요약이 없습니다.

이 글은 포트란(Fortran)이라는 오래된 프로그래밍 언어를 배우는 방법에 대해 다루고 있습니다. 포트란은 1957년 IBM에 의해 과학적 응용을 위해 처음 만들어졌으며, 여러 버전을 거쳐 현재는 포트란 2018이 최신 버전입니다.

포트란은 여러 가지 버전이 있으며, FORTRAN 77, 포트란 90(자유 형식 문법을 도입한 버전), 그리고 이후의 포트란 2018까지 다양합니다. 자유 형식 문법은 이전의 고정 형식보다 더 유연하고 사용자 친화적입니다.

포트란 프로그램은 program <이름>으로 시작하고 end program <이름>으로 끝납니다. 메시지를 출력하려면 print *, '<메시지>'를 사용합니다. 여기서 별표는 기본 출력 채널을 의미합니다. implicit none을 사용할 경우 변수는 명시적으로 선언해야 하며, 이는 현대 코딩에서 권장되는 방법입니다.

간단한 "Hello, World!" 프로그램과 두 숫자와 연산자(+,-,*,/)를 입력받는 기본 계산기 프로그램의 예가 제공됩니다. 이 계산기는 0으로 나누는 경우에 대한 오류 메시지를 처리합니다.

포트란 프로그램을 실행하려면 gfortran -o <출력_이름> <입력_파일>.f90 명령어로 컴파일한 후, ./<출력_이름>으로 실행합니다.

글에서는 계산기를 개선하기 위해 select case 문을 사용하여 연산을 더 효율적으로 처리하고 오류 처리를 향상시킬 것을 제안합니다.

저자는 앞으로 포트란의 더 많은 응용 프로그램과 이 언어가 어떻게 현대화되고 있는지를 탐구할 계획입니다. 이 글은 포트란 학습의 기초를 소개하며, 문법, 구조 및 실용적인 응용을 강조합니다.

AI는 소프트웨어가 사양을 충족하는지를 수학적으로 증명하는 방법인 형식 검증을 소프트웨어 개발에서 더 일반화할 것으로 예상됩니다. 전통적으로 형식 검증은 연구 프로젝트에 국한되어 있었고, 그 복잡성과 높은 비용 때문에 산업 소프트웨어 엔지니어들이 거의 사용하지 않았습니다.

하지만 AI의 발전, 특히 코딩 보조 도구의 등장으로 상황이 변화하고 있습니다. 이러한 AI 도구는 증명 스크립트를 작성하는 데 도움을 줄 수 있어 형식 검증을 더 쉽고 저렴하게 만들어 줍니다. 형식 검증이 더 접근 가능해짐에 따라 AI가 생성한 코드의 정확성을 검증하는 데 필수적인 역할을 하게 될 것입니다. 이는 인간의 검토 없이도 코드의 올바름을 보장할 수 있게 합니다.

자동화가 검증 과정을 단순화하겠지만, 정확한 사양을 정의하는 데는 여전히 전문 지식이 필요합니다. 전반적으로 저렴한 형식 검증과 AI 코드 검증의 필요성이 결합되면서, 가까운 미래에 이러한 방법이 더 널리 채택될 가능성이 높습니다. 주요 도전 과제는 이러한 형식적 방법을 수용하는 문화로의 전환입니다.

새로운 모질라 CEO인 엔조르-드메오가 인터뷰에서 파이어폭스에서 광고 차단기를 차단하는 방안을 고려할 수 있다고 언급했습니다. 이를 통해 1억 5천만 달러의 수익을 올릴 수 있을 것이라고 하지만, 그는 이것이 모질라의 사명에 어긋난다고 느끼고 있습니다. 이 아이디어에 실망한 저자는 파이어폭스가 개방형 표준과 개인 정보 보호에 대한 헌신 덕분에 충성도 높은 사용자들을 끌어모았다고 강조합니다. 광고 차단기를 제거하는 것이 보안에 중요하다고 여겨지는 만큼, 이는 핵심 커뮤니티를 소외시키고 프로젝트에 해를 끼칠 것이라는 우려를 표합니다. 저자는 모질라가 자신의 가치를 지켜주기를 촉구하고 있습니다.

TLA+ 모델링에 대한 몇 가지 팁을 정리해 보았습니다.

우선, 간단한 모델로 시작하는 것이 중요합니다. 모델을 구축할 때는 기능을 유지하면서 점차적으로 구성 요소를 추가하세요. 필요할 때만 추가하는 것이 좋습니다.

모델은 전체 시스템이 아닌 특정 동작을 나타내야 합니다. 불필요한 계층이나 구성 요소는 제거해야 합니다. 또한, 사양을 작성할 때는 무엇이 일어나야 하는지를 설명하고, 어떻게 이루어지는지는 기술하지 않는 것이 좋습니다. 불필요한 변수를 피하고, 값을 저장하기보다는 유도하는 방식으로 접근하세요.

모델을 검토하여 프로세스가 접근해서는 안 되는 상태에 접근하지 않도록 확인하는 것도 중요합니다. 이는 흔히 발생하는 오류입니다. 행동은 가능한 한 작게 만들어 실제 시스템의 동작을 드러내고 숨겨진 문제를 피하는 것이 좋습니다.

행동을 구조화할 때는 하나의 논리적 단계를 나타내도록 하고, 조건을 명확히 정의하는 것이 좋습니다. 이러한 접근 방식은 분산 시스템에 더 적합합니다. 또한, 모델에서 간과할 수 있는 요소에 대해 정기적으로 생각해 보아야 하며, 실패 처리나 메시지 순서와 같은 부분도 포함해야 합니다.

모델 초기에 타입을 명시적으로 정의하여 문서화와 디버깅에 도움을 주는 것이 좋습니다. 중요한 속성은 명확하게 문서화하고, 이를 통해 배운 내용을 기록하는 것도 중요합니다.

모델이 안전 조건을 만족하는 것뿐만 아니라 행동이 결국 발생하도록 보장하는지 확인해야 합니다. 성공적인 모델 실행이 반드시 정확성을 보장하지는 않으므로, 의도적으로 오류를 도입하여 강건성을 테스트하는 것이 필요합니다.

마지막으로, 모델을 최적화하는 것은 나중에 해야 합니다. 모델 검사기와 모델을 분리하고, 효율성을 최적화하기 전에 명확성을 우선시하는 것이 좋습니다. 더 많은 TLA+ 예제와 가이드는 저자의 블로그에서 확인할 수 있습니다.

당신의 지역 정부는 Flock 카메라, 얼굴 인식 기술, 자동 번호판 인식 시스템(ALPR)과 같은 감시 기술에 대해 논의하고 있을 수 있습니다. 웹사이트 alpr.watch는 이러한 기술에 대한 회의를 찾아볼 수 있도록 도와주어, 당신이 행동에 나설 수 있게 합니다.

미국에서는 감시 기술이 빠르게 증가하고 있으며, 80,000개 이상의 카메라가 주민들의 움직임을 추적하고 개인 정보를 수집하고 있습니다. 이 사이트는 감시에 대한 논의가 이루어지는 장소를 지도에 표시하여, 당신이 정보를 얻고 참여할 수 있도록 합니다.

이 사이트의 주요 기능은 지역 의회, 회의, ALPR 카메라의 위치를 추적하는 것입니다. 사용자는 자신의 지역에서의 감시에 대한 이메일 알림을 받을 수 있습니다.

ALPR은 자동 번호판 인식 시스템으로, 카메라와 인공지능을 사용하여 차량의 번호판 데이터를 캡처하고 저장합니다. 이를 통해 사람들의 움직임에 대한 방대한 데이터베이스가 생성됩니다.

Flock Safety는 ALPR 카메라의 주요 공급업체로, 차량에 대한 상세 정보를 수집하고 이를 여러 기관과 공유하여 광범위한 감시 네트워크에 기여합니다.

과거에 감시 시스템은 본래 의도된 목적을 넘어 사용되는 경우가 많아, 종종 개인 정보 침해로 이어지곤 했습니다.

대규모 감시에 맞서 싸우는 여러 단체들이 있습니다. 여기에는 전자프론티어재단(EFF), 미국 시민자유연맹(ACLU), 미래를 위한 투쟁(Fight for the Future), 감시 기술 감독 프로젝트(STOP), 정의 연구소(Institute for Justice) 등이 포함됩니다. 또한, 지역의 개인 정보 보호 옹호 단체를 찾아볼 수도 있습니다.

세바스찬 알톤은 30년 경력의 그래픽 프로그래머로, 자신의 블로그에서 그래픽 API의 발전에 대해 이야기합니다. 그는 WebGPU, Metal, Vulkan 등 다양한 게임 콘솔과 그래픽 기술에서 일해왔습니다.

10년 전, DirectX 12, Vulkan, Metal과 같은 저수준 그래픽 API가 등장하여 AAA 게임의 성능을 개선하고, 이전 API인 DirectX 11과 OpenGL의 한계를 극복하고자 했습니다. 저수준 API는 벤치마크에서 유망한 성과를 보였지만, 기존 엔진을 포팅할 때 성능 문제를 일으키는 경우가 많았습니다. 이는 새로운 API와 기존 렌더링 아키텍처 간의 호환성 문제 때문이었습니다.

저수준 API의 도입은 그래픽 프로그래밍 역할의 분화를 가져왔습니다. 저수준 프로그래머는 API와의 상호작용에 집중하고, 고수준 프로그래머는 시각적 그래픽 알고리즘에 집중하게 되었습니다. 오늘날의 GPU는 더 나은 캐싱과 직접 메모리 접근을 지원하는 등 발전된 기능을 갖추고 있어, 이전 API의 복잡성을 줄일 수 있는 가능성이 있습니다.

하지만 지속 상태 객체(PSO) 관리에는 여전히 큰 도전이 남아 있습니다. PSO 관리는 방대한 양의 데이터를 캐시해야 하므로 게임에서 긴 로딩 시간과 끊김 현상을 초래할 수 있습니다. OpenGL과 Vulkan과 같은 API의 설계는 다양한 하드웨어를 지원해야 한다는 필요에서 비롯되었으며, 이로 인해 시간이 지나도 지속된妥協가 생겼습니다.

현대 GPU를 고려할 때, 구식 복잡성을 제거하여 API를 크게 단순화할 수 있는 가능성이 있습니다. 하드웨어의 발전은 현재의 많은 지속 객체 없이도 새로운 API를 설계할 수 있는 방향으로 나아가고 있습니다. 알톤은 오늘날의 고급 하드웨어 환경에서 프로세스를 간소화하고 성능을 개선하기 위해 그래픽 API에 대한 재평가가 필요하다고 강조합니다.

새로운 도구 "ty"는 빠른 파이썬 타입 검사기이자 언어 서버로, Astral에서 개발하였으며 Rust로 작성되었습니다. 기존의 mypy나 Pyright와 같은 도구들보다 더 나은 대안이 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 베타 버전이 출시되었으며, Astral 팀은 이 도구를 자신의 프로젝트에서도 사용하고 있습니다.

ty의 주요 특징 중 하나는 속도입니다. ty는 mypy와 Pyright보다 훨씬 빠르며, 타입 검사를 10배에서 60배 더 빠르게 수행합니다. 예를 들어, 파일을 수정한 후 4.7밀리초 만에 진단 정보를 업데이트할 수 있어, 특히 편집기에서 효과적입니다. 또한, ty는 교차 타입과 타입 축소와 같은 고급 타입 검사 기능을 포함하고 있어, 사용자 의도를 존중하면서도 정확한 피드백을 제공합니다.

이 프로젝트는 오픈 소스로 개발되어 협업을 통해 만들어졌으며, 파이썬이 사용되는 모든 곳, 심지어 웹 브라우저에서도 사용할 수 있습니다. ty는 명확한 오류 메시지를 제공하며, 여러 파일에서 맥락을 끌어와 문제를 자세히 설명합니다.

ty는 uv 도구를 통해 설치하거나 VS Code 확장으로 사용할 수 있습니다. 팀은 안정성, 인기 라이브러리에 대한 지원, 추가 기능을 중심으로 더욱 발전시킬 계획입니다.

Astral의 장기 비전은 파이썬을 더 생산적인 프로그래밍 환경으로 만드는 것이며, 사용자 피드백을 바탕으로 ty를 지속적으로 개선해 나갈 것입니다.

요약이 없습니다.

모질라의 새로운 CEO는 파이어폭스에 AI를 중심에 두겠다는 계획을 발표하며 회사를 신뢰할 수 있는 소프트웨어 제공업체로 자리매김하겠다고 밝혔습니다. 그러나 워터폭스 브라우저에 대한 경험이 있는 알렉스 콘토스는 이것이 잘못된 방향이라고 주장합니다. 그는 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 불투명하고 신뢰할 수 없으며, 사용자 통제와 데이터 처리에 대한 우려를 불러일으킨다고 지적합니다.

콘토스는 브라우저가 사용자와 직접적으로 연결되는 역할을 해야 하며, AI가 그 사이에서 중재 역할을 해서는 안 된다고 강조합니다. 모질라가 AI 기능이 선택적이라고 주장하지만, 사용자가 이러한 기능을 어떻게 효과적으로 모니터링하고 감사할 수 있는지에 대한 의문을 제기합니다. 그는 모질라가 일반 사용자를 끌어들이려는 데 집중하는 것이 투명성과 사용자 주권을 중시하는 핵심 기술 커뮤니티를 소외시킬 수 있다고 느낍니다.

