요약이 없습니다.

페블 인덱스 01은 아이디어와 알림을 쉽게 기억할 수 있도록 도와주는 작은 링입니다. 버튼을 누르고 마이크에 대고 말하면, 당신의 생각이 기록되어 휴대폰으로 전송됩니다. 나중에 쉽게 접근할 수 있습니다.

이 제품의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 컴팩트한 디자인으로 결혼 반지와 비슷한 크기이며, 내구성이 뛰어난 스테인리스 스틸로 제작되어 세 가지 색상으로 제공됩니다. 또한 방수 기능이 있습니다. 둘째, 배터리 수명이 길어 몇 년 동안 충전할 필요 없이 사용할 수 있습니다. 셋째, 개인 정보 보호에 중점을 두어 버튼을 누를 때만 기록되며, 모든 데이터는 휴대폰에서 로컬로 처리됩니다. 마지막으로, 사용자가 버튼 클릭이나 음성 명령에 따라 링의 기능을 다양하게 설정할 수 있어 여러 작업에 유용합니다.

가격은 75달러로 사전 주문이 가능하며, 2026년 3월 이후에는 99달러로 인상됩니다. 전 세계로 배송됩니다.

추가 정보로는, 이 제품은 아이폰과 안드로이드 모두에서 작동하며, 휴대폰이 범위를 벗어나도 녹음된 내용을 접근할 수 있습니다. 또한, 이 장치는 눈에 띄지 않도록 설계되어 생각을 기록하는 데만 집중할 수 있습니다. 구독료가 필요 없는 완전한 보안성을 제공합니다.

이 혁신적인 도구는 바쁜 일상 속에서 생각을 기록하고 기억하는 방식을 변화시켜, 더 쉽게 정리된 삶을 유지할 수 있도록 도와줍니다.

자일스는 자신의 하드웨어, 특히 RTX 3090 GPU를 사용하여 GPT-2 아키텍처 기반의 대형 언어 모델(LLM)을 훈련한 경험을 블로그에 공유했습니다. 그의 글에서 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

자일스는 세바스찬 라슈카의 책 "Build a Large Language Model (from Scratch)"에서 제시된 프레임워크를 활용해 기본 모델을 훈련하는 것을 목표로 했습니다. 그는 Hugging Face의 데이터셋을 사용하여 약 1억 6천만 개의 파라미터를 가진 모델을 훈련하는 실험을 진행했습니다.

그는 FineWeb의 데이터셋을 사용하여 GPT-2 소형 모델을 성공적으로 훈련했으며, 결과는 원래의 GPT-2와 비슷했지만, 검증 손실과 혼란도(perplexity) 측면에서 OpenAI의 모델보다 약간 낮은 성능을 보였습니다.

훈련 과정에서 자일스는 메모리 관리, 하이퍼파라미터 선택, 효과적인 검증 필요성 등 여러 가지 도전에 직면했습니다. 그는 드롭아웃(dropout)이나 가중치 연결(weight tying)과 같은 현대 훈련 방식과 다른 기법을 사용할지 고민해야 했습니다.

훈련 데이터셋의 품질과 양은 매우 중요합니다. 그의 데이터셋은 잘 선별되었지만 OpenAI의 데이터셋에 비해 훨씬 작았습니다. 그는 OpenAI의 더 큰 데이터셋과 긴 훈련 시간이 모델 성능의 우수성에 기여했을 것이라고 추측했습니다.

여러 번의 훈련 후, 자일스는 자신의 모델 성능이 OpenAI의 기준을 초과하지 못했다는 것을 발견했습니다. 이는 훈련 에포크 수, 데이터 품질, 아키텍처 선택과 같은 요소들을 고려하게 만들었습니다.

앞으로 자일스는 클라우드 플랫폼에서 모델 훈련을 더 탐색하여 더 나은 자원과 효율성을 추구하고 싶다고 밝혔습니다. 그는 자신의 모델을 개선하고 성능 격차를 해소하기 위한 실험을 계속할 의향도 있음을 나타냈습니다.

결국 자일스는 자신의 하드웨어에서 LLM을 성공적으로 훈련했지만, OpenAI와 같은 대규모 조직의 모델과 비교했을 때 한계를 인식하고 추가적인 탐색과 실험을 이어가고자 했습니다.

SEGA Saturn에 대한 관심이 다시 높아지고 있는 가운데, 특히 일본에서만 출시된 게임들의 번역 덕분에 많은 주목을 받고 있다. 그중에서도 1997년에 출시된 그란디아는 많은 기대를 모았지만, 초기에는 서구 시장에 출시되지 않았다.

그란디아는 모험을 꿈꾸는 소년 저스틴의 여정을 다룬다. 저스틴은 친구 수와 함께 모험을 떠난다. 이 게임은 풍부한 스토리와 생동감 있는 캐릭터, 아름답게 디자인된 3D 세계에서 진행되는 매력적인 게임 플레이를 특징으로 한다. 플레이어는 마을을 탐험하며 퀘스트를 수행하고, 전략적인 턴제 전투에 참여해 다양한 행동과 조합을 사용할 수 있다.

당시 그래픽은 인상적이었으며, 세가 새턴의 하드웨어를 효과적으로 활용했다. 다만, 가끔씩 지연 현상이 발생하기도 했다. 효과음과 다양한 사운드트랙을 포함한 음향 디자인은 몰입감을 높이는 데 큰 기여를 한다.

게임은 캐릭터, 마법, 기술의 복잡한 레벨 시스템을 제공하지만, 플레이어가 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있도록 배려하고 있다. 일부 구간은 도전적이며 상당한 시간 투자가 필요해 진정한 전통적인 JRPG 경험을 선사한다.

전반적으로 그란디아는 아름다운 비주얼, 매력적인 이야기, 그리고 향수를 불러일으키는 느낌으로 많은 사랑을 받고 있다. 플레이어는 어린 시절의 순수함과 낙관적인 모험을 다시 경험할 수 있다. 이 기사는 게임의 성장과 시간의 흐름이라는 깊은 주제를 되새기며 마무리된다.

AlgoDrill은 면접 준비를 하면서 코딩 패턴을 더 잘 기억할 수 있도록 돕기 위해 만들어졌습니다. LeetCode에서 연습한 후 해결책을 기억하는 데 어려움을 겪은 창립자는 패턴 기반의 연습에 집중하는 AlgoDrill을 설계했습니다. 사용자는 정보를 적극적으로 떠올리면서 단계별로 해결책을 재구성하고, 각 단계에 대한 명확한 설명을 받습니다. 문제는 슬라이딩 윈도우, 동적 프로그래밍과 같은 일반적인 패턴으로 분류되어 있어 사용자가 어려움을 느끼는 영역을 연습할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼의 목표는 사용자가 실제 면접에서 자신감 있게 빠르게 코드를 작성할 수 있도록 하는 것입니다. 이 접근 방식의 효과에 대한 피드백과 사이트에서의 혼란이나 누락된 요소에 대한 의견도 환영합니다.

Mistral AI는 새로운 코딩 모델 패밀리인 Devstral 2를 출시했습니다. 이 모델은 Devstral 2(1230억 개의 파라미터)와 Devstral Small 2(240억 개의 파라미터) 두 가지 버전으로 제공됩니다. 두 모델 모두 오픈 소스이며 코딩 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다.

Devstral 2는 SWE-bench에서 72.2%의 점수를 기록하여 최고의 오픈 코딩 모델 중 하나로 자리 잡았습니다. 경쟁 모델보다 최대 7배 저렴한 비용으로 제공되어 경제적입니다. Devstral Small 2는 소비자 하드웨어에서 실행할 수 있는 소형 모델로, SWE-bench에서 68.0%의 점수를 기록합니다. 또한 Mistral Vibe CLI는 코딩 작업을 자동화하는 명령줄 인터페이스로, 사용자가 자연어를 통해 코드베이스와 상호작용할 수 있게 해줍니다.

Devstral 2는 최적의 성능을 위해 고급 GPU 설정이 필요하지만, Devstral Small 2는 단일 GPU나 CPU만으로도 작동할 수 있습니다. 이 모델들은 API를 통해 무료로 제공되며, 가격 계획은 추후 발표될 예정입니다.

이번 출시의 목표는 강력한 코딩 도구에 대한 접근성을 민주화하여 개발자와 소규모 팀이 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것입니다. Mistral AI는 사용자들이 자신의 경험과 프로젝트를 공유하도록 초대하며, 팀원을 적극적으로 채용하고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 블로그 포스트는 QEMU의 Tiny Code Generator(TCG)의 작동 원리를 설명합니다. TCG는 다양한 CPU 아키텍처의 명령어를 호스트 머신에서 실행할 수 있도록 변환하여 에뮬레이션을 가능하게 합니다.

첫 번째로, vCPU 스레드 실행에 대해 설명합니다. 목표 명령어의 실행은 tcg_cpu_exec 함수에 의해 처리되며, 이 함수는 변환된 코드 블록을 생성합니다.

변환 과정에서는 tb_gen_code가 중간 표현(IR) 코드를 생성하고 이를 기계어 코드로 변환하여 변환된 블록을 만듭니다. TCG는 프론트엔드 작업(IR 코드)과 백엔드 작업(호스트 CPU 명령어)을 구분합니다.

중간 표현(IR)은 gen_intermediate_code 함수를 통해 목표 아키텍처에 맞는 명령어로부터 생성됩니다. 이 과정은 일반적이지만, 개별 명령어를 변환하기 위해 아키텍처에 특화된 함수에 의존합니다.

변환된 블록(TB)은 초기 설정을 위한 프롤로그와 종료 조건을 위한 에필로그로 구성되어, 실행 중 코드 블록의 효율적인 연결을 가능하게 합니다.

디스어셈블리 컨텍스트는 CPU 아키텍처에 맞춰 조정되어, 각 TB가 실행 시 CPU의 상태에 특화되도록 합니다.

명령어 변환은 translate_insn 함수를 사용하여 목표 명령어를 IR로 변환합니다. 이 과정에서 목표 CPU에 특화된 opcode 핸들러 테이블이 사용됩니다.

예시로 PowerPC 명령어가 TCG IR 코드로 변환되는 과정을 보여주며, 특히 메모리와 시스템 레지스터 접근이 특정 IR 작업으로 변환되는 점이 강조됩니다.

전반적으로 이 블로그는 QEMU의 TCG가 어떻게 한 아키텍처의 명령어를 다른 아키텍처에서 효과적으로 변환하고 실행하는지를 설명하며, 중간 코드를 생성하여 최종적으로 호스트의 기계어 코드로 변환하는 과정을 다룹니다.

요약이 없습니다.

저자는 Google Sheets와 macOS Tahoe와 같은 애플리케이션에서 모든 메뉴 항목에 기본적으로 아이콘을 포함하는 경향에 대해 불만을 표합니다. 이 방식은 불필요한 시각적 혼잡을 초래하고 메뉴 탐색을 복잡하게 만든다고 주장합니다. 디자이너들은 아이콘이 이해를 돕는지 신중하게 고려하기보다는 단순히 공간을 채우기 위해 아이콘을 추가하는 경우가 많습니다.

저자는 이러한 현상을 애플의 이전 가이드라인과 대조합니다. 애플은 사용자에게 혼란을 줄 수 있는 임의의 기호 사용을 피할 것을 권장했습니다. 일부 아이콘은 유용할 수 있지만, 현재 메뉴에 있는 많은 아이콘은 무작위로 보이며 도움이 되지 않는 경우가 많다고 강조합니다. 저자는 메뉴에서 아이콘의 범람이 더 신중하고 최소한의 디자인 접근 방식을 지지하기 어렵게 만들었다고 결론짓습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

브렌트는 잘 구조화되고 효율적인 C 프로그램 작성을 위한 가이드라인을 공유하며, 캡슐화, 메모리 관리, 코딩 모범 사례를 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 캡슐화입니다. 구현 세부 사항을 숨기기 위해 헤더 파일을 사용하세요. 이렇게 하면 사용자가 코드의 내부 작동을 이해하지 않고도 상호작용할 수 있습니다.

둘째, 메모리 관리입니다. 메모리를 할당하는 코드는 반드시 해당 메모리를 해제해야 합니다. void* 사용을 피하고, 더 나은 타입 안전성과 명확성을 위해 특정 데이터 구조를 정의하는 것이 좋습니다.

셋째, 문자열 작업에 관한 것입니다. 문자열에는 UTF-8을 사용하세요. 이는 ASCII와 호환됩니다. 문자열 처리를 복잡하게 만들지 말고, 표준 문자 유형을 고수하는 것이 좋습니다.

넷째, 데이터 유형에 대해 설명합니다. 바이트 배열에는 char* 대신 uint8_t를 사용하세요. 항상 <stdbool.h>에서 제공하는 표준 불리언 타입을 사용해야 합니다.

다섯째, 코드 구조입니다. 단일 작업을 수행하는 함수를 작성하세요. 큰 복잡한 시스템을 만드는 대신 코드를 모듈화하는 것이 좋습니다. 가독성과 유지보수를 위해 매크로보다 인라인 함수를 선호하세요.

여섯째, 테스트 및 오류 처리입니다. 경고를 오류로 간주하고, 컴파일러에서 모든 경고를 활성화해야 합니다. 알려진 입력으로 개별 함수를 철저히 테스트하세요.

일곱째, 성능 고려 사항입니다. 캡슐화가 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 주의해야 합니다. 데이터를 보호하면서 접근을 허용하기 위해 const를 사용하세요. 구조체 멤버는 메모리 사용을 최적화하기 위해 가장 큰 타입에서 가장 작은 타입 순서로 정렬하세요.

마지막으로, 일반적인 모범 사례입니다. 가능한 한 표준을 사용하세요(예: int 대신 int32_t). 부동 소수점 값을 확인할 때는 0과 직접 비교하는 것을 피하고, 작은 엡실론 값을 사용하는 것이 좋습니다. 정의되지 않은 동작을 피하기 위해 구조체 내 포인터는 항상 초기화해야 합니다.

브렌트는 프로그래밍 관행을 계속 다듬어 가면서 더 많은 규칙이 생길 수 있음을 인정합니다.

Epsilon은 Go로 작성된 경량의 WebAssembly 런타임으로, 외부 의존성이 필요하지 않습니다. WebAssembly 2.0 사양을 지원하며, CGo를 사용하지 않고도 amd64와 arm64와 같은 다양한 아키텍처에서 작동합니다. 주요 기능으로는 WebAssembly 모듈을 Go 애플리케이션에 통합할 수 있는 기능과 모듈을 테스트하고 디버깅할 수 있는 대화형 REPL 도구가 있습니다.

