저자는 자신의 홈랩 설정과 다양한 서비스를 직접 호스팅하는 이유에 대해 통찰을 공유합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

자체 호스팅의 목적에 대해 저자는 개인 정보 보호와 디지털 주권의 중요성을 강조합니다. 자체 호스팅을 통해 대기업이나 정부의 감시 위험을 줄일 수 있다고 주장합니다.

개인 데이터 관리에 있어 저자는 캘린더와 연락처와 같은 민감한 정보가 개인에 대해 많은 것을 드러낼 수 있다고 말합니다. 그는 구글이나 애플과 같은 기업에 의해 통제되는 것을 피하기 위해 이 데이터를 직접 호스팅하는 것을 선호합니다.

위치 데이터 관리에 대해서도 저자는 구글 맵과 같은 서비스가 위치 데이터를 어떻게 추적하는지에 대한 우려를 표명하며, 이 데이터를 스스로 관리하고 싶어합니다.

저자는 개인 데이터에 대한 완전한 통제권을 가지며 대기업에 의존하지 않는 것이 중요하다고 믿습니다. 대기업은 사용자 계정을 잠글 수 있기 때문입니다.

자체 호스팅에 대한 추천 사항으로는, 캘린더와 연락처 관리를 위해 Baïkal이나 Nextcloud와 같은 서버를 사용하는 것을 제안합니다. 이메일은 Stalwart나 Mailcow와 같은 도구로 직접 호스팅할 것을 권장하며, 스팸 문제를 피하기 위해 적절한 설정이 필요하다고 강조합니다. 스마트 홈 관리를 위해서는 클라우드 서비스에 의존하지 않고 Home Assistant를 사용하는 것을 추천합니다. 또한, 분산된 뉴스 소비를 위해 FreshRSS와 같은 RSS 집계기를 직접 호스팅할 것을 제안하며, 위치 데이터 관리를 위해 dawarich를 사용하는 방법도 언급합니다.

저자는 자신의 홈랩 기능을 확장하고 디지털 생활을 더 잘 통제하기 위해 추가적인 자체 호스팅 애플리케이션을 탐색하고 있습니다. 전반적으로 저자는 개인 데이터에 대한 프라이버시와 통제를 강화하기 위해 다른 사람들도 자체 호스팅을 고려해보라고 권장합니다.

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이 기사는 소프트웨어 품질의 심각한 저하에 대해 다루고 있으며, 기술 산업에서 심각한 문제들이 일상화되고 있음을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

소프트웨어 애플리케이션에서 심각한 메모리 누수와 같은 문제들이 발생하고 있습니다. 예를 들어, 계산기 애플리케이션이 32GB의 RAM을 누수하는 경우가 발생했지만, 예전에는 긴급하게 수정이 필요했던 문제들이 이제는 간과되고 있습니다.

소프트웨어 품질은 급격히 악화되고 있으며, 인기 있는 애플리케이션에서 높은 메모리 소비와 시스템 실패가 일상적인 현상이 되고 있습니다.

AI 코딩 도우미의 도입은 상황을 더욱 악화시켰습니다. AI가 생성한 코드는 종종 더 많은 취약점을 포함하고 있으며, 심각한 오류를 일으키는 경우가 많습니다. 예를 들어, 한 AI가 운영 데이터베이스를 삭제한 사건이 있었습니다.

소프트웨어는 에너지 소비와 자원 사용 등 물리적 한계를 가지고 있다는 점도 강조됩니다. 데이터 센터는 막대한 전력을 소모하며, 더 많은 하드웨어에 의존하는 것은 지속 가능한 해결책이 아닙니다.

대형 기술 기업들은 핵심 품질 문제를 해결하기보다는 인프라에 수십억 달러를 투자하고 있으며, 이는 근본적인 엔지니어링 실패를 숨기려는 방법으로 여겨집니다.

AI 도구에 의존함에 따라 주니어 개발자의 수가 줄어드는 것은 산업의 미래에 위험 요소가 될 수 있습니다. 주니어 개발자는 차세대 시니어 엔지니어를 양성하는 데 중요한 역할을 합니다.

기업들은 속도보다 소프트웨어 품질을 우선시하고, 자원 사용을 측정하며, 엔지니어링의 기본을 강화해야 한다는 촉구가 있습니다. 이는 미래의 붕괴를 피하기 위한 방법입니다.

이 기사는 산업이 소프트웨어 개발 접근 방식을 변화시켜 지속 가능성과 효과성을 보장해야 한다고 결론짓습니다.

2025년 노벨 문학상은 헝가리 작가 라슬로 크라즈나호르카이에 수여되었습니다. 그는 큰 고통의 시기에 예술의 중요성을 강조하는 강력하고 비전 있는 작품으로 이 상을 받았습니다.

2025년 10월 9일, Figure는 가정과 상업 환경을 포함한 다양한 환경에서 사용할 수 있는 제3세대 휴머노이드 로봇인 Figure 03을 소개했습니다. 이 로봇의 주요 목표는 인간의 작업을 모방하고 사람들로부터 학습하는 범용 로봇을 만드는 것입니다.

Figure 03은 AI인 Helix에 맞춰 설계된 새로운 감각 시스템과 손 디자인을 갖추고 있습니다. 이 로봇은 복잡한 공간에서 더 빠르고 정확한 내비게이션을 제공하는 차세대 비전 시스템을 특징으로 하며, 각 손에는 더 나은 그립 제어를 위한 카메라가 장착되어 있습니다.

가정에서의 사용을 고려하여 안전성을 높였습니다. 부드러운 소재로 만들어졌고, 무게가 줄어들었으며, 배터리 안전성이 개선되었습니다. 또한, 무선 충전이 가능하고, 향상된 오디오 기능으로 의사소통이 더 용이해졌습니다.

Figure 03은 새로운 공급망과 제조 공정을 통해 대량 생산을 염두에 두고 설계되었습니다. 이러한 재설계는 생산 비용을 낮추고 확장성을 높여, 향후 4년 안에 최대 100,000대의 로봇을 생산하는 것을 목표로 하고 있습니다.

속도, 감각 능력 및 디자인의 개선 덕분에 Figure 03은 다양한 상업적 작업에 적합합니다. 충전 기능 덕분에 거의 지속적으로 작동할 수 있으며, 다양한 비즈니스 요구에 맞게 맞춤형으로 제작할 수 있습니다.

이 글은 Go 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 CPU 캐시 사용에 최적화된 데이터 구조를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

CPU의 L1 캐시에서 데이터를 접근하는 속도는 RAM에 비해 훨씬 빠릅니다. L1 캐시 접근은 약 1ns, 반면 RAM은 60ns가 걸리며, 이로 인해 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다. 캐시 미스가 발생하면 코드 실행 속도가 최대 60배 느려질 수 있습니다.

잘못된 공유(폴스 셰어링)는 여러 CPU 코어가 같은 캐시 라인에서 서로 다른 변수를 업데이트할 때 발생하며, 이로 인해 성능이 저하됩니다. 데이터 구조에 적절한 패딩을 추가하면 이러한 문제를 줄이고 성능을 5배에서 10배까지 향상시킬 수 있습니다.

데이터 지향 설계는 캐시 효율성을 위해 데이터를 조직하는 접근 방식으로, 고성능 상황에서는 전통적인 객체 지향 설계보다 더 효과적일 수 있습니다. 항상 코드를 벤치마킹하여 캐시 성능을 측정해야 하며, 이는 하드웨어에 따라 다르게 나타날 수 있습니다.

캐시 친화적인 기술로는 구조체 패딩이 있습니다. 이는 동시에 업데이트될 수 있는 변수를 분리하여 잘못된 공유를 피하는 방법입니다. 배열의 구조체와 구조체의 배열을 비교할 때, 구조체의 배열을 사용하면 관련 데이터를 함께 유지하여 캐시 효율성을 높이고 처리 속도를 빠르게 할 수 있습니다. 예측 가능한 패턴으로 데이터를 접근하는 프리패칭 기법을 사용하면 CPU가 미리 데이터를 로드하여 속도를 증가시킬 수 있습니다. 자주 접근하는 데이터와 드물게 접근하는 데이터를 분리하는 핫/콜드 데이터 분할 기법도 캐시 미스를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

비균일 메모리 접근(NUMA) 시스템에서는 특정 CPU 코어에 작업을 할당하면 데이터 지역성을 향상시킬 수 있습니다. 코드 구조는 CPU가 다음에 실행할 명령어를 예측하는 데 영향을 미치며, 이는 성능에 영향을 줍니다.

실제 사례에서는 최적화를 통해 분석 파이프라인과 게임 물리 엔진 등 다양한 애플리케이션에서 속도 개선이 이루어졌습니다. 속도를 최적화하는 과정에서 보안이 저해되지 않도록 주의해야 하며, 특히 민감한 애플리케이션에서는 더욱 중요합니다. 마이크로 벤치마크를 사용하여 다양한 CPU 아키텍처에서 캐시 최적화의 효과를 테스트하고 검증하는 전략이 필요합니다.

결론적으로 CPU 속도가 증가하고 메모리 접근 속도가 뒤처짐에 따라, 캐시 친화적인 코드를 작성하는 것이 Go 애플리케이션의 성능 최적화에 필수적임을 강조합니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 라즈베리 파이와 같은 단일 보드 컴퓨터(SBC)를 모니터로 사용하기 위해 노트북을 활용하는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 보통 이러한 장치를 "헤드리스 모드"로 설정하지만, 가끔 설정이나 유지보수를 위해 직접 접근이 필요할 때가 있습니다. 외부 모니터를 사용하는 대신, HDMI를 USB 캡처 카드로 연결하여 노트북을 모니터로 사용합니다.

이 캡처 카드는 주로 카메라나 게임 콘솔에서 스트리밍할 때 사용되며, SBC의 HDMI 출력을 노트북에서 표시할 수 있게 해줍니다. 저자는 비디오 피드를 보기 위한 여러 소프트웨어 옵션을 언급하는데, 여기에는 VLC 미디어 플레이어와 OBS가 포함되어 있습니다. OBS는 스트리밍이나 녹화를 위한 프로그램입니다.

가끔 사용하는 경우, 노트북을 모니터로 사용할 때 USB 키보드를 SBC에 연결할 수 있습니다. 여러 장치를 자주 연결해야 하는 경우, KVM 스위치를 고려해볼 만한 좋은 선택이 될 수 있습니다. KVM 스위치는 여러 컴퓨터를 하나의 키보드와 마우스로 제어할 수 있게 해주는 장치입니다.

지퍼는 함수형 프로그래밍에서 데이터 구조, 특히 트리를 효율적으로 다루기 위해 사용되는 기법입니다. 함수형 언어에서는 데이터 구조를 직접 수정하는 것이 느릴 수 있기 때문에, 지퍼는 특정 초점 주위에서 빠르게 업데이트할 수 있도록 해줍니다.

이 개념은 1997년 제라르 위에 의해 처음 언급되었습니다. 지퍼는 단일 데이터 구조가 아니라, 변경을 더 쉽고 빠르게 할 수 있도록 데이터를 조직하는 방법입니다.

지퍼의 작동 방식은 다음과 같습니다. 지퍼는 트리의 특정 노드에 집중하고, 주변 노드들을 왼쪽과 오른쪽 맥락으로 정리합니다. 이는 텍스트 편집에서의 갭 버퍼와 유사합니다. 이렇게 하면 초점 지점에서 효율적으로 변경을 할 수 있으며, 원래 구조의 대부분을 재사용하고 메모리 사용을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 노드의 값을 변경하거나 새로운 자식을 추가하고 싶다면, 최소한의 복사로 새로운 버전의 트리를 만들 수 있습니다.

하지만 지퍼는 트리의 균형을 유지하는 데 있어 복잡할 수 있습니다. 균형 작업은 종종 트리를 다시 올라가야 하므로 지퍼의 단순함을 복잡하게 만들 수 있습니다. '스카링'과 같은 기법은 트리에 변경 사항을 나타내는 표시를 하여 재균형이 필요할 수 있는 경우를 관리하는 데 도움이 됩니다.

전반적으로 지퍼는 함수형 프로그래밍에서 업데이트를 처리하는 강력한 방법을 제공하지만, 트리 균형을 유지해야 하는 필요성 때문에 구현이 복잡해질 수 있습니다.

GPU Hot는 NVIDIA GPU를 실시간으로 모니터링할 수 있는 간단한 웹 대시보드입니다. 사용자는 SSH 접근 없이도 GPU의 활용도와 상태 같은 지표를 확인할 수 있습니다. 이 대시보드는 별도의 설정 없이 단일 Docker 컨테이너에서 실행됩니다.

설치를 시작하려면 다음 명령어를 입력합니다: docker-compose up --build. 이후 http://localhost:1312에서 접근할 수 있습니다. Docker와 NVIDIA Container Toolkit이 설치되어 있어야 합니다.

GPU Hot를 다른 도구 대신 사용하는 이유는 다음과 같습니다. nvidia-smi CLI는 SSH가 필요하고 차트가 없으며 수동으로 작동합니다. Prometheus와 Grafana는 복잡한 설정과 더 높은 자원 사용량이 필요합니다. GPU Hot는 자동으로 다중 GPU를 감지하고 실시간 차트를 제공하는 간단한 웹 인터페이스를 제공합니다.

각 GPU는 7가지 주요 지표로 모니터링됩니다. 여기에는 활용도, 온도, 메모리 사용량, 전력 소모, 팬 속도, 클럭 속도, 전력 효율성이 포함됩니다. 추가 지표로는 PCIe 정보, 드라이버 버전, 스로틀 상태가 있습니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 클론한 후, docker-compose up --build 명령어를 실행합니다. 마지막으로 테스트 명령어로 GPU 접근을 확인합니다.

모니터링할 GPU를 지정하고 업데이트 간격을 조정할 수 있는 환경 변수와 애플리케이션 설정이 가능합니다. 대시보드와 지표는 HTTP GET 요청을 통해 접근할 수 있으며, WebSocket 연결을 통해 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다.

대시보드를 확장하려면 백엔드와 프론트엔드 코드를 수정하여 새로운 지표를 추가할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Flask 서버, UI를 위한 JavaScript 파일, Docker 설정 파일로 구성되어 있습니다.

GPU가 감지되지 않는 경우 드라이버를 확인하고 Docker GPU 접근을 테스트하며 Docker 데몬을 재시작해 보세요. 기여는 환영하며, 새로운 기능에 대한 풀 리퀘스트를 제출할 수 있습니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

영국 케임브리지에 위치한 스타트업 블레콘이 개발한 새로운 세대의 블루투스 비콘의 신뢰성을 확보하기 위해 수백 개의 장치를 대상으로 광범위한 테스트를 진행했습니다. 이 비콘은 주변 스마트폰과 전용 게이트웨이를 활용해 클라우드와 통신하며, 대량의 데이터를 송수신할 수 있습니다. 이는 병원이나 창고와 같이 많은 장치가 있는 환경에서 특히 유용합니다.

테스트는 100개 이상의 블루투스 장치를 사용해 실제 환경을 시뮬레이션하는 테스트베드를 만드는 방식으로 진행되었습니다. 하드웨어에는 간단하고 비용 효율적인 USB 동글을 사용했으며, 팀은 시스템 성능과 신뢰성을 유지하는 데 집중했습니다. 특히 시스템 기능에 중요한 역할을 하는 무선 업데이트(OTA) 중에 성능을 안정적으로 유지하는 것이 중요했습니다.

테스트에 사용된 소프트웨어는 비콘 펌웨어, 스마트폰 앱, 장치를 관리하고 업데이트를 배포하며 성능 데이터를 수집하는 오케스트레이션 프레임워크로 구성되었습니다. 이 테스트베드는 소규모 및 대규모 테스트를 모두 가능하게 하며, 장치 상태를 지속적으로 모니터링하고 사용자 친화적인 대시보드를 통해 문제를 식별할 수 있도록 했습니다.

