공유합니다.

저자는 '원백 여행'을 통해 백팩 하나로 여행하는 것이 많은 번거로움을 없애준다고 강조합니다. 수하물 요금이나 체크인 대기줄 같은 불편함이 사라집니다. 더 많은 팁을 원한다면 r/onebag 커뮤니티를 추천합니다. 저자는 필수적인 물건만 소유하고 소비주의를 피하는 것을 중요하게 생각합니다. 품질 좋은 장비가 항상 비싼 것은 아니라는 점도 강조합니다.

여행 스타일에 있어 저자는 도시에서 더 오랜 시간을 보내며 사회적 연결을 유지하는 것을 선호합니다. 동시에 즉흥적인 여행도 즐깁니다. 때로는 가방 없이 주머니에만 필요한 물건을 넣고 여행하기도 합니다. 저자는 필수 아이템을 신중하게 선별하여 목록을 작성했습니다. 여기에는 맥북, 아이폰, 애플워치와 같은 기술 기기와 다양한 기후에 적합한 내구성이 뛰어난 의류, 하이킹을 위한 가벼운 장비, 미니멀한 지갑, 응급 처치 키트, 여행용 세면도구 등이 포함됩니다.

저자는 신중한 구매, 실용성, 그리고 최소한의 소지품으로 누리는 자유의 중요성을 강조합니다.

캘리포니아주에서 넷플릭스, 훌루, 아마존 프라임과 같은 스트리밍 서비스가 방송하는 광고의 소리가 해당 프로그램이나 영화보다 크지 않도록 금지하는 새로운 법안이 통과되었습니다. 개빈 뉴섬 주지사는 최근 증가한 시끄러운 광고에 대한 불만을 해결하기 위해 이 법안을 서명했습니다. 이 법은 케이블 및 방송 TV에 대한 연방 규정과 유사하지만, 이전에는 스트리밍 플랫폼에는 적용되지 않았습니다.

법안을 발의한 톰 엄버그 주 상원의원은 부모들이 아기들이 자는 동안 시끄러운 광고로 인해 방해받는다는 불만에서 영감을 받았습니다. 처음에 주요 엔터테인먼트 회사들은 광고 소음 조절이 어렵다며 법안에 반대했으나, 법안에 스트리밍 서비스가 소송에 휘말리지 않도록 보호하는 조항이 추가된 후 반대를 철회했습니다. 이제 법안의 집행 책임은 주 검찰총장에게 있습니다.

새로운 소음 제한은 2026년 7월까지 스트리밍 플랫폼이 준수해야 하며, 캘리포니아가 엔터테인먼트 산업에 미치는 영향 때문에 이 법안은 전국의 광고 관행에도 영향을 미칠 수 있습니다.

저자는 Forth와 유사한 프로그래밍 언어를 이해하기 위해 바이트코드 컴파일러와 가상 머신(VM)을 만들었습니다. Forth는 스택 기반 언어로, 주로 데이터 스택과 리턴 스택의 두 가지 스택을 사용합니다. 데이터 스택은 값을 저장하고, 리턴 스택은 명령어 주소를 추적합니다.

간단한 예를 들어보면, 숫자 3을 출력하려면 데이터 스택에 3을 푸시하고, 이를 팝하여 출력하는 명령을 사용합니다.

이 컴파일러는 함수 정의(‘단어’라고 불림), 루프(DO/LOOP 사용), 변수와 같은 기본 기능을 지원합니다. 예를 들어, 변수를 정의하고 루프에서 값을 증가시킨 후 결과를 출력할 수 있습니다.

소스 코드를 실행 가능한 바이트코드로 변환하는 과정은 토큰화(tokenization)라는 단계를 포함합니다. 이 단계에서 코드는 의미 있는 기호로 분해됩니다. 토큰화가 끝난 후, 컴파일러는 이 토큰들로부터 직접 바이트코드를 생성하여 VM이 실행할 작업 목록을 만듭니다.

VM은 명령 포인터를 사용하여 바이트코드를 처리하며, 명령을 탐색하고 데이터 스택, 리턴 스택, 변수를 관리합니다. 저자는 또한 토큰화와 바이트코드 생성과 같은 각 단계가 어떻게 작동하는지를 보여주는 시각화 도구를 만들었습니다.

이 구현은 Forth에서 영감을 받았지만, 명령을 상호작용적으로 해석하는 대신 미리 바이트코드로 컴파일하는 등 몇 가지 차이점이 있습니다. 전반적으로 이 프로젝트는 Forth의 본질을 포착하면서도 독특한 기능들을 도입하고 있습니다.

jdx에서 새롭게 도입한 Monorepo Tasks 기능은 하나의 저장소 내에서 여러 프로젝트의 작업 관리를 개선하기 위해 설계되었습니다. 이 기능의 주요 내용은 다음과 같습니다.

Monorepo Tasks는 서로 다른 프로젝트의 작업을 한 곳에서 관리할 수 있게 해주며, 각 프로젝트의 도구와 설정은 별도로 유지됩니다. 이는 Bazel이나 Turborepo와 같은 도구와 유사하게 여러 프로젝트를 간편하게 처리할 수 있도록 도와줍니다.

주요 기능으로는 통합된 작업 네임스페이스가 있어 모든 프로젝트의 작업을 쉽게 찾을 수 있고, 스마트 상속 기능을 통해 저장소 전체에서 도구 설정을 공유하면서 특정 프로젝트에 대해 재정의할 수 있습니다. 또한, 와일드카드 패턴을 사용하여 여러 프로젝트에서 작업을 효율적으로 실행할 수 있으며, 작업이 시작되는 위치와 관계없이 올바른 컨텍스트와 설정으로 실행됩니다. 신뢰 전파 기능을 통해 루트에서 신뢰가 설정되면 모든 하위 구성에도 적용됩니다.

이 기능을 사용하려면 먼저 설정에서 기능을 활성화하고, 실험적 플래그를 설정한 후 프로젝트 파일에 작업을 정의해야 합니다. 이후 저장소의 어느 위치에서나 간단한 명령어로 작업을 실행할 수 있습니다.

Monorepo Tasks는 복잡한 프로젝트 관리를 간소화하고, 반복적인 스크립트 작성을 줄이며, 명확한 작업 조직을 통해 개발자 경험을 향상시킵니다. 다른 도구들과 비교했을 때, Monorepo Tasks는 통합된 작업 발견 기능을 제공하며, JavaScript 전용 도구들과 경쟁하면서도 언어에 구애받지 않는 지원을 제공합니다. 대규모 빌드 시스템의 복잡성을 피하면서 실용적인 작업 관리를 제공합니다.

이 기능은 여러 프로그래밍 언어를 사용하는 팀에 적합하며, 큰 시스템에서의 가파른 학습 곡선 없이 간단한 작업 관리를 원하는 팀에 유용합니다. 현재 이 기능은 실험적이며, 사용자 피드백을 통해 더욱 개선될 예정입니다.

이 텍스트는 C로 작성된 "힙 기반 가상 머신"의 코드 조각에 대해 설명하고 있으며, Lisp와 유사한 프로그래밍 언어를 위한 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

코드는 GitHub에 호스팅되어 있으며, 2023년 2월 17일에 생성되었습니다. 이 코드는 입력 문자열을 토큰으로 나누는 렉서, 표현식을 읽는 방법, 그리고 이러한 표현식을 컴파일하고 실행하는 함수들을 포함하고 있습니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

렉서는 입력을 괄호나 기호와 같은 토큰으로 분해합니다. 읽기 함수는 입력을 표현식과 리스트로 구문 분석합니다. 출력 함수는 구문 분석된 표현식을 읽기 쉬운 형식으로 표시합니다. 가상 머신(VM)은 컴파일된 코드를 실행하며, 변수 할당, 함수 호출, 제어 흐름(예: if 문)과 같은 작업을 처리합니다.

프로그램에는 REPL(읽기-평가-출력 루프)이 포함되어 있어 사용자가 Lisp 표현식을 입력하고 실시간으로 결과를 확인할 수 있습니다. 코드에서 사용되는 주요 구조체로는 데이터 쌍을 처리하는 Pair와 문자열을 관리하는 Text가 있습니다.

코드를 실행하려면 사용자가 저장소를 클론하거나 다운로드하거나 GitHub Desktop에서 사용할 수 있습니다.

