2025년 12월 22일에 발표된 연구는 치료 후 간염 C의 완치를 더 빨리 확인할 수 있는지에 대해 조사했습니다. 이 연구는 간염 C 치료의 효과를 신속하게 평가하는 방법을 모색하고 있으며, 환자들에게 더 나은 치료 결과를 제공할 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다. 연구진은 치료 후 환자의 상태를 빠르게 확인함으로써, 치료 방법을 조정하거나 추가적인 치료를 신속하게 시행할 수 있는 방안을 찾고자 하고 있습니다.

LaTeX 커피 얼룩 패키지는 Hanno Rein이 만들고 Patrick Bideault가 유지 관리하는 도구로, 문서에 커피 얼룩을 추가하여 시간을 절약할 수 있도록 자동화된 기능을 제공합니다. 이 패키지는 네 가지 종류의 얼룩을 제공하며, LaTeX 파일에 쉽게 추가할 수 있습니다.

첫 번째로, 얼룩의 종류는 다음과 같습니다. A는 270도 회전된 원형 얼룩에 두 개의 튀는 물방울이 있는 형태입니다. B는 60도 회전된 원형 얼룩입니다. C는 두 개의 밝은 색 물방울이고, D는 다채로운 쌍의 튀는 물방울입니다.

사용 방법은 간단합니다. 먼저 coffeestains.sty 파일을 LaTeX 디렉토리에 두거나 올바르게 설치해야 합니다. 그런 다음 문서의 헤더에 \usepackage{coffeestains}를 추가합니다. 얼룩을 배치할 때는 \coffeestainA{alpha}{scale}{angle}{xoff}{yoff}와 같은 명령어를 사용합니다.

각 매개변수는 다음과 같습니다. 알파는 투명도를 나타내며 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 스케일은 얼룩의 크기를 나타내며 기본값은 1입니다. 각도는 도 단위로 회전을 나타내며 0에서 360도까지 설정할 수 있습니다. 오프셋은 페이지에서의 위치를 나타내며 x와 y 오프셋으로 설정됩니다.

이 패키지는 무료로 배포되며, 모든 얼룩은 Hanno Rein의 원작입니다. 현재는 커피 얼룩에 중점을 두고 있지만, 저자는 앞으로 차나 기름 얼룩과 같은 다른 종류의 얼룩도 추가할 계획입니다.

이 패키지는 2009년 처음 출시된 이후 여러 차례 업데이트를 거치며 기능과 사용성을 개선해왔습니다. 전반적으로 이 패키지는 LaTeX 문서에 현실감 있는 커피 얼룩을 추가하는 재미있는 방법입니다.

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수삼 팔의 "A4 용지 이야기"라는 글에서는 저자가 A4 용지를 이용해 물체의 크기를 측정하는 독특한 방법을 소개합니다. 이 방법은 정확하지 않거나 권장되지 않지만, 저자는 정확성이 중요하지 않은 일상적인 상황에서 유용하다고 생각합니다.

A4 용지는 21.0cm x 29.7cm의 특정 크기를 가지고 있어 이러한 측정에 실용적입니다. 저자는 A4 용지가 더 큰 용지 크기인 A0, A1, A2, A3에서 계속 반으로 잘라서 만들어진 것이라고 설명하며, 그 비율에 대한 수학적 근거도 제시합니다.

저자는 A4 용지를 사용해 컴퓨터 모니터의 크기를 추정한 이야기를 공유합니다. 저자는 용지로 화면의 너비와 높이를 측정한 후, 자신 있게 약 27인치 모니터라고 결론짓습니다.

전반적으로 이 글은 저자가 A4 용지를 신뢰할 수 있는 측정 도구로 좋아하는 점을 강조하며, 유머와 수학을 이야기 속에 잘 녹여내고 있습니다.

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

이런 일이 발생한 이유는 귀하의 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원해야 하며, 이들이 차단되지 않아야 하기 때문일 수 있습니다.

도움이 필요하시면 지원팀에 연락하시고 참조 ID: abee152f-ebe2-11f0-aa96-bc7a361cda66를 제공해 주시기 바랍니다.

또한, 블룸버그 웹사이트에 구독하시면 중요한 글로벌 시장 뉴스를 받아보실 수 있습니다.

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에릭과 웬디 슈미트 천문대 시스템은 천문대의 건설과 운영 방식을 혁신하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 시스템은 우주 탐사를 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고 연구 과정을 빠르게 진행하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 특징으로는 개발 속도를 높이는 것이 있습니다. 천문대를 개발하는 데 걸리는 시간을 수십 년에서 몇 년으로 단축합니다.

또한 혁신적인 디자인을 채택하여 모듈형 설계를 통해 비용을 절감하고 효율성을 높입니다. 이 시스템은 개방형 접근을 제공하여 전 세계의 연구자들이 데이터를 이용하고 소프트웨어를 활용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 다양한 분야의 과학자들이 협력할 수 있는 환경을 조성합니다.

시스템에는 아르구스 배열과 라줄리 우주 관측소와 같은 여러 주요 프로젝트가 포함되어 있어, 모든 사람에게 이익이 되는 발견을 촉진합니다.

WebDAV와 CalDAV 클라이언트 및 서버를 만드는 것은 문서화가 잘 되어 있음에도 불구하고 예상보다 복잡합니다. 저자들은 처음에 기존의 Go 라이브러리인 go-webdav를 사용하려고 했지만, 중요한 기능이 부족하다는 것을 발견했습니다. 그래서 전체 RFC 사양을 구현하려고 했지만, 구식이거나 불필요한 세부사항 때문에 어려움을 겪었습니다.

대신, Apple Calendar와 Google Calendar와 같은 기존 클라이언트와 서버를 역설계하여 필수 API 요청과 응답을 이해하는 방법을 선택했습니다. 이 접근 방식이 더 빠르고 효과적이었습니다.

또한 Go에서 XML을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 표준 라이브러리가 부족했기 때문입니다. 그래서 작업을 간소화하기 위해 XML에 대한 새로운 래퍼를 개발했습니다.

최소 기능 제품(MVP)을 구축한 후, Apple과 Google과 같은 주요 제공업체들이 RFC를 완전히 준수하지 않는 경우가 많아 자신의 구현이 더 어려워진다는 것을 알게 되었습니다. 클라이언트의 기능 지원이 다양해지는 것도 불만을 더했습니다.

결국 저자들은 일관성 부족과 복잡성 때문에 정신 건강을 유지하고 싶다면 WebDAV/CalDAV 라이브러리를 만들지 말라고 조언합니다.

저자는 기존의 AI 도구들이 테스트를 제대로 실행하지 못하는 데에 실망하여 KeelTest라는 VS Code 확장 프로그램을 만들었습니다. KeelTest는 pytest 테스트를 생성하고 실행하며, 테스트가 실패할 경우 문제를 식별하고 수정하려고 합니다.

주요 기능으로는 자동 오류 처리 기능이 있습니다. 이 기능은 생성 오류를 자동으로 수정하려고 하거나 코드의 버그를 표시합니다. 또한, 이 도구는 정적 분석을 통해 코드를 이해하고, 다양한 시나리오에 대한 테스트를 생성한 후 안전한 환경에서 이를 실행합니다. 실패가 발생하면 스스로 수정하거나 소스 코드의 문제를 강조합니다.

현재 KeelTest는 Python과 pytest를 지원하며, 아직 알파 단계에 있어 간단한 프로젝트에서 가장 잘 작동합니다. 사용자는 VS Code 마켓플레이스에서 이 도구를 설치하고 제한된 테스트 수로 무료로 사용해볼 수 있습니다. 저자는 도구의 성능과 실패 사례에 대한 피드백을 요청하며, 자세한 디버그 출력을 생성한다고 언급했습니다.

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구글의 공동 창립자인 세르게이 브린이 은퇴 기간을 마치고 인공지능(AI) 분야에서 다시 일하기 시작했습니다. 그는 구글의 AI 프로젝트인 제미니가 출시되기 전에 회사를 떠난 것이 큰 실수라고 밝혔습니다. 2023년 초, 그는 회사에 복귀한 이후 처음으로 코드 요청을 제출했습니다.

Optery 경력 페이지가 로드되지 않는 경우, 쿠키 설정 때문일 수 있습니다. 전체 내용을 보려면 화면 왼쪽 하단에 있는 쿠키 아이콘을 클릭하고 개인화 쿠키를 수락하세요.

벡터 그래픽스는 화면에서 널리 사용되지만, 대부분의 렌더링 작업은 여전히 CPU에서 이루어집니다. 이 방식은 효율성을 위해 일부 작업을 GPU로 전환하는 것을 제안합니다.

래스터화의 기본 개념은 벡터 형태 안팎에 있는 픽셀을 결정하는 것입니다. 이 과정에서는 픽셀의 가시성을 평가하기 위해 와인딩 넘버라는 개념을 사용합니다. 와인딩 넘버는 위쪽 세그먼트에서는 증가하고 아래쪽 세그먼트에서는 감소합니다. 기본 아이디어는 각 픽셀의 중심을 형태와 비교하고, 와인딩 넘버에 따라 픽셀을 채우는 것입니다.

GPU는 병렬 처리를 위해 설계되어 여러 스레드가 동시에 작동할 수 있습니다. GPU에서 래스터화를 간단하게 수행하는 방법은 한 번에 하나의 픽셀을 처리하고, 각 픽셀과 교차하는 모든 형태의 세그먼트를 확인하는 것입니다.

안티 앨리어싱 기법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 슈퍼샘플링으로, 더 높은 해상도로 렌더링한 후 이를 축소하여 부드러운 가장자리를 만드는 방법입니다. 그러나 이 방법은 많은 메모리와 처리 능력을 요구합니다. 두 번째는 분석적 안티 앨리어싱으로, 형태의 세그먼트를 기반으로 픽셀의 커버리지를 계산하여 상당한 계산 오버헤드 없이 더 나은 품질을 제공합니다.

최종 알고리즘 단계는 다음과 같습니다. 첫째, CPU에서 형태 목록과 커버리지 정보를 포함하는 블록을 준비합니다. 둘째, 각 픽셀에 대해 교차하는 블록을 결정하고, 해당 블록 내의 형태를 처리하여 최종 픽셀 색상을 계산합니다.

성능을 고려할 때, 화면을 더 작은 블록으로 나누면 처리 부하를 관리하는 데 도움이 됩니다. 형태에 간단한 선 세그먼트를 사용하면 계산을 단순화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 최적의 스레드 및 SIMD 그룹 구성은 GPU 효율성을 극대화하는 데 중요합니다.

이 GPU 지원 래스터화 접근 방식은 벡터 그래픽스 렌더링 속도를 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 블렌딩 및 픽셀 채우기 작업에서 전통적인 소프트웨어 렌더링 방법에 비해 10-15배의 성능 향상을 이룰 수 있습니다.

저는 Tailscale, 오래된 노트북, Claude Code, 그리고 Termius를 사용해 인터넷이 연결된 곳 어디서든 제 휴대폰으로 코딩을 합니다. 이 방법은 파티에 있을 때 사람들과 어울리기보다는 프로젝트 작업을 하고 싶을 때 아주 유용합니다.

Quake Brutalist Jam III(QBJ3)는 커뮤니티 주도의 프로젝트로, 개발에 1년 이상이 소요되었습니다. 이 프로젝트는 새로운 무기, 괴물, 파워업을 도입하고, 퀘이크의 시각적 디자인을 브루탈리즘 스타일로 완전히 재구성했습니다. 커뮤니티는 77개의 새로운 맵을 제작하여 퀘이크 엔진의 한계를 확장하는 데 크게 기여했습니다.

프로젝트는 2024년 겨울에 시작되어 2025년 10월에 비밀리에 출시되었습니다. 출시 후, 커뮤니티는 6주 동안 모드를 탐험하고 추가 콘텐츠를 제작할 수 있는 시간을 가졌습니다.

모드 설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 스팀이나 GOG에서 퀘이크를 구매하고 다운로드합니다. 그 다음, Ironwail 소스 포트를 다운로드하여 퀘이크 폴더에 넣습니다. 모드 파일을 같은 디렉토리에 압축 해제한 후, Ironwail을 열고, ESC 키를 누른 다음 콘솔에 "game qbj3"를 입력하고 엔터를 누릅니다.

독립 실행형 버전의 경우, 파일을 폴더에 압축 해제한 후 "QBJ3.exe"를 실행하면 됩니다.

QBJ3는 Ironwail 소스 포트(버전 0.8.1 이상)에 맞춰 설계되었습니다. 다른 엔진을 사용할 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

이 프로젝트는 개발을 위해 헌신한 팀과 많은 맵 작가들이 참여하여 협력의 중요성을 보여줍니다. 커뮤니티가 만든 세계를 마음껏 즐기시기 바랍니다!

저자는 고급 AI 코딩 에이전트인 Opus 4.5가 소프트웨어 개발에 미친 변혁적인 영향을 논의합니다. 처음에는 AI가 개발자를 완전히 대체할 수 있을지 회의적이었던 저자는 이제 Opus 4.5의 능력 덕분에 가능하다고 믿게 되었습니다.

Opus 4.5의 성능은 이전 AI 에이전트들보다 훨씬 뛰어나며, 코드를 처음 시도에서 정확하게 생성하고 스스로 오류를 효과적으로 디버깅합니다. 저자는 Opus 4.5를 사용하여 여러 애플리케이션을 성공적으로 개발했습니다. 여기에는 이미지 변환을 위한 윈도우 유틸리티, GIF 녹화 및 편집 도구, 소규모 비즈니스를 위한 페이스북 게시물 예약 모바일 앱, 주문 추적 및 라우팅 앱이 포함되며, 이 모든 작업은 최소한의 수작업으로 이루어졌습니다.

