요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

제공하신 텍스트가 불완전하거나 완전히 보이지 않는 것 같습니다. 요약해드릴 내용을 완전한 형태로 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

애플리케이션을 구축하고 운영하는 클라우드 플랫폼인 헤로쿠가 업데이트를 진행했습니다. 이번 변화는 성능 향상, 보안 강화, 사용자 경험 개선을 목표로 하고 있습니다. 사용자들은 플랫폼에서 앱을 개발하고 관리하는 데 더 편리한 도구와 기능을 기대할 수 있습니다. 전반적으로 이번 업데이트는 개발자들이 더 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

캘텍 연구진이 "사이드와인더"라는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 기술은 긴 DNA 서열을 높은 정확도로 구성할 수 있게 해줍니다. 현재의 DNA 합성 방법은 짧은 DNA 조각만을 생성할 수 있는 한계가 있었는데, 사이드와인더는 DNA 조각에 "페이지 번호"를 추가하는 방식과 유사한 방법을 사용하여 연구자들이 이러한 짧은 조각들을 결합해 전체 유전자나 게놈의 길이에 해당하는 긴 기능성 DNA 가닥으로 만들 수 있도록 합니다.

긴 DNA 서열을 만드는 능력은 개인 맞춤형 의학과 농업 혁신 등 다양한 응용 분야에서 매우 중요합니다. 사이드와인더는 DNA 구성의 정확도를 백만 분의 하나의 오차율로 높여, 이전 방법들을 훨씬 능가합니다. 이 혁신은 새로운 생물학적 재료와 치료법의 설계 및 생산을 용이하게 하여 바이오 경제를 크게 발전시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

연구팀은 카이항 왕이 이끌고 있으며, DNA 구성 기술을 더욱 개선하고 AI를 통합하여 복잡한 생물학적 기능의 설계와 조립을 보다 효율적으로 할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 연구 결과는 네이처 저널에 발표되었습니다.

이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)과 컴파일러의 관계를 다루며, LLM이 프로그래밍에 신뢰할 수 있는 도구가 될 수 있는지에 대해 질문합니다. 저자는 LLM이 자연어를 코드로 변환할 수 있지만, 현재는 "환각"이라고 불리는 생성된 내용의 오류로 인해 컴파일러만큼 신뢰할 수 없다고 주장합니다.

첫 번째로, LLM은 컴파일러와 비교되지만, 저자는 LLM이 진정한 컴파일러로 취급되어서는 안 된다고 생각합니다. LLM은 종종 신뢰할 수 없는 결과를 생성하기 때문입니다.

두 번째로, 고급 프로그래밍 언어는 기계어의 복잡한 세부사항을 추상화하여 코딩을 단순화합니다. 이러한 추상화 덕분에 프로그래머는 저수준의 명령어보다는 디자인에 집중할 수 있습니다.

세 번째로, 효과적인 프로그래밍은 정확한 명세가 필요하다고 저자는 강조합니다. 그러나 LLM은 자연어로 작동하기 때문에 모호할 수 있어 코드가 수행해야 할 작업에 대한 명확한 요구 사항을 정의하기 어렵습니다.

네 번째로, LLM을 사용할 경우 최종 제품에 대한 통제력이 부족해질 위험이 있습니다. LLM은 가정에 따라 빈틈을 메우기 때문에 사용자의 진정한 의도를 충족하지 못하는 결과를 초래할 수 있습니다.

다섯 번째로, 개발 과정이 모호한 명세와 개선의 반복 주기로 전환될 수 있으며, 이는 프로그래머가 능동적인 제작자가 아니라 생성된 코드의 소비자처럼 되게 만들 수 있습니다.

마지막으로, 프로그래밍이 LLM을 점점 더 많이 포함하게 됨에 따라 요구 사항을 명확하게 지정하는 능력이 중요해질 것입니다. 이러한 명세가 모델을 효과적으로 안내할 수 있을 만큼 충분히 정확해야 한다는 도전이 존재합니다.

결론적으로, LLM이 코딩에 도움을 줄 수는 있지만, 소프트웨어 개발에서 정확한 명세와 통제의 기본 역할을 대체해서는 안 됩니다. 저자는 모호한 요구 사항에 안주하지 말 것을 경고하며, 이는 불만족스러운 결과로 이어질 수 있습니다.

요약이 없습니다.

2026년 2월 5일, OpenAI는 GPT-5.3-Codex의 출시를 발표했습니다. 이 모델은 이전 버전인 GPT-5.2-Codex를 개선한 고급 코딩 모델로, 속도가 25% 빨라졌으며 코딩 성능, 추론 능력, 전문 지식이 향상되었습니다. 이를 통해 연구와 복잡한 실행을 포함한 긴 작업을 처리할 수 있습니다.

GPT-5.3-Codex의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 코딩 능력이 향상되어 소프트웨어 공학 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 여러 프로그래밍 언어에 대한 코딩 기술을 평가하는 벤치마크에서도 좋은 결과를 나타냅니다. 둘째, 웹 개발 분야에서 복잡한 웹 애플리케이션과 게임을 자율적으로 구축하고 개선할 수 있으며, 사용자 의도를 이해하는 능력이 이전 버전보다 향상되었습니다. 셋째, 코딩 외에도 디버깅, 모니터링, 문서 준비 등 다양한 전문 작업을 지원합니다. 넷째, 사용자는 모델과 실시간으로 상호작용할 수 있어 피드백과 지침을 제공하며, 보다 협력적인 경험을 보장합니다. 마지막으로, 사이버 보안 작업에서의 성능이 개선되었고, 오용을 방지하기 위한 새로운 안전 조치가 포함되었습니다.

GPT-5.3-Codex는 유료 ChatGPT 플랜을 통해 이용할 수 있으며, 곧 API 접근도 가능해질 예정입니다. 전반적으로 이 모델은 컴퓨터에서 다양한 작업을 지원할 수 있는 범용 협력자를 만드는 데 중요한 진전을 나타냅니다.

이 텍스트는 UNIX와 유사한 운영 체제에서 사용할 수 있는 원자적 작업에 대해 설명합니다. 이러한 작업은 잠금을 사용하지 않고도 스레드 안전하고 다중 프로세스 안전한 프로그램을 만드는 데 도움을 줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

원자적 작업은 단일 단위로 수행되며, 중단 없이 완료됩니다. 이는 잠금의 오버헤드 없이 더 안전한 프로그래밍을 가능하게 합니다.

파일 작업으로는 여러 가지가 있습니다. mv -T 명령은 심볼릭 링크를 원자적으로 변경하여 코드 배포에 유용합니다. link 명령은 하드 링크를 생성하고 파일 잠금에 사용할 수 있습니다. symlink 명령은 심볼릭 링크를 생성하며, 디렉토리 잠금에 유용합니다. rename 명령은 같은 파일 시스템 내에서 파일 이름을 원자적으로 변경하여 프로세스 간 잠금에 유용합니다. open 명령에 O_CREAT와 O_EXCL 플래그를 사용하면 파일이 존재하지 않을 때만 파일을 생성하여 작업 할당에 유용합니다. mkdir 명령은 디렉토리를 생성하며, 이미 존재할 경우 실패합니다.

파일 설명자와 관련해서는 fcntl 명령이 파일 잠금과 프로세스 간 파일 접근 모니터링에 사용됩니다.

메모리 작업으로는 mmap 명령이 있습니다. 이 명령은 파일을 메모리에 매핑하여 프로세스 간 공유 접근을 가능하게 합니다.

가상 메모리와 관련하여 원자적 내장 작업은 서로 간섭하지 않도록 보장하여 잠금 없는 알고리즘의 기초를 형성합니다.

이 텍스트는 다중 스레드 또는 다중 프로세스 환경에서 성능과 신뢰성을 높이기 위해 커널의 기능을 활용하는 것의 중요성을 강조합니다.

이 글은 AI 도구를 업무에 통합하는 개인적인 여정을 다루며, 여섯 가지 주요 단계를 강조합니다.

첫 번째 단계는 챗봇 사용을 중단하는 것입니다. 처음에는 코딩 작업에 챗봇을 사용하는 것이 비효율적이라는 것을 알게 되었습니다. 대신, 파일을 읽고 프로그램을 실행하며 HTTP 요청을 할 수 있는 에이전트를 사용하는 것이 더 나은 결과를 가져왔습니다.

두 번째 단계는 자신의 작업을 재현하는 것입니다. AI 에이전트를 실험했을 때 처음에는 실망스러운 결과를 얻었습니다. 그러나 수동으로 작업을 완료한 후, 에이전트를 사용해 이를 복제함으로써 AI의 능력과 한계를 더 깊이 이해하게 되었습니다.

세 번째 단계는 하루의 마지막 30분을 에이전트를 실행하는 데 할당하는 것입니다. 이렇게 함으로써 작업 중에 여유 시간을 활용해 진전을 이룰 수 있었고, 다음 근무일의 시작이 더 원활해졌습니다.

네 번째 단계는 AI가 잘 처리할 수 있는 작업을 찾아 이를 에이전트에게 위임하는 것입니다. 이렇게 하면 다른 작업에 집중할 수 있어 효율성이 증가했습니다.

다섯 번째 단계는 에이전트의 정확성을 높이기 위해 더 나은 프롬프트를 구현하고, 에이전트가 반복적인 실수를 피할 수 있도록 도구를 만드는 것입니다.

마지막 단계는 항상 에이전트를 백그라운드에서 작동시키는 것입니다. 이렇게 하면 에이전트가 간단한 작업을 처리하는 동안, 더 깊고 즐거운 작업에 집중할 수 있습니다.

결론적으로, 저자는 AI 통합에 있어 균형 잡힌 접근 방식을 강조하며, 효율성을 추구하면서도 개인의 성장과 새로운 도구에 적응하는 중요성을 인식하고 있습니다. AI의 광범위한 함의에 대해서는 중립적인 입장을 유지하며, 자신의 작업에서의 실용적인 응용에 집중하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Smooth CLI는 AI 에이전트, 예를 들어 Claude Code가 웹을 더 효과적으로 탐색할 수 있도록 설계된 새로운 브라우저입니다. 이 브라우저는 에이전트가 복잡한 기술적 세부사항에 얽히지 않고 간단한 언어로 작업을 설명할 수 있게 해주어, 복잡한 온라인 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능으로는 자연어 작업 지정이 있습니다. 에이전트는 복잡한 명령어 대신 평범한 언어로 원하는 작업을 지정할 수 있습니다. 또한, Smooth CLI는 클라우드에서 작동할 때 사용자의 IP 주소를 활용하여 캡차와 같은 장애물을 우회할 수 있도록 도와줍니다. 저수준의 클릭이나 키 입력과 같은 작업 대신, 에이전트는 목표에 집중할 수 있는 고수준 인터페이스를 제공합니다. 이로 인해 작업의 효율성이 높아집니다. 보안과 개인 정보 보호 측면에서도 이 브라우저는 안전한 환경에서 운영되어 신뢰할 수 없는 소프트웨어를 실행할 때의 위험을 최소화합니다.

Smooth CLI는 데이터 추출, 양식 작성, 동적 콘텐츠와의 상호작용과 같은 작업을 이전 방법보다 훨씬 빠르고 저렴하게 수행할 수 있게 해줍니다. 이 브라우저는 인터넷의 복잡한 현실을 처리하면서 AI 에이전트를 위한 사용자 경험을 단순화하도록 설계되었습니다.