마이크로소프트가 인터넷 연결 없이 윈도우 11을 설정하는 방법에 대한 통제를 강화하고 있다. 최근 업데이트에서 사용자가 설정 과정 중에 로컬 계정을 생성할 수 있는 방법을 제거했다. 이는 마이크로소프트 계정을 우회할 수 있는 방법이었다. 이러한 변화는 사용자가 완전히 구성된 장치를 위해 필요한 모든 설정 화면을 완료하도록 하기 위한 것이다.

이전에는 사용자들이 이러한 단계를 건너뛰는 방법을 찾았지만, 이제 마이크로소프트는 이러한 우회 방법을 비활성화하여 설정 과정에서 인터넷 연결과 마이크로소프트 계정이 필수로 요구되도록 했다. 로컬 계정을 선호하는 사용자들에게는 불만을 초래할 수 있지만, 마이크로소프트는 설정 중 기본 사용자 폴더의 이름을 지정할 수 있는 기능을 도입하고 있다. 다만, 이를 위해서는 명령어 입력이 필요하다.

CodeMender는 소프트웨어 보안을 강화하기 위해 설계된 새로운 인공지능 도구로, 중요한 취약점을 자동으로 수정합니다. 전통적인 소프트웨어 결함 발견 및 수정 방법은 느리고 복잡할 수 있지만, CodeMender는 이 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다.

CodeMender의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 이 도구는 새로운 취약점에 즉시 대응하여 패치를 적용하고, 기존 코드를 사전 예방적으로 수정하여 미래의 문제를 방지합니다. 둘째, CodeMender는 프로그램 분석 및 다중 에이전트 시스템과 같은 고급 기술을 사용하여 보안 결함을 효과적으로 식별하고 해결합니다. 셋째, 변경 사항이 적용되기 전에 CodeMender는 수정 사항이 올바른지 확인하고 새로운 문제를 발생시키지 않도록 합니다. 고품질 패치만이 인간 검토를 위해 전송됩니다. 넷째, CodeMender는 코드 수정 시 안전한 프로그래밍 관행을 구현하여 버퍼 오버플로우 취약점을 방지하는 경계 검사 추가와 같은 조치를 취할 수 있습니다. 마지막으로, CodeMender는 초기 6개월 동안 다양한 오픈 소스 프로젝트에 72개의 보안 수정을 제공했습니다.

CodeMender의 개발자들은 신뢰성을 중요시하며, 현재 모든 패치에 대해 인간의 감독을 요구하고 있습니다. 이들은 앞으로 소프트웨어 개발 커뮤니티에 도구를 배포하고, 기술 보고서를 통해 연구 결과를 계속 공유할 계획입니다.

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ChatKit은 앱에서 AI 기반의 채팅 경험을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 개발자들은 복잡한 설정 없이도 빠르게 고급 채팅 기능을 추가할 수 있습니다. 주요 기능으로는 사용자 인터페이스를 앱과 자연스럽게 통합할 수 있는 맞춤형 디자인, 자연스러운 대화를 위한 실시간 응답 스트리밍, 행동과 추론을 더 잘 시각화할 수 있는 통합 도구, 채팅 내에서 사용할 수 있는 인터랙티브 위젯, 파일 및 이미지 업로드 지원, 대화를 정리할 수 있는 관리 도구, 그리고 명확성과 참고를 위한 주석 기능이 있습니다.

ChatKit을 사용하려면, 앱에 컴포넌트를 추가하고 몇 가지 설정을 구성하기만 하면 됩니다. ChatKit은 통합이 쉽고, 맞춤형 UI나 복잡한 설정이 필요 없다는 점에서 두드러집니다. ChatKit 컴포넌트와 클라이언트 토큰만 추가하면 됩니다.

빠른 시작 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 서버에서 클라이언트 토큰을 생성합니다. 둘째, npm을 사용하여 React 바인딩을 설치합니다. 셋째, 프로젝트에 ChatKit JS 스크립트를 포함합니다. 넷째, 앱에서 ChatKit 컴포넌트를 렌더링합니다.

이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

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연구자들은 현재의 우주 날씨 감지 시스템에 존재하는 허점으로 인해 위험한 태양 사건에 취약해질 수 있다고 경고하며, 더 나은 모니터링이 필요하다고 주장하고 있습니다. 최근 연구에 따르면, "플럭스 로프"라고 불리는 작은 플라스마 구조가 우주 날씨에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 위성이나 전력망에 피해를 줄 수 있는 유해한 코로나 질량 방출(CME)을 유발할 수 있습니다.

주요 저자인 칩 맨체스터는 현재의 모니터링 방법이 단 하나의 풍속계로 허리케인을 추적하는 것과 같다고 비유하며, 다양한 관점에서의 접근이 필요하다고 강조했습니다. 연구자들은 탐지 능력을 40% 향상시키기 위해 "우주 날씨 조사 전선(SWIFT)"이라는 새로운 위성 네트워크를 제안하고 있습니다. 이 시스템은 다양한 각도에서 신호를 수집하기 위해 피라미드 형태로 배치된 네 개의 위성으로 구성될 것입니다.

이러한 개선의 필요성은 최근 지자기 폭풍이 지구의 기술에 혼란을 초래한 사건을 통해 더욱 부각되고 있습니다. 태양이 현재 매우 활발한 상태인 만큼, 이러한 모니터링의 발전은 미래의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

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최근 코넬 대학교의 수학자 파벨 갈라신이 종이접기 패턴과 입자 물리학을 이해하는 데 중요한 기하학적 형태인 앰플리투헤드론 사이의 연결고리를 발견했습니다. 앰플리투헤드론은 입자 간의 상호작용을 계산하는 데 도움을 주며, 갈라신은 종이접기 방식이 이 형태를 형성하는 점으로 표현될 수 있음을 보여주었습니다.

이 연결고리는 갈라신이 앰플리투헤드론에 대한 오랜 질문을 해결하는 데 기여했습니다. 즉, 이 형태가 입자 충돌 계산에 해당하는 더 간단한 부분으로 나눌 수 있는지를 밝혀낸 것입니다. 그의 연구는 종이접기 아이디어와 고급 수학 개념을 결합하여 앰플리투헤드론의 구조에 대한 새로운 관점을 제공합니다.

물리학자들은 일반적으로 입자 상호작용을 계산하기 위해 두 가지 방법을 사용하지만, 이 방법들은 복잡해질 수 있습니다. 이러한 계산이 기하학적으로 이해될 수 있다는 발견은 과정을 단순화합니다. 갈라신의 연구 결과는 두 개의 겉보기에는 관련이 없는 분야를 연결할 뿐만 아니라, 입자 물리학과 관련 이론에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 새로운 연구 방향을 열어줍니다.

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이 글에서는 Mojo라는 프로그래밍 언어가 Python 함수의 성능을 개선할 수 있는 가능성에 대해 다루고 있습니다. 특히 머신러닝 분야에서의 활용이 주목받고 있습니다. 최근에는 Mojo 코드를 Python에서 호출할 수 있는 기능이 도입되었지만, 아직 베타 버전으로 변경될 가능성이 있습니다.

저자는 처음에 Mojo가 Python 코드를 빠르게 실행하기 위해 자주 사용되는 Cython을 대체할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 이를 검토하기 위해, scikit-learn 라이브러리의 간단한 함수, 특히 Cython으로 작성된 DBSCAN 클러스터링 알고리즘의 내부 루프에 집중했습니다.

이 함수를 Mojo로 변환하는 것은 비교적 간단했으며, Mojo의 문법에 맞추기 위해 약간의 조정만 필요했습니다. 그러나 Mojo 버전은 Python 객체를 비효율적으로 처리하여 Cython 버전보다 상당히 느린 것으로 나타났습니다.

성능을 개선하기 위해 저자는 Mojo의 Span 타입을 사용하여 데이터를 더 효율적으로 처리할 것을 제안했습니다. 조정 후에도 Mojo 함수는 Cython보다 약 세 배 느렸지만, 개선된 점은 인정할 수 있었습니다.

저자는 현재 Python과 Mojo의 통합이 아직 개발 중이지만, 변환의 용이성과 성능 개선의 가능성이 유망하다고 결론지었습니다. 앞으로 더 복잡한 scikit-learn의 부분을 Mojo로 변환하는 작업을 진행할 계획이며, 특히 최적화나 병렬화의 이점을 누릴 수 있는 부분에 집중할 예정입니다. 저자는 Mojo를 사용하여 개선할 수 있는 알고리즘에 대한 제안을 요청하며, 널리 사용되는 scikit-learn 라이브러리에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 강조했습니다.