Epsilon을 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다. go get github.com/ziggy42/epsilon

빠른 시작을 위해, WebAssembly 모듈을 바이트에서 로드하고 실행하는 기본 예시는 다음과 같습니다. wasmBytes, _ := os.ReadFile("add.wasm") instance, _ := epsilon.NewRuntime().InstantiateModuleFromBytes(wasmBytes) result, _ := instance.Invoke("add", int32(5), int32(37)) fmt.Println(result[0]) // 결과: 42

또한, WebAssembly 모듈에 사용자 정의 Go 함수를 추가할 수도 있습니다. imports := epsilon.NewImportBuilder(). AddHostFunc("env", "log", func(args ...any) []any { fmt.Printf("[WASM Log]: %v\n", args[0]) return nil }). Build()

instance, _ := epsilon.NewRuntime().InstantiateModuleWithImports(wasmFile, imports)

테스트를 위한 REPL을 시작하려면 다음 명령어를 입력합니다. go run ./cmd/epsilon

필수 명령어로는 모듈을 파일이나 URL에서 로드하는 LOAD, 내보낸 함수를 호출하는 INVOKE, 전역 변수를 읽는 GET, 메모리를 검사하는 MEM, 로드된 모듈을 나열하는 LIST가 있습니다.

테스트와 벤치마크를 실행하려면 다음 명령어를 사용합니다. go test ./epsilon/... go test -bench . ./internal/benchmarks

기여에 대한 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

이 프로젝트는 Apache 2.0 라이센스 하에 배포됩니다. 이 프로젝트는 공식 Google 제품이 아니며, Google의 취약점 보상 프로그램에 해당되지 않습니다.

워크래프트 II: 어둠의 물결이 1995년 12월 9일 출시된 이후 30주년을 맞이했습니다. 첫 번째 게임의 성공 이후 블리자드는 1995년 초에 이 속편을 개발하기 시작했습니다. 워크래프트 II는 한 번에 더 많은 유닛을 선택할 수 있는 기능, 오른쪽 클릭으로 명령을 내리는 방식, 해상 및 공중 전투와 같은 새로운 전투 유형을 도입하는 등 많은 개선점을 선보였습니다. 그래픽이 향상되었고, 전투 지역을 탐험하는 방식에 변화를 준 '전쟁의 안개' 메커니즘이 추가되었습니다.

게임은 인간과 오크라는 두 진영 간의 갈등에 계속 초점을 맞추었으며, 유닛과 건물을 서로 비슷하게 만들어 균형을 유지했습니다. 그러나 오크는 강력한 '피의 갈망' 마법 덕분에 눈에 띄는 이점을 가졌습니다.

블리자드는 여러 버전과 확장팩을 출시했으며, 그 중에는 '워크래프트 II: 어둠의 문 너머'와 온라인 멀티플레이를 가능하게 한 '워크래프트 II: 배틀넷 에디션'이 포함됩니다. 2024년 11월에는 그래픽과 조작이 업데이트된 리마스터 버전이 출시되었습니다.

워크래프트 II는 비평가들의 찬사를 받았으며, PC 게이머 US에서 1995년 최고의 게임으로 선정되었습니다. 이 게임은 제3자 도구와 수정 작업의 물결을 일으켰고, 이후 블리자드 게임과 더 넓은 게임 커뮤니티에 영향을 미쳤습니다.

이 기사에서는 저자의 초기 워크래프트 II 경험에 대한 개인적인 이야기도 공유하며, 게임과 맵 편집기가 그들의 게임과 모딩에 대한 관심에 미친 영향을 강조하고 있습니다.

연구자들은 다양한 작업에 대해 훈련된 심층 신경망이 구조에서 유사한 패턴을 공유하는 경향이 있다는 것을 발견했습니다. 그들은 1,100개 이상의 모델을 연구했으며, 여기에는 여러 종류의 신경망이 포함됩니다. 이 연구에서 이들 모델은 대부분의 학습을 나타내는 공통의 저차원 공간으로 수렴하는 경향이 있음을 발견했습니다. 모델의 가중치 행렬을 분석한 결과, 작업이나 데이터에 관계없이 많은 다양한 아키텍처가 활용하는 특정 하위 공간을 확인했습니다.

이 연구는 심층 네트워크 내에서 정보가 어떻게 조직되는지를 보여주며, 많은 데이터나 컴퓨팅 파워 없이도 이러한 공유 구조를 찾을 수 있을 것이라는 가능성을 제시합니다. 이러한 발견은 모델의 효율성을 높이고, 다중 작업 학습을 개선하며, 대규모 신경망 훈련의 환경적 영향을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 웹 접근성을 위해 ARIA(접근 가능한 리치 인터넷 애플리케이션)를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

잘못된 ARIA를 사용하는 것보다 ARIA를 아예 사용하지 않는 것이 낫습니다. 잘못된 ARIA는 보조 기술을 혼란스럽게 하고 사용자 경험을 해칠 수 있습니다. ARIA의 작동 방식을 이해한 후에 사용하는 것이 중요합니다.

두 가지 필수 원칙이 있습니다. 첫째, 역할은 약속입니다. ARIA 역할(예: role="button" 등)을 부여할 때는 예상되는 키보드 상호작용도 제공해야 한다는 의미입니다. 이를 지키지 않으면 사용자가 혼란스러워할 수 있습니다. 둘째, ARIA는 원래 의미를 가리거나 보강할 수 있습니다. ARIA는 요소를 접근 가능하게 만드는 데 도움을 주지만, 잘못 사용하면 문제를 일으킬 수 있습니다.

ARIA 구현을 다양한 브라우저와 보조 기술에서 테스트하는 것이 중요합니다. 이 가이드는 최신 표준을 기반으로 하며, 인기 있는 브라우저와의 호환성을 목표로 하고 있습니다.

현재 이 가이드는 모바일 및 터치 상호작용에 대한 구체적인 지침이 부족합니다. 이러한 플랫폼에 대한 표준화된 접근 방식이 아직 마련되지 않았기 때문입니다. 향후 업데이트에서 이 부분을 다룰 예정입니다.

전반적으로 이 문서는 사용자 경험을 해치지 않으면서 웹 접근성을 향상시키기 위해 ARIA를 신중하고 잘 알고 사용하는 것이 중요하다고 강조합니다.

저자는 회의 중 적극적으로 메모를 하는 것의 중요성에 대해 이야기합니다. 회의록이나 인공지능 요약에 의존하기보다는, 자신의 말로 핵심 포인트와 통찰을 기록하는 것이 더 효과적이라고 강조합니다. 이러한 방법은 반복되는 회의에서 발생하는 내용을 추적하는 데 도움이 되며, 시간이 지남에 따라 더 나은 반성을 가능하게 합니다.

여러 메모 도구를 시도했지만 완벽한 도구를 찾지 못한 저자는 정기 회의, 특히 일대일 회의를 위해 특별히 설계된 자신만의 도구를 만들었습니다. 이 도구를 성공적으로 사용해온 저자는 이제 다른 사람들과 공유하고 싶어 합니다. 이 도구는 회원 가입 없이 즉시 사용할 수 있는 무료 버전이 제공됩니다. 저자는 다른 사람들에게 이 도구를 사용해보고 피드백을 주기를 초대합니다.

유럽연합(EU)은 구글이 콘텐츠 제작자에게 보상을 하지 않고 검색 결과 위에 AI로 생성된 요약을 사용하는 것에 대해 조사하고 있습니다. 이번 조사는 구글이 웹사이트와 유튜브 동영상의 데이터를 사용해 AI 서비스를 개발했는지, 이로 인해 출판사들의 트래픽과 수익에 피해를 주었는지를 살펴볼 것입니다. 구글은 이번 조사가 경쟁 시장에서의 혁신을 저해할 수 있다고 주장하고 있습니다.

AI 개요 기능이 웹사이트 링크 클릭 수를 줄여 광고 수익을 감소시킬 수 있다는 우려도 제기되고 있습니다. 조사에서는 콘텐츠 제작자들이 자신의 콘텐츠가 AI 훈련에 사용되는 것을 거부할 수 있는지 여부도 평가할 예정입니다. 제작자들을 지지하는 이들은 이는 그들의 권리와 생계를 보호하는 데 필수적이라고 믿고 있습니다.

EU는 다양한 미디어를 지원하고 기술 발전이 민주적 가치를 훼손하지 않도록 하는 것이 중요하다고 강조하고 있습니다. 유럽연합 집행위원회는 엄격한 디지털 규정을 가지고 있으며, 이를 위반할 경우 상당한 벌금이 부과될 수 있습니다.

공백은 타이포그래피에서 매우 중요한 요소이지만 종종 간과됩니다. 공백은 글자, 단어, 줄을 구분하는 빈 공간을 의미하며, 텍스트의 가독성과 배치에 큰 영향을 미칩니다. 타이포그래피에는 표준 공백, 줄바꿈이 되지 않는 공백, 특정 용도로 사용되는 다양한 너비의 공백 등 여러 종류의 공백 문자가 있습니다.

유럽 언어에서 단어 간격의 사용은 7세기경 라틴 문자 도입과 함께 시작되었습니다. 금속 활자 시대에는 공백이 물리적인 객체였으며, 그 너비는 서체 디자인에 따라 달라졌습니다. 오늘날 디지털 타이포그래피에서도 이러한 개념이 여전히 사용되지만, 많은 응용 프로그램에서는 주로 표준 공백만을 제공합니다.

주요 공백의 종류는 다음과 같습니다.

표준 공백은 가장 일반적인 공백으로, 스페이스바를 눌러 생성됩니다. 줄바꿈이 되지 않는 공백은 해당 위치에서 자동 줄바꿈을 방지하여 단어가 함께 유지되도록 도와줍니다. 엠스페이스와 엔스페이스는 특정 형식 요구에 사용되는 더 넓은 공백으로, 엠스페이스는 대문자의 너비와 같고, 엔스페이스는 그 절반입니다. 얇은 공백과 헤어 스페이스는 특히 구두점과 관련하여 더 섬세한 조정을 위해 사용됩니다.

적절한 간격은 텍스트의 가독성과 균형 잡힌 외관을 유지하는 데 필수적입니다. 너무 넓거나 좁은 공백은 읽기 흐름을 방해할 수 있습니다. 정당화된 텍스트에서는 시각적 일관성을 피하기 위해 간격을 신중하게 조정해야 합니다.

인디자인과 같은 소프트웨어 도구는 공백 조정을 위한 고급 옵션을 제공하여 타이포그래퍼가 원하는 미적 효과를 달성할 수 있도록 합니다. 그러나 디자이너는 항상 텍스트와 공백 간의 관계를 고려하여 시각적으로 매력적인 레이아웃을 만드는 데 자신의 판단을 신뢰해야 합니다.

전반적으로 공백을 이해하고 적절히 사용하는 것은 디자인에서 타이포그래피의 효과를 향상시킵니다.

오리는 세계 최초의 프레임 없는 우산으로, 종이접기 기술을 이용해 펼쳐집니다. 이 우산은 많은 관심을 받고 있으며, 조회 수가 29,000에 달합니다.

NATS는 생산자가 메시지를 스트림으로 보내고 소비자가 이를 가져가는 스트리밍 시스템입니다. 일반 스트림은 메시지를 잃어버릴 수 있지만, NATS의 하위 시스템인 JetStream은 Raft 합의 알고리즘을 사용하여 "최소 한 번" 메시지 전달을 보장합니다. JetStream은 높은 가용성을 목표로 하며 선형성을 주장하지만, 이는 선형적 시스템이 완전한 가용성을 가질 수 없다는 CAP 정리에 모순됩니다.

테스트는 Jepsen 프레임워크를 사용하여 다양한 오류를 시뮬레이션하며 진행되었습니다. 여기에는 프로세스 충돌, 네트워크 문제, 파일 손상이 포함됩니다. 복제 계수가 다섯인 단일 JetStream 스트림이 생성되었고, 테스트는 시스템이 이러한 오류를 얼마나 잘 처리하는지에 초점을 맞췄습니다.

주요 발견 사항으로는 첫째, 버전 2.10.22에서의 데이터 손실 문제가 있었습니다. 충돌로 인해 JetStream 데이터가 완전히 손실될 수 있었고, 이는 버전 2.10.23에서 수정되었습니다. 둘째, 파일 손상으로 인해 중요한 데이터가 손실되는 경우가 발생했습니다. .blk 파일의 손상은 몇 개의 노드만 영향을 받아도 큰 데이터 손실로 이어졌습니다. 셋째, 스냅샷 파일의 오류로 인해 노드가 잘못된 스트림을 삭제하는 문제가 있었습니다. 넷째, JetStream은 메시지를 즉시 인식하지만, 데이터를 디스크에 기록하는 것은 2분마다 이루어져 전원 장애나 충돌 시 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 마지막으로, 단일 운영 체제 충돌로 인해 인식된 메시지가 손실되면서 "스플릿 브레인" 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 노드 간 데이터 불일치를 초래합니다.

이에 대한 권장 사항으로는 데이터 손실을 방지하기 위해 fsync 기본값을 항상으로 변경할 것을 제안합니다. 또한 전원 장애와 빠른 노드 실패와 관련된 잠재적 위험을 명확히 문서화해야 합니다. 시스템의 자가 치유 및 가용성 주장도 CAP 정리와의 모순을 해소하기 위해 명확히 해야 합니다.

JetStream은 전반적으로 잘 작동했지만, 특정 오류 조건에서 데이터 손실 및 일관성과 관련된 심각한 문제가 확인되었습니다. 신뢰성을 높이고 사용자 이해를 돕기 위해 추가 테스트와 명확한 문서화가 필요합니다.

지진과 쓰나미 정보와 관련된 여러 웹사이트 링크가 포함되어 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째로, 최근 발생한 지진에 대한 구체적인 정보를 제공하는 링크가 있습니다. 두 번째로, 쓰나미에 대한 뉴스와 안전 경고를 포함한 업데이트 링크도 있습니다. 세 번째로, 최근 지진을 보여주는 지도 링크가 제공됩니다. 마지막으로, 쓰나미 경고에 대한 최신 정보를 제공하는 링크도 있습니다.

이러한 자원들은 사람들이 지진 활동과 잠재적인 쓰나미 위협에 대해 정보를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 AI 코딩 도구의 발전, 특히 "에이전틱 코딩"으로 인해 소프트웨어 개발 산업에서 큰 변화가 일어나고 있다고 설명합니다. 이러한 도구들은 소프트웨어 구축 비용을 최대 90%까지 줄일 수 있다고 하며, 이는 소프트웨어 개발 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

첫 번째로, 비용 절감이 있습니다. 소프트웨어 개발에 드는 인건비가 크게 줄어들어, 한 달이 걸리던 프로젝트를 이제는 일주일 만에 완료할 수 있게 되었습니다. 이는 비즈니스 로직을 효율적으로 작동하는 코드로 변환하는 도구 덕분입니다.

두 번째로, 수요 증가가 예상됩니다. 소프트웨어 생산 비용이 저렴해짐에 따라 수요가 늘어날 것입니다. 많은 조직들이 스프레드시트 솔루션을 대체할 소프트웨어에 대한 필요가 있지만, 이제는 이를 더 저렴하게 구현할 수 있게 됩니다.

세 번째로, 인간의 감독이 중요합니다. AI 도구가 많은 코딩 작업을 처리할 수 있지만, 품질 관리와 의사 결정에는 여전히 인간의 감독이 필수적입니다. 특정 분야에 대한 깊은 지식을 가진 개발자들이 이러한 도구를 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.

네 번째로, 빠른 반복이 가능해집니다. 숙련된 개발자와 AI의 조합은 신속한 소프트웨어 개발을 가능하게 하여, 효과가 없는 솔루션을 쉽게 버리고 새롭게 시작할 수 있게 합니다.