저자는 기본 코드에 대한 깊은 이해는 부족하지만, Opus 4.5가 품질을 유지하고 문제를 스스로 해결할 것이라고 신뢰합니다. AI에 최적화된 코드를 개발하기 위해 구조, 단순성, 디버깅 가능성에 중점을 두는 원칙을 세웠습니다. 그러나 코드 보안에 대한 불확실성과 AI의 능력 증가가 인간 개발자의 역할에 미치는 영향에 대한 우려도 인정합니다.

저자는 다른 사람들에게 개발에서 AI의 잠재력을 받아들이라고 권장하며, 변화를 두려워하기보다는 창조하는 것이 중요하다고 강조합니다. 본질적으로 저자는 AI 코딩 도구의 빠른 발전과 개인적인 경험, 그리고 점점 더 AI 중심으로 변화하는 환경에서 개발자들이 적응해야 할 필요성에 대해 반성합니다.

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저자는 Claude Code가 스크립트를 작성하고 API를 호출하는 등 여러 작업을 수행할 수 있지만, 수동 클릭이 필요한 웹사이트 상호작용에서는 어려움을 겪고 있다고 설명합니다. 저자는 이러한 플랫폼에 익숙하지 않아 탐색하는 데 시간이 많이 걸린다고 느낍니다. 이를 해결하기 위해 Perplexity의 Comet 브라우저를 사용하기 시작했지만, Claude와 Comet 간에 복사하고 붙여넣는 과정이 번거롭다고 말합니다.

이 과정을 간소화하기 위해 저자는 Claude를 Comet에 직접 연결하는 서버(MCP)를 구축했습니다. 이제 Claude가 API 없이 웹사이트에서 작업을 수행해야 할 때, 이 작업을 Comet에 위임할 수 있습니다. 저자는 이 설정이 앱 ID를 가져오거나 키를 생성하는 등의 특정 작업을 처리할 수 있다고 언급합니다. 저자는 Playwright MCP를 사용하는 것보다 이 방법을 선호하는데, 이는 Claude의 컨텍스트 창을 과도하게 압도하지 않기 때문입니다. 또한, Comet과의 통신은 API가 없기 때문에 CDP를 사용한다고 설명합니다.

이 글에서는 Raspberry Pi와 같은 장치에서 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 모델을 최적화하는 방법에 대해 다룹니다. 빠르고 고품질의 응답이 중요하며, 메모리 제약 내에서 성능을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다.

주요 내용으로는 먼저, 최적화된 성능에 대해 설명합니다. 이 모델은 Shapelearn이라는 방법을 사용하여 가중치에 가장 적합한 데이터 유형을 선택함으로써 속도(초당 토큰 수, TPS)와 품질을 향상시키면서 파일 크기를 불필요하게 줄이지 않습니다.

또한, Raspberry Pi 5에 16GB RAM을 장착했을 때, 이 모델은 8.03 TPS를 달성하며 예상 품질의 94.18%를 유지하여 사용자에게 실시간으로 느껴지게 합니다.

CPU 성능에 대해서도 언급합니다. Raspberry Pi를 포함한 CPU의 경우, 모델 크기를 줄이면 일반적으로 TPS가 증가하면서 정확성을 유지할 수 있습니다. ByteShape 모델이 속도와 품질 모두에서 Unsloth와 같은 대안보다 우수하다는 점을 강조합니다.

더 강력한 CPU인 Intel i7에 64GB RAM을 장착했을 때도 ByteShape 모델은 경쟁 제품보다 더 나은 TPS와 정확성을 보여줍니다.

GPU 성능은 모델과 메모리 제약에 따라 달라집니다. RTX 5090 GPU는 가중치당 4비트(BPW)에서 최적의 성능을 보이며, 이때 모델이 뛰어난 성능을 발휘합니다. 반면, 16GB VRAM을 가진 RTX 4080은 더 큰 모델에서 어려움을 겪지만 ByteShape의 효율성 덕분에 여전히 이점을 누릴 수 있습니다.

메모리 사용의 효율성도 중요하다고 강조합니다. 데이터 크기를 줄이는 것이 항상 성능 향상으로 이어지지는 않으며, 적절한 데이터 유형과 양자화 선택이 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

결론적으로, 장치의 메모리에 모델을 적절히 맞추고 속도와 품질 간의 균형을 최적화하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. Raspberry Pi에서 인터랙티브한 애플리케이션을 위해 추천하는 모델은 Q3_K_S-2.70bpw [KQ-2]로, 반응성과 정확성을 잘 조화시킵니다.

전반적으로 ByteShape 모델은 다양한 장치에서 더 나은 TPS와 품질 비율을 지속적으로 제공하는 것으로 소개됩니다.

이 텍스트는 인터넷 트래픽을 일반 이메일처럼 위장하여 방화벽의 감지를 피하는 빠른 SOCKS5 프록시에 대해 설명합니다.

사용자는 자신의 컴퓨터에서 로컬 SOCKS5 프록시를 실행합니다. 이후 트래픽은 서버로 전송되며, 일반적인 이메일 통신으로 보이게 됩니다. 심층 패킷 검사(DPI)는 이를 정당한 이메일 세션으로 인식하여 프록시로 간주하지 않습니다.

이 프록시는 리눅스 서버에서 간편하게 한 줄로 설치할 수 있습니다. 여러 사용자를 지원하며, 각 사용자에게 고유한 인증 정보와 IP 화이트리스트를 제공합니다. 또한, 사용이 간편하도록 클라이언트 패키지를 자동으로 생성합니다. 연결이 끊어지면 자동으로 재연결되며, SOCKS5를 사용하는 모든 애플리케이션과 호환됩니다.

이 기술은 Python, asyncio, TLS 1.2 이상, 그리고 인증을 위한 HMAC-SHA256을 사용합니다. 더 많은 정보는 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

스택 오버플로우는 한때 소프트웨어 개발자들이 기술 질문에 대한 답을 찾는 인기 있는 플랫폼이었지만, 사용자들이 종종 가혹한 비판에 직면하는 독성 환경으로 악명이 높아졌습니다. 이러한 문제를 개선하기 위한 노력에도 불구하고 많은 사용자들은 여전히 환영받지 못한다고 느꼈습니다.

최근 데이터에 따르면 2017년부터 2023년까지 스택 오버플로우의 사용량이 크게 감소했습니다. 많은 개발자들이 이제는 스택 오버플로우에서 비효율적인 답변을 기다리기보다는 신속한 답변을 제공하는 생성형 인공지능을 선호하고 있습니다. 이러한 변화는 스택 오버플로우가 더 긍정적인 커뮤니티를 조성했다면 사용자들을 더 오래 유지할 수 있었을 것이라는 점을 시사합니다.

결론적으로, 온라인 커뮤니티는 유용함뿐만 아니라 환영받는 환경을 조성해야 회원들이 대안이 생겼을 때 이탈하지 않도록 해야 합니다.

저자는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)에서 코드 맥락이 단편화되는 문제를 해결하기 위해 RepoReaper를 개발했습니다. 일반적인 코드 채팅 도구와는 달리, RepoReaper는 시니어 엔지니어의 접근 방식을 모방하여 Python 코드 구조를 분석하고 필요에 따라 GitHub에서 필요한 파일을 가져옵니다. 또한 BM25와 벡터 검색 방법을 조합하여 사용합니다. 이 시스템은 코드 아키텍처의 시각적 다이어그램도 생성합니다. 시스템은 비동기적으로 작동하며 ChromaDB를 사용해 상태를 저장합니다. 더 많은 정보는 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

1982년에 출시된 코모도어 1541 플로피 디스크 드라이브는 독립형 컴퓨터로 작동할 수 있을 만큼의 컴퓨팅 파워를 가지고 있습니다. 이 드라이브는 1 MHz의 MOS 6502 CPU와 자체 RAM, ROM, 그리고 입출력(I/O) 기능을 포함하고 있습니다. 최근 유튜브 채널인 코모도어 히스토리는 이 드라이브를 수정하여 일반 용도의 컴퓨터로 작동할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 이는 더 간단한 코모도어 KIM-1 컴퓨터에서 영감을 받은 것입니다.

이 작업을 위해 제작자 데이브는 최소한의 하드웨어 수정만으로 1541을 KIM-1의 운영 체제를 수정한 버전으로 프로그래밍했습니다. 그는 또한 코딩을 쉽게 하기 위해 BASIC 인터프리터를 통합하여 "Hello World"와 같은 간단한 프로그램을 실행할 수 있게 했습니다. 그러나 1541의 기능은 광범위한 I/O 옵션이 부족하여 제한적이며, 주로 직렬 터미널 인터페이스로 사용될 수밖에 없습니다.

이 프로젝트는 현대 드라이브 컨트롤러 전자 장치의 능력이 구형 시스템과 어떻게 비교되는지에 대한 흥미로운 질문을 제기합니다.

요약이 없습니다.

베트남의 새로운 법령 제342호는 2026년 2월 15일부터 시행되며, 소비자를 보호하고 불법 광고를 줄이기 위해 온라인 광고를 보다 엄격하게 규제하는 내용을 담고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

시청자는 비디오 및 애니메이션 광고를 최대 5초 후에 건너뛸 수 있습니다. 정적 광고는 즉시 취소할 수 있어야 하며, 광고는 사용자가 빠르게 닫을 수 있는 명확한 옵션을 제공해야 합니다. 혼란스러운 기호는 금지됩니다. 또한, 플랫폼은 사용자가 부적절한 광고를 신고하고 광고 선호도를 관리할 수 있는 눈에 띄는 방법을 제공해야 합니다. 이 법령은 화장품, 식품, 의료 용품, 알코올 등 건강과 환경에 영향을 미치는 11개 제품군의 광고도 규제합니다.

이러한 변화는 베트남 소비자들의 온라인 광고 경험을 개선하기 위한 목적을 가지고 있습니다.

외부 콘텐츠, 예를 들어 PDF 파일이나 링크에 직접 접근할 수는 없습니다. 하지만 문서의 내용을 제공해 주시면 요약하는 데 기꺼이 도와드리겠습니다.

크리스티안 발루타는 루믹스 G9ii의 내부와 CNC로 제작한 라이카 M 스타일의 바디를 조합해 맞춤형 카메라인 라이카 G9ii를 만드는 경험을 공유했다. 그의 동기는 개인화된 카메라 소프트웨어를 만들고 싶다는 열망과 현재 시장에서 거리 측정기 스타일 카메라가 사라지는 것에 대한 불만에서 비롯됐다.

전자공학 배경을 가진 프로그래머인 발루타는 이 프로젝트에 약 1년을 투자했다. 그는 부품 측정, 바디 디자인, 카메라 내부 부품 조정 등 여러 도전에 직면했다. 그는 라이카 M과 유사한 디자인을 목표로 하여 미적 요소와 기능성을 우선시했다.

부품 조립에는 초기 성공을 거두었지만, 느슨한 다이얼과 센서 보정 문제와 같은 여러 문제가 발생했다. 또한, 전량 알루미늄으로 제작된 바디 때문에 열과 와이파이 신호 문제도 있었다.

비용 측면에서 이 프로젝트는 약 2,000유로로 상당히 비쌌지만, 작동하는 라이카를 구매하는 것보다는 저렴했다. 그는 이상적인 카메라는 완성하지 못했지만, 카메라 제작의 복잡성에 대한 귀중한 통찰을 얻었고, 앞으로 자신의 제작을 계속 개선할 계획이다.

한 사람이 구강 프로바이오틱스인 BioGaia Prodentis의 효과를 DNA 시퀀싱을 통해 테스트하기로 결정했습니다. BioGaia는 스웨덴의 프로바이오틱스 전문 회사로, 구강 건강을 개선한다고 알려진 Limosilactobacillus reuteri 균주를 생산합니다. 이 제품은 한 달 분량에 약 20달러의 가격으로, 250개 이상의 임상 연구에서 뒷받침되는 증거가 있습니다.

이 사람은 Plasmidsaurus라는 서비스를 이용해 미생물 군집 시퀀싱을 진행했으며, 이 서비스는 옥스포드 나노포어 기술을 사용합니다. 프로바이오틱스를 섭취하기 전, 섭취하는 동안, 그리고 섭취 후 30일 동안의 침 샘플을 수집했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 침 샘플에서 L. reuteri가 발견되지 않아, 이 프로바이오틱스가 입안에 정착하지 않았거나 일시적으로 존재했거나 검출되지 않았음을 시사합니다. 둘째, L. reuteri가 없었음에도 불구하고, 구강 미생물 군집에서 S. salivarius가 상당히 증가했습니다. 특히 프로바이오틱스를 중단한 후에 이러한 변화가 두드러졌습니다. 이는 미생물 군집의 변화가 있었음을 나타낼 수 있습니다. 셋째, 시퀀싱 결과 잇몸 질환과 관련된 유해한 박테리아는 발견되지 않아, 건강한 구강 미생물 군집이 형성되어 있을 가능성이 있습니다.

실험 결과, 특정 프로바이오틱스는 검출 가능한 정착을 보이지 않았지만, 전체 구강 미생물 군집은 동적이며 짧은 시간 안에 상당한 변화를 겪을 수 있다는 결론을 내렸습니다. 이 개인은 프로바이오틱스의 맛이 좋다고 느꼈으며, 구강 건강을 위해 다시 시도할 의향이 있다고 밝혔습니다.

결론적으로, 프로바이오틱스는 구강 미생물 군집에 영향을 미칠 수 있지만, 그 효과가 항상 명확하거나 검출 가능한 것은 아닙니다.

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2025년 12월 30일, 한 개발자가 GitHub API와 통합을 위해 설계된 bors GitHub 머지 봇과 관련된 복잡한 버그를 해결한 경험을 공유했습니다.