외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 기사의 텍스트나 주요 내용을 공유해 주시면 요약하는 데 기꺼이 도와드리겠습니다.

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행렬 곱셈은 딥러닝에서 매우 중요한 역할을 하며, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 같은 작업에 필수적입니다. "타일링"이라는 핵심 최적화 기법은 메모리 접근을 줄이고 전체 지연 시간을 감소시켜 이 작업의 효율성을 높입니다.

타일링은 행렬 곱셈 과정을 더 작은 블록으로 나누어 자원을 더 잘 관리할 수 있게 합니다. 이렇게 하면 출력 값을 계산하는 데 필요한 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있습니다. 일반적인 행렬 A와 B의 곱셈에서는 각 출력 값이 두 행렬에서 많은 데이터를 가져와야 합니다. 하지만 A의 행을 재사용하고 출력 생성 순서를 변경함으로써 데이터 접근 횟수를 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 4x4 블록 크기를 사용하면 접근 횟수가 1024에서 256으로 줄어들어 효율성이 향상됩니다.

타일링은 블록 크기(b)와 관련된 비율로 메모리 접근을 줄입니다. 예를 들어, 블록 크기가 4일 경우 접근 횟수가 4배 줄어들고, 블록 크기가 2일 경우에는 2배 줄어듭니다. 타일링은 블록을 병렬로 처리할 수 있게 하여 계산 속도를 더욱 높입니다. 또한, 메모리 내에서 데이터를 이동하는 데 소요되는 시간을 줄여줍니다. 이는 일반적으로 계산에서 병목 현상이 발생하는 부분입니다.

출력 블록의 크기는 하드웨어의 공유 메모리 용량에 의해 제한됩니다. 블록이 너무 크면 메모리에 맞지 않아 비효율이 발생할 수 있습니다. 메모리 제약을 극복하기 위해 부분적인 행과 열을 가져와 계산을 수행할 수 있지만, 이 경우 필요한 쓰기 횟수가 증가할 수 있습니다.

결론적으로, 타일링 행렬 곱셈은 데이터 접근 및 처리 방식을 최적화하여 딥러닝 작업의 속도와 효율성을 높이는 강력한 기법입니다.

연구자들은 범고래가 죽은 먹이, 예를 들어 새나 물개를 인간에게 선물하는 행동을 관찰했습니다. 이는 범고래가 이타심을 가지고 있으며 다른 종의 감정을 이해할 수 있다는 것을 나타낼 수 있습니다. 해양 연구원인 자레드 타워스는 이러한 행동의 사례를 기록했으며, 그 중 두 마리의 어린 범고래인 아켈라와 퀴버가 그에게 다가와 죽은 새를 가져오고 그의 반응을 기다리는 모습이 포함되어 있습니다.

타워스는 2004년부터 2024년까지 총 32건의 유사한 사례를 발견했습니다. 범고래는 가오리, 해파리, 심지어 거북이와 같은 다양한 먹이를 제공했습니다. 이러한 행동은 복잡한 사회 구조로 알려진 범고래가 자신의 무리뿐만 아니라 인간과도 나눔의 습관을 확장할 수 있음을 시사합니다.

전문가들은 이 행동이 범고래가 '마음의 이론'을 가지고 있다는 것을 보여준다고 믿고 있습니다. 이는 그들이 다른 존재가 서로 다른 생각과 감정을 가지고 있다는 것을 인식할 수 있다는 의미입니다. 이러한 이타적인 행동은 범고래에게 사회적으로 이익이 될 가능성이 있으며, 다른 종에 대한 호기심과 배우고자 하는 욕구에서 비롯될 수 있습니다.

저자는 GPT-5와 Codex를 활용하여 노트북에서 단 5분 만에 AI 연구를 위한 모델을 훈련하는 실험을 진행했습니다. 이 과정에서 180만 개의 매개변수를 가진 기본 변환기 모델을 사용해 간단한 이야기를 만들었습니다. OpenAI가 GPT-5-Codex를 출시한 후, 저자는 Codex와 자신의 노력을 결합하자 연구 결과가 크게 향상되었다는 것을 발견했습니다.

연구 과정에서는 Codex를 이용해 변경 사항을 제안하고 실험을 진행하며 결과를 분석했습니다. 주요 단계로는 n-그램 모델을 훈련하는 것이 있었는데, 이는 빠르지만 효과는 떨어졌습니다. 이후 변환기 모델로 전환했습니다. 결국 Codex는 변환기 예측과 n-그램 모델을 결합하는 방법을 발견했는데, 이는 처음에는 혼란도를 낮췄지만 과도한 최적화로 인해 텍스트 품질이 저하되었습니다.

가장 성공적인 접근법은 "증류"라는 기술로, 변환기를 n-그램 모델의 예측을 모방하도록 짧은 시간 동안 훈련한 후 정규 훈련을 계속하는 방식이었습니다. 이 방법은 일관성 있고 매력적인 이야기 출력을 이끌어냈습니다.

저자는 자신을 전문 AI 연구자로 여기지는 않지만, 이 경험이 즐거웠고 자신의 방법이 성공적이라는 사실에 놀랐다고 결론지었습니다. 또한, 다른 사람들이 이를 바탕으로 발전시킬 수 있도록 자신의 코드를 공유했습니다.

이 기사는 생물학적 세포의 기능을 모방하기 위해 설계된 인공 시스템인 합성 세포(SynCells)의 개발에 대해 다룹니다. 이러한 합성 세포는 의학과 생명공학 분야에서 발전 가능성을 가지고 있습니다. 기본 분자 구성 요소로부터 완전한 기능을 가진 합성 세포를 만드는 것은 복잡한 작업으로, 다양한 과학적, 윤리적, 안전성 문제로 인해 전 세계의 협력이 필요합니다.

최근 중국 선전에서 열린 정상 회의에서는 전 세계의 과학자들이 모여 합성 세포 연구의 진행 상황과 도전 과제에 대해 논의했습니다. 연구자들은 세포 과정에 대한 이해를 높이고 생명의 기원을 탐구하기 위해 합성 세포를 만들고자 합니다. 합성 세포는 치료제 개발이나 에너지 생산과 같은 실용적인 목적에도 활용될 수 있습니다.

주요 과제로는 다양한 기능 모듈을 통합하여 함께 작동하도록 보장하는 것과 합성 세포 기술의 오용을 방지하기 위한 생물 안전 문제 해결이 있습니다. 현재 합성 세포는 생물학적 세포보다 간단하며 몇 가지 기능만 성공적으로 모방되었지만, 지질 소포와 유전 시스템 통합과 같은 구조를 만드는 데 진전을 이루었습니다.

앞으로는 통합 문제를 극복하고 합성 세포의 기능을 향상시키기 위해 인공지능 기반 설계와 생명 공장과 같은 혁신적인 접근 방식이 필요하다고 강조합니다. 정상 회의에서는 윤리적 문제를 다루고 합성 세포 연구가 사회에 널리 이익이 되도록 하는 것이 중요하다는 점도 강조되었습니다.

합성 세포는 약물 전달 및 환경 지속 가능성 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 있지만, 가까운 미래에 실용적인 시연이 필요합니다. 합성 세포를 구축하는 것은 여러 학문을 결합한 중요한 과학적 노력으로, 흥미로운 기회와 함께 중요한 책임을 동반합니다.

Grapevine은 Slack, Google Drive, Notion과 같은 플랫폼과 통합된 AI 에이전트를 위한 지식 검색 시스템입니다. 이 시스템의 첫 번째 응용 프로그램은 특정 회사에 맞춘 GPT로, 기존 도구들보다 더 나은 성능을 발휘합니다. 사용자는 회사 관련 질문에 답변하는 Grapevine Slack 봇을 설정할 수 있으며, 온라인에서 데모를 확인할 수 있습니다.

Grapevine의 창립자들은 회사들이 일상적인 질문을 처리하는 방식을 개선하기 위해 이 시스템을 만들었습니다. 초기에는 기존 도구들이 일반적인 질문의 약 50%만 답변할 수 있었지만, Grapevine은 처음에는 35%에서 시작해 프로세스를 개선한 후 85%까지 향상되었습니다. 이로 인해 팀의 작업 방식이 변화하였고, AI가 일상적인 문의와 지원을 위한 주요 자원으로 자리 잡게 되었습니다.

