2025년 11월 경제 및 재정 전망 발표 오류에 대한 조사 보고서 요약

2025년 12월, 예산 책임 사무소(OBR)의 경제 및 재정 전망(EFO)이 재무 장관의 예산 연설 직전에 조기에 접근된 심각한 오류에 대한 조사가 시작되었습니다. 이 조사는 OBR의 수석 비서관인 로라 가드너가 주도하고 전문가들이 지원했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 오류의 성격은 의도적이지 않았으며 단순한 실수로 인한 것도 아닙니다. OBR은 보안 조치가 제대로 마련되어 있다고 믿었지만, 실제로는 제대로 적용되지 않아 문서에 쉽게 접근할 수 있었습니다.

둘째, 이 사건은 OBR의 15년 역사에서 가장 큰 실패로 간주되며, 그 명성에 심각한 타격을 주었습니다. OBR의 의장은 이번 유출에 대해 사과했습니다.

셋째, EFO에는 금융 시장에 영향을 미칠 수 있는 민감한 정보가 포함되어 있어, 이와 관련된 유출은 심각한 문제로 여겨집니다.

넷째, 조사는 OBR의 온라인 게시 과정이 자원이 부족하고 보안에 대한 적절한 주의가 부족하다는 것을 밝혀냈습니다. 이전 감사에서는 이번 유출로 이어진 취약점을 발견하지 못했습니다.

다섯째, 향후 사건을 방지하기 위해 OBR은 게시 과정을 전면 개편해야 합니다. 제안된 해결책으로는 보다 안전한 온라인 게시 방식으로 전환하거나 재무부가 EFO 게시를 담당하도록 하는 방안이 있으며, 이 경우에도 독립성을 유지해야 합니다.

여섯째, 신뢰를 회복하기 위해 즉각적인 변화가 필요하며, 다음 EFO가 발표될 2026년 봄까지 새로운 게시 방식이 준비되어야 합니다.

보고서는 OBR의 게시물의 민감한 성격을 효과적으로 처리하기 위해 보안과 자원 배분을 개선하는 것이 중요하다고 강조하고 있습니다.

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텍스트는 "Yaky's"와 관련된 섹션이나 기능을 나열하고 있는 것 같습니다. 여기에는 '홈', '읽기', '노트', '앱'이 포함되어 있습니다. 이 항목들은 Yaky's라는 플랫폼이나 애플리케이션 내에서 다양한 영역이나 기능을 나타내는 것으로 보입니다.

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Set Studio와 Piccalilli의 창립자는 자금 지원 없이 운영되는 회사가 겪은 힘든 한 해를 돌아보았습니다. 경제적 어려움, 정치적 불안정, 그리고 생활비 위기가 주요 원인으로 지목되었습니다. 이들은 프로젝트 확보에 어려움을 겪고 있으며, 특히 인공지능 제품 마케팅에 참여하지 않겠다는 원칙을 고수하고 있어 더욱 힘든 상황입니다. 이는 그들의 명성과 윤리적 기준을 우선시하기 때문입니다.

Set Studio는 사용자 친화적인 웹사이트 제작에 뛰어나며, Piccalilli를 통해 프리미엄 강좌로 자금을 지원받아 유익한 교육 콘텐츠를 제공합니다. 그러나 올해 블랙 프라이데이 세일은 기대에 미치지 못해 지원이 절실한 상황입니다.

창립자는 독자들에게 새로운 강좌에 대한 블랙 프라이데이 할인 혜택을 이용하고, 소셜 미디어에서 이들의 제품을 공유하여 가시성을 높여줄 것을 권장합니다. 또한 프로젝트를 위해 Set Studio를 고용하는 것도 고려해 달라고 요청합니다. 그들은 공정한 가격에 품질 높은 작업을 제공하겠다는 의지를 강조하며, 고객에게 신뢰할 수 있는 파트너가 되고자 합니다.

이 메시지는 지역 사회의 지원을 촉구하며, 그들이 직면한 어려움에 대한 투명성과 정직성을 강조합니다. 또한 비슷한 어려움을 겪고 있는 이들과의 연대감을 표현하고 있습니다.

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저자는 FreeBSD에 대한 깊은 애정을 표현하며, 컴퓨터 세계의 시끄럽고 유행에 휘둘리는 모습과 비교해 FreeBSD의 차분하고 신뢰할 수 있는 특성을 강조합니다. FreeBSD는 안정성과 장기적인 신뢰성을 중시하는 면에서 과거의 메인프레임과 유사하게 잘 설계되었다고 느낍니다.

이 편지에서는 높은 가동 시간을 유지하는 것의 중요성과 FreeBSD가 서버와 데스크탑 환경 모두를 지원할 수 있는 가능성에 대해 논의합니다. 저자는 안정성을 해치지 않으면서도 실험적인 소프트웨어 패키지와 안정적인 소프트웨어 패키지를 명확히 구분할 필요성을 강조하여, 핵심 시스템이 신뢰할 수 있도록 유지되기를 바랍니다.

또한, 불필요한 논쟁이 없는 사려 깊은 엔지니어링에 집중하는 지원 커뮤니티의 필요성을 강조하며, FreeBSD가 시장에서 계속 관련성을 유지할 수 있도록 하드웨어 공급업체와의 협력을 지속할 것을 촉구합니다. 저자는 FreeBSD가 신뢰받는 플랫폼으로 인정받고, 유닉스의 지속적인 특성을 구현하는 미래를 꿈꾸며, 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서도 독창적이고 신뢰할 수 있는 존재로 남기를 희망합니다.

전반적으로 이 편지는 안정성을 중시하는 사용자들에게 FreeBSD가 계속해서 강력하고 신뢰할 수 있는 선택이 되기를 바라는 마음을 반영하고 있습니다.

Trifold는 정적 웹사이트를 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 이용해 배포할 수 있도록 설계된 도구입니다. HTML, CSS, JavaScript, 이미지로 구성된 사이트를 저렴하게 호스팅할 수 있게 해줍니다. Hugo와 Netlify와 같은 정적 사이트 생성기를 사용하는 사용자에게 적합하며, 간단한 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 CDN 웹 인터페이스를 사용하지 않고도 새로운 프로젝트를 생성할 수 있고, 로컬 파일의 동기화 및 캐시 삭제, SSL을 이용한 맞춤 도메인 설정, 예기치 않은 비용을 피하기 위한 월별 지출 한도 설정, 리디렉션을 위한 엣지 기능 사용이 가능합니다.

Trifold는 인디 개발자와 학생들을 위한 친절한 무료 서비스가 줄어드는 상황에 대응하여 만들어졌습니다. Cloudflare Pages나 GitHub Pages와 같은 서비스에 대한 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 대안을 제공합니다.

사용자는 별도의 설치 없이 "uv" 도구를 사용하여 Trifold를 실행할 수 있습니다. 또한 pip와 같은 파이썬 패키지 관리자를 통해 설치할 수도 있습니다.

현재 Trifold는 CDN 제공업체로 bunny.net을 지원하며, 저장소와 대역폭에 대해 GB당 0.01달러부터 시작하는 저렴한 요금을 제공합니다. 일반적인 정적 사이트를 호스팅하는 비용이 매우 저렴하며, 트래픽이 많아도 비용이 낮게 유지됩니다. 사용자는 월 최소 1달러로 여러 개의 저트래픽 사이트를 호스팅할 수 있습니다.

언어 모델인 Claude는 이전 세션을 기억하지 않기 때문에 각 세션은 새롭게 시작됩니다. 따라서 매번 필요한 맥락을 제공해야 합니다. CLAUDE.md 파일은 Claude가 코드베이스에 대한 필수 정보를 이해하도록 돕기 위해 사용됩니다. 이 파일에는 기술에 대한 정보, 프로젝트 구조, 코드베이스 맵과 같은 내용이 포함되어야 합니다. 또한 프로젝트의 목적과 각 부분의 기능에 대한 설명도 필요합니다. 마지막으로, 프로젝트 내에서 작업하는 방법에 대한 지침도 포함되어야 합니다.

CLAUDE.md를 작성할 때는 몇 가지 최선의 방법을 따르는 것이 좋습니다. 첫째, 지침은 간결하게 유지해야 합니다. 너무 많은 지침은 모델을 혼란스럽게 할 수 있으며, 덜 관련 있는 내용은 무시될 수 있습니다. 둘째, 모든 작업에 보편적으로 적용 가능한 지침만 포함해야 하며, 지나치게 구체적인 명령은 피해야 합니다. 셋째, 파일의 길이는 300줄 이하로 유지하는 것이 좋으며, 짧을수록 효과적인 맥락 활용이 가능합니다. 넷째, 특정 작업에 대한 지침은 별도의 파일로 작성하고 CLAUDE.md에서 이를 참조하는 방식으로 진행하여 주 파일을 깔끔하게 유지해야 합니다. 다섯째, 코드 스타일 가이드라인을 CLAUDE.md에 포함시키지 말고, 포맷팅 및 린팅 작업은 전용 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 마지막으로, CLAUDE.md는 자동 생성하지 말고, 내용을 신중하게 작성해야 합니다. 이는 코딩 에이전트의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

결론적으로, CLAUDE.md는 Claude가 프로젝트를 효과적으로 이해하도록 돕기 위해 그 목적, 구조 및 운영 지침을 명확히 정의해야 합니다. 명확성과 관련성을 중시하여 Claude의 코딩 작업 성능을 향상시키는 것이 중요합니다.

