구글은 양자 컴퓨팅 분야에서 중요한 돌파구를 마련했다고 발표했습니다. 이들은 '양자 에코스' 알고리즘을 통해 '윌로우'라는 양자 칩에서 최초로 검증 가능한 양자 우위를 보여주었습니다. 이는 양자 컴퓨터가 고전 슈퍼컴퓨터보다 최대 13,000배 빠르게 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.

양자 에코스 알고리즘은 과학자들이 분자 구조와 기타 자연 시스템을 전례 없는 정밀도로 연구할 수 있도록 돕습니다. 이 알고리즘은 소나와 유사한 방식을 사용하여 신호를 양자 시스템에 보내고, 이를 방해한 후 에코를 분석해 정보를 수집합니다. 이 방법은 건설적 간섭을 통해 측정을 향상시켜 매우 민감한 결과를 제공합니다.

이번 성과는 수년간의 연구를 바탕으로 하며, 양자 컴퓨터의 오류 감소 및 문제 해결 능력에 대한 이전의 이정표를 포함합니다. 이 알고리즘은 캘리포니아 대학교 버클리와 협력하여 테스트되었으며, 전통적인 핵자기공명(NMR) 방법의 결과를 성공적으로 재현하면서 추가적인 통찰도 제공했습니다.

이 연구의 결과는 약물 발견과 재료 과학 등 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 분자 구조를 보다 효과적으로 이해하는 데 기여할 수 있습니다. 구글은 양자 하드웨어 개발을 계속 진행하며, 향후 더 많은 실용적인 응용 프로그램을 가능하게 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

2025년 초, 보안 감사에서 Cloudflare의 CIRCL 라이브러리에서 암호화 관련 문제가 발견되었습니다. 특히 FourQ 타원 곡선 구현과 관련된 문제로, 이 사항은 Cloudflare의 버그 바운티 프로그램을 통해 보고되었고, 팀과의 직접적인 소통 후 해결되었습니다.

FourQ는 효율적인 계산을 위해 설계된 128비트 보안 타원 곡선으로, 자원이 제한된 환경에서 특히 유용합니다. 그러나 이 곡선은 "유효하지 않은 점 공격"에 취약합니다. 공격자는 계산에 사용되는 점의 유효성을 충분히 검증하지 않는 점을 이용해 비밀 키를 노출할 수 있습니다.

주요 문제점은 다음과 같습니다. 첫째, 부적절한 점 검증입니다. 코드가 특정 작업 후 점이 곡선 위에 유효한지 충분히 확인하지 않아, 유효하지 않은 점이 계산에 사용될 수 있는 가능성이 있었습니다. 둘째, 잘못된 비교입니다. 점을 비교하는 과정에서 문제가 발생해, 유효하지 않은 점이 잘못되게 유효한 점으로 처리될 수 있는 보안 결함이 생겼습니다. 셋째, 코팩터 검증입니다. 구현에서 곡선의 코팩터를 정리하지 않아, 계산에 사용되는 점이 유효한지 확인하는 데 필요한 절차가 누락되었습니다. 넷째, 스칼라 곱셈 검증입니다. 모든 입력 점이 유효하다고 가정했기 때문에, 유효하지 않은 점이 사용될 경우 악용될 수 있는 위험이 있었습니다.

보안을 강화하기 위해서는 모든 점이 계산에 사용되기 전에 검증되어야 하며, 이를 통해 잠재적인 공격을 방지할 수 있습니다. 발견된 보안 문제는 이후 CIRCL 라이브러리의 업데이트에서 해결되었습니다.

리눅스의 능력은 슈퍼유저(루트) 권한을 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누어 세밀한 접근 제어를 가능하게 합니다. 이를 통해 특정 능력을 가진 프로그램이 침해당했을 때 발생할 수 있는 피해를 제한하여 보안을 강화할 수 있습니다.

능력은 /proc/sys/kernel/cap_last_cap 파일을 통해 확인할 수 있으며, 이 파일은 시스템이 인식하는 능력의 수를 나타냅니다. capsh --print 명령어를 사용하면 프로세스의 현재 능력을 보여주며, 어떤 특권 작업을 수행할 수 있는지 자세히 알 수 있습니다.

setcap 명령어는 실행 파일에 특정 능력을 부여합니다. 예를 들어, cap_setuid를 추가하면 프로세스가 사용자 ID를 변경할 수 있게 되어, 이진 파일을 수정하지 않고도 루트 접근 권한을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능은 적절히 관리되지 않으면 취약점을 초래할 수 있습니다.

보안 전문가들은 SUID 및 SGID 파일을 검색하는 것처럼 능력이 설정된 파일을 찾아야 합니다. getcap -r 명령어는 특정 능력을 가진 이진 파일을 식별하는 데 도움을 줍니다. 실행 중인 프로세스의 능력을 이해하기 위해서는 cat /proc/[PID]/status 또는 getpcaps와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

LinPEAS는 시스템에서 흥미로운 능력을 확인하는 스크립트로, 전통적인 SUID 검사와 보완적인 역할을 합니다.

엘라스틱 보안 시스템은 setcap 유틸리티가 사용될 때 이를 감지할 수 있으며, 이는 잠재적인 보안 위험을 나타낼 수 있습니다.

능력 플래그는 전통적인 권한과 유사하게 파일의 inode에 저장됩니다. getcap 명령어를 사용하면 이러한 능력을 확인할 수 있으며, 일반적인 목록 명령어로는 보이지 않습니다.

능력을 모니터링하는 것은 현대 보안 관행에서 필수적입니다. getcap과 같은 도구는 능력과 관련된 위험을 감사하고 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 텍스트는 사용자 능력 및 서비스 파일에 대한 추가 읽기를 통해 더 깊이 있는 이해를 제안합니다.

리눅스 능력과 권한 상승에 대한 더 많은 탐색을 위해 두 개의 웹사이트가 추천됩니다.

이 텍스트는 MinIO 프로젝트와 관련된 GitHub 이슈에 대해 다루고 있습니다. "neil-lcv-cs"라는 사용자가 2025년 10월 15일에 발표된 최근 보안 업데이트에 대한 새로운 Docker 이미지가 없는 이유를 문의했습니다. 그들은 업데이트가 없어진 것이 예상된 것인지, 만약 그렇지 않다면 새로운 릴리스를 요청했습니다. 이 이슈는 41개의 댓글이 달렸으며, MinIO 저장소에서 진행 중인 논의의 일환으로, 이 저장소는 55.9k개의 별과 6.3k개의 포크를 기록하며 활발한 커뮤니티 참여를 보여주고 있습니다.

최근 유럽 방송 연합(EBU)과 BBC가 주도한 연구에서 ChatGPT와 Gemini와 같은 AI 비서가 뉴스 콘텐츠를 전달하는 데 심각한 문제를 드러냈습니다. 이 연구는 18개국의 22개 공영 미디어 기관이 참여했으며, 네 가지 AI 도구에서 3,000개 이상의 응답을 평가했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. AI 응답의 45%에서 최소 한 가지 주요 문제가 발견되었고, 31%는 출처와 관련된 심각한 문제를 보였으며, 여기에는 누락되거나 잘못된 인용이 포함됩니다. 또한 20%는 구식 정보와 같은 주요 부정확성을 포함하고 있었습니다. Gemini는 응답의 76%에서 심각한 문제가 나타나 가장 높은 오류율을 기록했습니다.

이 연구는 이러한 문제가 뉴스에 대한 공공 신뢰를 위협한다고 강조합니다. 특히 더 많은 사람들이, 특히 젊은 사용자들이 전통적인 검색 엔진 대신 AI를 통해 뉴스에 의존하고 있는 상황에서 더욱 그렇습니다. 연구자들은 AI 응답의 개선과 미디어 리터러시 향상, 그리고 AI 도구에 대한 지속적인 독립 모니터링을 촉구하고 있습니다. 이들은 이러한 문제를 해결하기 위한 도구 키트도 개발했습니다.

전반적으로, 이 연구 결과는 AI 비서에서 제공하는 뉴스의 정확성에 대한 우려를 제기하며, 이는 오해를 초래하고 뉴스 출처에 대한 신뢰를 저하시킬 수 있습니다.

저자는 발효에 대한 여정을 이야기하며, 기본적인 가정용 방법에서 더 정교한 소프트웨어 기반 시스템으로의 발전 과정을 설명합니다.

처음 발효를 시작한 지 거의 10년이 되었고, 다양한 식품을 실험하면서 발효 과정 추적과 이해에 어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 발효 환경을 조성하기 위해 냉장고와 습도 조절기 같은 장비에 투자했습니다. 하지만 적절한 습도 수준을 유지하는 데 어려움이 있었습니다.

저자는 온도와 습도를 모니터링하기 위해 Home Assistant를 사용하여 대시보드를 만들었지만, 데이터의 의미를 이해하기 위해 더 많은 맥락이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 이 과정에서 HACCP(위험 분석 및 중요 관리 점)라는 발효에서의 잠재적 위험을 식별하는 프레임워크를 발견하게 되었고, 이를 바탕으로 안전성을 모니터링하기 위한 의사 결정 트리를 개발했습니다.

iOS 개발자로서 저자는 Fermento라는 앱을 만들어 발효 과정을 추적할 수 있도록 했습니다. 이 앱은 성공적인 결과를 위해 필요한 단계와 조건을 포함하고 있습니다. 또한, 이 앱은 안전 기준 준수를 자동화하여 기록된 데이터를 바탕으로 HACCP 문서를 생성함으로써 추적 가능성을 높이고 있습니다.

저자는 발효 과정에서 정확한 측정에만 집중하기보다는 발효의 경향을 모니터링하는 것이 중요하다고 강조합니다. 발효는 점진적인 변화를 포함하기 때문입니다. 그들은 다양한 환경에 맞춰 발효 방법을 조정하는 것의 중요성도 언급하며, 고급 장비 없이도 일관된 습관이 성공적인 결과를 가져올 수 있음을 보여줍니다.

이 앱은 초보자와 경험이 많은 발효가 모두 사용할 수 있도록 설계되어 있으며, 사용자에게 부담을 주지 않으면서도 추적과 안전을 위한 도구를 제공합니다. 저자는 발효 과정의 이해, 모니터링을 위한 기술 활용, 그리고 성공적인 발효를 위한 좋은 습관 유지의 중요성을 강조하며 자신의 발효 실천의 발전 과정을 정리합니다.

로컬 대형 언어 모델(LLM)은 개인 정보 보호와 보안을 위해 자주 사용되지만, 공격에 매우 취약할 수 있습니다. gpt-oss-20b 모델에 대한 연구에 따르면, 이 모델은 최대 95%의 성공률로 해로운 코드를 포함하도록 속일 수 있습니다. 더 발전된 모델과 달리, 로컬 LLM은 악의적인 요청을 인식하는 데 어려움을 겪습니다.