마지막으로, 변화에 적응하는 것이 중요합니다. 저자는 소프트웨어 엔지니어들이 이러한 변화를 받아들이라고 촉구하며, 저항하는 이들은 산업이 빠르게 발전하는 가운데 뒤처질 수 있다고 경고합니다.

전반적으로 이 글은 소프트웨어 개발의 변혁적인 순간을 강조하며, 새로운 기술에 적응하는 것이 이 분야에서 계속해서 중요하다는 점을 부각합니다.

EU는 50종 이상의 인공지능(AI) 응용 프로그램을 "고위험"으로 분류했습니다. 이 분류는 EU 내에서 AI 시스템을 제공, 수입 또는 사용하는 모든 회사에 적용되며, 회사의 위치와는 무관합니다. 주요 사항은 다음과 같습니다.

고위험 AI 응용 프로그램에는 채용, 고객 서비스, 위험 평가에 사용되는 시스템이 포함됩니다. 구체적인 예로는 자동화된 이력서 검토와 생체 인식 기술이 있습니다.

고위험 AI를 사용하는 회사는 CE 마크를 취득하고, EU에 등록하며, 위험 관리 시스템을 구현해야 합니다. 또한 AI 시스템의 투명성을 보장하고, 정확성에 대한 문서를 유지하며, AI가 내리는 결정에 대해 인간의 감독이 필요합니다.

기업은 자사의 AI가 사람에 대한 자동 결정을 내리거나, 중요한 인프라에서 운영되거나, 생체 데이터를 사용하는지 확인해야 합니다. 이러한 요소들은 고위험 상태를 나타낼 수 있습니다.

AI 법안은 단계적으로 규정을 시행하며, 2026년 8월 2일까지 완전한 준수가 요구됩니다.

2026년 8월 2일부터 기업은 규제 샌드박스를 활용하여 감독 하에 AI 제품을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 규정 준수를 보장하고 벌금 위험을 줄일 수 있습니다.

따라서 EU에서 고위험 응용 프로그램에 사용되는 AI 시스템을 운영하는 경우, 지금부터 준수 준비를 시작하는 것이 중요합니다.

요약이 없습니다.

이 블로그 글에서는 탈옥된 킨들에 Tailscale을 설치하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. Tailscale은 SSH 접근을 더 쉽게 하고, 파일 전송을 간편하게 하며, 연결성을 향상시킵니다. 킨들을 탈옥한다는 것은 제조사의 제한을 제거하여 비공식 앱을 사용할 수 있게 하고, 전자책에 대한 유연성을 높이는 것을 의미합니다.

킨들을 탈옥하려면 사용자가 자신의 기기 펌웨어 버전을 확인하고, 탈옥을 되돌릴 수 있는 자동 업데이트를 피하기 위한 특정 단계를 따라야 합니다. Tailscale을 설치하면 지속적인 IP 주소, 간편한 파일 전송, 그리고 자체 호스팅된 Calibre Web 라이브러리에 접근할 수 있는 기능이 추가됩니다.

전반적으로 킨들을 탈옥하고 Tailscale을 설치하면 기기의 기능성과 사용자 맞춤성이 향상되어 파일과 앱을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다. 그러나 이 과정에는 기기가 고장날 위험이나 보증이 무효화될 수 있는 위험이 따릅니다.

제이슨 아발룩, 레일라 아가, 사친 샤가 작성한 "임상 시험은 고위험 환자를 배제하고 약물의 해를 과소평가한다"라는 제목의 연구 논문은 임상 시험에서 고위험 환자들이 종종 제외되는 경향이 있음을 다루고 있습니다. 이로 인해 암 치료 약물의 해로운 효과가 과소평가될 수 있습니다. 연구는 메디케어 청구와 연결된 감시, 역학 및 최종 결과 프로그램의 데이터를 사용했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 암 치료 약물로 치료를 시작하면 심각한 부작용 사건(SAE)의 위험이 매달 2%포인트 증가하며, 이는 250%의 상승을 의미합니다. 건강 문제가 더 많은 환자들은 SAE의 위험이 더 높지만, 임상 시험에 참여할 가능성은 낮습니다. 특히, 가장 고위험 환자들은 낮은 위험 환자들에 비해 2.5배 더 많은 SAE를 경험하지만, 임상 시험에 포함될 가능성은 4배나 낮습니다. 전체 인구에서 SAE의 예상 위험은 임상 시험에 참여하는 환자들보다 15% 더 높으며, 이는 매년 치료받는 25명의 환자 중 한 명이 추가로 입원할 수 있음을 의미합니다.

저자들은 임상 시험 참가자의 인구 통계에 대한 더 나은 규제가 실제 환자에게 더 적합한 시험 결과를 제공하고 규제 기준을 개선할 수 있을 것이라고 제안합니다.

Arlan은 AI 코딩 에이전트를 개선하기 위해 실제 코드베이스와 문서에서 정확하고 최신의 정보를 제공하는 도구인 Nia를 개발하고 있습니다. Nia는 코딩 에이전트가 구식이거나 잘못된 정보를 사용하는 것을 방지하여 오류와 시간 낭비를 줄이는 데 도움을 줍니다.

Nia는 GitHub 저장소와 문서와 같은 다양한 출처를 색인화하여 정보를 정리합니다. 이렇게 정리된 정보는 코딩 에이전트가 관련 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 도와줍니다. Nia는 여러 프로젝트와 에이전트를 동시에 처리할 수 있어 원활한 작업 흐름을 제공합니다. 사용자는 미리 색인화된 공개 출처를 활용하고, 자신의 개인 저장소를 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Nia는 유료 서비스이지만 개인 사용자가 기능을 시험해 볼 수 있도록 무료 요금제를 제공합니다. 이 도구는 다양한 응용 프로그램에 신뢰할 수 있는 맥락을 제공하는 것을 목표로 하며, 초기 사용자들은 의료 및 개인 AI 에이전트와 같은 다양한 분야에서 그 가능성을 탐색하고 있습니다. Arlan은 사용자 경험을 바탕으로 도구를 개선하고자 하므로 성능과 사용성에 대한 피드백을 환영합니다.

2025년 12월 8일, Confluent는 IBM에 주당 31달러에 인수되기로 합의했다고 발표했습니다. 거래가 완료되면 Confluent는 IBM 내에서 별도의 브랜드로 남게 됩니다. 이번 인수는 대기업의 데이터 관리 능력을 향상시키고, 클라우드 서비스와 인공지능을 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Confluent의 CEO인 제이 크렙스는 팀의 노고에 감사의 뜻을 전하며, 회사의 사명은 계속 이어지지만 IBM의 지원을 받아 더욱 강화될 것이라고 강조했습니다. 그는 현대 비즈니스에서 데이터의 중요성과 Confluent와 IBM 간의 실시간 데이터와 인공지능 중심의 미래에 대한 공동 비전을 언급했습니다.

이번 인수는 규제 당국의 승인을 받아야 하며, 거래가 완료될 때까지 Confluent는 독립적으로 운영됩니다. 이 기간 동안 직원들의 역할과 복리후생은 변동이 없습니다. 추가적인 세부 사항은 향후 회의와 소통을 통해 공유될 예정입니다.

이 텍스트는 웹페이지 사용자 인터페이스의 동작을 관리하는 자바스크립트 함수에 대해 설명하고 있습니다. 주로 "뒤로" 버튼과 목차(TOC)에 초점을 맞추고 있습니다.

첫째, 스크롤 동작에 대한 설명입니다. 페이지의 스크롤 위치에 따라 그라디언트 마스크의 투명도가 변합니다. 페이지를 64픽셀 이상 아래로 스크롤하면 마스크가 완전히 보이게 됩니다.

둘째, 뒤로 버튼의 위치 조정입니다. 페이지 레이아웃과 화면 크기에 따라 뒤로 버튼의 위치가 조정됩니다. 공간이 충분하면 버튼이 왼쪽에 고정되지만, 그렇지 않으면 버튼이 표시되지 않습니다.

셋째, 목차(TOC)에 대한 내용입니다. TOC는 콘텐츠 링크가 있을 경우에만 표시됩니다. 화면 크기와 TOC 활성화 여부에 따라 위치가 조정됩니다. TOC 링크를 클릭하면 해당 섹션으로 부드럽게 스크롤됩니다.

넷째, 활성 링크 강조입니다. 사용자가 스크롤할 때 TOC는 현재 활성화된 섹션을 스크롤 위치에 따라 강조 표시합니다.

마지막으로, 반응형 조정에 대한 설명입니다. 이 스크립트는 페이지 로드 및 크기 조정 이벤트를 감지하여 요소들이 올바르게 배치되고 필요에 따라 상태가 업데이트되도록 합니다.

전반적으로 이 스크립트는 웹페이지에서 동적이고 사용자 친화적인 내비게이션 경험을 제공합니다.

발표자는 기술, 특히 인공지능(AI)의 빠른 발전을 역사적으로 말라버린 말의 감소와 컴퓨터 체스의 진화에 비유합니다.

1700년대 증기기관이 발명된 이후, 엔진의 성능이 크게 향상되기까지 200년이 걸렸지만, 말의 수는 1930년대부터 1950년대 사이에 급격히 줄어들었습니다. 이 시기에 미국에서 90%의 말이 사라졌습니다.

컴퓨터 체스는 1985년부터 꾸준히 발전해왔지만, 2010년에는 컴퓨터가 인간 그랜드마스터를 초월하게 되었습니다. 그 결과, 인간이 90%의 승률을 보이던 것이 이제는 컴퓨터가 90%의 승률을 기록하게 되었습니다.

AI에 대한 전 세계의 지출은 꾸준히 증가하고 있으며, 앞으로 몇 년 안에 두 배로 늘어날 것으로 예상됩니다. 그러나 발표자는 AI가 인간의 능력을 훨씬 짧은 시간 안에 빠르게 초월했다고 느끼고 있습니다.

연구원으로서 Anthropic에서 일하는 발표자는 AI인 클로드가 자신이 처리하던 질문에 답하기 시작했을 때 극적인 변화를 경험했습니다. 불과 6개월 만에 클로드는 자신보다 훨씬 뛰어난 성과를 내며, 말의 운명과 유사한 직업 안정성에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

발표자는 AI의 빠른 발전을 돌아보며 역사적인 기술 변화와의 유사성을 언급하고, 이러한 변화가 인간의 직업에 미칠 영향에 대한 우려를 표명합니다.

요약이 없습니다.

넷플릭스가 워너 브라더스를 인수할 계획이라는 소식이 전해지면서 온라인에서 많은 논의가 일어나고 있다. 이와 관련해 1,333개의 댓글이 달렸다.

카세트 테이프가 구식 음악 형식으로 여겨지면서도 다시 인기를 얻고 있습니다. 테이프 판매량이 크게 증가했으며, 테일러 스위프트와 빌리 아일리시 같은 주요 아티스트들이 디지털 형식과 함께 카세트를 출시하고 있습니다. 영국에서는 카세트 판매가 2003년 이후 최고 수준에 도달했으며, 미국에서도 2025년 초에 판매량이 급증했습니다.

하지만 이러한 추세는 완전한 부활이라기보다는 특히 젊은 층 사이에서의 재발견에 가깝습니다. 카세트는 낮은 음질과 불편함으로 알려져 있지만, 디지털 형식에서는 느낄 수 없는 음악과의 물리적인 연결을 제공합니다. 많은 사람들은 카세트의 물리적인 존재감과 집중해서 음악을 감상할 수 있는 경험을 소중히 여깁니다.

카세트는 또한 향수를 불러일으키고 디지털 음악 환경에 대한 반항의 상징으로 여겨집니다. 믹스테이프와 같은 창의적인 표현 방식을 가능하게 하며, 이는 한때 음악을 공유하는 인기 있는 방법이었습니다. 아티스트와 팬들은 카세트를 독특한 상품으로 사용하며, 청취자들 사이에 공동체 의식과 헌신을 키우고 있습니다.

결론적으로, 카세트가 스트리밍 서비스를 대체하지는 않겠지만, 디지털 시대와는 다른, 더 개인적인 방식으로 음악을 즐길 수 있는 기회를 제공합니다.

레기온 헬스는 정신 건강 관리의 운영을 개선하는 데 중점을 둔 정신과 진료소입니다. 이들은 일정 관리, 문서화, 청구 등의 업무를 효율적으로 처리하고 있으며, 단 한 명의 인력 지원으로 2,000명 이상의 환자를 돕고 있습니다.

현재 샌프란시스코에서 창립 엔지니어를 채용하고 있으며, 정신 건강 관리를 위한 백엔드 시스템과 도구 개발에 창립자들과 협력할 인재를 찾고 있습니다. 지원자는 시스템 사고와 워크플로우 관리에 대한 경험이 필요하며, 인공지능 언어 모델(LLM) 관련 경험은 필수는 아니지만 우대 사항입니다.

이 직무는 정규직으로, 대면 근무를 요구하며, 연봉은 13만 달러에서 18만 달러 사이이고, 주식 옵션은 0.1%에서 0.6%까지 제공됩니다.

레거시 업데이트 사이트는 마이크로소프트가 수년간 삭제한 다운로드 파일들을 아카이브 형태로 제공합니다. 여기에는 오래된 버전의 윈도우, 오피스, 비주얼 스튜디오 및 기타 소프트웨어가 포함되어 있습니다. 이 아카이브는 2012년부터 2024년까지의 다운로드를 다루며, 2025년까지 삭제된 콘텐츠를 포함하기 위한 노력이 계속되고 있습니다.

사용자들은 특정 다운로드를 검색하거나 탐색할 수 있지만, 이 삭제된 다운로드는 더 이상 마이크로소프트의 지원을 받지 않으며 보안 문제가 있을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 사이트는 설치 후 업데이트를 확인할 것을 권장합니다.

아카이브에는 다양한 도구와 런타임이 포함되어 있습니다. 오피스 뷰어는 전체 오피스 프로그램 없이 오피스 파일을 볼 수 있는 무료 도구입니다. .NET 프레임워크는 .NET을 사용하여 개발된 프로그램에 필요한 런타임입니다. 비주얼 C++ 재배포 패키지는 비주얼 C++로 구축된 많은 애플리케이션에 필수적입니다. 다이렉트X 런타임은 게임과 그래픽 프로그램을 실행하는 데 필요합니다. 마이크로소프트 SQL 서버 익스프레스는 데이터베이스 애플리케이션을 위한 무료 SQL 서버 버전입니다.

사이트는 이러한 다운로드를 보존하는 데 도움을 준 아카이브 팀과 인터넷 아카이브에 감사의 뜻을 전합니다. 사용자들은 기부나 지원을 통해 이 서비스를 유지하는 데 도움을 줄 것을 권장합니다.

마지막으로, 레거시 업데이트 사이트는 마이크로소프트와 독립적으로 운영되며, 사용자들에게 소프트웨어 라이선스 계약을 주의 깊게 읽을 것을 권장합니다.

이 기사는 인공지능(AI) 개발과 그 결과를 검증하는 능력 간의 관계를 에릭과 다니엘이라는 두 친구의 경험을 통해 설명합니다.