가격 실험을 진행하는 것은 일반적인 A/B 테스트와는 다릅니다. 일반적인 테스트는 전환율을 높이기 위해 마찰을 줄이는 데 중점을 두지만, 가격 실험은 가치 인식과 단위 경제성을 이해하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 전환율과 이익률 간의 균형을 필요로 합니다.

고객이 지불할 의사가 있는 최대 가격을 의미하는 '지불 의사(WTP)'는 가격 실험을 통해 수익을 극대화할 수 있는 최적의 가격대를 찾는 데 도움을 줍니다. 또한 가격 탄력성을 이해하는 것이 중요합니다. 가격이 오를 때 수요가 어떻게 변하는지를 아는 것이 핵심입니다. 가격 탄력성이 높으면 고객이 대체 상품을 쉽게 찾을 수 있지만, 낮은 탄력성은 고객이 가격이 오르더라도 제품을 계속 구매할 것임을 나타냅니다.

가격 실험을 위한 전략으로는 고급 제품이나 독점 상품의 경우 가격을 인상해 가치를 높이는 테스트가 있습니다. 반면, 소비재나 경쟁이 치열한 시장에서는 가격을 낮춰 판매량과 고객 충성도를 높이는 테스트를 진행할 수 있습니다.

가격 실험을 위한 프레임워크로는 '마진 헌터'가 있습니다. 이는 판매량을 크게 잃지 않으면서 가격을 올려 이익을 증가시키는 데 중점을 둡니다. '컨텍스트 게임'은 기준 가격을 설정하고 유인 요소를 사용해 인식된 가치를 조작하는 방법입니다. '볼륨 플레이'는 가격을 낮춰 판매량을 늘리고 장기적인 고객 확보에 집중하는 전략입니다.

실행 시에는 서버 측 도구를 사용해 가격 변동이 구매 과정 전반에 걸쳐 일관되도록 해야 합니다. 변수를 분리해 어떤 요소가 판매에 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다. 광고는 가격에 대한 혼란을 피하고 고객 확보 비용을 일관되게 유지하기 위해 가격에 무관하게 유지해야 합니다.

결과 분석 시에는 단순히 전환율만 보는 것이 아니라 방문자당 총 이익(GPPV)에 집중해야 성공 여부를 평가할 수 있습니다. 전환율이 감소하더라도 이익률이 증가하면 더 높은 수익을 올릴 수 있습니다.

효과적인 가격 책정은 용기와 실험에 대한 의지가 필요합니다. 적절한 프레임워크와 지표를 활용하면 기업은 추측에 의존하지 않고 수익성을 높이는 정보에 기반한 가격 결정을 내릴 수 있습니다.

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이 튜토리얼에서는 1800년대 빅토리아 스타일 그래픽을 사용하여 웹사이트에 반복되는 CSS 테두리를 만드는 방법을 설명합니다. 이 작업을 위해 무료 소프트웨어인 잉크스케이프(Inkscape)를 활용할 것입니다.

먼저, 저작권이 없는 소스에서 테두리 디자인을 선택합니다. 이때 선택한 디자인은 동일한 너비의 반복 요소로 구성되어야 합니다. 다음으로, 선택한 테두리를 잉크스케이프에 가져와 벡터 이미지(SVG)로 변환합니다.

그 후, 테두리를 개별적인 반복 부분으로 나누고 각 요소가 명확히 구분되도록 합니다. 모든 요소의 너비를 동일하게 조정하여(22픽셀) 일관된 반복이 이루어지도록 합니다.

CSS 코드를 작성하여 테두리의 너비가 요소 중간에서 잘리지 않도록 설정합니다. 이때 CSS의 round() 함수를 사용하여 너비가 22픽셀의 배수가 되도록 합니다.

마지막으로, <hr> 요소에 최대 너비가 설정되어 있다면, 이를 <div>로 감싸거나 !important를 사용하여 테두리가 잘리지 않도록 조치합니다. 이러한 단계를 따르면 웹사이트에서 다양한 너비에 적응하는 장식적인 반복 테두리를 디자인할 수 있습니다.

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X210Ai는 Thinkpad X201/200을 업그레이드하기 위해 설계된 새로운 메인보드입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, CPU 옵션으로는 Ultra 7 165H와 Ultra 9 185H 프로세서를 지원합니다. 둘째, 저장 공간은 두 개의 M.2 SSD를 장착할 수 있으며, 하나는 2280 규격, 다른 하나는 2242 규격입니다. 또한 기존의 2.5인치 SATA 포트도 유지됩니다. 셋째, 메모리는 DDR5 RAM을 최대 128GB까지 지원하며, 5600MHz 속도로 작동합니다.

넷째, 포트는 두 개의 Type-C 포트를 포함하고 있으며, 하나는 Thunderbolt 4.0을 지원하고 다른 하나는 다양한 기능을 갖춘 Type-C 포트입니다. 다섯째, 비디오 출력은 HDMI 2.1을 제공합니다. 여섯째, 디스플레이 호환성은 X2100과 유사한 화면을 지원하며, 원래의 X201/200 화면과 다양한 해상도(최대 3000×2000)도 지원합니다.

일곱째, 4G/5G 연결성을 위해 모바일 네트워크를 지원하는 WWAN 기능이 포함되어 있습니다. 여덟째, SATA 위치 덕분에 두 번째 팬을 설치할 수 있는 냉각 시스템이 마련되어 있습니다. 아홉째, 새로운 도터보드가 특징으로 포함되어 있습니다. 마지막으로, 현재 coreboot 지원은 보장되지 않지만, 이를 위한 옵션을 탐색하는 노력이 진행되고 있습니다.

자세한 일정, 다운로드, 가격 및 주문에 대한 정보는 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

DeepSeek Math 시리즈는 총 6개의 항목으로 구성되어 있습니다. 이 컬렉션은 최근 4일 전에 업데이트되었습니다. 현재 컬렉션에는 총 41개의 항목이 포함되어 있습니다.

이 책은 Mykel J. Kochenderfer와 Tim A. Wheeler가 저술한 "Algorithms for Optimization, Second Edition"으로, 수학과 컴퓨터 과학에서 중요한 분야인 최적화를 위한 다양한 알고리즘에 대해 다룹니다. 이 책은 이론적 개념과 실제 응용을 모두 포함하고 있습니다.

첫 번째 섹션에서는 최적화의 역사와 과정, 수학적 공식화, 그리고 실제 적용 사례에 대해 설명합니다. 두 번째 섹션에서는 미분과 기울기를 계산하는 방법을 다루며, 다차원 미분과 수치적 및 자동 미분 기법도 포함됩니다.

세 번째 섹션에서는 최적 값을 찾기 위한 방법으로 피보나치 검색과 황금분할 검색 같은 기법을 소개합니다. 네 번째 섹션에서는 경량 하강법과 신뢰 구역 방법과 같은 솔루션 개선 기술을 설명합니다.

다섯 번째 섹션에서는 Adam과 RMSProp과 같은 기울기를 이용한 다양한 최적화 알고리즘을 다룹니다. 여섯 번째 섹션에서는 뉴턴 방법과 준뉴턴 방법과 같은 고급 기법을 설명합니다.

일곱 번째 섹션에서는 파웰 방법과 넬더-미드 심플렉스 방법과 같은 간단한 기법을 탐구합니다. 여덟 번째 섹션에서는 시뮬레이티드 어닐링과 유전자 알고리즘과 같은 무작위성을 포함하는 방법을 검토합니다.

아홉 번째 섹션에서는 유전자 알고리즘과 입자 군집 최적화와 같이 여러 솔루션을 사용하는 기법에 중점을 둡니다. 열 번째 섹션에서는 라그랑주 승수를 이용한 제약 최적화 문제를 다루는 방법을 설명합니다.

열한 번째 섹션에서는 원래 문제와 쌍대 문제 간의 관계와 관련된 방법을 논의합니다. 열두 번째 섹션에서는 선형 프로그래밍 문제와 심플렉스 알고리즘을 소개합니다. 마지막으로, 열세 번째 섹션에서는 이차 최적화 문제와 이를 해결하기 위한 기법을 다룹니다.

이 책은 학습을 강화하기 위한 연습 문제를 포함하고 있으며, 다양한 분야에서 최적화 알고리즘에 관심 있는 독자를 위해 설계되었습니다.

에릭 와슬은 다양한 수준의 프로그래밍 퍼즐로 구성된 '어드벤트 오브 코드'를 만들었습니다. 참가자들은 어떤 프로그래밍 언어로든 이 퍼즐을 해결할 수 있어 면접 준비, 훈련, 연습에 적합합니다. 컴퓨터 과학 학위가 필요하지 않으며, 기본적인 프로그래밍 지식만 있으면 되고, 오래된 하드웨어에서도 퍼즐을 해결할 수 있습니다.

어드벤트 오브 코드를 지원하고 싶다면 소셜 미디어에 공유하거나 AoC++를 통해 기여할 수 있습니다.

퍼즐을 해결하는 데 유용한 몇 가지 팁이 있습니다. 제공된 예제에 대해 자신의 해결책을 테스트해 보세요. 막히면 자신만의 테스트 케이스를 만들어 보거나 도움을 요청하는 것도 좋습니다. 힌트와 도움을 받을 수 있는 서브레딧도 있습니다.

