시나디아와 타이거비틀은 지그 소프트웨어 재단(ZSF)을 지원하기 위해 2년 동안 총 51만 2천 달러를 기부하기로 했습니다. 이는 지그가 고성능의 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 데 큰 잠재력을 가지고 있다는 믿음을 반영합니다.

시나디아는 다양한 환경에서 안전한 통신을 통해 주요 기업들을 연결합니다. 이들은 조직들이 시스템을 현대화할 수 있도록 도와주며, 효율적인 마이크로서비스와 데이터 플랫폼을 구축할 수 있게 합니다. 시나디아의 고객은 금융, 게임, 에너지 등 다양한 분야에서 활동하고 있습니다.

타이거비틀은 신뢰성과 성능에 중점을 둔 금융 데이터베이스로, 시나디아와 같은 가치를 공유합니다. 두 회사는 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 것을 목표로 하고 있으며, 리더들 간의 논의 끝에 ZSF 지원을 위해 협력하기로 결정했습니다.

지그 소프트웨어 재단은 앤드류 켈리가 이끌고 있으며, 성능과 신뢰성으로 잘 알려진 지그 프로그래밍 언어를 홍보합니다. 시나디아와 타이거비틀은 이 이니셔티브를 지원하게 되어 자랑스럽게 생각하며, 지그가 분산 시스템의 미래에 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

시나디아는 시나디아 플랫폼과 NATS.io 생태계를 만든 회사로, 다양한 환경에서 안전한 메시징을 제공합니다. 타이거비틀은 안전하고 고성능의 금융 거래를 위해 설계된 데이터베이스입니다.

이 글은 RISC-V 아키텍처를 사용하여 QEMU에서 간단한 리눅스 마이크로 배포판을 만드는 방법에 대한 초보자 친화적인 가이드를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

리눅스 커널과 배포판에 대한 이해가 필요합니다. 리눅스 커널은 하드웨어를 관리하고 애플리케이션을 실행할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 리눅스 배포판은 커널과 추가 소프트웨어 및 도구를 결합하여 기능적인 운영 체제를 만듭니다.

커널을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. RISC-V에 맞는 리눅스 커널 소스 코드를 다운로드하고 설정한 후, 크로스 컴파일 도구 체인을 사용하여 빌드하는 과정을 안내합니다.

커널이 로드되면 "init" 프로세스가 시작됩니다. 이는 첫 번째 사용자 공간 프로그램으로, 다른 프로세스를 시작하는 역할을 합니다.

마이크로 배포판을 유용하게 만들기 위해 초기 파일 시스템(initramfs)을 생성해야 합니다. 이 파일 시스템에는 사용자와 상호작용하는 "init" 프로그램이 포함되어야 합니다. 이 프로그램은 간단한 C 또는 Go 프로그램이 될 수 있습니다.

구축한 커널과 initramfs는 QEMU에서 실행할 수 있으며, 사용자는 자신만의 마이크로 배포판이 작동하는 모습을 볼 수 있습니다.

더 기능적인 배포판을 원한다면, u-root 프로젝트를 사용하는 것을 추천합니다. 이 프로젝트는 미리 만들어진 사용자 공간 환경을 제공하며, 더 유용한 initramfs를 생성할 수 있게 해줍니다.

패키지 관리자와 초기화 시스템은 리눅스 배포판의 필수 구성 요소로, 소프트웨어 설치와 시스템 초기화 과정을 관리합니다.

전반적으로 이 글은 리눅스의 계층 구조를 강조하며, 커널이 복잡한 시스템 내에서 사용자 애플리케이션을 실행하는 기반 역할을 한다고 설명합니다.

2010년에 비해 현대의 코딩 프레임워크인 리액트는 처음에는 깔끔해 보이지만, 그 추상화로 인해 이해하기가 복잡해질 수 있습니다. 리액트는 많은 작업을 숨기기 때문에, 중간 정도의 복잡성을 가진 애플리케이션에서 발생하는 일반적인 문제를 디버깅할 때 개발자들이 혼란을 겪을 수 있습니다.

반면, 구형 프레임워크인 백본은 그 과정이 명확하고 직관적입니다. 이러한 투명성 덕분에 주니어 개발자들이 코드에서 무슨 일이 일어나고 있는지 따라가기 쉽습니다. 리액트의 복잡성은 내부 구조에 대한 깊은 이해를 요구하며, 이는 부담이 될 수 있습니다.

리액트는 대규모 애플리케이션에 유리할 수 있지만, 텍스트는 작은 프로젝트에는 이러한 복잡성이 필요하지 않다고 의문을 제기합니다. 따라서 백본이나 제이쿼리처럼 더 간단하고 직관적인 코딩 모델이 필요하다고 주장합니다. 이러한 모델은 이해와 디버깅을 더 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다.

2025년 10월에 윈도우 10에 대한 지원이 종료됨에 따라 PC 교체 주기가 본격화되고 있으며, 이는 애플에게 큰 혜택을 주고 있습니다. 현재 PC의 거의 40%가 여전히 윈도우 10을 사용하고 있어, 기업과 소비자 시장 모두에서 조기 업그레이드가 이루어지고 있습니다. 애플의 맥 출하량은 2025년 3분기에 14.9% 증가했으며, 이는 새로운 맥북 모델에 대한 수요와 기업 사용 증가에 힘입은 결과입니다. 레노버는 17.4% 성장하며 여전히 가장 큰 PC 공급업체로 자리잡고 있으며, 아수스와 HP도 출하량이 증가했습니다. 반면, 델의 출하량은 0.9% 감소했습니다. 현재 상위 5개 PC 브랜드는 시장 점유율의 약 75%를 차지하고 있으며, 기업들은 인공지능 기능이 탑재된 PC를 홍보하기 시작했지만, 이러한 기능이 아직 주요 판매 포인트로 자리잡지는 못했습니다.

요약이 없습니다.

2025년 6월, 브리티시 에어웨이즈를 이용한 한 여행객이 이 항공사의 자주 이용하는 고객 프로그램인 '브리티시 에어웨이즈 클럽'에 가입하면 이코노미 클래스 승객도 무료 WiFi를 이용할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 WiFi는 WhatsApp, Signal, WeChat과 같은 메시징 앱을 사용할 수 있게 해주지만, Discord는 지원하지 않았습니다.

여행객은 이 시스템이 어떤 기준으로 앱을 허용하는지 궁금해하며, 연결 시 사용하는 도메인 이름을 확인하는 방식, 특히 SNI(서버 이름 표시) 기능이 관련되어 있을 것이라고 추측했습니다. 그들은 화이트리스트에 없는 사이트에 연결할 경우 연결이 재설정되는 것을 확인하며, 항공사가 어떤 웹사이트에 접근하는지를 모니터링하고 있다는 것을 알게 되었습니다.

SNI를 조작하여 여행객은 WhatsApp 도메인으로 가장하는 프록시 서버를 성공적으로 설정했습니다. 이를 통해 비행 중에도 인터넷을 탐색할 수 있었습니다. 여러 웹사이트에 접근해 보았고, 속도와 성능은 제한적이었지만 작동하는 것을 확인했습니다.

또한, 여행객은 ECH(암호화된 클라이언트 헬로)의 가능성도 탐구했습니다. ECH는 SNI 정보를 암호화하여 개인 정보를 보호하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기능을 테스트한 결과 성공적으로 작동하여 차단되지 않고 안전하게 탐색할 수 있었습니다.

이 경험은 인터넷 개인 정보 보호의 복잡성과 SNI가 제기하는 도전 과제를 강조하며, 사용자들이 이를 신뢰할 수 있는 보안 수단으로 간주하는 데 주의해야 한다는 점을 시사합니다.

2025년 10월 24일, 조안니스 올란도스는 안드로이드용 Swift SDK의 출시를 발표했습니다. 이 SDK는 개발자들이 Swift 프로그래밍 언어를 사용하여 안드로이드 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다. 이번 개발은 안드로이드 작업 그룹과 더 넓은 Swift 커뮤니티의 협력 결과입니다.

이 SDK는 크로스 플랫폼 개발을 가능하게 하여 서로 다른 플랫폼 간에 코드를 쉽게 공유할 수 있도록 합니다. Windows 설치 프로그램의 일부로 제공되며, Linux와 macOS용으로 별도로 다운로드할 수도 있습니다. 개발자들이 안드로이드에서 Swift를 시작할 수 있도록 돕는 "시작하기" 가이드도 제공됩니다. 현재 25% 이상의 기존 Swift 패키지가 이미 안드로이드와 호환됩니다. swift-java 프로젝트는 Java와 Swift 간의 통합을 가능하게 하여 코드 상호 운용성을 촉진합니다.

안드로이드 작업 그룹은 커뮤니티의 피드백을 받고 있으며, 향후 개발 방향을 제시할 비전 문서를 작성 중입니다. 개발자들은 자신의 경험을 공유하고 Swift 포럼에서 논의에 참여하여 생태계를 발전시키는 데 도움을 줄 것을 권장받고 있습니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 그러나 요약하고 싶은 기사 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

발레투도는 클라우드 연결 없이 작동하는 진공 로봇용 소프트웨어입니다. 2018년 소렌 바예에 의해 출시된 이 소프트웨어는 많은 사용자들에게 신뢰할 수 있는 솔루션으로 자리 잡았으며, 다운로드 수와 지원 그룹 회원 수를 기준으로 수천 명의 사용자가 있는 것으로 추정됩니다.

발레투도는 오픈 소스 소프트웨어로, 아파치 2.0 라이선스 하에 제공되어 사용자가 제3자에 의존하지 않고 소프트웨어를 이해하고 수정할 수 있습니다. 이 프로젝트는 개인적인 목적을 가지고 있으며, 무료로 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 마치 개인이 소유한 공원처럼 사용자들은 이를 즐기고 기여할 수 있지만, 변경을 요구할 권리는 없습니다.

더 많은 정보는 문서에서 확인할 수 있으며, 시작 가이드와 구매 가능한 지원 로봇 목록도 포함되어 있습니다. 업데이트 및 커뮤니티 지원에 대한 소통은 발레투도 텔레그램 그룹에서 이루어지지만, 비공식 채널에서는 정보가 오래되었을 수 있습니다.

요약이 없습니다.

300년이 넘는 역사를 가진 기하학 퍼즐이 해결됐다. '노퍼트헤드론'이라는 형태가 발견되었는데, 이 형태는 동일한 모양이 통과할 수 없다는 특징을 가지고 있다. 이 발견은 연구자 야콥 스타이닝거와 세르게이 유르케비치에 의해 이루어졌으며, 그들은 노퍼트헤드론을 뚫고 지나가더라도 두 번째 노퍼트헤드론은 들어갈 수 없음을 증명했다.

이 문제는 라인 강의 루퍼트 왕자가 터널을 뚫으면 정육면체가 서로 통과할 수 있다고 주장하면서 시작되었다. 역사적으로 정육면체와 여러 다면체가 이 특성을 가지고 있다는 것이 밝혀졌고, 수학자들은 모든 볼록 다면체가 같은 성질을 가질 것이라고 믿었다. 그러나 90개의 꼭짓점과 152개의 면으로 이루어진 복잡한 구조를 가진 노퍼트헤드론은 이 믿음이 보편적으로 참이 아님을 입증했다.

스타이닝거와 유르케비치는 이론적 발전과 광범위한 컴퓨터 계산을 결합하여 결론에 도달했다. 그들의 연구는 형태가 드리운 그림자가 한 형태가 다른 형태를 통과할 수 있는지를 판단하는 데 어떻게 도움이 되는지를 조사하는 데 중점을 두었다. 그들은 루퍼트 통로의 가능성을 분석하기 위한 알고리즘을 개발하고, 노퍼트헤드론의 독특한 특성을 확인했다.

이번 발견은 다른 형태를 탐구하고 기하학적 성질을 이해하는 새로운 길을 열어주며, 모든 볼록 형태가 루퍼트 성질을 가진다는 인식을 변화시킨다. 연구자들은 이 수학 분야를 계속 조사할 수 있기를 기대하고 있다.

이 기사는 iOS 26에서 스파이웨어 탐지에 영향을 미치는 변화, 특히 페가수스와 프레데터에 대해 다루고 있습니다.

첫 번째로, shutdown.log 파일의 중요성이 강조됩니다. 이 파일은 iOS 기기에서 악성 소프트웨어를 식별하는 데 중요한 역할을 하며, 기기가 종료되는 동안에도 활동을 기록합니다.

두 번째로, 스파이웨어의 진화에 대해 설명합니다. 페가수스 스파이웨어는 이 로그 파일에서 흔적을 지우는 방식으로 발전하여 보안 연구자들이 탐지하기 어렵게 만들고 있습니다. 개발자들은 자신의 활동을 더 잘 숨길 수 있는 방법을 개선했습니다.

세 번째로, iOS 26의 변화에 대해 언급합니다. 애플은 shutdown.log 파일의 처리 방식을 수정하여 재부팅 시 이전 데이터를 덮어쓰도록 변경했습니다. 이로 인해 과거 감염의 증거를 찾기가 더 어려워졌습니다.