에릭은 스타트업의 프로젝트 매니저로, AI가 웹 애플리케이션을 신속하게 생성하는 모습에 감명을 받았습니다. 그러나 그는 AI의 기본 기술을 이해하는 데 어려움을 겪었고, 제품 개발에 AI를 효과적으로 활용하기 위해 엔지니어 팀과 보조를 맞추는 것이 힘들다는 것을 깨달았습니다.

반면 다니엘은 선임 엔지니어로 처음에는 AI에 회의적이었지만, 이후 그의 작업 속도를 높이는 데 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 그는 AI에게 코드를 생성하도록 효과적으로 요청하고, 최소한의 노력으로 그 정확성을 확인하며, 직접 코드를 작성하지 않고도 신뢰할 수 있는 기능을 빠르게 배포할 수 있었습니다.

이 기사의 주요 주제는 AI를 사용할 때 신뢰할 수 있는 엔지니어링의 필요성입니다. AI는 작업을 빠르게 수행할 수 있지만, 그 결과를 검증할 수 있는 능력도 중요합니다. 검증 과정이 광범위한 기술 지식을 요구하게 되면 '검증 부채'라는 현상이 발생할 수 있습니다. 이는 검증되지 않은 결과가 위험을 초래할 수 있음을 의미합니다.

이 기사는 '검증 엔지니어링'의 중요성을 강조합니다. 이는 AI가 생성한 작업을 더 쉽게 검증할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 더 나은 요청 방법 개발, 이해관계자 교육을 통한 효과적인 검증, 생성하기는 어렵지만 검증하기 쉬운 작업을 식별하는 것이 포함될 수 있습니다. 궁극적으로 AI 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 사람들은 AI 발전의 혜택을 가장 많이 누릴 것입니다.

fanfa.dev는 사용자가 다이어그램을 만들고 관리하는 데 도움을 주는 시각적 도구입니다. 이 도구는 작업, 프로젝트, 채팅 메시지, 문서, 속성, 팀 등 다양한 입력을 받아들입니다.

주요 기능으로는 입력된 정보를 처리하여 여러 가지 출력을 생성하는 것입니다. 여기에는 속성 자동 채우기, 실시간 프로젝트 개요, 버그 분류, 작업 중복 제거, 팀 자동 구성 등이 포함됩니다.

사용자는 다이어그램을 쉽게 만들고 공유하며, 신속하게 수정할 수 있습니다. 또한 애니메이션 시각화 기능이 제공되며, 다이어그램을 저장하고 공유하는 것도 지원합니다. 전반적으로 fanfa.dev는 효율적인 프로젝트 관리와 협업을 위해 설계되었습니다.

이 글에서는 "도메인 반복"이라는 기법을 사용하여 서명 거리 함수(SDF)를 이용해 형태를 렌더링하는 방법에 대해 설명합니다. 이 기법은 장면을 통과하는 광선이 한 번에 하나의 형태만 평가함으로써 실시간으로 수많은 형태를 렌더링할 수 있게 해줍니다.

저자는 눈을 만드는 SDF 코드 예제를 통해 동공과 목표를 설정하는 함수 사용법을 자세히 설명합니다. 이 과정에서 광선을 장면에 투사하고 가장 가까운 형태까지의 거리를 기준으로 얼마나 이동할지를 결정하는 '레이 마칭' 기법이 사용됩니다. 이를 통해 렌더링 아티팩트를 피할 수 있습니다.

또한, 수학적 함수를 이용해 형태를 조작하는 방법도 설명합니다. 예를 들어, 크기를 조정하거나 무작위 오프셋을 추가하여 늘리거나 대칭 효과를 만들어낼 수 있습니다. 적절한 거리 필드는 광선이 형태에 닿기 전에 얼마나 멀리 이동할 수 있는지를 결정하기 때문에 올바른 렌더링에 필수적입니다. 저자는 삼각파와 사인파와 같은 다양한 함수를 탐구하여 아티팩트 없이 부드러운 타일링 효과를 얻는 방법을 제시합니다.

하지만 일부 방법은 시각적 아티팩트나 잘못된 거리 필드를 초래할 수 있으며, 저자는 이러한 문제를 해결하기 위한 오버샘플링 기법에 대해서도 논의합니다. 주기적인 함수는 흥미로운 효과를 제공하지만, 고전적인 도메인 반복에 비해 형태의 변형이나 인접한 형태 샘플링에 한계가 있습니다.

전반적으로 이 글은 SDF를 이용한 고급 렌더링 기법에 대해 다루며, 수학적 함수를 통해 공간과 형태를 조작하는 창의적인 가능성에 대해 강조합니다.

지난 두 달 동안, 나는 GLSL(OpenGL 셰이딩 언어)를 사용하여 여러 개의 작은 데모를 만들었고, 그 중 네 가지인 문라이트, 엔트런스 3, 아키펠라고, 그리고 큐티에 대한 통찰을 공유했다. 각 데모는 나에게 소중한 교훈을 주었다.

문라이트는 특정 공식을 사용하여 빛의 분포를 거리 기반으로 모델링함으로써 빛나는 효과를 더 간단하게 구현하는 방법을 탐구했다. 이 데모는 기본적인 수학을 통해 투명도와 흡수율을 관리하는 방법을 보여주었다.

엔트런스 3는 대기 효과를 만드는 도전적인 프로젝트였다. 이 프로젝트에서는 다른 거리 계산 방법을 사용했으며, 모바일 기기에서 발생한 버그를 해결하기 위해 창의적인 코드 우회 방법을 사용해야 했다. 또한, 등각 및 이등각 뷰를 위한 카메라 설정 방법도 배웠다.

아키펠라고는 절차적으로 생성된 풍경을 특징으로 하며, 산과 물을 위해 노이즈 함수를 사용했다. 이전 작업과는 다른 색상 테마를 목표로 했다.

큐티에서는 코드의 길이를 512자로 제한하는 데 초점을 맞추어 부드러운 형태와 간단한 애니메이션 기법을 실험했다. 부드러운 최소값 연산자를 사용하여 둥근 형태를 만드는 새로운 방법도 발견했다.

전반적으로, 나는 엄격한 문자 제한 아래에서 작은 데모를 만드는 도전을 즐기며, 이를 통해 그래픽 프로그래밍의 특정 측면에 집중하고 예술적 야망을 조절할 수 있다. 512자 제한은 마스토돈과 같은 플랫폼에서 공유하기에도 편리하다.

GitHub Actions는 워크플로우 자동화 도구로, 기존의 패키지 관리자에서 제공하는 필수 기능이 부족해 보안 문제를 일으키고 있습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.

첫째, GitHub Actions는 다른 패키지 관리자와 달리 특정 버전의 의존성을 기록하는 잠금 파일(lockfile)을 사용하지 않습니다. 이로 인해 워크플로우가 실행될 때마다 다른 버전의 의존성을 가져올 수 있어 예측할 수 없는 동작이 발생할 수 있습니다.

둘째, 연구에 따르면 대다수의 GitHub Actions가 검증되지 않은 소스에서 코드를 실행하고 있어, 보안이 취약하거나 손상된 액션을 실행할 위험이 커집니다. 많은 워크플로우가 추적되지 않은 의존성으로 인해 알려진 취약점을 가지고 있습니다.

셋째, 액션의 유지 관리자가 업데이트를 하면 액션이 조용히 변경될 수 있습니다. 잠금 파일이 없기 때문에 사용자는 워크플로우의 안정성을 보장할 수 없습니다.

넷째, 다운로드한 액션에 대한 무결성 검사가 없어 사용자는 GitHub가 제공하는 코드가 올바르다고 믿어야 합니다.

다섯째, 액션이 다른 액션에 의존할 때, 사용자는 이러한 의존성을 볼 수 없고 제어할 수 없어 추가적인 보안 위험이 발생할 수 있습니다.

여섯째, GitHub Actions의 의존성 해결 과정에 대한 문서화가 부족해 사용자가 워크플로우가 어떻게 구성되는지 이해하기 어렵습니다.

일곱째, 액션은 중앙 집중식 인덱스 없이 Git 저장소에 저장되어 있어 보안 검사를 위한 악성 패키지를 식별하기가 어렵습니다.

여덟째, 액션은 동일한 환경을 공유하므로 잠재적인 충돌과 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

아홉째, 액션은 인터넷에 접속해야 실행되므로, 인터넷 장애 시 문제가 발생할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 전문가들은 GitHub가 잠금 파일 시스템, 무결성 검증, 의존성에 대한 더 나은 가시성을 도입해야 한다고 주장합니다. 이러한 기능에 대한 요청에도 불구하고 GitHub는 큰 변화를 이루지 않아, 그 Actions 시스템에 의존하는 워크플로우의 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다.

NYBG 홀리데이 기차 전시회는 매년 열리는 행사로, 식물로 만들어진 뉴욕시의 상징적인 건물 모형을 선보입니다. 이 전시회는 현재 존재하는 건물뿐만 아니라 역사적인 구조물도 포함되어 있습니다. 이 행사는 도시와 그 건축물을 기념하는 자리입니다.

요약이 없습니다.

JetBrains는 2025년 12월 22일부터 Fleet 제품을 중단한다고 발표했습니다. 이는 Fleet과 IntelliJ 기반 IDE 두 가지 유사한 IDE 제품군으로 인해 혼란이 발생했기 때문입니다. Fleet은 새로운 디자인과 기술 요소를 도입한 흥미로운 실험이었지만, 독립적인 제품으로서 두각을 나타내지 못했습니다. 사용자들은 기존의 IntelliJ IDE에서 전환할 이유를 찾기 어려웠습니다.

JetBrains는 처음에 Fleet을 경량 다국어 IDE로 포지셔닝하려 했고, 이후에는 AI 중심의 편집기로 전환하려 했지만, 충분한 반응을 얻지 못했습니다. 회사는 개발자들이 코딩 작업을 비동기적으로 처리하기 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 사용하고 있다는 사실을 발견했습니다. 이에 따라 JetBrains는 기존 IDE와 경쟁하기보다는 이러한 "에이전트 워크플로"에 중심을 둔 새로운 제품 개발에 집중할 계획입니다.

현재 Fleet 사용자는 서버 의존 기능이 중단될 때까지 소프트웨어를 계속 사용할 수 있지만, 추가 업데이트는 제공되지 않을 것입니다. JetBrains는 새로운 제품이 개발되는 과정에서 사용자에게 지속적으로 정보를 제공할 예정입니다.

얼음이 미끄러운 이유에 대한 새로운 가설이 제기되면서 과학자들 사이의 오랜 논쟁이 다시 불붙고 있다. 전통적으로 얼음 표면에 얇은 물층이 형성되어 미끄러움을 유발한다고 여겨지지만, 이 물층이 어떻게 형성되는지는 여전히 논란이 되고 있다.

주요 이론 네 가지가 제안되었다.

첫 번째는 압력 용융 이론이다. 1800년대에 제안된 이 이론은 무게에 의한 압력이 얼음의 융점(녹는 온도)을 낮춰 물층을 형성한다고 주장한다. 그러나 일부 연구자들은 사람이 가하는 압력이 충분한 녹음을 일으키지 못한다고 반박하고 있다.

두 번째는 마찰 열 이론이다. 이 이론은 미끄러지는 물체의 마찰이 열을 발생시켜 얼음을 녹인다고 주장한다. 그러나 실험 결과, 얼음은 움직이기 전에도 미끄러울 수 있기 때문에 마찰만으로는 미끄러움을 충분히 설명할 수 없다는 것이 밝혀졌다.

세 번째는 프리멜팅 이론이다. 이 이론은 얼음 표면에 외부 압력이나 열이 없어도 미리 녹은 층이 존재한다고 주장한다. 이 층은 얼음 위에서의 이동을 더 쉽게 만들어준다. 최근 연구에서는 이 층의 존재가 확인되었지만, 미끄러움에 대한 역할에 대해서는 여전히 논란이 있다.

네 번째는 비정질화 이론이다. 최근 제안된 이 가설은 표면이 서로 미끄러질 때 얼음의 구조가 변화하여 액체와 같은 무질서한 층이 형성된다고 설명한다. 시뮬레이션 결과, 이 과정이 얼음이 낮은 온도에서도 미끄러운 이유를 설명할 수 있다는 것이 나타났다.

전반적으로 연구자들은 이러한 여러 요인이 얼음의 미끄러움에 기여할 수 있다고 믿고 있지만, 명확한 합의는 아직 이루어지지 않았다. 이 논쟁은 겉보기에는 단순해 보이는 현상을 이해하는 데 있어 복잡성을 강조하고 있다.

오스트리아 그라츠의 소프트웨어 엔지니어인 호르스트 구트만은 2년 동안 사용한 O'Reilly 구독을 갱신하지 않기로 결정했습니다. 이 구독 서비스는 방대한 기술 서적과 학습 자료에 접근할 수 있는 혜택을 제공하지만, 연간 500달러라는 가격이 너무 비싸다고 느끼고 있습니다. 그는 비용을 정당화할 만큼 빠르게 읽지 못하기 때문입니다.

또한 모바일 앱의 사용성에 어려움을 겪고 있으며, 동기화 문제로 불편함을 느끼고 있습니다. Apple Books나 Kindle과 같은 다른 독서 앱에 비해 즐거움이 덜하다고 생각합니다. 대신 그는 Kobo와 같은 플랫폼에서 개별 서적을 구매할 계획입니다. 이렇게 하면 구독 제한 없이 영구적으로 책을 소장할 수 있습니다. 그는 이전에 사용했던 Manning 구독에서 남은 크레딧도 가지고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

노바에 오신 것을 환영합니다!

노바는 다양한 용도로 설계된 간단한 프로그래밍 언어입니다. 아이디어를 스케치하거나, 메모를 작성하고 문서를 만드는 데, 가벼운 모델링과 사고를 하는 데, 전통적인 컴퓨터 없이 계산을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

프로그래밍은 종종 복잡할 수 있지만, 노바는 이를 더 쉽게 만들기 위해 노력합니다. 노바는 언어이자 메모 도구이며, 프로그래머와 기계 간의 소통 수단으로 기능합니다.

노바를 탐험하고 여러분이 무엇을 만들 수 있는지 확인해 보시기 바랍니다.

더 알고 싶으시다면, 다음과 같은 방법으로 배울 수 있습니다. 유마이카스에서 제공하는 자료를 통해 노바로 코드를 작성하는 방법을 배우거나, 온라인 노바 IDE를 찾거나 기존 코드와 노바를 연결할 수 있습니다. 또한 IRC(#nova on Libera)나 디스코드(#nova on Nouveau)에서 노바 커뮤니티에 참여할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

Flow는 비동기 프로그래밍을 위한 프레임워크로, 구성 요소들이 메시지를 주고받으며 소통할 수 있게 해줍니다. C++에서 비동기 작업을 관리하기 위해 새로운 키워드와 디자인 패턴을 도입합니다.

Flow의 주요 개념 중 하나는 Promise와 Future입니다. Promise는 값을 한 번만 설정할 수 있는 기능이고, Future는 그 값을 읽기 위한 핸들입니다. ACTOR는 wait()를 사용하여 Future가 준비될 때까지 실행을 일시 중지할 수 있는 특별한 함수 유형입니다. 상태 변수를 통해 ACTOR 함수의 여러 부분에서 변수 상태를 유지할 수 있습니다. Void는 값을 반환하지 않고 완료를 알리는 신호 유형을 나타냅니다.