Grapevine은 보안을 최우선으로 생각합니다. 사용자 데이터를 학습하지 않으며, 모든 데이터는 암호화되어 별도로 저장됩니다. 이 제품은 SOC 2 준수 기준을 충족합니다. Grapevine은 사용자 친화적이며, 웹사이트에서 무료 체험이 가능합니다.

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미국 대법원이 콜로라도의 전환 치료 금지 법안에 대한 사건을 심리할 예정입니다. 전환 치료는 개인의 성적 지향이나 성 정체성을 변화시키려는 시도로, 주요 의료 단체들에 의해 우울증과 자살 생각 등 해를 끼친다는 이유로 널리 비난받고 있습니다. 특히 미성년자에게 더 큰 피해를 주는 것으로 알려져 있습니다.

콜로라도의 치료사인 케일리 차일스와 보수 단체인 자유 수호 연합은 이 금지 법안에 도전하고 있습니다. 그들은 이 법안이 치료에서의 자유로운 발언 권리를 침해한다고 주장합니다. 이들은 치료사들이 고객과 어떤 관점에 대해서도 논의할 수 있어야 한다고 믿고 있습니다.

이에 대해 콜로라도의 법무장관 필립 와이저는 이 법이 미성년자를 해로운 관행으로부터 보호하고, 성인들이 종교 단체로부터 전환 치료를 받을 수 있도록 허용한다고 반박했습니다. 그는 주 정부가 면허를 가진 치료사를 규제하여 질 높은 치료를 보장할 수 있다고 강조하며, 전환 치료를 신뢰할 수 없는 의료 관행에 비유했습니다.

양측은 전환 치료에 대한 과학적 지지가 부족하다는 점을 다뤄야 하며, 반대 측은 의료 이해가 시간이 지남에 따라 발전한다는 점을 지적하고 있습니다. 이 사건인 차일스 대 살라자르에 대한 판결은 2026년 여름까지 나올 것으로 예상됩니다.

브렌트 랜달은 VALORANT 게임 플레이 무결성 팀의 엔지니어로서 서버 성능 최적화 과정을 설명합니다. 이 과정의 주요 목표는 공정한 게임 플레이를 위해 지연 시간을 줄이고 플레이어가 적시에 반응할 수 있도록 하는 128틱 서버를 구현하는 것이었습니다.

개발팀은 처음에 서버 프레임이 50밀리초(ms) 걸리는 상황에서 시작하여 이를 2ms 이하로 줄이는 것을 목표로 했습니다. 이를 위해서는 코드와 하드웨어의 대대적인 최적화가 필요했습니다. VALORANT는 공격자가 방어자보다 유리한 '피커의 이점'을 최소화하기 위해 초당 128번 업데이트를 처리하는 서버가 필요했습니다.

CPU 자원 관리는 큰 도전이었습니다. 각 게임이 전체 코어를 사용할 수 있기 때문에, 성능을 희생하지 않고 여러 게임을 동시에 호스팅할 수 있도록 하는 것이 목표였습니다. 성능 문제를 복제, 네트워크, 애니메이션 등으로 분류하고, 코드 실행에서 시간이 어디에 소요되는지를 추적하는 시스템을 개발했습니다.

라이엇의 분석 플랫폼을 활용해 성능 데이터를 시각화하여 느린 부분을 식별하고 시간에 따른 변화를 추적했습니다. 이를 통해 성능 문제를 효율적으로 찾아내고 해결할 수 있었습니다. 최적화 기술로는 비용이 많이 드는 복제 방법에서 원격 프로시저 호출(RPC)로 전환하여 성능을 크게 개선했습니다. 또한 애니메이션 업데이트 빈도를 줄이고 비전투 중 애니메이션을 끄는 방식으로 처리 시간을 절약했습니다.

하드웨어와 운영체제 개선을 위해 인텔과 협력하여 CPU 아키텍처를 업그레이드하고 메모리 접근 패턴을 최적화했으며, 자원 관리를 개선하기 위해 운영체제 설정을 조정했습니다. 팀은 성능을 지속적으로 측정하는 것이 중요하다고 강조하며, 실제 상황에 따라 최적화를 조정하고 원활한 운영을 보장했습니다.

코드 최적화, 하드웨어 업그레이드, 지속적인 성능 측정의 조합 덕분에 VALORANT는 128틱 서버를 성공적으로 출시하여 플레이어에게 향상된 게임 경험을 제공할 수 있었습니다. 이러한 노력으로 VALORANT는 서버 성능을 크게 향상시키고 경쟁적이며 공정한 게임 환경을 조성할 수 있었습니다.

현대 컴퓨터는 민감한 데이터를 저장하기 위해 DRAM 메모리 모듈에 의존하며, 클라우드 제공업체는 하드웨어 수준의 메모리 암호화를 사용하여 이 정보를 보호합니다. 그러나 "배터링 램"이라는 새로운 위협이 이러한 보안 조치를 우회할 수 있습니다. 연구자들은 메모리 명령을 조용히 조작할 수 있는 저렴한 인터포저(50달러)를 개발하여 공격자가 암호화된 메모리에서 평문을 읽거나 쓸 수 있도록 합니다.

배터링 램에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 이 인터포저는 민감한 클라우드 작업을 보호하기 위해 설계된 인텔의 SGX와 AMD의 SEV-SNP와 같은 고급 보안 기술을 위협할 수 있습니다. 둘째, 인터포저는 처음에는 모든 신뢰 검사를 통과하지만 악의적인 모드로 전환하여 메모리 접근을 공격자가 제어하는 위치로 리디렉션할 수 있습니다. 셋째, 상업적으로 비싼 장치와 달리 이 맞춤형 인터포저는 저렴하고 접근 가능하여 클라우드 보안에 대한 물리적 공격의 위험성을 강조합니다. 넷째, 이 공격은 DDR4 메모리를 사용하는 모든 시스템에 영향을 미치며, 특히 클라우드 환경에서 기밀 컴퓨팅에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다. 다섯째, 현재의 메모리 암호화 방법이 메모리 재생 공격을 방지하지 못한다는 사실이 드러나면서 물리적 위협에 대한 더 나은 방어가 필요함을 강조합니다. 마지막으로, 인터포저의 설계와 재료는 GitHub에서 공개되어 투명성과 추가 연구를 촉진합니다.

전반적으로 배터링 램은 기존 메모리 암호화 기술의 심각한 취약점을 보여주며 클라우드 컴퓨팅에서 보안 조치를 재평가할 필요성을 강조합니다.

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몬트리올 대학교 연구진이 주도한 연구에 따르면, 태아는 임신 중 외국어에 노출될 경우 그 언어에 반응할 수 있다고 합니다. 몇 주간의 언어 청취가 신생아의 뇌가 그 언어를 처리하는 방식에 변화를 줄 수 있습니다.

이 연구에서는 60명의 프랑스어를 사용하는 임산부가 태아에게 프랑스어와 독일어 또는 히브리어로 된 이야기 녹음을 들려주었습니다. 출생 후 연구자들은 비침습적인 방법으로 아기들의 뇌 반응을 측정했습니다. 그 결과, 아기들은 태내에서 들었던 외국어를 인식하며 모국어와 유사한 방식으로 처리하는 반면, 전혀 낯선 언어에 대해서는 뇌 활동이 덜 나타났습니다.

이 연구는 출생 전 뇌의 유연성을 강조하며, 조기 언어 노출이 언어 발달에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 이러한 효과가 장기적으로 지속되는지는 불확실하지만, 연구 결과는 취약한 아동의 언어 발달을 지원할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

Flightcontrol은 애플리케이션을 아마존 웹 서비스(AWS)에 쉽게 배포할 수 있도록 도와주는 플랫폼 서비스(PaaS)입니다. 서버, 데이터베이스, 정적 사이트 등 다양한 서비스를 제공하며, 24시간 지원을 통해 전체 DevOps 팀처럼 기능합니다.

Flightcontrol의 가장 큰 장점 중 하나는 사용의 용이성입니다. 개발자들은 복잡한 인프라 지식 없이도 AWS를 관리할 수 있어, 비싼 DevOps 엔지니어에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 이 플랫폼은 DevOps 관련 비용을 크게 절감해 주며, 개발자들이 신속하고 효율적으로 배포할 수 있도록 도와줍니다. 이는 Vercel이나 Heroku와 유사한 방식입니다.

사용자 친화적인 대시보드를 제공하여 AWS 서비스를 쉽게 관리할 수 있습니다. 배포 과정이 git push처럼 간단해집니다. 또한, 자동으로 임시 환경을 생성해 변경 사항을 테스트할 수 있어, 코드 병합 전 버그와 충돌을 줄이는 데 도움이 됩니다.