자주 묻는 질문으로는 코드 선택은 세 번 클릭으로 가능하다는 점, 인증은 OAuth를 통해 이루어져 자격 증명이 안전하다는 점, 퍼즐의 난이도는 다양하며 일반적으로 시간이 지남에 따라 어려워진다는 점이 있습니다. 퍼즐은 동부 표준시 자정에 잠금 해제되지만 언제든지 참여할 수 있습니다. 글로벌 리더보드는 스트레스와 남용 문제로 인해 제거되었고, 대신 개인 리더보드가 제공됩니다.

참가자들은 AI를 사용하지 않고 퍼즐을 해결할 것을 권장받습니다. 이 도전 과제는 인간의 문제 해결을 위한 것이기 때문입니다. 어드벤트 오브 코드의 내용을 복사하는 것은 금지되지만, 퍼즐에 대한 링크는 허용됩니다.

어드벤트 오브 코드는 등록 상표이며 모든 콘텐츠는 저작권으로 보호됩니다.

N-바디 시뮬레이터는 우주에서 여러 천체 간의 복잡한 중력 상호작용을 탐구하기 위해 설계되었습니다. 특히 세 개의 천체가 서로 어떻게 움직이는지를 예측하는 세체 문제에 중점을 두고 있습니다. 이 문제는 세 개의 천체의 초기 위치, 질량, 속도를 바탕으로 움직임을 예측하는 것으로, 두 개의 천체 간의 상호작용보다 간단한 해결책이 없어 수치 시뮬레이션이 필수적입니다.

이 시뮬레이터의 주요 기능 중 하나는 중력 모델링입니다. 뉴턴의 만유인력 법칙을 사용하여 천체 간의 중력 작용을 계산합니다. 각 천체는 다른 모든 천체로부터 영향을 받기 때문에 복잡한 계산이 필요합니다.

또한, 시뮬레이터는 여러 가지 통합 방법을 제공합니다. 예를 들어, 속도 벌렛(Verlet) 방법은 에너지를 오랜 시간 동안 잘 보존하여 안정적인 궤도를 시뮬레이션하는 데 적합합니다. 반면, 4차 런지-쿠타(RK4) 방법은 짧은 시뮬레이션에서 높은 정확도를 제공하지만 시간이 지남에 따라 오류가 발생할 수 있습니다.

시뮬레이터에는 유명한 궤도 설정이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 여덟 자 형태의 궤도와 라그랑주 삼각형 구성, 그리고 새롭게 발견된 3D 궤도 등이 있습니다. 사용자는 실시간으로 시뮬레이션을 조정하고 다양한 초기 조건을 탐색할 수 있는 인터랙티브한 기능도 제공합니다.

에너지 보존 메트릭을 통해 시뮬레이터는 총 에너지와 에너지 드리프트를 추적하여 정확성을 평가합니다. 이상적인 에너지 보존 상태에서는 드리프트가 최소화되어 신뢰할 수 있는 시뮬레이션을 나타냅니다. 중력 시스템에서 총 에너지는 종종 음수이며, 이는 천체들이 중력적으로 결합되어 안정적인 궤도를 유지하고 있음을 의미합니다.

사용자들은 시뮬레이터 개선을 위한 피드백을 제공할 수 있습니다. 전반적으로 N-바디 시뮬레이터는 중력 역학과 여러 천체의 행동을 시각화하고 이해하는 데 강력한 도구입니다.

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로드리고 아리아스 말로는 다양한 문제로 인해 Dillo 프로젝트를 GitHub에서 자체 호스팅 서버로 이전할 계획입니다. 2022년에 원래 Dillo 웹사이트가 사라지면서 더 신뢰할 수 있는 환경이 필요해졌습니다.

GitHub의 주요 문제점으로는 첫째, GitHub의 프론트엔드가 JavaScript에 의존하고 있어 Dillo를 사용해 문제와 풀 리퀘스트를 관리하기 어렵다는 점입니다. 둘째, GitHub는 하나의 기관에 의해 통제되기 때문에 프로젝트가 차단될 경우 데이터 손실의 위험이 있습니다. 셋째, GitHub의 속도가 느려지고 빠른 인터넷 연결이 필요하다는 성능 문제도 있습니다. 넷째, 비기술 사용자가 많은 프로젝트에 대한 효과적인 관리 도구가 부족해 개발자들이 지치기 쉽습니다. 마지막으로, GitHub의 인공지능에 대한 집중은 열린 웹에 부정적인 영향을 미치고 Dillo 사용자들의 접근성을 제한합니다.

로드리고는 새로운 도메인 dillo-browser.org를 만들고 Dillo를 호스팅하기 위해 소규모 VPS를 설정했습니다. 그는 JavaScript가 필요 없는 경량 git 프론트엔드인 cgit를 사용하고, 오프라인에서 쉽게 편집할 수 있도록 버그를 git 저장소에 저장하는 간단한 버그 추적기인 "buggy"를 개발했습니다.

모든 중요한 데이터는 git 저장소에 저장되며, Codeberg와 Sourcehut과 같은 다른 플랫폼에 미러링할 수 있어 특정 서비스에 대한 의존도를 줄입니다. 이러한 설정은 심각한 데이터 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.

새로운 사이트에는 OpenPGP 서명이 포함되어 있어 진위를 보장하며, DNS 항목이 사라져도 안전하게 검증할 수 있습니다.

이전 작업은 시간이 걸리겠지만, GitHub 저장소는 과정이 완료될 때까지 계속 접근할 수 있습니다. 새로운 설정은 환경 친화적이며, 향후 몇 년간 운영을 지속하기 위해 Liberapay를 통해 재정 지원을 요청하고 있습니다.

이 글에서는 저자가 GitHub에서 Codeberg로 전환한 경험을 다루며, 이 과정에서 거친 단계들을 자세히 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 여러 가지 이유로 GitHub를 떠나기로 결심했으며, Codeberg로의 이전이 성공적이었다고 평가합니다.

이전 과정은 먼저 프로필 설정으로 시작되었습니다. 여기에는 이메일과 SSH 키 설정이 포함되었습니다. 다음으로, Codeberg의 "GitHub에서 이전하기" 기능 덕분에 저장소를 이전하는 과정이 수월해졌지만, GitHub의 API 제한으로 인해 수동으로 진행해야 했습니다. 또한, 저자는 저장소의 링크를 GitHub에서 Codeberg로 업데이트했습니다. 사용자들에게 이전 사실을 알리기 위해 GitHub 저장소에 이전을 알리는 스텁을 만들었습니다.

지속적 통합(CI) 시스템을 평가하여 어떤 프로젝트가 CI가 필요한지 판단하고, 이를 Codeberg의 CI 옵션으로 이전했습니다. 이 과정에서 YAML 파일을 적절히 수정했습니다. 마지막으로, 저자는 웹사이트를 GitHub Pages에서 git-pages라는 서비스로 이전하여 중단 없이 원활한 경험을 제공받았습니다.

전체 이전 과정은 주말 동안 진행되었으며, 일부 작업은 새로운 시스템을 배우는 데 시간이 걸렸습니다. 저자는 이 과정이 처음 예상했던 것보다 덜 부담스럽다고 느꼈습니다.

현재 저자는 이전에 대해 만족하고 있으며, 모든 것이 정상적으로 작동하고 있다고 말합니다. GitHub 저장소는 리디렉션과 기여를 위해 잠시 유지할 계획이지만, 결국 삭제할 가능성도 고려하고 있습니다.

저자는 GitHub에서 벗어나면서 기여가 줄어들 수 있다는 우려를 인정하면서도, 미래에 대한 긍정적인 전망을 가지고 있습니다. 전반적으로 저자는 비슷한 이전을 고민하는 이들에게 자신의 간단한 경험을 공유함으로써 용기를 주고자 합니다.

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이 워크숍은 수잔 제로프스키, 에바 놀, 제임스 포렌이 이끌며, 꼬기와 엮기(로프 만들기)의 수학적 및 건축적 개념에 중점을 둡니다. 발표자들은 수학, 직조, 춤, 건축 분야의 배경을 가진 전문가들로, 참가자들이 이러한 구조에 대해 배우면서 움직임을 결합한 실습 활동을 진행하도록 안내합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

참가자들은 소규모 손작업과 협력적인 대규모 춤 동작에 참여하여 로프, 꼬기, 건축 구조를 만들며 기하학적 패턴에 대한 이해를 깊이 있게 발전시킵니다.

꼬기와 엮기는 고대부터 다양한 문화에서 발견된 전통적인 기법으로, 선사 시대까지 거슬러 올라갑니다. 이 워크숍은 역사적 기법과 민속 춤, 예를 들어 메이폴 춤에서 영감을 받았습니다.

신체적 움직임을 통한 학습을 강조하며, 개인의 작은 작업과 그룹 활동을 통합하여 수학적 개념에 대한 이해를 높입니다.

활동은 수학, 건축, 역사, 예술을 연결하여 다양한 교육 환경에 적합한 다감각적 학습 경험을 제공합니다.

워크숍은 전통적인 설명과 실습, 신체적 참여를 결합한 다양한 교수법을 지지하여 수학적 아이디어에 대한 풍부한 이해를 촉진합니다.

