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이 기사는 PostgreSQL 데이터베이스를 직접 호스팅하는 것과 아마존 RDS와 같은 관리형 데이터베이스 서비스를 사용하는 것의 장단점에 대해 다룹니다.

많은 사람들이 데이터베이스를 직접 호스팅하는 것이 위험하고 복잡하다고 생각하지만, 저자는 실제로 클라우드 서비스를 사용하는 것보다 더 간단하고 비용 효율적일 수 있다고 주장합니다. 대부분의 관리형 데이터베이스 서비스, 특히 RDS는 표준 PostgreSQL에 추가적인 운영 도구를 제공하여 작동합니다. 이들 서비스는 백업과 모니터링과 같은 편리함을 제공하지만, 성능이 본질적으로 더 뛰어난 것은 아닙니다.

저자는 지난 2년 동안 PostgreSQL을 성공적으로 직접 호스팅하며 수천 명의 사용자를 관리해왔고, 주로 수동 마이그레이션과 관련된 최소한의 문제만 겪었습니다. 관리형 서비스는 시간이 지남에 따라 비용이 증가하고 있어, 많은 사용자에게 직접 호스팅이 더 매력적인 선택이 되고 있습니다. 직접 호스팅은 정기적인 유지 관리가 필요하지만, 관리 가능한 수준입니다. 저자는 매달 약 30분 정도 소요되는 간단한 유지 관리 일정을 제시합니다.

대부분의 사용자에게는 직접 호스팅이 추천되지만, 초보자나 전문 데이터베이스 기술이 필요한 대규모 기업은 제외됩니다. 직접 호스팅을 하려면 메모리 관리, 연결 관리, 저장소 조정 등 신중한 구성이 필요합니다.

저자는 관리형 서비스가 너무 비싸다고 느끼는 팀에게 PostgreSQL의 직접 호스팅을 고려해보라고 권장하며, 작은 규모로 시작하여 직접 경험해보는 것을 제안합니다.

Immersa는 애니메이션 전환 기능을 갖춘 3D 프레젠테이션을 만들 수 있는 웹 기반 도구입니다. 주요 기능으로는 3D 모델을 가져오고, 2D 이미지를 추가하며, 3D 텍스트를 생성할 수 있는 기능이 있습니다. 슬라이드 간의 부드러운 전환이 가능하며, 객체를 이동, 회전 또는 크기를 조정할 때 자동으로 애니메이션 전환이 생성됩니다.

사용 방법은 간단합니다. 먼저 3D 객체로 첫 번째 슬라이드를 설정한 후, 슬라이드를 복제하여 새로운 슬라이드를 만듭니다. 새로운 슬라이드에서 객체의 위치를 조정하고, 프레젠테이션 중에 Immersa가 슬라이드 간에 객체를 부드럽게 전환합니다.

Immersa는 전체 3D 뷰포트를 갖춘 3D 장면 편집기를 제공하며, .glb 3D 모델과 다양한 이미지 형식을 지원합니다. 전체 화면 프레젠테이션 모드와 데이터의 로컬 저장 기능도 제공하며, 쉽게 탐색할 수 있도록 실행 취소/다시 실행 기능과 키보드 단축키를 지원합니다.

시작하려면 Node.js, npm, Java(JDK 11 이상)가 필요합니다. 설치 과정은 저장소를 복제하고, 의존성을 설치한 후 개발 서버를 시작하는 방식으로 진행됩니다.

편집기에는 슬라이드 관리, 3D 뷰포트, 객체 속성을 위한 패널이 있습니다. 3D 모델, 이미지, 텍스트와 같은 콘텐츠를 추가하고 쉽게 조작할 수 있으며, 프레젠테이션은 나중에 사용할 수 있도록 내보낼 수 있습니다.

기술적으로 Immersa는 ClojureScript로 구축되었으며, 3D 렌더링과 상태 관리를 위한 다양한 라이브러리를 사용합니다. 데이터는 브라우저에 로컬로 저장되어 세션 간에 지속성을 유지합니다.

Immersa는 매력적인 3D 프레젠테이션을 손쉽게 만들 수 있도록 설계된 현대적인 도구입니다.

NIST의 제프 셔먼은 볼더 캠퍼스의 원자 시계가 강풍과 산불 예방을 위한 전력 차단으로 인해 정전으로 고장났다고 보고했습니다. 이로 인해 볼더 인터넷 시간 서비스는 정확한 시간을 제공할 수 없게 되었습니다. 백업 발전기가 일부 서버를 계속 운영하게 했지만, 중요한 발전기 하나가 고장나면서 시간 배포에 영향을 미쳤습니다. 현재 캠퍼스는 폐쇄된 상태이며, 직원들이 현장에 접근하고 전력이 복구될 때까지 수리가 시작될 수 없습니다. 그들은 수소 메이저 시계를 보호하기 위해 대체 전원 공급원을 찾고 있습니다. 상황이 발전함에 따라 추가 업데이트가 있을 예정입니다.

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TailwindSQL은 React 서버 컴포넌트를 위해 특별히 설계된 도구로, TailwindCSS를 사용하는 방식과 유사하게 SQL 쿼리를 작성할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 클래스 이름을 사용하여 SQL 쿼리를 생성하는 Tailwind 스타일 구문, 클라이언트 측 자바스크립트 없이 쿼리를 실행할 수 있는 React 서버 컴포넌트, 빠른 로컬 데이터베이스 접근을 위한 better-sqlite3의 활용, 빌드 또는 렌더링 시간에 쿼리가 처리되는 제로 런타임, 그리고 결과를 텍스트, 리스트, 테이블 또는 JSON 형식으로 출력할 수 있는 여러 렌더 모드가 있습니다.

사용 예시로는 사용자의 이름을 가져오는 경우 <DB className="db-users-name-where-id-1" />를 사용하면 "Ada Lovelace"가 반환됩니다. 제품 목록을 나열하려면 <DB className="db-products-title-limit-5" as="ul" />를 사용하여 제품 리스트를 렌더링할 수 있습니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 클론하고 폴더로 이동합니다. 그 다음 npm이나 yarn을 사용해 의존성을 설치하고, 데모 데이터로 데이터베이스를 초기화합니다. 마지막으로 개발 서버를 시작하고 로컬 데모 페이지를 엽니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 파서는 클래스 이름을 쿼리 구성을 위한 설정으로 변환하고, 쿼리 빌더는 이러한 설정으로부터 안전한 SQL 쿼리를 생성합니다. DB 컴포넌트는 쿼리를 실행하고 결과를 표시합니다.

결과는 인라인 텍스트, 블록 요소, 리스트, 테이블 또는 JSON 형식으로 표시될 수 있습니다. 프로젝트 구조는 컴포넌트, 핵심 로직, 메인 앱을 위한 디렉토리로 구성되어 있습니다. TailwindSQL은 CSS 기반 데이터베이스 쿼리 개념을 탐구하기 위해 만들어졌습니다.

라이센스는 MIT 라이센스로, 일부 제한이 있지만 유연한 사용이 가능합니다. Next.js와 SQLite를 사용하여 구축된 TailwindSQL은 React에서 데이터베이스 상호작용을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

에이전트 스킬은 Codex에 특정 작업을 위한 기능을 추가할 수 있게 해줍니다. 각 스킬은 작업 흐름을 효과적으로 수행할 수 있도록 지침, 자원, 선택적 스크립트를 포함하고 있습니다. 스킬은 팀과 커뮤니티 간에 공유할 수 있으며, 개방형 표준을 따릅니다.

스킬의 구조는 SKILL.md 파일로 구성되어 있으며, 이 파일에는 지침과 선택적 스크립트, 자원이 포함됩니다. 스킬을 활성화하는 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 명시적 호출로, 프롬프트에서 /skills 명령어를 사용하거나 $를 입력하여 스킬을 직접 언급하는 것입니다. 두 번째는 암시적 호출로, Codex가 작업의 설명과 일치하는 경우 자동으로 스킬을 사용합니다.

스킬은 다양한 위치에 저장되며, 각 위치는 다른 범위를 가집니다. 현재 작업 디렉토리는 특정 프로젝트와 관련된 스킬을 위한 것이고, 부모 디렉토리는 부모 폴더 내에서 공유되는 스킬을 위한 것입니다. 루트 저장소는 모든 사용자가 접근할 수 있는 스킬을 포함하고 있으며, 사용자 폴더는 여러 저장소에서 적용 가능한 개인 스킬을 저장합니다. 시스템 위치는 모든 사용자에게 제공되는 기본 관리자 스킬을 포함하고, 번들 스킬은 모든 사용자가 사용할 수 있는 사전 설치된 스킬입니다.

스킬을 만들려면 내장된 $skill-creator를 사용하거나 SKILL.md 파일이 포함된 폴더를 수동으로 생성하면 됩니다. 새로운 스킬을 설치하려면 $skill-installer 명령어를 사용하여 GitHub의 선별된 세트에서 다운로드할 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 기능을 계획하려면 내장된 $plan 스킬을 사용하여 연구 및 계획을 할 수 있습니다. 또한, $skill-installer를 사용하여 Linear나 Notion과 같은 도구에서 컨텍스트를 가져올 수 있습니다. 에이전트 스킬에 대한 자세한 정보는 문서를 참조하세요.

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CSS Grid Lanes는 웹에서 유연한 매슨리 레이아웃을 만드는 새로운 방법으로, Jen Simmons, Brandon Stewart, Elika Etemad가 소개했습니다. 이 기능은 개발자들이 CSS Grid를 사용하여 화면 크기에 따라 자동으로 조정되는 레이아웃을 설계할 수 있게 해줍니다. 미디어 쿼리 없이도 다양한 화면에 적합한 디자인을 만들 수 있습니다.

이 기능의 주요 특징 중 하나는 간편한 설정입니다. 단 세 줄의 CSS 코드로 그리드 레이아웃을 만들 수 있어 구현이 매우 쉽습니다. 레이아웃은 최소 250픽셀 너비의 열로 자동으로 공간을 채우기 때문에 반응형 디자인이 가능합니다. 또한, 다양한 레인 크기를 만들고 여러 열에 걸쳐 아이템을 배치하여 창의적인 모습을 연출할 수 있습니다. 아이템은 그리드 내에서 명시적으로 배치할 수 있어 디자인 제어가 향상됩니다.

방향 제어 기능을 통해 레인이 양 방향으로 흐를 수 있어 열이나 행과 같은 다양한 레이아웃 형태를 만들 수 있습니다. '아이템-내구성'이라는 새로운 기능은 아이템 간의 간격을 조절하여 사용자 경험을 개선하는 데 도움을 줍니다.

CSS Grid Lanes를 사용해 보고 싶다면 Safari Technology Preview 234에서 실험해 볼 수 있으며, 온라인에서 다양한 데모를 탐색할 수 있습니다. CSS 작업 그룹은 세부 사항을 마무리 중이며, 기본 구문은 이미 사용할 준비가 되어 있습니다. 개발자들은 데모를 만들고 피드백을 공유하도록 권장받고 있습니다.

이 새로운 기능은 웹 디자인의 가능성을 크게 확장할 것으로 기대되며, 배우고 구현하기도 쉽습니다.

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찰스는 HTTP 프록시 및 모니터 역할을 하는 도구로, 개발자들이 자신의 컴퓨터와 인터넷 사이의 모든 HTTP 및 SSL/HTTPS 트래픽을 볼 수 있게 해줍니다. 이 도구는 요청, 응답, HTTP 헤더와 같은 세부 정보를 포함하며, 여기에는 쿠키와 캐싱 정보도 포함됩니다.

최근 업데이트 내용은 다음과 같습니다. 2025년 9월 20일에 성능 문제를 해결한 5.0.3 버전이 출시되었습니다. 2025년 8월 9일에는 버그 수정이 포함된 5.0.2 버전이 출시되었습니다. 2025년 3월 12일에는 찰스 5의 주요 버전이 출시되었습니다. 2024년 1월 24일에는 Windows용 다크 모드와 같은 사용자 인터페이스 개선이 포함된 공개 베타 13이 시작되었습니다. 2023년 7월 7일에는 여러 가지 개선 사항이 포함된 공개 베타 11이 출시되었습니다.

찰스의 주요 기능으로는 모든 인터넷 트래픽을 기록하고, 요청 및 응답 세부 정보를 표시하며, SSL과 HTTPS를 지원하는 점이 있습니다. 또한 느린 인터넷 연결을 시뮬레이션하여 디버깅과 테스트를 도와주며, 다양한 필요에 맞게 설정할 수 있습니다.

개발자들은 최신 버전인 5.0.3의 무료 체험판을 다운로드하여 기능을 탐색할 수 있습니다.

2025년 말 인공지능(AI)에 대한 반성은 기술의 중요한 발전과 사회에 미치는 영향을 강조합니다. 첫째, AI는 다양한 분야에서 일반적인 도구로 자리 잡아 생산성과 효율성을 높이고 있습니다. 둘째, AI의 윤리적 문제에 대한 논의가 계속되고 있으며, 개인 정보 보호와 일자리 대체와 같은 이슈가 포함됩니다. 셋째, 많은 산업에서 인간과 AI 간의 성공적인 협력이 이루어지고 있어 의사 결정과 창의성이 향상되고 있습니다. 넷째, 정부는 AI 개발과 사용을 책임감 있게 관리하기 위한 규제를 도입하기 시작했습니다. 마지막으로, AI가 기후 변화와 의료와 같은 복잡한 글로벌 문제를 해결할 수 있는 잠재력에 대한 기대가 커지고 있습니다.

전반적으로 AI는 큰 발전을 이루었지만, 신중한 고려가 필요한 도전 과제도 동반하고 있습니다.