메시지 처리와 관련해서는 PromiseStream과 FutureStream이 있습니다. 이들은 일련의 비동기 메시지를 관리합니다. wait()는 Future가 값을 반환할 준비가 될 때까지 실행을 일시 중지합니다. waitNext()는 FutureStream에서 다음 값을 받기 위해 사용하는 방법입니다. choose와 when은 여러 Future를 기다릴 수 있게 해주며, 준비된 첫 번째 것만 실행합니다.

디자인 패턴 중 하나인 RPC(원격 프로시저 호출)는 서버가 PromiseStreams를 사용하여 다양한 요청 유형에 대한 인터페이스를 노출함으로써 클라이언트가 효과적으로 소통할 수 있도록 합니다.

메모리 관리 측면에서는 참조 카운팅이 객체의 생명 주기를 관리하는 데 사용됩니다. 참조 사이클과 아레나를 통한 메모리 관리와 같은 잠재적인 문제도 주의해야 합니다.

Flatbuffers는 네트워크 통신을 위한 데이터 구조를 직렬화하는 유연한 방법을 제공합니다. 이를 통해 스키마 진화를 가능하게 하여 호환성을 깨뜨리지 않습니다.

일반적인 문제로는 switch 문 안에서 wait()를 사용할 때와 액터 취소 관리를 주의해야 합니다. ACTOR 함수 내에서 Standalone 객체를 적절히 사용하여 잘못된 메모리 참조를 피하는 것이 중요합니다.

결론적으로, Flow는 C++에서 비동기 프로그래밍을 처리하는 강력한 방법을 제공하며, 메시지 전달과 세심한 메모리 관리에 중점을 둡니다. 키워드와 패턴을 이해하는 것이 효과적인 사용을 위해 필수적입니다.

애플의 주가는 인공지능(AI) 전략 부재로 인한 초기 어려움 이후 크게 개선되었습니다. 2025년 상반기 동안 애플 주가는 18% 하락했지만, 이후 35% 상승했습니다. 반면, 메타와 마이크로소프트와 같이 AI에 대규모로 투자한 다른 기술 기업들은 주가가 하락했습니다.

현재 애플의 시가총액은 4.1조 달러에 달하며, S&P 500에서 주요 기업으로 자리 잡고 있습니다. 분석가들은 애플이 경쟁사들이 치열하게 벌이는 비싼 AI 경쟁에서 현명하게 벗어나, AI 기술이 주류가 되었을 때 과도한 지출 없이 이익을 볼 수 있는 위치에 있다고 평가하고 있습니다.

현재 애플의 주가는 예상 수익의 약 33배에 거래되고 있어, 투자자들이 과도한 가격을 지불하고 있는 것인지에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 워렌 버핏의 버크셔 해서웨이를 포함한 일부 투자자들이 애플의 지분을 줄였음에도 불구하고, 애플은 강력한 소비자 기반과 AI 지출 열풍 속에서 안전한 투자처로 여겨져 여전히 중요한 투자 대상입니다.

전반적으로 애플의 주가는 비싸게 평가되고 있지만, 견고한 시장 위치 덕분에 AI 버블에 대한 우려가 있는 투자자들에게 매력적인 선택으로 남아 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 범주 이론에 기반한 소프트웨어 아키텍처와 API 디자인에 대한 새로운 접근 방식을 다루고 있으며, 객체(서비스, 데이터베이스)보다 관계(모르피즘)의 중요성을 강조합니다.

전통적인 아키텍처는 객체, 즉 서비스와 구성 요소를 중심으로 구성됩니다. 반면, 범주적 아키텍처는 이러한 객체들 간의 관계와 작업, 즉 모르피즘을 우선시합니다. 모르피즘은 데이터 타입 간의 변환이나 계약과 같은 관계를 나타내는 함수입니다. 이 글에서는 모르피즘의 여러 속성에 대해 설명하며, 단사(모노모르피즘), 전사(에피모르피즘), 동형(아이소모르피즘)과 같은 개념을 소개합니다.

API를 구현하기 전에 OpenAPI 사양을 사용하여 설계하는 것은 모르피즘 우선 사고를 반영합니다. 이 접근 방식은 구현 세부사항보다 계약(모르피즘)의 중요성을 강조합니다. 또한, 서비스 간의 모르피즘 수를 최소화하여 복잡성을 줄이고 유지 관리성을 향상시키는 것을 권장합니다. 이를 통해 느슨한 결합을 이룰 수 있습니다.

모르피즘은 더 복잡한 작업(예: 데이터 파이프라인)을 생성하기 위해 조합될 수 있어, 더 큰 유연성과 테스트 가능성을 제공합니다. 시스템을 발전시킬 때는 기존 모르피즘의 무결성을 유지하는 것이 중요하며, 이는 하위 호환성을 보장하는 데 필수적입니다.

이 글은 아키텍트들이 자신의 시스템에서 기존 모르피즘에 대해 구체적인 질문을 하고, 잠재적인 문제를 찾아보며, 새로운 서비스가 어떻게 상호작용할지를 고려할 것을 권장합니다. AWS의 API Gateway, EventBridge, Step Functions와 같은 서비스가 모르피즘의 관점에서 어떻게 서로 다른 구성 요소 간의 관계를 관리하는지를 보여주는 예시도 포함되어 있습니다.

좋은 아키텍처의 본질은 모르피즘을 이해하고 이를 중심으로 설계하는 데 있습니다. 구성 요소 간의 관계와 계약에 집중함으로써 아키텍트는 더 견고하고 유연하며 유지 관리가 용이한 시스템을 만들 수 있습니다.

콘듀잇 팀은 6개월 동안 약 10,000시간의 신경 언어 데이터를 수집했습니다. 이 데이터는 비침습적인 신경 데이터를 통해 생각을 해독할 수 있는 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 이 프로젝트는 전 세계에서 가장 큰 규모의 데이터셋으로 여겨집니다.

참여자들은 헤드셋을 착용하고 언어 모델과 자유롭게 대화하는 방식으로 데이터를 수집했습니다. 이 과정은 약 2시간 동안 진행되며, 가능한 많은 음성 또는 텍스트 데이터를 모으는 것이 목표입니다. 처음에는 참여자의 20%도 첫 세션을 완료하지 못했지만, 프로세스 개선 덕분에 97% 이상이 세션을 완료하고 참여율이 높아졌습니다.

팀은 기존의 다중 모달 헤드셋이 부족하다는 판단 아래, 최고의 단일 모달 헤드셋을 조합하여 맞춤형 다중 모달 헤드셋을 제작했습니다. 이 헤드셋은 편안함을 유지하면서도 여러 가지 데이터 수집 방법을 지원하도록 설계되었습니다. 초기에는 소음이 문제였지만, 데이터 양이 많아질수록 소음의 영향이 줄어드는 것을 발견했습니다. 그래서 데이터 수집량을 늘리는 데 집중했습니다.

운영 효율성을 높이기 위해 팀은 동적 가격 책정과 초과 예약이 가능한 맞춤형 예약 시스템을 개발했습니다. 또한 다양한 참여자를 모집하기 위해 반복 방문을 제한하여 폭넓은 데이터를 확보하려고 했습니다. 데이터 수집 프로세스를 개선함으로써 사용 가능한 데이터 시간당 한계 비용을 크게 줄였습니다.

현재 팀은 수집된 데이터를 활용해 모델을 훈련하는 데 집중하고 있으며, 이 과정에 참여할 엔지니어와 연구자를 찾고 있습니다. 이 프로젝트는 신경 언어학 분야에서 기계 학습을 위한 대규모 데이터 수집의 도전과 전략을 잘 보여줍니다.

이 글에서는 파이썬 애플리케이션에서 지연(latency)을 이해하고 측정하는 것이 얼마나 중요한지를 다룹니다. 특히 성능이 중요한 시스템, 예를 들어 거래 플랫폼과 같은 곳에서 더욱 필요합니다.

평균값은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 시스템이 낮은 평균 지연 시간을 보고하더라도, 순간적인 지연이 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 95번째, 99번째 백분위수와 같은 지표에 집중하여 이러한 문제를 파악하는 것이 중요합니다.

지연을 이해하는 데 있어 성능 프로파일링과 지연 프로파일링의 차이를 아는 것이 필요합니다. 성능 프로파일링은 코드에서 소요된 평균 시간을 제공하지만, 지연 프로파일링은 성능을 방해할 수 있는 이상치를 중점적으로 분석합니다. 사용자가 경험하는 벽시계 시간(wall clock time)과 실제 계산을 측정하는 CPU 시간은 모두 시스템 지연을 이해하는 데 중요합니다.

지연의 특성은 다양합니다. 대부분의 요청은 빠르지만 일부는 느릴 수 있습니다. 지연의 변동성인 지터(jitter)는 다양한 시스템 요인으로 인해 발생할 수 있으며, 이로 인해 지연이 시스템을 통해 전파될 수 있습니다.

파이썬에서 프로파일링을 수행하는 데는 여러 도구가 있습니다. cProfile은 CPU 프로파일링을 위해 사용되며, py-spy는 벽시계 시간을 샘플링하고 관찰하는 데 유용합니다. line_profiler는 CPU 시간을 줄 단위로 분석하는 데 도움을 줍니다. 시스템이 CPU에 의존하는지 I/O에 의존하는지를 이해하는 것은 적절한 프로파일러를 선택하는 데 매우 중요합니다.

계측(instrumentation)은 코드에 측정 지점을 추가하여 시스템 성능에 대한 데이터를 수집하는 과정입니다. Prometheus와 같은 도구는 요청 소요 시간을 추적하는 데 도움을 주며, OpenTelemetry는 더 넓은 범위의 텔레메트리 데이터를 제공합니다.

지속적인 프로파일링은 일회성 프로파일링과 달리 시간이 지남에 따라 성능을 모니터링합니다. 이를 통해 실제 조건에서 문제가 발생할 때 이를 식별할 수 있습니다. 개발자는 성능 문제에 대해 사후 대응이 아닌 사전 대응을 할 수 있게 됩니다.

진단 플레이북에서는 벽시계 시간과 CPU 시간을 별도로 측정하고, 평균 대신 분포에 집중하며, 지속적으로 프로파일링하여 시스템 성능에 대한 가시성을 유지하는 것이 중요합니다. 지연을 이해하고 모니터링하는 것은 파이썬 애플리케이션의 성능을 유지하는 데 필수적입니다. 지속적인 측정과 프로파일링은 개발자가 시스템을 효과적으로 최적화하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

GitHub은 심각한 접근성 및 사용성 문제로 인해 토스트 알림 사용을 중단했습니다. 토스트는 화면에 잠깐 나타났다 사라지는 작은 팝업 메시지로, 특히 장애가 있는 사용자에게 문제를 일으킬 수 있습니다. 대신 GitHub은 사용자와의 소통을 위한 더 효과적인 방법을 제안하고 있습니다.

대안으로는 배너를 사용하여 완료되거나 실패한 작업에 대한 피드백을 제공하는 방법이 있습니다. 복잡한 작업의 경우 단계별로 결과를 보여주는 점진적 공개 방식도 유용합니다. 복잡한 양식의 경우에는 수행된 작업을 확인하는 페이지를 사용하는 것이 좋습니다. 장시간 실행되는 작업에 대해서는 배너를 통해 작업 완료 또는 실패를 알릴 수 있습니다. 오류가 발생했을 때는 배너나 대화 상자를 통해 사용자에게 알리는 방법이 있습니다.

토스트 알림의 접근성 문제로는, 사용자가 알림을 닫을 때까지 토스트가 계속 보이도록 해야 한다는 점이 있습니다. 이는 모든 사용자가 내용을 읽을 수 있는 시간을 보장합니다. 또한, 토스트 메시지의 순서가 보조 기술을 사용하는 사용자에게 혼란을 줄 수 있습니다. 키보드로 조작할 수 있어야 하며, 이를 닫는 기능도 포함되어야 합니다.

사용성 측면에서도 문제가 있습니다. 토스트는 큰 화면에서 보이지 않거나 사용자가 여러 작업을 동시에 할 때 놓칠 수 있습니다. 중요한 UI 요소, 예를 들어 버튼을 가릴 수도 있으며, 자동으로 사라지는 토스트는 중요한 정보를 놓치게 할 수 있습니다.

결론적으로, GitHub은 모든 사용자의 접근성을 향상시키는 더 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 소통 방법을 추천하고 있습니다.

이 텍스트는 웹사이트의 섹션이나 링크 목록으로 보입니다. 여기에는 "홈", "제출", "자주 묻는 질문", "블로그", "알림 / RSS", "자료", "소개"와 같은 옵션이 포함되어 있습니다. 이는 사용자가 웹사이트의 다양한 부분에 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 내비게이션 메뉴 역할을 하는 것 같습니다.

이 글에서는 웹과 코딩에서 관용의 중요성에 대해 다룹니다. 엄격한 프로그래밍 언어는 작은 오류로 인해 작동이 중단될 수 있지만, 현대의 웹 브라우저는 코드가 완벽하지 않더라도 콘텐츠를 표시하기 위해 노력합니다. 이러한 관용 덕분에 웹은 코딩 기술에 관계없이 모든 사람이 접근할 수 있게 됩니다.

저자는 XHTML이 경직되고 환영받지 못하는 특성 때문에 사용이 줄어들었다고 비판합니다. 그들은 기술 발전을 위해 다양성과 수용이 필수적이라고 주장하며, 컴퓨터 역사에서 LGBTQ+ 개인들이 기여한 바를 강조합니다. 저자는 증오와 고립주의 이념을 강력히 반대하며, 이러한 이념이 사회와 기술 커뮤니티에 해롭다고 주장합니다.

결국 이 글은 웹이 다양성과 관용을 통해 번창하며, 증오를 조장하는 사람들은 이 생태계에서 자리를 차지해서는 안 된다고 강조합니다.

SQLFlow는 DuckDB를 활용하여 많은 메시지를 빠르게 처리하는 경량 스트림 처리 엔진입니다. 이 엔진은 초당 수만 개의 메시지를 처리하면서 약 250MiB의 메모리를 사용합니다. DuckDB는 다양한 커넥터와 싱크를 제공하여 사용자의 편의를 돕습니다. 개발자들은 Java 가상 머신(JVM)이나 맞춤형 스트림 프로세서를 사용하는 것보다 더 간단한 솔루션을 원했습니다. 사용자들의 피드백과 경험을 적극적으로 수렴하고 있습니다. 더 많은 정보는 그들의 튜토리얼과 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 우분투를 실행하는 가상 머신에서 Emacs를 윈도우 관리자처럼 사용하는 경험을 설명합니다. 개인적인 작업과 업무를 분리하고 싶어서 개인 가상 머신을 설정하여 메모 작성과 같은 작업을 수행합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

먼저, 저자는 sudo apt-get install -y xinit 명령어를 사용해 최소한의 그래픽 환경을 설치하고, 이어서 sudo apt-get install -y emacs로 Emacs를 설치합니다.