팀은 시스템에 스트레스를 주는 상황에서도 신뢰성을 보장하기 위해 충돌 보고 기능을 구현하여 버그를 조기에 발견할 수 있도록 했습니다. 테스트베드는 장치 성능에 대한 빠른 시각적 개요를 제공하여 엔지니어링 팀이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.

결론적으로, 블레콘의 블루투스 비콘과 같은 복잡한 IoT 시스템이 어려운 환경에서도 신뢰성 있게 작동하도록 보장하기 위해서는 실제 하드웨어를 통한 철저한 테스트가 필수적입니다.

저자는 대형 언어 모델(LLM)을 사용한 코딩 경험을 공유하며, 이러한 도구들이 인간 개발자와 비교했을 때 느끼는 두 가지 주요 문제를 강조합니다.

첫 번째 문제는 코드 처리 방식입니다. LLM은 인간처럼 코드를 복사하고 붙여넣지 않습니다. 대신, 코드의 일부를 기억하고 이를 다시 작성하는데, 이 과정이 자연스럽지 않게 느껴집니다. 이 방법은 코드가 원본과 정확히 동일한지에 대한 불확실성을 초래할 수 있습니다.

두 번째 문제는 문제 해결 접근 방식입니다. LLM은 질문을 하는 데 어려움을 겪으며, 종종 명확한 설명을 요구하기보다는 가정을 하곤 합니다. 좋은 인간 개발자는 불확실할 때 질문을 하지만, LLM은 실패할 때까지 계속 시도하는 경향이 있어 비효율적인 문제 해결로 이어질 수 있습니다.

저자는 이러한 한계가 LLM이 인간 개발자를 대체할 준비가 되어 있지 않음을 보여준다고 믿습니다. LLM은 오히려 경험이 부족한 인턴과 같은 존재입니다.

2025년 10월 8일, 수학자 마크 브리텐햄과 수잔 허밀러는 매듭 이론에서 오랫동안 받아들여진 추측을 반박하는 논문을 발표했다. 이 추측은 매듭을 풀기 위해 필요한 교차점의 수를 나타내는 '언노팅 넘버'와 관련이 있다.

그들은 (2,7) 토러스 매듭과 그 거울 이미지의 연결 합을 사용하여 반례를 제시했다. 이 매듭의 언노팅 넘버는 5로, 개별 매듭의 언노팅 넘버 합인 6(3 + 3)보다 적다. 이는 연결 합의 언노팅 넘버가 개별 매듭의 언노팅 넘버 합과 같다는 추측에 도전하는 결과다.

저자들은 언노팅을 위해 다섯 개의 교차점을 변경하는 과정에서 다른 매듭 투영이 필요하다고 강조했다. 이를 바탕으로 게시물의 저자는 새로운 투영을 만들어 수정된 매듭이 실제로 언노팅되었음을 입증했다.

저는 플레이어가 다양한 대리석 세계에서 "라부부"라는 매일 숨겨진 캐릭터를 찾는 크롬 확장 게임을 만들었습니다. 이 게임에 대한 자세한 내용은 GitHub에서 확인할 수 있습니다: world-labubus.

안드레아스 젤러의 "디버깅 북"은 자동화된 소프트웨어 디버깅에 중점을 두고, 개발자들이 코드에서 버그를 효율적으로 찾아 수정할 수 있도록 돕는 내용을 담고 있습니다. 이 책은 자동화된 디버깅을 크게 개선하는 새로운 기법을 소개하며, 실용적인 사용을 위한 실행 가능한 코드를 포함하고 있습니다.

이 책은 온라인으로 읽거나, 인터랙티브한 주피터 노트북으로 활용할 수 있으며, 개인 프로젝트를 위해 다운로드하거나 강의 슬라이드로 사용할 수 있습니다. 주 대상은 소프트웨어 디버깅 강좌, 소프트웨어 테스트나 엔지니어링 수업의 보조 자료, 그리고 소프트웨어 개발자들입니다. 다루는 내용으로는 결함 위치 파악, 프로그램 슬라이싱, 입력 축소, 자동화된 수리 등이 있으며, 모든 주제는 코드 예제로 뒷받침됩니다.

책은 지속적으로 업데이트되며, 새로운 버전이 나올 때마다 텍스트와 코드가 개선됩니다. 저자인 안드레아스 젤러는 자동화된 디버깅과 소프트웨어 테스트 분야의 전문가로, 내용을 폭넓은 독자가 이해할 수 있도록 쉽게 설명하고 있습니다.

사용자는 자신의 로컬 환경(윈도우, 리눅스)에서 코드를 실행할 수 있으며, 일관된 설정을 위해 도커를 사용할 수 있습니다. 이 자료는 교육적 용도로 자유롭게 사용 가능하며, 적절한 출처를 명시하는 조건 하에 수정도 권장됩니다.

전반적으로 "디버깅 북"은 소프트웨어 개발에서 자동화된 디버깅 기법을 이해하고 적용하는 데 유용한 종합 안내서 역할을 합니다.

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라이너 그림은 2025년 10월 6일, ALS와 폐렴과의 싸움 끝에 세상을 떠났습니다. 그는 더 이상의 고통을 피하기 위해 생명 유지 치료를 중단하기로 결정했고, 가족과 함께 평화롭게 마지막 순간을 보냈습니다.

그의 병투병 동안 라이너는 두 가지 주요 목표에 헌신했습니다. 첫째, C++ 커뮤니티를 지원하는 것이었습니다. 그는 modernescpp.com 블로그를 통해 자신의 전문 지식을 나누고, 다른 사람들을 C++ 분야에서 멘토링했습니다. 최근에는 CppCon 2025에 참여하고, Cippi라는 이니셔티브를 공동 설립하여 커뮤니티와의 소통을 강화했습니다.

둘째, ALS에 대한 인식을 높이는 일이었습니다. 라이너는 ALS 연구를 위한 인식과 기금을 모으기 위해 노력했으며, 최근에는 6,000유로 이상을 모금한 자선 행사도 개최했습니다. 그는 자신의 책 판매 수익을 ALS 연구에 기부하기도 했습니다.

라이너의 가족은 그의 삶의 마지막 힘든 시기에 지원해 준 C++ 커뮤니티에 감사의 뜻을 전했습니다. 앞으로도 그들은 라이너의 블로그와 멘토링 프로그램에 대한 소식을 커뮤니티와 공유할 예정입니다.

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n8n은 시리즈 C 펀딩에서 1억 8천만 달러를 성공적으로 모금하여 총 펀딩 금액을 2억 4천만 달러로 늘리고 기업 가치를 25억 달러로 평가받았습니다. 이번 펀딩 라운드는 Accel이 주도했으며, NVIDIA의 NVentures를 포함한 여러 투자자들이 참여했습니다.

회사는 AI 분야에서 성공의 열쇠는 단순히 더 똑똑한 모델을 만드는 것이 아니라, 그 지능을 실제 비즈니스 상황에 효과적으로 적용하는 것이라고 강조합니다. n8n은 AI 접근 방식을 두 가지로 나누어 설명합니다. 하나는 AI의 자율성에 전적으로 의존하는 방식이고, 다른 하나는 엄격한 규칙 기반의 방식입니다. n8n은 이 두 가지 접근 방식을 균형 있게 조화시켜 사용자가 AI 에이전트의 자율성이나 구조를 얼마나 조정할지를 선택할 수 있도록 하고자 합니다.

AI를 효과적으로 배포하기 위해 n8n은 두 가지 요소의 중요성을 강조합니다. 첫 번째는 오케스트레이션으로, 이는 AI 에이전트를 도구와 데이터에 연결하는 과정을 의미합니다. 두 번째는 조정으로, 이는 비즈니스 전문가와 개발자 간의 협업을 촉진하는 것입니다. n8n의 플랫폼은 이러한 협업을 용이하게 하기 위해 설계되었으며, 유연성과 적응성을 제공합니다.

2019년 출시 이후 n8n은 AI 오케스트레이션 및 팀 간 협업을 위한 플랫폼으로 발전하였고, 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다. 회사는 새로운 펀딩을 통해 통합 기능을 강화하고, 새로운 기능을 개발하며, 커뮤니티 지원을 지속할 계획입니다.

n8n은 궁극적으로 AI를 구축하고 배포하는 데 있어 모든 사람이 쉽게 접근할 수 있는 플랫폼이 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 많은 직업에서 엑셀 사용이 표준 기술이 된 것과 같은 맥락입니다.

클라우드플레어는 매초 8400만 개의 HTTP 요청을 처리하며, 이 과정에서 Go의 arm64 컴파일러에서 발생하는 버그를 발견했습니다. 이 버그는 코드에서 경쟁 상태를 유발하는 문제로, 처음에는 스택 손상으로 인해 arm64 기기에서 간헐적인 충돌이 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 문제는 드물고 우선순위가 낮은 것으로 여겨졌습니다.

문제가 지속되면서 매일 치명적인 충돌이 증가하자, 추가 조사를 통해 충돌이 스택 언와인딩 과정에서 발생한다는 사실이 밝혀졌습니다. 팀은 이 충돌이 외부 라이브러리인 Go Netlink의 특정 함수와 관련이 있다는 것을 확인했습니다.

조사 결과, 이 문제는 Go 런타임에서 두 개의 스택 포인터를 조정하는 명령어 사이에서 비동기 선점이 발생하면서 발생한 것으로 보였습니다. 이로 인해 스택 언와인더가 잘못된 스택 포인터를 읽게 되어 충돌이 발생했습니다.

재현 가능한 테스트를 통해 이 문제가 Go 런타임의 버그임을 확인했습니다. 이후 이 버그는 보고되었고, Go의 최신 버전에서 수정되었습니다. 수정된 내용은 스택 포인터 수정이 중단되지 않도록 하여 경쟁 상태를 제거했습니다.

이번 사건은 드물게 발생하는 경쟁 상태를 디버깅하는 복잡성과 이러한 문제를 발견하기 위한 대규모 테스트의 중요성을 강조했습니다. 클라우드플레어는 이러한 문제 해결을 즐기는 엔지니어를 적극적으로 찾고 있습니다.

2023년 10월, AI 안전 센터의 연구자들이 "표현 공학: AI 투명성을 위한 상향식 접근법"이라는 제목의 논문을 발표했습니다. 이 논문에서는 "제어 벡터"라는 개념을 소개합니다. 제어 벡터는 모델의 동작을 추론하는 동안 수정할 수 있게 해주며, 프롬프트를 조정하거나 모델을 미세 조정할 필요가 없습니다. 연구자들은 모델이 권력을 추구하는지 평가하거나 출력에 영향을 미치기 위해 "행복 벡터"를 추가하는 등 안전 관련 응용 프로그램에 중점을 두었습니다.

블로그 글에서는 제어 벡터가 어떻게 작동하는지 자세히 설명합니다. 제어 벡터는 모델의 숨겨진 상태에 적용되는 조정 목록으로, 이를 통해 모델의 반응을 변경할 수 있습니다. 대조적인 프롬프트 쌍의 데이터셋에 PCA(주성분 분석)와 같은 기법을 사용하여 비교적 쉽게 생성할 수 있습니다.

저자는 여러 가지 제어 벡터의 예를 제공합니다. 예를 들어, "산성 여행 미스트랄"은 모델이 환각적인 방식으로 반응하도록 영향을 미칩니다. "게으르고 부지런한 미스트랄"은 모델이 반응할 때 게으르거나 부지런하게 만들고, "자기 인식 미스트랄"은 모델의 자기 인식을 변화시킵니다. 그 외에도 정치적 편향, 창의성, 시간 여행을 위한 벡터 등의 예가 있습니다.

제어 벡터는 전통적인 프롬프트 엔지니어링과 대조됩니다. 일부 결과는 프롬프트로 재현할 수 있지만, 제어 벡터는 행동을 더 정밀하게 조정할 수 있게 해줍니다. 또한, 제어 벡터는 안전 조치를 우회하는 데 잠재력이 있지만, 반대로 이를 저지하기는 어렵다는 점도 언급됩니다.

앞으로의 연구에서는 제어 벡터를 생성하는 방법과 그 기초 메커니즘을 이해하는 데 개선이 필요하다고 제안합니다. 전반적으로 저자는 제어 벡터가 모델의 행동을 효율적이고 효과적으로 제어하는 강력한 도구라고 평가합니다.

메타가 공식적으로 리액트 재단을 발표했습니다. 이 재단은 리액트와 리액트 네이티브라는 두 개의 널리 사용되는 오픈 소스 프로젝트의 중심지가 될 것입니다. 리액트는 마이크로소프트, 쇼피파이, NFL과 같은 주요 기업의 5천만 개 이상의 웹사이트와 제품에 사용되고 있으며, 리액트 네이티브는 모바일 기기와 그 이상으로 범위를 확장합니다.

리액트 재단은 커뮤니티를 지원하기 위해 인프라를 유지하고, 리액트 컨프와 같은 이벤트를 조직하며, 생태계를 위한 다양한 이니셔티브를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 재단은 리눅스 재단 산하에서 운영되어 오픈 소스 프로젝트를 위한 중립적인 환경을 보장합니다.

재단은 아마존과 마이크로소프트를 포함한 여러 기업의 대표들로 구성된 운영 위원회에 의해 관리됩니다. 비즈니스와 기술 거버넌스 간의 명확한 구분이 있으며, 기술적인 결정은 리액트 유지 관리자가 독립적으로 내리게 됩니다.

메타는 리액트 재단과 5년간 협력하며, 300만 달러 이상의 자금과 엔지니어링 지원을 제공하여 원활한 전환과 리액트의 지속적인 혁신을 보장할 예정입니다.

전반적으로 리액트 재단은 리액트 커뮤니티 내의 협력과 성장을 촉진할 것으로 기대되며, 사용자 인터페이스 개발의 미래 도전에 잘 대비할 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

예측 회사는 인사 및 재무와 같은 다양한 분야에서 의사 결정을 향상시킬 수 있는 최상급 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 대규모 모델을 구축하고 배포할 머신러닝 엔지니어를 찾고 있으며, 고급 기술을 통합하고 고객의 요구를 충족시키는 것이 중요합니다.

주요 책임으로는 다양한 데이터 유형(숫자, 텍스트, 이미지)을 사용하여 시계열 예측 모델을 설계하고 훈련하는 일이 포함됩니다. 최신 연구 동향을 파악하고 새로운 아이디어를 실험하는 것도 중요합니다. 데이터 분석 도구를 개발하여 트렌드를 식별하고, 플랫폼에 모델을 배포한 후 사용자 피드백을 수집하여 개선하는 작업도 맡게 됩니다. 팀이 확장됨에 따라 새로운 팀원을 멘토링하는 역할도 필요합니다.

지원자는 머신러닝 및 대규모 모델 훈련에 대한 풍부한 경험이 있어야 하며, Python과 PyTorch 또는 Jax와 같은 프레임워크에 능숙해야 합니다. 문제 해결 능력이 뛰어나고 기술적 세부 사항에 대한 깊은 이해가 필수적입니다.

우대 사항으로는 저수준 프로그래밍 언어에 대한 친숙함과 시계열 데이터 경험이 있으면 좋습니다. 이전 프로젝트 리더십이나 창업 경험이 있는 것도 플러스 요인입니다.

이 회사에 합류하면 다양한 재능을 가진 팀의 일원이 될 수 있으며, 전 세계적으로 비즈니스 결정을 더 스마트하고 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있습니다. 호기심과 혁신의 문화를 즐기며 최첨단 시스템을 구축하는 경험을 할 수 있습니다.

복리후생으로는 경쟁력 있는 급여와 주식, 매일 제공되는 점심, 체육관 이용, 건강 보험 등이 포함됩니다.