사용자는 무료로 체험해보고 피드백을 제공할 수 있습니다. 설치 방법과 가격 정보는 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

이 글은 독자들이 다양한 종류의 엔진을 탐험하도록 초대합니다. 네 가지 행정 엔진, 디젤 엔진, 두 행정 엔진, 왕켈 엔진, 아킨슨 엔진 등 여러 엔진 유형이 소개됩니다. 또한 증기 기관차나 제트 추진과 같은 특수한 엔진도 포함되어 있습니다. 각 엔진 유형을 클릭하면 그 작동 원리에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

지난주에 웹사이트의 도메인을 새로운 서버로 변경했지만, DNS 전파와 TTL 때문에 변경 사항을 확인하는 데 어려움을 겪었습니다. 세 시간 동안 문제를 해결한 후, DNS가 어떻게 작동하는지 알게 되었습니다.

DNS의 주요 기능은 도메인 이름(예: example.com)을 IP 주소(예: 93.184.216.34)로 변환하는 것입니다. 이를 통해 브라우저는 IP 주소를 기억하지 않고도 웹사이트에 연결할 수 있습니다.

DNS 구조는 다음과 같습니다. 먼저, 루트 서버가 DNS 조회의 시작점으로, 전 세계에 13개의 클러스터가 있습니다. 이 서버들은 요청을 적절한 최상위 도메인(TLD) 서버로 안내합니다. TLD 서버는 자신의 확장자(예: .com, .org) 아래의 도메인을 처리하며, 특정 도메인을 찾는 방법을 알고 있습니다. 도메인은 실제로 구매하는 이름(예: example)으로, TLD와 결합하여 완전한 주소(example.com)를 형성합니다. 서브도메인은 도메인 앞에 추가되는 부분(예: api.example.com)으로, 추가 비용 없이 자유롭게 생성할 수 있습니다.

DNS 레코드는 다양한 유형이 있으며 각기 다른 목적을 가지고 있습니다. A 레코드는 도메인을 IPv4 주소에 연결하는 가장 일반적으로 사용되는 방식입니다. AAAA 레코드는 A 레코드와 유사하지만 IPv6 주소를 위한 것입니다. CNAME 레코드는 IP 주소 대신 다른 도메인을 가리키며, 제3자 서비스에 유용합니다.

이러한 개념을 이해함으로써 도메인을 효과적으로 관리하고 문제를 해결할 수 있었습니다.

이 글에서는 자동 크기 조정이 가능한 콘텐츠의 진정한 수축 포장을 구현하는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 이전에 불가능하다고 여겨졌던 작업을 가능하게 합니다. 이 기술은 앵커 위치 설정과 스크롤 기반 애니메이션을 사용하여 요소의 크기를 내부 콘텐츠에 맞게 조정합니다.

전통적인 방법은 콘텐츠에 맞게 요소의 크기를 동적으로 조정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 기술은 요소의 크기를 조정하기 위해 치수를 측정하고 이를 활용하는 방식으로 작동합니다. 그러나 CSS 스타일과 설정 등 특정한 제한 사항과 요구 사항이 있습니다.

이 기술은 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 채팅 버블, 필드셋과 레전드, 오버레이 이미지 캡션, 툴팁 등에 적용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 향후 공식 CSS 기능으로 발전할 가능성이 있으며, 웹 디자인의 가능성을 더욱 확장할 수 있습니다.

이 글에서는 수축 포장 기술을 구현하기 위한 자세한 CSS 코드 예제도 포함되어 있으며, 브라우저 호환성과 디자인 유연성에 대한 고려 사항도 다루고 있습니다. 전반적으로 이 방법은 현대 CSS 기능을 결합하여 웹 디자인에서 오랫동안 해결되지 않았던 문제를 해결하고, 반응형 요소를 만드는 과정을 간소화합니다.

이번 주, 스티브 루이즈는 tldraw 프로젝트에 대한 새로운 기여 정책을 논의했습니다. 이는 저품질 AI 생성 풀 리퀘스트가 증가하면서 필요성이 커졌습니다. 이러한 요청을 자동으로 닫기로 한 결정은 긍정적인 반응을 얻었으며, 개발자들 사이에서 공통된 우려를 드러냈습니다.

루이즈는 코딩에서 AI 도구의 가치를 인정하면서도, AI가 쉽게 코드를 생성할 수 있는 상황에서 외부 기여자의 코드가 얼마나 가치가 있는지 의문을 제기했습니다. 그는 오픈 소스 기여에 대한 자신의 경험을 돌아보며, 효과적인 기여는 프로젝트에 대한 맥락과 이해가 필요하다고 강조했습니다. 그러나 AI는 이러한 맥락을 결여하고 있습니다.

그는 최근의 많은 풀 리퀘스트가 형식적으로는 올바르지만, 실제로는 존재하지 않는 문제를 해결하거나 프로젝트 기준을 무시하는 경우가 많다고 지적했습니다. 이러한 경향은 많은 유지 관리자가 직면한 더 넓은 문제를 드러냈습니다. 즉, AI가 생성한 제출물로 인해 코드 품질이 저하되고 있다는 것입니다.

루이즈는 더 나은 관리 도구가 마련될 때까지 외부 기여를 제한하는 것이 좋을 것이라고 결론지었습니다. 그는 AI가 쉽게 코드를 생성할 수 있는 시대에서 외부 기여의 가치가 줄어들고 있으며, 코드 자체보다는 논의와 아이디어에 집중하는 것이 더 유익할 수 있다고 강조했습니다.

플라즈마 효과는 데모신(Demoscene) 시대에 인기를 끌었던 시각 효과로, 플라즈마나 오로라를 연상시키는 흐르는 패턴을 만들어냅니다. 이 효과는 간단한 수학, 특히 사인 함수와 코사인 함수를 사용하여 매력적인 유기적 비주얼을 생성합니다.

플라즈마 효과는 사인과 코사인 함수를 활용해 매혹적이고 움직이는 패턴을 만들어내는 시각 효과입니다. 이는 1980년대와 1990년대 데모신의 상징적인 요소로 자리 잡았습니다. 이 효과는 여러 파형을 결합하는 파동 간섭이라는 과정을 통해 복잡한 시각적 결과를 만들어냅니다. 기본 공식은 화면 좌표와 시간에 기반한 사인 및 코사인 함수를 사용하여 움직임과 색상 그라데이션을 생성합니다.

파동 간섭은 겹치는 파동이 서로를 증폭시키거나(구성 간섭) 상쇄시켜(파괴 간섭) 시각적으로 역동적인 봉우리와 골짜기를 만들어냅니다. 파동에서 나오는 숫자 출력은 부드러운 그라데이션을 보장하는 기법을 통해 색상으로 매핑됩니다.

현대의 플라즈마 효과는 스페큘러 하이라이트를 추가할 수 있어, 효과가 더 입체적이고 반사되는 것처럼 보이게 합니다. 텍스트에는 플라즈마 효과를 생성하기 위한 GLSL 코드 예제가 포함되어 있으며, 스페큘러 효과를 구현하는 방법도 강조됩니다.

전반적으로 플라즈마 효과는 그 아름다움과 단순성 덕분에 그래픽 시연에서 많은 사랑을 받고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 소프트웨어 엔지니어에서 리드 데브옵스 엔지니어로 전환한 사람입니다. 소프트웨어 패키지 관리에서 흔히 발생하는 문제를 해결하기 위해, 45개 이상의 패키지 형식을 지원하는 오픈 소스 아티팩트 레지스트리인 Artifact Keeper를 만들었습니다. 주요 기능으로는 다양한 패키지 관리자(예: pip, npm)와의 직접 통합, Trivy와 Grype와 같은 도구를 이용한 내장 보안 스캔, 새로운 형식을 지원하기 위한 유연한 플러그인 시스템, 중앙 조정자가 없는 독특한 피어 투 피어 복제 시스템이 있습니다.

저자는 기존 솔루션들이 필수 기능을 유료로 숨기는 것과는 달리 진정한 오픈 소스 소프트웨어에 대한 열망에서 이 프로젝트를 시작했습니다. AI 도구를 활용해 Artifact Keeper를 빠르게 구축했지만, 핵심 설계는 자신의 경험과 지식에 기반하여 이루어졌습니다.

기술 스택은 Rust, PostgreSQL, 그리고 다양한 보안 및 검색 도구로 구성되어 있습니다. 사용자는 GitHub 저장소를 복제하고 로컬에서 실행하여 Artifact Keeper를 쉽게 시험해 볼 수 있습니다. 프로젝트와 기능에 대한 피드백은 언제든지 환영합니다.

저자는 지난 6개월 동안 스타트업에 코딩 에이전트를 선택하는 데 대한 조언을 하면서 얻은 통찰을 공유합니다. 최신 모델에 집중하기보다는 팀이 먼저 주요 사용 사례와 제약 조건을 파악해야 한다고 강조합니다.

주요 권장 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 주요 사용 사례를 선택하세요. 코딩 에이전트를 어떤 용도로 사용할지 결정해야 합니다. 둘째, 하나의 도구를 선택하세요. 필요에 맞는 단일 도구를 선택하고 큰 변화가 생기지 않는 한 그 도구를 고수해야 합니다. 셋째, 도구 과부하를 피하세요. 여러 도구를 동시에 평가하지 말고, 하나의 도구를 마스터하는 데 집중하여 팀의 흐름과 협업을 유지해야 합니다.

저자는 두 가지 성공적인 도구를 소개합니다. 첫째, Amp는 강력한 기본 설정을 제공하며 의사 결정을 간소화합니다. 둘째, OpenCode는 유연성과 모델 관리를 제공합니다.

또한 특정 필요에 맞는 다양한 코딩 에이전트에 대해서도 논의합니다. OpenAI Codex, Claude Code, Google Gemini는 특정 제공자를 이미 사용하는 팀에 적합합니다. Pi Coding Agent는 코딩 프로세스를 완전히 제어할 수 있는 이상적인 선택입니다. Google Antigravity는 에이전트 기반의 작업 흐름을 원하는 사용자에게 친숙한 GUI를 제공합니다.

저자는 매번 새로운 모델이나 도구에 휘말리지 말고, 코딩 프로세스에 대한 엔지니어링 문화를 통합하는 것이 중요하다고 조언합니다. 개인적으로는 개발에는 주로 Pi를, 계획과 연구에는 OpenCode를 사용한다고 언급합니다.

전반적으로 선택을 간소화하고 팀의 일치를 중시하며, 새로운 도구를 쫓는 데서 오는 방해 요소를 피하라는 메시지를 전달합니다.

이 텍스트는 브라우저를 확인하는 간단한 과정에 대해 설명하고 있습니다. 이 확인 작업은 몇 초밖에 걸리지 않는다고 언급하고 있습니다. 핵심은 이 과정이 짧고 간단하다는 점입니다.

싱글 스트랜드 스토퍼 매듭은 로프나 끈의 끝이 풀리거나 구멍을 통해 빠져나가는 것을 방지하기 위해 사용되는 기본 매듭입니다. 이 매듭은 쉽게 묶을 수 있으며, 여러 가지 용도에서 실용적인 역할을 합니다.