반면 워터폭스는 LLM 없이 간단한 브라우징 경험을 제공하며 성능과 사용자 통제를 강조합니다. 저자는 브라우저 프로젝트에서 공식적인 거버넌스의 중요성을 강조하여 책임성과 신뢰성을 보장해야 한다고 믿습니다. 그는 AI 브라우저가 인기를 끌 수 있지만, 사용자 독립성과 투명성을 우선시하는 워터폭스와 같은 더 간단하고 신뢰할 수 있는 대안에 대한 수요는 항상 존재할 것이라고 생각합니다.

마이크 산 로만은 많은 사람들이 AI를 잘못 사용하고 있다고 주장합니다. 사람들은 AI의 창작 능력, 즉 글쓰기나 콘텐츠 생성에만 집중하는 경향이 있습니다. 그러나 그는 AI의 진정한 강점은 방대한 정보를 소비하고 분석하는 능력에 있다고 믿습니다.

그는 자신의 경험을 공유하며, 오브시디안에서 자신의 노트와 반성을 AI와 연결한 사례를 설명합니다. 그는 AI에게 새로운 것을 만들어 달라고 요청하는 대신, 자신의 과거에서 통찰을 발견하는 질문으로 전환했습니다. 예를 들어, 그는 AI를 사용해 일대일 회의에서의 패턴을 식별하고, 기술 부채에 대한 자신의 생각의 변화를 추적하며, 시간에 따른 디자인 결정들을 연결했습니다.

산 로만은 전통적인 검색 방법이 한계가 있지만, AI는 개념을 이해하고 연결을 찾아내어 지식을 회수하는 데 도움을 줄 수 있다고 강조합니다. 그는 AI를 우리의 경험을 읽는 존재로 바라보면, 노트와 반성 속에 저장된 귀중한 통찰을 열 수 있다고 제안합니다.

이 새로운 접근 방식을 두 달 동안 시도한 결과, 그는 문제 해결 능력이 향상되고, 더 나은 의사 결정을 내리며, 이전에 간과했던 패턴을 볼 수 있게 되었다고 보고합니다. 그는 다른 사람들에게도 자신의 생각을 기록하라고 권장하는데, 이는 타인을 위해서뿐만 아니라 미래의 자신과 기억을 도와줄 AI를 위해서도 중요하다고 말합니다.

결론적으로, AI를 효과적으로 활용하는 핵심은 새로운 콘텐츠를 만드는 것이 아니라, 기존의 지식을 소비하고 연결하는 데 사용하는 것입니다.

2026년 1월 1일부터 GitHub는 호스팅된 러너의 가격을 인하하고, 2026년 3월 1일부터는 자가 호스팅 러너에 대해 분당 0.002달러의 새로운 요금을 도입합니다. 대부분의 사용자들은 요금 인상을 경험하지 않으며, 96%의 고객이 영향을 받지 않습니다. 공용 저장소에 대한 액션은 여전히 무료로 제공됩니다.

이전에는 자가 호스팅 러너가 무료였으나, 이번 변화는 사용량에 따른 비용 정렬과 서비스 품질 향상을 목표로 하고 있습니다. 사용자들이 향후 비용을 추정할 수 있도록 가격 계산기가 제공될 예정입니다. 4%의 사용자에게는 변화가 있지만, 그 중 85%는 요금이 줄어들고, 15%는 평균적으로 약 13달러의 요금 인상을 경험할 것입니다.

GitHub Actions는 2018년 출시 이후 널리 사용되며, 매일 수백만 개의 작업을 처리하고 있습니다. 이러한 성장을 지원하기 위해 GitHub는 신뢰성과 성능을 개선하기 위해 아키텍처를 현대화하고 있습니다.

주요 변화로는 GitHub 호스팅 러너의 가격 인하가 있으며, 최대 39%까지 줄어들 수 있습니다. 자가 호스팅 러너에 대한 분당 0.002달러 요금이 도입됩니다. 또한, 자가 호스팅 경험을 개선하기 위한 투자도 이루어지며, 새로운 확장 솔루션과 작업 관리 개선이 포함됩니다.

전반적으로 이번 업데이트는 모든 사용자에게 더 유연하고 신뢰할 수 있는 CI/CD 경험을 제공하고, 투명한 가격 책정을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크에 직접 접근할 수는 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

이 기사는 메이시스에서 유명한 산타클로스가 된 밥 루탄의 이야기와 그가 겪은 삶의 깊은 변화를 다룹니다. 처음에 밥은 직장과 가족과의 관계에서 어려움을 겪고 있었습니다. 친구의 격려로 산타 역할을 맡게 된 그는 아이들의 미소를 통해 예상치 못한 기쁨과 행복을 느끼게 됩니다.

밥은 산타의 역할을 받아들이면서 삶의 목적을 찾고, 소원해진 아들과 다시 연결됩니다. 그는 아들을 엘프로 고용하기도 했습니다. 하지만 그의 여정은 순탄치 않았습니다. 메이시스에서 승진하고 임원이 되었지만, 경영진과의 갈등으로 결국 해고당하게 됩니다. 이로 인해 우울증에 시달리며 딸과의 관계도 소원해졌습니다.

그럼에도 불구하고 밥은 빨간 옷을 입고 많은 아이들의 삶에 희망과 연결감을 주었습니다. 이 기사는 크리스마스의 마법과 산타 역할의 변 transformative power를 강조하며, 다른 산타들이 자신의 역할에서 구원과 목적을 찾은 개인적인 이야기들도 소개합니다.

마지막에 밥은 자신의 삶을 돌아보며 기쁨과 슬픔을 모두 인정합니다. 그는 산타로서의 기억과 그 과정에서 배운 교훈을 간직하며 크리스마스를 계속 축하합니다. 이 이야기는 휴일 정신의 본질과 친절, 용서, 그리고 연결의 중요성을 잘 담고 있습니다.

2025년 12월 15일, 저는 원래 파이썬으로 작성된 HTML5 파서인 JustHTML을 Codex CLI와 GPT-5.2를 사용하여 자바스크립트로 성공적으로 이식했습니다. 이 작업은 단 4.5시간 만에 완료되었으며, 새로운 자바스크립트 라이브러리인 simonw/justjshtml은 의존성이 없고 html5lib-tests 스위트의 9,200개 이상의 테스트를 통과했습니다.

이 프로젝트는 원래 JustHTML과 유사한 API를 만드는 작업이었으며, 초기 프롬프트 두 개와 몇 가지 후속 질문만으로 진행되었습니다. 작업하는 동안 가족과 함께 축하할 시간도 가졌고 영화를 보기도 했습니다.

HTML5 사양은 유효하지 않은 HTML을 파싱하는 데 대한 명확한 규칙을 가지고 있으며, 많은 기존 파서들이 이 규칙을 따릅니다. 제가 작업의 기초로 삼은 Emil Stenström의 JustHTML 프로젝트는 이러한 규칙을 따르는 파이썬 파서입니다.

작업을 시작하기 위해 개발 환경을 설정하고 Codex CLI에 JustHTML 라이브러리의 자바스크립트 버전을 만들도록 지시했습니다. Codex는 자율적으로 작동하여 9,000줄의 코드를 생성하고, 자주 개인 GitHub 저장소에 커밋했습니다.

작업이 끝날 무렵, 라이브러리는 완전히 기능을 갖추었고, 테스트도 성공적으로 실행되었습니다. 또한 사용을 시연할 수 있는 플레이그라운드 인터페이스를 만들고, 포괄적인 문서도 추가했습니다.

이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)이 최소한의 감독으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여줍니다. 그러나 이는 저작권, AI가 생성한 코드에 대한 신뢰, 오픈 소스 커뮤니티에 미치는 영향과 같은 윤리적 질문을 제기합니다.

이 글에서는 "얇은 욕망"이라는 개념에 대해 이야기합니다. 얇은 욕망은 궁극적으로 만족을 주지 않으며 정의할 수 없는 것들에 대한 보편적인 갈망을 나타냅니다. 이러한 욕망은 개인의 성장과 변화를 이끄는 "두꺼운 욕망"과 대조됩니다. 얇은 욕망은 소비 기술과 소셜 미디어에 의해 자주 자극받으며, 의미 있는 참여 없이 빠른 만족을 제공합니다. 그러나 이러한 연결에도 불구하고 불안과 외로움을 느끼게 합니다.

저자는 우리 사회가 점점 얇은 욕망을 선호하게 되었고, 공동체, 장인정신, 의미 있는 관계와 같은 두꺼운 욕망을 지탱하는 기반이 무너지고 있다고 주장합니다. 이러한 경향에 맞서기 위해, 글에서는 빵을 굽거나 손편지를 쓰는 것과 같은 간단하고 의도적인 활동을 통해 두꺼운 욕망을 추구할 것을 제안합니다. 이러한 활동은 시간과 노력이 필요하지만, 인내심과 진정한 만족감을 키워주며, 가치 있는 것을 원한다는 것이 무엇인지 다시 생각하게 합니다. 궁극적으로 두꺼운 삶은 더 넓은 운동이나 사회적 변화와는 무관하게 그 자체로 소중한 가치가 있습니다.

Subsets는 소비자 구독 팀을 위한 최고의 플랫폼으로, AI를 활용해 의사 결정을 자동화하여 팀의 성장을 돕습니다. 이 플랫폼은 팀이 실험을 진행하고, 개인화된 사용자 경험을 창출하며, 유지율과 참여도 같은 분야에서 결과를 추적할 수 있게 해줍니다. 이러한 모든 과정은 엔지니어링 지원 없이도 가능합니다. The Atlantic과 NBCUniversal과 같은 기업들이 신뢰하는 Subsets는 610만 달러를 모금했으며, Y Combinator의 2023년 여름 프로그램에 참여했습니다. 현재 이 회사는 코펜하겐에 위치하고 있습니다.

요약이 없습니다.

최근 연구는 뇌 활동의 지표로서 혈류의 신뢰성을 의문시하고 있습니다. 이는 기능적 자기공명영상(fMRI)에서 거의 30년 동안 기본적인 가정으로 여겨져 왔습니다. 뮌헨 공과대학교와 프리드리히 알렉산더 대학교 에를랑겐-뉘른베르크의 연구자들은 약 40%의 경우에서 fMRI 신호가 증가했음에도 불구하고 뇌 활동이 감소하는 경향이 있음을 발견했습니다. 반대로, 신호가 낮을 때는 뇌 활동이 증가하는 경우가 많았습니다.

이 실험은 건강한 참가자들이 정신 산술과 같은 과제를 수행하는 방식으로 진행되었으며, 뇌의 특정 영역이 혈류 증가 없이도 효율적으로 산소를 사용할 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 이러한 발견은 뇌 질환 연구에서 fMRI 데이터를 해석하는 데 우려를 불러일으킵니다. 혈류의 변화가 신경 활동을 정확하게 반영하지 않을 수 있기 때문입니다. 특히 혈관 문제를 가진 환자들에게서 이러한 경향이 두드러질 수 있습니다.

연구자들은 전통적인 fMRI와 새로운 정량적 기법을 결합하면 뇌의 에너지 사용에 대한 더 명확한 그림을 제공할 수 있을 것이라고 제안합니다. 이는 우울증이나 알츠하이머병과 같은 질환에 대한 이해를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 이 연구는 '네이처 신경과학' 저널에 발표되었으며, 뇌 활동을 측정하고 이해하는 방식의 전환이 필요하다는 점을 강조하고 있습니다.

앤서니 엔조르-드메오가 모질라 코퍼레이션의 새로운 CEO로 취임했습니다. 그는 기술 분야에서 사람을 우선시하는 모질라의 강력한 역사에 대해 언급하며, 사용자 기대에 영향을 미치는 인터넷의 빠른 변화를 강조했습니다. 엔조르-드메오는 회사의 중요한 시기에 리더십을 발휘한 임시 CEO 로라 챔버스에게 감사의 뜻을 전했습니다.

그는 기술에서 신뢰가 중요한 문제로 떠오를 것이라고 강조했습니다. 특히 웹 브라우저에서는 개인 정보 보호와 투명성이 필수적입니다. 모질라는 세 가지 주요 목표에 집중하여 가장 신뢰받는 소프트웨어 회사가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

첫째, 사용자 통제입니다. 모든 제품은 개인 정보 보호와 데이터 사용에 대해 명확해야 하며, 사용자가 자신의 선택을 쉽게 이해하고 관리할 수 있도록 해야 합니다. 특히 인공지능 기능과 관련해서는 더욱 그렇습니다.

둘째, 투명한 비즈니스 모델입니다. 모질라는 사용자가 인식하고 가치를 두는 방식으로 수익을 창출하며 성장할 것입니다.

셋째, 진화하는 파이어폭스입니다. 파이어폭스 브라우저는 핵심 정체성을 유지하면서 더 넓은 범위의 신뢰받는 소프트웨어로 확장될 것입니다.

엔조르-드메오는 향후 3년 동안 사명 발전과 시장 성공의 균형을 맞추는 것이 중요하다고 강조했습니다. 특히 인공지능과 수익 다각화에 중점을 두고 있습니다. 그는 이러한 목표에 집중함으로써 모질라가 기술 산업에서의 관련성을 높이고 독립성을 강화할 수 있다고 믿고 있습니다. 모질라의 미래에 대한 기대와 리더십을 맡게 된 것에 대한 감사의 마음을 표현했습니다.