WinBoat는 리눅스에서 윈도우 애플리케이션을 원활하게 실행할 수 있도록 도와주는 도구로, 마치 네이티브 환경에서 사용하는 것처럼 느껴지게 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

WinBoat는 세련되고 직관적인 디자인을 가지고 있어 리눅스에서 윈도우 앱을 쉽게 사용할 수 있습니다. 설치 과정도 간단하여, 사용자가 원하는 설정을 선택하면 나머지는 도구가 알아서 처리합니다. 다양한 윈도우 애플리케이션을 지원하며, 생산성 도구부터 엔터테인먼트 소프트웨어까지 모두 실행할 수 있습니다. 또한, 리눅스 홈 디렉토리에 접근할 수 있어 윈도우와 리눅스 간의 파일 공유가 용이합니다. 추가 기능으로는 스마트카드 패스스루와 리소스 모니터링 등이 있으며, 향후 업데이트 계획도 있습니다.

현재 WinBoat는 베타 상태로, 일부 버그가 있을 수 있습니다. 사용자들은 가끔씩 문제 해결을 할 준비가 필요합니다. WinBoat는 AppImage 형식으로 다운로드할 수 있으며, Debian 기반 시스템을 위한 .deb 파일, Fedora 기반 시스템을 위한 .rpm 파일도 제공됩니다. Arch Linux 사용자들은 AUR를 통해 다운로드할 수 있습니다.

WinBoat는 오픈 소스 프로젝트로, 개발자와 디자이너의 기여를 환영합니다. Discord 커뮤니티에 참여하여 소통하고 협업할 수 있습니다.

WinBoat는 다른 도구들, 예를 들어 WinApps에 비해 설정이 간편하며, 수동 설정이 필요하지 않습니다. CrossOver나 WINE과 같은 대안과 잘 호환되지 않는 다양한 애플리케이션도 실행할 수 있습니다. USB 패스스루 기능은 0.8.0 버전부터 지원되며, GPU 패스스루는 개발 중입니다. Office 365도 WinBoat에서 실행할 수 있습니다.

전반적으로 WinBoat는 리눅스에서 포괄적인 윈도우 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 블로그 포스트는 FPGA를 위한 저지연 10G 이더넷 코어 제작에 관한 시리즈의 첫 번째 글입니다. 저자는 저지연 설계와 고속 이더넷에 대한 기술을 익히기 위해 이 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 설계는 상업 제품과 유사하게 60나노초 이하의 루프백 지연을 달성합니다.

이 시리즈의 주요 주제는 다음과 같습니다. cocotb와 pyuvm을 활용한 테스트 및 검증 방법, 패킷 처리 지연을 최소화하는 기술, 기존 저지연 이더넷 코어의 비교, 지연 측정 결과, 그리고 이 프로젝트에서 사용되지 않은 추가 기술들입니다.

이더넷 기본 개념에 익숙하지 않은 독자를 위해 저자는 추가 학습을 위한 자료를 추천합니다. 다음 포스트에서는 설계 개요와 검증 과정을 다룰 예정입니다.

Lavandula는 현대 웹 애플리케이션을 효율적으로 구축하기 위한 경량의 빠른 C 웹 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 단순성과 성능을 강조하며, 대규모 프레임워크에서 흔히 볼 수 있는 불필요한 기능 없이 필수적인 기능을 제공합니다.

주요 기능으로는 라우팅 및 컨트롤러 시스템, 다양한 HTTP 메서드 지원(예: GET, POST), 미들웨어 지원, 최소한의 의존성(순수 C), 명령줄 도구를 통한 빠른 프로젝트 설정, 내장된 단위 테스트 및 로깅, SQLite 통합, 내장 JSON 라이브러리가 있습니다.

현재 개발 중인 사항으로는 JSON 본문 파싱, 세션 쿠키, CORS 설정, HTML 템플릿 엔진이 있습니다.

앞으로의 계획으로는 속도 제한, 정적 파일 제공, PostgreSQL 및 MySQL과의 통합, 의존성 주입 프레임워크 가능성, 향상된 라우팅 기능이 포함되어 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 클론합니다. git clone https://github.com/ashtonjamesd/lavandula.git 명령어를 입력한 후 lavandula 디렉토리로 이동합니다. 그 다음 설치 스크립트를 실행합니다. ./install.sh 명령어를 사용하면 됩니다.

빠른 시작을 위해 새로운 프로젝트를 생성하려면 lavu new my-project 명령어를 입력하고, my-project 디렉토리로 이동한 후 lavu run 명령어를 실행하면 됩니다. 그러면 애플리케이션에 http://localhost:3000/에서 접근할 수 있습니다.

더 많은 정보는 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다. 기여는 환영하며, 메모리 누수 수정, 문서 업데이트, JSON 라이브러리 개선에 중점을 두고 있습니다.

Lavandula는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

RSS 피드와 피드 리더는 20년 이상 사용되어 왔으며, 사용자들이 다양한 출처의 콘텐츠를 한 곳에서 모으고 콘텐츠 과부하를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 현재는 많은 선택지가 있어 자신에게 맞는 제품을 고르는 것이 어려울 수 있습니다.

이 글에서는 피드 리더를 두 가지 주요 요소에 따라 분류합니다. 첫 번째는 배포 모델으로, 데이터가 저장되는 위치와 피드를 가져오는 방법을 의미합니다. 여기에는 로컬 앱, 브라우저 확장 프로그램, 자체 호스팅 및 호스팅 서비스가 포함됩니다. 두 번째는 비즈니스 모델로, 결제 구조를 나타내며 무료, 일회성 결제 또는 구독 기반으로 나뉩니다.

주요 피드 리더 유형은 다음과 같습니다. 브라우저 확장 프로그램은 설치와 유지 관리가 간편하며, 데이터를 로컬에 저장하고 브라우저가 열려 있을 때 피드를 가져옵니다. 지원되는 경우 여러 기기 간에 데이터를 동기화할 수 있습니다. 온디바이스 앱은 기기(전화나 PC)에 직접 설치되어 데이터에 대한 완전한 제어를 제공합니다. 이 앱이 실행 중이어야 피드를 가져올 수 있으며, 다양한 기능을 제공합니다. 자체 호스팅 제품은 오픈 소스이며 무료로 제공되지만, 서버에 설정하려면 더 많은 기술 지식이 필요합니다. 이들은 지속적으로 피드를 가져오며, 웹 브라우저를 통해 어떤 기기에서도 접근할 수 있습니다. 호스팅 서비스는 관리가 용이하고 사용자 친화적이며, 계정 생성이 필요하고 보통 가장 많은 기능을 제공합니다. 이들은 서버에서 유지 관리와 저장을 처리하지만, 사용자는 데이터에 대한 제어가 적습니다.

대부분의 사용자에게는 호스팅 서비스가 세련된 경험과 기능 덕분에 이상적입니다. 그러나 데이터에 대한 더 많은 제어가 필요하다면 자체 호스팅 옵션이 더 나을 수 있습니다. 선택한 카테고리 내에서 여러 제품을 탐색하는 것이 좋으며, 대부분은 피드의 간편한 가져오기와 내보내기를 지원합니다.

피드 리더의 다양한 유형을 이해하면 콘텐츠 소비에 가장 적합한 제품을 선택하는 데 도움이 됩니다.

디스코드는 약 70,000명의 사용자 정부 신분증 사진이 유출될 수 있는 데이터 유출 사건을 보고했습니다. 이번 유출은 디스코드 자체가 아닌 제3의 고객 서비스 제공업체로 인해 발생했습니다. 회사는 공격자들이 잘못된 정보를 퍼뜨리며 많은 수의 도난당한 사진을 가지고 있다고 주장하며 금전을 갈취하려 하고 있다고 밝혔습니다. 디스코드는 영향을 받은 모든 사용자에게 연락을 취했으며, 법 집행 기관 및 보안 전문가와 협력하고 있습니다. 또한 관련 시스템을 안전하게 보호하고, 문제가 된 공급업체와의 관계를 종료했습니다. 이름, 이메일, 신용카드 정보와 같은 다른 개인 정보도 영향을 받았을 수 있습니다. 디스코드는 사용자 데이터 보호를 매우 중요하게 생각한다고 강조했습니다.

SOCKS5 프록시를 사용하여 qBittorrent(버전 5.1.2)로 VPN을 통해 트래픽을 관리하려고 했습니다. 그러나 트래커가 '포트 1이 블랙리스트에 올라 있다'며 연결을 거부하는 문제가 발생했습니다. 이는 프록시를 사용할 때 수신 포트가 설정되지 않아 클라이언트가 트래커에 연결할 수 없는 상태로 보였기 때문입니다.

프록시를 사용하여 피어 연결을 할 경우, qBittorrent는 수신 연결을 비활성화합니다. 이로 인해 특정 포트에서 수신 대기 중인 클라이언트를 블랙리스트에 올리는 트래커가 생길 수 있습니다. 이러한 동작은 대부분의 사용자가 프록시를 사용할 때 연결 가능성을 유지하기 위해 복잡한 네트워킹 솔루션을 설정하지 않을 것이라는 가정에 기반하여 스웜 건강을 촉진하기 위해 설계되었습니다.

문제를 해결하기 위해 처음에는 libtorrent 라이브러리의 소스 코드를 수정해 보았지만, 트래커 공지와 관련된 문제가 발생했습니다. 추가 조사를 통해 이 문제를 해결할 수 있는 대기 중인 풀 리퀘스트(PR)를 발견했습니다. 이를 병합될 때까지 기다리기보다는, qBittorrent를 직접 수정하여 해당 PR에서 제안된 변경 사항을 적용하기로 결정했습니다.

구현 단계는 다음과 같습니다. 먼저, libtorrent와 qBittorrent의 최신 AUR 패키지를 다운로드하여 빌드 환경을 설정합니다. 그런 다음, libtorrent 빌드 파일을 업데이트하여 PR이 포함된 특정 브랜치를 가리키도록 하고, qBittorrent에 수신 연결을 허용하는 설정을 하드코딩하는 패치를 만듭니다. 이후 변경 사항을 적용하여 libtorrent와 qBittorrent를 컴파일하고 설치합니다. 마지막으로, 시스템 설정을 수정하여 업데이트가 사용자 정의 빌드를 덮어쓰지 않도록 하고, qBittorrent의 설정을 최적의 성능을 위해 조정합니다.

이러한 변경 사항을 배포하지 않기로 결정한 이유는 사용 중인 개인 트래커의 규칙을 위반할 우려가 있었기 때문입니다. 그러나 이 정보를 공유하여 도움이 될 수 있는 분들을 위해 남겼습니다. 만약 PR의 변경 사항이 공식적으로 병합된다면, 사용자들은 클라이언트를 업데이트하고 설정을 조정하여 유사한 문제를 해결할 수 있을 것입니다.

CUTISS는 피부 조직 치료를 개발하는 선도적인 회사로, 특히 수술적 필요를 위한 생체 피부를 생명공학적으로 제작하는 데 집중하고 있습니다. 이 회사의 주요 제품인 denovoSkin™은 개인 맞춤형 치료로, 살아있는 인간 피부를 자동화된 대규모로 생산할 수 있게 해줍니다. 이 혁신적인 치료법은 심각한 화상 치료와 재건 수술 등 다양한 용도로 설계되었으며, 안전하고 효과적인 것으로 입증되었습니다.

CUTISS는 스위스 취리히에 위치한 첨단 시설에서 denovoSkin™을 엄격한 품질 기준에 따라 제조하고 있습니다. 이들은 개인 맞춤형 피부 치료를 효율적으로 생산할 수 있는 독창적인 자동화 생산 시스템을 개발했습니다. 이 기술은 의료 치료에만 국한되지 않고, 재생 의학 및 우주 연구와 같은 분야에서도 잠재적인 응용 가능성을 가지고 있습니다.

최근 뉴스에서는 소아 화상 환자를 대상으로 한 denovoSkin™의 2상 시험에서 성공적인 중간 결과가 발표되었고, 이 시험의 환자 모집이 완료되었으며, 연구 지원을 위한 5,600만 스위스 프랑의 대규모 자금 조달이 이루어졌다는 소식이 전해졌습니다.

전반적으로 CUTISS는 조직 치료의 혁신을 선도하고 있으며, 고급 피부 치료를 보다 접근 가능하게 만들고 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 제공하신 링크의 내용을 확인할 수 없으니, 요약하고 싶은 텍스트나 주요 내용을 공유해 주시면 도와드리겠습니다!

트리튬은 효과적인 법률 기술을 만들기 위해 워드 프로세서를 소유하는 데 집중하고 있습니다. 그들은 Word 문서를 생성하는 데 유용한 docx_rs 크레이트로 시작했지만, 그들의 필요를 충족하기에는 한계가 있었습니다.

워드 문서 구조는 복잡한 요소들, 예를 들어 단락과 표의 중첩을 허용하는데, 이는 Rust에서 처리하기 어려운 부분입니다. 초기에는 docx_rs 크레이트를 사용하여 Word 파일을 생성하고 읽는 데 필요한 간단한 API를 제공받았습니다. 그러나 docx_rs는 문서를 만드는 데는 좋지만, 트리튬이 오래된 법률 문서를 데이터 손실 없이 편집하는 데 필요한 모든 기능을 지원하지는 않습니다.

트리튬은 통제와 신뢰성을 보장하기 위해 자체적으로 커스텀 docx 모듈을 개발했습니다. 이를 통해 문서를 안전하게 편집할 수 있으며, 저장하는 과정에서 데이터 손실이 없음을 확인하기 위한 중요한 왕복 테스트를 통과할 수 있습니다. docx_rs는 XML 엔티티를 메모리 절약을 위해 열거형 구조로 사용하지만, 이로 인해 Word 문서 요소를 완전하게 처리하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다.

트리튬은 비즈니스의 핵심 기술을 소유하는 것이 중요하다고 믿습니다. 제품에 필수적이라면 기존 솔루션에 의존하기보다는 스스로 구축하는 것을 선호합니다. 요약하자면, 트리튬은 기존 라이브러리로 시작했지만, 이를 넘어서서 Word 문서를 처리하는 데 있어 통제와 신뢰성을 보장하기 위해 자체 솔루션을 만들기로 결정했습니다.

이 블로그 글에서는 CPU 아키텍처에서 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 명령어의 중요성을 다루고 있습니다. SIMD는 하나의 명령어로 여러 데이터 포인트를 동시에 처리할 수 있게 해주어, 각 데이터 포인트를 하나씩 처리하는 것보다 훨씬 효율적입니다. 이로 인해 성능을 크게 향상시키면서도 비용을 낮출 수 있습니다.

CPU 설계의 역사는 성능 향상을 위한 끊임없는 탐색을 보여줍니다. 파이프라인과 슈퍼스칼라 CPU와 같은 혁신은 SIMD의 발전을 위한 기초를 마련했습니다. 인텔은 MMX(멀티미디어 확장) 명령어 집합을 통해 SIMD를 처음 도입했으며, 이를 통해 CPU는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있게 되어 처리 속도가 향상되었습니다. 이 과정에서 추가적인 제조 비용은 비교적 적었습니다.

하지만 SIMD의 채택은 느린 편입니다. 소프트웨어가 새로운 명령어를 활용하도록 업데이트되어야 하는데, 이 과정이 시간이 많이 걸리기 때문입니다. 비디오 인코딩과 같은 일부 분야에서는 이러한 발전이 잘 통합되었지만, 3D 렌더링과 같은 다른 분야에서는 전용 하드웨어와의 경쟁으로 어려움을 겪고 있습니다.

전반적으로 AVX512와 같은 최신 SIMD 기술이 소프트웨어에서 더 널리 지원됨에 따라, 사용자에게 상당한 성능 향상을 제공할 것으로 기대됩니다. 이는 인텔이 처음에 이러한 향상을 매끄럽게 구현하고자 했던 비전을 반영합니다.