마지막으로, 사용자들에게는 iOS 26으로 업데이트하기 전에 현재 로그 데이터를 저장하기 위해 sysdiagnose를 수행할 것을 권장합니다. 사용자들은 애플이 이 문제를 해결할 때까지 업데이트를 미루는 것이 좋습니다.

이러한 변화는 스파이웨어 위협이 증가하는 가운데 기기에서 스파이웨어를 식별하려는 조사자들에게 도전 과제가 되고 있습니다.

이 글에서는 언어 모델(LLM)에서 맥락 공학의 중요성과 하이퍼링크의 역할에 대해 설명합니다. 관련된 맥락에 접근하는 것과 너무 많은 정보로 모델이 압도되지 않도록 균형을 맞추는 것이 필요하다고 강조합니다. 이를 관리하기 위한 주요 전략은 다음과 같습니다.

첫째, 검색 보강 생성(RAG)입니다. 이는 쿼리에 대해 동적으로 관련 맥락을 가져오는 방법입니다. 둘째, 서브 에이전트입니다. 이는 주 작업을 간소화하기 위해 전문화된 지침과 도구를 사용하는 것입니다. 셋째, get_* 도구입니다. 이는 모델이 필요할 때 정보를 요청할 수 있게 해줍니다.

저자는 하이퍼링크가 맥락 관리를 향상시킬 수 있는 저조하게 사용되는 기술이라고 주장합니다. 하이퍼링크를 사용하면 모델이 정보를 점진적으로 탐색하고 접근할 수 있으며, 이는 인간이 웹을 탐색하는 방식과 유사합니다. 하이퍼링크를 통해 모델은 유연하고 효율적으로 관련 맥락을 검색할 수 있습니다.

또한 "에이전트 상태의 엔진으로서의 하이퍼텍스트"라는 개념을 소개합니다. 이는 하이퍼링크가 에이전트가 지역 데이터와 웹 기반 데이터를 더 효과적으로 발견하고 활용할 수 있도록 한다는 것을 제안합니다.

하이퍼링크 기반 맥락 시스템을 구현하기 위해 저자는 URI를 수용하는 도구와 맥락을 활용할 수 있는 진입점을 포함하는 간단한 설정을 제안합니다. 링크를 사용하는 이점으로는 구현의 용이성, 토큰 효율성, 적시 맥락 제공 능력이 있으며, 이는 접근하는 정보의 관련성과 신선도를 향상시킵니다.

마지막으로, 저자는 개발자들이 여러 전문 도구를 만드는 대신 에이전트에서 하이퍼링크를 사용하는 것을 고려해보라고 권장합니다. 저자는 맥락 공학이 발전함에 따라 하이퍼링크가 에이전트가 정보를 접근하고 활용하는 방식을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

열펌프의 도입이 미국에서 느리게 진행되고 있다는 내용이 담겨 있습니다. 열펌프는 효율성과 환경적 이점이 입증된 기술임에도 불구하고, 그 사용이 확산되지 않고 있습니다.

열펌프는 새로운 기술이 아닙니다. 100년 이상 사용되어 온 이 기술은 주택을 효율적으로 난방하고 냉방할 수 있습니다. 전통적인 난방 시스템보다 효율성과 비용 면에서 더 우수한 성능을 보이는 경우가 많습니다.

현재 열펌프의 보급을 저해하는 주요 요인은 기술적인 문제가 아니라 문화적, 경제적, 교육적인 문제입니다. 주택 소유자들은 열펌프의 이점에 대해 충분히 이해할 필요가 있으며, 설치를 담당하는 계약자들은 이를 제대로 설치할 수 있도록 교육받아야 합니다.

열펌프에 대한 수용과 지지가 점점 증가하고 있으며, 인플레이션 감축법과 같은 프로그램이 설치에 대한 재정적 인센티브를 제공하고 있습니다.

현대의 열펌프는 추운 날씨에서도 효과적으로 작동할 수 있어, 이전에 제기된 한계에 대한 오해를 불식시키고 있습니다.

앞으로 이 시리즈에서는 열펌프의 도입을 가속화하기 위한 주요 전략을 살펴볼 예정입니다. 성공은 새로운 발명보다 사람의 인식과 효과적인 실행에 더 많이 의존한다는 점을 강조합니다.

결론적으로, 열펌프는 더 널리 사용될 준비가 되어 있지만, 사람들의 인식과 지식과 관련된 장벽을 극복하는 것이 성공의 열쇠입니다.

블레이즈 아구에라 이 아르카스는 인공지능(AI)과 관련된 진화, 컴퓨팅, 그리고 마음의 본질에 대한 중요한 교훈을 논의합니다. 그는 AI가 복잡한 개념을 이해하고 기술과 인간 사고 간의 연결을 파악하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지를 강조합니다. 서문에서는 이러한 통찰이 지능에 대한 우리의 이해와 그 발전 과정을 형성하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

2012년 이후로 PyTorch와 TensorFlow와 같은 딥러닝 프레임워크는 연구와 산업에서 인기를 끌고 있습니다. 현재 PyTorch는 연구자들 사이에서 선호되는 선택이 되고 있으며, TensorFlow는 여전히 산업 환경에서 우위를 점하고 있습니다.

최근 데이터에 따르면 주요 학술 대회에서 PyTorch를 사용하는 논문이 TensorFlow를 사용하는 논문보다 더 많아지고 있어 연구 선호도가 변화하고 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 2019년 CVPR 대회에서는 논문의 69%가 PyTorch를 사용했으며, TensorFlow를 사용하는 비율은 훨씬 낮았습니다. 연구자들은 PyTorch의 간편함, 사용자 친화적인 API, 그리고 성능상의 이점을 높이 평가하고 있습니다.

반면 TensorFlow는 배포 및 성능 최적화와 같은 생산 능력 덕분에 여전히 산업에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 두 프레임워크 모두 발전하고 있습니다. PyTorch는 배포를 위한 기능을 도입했으며, TensorFlow는 사용성을 높이기 위해 즉시 실행 모드를 채택했습니다.

기계 학습 프레임워크의 미래는 연구와 산업의 요구 사이에서 균형을 이루는 모습으로 보입니다. PyTorch는 연구에서 선두를 달리고 있으며, TensorFlow는 생산 분야에서의 입지를 유지하고 있습니다. 두 프레임워크의 지속적인 발전이 기계 학습의 미래에서 그들의 역할을 결정할 것입니다.

내 친구 샘은 그의 웹사이트에서 익명 메시지를 보낼 수 있는 기능을 제공하는데, 이 아이디어가 나에게도 비슷한 것을 만들게 했습니다. 나는 책상에 있던 영수증 프린터를 사용해 메시지를 실제로 출력하기로 했습니다. 사람들이 메시지를 입력하고 보낼 수 있는 웹페이지(ping.aschmelyun.com)를 만들었고, 이 메시지는 내 책상에서 직접 인쇄됩니다.

나는 잉크가 필요 없는 Epson TM-T88IV 열 영수증 프린터를 사용했습니다. 이 프린터는 특별한 종이에 열로 인쇄하는 방식입니다. 오래된 모델이라 Raspberry Pi에 연결해 ESC/POS라는 언어를 사용해 인쇄 명령을 보낼 수 있도록 했습니다. 웹사이트는 PHP와 Laravel 프레임워크를 사용해 만들었고, 메시지가 유효한지 확인하고 프린터에 문제가 생길 경우 저장되도록 했습니다.

사이트를 별도로 호스팅하는 대신 Raspberry Pi에서 직접 운영하고, Cloudflare Tunnels를 이용해 온라인에서 접근할 수 있도록 했습니다. 사이트를 시작한 이후로 전 세계에서 천 개가 넘는 메시지를 받았고, 여기에는 재미있는 시, ASCII 아트, 요리법 등이 포함되어 있습니다. 많은 메시지에는 위치 정보가 포함되어 있어, 이를 세계 지도에 핀으로 표시하기도 했습니다.

이 프로젝트는 익명으로 사람들과 연결될 수 있는 재미있는 방법이었고, 만드는 과정도 즐거웠습니다. 소스 코드에 관심이 있다면 내 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2025년 10월, 저자는 코딩에서 AI를 활용하는 자신의 관점을 공유하며, 이를 외과 의사에 비유합니다. 저자는 외과 의사처럼 코더도 고부가가치 작업에 집중하고, 덜 중요한 작업은 AI에게 맡겨야 한다고 주장합니다. 이렇게 하면 코더는 UI 프로토타입 제작과 같은 자신이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있습니다.

저자는 AI에게 맡기면 유용하다고 생각하는 여러 작업을 강조합니다. 여기에는 가이드 작성, 코드 변경 실험, 오류 수정, 문서 작성 등이 포함됩니다. 저자는 이러한 작업을 백그라운드에서 진행하면서 핵심 프로젝트에 집중하는 것을 선호합니다.

저자는 AI를 주요 작업에 사용할 때는 세심하게 관리하고, 보조 작업에는 더 많은 자율성을 부여하는 방식으로 구분합니다. 저자는 이러한 방법이 전통적으로 낮은 직급의 팀원에게 단순 작업을 맡기는 것에 대한 우려를 없애준다고 믿습니다. AI는 언제든지 이러한 작업을 처리할 수 있기 때문입니다.

Notion에서 일하는 저자는 AI 도구에 대한 회사의 지원을 높이 평가하며, 이는 생산성을 향상시킵니다. 저자는 이러한 "외과 의사 같은" 접근 방식을 더 많은 지식 근로자에게 확장하고, AI가 단순 작업을 관리하는 동안 주요 작업에 집중하는 것이 중요하다고 강조합니다.

트웨이크 드라이브는 구글 드라이브의 오픈 소스 대안입니다. 로컬에서 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

먼저, 저장소를 복제합니다. 명령어는 다음과 같습니다: git clone https://github.com/linagora/twake-drive.

그 다음, 도커를 사용하여 애플리케이션을 실행합니다. 먼저 tdrive 디렉토리로 이동한 후, docker compose -f docker-compose.minimal.yml up 명령어로 애플리케이션을 시작합니다.

애플리케이션에 접근하려면 웹 브라우저를 열고 http://localhost/ 주소로 이동합니다.

개발에 필요한 요구 사항은 다음과 같습니다. Node.js(버전 18 이상), MongoDB, 그리고 Yarn(권장)입니다.

설정 방법은 다음과 같습니다. MongoDB를 시작하려면 docker run -p 27017:27017 -d mongo 명령어를 사용합니다. 프론트엔드를 실행하려면 cd tdrive/frontend/; yarn dev:start 명령어를 입력합니다. 백엔드를 실행하려면 cd tdrive/backend/node/; SEARCH_DRIVER=mongodb DB_DRIVER=mongodb PUBSUB_TYPE=local DB_MONGO_URI=mongodb://localhost:27017 STORAGE_LOCAL_PATH=/[문서 저장 경로]/documents NODE_ENV=development yarn dev 명령어를 사용합니다.

추가 매개변수가 필요하면 tdrive/backend/node/config/ 디렉토리의 development.json 파일을 수정하세요. 애플리케이션은 3000번 포트에서 실행됩니다.

트웨이크 드라이브는 Affero GPL v3 라이선스에 따라 배포됩니다.

2019년에 개소한 영국의 게임 중독 치료 센터는 많은 청소년들이 부모의 권유로 도움을 요청하는 모습을 보여주고 있습니다. 최근에는 40세 이상의 성인 환자도 증가하고 있으며, 현재 67명이 치료를 받고 있습니다. 가장 나이가 많은 환자는 72세의 여성으로, 스마트폰 게임에 중독되어 있습니다.

기술이 발전함에 따라 강력한 컴퓨팅 장치에서 발생하는 열이 큰 문제로 떠오르고 있습니다. CPU와 GPU와 같은 고성능 칩은 과도한 열을 발생시켜 성능 저하와 손상을 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 스탠포드 대학교의 연구팀은 열 전도성이 뛰어난 다이아몬드를 칩에 통합하여 열 관리를 개선하는 방법을 개발했습니다.

현대의 칩은 많은 트랜지스터로 인해 열을 발생시키고, 이로 인해 핫스팟이 생겨 성능과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 다이아몬드는 훌륭한 열 전도체로, 낮은 온도에서 칩에 통합될 수 있어 섬세한 부품을 손상시키지 않으면서 열을 효과적으로 분산시킬 수 있습니다.

스탠포드 팀은 전자 부품에 안전한 온도에서 칩 위에 다결정 다이아몬드의 얇은 층을 성공적으로 성장시켜 장치의 온도를 크게 낮추는 데 성공했습니다. 초기 테스트에서 갈륨 나이트라이드 트랜지스터를 사용한 결과, 온도가 50도 이상 떨어져 성능이 향상되었습니다. 이 기술은 특히 고급 3D 적층 아키텍처를 위한 미래 칩 설계에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 연구는 삼성과 TSMC와 같은 주요 기업들의 관심을 끌고 있으며, 다양한 전자 장치에 다이아몬드 열 솔루션을 통합하려는 노력이 이루어지고 있습니다. 만약 이 다이아몬드 기반 냉각 방법이 성공한다면, 전자기기의 열 관리를 혁신적으로 변화시켜 열 축적의 제약 없이 더 높은 성능을 가능하게 할 수 있습니다.