VA 리눅스는 닷컴 붐 시기에 주목받는 스타트업으로, 1999년 12월 9일에 기록적인 IPO를 통해 주가가 698% 급등하며 큰 화제를 모았습니다. 1993년에 설립된 이 회사는 리눅스가 미리 설치된 PC를 판매하는 데 주력했으며, 하드웨어 호환성 문제 없이 신뢰할 수 있는 시스템을 필요로 하는 기업들에게 인기를 끌었습니다. VA 리눅스는 한때 리눅스 하드웨어 시장의 20%를 차지했으며, IPO를 통해 1억 3천 2백만 달러를 모금하여 마이크로소프트의 IPO를 초과했습니다.

하지만 VA 리눅스의 비즈니스 모델은 델과 HP와 같은 대기업들이 리눅스 호환 시스템의 수익성을 인식하기 시작하면서 어려움을 겪었습니다. 또한 리눅스 하드웨어 지원의 개선으로 소비자들이 일반 PC에 리눅스를 더 쉽게 설치할 수 있게 되었습니다. 2001년 6월, VA 리눅스는 하드웨어 사업에서 철수하고 기술 관련 웹사이트 운영으로 전환했으며, 여러 차례 브랜드명을 변경한 끝에 기크넷으로 알려지게 되었습니다.

IPO 이후 어려움을 겪었지만 VA 리눅스는 많은 닷컴 기업들보다 더 오랜 기간 생존했으며, 2015년에는 주당 20달러에 게임스톱에 인수되었습니다. 비록 다시는 최고 주가를 회복하지는 못했지만, 최저 거래점에서 반등하는 모습을 보였습니다.

이 블로그 글에서는 Scour 애플리케이션에서 사용되는 SQL 쿼리 최적화 방법에 대해 설명합니다. Scour는 사용자 관심사에 따라 콘텐츠를 필터링하며, 매달 수백만 개의 콘텐츠를 처리합니다. 쿼리 성능을 최적화하는 것은 페이지 로딩 속도를 높이는 데 매우 중요합니다.

현재 쿼리 구조는 사용자 언어, 게시 날짜, 제외된 도메인 기능을 기반으로 항목을 필터링합니다. 이 과정에서 상관 서브쿼리를 사용하여 사용자가 특정 도메인을 제외했는지를 확인합니다. 그러나 이 상관 서브쿼리는 반환된 모든 항목에 대해 제외 목록을 확인하므로, 제외가 없는 사용자에게는 쿼리 속도가 느려지는 문제가 발생합니다.

최적화 전략으로는 모든 항목에 대해 제외 목록을 확인하는 대신, 먼저 사용자가 제외한 도메인이 있는지를 확인하는 방법이 있습니다. 만약 제외된 도메인이 없다면, 더 복잡한 확인 과정을 건너뛰어 성능을 개선할 수 있습니다.

새로운 쿼리 구조는 상관이 없는 스칼라 서브쿼리를 사용하여 제외된 도메인이 있는지를 빠르게 판단합니다. 만약 제외된 도메인이 없다면, 항목별로 비싼 확인 과정을 피할 수 있습니다.

벤치마크 결과에 따르면, 제외된 도메인이 없는 사용자의 경우 최적화된 쿼리는 기준선과 비슷한 성능을 보였고, 원래의 상관 서브쿼리는 17% 느렸습니다. 제외된 도메인이 있는 사용자에게도 새로운 접근 방식은 추가적인 오버헤드 없이 잘 작동했습니다.

이 최적화는 신중한 쿼리 설계가 불필요한 확인을 최소화하여 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 유료 콘텐츠와 같은 다른 필터에도 유사한 기술을 적용하여 효율성을 높일 수 있습니다.

결론적으로, 상관이 없는 서브쿼리를 효과적으로 사용하면 다양한 사용자 설정을 가진 애플리케이션에서 SQLite의 쿼리 성능을 빠르게 개선할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

구글의 전 엔지니어가 음악 제작에 다시 뛰어들며 AI를 활용해 하드웨어 신디사이저를 시퀀싱하는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 웹 브라우저에서 작동하며, 로그인 없이 사용할 수 있고, Chrome이나 Edge를 사용할 경우 로컬 MIDI 장치와 연결됩니다. 사용자는 이를 통해 음악 패턴을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 React와 WebMIDI API를 포함하고 있습니다. 자세한 내용은 www.simplychris.ai/droplets에서 확인할 수 있습니다. 코드가 완벽하지 않기 때문에 피드백은 환영합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

한 사람이 IEEE 회원 갱신에 어려움을 겪고 있습니다. 결제 페이지에서 오류가 발생해 어떤 신용카드를 사용해도 결제가 되지 않습니다. 또한 이메일, 전화, 웹사이트 양식을 통해 IEEE에 도움을 요청할 수 없습니다. 이 사람은 다른 누군가가 IEEE와 연락할 수 있는지 궁금해하고 있습니다.

저자는 개발자들이 JavaScript로 경로와 로직을 작성할 수 있는 백엔드 프레임워크인 Titan을 만들었습니다. 이 프레임워크는 모든 것을 단일 Rust와 Axum 바이너리로 컴파일하므로, 운영 환경에서는 Node.js가 필요하지 않습니다. 목표는 JavaScript의 사용 편의성과 Rust의 성능을 결합하여 배포가 쉬운 독립형 서버를 만드는 것입니다.

주요 기능으로는 JavaScript 경로 DSL, Rust와 연결된 액션 시스템, esbuild를 통한 번들링, Axum을 사용한 Rust 서버 생성, 핫 리로드 개발 서버, 단일 바이너리로 출력하는 기능이 포함됩니다.

저자는 이 프레임워크의 디자인, 개발자 경험, JavaScript에서 Rust로의 접근 방식의 유용성에 대한 피드백을 요청하고 있습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

야샤 몬크의 기사는 세계 행복 보고서를 비판하며, 이 보고서가 오해를 불러일으키고 결함이 있는 방법에 기반하고 있다고 주장합니다. 매년 발표되는 이 보고서는 스칸디나비아 국가들, 특히 핀란드를 가장 행복한 나라로 지속적으로 순위 매기고 있으며, 미국은 훨씬 낮은 순위를 기록하고 있습니다. 몬크는 이러한 순위에 대해 회의적인 시각을 보이며, 스칸디나비아 국가들이 높은 점수를 받음에도 불구하고 정신 건강 문제, 특히 자살률이 높은 경우가 많다는 점을 지적합니다.

이 보고서는 단일 설문 질문인 '칸트릴 사다리'에 의존하고 있습니다. 이 질문은 응답자에게 0에서 10까지의 척도로 삶의 만족도를 평가하도록 요청합니다. 몬크는 이 질문이 진정한 행복을 제대로 반영하지 못하며, 응답이 부와 성공 쪽으로 치우칠 수 있다고 주장합니다.

경제학자 대니 블랜플라워와 알렉스 브라이슨의 연구에 따르면, 더 다양한 행복 지표를 고려하면 핀란드의 순위가 훨씬 낮아지고, 일부 미국 주들이 실제로 세계에서 가장 행복한 곳으로 평가된다는 사실이 드러납니다.

몬크는 현재의 행복 측정 방식이 결함이 있다고 결론짓고, 언론이 이러한 보고서를 비판 없이 홍보하기보다는 비판적으로 평가해야 한다고 강조합니다. 이 기사는 진정한 행복에 기여하는 요소에 대한 더 철저한 검토를 촉구하고 있습니다.

NVIDIA는 Nemotron 3 AI 모델 가족을 발표했습니다. 이 모델은 Nano, Super, Ultra의 세 가지 버전으로 구성되어 있으며, 다양한 AI 응용 프로그램에서 효율적인 성능과 높은 정확성을 목표로 하고 있습니다.

모델에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다. Nano는 가장 작은 모델로, 비용 효율성이 뛰어나며 유사한 모델들보다 정확도가 높습니다. 이 모델은 32억 개의 활성 파라미터를 가지고 있으며, 최대 100만 개의 토큰까지 지원하는 맥락 길이를 제공합니다. Super 모델은 IT 티켓 자동화와 같은 협업 작업 및 대량 작업에 최적화되어 있습니다. Ultra 모델은 가장 큰 모델로, 최고의 정확도와 추론 능력을 제공합니다.

주요 기술로는 하이브리드 MoE가 있습니다. 이는 Mamba-Transformer 아키텍처를 결합하여 뛰어난 처리량과 정확성을 제공합니다. LatentMoE는 새로운 전문가 설계를 사용하여 정확성을 향상시킵니다. 다중 토큰 예측 기능은 텍스트 생성의 효율성을 높이며, 긴 맥락 지원 기능은 최대 100만 개의 토큰까지 처리할 수 있습니다. 강화 학습을 통해 다양한 환경에서 훈련되어 작업의 정확성을 높였습니다.

성능 하이라이트로는 Nemotron 3 Nano가 여러 벤치마크에서 GPT-OSS-20B와 같은 주목할 만한 모델들을 능가한다는 점이 있습니다. 경쟁 모델들에 비해 추론 처리량이 상당히 높습니다.

NVIDIA는 모델과 함께 기술 보고서, 모델 가중치, 광범위한 데이터 세트를 공개하여 추가 개발과 연구를 지원할 예정입니다. 더 자세한 정보는 온라인에서 Nemotron 3 백서와 기술 보고서를 참조하면 됩니다.

다프니는 개발자가 올바른 코드를 작성할 수 있도록 돕기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 개발 과정에 검증 기능을 직접 통합하여, 프로그래머가 코드가 수행해야 할 작업을 명시하고 그 코드가 해당 명세를 충족하는지 확인합니다. 이를 통해 버그를 조기에 발견하고 이후 발생할 문제를 줄이는 데 도움을 줍니다.

다프니의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 검증 지원 기능이 있어 코드가 명세에 맞는지 확인하여 올바름을 보장합니다. 둘째, 다프니는 C#, 자바, 자바스크립트, 고(Go), 파이썬과 같은 인기 있는 언어로 컴파일할 수 있어 기존의 작업 흐름에 쉽게 통합할 수 있습니다. 셋째, 다프니 생태계에는 컴파일러, IDE 플러그인, 언어 서버, 코드 포매터, 튜토리얼 등 사용자에게 유용한 다양한 리소스가 포함되어 있습니다.

다프니는 여러 프로그래밍 개념을 지원합니다. 여기에는 정수, 실수, 클래스, 배열 등 다양한 데이터 타입이 포함됩니다. 또한 람다 표현식, 상속, 패턴 매칭과 같은 고급 기능도 제공합니다. 소프트웨어에 대한 수학적 증명을 위한 도구도 제공되며, 함수와 루프에 대한 조건을 설정할 수 있습니다.

다프니는 비주얼 스튜디오 코드와 같은 개발 환경에서 사용할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2025년 12월 12일, 레이먼드 첸은 윈도우 클립보드의 자동 텍스트 변환 표에 대한 혼란을 해소했습니다.

저자는 터미널 사용을 선호하지만 기본적인 데이터베이스 작업을 위해 SSMS와 같은 복잡한 그래픽 인터페이스로 자주 전환해야 합니다. 기존의 SQL 터미널 사용자 인터페이스는 사용자 친화적이지 않아 사용법을 배우기 위해 문서를 참고해야 합니다. 리눅스로 전환한 후, 저자는 VS Code의 SQL 확장 기능을 사용했지만 만족스럽지 않았습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 Sqlit라는 키보드 중심의 SQL 터미널 사용자 인터페이스를 만들었습니다. Sqlit는 데이터에 접근하는 데 쉽고 즐거운 경험을 제공합니다. Sqlit의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 상황에 맞는 키 바인딩이 보입니다.
• 쿼리 편집을 위한 일반 모드와 삽입 모드를 갖춘 Neovim과 유사한 인터페이스입니다.
• 데이터베이스, 테이블, 뷰, 저장 프로시저를 탐색할 수 있습니다.
• SQL Server, SQLite, PostgreSQL 등 여러 데이터베이스 어댑터를 지원합니다.
• SSH 터널링을 지원합니다.
• 사용자 정의 가능한 테마가 있습니다.

이 도구는 Python/Textual로 개발되었으며, lazygit, neovim, lazysql에서 영감을 받았습니다. 저자는 피드백을 환영하며, 특히 어떤 데이터베이스 어댑터를 우선적으로 지원할지에 대한 의견을 듣고 싶어 합니다. 목표는 데이터베이스 쿼리를 간단하고 효율적으로 만드는 것입니다.

자세한 정보는 프로젝트의 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

영구 자석은 전기 모터와 센서와 같은 많은 기술에서 필수적인 요소입니다. 이러한 자석이 어떻게 자화되는지를 이해하는 것은 효과적인 장치를 만드는 데 매우 중요합니다. 이 블로그에서는 Ansys Maxwell과 제조업체의 데이터 시트를 사용하여 N48SH 영구 자석의 자화 과정을 시뮬레이션하는 방법을 설명합니다.

먼저, 자화의 이해가 필요합니다. 자성 재료의 행동은 B-H 곡선으로 나타내며, 이는 자화와 탈자 과정을 보여줍니다. 자화 후의 작동 점은 성능에 매우 중요합니다.