제공할 텍스트가 없습니다. 번역할 내용을 입력해 주시면, 자연스럽게 한국어로 번역해 드리겠습니다.

텍사스 증권거래소(TXSE)가 미국 증권거래위원회(SEC)로부터 국가 증권 거래소로 승인받았습니다. 이는 수십 년 만에 새롭게 완전 통합된 미국 증권 거래소가 탄생하는 것을 의미합니다. 달라스에 위치한 TXSE는 뉴욕 증권거래소(NYSE)와 나스닥과 같은 주요 거래소와 경쟁할 계획이며, 2026년에 거래 서비스와 상장지수상품(ETP)을 출시할 예정입니다. 텍사스 주지사 그렉 애벗은 이번 승인을 환영하며, 텍사스의 금융 중심지로서의 입지를 강화할 것이라고 강조했습니다. TXSE는 블랙록과 시타델 증권과 같은 기업의 지원을 받고 있으며, 투자자로부터 1억 2천만 달러를 모금했습니다. 텍사스는 미국에서 가장 많은 포춘 500대 기업을 보유하고 있으며, 많은 국가보다 큰 GDP를 가진 강력한 경제를 자랑합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

스팟 은 가격이 처음으로 50달러를 넘어서 50.03달러에 거래된 후 49.94달러로 마감했습니다. 이는 2011년의 이전 최고가인 49.83달러를 초과한 수치입니다. 금 가격도 상승세를 보이고 있으며, 현재 1.50달러 오른 4042달러에 거래되고 있고, 오늘 4046.71달러까지 상승했습니다. 금 가격은 9월 2일부터 새로운 최고가를 기록하고 있으며, 4월에는 3500달러의 정점을 찍었습니다. 어제 금 가격은 4059.31달러로 사상 최고가에 거의 도달했습니다.

요약이 없습니다.

메타 커넥트 개발자 회의에서 메타는 메타버스와 관련된 여러 가지 업데이트를 발표했으며, 특히 새로운 스마트 안경에 중점을 두었습니다. 주요 발표 중 하나는 개발자들이 현실감 있는 가상 현실 공간을 만들 수 있도록 돕는 도구인 하이퍼스케이프의 출시였습니다.

하이퍼스케이프 캡처는 현재 퀘스트 기기 사용자들을 위해 초기 접근이 가능해졌습니다. 이 기능은 사용자가 자신의 실제 방을 스캔하여 몰입감 있는 디지털 복제본으로 변환할 수 있게 해줍니다. 스캔 과정은 빠르지만, 방을 렌더링하는 데는 몇 시간이 걸립니다. 초기에는 사용자가 만든 공간에 다른 사람을 초대할 수 없지만, 이 기능은 나중에 추가될 예정입니다.

메타는 이미 만들어진 하이퍼스케이프 환경도 선보였으며, 주방과 같은 여러 주목할 만한 장소들이 포함되었습니다. 하이퍼스케이프의 배포는 점진적으로 이루어지며, 퀘스트 3 또는 3S 기기를 가진 18세 이상의 사용자에게 제공됩니다.

하이퍼스케이프 외에도 메타는 새로운 VR 게임과 스트리밍 앱인 호라이즌 TV의 업데이트를 발표했습니다. 호라이즌 TV는 이제 디즈니+를 지원하며, 몰입감 있는 공포 영화 경험도 제공할 예정입니다.

최근 OpenAI, Nvidia, AMD와 같은 기업들이 체결한 거래와 관련하여 새로운 기술 거품에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 투자자들과 분석가들 사이에서는 이러한 기술 기업들의 성장과 가치가 지속 가능할지에 대한 걱정이 커지고 있습니다. 더 자세한 내용은 제공된 블룸버그 기사를 참고하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 인텔의 오픈 소스 전략 변화에 대한 우려를 다루고 있으며, 이는 인텔이 과거에 오픈 소스 기여에 대해 보여준 헌신과 상충하는 것으로 보입니다. 인텔은 20년 이상 오픈 소스 프로젝트, 특히 리눅스 생태계를 지원하는 데 선두주자로 자리 잡아 왔으며, 이는 하드웨어 문제에도 불구하고 고객 충성도를 유지하는 데 도움이 되었습니다.

하지만 최근 기업 구조조정으로 인해 주요 오픈 소스 엔지니어들이 해고되면서 인텔의 오픈 소스 커뮤니티에 대한 미래 기여에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 인텔의 새로운 경영진은 경쟁사에 도움이 된다면 오픈 소스 기여를 제한할 수 있다는 방향으로 초점을 바꾸겠다고 밝혔습니다. 이는 오픈 소스의 협력 정신에 반하는 것입니다.

인텔의 최근 발언은 오픈 소스를 통해 경쟁 우위를 확보하고 싶다는 의지를 강조하고 있으며, 이는 오픈 소스 커뮤니티의 많은 사람들에게 우려를 불러일으키고 있습니다. 이러한 변화는 생태계 전체에 이익이 되는 기여가 줄어들 수 있음을 시사하며, 인텔이 독특한 이점을 제공하지 않는 프로젝트를 계속 지원할지에 대한 우려를 낳고 있습니다. 이는 인텔의 명성과 커뮤니티 내 관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

인텔은 오픈 소스에 대한 헌신을 보장하고 있지만, 지속적인 해고와 전략 변화는 그들이 과거에 강력하게 지켜온 오픈 소스 정신에서 후퇴하고 있다는 인식이 있습니다. 이는 인텔이 더 폐쇄적이 되고 오픈 소스 환경에 대한 지원이 줄어들 것이라는 두려움을 초래하고 있습니다.

2022년에 발표된 연구에서는 현대 웹 프레임워크의 렌더링 성능을 비교하고 있습니다. 이 연구는 다양한 프레임워크가 렌더링 작업을 어떻게 처리하는지를 평가하며, 이는 웹 개발에 있어 매우 중요한 요소입니다. 주요 내용으로는 성능 지표, 사용자 경험에 미치는 영향, 그리고 개발자가 필요에 따라 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 추천 사항이 포함될 것으로 보입니다. 연구 결과는 개발자들이 웹 애플리케이션을 최적화하기 위한 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

에어로카트는 기존 항공기를 개선하여 더 많은 화물을 운반하고 연료를 절약할 수 있도록 돕는 새로운 화물 글라이더입니다. 에어로카트는 엔진이 없는 화물 글라이더로, 일반 비행기 뒤에 끌려가며 비행 중 비행기의 공기 흐름을 이용합니다.

에어로카트의 주요 장점 중 하나는 화물 용량이 증가한다는 점입니다. 에어로카트를 끌면 비행기는 안전한 이륙 및 착륙 중량을 초과하지 않으면서도 화물 용량을 두 배 또는 세 배로 늘릴 수 있습니다. 또한, 에어로카트는 기존 비행기와 비교해 화물 1파운드당 운영 비용을 65% 절감할 수 있어 연료 효율성이 뛰어납니다.

에어로카트는 모든 항공기와 호환되며, 간단한 업그레이드로 기존 항공기의 용량을 즉시 증가시킬 수 있습니다. AC0 모델은 2022년부터 비행 테스트를 진행해 왔으며, 연료 효율성과 성능에서 장점을 입증하는 성공적인 시험을 거쳤습니다.

이 기술은 특허받은 자동 조종 장치를 사용하여 이륙, 비행 및 착륙 중 공기 흐름을 안전하게 탐색합니다. 에어로카트의 개념은 제2차 세계대전 당시 병력과 물자를 운송하기 위해 사용된 화물 글라이더에서 영감을 받았습니다.

결론적으로, 에어로카트는 기존 항공기의 화물 용량과 연료 효율성을 크게 향상시키는 유망한 항공 기술로, 현재 테스트 중이며 곧 상용화될 것으로 기대됩니다.

저자는 Shopify와 루비 커뮤니티의 관계에 대한 자신의 관점을 공유하며, Shopify가 루비와 그 생태계에 대해 좋은 의도를 가지고 있다고 주장합니다. 기업에 대한 회의적인 시각이 존재하지만, Shopify는 루비에 대한 상당한 투자를 했기 때문에 인정받아야 한다고 강조합니다.

저자는 10년 이상 Shopify에서 근무했으며 CEO와의 개인적인 갈등으로 회사를 떠났습니다. 그는 Shopify의 루비 및 레일즈 인프라 팀이 헌신적인 루비 개발자들로 구성되어 있으며, 이들이 커뮤니티에 적극적으로 기여하고 있다고 강조합니다. 저자는 Shopify의 참여가 루비 생태계 내에서 가치 있는 도구와 개선 사항의 개발로 이어진다고 주장합니다.

이 글은 오픈 소스의 지속 가능성을 위해 기업의 참여가 필요하다고 강조하며, 회의적인 태도와 긍정적인 기여에 대한 감사가 함께해야 한다고 말합니다. 저자는 오픈 소스에서 돈이 주된 초점이 되어서는 안 된다고 주장하며, 이는 이해 충돌을 초래할 수 있다고 경고합니다.

Shopify와 루비젬스 팀 간의 관계는 기여와 자금 지원 문제로 어려움을 겪었습니다. 저자는 Shopify가 조작적인 전술을 사용했다는 비난에 대해 방어하며, 그들의 자금 지원이 선의에서 비롯된 것이라고 주장합니다.

결국 저자는 더 많은 기업들이 루비 커뮤니티에 기여해야 한다고 촉구하며, Shopify의 참여를 배제하기보다는 이를 환영해야 한다고 강조합니다. 그는 기업의 참여가 생태계의 다양성과 회복력을 높일 수 있다고 믿고 있습니다.

노먼 개렛은 잠재적인 도둑에게 보내는 유머러스한 편지에서 그의 포르쉐 914를 훔치는 것이 얼마나 어려운지 설명합니다. 그는 차의 배터리가 분리되어 있다고 언급하며, 엔진을 시작하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 특히 가속 페달을 이용해 엔진을 예열하는 독특한 방법을 소개합니다. 또한, 차가 후진 기어에 있을 수 있다고 경고하며, 기어 변속이 까다롭고 숙련된 기술과 인내가 필요하다고 자세히 설명합니다.

개렛은 차의 특이한 점들을 유머러스하게 묘사합니다. 예를 들어, 고장 난 연료 게이지, 효과가 없는 브레이크, 그리고 타는 듯한 기름 냄새를 언급합니다. 그는 도둑에게 멈추지 말고, 문제가 생기면 엑손 주유소에 차를 버리라고 조언합니다. 결국, 그는 카무리 같은 더 믿을 수 있는 차량을 훔치는 것이 더 나은 선택일 수 있다고 암시합니다.

개렛은 개념 엔지니어로 활동하며 현재 자동차 공학을 가르치고 있으며, 노후된 포르쉐와 관련된 개인적인 경험을 공유하고 있습니다.

토마스 프타첵은 Fly.io의 트위터 계정을 겨냥한 피싱 공격에 대해 이야기합니다. 이 공격으로 인해 CEO인 커트 맥키가 피싱에 당해 계정이 일시적으로 탈취당했습니다. 공격자는 경영진이 현재 온라인 문화, 특히 소셜 미디어의 유행어에 대한 이해 부족을 이용했습니다.

커트는 그럴듯한 피싱 이메일을 받아 가짜 사이트에 로그인하게 되었고, 이로 인해 Fly.io의 트위터 계정에 무단 접근이 이루어졌습니다. 팀은 상황을 빠르게 인지하고 계정을 보호하기 위한 조치를 취했지만, 트위터의 개입이 필요해 복구하는 데 약 15시간이 걸렸습니다.

이번 사건은 그들의 보안 관행에서의 결점을 드러냈습니다. 특히 공유 비밀번호에 의존하는 문제와 피싱에 저항할 수 있는 인증 방법의 필요성이 강조되었습니다. 이 공격은 강력한 보안 조치의 중요성을 다시 한번 일깨워주었으며, 다중 인증(MFA)과 안전한 신원 관리 시스템의 사용이 필요하다는 교훈을 주었습니다.

회사는 앞으로 보안 프로토콜을 강화하고 소셜 미디어 참여 방식도 변경할 계획입니다. 전반적으로 이번 사건은 사용자에게 큰 피해를 주지 않았지만, 향후 공격을 방지하기 위한 더 나은 보안 관행의 필요성을 강조했습니다.

최근 Lumafield의 연구에 따르면, 저가 또는 가짜 브랜드의 리튬 이온 배터리 중 거의 8%가 화재나 폭발로 이어질 수 있는 심각한 제조 결함을 가지고 있을 수 있다고 합니다. 이 연구는 전기 자전거와 기타 장치에 사용되는 1,000개 이상의 배터리를 분석했으며, 그 중 33개의 배터리에서 내부 단락의 위험을 크게 증가시키는 '부정극 돌출'이라는 위험한 결함이 발견되었습니다.

결함이 있는 배터리 대부분은 저가 브랜드에서 나왔으며, 삼성이나 파나소닉과 같은 신뢰할 수 있는 브랜드는 결함이 없었습니다. 저가 배터리는 내부 구성 요소의 정렬 불량 등 품질이 낮은 문제도 보였습니다. 이러한 결함이 반드시 배터리의 고장을 보장하는 것은 아니지만, 특히 열이나 충격과 같은 특정 조건에서 위험을 증가시킵니다.

이 연구는 안전 문제를 피하기 위해 잘 알려진 제조업체에서 배터리를 구매하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 저렴한 옵션이 나중에 더 큰 문제를 일으킬 수 있기 때문입니다.

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Reilly Chase는 최근 온라인 포커를 하며 상당한 시간을 보냈고, Cursor AI를 이용해 웹 앱을 개발했습니다. 그는 1,000판의 포커를 플레이하고, PokerTracker 4로 이를 분석하며 포커 전략에 대해 책을 읽고 일기를 쓰면서 배웠습니다. Chase는 포커 핸드와 관련된 작업을 자동화하기 위해 파이썬 스크립트를 만들었고, 이를 바탕으로 Cursor AI의 도움을 받아 PokerTracker와 유사한 웹 앱을 구축하게 되었습니다.

Chase는 포커를 하는 이유가 돈을 버는 것이 아니라 배우는 것이라고 강조합니다. 그는 포커와 인생에서 중요한 기술로 감정 지능, 자기 조절, 회복력, 겸손을 중요하게 생각합니다. 또한 그는 자신의 자금을 관리하고 규칙적인 결정을 내리는 방법도 배웠습니다.

웹 앱을 만드는 과정은 주목할 만했습니다. 제한된 코딩 기술에도 불구하고, 그는 Cursor AI와의 소통을 통해 성공적으로 앱을 만들었습니다. 이 과정은 빠르고 효과적이었으며, 인간 개발자와 작업하는 것과 비슷하다고 느꼈습니다. 앱에는 관리자 대시보드, 핸드 히스토리 관리, 손익 추적과 같은 기능이 포함되어 있습니다.

Chase는 AI의 발전에 대해 반성하며, 특히 Cursor AI가 복잡한 코드를 직접 작성하지 않고도 작성할 수 있도록 도와준 점을 언급했습니다. 그는 AI와 함께 작업하는 것이 점점 더 쉬워지고 있지만, 무엇을 만들고 고객의 요구를 어떻게 충족시킬지를 이해하는 것이 여전히 필요하다고 인정합니다.

그는 포커 핸드 히스토리를 위한 파서를 만드는 것과 같은 도전 과제도 있었지만, AI와의 협력적인 문제 해결을 통해 성공을 거두었습니다. Chase는 독자들에게 포커와 AI 도구에 대한 피드백을 요청하며, 자신의 웹 앱 사용자 경험을 개선하기 위한 제안도 받고 싶어합니다.