결론적으로, 칩 아키텍처에 다이아몬드를 통합하는 것은 현대 컴퓨팅에서 가장 큰 도전 과제 중 하나에 대한 유망한 해결책을 제시합니다.

루아우는 주로 게임 플레이를 위한 고성능 코드를 제공하는 것을 목표로 하며, 두 가지 목표에 중점을 두고 있습니다. 첫째, 관용구 코드의 속도를 향상시키고, 둘째, 세심한 조정을 통해 추가 최적화를 가능하게 하는 것입니다. 루아우는 많은 플랫폼에서 JIT 컴파일이 지원되지 않기 때문에 해석된 환경에서 안정적인 성능을 강조합니다.

루아우의 주요 특징 중 하나는 빠른 바이트코드 인터프리터입니다. 이 인터프리터는 특정 작업에서 LuaJIT의 성능에 필적할 수 있도록 고도로 조정되어 있으며, 효율성을 유지하면서도 이식성을 확보하기 위해 고급 기술을 사용합니다. 또한, 루아우는 소스 코드에서 바이트코드를 생성하는 다중 패스 컴파일러를 사용하여 더 나은 최적화를 가능하게 합니다. 이 컴파일러는 타입 정보를 기반으로 상수 접기와 업밸류 최적화와 같은 최적화를 수행할 수 있습니다.

디버깅 효율성 측면에서 루아우는 전통적인 디버깅 훅을 피하고, 대신 브레이크포인트에 대한 일급 지원을 사용하여 성능을 유지합니다. 인라인 캐싱 기능은 필드 조회를 위한 해시 슬롯을 예측하여 테이블과 전역 변수 접근 속도를 높입니다. 메서드 호출은 특수 명령어와 캐싱 기술을 통해 최적화되어 오버헤드를 줄입니다.

특정 내장 함수는 일반적인 오버헤드를 우회하는 메커니즘을 통해 속도를 위해 최적화되었습니다. 루아우는 테이블 작업을 개선하여 효율적인 반복과 길이 계산을 지원하며, 성능을 극대화하기 위해 테이블 생성 및 수정 시 특정 방법을 사용하는 것을 권장합니다. 또한, 루아우는 3개 구성 요소의 부동 소수점 벡터를 지원하여 수학적 연산의 성능을 최적화합니다.

가비지 컬렉터는 점진적으로 작동하여 실행 중의 일시 중지를 최소화하는 것을 목표로 하며, 성능 유지를 위한 스위핑과 페이싱 최적화를 포함합니다. 클로저 캐싱 기능은 의미적으로 동일한 클로저에 대해 함수 객체를 재사용하여 메모리 할당 오버헤드를 줄입니다. 루아우는 일반적인 할당 패턴을 최적화하기 위해 특수화된 메모리 할당기를 사용하여 전반적인 성능을 향상시킵니다.

고급 최적화 수준에서는 루아우가 함수 인라인화와 루프 언롤링을 수행하여 실행 속도를 더욱 높일 수 있습니다. 전반적으로 루아우는 기존 Lua 코드와의 호환성을 유지하면서 강력한 성능 향상을 제공하도록 설계되었습니다.

빠른 타입스크립트 분석기(FTA)는 러스트로 개발된 타입스크립트 코드 분석 도구입니다. 이 도구는 개발자들이 코드의 복잡성과 유지보수성을 이해하는 데 도움을 주며, 간단한 분석 결과를 제공합니다.

FTA의 주요 특징 중 하나는 속도입니다. 표준 하드웨어에서 초당 최대 1600개의 파일을 분석할 수 있습니다. 또한, 타입스크립트뿐만 아니라 자바스크립트 코드도 분석할 수 있는 기능을 지원합니다. FTA는 각 파일에 대해 전반적인 FTA 점수를 생성하는데, 점수가 낮을수록 코드 품질이 더 좋다는 것을 의미합니다. 이 외에도 사이클로마틱 복잡도와 할스테드 메트릭스와 같은 자세한 지표도 제공합니다.

FTA를 사용하려면 다음 명령어를 실행하면 됩니다.

npx fta-cli path/to/project

이 명령어는 지정한 프로젝트를 분석하고, 각 파일의 코드 라인 수, FTA 점수, 평가 결과를 표 형식으로 표시합니다.

예를 들어, index.js라는 파일의 경우 다음과 같은 결과가 나올 수 있습니다.

• 코드 라인 수: 212
• FTA 점수: 64.43
• 평가: 개선 필요

이 도구는 오픈 소스이므로 사용자가 GitHub 저장소에서 기여하고 논의할 수 있습니다. 또한, 사용자들은 플레이그라운드와 자세한 문서를 통해 더 많은 지표와 기능을 탐색할 수 있습니다.

관심 있는 사용자는 GitHub에서 개발에 참여할 수 있습니다.

유럽 경찰이 사이버 범죄 네트워크인 '작전 SIMCARTEL'을 해체하고 7명을 체포했습니다. 이 네트워크는 사기 활동을 위해 거의 5천만 개의 가짜 온라인 계정을 생성했습니다. 라트비아, 오스트리아, 에스토니아, 핀란드 경찰이 협력하여 이 작전을 진행했습니다.

주요 내용으로는 1,200개의 SIM 박스와 4만 개의 활성 SIM 카드, 5개의 인터넷 서버, 2개의 불법 서비스 웹사이트가 압수되었습니다. 이 네트워크는 범죄자들에게 임시 전화번호를 제공하여 보안 조치를 우회하고 투자 사기 및 피싱과 같은 사기를 위한 가짜 계정을 만드는 데 도움을 주었습니다. 오스트리아에서는 약 450만 유로, 라트비아에서는 42만 유로의 상당한 재정적 손실이 보고되었습니다. 경찰은 범죄자들의 은행 계좌에서 43만 유로를 압수하고 약 51만 6천 달러의 암호화폐도 confiscated했습니다.

이 조사는 유로폴과 섀도우서버 재단의 지원을 받아 범죄 인프라를 분석하고 해체하는 데 도움을 받았습니다. 이번 작전은 사이버 범죄와의 지속적인 전투와 유럽 전역의 법 집행 기관 간의 협력 노력을 강조합니다.

수학의 형식화, 특히 Lean과 같은 컴퓨터 시스템을 활용하는 것의 중요성에 대해 논의하고 있습니다. 형식화의 목적은 수학에서 정확성을 보장하는 것으로, 이는 공학에서 안전 점검 목록이 작동하는 방식과 유사합니다. 단순히 오류를 수정하는 것을 넘어서 추가적인 이점을 제공합니다.

저자는 수학을 형식화하는 과정이 자신이 수학, 컴퓨터, 퍼즐에 대한 관심을 결합할 수 있어 즐겁다고 말합니다. 형식화는 TypeScript와 비슷하다고 비유하는데, TypeScript는 오류를 잡아주는 프로그래밍 언어입니다. 그러나 TypeScript의 진정한 이점은 오류 탐지를 넘어섭니다. 개발 도구를 향상시켜 코드 탐색과 리팩토링을 더 쉽게 해주고, 팀이 구현 전에 디자인을 명시할 수 있도록 돕는 디자인 언어 역할도 합니다. 또한 코딩 중 즉각적인 피드백을 제공하여 매우 유용할 수 있습니다.

Lean은 수학을 위한 다양한 도구를 지원하며, 클릭 가능한 정의와 자동 문서화 같은 기능을 제공합니다. 이를 통해 수학적 경향과 정리 간의 의존성을 더 잘 분석할 수 있게 해주며, 버전 관리 기능도 제공하여 수학적 결과의 변화와 의존성을 추적하는 데 도움을 줍니다.

형식화는 많은 사소한 진술을 증명해야 할 수도 있지만, 수학적 과정이 더 효율적이고 즐거워질 수 있습니다. 저자는 형식적인 진술만으로도 가치가 있을 수 있다고 강조합니다. 마지막으로 이러한 이점들이 수학자들이 새로운 도구와 방법을 채택하도록 유도할지에 대한 의문을 제기하며, 이러한 변화가 실제로 일어날지는 시간만이 알 것이라고 결론짓습니다.

스미스 차트는 전기 공학에서 사용되는 그래픽 도구로, 특정 수학적 함수를 통해 직교 좌표계를 나타냅니다. 이 가이드는 스미스 차트를 만드는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 그 응용에 대해서는 다루지 않습니다.

스미스 차트의 기본 개념은 함수 ( f(z) = \frac{(z - 1)}{(z + 1)} )에서 유래됩니다. 이 함수는 z-평면의 오른쪽 절반에 있는 점들을 w-평면의 점으로 변환합니다.

이 함수는 일종의 뫼비우스 변환으로, z-평면의 원과 직선을 w-평면의 원과 직선으로 매핑할 수 있습니다. z-평면의 허수축은 w-평면의 단위 원으로 매핑됩니다. 오른쪽 반평면은 단위 원 안으로 매핑되며, z-평면의 수직선은 w-평면에서 단위 원에 접하는 원으로 변환됩니다. z-평면의 수평선도 원으로 매핑되며, 이 원은 ( w = 1 ) 지점을 통과합니다.

이 변환은 w-평면에서 고르지 않은 간격을 생성합니다. 사용 가능한 스미스 차트를 만들기 위해서는 z-평면의 원래 그리드를 설계할 때, 원점 근처에 수직선을 더 많이 배치해야 합니다.

이 과정을 통해 복소 임피던스를 시각적으로 표현하는 스미스 차트를 만들 수 있으며, 이는 전기 공학에 유용합니다. 다음 포스트에서는 더 나은 사용성을 위해 간격 조정 방법에 대해 논의할 예정입니다.

Mesh2Motion은 3D 모델을 애니메이션화하기 위해 설계된 무료 오픈소스 웹 애플리케이션입니다. 이 프로그램은 인간형, 네 발 달린 동물, 새와 같은 다양한 생물을 지원하며, GLB, GLTF, FBX 형식의 모델을 가져올 수 있습니다. 주요 기능으로는 사용자가 인간 또는 동물의 스켈레톤을 선택하고 쉽게 배치할 수 있는 리깅 옵션이 있습니다. 또한, 애니메이션 작업 중 실수를 쉽게 수정할 수 있는 실행 취소 및 다시 실행 기능이 제공됩니다. 여러 애니메이션을 한 번에 GLB 형식으로 내보낼 수 있으며, Quaternius의 인간 애니메이션 라이브러리도 이용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 웹과 게임 개발을 위한 3D 모델 애니메이션 도구를 사용자 친화적으로 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 개인 및 상업적 용도로 모두 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 문제를 보고하거나 피드백을 남길 수도 있습니다. 추가 정보는 GitHub 페이지를 방문하거나 소셜 미디어에서 @scottpetrovic를 팔로우하면 얻을 수 있습니다.

요약이 없습니다.

찰리와 잭슨은 포인트72와 넷플릭스를 떠난 후 컨덕터라는 회사를 설립했습니다. 이들은 8년 전 브라운 대학교에서 얼티밋 프리스비를 하며 만났습니다. 컨덕터는 YC, 리니어, 노션과 같은 선도적인 기업의 엔지니어들이 작업 프로세스를 개선하는 데 도움을 주는 도구입니다. 한 사용자는 이 도구 덕분에 생산성이 크게 향상되었다고 칭찬했습니다.

창립자들은 기술이 발전함에 따라 사람들이 코드를 작성하는 것에서 AI 팀을 관리하는 쪽으로 전환할 것이라고 믿고 있습니다. 이로 인해 새로운 도구에 대한 필요성이 생길 것이며, 그들은 이러한 도구를 설계하는 데 도움을 받고 싶어합니다.

현재 컨덕터 팀은 세 명으로 구성되어 있으며, 아이디어를 창출하고 사용자와 소통하며 제품을 디자인하고 구축할 수 있는 다재다능한 인재를 찾고 있습니다. 이상적인 후보자는 빠른 속도의 작업 환경을 선호하고 자신의 일에 자부심을 가지며 소프트웨어에 대한 강한 의견을 가진 사람이어야 합니다. 타입스크립트 경험은 필수가 아니며, 학습 능력이 중요합니다.

보상 측면에서 컨덕터는 경쟁력 있는 급여와 상당한 지분을 제공하여 직원들이 큰 영향을 미칠 수 있도록 하고 있습니다. 건강 보험, 401k 매칭을 제공하며, 직원들의 전반적인 복지를 우선시합니다. 직원들은 생산성을 위한 필요한 도구를 제공받고, 관료적 장애 없이 업무 비용을 관리할 수 있는 자유를 누립니다.

컨덕터는 직원들이 복지와 개선 아이디어를 제안하도록 장려하며, 유연하고 혁신적인 회사 문화를 지향합니다.

최근 몇 년 동안 코드 리뷰는 엔지니어들이 AI 도구로 생성된 코드를 평가하는 데 많은 시간을 할애하면서 더욱 중요해졌습니다. 그러나 많은 엔지니어들이 효과적인 코드 리뷰를 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 코드 리뷰 관행을 개선하기 위한 주요 포인트는 다음과 같습니다.