전반적으로 이 워크숍은 움직임, 창의성, 수학 간의 연결을 탐구하며, 참가자들이 이러한 흥미로운 방법을 자신의 교육 실천에 적용하도록 장려합니다.

이 블로그 글에서는 저자가 리눅스 데스크탑 환경을 웹 브라우저를 통해 작동하는 맞춤형 윈도우 매니저로 교체하는 프로젝트에 대해 설명하고 있습니다.

전통적인 리눅스 윈도우 관리 시스템은 구식인 X11에 의존하고 있으며, Wayland가 새로운 대안으로 떠오르고 있습니다. 이 프로젝트는 웹 기술을 활용하여 맞춤형 윈도우 매니저를 쉽게 만들 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 Chromium Embedded Framework(CEF)를 사용하여 저수준 윈도우 관리 시스템과 통신할 수 있는 브라우저 기반 인터페이스를 만듭니다. 이를 통해 HTML과 자바스크립트를 사용하여 더 쉽게 커스터마이징할 수 있습니다.

이 프로젝트는 OpenGL을 사용하여 윈도우 텍스처를 렌더링하는 합성 윈도우 매니저를 특징으로 합니다. 이 디자인은 윈도우 매니저와 브라우저를 분리하여 브라우저에 문제가 생길 경우 더 많은 제어와 디버깅 옵션을 제공합니다.

브라우저와 윈도우 매니저 간의 통신을 관리하기 위해 저자는 nanomsg를 사용하여 효율적인 메시지 처리를 구현합니다. 이를 통해 메시지 과부하를 방지하고 원활한 작동을 보장합니다.

여러 데모 프로젝트가 제공되어, Windows 98과 XP 테마를 포함한 다양한 스타일과 프레임워크로 윈도우 매니저를 만드는 방법을 보여줍니다.

저자는 이 프로젝트를 Wayland를 지원하도록 전환하고 브라우저 성능을 최적화하여 동기화 지연을 줄이는 데 관심을 가지고 있습니다. 전체적으로 이 프로젝트는 전통적인 윈도우 관리와 현대 웹 기술을 결합하여 데스크탑 환경을 혁신하고, 커스터마이징을 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 텍스트는 컴퓨터 아키텍처와 데이터 기반 컴퓨터 아키텍처(DDCA) 과정에 대한 자료와 자원을 여러 학기별로 정리한 것입니다. 여기에는 강의 비디오, 강의 웹사이트, 공지사항, 읽기 자료, 선택 과제, 실습, 추가 과제, 시험, 기술 문서에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 또한, 과정 관련 활동을 위한 플랫폼으로 무들(Moodle)의 사용도 언급하고 있습니다.

최근의 발전으로 언어 모델이 복잡한 수학 문제를 해결하는 방식이 개선되었습니다. 이 과정에서 'Chain-of-Thought' (CoT)라는 방법이 주목받고 있습니다. CoT는 모델이 여러 단계를 거쳐 추론하고 계산할 수 있도록 합니다. 새로운 접근 방식인 'Program of Thoughts' (PoT)는 추론과 계산을 분리합니다. PoT는 Codex와 같은 언어 모델을 사용해 추론 과정을 설명하는 프로그램을 만들고, 외부 컴퓨터가 계산을 담당합니다.

우리는 PoT를 다섯 개의 수학 문제 데이터셋과 세 개의 금융 질문-답변 데이터셋에서 테스트했습니다. 몇 가지 예시만 제공하는 상황과 전혀 예시가 없는 상황 모두에서 PoT는 CoT보다 평균적으로 약 12% 더 나은 성과를 보였습니다. '자기 일관성 디코딩'이라는 기법과 결합했을 때, PoT는 모든 수학 데이터셋에서 최고의 성과를 달성했고, 금융 데이터셋에서도 거의 최고의 성과를 기록했습니다. 관련 데이터와 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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코페르니쿠스 센티넬-1D 위성이 남극에서 독일 브레멘까지의 고해상도 이미지를 성공적으로 촬영하고 공유했습니다. 이 위성은 2025년 11월 4일에 발사되었으며, 코페르니쿠스 지구 관측 프로그램의 일환으로 첨단 레이더 기술을 갖추고 있습니다. 발사 후 단 50시간 만에 데이터를 전달하며 레이더 위성의 새로운 기록을 세웠습니다.

촬영된 이미지는 남극의 취약한 빙하들, 특히 트웨이츠 빙하와 파인 아일랜드 빙하를 보여주며 기후 변화의 영향을 강조합니다. 이 위성은 선박과 오염을 추적할 수 있는 자동 식별 시스템도 갖추고 있습니다. 이번 발사는 최근 열린 COP30 회의에서 기후 변화에 대한 중요한 논의와 맞물려 진행되었습니다.

유럽우주국(ESA)의 지도자들은 센티넬-1D의 신속하고 고품질의 결과를 칭찬하며, 이 임무가 지구 모니터링과 기후 문제 해결에 얼마나 중요한지를 강조했습니다. 전반적으로 센티넬-1D의 성공적인 발사와 운영은 ESA와 그 파트너들에게 중요한 성과로 평가됩니다.

비즈니스 인사이더는 사람들이 알고 싶어 하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

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영국 정부는 새로운 HIV 행동 계획을 발표했습니다. 이 계획은 수천 명의 사람들이 HIV 검사와 치료에 다시 연결되도록 하고, 2030년까지 새로운 HIV 감염을 없애는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 이니셔티브는 1억 7천만 파운드의 예산을 지원받으며, HIV에 대한 낙인을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 낙인은 종종 사람들이 검사를 받지 못하게 하는 주요 원인입니다.

계획의 주요 내용은 다음과 같습니다. 응급실에서의 HIV 검사 자동화가 포함됩니다. 환자는 정기 혈액 검사 중 HIV 검사를 자동으로 받게 되며, 원하지 않을 경우 선택적으로 거부할 수 있습니다. 이를 통해 조기 발견과 치료가 가능해집니다. 또한, 국가 재참여 프로그램이 마련되어 현재 치료를 받지 않고 있는 약 5,000명을 HIV 치료로 다시 연결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, 낙인의 영향을 많이 받는 소외된 커뮤니티를 대상으로 하고 있습니다.

또한, 새로운 디지털 시험을 통해 개인이 NHS 앱을 통해 HIV 자가 검사 키트를 주문할 수 있게 되어, discreet하고 편리한 검사가 가능해집니다. 이 계획은 위험에 처한 커뮤니티에 맞춤형 지원을 강조하며, 낙인 없이 일관된 치료를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

보건 당국과 지역 사회 지도자들은 이 계획이 치료 접근성을 개선하고, 궁극적으로 2030년까지 잉글랜드에서 새로운 HIV 감염을 제로로 만드는 목표를 달성할 수 있을 것이라는 기대감을 나타냈습니다. 그들은 정부, 보건 서비스, 지역 사회 단체 간의 협력이 효과적인 실행을 보장하는 데 중요하다고 강조하고 있습니다.

2023년 3월 15일, 다크 웹에서 대규모 암호화폐 세탁 작전이 중단되었습니다.

llvm-mos 프로젝트는 LLVM 컴파일러의 오픈 소스 포크로, MOS 테크놀로지 6502 마이크로프로세서 시리즈와 유사한 프로세서를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 프로젝트는 고전 플랫폼을 위한 현대적인 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다. 주요 기능으로는 C99와 C++11 지원, 내장된 부동 소수점 지원이 있습니다. 또한 65xx 계열 마이크로프로세서를 위한 통합 어셈블러가 포함되어 있습니다. Clang 컴파일러에서 제공하는 고품질 오류 메시지도 큰 장점입니다.

이 프로젝트는 다양한 65xx 기반 컴퓨터를 위한 SDK를 제공하며, 최소한의 C 표준 라이브러리와 예제 프로그램도 포함되어 있습니다. ELF 형식을 지원하여 6502 객체 파일을 생성하고 관리할 수 있습니다.

사용자들은 온라인에서 컴파일러를 실험해 보거나 로컬에서 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 LLVM 재단의 공식 지원을 받지 않으며, Discord에서 공개적인 논의를 통해 유지 관리됩니다.

더 많은 정보는 튜토리얼, 자주 묻는 질문, 커뮤니티 기여 등 다양한 자료를 통해 확인할 수 있습니다.

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저자는 최근 블랙 프라이데이 세일을 통해 reMarkable 2 태블릿을 구입하고 그 경험을 공유합니다. 이 태블릿은 방해받지 않고 읽고 쓸 수 있도록 설계되었으며, 저자는 글쓰기에서 매우 우수하다고 느낍니다. 스타일러스는 잉크로 쓰는 느낌과 비슷해 만족스럽습니다. 특히 내장 지우개가 있는 Marker Plus 스타일러스를 추천합니다.

하지만 이 태블릿은 악보를 읽는 데에는 몇 가지 한계가 있습니다. 개별 페이지 자르기, 반 페이지 넘기기, 쉬운 페이지 탐색과 같은 기능이 없어 이 용도로는 효과적이지 않습니다. 저자는 이러한 단점을 해결하기 위해 자신만의 PDF 리더와 관리 프로그램을 개발할 계획입니다.

reMarkable 2는 사용자 제작 소프트웨어를 지원하는데, 저자는 이 점을 높이 평가합니다. 소프트웨어 개발을 위한 활발한 커뮤니티를 발견했지만, 업데이트로 인해 소프트웨어 호환성 문제를 겪었습니다. 저자는 향후 새로운 소프트웨어 버전에 대한 지원이 있기를 희망하고 있습니다.