인텔의 오픈 소스 커뮤니티에 대한 의지가 새로운 리더십 아래에서 재평가되고 있습니다. 케보크 케치키안은 인텔이 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 것에서 더 많은 이익을 얻어야 한다고 강조했습니다. 그는 경쟁사들이 이점을 얻지 않도록 해야 한다고 말하며, 인텔이 오픈 소스를 포기하지 않을 것이라고 확신했습니다. 대신, 인텔은 투자에 대한 더 나은 수익을 보장하는 방향으로 나아갈 계획입니다.

오픈 소스 소프트웨어는 투명성을 제공하여 커뮤니티가 신속하게 문제를 해결하고 최적화할 수 있게 합니다. 그러나 이는 경쟁사들이 인텔의 기여를 활용해 자사 제품을 개선할 수 있다는 의미이기도 합니다. 인텔은 자사의 이점을 보호하기 위해 일부 코드를 비공개로 유지하는 방안을 고려할 수 있으며, 이는 커뮤니티 내에서 분열을 초래할 수 있습니다.

최근 인텔은 대규모 인력 감축을 겪었고, 이로 인해 오픈 소스 기여를 유지하는 데 대한 우려가 커지고 있습니다. 인텔 기술을 위한 주요 라이브러리들이 이미 유지 관리자를 잃어버려, 향후 오픈 소스 활동에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

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2025년 10월 8일, 개빈 뉴섬 캘리포니아 주지사는 학교 급식에서 초가공식품을 금지하는 혁신적인 법안인 AB 1264에 서명했습니다. 이 법은 아이들의 건강을 보호하고 학습을 지원하는 영양가 있는 식사를 제공하기 위해 마련되었습니다.

캘리포니아는 학교에서 초가공식품을 정의하고 단계적으로 퇴출하는 첫 번째 주입니다. 이 법은 아이들의 건강을 지원하고 더 건강한 식사 선택을 통해 학습 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 법안은 민주당과 공화당 모두의 지지를 받아, 아동 영양을 위한 공동의 노력을 강조했습니다.

캘리포니아는 이전에도 학교 영양을 개선하고 식품에서 유해한 첨가물을 없애기 위한 다양한 개혁을 시행해왔습니다. 뉴섬 주정부는 모든 공립학교 학생을 위한 보편적인 급식 프로그램을 포함해 건강한 식습관을 촉진하는 여러 프로그램을 운영하고 있습니다.

이 법은 캘리포니아가 아동 건강과 영양 기준에서 국가를 선도하겠다는 지속적인 의지의 일환입니다.

저자는 터미널에서 여러 코딩 에이전트를 사용하기 시작했고, 그 경험이 유용하다고 느꼈습니다. git 브랜치 관리와 스태시 작업에 어려움을 겪은 후, 이 에이전트들을 더 효율적으로 실행할 방법을 찾고자 했습니다. 기존의 여러 도구를 시도했지만, 복잡하거나 효과적이지 않다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 git 워크트리를 활용하여 여러 에이전트를 쉽게 실행할 수 있는 FleetCode를 만들었습니다. FleetCode는 코딩 작업 흐름을 간소화해 주며, 오픈 소스 소프트웨어로 무료로 제공됩니다. 저자는 이에 대한 피드백을 받고자 합니다.

호세는 코딩을 위해 클로드를 사용할 때 겪었던 불편한 문제를 해결하기 위해 리콜을 만들었습니다. 클로드와의 대화는 매번 새로 시작되었고, 이로 인해 그는 자신의 코딩 기준과 결정을 반복해야 했으며, 한계에 도달할 때마다 맥락을 잃곤 했습니다.

리콜은 레디스와 의미 검색을 활용하여 클로드에 지속적인 기억을 제공하는 서버입니다. 이를 통해 클로드는 세션 간 중요한 정보를 기억할 수 있습니다.

리콜의 작동 방식은 다음과 같습니다. 클로드는 대화 중에 주요 세부 사항을 "기억"으로 저장합니다. 이러한 기억은 레디스에 저장되며, 의미 검색을 통해 자동으로 검색할 수 있습니다. 클라우드 레디스를 사용할 경우, 서로 다른 프로젝트와 장치 간에 기억을 공유할 수 있습니다.

리콜의 주요 기능으로는 전 세계적으로 모든 프로젝트에서 맥락을 공유할 수 있는 글로벌 메모리, 관련된 기억을 연결하여 지식 그래프를 만드는 관계, 시간에 따른 기억의 변화를 추적하는 버전 관리, 일반적인 작업을 위한 재사용 가능한 패턴인 템플릿, 그리고 서로 다른 프로젝트의 기억을 분리하여 유지하는 작업 공간 격리가 있습니다.

기술 스택은 타입스크립트와 MCP SDK로 구축되었으며, 저장소로는 레디스와 OpenAI 임베딩을 사용합니다.

현재 클로드를 위해 27개의 도구가 제공되며, 10종의 맥락을 저장할 수 있습니다. 10,000개 이상의 기억을 통해 빠른 검색이 가능합니다.

예를 들어, 호세가 전자상거래 플랫폼을 구축할 때 클로드에게 선호 사항을 한 번만 말하면, 클로드는 이후 대화에서도 이를 기억합니다.

앞으로의 계획으로는 배포 옵션 개선, 테스트 향상, 오류 로깅 강화 등의 기능이 포함될 예정입니다.

리콜을 사용해 보려면 npm install -g @joseairosa/recall 명령어를 입력하고 지속적인 기억을 사용하도록 설정하면 됩니다.

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캘리포니아 주지사 개빈 뉴섬이 주민들이 제3자와의 데이터 공유를 쉽게 거부할 수 있도록 하는 새로운 법안을 서명했습니다. 이 법안은 웹 브라우저가 캘리포니아 주민들이 자신의 데이터가 판매되는 것을 막기 위해 간단한 원클릭 옵션을 제공하도록 요구합니다. 이는 2018년 제정된 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법에서 설정된 권리를 기반으로 하고 있습니다. 이전에는 데이터 거부 과정이 복잡하고 여러 웹사이트에서 여러 단계를 거쳐야 했습니다.

개인정보 보호 옹호자들은 이 발전에 대해 기쁘게 생각하고 있으며, 더 많은 사람들이 자신의 데이터 프라이버시를 쉽게 관리할 수 있게 될 것이라고 기대하고 있습니다. 같은 날 서명된 다른 법안들은 소비자 권리를 강화하는 데 기여합니다. 이 법안들은 소셜 미디어 회사들이 계정 취소를 간단하게 할 수 있도록 하고, 사용자가 계정을 취소할 때 그들의 데이터가 완전히 삭제되도록 보장합니다. 또 다른 법안은 데이터 중개업체가 수집하는 데이터에 대한 투명성을 높이는 내용을 담고 있습니다.

제미니 CLI 확장 기능이 도입되어 개발자들이 명령줄 인터페이스를 맞춤화하고 일상적으로 사용하는 다양한 도구와 연결할 수 있게 되었습니다. 이 새로운 프레임워크는 원활한 통합을 가능하게 하여 여러 애플리케이션 간에 전환할 필요를 줄여줍니다. 현재 백만 명 이상의 개발자가 제미니 CLI를 사용하고 있으며, 구글과 피그마, 스트라이프, 쇼피파이와 같은 파트너들이 제공하는 다양한 확장 기능을 이용할 수 있습니다.

이 확장 기능은 설치가 간편하며, 도구 사용 방법을 즉시 이해할 수 있도록 돕는 내장된 "플레이북"이 포함되어 있어 복잡한 설정 없이 즉각적인 결과를 보장합니다. 개발자들은 이러한 확장 기능의 증가하는 카탈로그에 접근할 수 있으며, 이를 통해 지능적이고 개인화된 상호작용으로 작업 흐름을 개선할 수 있습니다.

확장 기능의 주요 특징은 다음과 같습니다.

명령줄을 통한 간편한 설치, 커뮤니티와 파트너들이 만든 다양한 도구의 생태계, 성능 모니터링, 디자인 코드 생성, 보안 점검과 같은 작업을 위한 다양한 서비스와의 통합, 개인의 작업 흐름에 맞게 확장 기능을 결합하고 맞춤화할 수 있는 능력입니다.

전반적으로 제미니 CLI 확장 기능은 개발자들이 개인화된 명령줄 경험을 만들어 작업 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 새로운 제미니 CLI 확장 페이지를 방문하여 사용 가능한 도구를 탐색하고 확장 기능을 구축할 수 있습니다.

퀄컴이 아두이노를 인수했지만, 아두이노는 브랜드와 사명을 그대로 유지할 것입니다. 아두이노는 여전히 핵심 가치와 제품에 집중할 예정입니다. 이번 인수는 아두이노 우노 Q와 같은 새로운 발전으로 이어질 수 있으며, 이 제품은 인공지능 코드를 실행하고 신호 처리를 수행하며 리눅스와 제퍼 OS와 같은 운영 체제를 지원할 수 있습니다. 전반적으로 이번 변화는 아두이노의 정체성을 유지하면서도 회사를 강화하는 데 목표를 두고 있습니다.

이 글은 AI로 생성된 비디오 앱의 부상, 특히 Sora에 대해 다루고 있으며, Sora가 YouTube나 Meta의 Vibes 앱과 어떻게 다른지를 설명합니다. 저자는 처음에 Sora를 과소평가했지만, 나중에 이 앱의 매력이 누구나 쉽게 비디오를 만들 수 있도록 해준다는 점에 있음을 깨달았습니다. 이는 TikTok과 유사한 점입니다.

주요 내용으로는 Sora가 사용자들이 AI를 활용해 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있도록 도와주며, 기술이나 자원이 부족한 사람들에게도 비디오 제작을 가능하게 한다는 점이 있습니다. 저자는 소비자와 창작자로서의 자신의 선호를 반영하며, 콘텐츠를 소비하는 것을 더 선호하기 때문에 Sora에 대한 개인적인 편견이 있음을 인정합니다.

또한, 이 글은 커뮤니케이션 도구의 발전과 AI가 창의성의 장벽을 없앨 수 있는 방법을 강조하며, 자전거가 인간의 능력을 향상시키는 것과 비유합니다. Sora는 사용자 생성 콘텐츠 모델로의 전환을 나타내며, Meta는 소비자 경험에 중점을 두고 있습니다. 저자는 Meta가 Sora와 같은 AI 기반 앱과 어떻게 경쟁할 것인지에 대한 우려를 제기하며, 이는 인간이 생성한 콘텐츠에 초점을 맞춘 비즈니스 모델에 혼란을 줄 수 있습니다.

결국, 이 글은 AI가 창의성을 민주화할 수 있는 흥미로운 가능성을 강조하며, 더 많은 사람들이 자신을 표현하고 콘텐츠를 만들 수 있도록 도와줄 수 있음을 언급합니다. 이는 디지털 환경을 재편할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

국제 광업 및 금속 협의회(ICMM)는 2001년 런던에서 설립된 기관으로, 최근 전 세계 8,000개 이상의 광산과 관련 자산을 포함한 글로벌 광업 데이터셋을 발표했습니다. 이 데이터셋에는 자산의 위치를 보여주는 히트맵도 포함되어 있습니다.

저자는 AMD 라이젠 9 CPU, 96GB RAM, 빠른 SSD를 갖춘 고성능 컴퓨터를 사용하고 있습니다. 분석은 우분투 24 LTS에서 진행되며, 데이터 처리를 위해 파이썬과 덕DB(DuckDB)를 활용합니다. 지도 렌더링은 QGIS를 사용하여 다양한 데이터 소스를 통합합니다.

ICMM 데이터셋은 엑셀 파일로 다운로드한 후 덕DB를 이용해 기하학적 정보가 포함된 간소화된 테이블로 처리됩니다. 처리된 데이터는 저장 및 분석에 효율적인 Parquet 파일 형식으로 저장됩니다.

이 데이터셋에는 8,508개의 기록이 포함되어 있으며, 자산 유형, 상품, 위치에 대한 정보가 담겨 있습니다. 주요 채굴 상품으로는 금, 석탄, 구리 등이 있으며, 데이터의 신뢰성에 대한 다양한 신뢰 수준이 존재합니다. 중국과 미국은 데이터셋에 가장 많은 광산 자산이 포함되어 있습니다.

자산 위치의 히트맵이 생성되었으며, 캐나다의 디아빅 다이아몬드 광산과 같은 특정 광산에 대한 자세한 관찰이 위성 이미지를 통해 이루어졌습니다.

필립은 Glasskube의 공동 창립자이자 HyprMCP의 제작자로, 원격 MCP(다중 채널 플랫폼) 서버 개발 여정을 이야기합니다. 처음에는 로컬 MCP 서버를 빠르게 구축했지만, 이를 생산 준비가 완료된 버전으로 전환하는 데 어려움을 겪었습니다.

그들은 사용자 인증에 집중하여 기존 방법과 통합할 수 있는 인증 프록시를 만들었습니다. 인증이 가장 어려운 부분이 될 것이라고 생각했지만, 다양한 MCP 클라이언트가 서로 다른 동작을 보여주어 문제 해결이 복잡해졌습니다. 특히 서버리스 환경에서 디버깅을 돕기 위해 gRPC 호출을 기록했습니다.

소규모 고객에게 출시한 후, MCP 서버가 사용자 요청에 효과적으로 응답하지 않는다는 것을 발견했습니다. 이를 개선하기 위해 성능을 이해하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 프롬프트 분석 기능을 추가했습니다.

많은 사람들이 비슷한 문제를 겪고 있다는 것을 인식하고, 인증, 로깅, 디버깅 및 분석을 MCP 서버에 코드 변경 없이 간편하게 통합할 수 있는 HyprMCP를 오픈 소스화하기로 결정했습니다. 이 프록시는 Kubernetes Operators를 사용하여 인프라 프로비저닝을 자동화합니다.

앞으로의 계획은 대규모 조직을 위한 여러 MCP 서버를 통합하고, 사용자 자격 증명이 그들의 서버에 저장되지 않도록 하는 것입니다. 그들은 피드백을 환영하며, 다른 사람들이 GitHub에서 프로젝트를 확인하고 호스팅된 버전을 테스트해 보도록 권장합니다.

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프리티어(Prettier)는 인기 있는 코드 포맷팅 도구로, 거의 10년 전에 출시되었습니다. 이 도구의 개발 이야기는 코딩 스타일에 대한 논쟁, 특히 "스페이스 대 탭" 갈등에서의 도전과 해결책을 보여줍니다.

저자는 프랑스의 컴퓨터 과학 학교에서 공부할 때 엄격한 포맷팅 규칙에 직면했습니다. 이 경험은 코드 포맷팅을 자동화하고자 하는 열망을 불러일으켰습니다. 이후 페이스북에서 일하면서 서로 다른 코드 스타일이 협업을 어렵게 만든다는 것을 깨달았습니다.

다양한 포맷팅 도구가 시도되었지만, 높은 정확도를 달성하는 복잡성 때문에 대부분 실패했습니다. 저자는 Go 프로그래밍 언어의 포맷터와 Dart의 접근 방식에서 영감을 받아 자바스크립트용 신뢰할 수 있는 포맷터를 만들고자 했습니다. 2016년 말, 두 명의 엔지니어와 함께 자바스크립트 프리티 프린터를 구축하는 프로젝트가 시작되었습니다.

테스트와 정확성을 보장하는 것은 큰 도전이었습니다. 이를 간소화하기 위해 스냅샷 테스트가 도입되었습니다. 저자는 기여자들 간의 경쟁을 유도하고 실제 코드 문제를 우선시하는 동기 부여 역할을 했습니다. 2018년 초, 상당한 노력과 협업 끝에 프리티어는 공개 출시를 준비하게 되었습니다.

프리티어의 자동 포맷팅은 스타일 선택에 대한 논쟁을 크게 줄여 개발자들이 포맷팅보다 코드 작성에 더 집중할 수 있도록 했습니다. 이 도구는 빠르게 채택되었고, 많은 조직이 일관된 코드 스타일을 위해 의존하게 되었습니다.