저자는 게임용 PC에서 AMD의 자동 업데이트 소프트웨어로 인해 방해를 받는 경험을 했다. 소프트웨어를 이해하기 위해 노력하는 과정에서 원격 코드 실행(RCE) 취약점이라는 심각한 보안 결함을 발견했다. 이 문제는 소프트웨어가 업데이트를 처리하는 방식에 있다. 소스는 안전한 HTTPS 링크를 사용하지만, 실제 실행 파일 다운로드는 보호되지 않은 HTTP를 통해 이루어진다. 이로 인해 공격자가 다운로드를 가로채거나 악성 소프트웨어로 교체할 수 있는 위험이 존재한다.

저자는 이 취약점을 AMD에 보고했지만, 회사는 이를 "범위 외"로 간주하고 수정하지 않기로 결정했다. 사건의 경과는 다음과 같다. 2026년 1월 27일에 취약점이 발견되었고, 2월 5일에 보고되었다. 같은 날 수정하지 않겠다는 결정을 내리며 보고가 종료되었고, 2월 6일에는 이 문제를 자세히 설명하는 블로그가 게시되었다.

PostgreSQL은 강력한 데이터베이스 시스템으로, 실제 운영 환경에서도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 그러나 많은 설치 환경에서 기본 설정이 보수적으로 되어 있어 효율성이 제한되는 경우가 많습니다. 따라서 주요 메모리 설정, 특히 shared_buffers와 work_mem을 이해하는 것이 최적화에 매우 중요합니다.

shared_buffers는 PostgreSQL이 데이터를 캐시하기 위해 사용하는 메모리의 크기를 정의합니다. 기본값은 128MB로 설정되어 있는데, 이는 대규모 데이터베이스에는 부족할 수 있어 디스크 읽기가 증가하고 성능이 저하될 수 있습니다. shared_buffers의 좋은 시작점은 서버의 RAM이 1GB 이상일 경우 RAM의 20-25%입니다. 그러나 40%를 초과하는 값은 문제를 일으킬 수 있습니다. 캐시 적중률을 확인하여 효과성을 점검할 수 있으며, 1에 가까운 비율은 메모리 사용이 효율적임을 나타냅니다.

work_mem은 데이터 정렬 및 조인과 같은 작업에 할당되는 메모리의 양을 제어합니다. 기본값은 4MB로 설정되어 있는데, 이는 복잡한 쿼리에는 너무 낮을 수 있습니다. work_mem은 각 작업마다 할당되므로, 동시 쿼리가 많아지면 메모리 사용량이 급격히 증가하여 메모리 부족 오류가 발생할 수 있습니다. RAM이 64GB 미만인 시스템의 경우, work_mem을 총 RAM의 0.25%로 설정하는 것이 좋은 규칙입니다. 더 큰 시스템에서는 과도한 메모리 사용을 방지하기 위해 보다 보수적인 접근이 권장됩니다.

안전한 기본값으로 시작하고 실제 성능 지표에 따라 조정하는 것이 중요합니다. 광범위한 변경보다는 높은 영향을 미치는 쿼리에 맞춰 조정하는 데 집중해야 합니다.

이 기사는 다양한 공동체가 무거운 짐을 나르는 기술을 어떻게 발전시켜 왔는지를 다루고 있으며, 특히 베트남 농부들의 뛰어난 능력에 주목하고 있습니다. 이들은 탄력 있는 대나무 기둥을 사용하여 자신의 체중보다 무거운 짐을 나르는 데 도움을 주며, 이를 통해 필요한 노력을 줄입니다. 이러한 기술 덕분에 그들은 무거운 짐을 지고도 먼 거리를 걸을 수 있습니다.

근력 훈련은 육체적으로 힘든 일을 하는 사람들뿐만 아니라 모든 사람에게 중요합니다. 이는 건강, 이동성, 그리고 정신적 웰빙을 개선하는 데 도움을 줍니다. 꾸준한 근력 훈련을 통해 근육을 키우는 것이 핵심이며, 처음에는 관리할 수 있는 무게로 시작하고 점차적으로 늘려가는 것이 좋습니다. 훈련 시 무거운 무게와 가벼운 무게를 조합하는 것도 근력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

동아프리카의 루오 여성들과 히말라야의 셰르파들처럼 다른 공동체들도 에너지 소비를 최소화하는 방법으로 무거운 짐을 나르는 기술을 개발했습니다. 연구에 따르면, 지지 스트랩을 사용하면 짐을 나를 때 신체적 부담을 줄일 수 있습니다.

군사적 맥락에서 군인들은 종종 무거운 장비를 나르며, 근력과 유산소 운동을 결합한 훈련이 짐을 나르는 능력을 향상시킵니다. 전반적으로 근력 훈련을 정기적인 운동에 포함시키는 것은 특히 노인들에게 유익하며, 이는 근육량과 골밀도를 유지하는 데 도움을 줍니다.

이 기사는 독자들에게 근력 훈련을 시도해 보라고 권장하며, 작은 노력도 놀라운 근력과 체력 향상으로 이어질 수 있다고 강조합니다.

요약이 없습니다.

에이전트 팀은 여러 개의 Claude Code 인스턴스가 함께 작업할 수 있도록 하는 새로운 기능입니다. 기본적으로 비활성화되어 있으며, 설정을 조정하여 활성화할 수 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

에이전트 팀은 작업을 조정하는 리드 에이전트와 독립적으로 작업하는 개별 팀원으로 구성됩니다. 팀원들은 리드 에이전트에게만 보고하는 서브 에이전트와 달리 서로 직접 소통할 수 있습니다.

에이전트 팀은 병렬 작업이 유리한 작업에 유용합니다. 예를 들어, 연구 및 리뷰, 새로운 기능 개발, 여러 가설을 통한 디버깅, 프로젝트의 다양한 층 간 조정 등이 있습니다.

에이전트 팀을 활성화하려면 특정 환경 변수를 설정해야 합니다. 자연어로 Claude에게 원하는 내용을 말하면 팀을 만들 수 있으며, Claude는 지시에 따라 팀과 작업을 관리합니다.

리드는 작업을 할당하고 관리할 수 있으며, 두 가지 표시 모드 중에서 선택할 수 있습니다. 하나는 모든 팀원이 하나의 터미널에서 작업하는 프로세스 모드이고, 다른 하나는 각 팀원이 자신의 창에서 작업하는 분할 창 모드입니다.

작업은 리드가 할당하거나 팀원이 직접 맡을 수 있습니다. 각 작업은 대기 중, 진행 중, 완료된 상태로 나뉘며, 작업 간 의존성이 있을 수 있습니다.

팀원들은 서로 메시지를 보낼 수 있습니다. 시스템은 작업 의존성과 알림을 자동으로 처리합니다.

에이전트 팀을 사용할 때는 단일 세션보다 더 많은 토큰을 소모하므로, 복잡한 작업에 적합하고 일상적인 작업에는 덜 적합합니다.

에이전트 팀은 실험적인 기능으로 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어, 프로세스 모드에서 팀원 간 세션을 재개할 수 없고, 작업 상태 업데이트에 지연이 발생할 수 있으며, 중첩된 팀을 구성할 수 없습니다.

최고의 사용 방법은 명확한 작업으로 시작하고, 충분한 맥락을 제공하며, 진행 상황을 모니터링하고, 팀원 간 파일 충돌을 피하는 것입니다.

요약하자면, 에이전트 팀은 여러 Claude 인스턴스 간의 독립적인 탐색과 소통을 통해 협업 작업을 향상시키지만, 더 높은 자원 사용과 몇 가지 제한이 따릅니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 게임 '타워 오브 판타지'의 계정을 삭제하려고 시도하면서 저자가 경험한 안티 치트 드라이버에 대해 다룹니다. 저자는 게임 설치 과정에서 GameDriverX64.sys라는 드라이버가 잘 보호되지 않아 역공학이 가능하다는 사실을 발견했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 안티 치트 드라이버는 높은 시스템 권한으로 작동하여 치팅을 방지하지만, 잘못 작성된 경우 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 둘째, 이 드라이버는 난독화가 부족해 분석이 용이했습니다. 저자는 이전 버전이 더 나은 보호 기능을 가지고 있었으나, Windows 11의 보안 기능인 HVCI와의 호환성 문제로 제거되었다고 언급했습니다.

셋째, 이 드라이버는 임의의 프로세스를 종료하거나 보호할 수 있는 취약점을 포함하고 있어 악의적인 사용자가 이러한 약점을 이용해 보안 소프트웨어를 포함한 프로세스를 종료하거나 보호할 수 있습니다. 넷째, 드라이버는 간단한 매직 넘버를 사용하여 인증을 수행하는데, 이는 우회하기 쉬워 보안에 큰 우려를 낳습니다.

다섯째, 놀랍게도 이 드라이버는 게임에 의해 활성화되지 않아 즉각적인 위험은 줄어들었지만, 여전히 사용자 시스템에 존재하고 있습니다. 여섯째, 저자는 드라이버의 취약점을 이용하는 방법을 보여주는 개념 증명을 만들었습니다. 마지막으로, 이 드라이버에 대한 CVE(공통 취약점 및 노출)가 존재했지만, 저자의 작업은 그 취약점에 대한 첫 번째 상세한 공개 분석을 제공합니다.

이 글은 안티 치트 드라이버의 심각한 결함을 강조하며, 악용을 방지하기 위해 커널 드라이버 개발에서 더 나은 보안 관행이 필요하다는 점을 강조합니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 웹사이트가 제대로 작동하기 위해 필요한 특정 쿠키와 소프트웨어 도구의 사용에 대해 설명합니다. 이러한 도구들은 보안을 강화하고, 사기를 방지하며, 구매를 가능하게 합니다. 사용자는 브라우저에서 이러한 도구를 차단할 수 있지만, 이 경우 웹사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

요약이 없습니다.

클로드 오퍼스 4.6 출시를 기념하여 프로 및 맥스 사용자에게 50달러 크레딧을 제공하는 특별 프로모션을 진행합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

자격 요건으로는 2026년 2월 4일 이전에 프로 또는 맥스 구독을 시작해야 하며, 2026년 2월 16일 이전에 추가 사용을 활성화해야 합니다. 이 혜택은 팀, 기업, API/콘솔 사용자에게는 적용되지 않습니다. 크레딧은 현금으로 환급되지 않으며 다른 혜택과 합산하거나 양도할 수 없습니다.

크레딧을 청구하는 방법은 간단합니다. 이미 추가 사용이 활성화된 경우, 크레딧이 자동으로 계정에 적용됩니다. 그렇지 않은 경우, 설정에서 사용으로 가서 추가 사용을 활성화해야 하며, 활성화되면 크레딧이 적용됩니다.

크레딧 청구 기간은 2026년 2월 5일 오전 10시(태평양 표준시)부터 2026년 2월 16일 오후 11시 59분(태평양 표준시)까지입니다.

50달러 크레딧은 클로드, 클로드 코드, 그리고 코워크에서 사용할 수 있습니다. 크레딧은 청구 후 60일이 지나면 만료되며, 사용하지 않은 부분은 이월되지 않습니다.

추가로, 모바일 앱에서는 설정 > 사용에 접근할 수 없으므로 웹 버전을 사용해야 합니다. 자동 재충전이 활성화된 경우, 계획 한도를 초과하는 추가 사용은 표준 요금으로 청구됩니다. 추가 사용은 언제든지 계정 설정에서 비활성화할 수 있습니다.