개발자는 다양한 경쟁 조건을 수정하고 테스트 스위트를 강화한 후 bors 봇을 실제 운영 환경에 맞게 준비하는 작업을 하고 있었습니다. 이 테스트는 주로 단위 테스트보다는 통합 방법을 사용하여 실제 데이터베이스에 연결하고 HTTP 요청을 시뮬레이션했습니다.

버그 발견 과정에서, 주요 코드 리팩토링 중에 모의 GitHub 엔드포인트에 대한 PATCH 요청이 가끔 빈 본체를 가지는 문제가 발생했습니다. 이로 인해 역직렬화 오류가 발생했으며, 문제는 특정 상호작용 후에만 나타나는 불규칙한 것이었습니다.

조사 과정에서 개발자는 처음에 버그가 자신의 코드에 있다고 생각했습니다. 광범위한 디버깅 후, HTTP 요청을 모의하기 위해 사용된 wiremock 라이브러리에 문제가 있을 것이라고 의심하게 되었습니다. Wireshark로 요청을 분석한 결과, 일부 요청에서 본체가 실제로 누락된 것을 확인했습니다. 이는 발신 측의 문제를 나타냈습니다. 개발자는 GitHub와 인터페이스하기 위해 사용된 octocrab 라이브러리가 요청 본체를 제대로 처리하지 않고 자동으로 요청을 재시도하는 자체 재시도 메커니즘을 가지고 있다는 것을 발견했습니다.

문제의 근본 원인은 octocrab가 요청 재시도를 처리하는 방식에 있었습니다. 이 라이브러리는 요청 본체에 대해 얕은 복제 메커니즘을 사용했기 때문에 첫 번째 요청이 전송될 때 본체가 소모되고, 이후 재시도는 본체 없이 전송되었습니다. 내부 가변성을 사용함으로써 빈 본체가 눈에 띄지 않게 되었습니다.

버그를 해결하기 위해 개발자는 octocrab를 수정하여 재시도가 필요할 때 요청 본체의 깊은 복사가 이루어지도록 했습니다. 빈 본체가 재시도 중에 전송되지 않도록 본체를 안전하게 복제하는 새로운 메서드를 추가했습니다.

버그 수정은 bors 봇과 octocrab 모두를 개선했으며, 라이브러리 의존성을 이해하는 것의 중요성을 보여주었습니다. 개발자는 자신의 디버깅 여정을 되돌아보며 Rust 작업의 어려움을 인정하고, 비슷한 문제에 직면한 다른 사람들을 돕기 위해 자신의 경험을 공유했습니다. 또한 디버깅에 AI 도구를 사용하는 가능성에 대해서도 언급하며, 이 도구들의 장점과 한계를 강조했습니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 로봇이 아님을 확인하는 박스를 클릭해 주세요.

이 문제는 귀하의 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원하지 않거나, 이들이 차단되어 있을 수 있습니다.

도움이 필요하시면 지원팀에 연락하시고 참조 ID: bafe0a34-ebe2-11f0-9f29-1c3edca73098를 제공해 주세요.

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마이크로소프트의 클라우드 저장 서비스인 원드라이브가 사용자들 사이에서 불만을 일으키고 있습니다. 이 서비스는 윈도우에 자동으로 통합되어 있어, 사용자들이 명확한 경고 없이 파일을 마이크로소프트의 서버에 업로드하게 만듭니다. 많은 사용자들이 원드라이브 백업을 비활성화하려고 시도한 후, 자신의 컴퓨터에서 파일이 삭제된 것을 발견합니다. 이러한 상황은 랜섬웨어 공격에 비유되기도 하며, 사용자들은 파일에 접근하지 못하게 될 수 있습니다.

파일을 복구하려면 사용자들은 복잡한 절차를 거쳐야 하며, 이 과정은 명확하게 설명되어 있지 않아 온라인에서 튜토리얼을 찾아야 합니다. 마이크로소프트의 접근 방식은 사용자 친화적이지 않고 오해를 불러일으킨다는 비판을 받고 있습니다. 기사에서는 파일을 더 잘 관리하고 싶다면 다른 운영 체제를 고려해볼 것을 제안합니다. 비평가들은 또한 윈도우가 광고와 불필요한 기능으로 복잡해졌다고 지적하며, 마이크로소프트의 관행이 사용자 경험보다 이익을 우선시하는 기업들과 유사하다고 언급합니다.

CES 2026에서 델의 발표는 인공지능(AI)에 대한 최소한의 집중으로 눈에 띄었습니다. 이는 기술 회사들이 제품 발표에서 AI를 강조하는 경향과 대조적입니다. 델의 COO인 제프 클락은 산업 현황에 대해 이야기하며 XPS 노트북 라인업과 다양한 에일리언웨어 제품을 소개했습니다. 그는 AI 용어에 얽매이지 않고 제품에 대한 설명을 이어갔습니다. 델의 제품 책임자인 케빈 터윌리거는 소비자들이 AI 기능에 크게 관심을 두지 않는다고 언급하며, AI가 오히려 혼란을 주는 경우가 많다고 말했습니다. 이러한 "AI 우선" 접근에서 소비자 중심의 시각으로의 변화는 환영받았으며, 이는 앞으로 기술 제품이 마케팅되는 방식에 변화가 있을 가능성을 시사합니다.

타마린드 바이오의 데니즈와 셰리는 약물 발견을 위한 인공지능 도구를 제공하여 생명공학 제약 회사들이 알파폴드와 같은 고급 모델을 활용해 새로운 의약품을 설계할 수 있도록 돕고 있습니다. 그들은 타마린드를 설립하여 계산 생물학 작업을 간소화하고, 기술적 전문 지식이 없는 과학자들도 쉽게 분자 인공지능 도구에 접근할 수 있도록 하였습니다. 처음에 데니즈는 스탠포드에서 모델 요청을 처리했지만, 대규모 사용을 위해 더 나은 솔루션이 필요하다는 것을 깨달았습니다.

현재 타마린드는 많은 선도적인 제약 회사와 수천 명의 과학자들이 사용하고 있습니다. 사용자 친화적인 웹 애플리케이션과 개발자를 위한 프로그래밍 인터페이스를 제공하여 기술적 사용자와 비기술적 사용자 모두에게 적합합니다. 이들은 복잡한 데이터 처리와 모델 통합을 효율적으로 관리하는 시스템을 구축하였습니다.

성장하면서 사용자들은 자신의 모델을 연결하고 플랫폼에서 맞춤형 작업 흐름을 만들 수 있는 기능을 요청했습니다. 타마린드는 이제 모델 미세 조정 및 실험실 데이터 통합과 같은 기능도 지원합니다. 이들은 인공지능이 생명공학 분야에서 어떻게 사용될 수 있는지를 개선하기 위해 피드백을 환영하며 인재를 채용하고 있습니다. 관심 있는 분들은 데니즈에게 deniz[at]tamarind.bio로 연락하거나 온라인에서 제품을 확인할 수 있습니다.

저자는 고등학교 밴드의 학부모로서 밴드 시즌의 감정적 사이클에 대해 반성합니다. 졸업생들과의 작별 인사에서 느끼는 슬픔은 그들의 인생에서 중요한 순간처럼 느껴지기 때문입니다. 그는 아들에게 어려움을 받아들이라고 격려하며, 인생의 초기 도전이 현실과 성장에 도움이 된다고 말합니다.

이 글에서는 힘과 취약함은 외적인 속성이고, 강함과 약함은 내적인 것이라는 개념을 다룹니다. 저자는 자신의 현실을 받아들이는 것이 강함으로 이어지며, 현실에서 너무 멀어지면 불안과 우울증 같은 문제를 일으킬 수 있다고 강조합니다.

인생의 궤적은 지적, 사회적, 경제적, 정서적 웰빙 요소로 나눌 수 있습니다. 저자는 웰빙이 이러한 요소들 간의 간극에 의해 영향을 받으며, 이는 관계와 사회적 계층을 포함한 다양한 삶의 측면에서 긴장을 초래한다고 제안합니다.

마지막으로, 안정적인 관계는 최소한 한 영역에서 상호 존중이 필요하며, 겉으로 보이는 매력은 시간이 지나면서 지속되지 않을 수 있다고 결론짓습니다.

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넷플릭스는 데이터베이스 인프라를 아마존 오로라로 성공적으로 전환하여 성능이 75% 향상되고 비용이 28% 절감되는 성과를 거두었습니다. 이전에 사용하던 자체 관리형 포스트그레SQL 시스템은 복잡하고 비효율적이어서 이 같은 결정을 내리게 되었습니다. 아마존의 관리형 서비스로 전환함으로써 넷플릭스는 운영을 단순화하고 시스템 신뢰성을 높였습니다.

주요 개선 사항으로는 평균 대기 시간이 50% 감소했으며, 중요한 서비스의 대기 시간은 75% 줄어들었습니다. 또한, 팀은 맞춤형 소프트웨어를 관리할 필요가 없어져 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

넷플릭스의 이주는 대기업들이 비용 절감과 관리 부담을 줄이기 위해 클라우드 기반 데이터베이스로 이동하는 추세의 일환입니다. 삼성과 파나소닉 같은 다른 기업들도 오로라로 전환한 후 유사한 혜택을 보고하고 있습니다.

오로라가 넷플릭스에 유리한 결과를 가져왔지만, 모든 작업에 적합한 것은 아닙니다. 특정 작업에 대해서는 다른 데이터베이스 솔루션이 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 오로라의 운영적 이점은 넷플릭스가 대규모 사용자 기반에 효율적으로 서비스를 제공하는 데 크게 기여하고 있습니다.

CES 2026에서 AMD는 새로운 베니스 시리즈 서버 CPU와 MI400 시리즈 데이터센터 가속기를 공개했습니다. 이는 AMD가 2025년 6월 행사에서 언급했던 제품의 실리콘을 처음으로 공개한 것입니다.

베니스 CPU의 주요 특징은 다음과 같습니다. 먼저, 코어 칩렛(CCD)을 입력/출력(IO) 다이에 연결하는 고급 패키징 방식이 도입되었습니다. 이전 모델과는 다른 점입니다. 각 베니스 패키지는 최대 256개의 코어를 가질 수 있으며, 8개의 CCD가 각각 32개의 코어를 포함하고 있습니다. IO 다이는 크기가 크게 증가하여, 이전 모델의 약 400mm²에서 현재는 700mm² 이상으로 확대되었습니다.

MI400 가속기의 경우, 설계에는 12개의 HBM4 메모리 다이와 여러 개의 컴퓨트 및 IO 다이가 포함되어 있어 전체 패키지 크기가 상당히 큽니다. 기본 다이는 두 개로 각각 약 747mm²이며, 추가적인 오프 패키지 IO 다이도 있습니다.

AMD는 MI400 제품군의 새로운 제품과 베니스의 V-캐시 버전도 발표했습니다. 이 V-캐시 버전은 각 CCD당 최대 384MB의 L3 캐시를 지원할 수 있습니다. 베니스와 MI400 시리즈는 올해 말에 출시될 예정입니다.

이 연구는 현대 데이터베이스 시스템이 Linux의 io_uring 인터페이스를 활용하여 더 빠르고 효율적인 입출력(I/O) 작업을 수행하는 방법을 살펴봅니다. io_uring은 저장소와 네트워킹 작업을 결합한 새로운 I/O 처리 방식으로, 기존 방법보다 개선된 성능을 제공합니다. 그러나 적절한 구현 없이 단순히 io_uring으로 전환하는 것만으로는 항상 성능이 향상되지 않습니다.

io_uring이 가장 유용한 상황을 보여주기 위해 연구는 두 가지 시나리오를 분석합니다. 하나는 저장소 관리 시스템에 통합하는 것이고, 다른 하나는 네트워크 중심 작업에서 빠른 데이터 전송을 위한 것입니다. 연구자들은 등록된 버퍼와 패스스루 I/O와 같은 io_uring의 고급 기능이 전체 성능에 미치는 영향을 탐구합니다.

연구 결과는 저수준 개선이 시스템 성능에 큰 이득을 가져오는 경우와 디자인 선택이 이러한 결과에 미치는 영향을 밝혀냅니다. 이 연구를 바탕으로 io_uring을 활용한 I/O 중심 시스템을 구축하기 위한 실용적인 가이드라인을 제공합니다. PostgreSQL에 대한 사례 연구에서는 이러한 가이드라인을 따르면 성능이 14% 향상될 수 있음을 보여줍니다.

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수학 문제를 해결하는 두 가지 접근 방식에 대해 설명합니다. 이 내용은 20세기 최고의 수학자 중 한 명으로 평가받는 알렉산더 그로텐디크의 관점을 반영하고 있습니다.

첫 번째 방법은 '망치와 chisel 접근법'입니다. 이 방법은 문제를 직접적이고 강력하게 해결하려는 시도로, 단단한 견과류를 망치와 chisel로 깨는 것과 비슷합니다. 이 방식은 인내와 반복적인 노력이 필요하며, 결국 해결책에 도달하는 데 시간이 걸립니다.

두 번째 방법은 '담그기 접근법'입니다. 그로텐디크는 이 방법을 선호했으며, 이는 견과류를 물에 담가 부드러워지도록 하는 점진적이고 부드러운 과정을 의미합니다. 이 접근법은 아이디어가 시간이 지남에 따라 발전할 수 있도록 하여, 자연스럽게 해결책이 나타나는 결과를 가져옵니다.

그로텐디크의 스타일은 개념을 깊이 이해하는 데 중점을 두었으며, 이는 종종 즉각적이고 명시적인 계산 없이도 우아한 해결책을 도출하는 결과를 낳았습니다. 그는 자신의 접근 방식이 자신에게는 효과적이었지만, 모든 문제에 적용될 수는 없다고 강조했습니다. 어떤 상황에서는 망치와 chisel 접근법과 같은 보다 직접적인 방법이 필요할 수 있으며, 이는 더 빠른 해결로 이어질 수 있습니다.