첫째, 코드의 차이점만을 보는 데 그치지 말고 전체 코드베이스를 이해하는 데 집중해야 합니다. 예를 들어, 이미 다른 곳에 존재하는 메서드를 언급하거나 파일 구조를 더 잘 정리할 수 있는 방법을 제안하는 것이 코드 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

둘째, 리뷰에서 제공하는 코멘트의 수를 다섯 개 또는 여섯 개로 제한하는 것이 좋습니다. 너무 많은 코멘트는 리뷰어를 압도할 수 있으며, 중요한 피드백의 가치를 희석시킬 수 있습니다. 스타일 문제에 대해 매번 코멘트를 달기보다는, 한 번의 코멘트로 변경 사항을 요약하고 엔지니어가 수정하도록 하는 것이 더 효과적입니다.

셋째, 개인적인 스타일을 강요하지 않아야 합니다. 자신이 코드를 작성하는 방식에 따라 리뷰하지 말고, 문제를 해결하는 데 여러 가지 수용 가능한 접근 방식이 있다는 것을 인식해야 합니다. 스타일의 차이를 발견하더라도 여전히 수용 가능하다면, 불필요한 갈등을 피하기 위해 코멘트 없이 승인하는 것이 좋습니다.

넷째, 리뷰 상태를 명확하게 표시해야 합니다. 승인, 코멘트가 있음, 또는 리뷰를 차단하는지 여부를 분명히 해야 합니다. 불명확한 피드백은 변경 사항을 병합할 수 있는지에 대한 혼란을 초래할 수 있습니다.

다섯째, 일반적으로 대부분의 코드 리뷰는 큰 문제가 없는 한 승인을 받는 것이 바람직합니다. 지나치게 많은 차단 리뷰는 팀 내 구조적 문제를 나타낼 수 있습니다.

마지막으로, 각 엔지니어는 코드 리뷰에서 다른 우선순위를 가질 수 있지만, 필수적인 피드백에 집중하고 코멘트를 제한하며 지원적인 태도를 유지하는 것이 더 나은 협업과 코드 품질로 이어질 것입니다. 이러한 원칙은 AI의 코드를 리뷰할 때에도 적용되며, 품질 관리를 유지하는 데 중점을 두어야 합니다.

이 글에서는 "구닝"이라는 새로운 하위 문화의 부상에 대해 다루고 있습니다. 구닝은 공동체적이고 목표 지향적인 특정 형태의 자위 행위로, 이 용어는 젊은 남성인 노티카 말론의 비극적인 죽음 이후 주목받게 되었습니다. 구닝은 "구인스테이트"라는 황홀한 경험에 도달하는 것을 포함하며, 이는 클라이맥스 없이 자위를 지속하는 과정에서 이루어집니다.

구너들은 주로 젊은 남성들로, 자신의 경험과 의식을 온라인에서 공유하며, 함께 포르노를 소비하는 "구인케이브"와 같은 공간을 만듭니다. 이 커뮤니티는 그들의 관심사에 맞춘 플랫폼인 디스코드에서 활발히 활동하고 있습니다. 구닝 문화는 온라인 포르노의 접근성이 높아짐에 따라 크게 발전했으며, 많은 구너들이 어린 나이부터 극단적인 콘텐츠를 소비하고 있습니다.

콜리츠는 이 문화가 심리적으로 미치는 영향을 탐구하며, 많은 참여자들이 구닝을 외로움과 사회적 단절에 대한 대처 기제로 사용하고 있다고 언급합니다. 구인스테이트는 자주 도달하기 어려운 상태지만, 그 주변의 의식들은 참여자들 간의 공동체 의식을 형성하는 데 기여합니다.

일부 구너들은 "피딩" (선별된 포르노 공유)이나 "완크배틀" (경쟁적인 포르노 선택)에 참여하는 반면, 다른 이들은 "포르노섹슈얼"이라는 더 극단적인 정체성을 받아들이며, 자신의 성적 욕구를 전적으로 포르노를 통해 충족합니다. 이 글은 중독의 가능성과 이러한 생활 방식이 개인 관계에 미치는 부정적인 영향에 대한 우려를 제기합니다.

결론적으로, 콜리츠는 구닝이 현실의 연결에서 점점 더 멀어지는 문화의 증상으로서, 디지털 콘텐츠와 커뮤니티의 압도적인 존재에 의해 촉발된 더 넓은 의미를 반영합니다.

Steinar H. Gunderson은 문자열에 대한 현대적인 완전 해싱 경험을 이야기하며, 자신의 구현 방식이 기존의 gperf와 같은 솔루션보다 빠르지만 널리 채택되지 않았다고 언급합니다. 완전 해싱은 알려진 문자열 집합을 고유한 정수로 매핑하는 방법으로, 충돌 없이 이루어집니다.

문제 정의는 고정된 문자열 집합을 특정 정수에 매핑하고 다른 문자열은 거부하는 시스템을 만드는 것입니다. 이는 해시 테이블과 유사하지만, 알려진 문자열 집합에 최적화되어 있습니다.

구현 전략으로는 문자열을 길이에 따라 나누어 처리를 단순화하고 최적화를 가능하게 합니다. 그는 PEXT라는 비트 추출 명령어를 사용하는 특정 기술에서의 어려움을 언급하며, 이 명령어가 모든 시스템, 특히 비-x86 아키텍처에서는 작동하지 않을 수 있다고 설명합니다.

그는 해싱 시 충돌을 줄이기 위해 "마법 숫자"라는 특정 배수를 사용하는 방법에 대해 이야기합니다. 이 기술은 컴퓨터 체스에서 차용된 것으로, 문자열의 효과적인 인덱싱을 가능하게 합니다.

그의 구현은 gperf보다 약 두 배 빠르며, 컴파일된 코드의 크기도 작습니다. 그는 속도와 메모리 사용을 최적화하는 것이 중요하다고 강조합니다.

좋은 마법 숫자를 찾기 위해서는 시행착오가 필요하며, 해시 버킷에서 충돌을 피하기 위한 더 빠른 검사를 위한 "킬러 휴리스틱"을 소개합니다.

접근 방식의 유연성에 대해 그는 문자열의 수에 따라 직접 비교와 같은 간단한 방법이 특히 작은 집합에 효과적일 수 있다고 언급합니다.

Gunderson은 완전 해싱 분야에서 개선의 여지가 있다고 결론짓고, 다른 사람들이 현대적인 구현을 탐구해 보기를 권장합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

언어 모델은 점점 발전하고 있지만, 여전히 여러 자리 수의 곱셈에서는 어려움을 겪고 있습니다. 이 연구는 이러한 문제의 원인을 분석하여, 곱셈을 성공적으로 학습하는 모델의 암묵적 추론 과정을 살펴보았습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 모델은 여러 자리 수 곱셈에 필요한 장기적인 연결을 처리할 수 있습니다. 둘째, 주의(attention) 메커니즘을 사용하여 계산 중에 부분 곱을 기억하고 검색하는 구조를 만듭니다. 셋째, 이 모델은 숫자 쌍을 효과적으로 결합하고, 이를 똑똑하고 효율적인 방식으로 표현합니다. 이는 일반적인 모델에서는 찾아볼 수 없는 특징입니다.

연구자들은 또한 전형적인 미세 조정 방법이 이러한 중요한 장기 연결을 놓치는 모델을 만든다는 사실을 발견했습니다. 그들은 모델이 진행 중인 합계를 추적할 수 있도록 돕는 새로운 손실 함수(loss function)를 추가하여 아이디어를 테스트했으며, 이로 인해 곱셈 능력이 향상되었습니다. 전반적으로 이 연구는 트랜스포머가 장기 의존성을 학습하는 데 있어 문제점을 강조하고, 더 나은 접근 방식이 이 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다.

2025년 10월 20일, 한 개발자가 크리스마스에 업데이트되는 블로깅 도구인 mod_blog의 깜짝 할로윈 출시를 발표했습니다. 이번 업데이트에서는 사용률이 낮고 버그가 있는 오래된 기능들이 제거됩니다.

개발자는 이전에 더 이상 유용하지 않은 기능들을 제거한 적이 있지만, 이번 업데이트는 코드의 시작부터 존재했던 기능들을 없애는 것이라고 설명했습니다. 그들은 주로 게시물을 작성하기 위해 웹 인터페이스를 사용하지 않게 되었고, 대신 자신만의 마크업 언어로 전환하면서 사용되지 않는 코드가 생겼습니다.

코드 수정 중에 개발자는 C 프로그래밍 언어 규칙과 관련된 버그를 발견했습니다. 이는 웹 인터페이스를 드물게 사용한 탓에 놓친 부분이었습니다. 버그를 수정한 후, 스팸 문제와 낮은 관심으로 인해 이메일 알림 기능도 제거하기로 결정하고, 대신 새로운 알림 방법을 도입하기로 했습니다.

결과적으로, mod_blog에서 3,000줄 이상의 코드가 제거되었으며, 이는 다소 부담스러웠지만 유지 관리를 위해 필요한 작업이라고 느꼈습니다. 이번 출시에서는 할로윈의 으스스한 테마가 반영되어 오래된 기능을 제거하는 불안한 경험을 상징하고 있습니다.

Typst 0.14 버전이 2025년 10월 24일에 출시되었습니다. 이번 업데이트는 다양한 문서 유형의 접근성과 사용성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, Typst는 이제 기본적으로 접근 가능한 PDF 문서를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 접근성 규정을 더 쉽게 준수할 수 있으며, 사용자는 더 엄격한 준수 검사를 활성화할 수 있습니다.

둘째, PDF 기능이 개선되었습니다. 이제 PDF를 문서 내 이미지로 사용할 수 있어 복잡한 일러스트레이션을 더 잘 처리할 수 있습니다. 또한 여러 PDF 표준에 대한 지원이 확대되어 사용자가 필요에 맞는 최적의 형식을 선택할 수 있게 되었습니다.

셋째, 문자 수준 정렬 기능이 추가되었습니다. 이 기능은 문단의 레이아웃을 개선하여 문자 간의 간격을 조정함으로써 시각적으로 더 균형 잡힌 텍스트를 제공합니다.

넷째, HTML 내보내기 기능이 향상되었습니다. Typst 요소를 HTML로 더 잘 매핑할 수 있게 되었고, 요소 생성을 더 쉽게 할 수 있는 새로운 타입 HTML 인터페이스가 추가되었습니다.

다섯째, Typst 0.14로의 이전 과정에서 대부분의 문서는 이전과 같이 작동하지만, 일부 사소한 변경 사항과 더 이상 지원되지 않는 기능이 있습니다. 사용자들은 필요한 업데이트를 확인하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 커뮤니티와의 소통을 위해 11월 7일에 새로운 버전에 대한 논의와 사용자 피드백을 수집하는 커뮤니티 콜이 예정되어 있습니다.

자세한 내용과 새로운 기능을 탐색하려면 웹 앱에서 프로젝트를 열거나 명령줄 업데이트를 실행하면 됩니다.

이 기사는 블랙홀을 탐사하기 위한 항성간 임무의 가능성에 대해 다루고 있으며, 푸단대학교의 코시모 밤비가 제안한 아이디어에 초점을 맞추고 있습니다. 전통적으로 항성간 여행은 프로xima 센타우리와 같은 목표를 향해 왔지만, 밤비는 가까운 블랙홀을 탐사하는 것도 매우 가치가 있을 것이라고 제안합니다.

가장 가까운 알려진 블랙홀인 GAIA-BH1은 약 1,560광년 떨어져 있지만, 지구에서 20-25광년 이내에 더 많은 블랙홀이 존재할 가능성이 있다고 추정됩니다. 이러한 블랙홀을 발견하는 것은 어려울 수 있는데, 대부분이 고립되어 있기 때문입니다. 그러나 고급 관측 기술과 새로운 망원경을 사용하면, 과학자들은 주변 별에 미치는 중력 효과를 연구하여 블랙홀을 식별할 수 있을 것이라고 믿고 있습니다.

만약 우리에게 더 가까운 블랙홀이 발견된다면, 이는 미래 우주선의 임무 목표가 될 수 있습니다. 이러한 임무는 블랙홀의 본질을 이해하고, 기본 물리학을 시험하며, 사건의 지평선과 중력파와 같은 개념을 탐구하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 밤비의 연구는 또한 암흑 물질이 블랙홀 형성과 어떻게 관련이 있을 수 있는지를 다루며, 외계 행성을 통해 블랙홀을 탐지하는 새로운 방법을 제안합니다.

전반적으로 블랙홀을 향한 항성간 임무를 시작하는 아이디어는 과학적 발견과 우주에 대한 이해를 위한 흥미로운 가능성을 제시합니다.

요약이 없습니다.

사용자는 OpenAI API 계정에 크레딧을 추가했지만, 이제 개인 정보를 제3자 업체와 공유해야 하는 인증 과정을 거쳐야 한다는 점에 불만을 느끼고 있습니다. 이 과정이 불편하다고 생각하여 환불을 요청했지만, 정책상 불가능하다는 답변을 받았습니다. 이에 따라 사용자는 ChatGPT Plus 구독을 취소하고 결제에 이의를 제기하며, 더 저렴한 대안인 Deepseek으로 전환할 계획입니다. 사용자는 인증이 GPT-5에만 필요하고, GPT-4o는 인증이 필요하지 않다는 점도 언급했습니다.