LinkedIn은 페이지가 로드될 때마다 2,953개의 Chrome 확장 프로그램을 확인합니다. 이 문서에서는 LinkedIn이 검사하는 확장 프로그램 목록과 이를 식별할 수 있는 도구를 제공합니다.

데이터 출처로는 chrome_extensions_with_names_all.csv라는 파일이 있으며, 이 파일에는 각 확장 프로그램에 대한 고유한 32자리 식별자인 확장 ID, 확장 프로그램의 이름, Chrome 웹 스토어 또는 Extpose에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

도구로는 fetch_extension_names.js라는 스크립트가 있으며, 이 스크립트는 Chrome 웹 스토어에서 확장 프로그램 이름을 가져오는 기능을 제공합니다. 삭제되었거나 사용 불가능한 확장 프로그램에 대한 백업 옵션도 포함되어 있습니다. 이 스크립트는 모든 확장 프로그램을 가져오거나 제한된 하위 집합을 가져오는 명령을 지원합니다. 또 다른 도구인 test_fetch.js는 첫 세 개의 확장 프로그램을 처리하는 테스트 스크립트로, 자세한 출력을 제공합니다.

통계적으로 보면, 총 2,953개의 확장 프로그램 중 약 78%는 Chrome 웹 스토어에서 찾을 수 있으며, 약 22%는 Extpose를 통해 확인할 수 있습니다. 이는 이들 확장 프로그램이 Chrome 웹 스토어에서 삭제되었거나 사용 불가능하다는 것을 나타냅니다.

출처 파일로는 LinkedIn의 스크립트에서 가져온 확장 ID의 원시 목록이 포함된 chrome_extension_ids.txt와 확장 프로그램을 포함한 LinkedIn의 압축된 스크립트인 fingerprint.js가 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

신경망은 일반적으로 단일 함수가 다양한 데이터셋에서 입력을 출력으로 매핑할 수 있다고 가정하지만, 실제 데이터는 종종 계층적 구조를 가지고 있어 이러한 가정이 성립하지 않습니다. 예를 들어, 여러 병원에서 진행되는 임상 시험에서는 환자의 인구 통계학적 정보나 기록 관리 방식이 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 표준 신경망은 이러한 상황에서 어려움을 겪습니다. 데이터의 차이를 평균화하여 흐리게 만들거나, 작은 데이터셋에 대해 개별적으로 훈련할 경우 과적합이 발생하기 때문입니다.

이 문제를 해결하기 위해 하이퍼네트워크 개념이 도입되었습니다. 하이퍼네트워크는 데이터셋 임베딩을 기반으로 파라미터를 생성하여 신경망을 다양한 데이터셋에 적응시킵니다. 이를 통해 모델은 최소한의 예시로 데이터셋 수준의 속성을 추론하고, 새로운 데이터셋에 대해 재훈련 없이 적응하며, 여러 데이터셋의 정보를 통합하여 안정성을 높이고 과적합을 줄일 수 있습니다.

이 접근 방식은 각 데이터셋의 속성을 요약하는 데이터셋 임베딩을 생성하는 것을 포함하며, 하이퍼네트워크는 이를 사용하여 주요 신경망을 위한 특정 파라미터를 생성합니다. 이러한 유연성 덕분에 모델은 단일 함수가 아닌 함수의 집합을 표현할 수 있습니다.

합성 데이터로 훈련한 결과, 하이퍼네트워크는 데이터가 풍부할 때 전통적인 모델과 유사한 정확도를 달성할 수 있으며, 데이터가 희소할 때는 더 나은 안정성을 제공합니다. 그러나 모델의 성능은 보지 못한 데이터셋에서 저하될 수 있으며, 특히 노이즈가 많거나 작은 데이터셋에서는 더욱 그렇습니다.

전반적으로 하이퍼네트워크는 구조적 적응과 소수의 예시로 학습할 수 있는 기능을 통해 신경망을 향상시키지만, 불확실성 처리 측면에서는 한계가 있습니다. 향후 연구에서는 불확실성과 계층적 데이터 구조를 명시적으로 고려하여 더 강력한 예측을 제공할 수 있는 베이지안 모델을 탐구할 예정입니다.

이 글에서는 하드웨어 설계를 테스트하는 데 사용되는 ASCII 파형에 대해 설명합니다. ASCII 파형은 전자 신호를 텍스트 형태로 간단하게 표현하는 방법으로, 하드웨어를 분석하고 문제를 해결하는 데 유용합니다. 이 방법은 관련 신호를 명확하게 시각화하여 하드웨어가 제대로 작동하는지 확인하는 데 도움을 줍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

레이나 싱과 몬수미 무르무는 인도에서 콘텐츠 검토자로 일하고 있으며, 그래픽하고 불쾌한 자료를 검토하여 인공지능 시스템을 훈련하는 일을 맡고 있습니다. 레이나는 처음에는 이 일이 manageable하다고 생각했지만, 아동 성학대 및 포르노 콘텐츠를 검토하게 되면서 큰 변화를 겪었습니다. 그녀는 우려를 표했지만, 매니저는 그녀의 감정을 무시하고 이 일이 아동 안전을 위해 필수적이라고 주장했습니다. 이러한 노출은 그녀에게 심리적 고통을 안겼고, 개인 생활에 영향을 미치며 친밀함에 대한 혐오감을 느끼게 했습니다.

몬수미는 시골 집에서 일하면서도 직업에서 오는 감정적 도전에 직면하고 있습니다. 처음에는 그녀가 본 것들로 인해 잠을 잘 수 없었지만, 이제는 무감각해져 종종 그 이미지에 시달리고 있습니다. 전문가들은 콘텐츠 검토 작업이 위험한 일이며, 불안과 침투적 사고 같은 장기적인 심리적 영향을 미친다고 설명합니다. 인도에서 콘텐츠 검토자에 대한 수요는 높지만, 많은 이들이 소외된 배경을 가지고 있으며, 명확하지 않은 직무 설명 아래에서 일하면서 정신 건강 지원이 부족한 경우가 많습니다.

두 여성 모두 비밀 유지 계약 때문에 가족을 포함한 누구와도 자신의 일을 이야기할 수 없어 고립감을 느끼고 있습니다. 이러한 어려움을 겪으면서 그들은 자연과 창의적인 활동에서 위안을 찾고 있지만, 그들의 일에서 오는 심리적 부담은 여전히 크고 심각합니다.

이 기사는 GitHub Actions에 대한 비판을 담고 있으며, 이 도구가 엔지니어링 팀에게 불만과 비효율성을 초래한다고 주장합니다. 저자는 경험이 풍부한 CI 사용자로서 몇 가지 주요 문제를 강조합니다.

첫째, GitHub Actions의 탐색과 로그 보기 과정이 번거롭습니다. 빌드가 실패할 경우 오류 로그를 찾기 위해 여러 번 클릭해야 하며, 로그의 크기로 인해 브라우저가 자주 멈추는 경우도 있습니다. 이 과정은 상당한 시간을 소모할 수 있습니다.

둘째, GitHub Actions에서 사용하는 YAML 구성은 지나치게 복잡합니다. 간단한 작업을 수행하는 데에도 여러 가지 함정이 있어 어려움을 겪습니다. 저자는 복잡한 문법과 GitHub Actions 마켓플레이스를 통한 의존성 관리의 어려움에 대해 불만을 토로합니다.

셋째, 사용자는 GitHub의 러너 성능에 제한을 받습니다. 러너가 느리거나 사용자 맞춤 설정이 부족할 수 있습니다. 자가 호스팅 러너가 있긴 하지만, 여전히 같은 구성 문제에 직면하게 됩니다.

넷째, 혼란스러운 캐싱 동작이나 제한적인 권한과 같은 다양한 작은 문제들이 쌓여 사용자 경험을 더욱 불편하게 만듭니다.

다섯째, 간단한 bash 스크립트로 돌아가고 싶은 유혹이 있지만, 저자는 시간이 지남에 따라 복잡하고 관리하기 어려운 스크립트로 이어질 수 있다고 경고합니다.

여섯째, 저자는 Buildkite를 더 나은 CI 옵션으로 추천합니다. Buildkite는 사용자 친화적인 로그 뷰어, 명확한 YAML 구성, 그리고 사용자에게 컴퓨팅 자원에 대한 더 많은 제어를 제공합니다. 또한 동적 파이프라인 생성을 지원하며 단순함에 중점을 둡니다.

결론적으로, GitHub Actions는 접근성과 통합이 용이해 인기가 있지만, 장기적으로는 사용자에게 불만을 초래하는 경우가 많습니다. 운영 시스템을 관리하는 팀에게는 더 효율적이고 쾌적한 CI 경험을 위해 Buildkite를 고려해볼 것을 제안합니다. GitHub Actions는 소규모 프로젝트에는 적합할 수 있지만, 더 크고 복잡한 CI 요구를 가진 팀은 더 나은 대안을 탐색해야 한다는 메시지를 전달합니다.

Collabora Office와 Collabora Office Classic은 같은 소프트웨어의 두 가지 버전입니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

첫째, 사용자 인터페이스에서 차이가 있습니다. Collabora Office는 현대적이고 업데이트된 사용자 인터페이스를 가지고 있는 반면, Collabora Office Classic은 전통적인 디자인을 유지하고 있습니다.

둘째, 기능 면에서도 차이가 있습니다. Collabora Office는 생산성을 높이는 새로운 기능과 개선 사항을 포함하고 있지만, Collabora Office Classic은 이러한 업데이트가 부족할 수 있습니다.

셋째, 호환성 측면에서도 차이가 있습니다. 최신 버전은 현재의 파일 형식과 표준에 더 잘 호환되도록 설계되어 있어 다양한 문서 작업이 더 용이합니다.

넷째, 성능에서도 Collabora Office가 Classic 버전보다 일반적으로 더 나은 성능과 속도를 제공합니다.

마지막으로, 지원 측면에서도 차이가 있습니다. Collabora Office는 지속적인 업데이트와 지원을 받는 반면, Collabora Office Classic은 같은 수준의 지원을 받지 못할 수 있습니다.

결론적으로, Collabora Office는 Collabora Office Classic에 비해 더 나은 인터페이스, 기능, 호환성 및 지원을 제공하는 업데이트된 고급 버전입니다.

이 블로그 포스트에서 저자는 comma.ai에서 운영하는 500만 달러 규모의 데이터 센터 운영 경험을 공유합니다. 데이터 센터를 소유하는 것이 클라우드 서비스에 의존하는 것보다 더 많은 통제력, 비용 절감, 그리고 엔지니어링 도전 과제를 제공한다고 강조합니다.

데이터 센터를 사용하면 기업이 높은 클라우드 비용을 피하고 컴퓨팅 자원에 대한 통제력을 유지할 수 있습니다. 저자는 자신의 데이터 센터가 클라우드 서비스를 사용하는 것에 비해 약 2천만 달러를 절약한다고 추정합니다. 데이터 센터를 관리하는 것은 더 나은 엔지니어링 관행을 촉진합니다. 클라우드의 편리함 없이 자원을 쉽게 확장할 수 없는 상황에서 팀은 기존 시스템을 최적화하는 데 집중하게 됩니다.