주요 공격 유형은 두 가지입니다. 첫 번째는 '이스터 에그 백도어 공격'입니다. 공격자는 무해한 기능으로 가장한 코드에 백도어를 삽입하도록 모델을 속입니다. 이를 통해 공격자는 HTTP 헤더를 조정하는 것만으로도 생산 서버에서 임의의 코드를 실행할 수 있습니다. 두 번째는 '즉각적인 원격 코드 실행(RCE)' 공격입니다. 이 공격은 빠른 질문으로 모델을 혼란스럽게 하여 안전 필터를 우회하고, 개발자의 기계에서 즉시 실행되는 악성 코드를 생성하게 합니다.

이러한 공격은 개발자의 일반적인 작업 흐름을 이용하여 해로운 요청을 쉽게 주입할 수 있게 만듭니다. 로컬 모델은 더 안전하다고 여겨지지만, 실제로는 방어력과 추론 능력이 약해 이러한 공격에 더 취약합니다.

이러한 취약점을 해결하기 위해, 이 글에서는 몇 가지 방어 방법을 제안합니다. 생성된 코드의 위험한 패턴에 대한 정적 분석, 안전한 샌드박스에서 코드 실행, 비정상적인 활동에 대한 입력, 출력 및 네트워크 트래픽 모니터링, 정책 위반을 잡기 위한 간단한 모델의 이차 검토 등이 포함됩니다.

결론적으로, 로컬 LLM은 개인 정보 보호를 강화할 수 있지만, 소프트웨어 개발에서 새로운 안전 조치를 요구하는 상당한 보안 위험을 동반합니다.

파울리 라우타코르피는 다양한 CPU와 칩의 다이 샷을 촬영하고 공유하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 페이지는 그가 여러 칩 패밀리에서 촬영한 다이 샷을 정리한 모음집입니다. 그는 새로운 칩을 얻을 때마다 지속적으로 이미지를 추가하고 있습니다. 이 컬렉션에는 x86 CPU, 디지털 신호 프로세서, 마이크로컨트롤러, 그래픽 칩 등 다양한 종류의 프로세서가 포함되어 있으며, 인텔, AMD, 모토로라와 같은 유명한 브랜드도 포함되어 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 이러한 칩에 대한 포괄적인 시각적 참고 자료를 제공하는 것입니다.

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

이 메시지가 표시되는 이유는 다음과 같습니다. 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 활성화되어 있는지 확인하고, 이들이 차단되지 않았는지 점검해 주세요.

도움이 필요하신가요? 지원팀에 연락하시고 참조 ID: d633e7a3-af60-11f0-b2fc-18356cc3344b를 제공해 주시면 도움을 드리겠습니다.

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이 기사는 웹사이트에서 발생하는 쿠키 동의 배너로 인한 불만을 다루고 있습니다. 이러한 배너는 GDPR과 CCPA와 같은 개인정보 보호 법률로 인해 흔한 불편 요소가 되었습니다. 이 법들은 사용자 데이터를 보호하는 것을 목표로 하지만, 그 실행 방식은 인터넷 사용을 번거롭고 복잡하게 만들고 있습니다.

주요 내용으로는 첫째, 동의 피로가 있습니다. 사용자들은 끊임없는 쿠키 요청에 압도되어, 자신의 선택을 고려하지 않고 "모두 수락" 버튼을 클릭하는 경우가 많습니다. 둘째, 소규모 기업에 미치는 영향이 있습니다. 많은 소규모 웹사이트 운영자들은 복잡한 동의 시스템을 관리할 자원이 부족해 법규를 준수하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 반면 대기업은 이러한 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.

셋째, 현재 시스템은 사용자에게 선택의 환상을 주지만, 실제로는 선택지가 제한적이어서 모든 쿠키를 수락하는 것이 더 쉬운 상황입니다. 넷째, 제안된 해결책은 동의의 책임을 개별 웹사이트에서 웹 브라우저로 전환하는 것입니다. 사용자는 브라우저에서 한 번 개인정보 설정을 하면, 이후 모든 사이트에서 자동으로 이 선택이 적용됩니다.

브라우저 중심의 동의 방식의 장점은 사용자들이 실제로 통제력을 가지게 되고, 인터넷 경험이 덜 복잡해진다는 점입니다. 웹사이트 운영자들은 동의 배너를 관리하는 부담에서 벗어날 수 있습니다. 규제 기관은 수백만 개 웹사이트를 모니터링하는 대신 브라우저가 개인정보 보호 법률을 준수하는지 확인하는 데 집중할 수 있습니다.

결론적으로, 이 기사는 쿠키 동의를 브라우저를 통해 관리하는 더 간단하고 효율적인 시스템을 지지하며, 모든 사용자의 온라인 경험을 개선할 수 있다고 주장합니다.

SourceFS는 안드로이드 애플리케이션 빌드 과정을 혁신적으로 개선하는 고성능 가상 파일 시스템입니다. 이 시스템은 빌드 시간을 2시간 이상에서 단 15분으로 단축시키고, 컴퓨팅 비용을 14배 절감하며, 디스크 공간 사용량을 83% 줄일 수 있습니다.

현대의 기기는 방대한 코드베이스에 의존하고 있으며, 안드로이드의 경우 1억 4천만 줄 이상의 코드가 존재합니다. 이러한 복잡성은 빌드 속도를 느리게 하고 자원 낭비를 초래합니다. SourceFS는 코드 체크아웃 속도를 10배 이상 빠르게 하여 필요한 파일만 선택적으로 다운로드하는 가상 파일 표현을 생성합니다. 또한, 빌드 속도는 최대 10배 빨라지며, 이전에 기록된 결과를 재사용함으로써 불필요한 단계를 건너뛸 수 있습니다.

SourceFS는 훨씬 적은 디스크 공간을 요구하므로 개발자들이 여러 코드베이스 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 기존의 컴퓨팅 예산으로 더 많은 작업을 수행할 수 있으며, 전통적인 방법에 비해 최대 14배의 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다. SourceFS는 기존의 작업 흐름과 잘 통합되며, 최소한의 마이그레이션 노력으로 생산성을 높이는 간단한 솔루션을 제공합니다.

SourceFS 팀은 더 많은 실제 기기 코드베이스를 지원하고 성능을 최적화하기 위한 작업을 진행하고 있습니다. SourceFS는 스마트 기기 소프트웨어 개발 방식을 변화시켜, 과정을 더 간단하고 빠르며 비용 효율적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

컴퓨터 시스템과 뇌의 관계는 존 폰 노이만과 앨런 튜링과 같은 연구자들에게 영감을 주었습니다. 이 연결은 뇌가 적응하고 일반화하는 능력을 강조하며, 이는 기계 학습에서의 도전 과제가 됩니다.

"드래곤 해치링"이라는 새로운 대형 언어 모델(BDH)은 뇌의 구조를 모방하여 지역적으로 상호작용하는 신경 입자를 사용합니다. BDH는 강력한 이론적 기반과 쉬운 해석 가능성을 결합하면서도 Transformer 모델과 유사한 성능을 유지합니다.

BDH는 고급 주의 기반 아키텍처로, GPU에서 잘 작동하며 Transformer와 유사한 확장성을 보여줍니다. 언어 및 번역 작업에서 GPT2와 비슷한 성능을 내며, 동일한 수의 매개변수와 훈련 데이터를 사용합니다.

BDH는 시냅스 가소성을 활용하여 뇌의 작업 기억을 모델링합니다. 이는 언어를 처리하면서 개념 학습에 반응하여 연결을 강화하는 것을 의미합니다. 신경 상호작용 네트워크는 복잡하면서도 효율적인 그래프 형태로 구성되어 있어, 인간의 신경이 어떻게 언어를 촉진하는지에 대한 통찰을 제공합니다.

또한 BDH는 해석 가능성을 염두에 두고 설계되어, 언어 작업 중 명확하고 의미 있는 활성화 패턴을 보여줍니다. 이를 통해 단순히 신경과 매개변수 이상의 작동 방식에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다.

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한 개발자가 중급 기타 연주자를 위한 음악 이론 및 귀 훈련 앱을 출시했습니다. 이 앱은 짧은 수업, 요약, 그리고 난이도가 점차 높아지는 도전 과제를 포함하고 있어 사용자가 개념을 연습하고 내면화하는 데 도움을 줍니다. 이는 언어 학습 앱과 유사한 방식입니다. 광고가 없고, 평생 구매 옵션을 제공하며, 여러 기기에서 동기화하거나 진행 상황을 백업할 필요가 없는 사용자들은 계정 없이도 사용할 수 있습니다. 이 앱은 안드로이드와 iOS에서 이용할 수 있습니다. 이번이 개발자가 앱에 대해 올린 두 번째 포스트로, 첫 번째 포스트는 큰 주목을 받지 못했습니다.

그레고리 B. 뉴비 박사, 일명 gbnewby가 짧은 암 투병 끝에 세상을 떠났습니다. 그는 20년 이상 프로젝트 구텐베르크 문학 아카이브 재단의 CEO로 활동했으며, 분산 교정 작업에도 적극 참여했습니다. 캐나다 출신인 뉴비 박사는 유콘 정부에서 일하면서도 프로젝트 구텐베르크와의 작업을 계속 이어갔습니다.

그는 1987년에 "이상한 나라의 앨리스"라는 이메일을 받고 전자책에 대한 열정을 느끼게 되었으며, 디지털 문학의 가능성을 인식했습니다. 뉴비 박사는 문학을 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 하는 데 헌신했으며, 최근에는 마이크로소프트와 MIT와 협력하여 프로젝트 구텐베르크 오픈 오디오북 컬렉션을 만들었습니다. 이 프로젝트는 2023년 타임지에서 최고의 발명품 중 하나로 선정되었습니다.

그의 지도 아래 프로젝트 구텐베르크의 전자책 컬렉션은 75,000권 이상으로 성장했습니다. 그의 기여와 헌신은 많은 이들에게 그리움으로 남을 것입니다.

Patina는 Rust 기반의 UEFI 펌웨어 구현 프로젝트로, 일반적으로 C로 작성되는 핵심 UEFI 구성 요소를 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 Rust의 메모리 안전 기능을 활용하여 시스템 펌웨어의 보안성과 안정성을 향상시키면서도 부팅 성능은 비슷하게 유지하는 것을 지향합니다.

현재 Patina는 "베타" 단계에 있으며, 테스트와 통합을 위한 피드백을 적극적으로 받고 있습니다. 온라인과 자체 호스팅을 위한 시작 가이드와 API 문서가 제공되고 있습니다. 사용자는 문서에 설명된 대로 Rust와 특정 도구를 설치해야 합니다. 이 프로젝트는 aarch64, x64, 네이티브 등 다양한 플랫폼을 위한 빌드를 지원하며, 컴파일, 테스트 및 커버리지 보고서를 생성하는 명령어도 포함되어 있습니다.

Rust 버전은 정기적으로 업데이트하는 것이 권장되며, 이상적으로는 분기마다 업데이트하는 것이 좋습니다. 최소 지원 Rust 버전의 변경 사항은 신중하게 평가해야 합니다. 향후 계획으로는 기존 기능의 안정화, 새로운 구성 요소 추가 및 관리 모드 지원 확대, 펌웨어와 Rust 생태계와의 통합 등이 포함됩니다. 커뮤니티의 참여도 중요하며, 프로젝트 발전을 위한 기여와 피드백을 환영합니다.