Y Combinator에서 시작된 스타트업 레이캐스터(raycaster.ai)는 생명 과학 산업을 위한 문서 통합 개발 환경(IDE)을 만들고 있습니다. 이들은 규제 및 품질 관련 작업에 중점을 두고 복잡한 문서를 체계적으로 정리하여 사용자가 효율적으로 검색하고 인용하며 편집할 수 있도록 돕는 제품을 개발하고 있습니다.

현재 레이캐스터는 연구 엔지니어를 채용하고 있으며, 이 역할은 생산 시스템 개발과 회사의 연구 방향을 안내하는 일을 포함합니다. 연구 엔지니어는 워크플로우를 구축하고 문서 처리 방식을 개선하며 연구 아이디어를 기능으로 전환하는 작업을 맡게 됩니다. 또한 연구 결과를 발표할 기회도 주어집니다.

필수 자격 요건으로는 강력한 엔지니어링 기술, 평가 프로세스 경험, 사용자 경험에 대한 세심한 주의, 새로운 분야를 빠르게 배우는 능력이 요구됩니다. 이전에 논문을 발표했거나 오픈 소스 프로젝트에 기여한 경험이 있는 지원자는 우대됩니다.

이 직무는 뉴욕 사무실에서 직접 근무하며, 보상 패키지에는 기본 급여와 주식이 포함됩니다. 관심 있는 지원자는 [email protected]로 자신의 작업 및 연구 사례를 이메일로 보내면 됩니다.

Mistral OCR 3은 다양한 문서 유형에서 텍스트를 추출하는 데 있어 정확성과 효율성을 크게 향상시킨 새로운 문서 처리 도구입니다. 주요 특징으로는 성능 향상이 있습니다. Mistral OCR 2에 비해 74%의 승률을 자랑하며, 특히 양식, 스캔된 문서, 복잡한 표, 손글씨 처리에서 두드러진 성과를 보입니다.

또한, 기존의 기업용 및 AI 기반 OCR 솔루션보다 높은 정확도를 자랑합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어 Document AI Playground에서 드래그 앤 드롭 방식으로 문서를 쉽게 정리된 텍스트나 구조화된 JSON으로 변환할 수 있습니다. 가격 면에서도 경쟁력이 있으며, 1,000페이지당 2달러로 제공되며, 배치 처리 시 50% 할인되어 1,000페이지당 1달러로 이용할 수 있습니다.

Mistral OCR 3은 복잡한 표, 손글씨, 저품질 스캔 등 다양한 문서 처리 문제를 효과적으로 해결합니다. 여러 언어를 지원하며 다양한 문서 형식에서도 잘 작동합니다.

이 도구는 대량 처리, 문서 워크플로우 자동화, 손글씨나 역사적 문서의 디지털화에 적합합니다. 초기 사용자들은 이 도구를 활용해 청구서를 처리하고, 아카이브를 디지털화하며, 검색 기능을 개선하는 데 성공하고 있습니다.

Mistral OCR 3은 현재 API와 Mistral AI Studio의 Document AI Playground를 통해 이용 가능하며, Mistral OCR 2와의 호환성도 유지하고 있습니다. 더 자세한 정보는 mistral.ai/docs를 방문하면 확인할 수 있습니다.

바르샤바 대학교의 연구자들이 라이덴버그 원자를 이용한 양자 안테나로 테라헤르츠(THz) 신호를 감지하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 혁신적인 기술은 테라헤르츠 주파수 콤을 정밀하게 측정할 수 있게 해주며, 이는 다양한 주파수의 기기를 교정하는 데 유용합니다.

테라헤르츠 복사는 마이크로파와 적외선 사이에 위치하며, 패키지 검사, 6G 통신, 유기 화합물 분석 등 여러 분야에서 응용 가능성이 큽니다. 그러나 테라헤르츠 신호는 빠른 진동 때문에 정확하게 측정하기가 어려웠습니다.

연구팀은 전기장에 매우 민감한 라이덴버그 원자를 "양자 안테나"로 사용했습니다. 이들은 약한 테라헤르츠 신호를 빛으로 변환하여 주파수 콤의 개별 구성 요소를 측정할 수 있는 능력을 얻었습니다. 이는 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 작업입니다. 이 방법은 실온에서 작동하므로 향후 응용 및 상용화에 더 실용적입니다.

이들의 연구 결과는 테라헤르츠 측정 기술에서 중요한 발전을 나타내며, 이전에는 측정하기 어려웠던 전자기 스펙트럼의 이 영역을 활용하는 새로운 기술로 이어질 가능성이 있습니다.

이 텍스트는 프로젝트나 웹사이트가 Zola를 사용하여 만들어졌고, Garage의 지원을 받으며, Deuxfleurs에서 호스팅된다는 내용을 담고 있습니다.

남부 런던에 기차 크기의 새로운 깊은 터널을 통해 전기가 흐르기 시작했습니다. 이 터널은 사우스워크의 뉴 크로스 변전소와 벡슬리의 허스트 변전소를 연결하며, 런던 전력 터널 2(LPT2) 프로젝트의 일환입니다. 도시 아래 18킬로미터 깊이에서 운영되는 두 개의 새로운 전력 회로 중 첫 번째가 가동을 시작했습니다.

이 새로운 시스템은 1960년대부터 사용된 오래된 케이블을 대체하며, 얕은 도로 아래의 트렌치 대신 더 넓은 터널을 통해 전력을 전달합니다. 전체 LPT2 프로젝트는 10억 파운드의 비용이 들며, 윔블던에서 허스트까지 32.5킬로미터에 걸쳐 일곱 개 자치구를 포함합니다.

터널 건설은 2020년 3월에 시작되었으며, 세 개의 구간으로 나뉘어 있습니다: 윔블던에서 뉴 크로스까지(12킬로미터), 뉴 크로스에서 허스트까지(18킬로미터), 허스트에서 크레이포드까지(2.5킬로미터). 이 프로젝트는 2018년에 완료된 이전 단계에 이어 진행되었으며, 그 당시에도 런던 북부에 새로운 터널과 변전소를 건설하는 작업이 포함되었습니다.

에어버스는 디지털 주권에 중점을 둔 유럽 클라우드 서비스로 중요한 애플리케이션을 이전할 계획입니다. 그러나 이 회사는 적합한 공급자를 찾을 확률이 80%에 불과하다고 추정하고 있습니다. 에어버스는 미국 법률이 데이터 프라이버시에 미칠 수 있는 우려로 인해 민감한 정보를 유럽의 통제 하에 두기 위해 이 클라우드가 필요합니다.

이미 일부 서비스를 클라우드로 전환한 에어버스는 ERP(전사적 자원 관리)와 CRM(고객 관계 관리) 같은 핵심 시스템을 이 새로운 플랫폼으로 이전하는 것을 목표로 하고 있습니다. 제안 요청은 1월 초에 시작될 예정이며, 여름까지 결정이 내려질 것으로 보입니다. 계약 규모는 최대 10년 동안 5천만 유로를 넘을 수 있습니다.

데이터 주권에 대한 우려는 지정학적 문제로 인해 더욱 커졌습니다. 특히 도널드 트럼프가 미국 정치에 복귀하면서 유럽 기업들은 마이크로소프트와 AWS와 같은 미국 클라우드 공급자 대신 대안을 찾고 있습니다. 에어버스의 임원인 카트린 제스틴은 유럽 규제가 데이터 주권을 명확히 하고 유럽 클라우드 공급자들이 제때 필요를 충족할 수 있을지 기다리고 있습니다.

tvterm은 Turbo Vision 프레임워크를 기반으로 하는 실험적인 터미널 에뮬레이터입니다. 이 프로그램은 24비트 색상 지원과 같은 새로운 기능을 선보이며, Neovim과 Emacs에서도 사용되는 Paul Evan의 libvterm 위에서 구축되었습니다. tvterm은 Unix와 Windows(Windows 10 버전 1809 이상)에서 모두 작동합니다.

tvterm을 빌드하려면 다음 단계를 따르세요. 먼저, 저장소를 서브모듈과 함께 복제합니다. 이를 위해 git clone --recursive [저장소 URL] 명령어를 사용합니다. 이미 복제한 경우에는 git submodule init && git submodule update를 실행하면 됩니다. 다음으로 필요한 의존성을 설치해야 합니다. CMake와 C++14 호환 컴파일러, 그리고 libvterm을 설치합니다. libvterm은 tvterm의 일부로 빌드하거나 시스템 버전을 사용할 수 있습니다. Turbo Vision 의존성으로는 Unix의 경우 libncursesw와 Linux의 경우 선택적으로 libgpm을 설치합니다. 이후 cmake . -B ./build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 명령어로 tvterm을 빌드하고, cmake --build ./build로 빌드를 완료합니다. 만약 구버전의 CMake를 사용 중이라면, 빌드 디렉토리를 생성하고 mkdir -p build; cd build 후 cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release와 cmake --build . 명령어를 실행하면 됩니다.

tvterm은 현재 개발 중이며, 앞으로의 계획된 기능으로는 UTF-8 지원, 전폭 및 제로폭 문자 지원, 향상된 색상 지원, 스크롤백 기능, 텍스트 선택, 텍스트 검색, 자식 프로세스에 신호 전송, 크기 조정 시 텍스트 재배치, 다양한 터미널 에뮬레이터 구현 옵션, 개선된 의존성 관리 등이 있습니다. 더 많은 정보는 프로젝트의 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

새로운 데이터 구조인 semistable::vector는 표준 C++의 std::vector를 개선한 버전입니다. 이 구조의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, semistable::vector는 이터레이터 안정성을 제공합니다. 이는 요소를 삽입하거나 제거하는 등의 작업 후에도 이터레이터가 유효하다는 것을 의미합니다.

둘째, 기능적으로 std::vector와 동일한 인터페이스를 제공하지만 이터레이터 처리에서 더 나은 성능을 보여줍니다. 이 구조는 "에포크 설명자"라는 시스템을 사용하여 변경 사항을 추적하고 수정 후 이터레이터가 올바르게 작동하도록 보장합니다.

셋째, 성능 측면에서 특정 작업을 수행할 때 semistable::vector를 사용하면 std::vector의 raw() 메서드를 통한 직접 접근과 유사한 성능을 보여줍니다.

하지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 첫째, 스레드 안전성 문제로 인해 일부 작업은 스레드 안전하지만, 이터레이터를 여러 스레드에서 사용할 경우 주의가 필요합니다. 둘째, 예외 안전성 문제로 인해 작업 중 예외가 발생하면 이터레이터 안정성이 유지되지 않을 수 있습니다. 셋째, 이터레이터가 사용되지 않으면서 벡터가 변경되면 메모리 문제를 일으킬 수 있습니다.

마지막으로, 다른 포인터 유형을 사용하는 단순화된 버전의 semistable::vector는 성능이 향상된 것으로 나타났습니다.

전반적으로 semistable::vector는 이터레이터의 안정성을 강화하여 std::vector에 대한 신뢰할 수 있고 효율적인 대안을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

니콜라스 A. 톰슨의 글은 "나는 숨길 것이 없다"는 생각을 가진 사람들에 대해 반대의견을 제시합니다. 그는 이러한 태도가 감시 시스템이 악용할 수 있는 "정상성"의 기준을 만들어 모든 사람의 자유를 위협한다고 믿습니다. 사람들이 투명하게 살아갈 때, 그들은 모르게 자신에 대한 프로필을 구축하게 되며, 이는 사회적 규범이 변화할 경우 나중에 자신에게 불리하게 작용할 수 있습니다.

톰슨은 이러한 사람들이 나중에 사생활을 원할 때, 그들의 이전 개방성이 감시 시스템에 의해 의심스러운 신호로 작용해 그들을 표적이 되게 만든다고 설명합니다. 이는 그들의 개인적인 사생활에만 영향을 미치는 것이 아니라, 낮은 프로필을 유지하려는 다른 사람들의 노력도 약화시킵니다.

더 넓은 관점에서 저자는 집단적인 투명성이 사회의 사생활 방어를 약화시켜 반대 의견이 더 눈에 띄고 취약해진다고 경고합니다. 그가 제안하는 해결책은 사생활을 기본 상태로 만들어 모든 사람이 암호화와 익명성을 실천하도록 장려하는 것입니다. 궁극적으로 목표는 누구도 전형적인 프로필에 맞지 않는 시끄러운 환경을 만드는 것으로, 감시 시스템이 개인을 식별하기 어렵게 만드는 것입니다.

이 글에서는 Go 언어에서 해시 테이블을 사용하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 특히, map[int]struct{}를 사용하여 고유한 값을 추적하는 것에 대해 설명하고 있습니다. 빈 구조체인 struct{}는 크기가 없는 타입으로, 이론적으로 메모리를 절약할 수 있지만, 최근 업데이트인 Go 1.24에서는 메모리 처리 방식이 변경된 새로운 맵 구현인 스위스 테이블이 도입되었습니다.

저자는 struct{}를 사용해도 예상했던 만큼 메모리 사용량이 줄어들지 않는다는 것을 발견했습니다. 이는 Go 컴파일러가 메모리를 정렬하는 방식 때문입니다. 각 구조체의 크기는 정렬에 맞춰야 하므로, 빈 구조체라도 1바이트를 차지하게 되어 불리언 타입과 비슷한 메모리 사용량을 보입니다. 불리언 타입도 1바이트를 차지하기 때문입니다.

Go 1.24 이전에는 맵이 키와 값을 별도의 배열에 저장하여, struct{}를 사용할 때 값 배열을 아예 생략할 수 있었습니다. 하지만 이제는 이 최적화가 효과적이지 않아, 이 방법이 덜 유용해지고 코드 가독성을 저하시킬 수 있습니다.