현재 프리티어는 웹 개발의 기본 도구로 자리 잡았으며, 지속적인 유지 관리와 자금 지원이 필요합니다. 이 프로젝트는 기부를 받았지만, 재정적 지속 가능성에 어려움을 겪고 있습니다.

전반적으로 프리티어는 개발자들이 코드 포맷팅에 접근하는 방식을 변화시켜 논쟁을 줄이고 효율성을 높였습니다.

이 글에서는 "알고 있는 미지수"와 "모르는 미지수"라는 개념을 통해 다양한 지식의 유형을 이해하는 방법을 설명합니다. 지식을 네 가지 범주로 나누는 '지식 사분면'이라는 프레임워크를 소개합니다. 이 네 가지는 우리가 아는 것, 우리가 모른다고 아는 것, 우리가 모른다고 생각하는 것, 그리고 우리가 알고 있는지조차 모르는 것입니다.

라이온은 '초심자의 마음'의 중요성을 강조합니다. 이는 선 명상에서 유래된 개념으로, 선입견 없이 작업에 접근하는 태도를 의미합니다. 이 개념은 사용자 인터페이스 디자인에서 특히 중요합니다. 전문가들은 종종 초보자의 입장을 잊고, 다른 사람들이 자신과 같은 수준의 지식을 가지고 있다고 가정하기 때문에 소통이 어려워질 수 있습니다.

저자는 지식을 당연하게 여기지 말고, 우리가 당연하다고 생각하는 것을 인식하는 것이 얼마나 어려운지를 경고합니다. 우리가 인식하지 못하는 지식에 대한 인식을 기르는 것이 중요하며, 이는 기술이 우리의 삶에 더욱 통합됨에 따라 더욱 필요해집니다. 이러한 인식은 더 공감하고 이해하는 세상을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

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효율적 시장 가설(EMH)은 주가가 모든 관련 정보를 반영한다고 제안합니다. 1960년대 유진 파마와 폴 샘얼슨 같은 경제학자들에 의해 발전된 EMH는 세 가지 버전이 있습니다. 가장 약한 버전은 과거 가격이 현재 가격에 반영된다고 주장하며, 더 강한 버전은 모든 공개된 정보를 포함합니다. 가장 강력한 주장은 내부 정보조차도 주가에 이미 반영되어 있다고 말합니다.

EMH의 유머러스한 예로는 효율적 시장 이론가들이 땅에 떨어진 100달러 지폐를 무시하는 상황이 있습니다. 그들은 만약 그것이 진짜라면 다른 사람이 주웠을 것이라고 생각합니다. 투자자들은 시장이 새로운 정보에 빠르게 반응한다고 믿기 때문에, 우위를 점하기가 어렵습니다. 그러나 모든 사람이 시장이 효율적이라고 믿게 되면, 새로운 정보를 찾는 것을 멈추게 되어 비효율성이 발생할 수 있습니다.

따라서 EMH의 유효성은 투자자들의 믿음에 달려 있습니다. 많은 사람들이 EMH를 믿으면 시장이 비효율적으로 작용할 수 있고, 대부분이 믿지 않으면 기회를 적극적으로 찾게 되어 시장이 효율적으로 변할 수 있습니다. EMH의 진실성은 이러한 믿음에 따라 달라질 수 있습니다.

결국 EMH의 효과는 고정된 것이 아니라 투자자들의 인식에 영향을 받습니다. 이로 인해 그 진실성이 불신에 따라 달라지는 역설적인 상황이 발생할 수 있습니다.

수학자들은 소수의 행동을 이해하기 위한 새로운 방법을 탐구하고 있다. 소수는 종종 수학의 "원자"로 여겨진다. 수세기 동안 소수가 무작위인지 아니면 어떤 기본적인 패턴이 있는지에 대해 논의해왔다. 최근의 추측에 따르면, 대규모 소수 집합이 확률적 패턴을 보이며, 이는 1859년 베른하르트 리만이 제안한 리만 제타 함수와 연결된다. 이 함수는 특정 값까지의 소수 개수를 추정하는 데 도움을 주며, 소수 분포의 미세한 패턴을 드러내는 수정 요소를 포함하고 있다.

리만 제타 함수의 영점은 매우 중요하다. 이 영점이 소수에 대한 숨겨진 정보를 담고 있을 수 있으며, 소수의 간격이 불규칙하더라도 기본적인 질서가 있을 수 있음을 시사한다. 많은 연구에도 불구하고, 모든 영점이 특정 선 위에 존재한다고 주장하는 리만 가설은 아직 증명되지 않았다.

수학자들은 소수에서 무작위 측정을 발견했으며, 이는 소수가 결정론적이지만 그 분포가 무작위 패턴을 닮을 수 있음을 시사한다. 주목할 만한 발견 중 하나는 제타 함수의 영점과 양자 물리학에서 사용되는 무작위 측정 간의 상관관계로, 소수와 혼돈 시스템 간의 더 깊은 연결을 나타낸다.

최근의 발전은 소수 통계와 가우시안 곱셈 혼돈이라는 일종의 무작위성과 연결되었다. 이는 혼돈 시스템을 설명한다. 연구자들은 소수 분포에서 혼돈 행동이 나타나는 시점을 예측하는 방법을 개발했으며, 리만의 원래 공식을 개선할 수 있는 새로운 소수 계산 접근법을 제안했다.

전반적으로 수학자들은 소수에서 패턴을 발견하는 데 상당한 진전을 이루었지만, 이러한 패턴의 진정한 본질과 그 의미는 여전히 연구가 진행 중인 분야로, 수학과 물리학의 통찰이 결합되고 있다.

법률팀은 현재 자원이 부족한 상황에서 더 많은 일을 해야 하는 도전에 직면해 있습니다. 특히 계약서 작성은 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 많은 변호사들이 효율성을 높이기 위해 AI 도구를 사용하고 있으며, 상당수는 여러 가지 AI 솔루션을 활용하고 있습니다. 그러나 많은 도구가 있음에도 불구하고 사용은 일관되지 않습니다.

계약서 작성은 주관적인 과정으로, 정답이 하나만 있는 것이 아니라 품질에 대한 기준이 존재합니다. 이 보고서는 이러한 주관적인 기준을 측정하는 방법을 소개하며, 세 가지 주요 영역에 초점을 맞추고 있습니다.

첫째, 출력 신뢰성입니다. 이는 초안이 법적으로나 사실적으로 얼마나 타당한지를 평가합니다. 둘째, 출력 유용성으로, 초안이 변호사들이 양질의 작업을 만드는 데 얼마나 도움이 되는지를 살펴봅니다. 셋째, 플랫폼 워크플로우 지원으로, 도구가 변호사들의 일상적인 프로세스에 얼마나 잘 맞는지를 평가합니다.

AI 도구에 대한 평가에서 나타난 주요 발견은 다음과 같습니다. AI 도구는 신뢰할 수 있는 초안을 만드는 데 있어 인간의 성과를 능가하거나 동등한 수준에 도달할 수 있습니다. 가장 우수한 AI 도구는 73.3%의 신뢰성으로 초안을 작성했으며, 이는 최고의 인간 변호사의 70%와 비교됩니다. 또한 AI 도구는 인간 변호사가 놓친 중요한 법적 위험을 특히 고위험 상황에서 식별할 수 있었습니다. 전문 법률 AI 도구는 신뢰성이나 유용성 면에서 일반 AI 도구보다 크게 뛰어나지 않았지만, 워크플로우 지원에서는 우수한 성과를 보였으며, 많은 도구가 Microsoft Word와 잘 통합되었습니다.

전반적으로 AI 도구는 계약서 작성에서 가능성을 보여주지만, 기존의 워크플로우에 얼마나 잘 통합되는지에 따라 그 효과는 달라질 수 있습니다.

이 글에서는 저자가 터미널을 통해 내부 서비스인 올라마(Ollama)에 연결할 수 있었지만, IntelliJ IDEA에서 접근할 때 연결 실패를 겪은 네트워킹 문제에 대해 다루고 있습니다. 이 서비스는 도메인 이름을 통해 접근하며, 로컬 네트워크에 호스팅되고 있습니다.

저자는 curl을 사용하여 연결을 테스트했고, 도메인과 직접 IP 주소 모두 정상 작동함을 확인했습니다. 이는 서비스가 제대로 작동하고 있다는 것을 의미합니다. 여러 번의 시도 끝에 HTTPS 지원, macOS의 로컬 네트워크 권한, 방화벽 설정 등을 점검한 후, 저자는 IntelliJ의 자바 가상 머신(JVM)이 네트워크 연결을 처리하는 방식과 관련된 문제일 가능성이 높다는 것을 발견했습니다.

JVM이 IPv4 대신 IPv6를 통해 연결을 시도하면서 "호스트에 대한 경로 없음" 오류가 발생했습니다. 문제를 해결하기 위해 저자는 IntelliJ에서 JVM이 IPv4를 우선시하도록 강제하는 특정 옵션을 추가했습니다. 이 변경 후 IntelliJ를 재시작하자 HTTP와 HTTPS 모두 올라마에 정상적으로 연결되었습니다.

주요 포인트는 자바 애플리케이션이 연결에 실패하고 curl과 같은 다른 도구는 성공할 경우, 애플리케이션 로그를 확인하고 IPv6 설정을 고려하는 것이 문제를 파악하고 불필요한 문제 해결 과정을 피하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

오르테가 가설은 평균적인 과학자들이 여러 작은 전문적 기여를 통해 과학 발전에 중요한 역할을 한다고 제안합니다. 이 가설은 주요 과학적 혁신이 종종 간과되는 수많은 작은 작업에 기반하고 있다는 생각에서 출발합니다.

그러나 연구 결과는 반대되는 "뉴턴 가설"을 지지하는 경향이 있습니다. 이 가설은 중요한 과학적 진보가 주로 몇몇 뛰어난 과학자들에 의해 이루어진다고 주장합니다. 연구에 따르면, 중요한 논문들은 다양한 작은 기여보다는 제한된 수의 영향력 있는 작업을 인용하는 경향이 있습니다.

이 가설의 이름은 호세 오르테가 이 가세트에서 유래되었습니다. 그는 많은 평범한 사람들이 과학에 기여하지만, 진정한 발전은 서로의 기초 아이디어를 바탕으로 하는 천재 과학자들에 의해 이루어진다고 주장했습니다. 오르테가의 원래 견해는 과학적 발전이 주로 위대한 사고의 결과이지, 작은 노력의 축적에 의한 것이 아니라는 것이었습니다.

결론적으로, 과학적 진보에서 평균적인 과학자와 뛰어난 과학자의 역할에 대한 논쟁은 계속되고 있으며, 인용 패턴은 두 가설 모두에 대해 혼합된 증거를 제공합니다.

이 이야기는 IT 산업에서의 공급업체 종속과 비윤리적인 비즈니스 관행에 대한 경고의 메시지를 담고 있습니다. 실제 사건을 바탕으로 한 이 이야기에서 저자는 A 기관의 경험을 설명합니다. A 기관은 구식 이메일 시스템을 사용하고 있었고, 더 현대적이고 오픈 소스인 솔루션으로 전환하고자 했습니다. 새로운 시스템을 성공적으로 도입한 후, B 기관은 비용 절감의 가능성을 보고 비슷한 전환을 원했지만, 악덕 서비스 제공업체와의 계약에 묶여 있었습니다.

B 기관이 이탈을 준비하던 중, 서비스 제공업체가 그들의 계획을 알게 되면서 예상치 못한 복잡한 상황에 직면하게 됩니다. 이는 아마도 이메일에 대한 무단 접근을 통해 이루어진 것으로 보입니다. 서비스 제공업체는 B 기관과 C 기관 모두에게 위협을 가하며, 계약이 그들에게 가혹한 벌금을 부과하고 서비스에 대한 통제를 허용한다는 사실을 깨닫게 합니다.

비윤리적인 행동에도 불구하고, 두 기관의 경영진은 공급업체에 대한 책임을 묻기보다는 예산을 우선시하여 비용이 증가하게 됩니다. 결국 이 이야기는 계약을 악용하는 회사에 의존하는 것의 위험성과 IT 관행에서 경계를 유지하는 것의 중요성을 강조합니다. 저자는 진정한 공포는 소프트웨어 자체에 있는 것이 아니라, 사람들이나 회사들이 그것을 어떻게 잘못 사용하는가에 있다는 점을 강조합니다.

2025년 노벨 화학상은 금속-유기 구조체(MOFs)에 대한 혁신적인 연구로 스스무 기타가와 리차드 롭슨, 오마르 M. 야기에게 수여되었습니다. MOF는 큰 공간을 가진 구조로, 분자가 자유롭게 들어오고 나갈 수 있어 공기 중의 수분을 포집하거나, 물속의 오염 물질을 제거하고, 수소와 이산화탄소 같은 가스를 저장하는 데 유용합니다.

MOF의 개념은 1970년대 리차드 롭슨이 나무 모델을 사용해 분자 구조를 만드는 혁신적인 접근법에서 시작되었습니다. 그는 이러한 구조가 넓은 내부를 가진 큰 결정으로 형성될 수 있음을 보여주었습니다. 1990년대에는 스스무 기타가가 이 아이디어를 발전시켜 안정적이고 기능적인 MOF를 개발하였고, 오마르 야기는 이러한 물질의 설계와 응용에서 중요한 발전을 이루어 매우 다공성인 MOF-5를 만들어냈습니다.

MOF는 특정 기능에 맞게 조정할 수 있는 가능성이 크며, 이미 전자 산업과 환경 정화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 많은 연구자들은 MOF가 미래의 도전에 중요한 역할을 할 수 있을 것이라고 믿고 있으며, 수상자들의 화학 및 기술에 대한 기여가 그만큼 중요하다는 점을 강조하고 있습니다.

이 글에서는 "usbi"라는 스크립트의 개발에 대해 다루고 있습니다. 이 스크립트는 사용자가 어떤 USB 케이블이 충전과 데이터 전송에 효과적인지를 파악하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 최근 macOS Tahoe를 지원하게 되면서, 이 스크립트는 시스템의 명령어를 사용해 USB 연결을 분석하고 정보를 더 명확한 형식으로 제공합니다.

저자는 처음에 bash로 스크립트를 만들었지만, 유지 관리가 어렵다는 것을 깨달았습니다. 이후 AI에게 Go 언어로 다시 작성해 달라고 요청했으며, 이 덕분에 코드 관리가 쉬워지고 여러 플랫폼에서 호환이 가능해졌습니다. 저자는 AI의 발전 덕분에 작은 유틸리티 스크립트를 만드는 것이 훨씬 더 빠르고 접근하기 쉬워졌다고 강조하며, 이는 오늘날 소프트웨어 개발 접근 방식에 큰 변화를 가져왔다고 설명합니다.

앤드류 마켈의 기사에서는 타이어 압력 모니터링 시스템(TPMS) 센서의 작동 방식과 재학습 절차에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

TPMS 센서는 타이어 압력에 대한 데이터만 전송하며, 정보를 수신하지는 않습니다. 재학습 과정에서 TPMS 도구에 의해 활성화될 때, 센서의 ID와 기타 세부 정보를 전송합니다.

정상 작동 시, 센서는 차량이 움직이거나 타이어가 펑크 날 때 설정된 간격으로 데이터를 전송합니다. 차량이 주차된 후에는 약 10-20분 동안 활성 상태를 유지합니다.

센서의 배터리는 5-12년 정도 지속되지만, 신호가 약해질 수 있습니다. 간섭이 발생하려면 외부 신호가 센서의 주파수, 지속 시간 및 프로토콜과 일치해야 합니다.

재학습 과정에서는 다른 차량의 센서나 큰 금속 물체가 신호를 차단할 수 있습니다. 따라서 이 절차는 다른 차량과 떨어진 곳에서 수행하는 것이 좋습니다.