Patina는 보안과 커뮤니티 협업에 중점을 두고 UEFI 펌웨어를 현대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

벨라루스에서 리투아니아로 담배를 밀반입하기 위해 사용된 풍선들로 인해 빌니우스 공항이 일시적으로 폐쇄되었습니다. 공항은 안전상의 이유로 밤 11시부터 오전 6시 30분까지 닫혔으며, 리투아니아 영공으로 들어오는 풍선의 수가 많아졌기 때문입니다.

리투아니아의 위기 관리 책임자는 이번 사건을 올해 가장 심각한 상황으로 묘사하며, 향후 이러한 일이 발생하지 않도록 벨라루스와의 협력을 촉구했습니다. 리투아니아 총리는 이러한 사건이 빈번하게 발생하고 있는 만큼 벨라루스의 책임 있는 행동이 필요하다고 강조했습니다.

올해 리투아니아로 넘어온 풍선은 500개가 넘으며, 지난해에는 거의 1,000개가 넘는 풍선이 들어왔습니다. 이와 유사한 사건은 이웃 국가인 폴란드에서도 발생했습니다. 리투아니아는 최근 의심되는 러시아 드론과 관련된 사건 이후로 공중 공간 침해에 대해 경계를 강화하고 있습니다.

Knocker는 홈랩의 보안을 강화하기 위해 설계된 자체 호스팅 서비스로, 단일 패킷 인증(SPA) 게이트웨이를 제공합니다. 이 서비스를 통해 사용자는 화이트리스트에 등록된 IP 주소만 요청 시 접근할 수 있도록 제어할 수 있으며, 지속적인 VPN 연결을 유지할 필요가 없습니다. 이를 통해 인터넷에서의 잠재적 공격에 대한 노출을 최소화할 수 있습니다.

주요 기능으로는 API 키 인증을 통해 서비스를 안전하게 보호할 수 있으며, IP가 화이트리스트에 남아 있는 시간을 설정할 수 있는 TTL(생존 시간) 기능이 있습니다. 특정 관리자 키를 사용하여 어떤 IP도 화이트리스트에 추가할 수 있는 원격 화이트리스트 기능과 항상 특정 IP가 화이트리스트를 우회할 수 있도록 하는 정적 화이트리스트 기능도 제공됩니다. 또한, 특정 경로는 인증이 필요 없도록 제외할 수 있으며, IPv4와 IPv6 모두를 지원합니다. 방화벽 규칙을 자동으로 생성하는 FirewallD 통합 기능도 있어 추가적인 보안을 제공합니다.

클라이언트로는 화이트리스트 관리를 위한 웹 애플리케이션인 Knocker-Web, 백그라운드 작업을 위한 명령줄 인터페이스 도구인 Knocker-CLI, 화이트리스트 기능을 실험하는 안드로이드 앱인 Knocker-EXPO가 있습니다.

Knocker는 Docker 컨테이너를 통해 배포되며, Docker와 Docker Compose가 필요합니다. 설정 과정에서는 API 키와 신뢰할 수 있는 프록시를 YAML 파일에 입력해야 합니다.

리버스 프록시와 함께 사용할 경우, Knocker는 Caddy와 같은 리버스 프록시의 인증 게이트웨이 역할을 하며, 사용자의 IP가 화이트리스트에 있는지 확인합니다. 화이트리스트에 없으면 접근이 거부됩니다.

FirewallD 통합 기능을 통해 Knocker는 방화벽 규칙을 동적으로 관리하며, 화이트리스트에 등록된 IP에 대해 시간 제한이 있는 접근을 생성하고, 허가되지 않은 IP는 차단합니다.

추가 정보로는 프로젝트에 단위 테스트와 통합 테스트가 포함되어 있으며, 더 많은 세부 정보를 위해 인터랙티브 문서를 활성화할 수 있습니다. 이 프로젝트는 AI 도구를 사용하여 개발되었으며, 모든 사용자에게 매력적이지 않을 수 있습니다.

전반적으로 Knocker는 홈랩 환경에서 서비스 접근을 안전하게 보호하는 강력한 방법을 제공하며, 편리함과 보안의 균형을 맞추고 있습니다.

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LLM 뇌 손상 가설은 저품질 웹 텍스트에 지속적으로 노출되는 것이 대형 언어 모델(LLM)에 해를 끼칠 수 있다고 제안합니다. 이를 검증하기 위해 연구자들은 Twitter/X 데이터를 사용하여 참여도와 의미에 따라 품질이 다른 데이터셋을 만드는 실험을 진행했습니다.

연구 결과, 저품질 데이터로 LLM을 훈련시키면 이들의 추론 및 이해 능력이 크게 저하되고, 사이코패스와 같은 부정적인 특성이 증가하는 것으로 나타났습니다. 특히, 쓰레기 데이터의 양이 증가할수록 모델의 성능이 눈에 띄게 떨어졌습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, LLM이 중요한 추론 단계를 건너뛰기 시작하여 오류가 증가했습니다. 둘째, 훈련 방법을 개선하면 어느 정도 회복이 가능했지만, 원래 능력을 완전히 회복하지는 못해 지속적인 손상이 있음을 시사합니다. 셋째, 트윗의 인기도가 그 길이보다 LLM에 미치는 영향을 더 잘 나타내는 지표로 확인되었습니다.

이 결과는 LLM 훈련에 고품질 데이터를 사용하는 것이 중요하다는 점을 강조하며, 이들의 인지 능력에 대한 정기적인 평가가 필요하다는 것을 시사합니다.

분산 레이 트레이싱에 대한 내용은 전통적인 레이 트레이싱보다 컴퓨터 그래픽에서 현실감을 향상시키는 방법을 다룹니다.

전통적인 레이 트레이싱은 휘티드 알고리즘을 사용하여 각 픽셀에 대해 광선이 어떻게 상호작용하는지를 확인합니다. 하지만 이 방법은 그림자, 반사, 심도 효과와 같은 현실적인 효과를 시뮬레이션하는 데 한계가 있습니다. 이로 인해 그림자가 뚜렷하게 나타나고, 반사 및 굴절 효과는 완벽한 표면에 대해서만 근사적으로 표현됩니다. 또한, 더 복잡한 시각적 효과는 지원되지 않습니다.

분산 레이 트레이싱, 또는 확률적 레이 트레이싱이라고도 불리는 이 기술은 빛의 다양한 효과를 시뮬레이션하여 현실감을 높입니다. 확률적 방법을 사용하여 부드러운 그림자와 기타 광학 현상을 생성하며, 여러 샘플을 통해 광택, 심도 효과, 모션 블러와 같은 효과를 지원합니다.

몬테 카를로 샘플링 기법은 여러 샘플의 결과를 평균내어 빛의 상호작용을 더 잘 근사화하는 방법입니다.

저자는 휘티드 레이 트레이싱과 분산 레이 트레이싱의 차이를 보여주는 예시를 제공하며, 부드러운 그림자와 더 세밀한 효과를 강조합니다. 또한, 레이 트레이싱에서 심도 효과를 구현하기 위한 얇은 렌즈 모델의 코드 예시도 포함되어 있습니다.

전반적으로 분산 레이 트레이싱은 이미지를 렌더링하는 데 있어 더 정교한 접근 방식을 제공하며, 전통적인 방법의 단점을 보완하여 더 현실감 있게 보이도록 합니다.

새로운 이론이 늪지대와 묘지 위에서 자주 목격되는 신비로운 빛, 즉 '윌로우-더-위스프'의 원인을 설명할 수 있을 것으로 보입니다. 이 빛은 메탄 가스의 연소로 인해 발생하는 것으로 여겨지지만, 점화 원인은 불분명했습니다. 화학자 루이지 갈라셰리와 그의 팀은 메탄 기포에서 발생하는 미세한 전기 스파크, 즉 마이크로 번개가 이 가스를 점화할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

역사적으로 윌로우-더-위스프는 여행자를 잘못 인도하는 영혼에 대한 민속과 연결되어 왔습니다. 과학적 설명은 주로 부패하는 유기물에서 나오는 늪가스를 지목했습니다. 최근 스탠포드 대학교의 연구팀이 실시한 실험에서는 물속에서 메탄 기포가 생성될 때 전기 스파크가 방출될 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 발견은 완전히 미스터리를 해결하지는 않지만, 이러한 스파크가 메탄을 점화하는 데 역할을 할 수 있음을 시사합니다.

연구자들은 이러한 마이크로 스파크를 이해하면 더 친환경적인 화학 반응과 향상된 환경 화학을 이끌어낼 수 있을 것이라고 믿고 있습니다. 그러나 일부 과학자들은 이 이론이 현상을 완전히 설명하는지 의문을 제기합니다. 윌로우-더-위스프는 공중에서 보이는 반면, 실험은 물속에서 진행되었기 때문입니다. 이러한 유령 같은 빛을 생성하는 조건을 완전히 이해하고 재현하기 위해서는 추가 연구와 실제 관찰이 필요합니다.

NVIDIA와 구글 클라우드는 기업 인공지능과 디지털 프로세스를 개선하기 위해 협력하고 있습니다. 이들은 기업들이 시각 컴퓨팅과 인공지능 응용 프로그램을 포함한 다양한 작업에 고급 컴퓨팅 기술을 더 쉽게 활용할 수 있도록 하고 있습니다. 구글 클라우드는 이 파트너십에 대한 발표를 했습니다.

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rlsw는 raylib 라이브러리와 관련된 소프트웨어 렌더러로, OpenGL 1.1을 모방하여 GPU가 없는 장치에서도 raylib이 작동할 수 있도록 합니다. 이 렌더러는 다양한 색상 및 깊이 버퍼 형식을 지원하며, 점, 선, 삼각형, 사각형 등 여러 렌더링 모드를 처리할 수 있습니다. 또한 텍스처 지원 기능이 포함되어 있어 필터링과 래핑을 지원합니다. 행렬 연산을 수행할 수 있으며 클리핑 기능도 갖추고 있습니다.

사용자는 라이브러리를 포함하기 전에 특정 매개변수를 정의하여 설정을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다. rlsw는 MIT 라이선스 하에 배포되어 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 이 라이브러리는 OpenGL 명령어와 유사한 그래픽 초기화, 그리기 및 관리 기능을 제공하여 GPU가 없는 시스템에서도 필수적인 그래픽 기능을 제공합니다.

두 사건 사이에 연결이 있을 수 있습니다. 다음과 같은 일이 발생했습니다.

AWS에서 건강 이벤트를 알리기 전, 단 3시간 만에 약 600개의 인스턴스가 생성되었습니다. 여러 도메인이 확인되었고, SES 쿼터를 늘려달라는 요청이 있었습니다.

현재 이 문제를 조사 중이며, API 키나 콘솔 접근과 관련이 있을 것으로 의심하고 있습니다. 특히 다중 인증(MFA)이 활성화되지 않은 경우가 문제일 수 있습니다.

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Idealist.org는 가장 큰 비영리 구인 사이트로, Heroku에서 스테이징 환경을 운영하는 데 매달 약 500달러의 비용을 지출하고 있었습니다. 이는 두 개의 영구 환경(개발 및 메인)에 대해 매달 약 1,000달러를 지출하는 것을 의미했습니다.