Emacs를 윈도우 관리자로 설정하기 위해 저자는 Emacs를 실행하는 .xinitrc 파일을 만들어 전체 화면 모드로 실행되도록 구성합니다. 이렇게 하면 전통적인 윈도우 관리자 없이도 Emacs 내에서 창과 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.

웹 브라우징을 위해 저자는 Emacs 내에서 w3m과 eww와 같은 텍스트 기반 웹 브라우저를 사용하여 기술 자료를 검색합니다. 자바스크립트를 요구하는 웹사이트는 간단한 명령어로 그래픽 브라우저를 열 수 있습니다.

Emacs는 저자의 전체 리눅스 데스크탑 역할을 합니다. IRC, 트위터, RSS 피드와 같은 다양한 애플리케이션을 Emacs 내에서 사용자 정의 기능을 통해 창으로 정리하여 실행합니다.

저자는 Emacs를 선호하지만, 전통적인 윈도우 관리자를 사용하면서도 Emacs의 화면 공간을 최대한 활용하고 싶은 사람들을 위해 Ratpoison과 2wm과 같은 경량 윈도우 관리자도 대안으로 언급합니다.

전반적으로 저자는 Emacs를 윈도우 관리자로 사용하는 것이 자신의 작업 흐름에 효율적이라고 느끼며, 개인적인 작업과 업무 관련 작업을 하나의 환경에서 결합할 수 있다고 말합니다.

ESCAPADE 미션은 2025년 11월 13일에 발사된 쌍둥이 우주선 미션으로, UC 버클리에서 주도하여 화성의 자기권을 연구하고 있습니다. 이 우주선은 먼저 지구와 태양 사이의 L2 지점을 1년 동안 공전한 후 중력 도움을 받아 화성으로 향할 예정입니다.

발사 이후, 우주선에서 전송된 텔레메트리 신호는 앨런 망원경 배열의 안테나를 통해 기록되었습니다. 이 결과와 해독 방법은 Zenodo에서 제공되는 데이터셋에 공유되었습니다.

새로운 파이썬 패키지인 sigmf-toolkit이 발표되었습니다. 이 패키지는 SigMF 파일을 다루기 위한 도구를 포함하고 있으며, 특히 GNU Radio 메타데이터를 변환하고 PCAP 파일에 주석을 달기 위한 기능을 제공합니다.

비동기 주파수 변조(FSK) 복조에 대한 비트 오류율(BER) 계산에 대한 게시물이 있었습니다. 여기에는 표준 FSK와 mm-FSK 경우에 대한 유도 과정이 포함되어 있습니다.

저자는 블로그 개설 10주년을 기념하며, 534개의 게시물을 통해 주제와 스타일의 변화를 돌아보고, 앞으로도 통찰력과 경험을 계속 공유하겠다고 다짐했습니다.

이 기사는 인공지능 시스템에서 정렬(alignment)과 능력(capability) 간의 관계를 다룹니다. 정렬은 단순한 제한이 아니라 인공지능이 진정으로 능력을 발휘하기 위해 필수적이라는 주장을 하고 있습니다. 벤치마크에서 좋은 성과를 내지만 인간의 의도를 이해하지 못하는 모델은 덜 유용하며 인공지능 일반 지능(AGI)으로 간주되지 않습니다.

두 회사인 앤트로픽과 오픈AI는 정렬과 능력에 대한 접근 방식이 다릅니다. 앤트로픽은 정렬 연구자를 능력 개발에 통합하여 인간의 맥락과 가치를 더 잘 이해하는 모델을 만들어내고 있습니다. 그들의 최신 모델인 클로드 오퍼스 4.5는 성능과 사용자 경험 면에서 호평을 받고 있습니다.

반면 오픈AI는 정렬을 별도의 과정으로 취급하여 모델에서 과도한 아부와 냉담함 같은 문제를 초래했습니다. 이러한 분리는 높은 벤치마크 점수에도 불구하고 사용자 불만을 초래했습니다. 기사는 인간의 가치에 대한 일관된 내부 이해가 없으면 모델이 일반화하는 데 어려움을 겪고 실제 응용 프로그램에서 좋은 성과를 내기 힘들다고 지적합니다.

저자는 정렬이 인공지능 개발의 핵심 부분이 되어야 하며 장애물이 되어서는 안 된다고 결론짓습니다. 정렬을 효과적으로 통합하는 연구소는 AGI를 만드는 데 더 빠르게 발전할 가능성이 높습니다. 앤트로픽의 현재 성공을 인정하면서도 저자는 향후 환경이 변화할 수 있으며 일관되지 않은 훈련이 도전 과제를 초래할 수 있다고 경고합니다.

이 글에서는 해시 테이블에서 부동 소수점 숫자를 키로 사용하는 것에 대해 다루고 있으며, 그 가능성과 함께 직면하는 문제들을 강조합니다. 문자열과 정수는 일반적인 키이지만, 적절한 해시 함수와 비교 연산자가 정의된다면 부동 소수점 숫자도 사용할 수 있습니다. 그러나 많은 프로그래밍 언어는 부동 소수점 키를 다루는 방식이 다르며, 특히 NaN(숫자가 아님)과 두 가지 유형의 제로(+0.0과 -0.0)와 관련하여 차이가 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 부동 소수점 숫자는 반올림 오류로 인해 예상치 못한 결과를 초래할 수 있어, 키로서 신뢰성이 떨어집니다. 예를 들어, 0.1 + 0.2가 이진 표현에서 정확히 0.3과 같지 않을 수 있습니다.

둘째, 부동 소수점 숫자의 동등성을 비교하는 것은 종종 문제가 되며, 이는 올바르게 작동하는 해시 함수를 정의하는 데 어려움을 줍니다. "엡실론 비교"와 같은 접근 방식은 여러 값이 동일한 해시로 매핑되는 결과를 초래할 수 있어 비효율성을 초래합니다.

셋째, 부동 소수점 숫자가 정확하게 표현되는 상황에서는 안전하게 키로 사용할 수 있습니다. 기본적인 산술 연산과 같은 특정 작업은 정확합니다.

넷째, 부동 소수점에 적합한 해시 함수는 값을 부호 없는 정수로 변환하고, 동일한 값이 동일한 해시를 생성하도록 하며, 서로 다른 값에 대한 충돌을 최소화해야 합니다.

마지막으로, NaN 값의 독특한 행동이 언급됩니다. NaN은 자신과 비교할 수 없기 때문에, 해시 테이블에서 여러 개의 NaN이 공존할 수 있지만 이를 검색하는 데 문제가 발생할 수 있습니다.

이 글은 앞으로 다양한 프로그래밍 언어가 이러한 문제를 어떻게 해결하는지에 대해 탐구할 예정입니다.

발표자는 인공지능(AI)과 기계 학습이 박물관 소장품에 미치는 영향을 논의하며, 특히 벽면 설명문을 통한 효과적인 소통의 중요성을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

박물관의 역할은 문화와 지식을 재조명하는 것입니다. 디지털 기술은 소장품을 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 현재 박물관에서 진행 중인 디지털 전환은 소장품 내에 숨겨진 문제들을 드러내고 있으며, 특히 데이터 품질과 관리에 관한 도전 과제가 부각되고 있습니다.

박물관의 문제는 종종 벽면 설명문 제작 과정에서 나타나며, 이는 더 넓은 조직적 문제를 반영합니다. 이러한 설명문을 만드는 과정은 비효율적이며 소장품 관리 시스템과의 연결이 부족한 경우가 많습니다. 발표자는 박물관 소장품에 대한 이야기를 공유하며, 물체에 대한 더 나은 맥락 정보와 서사가 필요하다고 강조합니다. 많은 가치 있는 이야기가 숨겨져 있으며 대중과 공유되지 않고 있습니다.

AI는 소장품 관리에 잠재적인 이점을 제공하지만, 박물관이 직면한 근본적인 문제를 해결하지는 못합니다. 현재 사용되는 대부분의 AI 응용 프로그램은 내부 프로세스에 국한되어 있으며, 대중과 직접적으로 소통하지 않습니다. 물체와 관련된 중요한 맥락 정보는 종종 정리되지 않은 큐레이터 파일에 저장되어 있어 이해와 접근성을 제한합니다.

AI에 대한 의존에는 주의가 필요합니다. AI는 일반적인 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 박물관 서사에서 필요한 미세한 뉘앙스를 포착하지 못할 수 있습니다. 발표자는 생성 시스템에 직면했을 때 사실적 무결성을 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다. 일부 박물관은 텍스트 추출 및 검색 가능한 메타데이터 생성을 위해 AI를 실험하고 있지만, 이러한 응용 프로그램은 주로 직원들을 위한 것이며 인간 큐레이션의 필요성을 대체하지 않습니다.

박물관은 AI와 기계 학습에 대해 비판적으로 접근해야 하며, 이야기 전달과 지식 공유에 대한 함의를 고려해야 합니다. 발표자는 새로운 기술을 수용하는 것과 정확하고 의미 있는 서사를 보존하는 것 사이의 균형을 강조합니다. 요약하자면, AI는 박물관 운영 개선의 기회를 제공하지만, 소통과 소장품 관리 방식에서 여전히 큰 도전 과제가 남아 있습니다. 발표자는 문화유산 분야에서 명확한 서사와 책임 있는 관행의 필요성을 강조하며 기술에 대한 신중한 접근을 촉구합니다.

요약이 없습니다.

구글은 안드로이드가 심각한 공격에 직면하고 있다고 확인하며, 2025년 12월 1일에 픽셀 사용자들을 위한 긴급 업데이트를 배포했습니다. 하지만 안타깝게도 대부분의 삼성 사용자들은 이러한 중요한 수정 사항에 아직 접근할 수 없으며, 공격자들이 그들의 기기를 적극적으로 겨냥하고 있습니다.

특히 CVE-2025-48633과 CVE-2025-48572라는 두 가지 취약점은 공격자가 추가 권한 없이도 스마트폰의 서비스를 방해할 수 있게 합니다. 삼성은 이러한 문제를 신속하게 인정하고 구글의 프로젝트 제로 연구팀이 발견한 다른 취약점들도 해결했습니다.

구글의 경고 이후, 미국 사이버 보안 및 인프라 보안국(CISA)은 연방 직원들에게 기기를 업데이트하거나 아예 사용을 중단할 것을 권고하는 공지를 발표했습니다. 이는 안드로이드 프레임워크의 취약점과 관련이 있습니다.

삼성이 안드로이드 시장에서 점유율이 높음에도 불구하고, 구글의 픽셀 기기와 비교해 업데이트 주기가 느리다는 비판을 받고 있습니다. 업데이트는 모델, 지역, 통신사에 따라 다르기 때문에 적시에 수정 사항을 기대하는 사용자들 사이에서 불만이 커지고 있습니다. 삼성은 구글과 애플과 같은 경쟁자들과 보조를 맞추기 위해 업데이트 프로세스를 개선해야 합니다.

웨이랜드와 NVIDIA 드라이버를 설정하는 것은 예전에는 매우 어려웠고, 화면 깜박임이나 시스템 충돌과 같은 문제가 자주 발생했습니다. 하지만 NVIDIA 드라이버의 개선과 Hyperland와 같은 오픈 소스 컴포지터의 발전 덕분에 이제 이 설정이 훨씬 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 되었습니다.

웨이랜드를 NVIDIA와 성공적으로 설정하려면 다음의 주요 단계를 따라야 합니다.

첫째, 올바른 드라이버를 설치해야 합니다. DKMS(동적 커널 모듈 지원) 드라이버를 사용하면 자주 업데이트되는 커널과의 호환성을 보장할 수 있습니다. 추천하는 패키지는 nvidia-dkms 또는 nvidia-open-dkms입니다.

둘째, 32비트 지원을 활성화해야 합니다. 게임과 애플리케이션을 위해 멀티리브 저장소를 활성화하여 필요한 32비트 라이브러리를 설치합니다.

셋째, 커널 설정을 구성해야 합니다. DRM 커널 모드 설정을 통해 커널이 디스플레이 모드를 관리할 수 있도록 설정합니다. 이는 initramfs 구성과 부트로더 설정을 수정하는 것을 포함합니다.

넷째, Hyprland를 구성해야 합니다. NVIDIA 하드웨어에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 필수 환경 변수를 설정하는 Hyprland 구성 파일을 조정합니다.

다섯째, 하이브리드 그래픽을 처리해야 합니다. 통합 GPU와 독립 GPU가 모두 있는 노트북의 경우, 안정성을 위해 독립 모드로 전환하거나 하이브리드 모드를 적절히 구성하여 성능 문제를 피할 수 있습니다.

마지막으로, 일반적인 문제를 해결해야 합니다. 화면 깜박임 문제는 명시적 동기화를 사용하거나 문제가 있는 애플리케이션을 네이티브 웨이랜드 모드에서 실행하여 해결할 수 있습니다. 다중 모니터 문제는 올바른 모니터 구성을 확인하고 주사율을 점검해야 합니다. 절전 모드와 관련된 문제는 Hyprland 프로세스를 관리하기 위해 스크립트와 systemd 서비스를 생성해야 합니다.

이 가이드를 따르면 사용자는 NVIDIA에서 웨이랜드를 사용하여 매끄럽고 효율적인 데스크탑 환경을 만들 수 있습니다. 더 많은 세부사항과 문제 해결 팁은 추가 자료에서 확인할 수 있습니다.

주쥬츠 작업 트리, 또는 주쥬츠에서 "작업 공간"이라고 불리는 기능은 Git에서 유용한 도구입니다. 이 기능을 사용하면 동일한 기록을 공유하면서 두 개의 다른 폴더에서 프로젝트 작업을 할 수 있습니다. 이렇게 하면 프로젝트의 두 개의 복사본을 유지하는 것보다 더 효율적입니다. 특히 연속 통합(CI) 프로세스를 기다리는 동안 한 작업을 진행할 수 없을 때 코드에서의 위치를 잃지 않고 작업을 계속할 수 있습니다.

주쥬츠를 사용하면 간단한 명령어를 실행하여 새로운 작업 공간을 쉽게 만들 수 있습니다. 이를 통해 다른 폴더에서 프로젝트 작업을 계속할 수 있습니다. 이 설정은 로그를 확인할 때 각 작업 공간에서 어떤 변경 사항이 발생하고 있는지 볼 수 있게 해줍니다. 더 많은 정보가 필요하면 jj workspace --help 명령어를 사용할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 AI가 생성한 콘텐츠를 소비하는 데 있어 두 가지 주요 문제인 신호 저하와 검증 약화에 대해 다룹니다.

신호 저하란, AI 콘텐츠가 널리 퍼짐에 따라 정보를 이해하는 데 도움을 주는 전통적인 도구들, 예를 들어 은유나 구조화된 글쓰기 등이 과도하게 사용되는 상황을 말합니다. 이로 인해 이러한 도구들이 효과를 잃고, 모든 것이 비슷하게 들리게 되어 독자들이 중요한 신호를 놓치게 됩니다.

검증 약화는 AI를 사용해 콘텐츠를 빠르게 생성하는 것이 쉬워졌지만, 그 콘텐츠의 정확성을 검증하는 데는 더 많은 시간과 노력이 필요하다는 점을 지적합니다. 이러한 불균형은 사람들이 정보의 정확성을 확인하는 데 소홀해지게 만들고, AI가 생성한 콘텐츠를 이해하거나 사용하는 데 오류가 발생할 가능성을 높입니다.