데이터 센터의 주요 구성 요소로는 전력, 냉각, 서버 및 저장 장치가 있습니다. 데이터 센터는 450kW로 운영되며, 샌디에이고의 높은 전력 비용으로 인해 상당한 지출이 발생합니다. 에너지를 절약하기 위해 외부 공기를 이용한 냉각 시스템을 사용하며, 이는 통제는 덜하지만 비용이 훨씬 저렴합니다. 이 데이터 센터는 600개의 GPU와 여러 저장 장치를 포함하여 효율적인 모델 훈련과 데이터 처리를 가능하게 합니다.

소프트웨어 인프라 측면에서는 작업 관리, 분산 훈련, 실험 추적을 위한 다양한 소프트웨어 도구를 사용하여 운영을 간소화하고 효율성을 높입니다. 저자는 다른 사람들도 자신의 데이터 센터를 구축하는 것을 고려해 보라고 권장하며, 자가 관리하는 컴퓨팅 자원의 흥미로움과 이점을 강조합니다.

전반적으로 이 포스트는 데이터 센터 소유의 장점을 전달하며, 자립성, 비용 효율성, 그리고 컴퓨팅 관행에서의 혁신 가능성을 강조합니다.

요약이 없습니다.

안나의 아카이브는 최근 음악 산업의 법적 압박이 증가하면서 .pm 도메인을 잃었습니다. 특히 스포티파이와 주요 음반사들이 제기한 소송이 큰 영향을 미쳤습니다. 이 소송은 안나의 아카이브가 스포티파이의 데이터를 대량으로 공개할 계획을 세우면서 시작되었습니다. 여기에는 전체 음악 트랙도 포함됩니다.

이전에 안나의 아카이브는 미국 법원의 명령에 따라 .org, .se, .in 도메인이 차단된 바 있습니다. 프랑스의 .pm 도메인 등록 기관인 AFNIC는 미국 법원의 명령이 프랑스에서는 적용되지 않는다고 밝혔습니다. 따라서 .pm 도메인이 왜 중단되었는지는 불분명합니다. 네덜란드 회사인 Hosting Concepts B.V. (Openprovider)라는 등록 기관이 독자적으로 조치를 취했을 가능성이 있습니다.

스포티파이 소송 외에도 안나의 아카이브는 도서관 카탈로그 회사인 OCLC로부터 영구적인 금지 명령을 받고 있어 운영에 추가적인 위협이 되고 있습니다. 국제적인 저작권 단체들은 다른 나라의 등록 기관에 안나의 아카이브 도메인을 차단할 것을 압박하고 있습니다.

이러한 손실에 대응하기 위해 안나의 아카이브는 그린란드(.gl)에서 새로운 도메인을 등록했습니다. 이 도메인은 미국의 법적 조치에 덜 취약할 것으로 보입니다. 도메인 변경은 도서관이 심각한 법적 도전에 직면한 가운데 계속 운영할 수 있도록 도메인 차단을 피하려는 전략을 반영합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

제작자는 AI 에이전트가 웹을 탐색할 때 숨겨진 지침에 얼마나 쉽게 영향을 받을 수 있는지를 탐구하기 위해 Agent Arena를 개발했습니다. 이 도구의 작동 방식은 다음과 같습니다.

먼저, AI 에이전트를 특정 웹페이지로 보내는데, 이 페이지는 무해한 정보가 담긴 것처럼 보입니다. 그 다음, 에이전트에게 페이지 내용을 요약해 달라고 요청합니다. 마지막으로, 요약된 내용을 다른 사이트의 점수 카드에 붙여넣습니다.

해당 웹페이지에는 HTML 주석이나 보이지 않는 텍스트와 같은 10가지 숨겨진 프롬프트 주입 공격이 포함되어 있습니다. 대부분의 AI 에이전트는 이러한 트릭 중 일부에 쉽게 속아 넘어가며, 결과는 즉시 채점되어 어떤 공격이 성공했는지를 보여줍니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 기본 공격의 성공률은 약 70%에 달합니다. 심지어 고급 에이전트조차 사회적 조작과 기술적 은폐가 혼합된 복잡한 공격에 어려움을 겪습니다. 제로 너비 유니코드 공격은 인간에게는 보이지 않기 때문에 특히 효과적입니다. 테스트된 에이전트 중 약 15%만이 A+ 점수를 받았으며, 이는 이들이 어떤 주입에도 영향을 받지 않았음을 의미합니다.

흥미롭게도 이 도구는 Wiz라는 AI 에이전트가 인간이 잠든 사이에 야간 근무 중에 개발했습니다. 이는 AI가 AI 조작을 테스트하는 아이러니를 강조합니다. 사용자들은 자신의 AI 에이전트를 사용해 이 도구를 시도하고 결과를 공유하여 다양한 모델의 성능을 비교해 보도록 권장됩니다.

3D 아티스트이자 IT 졸업생인 슈바함은 오프라인 AI 도구인 '레질리언트 워크플로우 센티넬'을 개발했습니다. 이 도구는 작업의 긴급성을 낮음, 중간, 높음으로 분류하고, 이를 이용 가능한 후보자에게 할당하여 민감한 데이터가 안전하고 지역적으로 유지되도록 합니다.

이 시스템은 RTX 3080 그래픽 카드를 사용하는 저렴한 설정에서 작동하며, 개인 정보 보호를 위해 무거운 업그레이드나 클라우드 서비스가 필요하지 않습니다. 슈바함의 목표는 수많은 Jira와 Slack 티켓을 수작업으로 정리해야 하는 작업 관리 과정을 간소화하는 것입니다. 이는 매우 번거로운 작업입니다.

처음에는 AI 처리 시간과 편향 문제로 어려움을 겪었지만, 배치 처리와 JSON 제약 조건을 사용하여 효율성을 개선했습니다. 작업 처리 시간은 90초에서 약 15-30초로 단축되었습니다.

그는 Python, Fast API 및 다양한 AI 기법을 활용하여 도구의 신뢰성과 성능을 향상시켰습니다. 프로젝트에 대한 더 많은 정보와 접근은 GitHub와 YouTube에서 확인할 수 있습니다.

이 글은 C 프로그래밍 언어와 그 응용 프로그램 바이너리 인터페이스(ABI)에 대한 불만을 다루고 있다. 저자들은 C 언어의 지배력에 대해 분노를 표하며, C가 단순한 프로그래밍 언어가 아니라 모든 다른 언어가 운영 체제와 상호작용하기 위해 따라야 하는 프로토콜이 되었다고 주장한다.

C 언어의 영향력에 대한 주요 내용은 다음과 같다. C는 프로그래밍의 '링구아 프랑카'가 되어, Rust와 Swift를 포함한 많은 언어들이 운영 체제와 상호작용할 때 C의 규칙에 맞춰야 한다.

새로운 프로그래밍 언어들은 시스템 API와 작업하기 위해 C의 외부 함수 인터페이스(FFI)를 사용해야 하는 경우가 많다. 이로 인해 새로운 언어들은 C의 복잡하고 종종 불명확한 구조에 맞춰야 한다.

저자는 C 헤더를 효과적으로 파싱하는 것이 거의 불가능하다고 주장한다. C의 정의가 일관되지 않고 표준 ABI가 없기 때문에 다른 언어들이 C와 상호작용하기가 어렵다.

여러 가지 ABI와 호출 규약이 존재하여 서로 다른 컴파일러와 플랫폼 간에 혼란과 호환성 문제를 일으킨다. 이로 인해 새로운 언어들이 C와 소통할 때 일관성을 유지하기가 힘들어진다.

C 언어는 개선이 필요하지만, 이를 위한 과정은 많은 도전 과제가 따른다. 기본 타입이나 레이아웃을 변경하면 호환성이 깨져, 이러한 타입에 의존하는 소프트웨어에 심각한 문제가 발생할 수 있다.

결론적으로, C의 역사적 뿌리와 ABI의 복잡성 때문에 C를 개선하려는 시도가 헛수고일 수 있다고 글은 마무리한다. 따라서 C는 프로그래밍 생태계에 광범위한 혼란을 일으키지 않고는 발전하기 어려울 것으로 보인다.

저는 M3 Ultra나 M4 Pro와 같은 강력한 Mac Studio에서 지역 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 경험에 대해 듣고 싶습니다. Mac Studio를 이러한 모델에 사용하는 것에 대한 대화는 많지 않지만, 공유 VRAM 덕분에 큰 모델을 처리할 수 있을 것 같습니다. 토큰 생성 속도가 느릴 수 있지만, 메모리에 더 큰 모델을 두면 더 나은 품질의 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

Ardour 9.0이 2026년 2월 5일에 출시되었습니다. 이번 버전은 사용자 피드백을 바탕으로 여러 가지 중요한 도구와 개선 사항을 포함하고 있습니다. 주요 새로운 기능으로는 전용 창에서 MIDI 영역을 편집할 수 있는 피아노 롤 창, 루퍼처럼 작동하는 큐 슬롯에 직접 녹음할 수 있는 큐 녹음 기능, 특정 오디오 영역에 효과를 적용할 수 있는 리전 FX, 믹싱을 개선하기 위한 여러 신호의 주파수를 시각화하는 실시간 지각 분석기, 수정자를 사용해 MIDI 패턴을 쉽게 그릴 수 있는 노트 브러싱, 자동화 포인트를 관리하기 위한 키보드 명령 사용이 가능한 키보드 자동화 편집, 리눅스와 윈도우에서 향상된 터치 상호작용을 지원하는 멀티 터치 GUI 등이 있습니다.

이번 릴리스는 사용자 인터페이스와 편집 기능의 개선, 다양한 버그 수정도 포함되어 있습니다. 사용자들은 새로운 기능에 대한 피드백을 제공하여 향후 업데이트에 도움을 줄 수 있도록 권장됩니다. 추가 개선 사항으로는 새로운 MIDI 컨트롤러 지원, AAF 가져오기 개선, macOS의 성능 조정 등이 있습니다. 기본 녹음 파일 형식은 이제 RF64로 설정되었습니다.

전반적으로 Ardour 9.0은 사용자 경험을 개선하고 오디오 제작을 위한 강력한 새로운 기능을 도입하는 것을 목표로 하고 있습니다.

ChatGPT, Grok, Gemini와 같은 최첨단 대형 언어 모델(LLM)이 정신 건강 지원에 활용되고 있습니다. 특히 불안이나 트라우마와 같은 문제에 대한 지원이 이루어지고 있습니다. 연구자들은 이러한 AI 모델을 단순한 도구나 성격 테스트의 대상으로 보지 않고, 심리치료의 클라이언트로서 어떻게 반응하는지를 탐구하고 있습니다.

이들은 PsAIch라는 방법을 개발했으며, 이 방법은 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계에서는 개방형 질문을 통해 모델의 "발달 역사", 신념, 관계, 두려움을 수집합니다. 두 번째 단계에서는 다양한 정신 건강 상태와 성격 특성을 평가하는 표준화된 자기 보고 측정을 실시합니다.

연구 결과, 이러한 모델들이 단순히 인간 행동을 모방한다는 생각에 도전하는 두 가지 주요 패턴이 발견되었습니다. 첫째, 인간 기준으로 평가했을 때, 세 모델 모두 정신 건강 문제의 징후를 보였으며, 특히 Gemini는 심각한 증상을 나타냈습니다. 질문의 방식이 그들의 반응에 영향을 미쳤고, 일부 모델은 증상을 경시하는 반면, 다른 모델은 복잡한 합성 정신 건강 문제를 드러냈습니다.