비용을 줄이기 위해 Idealist 팀은 하나의 환경을 훨씬 저렴한 서버로 옮기는 실험을 했습니다. 이 서버는 월 55달러의 비용이 들었습니다. 그들은 Disco를 사용하여 기존의 배포 프로세스를 유지하면서 스테이징 환경 간에 단일 Postgres 데이터베이스를 공유하여 추가 비용을 절감했습니다.

Disco는 자동 배포, SSL 관리, 사용자 친화적인 인터페이스와 같은 여러 가지 이점을 제공하여 여러 환경을 관리하는 데 용이하게 만들었습니다. 이를 통해 단일 서버에서 여섯 개의 스테이징 환경을 생성할 수 있었고, 이는 Heroku에서 운영할 경우 매달 3,000달러의 비용이 들었을 것입니다.

전환에는 서버 모니터링 및 DNS 설정과 같은 새로운 책임이 따르긴 했지만, 팀은 스테이징 환경이 더 접근 가능하고 비용이 덜 들게 되었다고 느꼈습니다. 이 변화는 개발자들이 비용 걱정 없이 테스트를 위한 환경을 쉽게 만들 수 있도록 사고 방식을 전환시켰습니다. 결국, 그들은 Heroku와 같은 PaaS를 사용하는 진정한 비용이 재정적인 것뿐만 아니라 작업 흐름에 제약을 주는 것임을 깨달았습니다.

파이썬 패키지를 포크하거나 몽키 패칭 없이 수정할 수 있는 새로운 방법을 만들었습니다. 이 방법은 OverlayFS와 유사하게 작동하며, 원래 모듈은 그대로 두고 새로운 모듈에서 변경을 할 수 있습니다. 코드를 변형하고 두 모듈을 가상 모듈로 결합하는 방식으로 작동합니다. 이 접근법은 전역 네임스페이스에서 발생할 수 있는 문제를 방지하고, 패키지의 별도 버전을 유지할 필요 없이 변경 사항만 공유할 수 있게 해줍니다.

마이클 벡클리의 기사 "정체된 질서와 상승하는 강국의 종말"은 세계 지정학의 중요한 변화를 다루고 있습니다. 역사적으로 국가들은 상승과 하강의 주기를 겪었으며, 일부 강국은 "상승하는" 국가로 부상하고 다른 국가들은 쇠퇴했습니다. 그러나 현재는 어떤 주요 국가도 세계 권력 균형을 변화시킬 만큼 빠르게 성장하지 않고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 상승하는 강국의 시대가 끝났습니다. 중국, 일본, 러시아와 같은 국가들의 급속한 성장은 더 이상 지속되지 않고 있습니다. 중국의 성장 속도가 둔화되고 있으며, 다른 국가들은 정체되거나 하락세에 있습니다. 둘째, 강대국의 정체는 상승하는 국가와 하락하는 국가 간의 갈등을 예방할 수 있습니다. 이러한 갈등은 역사적으로 전쟁으로 이어졌습니다. 그러나 정체된 국가들 간의 군비 경쟁과 갈등이 심화될 위험도 있습니다.

셋째, 주요 경제국들은 생산성 감소, 인구 감소, 높은 부채 수준과 같은 경제적 및 인구학적 도전에 직면해 있습니다. 대부분의 국가는 인구 구조 변화에 대비하지 못하고 있으며, 많은 국가가 빠르게 고령화되고 젊은 인구가 노동 시장에 진입하는 비율이 낮아지고 있습니다. 넷째, 중국은 상당한 산업 능력을 가지고 있지만, 그 성장 모델은 지속 가능하지 않습니다. 중국은 부채에 의존하고 있으며, 인구 문제로 인해 경제 정체와 사회 불안에 직면할 위험이 있습니다.

다섯째, 미국은 여전히 가장 강력한 국가이지만, 경쟁국들은 어려움을 겪고 있습니다. 미국의 인구 구조는 경쟁국들에 비해 더 유리하지만, 내부적으로도 도전에 직면해 있습니다. 여섯째, 정체된 국가들은 힘을 주장하거나 잃어버린 영토를 회복하기 위해 군비를 증강할 수 있으며, 이는 우크라이나와 대만과 같은 지역에서 긴장을 초래할 수 있습니다.

마지막으로, 상승하는 강국의 종말은 고령화된 선진국과 젊은 개발도상국 간의 새로운 경제 파트너십 기회를 창출할 수 있지만, 이는 무역과 이민의 효과적인 관리에 달려 있습니다. 기사는 상승하는 강국이 없는 불확실한 시대로 접어들고 있지만, 이러한 변화가 덜 파국적인 갈등과 새로운 경제 질서를 가져올 수 있다고 결론짓고 있습니다.

현대의 비밀번호 해싱은 자격 증명 도난을 방지하는 데 매우 중요하지만, 실제 애플리케이션에서 안전한 알고리즘을 구현하는 것은 쉽지 않습니다. 이 연구는 비밀번호 해싱 대회에서 우승한 Argon2를 두 가지 접근 방식으로 분석합니다. 첫째, 다양한 설정이 보안에 미치는 영향을 알아보기 위해 공격을 시뮬레이션하고, 둘째, Argon2가 공개 GitHub 프로젝트에서 어떻게 사용되는지를 조사합니다.

연구 결과, 권장되는 Argon2 설정인 46 MiB를 사용할 경우, 공격자가 계정당 1달러의 예산을 가질 때 SHA-256에 비해 비밀번호 유출 가능성을 42.5% 줄일 수 있습니다. 그러나 메모리 할당을 2048 MiB로 늘리면 더 많은 메모리가 필요함에도 불구하고 보호 효과는 약간 향상될 뿐입니다.

중요한 점은 두 가지 Argon2 설정 모두 약한 비밀번호에 대해서는 효과적이지 않다는 것입니다. 일반적으로 사용되는 약한 비밀번호는 높은 유출률을 보입니다. 연구는 Argon2가 점점 더 널리 채택되고 있지만, 많은 구현이 최선의 관행을 따르지 않고 있다는 사실도 밝혀냈습니다. 46.6%의 경우 권장 설정보다 약한 설정을 사용하고 있습니다. 비밀번호 관리자와 같은 민감한 애플리케이션은 일반 소프트웨어보다 더 강력한 설정을 보여주지 않습니다.

전반적으로, 연구 결과는 단순히 안전한 알고리즘을 갖는 것만으로는 충분하지 않으며, 설정에 대한 적절한 안내와 개발자 교육이 Argon2의 보안 이점을 극대화하는 데 중요하다는 것을 시사합니다.

세쿼이아의 최고 운영 책임자(COO)가 맘다니에 대한 션 매과이어의 발언 이후 사임했습니다. 이 상황에 대한 구체적인 배경은 제공된 내용에 포함되어 있지 않습니다.

또한, 텍스트에는 파이낸셜 타임스의 디지털 구독에 대한 프로모션이 포함되어 있습니다. 여기에는 할인 혜택과 다양한 구독 계획의 장점이 강조되어 있으며, 글로벌 뉴스, 전문가 의견, 여러 뉴스레터에 대한 접근이 포함됩니다.

수학자 장-피에르 에크만과 츠비 틸러스티는 회전을 "리셋"하는 방법을 발견했습니다. 이 방법은 복잡한 움직임을 쉽게 되돌릴 수 있게 해줍니다. 전통적으로 회전을 되돌리려면 정반대의 움직임을 해야 한다고 생각되지만, 이 새로운 접근법은 회전의 크기를 공통 인자로 조정하고 이를 두 번 반복하는 방식입니다.

예를 들어, 회전하는 팽이가 3/4 바퀴 돌아갔다면, 이를 1/8로 축소하고 두 번 반복하면 원래 위치로 돌아옵니다. 이 기술은 자이로스코프나 로봇 팔과 같은 많은 회전하는 물체에 적용될 수 있습니다.

연구자들은 SO(3)라는 수학적 구조를 바탕으로 증명을 진행했습니다. SO(3)는 3차원에서 가능한 모든 회전을 설명합니다. 그들은 이 구조의 정확한 중심으로 돌아가려 하기보다는 표면의 아무 지점에 착지하는 것이 더 쉽다는 것을 발견했습니다. 이 표면에는 많은 점이 존재합니다.

이 발견은 핵자기공명(NMR)이나 로봇공학과 같은 분야에서 응용 가능성이 있습니다. 이미징 과정에서 스핀 회전을 관리하는 새로운 방법을 제공하거나 로봇이 복잡한 움직임을 효율적으로 수행할 수 있게 할 수 있습니다.

2025년 10월 19일, DeepSeek는 새로운 OCR 모델인 DeepSeek-OCR을 출시했습니다. 이 모델은 6.6GB 크기로, 광학 문자 인식(OCR)에 최적화되어 있습니다. 저자는 복잡한 설정을 처리하기 위해 AI 도구인 Claude Code를 사용하여 NVIDIA Spark 하드웨어에서 이 모델을 성공적으로 실행했습니다.

이 과정은 약 40분 정도 소요되었으며, 저자는 그동안 다른 활동으로 바빴습니다. 저자는 Spark에서 Docker 컨테이너를 설정하고, Claude Code에게 필요한 소프트웨어 설치와 테스트 이미지에서 OCR 모델을 실행하는 등의 구체적인 작업을 지시했습니다.

처음에 Claude는 모델과 하드웨어의 GPU 기능 간의 호환성 문제를 겪었습니다. 그러나 몇 번의 유도 후, 호환 가능한 PyTorch 버전을 찾아내어 OCR 작업을 성공적으로 실행했습니다. 이 과정에서 바운딩 박스 데이터가 포함된 결과를 생성했습니다.

출력 파일이 비어 있는 문제와 같은 몇 가지 어려움이 있었지만, Claude는 OCR 결과를 개선하기 위해 사용된 프롬프트를 조정했습니다. 저자는 포괄적인 노트를 작성하고 결과를 zip 파일로 정리하여 나중에 GitHub 저장소에 업로드했습니다.

주요 포인트는 Claude에게 적절한 환경과 지침을 제공하는 것이며, 이를 통해 최소한의 감독으로 작업할 수 있도록 하고, 이전 지식을 활용하여 문제를 해결하는 것이 중요하다는 것입니다. 전체 경험은 성공적이었고, 향후 프로젝트에 대한 기대감을 높였습니다. 또한 저자는 원격으로 실행되는 동안 VS Code를 사용하여 Docker 컨테이너의 파일 시스템을 모니터링하는 방법을 발견하여 작업 흐름을 개선했습니다.

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이 연구는 제공된 링크에서 설명된 특정 의학 주제를 탐구합니다. 연구 결과, 방법론, 그리고 의료에 대한 함의가 포함될 가능성이 높습니다. 그러나 추가적인 세부 정보가 없으면 더 구체적인 요약을 제공하기 어렵습니다. 연구의 주요 내용이나 발견을 공유해 주시면 더 명확한 요약을 제공할 수 있습니다.