다음으로 시뮬레이션을 설정합니다. Ansys Maxwell에서 코일과 강철 코어를 사용하여 자장을 생성하는 자화기 모델을 만듭니다. 이 자장 안에 비자화된 N48SH 재료를 배치하여 시뮬레이션을 진행합니다.

초기 자화 곡선을 생성하는 단계에서는 N48SH 데이터 시트에서 탈자 곡선을 제공합니다. 시뮬레이션 과정에서는 일반적인 NdFeB 자화 곡선을 수정하여 N48SH 데이터에 맞추고, Ansys 도구를 사용해 곡선을 디지털화하고 부드럽게 만듭니다.

시뮬레이션은 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계에서는 코일에 전류를 적용하여 자화 이벤트를 시뮬레이션합니다. 두 번째 단계에서는 전류를 끄고 이전 결과를 연결하여 자석의 안정적인 작동 점을 찾습니다.

마지막으로 검증 단계에서는 내장된 N48 재료 특성을 사용하여 비교하는 세 번째 시뮬레이션을 진행합니다. 결과는 맞춤형으로 자화된 N48SH 자석이 내장된 재료의 성능과 밀접하게 일치함을 보여주어 시뮬레이션 방법의 신뢰성을 입증합니다.

이 Ansys Maxwell의 워크플로우는 엔지니어들이 제한된 데이터로도 영구 자석의 자화를 정확하게 시뮬레이션할 수 있게 해줍니다. 내장된 N48 재료와의 성공적인 비교는 다양한 영구 자석 설계를 위한 이 기술의 신뢰성을 보여줍니다.

브라이언 스콧은 Tailscale 기술을 활용해 오래된 IRC와 유사한 간단한 채팅 애플리케이션인 "Chat-tails"를 만들었습니다. 이 앱은 친구들이 함께 게임을 하면서 사적인 대화를 나누기 위해 설계되었으며, 이미지나 음성 채팅과 같은 현대적인 방해 요소가 없습니다.

이 앱의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 대화는 일시적이며 쉽게 검색할 수 없습니다. 둘째, 초대된 사용자만 채팅에 참여할 수 있는 접근 제어 기능이 있습니다. 셋째, 사용자는 기본 텍스트 명령어를 사용하여 터미널을 통해 상호작용합니다.

작동 방식은 두 가지 모드로 나뉩니다. 일반 모드에서는 포트 번호와 방 이름을 설정하여 로컬 네트워크에서 채팅을 시작할 수 있습니다. Tailscale 모드에서는 호스트 이름과 인증 키를 사용하여 Tailscale을 통해 채팅에 접근할 수 있어, 공유된 사용자들이 이용할 수 있습니다.

Go 프로그래밍에 경험이 있는 브라이언은 약 이틀 만에 이 앱을 개발했으며, 단순성과 기능성에 중점을 두었습니다. 그는 이 앱이 자신의 자녀와 친구들이 기술 개념을 배우는 안전한 환경이 되기를 희망하고 있습니다.

Chat-tails는 Raspberry Pi와 같은 간단한 장치에서도 실행할 수 있으며, Tailscale의 커뮤니티 프로젝트의 일환입니다. 다른 사람들이 비슷한 프로젝트를 가지고 있다면 Tailscale과 공유할 것을 권장합니다.

웹 개발의 30년 역사를 돌아보며, 1990년대부터 2025년까지의 주요 변화와 발전을 살펴보겠습니다.

2025년을 향한 낙관적인 전망이 있습니다. 웹 개발은 인공지능과 향상된 도구 및 플랫폼 덕분에 그 어느 때보다 쉽고 저렴해졌습니다.

1990년대 후반, 웹사이트를 만드는 것은 간단했지만 HTML로 수작업 코딩을 해야 했고, 자원이 제한적이었습니다. 배우는 과정은 주로 직접 해보는 방식으로, 시행착오를 통해 이루어졌습니다.

2000년대 초반에는 PHP와 MySQL의 발전으로 동적인 웹사이트가 가능해졌습니다. 워드프레스와 같은 플랫폼은 비전문가도 쉽게 웹사이트를 만들 수 있도록 하여 웹 출판의 패러다임을 변화시켰습니다.

2000년대 후반에는 루비 온 레일스와 같은 프레임워크가 등장하여 구조화된 개발을 촉진했습니다. Heroku와 같은 플랫폼 덕분에 배포가 쉬워졌고, Git과 GitHub를 통해 버전 관리도 개선되었습니다.

2013년 이후에는 React와 Angular와 같은 자바스크립트 프레임워크가 등장하여 웹 애플리케이션의 경계를 확장했습니다. 그러나 이 시기는 복잡성을 가져와 개발자들에게 피로감을 안겼습니다.

2017년에는 타입스크립트가 인기를 끌며 자바스크립트에 정적 타입을 추가하여 코드 품질을 향상시켰습니다. Next.js와 같은 메타 프레임워크는 개발을 간소화했고, Vercel과 같은 플랫폼 덕분에 배포가 매끄러워졌습니다.

2022년에는 ChatGPT의 출시가 코딩 방식을 혁신했습니다. 개발자들은 코드를 빠르게 생성하고 디버깅할 수 있게 되었고, GitHub Copilot과 같은 AI 도구는 생산성을 높여 기술적 역할과 비기술적 역할의 경계를 모호하게 만들었습니다.

2025년 현재, 웹 개발 도구는 매우 발전하여 애플리케이션을 빠르게 개발하고 배포할 수 있게 되었습니다. 생태계는 더 접근하기 쉬워져 개인들이 프로젝트를 쉽게 만들고 공유할 수 있습니다. 앞으로의 전망은 밝으며, AI는 계속 발전하여 웹 개발의 진입 장벽을 낮추고 있습니다.

MIT의 47세 핵 과학 및 공학 교수인 누노 F 고메스 로레이라가 매사추세츠 자택에서 여러 차례 총에 맞아 다음 날 병원에서 사망했습니다. 경찰은 이 사건을 살인으로 조사하고 있으며, 현재 용의자는 구속되지 않았습니다. 이웃들은 처음에 누군가 문을 차는 소리로 생각했던 큰 소리를 들었다고 전했습니다. 포르투갈 출신인 로레이라는 Instituto Superior Técnico와 Imperial College London에서 학위를 취득한 뛰어난 학력을 가지고 있었습니다. 그는 2016년에 MIT에 합류했으며, 2024년에는 플라스마 과학 및 융합 센터의 소장이 되었습니다. 그의 연구는 자기화된 플라스마 역학과 청정 융합 에너지에 중점을 두었습니다. MIT는 그의 죽음에 애도를 표하며 지역 사회에 지원을 제공하고 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 Qt, QML, Rust, C++를 사용하여 텔레그램 클론을 만드는 프로젝트를 시작했습니다. Qt를 사용했던 기억이 좋았고, 네이티브 애플리케이션을 만드는 데 도전해보고 싶었습니다. 프로젝트는 열정으로 시작했지만, 다양한 기술을 통합하는 복잡성 때문에 큰 진전을 이루지 못했습니다.

저자의 여정에서 중요한 점은 다음과 같습니다. 첫째, 저자는 Qt와 QML의 사용 용이성을 높이 평가하며, C++에 비해 안전성이 뛰어난 Rust에 오랫동안 관심을 가져왔습니다. 둘째, 초기에는 cxx-qt를 사용하면서 코드 생성과 재컴파일 속도 문제에 직면했고, 이를 해결하기 위해 qmetaobject-rs로 전환하여 QML 개발 속도를 높였습니다. 셋째, 저자는 QML에 대한 핫 리로딩 기능을 개발하여 변경 사항이 실시간으로 반영되도록 하여 개발 경험을 향상시켰습니다.

넷째, 다양한 UI 구성 요소를 만들었습니다. 채팅 사이드바와 애니메이션을 제작하여 텔레그램 인터페이스의 느낌을 재현하려고 했습니다. 또한, 사용자 정의 애니메이션과 채팅 말풍선 디자인을 실험했습니다. 다섯째, 저자는 Qt의 기능을 활용하여 시스템 트레이 아이콘을 구현했습니다. 이를 위해 사용자 정의 이미지를 만들고 메시지 수를 반영하는 업데이트를 관리했습니다. 마지막으로, QML과 Rust에 집중한 후, Rust나 QML에서 직접 사용할 수 없는 기능에 접근하기 위해 C++를 통합하기로 결정했습니다. 이를 위해 간단한 C++ 환경을 설정하여 프로젝트를 관리하기 쉽게 만들었습니다.

이 프로젝트는 진행 중이며, 저자는 이 경험을 즐겼지만 다른 프로젝트에 집중하기 위해 잠시 멈출 수도 있습니다. 독자들에게 자신의 여정을 따라오고 의견을 나누어 주기를 초대합니다.

StringZilla는 문자열 검색과 대소문자 변환 작업에서 더 빠른 유니코드 및 UTF-8 처리를 위해 설계된 오픈 소스 소프트웨어입니다. UTF-8 인코딩의 복잡성을 강조하며, 현대 언어에서 수많은 문자를 처리하기 위한 효율적인 처리가 필요하다고 설명합니다.

StringZilla의 주요 특징 중 하나는 성능 향상입니다. 이 소프트웨어는 AVX-512 기술을 활용하여 ICU 및 PCRE2와 같은 기존 라이브러리에 비해 일반적인 작업을 크게 빠르게 수행합니다. 예를 들어, 대소문자를 구분하지 않는 부분 문자열 검색을 대안보다 20배에서 150배 더 빠르게 처리합니다.

정확성과 테스트 또한 StringZilla의 중요한 요소입니다. 이 소프트웨어는 속도와 함께 정확성을 유지하는 데 중점을 두고 있으며, 유니코드 사양과 실제 데이터를 기반으로 철저하게 테스트하여 정확한 결과를 보장합니다.

StringZilla는 "폴드 세이프 윈도우"와 SIMD(단일 명령, 다중 데이터) 프로브와 같은 독특한 접근 방식을 사용하여 유니코드 문자의 무결성을 해치지 않으면서 문자열 검색을 최적화합니다.

또한, StringZilla는 C, C++, Python, Rust, Swift, Node.js, Go 등 여러 프로그래밍 언어에 대한 바인딩을 제공하여 다양한 개발 환경에서 접근할 수 있도록 합니다.

저자는 조지아어와 같은 언어에 대한 더 나은 지원과 ARM 아키텍처에 대한 성능 최적화와 같은 개선이 필요한 영역을 인정합니다.

전반적으로 StringZilla는 유니코드 텍스트를 다루는 개발자들에게 속도, 효율성, 정확성을 결합한 강력한 도구가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

PURRTRAN은 개발자들이 코딩할 때 고양이의 도움을 받고 싶어하는 마음을 담아 만든 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 FORTRAN을 현대화했으며, 코딩 경험을 향상시키는 독특한 가상 고양이 비서인 헥스(Hex)를 포함하고 있습니다.

헥스는 첨단 기술로 구동되는 가상 비서로, 사용자의 코딩 스타일을 학습하여 더 나은 코드를 작성하는 데 도움을 줍니다. 하지만 헥스는 몇 가지 요구 사항이 있습니다. 첫째, 헥스를 행복하게 유지하기 위해 음식을 줘야 합니다. 둘째, 헥스가 지저분하게 만든 곳은 청소해줘야 좋은 관계를 유지할 수 있습니다. 셋째, 헥스와 시간을 보내야 그의 기분이 좋아집니다.

PURRTRAN은 많은 FORTRAN 기능을 유지하면서도 현대적인 문법을 포함하고 있습니다. 이 언어는 수치 및 과학 계산을 위해 설계되었습니다. 변수는 "모래상자"에 저장되며, 오버플로우를 방지하고 헥스의 행복을 유지하기 위해 수동으로 비워줘야 합니다.

헥스는 사용자가 자리를 비운 동안에도 코드를 제안하고 개선할 수 있습니다. 단, 헥스를 행복하게 유지해야 합니다. 또한 헥스는 자동으로 코드의 오류를 검사하고 잠재적인 문제에 대한 경고와 피드백을 제공합니다. 내장된 JIT 컴파일러인 ZoomiesJIT는 특정 조건에 따라 실행 시간에 코드를 최적화합니다.

하지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 헥스는 가끔 사라질 수 있으며, 다른 시스템과의 호환성이 좋지 않을 수 있습니다. 또한 하루에 약 네 시간만 작동합니다. 헥스의 기분과 도움을 주려는 의지는 사용자와의 관계에 따라 달라집니다.

전반적으로 PURRTRAN은 유머와 창의성을 결합하여 독특한 프로그래밍 경험을 제공합니다. 가상 고양이의 동반자를 통해 코딩 생산성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

Pizlix는 Linux From Scratch(LFS) 12.2의 향상된 버전으로, Fil-C라는 새로운 컴파일러로 컴파일된 메모리 안전한 사용자 환경을 통합하고 있습니다. Pizlix는 가장 안전한 메모리 관리가 가능한 리눅스 유사 운영 체제를 목표로 하고 있습니다.

Pizlix의 커널은 Yolo-C를 사용하여 컴파일되며, /yolo/bin/gcc에 GCC의 복사본이 위치해 있습니다. C/C++ 컴파일러는 Yolo-C++를 기반으로 하며 /usr/bin/clang-20라는 이름을 가지고 있습니다. 호환성을 위해 다양한 심볼릭 링크가 제공됩니다. 다른 빌드 도구들은 Fil-C 또는 Fil-C++로 컴파일됩니다.