전반적으로 저자는 reMarkable 2와 해킹 커뮤니티의 기여를 중요하게 생각하며, 이로 인해 기기의 사용성이 향상된다고 느낍니다. 현재 맞춤형 악보 리더기를 만들고 있지만, 다가오는 콘서트까지 준비가 완료되지 않을 수도 있음을 인정하고 있습니다.

저자는 지난 7년 동안 Lenovo와 Dell 노트북을 구매해왔으며, 최근 모델의 내구성에 대해 걱정하고 있습니다. 2019년에 새로 받은 Lenovo Carbon X1의 배터리가 1년 만에 고장났지만, 2017년에 구입한 중고 Lenovo 470S는 RAM을 추가한 후에도 여전히 잘 작동하고 있습니다.

Dell에 관해서는, 저자는 리퍼브된 노트북 3대와 데스크탑 1대를 구매했습니다. 오래된 모델들은 잘 작동하지만, 2021년에 새로 구입한 Dell Precision 5550는 심각한 배터리와 충전 문제를 겪고 있습니다. 저자는 이 모델의 USB-C 포트가 불필요하다고 느끼고 있습니다.

저자는 2,000 CAD 이상을 지출하면서 오래가지 않을 노트북을 사는 것에 주저하고 있습니다. 32GB 메모리를 가진 저가형 워크스테이션을 선호하지만, 예산이 부족해 16GB 모델밖에 살 수 없습니다. 또한 중고 Macbook Pro M1도 구매했지만 소프트웨어가 마음에 들지 않아 여전히 Linux 환경이 필요합니다. 저자는 예산 내에서 좋은 선택지를 찾고 있습니다.

이번 강의에서는 SwiftUI에 대한 과정을 소개합니다. 앱 개발에 사용되는 소프트웨어인 Xcode의 기본 사항과 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 프레임워크인 SwiftUI에 대해 다룹니다. 강의의 핵심은 SwiftUI에서 중요한 요소인 View를 이해하는 것입니다. 학생들은 강의를 보완하기 위해 읽을 거리를 배정받습니다.

"다섯 번째 차 방정식의 해법은 없다"라는 제목의 영상은 다섯 번째 차 방정식, 즉 5차 다항 방정식을 일반적인 공식으로 해결할 수 없다는 내용을 다룹니다. 이는 수학 이론에 뿌리를 두고 있는 주제입니다. 이 영상은 2차 방정식이나 3차 방정식과는 달리, 5차 방정식에 대한 간단한 공식이 존재하지 않음을 강조합니다. 영상은 레오 골드마커의 논문에서 영감을 받았으며, 아벨-루피니 정리에 관련된 개념을 포함하고 있습니다. 이 정리는 5차 이상의 다항 방정식에 대한 일반적인 해법이 근호로 표현될 수 없다는 내용을 담고 있습니다. 제작자는 이 주제에 대한 추가 탐색을 위한 링크를 제공하고, 다양한 플랫폼을 통해 자신의 작업을 지원해 줄 것을 시청자에게 요청합니다.

브릭링크는 2025년 12월 12일부터 35개국에서 운영을 중단한다고 발표했습니다. 이 결정은 남아프리카, 터키, 브라질 등 많은 레고 팬과 판매자들이 있는 국가에 영향을 미치며, 이들 국가의 인구는 총 25억 명이 넘습니다. 이 지역의 많은 판매자들은 브릭링크에 의존해 사업을 운영하고 있으며, 갑작스러운 발표에 불과 2주도 안 되는 통지로 큰 혼란이 일고 있습니다.

영향을 받는 국가 목록에는 레고의 인증된 매장과 레고랜드 공원이 있는 기존 시장과 지역이 포함되어 있습니다. 많은 팬들이 브릭링크를 통해 지역에서 구할 수 없는 레고 부품을 구매하기 때문에 이 조치는 특히 가혹하게 여겨집니다.

회사는 이 지역에서의 규정 준수와 운영상의 어려움을 이유로 들고 있지만, 이 결정의 배경에 대한 소통은 부족해 레고 커뮤니티 내에서 추측과 불만이 커지고 있습니다. 많은 사람들은 이로 인해 해당 국가의 레고 팬들 사이에서 창의성과 커뮤니티 참여가 저해될까 우려하고 있습니다.

이 발표는 대체 플랫폼에 대한 논의와 브릭링크 보이콧 가능성에 대한 이야기를 촉발했습니다. 많은 커뮤니티 구성원들은 레고의 상황 처리 방식에 실망감을 느끼고 있습니다.

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랑잼 게임잼은 참가자들이 프로그래밍 언어와 그 언어를 사용한 게임을 만드는 7일간의 도전입니다. 참가자는 자신만의 규칙을 정하고 원하는 기술을 활용해 창의력을 발휘할 수 있습니다. 가장 창의적인 작품에는 상이 주어집니다.

이 도전은 7일 동안 진행되며, 참가자는 프로그래밍 언어와 게임을 만들어야 합니다. 어떤 도구나 기술을 사용해도 좋으며, "프로그래밍 언어"와 "게임"의 정의는 참가자가 자유롭게 정할 수 있습니다. 개인 또는 팀으로 참여할 수 있으며, 작업에 대한 문서화가 권장됩니다. 추가적으로, 자신의 작업에 대한 블로그 포스트를 작성하면 보너스가 주어집니다.

이벤트에 참여하고, 자신의 프로젝트를 Itch.io에 제출한 후 Discord에서 논의해 보세요!

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미국에서 번호판을 감시하고 감시 영상을 수집하는 AI 기반 카메라를 사용하는 회사인 플록(Flock)이 필리핀의 해외 프리랜서 근로자를 고용해 AI 시스템을 훈련시키고 있는 사실이 드러났다. 이들은 미국 내 사람과 차량의 영상 자료를 검토하고 분류하는 작업을 하고 있다.

플록의 기술은 경찰 수사, 특히 차량 절도 사건 조사에 널리 사용되며, 경찰이 영장 없이도 전국적으로 차량을 추적할 수 있게 해준다. 그러나 해외 근로자를 사용하는 것은 개인 정보 보호와 민감한 영상에 대한 접근 권한에 대한 우려를 불러일으킨다.

이 근로자들은 프리랜서 플랫폼인 업워크(Upwork)를 통해 고용되며, 영상의 다양한 측면을 분류하는 일을 맡고 있다. 여기에는 차량의 세부 정보와 총소리나 교통사고와 같은 오디오 이벤트도 포함된다. 플록의 카메라는 지속적으로 교통을 감시하고 있어 감시가 개인 정보에 미치는 영향에 대한 논의가 일고 있다.

정보 유출 이후 플록은 노출된 정보를 삭제하고 상황에 대한 언급을 하지 않기로 결정했다.

저자는 예전 li.st 서비스에서 앤서니 부르댕의 콘텐츠를 찾으려고 했지만 찾지 못했습니다. archive.org에서 더 자세히 살펴보고 온라인에서 누군가의 제안을 받은 후, 그 콘텐츠를 공유하기 위한 웹사이트를 만들기로 결정했습니다.

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과거를 떠올리게 하는 흥미로운 프로젝트를 탐색하기에 좋은 시점입니다. 저는 현재 ImGUI를 배우고 있는데, 이 프로젝트가 정말 대단하다고 생각합니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다: Furnace on GitHub.

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CachyOS는 Arch Linux를 기반으로 한 빠르고 사용자 맞춤형 리눅스 배포판입니다. 이 시스템은 경험이 많은 사용자와 초보자 모두에게 뛰어난 속도, 안정성, 사용 편의성을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

CachyOS의 주요 특징 중 하나는 성능입니다. 이 배포판은 성능 향상을 위해 최적화된 linux-cachyos 커널과 고급 BORE 스케줄러를 사용합니다. 또한, 패키지는 특정 명령어 집합과 최적화를 통해 더 나은 성능을 위해 컴파일됩니다. 사용자는 설치 과정에서 KDE Plasma, GNOME 등 다양한 데스크탑 환경 중에서 선택할 수 있어 개인의 취향에 맞게 커스터마이즈할 수 있습니다.

설치 방법도 유연하게 제공됩니다. CachyOS는 사용자 친화적인 GUI와 고급 사용자를 위한 명령줄 인터페이스 두 가지 설치 방법을 지원합니다. 또한, 다양한 CPU에 맞춘 여러 스케줄러 옵션과 최적화를 제공하여 강력한 커널 지원을 자랑합니다.

CachyOS는 속도와 보안을 통해 사용자에게 향상된 컴퓨팅 경험을 제공합니다.

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최근 NBC 뉴스의 여론조사에 따르면, 미국인들의 4년제 대학 학위에 대한 태도가 크게 변화하고 있습니다. 등록된 유권자의 3분의 2가 이제 이 학위가 비용에 비해 가치가 없다고 생각하며, 이는 10년 전 의견이 거의 반반으로 나뉘었던 것과 대조적입니다. 단 33%만이 학위가 더 나은 취업 기회를 제공한다고 믿고, 63%는 많은 졸업생들이 직무 능력 없이 부채만 안고 있다고 주장합니다.