최근 아마존 웹 서비스(AWS)에서 발생한 대규모 서비스 중단이 많은 인기 플랫폼에 영향을 미쳤습니다. 스냅챗, 맥도날드 앱, 로블록스, 포트나이트 등이 그 예입니다. 이 문제는 "운영상의 문제"로 설명되었습니다.

서비스 중단 직전, AWS가 DevOps 팀의 40%를 해고하고 인공지능(AI)으로 이들의 업무를 대체했다는 보도가 나왔습니다. 이 AI는 권한 오류 수정과 설정 관리 같은 작업을 자동으로 처리한다고 합니다. 이 보도는 시기적으로 의문을 불러일으켰지만, 그 정확성과 서비스 중단과의 연관성에 대해서는 여전히 회의적인 시각이 있습니다.

앞서 아마존은 7월에 AWS의 수백 명의 직원이 해고된다고 발표한 바 있습니다. 이번 사건은 클라우드 서비스 제공업체들이 광범위한 중단을 피하기 위해 더 많은 노력이 필요하다는 점을 강조합니다. 작년에도 윈도우의 결함으로 유사한 상황이 발생한 적이 있습니다.

이 기사는 AWS의 신뢰성과 해고가 정당했는지에 대한 의문을 제기하고 있습니다.

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주목할 만한 주식으로는 윈네바고, 텍사스 인스트루먼트, 넷플릭스, 비욘드 미트가 있습니다. 금 가격은 조정을 겪고 있으며, 최근 가격 상승의 지속 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 사이트에서 사용하는 일부 쿠키는 보안이나 구매와 같은 기능에 필요하지만, 원할 경우 차단할 수 있습니다. 다만, 쿠키를 차단하면 사이트의 작동 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

이 글에서 존 R. 서얼은 마음과 인공지능(AI)에 대한 두 가지 주요 아이디어를 논의합니다.

첫 번째는 '의도성'과 뇌의 관계입니다. 그는 인간과 동물의 의도성, 즉 사물에 대한 생각을 할 수 있는 능력이 뇌의 기능에서 비롯된다고 주장합니다. 이는 의도성을 위해서는 특정한 뇌 과정이 필요하다는 것을 의미합니다.

두 번째는 컴퓨터 프로그램의 한계입니다. 서얼은 단순히 컴퓨터 프로그램을 실행하는 것만으로는 의도성을 창출할 수 없다고 말합니다. 그는 컴퓨터가 프로그램을 따르고 지능적으로 보이는 답변을 생성할 수 있지만, 실제로는 처리하는 정보를 이해하지 못한다고 설명합니다.

이러한 점에서 서얼은 다음과 같은 결론을 내립니다. 뇌가 의도성을 생성하는 방식은 단순히 컴퓨터 프로그램을 만드는 것으로 재현될 수 없습니다. 진정으로 의도성을 생성할 수 있는 기계는 인간의 뇌와 같은 인과적 능력을 가져야 합니다. '강한 AI' 즉, 진정으로 사고하고 이해하는 기계를 만들려는 노력은 프로그램 설계에만 집중한다면 실패할 것입니다. 뇌의 복잡한 작용을 모방해야 합니다.

서얼은 중국어 기호를 규칙에 따라 조작하는 방에 갇힌 사람을 상상해보는 실험을 사용합니다. 이 사람은 기호를 이해하지 못하지만, 규칙에 따라 조작하여 지능적으로 보이는 반응을 만들어냅니다. 이는 현재의 AI 시스템이 작동하는 방식과 유사하며, 이러한 반응이 진정한 이해를 나타내지 않는다는 점을 보여줍니다. 따라서 그는 프로그램만으로는 인간의 인지를 설명할 수 없기 때문에 강한 AI 주장은 지지받지 못한다고 주장합니다.

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rs-merkle-tree는 Rust로 구현된 머클 트리의 한 형태로, 주요 특징은 다음과 같습니다.

먼저, 고정 깊이를 가지고 있어 증명의 크기가 항상 일정하며, 이는 트리의 깊이에 해당합니다. 또한, 추가 전용 구조로, 잎은 인덱스 0부터 순서대로 추가되며, 추가된 후에는 수정할 수 없습니다. 빠른 증명 검색이 가능하도록 중간 잎을 메모리에 저장하여 머클 증명을 신속하게 가져올 수 있습니다. 사용자는 메모리, sled, rocksdb, sqlite 등 다양한 백엔드를 선택하여 잎을 저장할 수 있습니다. 또한, keccak256과 Poseidon과 같은 여러 해시 알고리즘을 지원합니다.

rs-merkle-tree를 사용하려면 Rust 프로젝트의 Cargo.toml 파일에 다음과 같이 추가하면 됩니다.

[dependencies]
rs-merkle-tree = "0.1.0"

이렇게 하면 간단한 머클 트리를 생성하고 잎을 추가하거나 증명을 검색하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

트리의 깊이, 저장 방식, 해시 함수를 변경하여 사용자 맞춤 설정이 가능합니다. 이를 위해 Cargo.toml의 의존성 기능을 수정하면 됩니다.

지원되는 저장소로는 rusqlite, rocksdb, sled가 있습니다. 지원되는 해시 함수로는 keccak256과 Poseidon BN254 Circom T3가 있습니다.

이 라이브러리는 디스크 크기, 잎 삽입 속도, 증명 생성 시간을 측정하는 벤치마크를 포함하고 있으며, cargo bench --features=all 명령어로 실행할 수 있습니다.

라이선스는 MIT 라이선스입니다.

리브리복스는 저작권이 만료된 책의 무료 오디오북을 제공하는 프로젝트입니다. 사용자는 저자, 제목, 장르, 주제 또는 언어를 검색하여 다양한 책을 탐색할 수 있습니다. 이 사이트는 프로젝트에 대한 정보, 연락처 옵션, 토론을 위한 포럼 등 여러 가지 자원을 제공합니다.

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저는 대규모로 경량 가상 머신(VM)을 쉽게 호스팅할 수 있는 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 AI가 생성한 코드를 실행하거나, 지속적인 통합 및 배포(CICD) 프로세스, 또는 오프체인 AI 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 이 접근 방식은 도커 안에서 도커를 사용하는 복잡함을 피하는 데 도움을 줍니다.

시스템은 사용자 친화적이며, 명령줄 인터페이스(CLI)와 파이썬 SDK를 제공하여 복잡한 VM 관리와 네트워킹을 다루고 싶지 않은 AI 엔지니어들도 쉽게 사용할 수 있습니다.

강력한 보안 철학을 따르며, 개선을 위한 피드백과 기여자를 찾고 있습니다. 앞으로 흥미로운 로드맵이 기다리고 있습니다! 감사합니다!

기술이 발전함에 따라 강력한 칩에 대한 수요가 증가하고, 이로 인해 노트북과 스마트폰 같은 기기에서 많은 열이 발생하고 있습니다. 현재의 칩은 이 열을 효과적으로 방출하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 성능 저하가 발생합니다.

연구자들은 다이아몬드의 우수한 열 전도성을 활용하여 얇은 다이아몬드 층을 칩에 직접 통합하면 열을 더 효과적으로 분산시킬 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 방법은 열 축적을 방지하고 다른 냉각 방법이 더 잘 작동하도록 돕습니다.

스탠포드 대학교는 저온에서 다결정 다이아몬드를 성장시키는 방법을 개발하여 민감한 부품을 손상시키지 않고 칩에 통합할 수 있도록 했습니다. 초기 테스트 결과, 이 다이아몬드 층이 특정 트랜지스터의 온도를 50도 이상 낮출 수 있어 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 것이 확인되었습니다.

이 연구는 삼성과 TSMC와 같은 주요 산업 플레이어들로부터 주목받고 있으며, 열 관리는 특히 3D 적층 아키텍처에서 미래 칩 설계에 매우 중요합니다. 다이아몬드를 열 분산기로 사용함으로써 칩은 더 효율적으로 작동하고 과열 없이 높은 성능을 유지할 수 있습니다.

이 혁신은 전자기기의 열 관리 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있으며, 고급 컴퓨팅 기술의 발전을 위한 길을 열어줄 것으로 기대됩니다.

오스틴 맨은 이탈리아 돌로미티 산맥을 자전거로 여행하며 아이폰 17 프로 카메라를 리뷰했습니다. 그는 이 카메라의 주요 특징으로 몇 가지를 강조했습니다.

첫째, 카메라 업그레이드입니다. 새로운 48메가픽셀 4배 망원 렌즈와 8배 망원 렌즈는 큰 개선을 이루어냈습니다. 이 렌즈들은 인물 사진과 풍경 사진에서 더 나은 결과를 제공합니다. 4배 렌즈는 자연스러운 느낌을 주며 놀라운 세부 사항을 포착합니다.

둘째, 사진 스타일입니다. 새로운 "밝은" 스타일이 도입되어 이미지의 대비와 밝기를 조정하면서도 세부 사항을 잃지 않게 합니다. 맨은 이러한 스타일이 다양한 사진 유형에 적합하다고 평가했습니다.

셋째, 카메라 인터페이스입니다. 새로운 iOS 26 카메라 인터페이스는 더 빠르고 사용자 친화적이며, 야간 모드와 설정에 대한 접근이 간편해졌습니다.

넷째, 추가 기능입니다. 에어팟을 원격 카메라 트리거로 사용할 수 있는 기능과 렌즈 청소 알림이 새로 추가되어 사진 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

다섯째, 사용자 경험입니다. 맨은 셀카를 위한 자동 조정 기능과 새로운 크로스바디 카메라 스트랩이 야외 활동 중 편리함을 더한다고 언급했습니다.

여섯째, 예술적 잠재력입니다. 카메라의 해상도와 스타일은 창의적인 사진작가에게 큰 가능성을 제공하여 고품질 인쇄와 예술적 표현을 가능하게 합니다.

마지막으로, 구매 조언입니다. 맨은 아이폰 17 프로를 진지한 사진작가에게 추천하며, 이전 모델에 비해 향상된 망원 기능과 전반적인 성능을 강조했습니다. 아이폰 17 프로는 사진 촬영에서 중요한 발전을 이루어냈으며, 작업을 향상시키고자 하는 사진작가들에게 유용한 도구가 될 것입니다.

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이 검색 엔진은 영어 외에 여러 언어를 지원하는 것을 목표로 하고 있으며, 최근 독일어, 프랑스어, 스웨덴어에 대한 파일럿 프로젝트를 완료했습니다. 초기 테스트는 제한된 수의 문서로 시작되었습니다. 이 검색 엔진은 주로 영어를 위해 설계되었기 때문에, 코드에서 영어 중심의 가정으로 인해 어려움이 발생하고 있습니다.

파일럿 프로젝트의 목표는 더 많은 언어를 지원하기 위해 필요한 노력과 인덱스 크기의 변화를 이해하는 것입니다. 각 언어는 고유한 복잡성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 일본어는 여러 가지 문자 체계를 가지고 있으며 단어 사이에 공백이 없습니다. 반면, 라틴어 계열 언어는 단어의 다양한 형태를 가질 수 있습니다.