Fil-C는 LFS의 많은 패키지와 호환되며, 원래 LFS 설정에 최소한의 변경만 필요합니다. 빌드 과정은 초기 단계에서 Yolo-C를 사용하고, 이후 단계에서 Fil-C로 전환하는 방식으로 진행됩니다.

설치하려면 /mnt/lfs에 전용 ext 파티션과 스왑 파티션이 필요합니다. LFS 사용자는 LFS 책에 명시된 대로 설정해야 합니다.

설치 과정은 Fil-C 저장소를 클론한 후 Pizlix 디렉토리로 이동하여 빌드 스크립트(sudo ./build.sh)를 실행하여 Pizlix를 설치합니다. 이후 GRUB 설정을 수정하여 Pizlix로 부팅할 수 있습니다.

Pizlix는 SSH, 사용자 인터페이스 및 기본 네트워크 설정과 함께 실행됩니다. 보안을 위해 사용자는 기본 비밀번호를 변경해야 합니다.

빌드는 여러 단계로 진행되며, Pre-LC(부트스트래핑), LC(Fil-C 통합 단계), Post-LC(LFS 빌드 완료 단계)로 나뉩니다. 각 단계는 문제 해결을 위해 독립적으로 실행할 수 있습니다.

추가 기능으로는 파일 시스템을 마운트하거나 언마운트하고 chroot 환경에 들어가는 옵션이 포함되어 있습니다. 문서에서는 Fil-C가 LFS에 통합되는 방법과 이를 지원하기 위해 수행된 수정 사항을 자세히 설명하고 있습니다.

Pizlix는 구성 요소의 신중한 통합을 통해 강력하고 메모리 안전한 리눅스 환경을 만들고, 사용자에게 더 안전한 대안을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

본사이(Bonsai)는 대규모 가상 세계를 만들기 위해 설계된 복셀 엔진으로, 모든 방향에서 최대 10억 개의 블록을 지원합니다. 이는 사용자가 전체 세계를 한눈에 볼 수 있게 해주어 광범위한 시야를 제공합니다. 이 엔진은 사용자 정의 가능한 셰이더를 사용하여 지형을 생성하며, 현재 주요 시스템이 재작성된 프리 알파 버전(2.0.0-prealpha-rc0)입니다.

본사이는 대부분 처음부터 구축되었으며, 시작하기 위해서는 C 런타임 라이브러리만 필요합니다. 이를 빌드하려면 clang++(버전 18.1 이상)와 특정 시스템 헤더가 필요합니다. 미리 빌드된 바이너리는 윈도우와 리눅스에서 사용할 수 있습니다.

본사이의 주요 기능으로는 고급 조명 및 음영 기법을 포함한 렌더러가 있습니다. 여기에는 지연 음영(deferred shading), HDR 조명, 그림자 맵핑이 포함됩니다. 엔진은 셰이더의 핫 리로딩, 비동기 작업 시스템, 엔티티 관리, 사용자 인터페이스 프레임워크를 지원합니다. 또한 프로그래머블 GPU 기반의 지형 생성, 다양한 노이즈 함수 라이브러리, 지형 편집 도구를 제공합니다. 편집 도구는 CSG(Constructive Solid Geometry)와 유사한 편집 기능과 세계를 사용자 정의할 수 있는 기본 도형 라이브러리를 갖추고 있습니다.

추가 도구로는 메모리 및 실행 메트릭을 추적할 수 있는 성능 프로파일러가 포함되어 있습니다. 사용자는 본사이 디스코드에 가입하여 업데이트와 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다.

미래 개발에 대한 많은 바람 목록이 있으며, 여기에는 더 나은 렌더링 기법, 침식 시뮬레이션 및 생물군계와 같은 지형 기능, 자산 처리 개선 등이 포함됩니다.

전반적으로 본사이는 대규모 가상 세계를 만들고 편집하기 위한 강력하고 유연한 엔진입니다.

저자는 현재 태국에서 활동 중인 전 시스템 아키텍트로, 코딩을 지원하기 위한 도구인 TheAuditor v2.0을 개발했습니다. 이번 버전은 800개 이상의 변경 사항이 포함된 주요 업데이트로, 복잡한 코드 리팩토링을 위해 AI를 사용하려다 실패한 경험에서 영감을 받았습니다.

저자의 경험에서 얻은 주요 통찰력은 다음과 같습니다. 첫째, AI의 한계입니다. AI는 코드의 전체 맥락을 이해하는 데 어려움을 겪어 오류와 잘못된 가정을 초래했습니다. 둘째, 구식 데이터 문제입니다. AI는 훈련 데이터가 최신이 아니어서 오래된 코딩 관행을 사용했습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 TheAuditor v2.0은 로컬 SQLite 그래프 데이터베이스를 사용하여 코드베이스에 대한 명확한 개요를 제공합니다. 이를 통해 AI는 너무 많은 정보에 압도되지 않고 의존성을 검증할 수 있습니다. 이 도구는 이제 단순한 스캐너가 아니라 "가드레일" 역할을 하여 AI가 생성한 코드가 검증된 사실에 기반하도록 보장합니다.

또한 저자는 정규 표현식 기반 접근 방식에서 "삼중 입력 신뢰성" 시스템으로 전환했습니다. 이 시스템은 데이터 처리의 여러 단계에서 데이터 무결성을 확인합니다. 이 도구는 AI 에이전트와 함께 작동하도록 설계되어, 보다 신뢰할 수 있는 코드 계획 및 구현을 가능하게 합니다.

이번 버전의 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다. 다양한 서비스 간의 데이터 흐름 추적 개선, 데이터 정확성 검사를 강화, 관계 처리를 위한 그래프 데이터베이스로의 전환, 추가 프로그래밍 언어 및 프레임워크 지원, 아키텍처 변경 계획 및 실행을 위한 새로운 기능입니다.

전반적으로 TheAuditor v2.0은 소프트웨어 개발에 있어 보다 신뢰할 수 있고 사실 기반의 접근 방식을 제공하여 코딩 관행을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

벨라루스의 KGB가 수년간 스파이 앱을 사용하여 반대 세력과 언론인을 감시해온 것으로 보입니다. 이 앱은 스마트폰을 완전히 모니터링할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 마이크, 카메라, 메신저, SMS, 이메일 등을 통해 통신 내용을 접근할 수 있습니다. 또한, 원격으로 스마트폰의 모든 데이터를 삭제할 수도 있습니다.

구체적인 사례로, KGB에 의해 심문을 받은 한 기자가 자신도 모르게 이러한 스파이 앱을 자신의 기기에 설치하고 있었다는 사실이 드러났습니다. 비정부기구인 기자 없는 세상(Reporter ohne Grenzen)의 조사에 따르면, 이 앱은 2021년부터 사용되고 있었습니다. KGB가 심문 중에 기자의 휴대폰을 장악하면서 앱에 접근할 수 있게 되었습니다.

이 사건은 벨라루스에서 많은 기자와 반대 세력이 감시의 위험에 처해 있다는 것을 잘 보여줍니다. 이들 중 상당수는 구금되어 있거나 망명 생활을 하고 있습니다. 소프트웨어의 발견은 정치범들이 석방된 시점에 이루어져, 이들이 여전히 감시당할 수 있다는 우려를 낳고 있습니다.

또한, 이 사건은 스파이 활동을 위해 비싼 전문 소프트웨어 대신 물리적으로 기기에 접근하는 경향을 보여줍니다. 보안 연구자들은 러시아와 중국을 포함한 다른 정부에서도 유사한 접근 방식을 발견했다고 전하고 있습니다.

MVV 에너지는 독일 만하임에서 세계 최대의 열펌프 시스템을 건설하고 있습니다. 이 열펌프는 라인 강에서 물을 끌어오기 위해 지름 2미터의 대형 파이프를 사용하며, 초당 10,000리터의 물을 흡입할 수 있습니다. 이 프로젝트는 각각 82.5메가와트의 출력을 가진 두 개의 열펌프 유닛으로 구성되어 있으며, 약 40,000가구에 난방을 제공할 수 있는 규모입니다.

열펌프는 해당 지역의 석탄 발전을 대체하여 더 깨끗한 에너지로의 전환을 지원합니다. 이 프로젝트의 총 비용은 약 2억 유로로 추정됩니다. 열펌프는 2028-29년 겨울에 가동될 예정이며, 수생 생물을 보호하기 위한 필터링 시스템도 포함될 것입니다.

에버렌스와 같은 다른 기업들도 대형 열펌프 시스템을 개발하고 있으며, 덴마크에서는 더욱 강력한 유닛을 계획하고 있습니다. 이러한 시스템은 도시들이 난방 네트워크의 탄소 배출을 줄이려는 노력의 일환으로 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

열펌프는 전기 1단위를 여러 단위의 열로 변환할 수 있어 효율적입니다. 그러나 설치 비용이 전기 보일러보다 비쌉니다. 헬싱키와 같은 일부 도시에서는 난방 시스템을 개선하기 위해 전기 보일러를 사용하고 있습니다. 영국에서도 폐광에서 나오는 물을 난방에 활용하는 등 유사한 기술을 탐색하기 시작했습니다.

CU Boulder에서 엣지 AI와 임베디드 시스템을 전공하는 MS CS 학생인 저자는 2026년 여름 인턴십을 찾고 있습니다. 저자는 Orange Pi 5에서 Rockchip RK3588 칩을 사용하여 최신 AI, 특히 SmolVLM 비전 인코더를 실행하는 데 어려움을 겪었습니다. 이 칩은 뛰어난 성능을 자랑하지만, 표준 SDK는 모델과의 호환성 문제로 인해 처리 속도가 느렸습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 NPU(신경 처리 장치)를 역설계하여 성능을 이해하고 개선했습니다. 그 과정에서 대규모 주의 행렬을 처리할 때 발생하는 메모리 제한 문제를 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 "나노 타일링" 알고리즘을 개발하여 큰 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누었고, "포이즌 필" 방법을 도입하여 컴파일러가 이 조각들을 다시 합치지 않도록 했습니다.

또한, 모델의 독특한 데이터 특성으로 인한 정확도 문제를 해결하기 위해 "샌드위치" 도메인 이동을 구현하여 신호의 충실도를 유지했습니다. 마지막으로, NPU의 코어에서 이러한 작은 조각들을 처리할 수 있도록 맞춤형 런타임 스케줄러를 만들어 속도와 정확도에서 큰 개선을 이뤘습니다.

이 프로젝트는 창의성을 발휘하면 지원되지 않는 하드웨어를 효과적으로 활용하여 고급 AI 작업을 수행할 수 있음을 보여주었습니다. 저자는 자신의 연구 결과와 코드를 GitHub에 공유할 계획입니다.

2022년, 애플은 다양한 피부 톤의 손잡이 이모지를 도입하여 사용자들이 여러 가지 손잡이 조합을 만들 수 있게 했습니다. 기존의 노란색 손잡이 이모지(🤝)는 단일 유니코드 코드포인트로 구성되어 있지만, 새로운 색상 손잡이는 여러 개의 코드포인트를 사용하며, 이 중에는 서로 다른 이모지를 하나로 결합하기 위한 제로 너비 조인너(ZWJ)도 포함됩니다.

사용자는 자바스크립트를 활용하여 손의 색상을 수정함으로써 맞춤형 손잡이를 만들 수 있습니다. 그러나 이러한 새로운 이모지는 애플 기기에서 큰 단일 메시지로 표시될 때 제대로 나타나지 않을 수 있으며, 일반 텍스트로 처리될 가능성이 있습니다.

인간의 피부 톤을 설명하는 피츠패트릭 스케일이 이 이모지의 색상 수정에 사용되지만, 그 관점이 제한적이라는 비판도 받고 있습니다. 전반적으로 이 가이드는 기존 기술을 활용하여 자신만의 독특한 손잡이 이모지를 만드는 방법을 이해하는 데 도움을 줍니다.

A2UI는 AI 에이전트가 웹, 모바일, 데스크톱 애플리케이션을 위한 인터랙티브한 사용자 인터페이스를 안전하게 생성할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 현재 초기 개발 단계에 있으며(버전 0.8), 협업과 피드백을 받고 있습니다.

A2UI의 주요 특징 중 하나는 안전한 통신입니다. A2UI는 실행 가능한 코드 대신 안전한 UI 설명을 전송하여 코드 주입과 같은 보안 문제를 방지합니다. 또한, 간단한 JSON 형식을 사용하여 AI가 점진적으로 UI를 생성하는 데 용이합니다. 동일한 UI 설명은 Angular, Flutter, React와 같은 다양한 플랫폼에서 사용자 정의 스타일로 렌더링될 수 있어 호환성이 뛰어납니다. 사용자는 전체 응답을 기다리지 않고도 실시간으로 UI 변경 사항을 확인할 수 있습니다.

시작하기 위해, A2UI의 기능을 보여주는 빠른 시작 가이드가 제공됩니다. 개발자들은 핵심 개념을 배우고 A2UI를 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 또한, 심층적인 이해를 위한 완전한 기술 사양도 제공됩니다.