저자는 언어 모델(LLM)에서 제공하는 정보를 무조건 신뢰하지 말고, Go의 기본 구현 방식을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

특정한 조건에서 비행기는 몇 시간 동안 지속되는 비행기 흔적을 만들어내고 인공 구름을 형성할 수 있습니다. 이러한 구름은 열을 가두어 지구 온난화에 기여할 수 있습니다.

2025년 12월 17일, NOAA는 새로운 AI 기반의 글로벌 기상 예측 모델을 도입했습니다. 이 모델은 예측 속도, 효율성, 정확성을 크게 향상시키는 것을 목표로 하며, 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용합니다.

새로운 AI 모델은 세 가지 주요 응용 프로그램으로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 AIGFS(인공지능 글로벌 예측 시스템)입니다. 이 모델은 전통적인 모델보다 최대 99.7% 적은 컴퓨팅 자원으로 더 빠른 기상 예보를 제공합니다. 특히 열대 사이클론 추적에서 정확성이 향상되었지만, 강도 예측을 개선할 필요가 있습니다.

두 번째는 AIGEFS(인공지능 글로벌 앙상블 예측 시스템)입니다. 이 시스템은 단일 예보 대신 다양한 기상 결과를 제시하여 예측 능력을 향상시키며, 전통적인 앙상블 시스템의 9%에 해당하는 자원만 필요합니다.

세 번째는 HGEFS(하이브리드 GEFS)입니다. 이 혁신적인 모델은 AI와 전통적인 예측 방법을 결합하여 예측 불확실성을 더 잘 나타내는 강력한 앙상블을 생성합니다. HGEFS는 전통적인 GEFS와 AIGEFS보다 더 우수한 성능을 보입니다.

이러한 발전은 다양한 NOAA 부서와 학계 및 산업 파트너들이 협력하여 진행한 EAGLE 프로젝트에서 비롯되었습니다. 초기 개발에는 구글의 GraphCast 모델이 활용되었습니다. 전반적으로 이 새로운 AI 모델들은 기상 예보의 정확성과 시의성을 크게 향상시켜 인명과 재산을 보호하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

Fuzix는 Raspberry Pi Pico와 같은 마이크로컨트롤러에서 실행되도록 설계된 경량 UNIX 기반 운영 체제입니다. 저자는 취미로 운영 체제를 다루는 것에 흥미를 느껴 Pico에서 Fuzix를 시도해 보기로 했습니다.

Fuzix를 컴파일하기 위해 저자는 Debian Bookworm 환경을 사용하고 필요한 의존성을 위한 Dockerfile을 작성했습니다. 이후 Fuzix 소스 코드를 다운로드하고 호환되지 않는 게임을 제거한 후 Pico에 맞게 컴파일했습니다.

컴파일 결과 두 개의 파일이 생성되었습니다: fuzix.uf2(커널)와 filesystem.uf2입니다. 이 파일들은 Pico를 컴퓨터에 연결하면서 "BOOTSEL" 버튼을 누르고 있으면 플래시할 수 있습니다. 저자는 저장을 위해 온보드 플래시를 사용했습니다.

설치 후 저자는 Pico에 시리얼로 연결하여 간단한 UNIX 셸에 접근했습니다. 이렇게 작은 장치에서 시스템이 작동하는 모습을 보며 감명을 받았고, GPIO 조작 및 스크립트 실행과 같은 기본 작업을 수행할 수 있었습니다. 전반적으로 마이크로컨트롤러에서 UNIX를 실행하는 것은 매우 흥미로운 경험이었습니다.

2025년은 대형 언어 모델(LLM) 분야에서 중요한 발전과 변화가 있던 해였다. 주요 발전 사항은 다음과 같다.

첫째, 검증 가능한 보상으로부터의 강화 학습(RLVR)이라는 새로운 훈련 방법이 등장했다. 이 방법은 LLM이 명확하고 객관적인 보상에 맞춰 문제 해결 전략을 학습할 수 있도록 하여, 훈련 시간이 길어지고 추론 능력 개발에 집중하게 되었다.

둘째, LLM의 지능에 대한 이해가 변화하고 있다. 업계에서는 LLM을 진화하는 존재(동물처럼)로 보지 않고, 특정 맥락에서 인간의 지능을 모방하는 "유령"으로 인식하기 시작했다. 이러한 시각의 변화는 LLM의 성능이 일관되지 않음을 강조하며, 어떤 분야에서는 뛰어난 성과를 내지만 다른 분야에서는 어려움을 겪을 수 있음을 보여준다.

셋째, Cursor와 같은 새로운 LLM 응용 프로그램의 출현은 LLM 사용의 새로운 차원을 보여주었다. 이러한 앱은 여러 LLM과의 상호작용을 관리하고 맞춤형 사용자 인터페이스를 제공하여, LLM이 다양한 전문 분야에 통합될 미래를 제시한다.

넷째, Claude Code(CC)라는 LLM 에이전트는 AI와의 새로운 상호작용 방식을 보여주었다. 이 에이전트는 사용자의 컴퓨터에서 로컬로 실행되며, 클라우드 기반 솔루션에 의존하지 않고 개인화된 문제 해결을 가능하게 한다.

다섯째, Vibe Coding이라는 새로운 트렌드가 등장했다. 이는 자연어를 사용하여 프로그래밍할 수 있게 하여, 전통적인 코딩 기술 없이도 소프트웨어를 빠르게 개발할 수 있도록 한다.

마지막으로, Nano Banana(구글 제미니) 모델은 LLM의 사용자 인터페이스의 미래를 보여주며, 단순한 텍스트 명령이 아닌 시각적으로 매력적인 상호작용으로 나아가고 있음을 시사한다.

전반적으로 2025년은 LLM이 큰 잠재력을 가지고 있지만 여전히 발전 중임을 보여주었다. 이 분야에는 혁신과 탐구의 여지가 많으며, 아직 실현되지 않은 많은 아이디어가 존재한다.

최근 TP-Link Tapo C200 IP 카메라에 대한 조사에서 심각한 보안 취약점이 발견되었습니다. 저자 시몬 마르가리텔리는 카메라의 펌웨어를 역공학하기 위해 AI 도구를 사용한 과정을 기록했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

역공학 접근법으로 저자는 저렴한 IP 카메라부터 시작하는 것을 추천합니다. Tapo C200은 가격이 저렴하고 기능이 뛰어나서 선택되었으며, 이번 조사는 펌웨어의 취약점을 파악하는 데 중점을 두었습니다.

카메라의 펌웨어는 보호되지 않은 TP-Link S3 버킷에서 쉽게 얻을 수 있었고, 이를 통해 모든 펌웨어 버전에 접근할 수 있었습니다.

발견된 보안 취약점은 다음과 같습니다. 첫째, CVE-2025-8065는 ONVIF SOAP XML 파서에서 발생하는 메모리 오버플로우 취약점으로, 공격자가 과도한 XML 요소를 전송하면 카메라가 다운될 수 있습니다. 둘째, CVE-2025-14299는 HTTPS 서버의 Content-Length 파싱에서 발생하는 정수 오버플로우로, 큰 헤더 값을 받을 때 카메라가 다운될 수 있습니다. 셋째, CVE-2025-14300은 WiFi 설정 API에서 인증이 부족해 공격자가 카메라의 WiFi 설정을 변경할 수 있게 하여 카메라의 연결을 탈취할 수 있습니다. 마지막으로, 카메라는 인증 없이 주변 WiFi 네트워크를 조회할 수 있어 위치에 대한 민감한 정보를 노출할 수 있습니다.

이러한 취약점을 TP-Link에 보고한 후, 문제 해결 일정이 지연되었고, 회사가 적시에 문제를 해결하지 못하자 공개적으로 취약점이 드러나게 되었습니다.

TP-Link는 CVE 번호 부여 기관으로서 자사의 제품에 취약점을 할당할 수 있는 권한을 가지고 있어, 보안 문제를 처리하는 방식에 대한 투명성과 책임에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

이번 조사는 Tapo C200 카메라의 심각한 보안 결함을 강조하며, 책임 있는 취약점 공개의 중요성과 IoT 기기의 보안 관행 개선 필요성을 부각시킵니다.

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그래파이트가 커서에 합류한다고 발표했습니다. 자세한 내용은 제공된 링크의 블로그에서 확인할 수 있습니다.

"sharp" Node-API 모듈은 대형 이미지를 JPEG, PNG, WebP, GIF, AVIF와 같은 웹 친화적인 작은 형식으로 빠르게 변환하는 데 사용됩니다. 이 모듈은 Node-API v9를 지원하는 다양한 자바스크립트 환경, 예를 들어 Node.js, Deno, Bun과 호환됩니다.

주요 특징으로는 이미지 크기 조정 속도가 ImageMagick과 GraphicsMagick보다 4배에서 5배 빠르다는 점이 있습니다. 색 공간, ICC 프로파일, 투명성을 정확하게 처리하며, Lanczos 리샘플링을 통해 높은 품질을 유지합니다. 회전, 추출, 감마 보정과 같은 추가 작업도 지원합니다. 대부분의 macOS, Windows, Linux 시스템에서 추가 설치 없이 작동합니다.

설치 및 사용 예제는 sharp.pixelplumbing.com에서 확인할 수 있습니다. 이 모듈을 콜백, 프로미스, async/await, 스트림과 함께 사용하는 기본 코드 조각도 제공됩니다.

이 모듈은 오픈 소스이며 Apache License 2.0에 따라 라이센스가 부여되어 있어, 사용자들이 문제를 보고하거나 기능 요청을 하며 코드를 기여할 수 있습니다.

이 글에서는 "비재귀적 zip 폭탄"을 만드는 방법을 설명합니다. 이는 중첩된 zip 파일을 압축 해제할 필요 없이 크게 확장할 수 있는 zip 파일의 일종입니다. 이 방법은 재귀에 의존하지 않고 zip 컨테이너 내에서 파일을 겹쳐 놓아 인상적인 압축 비율을 달성합니다. 예를 들어, 10MB의 입력이 281TB로 확장될 수 있으며, 압축 비율은 최대 2800만에 달합니다.

주요 내용으로는 zip 폭탄이 널리 사용되는 DEFLATE 압축 알고리즘을 사용한다는 점이 있습니다. 이 알고리즘은 zip 파서에서 널리 인정받고 있습니다. 이 방법은 중복 대신 소량의 고도로 압축된 데이터를 여러 번 참조하여 큰 확장을 이룹니다. 입력 크기가 커질수록 출력 크기가 제곱으로 증가하여 더 큰 입력 크기가 더 나은 압축 비율을 제공합니다. 이 기술은 대부분의 zip 파서와 호환되지만, 파일 메타데이터 처리 방식의 차이로 인해 모든 파서에서 작동하지 않을 수 있습니다.

압축 비율의 예로는 42kB가 5.5GB로 압축되거나, 10MB가 281TB로 압축되는 경우가 있습니다. 또한 46MB(Zip64 사용)가 4.5PB로 압축되기도 합니다. 이 글에서는 zip 파일의 구조, 압축을 극대화하기 위한 파일 겹치기의 중요성, 그리고 다양한 zip 파서 간의 호환성을 유지하는 데 따른 도전 과제에 대해서도 논의합니다.

브라운 대학교와 관련된 용의자가 연루된 총격 사건에 대한 뉴스 기사가 링크되어 있습니다. 이 사건에 대한 수사가 진행 중이며, 사건 해결을 위해 논란이 있는 기술이 사용되고 있다는 내용도 포함되어 있습니다. 기사들은 사건에 대한 최신 정보와 세부 사항을 제공합니다.

Node.js 애플리케이션을 위해 3.3KB 크기의 경량 PDF 생성 라이브러리인 tinypdf를 만들었습니다. 이 라이브러리는 인보이스를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 헬베티카 글꼴을 사용하여 텍스트를 입력할 수 있으며, 색상과 정렬 옵션도 선택할 수 있습니다. 또한 사각형과 선을 그릴 수 있고, JPEG 이미지를 추가할 수 있으며, 여러 페이지와 사용자 정의 크기를 지원합니다.

하지만 tinypdf는 사용자 정의 글꼴, PNG/SVG 이미지, 양식, 암호화 기능, HTML을 PDF로 변환하는 기능은 지원하지 않습니다. 이 라이브러리는 인보이스, 영수증, 보고서, 티켓, 라벨 등에서 95%의 요구를 충족하도록 설계되었습니다.

GitHub에서 tinypdf를 확인할 수 있으며, npm을 통해 npm install tinypdf 명령어로 설치할 수 있습니다.

Rodrigo Pombo의 게시물은 React의 간소화된 버전인 Didact를 처음부터 만드는 단계별 가이드를 제공합니다. 이 가이드는 React 16.8에 중점을 두고 있으며, 다음과 같은 주요 단계를 다룹니다.

첫 번째 단계는 createElement 함수입니다. 이 함수는 JSX를 React 요소를 나타내는 자바스크립트 객체로 변환하며, 요소의 유형과 속성을 저장합니다.

두 번째 단계는 Render 함수입니다. 이 함수는 React 요소 트리를 기반으로 DOM에 요소를 렌더링하는 역할을 합니다. DOM 노드를 생성하여 화면에 표시합니다.

세 번째로 Concurrent Mode가 있습니다. 이는 렌더링 작업을 더 작은 단위로 나누어 브라우저가 사용자 입력과 같은 작업의 우선순위를 조정할 수 있도록 합니다.