대학 등록금 상승이 이러한 변화의 주요 원인 중 하나입니다. 1995년 이후 공립 대학의 평균 학위 비용은 물가 상승률을 반영할 경우 두 배로 증가했으며, 이로 인해 많은 사람들이 학위의 가치를 의심하게 되었습니다. 여론조사 응답자들은 높은 부채 부담이 졸업생들이 대출을 갚을 만큼의 좋은 일자리를 찾기 어렵게 만든다고 언급했습니다.

이러한 회의감은 모든 인구층에 걸쳐 나타나지만, 특히 공화당원들 사이에서 두드러집니다. 2013년에는 55%가 학위를 투자할 가치가 있다고 생각했지만, 현재는 그 비율이 22%로 떨어졌습니다. 학위를 가진 사람들 중에서도 단 46%만이 자신의 학위가 비용에 상응한다고 믿고 있습니다.

그 결과, 직업 교육 및 기술 교육 프로그램에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 많은 사람들이 큰 부채를 지지 않고 더 빠르게 취업할 수 있는 경로를 선호하고 있습니다. 전반적으로 고등 교육에 대한 신뢰가 감소하고 있으며, 많은 사람들이 대학이 비용과 취업 시장의 필요와 동떨어져 있다고 느끼고 있습니다.

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저자는 여러 회사에서 Stripe와 Shopify와 같은 서비스에서 웹훅이 누락되는 문제를 경험했습니다. 각 팀은 이 문제를 해결하기 위해 재시도 로직, 데드 레터 큐, 모니터링과 같은 유사한 솔루션을 만들었습니다. 저자는 다른 팀들이 이 문제를 어떻게 관리하는지에 대해 관심을 가지고 있습니다. 다른 팀들이 제공업체의 재시도 정책에 의존하는지, 자체 신뢰성 시스템을 구축하는지, 외부 서비스를 사용하는지, 아니면 수동으로 문제를 처리하는지 궁금해합니다. 저자는 이 문제를 해결하기 위해 Relaehook이라는 도구를 개발하고 있으며, 업계에서 일반적으로 사용하는 관행에 대해 알고 싶어합니다.

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약 20만 개의 뉴스 RSS 피드를 실시간으로 추적하고 관련 기사를 그룹화하여 뉴스가 온라인에서 어떻게 퍼지는지를 보여주는 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 고급 기술을 사용하여 유사한 기사를 빠르게 찾아냅니다. 각 "스토리 클러스터"는 누가 최초로 기사를 발표했는지, 얼마나 빠르게 퍼졌는지, 그리고 더 많은 뉴스 매체가 보도함에 따라 이야기의 내용이 어떻게 변화했는지를 보여줍니다. 시스템의 디자인, 확장 방법, 클러스터의 정확성과 유용성을 개선할 수 있는 방법에 대한 피드백을 받고 있습니다. 실시간 데모를 여기에서 확인할 수 있습니다: 뉴스 흐름 데모.

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동물 지능과 대형 언어 모델(LLM) 지능의 차이에 대해 논의합니다.

동물 지능은 자연 선택에 의해 형성되며, 생존, 사회적 상호작용, 두려움과 지배와 같은 기본 본능에 중점을 둡니다. 반면 LLM 지능은 데이터와 사용자 피드백에 의해 구동되며, 인간의 텍스트를 모방하고 긍정적인 반응을 얻는 것을 목표로 합니다.

동물들은 예측할 수 없는 환경에서 생존을 위한 다양한 과제에 최적화되어 있으며, 실패가 치명적일 수 있습니다. LLM은 통계적 방법과 사용자 상호작용을 통해 조정되지만, 생존 압박이 없습니다.

뇌와 LLM은 서로 다른 재료와 학습 방법으로 구성되어 있어 지능의 유형이 다릅니다. LLM은 생존보다는 사용자 만족을 위한 과제 해결에 더 중점을 둡니다.

LLM을 이해하기 위해서는 새로운 관점이 필요합니다. LLM은 동물 기반이 아닌 지능의 한 형태를 나타내기 때문입니다. LLM에 대한 사고를 조정하는 사람들은 그들의 행동과 능력을 더 잘 예측할 수 있을 것입니다.

이 글은 생물학적 지능과 인공지능의 근본적인 차이를 강조하며, LLM에 대한 새로운 이해의 필요성을 강조합니다.

저자는 대학원에 지원하면서 겪었던 불확실한 경험을 공유합니다. 이전에 실패한 경험이 있어 낮은 학점과 평균적인 GMAT 점수로 더 강력한 경쟁자들과 맞서야 했습니다. 힘든 시기에 친구가 "하나만 잘 되면 된다"는 말을 해주었고, 이 말이 저자에게 희망을 주었습니다. 결국 저자는 인생을 바꿔줄 학교에 입학하는 데 성공했습니다.

이 경험에서 중요한 교훈은 취업, 주택 구매, 파트너 찾기와 같은 중요한 상황에서 모든 선택이 잘 될 필요는 없다는 것입니다. 단지 자신에게 맞는 하나의 기회만 있으면 됩니다. 이러한 관점은 어려운 시기에 위안을 주며, 때로는 좋은 기회 하나가 모든 것을 바꿀 수 있다는 것을 상기시켜 줍니다.

NixOS 25.11 “Xantusia”가 공식 출시되었습니다. 이번 버전은 배포 관리자 jopejoe1과 Leona Maroni의 주도로 개발되었습니다. 이 새로운 리눅스 배포판은 2026년 6월 30일까지 버그 수정과 보안 업데이트를 받을 예정입니다. 이전 버전인 25.05 “Warbler”는 더 이상 지원되지 않으며, 2025년 12월 31일 이후로 업데이트가 중단됩니다.

NixOS 25.11의 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다. 7,002개의 새로운 패키지가 추가되었고, 25,252개의 기존 패키지가 업데이트되었습니다. 또한 6,338개의 구식 패키지가 제거되었으며, 107개의 새로운 설정 모듈과 1,778개의 설정 옵션이 추가되었습니다. GNOME은 49버전으로 업데이트되었고, 여러 가지 새로운 기능이 포함되었습니다.

이번 출시에는 2,742명의 개인이 기여하였으며, Nixpkgs 패키지 저장소의 개선도 포함되었습니다. 출시 과정에 참여한 기여자들과 팀들에게 특별한 감사의 인사가 전해졌습니다.

앞으로 NixOS 26.05 “Yarara” 버전이 기대되고 있습니다.

Zigtools는 Zig 프로그래밍 커뮤니티를 지원하는 단체로, Zigbook이 그들의 작업, 특히 Zigtools Playground를 표절했다고 주장하고 있습니다. Zigbook은 최근 독창성을 주장하며 출시되었지만, Zigtools의 코드와 파일, 특히 WASM 바이너리와 자바스크립트 코드를 적절한 출처 표기 없이 복사한 것으로 드러났습니다.

Zigtools Playground는 MIT 라이선스 하에 배포되고 있지만, Zigbook은 이 라이선스의 조건을 준수하지 않았으며, 문제 해결을 위한 시도를 무시했습니다. Zigtools는 이러한 위반 사항을 문서화하였고, Zigbook의 잘못된 관행에 대해 우려하고 있습니다.

이 상황에 대응하기 위해 Zigtools는 자사의 플레이그라운드 기능을 강화할 계획이며, Zig 커뮤니티에 Zigbook 사용을 피할 것을 권장하고 있습니다. 대신 공식 Zig 학습 자료를 이용할 것을 추천하고 있습니다. 또한, Zigtools는 진행 중인 프로젝트에 대한 지원을 위해 기부를 요청하고 있습니다.

강화 학습(RL)은 감독 학습에 비해 여러 가지 도전 과제가 있으며, 특히 정보 획득의 비효율성에 초점을 맞추고 있습니다. 첫째, 효율성 측면에서 RL은 감독 학습에 비해 단일 보상 신호를 얻기 위해 훨씬 더 많은 계산 자원(FLOPs)을 필요로 합니다. 감독 학습에서는 각 입력 토큰이 학습에 직접 기여하지만, RL에서는 보상을 얻기 위해 필요한 정보가 훨씬 적습니다.

둘째, 정보 밀도에서 감독 학습의 각 샘플은 개선 방법에 대한 명확한 신호를 제공합니다. 반면, RL에서는 초기 훈련 단계에서 모델이 충분히 훈련되지 않았기 때문에 샘플당 얻는 정보가 훨씬 낮습니다.

셋째, 학습 과정에서 감독 학습은 예측을 빠르게 개선하는 데 도움이 되는 직접적인 피드백을 제공합니다. 그러나 RL은 시행착오에 의존하므로 실수로부터 배우기가 훨씬 더 어렵습니다.

넷째, 훈련 중에 RL은 높은 변동성을 경험합니다. 특히 모델이 잘 훈련되지 않았을 때 학습 결과가 일관성이 없고 예측할 수 없는 경우가 많습니다.

다섯째, RL의 효율성을 높이기 위해 커리큘럼 학습이나 더 나은 대리 평가와 같은 전략을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법들은 훈련 중 높은 성공률을 유지하여 학습되는 정보를 증가시킬 수 있습니다.

여섯째, RL은 유용한 통찰력을 제공할 수 있지만, 복잡하고 일반화 가능한 전략을 발전시키기보다는 단순한 휴리스틱 솔루션을 강화하는 경향이 있습니다.