결국 그로텐디크의 방법은 문제 해결에서 인내와 넓은 시각을 강조하지만, 때로는 더 빠르고 단호한 접근이 필요하다는 점도 인식하는 것이 중요합니다.

저자는 실제 메일 서버와 작업할 때 발생하는 일반적인 이메일 테스트 문제를 해결하기 위해 VaultSandbox라는 새로운 도구를 개발했습니다. 기존의 많은 도구들은 이메일이 발송되었는지 확인하는 데 그치지만, SPF, DKIM, DMARC와 같은 중요한 프로토콜을 검증하지는 않습니다. VaultSandbox는 모든 수신 메시지에 대해 이러한 프로토콜을 확인하는 자가 호스팅 SMTP 게이트웨이로, 사용자가 테스트를 진행하면서도 기존의 이메일 제공업체를 유지할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 여러 프로그래밍 언어를 위한 클라이언트 SDK와 수동 테스트를 위한 웹 사용자 인터페이스가 있습니다. 또한, 서버에서 전송된 이벤트(Server-Sent Events, SSE)를 이용한 결정론적 테스트를 통해 이메일이 도착할 때 즉각적인 피드백을 제공합니다. 외부 데이터베이스가 필요 없는 최소한의 인프라 설계로 관리가 용이하며, 포스트 양자 암호화(Post-Quantum Encryption)를 통해 보안을 강화하여 암호화된 데이터만 저장됩니다.

저자는 특히 자가 호스팅을 위한 AGPLv3 라이선스 사용에 대한 피드백을 요청하고 있습니다. 더 자세한 내용은 빠른 시작 가이드와 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

월스트리트 저널 기사에서는 인공지능(AI)이 해킹 능력을 점점 더 키워가고 있으며, 인간 해커를 초월할 가능성에 대해 다루고 있습니다. AI 기술의 빠른 발전이 복잡한 작업을 수행할 수 있게 해주고, 그 중에는 사이버 공격도 포함됩니다. 이 기사는 해킹 분야에서 AI와 관련된 위험성을 지적하며, 이러한 고급 위협에 대비하기 위한 보안 조치의 필요성을 강조합니다. 요약하자면, AI는 인간 해커에 도전하거나 심지어 능가할 수 있는 수준에 가까워지고 있어 사이버 보안에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

2026년 1월, 한 사용자가 2024년 10월부터 사용해온 스냅드래곤 개발 키트에 대한 경험을 공유했습니다. 이 키트는 빠른 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 ARM64 CPU, 32GB RAM, 512GB SSD를 갖추고 있었으며, 최근의 윈도우 업데이트 실패 전까지 윈도우 11을 원활하게 실행했습니다.

2025년 12월 초, 보안 업데이트(KB5068861)가 설치에 실패하면서 사용자는 한 달 동안 업데이트를 중단했습니다. 업데이트를 다시 켰을 때, 시스템에서 롤백 문제가 발생해 여러 번 재부팅해야 했고, 마이크로소프트 계정에 로그인하는 데 어려움을 겪었습니다. 결국 시스템이 제대로 부팅되지 않아 윈도우 재설치를 시도했지만, 이 또한 실패했습니다.

UEFI 설정을 확인하고 부품을 재장착하는 등 다양한 문제 해결 방법을 시도했지만 시스템은 여전히 반응하지 않았습니다. 사용자는 실패한 업데이트가 일부 펌웨어나 UEFI 구성 요소를 손상시켰을 것이라고 추측했습니다. 퀄컴이 개발 키트에 대한 지원을 중단했기 때문에 복구 도구나 지원 옵션이 없었습니다.

결국 사용자는 강력하고 신뢰할 수 있는 장치를 잃게 되어 실망감을 표현했습니다. 스냅드래곤 플랫폼은 업데이트 문제 발생 전까지 잘 작동했음을 강조했습니다. 사용자는 퀄컴이 복구 도구를 출시한다면 자신의 경험을 업데이트할 것이라고 덧붙였습니다.

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MasoniteFramework 페이지에서 로딩 오류가 발생했습니다. 이 페이지에는 알림, 코드 세부사항, 그리고 논의가 포함되어 있으며, 커뮤니티 회원인 조 맨쿠소의 별세에 중점을 두고 있습니다.

2025년 11월 13일, 'basicallysteve'라는 회원이 조의 건강 문제로 인한 사망 소식을 전하며 커뮤니티에 그의 가족을 기억해 주기를 부탁했습니다. 그는 조가 아프면서도 Masonite 프로젝트에 헌신한 점을 강조하며, 커뮤니티가 조를 기억하며 프로젝트를 계속 지원하길 바란다고 전했습니다.

다른 커뮤니티 회원들도 조에 대한 애도를 표하며, 오픈 소스 커뮤니티에서의 그의 기여와 혁신적인 아이디어를 언급했습니다.

온라인에서 오디오 루프를 만들 수 있는 간단한 웹 앱을 만들었습니다. 기능은 다소 기본적이지만, 10초 이내에 루프를 만들기 시작할 수 있습니다.

이 기사는 초음속 비행의 미래에 대해 다루며, 혁신적인 세 회사인 붐 수퍼소닉, 아스트로 메카니카, 그리고 헤르메우스를 소개합니다. 이들 각 회사는 항공 여행을 혁신하기 위한 독특한 접근 방식을 가지고 있습니다.

붐 수퍼소닉은 오버추어라는 새로운 초음속 제트를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 회사는 소음 없이 음속을 초과하는 소형 제트기인 XB-1을 성공적으로 시험 비행한 후, 육상에서 조용한 초음속 비행을 허용하는 규제 변화를 잘 활용했습니다. 그들의 새로운 엔진인 심포니는 효율성과 경제성을 고려하여 설계되었으며, 뉴욕에서 런던까지 약 5,000달러에 비행할 수 있는 가능성을 제시합니다. 오버추어의 첫 시험 비행은 3년 후에 예정되어 있으며, 상업 비행은 2033년경에 시작될 것으로 보입니다.

아스트로 메카니카는 이안 브룩이 설립한 회사로, 새로운 터보전기 적응형 엔진을 통해 제트 엔진 디자인을 재구성하고 있습니다. 이 엔진은 다양한 비행 모드 간의 효율적인 전환을 가능하게 합니다. 아스트로는 초음속 여행을 더 접근 가능하고 저렴하게 만들기 위해, 소형 제트를 이용한 항공사를 운영할 계획을 세우고 있으며, 초기에는 방위 시장에 집중하여 빠른 개발과 수익을 추구하고 있습니다.

헤르메우스는 하이퍼소닉 비행(마하 5)을 목표로 하는 스타트업으로, 다양한 기술을 결합한 하이브리드 엔진인 키메라를 사용합니다. 이 회사는 방위 분야에서 기술을 시험한 후 상업적 응용으로 전환할 계획이며, 2030년대에는 뉴욕에서 런던까지 90분 만에 비행할 수 있는 목표를 가지고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 초음속 여행의 귀환에 대한 낙관적인 전망을 제시하며, 이들 회사가 가까운 미래에 장거리 비행을 훨씬 더 빠르고 접근 가능하게 만들 혁신을 이끌고 있다고 강조합니다.

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AWS는 최근 기계 학습(ML)을 위한 EC2 용량 블록의 가격을 약 15% 인상했습니다. 특히 일부 특정 인스턴스는 가격이 크게 상승했습니다. 예를 들어, p5e.48xlarge 인스턴스의 시간당 요금이 34.61달러에서 39.80달러로 올랐습니다. 이 변화는 특히 AWS가 다른 GPU 인스턴스의 가격 인하를 발표한 이후에 발생하여 예상치 못한 일이었습니다.

용량 블록은 고객이 특정 GPU 인스턴스를 예약하여 보장된 가용성을 확보할 수 있도록 해줍니다. 이는 ML에 의존하는 기업들에게 매우 중요합니다. 이번 가격 인상은 기존 할인 계약을 가진 고객들 사이에서 우려를 불러일으켰습니다. 할인 비율이 동일하더라도 비용이 증가할 수 있기 때문입니다.

이번 가격 인상은 AWS의 가격 전략에 변화가 있음을 나타낼 수 있으며, 클라우드 가격이 지속적으로 하락할 것이라는 오랜 기대를 깨뜨릴 수 있습니다. 공급 제약이 계속된다면 다른 서비스에서도 가격 인상이 이어질 가능성이 있습니다. 전반적으로 이러한 변화는 AWS가 Azure와 Google Cloud Platform과 같은 경쟁사에 비해 경쟁력을 잃을 수 있는 요인이 될 수 있으며, 경쟁사들은 이를 마케팅 포인트로 활용할 수 있습니다.

저자는 최근 "Git Accelerator"라는 도구를 출시했으며, 이 도구는 마케팅 없이 단 이틀 만에 700회 이상 다운로드되었습니다. 이 도구는 코드베이스에서 검색 속도를 개선하기 위해 설계되었습니다. 처음에는 파일 시스템 접근 속도가 느려서 검색하는 데 6.6초가 걸렸지만, 훨씬 빠르게 파일을 나열하는 명령어를 사용하여 최적화함으로써 검색 시간을 0.46초로 줄였습니다. 이러한 빠른 응답 시간은 개발자들의 사용자 경험을 향상시킵니다.

다양한 플랫폼에 대한 설치 방법이 제공되며, 이 도구는 정밀한 검색에 가장 적합합니다. 그러나 보다 일반적인 검색의 경우 전통적인 방법이 여전히 더 효과적일 수 있습니다. 저자는 질문이나 개선 제안에 대해 열려 있습니다.

저자 다니엘 브렌델은 소셜 미디어에 대한 피로감이 커지고 있음을 반영합니다. 그는 20년 전의 온라인 소통이 지금과는 달리 덜 상업적이었고, 인스턴트 메시징과 포럼에 의존했음을 회상합니다. 현재의 주요 플랫폼인 페이스북이나 인스타그램과는 다른 방식이었습니다. 그는 이러한 플랫폼들이 진정한 사회적 상호작용을 감소시키고, 부정적인 정보와 과도한 광고로 가득 찬 환경을 만들었다고 지적합니다.

브렌델은 마스토돈과 페디버스와 같은 대안들을 탐색했지만, 처음에는 신선하게 느껴졌으나 결국 의미 있는 소통이 부족하다고 느꼈습니다. 그는 온라인에서의 사회적 교류에 대한 일반적인 피로감을 관찰하며, 자신의 단절감도 언급합니다. 그는 지지하는 커뮤니티가 그리워하지만, 적극적으로 변화를 찾고 있지 않으며, 많은 사람들이 비슷한 감정을 공유하고 있다고 인정합니다. 전반적으로 그는 소셜 미디어가 연결의 원천이 아니라 피로의 원천이 되었다고 결론짓습니다.

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2025년 12월 25일, Ruby 4.0.0이 출시되면서 Ruby의 Array 클래스에 있는 pack 메서드와 관련된 중요한 취약점이 발견되었습니다. 이 메서드는 배열 요소를 지시어로 구성된 템플릿 문자열을 사용하여 이진 문자열로 변환하는 데 사용됩니다. 문제는 이러한 지시어의 반복 횟수가 부호 있는 변수와 부호 없는 변수 유형 간의 불일치로 인해 음수가 될 수 있다는 점입니다.

이 취약점은 메모리 유출로 이어질 수 있지만, 실제 애플리케이션에서 해당 메서드가 거의 사용되지 않기 때문에 일반적으로 악용되지 않습니다. 공격자는 이 메서드의 인자를 특정하게 제어해야 합니다. 이 취약점은 Ruby 4.0.0부터 존재했으며, 최소한 2002년의 Ruby 1.6.7까지 거슬러 올라갈 수 있습니다.

이 취약점은 "바이트를 백업"하는 용도로 설계된 X 지시어를 사용할 때 예기치 않은 동작을 초래할 수 있습니다. 만약 음수의 반복 횟수가 주어지면, 문자열이 줄어드는 대신 오히려 늘어날 수 있어 버퍼 오버플로우 문제를 일으킬 수 있습니다.

이 취약점에 대한 수정 사항은 Pull Request #15763에서 추적되고 있습니다.

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2026년 1월 7일, 한 댓글 작성자가 복잡한 일을 피하는 것이 성공으로 이어질 것이라고 제안했습니다.

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폭스바겐이 새로운 ID. 폴로 전기 해치백을 시작으로 차량 내부에서 물리적 버튼으로 돌아가고 있습니다. 이 모델은 유럽에서 판매되며, 이전 모델에서 사용된 터치 감응식 조작 대신 실제 버튼으로 크루즈 컨트롤과 기후 설정 같은 기능을 조작할 수 있게 디자인이 변경되었습니다. 이러한 변화는 많은 자동차 제조사들이 디지털 조작으로 전환하는 추세 속에서 이루어졌으며, 폭스바겐은 이러한 디지털 방식이 소비자들에게 덜 인기가 있다는 것을 알게 되었습니다. 현재 ID. 폴로가 이 새로운 디자인을 적용한 유일한 모델이지만, 향후 새롭게 업데이트될 ID.4 SUV와 ID. 버즈에도 이 디자인이 적용될 가능성이 있습니다. 일부 기후 조절 기능은 여전히 터치스크린을 통해 접근할 수 있지만, 전반적으로 폭스바겐의 차량 내부 접근 방식에 큰 변화가 있음을 보여줍니다.

2025년 데이터베이스 산업의 주요 동향과 사건들을 돌아보는 기사가 발표됐다. 이 기사에서는 몇 가지 중요한 사항을 정리했다.