네 번째는 Fibers입니다. 이는 렌더링 중 요소 트리를 효율적으로 탐색할 수 있도록 작업 단위를 나타내는 데이터 구조입니다.

다섯 번째 단계는 Render와 Commit 단계입니다. 이 과정은 모든 렌더링 작업이 완료된 후에만 DOM을 업데이트하여 불완전한 UI가 표시되는 것을 방지합니다.

여섯 번째는 Reconciliation입니다. 이는 이전 요소와 새로운 요소를 비교하여 필요에 따라 DOM 노드를 업데이트하거나 삭제하는 방법입니다.

일곱 번째는 Function Components입니다. 이는 DOM 노드가 없는 함수형 컴포넌트를 지원하며, 함수 실행을 통해 자식을 생성합니다.

마지막으로 Hooks가 있습니다. 이는 useState를 통해 함수형 컴포넌트에 상태 관리를 추가하여 컴포넌트의 반응성을 높입니다.

이 게시물은 React의 구조를 이해하는 데 중점을 두며, 독자들이 기능이나 최적화를 추가하여 자신만의 버전을 실험해 보도록 권장합니다. 목표는 개발자들이 React의 내부 작동 방식을 배우면서 간소화된 버전을 만드는 데 도움을 주는 것입니다.

카롤리나 클라우드는 AWS의 약 3분의 1 가격으로 관리형 데이터 과학 인프라를 제공합니다. 창립자는 기업들이 간단한 작업을 위해 높은 클라우드 요금으로 어려움을 겪는 모습을 보고 이전 직장을 떠났습니다. 예를 들어, 기본 가상 머신에 대해 월 1,000달러, 고용량 RAM 인스턴스에 대해 50,000달러의 요금이 청구된 사례가 있었습니다.

카롤리나 클라우드는 강력한 컴퓨팅이 필요하지만 높은 비용을 부담할 수 없는 데이터 과학자와 소규모 팀을 위해 설계되었습니다. 이들은 표준 우분투 가상 머신, 사용하기 쉬운 마리모 노트북, 원클릭 RStudio 서버 및 샤이니 호스팅, 곧 출시될 S3 호환 스토리지, 최소 2주 사전 결제 시 할인 혜택, 노스캐롤라이나 샬럿에 위치한 안전하고 규정을 준수하는 데이터 센터를 제공합니다.

가격은 간단합니다. vCPU당 시간당 0.005달러, RAM GiB당 시간당 0.005달러입니다. 예를 들어, 32 vCPU와 128GB RAM 인스턴스는 월 약 240달러로, AWS에서는 800달러 이상입니다.

카롤리나 클라우드는 모든 AWS 서비스를 대체하려는 것이 아니라, 예기치 않은 요금 없이 강력한 가상 머신이 필요한 헤지펀드, 생명공학 팀 또는 연구자들에게 적합합니다. 더 많은 정보는 console.carolinacloud.io를 방문하세요.

존 넌리(John Nunley)는 러스트(Rust)에서 "블록 패턴"이라고 불리는 코딩 패턴을 소개합니다. 이 패턴은 러스트 코드의 가독성을 높이고 더 견고하게 만드는 데 도움을 줍니다. 블록 패턴은 러스트의 코드 블록을 표현식으로 취급할 수 있는 기능을 활용합니다.

블록 패턴을 이해하는 것이 중요합니다. 블록은 여러 문장과 표현식을 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 블록 내에서 변수를 정의하고 연산을 수행할 수 있으며, 그 결과를 변수에 할당할 수 있습니다.

예를 들어, 설정 파일을 로드하고 HTTP 요청을 보내는 함수는 여러 개의 임시 변수를 사용하게 되어 복잡해질 수 있습니다. 이러한 임시 변수는 한 번만 사용되기 때문입니다.

블록 패턴을 사용하여 설정 로드 및 파싱 로직을 블록 내에 캡슐화하면 코드의 의도를 명확히 하고, 임시 변수가 블록 범위에 국한되어 네임스페이스 오염을 줄일 수 있습니다. 또한, 블록이 끝날 때 변수가 범위를 벗어나기 때문에 자원을 빠르게 해제할 수 있습니다.

블록 패턴은 함수보다 몇 가지 장점이 있습니다. 코드 흐름을 일관되게 유지하여 가독성을 높이고, 블록 내에서 많은 변수를 사용할 경우 매개변수로 전달할 필요가 없습니다.

또한, 블록 패턴은 가변 변수의 범위를 제한하는 데 도움을 줄 수 있어, 함수 내에서 의도치 않은 변경의 위험을 줄입니다. 저자는 러스트 개발자, 특히 초보자들이 코드 품질을 향상시키기 위해 이 블록 패턴을 고려해 보기를 권장합니다.

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"Qwen/Qwen-Image-Layered"의 업데이트가 발표되었습니다. 이 업데이트에는 이미지 텍스트를 이미지로 변환하는 기능이 포함되어 있습니다. 업데이트는 하루 전에 이루어졌으며, 총 1,070회의 상호작용이 있었고, 그 중 270회는 구체적인 참여로 나타났습니다.

프리BSD 재단의 노트북 지원 및 사용성 프로젝트 개요는 다음과 같습니다. 이 프로그램은 프리BSD 재단과 퀀텀 리프 리서치의 지원을 받아 진행되며, 예산은 75만 달러입니다. 프로젝트는 2024년 4분기에 시작될 예정이며, 1~2년 동안 지속될 것으로 예상됩니다. 주요 인물로는 후원자인 에드 마스테와 매니저인 앨리스 소어비가 있습니다.

이 프로젝트의 목표는 노트북에서 프리BSD의 기능을 개선하여 성능을 향상시키는 것입니다. 보안, 사용자 경험, 그리고 사용 장벽을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 계획된 개선 사항으로는 프리BSD 14.x 이상 버전에서 WiFi, 오디오, 그래픽, 블루투스 등 다양한 기능을 개선하는 업데이트가 포함됩니다. 또한, 새로운 기능에 대한 문서와 가이드를 작성할 예정입니다.

커뮤니티 참여를 위해 노트북 및 데스크톱 작업 그룹이 구성되어 있으며, 사용자 피드백과 협업을 장려하고 있습니다. 전력 관리와 보안 등 다양한 주제에 대한 논의도 활발히 이루어질 것입니다. 매달 업데이트와 공개 로드맵을 통해 커뮤니티에 정보를 제공할 예정이며, 사용자들은 데스크톱 메일링 리스트에 가입하여 일반적인 업데이트를 받을 수 있습니다.

이 프로젝트는 주로 개발자를 대상으로 하지만, 모든 노트북 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자 경험을 중시하여 프리BSD를 노트북에서 더 쉽게 설치하고 사용할 수 있도록 만드는 것이 핵심입니다. 이 프로젝트는 프리BSD를 노트북 사용자에게 더 접근 가능하고 사용자 친화적인 운영 체제로 만들기 위한 것입니다.

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AI 기업들은 공학이 더 이상 필요 없다고 주장하지만, 그들의 행동은 다르게 나타납니다. 예를 들어, 앤트로픽은 무료로 접근할 수 있는 코드에도 불구하고, 가장 활발한 기여자가 AI인 팀을 인수했습니다. 이는 AI가 코드를 생성할 수 있지만, 진정한 가치는 인간 팀의 판단력과 의사결정 능력에 있다는 것을 시사합니다.

이 글에서는 기술의 진정한 병목 현상이 코드를 생산하는 것이 아니라, 어떤 코드가 중요한지를 이해하고 정보에 기반한 선택을 하는 것이라고 주장합니다. 기업들은 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 인간의 통찰력이 중요하다는 것을 인식하고, 유능한 엔지니어를 확보하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다.

기술 리더로서, 숙련된 직원의 가치를 인정하고 AI를 활용해 그들의 능력을 향상시키는 것이 중요합니다. AI를 핑계로 그들의 가치를 낮추는 것이 아니라, 시스템 설계와 위험 평가와 같은 중요한 기술을 개발하는 데 집중해야 합니다. 또한, 주니어 엔지니어를 위한 건강한 개발 파이프라인을 유지하는 것이 필요합니다. 결국, 기업들이 AI와 코딩에 대해 하는 말보다 인재를 확보하는 등의 행동에 주목해야 합니다.

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특정 에피소드의 요약을 원하시는 것 같지만, 메시지에 에피소드의 내용이 포함되어 있지 않습니다. 에피소드의 세부사항이나 주요 내용을 제공해 주시면, 기꺼이 요약해 드리겠습니다!

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GitHub Actions는 의존성 버전을 고정하는 기능이 내장되어 있지 않아 여러 가지 문제를 일으킬 수 있습니다. 첫째, 버전 태그(예: @v4)가 예고 없이 다른 코드로 변경될 수 있는 가변 태그 문제가 있습니다. 둘째, 복합 액션에는 쉽게 확인할 수 없는 숨겨진 의존성이 포함될 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 gh-actions-lockfile 도구가 개발되었습니다. 이 도구는 모든 액션을 특정 커밋 SHA와 무결성 해시로 고정하여 잠금 파일을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 어떤 버전의 코드가 사용되고 있는지 정확히 알 수 있으며, 그 무결성을 검증할 수 있습니다.

이 도구의 주요 기능으로는 액션을 특정 커밋 SHA에 고정하고, 보안을 위한 무결성 해시를 포함하며, 전이적 의존성을 관리하고, 액션 의존성 트리를 시각화하는 기능이 있습니다. 또한 GitHub Action 또는 CLI 도구로 사용할 수 있습니다.

시작하려면 GitHub Action을 사용하여 - uses: gjtorikian/gh-actions-lockfile@v1를 설정하고 모드를 'verify' 또는 'generate'로 지정하면 됩니다. CLI 명령어를 통해 잠금 파일 생성, 워크플로 검증, 의존성 목록 확인이 가능합니다.

오늘 바로 GitHub 워크플로를 안전하게 보호하세요!

GotaTun은 Mullvad VPN이 개발한 WireGuard®의 새로운 버전으로, Rust 프로그래밍 언어를 사용하여 만들어졌습니다. 이 프로젝트는 Cloudflare의 BoringTun을 기반으로 하며, 빠르고 효율적이며 신뢰성을 목표로 하고 있습니다. GotaTun은 DAITA와 Multihop과 같은 개인 정보 보호 기능을 포함하고 있으며, 안드로이드에 최적화되어 있습니다.

Mullvad은 이전에 wireguard-go를 사용했으나, 이로 인해 많은 문제를 겪었습니다. 그들의 앱에서 보고된 충돌의 85% 이상이 wireguard-go와 관련된 것이었습니다. GotaTun으로 전환한 이후, Mullvad은 안드로이드에서 2025년 11월 말 출시 이후 충돌률을 0.40%에서 0.01%로 크게 줄였습니다. 사용자들은 속도가 향상되고 배터리 사용량이 줄어들었다고 보고하고 있습니다.

앞으로 Mullvad은 보안 감사를 실시하고, 모든 플랫폼에서 wireguard-go를 GotaTun으로 교체하며, 2026년 동안 성능을 향상시킬 계획입니다.

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최근 Avelo Airlines의 예약 시스템에서 발생한 보안 취약점으로 인해 수백만 명의 승객 기록이 노출되었습니다. 이 기록에는 개인 정보와 결제 세부 사항이 포함되어 있습니다. 이 취약점은 성(last name) 확인 절차가 누락되고 속도 제한이 없었던 점을 악용하여 공격자가 무차별 대입 공격을 통해 민감한 데이터에 접근할 수 있게 했습니다.

이 문제는 2025년 10월 15일에 발견되어 Avelo Airlines에 보고되었고, 회사는 신속하게 대응하여 2025년 11월 13일까지 문제를 해결했습니다. 일반적으로 항공편 예약에 접근하기 위해서는 확인 코드와 승객의 성이 필요하지만, Avelo의 시스템은 확인 코드만으로도 접근이 가능해 무차별 대입 공격의 난이도가 크게 낮아졌습니다.

공격자는 기본적인 기술을 사용하여 약 6시간 만에 모든 가능한 확인 코드를 추측할 수 있었고, 비용적인 장벽도 없었습니다. 이 취약점으로 인해 전체 이름, 생년월일, 정부 발급 신분증 번호, 연락처 정보, 항공편 세부 사항, 일부 결제 카드 정보가 노출될 수 있었습니다.

Avelo Airlines는 통보를 받은 후 신속하게 취약점을 수정하여 상황을 효과적으로 처리했습니다. 이번 사건은 민감한 정보를 보호하기 위해 여러 가지 보안 점검과 속도 제한을 구현하는 것이 얼마나 중요한지를 일깨워줍니다. 전반적으로 이 사건은 개발자들이 개인 데이터를 안전하게 지키기 위해 보안 조치를 우선시해야 한다는 점을 상기시킵니다.

이 글에서는 Hatchet 프로젝트에서 Postgres의 맞춤형 파티셔닝 시스템을 구현하면서 겪은 어려움과 배운 교훈에 대해 다룹니다.

Hatchet은 Postgres를 기반으로 한 내구성 있는 큐로, 매일 많은 작업을 처리합니다. 초기에는 모든 작업을 하나의 테이블에 저장했지만, 데이터가 증가하면서 테이블 부풀림과 느린 삭제 과정으로 인해 성능 문제가 발생했습니다.

대량의 데이터를 관리하기 위해 Hatchet은 특정 테이블에 대해 시간 기반 파티셔닝을 도입했습니다. 이들은 다양한 Postgres 제공업체와의 호환성을 높이기 위해 외부 확장 기능에 의존하지 않으려 했습니다.