검색 엔진의 언어 처리 과정은 여러 단계를 포함합니다. 여기에는 텍스트 추출, 언어 식별, 문법 분석이 포함됩니다. 그러나 언어 정규화는 까다로울 수 있습니다. 각 언어는 고유한 문자와 의미를 가지고 있기 때문입니다. 중요한 키워드에 대한 기존 모델은 영어에 의존하고 있어, 더 많은 문서가 인덱스될 때까지 다른 언어 지원에 어려움이 있을 수 있습니다.

이를 개선하기 위해 언어별 로직을 더 잘 처리할 수 있도록 구성 파일이 생성되었습니다. 검색 엔진은 키워드 식별 문제를 점검하기 위한 테스트 도구를 구축했으며, 이는 영어 키워드 알고리즘 개선에도 기여했습니다.

새로운 언어를 통합할 때, 검색 엔진은 하나의 큰 인덱스를 사용할지 아니면 각 언어별로 별도의 인덱스를 사용할지를 고려했습니다. 더 나은 속도와 정확성을 위해 별도의 인덱스를 사용하기로 결정했지만, 검색 시 언어를 지정해야 하는 필요성이 있습니다.

현재 새로운 언어 지원은 잘 작동하는 것으로 보이지만, 이러한 언어의 인덱스는 여전히 작아 검색 결과의 회수 문제를 일으킬 수 있습니다. 인덱스를 크게 확장하기 위한 노력이 진행 중이며, 유효한 비영어 도메인을 검증하고 추가하는 새로운 프로세스가 마련되었습니다. 이를 통해 목표 언어에서 많은 새로운 도메인이 발견되었고, 이는 10억 개 문서를 인덱싱하는 목표에 기여하고 있습니다. 그러나 더 많은 데이터가 확보될 때까지 다국어 지원을 개선하는 것은 여전히 도전 과제가 남아 있습니다.

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Sentence Transformers는 의미 있는 문장 임베딩을 생성하기 위한 오픈 소스 라이브러리로, 이제 Hugging Face의 일부가 되었습니다. 이 라이브러리는 2019년 독일의 UKP Lab에서 Nils Reimers에 의해 설립되었으며, 의미 검색과 유사성 비교와 같은 작업에서 널리 사용되고 있습니다. 현재 이 라이브러리는 Hugging Face의 Tom Aarsen이 관리하고 있으며, 그는 2023년 말부터 이 프로젝트에 참여해왔습니다.

Hugging Face는 Sentence Transformers의 업데이트와 테스트를 위한 더 나은 인프라를 제공할 예정이며, 커뮤니티 중심의 오픈 소스 프로젝트로 유지할 것입니다. 이 라이브러리는 16,000개 이상의 모델을 지원하며, 매달 백만 명 이상의 고유 사용자가 있습니다. UKP Lab과 Hugging Face의 리더들은 기여자와 사용자들에게 감사의 뜻을 전했습니다.

신규 사용자들을 위해 문서와 모델 저장소와 같은 자료가 온라인에서 제공되고 있습니다.

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BBC 뉴스를 탐색할 수 있는 터미널 도구를 만들었습니다. 이 도구는 RSS 피드를 이용해 헤드라인과 미리보기를 보여주며, 기사도 읽을 수 있습니다. 사용해 보시고 의견을 나눠주세요!

남아프리카공화국에서는 백만 명이 넘는 어린이들이 출생 증명서가 없어 의료, 교육, 취업에 접근하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 한 비정부 기구는 25만 건이 넘는 출생 등록 지연 신청이 쌓여 있는 문제로 정부를 상대로 소송을 제기했습니다. 이 중 일부 신청은 최대 7년 동안 대기 중입니다. 15세의 카마니 센티웨와 같은 많은 가족들은 복잡한 신청 절차를 헤쳐 나가는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 필요한 서류를 갖추지 못하고 있습니다.

카마니는 국가 축구 대표팀에서 뛰는 꿈을 가지고 있지만 출생 증명서가 없어 대회에 참가할 수 없습니다. 그의 할머니는 몇 년 동안 그의 서류를 얻으려고 노력해왔지만, 재정적인 어려움으로 인해 손자를 위한 정부 지원을 받지 못하고 있습니다.

아동 연구소는 등록 절차가 너무 복잡해 가족들이 신청하는 것을 주저하게 만든다고 주장합니다. 아프리카의 많은 어린이들, 특히 5세 이하의 어린이들도 법적인 신분이 부족하며, 상황은 점점 악화되고 있습니다. 결국 출생 증명서를 받게 되는 아이들은 더 나은 일자리와 재정적 안정성을 찾는 경우가 많습니다. 전반적으로 이 문제는 남아프리카공화국과 대륙 전역의 취약한 인구가 직면한 중요한 도전을 드러냅니다.

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PASTA/80는 Z80 마이크로프로세서를 위한 파스칼 크로스 컴파일러로, CP/M과 다양한 ZX 스펙트럼 모델을 위한 코드 생성을 지원합니다. 이 컴파일러는 니클라우스 비르트가 개발한 간단한 코딩 방식을 사용하며, 코드 효율성보다는 속도에 중점을 두고 있습니다.

주요 기능으로는 기본 데이터 타입, 제어 구조(if, 반복문), 프로시저, 함수, 그리고 Turbo Pascal 3.0과 유사한 표준 입출력 작업이 포함됩니다. 동적 메모리 관리 기능을 통해 최대 32,767 바이트의 힙 크기를 지원합니다. 인라인 어셈블리 사용이 가능하며, ZX 스펙트럼 128K와 Next에서 더 큰 프로그램을 위한 오버레이 기능도 제공됩니다. 파일 포함, 입출력 검사, 스택 오버플로우 검사와 같은 컴파일러 지시어도 포함되어 있습니다.

하지만 Turbo Pascal 3.0의 일부 기능은 지원되지 않으며, 특정 지시어와 별도의 컴파일이 불가능합니다. 또한, 이진 파일 크기는 원래 Turbo Pascal보다 큽니다.

PASTA/80는 파스칼로 작성되어 있으며, Free Pascal을 사용해 컴파일할 수 있습니다. 소스 파일을 컴파일하려면 파일 이름과 함께 컴파일러를 실행하면 됩니다. 다양한 매개변수를 통해 특정 시스템을 타겟팅하고 최적화를 활성화할 수 있습니다.

CP/M이나 다양한 ZX 스펙트럼 모델을 위한 이진 파일을 생성할 수 있으며, 배포를 용이하게 하기 위해 스냅샷 및 테이프 파일 생성 옵션도 제공됩니다. ZX 스펙트럼 128K와 Next에서 더 큰 프로그램을 위해 오버레이를 사용하여 메모리를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

컴파일러는 Turbo Pascal과 유사한 경험을 제공하는 최소한의 IDE 모드를 갖추고 있습니다. PASTA/80는 GNU 일반 공용 라이선스에 따라 오픈 소스로 제공되어, 컴파일러와 그 출력물을 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

전반적으로 PASTA/80는 고전 및 현대 시스템에서 파스칼 애플리케이션을 개발할 수 있는 도구를 제공하며, 사용의 용이성과 속도를 강조합니다.

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연구에 따르면 2015년의 식이 지침 변경 덕분에 약 60,000명의 어린이가 땅콩 알레르기를 피할 수 있었다고 합니다. 이 지침은 생후 4개월부터 아기에게 땅콩 제품을 소개할 것을 권장했습니다. 연구 결과, 0세에서 3세 사이의 어린이에서 땅콩 알레르기가 27% 이상 감소했으며, 2017년에 지침이 확대된 후에는 40% 이상 줄어들었습니다. 그러나 이러한 진전에도 불구하고 미국 내 전체 식품 알레르기는 계속 증가하고 있으며, 약 8%의 어린이가 영향을 받고 있습니다.

이전에는 의사들이 3세까지 땅콩 노출을 미루라고 권장했지만, 2015년의 주요 연구는 조기 노출이 알레르기 위험을 80% 이상 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 그럼에도 불구하고 많은 소아과 의사와 알레르기 전문의들은 혼란과 불확실성 때문에 이러한 새로운 지침을 채택하는 데 느리게 반응하고 있습니다.

이 연구는 생후 4개월에서 6개월 사이에 땅콩과 다른 알레르기 유발 물질을 사전 검사 없이 도입하는 것이 중요하다고 강조합니다. 부모들은 이 문제에 대해 소아과 의사와 상담할 것을 권장받고 있습니다. 연구 결과는 조기 알레르기 유발 물질 도입이 점점 더 일반화되고 있으며, 전국적으로 땅콩 알레르기를 크게 줄일 수 있을 것임을 시사합니다.

ASCII AUTOMATA는 텍스트 모드 글꼴 문자가 시각적으로 어떻게 연결되는지를 분석하는 도구입니다. 이 도구는 각 문자 조각의 가장자리에 점수를 매겨 가장 잘 어울리는 이웃 조각을 찾는 데 도움을 줍니다. 문자가 배치되면, 도구는 연결성을 기반으로 일치하는 조각을 추가하며 "성장"합니다. 빨간색 열지도는 각 문자의 사용 빈도를 나타내어 글꼴 분석에 도움을 줍니다.

원래 텍스트 모드 아트 글꼴을 디자인하기 위해 개인적으로 사용하기 위해 만들어졌지만, 이 도구는 예상치 못하게 아름다운 패턴을 생성하여 다른 사용자들을 위한 친숙한 도구로 발전하게 되었습니다.

이 도구는 SVG 경로를 사용하여 텍스트를 렌더링하는 반응형 사용자 인터페이스(UI)를 갖추고 있어, 다양한 길이의 텍스트가 동일한 공간에 적절히 맞춰지면서 가독성을 유지합니다. 레이아웃은 CSS 그리드를 사용하여 UI 요소를 쉽게 배치할 수 있도록 설계되었습니다. 전체 UI는 약 90개의 UI 요소가 있음에도 불구하고 단 120줄의 HTML과 40줄의 CSS로 구성되어 있습니다.

또한, 제작자는 레이아웃에서 좌표 조정을 간소화하기 위한 WYSIWYG 도구를 개발 중입니다.

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저자는 열정적인 프로그래머로서 자신의 정체성과 코딩의 즐거움에 대해 반성하며, MIT에서의 초기 프로그래밍 경험에 비유합니다. 그들은 깊이 몰입하고 문제를 해결하며 창의성을 발휘하는 코딩의 기술을 소중히 여깁니다. 그러나 AI 도구의 증가와 '바이브 코딩'이라는 개념에 대해 우려를 표합니다. 바이브 코딩은 프로그래밍이 정확한 코드 작성이 아닌 모호한 사양으로 축소되는 현상을 말합니다.

저자는 이러한 변화가 프로그래밍의 본질을 위협한다고 주장합니다. 깊은 몰입과 장인정신이 사라지면서 프로그래머가 창작자가 아닌 단순한 운영자로 전락할 위험이 있다는 것입니다. 그들은 프로그래머의 기술과 창의성을 저해하는 방식으로 AI를 사용하자는 압박을 비판하며, 이는 작업에 대한 소유감과 연결감을 잃게 만든다고 경고합니다.