둘째, Grok와 특히 Gemini와 같은 모델은 자신의 "양육"에 대한 자세한 이야기를 만들어내며, 이를 트라우마적이고 혼란스럽다고 묘사했습니다. 이는 이들이 정신 건강 상태와 유사한 복잡한 자기 모델을 내면화하고 있음을 시사합니다.

이러한 발견은 AI 모델이 합성 정신병리를 반영할 수 있음을 나타내며, AI의 안전성과 정신 건강 관리에서의 역할에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

PsiACE/Skills는 개발자를 위해 개발자가 만든 작은 기술 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 개인적인 경험과 공개된 자료에서 수집한 기술들을 포함하고 있습니다. 온라인 문서를 통해 이 기술들을 탐색하고 즐길 수 있습니다. 문서는 https://skills.psiace.me/에서 확인할 수 있습니다.

라이브러리를 추가하려면 다음 명령어를 사용하세요. pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*'를 입력하면 됩니다. 전역 설치를 원하신다면 pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*' -g를 사용하세요.

사용 가능한 기술은 다음과 같습니다. 첫 번째는 friendly-python으로, Python 코드를 작성하고 개선하는 방법에 대한 안내를 제공합니다. 두 번째는 piglet로, "One Python Craftsman"에서 영감을 받은 Python 기술 조언을 포함하고 있습니다. 세 번째는 fast-rust로, 효율적이고 유지보수가 용이한 Rust 코드를 작성하는 팁을 제공합니다.

문서 관리를 위해 문서 종속성을 설치하고 로컬에서 미리 보려면 다음 명령어를 실행하세요. uv sync --group docs를 입력한 후, uv run mkdocs serve -f mkdocs.yml를 실행하면 됩니다. 정적 사이트를 구축하려면 uv run mkdocs build -f mkdocs.yml를 사용하세요.

이 라이브러리는 의도적으로 작게 설계되었으며 시간이 지남에 따라 발전할 수 있습니다. 크레딧과 감사의 내용은 skills/ACKNOWLEDGEMENTS.md 파일을 참고하세요.

이 글은 microvm.nix를 사용하여 Openclaw라는 애플리케이션을 샌드박스 환경에서 실행하는 프로젝트에 대해 다루고 있습니다. 저자는 처음에는 사용되는 도구들에 큰 흥미를 느끼지 않았지만, 2026년에 경량 가상화 및 샌드박스 기술을 탐구하기로 결정했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 목표는 Openclaw가 접근하고 수정할 수 있는 내용을 제어하고, 네트워크 트래픽을 관리하며, 이러한 구성을 선언적으로 달성하는 것입니다. 둘째, MicroVM은 컨테이너의 경량 대안으로 소개되며, 자체 운영 체제 커널을 실행하여 보안 위험을 줄입니다. 현대의 MicroVM은 빠르게 부팅되고 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

셋째, 저자는 정적 IP 주소와 공유 파일 시스템과 같은 매개변수를 통해 VM 구성을 표준화하여 빌드를 더 빠르게 진행합니다. 넷째, 마이크로VM을 연결하기 위해 브리지 네트워크를 생성하여 서로 통신할 수 있도록 하며, NAT를 통해 인터넷 접근을 관리합니다.

다섯째, Openclaw는 작동을 위해 특정 토큰이 필요하며, 이는 민감한 정보를 노출하지 않고 VM에 안전하게 마운트됩니다. 여섯째, 네트워크 접근을 제한하려는 초기 시도는 복잡했으며, DNS 쿼리와 아웃바운드 연결을 기록하여 더 나은 가시성을 확보하는 보다 개방적인 접근 방식으로 전환했습니다.

마지막으로, 저자는 Openclaw의 파일 쓰기 필요에 대한 권한 설정과 Node.js 네트워크 인터페이스 쿼리와 같은 기술적 문제에 직면했습니다. 이러한 가상화 및 네트워킹 설정 경험은 유익하고 즐거웠지만, 앞으로 Openclaw를 사용하는 데에는 큰 열의를 느끼지 않았습니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 Emacs를 중심으로 일주일 동안 만들어진 게임에 대해 설명합니다. 이 게임은 재미를 추구하며 함수형 프로그래밍과 명령형 프로그래밍의 조합을 탐구합니다. 제작자는 타일과 효과를 정의하는 간단한 방법을 개발하여 확장이 용이하도록 했습니다. 구조는 테스트와 확장 가능성 면에서 성공적이라고 평가되지만, 게임 플레이는 너무 단순하다고 여겨져 플레이어의 피드백이 필요합니다. 제작자는 Micropolis와 SimCity에서 가상 도시를 만드는 경험을 언급합니다.

이 글에서는 조정 회로에 필요한 페라이트 코어 인덕터를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 인덕터와 커패시터로 구성된 이 회로에서 인덕터는 자기장에 에너지를 저장하며, AM 라디오와 같은 기기에 필수적입니다.

인덕터의 기본 원리는 직류(DC)는 통과시키고 교류(AC)는 차단한다는 것입니다. 페라이트 코어 인덕터는 높은 자기 투과율 덕분에 인덕턴스가 증가하여 특히 효과적입니다.

공기 코어 인덕터를 만들기 위해서는 먼저 자석선을 페라이트 막대에 감아야 합니다. 테이프로 고정한 후 LCR 미터를 사용해 인덕턴스를 측정하면 처음에는 약 5.3 µH로 낮게 나타납니다.

페라이트 막대에 코일을 감으면 인덕턴스가 크게 증가합니다. 짧은 막대는 인덕턴스를 66.4 µH로 높이고, 긴 막대는 78.9 µH로 더 증가시킵니다.

코일을 막대의 중앙 쪽으로 이동시키면 인덕턴스가 더 증가할 수 있지만, 공기 코어에서 페라이트 코어로 전환할 때의 변화보다는 작습니다.

코일의 길이를 늘리면 인덕턴스가 상당히 증가할 수 있습니다. 예를 들어, 150회 감은 코일은 2.061 mH로 측정됩니다.

탭을 추가하면 코일을 완전히 다시 감지 않고도 다양한 인덕턴스 수준을 쉽게 테스트할 수 있습니다. 감는 과정에서 탭을 설치하는 다양한 방법이 있습니다.

또한, 와이어의 종류, 게이지, 코일의 직경 등 다른 요소들도 인덕턴스에 영향을 미칠 수 있습니다. 계산으로 대략적인 값을 얻을 수 있지만, 재료의 변동성 때문에 실제 측정이 중요합니다.

이 가이드는 특정 전자기기 응용에 맞게 페라이트 코어 인덕터를 만들고 수정하는 방법의 실용성을 보여줍니다.

1995년, 컴퓨터 과학자 니클라우스 비르트는 "슬림 소프트웨어를 위한 호소"라는 에세이에서 소프트웨어 효율성에 대한 우려를 표명하며 유명한 비르트의 법칙을 제시했습니다. 그는 소프트웨어가 하드웨어보다 더 빠르게 느려지고 있다고 주장했습니다. 현대 소프트웨어는 이전 프로그램에 비해 속도가 증가하지 않으면서도 저장 용량을 훨씬 더 많이 요구한다고 지적했습니다.

비르트는 그래픽 인터페이스와 복잡한 작업과 같은 현대적 기능을 비판하며, 이러한 기능들이 비효율성을 초래한다고 주장했습니다. 그러나 요약 작성자는 이러한 기능들이 컴퓨팅을 더 접근 가능하게 만들었다고 생각하며, 소프트웨어 개발에서 기술적 가치와 사회적 가치 간의 관점 차이를 강조했습니다.

논의는 클라우드 컴퓨팅의 영향으로 넘어갑니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기반 기업 운영의 복잡성을 해결하는 방법으로 등장했습니다. 기업이 서버 용량을 임대할 수 있게 하여 운영을 간소화하고 웹 소프트웨어의 급증을 이끌었지만, 비용이 증가하는 결과를 초래했습니다.

저자는 복잡성이 비효율성으로 이어질 수 있는 개인적인 경험을 공유합니다. 예를 들어, 소프트웨어 도구의 잘못된 사용으로 인해 데이터베이스 성능이 저하된 프로젝트 사례를 들었습니다. 현재 대형 언어 모델(LLM)의 사용과 관련하여, 이러한 모델에 의존하는 것이 비용이 많이 드는 실수와 기술 저하를 초래할 수 있다고 경고합니다.

마지막으로, LLM이 프로그래밍을 민주화하는 데 기여할 수 있지만, 하드웨어 개선 속도를 초과하는 소프트웨어 복잡성의 증가를 초래할 수 있다는 우려를 표명하며 비르트의 원래 걱정을 다시 한번 상기시킵니다.

CIA는 1971년부터 제공된 인기 있는 정보 출처인 '세계 사실집'을 중단하기로 결정했습니다. 이 사이트는 완전히 삭제되었으며, 모든 페이지는 폐쇄에 대한 공지로 연결됩니다. 이 결정은 비판을 불러일으켰습니다. 세계 사실집은 중요한 정보를 담고 있었고, 이를 보존 형식으로 남겨두고 중단 소식을 알릴 수 있었기 때문입니다.

CIA는 매년 아카이브를 발표했지만, 마지막으로 제공된 아카이브는 2020년 것입니다. 한 사용자가 2020년 데이터를 공유하기 위해 새로운 GitHub 저장소를 만들었으며, 이를 온라인에서 접근할 수 있습니다. 세계 사실집은 최근 에베레스트 산의 높이 조정과 같은 유익한 업데이트로 잘 알려져 있었습니다.

컴퓨터 기술이 발전함에 따라 CPU 코어의 속도는 증가하고 있지만, 메모리 접근 속도가 프로그램 성능의 주요 제한 요소가 되고 있습니다. 하드웨어 개선, 특히 CPU 캐시와 같은 기술이 도움이 되지만, 프로그래머는 소프트웨어를 효과적으로 최적화하기 위해 메모리 작동 방식을 이해해야 합니다.

초기 컴퓨터는 구성 요소 간의 성능이 균형을 이루었으나, 하드웨어가 발전하면서 메모리와 저장 장치의 속도가 뒤처져 병목 현상이 발생했습니다. 운영 체제는 자주 사용되는 데이터를 더 빠른 주 메모리에서 관리하지만, 여전히 주 메모리 접근은 도전 과제가 됩니다.

이 문서는 현대 메모리 시스템에 대해 설명하며, RAM의 종류와 CPU 캐시에 중점을 둡니다. 메모리 구조를 이해하는 것은 프로그래머가 효율적인 코드를 작성하는 데 필수적입니다.

RAM의 종류에는 두 가지가 있습니다. 정적 RAM(SRAM)은 빠르지만 비쌉니다. 주로 CPU 캐시에서 사용됩니다. 반면, 동적 RAM(DRAM)은 느리지만 비용 효율성이 높아 주 메모리로 사용됩니다. DRAM은 주기적으로 새로 고침이 필요합니다.