Flightcontrol은 뛰어난 고객 지원을 제공하며, 평균 응답 시간은 단 6분에 불과합니다. 여러 AWS 서비스를 지원하고 사용자 맞춤형 설정이 가능해 개발자들이 인프라에 대한 통제와 가시성을 유지할 수 있도록 합니다.

많은 개발자와 기업들이 Flightcontrol을 신뢰하며, 이를 통해 AWS에서 애플리케이션을 효율적으로 관리하면서 시간과 비용을 절약하고 있습니다.

해시 테이블의 부하 계수는 테이블이 얼마나 가득 차 있는지를 측정하는 지표로, 채워진 슬롯의 수를 전체 슬롯의 수로 나누어 계산합니다. 부하 계수가 낮을수록 접근 속도가 빠르지만 메모리 사용량은 더 많아집니다.

이차 탐사는 크기가 2의 거듭제곱인 테이블에서 검색 시 전체 배열을 탐색한 후에야 반복이 발생할 수 있습니다.

쿠쿠 해싱은 최소 두 개의 해시 함수를 사용하지만, 더 많은 해시 함수를 사용할 수도 있습니다. 해시 함수의 수나 연속된 요소를 더 많이 탐색할수록 부하 계수가 증가합니다. 더 많은 요소를 탐색하는 것이 메모리 효율성에는 더 좋습니다.

이 텍스트에는 쿠쿠 해싱이 지원할 수 있는 최대 부하 계수에 대한 데이터가 포함되어 있으며, 이는 해시 함수의 수와 탐색한 요소의 수에 따라 달라집니다.

러스트에서는 컴파일러 힌트를 통해 효율적인 코드를 생성할 수 있습니다. 그러나 작은 태그 배열을 사용할 경우 잘못된 긍정 결과가 발생할 수 있으며, 이는 성능에 영향을 미칩니다.

쿠쿠 해싱에서 버킷 크기를 늘리는 것은 잘못된 긍정 결과의 가능성이 높아져 성능 개선에 도움이 되지 않았습니다.

문자열 키의 경우, 메타의 F14 테이블과 유사한 교차된 SIMD(단일 명령, 다중 데이터) 레이아웃이 효과적입니다.

성공적인 조회는 일반적으로 실패한 조회보다 빠릅니다. 이는 성공적인 조회가 테이블이 덜 가득 찼을 때 추가된 키를 찾는 경우가 많기 때문입니다.

쿠쿠 해싱은 간접 SIMD 설계에서 성공적인 조회에 대한 개선을 보이지 않지만, 직접 SIMD에서는 일반적으로 키 수가 적어 개선이 나타납니다.

해시 테이블 크기 계산 시, 2의 거듭제곱 크기의 테이블은 간단한 비트 연산을 사용하고, 임의 크기의 테이블은 곱셈 방법을 사용하여 성능에 약간의 영향을 미칩니다.

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이 가이드는 효율적인 행렬 곱셈 커널을 만드는 방법을 설명합니다. 간단한 구현에서 시작하여 cuBLAS와 CUTLASS와 같은 고급 라이브러리에 맞출 수 있도록 점진적으로 개선하는 과정을 다룹니다.

초기 커널은 간단하지만 속도가 느립니다. 기본 구조를 사용하며 타일 크기를 조정할 수 있는 매개변수를 포함하고 있습니다. 가이드는 각 개발 단계에서 성능 향상을 보여주는 표를 제공하며, 기본 커널에서 고급 커널로의 발전을 통해 TensorCore 활용 비율이 cuBLAS와 비교하여 얼마나 향상되었는지를 강조합니다.

첫 번째 주요 개선 사항은 단일 워프 그룹을 여러 개의 워프로 나누어 다양한 작업을 처리하는 것입니다. 이를 통해 효율성이 향상됩니다. 다음으로, 타일 에필로그를 도입하여 데이터 복사를 파이프라인으로 처리함으로써 메모리 사용과 속도를 개선합니다. 집합적 MMA는 여러 블록을 활용하여 계산의 산술 강도를 높이고 데이터 대기 시간을 줄입니다. 지속적인 커널은 여러 출력 타일을 단일 실행에서 처리할 수 있도록 하여 초기화 오버헤드를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 전용 에필로그 워프 그룹은 두 개의 워프 그룹 간에 작업을 분배하여 하나는 계산을 수행하고 다른 하나는 출력을 처리하도록 합니다. 마지막으로, 그리드 타일링은 출력 블록 처리 순서를 조정하여 메모리를 더 잘 활용하고 계산 유닛을 바쁘게 유지합니다.

완성된 커널은 효율적이고 간결하며, 모든 개선을 통해 최첨단 성능을 달성합니다. 이 가이드는 Blackwell 아키텍처에서 행렬 곱셈을 최적화하기 위한 단계별 프레임워크로, 성능을 높이면서도 명확하고 관리하기 쉬운 코드 구조를 유지하는 데 중점을 두고 있습니다.

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

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MonsterWriter는 학생들이 학술 논문, 특히 학위 논문을 쉽게 작성할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 프로그램은 대학 기준에 맞춘 사용자 정의 레이아웃을 제공하며, 사용자가 내용에 집중하는 동안 작업의 외관을 개선하는 데 중점을 둡니다.

이 도구의 주요 기능으로는 다양한 형식의 템플릿 옵션이 있습니다. DOCX, PDF, LaTeX 등 여러 형식 중에서 선택할 수 있습니다. 또한, 자동 인용 기능이 있어 APA, 하버드, MLA, IEEE와 같은 인용 스타일을 지원하며, 출처를 입력하면 자동으로 참고 문헌을 추가합니다. 작업을 체계적으로 관리할 수 있는 할 일 목록과 작성 중에 자동으로 업데이트되는 동적 목차 기능도 포함되어 있습니다. 수식, 각주, 표, 이미지, 교차 참조 등을 쉽게 추가할 수 있는 풍부한 콘텐츠 기능도 제공합니다. 향후 업데이트에서는 협업 기능도 추가될 예정입니다.

가격 측면에서는 기본 버전이 무료로 제공되며, 추가 기능이 포함된 프리미엄 버전인 Monster PRO는 일회성 요금 34.99달러에 이용할 수 있습니다. MonsterWriter는 논문 작성의 스트레스를 줄이고 생산성을 높여 학생들이 고품질의 논문을 제출할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글에서는 골동품 상점에서 흔히 발견되는 방사능이 있는 도자기와 유리 제품에 대해 다루고 있습니다. 이들 제품의 종류와 특징에 초점을 맞추고 있습니다.

방사능 도자기에는 빈티지 접시와 그릇 같은 여러 아이템이 포함되며, 이들은 색소로 우라늄을 사용하여 약간의 방사능을 띱니다. 방사선 측정기인 가이거 카운터로 이 방사능을 감지할 수 있습니다.

도자기의 종류로는 빨간 도자기가 있습니다. 주로 1930년대에서 50년대 사이에 캘리포니아에서 생산된 이 도자기는 우라늄 유약을 포함하고 있습니다. 대표적인 예로는 1943년까지 우라늄으로 생산되었던 피에스타 웨어가 있으며, 이후 1972년까지 고갈된 우라늄으로 다시 생산되었습니다. 이 제품들은 상당한 방사선을 방출할 수 있습니다.

노란 도자기는 일반적으로 방사능이 덜하며 다양한 디자인이 있습니다. 빨간 도자기에 비해 방사능 수치가 낮습니다. 녹색 유리는 우라늄 유리로 알려져 있으며, 색상과 불투명도가 다양하지만 자외선 아래에서 종종 녹색으로 형광을 띱니다. 이 유리는 대공황 시기에 인기를 끌었습니다.

1920년대의 "레비게이터"와 같은 일부 제품은 방사능 가스를 물에 포화시켜 건강에 좋다고 광고되었으나, 이는 암을 포함한 건강 위험을 초래했습니다. 현재 이들 제품은 수집가들 사이에서 인기가 있지만, 여전히 위험합니다.

전반적으로 이 글은 방사능 수집품에 대한 매력과 이들의 다양한 방사능 수준을 강조하면서, 안전하지 않은 사용에 대한 경고를 하고 있습니다.