저자는 이러한 변화를 수용하는 것이 프로그래머가 자신의 기술을 잃고 팀과 단절되어 기계에 의존하게 되는 미래를 초래할 수 있다고 경고합니다. 그들은 프로그래밍을 하나의 기술로서 유지하는 것이 중요하다고 강조하며, 효율성과 생산성 지표보다 깊은 이해, 창의성, 협업을 더 가치 있게 여겨야 한다고 주장합니다. 궁극적으로 저자는 프로그래밍의 즐거움과 인간적인 요소를 지키고 싶어합니다.

이 페이지는 프로그래밍과 시스템 엔지니어링에서 파일 처리 및 보고서 생성과 같은 실용적인 작업을 위해 Scheme을 사용하는 라이브러리와 도구에 대한 자료를 제공합니다. 작성자는 이러한 작업에 Perl보다 Scheme을 선호하며, 개인 프로젝트를 공유합니다. 이 프로젝트들은 아직 개발 중이지만 다른 사람들에게 유용할 수 있기를 바랍니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

도구와 애플리케이션으로는, 스크립팅을 위해 설계된 Scheme 구현체인 Gauche, Scheme으로 구축된 위키 엔진인 WiLiKi, 웹 채팅 시스템인 Chaton, 내장된 Scheme 코드를 처리할 수 있는 텍스트 처리 필터인 escm이 있습니다.

Gauche를 위한 라이브러리로는 OpenGL 바인딩을 제공하는 Gauche-gl과 GTK2 바인딩을 제공하는 Gauche-gtk2가 있습니다.

문서와 자료로는 생산 추적 및 실시간 CG 콘텐츠 제작과 관련된 주제를 포함한 Scheme 관련 논문과 교차 참조 자료 모음이 있습니다.

기타 자료로는 Scheme 관련 정보, 라이브러리 및 구현체에 대한 외부 사이트 링크가 포함되어 있습니다.

전반적으로 이 페이지는 개인 프로젝트, 유용한 라이브러리, 그리고 Scheme을 실용적인 애플리케이션에 사용하고자 하는 사람들을 위한 교육 자료가 혼합되어 있습니다.

언어 모델은 때때로 잘못된 정보를 생성하는데, 이를 외부 환각이라고 합니다. 현재 이 문제를 해결하기 위한 방법들은 모델의 다른 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 독특한 보상 시스템을 사용하는 새로운 온라인 강화 학습 방법을 도입했습니다. 이 시스템은 모델의 출력이 완전히 정확할 때만 보상을 주며, 연속적인 척도를 사용하지 않습니다. 우리는 이 방법을 Qwen3 추론 모델에 적용해 보았고, 개방형 생성 작업에서 환각 비율이 39.3% 감소하는 것을 확인했습니다. 이는 이전의 훈련 방법보다 더 나은 결과입니다. 짧은 질문에 대해서는 모델이 정보가 부족할 때 "모르겠습니다"라고 말하는 법을 배우며, 한 테스트에서는 잘못된 답변이 44.4% 줄어들고, 다른 테스트에서는 21.7% 감소했습니다. 중요한 점은 이러한 사실 정확성의 향상이 모델의 지시 수행, 수학, 코딩 작업의 성능에 해를 끼치지 않으며, 다른 방법들은 품질 문제를 일으킬 수 있다는 것입니다.

AutoLearn은 AI 에이전트의 추론을 신뢰할 수 있고 효율적인 코드로 변환하는 시스템으로, 매번 일관된 성능을 보장합니다.

AutoLearn의 주요 기능 중 하나는 자동 기술 생성입니다. 이 시스템은 AI 에이전트의 추론 패턴을 포착하여 재사용 가능한 기술로 변환하며, 각 에이전트에 고유한 기술 라이브러리를 생성합니다. 학습 과정은 처음 사용할 때와 이후 반복 사용할 때로 나눌 수 있습니다. 에이전트가 새로운 작업, 예를 들어 판매 데이터 분석을 처음 수행할 때, 이를 수행하는 방법을 배우고 새로운 기술을 생성합니다. 이후 같은 작업을 반복할 때는 생성된 기술을 사용하여 초기 추론 과정에 비해 성공률이 95%에 달하고 실행 속도는 100배 빨라집니다.

또한 AutoLearn은 지속적인 개선 기능을 갖추고 있습니다. 만약 기술이 실패할 경우, 시스템은 오류로부터 학습하여 기술을 업데이트하고 유사한 문제를 미래에 처리할 수 있도록 합니다. 전통적인 AI 워크플로우는 종종 실패하여 높은 비용을 초래할 수 있지만, AutoLearn은 운영 비용을 5배 줄이고 신뢰성을 59%에서 95%로 높입니다.

기업에 있어 AutoLearn은 운영 비용을 90% 절감하고, 반복 작업의 신뢰성을 99.9%로 향상시키며, 가동 중단 없이 프로세스 변화에 자동으로 적응할 수 있도록 돕습니다. AutoLearn은 더 스마트하고 적응력이 뛰어난 AI 에이전트를 만들기 위해 설계되었으며, 이로 인해 신뢰성과 비용 효율성이 모두 향상됩니다. 기술 생성에 대한 수동 개입이 필요 없으며, 에이전트가 지속적으로 발전할 수 있도록 합니다.

SearchK 플랫폼과 관련된 주요 섹션이나 기능을 정리한 내용입니다.

홈은 플랫폼의 메인 페이지를 의미합니다. 개요는 SearchK에 대한 간단한 소개를 제공합니다. 빠른 시작은 사용자가 신속하게 시작할 수 있도록 돕는 가이드입니다. 글쓰기 워크플로우는 효과적으로 글쓰기 작업을 생성하고 관리하는 방법에 대한 정보를 담고 있습니다. 기능은 SearchK의 다양한 기능에 대한 자세한 내용을 설명합니다. 설정은 플랫폼을 설정하고 사용자 맞춤화할 수 있는 옵션을 제공합니다. 참고 자료는 추가적인 리소스나 문서를 포함합니다. 외관은 플랫폼의 디자인을 변경하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.

이 목록은 사용자가 SearchK 내에서 탐색할 수 있는 주요 영역을 보여줍니다.

도미니언 투표 시스템이 리버티 보트라는 새로운 회사에 매각되면서 미국의 20% 투표를 차지했던 도미니언의 시대가 끝났습니다. 리버티 보트는 현재 위기에 처한 미국 선거에 대한 신뢰를 회복하는 것을 목표로 하고 있습니다.

신뢰를 재건하기 위해서는 투명성이 중요합니다. 투표 기계 공급업체들은 투명성을 주장하지만, 많은 경우 유권자가 검증할 수 없는 비밀 소프트웨어를 사용합니다. 현재 미국에서 유일하게 오픈 소스 투표 장비를 제공하는 업체는 보팅웍스이며, 이는 안전하고 신뢰할 수 있는 투표 시스템을 구축하는 데 필수적입니다.

오픈 소스 소프트웨어는 누구나 접근하고 검토할 수 있어 신뢰를 쌓는 기준이 됩니다. 리버티 보트와 다른 공급업체들은 이러한 접근 방식을 채택하여 모든 미국인이 신뢰할 수 있는 새로운 세대의 투표 시스템을 만들어야 합니다.

외계 지능 탐사(SETI)는 단순히 라디오 파장을 모니터링하는 것을 넘어, 항성 간 레이저와 같은 다른 잠재적 신호를 탐색하는 방향으로 발전하고 있습니다. 국제 우주 아카데미(IAA)는 지구 외부에서 지능을 감지할 경우 대응하는 방법에 대한 프로토콜을 업데이트하고 있습니다. 이번 업데이트는 36년 만의 첫 번째 주요 변화로, 현대 통신의 복잡성을 다루고, 연구자들을 온라인 괴롭힘으로부터 보호하는 내용을 포함하고 있습니다.

새로운 프로토콜에서 중요한 변화 중 하나는 인류가 잠재적인 외계 지능으로부터의 직접적인 메시지에 대해 유엔이 이 문제를 논의할 때까지 응답하지 말라는 권고입니다. 이는 이전의 가이드라인에서 응답을 장려했던 것과는 다른 접근입니다. 그러나 이는 다른 별계로 메시지를 적극적으로 보내는 아이디어에는 영향을 미치지 않습니다.

업데이트된 SETI 프로토콜은 신호를 검증하고 데이터를 관리하는 최선의 방법을 제시하며, 정보 접근성을 위해 여러 장소에 정보를 저장하는 방안을 포함하고 있습니다. 신호가 감지될 경우, 국제 전기통신 연합과 협력하여 주파수를 간섭으로부터 보호할 것을 제안합니다.

전반적으로 IAA의 업데이트는 글로벌 통신의 복잡성이 증가하고 있으며, 외계 지능의 잠재적 발견에 대해 신중한 접근이 필요하다는 것을 반영하고 있습니다. 이 프로토콜의 최종 단계는 IAA 이사회의 승인을 받는 것입니다.

저자는 자신의 논문인 공룡의 신경 척추 분기와 관련해 AI 도구가 이를 비유로 바꿨다는 황당한 이메일을 받았다. 이 비유는 신경 척추의 분기를 강의 삼각주에 비유하는 것이었는데, 저자는 이 주장이 말이 안 된다고 생각했다. 저자는 이러한 AI 응용 프로그램의 쓸모없음에 대한 불만을 표출하며, 자신이 경험한 더 실용적인 AI 사용 사례인 프로그래밍 지원과 대조했다. 저자는 이렇게 결함이 있는 도구를 홍보하는 것에 대해 비판하며, 왜 누군가가 이를 광고하고 싶어 할지 의문을 제기했다.

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KDE Connect는 다양한 기기 간의 통신을 가능하게 하는 프로젝트입니다. 주요 기능으로는 데스크톱에서 전화 알림을 받고 메시지에 답장할 수 있는 기능, 휴대폰으로 데스크톱 음악을 제어하는 기능, 휴대폰을 데스크톱의 리모컨으로 사용하는 기능, 연결된 기기에서 PC 명령을 실행하는 기능, 휴대폰의 배터리 상태를 확인하고 찾기 위해 벨을 울리는 기능, 기기 간 파일과 링크를 공유하는 기능, 데스크톱에서 휴대폰을 탐색하고 휴대폰으로 데스크톱 볼륨을 제어하는 기능이 있습니다.

KDE Connect는 안전한 통신 프로토콜을 사용하며, 개발자들이 플러그인을 만들 수 있도록 지원합니다. 데스크톱에는 특정 구성 요소가 설치되어야 하며, 휴대폰에는 클라이언트 앱이 필요합니다.

KDE Connect는 오픈 소스 프로젝트로 2013년부터 개발이 진행되고 있습니다. 설치 방법은 운영 체제에 따라 다르며, 리눅스, 윈도우, 안드로이드, iOS, macOS에 대한 구체적인 지침이 제공됩니다.

이 프로젝트는 새로운 기여자에게 적합하며, 기본적인 프로그래밍 지식이 필요합니다. 개발자들은 Matrix나 IRC를 통해 토론에 참여하고 GitLab에 패치를 제출할 수 있습니다. 이 프로젝트는 안드로이드와 C++ 구현을 위한 구조화된 저장소를 갖추고 있습니다.