요약이 없습니다.

2025년 10월 22일, 샌프란시스코에서 열린 클로드 코드 애호가 모임에서 발표를 했습니다. 제 발표는 코딩 에이전트를 제한 없이 사용하는 'YOLO 모드'의 장점과 위험성에 대한 딜레마에 초점을 맞췄습니다.

첫 번째로, YOLO 모드의 장점에 대해 이야기했습니다. 이 모드는 코딩 에이전트가 독립적으로 작동할 수 있게 해주어, 복잡한 문제를 해결하는 동안 다른 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 저는 YOLO 모드를 사용하여 완료한 세 가지 최근 프로젝트를 공유하며 그 효율성을 보여주었습니다.

하지만 YOLO 모드에는 위험도 존재합니다. 이 모드를 사용할 때 가장 큰 위험 중 하나는 프롬프트 인젝션 공격입니다. 이는 신뢰할 수 없는 내용이 신뢰할 수 있는 지침과 결합될 때 발생하며, 이로 인해 취약점이 생길 수 있습니다.

프롬프트 인젝션은 특히 코딩 에이전트가 개인 데이터에 접근할 수 있을 때 큰 위협이 됩니다. 공격자는 이러한 취약점을 이용해 에이전트를 제어하고 민감한 정보를 유출할 수 있습니다.

이러한 위험을 줄이기 위해, 코딩 에이전트를 샌드박스 환경에서 실행하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 이상적으로는 다른 사람의 컴퓨터에서 실행하여 잠재적인 피해를 제한하는 것이 좋습니다.

샌드박스를 사용하는 데는 도전 과제가 있습니다. 파일 접근을 제어하는 것은 비교적 간단하지만, 데이터 유출을 방지하기 위해 네트워크 연결을 관리하는 것은 더 복잡합니다. 최근 클로드 코드의 업데이트에는 애플의 샌드박스 실행 명령어와 같은 도구를 사용한 개선된 샌드박스 기능이 포함되어 있지만, 이 명령어는 더 이상 지원되지 않습니다.

결론적으로, 코딩 에이전트를 자유롭게 사용하는 것은 매력적이지만, 데이터를 보호하기 위해서는 반드시 샌드박스 내에서 안전하게 사용하는 것이 중요합니다.

Transformer 기반의 대형 모델은 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서 뛰어난 성능을 보이지만, 입력 데이터를 처리하는 방식 때문에 효율성에서 어려움을 겪고 있습니다. 최근 이러한 문제를 개선하기 위한 방법들이 있었지만, 중요한 의미를 잃거나 처리 속도가 느린 등의 문제가 발생했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 ChunkLLM이라는 간단하고 유연한 훈련 프레임워크를 소개합니다.

ChunkLLM은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째는 QK 어댑터로, Q-어댑터와 K-어댑터로 나뉘며, 각 모델 레이어에 추가되어 특징을 압축하고 관련 정보 조각에 집중할 수 있도록 돕습니다. 두 번째는 청크 어댑터로, 가장 낮은 레이어에서 문맥 단서를 사용해 청크 간의 경계를 식별합니다.

훈련 과정에서는 주요 모델 파라미터는 그대로 유지되며, QK 어댑터와 청크 어댑터만 훈련됩니다. 또한, 중요한 청크를 식별하기 위해 주의 증류(attention distillation)라는 특별한 훈련 방법을 사용합니다. 추론 단계에서는 청크 경계를 찾을 때만 청크를 선택하여 처리 속도를 높입니다.

다양한 긴 텍스트와 짧은 텍스트 작업에 대한 테스트 결과, ChunkLLM은 짧은 텍스트에서는 기존 모델과 유사한 성능을 보였고, 긴 텍스트에서는 98.64%의 성능을 유지하며, 키-값 캐시 사용에서 48.58%의 효율성을 기록했습니다. 특히, 긴 텍스트를 처리할 때 표준 Transformer보다 최대 4.48배 빠른 속도를 자랑합니다.

Evelina Fedorenko와 Rosemary Varley의 기사는 언어와 사고의 관계를 조사합니다. 이들은 언어 능력을 거의 모두 잃은 전신 실어증 환자들을 통해 언어 없이도 복잡한 사고가 가능한지를 탐구합니다. 이 환자들은 수학, 논리, 음악, 내비게이션과 관련된 작업을 수행할 수 있지만, 언어는 사용할 수 없습니다. 이는 사고와 언어가 별개임을 시사합니다.

신경영상 연구에 따르면, 사람들이 문장을 처리할 때 언어와 관련된 뇌 영역이 활성화되지만, 산수나 음악 감상과 같은 비언어적 작업을 할 때는 그렇지 않습니다. 저자들은 산수, 집행 기능, 마음 이론, 음악 처리, 공간 내비게이션 등 많은 인지 능력이 언어에 의존하지 않으며, 서로 다른 뇌 영역에 의해 지원된다고 주장합니다.

이 기사는 언어 처리가 특정한 뇌 영역과 관련이 있지만, 이들 영역이 손상되면 언어 능력에만 영향을 미치고 다른 인지 기능에는 영향을 주지 않는다고 강조합니다. 이는 다양한 형태의 복잡한 사고에 언어가 필요하지 않다는 것을 나타냅니다. 전반적으로, 이러한 발견은 사고가 언어와 독립적으로 존재할 수 있다는 생각을 지지합니다.

AI가 생성한 피드백, 예를 들어 ChatGPT의 의견을 업무 리뷰에 사용하면서 개인적인 통찰을 추가하지 않는 관행에 대한 비판이 있습니다. 저자는 누군가가 AI의 제안을 단순히 복사해서 붙여넣는 것에 대해 불만을 표합니다. AI는 팀원들이 가진 맥락적 이해가 부족하기 때문에 이를 의존하면 혼란과 추가 작업이 발생할 수 있다고 강조합니다.

좋은 피드백은 구체적이어야 하며, 리뷰어의 이해를 바탕으로 해야 합니다. 단순히 AI의 출력을 반복하는 것이 아니라, 진정한 사고와 참여가 필요합니다. AI는 브레인스토밍이나 학습에 유용한 도구가 될 수 있지만, 리뷰에서 진정한 생각을 대체해서는 안 됩니다. 팀원들은 자신의 리뷰에 책임을 지고, 의미 있고 맥락을 고려한 피드백을 제공해야 합니다.

비지칼크(VisiCalc)는 1978년 댄 브릭클린과 밥 프랭크스톤에 의해 개발된 최초의 전자 스프레드시트로, 애플 II의 성공에 중요한 역할을 했습니다. 이 프로그램은 사용자가 복잡한 계산을 수행할 수 있게 해주었고, 비지칼크를 사용하고자 하는 수요로 인해 애플 II 판매의 25%가 영향을 받았다고 추정됩니다.

비지칼크는 사용자 친화적인 인터페이스와 현대 스프레드시트의 기초가 되는 기능들을 도입했습니다. 여기에는 A1 셀 표기법과 명령을 위한 "슬래시 메뉴"가 포함됩니다. 비지칼크의 튜토리얼은 사용자가 기능을 활용하는 방법을 효과적으로 가르쳤으며, 복잡한 농업 계산 등 다양한 응용 분야에서의 유연성을 보여주었습니다.

비록 40열 표시와 기본적인 그래프 기능 등 몇 가지 한계가 있었지만, 비지칼크의 디자인과 기능은 이후의 스프레드시트 소프트웨어의 기초를 마련했습니다. 그 유산은 여전히 엑셀과 같은 현대의 도구에서 많은 핵심 기능으로 이어지고 있습니다.

비지칼크의 적응력 덕분에 2025년에도 여전히 관련성을 유지하고 있으며, 다양한 분야에서 데이터 관리와 계산에 미친 지속적인 영향을 보여줍니다. 그러나 오늘날 사용자들은 현대 애플리케이션으로 데이터를 전환하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 그래프와 같은 고급 기능이 부족하다는 점에서 도전 과제를 느낄 수 있습니다.

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

이 과정은 컴퓨터 과학 수업에서 종종 간과되는 중요한 주제를 다룹니다. 바로 사용하는 도구를 마스터하는 것입니다. 전통적인 수업은 고급 주제에 집중하지만, 학생들에게 명령 줄, 텍스트 편집기, 버전 관리 시스템과 같은 필수 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 가르치지 않습니다.

이 도구들을 이해하고 효율적으로 사용하는 것은 시간을 절약하고 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 과정은 여러 날에 걸쳐 다양한 주제를 다루며, 여기에는 셸과 스크립팅, 텍스트 편집기(예: Vim), 데이터 처리, 명령 줄 환경, 버전 관리(Git), 디버깅 및 프로파일링, 메타 프로그래밍, 보안 및 암호학이 포함됩니다. 강의는 녹화되어 유튜브에서 볼 수 있습니다.

이 과정은 Anish, Jon, Jose가 공동으로 진행하며, MIT에서만 제공되는 것이 아니라 온라인에서도 공유되어 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 하고 있습니다. 과정 자료의 번역도 권장되며, 제출하면 포함될 수 있습니다.

이 과정을 가능하게 해준 자원과 지원에 감사의 뜻을 전합니다.

최근 '물리 리뷰 레터스'에 발표된 논문에서는 특정 연구 분야에서 중요한 발견에 대해 다루고 있습니다. 더 자세한 정보는 위 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

1922년, "톱의 아버지"로 알려진 조니 홉슨은 호주의 눈 속에서 독특한 나비를 발견했습니다. 이 나비는 새로운 종으로 인정받은 후, 구스타부스 아솔 워터하우스 박사에 의해 불꽃 머리 나비라는 이름을 붙여졌습니다. 그러나 2016년, 마이클 브래비 박사라는 과학자가 이 나비의 표본이 사실은 가짜라는 사실을 밝혀냈습니다.

이 이야기는 1940년대 후반, 영국의 수집가인 콜린 와이어트가 호주 박물관에서 수천 개의 나비 표본을 훔친 사건으로 어두운 전개를 맞이합니다. 그의 도난 사건은 1947년에 실종된 표본이 보고되면서 드러났고, 조사 결과 와이어트가 많은 희귀 나비를 훔쳐 영국으로 보냈다는 사실이 밝혀졌습니다.

과학계에 친분을 쌓은 와이어트는 자신의 도난이 개인적인 문제에서 비롯되었다고 고백했습니다. 그의 행동은 박물관 소장품의 보안과 아마추어 수집가에 대한 신뢰성에 심각한 우려를 불러일으켰습니다. 많은 도난된 표본이 회수되었지만, 와이어트의 도난 사건이 남긴 영향은 오늘날 과학계에서도 여전히 느껴지고 있습니다. 브래비와 같은 연구자들은 소장품의 무결성을 회복하고 수집 관행의 역사적 맥락을 다루기 위해 노력하고 있습니다.

로크 카메라는 이미지가 종종 조작되거나 인공지능에 의해 생성되는 세상에서 진정한 사진을 담기 위해 개발된 새로운 카메라입니다. 이 카메라는 1600만 화소 센서와 라즈베리 파이 같은 첨단 기술을 사용하여 독특한 사진을 촬영합니다.

로크 카메라는 사진 데이터의 진위를 확인하기 위해 제로 지식 증명(Zero Knowledge Proof) 기술을 적용합니다. 이 기능은 사용자가 촬영한 순간이 실제임을 검증할 수 있도록 도와줍니다. 이는 실제 이미지와 인공지능이 생성한 이미지 간의 혼란을 해소하는 데 기여합니다.

현재 로크 카메라는 399달러에 주문을 받고 있으며, 배송은 2-3주 이내에 이루어질 예정입니다. 디지털 시대에 이미지의 진정성을 확보하는 데 도움을 주는 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.

요약이 없습니다.

클로저 지퍼는 벡터, 맵, XML과 같은 데이터 구조를 탐색하고 수정하는 데 유용한 도구입니다. 이 지퍼를 사용하면 컬렉션이나 트리를 수직(위아래)과 수평(좌우)으로 이동하며 요소를 추가, 수정 또는 삭제할 수 있습니다.

지퍼의 기본 개념은 데이터 구조를 효율적으로 탐색하고 조작할 수 있게 해주는 래퍼입니다. 지퍼는 데이터와 그 안에서의 위치를 포함하는 "위치"를 유지합니다.

지퍼를 사용하여 탐색할 때는 자식 노드로 내려가거나 부모 노드로 올라갈 수 있습니다. 형제 노드 간에는 좌우로 이동할 수 있습니다. 각 이동은 원래 데이터를 변경하지 않고 새로운 위치를 생성합니다.

지퍼를 만들기 위해서는 노드가 가지인지 여부와 자식 노드를 어떻게 가져올지를 결정하는 함수를 정의해야 합니다. 이는 clojure.zip 패키지의 zip/zipper 함수를 사용하여 수행됩니다.

예를 들어, 벡터 [1 2 3]를 지퍼로 감싸고 특정 요소에 접근하기 위해 탐색할 수 있습니다. 첫 번째 요소에서 오른쪽으로 이동하면 두 번째 요소에 도달하게 됩니다.