새로운 파티션을 생성하고 오래된 파티션을 제거하는 시스템을 개발했지만, 배포 후 쿼리 성능이 크게 저하되는 문제를 발견했습니다. 느린 쿼리는 주로 파티셔닝된 테이블과 관련이 있었으며, 특히 JOIN을 포함한 쿼리에서 문제가 발생했습니다. 쿼리 플래너는 이러한 쿼리에 대한 잘못된 행 수 추정으로 어려움을 겪었습니다.

문제의 원인은 파티셔닝된 테이블에 대한 정확한 통계가 부족하다는 것이었습니다. autovacuum이 자동으로 분석하지 않기 때문입니다. 부모 테이블에서 ANALYZE 명령을 수동으로 실행하자 성능 문제가 해결되었습니다.

이 경험을 통해 얻은 교훈은 다음과 같습니다. 파티션을 제거할 때는 DETACH PARTITION...CONCURRENTLY를 사용하여 잠금 문제를 피하고, 부모 파티션 테이블에서 정기적으로 ANALYZE를 실행하여 쿼리 성능을 유지해야 합니다. 또한, 자식 파티션에 대해 autovacuum이 제대로 작동하는지 확인해야 합니다.

전반적으로 이 경험은 파티셔닝된 테이블의 통계 관리를 통해 효율적인 쿼리 성능을 유지하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

서버에서는 vm.overcommit_memory=2 설정을 사용하는 것이 권장됩니다. 이 설정은 메모리 할당의 신뢰성을 높여줍니다.

리눅스 커널은 vm.overcommit_memory 설정을 통해 메모리 할당 방식을 조정할 수 있습니다. 기본적으로 오버커밋이 활성화되어 있어, 커널은 실제로 사용 가능한 메모리가 부족하더라도 메모리 요청을 자주 승인합니다. 이는 개발자에게 도움이 될 수 있지만, 할당이 성공했다고 해서 나중에 실제로 메모리가 사용 가능하다는 보장이 없기 때문에 오류 처리를 복잡하게 만듭니다.

프로그램이 메모리를 요청할 때, 오버커밋이 비활성화되어 있으면 커널은 요청을 승인하기 전에 사용 가능한 메모리를 확인합니다. 그러나 오버커밋이 활성화되어 있으면 요청이 즉시 승인되어, 메모리에 접근할 때만 할당 실패가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 디버깅이 어려워지며, 할당 시점에는 실패가 보고되지 않고 나중에 발생하여 명확한 오류 메시지 없이 프로세스가 갑자기 종료되는 경우가 많습니다.

이 문제의 예로 Redis를 들 수 있습니다. Redis는 메모리가 부족할 때 실패를 피하기 위해 오버커밋을 활성화하라고 사용자에게 경고합니다. 이 글에서는 이러한 접근 방식이 메모리 오류 처리를 개발자에서 커널로 전가하는 것이며, 이는 좋지 않은 엔지니어링 관행이라고 주장합니다. 개발자들은 오버커밋에 의존하기보다는 메모리 할당 문제를 보다 직접적으로 해결해야 합니다.

텍사스주가 소니, 삼성, LG, 하이센스, TCL 등 주요 TV 제조사들을 상대로 소송을 제기했습니다. 이들은 사람들이 집에서 무엇을 시청하는지를 비밀리에 기록하고 있다고 주장하고 있습니다. 켄 팩스턴 텍사스 주 검찰총장은 이들 TV가 자동 콘텐츠 인식(ACR)이라는 기능을 사용해 사용자 동의 없이 개인 시청 데이터를 수집하고, 이를 타겟 광고에 활용한다고 밝혔습니다. 이 과정에서 스트리밍 서비스와 연결된 기기 등 다양한 출처의 콘텐츠를 추적하는 것이 포함됩니다.

소송에서는 이들 회사가 ACR의 작동 방식에 대해 소비자에게 잘못된 정보를 제공했다고 주장하고 있으며, 일부 TV는 매 0.5초마다 스크린샷을 찍는 것으로 알려졌습니다. 팩스턴은 또한 TCL과 하이센스가 중국과 연결되어 있다고 언급하며, 이들의 기기를 "중국 정부가 후원하는 감시 장비"라고 지적했습니다.

그는 이러한 행위가 텍사스 소비자 보호법을 위반한다고 주장하며, 데이터 수집 및 공유 금지와 함께 처벌을 요구하고 있습니다. 팩스턴은 TV를 소유하는 것이 개인의 프라이버시를 포기하는 것을 의미해서는 안 된다고 강조했습니다.

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1999년, 한 회사는 X 터미널의 부트 서버로 사용되었던 HP 9000/720 워크스테이션을 폐기했습니다. 이 기계는 하드디스크에 문제가 있었지만, 회사가 모든 X 터미널을 처분하기로 결정할 때까지 잊혀졌습니다. 저자는 회사와 좋은 관계를 유지하고 있었기 때문에 이 기계를 가져와 HP/UX 대신 OpenBSD를 실행할 계획을 세웠습니다.

HP PA-RISC 아키텍처를 위한 OpenBSD 포팅 작업은 주로 마이클 샬라예프가 이끌었으며, 그는 문서 부족으로 인해 많은 어려움에 직면했습니다. 저자는 지원과 테스트를 제공했고, 또 다른 개발자인 맷 프레데트는 샬라예프의 작업을 바탕으로 NetBSD 포트를 만들기 시작했습니다. 이는 OpenBSD 쪽에서의 추가 활동을 촉진시켜 개선과 새로운 커널 테스트로 이어졌습니다.

하나의 큰 도전은 HP 712 워크스테이션을 키보드 없이 작동시키는 것이었습니다. 이는 펌웨어에 의해 제한되어 있었습니다. 이 제한을 우회하는 방법이 있었지만, 복잡하고 위험했습니다. 저자는 OpenBSD의 부트 로더를 수정하여 사용자가 콘솔 설정을 쉽게 변경할 수 있도록 하기로 결정했고, 결국 여러 HP 모델에서 성공적으로 시리얼 콘솔을 운영할 수 있게 되었습니다.

저자는 HP 712의 다양한 콘솔 속도를 테스트하면서, 낮은 속도가 부팅 과정에서 상당한 지연을 초래한다는 것을 발견했습니다. 이로 인해 부팅 과정이 번거로워졌지만, 코드의 신뢰성을 보장하기 위해서는 필요했습니다. 결국 OpenBSD는 키보드 없이도 높은 속도로 작동할 수 있도록 지원하게 되어, 키보드 없이 시스템을 운영하고자 하는 사용자들에게 편리함을 더했습니다.

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부테이코 방법은 1950년대 러시아 생리학자 콘스탄틴 부테이코에 의해 개발된 호흡 기술입니다. 이 방법은 천식 및 기타 호흡기 문제를 가진 사람들에게 도움이 되고자 하며, 과호흡을 방지하기 위해 느리고 얕은 호흡을 촉진하는 데 중점을 둡니다. 부테이코 방법은 코로 호흡하기, 호흡 조절, 이완에 초점을 맞춘 운동을 포함합니다.

부테이코 방법의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 호흡 조절을 통해 빠른 호흡 패턴을 교정하고 천식 및 기타 호흡기 질환에 대한 약물 의존도를 줄이는 것을 목표로 합니다. 둘째, 이 방법은 세 가지 핵심 요소를 강조합니다. 첫 번째는 코로 호흡하는 것으로, 이는 폐에 도달하기 전에 공기를 정화하고 따뜻하게 하는 데 도움이 된다고 여겨집니다. 두 번째는 호흡량을 줄이는 것으로, 개인이 호흡을 조절하여 흡입하는 공기의 양을 줄이는 연습을 합니다. 세 번째는 이완으로, 천식 증상이 악화되는 것을 방지하기 위해 차분함을 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다.

셋째, 부테이코 방법에 대한 논란과 증거가 있습니다. 일부 사람들은 이 방법을 사용하여 상당한 개선을 경험했다고 보고하지만, 의학계는 그 효과를 뒷받침하는 과학적 증거가 부족하다는 이유로 회의적입니다. 연구 결과는 엇갈리며, 많은 연구에서 방법론적 결함이 발견되었습니다. 주요 건강 리뷰에서도 이 방법의 주장에 대한 강력한 지지를 찾지 못했습니다.

마지막으로, 부테이코 방법은 여러 나라에서 주목받고 있으며, 성공 사례에 대한 일화적인 보고도 있지만, 전통 의학에서는 널리 받아들여지지 않고 있습니다. 전반적으로 부테이코 방법은 천식에 도움이 될 수 있다고 믿는 사람들이 있지만, 그 효과는 의학 분야에서 여전히 논란의 여지가 있습니다.

16세 고등학생인 다니엘은 여가 시간을 이용해 대기업의 보안 취약점을 찾아내고 있다. 최근 그는 친구들과 함께 주요 기업들이 사용하는 AI 문서화 플랫폼인 민틀리파이에서 심각한 보안 결함을 발견했다.

다니엘은 공격자가 문서에 악성 스크립트를 삽입할 수 있는 크로스 사이트 스크립팅(XSS) 취약점을 찾아냈다. 이로 인해 사용자 자격 증명이 도용될 수 있는 위험이 있었다. 그는 디스코드가 문서화에 민틀리파이를 사용하기 시작한 후 이 문제를 조사하기 시작했다.

조사 과정에서 다니엘은 민틀리파이의 API가 적절한 검증 없이 문서 파일에 접근할 수 있도록 허용하고 있다는 사실을 발견했다. 그는 연구를 통해 SVG 파일에 자바스크립트를 삽입하는 방법을 찾아냈고, 이를 문서에 업로드한 후 디스코드를 통해 접근하여 취약점을 입증했다.

다니엘은 민틀리파이를 조사하고 있던 친구들과 협력하여 그들의 발견을 디스코드와 민틀리파이에 보고했다. 디스코드는 즉각적으로 대응하여 문서를 일시적으로 중단하고 이전 시스템으로 되돌렸다. 민틀리파이 팀도 이 그룹과 협력하여 취약점을 해결하기 위해 노력했다.

XSS 취약점의 영향은 상당했으며, 트위터와 버셀과 같은 대기업을 포함한 많은 민틀리파이 고객들에게 영향을 미쳤다. 이 그룹은 취약점을 책임감 있게 공개한 대가로 약 11,000달러의 버그 바운티를 받았다.

2025년 12월 18일, 애플은 macOS 26.2에서 Thunderbolt를 통한 원격 직접 메모리 접근(RDMA)이라는 새로운 기능을 테스트하기 위해 Mac Studio 클러스터에 대한 접근을 제공했습니다. 이 기능은 여러 대의 Mac이 대용량 RAM을 공유할 수 있게 해주어, 대규모 AI 모델을 실행하는 데 유리합니다. 제가 테스트한 설정은 약 4만 달러에 달하며, 총 1.5TB의 메모리를 갖춘 Mac들로 구성되어 있습니다.

과거에 애플은 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 어려움을 겪었습니다. Xgrid와 같은 이전의 시도들은 큰 성과를 내지 못했습니다. 그러나 M3 Ultra Mac Studio는 로컬 AI 모델 실행에 대한 가능성을 보여주며, 메모리 접근 지연 시간을 크게 줄여 성능을 향상시킵니다.

이 Mac들은 강력한 성능을 자랑하며, 전력 소비가 낮고 조용하게 작동합니다. Nvidia와 AMD와 같은 경쟁사에 비해 가장 저렴한 선택지는 아니지만, 인상적인 결과를 제공합니다.

DeskPi의 새로운 제품 덕분에 미니 랙에 Mac을 설치하는 것이 더 쉬워졌습니다. 그러나 Mac을 클러스터로 관리하는 데는 시스템 업데이트와 같은 작업에서 macOS의 제한으로 인해 어려움이 있습니다.

저는 다양한 테스트를 수행했으며, M3 Ultra Mac Studio가 단일 및 다중 코어 성능 모두에서 경쟁 시스템을 능가하는 벤치마크 결과를 보여주었습니다. M3 Ultra는 AI 추론 작업에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 대규모 모델을 처리하는 데 강점을 보였습니다.

RDMA 기능은 유망하지만 여전히 안정성 문제를 안고 있으며, Mac 클러스터를 관리하는 것은 리눅스 시스템에 비해 더 번거로울 수 있습니다. 향후 개선 사항으로는 더 많은 Mac에 대한 지원과 소프트웨어 기능 향상이 포함될 수 있습니다.

결론적으로, Mac Studio 클러스터는 AI 애플리케이션에 대한 상당한 잠재력을 보여주지만, 관리에는 어려움이 따릅니다. 높은 비용이 일부 사용자에게는 부담이 될 수 있지만, 성능과 효율성 덕분에 현재 시장에서 주목할 만한 선택지로 자리 잡고 있습니다.

작가는 Keen의 35주년을 기념하여 Commander Keen 1-3의 소스 코드를 공개했습니다. 이 패키지에는 Keen 1의 초기 베타 버전부터 희귀한 후속 버전까지 모든 알려진 게임 버전이 포함되어 있습니다. 원본 게임과 동일한 버전으로 코드를 컴파일하려면 특정 소프트웨어가 필요합니다. 대부분의 버전에는 Turbo C++ 1.00과 Turbo Assembler(2.0 이상)가 필요하며, 후속 특별 버전에는 Borland C++ 2.0이 필요합니다.

이 코드의 재구성 작업은 2021년 초에 시작되었지만, 작자가 잘못된 컴파일러 버전에 접근하면서 약간 다른 결과가 나오는 어려움이 있었습니다. 또한, 작자는 코드에서 변수 이름을 신중하게 관리해야 했습니다. 그래야만 코드가 올바르게 컴파일될 수 있었습니다.