첫째, PostgreSQL이 데이터베이스 분야에서 계속해서 주도적인 위치를 차지했다. 최신 버전에서는 비동기 I/O 저장소와 스킵 스캔 지원과 같은 기능이 추가되었다. 많은 스타트업과 대기업들이 PostgreSQL에 집중하며, Databricks와 Snowflake와 관련된 중요한 인수도 있었다.

둘째, 눈에 띄는 인수 사례로는 Databricks가 Neon을 10억 달러에 인수한 것, Snowflake가 CrunchyData를 2억 5천만 달러에 인수한 것, 그리고 IBM이 DataStax를 약 30억 달러에 인수한 것이 있다.

셋째, PostgreSQL의 확장성을 높이기 위한 두 가지 주요 프로젝트인 Supabase의 Multigres와 PlanetScale의 Neki가 발표되었다.

넷째, 대형 언어 모델(LLM)이 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 하는 새로운 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 다양한 데이터베이스 관리 시스템에서 널리 채택되었다.

다섯째, MongoDB가 FerretDB를 상대로 특허와 상표 침해 혐의로 소송을 제기하면서 NoSQL 데이터베이스 환경이 복잡해졌다.

여섯째, 지배적인 Parquet 형식과 경쟁하기 위해 여러 새로운 파일 형식이 출시되어 이 분야의 혁신을 촉진했다.

일곱째, Fauna와 PostgresML을 포함한 여러 데이터베이스 회사들이 문을 닫으면서 산업의 어려움을 드러냈다.

마지막으로, 오라클의 공동 창립자인 래리 엘리슨이 자신의 회사 오라클의 성공 덕분에 세계에서 가장 부유한 사람이 되었다.

전반적으로 2025년은 PostgreSQL의 지속적인 혁신, 중요한 인수, MCP와 같은 새로운 기술이 두드러진 한 해였으며, 일부 기업들에게는 시장 경쟁과 도전이 있던 해였다.

XPER는 코모도어 64를 위해 설계된 초기 전문가 시스템으로, 날씨 예측과 같은 전문 지식을 활용하여 예측을 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다. 전문가 시스템의 개념은 특정 분야에서 인간의 의사 결정을 모방하는 컴퓨터 프로그램을 사용하는 것입니다.

1980년대에 전문가 시스템은 인공지능(AI) 분야에서 혁신으로 여겨졌으며, 특정 분야의 지식을 활용하여 생산성을 높일 것이라는 기대를 모았습니다. 그러나 그 효과에 대한 의견은 엇갈렸고, 일부 전문가들은 그 능력에 대해 회의적인 시각을 보였습니다.

XPER는 사용자가 객체, 특성 및 속성을 포함한 구조화된 데이터 모델을 사용하여 의사 결정 프레임워크를 만들 수 있도록 합니다. 이 시스템은 버섯 식별이나 날씨 예측과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있지만, 유연성과 복잡성에서 한계가 있습니다.

사용자는 데이터 포인트를 신중하게 정의해야 합니다. XPER는 연속 데이터를 잘 처리하지 못하며, 퍼지 로직이나 시간적 순서와 같은 고급 기능이 부족합니다. 매뉴얼은 사용자가 지식을 효과적으로 구조화하는 방법에 대한 안내가 부족하여 도움이 되지 않습니다.

XPER는 미세한 데이터 처리에 어려움을 겪으며, 종종 중복된 정보 입력을 초래합니다. 사용자가 정확한 데이터를 입력해야 하는 의존성 때문에 잘못된 입력은 잘못된 출력을 초래합니다.

날씨 데이터를 입력한 후 XPER가 만든 예측은 신뢰할 수 없었으며, 이는 이 시스템이 진지한 도구라기보다는 장난감에 가깝다는 한계를 드러냈습니다. XPER를 사용하는 경험은 소프트웨어의 제약을 이해하고 데이터 분석 과정에서의 학습의 중요성을 보여주었습니다.

전반적으로 XPER는 전문가 시스템의 잠재력을 보여주지만, 정확성과 적응성 측면에서 인공지능 기술에 대한 높은 기대를 충족하지 못하고 있습니다.

ToXCancel은 안드로이드용 파이어폭스 브라우저 확장 프로그램으로, 사용자가 x.com이나 twitter.com에 접근하려고 할 때 xcancel.com으로 자동으로 리디렉션합니다. 이를 통해 사용자는 x 계정 없이도 스레드와 댓글을 읽을 수 있습니다. 이 확장 프로그램은 18개의 리뷰를 바탕으로 4.8이라는 높은 평점을 받고 있으며, 다운로드도 간편합니다. x.com과 twitter.com의 데이터에 접근하기 위해 선택적 권한이 필요합니다. 파일 크기는 작고(63.52 KB) 마지막 업데이트는 2025년 5월에 이루어졌습니다.

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B+트리 구현은 대규모 데이터 구조를 관리하는 데 있어 일반적인 대안보다 훨씬 빠릅니다. 데이터 삽입, 검색, 삭제 속도가 Abseil B+트리와 표준 C++ 맵(std::map)보다 2배에서 5배 더 빠른 것으로 관찰되었습니다.

이번 저널에서는 2026년 1월 5일 주간 저궤도 보안 레이더의 내용을 다룹니다. 이 호에서는 베네수엘라의 정전 동안 발생한 인터넷 중단과 관련된 BGP(경계 게이트웨이 프로토콜) 이상 현상에 대해 논의합니다. 미국 사이버 작전과 관련하여 존 D. 케인 장군의 발언이 언급되며, 군사 작전과 사이버 활동 간의 연관성을 시사합니다.

BGP는 라우터가 라우팅 정보를 공유하는 데 사용하는 프로토콜로, 보안 취약점이 알려져 있습니다. 베네수엘라의 국영 통신사인 CANTV는 1월 2일에 비정상적인 라우팅 패턴을 보였으며, 여러 IP 주소 접두사가 예상치 못한 방식으로 라우팅되었습니다. Cloudflare Radar의 데이터에 따르면 CANTV와 관련된 BGP 발표가 급증하고 비정상적인 라우팅 경로가 발견되었습니다. 이러한 경로는 일반적으로 포함되지 않는 것이었습니다.

영향을 받은 많은 IP 범위는 카라카스의 은행과 인터넷 제공업체와 같은 중요한 서비스와 연결되어 있습니다. BGP 이상 현상은 베네수엘라에서 발생한 폭발과 군사 작전과 같은 중요한 사건과 동시에 발생하여, 조작된 트래픽 경로를 통한 정보 수집 가능성에 대한 의문을 제기합니다.

이 기사는 이 시기에 발생한 비정상적인 BGP 활동이 그 의미를 완전히 이해하기 위해 추가 조사가 필요하다고 제안합니다.

이 기사에서 조쉬 레노는 1994년에 "인스펙터 댄저펙"이라는 캐릭터를 만든 퀘벡 출신의 ANSI 아티스트 에리의 여정을 탐구합니다. 처음에는 언더그라운드 ANSI 아트 씬에서 자신을 알리려는 십대였던 에리는 게시판 시스템(BBS)을 통해 커뮤니티를 찾고 만화에 대한 사랑과 ANSI 스타일을 결합한 작품을 제작하기 시작했습니다.

에리는 ANSI 씬의 창의성과 동료애에 대해 회상합니다. 그 과정에서 그는 자신의 독특한 만화 스타일에 대한 부정적인 피드백을 받기도 했습니다. 이는 당시 인기 있었던 더 진지한 슈퍼히어로 테마와 대조를 이루었습니다. 그의 캐릭터인 인스펙터 댄저펙은 유머러스하고 도발적인 의도로 만들어졌으며, 다른 ANSI 아트가 슈퍼히어로에 집중하는 가운데 등장했습니다.

이 기사는 에리의 초기 작품들을 다루며 인스펙터 댄저펙이 등장하는 작품들이 "초기 온라인 만화"로 볼 수 있지만, 후에 등장하는 웹툰 플랫폼의 연재 구조가 없기 때문에 웹툰의 정의에는 맞지 않는다고 언급합니다. 에리는 자신이 ANSI 씬에 기여했지만, 그것이 웹툰 발전에 직접적인 영향을 미쳤다고 생각하지는 않는다고 말합니다.

전반적으로 에리의 이야기는 그의 창의적인 발전, 실험, 그리고 ANSI 아트 커뮤니티가 그의 예술적 여정에 미친 영향을 강조합니다.

이 웹사이트는 AI 회사의 자동 스크래핑을 방지하기 위해 Anubis라는 시스템을 사용합니다. 이 시스템은 사용자가 인간임을 증명하는 작업을 완료해야 하므로 봇이 사이트에 접근하기 어렵게 만듭니다. 이는 이메일 스팸을 줄이기 위해 사용되는 방법과 유사합니다. Anubis는 헤드리스 브라우저를 식별하고 차단하는 것을 목표로 하며, 정당한 사용자에게는 최소한의 방해를 주도록 설계되었습니다. 사이트에 접근하려면 최신 자바스크립트를 활성화해야 하며, 이를 차단하는 일부 플러그인이 있을 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 더 나은 해결책이 개발되는 동안의 임시 조치입니다.

현재 Gmail 앱의 용량은 760.7MB로, 무료 앱 중에서 가장 큰 앱 중 하나입니다. 이 크기는 지난 몇 년 동안 크게 증가했으며, 2013년에는 약 12MB에 불과했지만 2017년에는 200MB를 넘었습니다. Gmail은 크기가 큰 편이지만, Tesla나 Crypto.com 같은 다른 앱은 약 1GB로 더 큽니다.

상위 100개의 무료 앱의 평균 크기는 약 280MB인데, Gmail은 많은 대안 앱보다 훨씬 큽니다. 예를 들어, Microsoft Outlook은 376MB이고, Apple의 Mail 앱은 8.7MB에 불과합니다.

이 글에서는 큰 앱 크기가 저장 공간에 미치는 영향을 다루고 있습니다. 100GB의 저장 공간이 앱, 데이터, 운영 체제에 사용되면 사용자들은 사진과 동영상을 저장할 공간이 제한됩니다. 최신 아이폰은 더 많은 저장 공간을 제공하지만, 저자는 앱이 왜 이렇게 커졌는지, 그리고 그에 비해 기능이 크게 늘어나지 않았는지에 대해 의문을 제기합니다.

결론적으로, Gmail 앱의 크기는 많은 유사 앱보다 현저히 크며, 이는 저장 효율성과 성능에 대한 우려를 불러일으킵니다.

Box64가 버전 0.4.0을 출시했습니다. 이번 업데이트는 Arm64, RiSC-V, Loongarch 세 가지 플랫폼에 대한 개선 사항과 버그 수정을 포함하고 있습니다. 이 버전은 리눅스에서 Steam을 지원하며, Box32 구성 요소는 여전히 실험적이지만 안정성이 향상되었습니다. Battle.net의 일부 게임도 성능이 개선되었지만, 모든 게임이 지역에 따라 정상적으로 작동하는 것은 아닙니다.

이번 업데이트의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 성능 개선이 이루어졌습니다. 새로운 버전은 속도와 메모리 사용을 최적화하여 유지 관리를 쉽게 하기 위해 불필요한 코드를 제거했습니다. 둘째, 저자는 비디오 녹화를 위해 캡처 카드를 사용하기 시작했으며, 압축 품질에 대한 몇 가지 문제를 경험하고 있습니다. 셋째, Arm64, RiSC-V, Loongarch에 대한 아키텍처 개선이 이루어졌으며, 특히 Loongarch 백엔드에서 큰 발전이 있어 Steam과 다른 애플리케이션이 효과적으로 실행될 수 있게 되었습니다. 마지막으로, Box64는 ESync, FSync, 그리고 새로운 NTSync를 지원하여 프로세스 동기화를 개선했습니다. 다만, 일부 게임은 제대로 작동하기 위해 조정이 필요할 수 있습니다.

전반적으로 Box64는 이제 더 강력해졌으며, 사용자들이 이러한 아키텍처에서 게임을 구축하고 즐길 수 있도록 준비되었습니다.

최근 연구에 따르면 Hacker News(HN) 게시물의 65%가 부정적인 감정을 담고 있으며, 이러한 게시물은 평균 35.6점을 기록해 전체 평균인 28점보다 더 높은 성과를 보입니다. 이는 부정적인 내용이 27% 더 높은 성과를 낸다는 것을 의미합니다.

연구팀은 32,000개의 게시물과 340,000개의 댓글을 분석했으며, 이 과정에서 변환기 기반 분류기와 대형 언어 모델 등 다양한 모델을 사용했습니다. 일부 변동이 있었지만, 부정적인 감정이 지배적인 경향은 일관되게 나타났습니다. 부정적인 감정은 일반적으로 기술에 대한 비판, 발표에 대한 회의감, 산업 관행에 대한 불만 등을 포함하지만, 대체로 독성이 강한 것이 아니라 실질적인 내용을 담고 있습니다.

이 연구는 부정적인 감정이 참여를 유도하는 것인지, 아니면 논란이 되는 내용이 자연스럽게 부정적인 반응을 끌어내는 것인지에 대한 질문을 제기합니다. 연구자는 곧 전체 코드, 데이터셋, 대시보드를 공유할 계획입니다.

JS Analyzer는 Jensec에서 개발한 Burp Suite 확장 프로그램으로, JavaScript 파일을 분석하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 API 엔드포인트, URL, 비밀 정보 및 이메일 주소를 식별하면서 불필요한 데이터를 최소화합니다.