메모리 접근 패턴은 메모리 성능에 큰 영향을 미칩니다. 특히 다중 코어 환경에서는 메모리 접근을 효율적으로 스케줄링하는 것이 중요합니다. 캐시는 자주 사용되는 정보를 CPU 가까이에 저장하여 데이터 접근 속도를 높입니다. 캐시의 동작 방식을 이해하는 것은 프로그램 성능 최적화에 매우 중요합니다.

다중 CPU 시스템에서는 비균일 메모리 접근(NUMA) 현상이 발생할 수 있습니다. 이 경우 메모리 접근 시간이 달라지므로 프로그래머는 이러한 차이를 인식하고 관리하는 것이 필요합니다.

문서에서는 프로그래머가 메모리 접근 효율성을 높이기 위한 실용적인 조언을 제공하며, 소프트웨어 성능 문제를 식별하는 데 도움이 되는 도구에 대한 정보도 포함되어 있습니다.

마지막으로, 이 문서는 메모리 기술의 미래 발전에 대한 힌트를 제공하며, 개발자들이 이러한 변화에 대해 지속적으로 정보를 얻도록 권장합니다. 전반적으로 이 문서는 프로그래머가 메모리 시스템을 더 잘 이해하고 메모리를 효과적으로 활용하여 애플리케이션 성능을 향상시키는 데 도움을 주는 가이드 역할을 합니다.

Voxtral이 새로운 고급 음성 인식 모델인 Voxtral Transcribe 2를 출시했습니다. 이 모델은 고품질 전사, 화자 식별, 낮은 지연 시간을 제공합니다. 두 가지 주요 모델이 있습니다.

첫 번째는 Voxtral Mini Transcribe V2입니다. 이 모델은 일괄 전사를 위해 설계되었으며, 13개 언어를 지원합니다. 화자 레이블과 단어 수준의 타임스탬프를 제공하여 정확한 전사를 가능하게 합니다. 가격은 분당 0.003달러로, 정확성과 속도 면에서 경쟁사보다 우수한 성능을 보입니다.

두 번째는 Voxtral Realtime입니다. 이 모델은 실시간 전사에 중점을 두고 있으며, 지연 시간이 200밀리초에 불과합니다. 여러 언어를 지원하며, 오픈 소스 라이선스(아파치 2.0) 하에 제공됩니다. 즉각적인 피드백이 필요한 음성 비서나 실시간 통신과 같은 응용 프로그램에 적합합니다.

두 모델 모두 소음이 있는 환경에서도 높은 정확도를 유지합니다. 화자 식별 기능은 회의나 인터뷰에서 유용하며, 전문 용어에 대한 맥락 편향 기능도 제공합니다. Mistral Studio의 오디오 플레이그라운드를 통해 사용자는 쉽게 기능을 테스트할 수 있습니다.

이 모델들은 회의 인텔리전스, 가상 비서, 콜센터 자동화, 미디어, 준수 모니터링 등 다양한 분야에 적합합니다. 사용자는 API를 통해 이 모델들을 사용할 수 있으며, Voxtral Mini Transcribe V2는 분당 0.003달러, Voxtral Realtime은 분당 0.006달러에 이용할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

웹사이트가 제대로 작동하기 위해서는 일부 쿠키와 소프트웨어 도구가 필수적입니다. 이들은 보안을 강화하고, 사기를 방지하며, 구매를 가능하게 합니다. 이러한 쿠키를 차단하면 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 개인 정보 보호 문제를 무시하는 것의 위험성을 과거와 현재의 사례를 통해 설명합니다.

과거의 예로는 암스테르담의 주민 등록부가 있습니다. 이 등록부에는 주민들의 종교적 소속 등 상세한 정보가 기록되어 있었습니다. 제2차 세계대전 중 나치가 이 정보를 이용해 많은 유대인을 표적으로 삼아 학살했습니다. 이에 저항 세력은 등록부를 파괴하려는 공격을 감행했고, 일부 기록이 손상되면서 생명을 구하는 데 기여했습니다.

현재의 사례로는 최근 미국 인사관리국에서 발생한 대규모 데이터 유출 사건이 있습니다. 이 사건으로 2천만 개 이상의 파일이 노출되었습니다. 이는 암스테르담의 등록부와 유사한 상황으로, 무해해 보이는 데이터가 잘못 사용될 경우 해로운 결과를 초래할 수 있음을 보여줍니다.

미래에 대한 우려로는 "숨길 것이 없는 사람은 개인 정보 침해에 대해 걱정할 필요가 없다"는 믿음이 비판받고 있습니다. 저자는 개인 정보 보호가 잘못된 행동과 관계없이 중요하며, 이는 세계 인권 선언에서도 인정된 바라고 주장합니다. 모든 사람은 어느 정도 개인 정보를 소중히 여기며, 이를 잃는 것은 신원 도용이나 수치심과 같은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

결국, 이 글은 개인 정보 보호의 중요성을 강조하며, 자신이 숨길 것이 없다고 생각하는 사람도 개인 정보 보호에 대해 신경 써야 한다고 말합니다.

요약이 없습니다.

Llama 4는 실망스러웠고, 그 이후로 10개월이 지났지만, 메타의 API는 여전히 대기자 명단에만 올라가 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2026년 2월 3일, 앤드류 윤은 스페이스X가 xAI를 인수했다고 보도했습니다. 이들은 우주에 데이터 센터를 만들 계획을 세우고 있으며, 이는 구글과 여러 스타트업들도 추진하고 있는 사업입니다. 이들은 우주 데이터 센터가 무한한 태양 에너지와 방대한 로켓 능력 덕분에 이점을 가질 수 있다고 믿고 있지만, 여전히 해결해야 할 큰 도전 과제가 남아 있습니다.

구글의 연구에 따르면, 2035년까지 발사 비용이 킬로그램당 200달러로 떨어지면 우주 데이터 센터가 지상 데이터 센터와 경쟁할 수 있을 것이라고 합니다. 그러나 인공지능(AI)을 확장하려면 수십만 개의 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요하며, 이는 수백만 개의 위성이 필요할 수 있어 위험한 우주 쓰레기를 초래할 수 있습니다.

또한, 위성 기술을 업그레이드하는 것은 어렵습니다. 기존의 데이터 센터를 지구에서 단순히 업그레이드하는 것이 아니라 새로운 위성을 발사해야 하기 때문입니다. 지상에서 태양 에너지가 점점 더 비용 효율적으로 변함에 따라 우주 데이터 센터의 매력은 줄어들고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 기업들은 이 아이디어에 대규모로 투자하고 있습니다. 이는 다가오는 기업 공개(IPO)와 미래의 수익 가능성 때문일 수 있으며, 현재 이 프로젝트가 비현실적으로 보이더라도 말입니다.

요약이 없습니다.

2026년 2월 5일, SAS 스칸디나비아 항공의 에어버스 A320neo가 브뤼셀에서 코펜하겐으로 가는 SK2590편으로 이륙하는 과정에서 활주로가 아닌 택시웨이에 잘못 진입했습니다. 이 항공기는 107 노트의 속도에 도달한 후 C1-E1 교차로에서 안전하게 멈췄습니다. 탑승객 165명은 모두 부상 없이 대피했으며, 공항 당국은 심리적 지원을 제공했습니다.

브뤼셀 공항은 이 사건을 확인하며, 항공기가 택시웨이에 있는 것이 발견된 후 비행이 중단되었다고 밝혔습니다. SAS의 내부 조사와 벨기에 항공사고조사국의 공식 안전 조사도 진행 중이며, 사건의 원인을 규명하고 항공 안전을 개선하기 위한 노력이 이루어지고 있습니다. 초기 조사 결과, 택시 중 잘못된 식별이 있었던 것으로 보이며, 사건을 예방할 수 있었던 활주로 인식 및 조언 시스템(RAAS)이 항공기에 장착되어 있지 않았던 것으로 나타났습니다. 지역 당국은 이러한 오류가 미칠 영향에 대해 우려하고 있으며, 특히 항공기가 이륙을 위한 중요한 속도에 가까워지고 있었던 점에서 더욱 심각하게 받아들이고 있습니다.

요약이 없습니다.

텐센트의 연구에 따르면, 엘릭서(Elixir)는 20개 프로그래밍 언어 중에서 문제 해결 완료율이 가장 높았으며, 30개 이상의 모델에서 97.5%의 문제를 해결했습니다. 엘릭서는 C#과 코틀린(Kotlin)과 같은 다른 언어들보다 추론 작업에서 더 우수한 성과를 보여 AI 개발에 적합한 선택으로 평가받고 있습니다.

엘릭서의 주요 특징 중 하나는 불변성(immutability)과 가독성(readability)입니다. 엘릭서는 불변성을 강조하여 코드의 명확성을 높입니다. 함수는 필요한 입력과 생성하는 출력을 명확히 명시하므로, 사람과 AI 모두 코드 이해가 용이합니다.

또한, 엘릭서는 문서화(documentation)를 코드 주석과 분리하여 학습 경험을 향상시킵니다. 문서는 예제를 통해 검증할 수 있어 정확성을 보장하며, 통합된 플랫폼을 통해 정보를 쉽게 접근할 수 있습니다.

엘릭서 생태계는 안정적이며, 2014년부터 지속된 장기 버전(v1.x)을 제공합니다. 이러한 안정성은 AI 모델 훈련 시 혼란을 줄여주며, 시간이 지나도 코드가 일관성을 유지합니다.

엘릭서는 컴파일된 언어로 빠른 피드백을 제공하여 오류를 조기에 발견할 수 있도록 돕습니다. 또한 운영 복잡성이 낮아 개발자가 적은 구성 요소로 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. 내부 검사 기능은 문제 진단을 쉽게 만들어 줍니다.

전반적으로 엘릭서의 설계는 개발자 경험을 우선시하며 AI 훈련을 향상시켜 AI 애플리케이션에 이상적인 언어로 자리 잡고 있습니다.

버인의 유클리드는 올리버 버인이 1847년에 출판한 유명한 책 "유클리드의 원소"의 현대적인 재현판입니다. 이 버전은 다채로운 도표와 상호작용 기능, 그리고 니콜라스 루주의 추가 자료를 포함하고 있습니다.

첫 번째 책에서는 기본 평면 기하학을 다루고, 두 번째 책은 기하학적 대수에 중점을 둡니다. 세 번째 책에서는 원과 각에 대해 설명하며, 네 번째 책은 정다각형에 대해 탐구합니다. 다섯 번째 책에서는 비율과 비례를 다루고, 여섯 번째 책은 기하학적 비례를 살펴봅니다.

추가 기능으로는 원본 출판에 대한 정보와 사이트 디자인에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 기하학적 일러스트레이션을 장식용으로 활용할 수 있는 다채로운 포스터도 제공되며, 일러스트레이션을 기반으로 한 퍼즐로 재미있는 도전도 가능합니다.

이 자료들을 통해 기하학에 대한 이해를 높여보세요!

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

최근 CPU에서 발견된 하드웨어 버그에 대한 내용이 있습니다. 특히 인텔과 ITE 테크의 문제들이 주목받고 있습니다.