작가는 프로젝트의 일부 코드가 다른 게임에서 사용된 루틴을 기반으로 하고 있다고 언급했습니다. 이로 인해 원래 개발자들은 법적 문제에 직면하기도 했습니다.

전반적으로 이번 공개는 팬들이 클래식 게임을 탐험하고 수정할 수 있는 기회를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

경험이 풍부한 엔지니어는 모호함을 줄이는 데 뛰어난 능력을 보여줍니다. 중급 엔지니어는 명확한 작업을 잘 수행할 수 있지만, 선임 엔지니어는 불확실한 문제에 직면했을 때 더욱 두각을 나타냅니다. 그들은 적절한 질문을 던지고, 중요한 문제와 잡음을 구분하며, 작업의 우선순위를 효과적으로 정해 모호한 요구 사항을 실행 가능한 계획으로 바꿉니다.

문제를 명확히 하는 이 능력은 오해와 프로젝트 지연을 방지하는 데 매우 중요합니다. 그러나 많은 기업들은 채용 과정에서 이 능력을 평가하는 데 어려움을 겪고 있으며, 종종 기술적 능력에만 초점을 맞추는 경향이 있습니다.

자신이 선임 수준에서 활동하고 있는지를 판단하려면 모호한 작업을 어떻게 처리하는지 생각해 보아야 합니다. 선임 엔지니어는 명확한 설명을 기다리거나 바로 코딩에 들어가기보다는 먼저 문제를 명확히 하는 데 시간을 할애합니다. 이 능력은 연습을 통해 개발할 수 있으므로, 모호한 과제를 맡아보며 개선해 나가는 것이 좋습니다.

기술 문서 리뷰에서 자주 발생하는 문제는 모든 코멘트가 동일하게 긴급하게 보인다는 점입니다. 이로 인해 시간 낭비가 발생하고 중요한 문제를 놓치는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 리뷰 코멘트에 심각도와 범주를 나타내는 태깅 시스템을 도입할 것을 제안합니다.

첫 번째로, 문제로 지적된 것은 리뷰 코멘트에 우선순위가 없다는 점입니다. 이로 인해 기여자들은 긴급하지 않은 문제에 집중하게 되고, 중요한 버그를 놓치는 상황이 발생합니다.

저자가 제안하는 태깅 시스템은 각 코멘트에 다음과 같은 태그를 추가하는 것입니다. 심각도는 세 가지로 나뉘며, '차단'은 병합 전에 반드시 수정해야 하는 문제, '개선'은 출판 전에 수정해야 하는 문제, '선택적'은 개인적인 선호를 나타냅니다. 범주는 명확성, 버그, 조직, 스타일, 일관성 등으로 구분됩니다.

태깅의 장점은 기여자들이 중요한 수정 사항을 빠르게 식별하고 우선순위를 정할 수 있다는 점입니다. 또한 코멘트를 범주화함으로써 압도감을 줄이고, 리뷰 과정을 가속화하며 팀 간의 소통을 개선할 수 있습니다.

하지만 이 시스템은 느린 리뷰 시간이나 낮은 피드백 품질 문제를 해결하지 않으며, 코멘트의 중요성을 평가하는 데 필요한 좋은 판단력을 대체하지는 않습니다.

따라서 저자는 즉시 코멘트에 태그를 추가하여 리뷰의 효율성을 높일 것을 권장합니다. 이 시스템을 도입함으로써 팀은 병합을 방해하는 요소에 대한 논쟁을 줄이고 리뷰 과정을 간소화할 수 있습니다.

OpenRouter는 언어 모델(LLM)에서 생성된 JSON 응답의 오류를 자동으로 수정하는 새로운 기능인 Response Healing을 도입했습니다. 이 기능은 애플리케이션에 도달하기 전에 구조화된 출력의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하며, 애플리케이션 실패를 초래할 수 있는 잘못된 구문과 같은 일반적인 실수를 해결합니다.

Response Healing을 도입한 후, Gemini 2.0 Flash와 같은 인기 모델의 결함률이 80% 감소했으며, Qwen3 235B의 경우에는 99.8% 감소했습니다. 결함률을 2%에서 1%로 줄이는 것만으로도 버그와 지원 요청의 수가 크게 줄어들어 시스템의 전반적인 신뢰성이 향상될 수 있습니다.

이 기능은 후행 쉼표, 이스케이프되지 않은 문자, 누락된 괄호와 같은 일반적인 JSON 문제를 해결합니다. 플러그인은 다양한 모델에서 JSON 오류를 수정하는 데 높은 성공률을 보였으며, 일부 모델은 거의 완벽한 수정률을 기록했습니다.

Response Healing은 선택 사항으로 OpenRouter 설정에서 쉽게 활성화할 수 있으며, 일반적으로 1밀리초 미만의 지연만 추가합니다. 그러나 이 기능은 구문 오류를 수정하는 데는 효과적이지만, JSON이 특정 스키마와 일치하는지 여부를 보장하지 않거나 스트리밍 요청을 처리하지는 않습니다. 요청 시 XML 출력도 수정할 수 있습니다.

전반적으로 Response Healing은 LLM에서 생성된 구조화된 출력의 신뢰성을 높여 개발자들이 애플리케이션의 더 복잡한 의미적 문제에 집중할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

스티커박스의 창립자인 밥과 아룬은 어린이를 위한 인공지능이 어떤 모습일지 탐구하고자 했습니다. 그들은 안전하고 재미있는 도구를 통해 아이들의 창의력과 상상력을 발휘할 수 있도록 하는 데 집중했습니다. 스티커박스는 음성 인식 스티커 프린터로, 인공지능 이미지 생성과 열 프린팅을 결합하여 아이들이 자신의 아이디어를 실제 스티커로 만들어 색칠하고 붙이며 공유할 수 있게 해줍니다.

아이들이 스케이트보드를 타는 유령이나 슈퍼히어로 개와 같은 상상 속의 창작물이 실제 스티커로 변하는 모습을 보았을 때 마법 같은 경험을 하게 됩니다. 이 프로젝트는 안전한 재료를 조달하고, 어린이의 안전을 보장하며, 어린 아이들이 쉽게 사용할 수 있는 인터페이스를 만드는 등 예상치 못한 도전에 직면했습니다. 또한, 부모들이 기기를 안심하고 사용할 수 있도록 아이들의 데이터 프라이버시를 우선시했습니다.

스티커박스는 어린이들이 안전하고 즐겁게 인공지능을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이들은 피드백을 요청하며, 제품 구매에 관심 있는 사람들을 위해 할인 코드를 제공하고 있습니다.

요약이 없습니다.

CMU의 CS251 강좌는 계산(computation)에 대한 심층적인 연구에 중점을 두고 있으며, 이는 기술과 우주를 이해하는 데 필수적인 요소입니다. 이 과정은 학생들이 이론적 컴퓨터 과학의 주요 개념과 결과를 탐구하는 데 필요한 공식적인 도구와 언어를 갖추도록 하는 것을 목표로 합니다.

첫 번째 부분에서는 계산의 형식화에 대해 다룹니다. 이론적 컴퓨터 과학을 소개하며 데이터와 계산 문제의 공식적인 표현을 강조합니다. 결정론적 유한 오토마타(DFA)라는 기본적인 계산 모델을 다루고, 학생들이 알고리즘을 이해할 수 있도록 준비시킵니다. 또한, 모든 계산 장치의 기초 모델인 튜링 기계에 대해 소개하고, 계산 가능한 문제에 대해 논의합니다. 계산의 한계에 대해서는 결정할 수 없는 문제를 탐구하며, 대각선화와 축소와 같은 기법을 사용합니다. 마지막으로, 수학적 추론의 형식화와 그것이 계산과 연결되는 방식을 설명합니다.

두 번째 부분에서는 계산 복잡성에 대해 다룹니다. 결정 가능한 문제의 복잡성을 살펴보며, 알고리즘을 평가하는 데 있어 시간이라는 자원에 초점을 맞춥니다. 그래프 이론의 기초를 소개하며, 이는 많은 계산 문제와 그 복잡성에 필수적입니다. P와 NP 문제를 탐구하며, P가 NP와 같은지에 대한 중요한 미해결 질문을 다루고, 이는 여러 분야에 영향을 미칩니다. 무작위 알고리즘의 역할에 대해서도 논의하며, 결정론적 해결책이 없을 수도 있는 효율적인 무작위 해결책의 존재를 강조합니다. 마지막으로, 암호학의 발전 과정을 살펴보며, 계산 복잡성이 안전한 통신 프로토콜을 어떻게 형성하는지에 대해 설명합니다.

세 번째 부분에서는 이론적 컴퓨터 과학의 주요 주제를 추가로 다룹니다. 이 과정은 계산에 대한 이해를 심화시키고, 다양한 분야에서의 그 의미를 탐구하는 데 도움을 줄 것입니다.

요약이 없습니다.

TimeCapsule LLM은 특정 시대의 데이터를 바탕으로 역사적인 언어와 관점을 재현하기 위해 설계된 언어 모델입니다. 특히 1800년부터 1875년까지의 런던 데이터를 중심으로 훈련되어 현대의 편견을 줄이고 그 시대의 어휘와 세계관을 반영하는 것을 목표로 합니다.

주요 버전은 다음과 같습니다. 첫 번째 버전인 v0은 1800년대의 언어로 응답하지만, 훈련 데이터가 제한적이어서 종종 일관성이 없는 문장을 생성합니다. v0.5는 일관성이 개선되고 빅토리아 시대의 문체를 잘 반영하지만, 여전히 사실 오류가 발생할 수 있으며 일부 OCR 오류를 포함하고 있습니다. v1은 데이터셋에 있는 인물과 실제 역사적 사건을 연결할 수 있는 능력을 갖추어 더 나은 맥락 이해를 보여줍니다. 마지막으로 v2mini-eval1은 더욱 정교해졌지만, 토큰화 문제로 인해 출력이 단편화되는 문제가 발생했습니다.

훈련 과정은 다음과 같습니다. 첫째, 선택된 역사적 기간의 공공 도메인 텍스트를 수집합니다. 둘째, 데이터에서 오류와 관련 없는 정보를 제거하여 텍스트를 정리합니다. 셋째, 정리된 데이터에 맞춘 맞춤형 토크나이저를 개발합니다. 마지막으로, nanoGPT와 같은 특정 아키텍처를 따라 모델을 훈련합니다.

TimeCapsule LLM 프로젝트의 목표는 현대의 영향을 받지 않고 역사적인 언어를 진정으로 표현하는 모델을 만드는 것입니다.

프롬프트 캐싱은 사용자들이 OpenAI와 Anthropic의 AI 모델에서 더 저렴한 토큰을 이용할 수 있게 해줍니다. 이 방식은 특히 긴 프롬프트에 대해 응답 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 프롬프트를 보낼 때마다 모든 것을 다시 계산하지 않도록 이전 요청에서 특정 데이터를 저장하는 과정입니다.

캐시된 토큰은 더 저렴하며, 반복되는 프롬프트에 대해 처리해야 할 데이터 양을 줄여 응답 속도를 향상시킵니다. 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트(프롬프트)를 숫자 표현(토큰)으로 변환하고 다시 텍스트로 바꾸는 복잡한 수학적 기능을 사용합니다. 텍스트는 토큰으로 나뉘고, 이 토큰은 의미와 맥락을 포착하는 숫자 표현인 임베딩으로 변환됩니다.

모델의 주의 메커니즘은 각 토큰이 다른 토큰에 비해 얼마나 주목받아야 하는지를 결정하여, 모델이 더 관련성 높은 응답을 생성할 수 있도록 합니다. KV 캐싱은 이전 계산에서 K(키)와 V(값) 행렬을 캐시하여 모델이 시간과 자원을 절약하게 하고, 유사한 프롬프트에 대해 더 빠른 토큰 처리를 가능하게 합니다.

OpenAI는 캐싱을 자동화하는 반면, Anthropic은 사용자에게 캐싱 기간에 대한 더 많은 제어권을 부여하여 특정 응용 프로그램에 적합하게 만듭니다. 프롬프트 캐싱을 이해하고 활용하면 AI 모델을 사용할 때 상당한 비용 절감과 효율성을 가져올 수 있습니다.

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저자는 독특한 디지털 아이덴티티를 갖고 싶어 하며, 차량 등록 갱신 알림을 받은 후 맞춤형 번호판의 세계를 탐험하기로 결정합니다. 그 과정에서 단일 숫자가 가장 희귀한 번호판이라는 계층 구조를 발견합니다.

사용 가능한 맞춤형 번호판 조합을 찾기 위해 저자는 PlateRadar라는 웹사이트를 이용합니다. 이 사이트는 정보 접근을 위해 월 20달러의 요금을 부과합니다. 그러나 플로리다에서는 무료로 여러 조합을 빠르게 확인할 수 있는 번호판 확인 서비스를 제공한다는 사실을 알게 됩니다.

저자는 엔지니어로서 번호판의 가용성을 확인하는 과정을 자동화하기 위해 스크립트를 작성합니다. 그들은 희귀한 조합을 자주 확인하는 마이크로서비스를 만들고, 결과를 데이터베이스에 저장합니다. 검색 중에 "WEBSITE"와 "SITE"와 같은 매력적인 조합을 발견하지만, 가장 인기 있는 두 글자 조합인 "EO"는 저자가 확보하기 전에 사용 불가능해집니다.

하지만 끈질기게 노력한 끝에 또 다른 희귀한 두 글자 조합인 "HY"가 사용 가능해진 것을 발견합니다. 저자는 DMV로 서둘러 가서 성공적으로 예약합니다. 저자는 결단력과 코딩 기술이 있다면 독특한 번호판을 확보할 수 있다는 결론을 내립니다.