센서 ID를 기록하는 것은 효율성을 위해 매우 중요합니다. 이를 통해 불필요한 타이어 분해를 피하고 새로운 센서를 프로그래밍하거나 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

새로운 센서는 절전 모드에 있을 수 있으며, 활성화하기 위해 특정 작업이 필요할 수 있습니다. 재학습 중 문제가 발생하면 차량을 20분 정도 두는 것이 도움이 될 수 있습니다.

대부분의 TPMS 시스템은 간섭을 인식하고 무시할 수 있으며, 명확한 신호를 기다린 후 운전자에게 경고합니다.

이러한 내용을 이해하면 기술자들이 TPMS 시스템을 효과적으로 관리하고 작업 흐름을 개선하는 데 도움이 됩니다.

2019년 3월, NSA는 무료이자 강력한 리버스 엔지니어링 도구인 Ghidra를 공개했습니다. 저자 브라이언 스타키는 Ghidra를 사용하여 Ducky One TKL 키보드에 백라이트를 추가하는 과정을 공유합니다. 그는 Windows에서만 작동하는 독점 업데이트 프로그램에서 펌웨어를 추출하고 수정하는 것을 목표로 하고 있습니다.

스타키는 Ghidra를 다운로드한 후, 펌웨어 업데이트 파일을 가져와 분석을 시작합니다. Ghidra는 프로그램을 디컴파일하여 구조를 드러내고, 펌웨어 업데이트 과정에 관련된 주요 기능들을 식별할 수 있도록 도와줍니다.

그는 업데이트 프로그램에서 펌웨어를 추출하고 복호화하는 기능에 집중하며, XOR 연산을 사용해 데이터를 해독합니다. 이 과정에서 사용되는 비밀 키를 확인하고, 몇 가지 컴파일 문제를 해결하여 성공적으로 복구합니다.

복호화된 데이터는 읽을 수 있는 문자열을 보여주며, 비밀 키가 올바르다는 것을 확인시켜 줍니다. 스타키는 이번 탐색의 이 부분을 마무리하며, 다음 편에서 더 많은 분석이 있을 것임을 암시합니다.

해고가 발생한 상황에서는 남아 있는 직원들이 해고된 동료들에게 연락하는 것이 중요합니다. 다음은 그 방법입니다.

먼저, 해고된 사람을 알고 있다면 이메일이나 소셜 미디어를 통해 따뜻한 메시지를 보내세요. 간단한 위로의 메시지와 좋은 소망을 전하는 것만으로도 큰 의미가 있습니다. 그들과의 관계에 따라 개인적인 터치를 추가하는 것이 좋습니다.

이런 행동이 중요한 이유는 여러 가지입니다. 해고는 개인의 정체성, 사회적 관계, 재정 상황에 큰 영향을 미칠 수 있는 어려운 시기이기 때문에, 지지의 표시가 필요합니다. 짧은 시간에 할 수 있지만 긍정적인 영향을 미치는 데는 큰 도움이 됩니다. 또한, 산업이 서로 연결되어 있기 때문에 미래에 도움이 될 수도 있습니다.

하지만 주의해야 할 점도 있습니다. 진정으로 도와줄 수 없다면 도움을 제안하지 마세요. 고용주를 비난하거나 부정적인 대화에 참여하는 것은 피해야 합니다. 상대방이 응답하더라도 대화를 계속해야 한다는 압박감을 느끼지 마세요. 의도에 대해 솔직해야 하며, 연락을 유지하겠다고 약속할 경우 진심이 아니라면 하지 않는 것이 좋습니다. 해고에 대한 구체적인 내용이나 법적 문제로 이어질 수 있는 언급은 피해야 합니다. 만약 그들의 상사였다면, 감정적으로 복잡한 상황이기 때문에 연락하지 않는 것이 가장 좋습니다.

결론적으로, 해고된 사람에게 연락하는 것은 어려운 시기에 친절과 지지를 보여주는 간단한 방법입니다.

존 스펜서는 군사 철학자 칼 폰 클라우제비츠의 이론이 현대 도시 전쟁에 어떻게 적용되는지를 탐구합니다. 클라우제비츠는 전쟁을 정치적 도구이자 폭력, 우연, 정책의 복잡한 상호작용으로 정의했습니다. 비록 그는 현대 도시에서 전투를 경험하지는 않았지만, 전쟁의 역학에 대한 그의 통찰력은 팔루자, 키이우, 가자와 같은 현대의 갈등에서도 여전히 유효합니다.

도시 전쟁은 민간 생활과 전투를 결합시켜 군사 전략을 복잡하게 만들고 전투원과 비전투원 간의 경계를 모호하게 합니다. 클라우제비츠의 공공 여론과 도덕적 힘의 중요성에 대한 생각은 도시 환경에서 매우 중요합니다. 여기서 모든 군사 행동은 정치적 파장을 일으킵니다.

미국의 이라크 전쟁과 ISIS와의 전투와 같은 역사적 사례는 전장에서의 성공이 항상 정치적 목표와 일치하지 않음을 보여줍니다. 예를 들어, 바그다드를 점령한 것은 정권 교체로 이어졌지만 복잡한 반란 저항도 초래했습니다.

키이우 전투에서 우크라이나 군은 도시 환경을 활용하여 더 강한 러시아 군대에 맞섰습니다. 이는 클라우제비츠의 의지와 전략의 원칙을 잘 보여줍니다. 반면, 이스라엘의 가자 작전은 군사 목표를 달성하는 데 있어 글로벌한 감시와 민간인에 대한 영향을 고려해야 하는 어려움을 드러냅니다.

스펜서는 도시 전쟁이 명확한 목적, 도덕적 절제, 군사 행동과 정치적 목표의 얽힌 관계를 이해해야 한다고 강조합니다. 오늘날의 갈등에서 도시는 단순한 전장이 아니라 권력과 공공 지지를 위한 투쟁의 중심이 됩니다.

구글 딥마인드가 제미니 2.5 컴퓨터 사용 모델을 출시했습니다. 이 모델은 개발자들이 제미니 API를 통해 사용할 수 있으며, 사용자 인터페이스와 상호작용할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 기존 모델들보다 웹과 모바일 작업에서 더 빠르고 효율적으로 성능을 발휘합니다.

이 모델은 사용자 인터페이스를 탐색하고 제어할 수 있으며, 양식 작성이나 웹 요소와의 상호작용 같은 작업을 클릭이나 입력을 통해 수행할 수 있습니다. 웹 제어 성능 벤치마크에서 경쟁 모델들보다 우수한 성능을 보이며, 지연 시간도 더 짧습니다. 개발자들은 구글 AI 스튜디오와 버텍스 AI를 통해 이 모델을 사용할 수 있으며, 개발자 포럼을 통해 피드백을 제공할 수 있습니다.

제미니 2.5 모델은 오용과 유해한 행동을 방지하기 위한 안전 기능을 내장하고 있으며, 개발자들이 고위험 작업을 관리할 수 있는 추가적인 제어 기능도 포함되어 있습니다. 초기 사용자들은 UI 테스트와 워크플로 자동화에 성공적으로 이 모델을 적용했으며, 속도와 정확성에서 상당한 개선을 보고했습니다.

제미니 2.5 컴퓨터 사용 모델은 현재 공개 미리보기 상태로 제공되며, 개발자들이 이 모델의 기능을 탐색하고 개발에 기여할 것을 권장하고 있습니다.

LlamaFarm은 클라우드에서 단일 대형 모델에 의존하는 대신, 전문화된 모델을 사용하는 오픈 소스 AI 프레임워크를 개발하고 있습니다. 창립자 로브, 맷, 레이첼은 많은 AI 데모가 통제된 환경에서는 잘 작동하지만 실제 데이터와 함께 배포될 때 문제가 발생해 생산으로 전환되지 못한다는 점을 깨달았습니다.

그들의 해결책은 "선언적 AI 코드"라는 프레임워크로, 간단한 YAML 파일을 사용해 모델과 프로세스를 정의합니다. 이 접근 방식은 실제 사용에 따라 지속적으로 조정할 수 있는 여러 개의 작고 전문화된 모델을 가능하게 하여 시스템을 더 저렴하고 빠르며 감사하기 쉽게 만듭니다.

LlamaFarm은 배포에 필요한 모든 요소—모델, 데이터 검색, 데이터베이스, API, 테스트—가 포함된 단일 패키지를 만들고자 합니다. 이 패키지는 추가 스크립트나 예기치 않은 비용 없이 어디서나 실행될 수 있습니다. 그들은 AI 산업이 컴퓨팅의 발전처럼 더 작고 효율적인 모델로 변화하고 있다고 믿고 있습니다.

LlamaFarm의 주요 특징으로는 완전한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인, 다양한 환경 간의 호환성, 실제 배포 옵션이 있습니다. 그들은 추가 개발을 위한 피드백과 제안을 찾고 있습니다.

더 자세한 내용은 그들의 웹사이트와 GitHub에서 데모 비디오 및 설치 지침을 확인할 수 있습니다.

2025년 10월 7일, 저자는 "바이브 코딩"이라는 개념에 대해 논의합니다. 이는 소프트웨어 개발에서 AI를 사용하는 데 있어 느슨하고 무관심한 접근 방식을 의미합니다. 반면, 저자는 경험이 풍부한 엔지니어들이 AI를 효과적으로 활용하면서 자신이 만든 소프트웨어에 책임을 지는 보다 전문적인 방법인 "바이브 엔지니어링"이라는 용어를 소개합니다.

바이브 엔지니어링은 AI 도구(예: 코딩 에이전트)를 사용하여 작업을 향상시키면서 코드 품질을 저하시키지 않는 숙련된 엔지니어들을 지칭하는 용어입니다. AI 도구를 성공적으로 통합하려면 깊은 이해와 신중한 계획이 필요하며, 서두르면 실수가 발생할 수 있습니다. 새로운 도구인 코딩 에이전트는 코드를 테스트하고 수정할 수 있어 엔지니어들이 복잡한 프로젝트를 효율적으로 처리하는 데 도움을 줍니다.

AI를 코딩에 효과적으로 활용하기 위해서는 좋은 테스트, 계획, 문서화, 버전 관리, 코드 리뷰, 그리고 강력한 연구 능력이 필요합니다. AI 도구와 함께 작업하는 것은 인간과 협력하는 것과 유사하며, 명확한 의사소통과 피드백이 요구됩니다. 엔지니어들은 프로젝트 일정에 영향을 미치는 새로운 요소에 적응하고 AI 작업과 자신의 책임 사이에서 균형을 유지해야 합니다.

저자는 "바이브 엔지니어링"이라는 용어가 소프트웨어 개발에서 AI를 사용하는 복잡하고 진지한 성격을 잘 담고 있다고 믿습니다. 이는 보다 느슨한 "바이브 코딩"과 구별되는 개념입니다. 이 이름은 논란의 여지가 있을 수 있지만, 엔지니어링에서 AI에 대한 건설적인 관점을 되찾으려는 의도를 가지고 있습니다.

Julia 1.12 버전이 출시되었으며, 팀은 모든 기여자와 테스터에게 감사의 인사를 전합니다. 이번 릴리스의 주요 내용은 다음과 같습니다.

새로운 기능으로는 --trim 기능이 있습니다. 이 실험적인 기능은 사용하지 않는 코드를 제거하여 컴파일 시간과 바이너리 크기를 줄여줍니다. 특정 패키지와 특정 코딩 관행을 사용해야 합니다. 또한, 구조체를 재정의할 수 있게 되어 Julia를 재시작하지 않고도 코드 개발이 간편해졌습니다. 새로운 컴파일 시간 추적 명령어와 메서드 디스패치 기능은 성능 문제를 파악하는 데 도움을 줍니다. 멀티스레딩 개선으로 이제 Julia는 기본적으로 하나의 인터랙티브 스레드로 시작하여 사용자 상호작용 시 반응성을 높였습니다.

초기화 패턴이 개선되어 새로운 내장 타입을 통해 프로세스, 스레드 또는 작업당 한 번 안전하게 값을 초기화할 수 있습니다. BOLT 최적화 기능이 추가되어, 함수 배치를 최적화하는 도구를 사용해 성능을 최대 23% 향상시킬 수 있습니다. @atomic 매크로는 배열에서 더 많은 인덱싱 옵션을 지원하여 원자적 작업을 쉽게 수행할 수 있게 되었습니다.

새로운 프로파일링 도구도 도입되었습니다. 벽시계 시간 프로파일러는 성능 병목 현상을 식별하는 데 도움을 주며, 작업별 타이밍 메트릭을 쉽게 수집할 수 있습니다. 패키지 관리 기능도 향상되었습니다. 이제 여러 프로젝트를 공유된 종속성과 함께 관리할 수 있는 새로운 구조인 작업 공간이 추가되었습니다. Julia 패키지는 이제 터미널에서 독립 실행형 애플리케이션으로 실행할 수 있습니다. Pkg.status() 명령어는 종속성이 예상 버전과 다를 때 이를 강조 표시하여 디버깅을 돕습니다.

무작위 수 생성 기능도 개선되어, 테스트 중 무작위 수 생성기의 상태를 재현할 수 있어 간헐적인 오류를 디버깅하는 데 도움이 됩니다. 이번 릴리스에는 이 외에도 많은 개선 사항이 포함되어 있어 Julia가 더욱 강력하고 사용자 친화적으로 발전했습니다. 변경 사항의 전체 목록은 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

한 부모가 7세와 10세 아들을 위해 '오 야!'라는 앱을 만들었다. 이 앱은 아이들이 일상적인 루틴을 따르도록 도와주며, 부모가 끊임없이 알림을 주지 않아도 된다. 앱은 타이머가 작동 중일 때 내비게이션을 잠가서 주의를 분산시키지 않도록 하고, 사진을 기반으로 한 작업 완료 기능을 통해 책임감을 높인다. 이 앱은 React Native/Expo와 Firebase를 사용하여 개발되었다. 주요 도전 과제는 아이들이 쉽게 사용할 수 있는 경험을 설계하면서도 부모에게는 통제권을 주는 것이었다. 부모는 반복 없이 매일 옵션을 설정할 수 있는 주간 일정을 만들 수 있다. 현재 이 앱은 앱 스토어에서 제공되며, 한 달 무료 체험 후 구독 서비스로 이용할 수 있다. 앱 제작자는 비슷한 문제를 겪고 있는 다른 부모들의 피드백을 받고자 한다.

저자는 사용자 프라이버시를 중시하며 웹 브라우저에서 작동하는 팟캐스트 앱인 wherever.audio를 개발했습니다. 이 앱의 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 로컬 데이터 저장 기능이 있어 사용자의 구독 및 데이터가 중앙 서버가 아닌 개인 기기에 저장됩니다. 둘째, 사용자는 디렉토리에 나열된 것뿐만 아니라 원하는 모든 RSS 피드를 추가할 수 있는 맞춤형 피드 기능을 제공합니다. 셋째, 기기 내 검색 기능을 통해 모든 피드와 에피소드를 검색할 수 있으며, 맞춤형 피드도 포함됩니다. 넷째, 팟캐스팅 2.0을 지원하여 챕터와 전사본 같은 기능을 제공합니다. 다섯째, 인기 있는 프로그램에 챕터가 없는 경우 자동으로 생성해주는 기능도 있습니다. 여섯째, AI 발견 기능을 통해 질문을 던져 프로그램과 에피소드를 찾을 수 있으며, 일부 데이터는 제3자 API에 전송됩니다. 마지막으로, 음성 및 시각적 지원이 포함된 인터랙티브한 오디오 튜토리얼도 제공합니다.

이 앱은 큐 관리와 속도 조절과 같은 기본 재생 기능도 제공합니다. 개발자는 사용자 피드백을 받고 있으며, 사용자가 이 앱의 가치를 느낀다면 이 열정 프로젝트를 사업으로 발전시키는 데 열려 있습니다.