컬렉션의 경계를 넘어 탐색하려고 하면 지퍼는 nil을 반환하여 유효하지 않은 위치임을 나타냅니다. 따라서 막다른 길을 피하기 위해 주의해야 합니다.

지퍼는 중첩된 구조에서도 작동하여 리스트 안의 리스트와 같은 데이터의 여러 층을 탐색할 수 있게 해줍니다. 클로저는 벡터를 위한 vector-zip와 XML을 위한 xml-zip과 같은 내장 지퍼를 제공하여 특정 데이터 유형에 대한 탐색을 간소화합니다.

지퍼를 이해하면 클로저에서 복잡한 데이터 구조를 다루는 데 강력한 방법을 제공하여 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

/dev/null은 ACID 준수 데이터베이스로 간주될 수 있는 이유를 네 가지 주요 속성을 중심으로 설명합니다.

첫째, 원자성(Atomicity)입니다. 작업은 완전히 완료되거나 전혀 이루어지지 않습니다. /dev/null에 기록된 모든 것은 완전히 버려지거나 기록되지 않습니다.

둘째, 일관성(Consistency)입니다. 시스템은 항상 유효한 상태를 유지합니다. /dev/null은 무엇이 기록되더라도 항상 비어 있습니다.

셋째, 격리성(Isolation)입니다. 여러 프로세스가 동시에 /dev/null에 기록할 수 있지만, 아무것도 저장되지 않기 때문에 충돌이 발생하지 않습니다.

넷째, 지속성(Durability)입니다. 한 번의 기록 작업이 이루어지면, 시스템이 다운된 후에도 그 효과가 유지됩니다. /dev/null은 항상 비어 있는 상태를 유지합니다.

하지만 유일한 단점은 0바이트의 저장 공간만 제공한다는 점입니다. 더 많은 공간이 필요하다면 저자에게 직접 문의해야 합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

해당 텍스트는 사건 대응 및 보안 팀 포럼(Forum of Incident Response and Security Teams, Inc.)의 저작권이 2015년부터 2025년까지 적용되며, 모든 권리가 보호된다는 내용을 담고 있습니다.

LightlyStudio는 데이터를 효율적으로 관리하고 주석을 달 수 있도록 설계된 오픈 소스 도구입니다. M1 칩이 탑재된 맥북에서 잘 작동하며, COCO와 ImageNet과 같은 다양한 데이터셋을 지원합니다.

설치하려면 Python 3.8 이상이 필요합니다. 설치는 pip install lightly-studio 명령어를 사용하면 됩니다.

빠른 시작을 위해 제공된 저장소를 복제하거나 자신의 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 이미지 전용 데이터셋, YOLO 객체 탐지, COCO 인스턴스 분할, COCO 캡션과 같은 다양한 작업을 위한 스크립트가 제공됩니다. 각 작업에 맞는 특정 Python 스크립트를 생성하고 실행해야 합니다.

LightlyStudio는 데이터셋을 조작할 수 있는 강력한 Python 인터페이스를 제공합니다. 주요 요소는 Dataset으로, 이를 통해 데이터를 설정하고 사용자 인터페이스를 시작하며 쿼리를 수행할 수 있습니다. 로컬 폴더나 클라우드 저장소와 같은 다양한 출처에서 데이터를 불러올 수 있습니다.

데이터셋의 개별 샘플에 접근하고 수정할 수 있으며, 태그와 메타데이터와 같은 속성도 포함됩니다. 특정 기준에 따라 샘플을 필터링하고 정렬할 수 있는 고급 쿼리 기능도 지원합니다.

LightlyStudio는 자동 데이터 선택 기능을 제공하여 가장 대표적이고 다양한 샘플을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 이는 모델 훈련의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

현재 버전은 2025년 10월 21일에 출시된 0.4.0입니다. 기여는 환영하며, 사용자는 이슈 페이지에서 작업을 확인하거나 새로운 개선 사항을 제안할 수 있습니다.

자세한 내용은 LightlyStudio GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

카운터 스트라이크의 플레이어 경제가 최근 큰 하락세를 보이며, 단 하루 만에 약 18억 4천만 달러, 즉 25%의 가치를 잃었습니다. 이 하락은 밸브의 새로운 업데이트로 인해 발생했으며, 이 업데이트는 플레이어들이 낮은 등급의 화장품 아이템을 인기 있는 아이템인 나이프와 장갑으로 교환할 수 있도록 허용했습니다. 이전에는 이러한 희귀 아이템이 2만 달러에 달하는 가격에 판매되기도 했지만, 업데이트 이후 그 가치가 급락했습니다. 예를 들어, 나비 나이프의 가격은 약 2만 달러에서 1만 2천 달러로 떨어졌습니다.

이 업데이트로 인해 투자금을 회수하려는 판매자들이 몰려들면서 거래 환경이 혼란스러워졌습니다. 일부 낮은 등급의 아이템은 가치가 상승했지만, 고급 카운터 스트라이크 화장품 시장은 혼란에 빠져 있으며, 이는 NFT와 암호화폐의 변동성과 비슷하다는 평가를 받고 있습니다. 플레이어와 거래자들은 향후 상황을 지켜보며 시장의 미래가 불확실하다고 느끼고 있습니다.

미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)은 약 2,000대의 웨이모 자율주행 차량에 대한 초기 조사를 시작했습니다. 이번 조사는 웨이모의 로봇택시가 정차한 학교 버스에 대한 교통 법규를 제대로 준수하지 않았다는 보고에 따른 것입니다. 최근 보도에 따르면, 웨이모 차량이 처음에는 정지했지만, 경고등과 정지 신호가 켜진 학교 버스를 지나쳤고, 이로 인해 학생들이 위험에 처할 수 있었습니다.

웨이모는 알파벳의 자회사로, 자사의 차량이 학교 버스를 정지하도록 보장하기 위해 이미 개선 작업을 완료했으며, 추가 소프트웨어 업데이트를 계획하고 있다고 밝혔습니다. 회사는 어린이의 안전이 최우선이라고 강조했습니다. 이번 사건에 연루된 차량은 웨이모의 최신 자동 운전 기술을 사용하고 있었으며, 당시에는 인간 운전자가 없는 상태에서 운행되고 있었습니다.

이번 조사는 자율주행 기술에 대한 지속적인 규제 검토의 일환이며, 이전에 NHTSA가 웨이모에 대해 실시한 조사와 관련이 있습니다. 그 조사에서는 이전 문제를 해결한 후 큰 처벌 없이 마무리되었습니다.

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

이런 일이 발생한 이유는 무엇인가요?
브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 허용되어 있는지 확인하고, 이들이 차단되지 않았는지 점검해 주세요.

도움이 필요하신가요?
질문이 있으시면 지원 팀에 문의하시고 참조 ID: 6c245938-b1bc-11f0-a4b8-80bf23e446c8를 제공해 주시기 바랍니다.

중요한 글로벌 시장 뉴스에 대한 정보를 원하신다면 Bloomberg.com에 구독하는 것을 고려해 보세요.

GizmoEdge는 분산 SQL 엔진으로, Azure에서 1,000개의 작업자로 구성된 클러스터를 사용해 Coiled 1 조 행 도전을 성공적으로 수행했습니다. 이 도전의 목표는 데이터셋에서 1조 개의 기록을 신속하게 처리하고 요약하는 것이었습니다.

이 클러스터는 DuckDB로 구동되는 1,000개의 작업자를 활용했으며, Kubernetes를 통해 Azure에서 관리되었습니다. 각 작업자는 3.8 vCPU와 30 GiB의 RAM을 갖추고 있으며, 전체 설정에는 약 63개의 노드가 필요했습니다.

성능 결과로는, 모든 행을 세는 기본 쿼리가 0.5초도 안 걸렸습니다. 집계 쿼리인 각 기지별 최소, 최대, 평균 측정을 찾는 작업은 5초 이내에 완료되었고, 그룹화된 결과당 약 24억 개의 행을 처리했습니다.

GizmoEdge는 SQL 쿼리를 분석하고 작업을 작업자에게 분배하며, TLS 암호화 채널을 통해 안전한 통신을 보장합니다. 각 작업자는 데이터 무결성을 확인하고 쿼리를 병렬로 실행한 후, 결과를 서버로 전송해 집계합니다.

GizmoEdge는 클라우드 서버부터 IoT 기기까지 다양한 장치에서 실행될 수 있는 이질적인 기능을 가지고 있습니다.

추가 정보로는, GizmoData의 또 다른 제품인 GizmoSQL이 단일 노드 설정으로 이 도전을 완료했으며, 데이터셋을 2분 조금 넘는 시간에 처리했습니다. GizmoEdge는 현재 사전 생산 단계에 있으며, 대규모 데이터 분석을 위한 가능성을 탐색할 파트너를 찾고 있습니다.

자세한 내용은 도전의 공식 저장소를 방문하고 GizmoSQL의 성능을 확인해 보시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

메모리 맵을 사용하여 애플리케이션의 파일 접근 속도를 개선하는 방법에 대해 논의합니다. 특히 Go 프로그래밍 언맥에서의 활용이 주된 내용입니다.

시스템 호출은 커널에 들어가야 하기 때문에 느립니다. 디스크 입출력 성능을 향상시키기 위해 메모리 맵을 사용할 수 있습니다. 메모리 맵은 파일을 가상 메모리의 일부로 취급하게 해주어 더 빠른 접근을 가능하게 합니다. 파일을 찾고 읽는 대신, 메모리 맵된 파일의 포인터에서 직접 읽을 수 있습니다.

Go 라이브러리를 통해 메모리 맵을 사용할 때 성능이 크게 향상된 사례가 있습니다. 무작위 조회의 경우, 메모리 맵을 사용하면 3.3 나노초에 접근할 수 있지만, ReaderAt을 사용할 경우 416.4 나노초가 걸립니다. 반복 작업에서도 메모리 맵은 1.3 나노초로, ReaderAt의 333.3 나노초에 비해 훨씬 빠릅니다.

하지만 메모리 맵의 단점도 존재합니다. 메모리 맵에 쓰는 것은 페이지 결함 때문에 비효율적일 수 있습니다. 쓰기 작업은 CPU가 새로운 메모리 페이지를 할당하고 파일에서 데이터를 읽어야 하므로 느립니다. 벤치마크 결과, 메모리 맵을 통한 쓰기는 다른 방법에 비해 훨씬 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

저자는 고성능 컴퓨팅을 위한 HTTP 기반 파일 시스템에서 작업한 경험이 있습니다. 이 시스템에서는 느린 데이터베이스 조회를 메모리 맵으로 대체하여 성능이 25배 향상되었습니다.

결론적으로, 메모리 맵은 읽기 성능을 크게 향상시키지만, 쓰기 작업에는 비효율적일 수 있습니다.

SierraDB는 이벤트 소싱을 위해 특별히 설계된 새로운 유형의 데이터베이스입니다. 이벤트 소싱은 시간이 지남에 따라 모든 변경 사항을 추적할 수 있도록 데이터를 저장하는 방법입니다. 기존의 데이터베이스는 이벤트 소싱의 독특한 요구를 충족하지 못하는 경우가 많아 SierraDB의 개발이 이루어졌습니다.

SierraDB는 이벤트 소싱을 위해 설계되었으며, 이벤트의 효율적인 저장 및 처리를 포함한 특정 요구 사항을 충족합니다. Rust 언어로 구축되어 일관된 성능과 메모리 안전성을 제공하며, 가비지 컬렉션으로 인한 지연이 없어 고성능 데이터베이스에 유리합니다. 또한, 수평 확장을 지원하여 사용자가 하나의 노드로 시작해 필요에 따라 여러 노드로 확장할 수 있어 성능과 데이터 조직을 최적화합니다. 각 이벤트는 고유하고 증가하는 버전 번호를 가지며, 이를 통해 이벤트가 손실되지 않고 효율적인 충돌 관리를 가능하게 합니다. 사용자는 이벤트에 쉽게 구독하고 실시간으로 업데이트를 받을 수 있어 프로젝션과 이벤트 핸들러를 이벤트 로그와 동기화하는 것이 간편합니다. 이벤트는 추가 전용 파일에 저장되어 불변 데이터를 제공하며, 이는 인덱싱을 단순화하고 성능을 보장합니다.

SierraDB는 데이터를 파티션과 버킷으로 조직하여 쓰기 및 읽기 작업을 효율적으로 처리하며 높은 동시성을 유지합니다. 워터마크 시스템을 통해 사용자는 일부 쓰기가 아직 확인되지 않더라도 일관되게 이벤트를 읽을 수 있습니다. 또한, 독특한 분산 합의 접근 방식을 사용하여 모든 작업에 대한 조정 없이 빠른 읽기를 가능하게 합니다.

사용자 경험 측면에서 SierraDB는 RESP3 프로토콜을 사용하여 기존 Redis 클라이언트와 호환됩니다. 이는 개발자가 최소한의 설정으로 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. SierraDB 인스펙터라는 인터페이스를 통해 사용자는 이벤트를 시각화하고 탐색할 수 있어 디버깅과 이벤트 흐름 이해를 향상시킵니다.