이 글에서는 사용자가 슬라이더를 조정하여 WGSL 셰이더의 복잡성을 높일 수 있는 새로운 WebGPU 애플리케이션에 대해 다룹니다. 이 애플리케이션의 주요 목표는 셰이더의 컴파일 시간을 측정하고 복잡성과 성능 간의 균형을 이해하는 것입니다. 특히 렌더링 및 계산 파이프라인에서의 성능을 중점적으로 살펴봅니다.

먼저, 이 도구는 기존의 WebGPU 보고서에서 영감을 받아 셰이더의 복잡성을 생성하고 테스트할 수 있는 간단한 도구입니다. 애플리케이션의 예시로는 회전하는 삼각형이 있으며, 다양한 셰이더를 사용해 정점을 생성하고 렌더링하는 기본적인 시연을 제공합니다.

사용자는 슬라이더를 조정하여 셰이더의 복잡성을 변경할 수 있으며, 이는 컴파일 시간에 영향을 미칩니다. 복잡성은 셰이더에 더 많은 함수와 문장을 추가함으로써 증가합니다. 저자는 큰 셰이더(예: 3MB)를 컴파일하는 것은 간단하지만, 더 큰 셰이더(예: 30MB)는 오류를 일으킬 수 있다고 언급합니다.

이 도구는 장치와 어댑터의 한계에 대한 정보를 제공하며, 이는 성능 최적화에 중요합니다. 저자는 이 도구를 만들기 위해 boreDOM이라는 최소한의 자바스크립트 프레임워크를 사용했으며, 이 프레임워크의 경량성과 효율성을 강조합니다.

앞으로는 차가운 컴파일 시간과 따뜻한 컴파일 시간의 차이를 탐구하고, 셰이더 복잡성을 관리하는 전략을 개발할 가능성이 있습니다. 사용자들은 이 도구를 사용해 복잡한 셰이더를 처리하는 자신의 장치를 관찰해 보기를 권장합니다. 저자는 향후 게시물에서 렌더링 엔진을 소개할 계획입니다.

저자는 ShadCN을 사용하여 Next.js용 오디오 및 에이전트 컴포넌트 세트를 만들었습니다. 이 컴포넌트들이 유용하길 바라며, 피드백을 환영합니다. GitHub 저장소는 내일 아침에 공개될 예정입니다.

디지털 드로잉에서 잉크 변형 개념에 대한 리뷰가 진행되었습니다. 이 리뷰는 자유롭게 그린 디지털 잉크의 유동성과 벡터 그래픽의 정밀성을 비교하며, 손으로 그린 잉크의 편리함을 유지하면서도 동적인 형태 조작이 가능하도록 하는 목표를 가지고 있습니다.

디지털 잉크의 장점으로는 아이디어를 빠르게 기록할 수 있는 점이 있습니다. 사용자는 그림을 그린 후에도 잉크의 속성을 변경할 수 있어 유연성이 높아집니다. 잉크의 변형은 크기 조정과 같은 간단한 조정에서부터 형태를 구부리는 복잡한 변형까지 다양합니다. 이 과정에서 비공식적인 자유형 스케치와 공식적인 기하학 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

잉크 변형에서의 도전 과제는 사용자가 쉽게 조작할 수 있는 제어 구조를 만드는 것입니다. 복잡한 잉크 스트로크를 간단한 제어 구조로 효과적으로 매핑하는 것도 필요합니다. 또한, 간단한 형태부터 복잡한 디자인까지 다양한 변형을 지원해야 합니다.

리뷰에서는 여러 가지 기술이 탐구되었습니다. 첫째, 잉크 스트로크를 벡터 형태로 변환하여 조작을 쉽게 하는 단순화된 기하학이 있습니다. 둘째, 잉크를 말랑한 재료처럼 직접적으로 변형하는 '눌러서 당기기' 기법이 있지만, 이 경우 세부 사항이 왜곡될 수 있습니다. 셋째, 기본적인 변형을 위해 경계 상자와 메쉬 왜곡을 사용하는 스케일링과 워핑 기법이 있습니다. 넷째, 형태의 움직임과 반응을 제어하기 위해 스켈레톤을 적용하는 스켈레탈 변형이 있지만, 이는 수동 설정이 필요합니다. 다섯째, 다양한 변형 기법을 결합한 자유형 변형이 있습니다. 마지막으로, 물질과 같은 행동을 시뮬레이션하는 물리적으로 정확한 변형이 있지만, 계산적으로 많은 자원을 소모하고 때때로 불안정할 수 있습니다.

이 리뷰는 디지털 잉크의 직관적이고 쉬운 변형을 가능하게 하는 시스템의 필요성을 강조하며, 손으로 그린 느낌을 유지하는 것의 중요성을 언급합니다. 사용자 친화적인 변형 경험을 만들기 위한 지속적인 연구 과제와 잠재적 해결책도 강조되고 있습니다.

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Lone Lisp는 언어의 기능을 향상시키는 강력한 제어 메커니즘인 구분된 계속성을 지원하기 시작했습니다. 이 기능은 예외 처리와 생성기와 같은 고급 기능을 가능하게 합니다.

구분된 계속성의 도입으로 Lone Lisp는 프로그래밍에서 더 복잡한 흐름 제어를 할 수 있게 되었습니다. 초기 구현에서는 반복 처리와 제어 흐름에서 어려움을 겪었는데, 이는 함수 호출에 의존하면서 프로그램의 실행 흐름을 직접 제어하지 못했기 때문입니다.

개발자는 반복 처리를 개선하기 위해 루비와 같은 다른 언어와 전문가의 글에서 영감을 얻어 Lone에서 더 나은 제어 메커니즘의 필요성을 깊이 이해하게 되었습니다. 이를 바탕으로 원래의 재귀 평가기를 스택 기반 기계로 재설계하여 상태를 더 효과적으로 관리하고 제어 구조를 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다.

원시 데이터는 상태 기계로 재구성되어 제어 흐름과 더 잘 상호작용할 수 있게 되었으며, C 스택과 Lisp 스택이 서로 얽히지 않도록 하였습니다. 계속성은 스택의 현재 상태를 캡처하여 나중에 다시 시작할 수 있도록 구현되었으며, 본질적으로 재개 가능한 예외로 취급됩니다.

최종 구현에서는 계속성을 일급 시민으로 만들어, 함수처럼 전달하고 호출할 수 있게 되었습니다. 구분된 계속성의 추가는 Lone Lisp의 기능성과 표현력을 크게 향상시켜 개발자들에게 더 많은 유연성을 제공합니다.

이 기사는 인기 있는 마커 브랜드인 샤피가 미국에서 생산 비용을 줄이기 위해 노력하고 있다는 내용을 다룹니다. 회사는 제조 과정을 더 효율적으로 만들기 위한 다양한 전략을 모색하고 있습니다. 이러한 노력은 비용 상승에 대응하여 경쟁력을 유지하고 수익성을 확보하는 데 필수적입니다. 샤피는 소비자의 제품 수요를 충족시키면서 운영을 간소화하는 데 중점을 두고 있습니다.

2025년 10월 6일, 카롤린스카 연구소의 노벨 위원회는 2025년 생리학 또는 의학 분야의 노벨상이 메리 E. 브룬코우, 프레드 램스델, 시모ン 사카구치에게 수여된다고 발표했습니다. 이들은 말초 면역 관용과 관련된 중요한 발견으로 인정받았습니다. 이들의 연구는 면역 시스템이 어떻게 조절되어 신체의 장기를 공격하지 않도록 하는지를 밝혀냈습니다.

수상자들은 조절 T 세포를 면역 시스템의 "경비원"으로 지칭하며, 이 세포들이 면역 균형을 유지하는 데 도움을 준다고 설명했습니다. 시모ン 사카구치는 1995년에 면역 관용이 주로 흉선에서 해로운 세포를 제거함으로써 이루어진다는 기존의 믿음에 도전하는 중요한 발견을 했습니다. 그는 면역 시스템이 더 복잡하다는 것을 보여주었고, 자가면역 질환을 방어하는 새로운 종류의 면역 세포를 발견했습니다.

2001년, 브룬코우와 램스델은 Foxp3라는 유전자에서 변이를 발견하여 특정 생쥐가 자가면역 질환에 취약한 이유를 설명했습니다. 사카구치는 이후 이 유전자가 조절 T 세포의 발달과 연결된다는 것을 밝혔습니다. 이들의 연구 결과는 면역 기능에 대한 이해를 높였고, 암 및 자가면역 질환에 대한 새로운 의학적 치료법 개발의 길을 열었습니다. 현재 이들 중 일부는 임상 시험 중에 있습니다.