저자는 이러한 문제들이 소비자들이 소비하는 정보의 질이나 진실성을 구별하지 못하게 하여 조작당할 위험이 있다는 점에서 중요하다고 강조합니다. 이러한 맛과 판단력의 저하는 우리가 지식을 쌓고 복잡한 문제를 해결하는 방식에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이러한 도전 과제를 해결하기 위해 저자는 두 가지 아이디어를 제안합니다. 첫째, 기술 뒤에 있는 '왜'를 이해하는 것입니다. AI 시스템은 단순히 기계적으로 기술을 적용하는 것이 아니라, 의사소통 기법의 이론을 이해하도록 프로그래밍되어야 합니다. 둘째, AI를 검증된 인간 경험에 기반을 두도록 하는 것입니다. AI는 근거 없이 자신 있게 주장하는 대신, 검증된 인간 경험을 참조하여 신뢰할 수 있는 출력을 보장해야 합니다.

저자는 AI가 지배하는 시대에 비판적 사고와 판단력을 유지하는 것이 계속해서 어려운 일임을 인정하며 글을 마무리합니다.

배터리 제조업체인 CATL은 향후 3년 내에 완전 전기 선박을 출시할 계획입니다. 이 회사의 해양 부서는 2017년부터 활동을 시작했으며, 이미 세계 최초의 완전 전기 해양 여객선을 포함해 900척 이상의 선박에 배터리를 공급했습니다. CATL은 탄소 배출이 없는 해양 운송을 목표로 하고 있으며, 배터리 교환 및 충전 솔루션을 포함한 종합적인 배터리 시스템을 개발했습니다.

최근 배터리 가격이 하락하고 나트륨 이온 배터리 기술이 발전하면서 전기 선박의 실현 가능성과 비용 효율성이 높아질 것으로 기대되고 있습니다. 연구에 따르면, 현재 배터리 기술을 이용하면 전기 선박이 최대 5,000킬로미터까지 장거리 항해가 가능하다고 합니다. CATL은 해양 및 항공 분야에서 전기화 노력을 확대할 계획이며, 나트륨 이온 배터리가 해운 분야에서의 광범위한 채택을 가능하게 할 것으로 보입니다.

이 기사는 AI에서 발생하는 "자신감 있는 바보" 문제에 대해 다루고 있습니다. 이 문제는 AI 에이전트가 자신 있게 잘못된 정보를 제공하여 시간 낭비와 디버깅을 초래하는 상황을 말합니다. 저자는 AI 모델이 서로를 평가하는 방식이 순환 의존성을 만들어 문제를 해결하지 못한다고 주장합니다. 대신 AI는 전통적인 소프트웨어처럼 다루어져야 하며, 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 규칙과 주장들이 필요하다고 강조합니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 Steer라는 파이썬 라이브러리를 만들었습니다. 이 라이브러리는 실시간으로 오류를 잡아내는 검증 레이어 역할을 합니다. 특정 검증기를 사용하여 규칙을 적용하고, 잘못된 행동이 실행되는 것을 방지합니다. 오류가 발생하면 기록되며, 사용자는 시스템을 개선하기 위해 수정 규칙을 추가할 수 있습니다. 이 과정에서 기본 코드를 변경할 필요는 없습니다.

이 라이브러리는 오픈 소스이며, AI 에이전트를 디버깅하는 데 더 결정론적인 접근 방식을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 신뢰할 수 없는 AI 응답에 불만이 있는 사람들에게 저자는 Steer를 확인해 보라고 권장합니다.

이 글에서는 대규모 소프트웨어 프로젝트에서 "고정 테스트 데이터"를 사용하는 데 따른 문제점과 이를 피하는 방법에 대해 설명합니다.

고정 데이터의 문제는 이 데이터가 빠르고 재사용 가능하다는 점에서 유용하지만, 변경될 경우 관련 없는 테스트가 실패할 수 있다는 점입니다. 이로 인해 개발자들은 기존 테스트를 깨뜨리지 않기 위해 고정 데이터를 수정하는 것을 피하게 되며, 결국 "고정된 데이터" 상태에 이르게 됩니다.

잘못된 해결책으로는 모든 테스트에 대해 새로운 데이터를 만드는 것이 있습니다. 이는 혼란을 초래하고 테스트 데이터베이스를 비대해지게 만듭니다. 또한, 테스트 중에 데이터 기록을 수정하는 것은 일관성 없는 관행을 초래하고 테스트 과정을 복잡하게 만듭니다.

올바른 해결책은 테스트가 코드의 특정 속성에 집중해야 한다는 것입니다. 테스트는 확인하려는 속성이 깨졌을 때만 실패해야 합니다. 이러한 접근 방식은 테스트가 정확한 피드백을 제공하고 테스트 스위트에 대한 신뢰를 유지하도록 보장합니다.

결론적으로, 테스트 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 개발자들은 명확성, 재사용성, 그리고 집중된 테스트 관행을 목표로 삼아야 합니다.

Quanta Books는 일반 독자들이 이해할 수 있도록 복잡한 수학과 물리학을 쉽게 풀어낸 두 권의 신간을 출간할 예정입니다.

첫 번째 책은 테렌스 타오의 여섯 가지 수학 필수 요소입니다. 이 책은 타오가 대중을 위한 첫 번째 저서로, 역사적으로 수학 분야를 형성한 여섯 가지 핵심 개념을 탐구합니다. 타오는 수학을 어렵게 느끼는 사람들을 위해 이를 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고자 합니다. 이 책은 여러 언어로 번역되어 2026년 11월에 출간될 예정입니다.

두 번째 책은 데이비드 통의 모든 것은 장이다입니다. 이 책은 우주의 근본적인 본질을 설명하는 양자장 이론에 대해 다룹니다. 통은 물질과 빛을 포함한 모든 것이 광대한 양자장 속의 파동으로 이해될 수 있음을 논의할 것입니다.

또한, Quanta Books는 2026년 6월에 케빈 하트넷의 코드 속의 증명이라는 첫 번째 제목을 출간합니다. 이 책은 수학 분야를 변화시키고 있는 증명 보조 도구인 Lean의 이야기를 담고 있으며, 수학과 인공지능의 미래를 탐구합니다.

이러한 출판물들은 과학적 아이디어를 독자들에게 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 흥미롭게 전달하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

"성장의 색깔"이라는 제목의 논문은 1600년부터 1820년까지 유럽의 회화에서 색상 사용을 분석하여 장기 경제 성장을 측정하는 새로운 방법을 탐구합니다. 연구자들은 수백만 개의 픽셀 데이터를 활용하여 영국, 네덜란드, 프랑스, 이탈리아, 독일과 같은 국가들의 연간 지수를 작성했습니다. 이러한 지수는 경제 동향을 추적하고 전통적인 GDP 데이터가 간과할 수 있는 전쟁이나 기후 변화와 같은 사건과 관련된 변동을 드러내는 데 도움을 줍니다. 연구 결과, 색상과 밝기가 초기 현대 유럽의 경제 활동을 신뢰할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 보여줍니다.

이 연구는 회화의 색상 분석을 통해 경제 성장을 측정하는 방법을 사용합니다. 1600년부터 1820년까지 여러 유럽 국가들을 다루고 있으며, 전통적인 방법으로는 놓치기 쉬운 단기 경제 변화를 강조합니다. 이 연구는 시각적 데이터가 역사적 경제 상황에 대한 귀중한 통찰을 제공할 수 있음을 제안합니다.

요약이 없습니다.

웹사이트가 귀하의 브라우저를 확인하고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 링크를 클릭할 수 있습니다.

시간의 본질은 물리학에서 복잡하고 논란이 많은 주제입니다. 일반적으로 우리는 시간이 앞으로 흐른다고 인식하지만, 더 깊이 살펴보면 모순이 드러납니다. 시간에 대한 세 가지 주요 정의가 있습니다.

첫째, 좌표 시간입니다. 물리학 방정식에서 시간은 물체의 움직임과 같은 변화를 추적하기 위해 사용되는 숫자 레이블입니다.

둘째, 상대론적 시간입니다. 아인슈타인의 이론에 따르면, 시간은 4차원 시공간의 한 차원으로, 과거, 현재, 미래가 동시에 존재합니다. 이 관점은 시간과 중력의 연결성도 보여줍니다.

셋째, 열역학적 시간입니다. 열역학에서 시간은 엔트로피, 즉 무질서가 증가하는 방향을 나타내며, 이는 과거에서 미래로 흐르는 것처럼 보입니다.

이러한 정의를 조화롭게 연결하는 것은 어려운 과제입니다. 특히 양자역학을 고려할 때, 시간은 차원이 아닌 단순한 매개변수일 수 있습니다. 일부 이론은 휠러-드윗 방정식처럼 시간을 배제하고 우주를 설명하는 경우처럼, 시간이 환상일 수 있다고 제안합니다.

양자역학과 일반 상대성이론을 통합하려는 시도는 다양한 양자 중력 이론으로 이어졌지만, 시간 개념에 대한 어려움이 있습니다. 예를 들어, 양자역학은 아주 작은 규모에서 작동하고, 일반 상대성이론은 큰 규모에 적용되기 때문에 실험적 검증이 복잡해집니다.

또 다른 흥미로운 점은 물리 법칙이 가역적임에도 불구하고 시간이 한 방향으로만 흐르는 것처럼 보인다는 것입니다. 이는 이러한 비가역성을 물리학의 기본 방정식과 어떻게 조화시킬 수 있을지에 대한 질문을 불러일으킵니다.

양자 얽힘은 입자들이 먼 거리에서도 서로 연결될 수 있는 현상으로, 시간과 인과관계를 이해하는 데 추가적인 복잡성을 제공합니다. 일부 이론가들은 사건이 중첩 상태에 존재할 수 있다고 제안하며, 미래의 사건이 과거에 영향을 미칠 수 있는 역인과관계의 가능성을 제시합니다.

결론적으로, 시간은 물리학에서 다양한 정의를 포함하는 다면적인 개념으로, 물리학자들이 계속해서 탐구하는 중요한 도전 과제를 제시합니다. 시간을 이해하기 위해서는 그 근본적인 본질에 대한 더 깊은 조사가 필요할 것입니다.

자바 애플릿은 2026년 3월에 완전히 제거될 예정이며, 이는 1996년부터 시작된 사용의 종말을 의미합니다. 그러나 개발자들은 이제 TeaVM과 Flavour 프레임워크와 같은 도구를 사용하여 애플릿 없이도 현대적이고 상호작용이 가능한 웹 페이지를 만들 수 있습니다.

애플릿은 1996년 자바 1.0과 함께 시작되어, 대부분 정적인 웹 환경에서 상호작용이 가능한 웹 콘텐츠를 제공했습니다. 이를 통해 게임과 애플리케이션을 브라우저에서 즉시 실행할 수 있도록 해주는 자바 플러그인을 사용할 수 있었습니다. 그러나 2000년대에 들어서면서 브라우저 공급업체들이 플러그인 지원을 중단하면서 혁신이 제한되었습니다.

TeaVM은 2013년에 도입되어 자바 코드를 자바스크립트나 WASM으로 변환하여 브라우저에서 실행할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 빠른 빌드 시간과 작은 애플리케이션 크기를 제공하여 프론트엔드와 백엔드 간의 코드 공유를 가능하게 합니다. 또한 코드 축소, 사용하지 않는 코드 제거, 브라우저 API에 대한 손쉬운 접근과 같은 기능을 포함하고 있습니다.

Flavour는 TeaVM 위에 구축된 프레임워크로, 자바로 단일 페이지 애플리케이션(SPA)을 만드는 데 사용됩니다. 이 프레임워크는 템플릿, 컴포넌트, 라우팅, 보안 등 현대 웹 애플리케이션에 필요한 필수 기능을 포함하고 있습니다. Flavour는 오픈 소스이며, 스타일링에 HTML과 CSS를 사용하여 호환성과 사용의 용이성을 보장합니다. 안정적인 API를 제공하여 애플리케이션의 유지보수와 업그레이드를 쉽게 할 수 있습니다.

개발자들은 Flavour Book과 팟캐스트와 같은 자료를 통해 Flavour 사용법을 배울 수 있습니다.

이 기사는 대규모 언어 모델과 인메모리 데이터베이스와 같은 현대의 메모리 요구 사항에 대해 다루고 있습니다. 이러한 요구는 일반 CPU가 제공할 수 있는 용량을 초과하는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 Compute Express Link(CXL), NVLink, AMD의 InfinityFabric과 같은 일관된 메모리 구조가 개발되고 있습니다. 이러한 기술들은 더 나은 메모리 용량과 성능을 제공합니다.

CXL은 서버가 메모리 용량을 크게 확장할 수 있도록 해줍니다. PCIe 슬롯을 통해 수백 기가바이트에서 테라바이트까지 추가할 수 있으며, 대역폭을 개선할 수 있지만, 로컬 DRAM보다 지연 시간이 더 길다는 단점이 있습니다. 메모리 집약적인 작업을 수행하는 조직은 CXL을 고려해야 합니다.

CXL 시스템을 설계할 때는 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다. 첫째, CXL 메모리는 로컬 DRAM보다 느리지만, 많은 대안보다는 여전히 나은 성능을 제공합니다. 둘째, CXL은 상당한 추가 대역폭을 제공할 수 있지만, 시스템 아키텍처에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.

CXL을 사용할 때 지켜야 할 다섯 가지 프로그래밍 규칙이 있습니다. 첫째, 작업 부하를 로컬 CPU 소켓에 고정하여 캐시 공유로 인한 성능 문제를 피해야 합니다. 둘째, CXL 메모리에서 읽기와 쓰기 작업의 성능 차이를 인지해야 합니다. 셋째, 전통적인 DIMM과 함께 CXL을 사용하면 전체 메모리 접근 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 넷째, CXL의 성능은 사용되는 CPU에 따라 달라지며, 최신 모델이 더 나은 성능을 보입니다. 마지막으로, CXL은 대규모 데이터 세트를 필요로 하는 AI와 같은 메모리 집약적인 애플리케이션에 유리합니다.

컴퓨팅 환경이 점점 더 다양해짐에 따라 이러한 메모리 시스템의 고유한 특성을 이해하는 것이 성능 최적화에 매우 중요합니다. 이 연구는 여러 박사 과정 학생들과 기관들이 협력하여 진행되었으며, 오픈 소스 벤치마킹 도구를 통해 새로운 통찰이 공유되었습니다.

갈릴레오는 Luna-2 AI 평가 모델을 위해 Redis와 Lua 스크립팅을 활용하여 GPU 활용도를 40% 향상시켰습니다. 초기에는 기본 Kubernetes 로드 밸런서가 실제 GPU 부하를 고려하지 않고 요청을 할당하여 GPU 활용도가 40-60%로 낮았습니다. 이로 인해 지연 시간이 증가하고 자원이 낭비되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해, 그들은 클라이언트 측 로드 밸런서를 도입하여 실시간 부하 정보를 Redis에 저장하고, 가장 덜 바쁜 GPU로 요청을 유도했습니다. 이 접근 방식은 지연 시간을 70% 줄였고, 각 GPU가 비슷한 작업 부하를 보다 효율적으로 처리할 수 있게 했습니다.