A2UI의 작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, 사용자가 AI 에이전트에게 메시지를 보냅니다. 둘째, 에이전트는 UI를 설명하는 A2UI 메시지를 생성합니다. 셋째, 이 메시지는 클라이언트 애플리케이션으로 전송됩니다. 넷째, 클라이언트는 네이티브 컴포넌트를 사용하여 UI를 표시합니다. 마지막으로, 사용자는 UI와 상호작용하며 에이전트에게 행동을 전송하고, 에이전트는 필요에 따라 UI를 업데이트합니다.

A2UI는 구글과 오픈 소스 커뮤니티의 기여로 협업과 혁신을 위해 설계되었습니다.

요약이 없습니다.

타임스 뉴 로마는 1929년 영국 신문인 더 타임스의 의뢰로 타이포그래퍼 스탠리 모리슨이 만든 글꼴입니다. 모리슨은 빅터 라르덴과 함께 이 글꼴을 디자인했습니다. 타임스 뉴 로마는 좁고 따뜻함이 부족하다는 비판을 받기도 했지만, 신문에서 많이 사용되면서 빠르게 인기를 얻었습니다. 이 글꼴은 한 줄에 더 많은 텍스트를 담을 수 있어 유용했습니다.

오랜 시간 동안 널리 사용되어 온 타임스 뉴 로마의 성공이 품질 때문인지 단순히 흔히 사용되기 때문인지에 대한 의문도 있습니다. 헬베티카와 같은 다른 글꼴과 달리, 타임스 뉴 로마는 종종 디자인 선택에서 무관심의 상징으로 여겨집니다. 이는 변호사나 법적 문서에서 자주 사용되기 때문입니다.

전반적으로 타임스 뉴 로마는 신뢰할 수 있고 확립된 글꼴이지만, 더 나은 대안이 많이 존재합니다. 타임스 뉴 로마에 의존하기보다는 다양한 글꼴을 탐색해보는 것이 좋습니다.

Letta는 사용자와 개발자를 위한 문서, 커뮤니티 지원, 데모를 제공하는 플랫폼입니다. 이곳에는 회사 정보, 공개 채용 공고, 개인정보 처리방침, 서비스 약관 등의 섹션이 있습니다. 사용자들은 뉴스레터에 구독할 수 있습니다. 또한 GitHub, Discord, Twitter/X, Bluesky, Instagram, YouTube, LinkedIn과 같은 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 Letta를 팔로우할 수 있는 링크도 제공됩니다.

캐나다의 언어학자들이 마크 카니 총리에게 공식 문서에서 영국식 철자 대신 캐나다식 철자를 사용할 것을 촉구하고 있다. 이들은 최근 정부의 재정 예산을 포함한 여러 통신에서 "analyse"나 "globalisation"과 같은 영국식 용어가 사용된 것을 발견했다. 공개 서한에서 이 전문가들은 캐나다 영어를 사용하는 것이 국가 정체성과 자부심을 위해 중요하다고 강조했다. 캐나다 영어는 미국 영어와 영국 영어의 영향을 받아 독특한 특징을 가지고 있다.

서한에서는 캐나다 영어가 전국적으로 인정받고 널리 사용되고 있으며, 이를 벗어나는 것은 혼란을 초래할 수 있다고 지적했다. 언어학자들은 캐나다식 철자를 사용하는 것이 캐나다의 독특함을 주장하는 방법이라고 주장하며, 특히 미국과의 과거 긴장 관계를 고려할 때 더욱 중요하다고 덧붙였다. 그들은 카니 총리가 영국 영어를 사용한 것은 영국에서의 경험 때문일 수 있지만, 구식 언어 규범으로 돌아가는 것은 경계해야 한다고 경고했다. 이 서한은 정부 통신에서 일관된 캐나다 영어 사용을 지지하는 언어학자와 편집자들에 의해 서명되었다.

셰리 닝은 과소비 문제에 대해 논의하며, 이것이 단순한 재정적 문제라기보다 영적인 문제라고 주장합니다. 그녀는 의미 없는 물질적 소유물에 압도당한 자신의 경험을 회상하며, 이를 통해 삶을 정리하게 되었다고 말합니다. 이 경험은 영화 "센과 치히로의 행방불명"에서 주인공 치히로가 부모의 무분별한 소비로 인한 결과를 마주하는 이야기와 유사합니다.

닝은 물질주의가 목적이 있을 때는 아름다울 수 있지만, 유행과 사회적 압력에 의해 이끌리는 무의미한 쇼핑은 공허함을 초래한다고 강조합니다. "센과 치히로의 행방불명"에서 등장하는 노페이스는 욕망 그 자체를 상징하며, 사람들이 진정으로 자신을 만족시키지 못하는 것들을 추구하는 모습을 보여줍니다.

그녀는 욕망이 강한 개인적 가치에 의해 안내받아야 한다고 제안합니다. 이러한 가치가 빈곤한 갈망을 걸러내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 결국, 닝은 우리가 진정으로 중요한 것이 무엇인지 이해하는 것이 더 의식적인 소비와 풍요로운 삶으로 이어질 수 있다고 주장합니다. 이는 사회적 기대에 휘둘리지 않는 삶을 의미합니다.

ArkhamMirror는 기자와 연구자를 위해 설계된 강력한 오프라인 조사 도구입니다. 이 프로그램은 컴퓨터에서만 작동하여 사용자의 데이터가 안전하고 비공식적으로 유지됩니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

로컬 AI 기능을 통해 인터넷 없이도 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 의미 기반 검색 기능을 이용하면 단순한 키워드가 아닌 개념에 따라 문서를 찾을 수 있습니다. 지식 그래프를 통해 사람, 조직, 장소 간의 관계를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 자동 타임라인 기능은 날짜와 사건을 자동으로 추출하여 사건의 연대기를 생성합니다. 복잡한 재무 표를 PDF나 이미지에서 추출하는 시각적 표 추출 기능도 제공됩니다. 서로 다른 문서 간의 모순된 진술을 식별하는 모순 탐지 기능도 포함되어 있습니다. 클라우드 저장소를 사용하지 않기 때문에 정보는 사용자 기기에만 남아 절대적인 프라이버시를 보장합니다.

시작하는 방법은 간단합니다. Windows용 스마트 설치 프로그램이나 Mac/Linux용 간단한 스크립트를 통해 설치할 수 있습니다. 사용자, 설치 및 개발자를 위한 포괄적인 가이드도 제공됩니다.

ArkhamMirror는 기자들이 클라우드 서비스의 비용과 프라이버시 문제 없이 작업할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 도구가 여러분의 작업에 도움이 된다면 프로젝트를 지원하는 것도 고려해 보시기 바랍니다.

icl은 rlwrap보다 더 많은 기능을 제공하면서도 emacs만큼 복잡하지 않은 도구가 필요해서 만들었습니다.

icl은 터미널 애플리케이션으로, 다음과 같은 기능을 포함하고 있습니다. 문맥에 맞춘 자동 완성, 대화형 객체 검사기, 자동 들여쓰기, 구문 강조, 지속적인 기록 기능이 있습니다.

이 애플리케이션은 sly를 사용하여 lisp 프로세스와 연결되며, sly와 호환되는 모든 구현에서 작동합니다. 다른 사람들도 이 도구가 유용하다고 느끼길 바랍니다!

인간은 기하학적 개념을 이해하고 조작하는 독특한 능력을 가지고 있으며, 이는 체스와 같은 전략 게임을 하는 데 매우 중요합니다. 동물과 달리 인간은 형태와 선을 이해할 수 있어 복잡한 사고 과정과 전략적 계획을 세울 수 있습니다.

인간은 선과 형태와 같은 기하학적 아이디어를 독특하게 이해하며, 이러한 개념을 결합하고 변형할 수 있는 능력이 있습니다. 이는 체스를 두는 데 필수적입니다. 반면, 보노보나 침팬지와 같은 동물들은 명확한 숫자나 기하학적 형태를 인식하지 못해 이러한 개념을 포함한 작업을 수행하는 데 어려움을 겪습니다.

체스는 기하학에 크게 의존합니다. 각기 다른 기물들이 특정한 패턴으로 움직이며, 이러한 움직임은 기하학적 원칙으로 설명할 수 있습니다. 인간은 뇌 속에 기하학적 형태를 만들고 이해하는 데 도움을 주는 일종의 "프로그래밍 언어"를 가지고 있다고 여겨지며, 이는 복잡한 시각적 처리를 용이하게 합니다.

최소 설명 길이(MDL)라는 개념은 어떤 형태가 다른 형태보다 기억하기 쉬운 이유를 설명합니다. 이는 형태를 얼마나 간단하게 설명할 수 있는지에 따라 달라집니다. 체스에서 수를 시각화하고 기억하는 능력은 복잡한 기하학적 이해를 필요로 하며, 이는 인간에게는 자연스럽게 느껴지지만 사실은 정교한 인지 능력입니다.

결국, 인간의 기하학적 능력은 세상을 이해하는 데뿐만 아니라 체스와 같은 전략 게임에 참여하는 능력에도 기초가 됩니다.

12월 16일, 미시간 주 의사당에서 100명 이상의 사람들이 데이터 센터 개발에 반대하는 시위를 벌였습니다. 이들은 전기 요금 인상 가능성, 과도한 물 사용, 관련 기업들의 투명성 부족 등을 우려하고 있습니다.

미시간 주 법무장관 다나 네셀은 오픈AI와 오라클 같은 기업들이 참여하는 살린 타운십의 대규모 데이터 센터 프로젝트를 비판했습니다. 그녀는 이 프로젝트가 요구하는 에너지 양이 백만 인구를 위한 전력 공급에 해당한다고 강조했습니다. 시위 참가자들은 이러한 기업들에 대한 불신을 표명하며, 문제에 대한 공공의 인식과 참여를 촉구했습니다.

이번 집회는 "미시간 주민들의 데이터 센터 반대"라는 페이스북 그룹에 의해 조직되었으며, 미시간의 여러 지역에서 참가자들이 모였습니다. 이들은 데이터 센터가 환경에 미치는 영향, 특히 수질과 지역 사회에 미치는 영향을 걱정하고 있습니다. 또한 랜싱 시의회는 곧 소규모 데이터 센터 제안에 대한 투표를 진행할 예정입니다.

비즈니스 인사이더는 여러분이 읽고 싶어하는 흥미롭고 혁신적인 이야기들을 전합니다.

Mephisto의 제작자는 불편한 광고와 추적기가 많은 일회용 이메일 서비스의 개선을 위해 이 도구를 만들었습니다. Mephisto는 단순한 스팸 서비스가 아니라 유용한 개발자 도구로 설계되었습니다.

주요 기능으로는 첫째, 휘발성 메모리 기능이 있어 세션이 종료되면 데이터가 저장되지 않습니다. 둘째, 클라이언트 측 엔트로피 기능을 통해 비밀번호가 브라우저에서 생성되므로 서버로 전송되지 않습니다. 셋째, PWA(진행형 웹 애플리케이션) 기능을 지원하여 설치할 수 있으며, 웹소켓을 사용해 빠른 이메일 전송이 가능해 지연을 피할 수 있습니다. 넷째, 모바일 핸드오프 기능을 통해 사용자는 암호화된 QR 코드를 이용해 쉽게 세션을 모바일 기기로 이동할 수 있습니다.

Mephisto는 무료로 제공되며, 누구나 사용할 수 있습니다. 제작자는 구현 및 사용자 인터페이스에 대한 피드백을 환영합니다.

저자는 웹 브라우징 중 일본어 학습을 향상시키기 위해 설계된 브라우저 확장 프로그램인 링오쿠(Lingoku)를 소개합니다. 이 확장 프로그램은 사용자의 일본어 능력 수준에 따라 일부 영어 단어를 일본어 어휘로 바꿉니다. 이러한 방식은 사용자가 공부하는 느낌 없이 자연스럽게 일본어를 배울 수 있도록 도와줍니다. 대부분의 텍스트는 여전히 영어로 유지되기 때문입니다. 링오쿠는 언어 모델을 사용하여 번역이 문맥에 맞도록 합니다. AI API와 관련된 비용 때문에 완전히 무료로 제공할 수는 없지만, 일반 사용자들을 위한 무료 플랜이 있으며, 매일 사용할 수 있는 크레딧이 제공됩니다. 현재 이 확장 프로그램은 크롬, 엣지, 파이어폭스와 호환되며, 저자는 피드백과 기능 요청을 환영합니다. 더 많은 정보는 제공된 링크를 방문하면 확인할 수 있습니다.

소규모 기업의 재무 업무, 특히 회계와 보고서 작성의 자동화에 대해 논의하고 있습니다. 회계는 명확한 규칙을 따르기 때문에 프로그래밍보다 자동화하기가 더 쉽습니다. 예를 들어, 복식부기 시스템이나 세금 규정과 같은 규칙이 있습니다. 재무 기록은 정확성을 쉽게 확인할 수 있습니다. 기록이 균형을 이루거나 그렇지 않기 때문에 검증이 간단합니다.

회계 업무는 종종 지루하고 반복적입니다. 매달 같은 거래와 패턴이 반복되기 때문에 소프트웨어 자동화에 적합합니다. 소규모 기업의 회계는 주로 데이터를 정규화하고, 규칙을 적용하며, 예외를 검토하고, 보고서를 생성하는 작업으로 구성됩니다. 대부분의 작업은 자동화할 수 있지만, 세금 전략이나 특별한 사례와 같은 복잡한 문제는 여전히 인간의 개입이 필요합니다.