상금 1,100만 스웨덴 크로나는 세 수상자에게 고르게 나눠질 예정입니다.

"원피스" 해적기는 일본의 인기 만화에서 유래된 것으로, 전 세계 젊은이들이 주도하는 시위의 상징이 되었습니다. 특히 Z세대 활동가들 사이에서 더욱 두드러지게 나타나고 있습니다. 이 깃발은 부패와 불평등에 맞서 싸우는 캐릭터를 특징으로 하며, 자신의 나라에서 비슷한 어려움을 겪고 있는 젊은이들과 공감대를 형성하고 있습니다.

최근 몇 년 동안 이 깃발은 파리, 로마, 자카르타, 카트만두와 같은 도시의 시위에서 등장하며 변화를 요구하는 상징으로 자리 잡았습니다. 특히 2025년 인도네시아에서 열린 시위에서는 젊은이들이 정부의 부패와 불평등에 대한 불만을 표현하기 위해 이 깃발을 사용하면서 큰 주목을 받았습니다.

이 깃발의 빠른 확산은 디지털 미디어와 함께 성장한 Z세대가 문화적 참조를 통해 국경을 넘어 서로 연결되는 방식을 반영합니다. 소셜 미디어는 이러한 상징을 확대하는 데 중요한 역할을 하며, 전 세계적으로 공감할 수 있는 강력한 의미를 전달할 수 있게 합니다.

이 현상은 "원피스"에만 국한되지 않습니다. 조커 마스크나 다른 프로그램의 캐릭터와 같은 다른 문화적 상징들도 전 세계 시위에서 채택되고 있습니다. 이러한 상징의 적응력 덕분에 지역의 불만을 표현하면서도 국제적인 관객에게 인식될 수 있습니다.

결국 "원피스" 깃발은 대중문화가 정치적 표현과 결합할 수 있는 방식을 보여주며, 오늘날 젊은이들에게 저항의 중요한 상징이 되고 있습니다.

이번 10월, 인터넷 아카이브는 중요한 이정표인 1조 개의 웹 페이지 보존을 기념합니다. 이 웹 페이지들은 웨이백 머신을 통해 접근할 수 있습니다. 1996년부터 아카이브는 전 세계 도서관과 협력하여 인터넷의 역사를 기록하며 다양한 웹사이트를 수집해왔습니다.

10월 한 달 동안 이 성과를 기념하고 웹 보존의 미래에 대해 논의하는 여러 행사들이 열립니다. 주요 행사로는 10월 7일 델 솔 콰르텟의 음악 축하 공연, 10월 9일 웹의 선구자 팀 버너스 리와 브루스터 케일과의 대화가 있습니다. 이들은 인터넷이 사회에 미친 영향에 대해 이야기할 예정입니다. 10월 16일에는 디지털 시대의 도서관 서비스에 관한 온라인 포럼이 열리고, 10월 21일에는 캘리포니아 리치몬드에 있는 물리적 컬렉션을 둘러보는 투어가 진행됩니다. 10월 22일에는 샌프란시스코의 인터넷 아카이브에서 대규모 기념 행사가 열리며, 전 세계 참석자를 위한 생중계도 진행됩니다. 마지막으로 10월 27일에는 조지타운 대학교에서 열린 웹의 미래에 대한 논의가 예정되어 있습니다.

보존된 웹 페이지들은 법적 사건 지원, 개인 역사 기록, 연구 지원 등 사람들의 삶에 중요한 이야기를 담고 있습니다. 웨이백 머신은 많은 사람들에게 필수적인 자원이 되었습니다.

인터넷 아카이브는 모든 이들이 웹에서의 경험을 공유하도록 독려하며, 미래 세대를 위해 온라인 역사를 보존하는 사명을 지원할 수 있는 방법을 제공합니다.

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줄리아 B. 키저먼의 기사에서는 소셜 위치 공유의 증가하는 추세와 이것이 디지털 시대의 관계에 미치는 영향을 다루고 있습니다. 사람들이 애플의 FindMy와 구글 맵스와 같은 도구를 사용해 실시간 위치를 공유함에 따라 개인 관계의 역학이 변화하고 있습니다.

첫 번째로, 많은 사람들이 공개 소셜 미디어에서 벗어나 더 개인적인 소통 플랫폼으로 이동하고 있으며, 이로 인해 친구와 가족 간의 위치 공유가 증가하고 있습니다. 두 번째로, 위치 공유는 서로를 모니터링할 수 있게 해주지만, 개인의 자율성을 저해하고 항상 연락이 가능해야 한다는 압박을 느끼게 할 수 있습니다.

세 번째로, 사랑하는 사람들이 자신을 지켜보고 있다는 사실은 안전하다고 느끼게 하지만, 이는 의도치 않은 감시와 상황에 대한 오해를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 친구들이 애매한 위치 데이터에 과민 반응하는 경우가 있습니다. 네 번째로, 위치 공유는 관계를 강화할 수 있지만, 친구들이 직접 소통하기보다는 위치 데이터에 의존하게 되어 의미 있는 대화와 자기 공개가 줄어들 수 있습니다.

다섯 번째로, 위치 공유에는 괴롭힘이나 스토킹과 같은 남용의 위험이 따르며, 이는 이 기술의 어두운 면을 드러냅니다. 마지막으로, 기사는 현재의 위치 공유 도구가 감시에 뿌리를 두고 있지만, 지역 사회가 이를 안전 신호와 친구 및 가족 간의 돌봄을 촉진하는 긍정적인 목적으로 재구성할 가능성이 있다고 제안합니다.

전반적으로 이 기사는 위치 공유에 대한 균형 잡힌 시각을 주장하며, 현대 관계에서의 이점과 위험을 모두 인식해야 한다고 강조합니다.

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많은 언어 모델(LLM)은 해마 이모지가 존재한다고 믿으며, 자신 있게 그 존재를 언급합니다. 이러한 믿음은 훈련 데이터에 포함된 인간의 입력에서 비롯된 것으로 보입니다. 많은 사람들이 해마 이모지를 기억하기 때문입니다. 2018년에 해마 이모지가 제안되었지만, 결국 거부되었습니다.

해마 이모지에 대해 질문을 받으면 LLM은 잘못된 응답을 반복적으로 생성하는 경향이 있습니다. 이는 모델이 "해마 + 이모지"의 표현을 만들려고 시도하지만, 이모지가 존재하지 않기 때문에 유효한 출력을 생성하는 데 어려움을 겪기 때문입니다. 대신 비슷한 동물 이모지를 생성하게 되어 혼란을 초래할 수 있습니다.

이 문제는 "로짓 렌즈"라는 도구를 통해 분석됩니다. 이 도구는 LLM이 토큰(단어 또는 이모지)을 예측하는 방식을 살펴봅니다. 모델은 여러 층을 통해 예측을 다듬지만, 출력층에 도달했을 때 존재하지 않는 해마 이모지에 해당하는 토큰을 찾지 못해 다른 출력을 생성하게 됩니다. 이로 인해 잘못된 응답이 이어지는 경우가 많습니다.

각 LLM은 다르게 반응합니다. 어떤 모델은 실수를 깨닫고 스스로 수정할 수 있지만, 다른 모델은 계속해서 오류를 범할 수 있습니다. 이 글에서는 LLM이 강화 학습을 통해 학습하는 방식이 시간이 지남에 따라 출력을 더 잘 이해하고 수정하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, 해마 이모지에 대한 혼란은 LLM이 훈련 데이터를 바탕으로 언어를 해석하고 생성하는 방식의 특성을 드러냅니다.

22세의 아비 쉬프만은 그의 회사인 프렌드의 AI 펜던트로 인해 큰 반발을 겪고 있다. 이 착용 가능한 기기는 129달러에 판매되며, 동반자 역할을 한다. 프렌드는 뉴욕 지하철에 100만 달러 규모의 광고 캠페인을 진행했지만, 이로 인해 많은 비판과 파손 사건이 발생했다. 많은 사람들이 이 제품과 AI 전반에 대한 반감을 드러내고 있다. 그럼에도 불구하고 쉬프만은 이러한 반발을 홍보의 기회로 보고 있다. 그는 광고와 관련된 논란이 자신의 브랜드에 긍정적이라고 생각한다.