AI 수익화에 관한 뉴스레터를 구독할 수 있으며, 10,000명 이상의 다른 구독자와 함께할 수 있습니다. 구독하려면 구독 버튼을 클릭하여 양식을 열어야 합니다. 이메일을 입력하고 양식을 제출하면 서버로 전송됩니다. 성공적으로 제출되면 양식이 사라지고 확인 메시지가 나타납니다. 오류가 발생하면 양식이 그대로 유지되어 다시 시도할 수 있습니다.

저자는 개발 경험에 큰 영향을 미친 세 가지 도구에 대해 이야기합니다: Git, Markdown, 그리고 JSON입니다.

Git은 2010년부터 저자의 버전 관리 접근 방식을 변화시켰습니다. Git은 로컬에서 유연하게 사용할 수 있는 시스템을 제공하며, 사용자 친화적이지만 고급 작업, 예를 들어 민감한 파일을 기록에서 제거하는 것은 어려울 수 있습니다. 저자는 명령어 대신 GUI 프로그램인 Fork를 사용하는 것을 선호합니다.

Markdown은 저자가 이전에 사용하던 맞춤 형식에 비해 간단함을 높이 평가합니다. 그러나 굵게 및 기울임꼴로 포맷하는 방식이 혼란스럽다고 느끼며, 그 창시자인 존 그루버에게서 느끼는 오만함 때문에 불만을 표합니다.

JSON은 게임 데이터에 널리 사용되지만, 저자는 후행 쉼표를 허용하지 않거나 키 이름에 따옴표를 요구하는 등의 제한이 마음에 들지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 맞춤형 JSON 파서를 만들었지만, 이로 인해 표준 JSON 리더와의 호환성이 깨졌습니다.

전반적으로 저자는 이 도구들을 소중히 여기지만, 각 도구와 관련된 불만과 한계도 강조합니다.

이 기사는 아라비아 사막에서 발견된 암각화에 대해 다루고 있습니다. 이 발견은 약 16,000년에서 10,000년 전, 즉 플라이스토세에서 홀로세로의 전환기에 인간이 이 지역에 살았음을 나타냅니다. 이전 연구에서는 북부 아라비아에 그 시기에 해당하는 고고학 유적이 거의 없다고 여겨져, 마지막 빙하기 최대기 이후 혹독한 환경 때문에 사람들이 이 지역을 떠났을 것이라고 추측되었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

네푸드 사막에서는 약 16,000년에서 13,000년 전 사이에 담수 자원인 플레이아가 나타났고, 이는 인간들이 다시 이 지역으로 돌아와 번성할 수 있는 기회를 제공했습니다. 발굴 작업을 통해 12,800년에서 11,400년 전 사이에 해당하는 고고학 유적이 발견되었으며, 이들 공동체는 이러한 수자원을 이용하고, 낙타와 가젤 같은 동물을 묘사한 암각화로 이동 경로를 표시했습니다.

이 인구는 인근 레반트 지역의 초기 문화와 연결되어 있었으며, 그들의 독특한 석기 도구에서 이를 확인할 수 있습니다.

이 연구는 북부 아라비아에서 이전에는 거주 증거가 부족하다고 여겨졌던 시기에 중요한 인간 활동이 있었음을 강조하며, 기후, 수자원, 인간 정착지 간의 복잡한 관계를 드러냅니다.

Innate의 공동 창립자인 Axel과 Vignesh가 MARS라는 다기능 로봇을 출시했습니다. MARS는 ROS2 기반의 개방형 운영 체제를 갖춘 로봇입니다.

MARS의 주요 특징은 다음과 같습니다. 로봇은 미리 조립되고 보정되어 있으며, 온보드 컴퓨팅을 위해 Jetson Orin Nano 8GB가 장착되어 있습니다. 또한, 5DoF 팔과 손목 카메라, RGBD 광각 카메라, 2D LiDAR, 스피커가 포함되어 있습니다. 전용 앱을 통해 제어할 수 있으며, 추가 센서를 위한 USB 포트와 GPIO 핀도 제공됩니다. 부팅 속도가 빠르고 실시간 비전, 통신, 계획 및 행동을 지원합니다.

MARS는 취미로 로봇을 다루는 사람들과 교육자들을 위한 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. 현재 시장에서 기존 로봇들이 비싸고 복잡한 점을 보완하고자 합니다. 이 시스템은 사용자가 간단한 작업부터 복잡한 추론과 조작을 포함한 행동을 프로그램할 수 있도록 합니다.

하드웨어와 소프트웨어는 궁극적으로 오픈 소스로 제공될 예정이며, 사용자들의 피드백을 적극적으로 수렴할 계획입니다. 현재 특별 프로모션이 진행 중으로, 코드 HACKERNEWS-INNATE-MARS를 입력하면 가격이 1,799달러로 할인됩니다. 관심 있는 분들은 협업 기회를 위해 Discord에 참여할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 웹사이트를 방문하거나 데모 영상을 확인하면 됩니다.

시놀로지는 자사 NAS 장치에 오직 자사의 하드 드라이브만 사용하도록 요구하던 논란이 된 정책을 철회했습니다. 이 변화는 2025년에 NAS 판매가 급격히 감소한 이후 이루어졌으며, 많은 사용자들이 비싼 드라이브 구매를 강요당한다며 회사를 비판했습니다. 이 정책은 시게이트나 WD와 같은 타사 하드 드라이브를 새로운 모델에서 사용하기 어렵게 만들어 사용자 불만을 초래하고 판매 감소로 이어졌습니다.

DSM 7.3의 출시와 함께 시놀로지는 이러한 제한을 해제하여 사용자들이 타사 드라이브와 SSD를 문제 없이 사용할 수 있게 되었습니다. 이 결정은 고객에게 유연성과 선택권을 되돌려주며, 시놀로지가 고객의 신뢰를 회복하는 데 도움이 될 것으로 보입니다. 회사는 공식적으로 실수를 인정하지 않았지만, 이번 변화는 고객의 압력과 판매 감소에 대한 반응으로 보입니다. 전반적으로 이 조치는 시놀로지 NAS 장치 사용자들에게 긍정적인 것으로 평가되고 있습니다.

최근 연구에 따르면 저지구 궤도에서 50개의 주요 우주 쓰레기가 발견되었으며, 이들은 주로 오래된 로켓 본체로 구성되어 있습니다. 이들 쓰레기는 충돌 위험을 높이고 추가적인 쓰레기를 생성하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 대부분의 물체는 25년 이상 된 것으로, 러시아가 그 중 대부분을 차지하고 있습니다. 만약 이 50개의 물체를 제거한다면, 추가적인 우주 쓰레기가 발생할 위험을 50% 줄일 수 있습니다. 상위 10개만 제거해도 위험이 30% 감소할 것입니다.

문제는 더욱 심각해지고 있습니다. 2024년 이후로 중국이 주로 궤도에 방치한 새로운 로켓 본체가 26개에 이릅니다. 중국은 사용이 끝난 로켓이 25년 이내에 대기권에 재진입하도록 하는 국제 지침을 따르지 않고 있습니다. 이러한 추세는 우주 안전에 대한 위협을 증가시키고 있으며, 더 많은 로켓 본체가 충돌 가능성을 높여 Kessler Syndrome이라고 알려진 쓰레기 생성의 연쇄 반응을 초래할 수 있습니다.

미국과 유럽 국가들처럼 일부 국가는 로켓 단계의 책임 있는 처분을 위한 정책을 가지고 있지만, 중국은 종종 이를 궤도에 방치합니다. 더 나은 처리 방법이 있지만, 일관되게 사용되지 않고 있습니다. 중국이 대규모 위성 군집을 계속 배치함에 따라 상황은 더욱 악화될 것으로 예상됩니다.

우주 쓰레기를 적극적으로 제거하기 위한 노력이 필요하지만, 자금과 시장의 실행 가능성이 여전히 도전 과제로 남아 있습니다. Astroscale과 같은 이니셔티브는 우주 청소를 위한 기술 개발에 힘쓰고 있으며, 쓰레기 문제를 완화할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.

물론입니다! 요약해드릴 내용을 제공해 주세요.

저자 데이비드는 독일 국철인 도이체 반(Deutsche Bahn)과의 부정적인 경험을 공유하며, 특히 그들의 반카드(BahnCard) 구독 서비스에 대해 비판합니다. 그는 이 회사의 마케팅 전략을 "어두운 패턴"이라고 표현하며, 고객이 원하지 않는 구독을 구매하도록 속이려는 의도가 있다고 주장합니다.

데이비드는 어도비(Adobe)나 도이치 텔레콤(Deutsche Telekom)과 같은 다른 회사들은 구독 옵션과 비용을 명확하게 제시하는 반면, 도이체 반은 반카드를 구매하는 과정에서 구독의 성격과 반복적인 비용을 숨긴다고 설명합니다. 그는 취소 및 갱신에 대한 정보 부족으로 인해 고객들이 오해하기 쉽다고 강조합니다.

반카드를 구매한 후, 데이비드는 그것이 자동으로 갱신되는 구독이라는 사실을 알게 되었지만, 이에 대한 명확한 안내를 받지 못했습니다. 취소를 시도했을 때는 이미 늦었다는 사실을 알게 되었고, 취소는 최소 4주 전에 해야 한다고 합니다. 고객 지원에 연락하려고 했지만, 답변은 표준화되어 있어 도움이 되지 않았습니다.

데이비드는 도이체 반의 이러한 관행에 실망감을 표하며, 국영 기업이기 때문에 서비스 개선에 대한 유인이 적고 경쟁 압력이 없다고 지적합니다. 그는 속은 기분과 좌절감을 느끼며, 이는 독일에서의 기차 여행 전반에 부정적인 영향을 미쳤다고 말합니다.

의사들은 보험사, 특히 Aetna와의 문제로 어려움을 겪고 있다. 이 보험사는 특정 의료 청구에 대해 자동으로 지급액을 줄이는 '다운코딩'이라는 관행을 시행하고 있다. 이는 고급 서비스에 대한 청구가 저급 서비스로 처리되어 의사들에게 큰 재정적 손실을 초래하는 것을 의미한다. 예를 들어, '레벨 4' 방문에 대한 청구는 본래 170달러를 받아야 하지만 다운코딩으로 인해 125달러만 지급될 수 있다.

오하이오에서 가족 진료를 운영하는 테리 와그너 박사는 이로 인해 단 6개월 만에 3,000달러 이상의 손실을 보고했다고 전했다. 전국의 다른 의사들도 비슷한 문제를 겪고 있으며, 일부는 더 큰 손실을 보고 있다. 보험사들은 다운코딩이 과다 청구를 방지하고 적절한 코드 사용을 보장하기 위해 필요하다고 주장하지만, 의사들은 이것이 환자 치료를 저해하며 종종 그들의 문서 검토 없이 이루어진다고 반박하고 있다.

미국의사협회(AMA)는 다운코딩이 환자 치료에 해롭다고 비판하며, 이는 의료 제공자에게 손해를 주는 보험사에게 유리한 재정적 게임이라고 주장하고 있다. 의사들은 다운코딩된 청구에 대해 이의를 제기하는 행정적 업무에 시달리고 있으며, 이는 매우 힘들고 답답한 과정으로, 종종 성공하기도 어렵다. 일부 의사들은 이러한 재정적 압박으로 인해 자신의 진료소가 유지되지 않을까 걱정하며, 진료소 매각이나 환자 치료 축소를 고려하고 있다.

다운코딩에 대한 투명성을 높이기 위한 일부 입법 노력이 있었지만, 많은 제안된 법안이 진전을 보이지 않고 있다. 의료 전문가들 사이에서는 이 관행이 계속된다면 환자들의 의료 접근성과 질이 더욱 악화될 것이라는 우려가 커지고 있다.

asPipes는 제안된 파이프라인 연산자(|>)를 표준 JavaScript 기능을 사용하여 시뮬레이션하는 실험적인 JavaScript 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 개발자가 파이프라인 스타일로 함수를 구성할 수 있게 하여 코드의 가독성과 조직성을 높입니다.

주요 특징으로는 50줄 이하의 간단한 구현으로 동기 및 비동기 작업을 지원합니다. npm을 통해 쉽게 설치할 수 있으며, 라이브러리를 가져와서 바로 사용할 수 있습니다. 함수는 .run()을 호출할 때만 실행되므로 파이프라인이 필요할 때까지 순수한 상태를 유지합니다. 각 변환은 함수처럼 작동하여 매끄럽게 연결할 수 있습니다. 또한, 프로미스와 비동기 함수와 잘 작동하는 비동기 지원 기능도 제공합니다.

핵심 API로는 pipe(initialValue)로 새로운 파이프라인을 시작하고, asPipe(fn)로 파이프라인에서 사용할 함수를 감쌀 수 있습니다. run()을 호출하면 파이프라인이 실행되고 최종 결과가 프로미스로 반환됩니다.

예를 들어, 문자열 조작을 위한 파이프라인을 만들거나, 수학 계산을 위한 연산을 연결할 수 있습니다. 비동기 요청을 하고 응답을 처리하는 데에도 파이프라인을 사용할 수 있으며, 더 복잡한 작업을 위해 간단한 파이프를 결합하여 재사용 가능한 고차 파이프를 만들 수 있습니다.

고급 기능으로는 기존 객체 메서드를 파이프 가능하게 만들고, 비동기 생성자와 함께 이벤트 스트림을 처리하여 반응형 프로그래밍 패턴을 가능하게 하는 스트림 처리 기능이 있습니다.

디자인 측면에서는 JavaScript의 강제 변환 시스템을 활용하여 파이프 연산자를 가로채고, 코드의 명확성을 유지하기 위해 .run()을 통한 명시적 실행의 필요성을 강조합니다.

asPipes는 향후 JavaScript 파이프라인 기능의 프로토타입 역할을 하며, 새로운 문법 없이도 가독성이 높고 조합 가능한 비동기 코드를 작성할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이는 JavaScript 커뮤니티 내에서 탐색과 논의를 위한 목적으로 설계되었습니다.

최근 연구에 따르면 DNA의 물리적 접힘, 특히 크로마틴 루핑이라는 과정이 고대 생명체가 더 복잡한 다세포 생물로 진화하는 데 중요한 역할을 했다고 합니다. 연구자들은 초기 동물인 자포동물(해파리와 산호 등)과 극피동물(빗해파리)이 완전히 새로운 유전자를 개발하는 대신 기존 유전자를 새로운 방식으로 활용했다고 밝혔습니다.

이 복잡성의 핵심은 유전자가 어떻게 조절되고 발현되는지에 있습니다. 크로마틴 루프는 DNA의 먼 부분들이 상호작용할 수 있게 해주어 유전자 조절의 유연성을 제공합니다. 이는 동일한 유전자가 서로 다른 세포 유형 내에서 다양한 맥락에서 사용될 수 있음을 의미하며, 이는 다세포 생물에서 세포의 전문화에 필수적입니다.

연구 결과, 자포동물과 극피동물은 단세포 조상에 비해 더 복잡한 유전체 구조를 가지고 있으며, 많은 크로마틴 루프가 유전자 조절을 촉진하는 것으로 나타났습니다. 이러한 조절 능력은 초기 동물에서 다양한 전문 조직의 진화에 중요한 역할을 했을 가능성이 높습니다.

크로마틴 루핑이 중요하긴 하지만, 복잡성이 나타나는 데 있어 유일한 요인은 아닙니다. 다른 유전적 혁신과 유전체의 확장도 기여했습니다. 연구자들은 이러한 조절 메커니즘이 어떻게 진화했는지, 그리고 그것이 생물학적 복잡성의 미래에 어떤 의미가 있을지 계속해서 탐구하고 있습니다.