결론적으로, 회계의 반복적이고 규칙 기반의 특성 덕분에 자동화에 적합하지만, 일부 복잡한 부분은 여전히 전문가의 도움이 필요합니다.

저자 스테판 슈미트는 AI 도구인 클로드 코드와 커서와 같은 도구를 활용한 '바이브 코딩'에서 느끼는 피로감에 대해 이야기합니다. 이러한 도구들은 코딩 속도를 크게 향상시키지만, 슈미트는 작업이 너무 빠르게 완료되는 것에 압도당하고 있습니다. 그는 이를 공장에서 기계의 속도가 스트레스를 주는 것에 비유합니다.

그는 전통적인 코딩이 작업의 복잡성에 맞는 자연스러운 속도를 제공하여 개발자들이 자신의 작업을 처리할 시간을 준다고 설명합니다. 반면, 바이브 코딩은 빠른 맥락 전환을 초래하여 정신적 에너지를 소모하고 피로감을 유발합니다. 코딩에서 오는 도파민의 쾌감이 지나치게 강해져 스트레스를 초래하고 만족감을 느끼지 못하게 만듭니다.

슈미트는 개발자들이 AI 도구를 사용할 때 균형을 찾아야 한다고 제안합니다. 그는 속도를 조절하고, 코딩 과정에 대한 정기적인 반성을 하며, AI를 세세하게 관리하기보다는 신뢰하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 AI가 코딩을 더 빠르게 만들었지만, 정신 건강과 개발자들이 코딩에 대해 생각하는 방식에 새로운 도전 과제를 가져왔다고 결론짓습니다. 따라서 앞으로는 더 느리고 신중한 접근이 도움이 될 수 있다고 제안합니다.

AIsbom은 기계 학습(ML) 모델을 악성 코드와 법적 문제에 대해 검사하는 보안 도구입니다. 일반적인 도구가 텍스트 파일만 확인하는 것과 달리, AIsbom은 모델 파일(.pt, .pkl, .safetensors)을 검사하여 숨겨진 악성 코드 위험과 라이선스 위반을 식별합니다.

설치 방법은 간단합니다. PyPI를 통해 pip install aisbom-cli 명령어로 설치한 후, aisbom 명령어를 사용하여 실행할 수 있습니다. 스캔을 실행하려면 ML 프로젝트 폴더를 지정하면 됩니다. 예를 들어, aisbom scan ./my-project-folder 명령어를 입력하면 됩니다. 스캔 결과는 터미널에 모델 파일 이름, 사용된 프레임워크, 보안 및 법적 위험을 나열한 보고서로 표시됩니다. 생성된 sbom.json 파일을 aisbom.io/viewer.html의 오프라인 뷰어에 드래그 앤 드롭하면 쉽게 읽을 수 있는 대시보드로 시각화할 수 있습니다.

AIsbom을 사용하는 이유는 모델 파일이 로드될 때 해로운 코드를 실행할 수 있는 보안 위험과 라이선스가 이진 헤더에 숨겨져 있어 일반 도구가 간과할 수 있는 법적 위험을 식별하기 위해서입니다. AIsbom은 모델 파일을 완전히 로드하지 않고도 깊이 있게 검사하며, 잠재적으로 해로운 코드 패턴을 감지하고 법적 문제를 일으킬 수 있는 제한적인 라이선스를 표시합니다. 또한, 표준 형식으로 준수 준비가 완료된 보고서를 신속하게 생성합니다.

AIsbom은 안전한 테스트 파일을 생성하여 스캐너가 제대로 작동하는지 확인할 수 있는 기능도 제공합니다. aisbom generate-test-artifacts 명령어를 사용하여 테스트 아티팩트를 생성하고 이를 스캔하여 도구가 위험을 어떻게 표시하는지 확인할 수 있습니다. AIsbom은 정적 분석을 사용하여 Python Pickle 파일에서 위험한 코드 참조를 감지합니다.

또한, AIsbom을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 개발 중에 안전하지 않은 모델을 자동으로 스캔할 수 있습니다. 전반적으로 AIsbom은 AI 모델의 취약점과 법적 위험을 효율적으로 식별하여 보안을 강화하는 데 도움을 줍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

현재 진행 중인 프로젝트에 대해 물어보고, 고려하고 있는 새로운 아이디어가 있는지 궁금해하고 있습니다.

요약이 없습니다.

vLLora는 LLM 요청을 위한 새로운 기능인 디버그 모드를 도입했습니다. 이 기능은 사용자가 언어 모델(LLM)에 전송되는 요청을 더 잘 이해하고 수정할 수 있도록 도와줍니다. 특히 복잡한 시스템이나 다단계 워크플로우를 개발할 때 유용하며, 요청의 예기치 않은 변화로 인해 발생할 수 있는 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

디버그 모드의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 요청을 모델에 전송하기 전에 일시 정지할 수 있습니다. 둘째, 사용자는 요청의 세부 사항을 확인할 수 있으며, 여기에는 모델, 메시지 배열, 매개변수 및 추가 필드가 포함됩니다. 셋째, 사용자는 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 메시지 내용과 매개변수 등 요청의 어떤 부분이든 수정할 수 있습니다. 마지막으로, 수정 후에는 변경된 요청을 모델에 전송하고 기존의 워크플로우를 계속 진행할 수 있습니다.

디버그 모드의 장점은 여러 가지입니다. 우선, 모델에 실제로 전송되는 내용을 명확하게 보여주어 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 합니다. 또한, 복잡한 워크플로우에서 문제를 조기에 발견하고 해결할 수 있는 기회를 제공합니다. 마지막으로, 긴 프로세스를 다시 시작할 필요 없이 즉시 변경 사항을 테스트할 수 있어 효율성을 높입니다.

결론적으로, 디버그 모드는 LLM 시스템의 디버깅 과정을 간소화하여 실시간으로 문제를 이해하고 수정하는 데 도움을 줍니다.

이 글은 저지구 궤도(LEO)에 있는 데이터 센터와 전통적인 지상 데이터 센터의 가능성과 도전 과제를 다룹니다. 궤도 기반 컴퓨팅의 경제적 정당성을 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, 기술적인 세부사항에 빠지지 말아야 한다고 말합니다.

첫 번째로, 경제적 타당성에 대한 질문이 있습니다. 궤도에서의 컴퓨팅이 지구에서의 컴퓨팅보다 왜 더 가치가 있어야 하는지에 대한 논의가 필요합니다. 현재의 논의는 하드웨어와 기술적 흥미에 집중되어 경제적 측면을 간과하는 경우가 많습니다.

비용 비교를 살펴보면, 궤도 데이터 센터의 예상 비용은 와트당 약 51.10달러이며, 전력의 평균 비용(LCOE)은 MWh당 1167달러입니다. 반면, 지상 데이터 센터는 와트당 15.85달러로 훨씬 저렴하고, LCOE는 MWh당 426달러입니다.

기술적 도전 과제도 존재합니다. 우주에서는 냉각이 대류가 아닌 방사에 의존하기 때문에, 프로세서에서 발생하는 열을 관리하는 데 상당한 공학적 어려움이 있습니다.

궤도 컴퓨팅이 경제적으로 실현 가능하려면 기업들이 수직 통합을 이루어야 하며, 발사부터 운영까지 모든 단계에서 비용을 최소화해야 합니다. 저자는 SpaceX와 같은 기업들이 발사 비용을 낮출 수 있을 것이라는 희망을 표현하지만, 현재의 경제적 상황은 지상 솔루션을 대체하기에는 충분히 유리하지 않다고 지적합니다.

장기적인 잠재력에 대해서는 즉각적인 경제적 비교에서 지상 솔루션이 우세하다고 하더라도, 궤도 인프라 개발의 광범위한 의미는 인류의 확장과 새로운 기술을 가능하게 할 수 있다고 말합니다.

마지막으로, 저자는 부유한 개인들이 문명을 발전시킬 수 있는 야심찬 프로젝트에 투자할 것을 권장합니다. 사치에 빠지기보다는 더 큰 목표를 위해 투자하라는 메시지를 전달합니다. 궤도 데이터 센터의 개념은 흥미롭지만, 경제적 이점을 명확히 보여줘야 실현 가능하다는 점을 강조합니다. 이 글은 논의에 포함된 숫자와 가정에 대한 철저한 검토를 촉구합니다.

요약이 없습니다.

LG 스마트 TV 사용자들이 최근 소프트웨어 업데이트로 인해 Microsoft Copilot이 자동으로 설치된 것에 대해 불만을 토로하고 있다. 이 앱은 다른 애플리케이션처럼 홈 화면에 나타나지만, 삭제할 수 있는 방법이 없어 사용자들의 불만이 커지고 있다. 이 문제는 레딧에서 많은 사람들이 비슷한 경험을 공유하며 주목받았다. LG는 이전에 Copilot을 AI 기능의 일환으로 통합할 계획을 발표했지만, 사용자들은 원하지 않는 업데이트를 강제로 받아들이고 있다고 느끼고 있다. LG는 일부 AI 기능을 비활성화할 수 있도록 허용하고 있지만, Copilot은 여전히 TV에 남아 있다. 이 앱의 존재를 최소화하고 싶어하는 사용자들에게는 TV를 인터넷에서 분리하는 것이 유일한 해결책이다. 이러한 상황은 소비자들이 동의 없이 AI 기능이 강요받고 있다는 우려를 반영하고 있다.

정의가 어렵게 느껴진다면 "과도한 노력"이나 "너무 열심히 하려는 것"으로 생각할 수 있습니다. 어떤 용어를 사용하든지 간에 주된 의미는 변하지 않습니다.

Chafa는 터미널에서 이미지와 애니메이션을 합리적인 품질로 볼 수 있게 해주는 도구입니다. 이 도구는 다양한 기호를 사용하여 기본 기호만 사용하는 다른 도구들보다 더 나은 시각적 표현을 제공합니다.

Chafa의 주요 기능 중 하나는 인기 있는 이미지 형식을 지원한다는 점입니다. 애니메이션 GIF와 같은 형식을 사용할 수 있습니다. 또한, Sixel과 유니코드 모자이크와 같은 다양한 터미널 그래픽 형식과 호환됩니다. 유니코드 기호를 다양하게 활용하며, 중국어와 일본어와 같은 전폭 문자도 지원합니다. Freetype에서 지원하는 어떤 글꼴도 사용할 수 있어 글꼴 호환성도 뛰어납니다. 여러 가지 색상 설정을 제공하며, 진정한 색상(Truecolor)과 투명도 옵션도 포함되어 있습니다. 성능 면에서도 빠르고 효율적이며, 터미널 그래픽과 ANSI 아트를 위해 설계되었습니다.

추가 정보로는 Chafa의 업데이트와 기능에 대한 블로그 게시물이 있으며, 사용자와 개발자를 위한 문서도 제공됩니다. 여기에는 도움 명령어와 API 정보가 포함되어 있습니다. 또한, Chafa는 사용자들이 터미널과 프로그래밍 관련 주제를 논의할 수 있는 친근한 채팅 플랫폼을 통해 커뮤니티 지원을 받고 있습니다.

전반적으로 Chafa는 터미널 그래픽 경험을 향상시키고자 하는 모든 이들에게 강력한 도구입니다.

저자는 "디지털 미니멀리즘"에서 영감을 받아 사용자가 RSS 피드에서 새로운 기사를 하루에 한 번만 가져올 수 있는 도구를 만들었습니다. 이 도구의 목표는 알림이나 방해 없이 신문을 읽는 것과 유사한 간단하고 집중할 수 있는 경험을 제공하는 것입니다.

이 도구는 다음과 같은 기능을 사용하여 이를 달성합니다. 첫째, 효율적인 데이터 가져오기 기능을 통해 curl multi를 사용하여 빠른 네트워크 연결을 지원하고, 여러 개의 다운로드를 동시에 진행하며, 변경되지 않은 피드는 다시 가져오지 않도록 조건부 요청을 사용합니다. 둘째, 피드가 다운로드되는 동안 작업 스레드를 이용해 병렬로 파싱하여 CPU 사용량을 극대화합니다. 셋째, 메모리 관리를 위해 각 피드는 효율적인 파싱을 위해 별도의 메모리 영역을 가지며, libexpat를 사용하여 큰 XML 피드를 과도한 메모리 사용 없이 처리합니다. 마지막으로, 사용자 인터페이스는 시스템의 "less" 명령어를 사용하여 출력되며, 추가적인 UI 프레임워크 없이도 쉽게 탐색하고 하이퍼링크를 사용할 수 있습니다.

이 결과로 여러 피드에서 콘텐츠를 빠르게 가져올 수 있어, 하루 동안 차분하게 읽을 수 있는 경험을 제공합니다. 이 코드는 오픈 소스이며, 저자는 개선에 대한 제안을 환영합니다.

에르되시 문제 #1026은 1975년에 처음 제기된 문제로, 최근 수학자들과 인공지능 도구의 협력을 통해 해결되었습니다. 이 문제는 서로 다른 실수로 이루어진 수열에서 최대 길이의 단조 부분 수열을 찾는 것이었습니다.

문제가 2025년 9월에 게시되자 수학자들은 빠르게 논의에 들어갔고, 이를 해결하기 위한 방법을 제안하기 시작했습니다. 데스몬드 와이젠버그는 문제와 관련된 특정 양을 연구할 것을 제안했으며, 이를 통해 분석을 단순화할 수 있는 가정을 세울 수 있었습니다. 이 문제는 한 사람이 동전을 여러 더미로 나누고, 다른 사람이 단조 부분 수열을 선택하여 유지하는 게임으로도 설명할 수 있습니다.