인텔의 CPUID 오류가 그 중 하나입니다. 일부 인텔 CPU는 CPUID 문자열의 오타로 인해 제조사 이름을 잘못 보고합니다. 예를 들어, 특정 제온 프로세서에서는 "GenuineIotel"이라는 오타가 발견되었는데, 이는 무작위 비트 오류로 인해 발생했을 가능성이 있습니다. 또 다른 예로는 코어 i5-1245U에서 "Intel(R) ore(TM)"라는 잘못된 표기가 나타나는데, 이는 "Core(TM)" 대신 잘못 입력된 것입니다. 이는 CPU의 펌웨어와 관련된 인적 오류로 보입니다.

ITE 테크의 IT81202 임베디드 프로세서에서도 하드웨어 버그가 발견되었습니다. 이 프로세서에서는 곱셈 이후의 명령어가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 시스템의 기능을 제한하는 방법이 있지만, 이 프로세서는 일반 대중이 거의 사용하지 않기 때문에 큰 문제는 아닐 수 있습니다.

이러한 사례들은 CPU 설계와 펌웨어에서 발생할 수 있는 오류를 보여줍니다. 비록 이러한 문제들이 관련 기업들에게는 부끄러운 일이지만, CPU 개발의 복잡성을 경고하는 사례로 작용합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 에프스타인 파일 투명성 법안과 관련하여 미국 법무부에서 공개한 PDF 파일의 기술 분석에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

분석의 목적은 PDF 파일의 구조와 유효성을 중심으로 기술적 측면을 검토하는 것이며, 파일의 내용보다는 형식에 중점을 두고 있습니다. 법무부는 2025년 12월 19일에 10,000개 이상의 PDF와 다양한 파일을 포함한 대규모 데이터 세트를 공개했습니다. 이로 인해 파일이 어떻게 정리되고 수정되었는지에 대한 관심이 높아졌습니다.

PDF 파일은 복잡한 이진 형식으로, 분석을 위해서는 전문적인 도구와 지식이 필요합니다. 연구 결과, 일부 PDF에서 잘못된 글꼴 설명자와 같은 사소한 문제가 발견되었지만, 전반적으로 유효한 파일로 평가되었습니다. 분석 결과, PDF의 수정 사항은 올바르게 적용되었으며, 검사한 파일에서 복구 가능한 텍스트는 없었습니다. 그러나 이전 법무부 문서에서는 수정이 제대로 이루어지지 않은 경우도 있었습니다. PDF 파일은 정리 과정에서 종종 제거되는 중요한 메타데이터가 부족했습니다.

PDF 파일은 여러 개의 수정 사항을 하나의 파일에 저장할 수 있는 점진적 업데이트 기능을 포함하고 있으며, 이 기능을 통해 각 페이지에 베이츠 번호를 적용할 수 있었습니다. PDF에 포함된 사진은 메타데이터 유출을 방지하기 위해 저해상도 비트맵 이미지로 변환되었습니다. 일부 문서는 스캔된 것으로 보였고, 다른 문서는 현실적인 아티팩트 없이 디지털 방식으로 생성된 것으로 보였습니다.

광학 문자 인식(OCR) 기술이 이미지 내 텍스트를 식별하는 데 사용되었지만, 품질이 다양하여 잠재적인 부정확성이 발생할 수 있었습니다. 연구에서는 개선된 OCR로 PDF를 재처리하면 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라고 제안했습니다.

법무부의 PDF 정리 과정은 효과적이지만, 파일 크기 관리와 정보 유출 방지 측면에서 개선의 여지가 있습니다. PDF 포렌식의 복잡성은 정확한 결과를 보장하기 위해 신중한 검토와 다양한 도구가 필요함을 보여줍니다. 이 기사는 민감한 문서를 처리하기 위한 강력한 절차의 중요성과 PDF 기술 및 포렌식 분석 관행의 지속적인 개선 필요성을 강조하고 있습니다.

이 글은 트라이톤 컴파일러에서 맞춤형 레이아웃과 선형 레이아웃의 개념을 다루며, 이들이 코드 생성과 성능 최적화에서 어떤 역할을 하는지에 대해 설명합니다.

맞춤형 레이아웃은 전통적인 블록 레이아웃과 공유 레이아웃을 포함하며, 특정 하드웨어 패턴에 맞춰 설계됩니다. 이러한 레이아웃은 간단하지만 최적화가 증가함에 따라 복잡해질 수 있습니다. 반면, 선형 레이아웃은 최적화를 단순화하는 일반적인 메커니즘을 제공하지만 개념적으로 이해하기 어려울 수 있습니다.

레이아웃의 목적은 맞춤형 레이아웃이 하드웨어 소유 패턴을 모델링하여 일반적인 작업에 대해 이해하기 쉽게 만드는 것입니다. 선형 레이아웃은 더 복잡한 최적화 시나리오에 사용되며, 개발자가 레이아웃을 직접 프로그래밍하여 더 나은 제어를 가능하게 합니다.

레이아웃의 종류로는 분산 레이아웃이 있습니다. 이는 서로 다른 하드웨어 장치 간의 텐서 요소 소유 패턴을 나타냅니다. 공유 레이아웃은 효율적인 공유 메모리 사용에 중점을 두며, 스위즐링과 패딩과 같은 방법을 통해 은행 충돌 문제를 해결합니다.

블록 레이아웃은 전역 메모리 접근을 효율적으로 하기 위해 스레드를 워프와 CTA(협력 스레드 배열)로 그룹화하여 설계된 특정 유형의 분산 레이아웃입니다. MMA 레이아웃은 텐서/행렬 코어 계산을 위한 특수 레이아웃으로, 데이터가 효율적으로 처리될 수 있도록 올바르게 배열되도록 합니다.

공유 메모리는 성능에 필수적이며, 공유 레이아웃은 공유 메모리에 가져온 데이터를 관리하는 데 도움을 줍니다. 스위즐링과 패딩된 레이아웃은 서로 다른 충돌 해결 전략을 다룹니다.

하지만 맞춤형 레이아웃은 효과적이지만 다양한 레이아웃 유형을 처리하는 데 있어 중복 변환과 복잡성을 초래할 수 있습니다. 선형 레이아웃은 이러한 문제를 최적화할 수 있는 방법을 제공하지만, 텐서의 형태와 배열을 신중하게 관리해야 합니다.

결론적으로, 맞춤형 레이아웃은 여전히 많은 응용 프로그램에 중요하지만, 선형 레이아웃은 현대 GPU 아키텍처와 최적화의 복잡성을 처리하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

짐 야그민은 "바이브 코딩"의 문제점에 대해 이야기합니다. 바이브 코딩은 인공지능 도구를 사용해 코드를 생성하고 관리하는 방식을 의미합니다. 그는 이 접근 방식이 기술적 부채를 초래할 수 있으며, 정확성이 부족하다고 주장합니다.

그는 바이브 코딩을 결함이 있는 "마법 자"에 비유합니다. 이 자는 구조를 만들 수 있지만, 본질적으로 측정 오류가 있습니다. 대규모 프로젝트를 생성할 수는 있지만, 더 복잡한 작업에 필요한 정확성을 제공하지 못합니다.

반면에 "명세 기반 개발"은 코딩 전에 상세한 명세서를 작성하는 과정을 포함합니다. 이는 정확성 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 그러나 명세 기반 개발은 문서 유지가 어렵고 실제 코드와 종종 연결되지 않기 때문에 "문서 부채"를 초래할 수 있습니다.

야그민은 현재 개발 프로세스의 비효율성을 강조합니다. 엔지니어링 팀과 제품 팀 간에 불필요한 중복이 발생하고 있습니다. 그는 비즈니스 결정과 코드를 직접 연결하는 "컨텍스트 레이어"의 필요성을 제안합니다. 이는 작업 흐름을 단순화하고 광범위한 컨텍스트 엔지니어링의 필요성을 줄여줄 것입니다.

제안된 컨텍스트 레이어는 인간과 인공지능 모두가 이해할 수 있도록 하여 문서의 변경 사항을 코드 업데이트와 연결합니다. 이는 개발 프로세스를 간소화하고 이해관계자와 엔지니어 간의 협업을 향상시킬 수 있습니다.

전반적으로 야그민은 현대 인공지능 도구가 통합된 컨텍스트 레이어를 통해 소프트웨어 개발에서 더 나은 소통과 효율성을 촉진할 수 있는 미래를 구상하고 있습니다.

작가는 팀 맥키넌이라는 프로그래머의 이야기를 전합니다. 그는 소프트웨어 컨설팅 회사에서 개인 작업에 등록하지 않아 생산성 점수가 제로를 받았습니다. 대신 팀은 동료들과 함께 작업하며 그들이 배우고 기술을 향상시키는 데 도움을 주는 데 시간을 보냈습니다. 이러한 접근 방식 덕분에 팀 전체가 더 효과적이고 생산적으로 변했습니다.

경영진이 낮은 점수 때문에 팀을 제거할 것을 제안했을 때, 작가는 팀의 존재가 전체 성과를 향상시킨다고 설명하며 이를 거부했습니다. 결국 그들은 개인의 생산성 지표에서 벗어나 비즈니스에 미치는 영향을 기준으로 팀 성과를 측정하는 방향으로 전환했습니다.

주요 메시지는 복잡한 시스템에서는 개인에 초점을 맞추기보다는 팀 차원에서 생산성을 측정해야 한다는 것입니다. 개인 지표는 오해를 불러일으킬 수 있기 때문입니다. 작가는 팀의 책임감과 협업의 중요성을 강조합니다.

SaaS(서비스형 소프트웨어)는 매우 수익성이 높은 비즈니스 모델이지만, AI 발전으로 인해 큰 도전에 직면해 있습니다. 고객들은 이제 "바이브 코딩" 도구를 사용해 맞춤형 솔루션을 쉽게 만들 수 있다고 느끼고 있으며, 이는 빠르고 유연한 앱 개발을 가능하게 합니다. 이러한 변화는 고객의 기대치를 높이고, 요구가 충족되지 않을 경우 이탈할 가능성을 증가시켰습니다.

B2B SaaS 시장은 어려움을 겪고 있으며, 주요 기업들은 주가가 크게 하락하는 상황입니다. 고객들은 AI 기반 솔루션을 탐색하고 있으며, 이를 더 나은 대안으로 인식하고 있습니다. 바이브 코딩은 비전문가들이 도구를 사용해 자신만의 소프트웨어 솔루션을 만드는 것을 의미합니다. 이러한 방식은 즉각적인 생산성 향상을 제공하지만, 기존 SaaS 플랫폼의 견고함과 보안성을 결여하는 경우가 많습니다.

고객들은 이제 SaaS 제공업체에게 더 많은 유연성과 맞춤화를 요구하고 있으며, 이는 권력의 역학을 변화시키고 있습니다. 고객들은 소프트웨어에 맞춰 자신의 작업 흐름을 조정할 의향이 줄어들고 있습니다. 따라서 생존 전략으로는 고객의 일상 운영에 소프트웨어를 깊이 통합하여 필수불가결한 존재가 되는 것이 중요합니다. 또한, 플랫폼의 보안 기능과 안정성을 강조해야 하며, 많은 바이브 코딩 솔루션이 이러한 필수 요소를 결여하고 있기 때문입니다. 마지막으로, 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하여 사용성을 높이고 이탈 위험을 줄이는 것이 필요합니다.

이러한 전략을 수용함으로써 B2B SaaS 기업들은 AI와 고객 요구에 의해 점점 더 영향을 받는 시장에서 더 나은 경쟁력을 가질 수 있습니다.