마지막으로, 인간의 학습 방식과 유사하게, 경험을 통해 더 효율적으로 배우는 것이 가능하다는 점을 강조합니다. 이는 기계 학습 모델이 이진 결과를 넘어 정보를 추출하는 데 있어 유사한 전략을 채택할 수 있음을 시사합니다.

전반적으로 이 글은 RL의 방법론을 개선하여 감독 학습만큼 효과적으로 만들 필요성을 강조하고 있습니다.

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DeepSeek-V3.2는 약 5시간 전에 업데이트된 4개의 항목을 포함하고 있습니다.

자레드 라이저는 자신의 마이크로 SaaS인 MealByMeal, 즉 칼로리 추적 서비스의 개발부터 판매까지의 경험을 공유했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

개발은 2023년 6월 1일에 시작되었으며, AI를 활용해 식사 재료를 정확하게 추출하고 이를 영양 데이터와 매칭하는 데 집중했습니다. 2023년 9월 17일에는 브랜드 강화를 위해 mealbymeal.com이라는 .com 도메인을 구매했습니다. MealByMeal은 2023년 11월 7일에 출시되었고, 개인적인 인맥을 통해 첫 유료 사용자를 빠르게 확보했습니다. 제품은 인기를 얻어 2024년 1월에는 월간 반복 수익(MRR)이 114달러에 도달했습니다.

2024년 12월에는 다른 프로젝트에 집중하기 위해 MealByMeal을 20,000달러에 판매하기로 결정했습니다. 여러 제안과 협상 끝에 120일 후에 3,300달러에 판매되었습니다. 자레드는 구매자들이 제품의 품질보다 일관된 수익과 사이트의 지속성을 더 중요하게 여긴다는 것을 깨달았습니다. 또한 마케팅에서의 재정적 비효율성을 인정하면서도 SEO, 마케팅, 제품 개선에서 얻은 경험의 가치를 높이 평가했습니다.

전반적으로 이 사업은 재정적으로 성공적이지는 않았지만, 이후 프로젝트에서 성장할 수 있는 귀중한 학습 경험이 되었습니다.

LiveLinkFace ARKit 리시버는 Blender의 애드온으로, 사용자가 iPhone의 Live Link Face 앱에서 얼굴 추적 데이터를 받아 Blender의 모델에 적용할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 아티스트가 자신의 표정을 사용하여 모델을 애니메이션화하는 데 도움을 줍니다.

이 애드온은 iPhone의 Live Link Face(ARKit 모드)와 특별히 호환되며, Shape Key 값의 실시간 미리보기를 제공합니다. Blender 4.5와 호환되지만, Metahuman 프로토콜과는 호환되지 않습니다.

설치는 간단합니다. 먼저 애드온을 다운로드한 후, Blender를 열고 .zip 파일을 드래그하여 넣습니다. 그런 다음 "LiveLinkFace ARKit Receiver" 옵션을 체크하여 애드온을 활성화합니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. iPhone에서 Live Link Face를 실행하고 PC의 로컬 IP 주소를 입력합니다. Blender에서는 LiveLinkFace 패널을 열고 모델을 선택한 후 LiveLinkFace를 시작하면, 모델이 실시간으로 사용자의 표정을 따라 움직입니다.

이 애드온은 ARKit의 52개 표준 Shape Key를 지원하여 다양한 얼굴 움직임을 가능하게 합니다. 모델이 움직이지 않는 경우, iPhone과 PC가 동일한 Wi-Fi 네트워크에 연결되어 있는지 확인해야 합니다. 네트워크 지연이 발생할 경우 유선 LAN이나 5GHz Wi-Fi를 사용하는 것이 좋습니다. 일부 Shape Key가 반응하지 않는 경우, 이름 불일치 여부를 확인해야 합니다.

이 도구는 얼굴 리그를 만드는 아티스트, Blender에서 애니메이션을 테스트하는 사용자, 호환 모델로 작업하는 개발자를 위해 설계되었습니다. 애드온은 GNU 일반 공용 라이선스 v3(GPL-3.0) 하에 배포되어 수정 및 재배포가 가능합니다.

제작자인 Shun Moriya는 개선 사항이나 버그 보고를 위한 피드백을 환영합니다.

뮤지컬 '엘 페티 프랭스'가 12번째 시즌을 맞아 12월 5일 바르셀로나에 돌아옵니다. 이 작품은 600회 이상의 공연과 40만 명 이상의 관객을 기록하며 큰 성공을 거두었습니다.

이 기사는 Cloudflare가 Salt라는 구성 관리 도구를 사용하여 구성 실패 문제를 해결한 방법에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

구성 관리 실패의 근본 원인을 파악하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 수천 대의 서버에서 동시에 많은 변화가 일어날 때 더욱 그렇습니다. Cloudflare는 Salt 실패를 특정 변경 사항으로 추적할 수 있는 자가 서비스 메커니즘을 갖춘 아키텍처를 개발하여 소프트웨어 출시 지연을 줄였습니다.

Salt는 시스템의 무결성을 유지하고 구성 관리를 자동화하는 데 도움을 줍니다. Salt는 마스터/미니언 구조를 사용하여 마스터가 미니언(서버)에게 작업을 분배합니다. 잘못된 구성, 구문 오류, 네트워크 문제와 같은 일반적인 문제들이 Salt의 실패를 초래할 수 있으며, 이는 새로운 코드 배포에 영향을 미칩니다.

작업 결과를 미니언에 직접 캐싱함으로써 운영자는 Salt 마스터에 접근하지 않고도 작업 세부정보와 맥락을 신속하게 검색할 수 있어 문제 해결 과정을 간소화했습니다. 실패의 원인을 추적하기 위해 Salt Blame Module이라는 새로운 도구가 만들어져 실패한 작업과 최근 코드 변경 사항을 연결할 수 있게 되었습니다.

문제 분류 과정을 더욱 쉽게 하기 위해, 엔지니어들이 채팅 애플리케이션을 통해 여러 서버와 데이터 센터에서 문제를 신속하게 평가할 수 있는 명령어가 개발되었습니다. Cloudflare는 Prometheus와 Grafana와 같은 도구를 사용하여 실패 원인을 추적하고 이를 매달 검토하여 시스템을 개선하고 향후 문제를 줄이고자 합니다.

장기적인 목표는 운영에서 수동 개입을 최소화하고 엔지니어의 업무 부담을 줄이며 구성 관리 프로세스의 전반적인 안정성과 효율성을 향상시키는 것입니다. 이러한 개선 덕분에 문제 해결에 소요되는 시간이 눈에 띄게 줄어들어 Cloudflare는 고객에게 더 빠르고 효율적으로 업데이트를 제공할 수 있게 되었습니다.

이 텍스트는 AMD 하드웨어, 특히 MI300X GPU를 활용한 혼합 전문가(MoE) 사전 훈련에 관한 중요한 연구를 다루고 있습니다. 연구자들은 시스템 및 모델 설계에 대한 유용한 통찰을 제공합니다.

주요 내용으로는 첫째, 시스템 성능에 대한 포괄적인 테스트가 포함되어 있습니다. 이들은 Pollara 네트워크의 성능을 다양한 GPU 간의 통신 작업에 대한 마이크로 벤치마크를 통해 평가했습니다. 이는 이 하드웨어에서 진행된 첫 번째 대규모 연구입니다.

둘째, 모델 설계에 대한 가이드라인을 제시하며, 트랜스포머 모델의 크기를 조정하는 데 중점을 두고 훈련과 추론에서 성능을 최적화하는 방법을 설명합니다.

셋째, 훈련 과정에는 결함 허용과 체크포인트 관리와 같은 중요한 기능이 포함되어 있습니다.

넷째, 새로운 모델인 ZAYA1을 소개합니다. 이 모델은 7억 6천만 개의 활성 파라미터와 83억 개의 총 파라미터를 가지고 있으며, Qwen3-4B 및 Gemma3-12B와 유사한 성능을 보이고, Llama-3-8B보다 다양한 작업에서 더 나은 성과를 나타냅니다.

이 연구는 AMD의 하드웨어와 소프트웨어가 AI 모델의 대규모 사전 훈련을 효과적으로 수행할 준비가 되어 있음을 보여줍니다.

이 가이드는 충돌 없는 복제 데이터 유형(Conflict-Free Replicated Data Types, CRDTs)에 대해 다룹니다. CRDT는 분산 시스템을 위해 설계된 데이터 구조로, 여러 업데이트를 조정 없이 처리할 수 있습니다. 저자는 맥주 스타트업에서 일하면서 CRDT에 매료된 경험을 공유하고, 이러한 시스템을 더 잘 이해하기 위한 여정을 회고합니다.

CRDT는 여러 노드에 데이터를 복제할 수 있게 해주며, 중앙 권한 없이도 자동으로 충돌을 해결하고 데이터 일관성을 유지합니다. CRDT를 이해하기 위해서는 네트워크 장애, 최종 일관성, 기본 집합 연산에 대한 이해가 필요합니다. CRDT의 병합 연산은 교환 가능하고, 결합 가능하며, 항등성을 가져야 하며, 이를 통해 신뢰할 수 있는 데이터 수렴이 가능합니다.