현재 SierraDB는 안정적인 상태이며, 생산 준비가 완료된 오픈 소스 이벤트 저장소가 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 개발자는 문서화 및 기능 개선을 위한 기여를 권장합니다. 개발자들은 Docker를 사용하여 SierraDB를 쉽게 설정하고 이벤트 소싱을 즉시 실험할 수 있습니다.

이 기사는 판매자가 사용하는 가격 알고리즘이 어떻게 의도치 않게 시장에서 가격 상승을 초래할 수 있는지를 다룹니다.

전통적으로 상인들은 더 낮은 가격을 설정하기 위해 경쟁합니다. 그러나 불법적인 담합의 위험이 존재합니다. 요즘 많은 판매자들은 시장 데이터를 기반으로 가격을 조정하는 알고리즘을 사용하고 있어 규제가 복잡해지고 있습니다.

연구에 따르면 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 담합하는 방법을 배울 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 알고리즘이 경쟁할 때, 가격을 낮추기보다는 오히려 가격을 올리는 방식으로 반응할 수 있으며, 이는 담합과 유사한 상황을 만들어냅니다.

규제 당국은 공정한 가격 유지를 위해 명시적인 담합을 찾지만, 알고리즘은 비밀리에 만나는 것이 아닙니다. 이로 인해 가격이 부당하게 높을 때 이를 식별하기가 어렵습니다.

연구는 게임 이론을 적용하여 이러한 알고리즘의 동력을 이해합니다. 이익을 극대화하도록 설계된 알고리즘조차도 예상치 못한 방식으로 높은 가격을 초래할 수 있습니다.

일부에서는 담합을 방지하기 위해 특정 유형의 알고리즘을 금지하자는 제안을 하지만, 이는 복잡한 문제입니다. 단순하고 반응이 없는 알고리즘은 무해해 보일 수 있지만, 가격 상승을 초래할 수 있습니다.

전문가들은 알고리즘 가격 책정이 시장에 미치는 영향에 대해 여전히 배워야 할 것이 많으며, 효과적인 규제 조치를 찾는 것이 중요하다고 인정합니다. 알고리즘과 가격 전략 간의 상호작용은 공정한 시장 가격을 보장하는 데 큰 도전 과제가 되고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 소프트웨어 서비스(SaaS) 모델에 대한 비판을 다루고 있으며, 고객의 진정한 만족보다 고객을 묶어두는 데 초점을 맞추는 경향이 있다고 주장합니다. 마이크로소프트와 구글 같은 대기업들은 사용자가 필요로 하는 제품이 아니라 구매를 강요받는 제품을 만들어냅니다. 많은 SaaS 공급업체들이 고객 성공 관리자를 두고 있지만, 이들의 주된 목표는 고객이 계속 구독하도록 하는 데 집중되어 있어 사용자의 전반적인 성공을 보장하는 데는 미흡합니다.

저자는 모범 사례와 업계 표준에 의존하는 것의 위험성을 강조합니다. 이러한 접근은 평범함을 초래하고 변화하는 상황에 적응하지 못하게 합니다. 많은 소프트웨어 애플리케이션이 유사한 솔루션을 제공하며, 진정한 혁신이 부족합니다. SaaS 시장은 1980년대 쇼핑몰에 비유되며, 선택의 폭이 예측 가능하고 통제된 상태로, 대기업들이 시장을 지배하고 있습니다.

결국, 기술의 미래는 모든 사람에게 맞는 일률적인 접근 방식이 아니라, 각자의 독특한 필요를 충족시키는 맞춤형 솔루션에 초점을 맞춰야 한다고 저자는 주장합니다. 더 개인화되고 효과적인 정보 시스템이 필요하다는 것입니다.

요약이 없습니다.

클로드는 프로 및 맥스 요금제 사용자들을 위해 메모리 기능을 도입하고 있습니다. 이 기능은 프로젝트 세부사항과 선호도를 기억하여 진행 중인 작업을 더 쉽게 관리할 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 클로드가 기억하는 내용을 제어할 수 있으며, 메모리에 저장되지 않는 비공식 대화도 가능합니다. 메모리 기능은 안전성을 위해 테스트를 거쳤으며, 해로운 패턴을 강화하거나 민감한 주제를 침해하지 않도록 설계되었습니다.

메모리는 팀의 프로세스와 고객의 요구를 추적하여 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다. 정보는 프로젝트별로 구분되어 저장됩니다. 사용자는 클로드가 기억하는 내용을 확인하고 수정할 수 있으며, 이 기능은 선택 사항입니다. 비공식 대화는 세부사항을 저장하지 않고 대화할 수 있는 방법을 제공하여 민감한 논의에 적합합니다.

메모리 기능을 사용하려면 설정에서 활성화하고 클로드에게 과거 작업에 대해 물어보면 클로드가 기억하는 내용을 확인할 수 있습니다. 이번 기능 도입은 책임감 있는 배포와 메모리 기능에 대한 지속적인 평가에 중점을 두고 진행됩니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 Chonky 시리즈의 새로운 다국어 모델을 소개하고 있습니다. 이 새로운 모델은 주로 영어 텍스트로 훈련된 이전 버전을 기반으로 하고 있습니다. 최신 모델인 mmBERT는 1833개 언어를 포함하는 대규모 데이터셋으로 훈련되었습니다.

모델의 성능을 향상시키기 위해 저자는 다양한 언어로 된 구텐베르크 프로젝트의 책들을 훈련 데이터에 추가하고, 실제 데이터 처리에 더 잘 적응할 수 있도록 조정했습니다. 그러나 비표준 텍스트 형식에 대한 레이블이 붙은 데이터셋이 부족해 모델 평가가 어려웠습니다.

저자는 mmBERT의 더 큰 버전을 미세 조정하려고 했지만, 작은 모델만큼 성능이 좋지 않았습니다. 사용자들에게 새로운 다국어 모델을 사용해보고 피드백을 제공해 줄 것을 권장하고 있습니다.

관심 있는 분들을 위해 새로운 모델, 모든 Chonky 모델, 그리고 Chonky 래퍼 라이브러리에 대한 링크가 제공됩니다.

이진 탐색 트리(BST)는 이론적으로 효율적이지만, 대용량 데이터셋을 디스크에 저장할 경우 디스크 읽기 시간이 길어져 속도가 느려지는 문제가 있습니다. 반면, B-트리는 디스크 읽기를 최소화하도록 설계되어 파일 시스템이나 데이터베이스와 같은 실제 응용 프로그램에서 훨씬 더 우수한 성능을 발휘합니다.

저자는 파일 시스템 프로젝트를 위해 이진 탐색 트리를 구현했습니다. 10만 개의 파일을 RAM에서 검색하는 것은 빠르지만, 디스크 I/O를 고려했을 때 380밀리초가 소요되었습니다. 이는 예상보다 훨씬 느린 결과로, 더 깊은 조사가 필요하게 만들었습니다.

이진 트리는 메모리에서는 잘 작동하지만, 디스크 접근 시 효율성이 떨어집니다. 각 비교가 최대 10밀리초까지 걸릴 수 있어, 많은 파일이 있을 경우 검색 시간이 길어질 수 있습니다.

B-트리는 각 노드가 여러 개의 키를 저장할 수 있게 하여 성능을 개선합니다. 예를 들어, 백만 개의 파일을 검색할 때 B-트리를 사용하면 디스크 읽기가 세 번만 필요할 수 있지만, 이진 탐색 트리를 사용할 경우 수십 번의 읽기가 필요할 수 있습니다.

B-트리는 다양한 시스템에서 널리 사용됩니다. 예를 들어, ext4와 NTFS 파일 시스템은 파일 인덱싱을 위해 B-트리를 사용하여 빠른 접근을 가능하게 합니다. 데이터베이스에서도 B-트리는 신속한 검색과 인덱싱을 지원하여 쿼리 속도를 크게 향상시킵니다. 또한, Git은 대규모 파일 모음을 효율적으로 관리하기 위해 B-트리와 유사한 구조를 사용합니다.

성능 비교 실험에서는 B-트리가 이진 탐색 트리보다 일관되게 우수한 성능을 보였습니다. 특히 순차적으로 데이터를 삽입할 때 이진 탐색 트리가 연결 리스트로 변형될 수 있는 불리한 조건에서도 B-트리가 더 나은 결과를 나타냈습니다.

이 과정에서 얻은 교훈은 균형 잡힌 구조가 항상 디스크 성능에 최적이 아닐 수 있으며, 단순함이 실제 상황에서 비효율성을 초래할 수 있다는 점입니다. 이론적 분석에만 의존하기보다는 성능을 측정하는 것이 중요합니다.

디스크와 메모리의 차이와 그에 따른 비용(지연 시간, 대역폭)을 이해하는 것은 효율적인 데이터 구조를 설계하는 데 매우 중요합니다. B-트리는 하드웨어의 현실에 맞춰 데이터 구조를 조정하는 방법을 잘 보여줍니다. B-트리는 현대 컴퓨팅에서 효율적인 데이터 관리를 위해 필수적이며, 시스템 설계나 소프트웨어 공학에 관여하는 모든 이들에게 중요합니다.

웹DAV는 여전히 유용하다

저자는 S3와 같은 대안들이 주류가 되고 있는 상황에서도 웹DAV의 중요성과 유용성을 논의하고 있다. 현재 파일 전송 프로토콜의 상태를 살펴보면, FTP는 구식이며 SFTP는 SSH에 지나치게 의존하고 있다. 아마존의 S3는 파일 저장을 위한 주요 선택지가 되었지만, 이는 아마존에게는 이득이지만 간단한 솔루션을 필요로 하는 사용자에게는 어려움을 초래하고 있다.

웹DAV는 개인 프로젝트를 진행하거나 자체 호스팅을 하는 사람들에게 유용하다. 이들은 S3의 복잡함이 필요하지 않으며, 기본적인 기능인 인증, 파일 작성, 파일 동기화, 저장된 파일에 대한 일부 프라이버시를 요구한다. 버전 관리나 복잡한 권한 설정과 같은 고급 기능은 필요하지 않다.

웹DAV에 접근하는 방법은 다양하다. MacOS Finder, Windows Explorer, rclone, 인기 있는 FTP 클라이언트 등 많은 도구가 웹DAV에 연결할 수 있다. 대부분의 웹 서버는 이를 지원하며, 기존 설정에 쉽게 통합할 수 있다.

웹DAV는 여전히 유용하고 널리 지원되며, 일부는 구식이라고 생각할지라도 그 중요성은 여전하다. 웹DAV는 연락처와 캘린더 동기화를 위한 CardDAV와 CalDAV와 같은 프로토콜의 기반이 된다.

저자는 Apache와 LDAP 인증을 사용한 특정 설정을 공유하며, 이를 통해 개인 사용자 디렉토리를 만들 수 있다. 이 설정은 사용자에게 파일에 대한 안전한 접근을 제공한다.

저자는 메모 작성 및 미디어 관리 등 다양한 용도로 웹DAV를 사용하고 있다. 구식으로 여겨질지라도, 웹DAV는 여전히 많은 사용자에게 실용적이고 유용한 솔루션이다.

대규모 언어 모델(LLM)의 광범위한 사용은 반복적이고 질이 낮은 텍스트, 즉 "슬롭"을 초래하여 AI가 생성한 콘텐츠를 쉽게 식별할 수 있게 만들었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 Antislop이라는 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 이러한 과도하게 사용된 구문을 탐지하고 제거하는 도구를 포함하고 있습니다.

Antislop은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째는 Antislop Sampler로, 이 도구는 텍스트 생성 과정에서 원치 않는 구문을 줄이면서도 어휘는 유지합니다. 두 번째는 자동화된 파이프라인으로, 이 시스템은 LLM 출력에서 인간의 글쓰기와 비교하여 일반적인 슬롭 패턴을 식별하고 개선을 위한 훈련 데이터를 생성합니다. 마지막으로, 최종 토큰 선호 최적화(FTPO)는 특정 토큰을 조정하여 슬롭 패턴을 효과적으로 제거하는 새로운 미세 조정 방법입니다.

우리의 연구에 따르면 일부 슬롭 구문은 LLM 출력에서 인간 텍스트보다 1,000배 이상 더 자주 사용됩니다. Antislop Sampler는 텍스트 품질을 높게 유지하면서 8,000개 이상의 패턴을 억제할 수 있는 반면, 전통적인 토큰 금지는 2,000개 패턴 이후에는 실패합니다. FTPO는 다양한 작업에서 성능을 유지하거나 심지어 향상시키면서 슬롭을 90% 줄이는 데 성공했습니다. 반면, DPO라는 다른 방법은 슬롭을 덜 효과적으로 줄이고 글쓰기 품질에 악영향을 미칩니다. 우리는 모든 코드와 결과를 공개했습니다.

요약이 없습니다.

Rust의 소유권과 차용에 대한 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

Rust에서는 소유권 구조가 트리 형태로 되어 있습니다. 즉, 각 객체는 하나의 소유자를 가질 수 있으며 여러 자식 객체를 가질 수 있습니다. 객체는 반드시 하나의 부모에게 소유되어야 합니다.