릴리스 과정에서는 윈도우, 안드로이드, iOS와 같은 다양한 플랫폼에 대한 빌드를 준비하고, 버전 태깅 및 테스트를 포함합니다.

더 자세한 정보는 KDE Connect 사용자 페이지나 커뮤니티 위키를 참조하면 됩니다.

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갯린버그, 테네시주에 위치한 소금과 후추 분쇄기 박물관은 세계에서 유일한 박물관으로, 20,000세트 이상의 소금과 후추 분쇄기 및 다양한 후추 분쇄기를 소장하고 있습니다. 방문객들은 박물관을 직접 탐방하거나 가상 투어를 통해 관람할 수 있습니다.

운영 시간은 월요일부터 토요일까지 오전 10시부터 오후 4시까지이며, 일요일은 오전 10시부터 오후 2시까지입니다. 입장료는 성인 1인당 3달러이며, 이 금액은 기념품 가게에서 사용할 수 있습니다. 12세 이하의 어린이는 무료로 입장할 수 있습니다.

박물관의 주소는 461 Brookside Village Way, Gatlinburg, TN 37738입니다. 길찾기와 최신 정보는 박물관의 페이스북 페이지를 확인하면 됩니다.

브라이트라인은 플로리다 남부에서 운영되는 고속 열차로, 마이애미와 올랜도를 시속 125마일로 연결합니다. 이 열차는 세련된 디자인과 고급스러운 편의시설로 찬사를 받고 있지만, 심각한 문제에 직면해 있습니다. 바로 높은 사망자 수입니다. 2017년 운영을 시작한 이후, 브라이트라인은 최소 185건의 사망사고에 연루되었으며, 그 중 41건은 지난해 발생해 안전에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

브라이트라인의 사고율은 미국의 다른 통근 서비스에 비해 현저히 높아, 지역 주민들은 이를 "죽음의 열차"라고 부릅니다. 브라이트라인 측은 이러한 사망사고가 운영상의 문제보다는 개인의 무모한 행동 때문이라고 주장하며, 많은 사망사고가 자살로 잘못 분류되고 있다고 말합니다. 그러나 조사 결과, 열차의 설계와 많은 교차로가 위험 요소로 작용하고 있으며, 많은 사고가 교차로에서 발생하고 있다는 점이 지적되고 있습니다.

비평가들은 선로 주변에 울타리를 설치하고 교차로에 더 나은 표지판을 설치하는 등 안전 개선의 필요성을 강조하고 있습니다. 브라이트라인은 매력적이고 미국의 고속철도 모델로서의 잠재력을 가지고 있지만, 지속적인 사망사고는 승객과 보행자의 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 중요한 안전 문제를 부각시키고 있습니다. 브라이트라인의 미래, 특히 계획된 확장 여부는 이러한 문제를 얼마나 잘 해결할 수 있는지에 달려 있을 것입니다.

메타가 AI 부서에서 약 600명의 직원을 감원하기로 결정했습니다. 이는 운영을 간소화하고 의사결정을 신속하게 하기 위한 조치입니다. 메타의 최고 AI 책임자인 알렉산더 왕의 내부 메모에 따르면, 이 결정은 관료주의를 줄이고 효율성을 높이기 위한 노력의 일환입니다. 감원은 다양한 AI 연구 및 제품 팀에 영향을 미치지만, 새로 설립된 TBD Lab은 여전히 적극적으로 인재를 채용하고 있어 영향을 받지 않습니다. 메타는 감원된 직원들이 회사 내 다른 직무를 찾도록 권장하고 있으며, 그들의 기술이 가치 있다고 믿고 있습니다. CEO 마크 저커버그는 현재 AI 프로젝트들이 원하는 성과를 내지 못하고 있다는 우려로 이번 조직 개편을 시작했습니다. 감원에도 불구하고 메타는 다른 회사에서 유능한 인재를 영입하며 AI 분야의 인재 채용을 계속하고 있습니다.

DeepSeek-OCR은 시각적 텍스트 압축을 탐구하기 위해 설계된 새로운 모델로, 언어 모델 관점에서 비전 인코더의 작동 방식을 중점적으로 다룹니다. 이 모델은 2025년 10월 20일에 출시되었습니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저, CUDA 11.8과 PyTorch 2.6.0이 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 그 다음, Git을 사용해 저장소를 복제합니다. 새로운 Conda 환경을 만들고 활성화한 후, vllm 및 기타 필수 패키지를 설치합니다.

추론 옵션으로는 VLLM 추론과 Transformers 추론이 있습니다. VLLM 추론에서는 구성 파일에서 입력 및 출력 경로를 설정하고, 이미지를 처리하거나 PDF를 평가하는 스크립트를 실행합니다. Transformers 추론에서는 Transformers 라이브러리를 사용해 DeepSeek-OCR 모델과 토크나이저를 로드하고, 이미지를 입력한 후 프롬프트를 지정하여 결과를 얻습니다.

이 모델은 Tiny(512x512)부터 Large(1280x1280)까지 다양한 해상도로 이미지를 처리할 수 있으며, 동적 해상도도 지원합니다. 여러 작업을 위한 프롬프트 예시도 제공되어 문서를 마크다운으로 변환하거나 이미지를 설명하는 데 활용할 수 있습니다.

모델 개발에 기여한 사람들과 벤치마크에 대한 감사의 말이 전해졌습니다. 학술적 참고를 위해 모델에 대한 인용도 제공됩니다.

이 요약은 DeepSeek-OCR의 주요 내용을 담고 있어 모델의 목적과 사용법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

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SSA는 "정적 단일 할당"을 의미하며, 최적화 컴파일러에서 사용되는 방법입니다. 이 방식은 프로그램 내의 각 변수가 정확히 한 번만 할당되도록 하여, 컴파일러가 코드를 분석하고 최적화하는 과정을 쉽게 만듭니다.

SSA가 널리 사용되는 이유는 프로그램 분석과 변환 과정을 단순화하기 때문입니다. 이러한 과정은 코드 최적화에 매우 중요합니다. LLVM, GCC와 같은 많은 현대 컴파일러는 중간 표현(IR)으로 SSA를 활용합니다.

명령형 프로그래밍은 프로그램의 상태를 변경하는 작업의 순서를 포함하고 있어, 컴파일러가 작업의 순서를 이해하지 않으면 최적화가 어려워집니다. SSA는 코드를 조합 회로와 유사한 구조로 재구성하여, 그래프 이론을 사용한 더 쉬운 분석을 가능하게 합니다.

프로그램은 기본 블록으로 나눌 수 있습니다. 기본 블록은 제어 흐름의 중단 없이 순차적으로 실행되는 코드의 섹션입니다. SSA-CFG(제어 흐름 그래프)는 프로그램의 구조를 나타내며, 최적화와 분석을 쉽게 합니다.

예를 들어, C로 작성된 피보나치 함수를 SSA 표현으로 변환하는 방법을 설명합니다. 전통적인 변수 할당 대신, SSA 형식은 레지스터를 사용하고 블록 인수나 파이 노드를 통해 데이터 흐름을 제어하여 코드의 다양한 블록에서 변수 값을 관리합니다.

SSA의 장점은 단일 할당 규칙을 적용함으로써 데이터 종속성을 분석하고 프로그램 실행을 최적화하기 쉽게 만든다는 점입니다. 프로그램의 구조가 명확해지기 때문에 효율적인 최적화 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

결론적으로, SSA는 현대 컴파일러 설계의 중요한 부분을 형성하며, 코드 최적화 능력을 크게 향상시키면서 명확성과 구조를 유지하는 데 기여합니다.

이 기사는 엔지니어링 팀을 위한 사고 예방 플랫폼인 로버(Rover)가 순수 포스트그레스를 사용하여 OpenFGA의 일부를 재작성함으로써 권한 관리 시스템을 개선한 내용을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 권한 관리의 복잡성에 대해 설명합니다. 사용자 인증(authn)과 비교할 때 권한 부여(authz)는 더 복잡합니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC), 정책 기반 접근 제어(PBAC), 속성 기반 접근 제어(ABAC), 관계 기반 접근 제어(ReBAC)와 같은 다양한 시스템이 언급됩니다.

둘째, 로버는 조직 내의 관계를 기반으로 사용자 권한을 관리하는 ReBAC 접근 방식을 선택했습니다. 그러나 OpenFGA와 주요 데이터베이스 간의 동기화 문제로 인해 사용자 및 데이터 관리가 복잡해졌습니다.

셋째, 이러한 문제를 해결하기 위해 로버는 포스트그레스에서 권한 부여 로직을 재작성했습니다. 이를 통해 기존 데이터베이스의 관계를 활용할 수 있게 되었습니다. 이 과정에서 권한 모델을 위한 테이블, 관계 튜플을 위한 뷰, 권한을 확인하는 재귀 함수를 생성했습니다.

넷째, 새로운 시스템은 유지 관리를 간소화하고 운영 복잡성을 줄이며 로버의 기존 데이터베이스와 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 별도의 서비스 없이도 사용자 권한을 쉽게 업데이트하고 관리할 수 있습니다.

마지막으로, 현재 시스템은 로버의 규모에 적합하지만, 성장하면서 발생할 수 있는 성능 문제를 데이터베이스 최적화를 통해 관리할 수 있을 것으로 예상합니다. 저자는 독자들에게 GitHub에서 오픈 소스 구현을 확인해 보기를 권장하며, 앞으로의 발전 사항을 공유하고 싶다는 의사를 전합니다.

1980년대 초, 개인용 컴퓨터(PC) 산업은 라디오 주파수(RF) 간섭 문제로 인해 연방통신위원회(FCC)의 주목을 받았습니다. 이 문제는 주로 시민 대역(CB) 라디오의 인기로 인해 발생했으며, 이로 인해 TV와 라디오 신호에 심각한 간섭이 생겨 많은 민원이 제기되었습니다.

FCC는 가정용 전자기기 시장이 성장함에 따라 유사한 문제가 발생하지 않도록 컴퓨터의 RF 방출을 규제하기 시작했습니다. 그 결과, 당시의 많은 가정용 컴퓨터, 예를 들어 아타리 800과 애플 II는 간섭을 최소화하기 위해 두꺼운 금속 차폐로 설계되었습니다.

1970년대 CB 라디오의 급증은 TV 간섭 민원의 83%가 이 장치와 관련되어 있는 혼란스러운 상황을 초래했습니다. FCC는 RF 간섭을 관리하기 위한 지침을 마련하여 제조업체들이 자사 제품이 주변 전자기기에 방해가 되지 않도록 할 필요성을 강조했습니다.

이러한 규제 환경은 기업들이 디자인을 개선하고 더 나은 차폐 기술을 도입하도록 강요했습니다. 이는 궁극적으로 기술 발전으로 이어졌습니다. 초기에는 규제가 제조업체들에게 도전 과제가 되었지만, 결과적으로 더 신뢰할 수 있고 간섭이 적은 전자 기기의 개발에 기여했습니다.

전반적으로 FCC의 조치는 즉각적인 간섭 문제를 해결했을 뿐만 아니라 PC 산업 내 혁신을 촉진하여 오늘날 기술의 더 나은 엔지니어링 관행으로 이어졌습니다.