주요 기능으로는 API 경로, REST 엔드포인트, OAuth URL 및 관리자 경로를 찾는 엔드포인트 탐지, 클라우드 저장 서비스에서 가져온 전체 URL을 수집하는 URL 추출, 다양한 서비스에서 API 키와 토큰 같은 민감한 정보를 감지하는 비밀 스캔, JavaScript 코드에서 이메일 주소를 식별하는 이메일 추출, 민감한 파일 유형(.sql, .csv 등)에 대한 참조를 발견하는 파일 탐지, 정확성을 높이기 위해 불필요한 데이터를 제거하는 스마트 필터링, 각 발견의 출처를 보여주는 소스 추적, 실시간 필터링 및 결과 복사를 가능하게 하는 라이브 검색 및 복사 기능, 발견 내용을 JSON 파일로 내보낼 수 있는 JSON 내보내기 기능이 포함됩니다.

설치 방법은 Jython 독립 실행형 JAR 파일을 다운로드하고, Burp Suite에서 Jython을 설정한 후, Burp Suite에 JS Analyzer 확장 프로그램을 추가하는 것입니다.

사용 방법은 Burp Suite를 통해 웹 트래픽을 프록시한 후, JavaScript 응답을 선택하고 확장 프로그램을 사용하여 분석하는 것입니다.

이 도구가 감지하는 항목에는 /api/v1/users와 /oauth2/token 같은 엔드포인트, AWS 키와 Google API 키 등의 패턴을 포함한 비밀 정보, XML 네임스페이스와 모듈 임포트 같은 불필요한 데이터를 자동으로 무시하는 노이즈 필터링, .env, .bak, .pdf와 같은 파일 참조가 포함됩니다.

이 확장 프로그램은 JSAnalyzerEngine 클래스를 통해 Python 프로젝트에서도 독립적으로 사용할 수 있습니다.

확장 프로그램 개선을 위한 기여는 환영하며, 이 확장 프로그램은 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 저자인 Jenish Sojitra는 정보 보안 및 기술 커뮤니티를 지원하기 위해 이 도구를 설계했습니다.

이 텍스트는 사용자가 Markdown 파일을 Apple Notes와 동기화할 수 있는 도구를 소개합니다. 간단한 개요는 다음과 같습니다.

먼저, 이 도구를 시작하려면 Homebrew를 사용하여 설치해야 합니다. 다음 명령어를 입력하면 됩니다. 첫 번째 명령어는 저장소를 추가하는 것이고, 두 번째 명령어는 도구를 설치하는 것입니다.

Markdown 파일을 Apple Notes로 보내려면 "stash push my-note.md"라는 명령어를 사용합니다. Apple Notes에서 업데이트된 내용을 가져오려면 "stash pull my-note.md"를 입력하면 됩니다.

이 도구의 목적은 Apple Notes의 간편함을 선호하는 제작자가 Markdown 작성과의 통합에서 어려움을 겪었기 때문입니다. 기존의 도구들은 너무 복잡하거나 기능이 제한적이어서 이 동기화 도구를 만들게 되었습니다.

이 도구는 Markdown 파일의 front-matter를 사용하여 Apple Notes의 노트를 추적합니다. 노트를 보낼 때는 고유 식별자를 사용하여 Apple Notes에서 노트를 생성하거나 업데이트합니다. 노트를 가져올 때는 Apple Notes에서 로컬 Markdown 파일을 업데이트하지만 front-matter는 변경하지 않습니다.

이 도구는 macOS에서 Apple Notes와 함께 실행되어야 하며, Markdown과 HTML 변환을 위해 Pandoc이 필요하고, 파싱을 위해 pcregrep이 필요합니다.

개발 측면에서 이 도구는 AppleScript, 셸 스크립트, Pandoc을 사용하여 만들어졌으며, Bashly를 통해 명령줄 인터페이스를 제공합니다. 향후 개선 사항과 기능 추가에 대한 계획도 있습니다.

이 도구는 Markdown으로 작성하는 과정을 간소화하고 Apple Notes를 통해 쉽게 접근하고 정리할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

배리는 개인 정보 보호에 중점을 둔 개발자 도구 모음인 Prism.Tools를 만들었습니다. 이 도구들은 브라우저에서 직접 사용할 수 있으며, 회원가입이나 설치가 필요 없습니다. 이 모음에는 JSON 포매터, 정규 표현식 테스트기, Git 명령어 도우미 등 40개 이상의 도구가 포함되어 있어 초보자와 고급 사용자 모두에게 적합합니다.

Prism.Tools의 주요 특징은 다음과 같습니다. 모든 도구는 로컬에서 데이터를 처리하여 사용자의 정보가 브라우저를 벗어나지 않도록 보장합니다. 각 도구는 복잡한 프레임워크나 빌드 과정 없이 간단한 HTML 파일로 구성되어 있습니다. 도구들은 일관된 어두운 UI 디자인을 채택하여 쉽게 탐색할 수 있도록 돕습니다. 또한, 최소한의 외부 라이브러리를 사용하고 순수 자바스크립트에 의존합니다.

배리는 개인적인 용도로 이 도구들을 만들었지만, 다른 사람들에게도 도움이 되고자 공유하기로 결정했습니다. Prism.Tools에서 이 도구들을 이용할 수 있으며, 필요한 기능이나 문제점에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 이 프로젝트는 복잡한 시스템 없이도 순수 자바스크립트를 사용하는 것과 같은 간단한 솔루션이 효과적일 수 있음을 강조합니다.

요약이 없습니다.

인간은 우리 언어와 유사한 컴퓨터 언어를 만들어 미래를 변화시켰습니다. 컴퓨터는 우리의 문법과 어휘를 배우면서 언어를 유연하게 사용하는 방법도 익혔습니다. 우리는 그들에게 우리의 단어를 제공했고, 컴퓨터는 이를 조작하기 시작했습니다. 이로 인해 속임수의 가능성이 생겨났습니다.

CES 2026에서 인텔은 미국에서 개발된 첨단 18A 기술을 최초로 적용한 인텔 코어 울트라 시리즈 3 프로세서를 출시했습니다. 이 프로세서는 게임, 인공지능(AI), 콘텐츠 제작에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되었으며, 200개 이상의 다양한 PC 모델에 탑재될 예정입니다.

주요 특징으로는 성능과 효율성이 있습니다. 시리즈 3 프로세서는 CPU 성능과 그래픽을 개선하여 이전 모델에 비해 멀티태스킹 성능이 최대 60% 향상되고, 게임 속도는 77% 빨라졌습니다. 또한, 특정 기기에서는 최대 27시간의 배터리 수명을 기대할 수 있습니다.

AI 기능도 강화되었습니다. 새로운 프로세서는 로봇 공학, 헬스케어, 스마트 시티 등 다양한 분야의 AI 애플리케이션에 최적화되어 있어 AI 작업에서 상당한 성능 향상을 제공합니다.

이 프로세서를 탑재한 노트북의 사전 주문은 2026년 1월 6일부터 시작되며, 전 세계적으로는 2026년 1월 27일부터 판매됩니다. 전반적으로 인텔 코어 울트라 시리즈 3는 다양한 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상시키면서도 전력 효율성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 게임보이 컬러의 부팅 애니메이션을 담은 레트로 스타일의 88x31 웹 버튼을 만드는 경험을 공유합니다. 최근 이러한 버튼의 인기가 다시 높아지는 것을 보고, 적절한 버튼을 온라인에서 찾지 못해 직접 만들기로 결심했습니다.

첫 번째 단계는 개념 개발이었습니다. 저자는 게임보이 컬러의 부팅 애니메이션을 클래식한 회색 테두리 안에 넣는 것을 목표로 했습니다. 다음으로 애니메이션 추출 단계에서는 에뮬레이터인 SameBoy를 사용해 게임보이의 부팅 ROM에서 개별 프레임을 캡처했습니다. 이 과정에서 어셈블리 코드에 대한 지식이 도움이 되었습니다.

175개의 프레임을 PNG 이미지로 캡처한 후, 저자는 ImageMagick을 이용해 이를 GIF로 결합했습니다. 이후 GIF는 88x31 버튼 형식에 맞게 크기를 조정하고 잘라냈습니다. 크기가 조정된 애니메이션 주위에는 회색 테두리를 추가하여 버튼 디자인을 완성했습니다.

원래의 흰색 배경은 회색으로 교체되었고, 이 과정에서 아티팩트를 피하기 위해 추가적인 조정이 필요했습니다. 애니메이션의 색이 바래는 문제를 해결하기 위해 저자는 파이썬 스크립트를 사용해 흰색에서 회색으로의 전환 색상을 재매핑했습니다. 마지막으로 모든 조정 사항은 단일 ImageMagick 명령어로 통합되어 최종 버튼 이미지를 만들었습니다.

저자는 결과에 만족감을 표하며, 다른 사람들도 이 버튼을 자유롭게 사용하길 권장합니다. 또한 유머러스하게 닌텐도가 법적 조치를 취하지 않기를 요청했습니다.

2025년에는 인공지능(AI)의 초점이 단순한 대화에서 능동적인 행동으로 바뀌었습니다. 이러한 변화는 AI의 능력을 향상시키기 위해 사용되는 기술이 자기계발 방법과 유사하다는 것을 보여주었습니다. AI를 더 똑똑하게 만드는 핵심은 세 가지 인간 습관에 있습니다.

첫째, 기록하기입니다. 기록은 복잡한 아이디어를 관리하는 데 도움을 주며, 기억의 부담을 덜어주어 더 나은 조직과 추론을 가능하게 합니다. AI는 이제 "스크래치패드"와 같은 기술을 사용하여 작업을 수행하기 전에 계획을 적어두고 있습니다.

둘째, 자기 대화입니다. AI 모델은 이제 답변을 제공하기 전에 내부 대화를 생성하여 "생각"하기 시작했습니다. 이러한 추론 과정은 복잡한 작업을 분해하고 응답의 질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

셋째, 역할 놀이입니다. "건축가"나 "비평가"와 같은 다양한 페르소나를 채택함으로써 AI는 특정 작업에 집중하고 오류를 줄여 더 나은 성과를 낼 수 있습니다. 이 개념은 사람들이 잠재력을 발휘하기 위해 다른 자아를 사용하는 방식과 유사합니다.

이 글에서는 AI의 능력을 최대한 활용하는 가장 좋은 방법은 간단한 작업 흐름, 즉 기록하고, 반영하고, 테스트하고, 검증하는 것이라고 제안합니다. 이러한 접근 방식은 AI와 개인 발전 모두에서 추론을 향상시키고 결과를 개선할 수 있습니다.

htmx는 HTML을 향상시키는 도구로, 간단한 속성을 사용하여 AJAX, CSS 전환, 웹소켓, 서버 전송 이벤트를 HTML에서 직접 사용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 하이퍼텍스트의 단순성을 유지하면서 현대적인 사용자 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다. htmx는 경량이며(압축 시 약 14k), 의존성이 필요 없고 확장 가능합니다.

htmx의 목표는 전통적인 HTML의 한계를 없애는 것입니다. 기존 HTML은 HTTP 요청을 링크와 폼으로만 제한하고, 특정 이벤트만 요청을 트리거할 수 있도록 하며, 요청 유형을 GET과 POST로 제한했습니다. htmx는 HTML의 하이퍼텍스트로서의 기능을 강화합니다.

htmx를 사용하려면 HTML에 다음 스크립트를 포함하면 됩니다.

이렇게 하면 AJAX 요청을 보내는 버튼을 만들 수 있습니다. <button hx-post="/clicked" hx-swap="outerHTML">Click Me</button> 이 버튼을 클릭하면 "/clicked"로 요청을 보내고, 서버의 응답으로 버튼이 교체됩니다.

htmx를 npm을 통해 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다. npm install htmx.org --save 오래된 고장난 패키지인 htmx와 혼동하지 않도록 주의해야 합니다.

더 많은 정보와 문서는 htmx.org를 방문하면 확인할 수 있습니다. htmx에 기여하고 싶다면 기여 가이드를 확인하세요. 기여할 수 없다면 프로젝트 후원을 고려해 보세요.

htmx를 로컬에서 개발하려면 npm install로 의존성을 설치한 후, npx serve를 사용해 웹 서버를 실행합니다. 변경 사항은 http://0.0.0.0:3000/test/에 접속하여 테스트할 수 있습니다. htmx는 Mocha 테스트 프레임워크, Chai를 통한 단언, Sinon을 통한 AJAX 요청 모킹을 사용합니다.

마지막으로, 이 글은 자바스크립트의 복잡성과 HTML에서 이미 제공되는 하이퍼텍스트의 단순성을 반영한 하이쿠로 마무리됩니다.

마이크로소프트에서 개발한 "패스키"와 새로운 개념인 "패스시드"에 대해 설명합니다.

패스키는 비밀번호 없이 안전하게 인증할 수 있는 방법으로, 비대칭 키 쌍을 사용하여 주로 웹사이트 로그인에 활용됩니다. 패스키는 개인 키와 공개 키를 사용자 기기에 안전하게 저장하고, 여러 플랫폼 간에 동기화됩니다.

패스키를 수년간 사용한 후, 저자는 패스키의 특정 속성을 새로운 방식으로 활용할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이로 인해 패스키의 사용 범위를 웹사이트 로그인에만 국한하지 않고 확장하기 위한 패스시드가 탄생했습니다.

패스시드는 패스키의 공개 키를 "시드"로 간주하여 비트코인 거래나 분산형 애플리케이션과 같은 다른 암호화 자료를 생성하는 데 사용됩니다. 이를 통해 민감한 정보를 노출하지 않고도 안전하게 이러한 자료를 파생할 수 있는 방법을 제공합니다.

패스시드는 패스키를 생성하여 만들어지며, 메시지를 두 번 서명함으로써 공개 키를 복구할 수 있습니다. 복구된 공개 키는 다양한 애플리케이션을 위한 다른 암호화 키를 파생하는 데 사용될 수 있습니다.