차용 규칙은 다음과 같습니다. 첫째, 가변 차용이 하나 존재하면 동시에 다른 차용은 발생할 수 없습니다. 둘째, 자식 객체를 차용하면 그 부모와 조상 객체도 차용하게 되어 복잡한 상황이 발생할 수 있습니다.

참조를 처리하는 방법은 트리 구조일 경우 간단합니다. 그러나 공유 참조는 특히 가변 객체와 함께 사용할 때 복잡해집니다. 불변 공유 객체의 경우, 범위 차용이나 참조 카운팅(Rc 또는 Arc)을 사용하는 것이 좋습니다. 가변 공유 객체나 참조에 순환이 있는 경우에는 더 많은 도전이 따릅니다.

Rust의 규칙과 충돌하는 방식으로 차용을 시도할 때 많은 문제가 발생합니다. 특히 전염성 차용과 관련된 문제가 많습니다.

차용 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다. 첫째, 데이터 중심 설계를 통해 불필요한 getter와 setter를 피하고 가능하면 필드를 공개합니다. 둘째, 데이터를 여러 부분으로 나누어 각각 차용합니다. 셋째, 직접 데이터를 수정하는 대신 수정 명령을 대기시키고 나중에 실행합니다. 넷째, 기존 데이터를 수정하는 대신 새로운 데이터 버전을 생성합니다.

대기 수정 방법은 디버깅을 쉽게 하고, 병렬 처리를 가능하게 하며, 수정 작업을 나중에 실행하는 명령으로 처리함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 전략을 사용하면 Rust의 차용 시스템을 보다 효과적으로 활용하고, 특히 초보자들이 흔히 겪는 문제를 피할 수 있습니다.

이 글에서는 기술 전문가와 기능성 소프트웨어 개발자 간의 괴리를 다루고 있습니다. 특히 인공지능 분야에서 이러한 현상이 두드러집니다. 작동하는 앱이 출시되면, 기술 전문가들은 종종 기술적 결함에 대한 비판적인 피드백을 제공합니다. 그러나 많은 앱들이 이상적인 기술 기준을 충족하지 않더라도 성공적으로 수익을 창출하고 있습니다.

저자는 경합 조건이나 데이터베이스 문제와 같은 기술적 우려가 타당하다고 인정하면서도, 대부분의 애플리케이션은 이러한 문제가 사용자에게 큰 영향을 미칠 정도로 확장되지 않는다고 강조합니다. 성공적인 개발자들은 복잡한 기술 요구사항을 따르기보다는 실제 사용자 문제를 해결하는 데 우선순위를 둡니다.

핵심 메시지는 기술을 완벽하게 만드는 것보다 제품과 시장의 적합성에 집중하는 것이 더 중요하다는 것입니다. 개발자들은 미래에 발생할 수 있는 가상의 문제에 대해 걱정하기보다는 현재 사용자들의 필요를 충족하는 데 집중해야 합니다.

요약이 없습니다.

스타인버그 미디어 테크놀로지스가 VST SDK 버전 3.8을 출시했습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

첫째, VST 3는 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스로 전환되었습니다. 둘째, MIDI 2.0을 위한 새로운 인터페이스가 도입되었고, MIDI 1.0에 필요한 컨트롤러 번호도 추가되었습니다. 셋째, 리눅스에서 Wayland에 대한 초기 지원이 추가되었으며, 새로운 인터페이스와 플랫폼 UI 유형이 포함되었습니다.

넷째, VSTGUI 버전 4.15.0에서는 백그라운드 작업 관리를 위한 새로운 작업 동시성 API가 포함되었습니다. 사용자 정의 뷰 레이아웃과 CSS 그리드와 유사한 그리드 뷰를 지원하며, UIDescription 스크립팅과 텍스트 및 스크롤 뷰 개선과 같은 새로운 기능도 추가되었습니다. 다섯째, 문서가 업데이트되어 새로운 라이선스 모델과 VST 사용 지침을 반영하고 있습니다. 여섯째, CMake와 관련된 심볼릭 링크 및 도구 세트 구성 문제도 해결되었습니다. 마지막으로, 새로운 MIDI 열거형을 지원하고, 검증기 및 VST3PluginTestHost의 다양한 버그를 수정한 예제와 도우미 클래스가 추가되었습니다.

SDK는 스타인버그 웹사이트에서 다운로드할 수 있으며, 제3자 개발자를 위한 추가 지원은 GitHub에서 제공됩니다.

대규모 포커 사기 사건이 드러났습니다. 이 사건은 유명 스포츠 인사들과 첨단 기술이 연루되어 있습니다. 사기범들은 엑스레이 카드 테이블, 비밀 카메라, 특별한 안경을 사용해 부유한 도박꾼들로부터 최소 700만 달러를 빼앗았습니다. 검찰은 이 작전이 할리우드 영화와 비슷하다고 설명하며, 마피아 범죄 조직의 일원들이 포함되어 있으며, NBA 전 선수 데이먼 존스와 포틀랜드 트레일 블레이저스 감독 차운시 빌럽스를 포함해 30명 이상이 체포되었다고 밝혔습니다.

이 사기 게임은 2019년부터 운영되었으며, 유명인과 함께 게임을 할 기회에 속은 무고한 플레이어들을 노렸습니다. 이들은 '물고기'라고 불리며, 모든 참가자들, 즉 딜러와 기술자들도 사기에 가담했습니다. 이들은 첨단 무선 통신을 이용해 누가 가장 좋은 패를 가지고 있는지를 신호로 전달했습니다. 또한, 이 사기에는 암호화폐와 페이퍼 컴퍼니를 통한 자금 세탁도 포함되었습니다.

당국은 이 작전이 미국 전역의 피해자들을 이용하고 조직 범죄를 지원했다고 주장하고 있습니다. 빌럽스와 존스는 여러 범죄로 기소되었으며, NBA는 수사에 협조하고 있습니다.

확산 기반 대형 언어 모델(Diffusion LLMs)은 텍스트를 빠르고 동시에 생성할 수 있지만, 전통적인 모델보다 속도가 느린 경우가 많습니다. 이는 주로 키-값 캐시(Key-Value Cache)를 사용하지 않기 때문이며, 여러 개의 토큰을 동시에 생성할 때 품질이 떨어지는 문제가 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 품질 저하 없이 재사용할 수 있는 새로운 키-값 캐시 시스템을 개발했습니다. 또한 병렬 디코딩에서 발생하는 품질 문제는 토큰 간의 연결이 끊어지는 데서 비롯된다는 사실을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 모델이 확신할 때만 토큰을 디코딩하는 방법을 도입하여 품질을 유지할 수 있도록 했습니다.

LLaDA와 Dream과 같은 모델에 대한 테스트 결과, 속도가 최대 27.6배 빨라지는 동시에 정확도는 소폭 감소하는 것으로 나타났습니다. 이로 인해 확산 기반 대형 언어 모델이 전통적인 모델과의 경쟁력이 높아졌습니다.

저자는 GitHub에서 beancode라는 IGCSE 의사코드 인터프리터를 완성했다고 발표했습니다. 1년 간의 개발 끝에 저자는 이 프로그램의 제작 과정과 기능에 대한 통찰을 공유합니다. 이 인터프리터는 파이썬으로 작성되었으며, 주로 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다: 렉서, 파서, 그리고 인터프리터입니다.

주요 특징으로는 렉서와 파서가 "기본적"이고 "제한적"이라고 설명되며, 오류 탐지와 토큰 처리에서 몇 가지 특이점이 있습니다. 인터프리터는 의사코드를 실행하며 소문자 키워드, 파일 포함, 타입 추론과 같은 기능을 포함하고 있습니다. 사용자는 배열과 행렬을 생성하고, 반사(reflection)를 이용해 변수의 타입을 확인할 수 있습니다.

특이한 점으로는 REPL(읽기-평가-출력 루프) 기능이 있어 사용자가 코드를 상호작용적으로 실행하고 변수 상태를 확인할 수 있습니다. 모든 변수는 전역 변수로 설정되어 있어, 하위 범위에서 예상치 못한 동작을 유발할 수 있습니다. 성능은 파이썬 구현에 따라 달라지며, PyPy를 사용하면 속도가 크게 향상됩니다.

저자는 이 인터프리터를 지속적으로 유지 관리할 계획이며, 앞으로 더 발전된 컴파일러를 개발할 목표를 가지고 있습니다. 이 프로젝트는 교육자들로부터 관심을 받고 있어, 교육 도구로서의 잠재력을 보여줍니다.

xyflow 저장소는 React와 Svelte를 사용하여 노드 기반 사용자 인터페이스를 만들기 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리를 제공합니다. 이 저장소에는 React Flow 12, React Flow 11, Svelte Flow, 그리고 공유 도우미 라이브러리의 네 가지 패키지가 포함되어 있습니다.

상업적 사용에 대해 개인 프로젝트에서는 이 라이브러리를 자유롭게 사용할 수 있으며, 사용자는 버그를 신고하거나 자신의 작업을 공유함으로써 프로젝트를 지원할 수 있습니다. 상업적으로 이 라이브러리를 사용하는 조직은 지속적인 개발과 유지 관리를 위해 GitHub Sponsors를 통해 지원하는 것이 권장됩니다.

React Flow 또는 Svelte Flow를 사용하려면 각 라이브러리의 학습 섹션을 참조하면 됩니다. 설치 명령어는 다음과 같습니다. React Flow의 경우 npm install @xyflow/react, Svelte Flow의 경우 npm install @xyflow/svelte입니다.

기본 사용 예시로는 React Flow에서는 필요한 컴포넌트를 가져오고 초기 노드와 엣지를 설정하여 흐름 다이어그램을 생성할 수 있습니다. Svelte Flow에서는 Svelte의 writable store를 사용하여 노드와 엣지를 관리하고 유사한 흐름 다이어그램을 설정할 수 있습니다.

릴리스 과정은 업데이트를 위한 풀 리퀘스트를 생성하고 버전 관리를 위해 체인지셋을 사용하는 방식으로 진행됩니다.

이 라이브러리는 xyflow 팀에 의해 유지 관리되며, 문의는 연락 양식이나 Discord를 통해 할 수 있습니다. 라이센스는 MIT 라이센스입니다.

라디오는 현대 전자기기에서 필수적인 요소이지만, 그 작동 원리는 복잡할 수 있습니다. 이 글에서는 라디오의 기본 개념을 간단히 설명하며, 안테나, 수신기, 신호 변조에 초점을 맞추겠습니다.

안테나는 전하가 왔다 갔다 할 때 전기장을 방출하는 충전된 축전기로 생각할 수 있습니다. 좋은 예로는 반파 다이폴 안테나가 있습니다. 이 안테나는 두 개의 막대로 구성되어 있으며, 각 막대의 길이가 신호의 4분의 1 파장(λ/4)일 때 가장 잘 작동합니다. 안테나는 공명 현상을 일으키며, 신호의 크기가 안테나와 일치할 때 에너지를 효과적으로 방출할 수 있습니다.

안테나는 전기 에너지를 전자기파로 변환해야 합니다. 전하가 더 많이 이동하고 신호의 주파수가 높을수록 안테나의 효율이 높아집니다. 단일극 안테나나 배열 안테나와 같은 다양한 종류의 안테나가 있으며, 이는 성능과 방향성을 향상시킬 수 있습니다.

신호 변조는 정보를 라디오파에 인코딩하는 방법입니다. 일반적인 방법으로는 진폭 변조(AM), 주파수 변조(FM), 위상 변조(PM)가 있습니다. 각 방식은 정보를 전달하기 위해 반송파를 특정 방식으로 변경합니다.

대부분의 라디오는 수퍼헤테로다인 설계를 사용합니다. 이 방식은 들어오는 신호를 특정 주파수와 혼합하여 더 낮고 관리하기 쉬운 중간 주파수(IF)로 변환합니다. 이를 통해 필터링이 더 잘 이루어지고 원하는 신호를 더 명확하게 수신할 수 있으며, 다른 주파수의 간섭을 피할 수 있습니다.

결론적으로, 라디오는 안테나를 사용하여 신호를 송수신하고, 이 신호는 정보를 전달하기 위해 변조됩니다. 이러한 개념을 이해하면 일상생활에서 라디오가 어떻게 작동하는지 더 잘 알 수 있습니다.

저자는 업로드가 필요하거나 변환 속도가 느린 무료 이미지 변환 사이트에 대한 더 나은 대안을 제공하기 위해 ImageConverter.dev를 만들었습니다. 이 도구는 사용자의 기기에서 완전히 작동하므로 이미지가 개인적으로 유지됩니다. JPG, PNG, WebP 형식 간의 이미지 변환이 가능하며, 한 번 로드되면 오프라인에서도 사용할 수 있습니다.

ImageConverter.dev는 Canvas API와 WebAssembly를 사용하여 브라우저에서 직접 빠른 변환을 지원합니다. 이를 통해 업로드, 추적, 서버 비용을 피할 수 있습니다. 제작자는 전통적인 데스크톱 도구를 대체할 수 있는 빠르고 광고가 없는 경량 솔루션을 개발하는 것을 목표로 했습니다.

저자는 사용자가 imageconverter.dev에서 이 도구를 사용해 보기를 권장하며, 다양한 브라우저와 기기에서의 성능에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.