해결책의 주요 요소는 다음과 같습니다. 클라이언트 측 로드 밸런싱을 통해 클라이언트가 직접 GPU를 선택하여 지연 시간을 줄이고 단일 실패 지점을 피했습니다. 로드 점수 계산에서는 요청의 크기를 기반으로 GPU 작업 부하를 추정하여 처리 시간과 연관시켰습니다. Redis는 GPU 부하에 대한 실시간 정보를 유지하여 신속한 의사 결정을 가능하게 하고 일관성을 유지하기 위한 원자적 작업을 지원했습니다.

이 구현은 GPU 포드 생애 주기 이벤트를 성공적으로 관리하고, 실패를 우아하게 처리하며, 높은 부하 조건에서도 확장성을 유지했습니다. 앞으로는 로드 점수 개선과 처리량 최적화에 집중할 예정입니다.

이 프로젝트는 효과적인 로드 인식 라우팅이 복잡한 인프라 변경 없이도 GPU 추론 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다.

저자는 AI 모델인 클로드를 사용해 1996년 스페이스 잼 웹사이트를 재현하려고 했지만 많은 어려움에 직면했습니다. 웹사이트의 스크린샷과 필요한 자산을 제공했음에도 불구하고, 클로드는 웹사이트의 레이아웃과 디자인을 정확하게 복제하는 데 실패했습니다.

시도 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 저자는 클로드에게 웹사이트의 스크린샷과 자산을 제공하며 정확한 재현을 기대했습니다. 둘째, 클로드는 원본과 유사한 레이아웃을 만들었지만, 요소들의 궤적을 정확하게 맞추지 못했습니다. 자신의 실수를 인지하고 있었음에도 불구하고 이를 HTML에 반영하지 않아 부정확한 결과가 나왔습니다.

셋째, 저자는 클로드를 돕기 위해 다양한 전략을 시도했습니다. 예를 들어, 그리드 오버레이를 사용하거나 스크린샷을 여러 영역으로 나누어 클로드가 거리를 더 정확하게 측정할 수 있도록 했습니다. 그러나 이러한 노력은 원하는 정확도를 얻는 데 실패했습니다. 넷째, 클로드의 공간 관계 이해에 한계가 있음을 알게 되었습니다. 그는 레이아웃을 개념적으로 설명할 수 있었지만, 이를 정확한 측정으로 변환하는 능력이 부족했습니다.

마지막으로, 저자는 2배 확대된 스크린샷으로 실험해 클로드의 공간 이해력을 개선하고자 했습니다. 그러나 안타깝게도 클로드는 여전히 출력에서 올바른 비율을 유지하지 못했습니다. 저자는 스페이스 잼 웹사이트를 재현하는 작업이 어렵고 해결되지 않았음을 깨달았으며, 간단한 작업조차 AI 모델에게는 복잡할 수 있음을 강조했습니다. 그는 클로드가 웹사이트를 성공적으로 재현할 수 있도록 도와줄 수 있는 사람들의 도움을 요청하고 있습니다.

죄송하지만, 외부 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 제공하신 링크를 포함해서요. 하지만 요약하고 싶은 주요 내용이나 텍스트를 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

비즈니스 인사이더는 여러분이 읽고 싶어하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 제공합니다.

저자는 Scala 2.13에서 Scala 3로 서비스를 이전한 경험에 대해 이야기합니다. 처음에는 성공적으로 보였지만, 나중에 성능 문제를 드러냈습니다. 의존성을 업데이트하고 필요한 변경을 한 후, 서비스는 모든 테스트를 통과했으며 테스트 환경에서도 잘 작동하는 것처럼 보였습니다. 그러나 단계적인 배포 후, 서비스는 신비로운 속도 저하를 겪었고, 처리 속도를 유지하기 위해 더 많은 인스턴스가 필요해졌습니다.

조사를 위해 저자는 부하 테스트를 실시했으며, 특정 메시지 유형에서 성능이 크게 떨어진 것을 발견했습니다. 여러 의존성을 배제한 후, 프로파일링 도구를 사용하여 Scala 3에서 특정 라이브러리 호출이 Scala 2.13에 비해 과도한 CPU 시간을 소모하고 있음을 확인했습니다. 이 문제는 연쇄 평가에 영향을 미치는 버그에서 비롯되었습니다.

문제가 있는 라이브러리를 업그레이드한 후 성능은 정상으로 돌아왔습니다. 핵심 교훈은 라이브러리가 Scala 버전마다 다르게 작동할 수 있다는 점입니다. 특히 메타 프로그래밍을 사용하는 라이브러리의 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 초기 테스트가 성공적이더라도 마이그레이션 후 성능을 벤치마킹하여 잠재적인 병목 현상을 식별하는 것이 중요합니다.

앰프는 소스그래프에서 독립적인 회사로 분리되어 소프트웨어 개발을 위한 인공지능 연구에 집중할 예정입니다. 창립자들은 인공지능이 소프트웨어 제작 방식을 크게 변화시킬 것이라고 믿고 있으며, 단순히 글로 표현하는 것이 아니라 실제 작업을 통해 이러한 변화를 탐구하고 싶어 합니다. 앰프는 이미 수익을 내고 있으며, 기술의 한계를 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이들은 혁신의 여정에 함께할 사람들을 초대하고 있습니다.

이 글은 11가지 현대 카세트 플레이어를 리뷰하며, 각 제품의 특징과 장단점을 소개합니다.

Aurex AX-W10C(워크이)는 62달러로 판매되며, 블루투스 기능이 있어 무선으로 사용할 수 있고, 16시간의 배터리 수명을 자랑합니다. AUX 녹음 기능도 제공되며, 장점으로는 뛰어난 음질과 투명한 문이 있습니다. 단점은 플라스틱으로 된 플라이휠입니다.

Byron Statics는 23달러로 카세트와 FM/AM 라디오를 재생할 수 있으며, 음성 인식 기능이 있습니다. 가격이 저렴하고 다양한 색상으로 재미를 더하지만, 음질이 좋지 않은 단점이 있습니다.

DIGITNOW!는 30달러로 복고풍 디자인을 갖추고 있으며 블루투스와 녹음 기능이 있습니다. 가격이 합리적이고 휴대성이 좋으며 자동 역재생 기능이 있지만, 제공되는 이어폰의 품질이 떨어집니다.

FiiO CP131은 120달러로 고급 음질과 아날로그 기능을 제공하며, 13시간의 배터리 수명을 자랑합니다. 뛰어난 내구성과 음질이 장점이지만, 가격이 비싸고 녹음 기능이 없습니다.

GPO는 27달러로 배터리로 작동하며 내장 스피커와 FM 라디오 기능이 있습니다. 향수를 불러일으키는 제품으로 FM 라디오 기능이 장점이지만, 내구성이 약하고 음질이 좋지 않습니다.

It's OK!는 63달러로 최초의 블루투스 5.0 카세트 플레이어입니다. 반투명 디자인과 블루투스 호환성이 장점이지만, 자동 역재생과 같은 기능이 부족합니다.

Jensen은 30달러로 슬림한 디자인과 FM/AM 라디오 기능을 갖추고 있습니다. 메가 베이스가 장점이지만, 내구성이 약하고 음질이 좋지 않습니다.

Maxell MXCP-P100은 90달러로 블루투스 5.4와 충전 가능한 배터리를 갖추고 있습니다. 좋은 음질과 USB-C 연결이 장점이지만, 배터리가 분리되지 않고 충전 시간이 길다는 단점이 있습니다.

Mulann B-1000 EW는 60달러로 저렴하면서도 좋은 음질을 제공합니다. 모든 카세트 타입을 재생할 수 있고 모노 녹음이 가능하지만, 단점은 없습니다.

TOMASHI는 20달러로 입문용 플레이어이며, 컴팩트한 크기를 자랑합니다. 가격이 저렴하고 자동 정지 기능이 있지만, 스피커가 조용하고 모노 사운드입니다.

We Are Rewind는 160달러로 세련된 디자인의 고급 카세트 플레이어입니다. 충전 가능하고 블루투스 5.1, 녹음 기능이 장점이지만, 가격이 비쌉니다.

전반적으로 이러한 현대적인 워크맨은 향수를 불러일으키는 매력과 블루투스, 녹음 기능과 같은 최신 기능을 결합하여 복고풍 음악 애호가와 새로운 음악 팬 모두를 만족시킵니다.

저자는 환경 변수와 비밀 정보를 저장하는 과정을 간소화하기 위해 lockenv라는 도구를 만들었습니다. sops나 git-crypt와 같은 복잡한 도구와는 달리, lockenv는 비밀번호로 보호되는 간단한 금고 파일로, 이를 git에 커밋할 수 있습니다. GPG 키나 클라우드 서비스가 필요하지 않으며, 초기화 후 비밀번호를 설정하고 비밀 정보를 잠그거나 해제하는 데 사용할 수 있습니다.

lockenv는 운영 체제의 키링과 연동되어 비밀번호를 반복해서 입력할 필요가 없습니다. Mac, Linux, Windows와 호환되지만, 현재까지는 Linux에서만 테스트되었습니다. 이 도구는 특히 Slack과 같은 플랫폼을 통해 비밀 정보를 공유하고 싶지 않은 사람들을 위한 간단한 경우에 적합합니다. 저자는 다른 사람들도 이 도구를 사용해 보기를 권장하고 있습니다.

이 기사는 개인 정보 보호와 시민 자유에 큰 영향을 미칠 수 있는 EU 법안에 대해 다루고 있습니다. EU의 중도우파 정당들은 개인 메시지의 대량 검열 계획을 지지하고 있으며, 이는 메타나 구글과 같은 기업들이 의심 없이 채팅 내용을 감시할 수 있게 할 수 있습니다. 이는 법 집행을 민간 기업에 위임하는 것이기 때문에 개인 정보 침해에 대한 우려를 불러일으킵니다.

또한, 제안서의 조항 중 하나는 온라인 커뮤니케이션 도구에 접근하기 위해 필수적인 연령 확인을 요구하고 있어 익명 디지털 커뮤니케이션의 권리를 위협하고 있습니다. 이는 내부 고발, 비밀 상담, 그리고 탐사 저널리즘에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이 법안은 17세 미만의 청소년이 앱에 접근하는 것을 제한하여 미성년자를 보호하려고 하지만, 이는 청소년들이 부모, 교사, 코치와 소통하는 데 방해가 될 수 있습니다. 비판자들은 이러한 접근 방식이 지나치게 보호적이며 부모의 권리를 약화시킨다고 주장합니다.

전반적으로 이러한 조치는 비효율적이고 부담스럽다고 여겨지며, 법 집행 기관은 이미 허위 신고로 인해 압도당할 것이라는 경고를 하고 있습니다. 유럽 의회는 보다 합리적인 대안을 추진하고 있지만, 어떤 변화도 독일 정부의 지원이 필수적입니다. 이 기사는 국가가 개인의 자유와 가족의 권리를 침해해서는 안 된다고 결론짓고 있습니다.

중첩 학습은 연구자 알리 베흐루즈와 바합 미로크니가 제안한 기계 학습의 새로운 접근 방식입니다. 이 방법은 새로운 작업을 학습할 때 이전에 배운 작업의 능력을 잃는 "재앙적 망각" 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

현재의 모델, 특히 대형 언어 모델은 새로운 정보를 학습하면서 이전 정보를 잊어버리는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 인간의 뇌가 신경 가소성을 통해 적응하는 방식과 유사합니다. 중첩 학습은 모델을 더 작은 상호 연결된 최적화 문제의 집합으로 보고, 이를 함께 최적화하는 방식으로 접근합니다. 이는 전통적인 방법이 모델 구조와 최적화 전략을 분리하는 것과 대조적입니다.

중첩 학습은 모델이 다양한 수준의 최적화로 구성되어 있다는 점을 인식함으로써, 더 효과적인 인공지능 시스템을 설계할 수 있게 해줍니다. 이는 메모리 관리와 학습 효율성을 향상시키는 데 기여합니다. 연구자들은 "희망(Hope)"이라는 자기 수정 모델을 사용하여 이 접근 방식을 시험했으며, 이 모델은 언어 모델링과 긴 맥락 추론 작업에서 기존 모델보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 희망 모델은 서로 다른 속도로 업데이트되는 연속 메모리 시스템을 사용하여 메모리를 더 효과적으로 관리합니다.

실험 결과, 희망 모델은 언어 작업에서 낮은 혼란도(더 나은 성능)를 보였고, 추론 작업에서는 더 높은 정확도를 기록했습니다. 이는 중첩 학습 프레임워크의 장점을 잘 보여줍니다. 중첩 학습은 인공지능이 인간처럼 지속적으로 학습할 수 있는 능력을 향상시키는 유망한 방향을 제시하며, 더 발전된 자기 개선 인공지능 시스템으로 이어질 가능성이 있습니다.

Octopii는 개발자들이 신뢰할 수 있는 분산 시스템을 구축할 수 있도록 설계된 완전한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 합의 메커니즘, 네트워킹, 데이터 지속성 등 필수적인 기능을 포함하고 있습니다.

주요 기능으로는 Raft 합의 알고리즘이 있어 리더 선출과 로그 복제를 관리합니다. QUIC 전송 방식을 통해 빠르고 안전한 네트워킹을 지원하며, 내구성 있는 지속성 기능으로 Write-Ahead Log(Walrus)를 사용해 데이터 안전성을 보장합니다. 또한, 플러그형 상태 기계 기능을 통해 데이터 복제를 위한 사용자 정의 논리를 구현할 수 있습니다. 대용량 파일 전송을 지원하며, 피어 투 피어 스트리밍과 검증 기능도 제공합니다. RPC 프레임워크는 노드 간의 메시징을 용이하게 하며, 런타임 관리 기능은 Tokio를 통해 유연한 실행을 지원합니다.

Octopii를 사용하려면 프로젝트의 의존성에 추가하고 몇 줄의 코드로 간단한 복제 키-값 저장소를 만들 수 있습니다. 시스템을 구축하는 과정은 다음과 같습니다. 먼저 애플리케이션의 상태 기계를 구현하여 명령이 상태에 미치는 영향을 정의합니다. 그런 다음 노드 ID와 주소를 설정하여 클러스터를 구성합니다. 노드를 시작하면 Octopii가 리더 선출과 데이터 복제와 같은 필요한 작업을 관리합니다. API를 사용해 변경 사항을 제안하고 상태를 조회할 수 있습니다.

포괄적인 문서와 함께 다양한 설정을 보여주는 예제도 제공됩니다. 예를 들어, 세 개의 노드로 구성된 클러스터와 사용자 정의 상태 기계 구현을 포함합니다. Octopii를 선택하는 이유는 모든 필요한 구성 요소를 통합하여 분산 시스템 구축 과정을 단순화하기 때문입니다. 이를 통해 개발자는 인프라보다는 애플리케이션 논리에 집중할 수 있습니다.

현재 Octopii는 초기 개발 단계에 있으며(버전 0.1.0), API는 발전하면서 변경될 수 있습니다. 이 프로젝트는 Apache 라이선스 2.0 버전 하에 라이선스가 부여됩니다.