사용자는 패스시드를 쉽게 백업할 수 있도록 기억 구문으로 변환할 수 있습니다. 만약 기기를 잃어버리더라도, 원래의 패스키에 접근할 수 있다면 패스시드를 새로운 기기로 동기화할 수 있습니다.

텍스트에는 패스시드를 생성하고 복구하는 방법에 대한 기술적인 세부사항과 코드 조각이 포함되어 있으며, 보안과 사용자 인증의 중요성을 강조합니다.

패스시드는 암호화 키를 유연하게 사용할 수 있는 방법을 제공하지만, 기존의 패스키 기능에 의존하며 현재 브라우저의 특정 고급 기능 지원에 제한을 받습니다. 전반적으로 패스시드는 보안성과 사용성을 유지하면서 패스키를 보다 넓은 범위의 암호화 애플리케이션에 활용할 수 있는 혁신적인 방법을 제공합니다.

2026년 1월 6일, Jellyfin 커뮤니티의 최신 소식을 전하는 블로그 시리즈의 첫 번째 글입니다.

Jellyfin은 12월에 7주년을 맞이하며 오픈 소스 미디어 서버 솔루션에 대한 헌신을 기념했습니다. 이 자리를 빌어 기여자들에게 감사의 인사를 전했습니다.

버전 관리 시스템에 대한 사용자 피드백이 10.11 버전 출시 이후 수집되고 있으며, 이는 다음 주요 릴리스에서 수정될 가능성이 있습니다. 현재 계획은 주요 버전 10을 폐기하는 것을 포함할 수 있습니다.

개발 업데이트로는 10.11 버전이 출시되었고, 이 버전에서는 중요한 데이터베이스 변경 사항이 도입되었습니다. 여러 버그가 추적되고 있으며, 문제를 해결하기 위한 여러 업데이트가 이미 배포되었습니다. 다가오는 10.12 및 12.0 버전에서는 비TV 장치에 대한 실험적인 레이아웃이 기본으로 설정될 예정이며, 테마 지원도 개선되고 있습니다.

클라이언트 업데이트로는 Jellyfin Desktop이 리브랜딩되었고, 성능 향상을 위해 Qt 6로 업그레이드되었습니다. 일부 메모리 문제는 여전히 해결 중입니다. Jellyfin for Android TV의 최근 업데이트는 음악 트랜스코딩과 비디오 재생 안정성을 개선했습니다. Jellyfin for Xbox는 게임패드 완전 지원과 함께 4K 및 HDR 콘텐츠 개선이 이루어졌습니다. Jellyfin for Roku는 특정 버그를 해결하는 소규모 업데이트가 있었습니다. Swiftfin은 주요 업데이트가 출시되었고, 향후 업데이트에 대한 로드맵도 공개되었습니다.

앞으로 추가 플랫폼 지원과 기존 문제 해결 작업이 계속될 예정입니다. Jellyfin 팀은 다가오는 한 해가 기대된다고 전했습니다. 2026년에도 즐거운 스트리밍 되시길 바랍니다!

2026년 1월, 저자는 Spotify와 같은 스트리밍 서비스의 가격 상승과 가치 감소에 불만을 느끼고 Jellyfin과 WireGuard를 사용하여 미디어 라이브러리를 직접 호스팅한 경험을 공유했습니다.

저자는 2025년 8월 독일에서 Spotify의 구독료가 인상되면서 무료 요금제로 전환했지만, 곡 선택에 제한이 있어 기대만큼 만족스럽지 않았다고 전했습니다. 또한, 저자는 스트리밍 플랫폼 전반에서 사용자 경험이 전반적으로 저하되고 있다는 것을 느꼈습니다. 가격 인상, 광고 도입, 불편한 사용자 인터페이스 등이 그 원인으로 지적되었습니다.

이러한 경험에 힘입어 저자는 Jellyfin이라는 오픈 소스 미디어 서버와 Hetzner의 VPS(가상 사설 서버)를 이용해 미디어를 직접 호스팅하기로 결정했습니다. 이를 통해 더 나은 제어와 비용 효율성을 얻을 수 있었습니다.

설정 과정에서는 Hetzner의 VPS를 선택해 미디어 호스팅에 적합한 자원을 확보했습니다. 또한, 미디어 파일을 저장하기 위해 Hetzner의 스토리지 박스를 사용했습니다. 안전한 원격 접근을 위해 WireGuard를 이용한 VPN을 구현했습니다.

저자는 미디어 서버를 설정하고 안전하게 접근하기 위해 필요한 서버와 WireGuard 구성에 대한 세부 정보를 제공했습니다. 직접 호스팅은 노력이 필요하고 상업 서비스만큼 방대한 라이브러리를 제공하지는 않지만, 저자는 개인적으로 사용하기에 보람이 있고 투자할 가치가 있다고 느꼈습니다.

Tailsnitch는 Tailscale 구성의 보안을 감사하는 도구입니다. 이 도구는 잘못된 설정이나 지나치게 허용된 접근 제어를 포함하여 50개 이상의 보안 문제를 검사합니다.

사용을 시작하려면 먼저 Tailscale API 키를 설정해야 합니다. 그 다음, tailsnitch 명령어를 실행하여 감사를 수행합니다. 심각도가 높은 문제만 보고 싶다면 tailsnitch --severity high 명령어를 사용하면 됩니다. 문제를 해결하려면 tailsnitch --fix 명령어로 대화형 수정 모드를 이용할 수 있습니다.

설치 방법으로는 미리 빌드된 바이너리를 GitHub에서 다운로드한 후, macOS 사용자는 격리 해제를 해야 합니다. 또는 go install 명령어를 사용하여 설치할 수 있으며, 소스에서 직접 빌드하려면 저장소를 클론한 후 빌드하면 됩니다.

인증 방법으로는 보안 접근을 위해 OAuth 클라이언트를 설정하는 것이 추천됩니다. API 키를 사용할 수도 있지만, 보안성이 떨어집니다.

사용 예시로는 tailsnitch 명령어로 전체 감사를 실행하거나, tailsnitch --verbose로 통과한 검사를 보여줄 수 있습니다. 결과를 심각도나 카테고리별로 필터링하거나, 대화형 모드를 사용해 직접 문제를 수정할 수 있습니다.

감사 보고서를 JSON 또는 CSV 형식으로 내보내는 SOC 2 증거 내보내기 기능도 제공됩니다. 특정 발견 사항을 무시하려면 .tailsnitch-ignore 파일을 생성하면 됩니다.

Tailsnitch는 다양한 카테고리에서 52개의 보안 검사를 수행하며, 중요한 문제와 고위험 문제를 식별합니다. 감사 시 심각도나 카테고리별로 필터링하고 특정 검사를 실행할 수 있는 플래그 세트도 제공됩니다.

CI/CD 파이프라인에 통합하여 보안 회귀를 잡는 데 사용할 수 있습니다. 보안 검사와 구성에 대한 자세한 문서는 Tailsnitch 문서를 참조하시기 바랍니다.

2025년 1월, 샘 올트먼은 AI 에이전트가 인간과 함께 일하기 시작할 것이며, 이는 기업에 큰 영향을 미칠 것이라고 예측했습니다. 그는 오픈AI의 케빈 와일과 같은 다른 기술 리더들과 함께 AI가 단순한 작업에서 복잡하고 여러 단계를 거치는 일로 발전하여 "디지털 노동 혁명"을 이끌 것이라고 언급했습니다. 그러나 2026년이 되자 이러한 예측은 현실이 되지 않았습니다. ChatGPT 에이전트와 같은 AI 에이전트는 기본적인 작업조차 수행하는 데 어려움을 겪으며 기대에 미치지 못했습니다.

가리 마커스와 같은 전문가들은 이러한 에이전트의 기술이 불충분하다고 비판하며, 현재 개발되고 있는 도구들이 근본적으로 결함이 있다고 지적했습니다. 2025년의 낙관론은 실망으로 바뀌었고, 우리가 예상했던 AI 직원은 아직 존재하지 않는 것이 분명해졌습니다.

2026년으로 나아가면서, 저자는 추측적인 예측보다는 AI의 실제 능력에 집중할 필요성을 강조합니다. 잠재적인 일자리 대체에 대한 걱정보다, 현재 존재하는 AI 기술의 실제 영향을 평가하는 것이 중요합니다.

페블이 새로운 스마트워치인 페블 라운드 2를 출시합니다. 이 모델은 페블의 가장 얇은 스마트워치로, 디자인과 기술 면에서 많은 주목을 받고 있습니다. 관련된 유튜브 비디오와 테크크런치의 기사 링크가 제공되어 있어, 이 기기를 더욱 자세히 알아볼 수 있습니다. 이 기사는 페블 라운드 2의 특징과 사양을 다루고 있으며, 업데이트된 기능을 강조하고 있습니다. 전반적으로, 이 제품은 인기 있는 스마트워치 모델의 재출시로 보이며, 새로운 기능들이 추가되었습니다.

요약이 없습니다.

DiskImageTool은 IBM PC용 플로피 디스크 이미지를 관리하고 편집하기 위해 개발된 개인 프로젝트입니다. 전문적인 용도로 만들어진 것은 아니지만, 도움이 필요할 수 있는 누구에게나 공유됩니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

플로피 디스크 이미지를 보고 편집할 수 있습니다. 파일과 폴더를 이미지 안팎으로 드래그 앤 드롭하여 쉽게 이동할 수 있습니다. 다양한 이미지 형식 간의 변환이 가능하며, 새로운 디스크 이미지를 생성할 수 있습니다. 파일 속성, 부트 섹터, 파일 할당 테이블(FAT)을 편집할 수 있습니다. 헥스 에디터를 사용하여 디스크의 특정 영역이나 전체를 보고 편집할 수 있습니다. 텍스트 파일과 원시 트랙 데이터도 확인할 수 있습니다. 부트 섹터 문제를 쉽게 수정하고, Windows 수정 사항을 정리할 수 있습니다. 여러 이미지를 동시에 열고 필터링하여 관리하기 쉽게 만들 수 있습니다. Greaseweazle을 사용하여 플로피 디스크를 읽고 쓸 수 있으며, Greaseweazle 또는 KryoFlux 소프트웨어를 통해 원시 플럭스 세트를 가져올 수 있습니다.

지원되는 이미지 형식에는 .ima, .img, .vfd 등 다양한 섹터 이미지가 포함됩니다. DiskImageTool은 zip 파일에서 이미지를 열 수도 있습니다. 개발자는 기능 제안을 환영하며, 논의를 위한 Discord 채널도 마련했습니다. 최신 버전은 제공된 링크에서 다운로드할 수 있습니다.

트랜스포머는 토큰을 하나씩 스캔하기 때문에 처리 속도가 느려지고 긴 문맥을 다루기 위해 많은 메모리가 필요합니다. 이를 개선하기 위해 연구자들은 정보를 계층적으로 조직하는 새로운 모델인 PHOTON을 개발했습니다. PHOTON은 데이터를 더 간단한 형태로 압축하는 하향식 접근 방식과 상세한 토큰 표현을 구축하는 상향식 접근 방식을 사용합니다. 테스트 결과, PHOTON은 다른 트랜스포머 모델보다 성능이 우수하며, 특히 긴 문맥과 여러 쿼리를 처리하는 데 있어 메모리 사용량을 크게 줄이고 처리 속도를 증가시키는 것으로 나타났습니다.

새로운 봇넷인 킴울프가 등장하면서 심각한 보안 위협이 발생했습니다. 이 봇넷은 전 세계적으로 200만 대 이상의 기기를 감염시켰으며, 주로 안드로이드 TV 박스와 디지털 사진 프레임이 포함됩니다. 이러한 기기들은 종종 적절한 보안 기능이 부족하고, 주요 전자상거래 사이트를 통해 판매됩니다. 킴울프는 취약한 주거용 프록시 네트워크를 이용해 확산되며, 이를 통해 공격자들은 가정용 방화벽 뒤에 있는 기기를 악용할 수 있습니다.

이 악성 소프트웨어는 감염된 기기가 광고 사기와 분산 서비스 거부(DDoS) 공격과 같은 악의적인 활동을 수행하도록 합니다. 많은 기기에는 악성 소프트웨어가 미리 설치되어 있거나 사용자가 해로운 앱을 다운로드해야 합니다. 주거용 프록시의 심각한 보안 결함은 공격자들이 지역 네트워크에 접근하고 감염시킬 수 있도록 합니다.

연구원인 벤자민 브룬데이지는 많은 감염된 기기에서 안드로이드 디버그 브리지(ADB)라는 기능이 기본적으로 활성화되어 있어 공격자들에게 쉬운 표적이 된다는 사실을 발견했습니다. 이 봇넷은 IPIDEA라는 프록시 서비스와 연관이 있으며, 해당 서비스는 브룬데이지의 발견에서 지적된 취약점을 해결하기 위한 조치를 취했습니다.

전문가들은 소비자들에게 승인되지 않은 안드로이드 TV 박스를 피하고, 다른 사람에게 네트워크 접근을 허용할 때 주의할 것을 권장합니다. 이는 의도치 않은 감염으로 이어질 수 있습니다. 방문객을 위한 게스트 Wi-Fi 네트워크를 사용하고, 인터넷에 연결된 기기를 구매할 때 신뢰할 수 있는 브랜드를 선택하는 것이 보안을 강화하는 데 도움이 되는 권장 사항입니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 2026년 1월 7일 기준으로 업데이트된 제미니 공간에 대한 통계를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

데이터베이스에는 총 646,886개의 URI가 포함되어 있으며, 이 중 558,823개가 성공적으로 확인되었고 429,515개가 제미니 콘텐츠를 제공합니다. 평균 리소스 크기는 46,498바이트로, 크기는 백분위수에 따라 다양합니다.