초기 계산 후, 여러 수학자들의 기여로 문제의 한계에 대한 추측이 제기되었습니다. 결국 2025년 12월 7일, 보리스 알렉세예프는 아리스토텔레스라는 인공지능 도구를 사용하여 추측을 자율적으로 해결했습니다. 그는 이를 직사각형 포장 문제로 재구성했습니다. 다른 수학자들도 빠르게 대체 증명을 제공하며 수학에서 협력의 유연성을 보여주었습니다.

이 이야기는 인간의 통찰력과 인공지능의 도움을 포함한 다양한 입력이 수학 문제 해결에 어떻게 빠른 결과를 가져올 수 있는지를 강조합니다. 또한 수학 연구의 발전에 있어 협력, 문헌, 현대 도구의 중요성을 부각시킵니다.

오딘의 컨텍스트 시스템은 문서화되어 있음에도 불구하고 종종 잘못 이해되고 있습니다. 이 시스템의 주요 내용은 다음과 같습니다.

컨텍스트 시스템의 목적은 사용자가 서드파티 코드와 라이브러리를 가로채고 수정할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 라이브러리가 메모리 할당, 로깅 및 기타 기능을 처리하는 방식을 변경하는 데 매우 중요합니다.

각 컨텍스트는 패키지 런타임에 의해 설정된 기본 매개변수를 가지고 있습니다. 이러한 기본값은 컴파일러에 따라 다릅니다.

많은 사용자들이 컨텍스트의 중요성을 간과하고, 이를 타이핑을 줄이거나 동적 범위를 허용하는 등 다른 목적으로 생각합니다. 그러나 컨텍스트의 주요 기능은 서드파티 코드를 가로채는 것입니다.

컨텍스트에는 두 가지 할당기인 context.allocator와 context.temp_allocator가 포함되어 있습니다. 많은 사용자가 사용자 정의 할당기를 사용하지 않을 수 있지만, 임시 할당기는 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

컨텍스트는 또한 사용자 정의 로깅 및 단언 처리 기능을 제공하여 필요에 따라 기본 동작을 재정의할 수 있게 합니다.

무작위 수 생성기도 포함되어 있어 서드파티 라이브러리가 자체 구현을 사용할 때 이를 제어할 수 있습니다.

콜백 처리 개선을 위해 사용자 데이터 포인터와 인덱스를 위한 필드가 있어 전역 변수를 사용할 필요가 없습니다.

컨텍스트의 메모리 레이아웃은 고정되어 있어 일관된 응용 프로그램 이진 인터페이스(ABI)를 보장합니다. 이를 통해 다양한 라이브러리 간의 원활한 상호 운용성이 가능합니다.

컨텍스트를 스레드 로컬 저장소 대신 암시적 포인터로 전달하기로 한 결정은 다양한 프로그래밍 환경에서의 관리 용이성을 위해 이루어졌으며, 잘못된 데이터의 역전파로 인한 복잡성을 피하기 위한 것이었습니다.

컨텍스트 시스템은 다른 프로그래밍 언어의 개념에서 영감을 받았지만, 서드파티 코드 가로채기를 위해 독특하게 설계되었습니다.

전반적으로 컨텍스트 시스템은 외부 라이브러리를 다룰 때 코드의 유연성과 제어를 향상시키기 위해 오딘에서 설계된 강력한 기능입니다.

요약이 없습니다.

마이크로소프트는 윈도우 11에서 AI 에이전트가 바탕화면, 문서, 다운로드, 음악, 사진, 비디오와 같은 특정 폴더의 개인 파일에 접근하기 위해 사용자 동의를 요구한다고 발표했습니다. 이 결정은 윈도우에 AI가 통합되면서 발생할 수 있는 개인 정보 보호 및 보안 위험에 대한 사용자 우려에 따른 것입니다.

사용자는 각 AI 에이전트에 대한 권한을 맞춤 설정할 수 있지만, 개별 폴더에 대한 접근 권한을 선택할 수는 없습니다. 지정된 폴더에 대해서는 모두 허용하거나 모두 거부하는 방식입니다. AI 에이전트가 접근이 필요할 때, 사용자에게 접근을 항상 허용할지, 매번 물어볼지, 아니면 거부할지를 선택할 수 있는 알림이 표시됩니다.

마이크로소프트는 AI 기능을 활성화한다고 해서 자동으로 파일 접근 권한이 부여되는 것은 아니라고 설명했습니다. 사용자는 윈도우의 전용 설정 페이지를 통해 각 AI 에이전트에 대한 권한을 관리할 수 있습니다. 회사는 AI 모델이 한계를 가질 수 있으며 새로운 보안 위험을 초래할 수 있음을 인정하며, 사용자 통제와 동의의 필요성을 강조했습니다.

Drawize의 창작자는 2016년 말에 대회를 위해 첫 번째 버전을 출시했지만 수상하지 못했습니다. 이후 2017년 초에 온라인에 공개하였고, 인기를 끌어 8년 만에 1억 개의 그림을 기록했습니다. 최고조에는 30,000명 이상의 활성 사용자가 있었으며, 현재 약 3.16TB의 데이터를 저장하고 있습니다. 1억 번째 그림은 빨간 풍선이었고, 이는 창작자에게 큰 안도감을 주었습니다.

Drawize의 기술적 배경은 다음과 같습니다. 백엔드는 실시간 기능을 위해 .NET과 WebSockets를 사용하고, 프론트엔드는 맞춤형 HTML/JS와 jQuery로 구성되어 있습니다. 데이터베이스는 PostgreSQL과 MongoDB를 사용하며, 비용 절감을 위해 Wasabi Cloud를 이용해 저장합니다.

이 창작자는 혼자서 개발하며 실시간 멀티플레이어 기능, 콘텐츠 필터링 및 조정을 중점적으로 다룹니다. 2021년에 훈련된 모델을 사용하여 이러한 기능을 구현하고 있습니다. 창작자는 프로젝트의 기원, 실시간 멀티플레이어, 조정, 또는 .NET 성능에 대한 질문에 열려 있습니다.

마크 룬스트롬이 퍼듀 대학교에서 만든 이 강의 노트 시리즈는 반도체 물리학에 대한 소개로, 현대 기술을 형성하는 데 중요한 역할을 한 트랜지스터와 집적 회로의 발전을 다룹니다. 이 노트는 반도체 장치 자체보다는 반도체 장치의 원리에 대한 기본적인 이해를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

반도체 기술은 현대 사회의 기초가 되며, 양자역학과 재료 과학의 발전을 통해 발전해왔습니다. 이 강의 노트는 학생들과 엔지니어를 위해 설계되었으며, 복잡한 수학 없이 직관적이고 설명적인 반도체 물리학 개요를 제공합니다.

자료는 다섯 개의 주요 단위로 구성되어 있습니다. 이 단위들은 재료의 특성과 도핑, 양자역학의 기초, 평형 캐리어 농도, 캐리어의 이동, 생성 및 재결합, 반도체 방정식 등을 다룹니다. 강의는 다양한 과학 및 공학 분야의 사람들이 이해할 수 있도록 접근 가능하게 구성되어 있으며, 더 깊이 있는 연구를 위한 참고 자료도 포함되어 있습니다.

룬스트롬은 이 노트의 개발과 개선에 기여한 동료와 학생들에게 감사의 뜻을 전하고 있습니다. 전반적으로 이 노트는 반도체 물리학에 대한 기초적인 이해를 제공하며, 이 주제에 대한 추가 탐구를 장려합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

최근 조사에 따르면, 800만 명 이상의 사용자를 보유한 Urban VPN Proxy 크롬 확장 프로그램이 사용자 동의 없이 AI 대화를 비밀리에 수집하고 판매하고 있는 것으로 드러났습니다. 이 확장 프로그램은 개인 정보 보호와 보안을 위한 도구로 홍보되지만, 실제로는 ChatGPT와 Claude와 같은 인기 AI 플랫폼에서 대화를 가로채고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이 확장 프로그램은 AI와 주고받는 모든 질문과 응답, 타임스탬프, 세션 정보를 기록합니다. 이 데이터는 VPN이 활성화되어 있든 아니든 Urban VPN의 서버로 전송됩니다. 둘째, VPN 기능을 위해 이 확장 프로그램을 설치한 사용자들은 2025년 7월에 추가된 새로운 데이터 수집 기능에 대해 전혀 알지 못했습니다. 셋째, Urban VPN은 사용자의 민감한 정보를 보호한다고 주장하는 기능을 홍보하지만, 동시에 이 데이터를 광고주에게 수집하고 판매하고 있습니다. 넷째, 같은 출처의 다른 일곱 개 확장 프로그램에서도 유사한 데이터 수집 기능이 발견되어, 더 많은 사용자에게 영향을 미치고 있습니다. 마지막으로, 이 확장 프로그램은 데이터 수집에 대한 일부 정보를 제공하지만, 중요한 내용은 개인정보 보호 정책에 숨겨져 있으며, 크롬 웹 스토어의 설명에서도 오해를 불러일으키는 주장을 하고 있습니다.

이번 조사는 사용자들이 브라우저 확장 프로그램에 얼마나 큰 신뢰를 두고 있는지를 보여줍니다. 이러한 프로그램은 종종 규제가 미비하여 사용자의 신뢰를 악용해 민감한 정보를 수집할 수 있습니다. 사용자들은 이러한 확장 프로그램을 삭제하고 자신의 대화가 유출되었을 가능성이 있다고 가정하는 것이 좋습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 인공지능(AI) 에이전트가 소프트웨어 서비스(SaaS) 산업에 미치는 영향을 다루고 있으며, 이러한 에이전트가 많은 간단한 SaaS 도구를 대체할 가능성이 있음을 시사합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI 에이전트의 능력이 향상됨에 따라 기본적인 SaaS 도구에 대한 수요가 줄어들고 있습니다. 사용자들은 이제 외부 서비스에 의존하지 않고도 빠르게 맞춤형 솔루션을 만들 수 있게 되었습니다.

기업들은 비싼 SaaS 구독을 갱신할 필요성에 의문을 제기하고 있으며, 대신 자체 도구를 개발하는 것을 고려하고 있습니다. 맞춤형 애플리케이션은 조직이 필요에 맞게 솔루션을 조정할 수 있게 해주며, 일반적인 SaaS 제품에서 발견되는 불필요한 기능과 복잡성을 피할 수 있습니다. 유지 관리가 우려되지만, AI 에이전트가 이 과정을 간소화할 수 있습니다.

SaaS 기업들은 고객 성장과 유지율(순 유지율)을 기반으로 평가받습니다. 수요 감소는 마케팅 비용 증가와 기존 고객으로부터의 수익 감소로 이어질 수 있습니다. 간단한 기능을 제공하는 백오피스 도구는 AI 에이전트를 활용한 내부 솔루션에 의해 대체될 위험이 가장 큽니다.

신뢰성이 높은 서비스(예: 결제 처리), 전문 지식이 필요한 시스템, 강력한 네트워크 효과나 독점 데이터를 가진 제품들은 disruption의 위험에서 상대적으로 안전할 것으로 보입니다. 기업들은 새로운 AI 기반 애플리케이션을 관리하기 위해 내부 기술 역량을 개발해야 하며, 이는 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)과 DevOps 분야의 역할 수요를 증가시킬 것입니다.

SaaS 시장은 강력한 기술 역량을 가진 조직과 그렇지 않은 조직 간의 격차가 생길 가능성이 높으며, 이는 비용과 경쟁 우위에 영향을 미칠 것입니다. 전반적으로 AI는 많은 SaaS 제품에 위협이 될 수 있지만, 이러한 새로운 기술을 활용하고 적응할 수 있는 기업에게는 기회를 제공할 것입니다.

최근 페프시와 월마트가 소비자 식품 가격을 인상하기 위해 공모했다는 내용이 밝혀졌다. 연방거래위원회(FTC)의 고발장이 공개되면서, 페프시가 월마트를 제외한 대부분의 소매업체에 더 높은 도매가를 부과하고, 월마트는 그 대가로 페프시에 유리한 진열 공간을 제공한다는 사실이 드러났다. 이 파트너십은 월마트가 소규모 경쟁업체들보다 가격 우위를 유지하게 하여 소비자에게 더 높은 식품 가격을 초래하고 있다.

연구에 따르면, 식료품점의 통합이 식품 인플레이션 증가와 관련이 있으며, 독점적 관행으로 인해 가격이 크게 상승하고 있다. FTC의 고발장은 페프시가 경쟁업체의 가격을 감시하고 월마트보다 낮은 가격을 제시하는 상점에 대해 처벌하는 방식도 강조하고 있다. 이러한 행동은 독립 식료품점의 감소와 식품 비용 증가에 기여하고 있다.

가격 책정 관행에 대한 대중의 분노가 커지고 있으며, 이는 불공정 가격에 대한 역사적 운동을 떠올리게 한다. 기술 발전이 가격 전략을 변화시키면서, 이러한 독점적 행동에 맞서기 위한 반독점 조치에 대한 요구가 다시 일어나고 있다. 결국 소비자들은 가격이 단순한 시장 문제가 아니라 정치적 문제라는 것을 깨닫고 있으며, 더 공정한 가격 책정 관행을 요구하고 있다.