COVID-19 추적 웹사이트를 만든 것으로 유명한 쉬프만은 프렌드 펜던트를 인간의 우정을 대체하는 것이 아니라, 치료사나 일기와 같은 새로운 형태의 관계로 보고 있다. 그는 기술에 결함이 있음을 인정하면서도 "마인드쉐어"를 구축하고 AI 동반자에 대한 대화를 촉발하는 데 집중하고 있다. 현재 약 1,000개의 펜던트만 활성화되었지만, 쉬프만은 브랜드 확장을 목표로 하고 있으며, 프렌드에 대한 영화 제작도 고려하고 있다.

쉬프만의 접근 방식은 아이러니와 도발을 결합하여 그의 제품을 단순한 기술 기기가 아닌, AI에 대한 사회적 태도에 대한 논평으로 자리매김하고 있다. 그의 광고에 대한 파손 사건은 공적 표현의 장으로 작용하며, AI 기술에 대한 광범위한 회의감을 반영하고 있다.

C 프로그래밍 패러다임과 함수 기반 모델이 역사적, 경제적 요인으로 인해 어떻게 지배적인 위치를 차지하게 되었는지를 다룹니다. 특히 1970년대의 비싼 시간 공유 CPU와 관련하여 설명합니다. "하드웨어 스톡홀름 증후군"이라는 개념을 통해 하드웨어가 C에 최적화되어 효율적으로 보였지만, 이는 수십 년간의 적응 결과일 뿐, 컴퓨테이션의 근본적인 진리가 아님을 지적합니다.

초기 CPU는 기본적인 기능만 제공했으며, 초기 프로그래머들은 코드 관리에 있어 유연성을 가졌습니다. 그러나 C는 경직된 구조를 도입하여 함수 호출 시 오버헤드가 증가하게 만들었습니다. 이 모델에 의문을 제기하기보다는 하드웨어가 이를 지원하도록 조정되었고, 이는 패러다임을 더욱 강화했습니다.

기술이 발전하면서 C 프로그램의 최적화가 이루어져 실행 속도가 빨라졌고, 이는 C가 최선의 접근 방식이라는 인식을 낳았습니다. 하지만 이는 많은 가능성 중에서 선택된 좁은 길이라는 주장을 합니다. 예를 들어, 게임 폰(Pong)의 하드웨어 기반 설계는 동기화된 함수 기반 프로그래밍의 한계 없이 작동했습니다.

2025년으로 넘어가면서, 저자는 현대 CPU가 저렴하고 풍부하게 존재하지만 여전히 구식의 동기화 프로그래밍 모델에 집착하고 있다고 강조합니다. 현재의 컴퓨팅 환경에 맞춰 하드웨어의 능력을 활용하는 대신, 우리는 다른 시대를 위해 설계된 패러다임을 계속 사용하고 있습니다.

저자는 프로그래밍에 대한 사고의 재설정을 촉구하며, 오늘날의 현실을 반영하는 새로운 패러다임, 즉 비동기 및 병렬 실행을 탐색해야 한다고 제안합니다. 결국 함수 기반 접근 방식은 하나의 선택일 뿐, 프로그래밍의 정답이 아니며, 현재의 관행을 형성한 가정에 의문을 제기할 필요가 있음을 강조합니다.

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이 기사는 재난 대응을 위해 설계된 비행 로봇인 iRonCub3에 대해 다룹니다. 이 로봇은 아기 같은 얼굴을 가지고 있으며, 2004년 이탈리아 기술 연구소에서 개발한 이전의 iCub 플랫폼을 기반으로 하고 있습니다. iRonCub3는 긴급 상황에서 도움을 줄 수 있는 로봇 기술의 발전 가능성을 보여줍니다.

이 웹사이트는 수학과 교육에 관련된 다양한 자료를 제공합니다. 주요 섹션은 다음과 같습니다.

사이트의 목적과 내용에 대한 정보를 담고 있는 '소개' 섹션이 있습니다. '교육' 섹션에서는 수학 교육을 위한 자료를 제공하며, 발췌문, 모의 시험, 초보자와 코치를 위한 자료가 포함되어 있습니다. '올림피아드' 섹션에서는 수학 경시대회에 대한 정보와 자료를 제공합니다. '개인/취미' 섹션에서는 퍼즐 사냥과 게임과 같은 개인적인 관심사에 대한 통찰을 공유합니다. '유튜브/트위치' 섹션에서는 비디오 콘텐츠와 디스코드 커뮤니티에 대한 링크를 제공합니다. '학습 자료' 섹션에서는 코딩 개념과 LaTeX에 대한 가이드를 포함하고 있습니다. '출판물' 섹션에서는 수학 관련 서적과 강의 노트를 나열하고 있습니다. '추천' 섹션에서는 멘토, 인용구, 자주 묻는 질문을 다룹니다. 마지막으로 '연락처' 섹션에서는 추천서 요청에 대한 정보를 제공합니다.

또한, "냅킨"이라는 프로젝트에 대해서도 언급하고 있습니다. 이 프로젝트는 학부 과정부터 초기 대학원 과정까지의 주제를 다루는 입문 수학서로, 수학 개념에 대한 일반적인 개요를 제공하며 깊이 있는 기술적 세부사항은 포함하지 않습니다. 이 프로젝트는 커뮤니티의 기여와 수정 요청을 받고 있으며, 책의 여러 부분을 다운로드할 수 있는 PDF 파일도 제공합니다. 커뮤니티에서는 "냅킨"의 문제에 대한 공식적인 증명과 읽기 쉬운 해답을 제공하기 위한 노력도 진행 중입니다.

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파이썬 3.14.0 버전이 2025년 10월 7일에 출시되었습니다. 이번 버전은 3.13에 비해 많은 새로운 기능과 개선 사항을 포함하고 있습니다.

주요 새로운 기능으로는 PEP 779를 통한 자유 스레드 지원, PEP 649에 따라 주석이 나중에 평가되어 더 나은 활용이 가능해졌습니다. PEP 750에서는 템플릿 문자열 리터럴(t-strings)이 도입되었고, PEP 734는 표준 라이브러리에서 여러 인터프리터를 지원합니다. 또한 PEP 784는 Zstandard 압축을 위한 새로운 모듈을 추가하였고, PEP 758에서는 예외 처리 구문이 간소화되었습니다. PyREPL과 다양한 CLI 도구에서 구문 강조 기능도 개선되었습니다. PEP 768은 성능 저하 없이 새로운 디버거 인터페이스를 제공하며, UUID 지원이 추가되어 6-8 버전이 포함되고 이전 버전의 생성 속도가 빨라졌습니다. 마지막으로, 오류 메시지가 더 유익하게 개선되었습니다.

빌드 변경 사항으로는 PGP 서명이 Sigstore로 대체되어 검증이 이루어지며, macOS와 Windows를 위한 새로운 실험적 JIT 컴파일러가 도입되었습니다. 안드로이드용 바이너리 릴리스도 제공됩니다.

이번 버전에서는 일부 기능과 API가 더 이상 지원되지 않거나 제거되었습니다. 윈도우용 새로운 설치 관리자가 제공되며, 기존의 전통적인 설치 프로그램도 계속 사용할 수 있습니다.

사용자를 위한 문서, 릴리스 일정, 지원 경로 등의 리소스가 제공됩니다. 흥미로운 사실로는 이번 릴리스가 에드거 앨런 포의 사망 기념일과 겹쳐져, π(파이)와 관련된 기억 기법의 창의성을 강조하고 있습니다. 마지막으로, 파이썬 개발에 기여한 자원봉사자들에게 감사의 말을 전합니다.

내레이터는 폐쇄된 루브르 박물관 안에서의 모험을 묘사하며, 그곳의 비어 있는 웅장한 방들을 탐험합니다. 그들은 화려한 태피스트리와 가구를 지나 특별한 방에 도착합니다. 중앙에는 약 6미터 너비의 독특한 팔각형 피라미드가 있습니다. 이 피라미드는 거울로 된 면으로 되어 있습니다. 피라미드 꼭대기에는 크리스탈, 금속 기어, 금으로 만들어진 놀라운 높이 1미터 정도의 조각이 있습니다. 이 조각은 시간을 표시하고, 월, 일, 달의 위상, 계절의 변화를 보여주는 복잡한 시계를 특징으로 합니다. 시계는 라피스 라줄리로 된 받침대 위에 놓여 있으며, 모자이크로 된 행성들이 자개로 장식되어 있습니다. 그리고 그 위에는 황금으로 된 별자리 기호가 있는 인물이 유리 돔 안에 담겨 있습니다.

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