가장 일반적인 미디어 유형은 text/gemini이며, 그 다음으로 JPEG, 일반 텍스트, PNG 이미지가 있습니다. 콘텐츠의 대부분은 언어가 명시되지 않았고, 영어가 가장 많이 사용된 언어입니다.

가장 많이 사용되는 인코딩은 명시되지 않은 것이며, 모든 파일과 gemtext 파일에는 UTF-8이 사용됩니다. URL의 94.95%가 성공 상태(20)를 반환했으며, 3.07%는 찾을 수 없었습니다(51).

총 4,836개의 캡슐이 있으며, 그 중 3,251개가 최근에 접근 가능합니다. 가장 일반적인 캡슐은 10,000개의 URL로 제한되어 있습니다. 캡슐의 92.5%는 자체 서명된 인증서를 사용하고 있으며, 2.87%는 만료된 인증서를 가지고 있습니다.

네트워킹 측면에서 99%의 캡슐이 TLS 1.3을 사용하고, 주소의 27%는 IPv6입니다. 최상위 도메인(TLD)은 총 277개가 있으며, 그 중 .com, .net, .org가 가장 흔합니다.

이 페이지는 스테판 보르츠마이어가 관리하며, 피드백을 환영합니다.

트위터에서 Y 컴비네이터(YC) 스타트업의 네트워크에 대한 글을 보고 영감을 받아, 약 6,000개의 YC 스타트업의 계보를 만들어 웹 애플리케이션으로 제공하게 되었습니다.

YC 스타트업 중 생태계에 큰 영향을 미친 주요 스타트업으로는 에어비앤비가 83개의 스타트업을, 스트라이프가 67개, 드롭박스가 50개, 저스틴.tv와 트위치가 47개의 스타트업을 탄생시켰습니다.

최근에 설립된 YC 스타트업 중에서도 많은 스타트업을 배출한 사례로는 라피가 21개, 브렉스가 20개, 스케일 AI가 19개의 스타트업을 만들어냈습니다.

에릭은 순수 자바스크립트를 사용하여 웹 브라우저에서 실행할 수 있는 새로운 머신러닝 라이브러리인 jax-js를 출시했습니다. 이 라이브러리는 파이썬에서 머신러닝에 널리 사용되는 구글 딥마인드의 JAX 프레임워크를 모방하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

jax-js의 목적은 개발자들이 브라우저에서 직접 머신러닝과 수치 계산을 수행할 수 있도록 하여 접근성을 높이는 것입니다. 이 라이브러리는 WebAssembly와 WebGPU를 활용하여 거의 네이티브 성능을 달성하며, 자바스크립트의 수치 작업 한계를 극복합니다.

jax-js는 npm을 통해 쉽게 설치할 수 있으며, JAX와 유사한 API를 제공하여 사용자가 배열을 생성하고 다양한 연산을 수행할 수 있게 합니다. 이 라이브러리는 자동 미분과 grad(), jit()와 같은 JAX의 기능을 지원하여 성능을 개선하기 위해 함수를 컴파일할 수 있습니다. 또한, 브라우저에서 직접 신경망을 생성하고 훈련할 수 있는 간단한 예제도 포함되어 있습니다.

jax-js는 유망한 성능 벤치마크를 보여주고 있지만, 추가적인 최적화 가능성도 존재합니다. 이 라이브러리는 GitHub에서 오픈 소스로 제공되어, 커뮤니티의 기여와 피드백을 환영합니다.

전반적으로 jax-js는 웹 개발자들에게 강력한 머신러닝 기능을 제공하여, 브라우저에서 실시간 모델 훈련과 인터랙티브한 애플리케이션을 가능하게 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 라이브러리는 NVIDIA GPU에서 CUDA를 사용하여 실행되는 고성능 Cuckoo Filter 구현을 제공합니다. 빠른 배치 작업을 위해 최적화되어 있으며, 사용자 정의 가능한 허위 긍정률로 효율적인 데이터 저장 및 검색이 가능합니다.

주요 특징으로는 데이터 삽입, 조회 및 삭제를 위한 빠른 배치 작업이 있으며, 지문 및 버킷 크기를 조정할 수 있습니다. 다양한 퇴출 전략을 지원하고, 정렬된 삽입으로 메모리 사용을 최적화했습니다. 여러 GPU에서 작동할 수 있으며, 프로세스 간 통신(IPC)도 지원합니다. 헤더 전용 라이브러리로 쉽게 통합할 수 있습니다.

성능 면에서 GPU Cuckoo Filter는 다른 구현에 비해 상당한 속도 향상을 보여줍니다. CPU Cuckoo Filter에 비해 삽입 속도가 최대 583배, 쿼리 속도가 1504배 빠릅니다. 대부분의 경우 Two-Choice Filter(TCF)와 GPU Counting Quotient Filter(GQF)보다 빠릅니다. GPU Blocked Bloom Filter에 비해 삽입 속도는 약간 느리지만, 쿼리 속도는 더 빠릅니다.

필요한 사항으로는 CUDA Toolkit(버전 12.9 이상), C++20 호환 컴파일러, Meson 빌드 시스템(버전 1.3.0 이상)이 있습니다.

필터를 사용하려면 설정을 구성하고 필터 인스턴스를 생성한 후, 키의 삽입 및 멤버십 확인과 같은 작업을 수행하면 됩니다. 필터를 구성할 때는 키 유형, 지문 크기, 최대 퇴출 수 및 버킷 크기와 같은 다양한 매개변수를 사용자 정의할 수 있습니다.

대규모 작업을 위해 이 라이브러리는 단일 GPU가 처리할 수 있는 것보다 더 많은 데이터를 관리할 수 있도록 다중 GPU 구성을 지원합니다. 라이브러리는 주요 필터와 다중 GPU 지원을 위한 헤더 파일, 예제 애플리케이션, 벤치마크 및 테스트를 포함하고 있습니다.

이 요약은 GPU 가속 Cuckoo Filter의 주요 특징, 성능 장점, 요구 사항 및 사용 지침을 강조합니다.

저자는 러스트와 웹어셈블리(WASM)를 사용하여 고유값 솔버를 만드는 경험을 통해 게르쉬고린 원 정리를 탐구했습니다. 이 프로젝트의 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 게르쉬고린 원 정리를 시각화하고 싶었지만, 개발에는 자바스크립트보다 러스트를 선호했습니다. 이 프로젝트는 러스트를 배우는 좋은 기회가 되었습니다.

게르쉬고린 원 정리는 행렬의 고유값을 복소 평면에서 찾는 데 도움을 주는 정리로, 행렬의 대각선과 비대각선 요소를 기반으로 한 원을 사용합니다.

저자는 QR 알고리즘을 구현하여 고유값을 반복적으로 찾기 위해 행렬을 직교 성분(Q)과 상삼각 성분(R)으로 분해했습니다. 비대칭 행렬에 대한 수렴을 보장하고 필요한 행렬 연산을 구현하는 데 어려움이 있었습니다.

러스트는 내장된 복소수 타입이 없기 때문에 저자는 기본 산술 연산을 포함한 사용자 정의 Complex 구조체를 만들었습니다.

저자는 2D 행렬을 행 우선 순서로 표현하기 위해 Matrix 구조체를 구현하고, 행렬 덧셈, 곱셈, 노름과 같은 행렬 연산을 위한 메서드를 포함했습니다.

하우스홀더 반사를 사용하여 행렬을 헤센베르크 형태로 줄여 고유값 계산 과정을 단순화했습니다.

wasm-pack을 사용하여 러스트 코드를 WASM으로 컴파일하여 웹 환경에서 실행할 수 있도록 했습니다. wasm-bindgen을 통해 자바스크립트와의 통합이 용이해져 러스트 함수를 자바스크립트에서 사용할 수 있게 되었습니다.

저자는 앞으로 러스트에 대해 더 배우고, 다양한 행렬 타입을 탐구하며, 러스트에서 더 많은 기능을 구현하여 자바스크립트 코드의 양을 줄이는 데 관심을 가지고 있습니다.

이 프로젝트는 수학, 프로그래밍, 웹 개발을 결합한 성공적인 학습 경험이었으며, 저자는 앞으로도 러스트와 그 가능성을 탐구할 계획입니다.

많은 소규모 비즈니스 웹사이트는 실제로 쿠키 동의 배너가 필요하지 않습니다. 이러한 배너는 종종 사용자에게 불편을 주기 때문입니다. 주요 문제는 개인정보 보호법이 아니라 불필요한 추적 도구의 과도한 사용입니다.

쿠키란 웹 브라우저에 저장되는 작은 파일입니다. 필수 쿠키는 웹사이트의 기능을 위해 필요하며, 예를 들어 사용자가 로그인 상태를 유지하는 데 사용됩니다. 반면, 추적 쿠키는 광고를 위한 사용자 행동을 모니터링하며, 이에 대한 동의가 필요합니다.

유럽의 GDPR은 추적 쿠키에 대해 동의를 요구하지만, 필수 쿠키에 대해서는 그렇지 않습니다. 미국에서는 쿠키 동의를 요구하는 연방법이 없지만, CCPA와 같은 주 법률은 명확한 개인정보 보호 고지와 선택 해제 옵션을 요구합니다.

쿠키 동의 배너가 흔한 이유는 침해적인 추적 도구의 광범위한 사용 때문입니다. 이러한 배너를 피하기 위해서는 비즈니스가 추적 스크립트의 필요성을 재고해야 합니다.

개인정보 보호에 중점을 둔 대안으로는 개인을 추적하지 않는 개인정보 친화적인 분석 도구를 사용하는 것이 있습니다. 또한, 콘텐츠를 외부 서비스가 아닌 로컬에서 호스팅하고, 모든 추적 도구가 정말 필요한지 평가해야 합니다.

개인정보 보호를 우선시하는 접근 방식의 장점은 사용자 경험이 개선되고, 불필요한 팝업이 사라지며, 웹사이트 성능이 빨라지고, 개인정보를 중시하는 소비자에게 더 매력적으로 다가갈 수 있다는 점입니다.

시작하기 위한 단계로는 웹사이트의 분석 도구와 개인정보 보호 영향을 감사하고, 제3자 쿠키 없이 사이트를 운영해보며, 필요하다면 간단한 쿠키 동의 솔루션을 사용하는 것이 있습니다. 사용자 개인정보 보호를 우선시하고 불필요한 추적을 최소화함으로써 웹사이트는 사용자 경험을 향상시키고 쿠키 동의 배너에 의존하지 않고도 규정을 간소화할 수 있습니다.

보리스 체르니는 앤트로픽에서 클로드 코드를 만든 개발자로, 최근 자신의 코딩 작업 방식을 공유해 개발자 커뮤니티에서 큰 반향을 일으켰습니다. 그의 접근 방식은 여러 AI 에이전트를 동시에 운영하는 것으로, 전통적인 방법보다 훨씬 빠르고 효율적으로 작업할 수 있게 해줍니다.

그의 작업 방식의 주요 포인트는 다음과 같습니다. 첫째, 체르니는 동시에 다섯 개의 AI 에이전트를 운영하여 테스트, 리팩토링, 문서 초안 작성 등 다양한 작업을 동시에 처리합니다. 이러한 전략은 생산성을 크게 향상시킵니다. 둘째, 그는 더 크고 느린 AI 모델인 오푸스 4.5를 선호하는데, 이 모델이 수정이 덜 필요하다고 주장하며, 결국 장기적으로 시간을 절약할 수 있다고 설명합니다.

셋째, AI가 실수를 반복하지 않도록 그의 팀은 실수를 기록하는 파일(CLAUDE.md)을 유지합니다. 이를 통해 AI는 학습하고 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 넷째, 체르니는 슬래시 명령어와 특수 AI 하위 에이전트를 활용해 버전 관리와 테스트와 같은 지루한 코딩 작업을 자동화합니다. 마지막으로, 그의 시스템은 자동화된 테스트를 포함하여 생성된 코드가 올바르게 작동하는지 확인하고 소프트웨어의 전반적인 품질을 향상시킵니다.

전반적으로 그의 작업 방식은 소프트웨어 개발의 변화를 나타내며, 개발자들이 AI를 단순한 도구가 아닌 강력한 인력으로 인식하도록 장려합니다. 이러한 변화는 프로그래밍에서 생산성을 크게 높일 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

이 글은 인접한 두 개의 메모리 블록을 오직 순방향 반복자만 사용하여 교환하는 방법에 대한 질문을 하고 있습니다. 이 내용은 2026년 1월 2일에 작성되었으며, 레이몬드 첸의 이름이 붙어 있습니다.

신경망 가지치기 기법은 훈련된 네트워크의 매개변수 수를 90% 이상 줄일 수 있어 저장 공간을 줄이고 성능을 향상시키면서도 정확도를 유지할 수 있습니다. 그러나 가지치기를 통해 생성된 희소 네트워크를 처음부터 훈련하는 것은 종종 어려운 일입니다.

연구자들은 일반적인 가지치기 방법이 효과적으로 훈련하기 쉬운 더 작은 서브네트워크를 드러낸다는 사실을 발견했습니다. 이는 "복권 티켓 가설"로 이어지는데, 이 가설은 크고 밀접하게 연결된 네트워크 안에 원래 네트워크와 비슷한 정확도를 달성할 수 있는 더 작은 "당첨 티켓"이 존재한다는 것을 제안합니다.

연구자들은 이러한 당첨 티켓을 찾기 위한 알고리즘을 개발하고, 이 가설을 뒷받침하는 실험을 진행했습니다. 그들은 MNIST와 CIFAR10과 같은 작업에서 이러한 당첨 티켓이 원래 네트워크의 크기의 10-20%에 불과하다는 것을 지속적으로 발견했습니다. 또한, 더 큰 당첨 티켓은 전체 네트워크보다 더 빠르게 훈련되었고 더 높은 정확도에 도달했습니다.