CRDT의 종류로는 여러 가지가 있습니다. G-카운터는 오직 증가만 가능한 카운터로, 복제본 중 최대값을 추적합니다. PN-카운터는 증가와 감소를 모두 지원하는 카운터입니다. G-셋은 추가만 가능하고 삭제는 불가능한 성장 집합입니다. 2P-셋은 추가와 삭제를 지원하지만 재추가는 허용하지 않는 두 단계 집합입니다. LWW-엘리먼트-셋은 마지막으로 쓴 값이 우선하는 의미를 가지며, 이로 인해 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. OR-셋은 요소를 재추가할 수 있게 해주며 데이터 손실을 방지합니다. RGA는 복잡한 삽입을 관리하기 위한 복제 가능한 성장 배열입니다. MV-레지스터는 모든 동시 쓰기를 보존하는 다중 값 레지스터입니다.

각 CRDT 유형은 사용 사례에 따라 장단점이 있으며, 공간 복잡성, 연산 효율성, 동시 업데이트 관리 능력 등이 고려됩니다. 주요 도전 과제 중 하나는 증가하는 메타데이터를 관리하는 것입니다. 이를 위해 시간 기반 만료, 조정된 가비지 수집, 인과 추적을 위한 버전 벡터와 같은 전략이 있습니다.

CRDT는 높은 가용성이 요구되고 최종 일관성을 허용하는 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어, 협업 편집, 분산 데이터베이스, 실시간 애플리케이션 등이 있습니다. 적절한 CRDT를 선택하는 것은 필요한 연산, 데이터 손실에 대한 허용도, 충돌 감지 또는 해결 필요성에 따라 달라집니다.

CRDT를 지원하는 다양한 라이브러리와 데이터베이스도 존재합니다. 예를 들어, Automerge, Yjs, Riak, Redis Enterprise, AntidoteDB 등이 있습니다. 이 가이드는 CRDT를 쉽게 이해하고 분산 시스템에서의 구현과 사용에 대한 실용적인 통찰을 제공하는 것을 목표로 합니다.

DeepSeek는 새로운 두 가지 모델, DeepSeek-V3.2와 DeepSeek-V3.2-Speciale를 출시했습니다.

DeepSeek-V3.2는 이전 버전인 V3.2-Exp의 공식 후속 모델로, 앱, 웹, API에서 사용할 수 있습니다. 이 모델은 일상적인 사용에 적합한 균형 잡힌 성능을 제공하며, GPT-5와 비슷한 수준입니다.

DeepSeek-V3.2-Speciale는 고급 추론 능력에 중점을 둔 모델로, 현재는 API를 통해서만 사용할 수 있습니다. 이 모델은 Gemini-3.0-Pro와 유사한 높은 성능을 보이지만, 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 더 많은 자원이 필요합니다. 다양한 대회에서 우수한 성적을 거두기도 했습니다.

V3.2는 추론과 길이를 결합하여 더 나은 결과를 제공합니다. V3.2-Speciale는 복잡한 추론 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 두 모델 모두 다양한 환경과 작업을 포괄하는 새로운 훈련 방법을 지원합니다. V3.2는 도구 사용에 직접적으로 추론을 통합합니다.

V3.2의 API는 이전 버전과 유사합니다. V3.2-Speciale는 2025년 12월 15일까지 임시 엔드포인트를 통해 V3.2와 동일한 가격으로 제공됩니다.

두 모델은 커뮤니티 사용과 연구를 위해 Hugging Face에서 오픈 소스로 제공됩니다. 더 자세한 기술 정보는 제공된 기술 보고서와 링크를 참조하시기 바랍니다.

최근 세상을 떠난 Thien-Thi의 딸이 아버지에 대한 따뜻한 댓글에 감사의 마음을 전하고 있습니다. 그녀는 아버지가 사적인 성격의 소유자였으며, 최근에야 그에 대한 이야기가 오가는 것을 알게 되었다고 언급했습니다. 직접 댓글을 남길 수 없어서, 그녀는 새로운 게시글을 만들어 모든 이들에게 감사의 뜻을 전하기로 했습니다.

제미니 3 프로 이미지 모델, 일명 나노 바나나,는 슬라이드 제작에 적합합니다. "나노-피디에프"라는 새로운 명령어 도구를 통해 사용자는 간단한 영어 명령으로 PDF 프레젠테이션을 편집할 수 있습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

먼저 편집할 페이지를 선택하면 도구가 해당 페이지를 이미지로 변환합니다. 이후 변경 요청을 위한 프롬프트를 제공하면, 이 요청이 모델로 전송됩니다. 마지막으로 업데이트된 이미지는 다시 변환되어 원본 PDF에 추가됩니다.

명령어 예시는 다음과 같습니다. 수익 차트를 편집하려면 nano-pdf edit deck.pdf 5 "수익 차트를 Q3의 250만 달러로 업데이트"라고 입력하면 됩니다. 새로운 슬라이드를 추가하려면 nano-pdf add deck.pdf 15 "5개의 핵심 포인트가 포함된 경영 요약 슬라이드 생성"이라고 입력하면 됩니다.

이 도구의 주요 기능은 여러 페이지를 동시에 편집할 수 있고, 기존 스타일에 맞는 새로운 슬라이드를 추가할 수 있다는 점입니다. 또한 현재 데이터를 찾기 위해 구글 검색 기능도 제공하며, 텍스트 레이어를 유지하여 쉽게 복사하고 검색할 수 있습니다.

이 도구는 모든 PDF 파일에서 작동하지만, 특히 프레젠테이션의 빠른 편집에 유용합니다. 더 자세한 내용은 GitHub 페이지인 나노-피디에프를 방문하면 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

액센츄어는 약 80만 명의 직원을 "재창조자"로 명명하여 인공지능(AI)에 대한 집중을 강조하고 있습니다. 이번 변화는 여러 부서를 통합하여 "재창조 서비스"라는 새로운 단위를 만든 조직 개편에 따른 것입니다. 회사의 CEO인 줄리 스위트는 AI 분야에서 선도하기 위한 전략의 일환으로 이 새로운 명칭을 홍보하고 있습니다.

하지만 이러한 브랜드 변경은 비판을 받고 있습니다. 일부 전문가들은 직원들이 혼란스러워할 수 있으며, 모든 이에게 공감되지 않을 것이라고 지적하고 있습니다. 액센츄어는 이전에도 인터랙티브 부서를 위해 "액센츄어 송"이라는 독특한 용어를 사용했지만, 이 또한 엇갈린 반응을 얻었습니다.

액센츄어는 AI 추진의 일환으로 직원들에게 생성적 AI 교육을 실시하고 있습니다. 이러한 새로운 기술에 적응하는 데 어려움을 겪는 직원들은 최근 11,000명의 일자리를 감축한 뒤 해고될 수 있습니다. 액센츄어는 수익 증가를 보고했지만, 미국 연방 정부의 지출 삭감으로 인한 성장 둔화 가능성에 대해 경고했습니다. 전반적으로 회사는 브랜드 변경과 변화하는 기술 환경에 적응하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

키소네르가-스칼리아에서 중요한 청동기 시대 작업장이 발견되었습니다. 이 장소는 고대의 장인 정신과 생산 활동에 대한 중요한 증거를 보여줍니다.

제가 만든 도구는 웹사이트를 방문할 때 브라우저가 자동으로 공유하는 데이터를 보여줍니다. 이 도구는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 데모도 체험해볼 수 있습니다. 중요한 점은 어떤 데이터도 외부로 전송되지 않으며, 모든 기능이 브라우저 내에서 직접 작동한다는 것입니다.

우주에 데이터 센터를 건설하는 아이디어는 NASA에서 우주 전자기기와 인공지능 분야에서 일한 경험이 있는 한 엔지니어에 의해 비현실적이고 실행 불가능하다고 평가받고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

첫째, 전력 문제다. 우주에서의 전력 공급원인 태양광과 원자력은 현대 데이터 센터의 높은 전력 수요를 충족하기에 부족하다. 태양광 패널은 GPU의 전력 요구를 충족하기 위해 엄청난 크기가 필요하며, 원자력 옵션은 단일 GPU를 운영하기에도 충분한 전력을 제공하지 못한다.

둘째, 냉각 문제다. 우주에서 전자기기를 냉각하는 것은 지구보다 훨씬 더 복잡하다. 우주에는 대류를 위한 공기가 없기 때문에, 열 관리를 위한 솔루션이 지구 기반 시스템보다 훨씬 복잡하고 비효율적이다. 이로 인해 고전력 GPU를 효과적으로 냉각하기가 어렵다.

셋째, 방사선 위험이다. 우주에서 전자기기는 방사선으로 인한 심각한 문제에 직면하게 된다. 이는 고장이나 성능 저하를 초래할 수 있다. 현재의 GPU와 TPU는 이러한 조건을 견딜 수 있도록 설계되지 않았으며, 방사선에 강한 버전을 만들 경우 성능이 크게 저하될 것이다.

넷째, 통신 한계가 있다. 우주에서의 통신 속도는 지구보다 느리며, 보통 1Gbps에 불과하다. 반면, 지구의 데이터 센터는 100Gbps 이상의 속도를 달성할 수 있다.

전반적으로 저자는 우주 데이터 센터의 개념이 매우 어렵고 비용이 많이 들 뿐만 아니라 만족스러운 성능을 제공할 가능성이 낮다고 믿고 있다.

요약이 없습니다.