Anthropic은 직장에서의 인공지능(AI)에 대한 1,250건 이상의 인터뷰를 진행했습니다. 그 결과, 많은 사람들이 AI에 대해 긍정적인 시각을 가지고 있지만, 85.7%는 AI가 자신의 일에 미치는 영향에 대해 해결되지 않은 감정을 느끼고 있는 것으로 나타났습니다. 이들은 완전히 부정적이거나 긍정적이지 않으며, 갈등을 느끼면서도 AI를 계속 사용하고 있습니다.

연구는 AI와의 경험에 따라 세 가지 그룹으로 나누었습니다. 첫 번째는 과학자들로, AI를 도구로 활용하며 잘 적응하고 있습니다. 두 번째는 일반 근로자로, AI에 적응하기 위해 노력하고 있습니다. 세 번째는 창작자들로, 이들은 정체성에 대한 위기를 겪고 있으며, 72%가 AI로 인해 자신의 정체성이 위협받고 있다고 느끼고, 44.8%는 AI 때문에 자신의 일의 의미에 의문을 제기하고 있습니다.

흥미롭게도 창작자들은 AI에 대한 갈등 점수가 가장 높고, AI를 가장 빠르게 수용하고 있습니다. 이는 그들이 AI를 받아들이면서도 자신의 진정성과 일의 가치를 두고 갈등을 느끼고 있음을 나타냅니다. 많은 창작자들은 AI 사용에 대해 죄책감을 느끼며, 이것이 자신의 독창성을 해친다고 생각하고 있습니다.

연구에서는 사람들이 AI를 신뢰하지 않는 주된 이유가 "환각" 때문이라고 밝혔습니다. 이는 AI가 자신감 있게 잘못된 결과를 내놓는 현상을 의미합니다. AI에 대한 신뢰는 그룹에 따라 다르며, 과학자들이 검증 과정을 통해 가장 높은 신뢰를 보이고 있습니다.

이 결과는 개인이 AI 사용을 의식적으로 관리하고, AI의 결과물과 자신의 정체성을 분리하며, 개인적인 책임을 유지할 필요가 있음을 강조합니다. 전반적으로 AI는 생산성을 높일 수 있지만, 전문적인 환경에서 진정성, 의미, 신뢰에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

저자는 기존 도구들이 어려움을 겪고 있는 관계 및 시간적 무결성을 보장하여 대시보드용 데이터 생성 개선을 위해 Misata를 개발했습니다. Misata는 사용자가 자연어로 데이터 규칙을 정의할 수 있도록 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫 번째로, LLM 레이어에서는 Groq/Llama-3.3을 사용하여 사용자가 정의한 이야기를 데이터 제약을 위한 JSON 스키마로 변환합니다. 두 번째로, 시뮬레이션 레이어에서는 벡터화된 NumPy를 활용하여 데이터를 신속하게 생성하며, 자식 데이터가 생성되기 전에 부모 데이터가 존재하도록 관계를 유지합니다.

성능 면에서 M1 Air에서 초당 약 250,000개의 행을 생성할 수 있습니다. 현재 초기 알파 단계에 있으며, 간단한 차트를 데이터로 변환할 수 있는 실험적인 "그래프 역설계" 기능을 포함하고 있습니다.

저자는 현재 메모리 내 데이터 저장소(Pandas)를 사용하는 simulator.py의 아키텍처에 대한 피드백을 요청하고 있으며, 더 큰 데이터 세트를 처리하기 위해 DuckDB로 전환하는 것을 고려하고 있습니다.

샤미 캄카르는 DEF CON 32에서 아이폰의 카메라 앱이 열릴 때 LiDAR를 이용해 이를 감지하는 가능성에 대해 이야기했습니다. 이 아이디어에 영감을 받아 저자는 아이폰에서 발생하는 LiDAR 신호를 감지하는 장치를 만드는 방법을 탐구했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 아이폰의 TrueDepth 시스템은 깊이 감지를 위해 60Hz의 적외선 신호를 사용합니다. 이 시스템은 카메라 앱이 열릴 때 활성화되며, 사진을 찍기 전에도 감지가 가능합니다. 저자는 소형 감지 장치의 실현 가능성에 대한 초기 회의론에 직면했습니다. 다양한 부품을 실험한 후, 목표로 하는 LiDAR 신호에 대한 더 깊은 이해가 필요하다는 것을 깨달았습니다.

장치는 940nm 적외선 신호를 감지하고 이를 다른 신호와 구별해야 합니다. 저자는 여러 종류의 포토다이오드를 테스트한 결과, 특정 피크 포토다이오드가 가장 선명한 신호를 제공한다는 것을 발견했습니다. 성공적인 감지를 위해서는 신호 주파수를 측정하고 이를 신속하게 처리해야 합니다. 저자는 효율적인 처리 능력을 가진 SAMD21 마이크로컨트롤러를 선택했습니다.

여러 하드웨어 디자인이 탐구되었으며, 여기에는 빠른 신호 처리를 위한 슈미트 트리거 사용, 신호 안정성을 높이기 위한 연산 증폭기 구현, 더 정밀한 감지를 위한 포토다이오드 그리드 고려 등이 포함되었습니다. 그러나 복잡성 때문에 최종적으로 포토다이오드 그리드는 채택하지 않았습니다. 저자는 하드웨어의 효과성을 입증하기 위해 펌웨어를 개발할 계획입니다.

이 프로젝트의 목표는 스마트폰에서 발생하는 LiDAR 신호를 신뢰성 있게 감지하고 분석할 수 있는 장치를 만드는 것입니다.

이 기사는 ClickHouse 데이터베이스 시스템의 개선 사항에 대해 다루고 있으며, 특히 고정 해시 맵의 집계 병합 프로세스 최적화에 초점을 맞추고 있습니다.

유사한 쿼리를 실행할 때 성능 차이가 크게 나타날 수 있습니다. 저자는 거의 동일한 두 쿼리를 실행하면서 그룹화 값을 계산하는 방법이 달라 성능 차이를 관찰했습니다. 이러한 성능 차이는 ClickHouse가 집계를 처리하는 방식에서 비롯됩니다. 작은 타입에 맞는 숫자로 그룹화할 경우 ClickHouse는 더 효율적인 배열 기반 해시 맵을 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 두 단계 해시 맵을 사용하게 되어 속도가 느려집니다.

성능을 개선하기 위해 저자는 각 스레드가 서로 다른 키의 하위 집합을 동시에 처리하는 방법을 구현했습니다. 이를 통해 경쟁 조건을 피하고 데이터 구조 간의 복잡한 변환 필요성을 없앴습니다. 개발 과정에서 저자는 메모리 관리 기술의 부적절한 사용으로 인해 메모리 손상과 경쟁 조건과 같은 문제에 직면했습니다. ClickHouse에서 사용되는 메모리 관리 시스템이 스레드 안전하지 않다는 것을 깨닫게 되었고, 이로 인해 여러 스레드가 공유 메모리에 접근할 때 오류가 발생했습니다.

흥미롭게도, 최적화는 count나 sum과 같은 간단한 집계 함수에는 이점을 주지 않았습니다. 저자는 병렬 처리의 오버헤드가 이점보다 크다는 것을 발견한 후 이러한 경우에 대한 최적화를 비활성화했습니다. 최종 개선 사항으로는 병합 전에 최소 및 최대 인덱스를 추출하여 처리 시간을 최소화하고 전체 성능을 향상시키는 방법이 포함되었습니다.

저자는 ClickHouse의 집계 프로세스를 최적화하는 경험을 기록하며 성능 문제를 해결하고 구현 과정에서 겪은 기술적 도전 과제를 다루었습니다.

2025년 12월 19일, 안전하게 공개 키를 조회할 수 있는 새로운 키서버가 개발되었습니다. 이 키서버는 투명성과 사용자 프라이버시를 보장하기 위해 투명성 로그(트로그)라는 기술을 사용하여 운영자의 책임을 명확히 하고 악성 키의 삽입을 방지합니다.

이 키서버의 주요 특징 중 하나는 중앙 집중식 구조입니다. 사용자는 이메일로 로그인하여 자신의 공개 키를 관리할 수 있어 신원 확인과 스팸 문제를 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한, 투명성 로그는 추가만 가능한 목록으로, 항목에 대한 암호학적 증거를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 키가 포함되었는지 확인할 수 있으며, 운영자가 데이터를 숨기거나 변경할 수 없도록 합니다.

사용자 프라이버시를 보호하기 위해, 이메일 주소는 검증 가능한 랜덤 함수(VRF)를 사용하여 해시 처리됩니다. 이로 인해 공격자가 사용자를 쉽게 식별하기 어렵습니다. 또한, 해로운 콘텐츠가 로그에 기록되지 않도록 원본 공개 키 대신 해시값만 로그에 저장하고, 실제 키는 데이터베이스에 보관하는 방식으로 독성 공격을 방지합니다. 마지막으로, 목격자 네트워크 시스템을 통해 로그의 무결성을 유지하여 운영자가 서로 다른 사용자에게 다른 버전의 로그를 보여주는 것을 방지합니다.

키서버는 500줄이 채 안 되는 코드로 구축되었으며, 투명성 기능을 작은 변경을 통해 통합했습니다. 사용자들이 로그에 대해 자신의 키를 검증할 수 있도록 모니터링 도구도 도입되었습니다.

이 프로젝트는 트로그를 활용하여 안전하고 사용자 친화적인 키서버를 만드는 방법을 보여줍니다. 이 새로운 키서버는 keyserver.geomys.org에서 운영 중이며, 중앙 집중식 시스템에 대한 사용자 신뢰를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 향후 작업으로는 모니터링 기능을 강화하고 키 폐기 기능을 추가할 계획입니다.

요약이 없습니다.

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저자는 오래된 Dell Precision T3610 워크스테이션을 구입한 후 Proxmox, RAM, SSD로 업그레이드했습니다. 기존의 Intel Xeon E5-1650 v2 CPU를 더 최신 모델인 Xeon E7-8890 v4로 교체하고 싶었는데, 두 CPU 모두 FCLGA2011 소켓을 사용한다고 되어 있어 호환될 것이라고 생각했습니다. 그러나 새 CPU가 도착했을 때 소켓의 변형 차이로 인해 맞지 않았습니다. 구형 CPU는 Socket R을 사용하고 신형 CPU는 Socket R2를 사용하기 때문입니다. 저자는 이러한 명명 방식이 혼란스럽고 답답하다고 느꼈으며, Intel의 문서조차도 차이를 명확히 설명하지 못했다고 전했습니다. 결국, 저자는 호환되지 않는 CPU를 향후 서버의 백업으로 보관하기로 했으며, 이번 경험을 큰 손실이 아닌 배움의 기회로 여겼습니다.

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미국의 개발자들은 앱 다운로드나 거래를 위해 링크를 사용하고자 할 경우, 2026년 1월 28일까지 구글의 외부 콘텐츠 링크 프로그램에 등록해야 합니다. 현재 구글은 이러한 링크에 대해 수수료를 부과하지 않지만, 앞으로는 수수료가 발생할 예정입니다.

이 프로그램의 목적은 개발자들이 사용자에게 외부 콘텐츠에 링크를 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 여기에는 인앱 아이템 구매나 구글 플레이에서 관리되지 않는 앱 다운로드가 포함됩니다.

등록 요건으로는 개발자가 자신의 앱에 대해 등록하고 승인을 받아야 하며, 링크는 미국 및 그 영토에 있는 사용자만을 대상으로 해야 합니다. 앱은 구글 플레이 개발자 정책을 준수해야 하지만, 결제 정책은 제외됩니다. 또한, 개발자는 외부 링크를 위한 특정 API를 통합해야 하며, 구글 플레이 외부에서의 거래에 대한 고객 지원을 제공해야 합니다.

링크의 목적은 사용자에게 안전하고 승인된 콘텐츠로 안내하는 것이어야 하며, 사용자는 링크의 목적에 대해 충분히 안내받아야 합니다. 사용자 데이터는 보호되어야 하며, 오해를 일으킬 수 있는 링크는 금지됩니다.

미래의 거래 수수료는 구독의 경우 10%, 기타 인앱 구매의 경우 20%가 될 예정입니다. 다운로드 수수료는 앱 카테고리에 따라 다르게 책정됩니다.

등록할 수 있는 앱은 미국의 모바일 또는 태블릿 앱만 해당됩니다. 등록 절차는 자격 기준을 검토하고, 선언서를 작성한 후 필요한 API를 통합하며, 연결된 외부 앱을 등록하는 방식으로 진행됩니다.

이 프로그램은 선택 사항이며, 개발자는 참여하지 않기로 결정할 수 있습니다. 개발자가 사용할 수 있는 외부 링크의 수에는 제한이 없으며, 구글 플레이의 결제 시스템과 외부 링크 프로그램을 동시에 사용할 수 있습니다.

더 많은 정보나 질문이 있는 경우, 개발자는 구글 지원팀에 문의할 수 있습니다.

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저자는 이 진술이 완전히 정확하지는 않지만, bettermotherfuckingwebsite.com이라는 웹사이트가 훌륭한 교육 자료이며 자신의 사이트를 만드는 데 큰 영향을 미쳤다고 인정합니다. 그러나 그들은 일부 세부 사항은 공개하지 않기를 원합니다.

저자는 링 버퍼를 구현하면서 겪었던 과거의 실수를 되돌아봅니다. 특히, 하나의 요소만 있는 버전의 링 버퍼에 대해 이야기합니다. 두 가지 일반적인 구현 방법을 설명하는데, 첫 번째는 두 개의 인덱스(읽기와 쓰기)를 사용하는 배열 방식이고, 두 번째는 하나의 인덱스와 하나의 길이 필드를 사용하는 배열 방식입니다.

첫 번째 방법은 배열에서 하나의 슬롯을 낭비하게 되어, 특히 작은 버퍼에서는 비효율적입니다. 두 번째 방법은 공간 낭비를 피하지만, 읽는 사람과 쓰는 사람이 모두 길이 필드를 수정하기 때문에 동시 접근이 복잡해져 캐싱 문제를 일으킬 수 있습니다.

저자는 두 개의 마스크가 없는 인덱스를 사용하는 세 번째 방법을 제안합니다. 이 방법은 인덱스가 무한히 성장할 수 있도록 하며, 추가적인 상태 변수를 필요로 하지 않고 자연스럽게 감싸도록 합니다. 이 방법은 공간 낭비 문제를 효과적으로 해결하고 코드를 간소화합니다.

그럼에도 불구하고 저자는 많은 프로그래머들이 여전히 오래되고 비효율적인 방법을 사용하고 있다고 언급합니다. 이는 전통이나 정수 오버플로우에 대한 오해 때문일 수 있습니다. 저자는 더 나은 구현이 왜 널리 채택되지 않는지에 대한 호기심을 표현하며, 프로그래밍에서 흔히 있는 다른 오해에 대한 후속 포스트를 예고합니다.

hk는 Rust로 개발된 운영 체제 커널입니다. 이 커널은 현대적인 설계를 바탕으로 하여 다중 스레드와 다중 코어를 지원하는 64비트 프로세서(x86-64 및 aarch64)에 최적화되어 있습니다. 하드웨어 관리를 위해 장치 트리를 사용하여 유연하고 쉽게 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 다양한 아키텍처에서 Linux 시스템 호출 인터페이스(ABI)를 활용하여 Linux와의 호환성을 유지하고 있습니다.

개발 관련 사항으로는 새로운 장치 드라이버 모델과 eBPF 지원 계획이 있습니다. 빌드 및 테스트를 위해서는 make check 또는 make check-arm 명령어를 실행하면 되며, 추가적인 도움을 원할 경우 make help를 사용할 수 있습니다. 이 작업을 수행하기 위해서는 QEMU, dosfstools, ISO 도구와 같은 도구들이 필요합니다.

나무는 "목재 광범위 웹"이라고 불리는 토양의 균류와 박테리아 네트워크에 의존하여 영양분을 교환합니다. 과학자들은 이제 이 네트워크를 전 세계적으로 매핑하여 70개국 이상에서 28,000종 이상의 나무를 포함하고 있습니다. 이 연구는 지구상의 나무 분포를 파악한 이전 연구에서 시작되었으며, 지구에는 약 30억 그루의 나무가 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

연구에서는 다양한 나무와 관련된 여러 종류의 균류를 확인했습니다. 예를 들어, 참나무와 소나무는 큰 지하 네트워크를 형성하는 외부균근균(EM)과 연결되어 있으며, 단풍나무와 삼나무는 더 작은 네트워크를 형성하는 내균근균(AM)과 연관되어 있습니다. 또한, 콩과 식물과 같은 일부 나무는 박테리아와 협력하여 대기 중 질소를 식물이 사용할 수 있는 형태로 변환합니다.

연구자들은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 균류와 지역 환경 요인 간의 관계를 분석했습니다. 이를 통해 데이터가 없는 지역, 특히 아프리카와 아시아에서 균류의 종류를 예측할 수 있었습니다. 연구 결과, 기온이 낮은 지역에서는 EM 균류가 우세하고, 따뜻한 열대 지역에서는 AM 균류가 더 많이 발견되었습니다. 질소 고정 박테리아는 덥고 건조한 환경에서 잘 자랍니다.

이 연구 결과는 산림 생태계에 대한 귀중한 통찰을 제공하지만, 일부 과학자들은 토양 미생물에 영향을 미치는 다른 요인들이 충분히 고려되지 않았을 수 있다고 경고합니다. 그럼에도 불구하고 이 매핑은 숲의 탄소 저장과 기후 변화에서의 역할을 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 크라우더는 기후가 따뜻해짐에 따라 EM 나무에서 AM 나무로의 변화가 일어날 수 있으며, 이로 인해 대기 중 이산화탄소가 더 많이 방출되고 기후 변화가 가속화될 수 있다고 예측합니다.

중앙 판게아 산맥은 판게아라는 초대륙이 형성되던 석탄기, 페름기, 트라이아스기 동안 존재했던 주요 산맥입니다. 이 산맥은 현재의 스코틀랜드 고원, 애팔래치아 산맥, 와시타 산맥, 그리고 모로코의 리틀 아틀라스 지역을 포함하고 있으며, 초대륙 로루시아와 곤드와나의 충돌로 형성되었습니다.

시간이 지나면서, 특히 페름기 동안 이 산들은 풍화 작용으로 인해 점차 낮아지고 깊은 평원이 형성되었습니다. 중기 트라이아스기에는 산의 높이가 많이 줄어들었고, 쥐라기 초기에 이르러서는 서유럽의 산악 지역이 대부분 사라져, 깊은 해양 분지로 나뉜 고원 지역만 남게 되었습니다.

T5Gemma 2는 이전 모델인 T5Gemma를 크게 개선한 새로운 인코더-디코더 모델입니다. 이 모델은 Gemma 3 계열의 중요한 구조적 변화와 기능을 도입했습니다.

T5Gemma 2의 주요 특징 중 하나는 다중 모달 기능입니다. 이 모델은 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있어 시각적 질문 응답과 같은 작업에 적합합니다. 또한, 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있는 긴 컨텍스트 관리 기능을 갖추고 있어 긴 입력을 다루는 능력이 향상되었습니다. 새로운 모델은 270M, 1B, 4B 파라미터 등 다양한 크기로 제공되어, 장치에서 효율적으로 사용할 수 있습니다.

구조적 혁신으로는 연결된 임베딩이 있습니다. 이는 인코더와 디코더의 임베딩을 연결하여 파라미터 수를 줄입니다. 또한, 통합된 주의(attention) 레이어가 자기 주의와 교차 주의를 결합하여 모델을 단순화하고 성능을 향상시킵니다.

T5Gemma 2는 다중 모달 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 이전 모델들에 비해 긴 컨텍스트를 처리하는 데 더 우수합니다. 다양한 코딩, 추론, 다국어 작업에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다.

개발자들은 특정 애플리케이션에 맞게 사용할 수 있도록 사전 훈련된 모델을 이용할 수 있습니다. 전반적으로 T5Gemma 2는 고급 기능과 효율성으로 컴팩트한 인코더-디코더 모델의 새로운 기준을 제시합니다.

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2025년 12월 18일, Gemma 3 모델의 새로운 버전인 FunctionGemma가 출시되었습니다. 이 모델은 기능 호출을 위해 특별히 설계되어 단순한 대화를 넘어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

FunctionGemma는 명령을 실행하고 결과를 자연어로 요약할 수 있는 향상된 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자와 시스템 모두에게 유용하게 활용될 수 있습니다. 사용자는 모델을 세밀하게 조정하여 특정 작업에서 신뢰성을 58%에서 85%로 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 모델은 모바일 전화기나 NVIDIA Jetson Nano와 같은 엣지 디바이스에서 원활하게 작동할 수 있을 만큼 가벼워, 빠르고 개인적인 작업 처리가 가능합니다. FunctionGemma는 훈련 및 배포를 위한 인기 있는 도구들과 호환되어 다양한 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있습니다.

이 모델은 정의된 동작이 필요한 애플리케이션에 적합하며, 낮은 지연 시간과 개인 정보를 요구합니다. 또한, 로컬 작업을 처리하고 복잡한 작업은 더 큰 모델로 라우팅할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 출시와 함께 Google AI Edge Gallery에서 데모가 제공되며, 사용자가 음성 명령과 모바일 애플리케이션을 통해 모델과 상호작용하는 방법을 보여줍니다. 개발자들은 FunctionGemma를 활용하여 자신만의 전문 에이전트를 탐색하고 훈련하며 배포할 것을 권장받고 있습니다.

그랜드 테프트 오토: 바이스 시티를 이제 웹 브라우저에서 플레이할 수 있는 오픈 소스 프로젝트인 reVC를 통해 경험할 수 있습니다. 이 프로젝트는 클래식 게임의 기술 데모를 DOS.Zone에서 제공하며, 게임 엔진이 브라우저에서 원활하게 작동하도록 현대 기술인 웹어셈블리(WebAssembly)를 사용하여 재설계되었습니다. 이를 통해 별도의 설치 없이도 부드러운 성능을 즐길 수 있습니다.

이 데모는 비상업적인 프로젝트로, 원래 게임의 개발자나 배급사와는 관련이 없습니다. 원본 게임 자산은 포함되어 있지 않기 때문에, 플레이어는 원본 게임을 합법적으로 소유해야 완전한 경험을 할 수 있습니다. 이 데모는 교육 및 연구 목적으로 제작되었으며, 복잡한 게임 엔진이 브라우저에서 어떻게 작동할 수 있는지를 보여줍니다.

이 프로젝트는 저작권 법을 존중하며, 공개적으로 이용 가능한 오픈 소스 코드만을 사용합니다. 포함된 게임 자산은 최소한으로 법적으로 출처가 명확한 것들로 제한되며, 오직 DOS.Zone에서만 작동합니다. 사용자는 전체 게임에 접근하기 위해 자신의 원본 게임 파일을 제공해야 하며, 소유권이 확인되어야 합니다.

저작권 소유자이시고 이 프로젝트가 귀하의 권리를 침해한다고 생각하신다면, 검토를 위해 이메일로 연락하실 수 있습니다.

고대 그리스와 로마 예술에 대한 인식, 특히 색이 입혀진 조각상의 재구성에 대해 다루고 있다. 이 글에서는 Townley Venus와 Prima Porta의 아우구스투스와 같은 여러 유명한 조각상을 소개하며, 이들의 아름다움과 원래 색칠이 되어 있었던 사실을 강조한다. 하지만 오늘날에는 이 점이 종종 간과된다.

최근 이러한 조각상의 원래 색상을 재구성하려는 노력들이 대중의 관심을 끌고 있다. 그러나 이러한 재구성은 원래의 흰 대리석 버전에 비해 매력적이지 않게 여겨지는 경우가 많다. 현대의 미적 취향이 고대 그리스와 로마 사람들의 취향과 크게 다르다는 점이 이러한 차이를 설명할 수 있다. 그래서 현대 관객들에게 재구성이 못생겼다고 느껴질 수 있다.

저자는 재구성이 제대로 이루어지지 않았으며, 원래의 예술적 의도를 정확히 반영하지 못한다고 주장한다. 고대의 묘사와 그 시대의 다른 예술 형식들은 현대 재구성에서 볼 수 있는 것보다 훨씬 더 정교한 색 사용을 보여준다고 지적한다. 재구성의 질이 낮은 이유는 이를 제작하는 사람들의 기술 부족과 고고학적 증거에 엄격히 의존하여 예술적 표현이 제한되기 때문일 수 있다. 비록 매력적이지 않지만, 이러한 재구성은 고대 예술에 대한 중요한 관심과 논의를 불러일으켰다.

이 글은 이러한 재구성이 못생긴 이유가 의도적일 수 있으며, 고대 조각상이 다채로웠다는 사실에 주목하게 하려는 것인지에 대한 의문을 제기한다. 재구성이 원본에 충실하지는 않지만, 고대 예술이 단색만으로 이루어졌다는 오해를 부각시키는 역할을 한다고 결론짓는다.

이 기사는 "확률적 앵무새"라는 개념에 대해 다루고 있습니다. 이 개념은 언어 모델과 같은 AI 모델이 언어 패턴을 단순히 모방할 뿐, 진정한 이해는 없다는 주장을 담고 있습니다. 그러나 저자는 이 생각이 구식이며, 물리학과 AI 연구의 발전에 의해 반박되었다고 주장합니다. 이제 AI는 단순한 모방을 넘어 더 복잡한 방식으로 언어를 생성하고 이해할 수 있게 되었다고 강조합니다. 이러한 관점의 변화는 AI의 발전된 능력을 보여주며, AI의 본질에 대한 오래된 가정에 도전하고 있습니다.

저자는 복잡한 다중 노드 시스템에서 작업할 때 워크플로우를 개선하기 위해 Linggen이라는 도구를 만들었습니다. 언어 모델(LLM)에게 시스템을 반복적으로 설명하는 것이 번거롭고, 기존 문서는 검색하기 어려운 점이 불만이었습니다.

Linggen의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, VS Code 확장 기능으로, 프로젝트의 메모리와 맥락을 빠르게 불러와 하루를 시작할 수 있도록 도와줍니다. 둘째, Rust와 LanceDB로 구축된 로컬 우선 기술을 사용하여 모든 데이터를 사용자 기기에 저장하며, 계정이 필요하지 않습니다. 셋째, 팀원들의 LLM에 자동으로 맥락을 제공하는 팀 메모리 기능이 있습니다. 넷째, 파일 의존성을 시각적으로 보여주고 변경 사항을 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는 시각적 맵 기능이 있습니다. 마지막으로, Cursor, Zed, Claude Desktop과 호환됩니다.

Linggen은 저자에게 많은 시간을 절약해 주었으며, 다른 사람들이 복잡한 시스템 맥락을 어떻게 관리하는지에 대한 의견을 듣고 싶어합니다. 더 많은 정보는 그들의 GitHub 저장소와 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.