해커 데이에 참여해 주셔서 감사합니다! 15개국에서 온 300명의 참가자들과 함께 즐거운 시간을 보냈습니다. 참가자들은 학생, 연구자, 경험이 풍부한 개발자와 디자이너들로 구성되었습니다.

수상자들을 축하합니다. 1위: VRC 팀 - 비지오 룸 커넥터 2위: OpenProject - 해킹 보더스: 문서와 OpenProject 통합 3위: HaXathon - 문서 속 수학 관객상: Panographix - 문서 속 표와 그래프

프로젝트의 전체 목록은 온라인에서 확인할 수 있습니다.

소버린 워크스페이스, 즉 라 수이트 디지털은 온라인 협업을 위해 설계된 오픈 소스 디지털 작업 공간입니다. 이 프로젝트는 프랑스 정부 기관과 네덜란드, 독일의 협력으로 개발되었습니다.

우리의 코드는 완전히 오픈 소스이며 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 참여하거나 더 알고 싶으신 분은 [email protected]로 이메일을 보내시거나 웹사이트를 방문해 주세요.

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2026년부터 영국에서는 70세 이상의 운전자가 운전 면허를 유지하기 위해 3년마다 시력 검사를 받아야 합니다. 이 변화는 도로 안전 전략의 일환으로, 2024년에 사망한 자동차 운전자의 약 25%가 70세 이상이었다는 통계에 기반하고 있습니다.

현재 영국의 운전자는 20미터 거리에서 번호판을 읽을 수 있어야 하지만, 면허를 취득한 후에는 시력이나 건강을 증명할 필요가 없습니다. 운전자가 스스로 운전이 불가능하다고 느낄 경우 DVLA에 알리는 것이지만, 일부 전문가들은 이 방식이 효과적이지 않다고 지적합니다.

많은 사람들이 새로운 시력 검사 요구 사항을 지지하고 있으며, 특히 노인 운전자는 도로 안전을 보장하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다. 그러나 일부는 건강 검사가 70세 이상 운전자에게만 적용되어서는 안 되며, 모든 운전자가 대상이 되어야 한다고 주장합니다. 전문가들은 시력이 서서히 나빠질 수 있기 때문에 정기적인 검사가 사고를 예방하는 데 도움이 될 수 있다고 강조합니다.

이 변화는 긍정적인 조치로 여겨지지만, Age UK와 같은 단체는 시력 검사만으로는 사고를 크게 줄일 수 없으며, 운전을 중단할 수 있는 노인 운전자에 대한 보다 폭넓은 지원이 필요하다고 강조합니다.

Hoot는 웹 브라우저에서 Scheme 코드를 실행할 수 있게 해주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Scheme 코드를 WebAssembly(Wasm)로 변환하는 컴파일러와 Wasm 작업을 위한 다양한 도구를 포함하고 있습니다. Hoot는 Guile을 기반으로 하며, 별도의 소프트웨어 없이도 실행할 수 있습니다. 또한 Guile 환경 내에서 코드를 직접 테스트할 수 있는 Wasm 인터프리터도 제공합니다.

현재 Hoot의 최신 버전은 v0.7.0입니다.

Hoot에 대한 더 많은 정보를 원하신다면, 인터랙티브 웹 페이지를 만드는 방법, 브라우저에서 Scheme을 사용하는 방법, 게임 개발에서의 활용 사례 등을 다룬 기사와 비디오를 찾아보실 수 있습니다. 개발자 인터뷰도 제공되고 있습니다.

이 책은 현대 기계 학습에서 중요한 도구인 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)에 대한 접근하기 쉬운 소개를 제공합니다. RLHF의 기원을 경제학과 철학 등 다양한 분야에서 설명하며 시작합니다. 책에서는 RLHF에서 사용되는 필수 개념, 문제 정의, 데이터 수집 방법을 다룹니다. 이어서 RLHF에 포함된 최적화 과정, 즉 지침 조정, 보상 모델 훈련, 다양한 알고리즘에 대해 자세히 설명합니다. 마지막으로, 이 분야의 고급 주제와 열린 연구 질문들에 대해서도 논의합니다.

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웨이모는 도로 안전성을 높이는 자율주행을 위한 고급 시뮬레이션 도구인 웨이모 월드 모델을 소개했습니다. 이 모델은 이미 미국 주요 도시에서 웨이모 드라이버가 거의 2억 마일을 자율적으로 주행하는 데 기여했으며, 복잡한 주행 시나리오 훈련에 필수적입니다.

웨이모 월드 모델은 구글 딥마인드의 제니 3 기술을 활용해 현실감 있는 3D 환경을 생성합니다. 이 모델은 극한의 날씨나 비정상적인 상황과 같은 드물게 발생하는 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있어 실제로 재현하기 어려운 상황을 다룰 수 있습니다. 엔지니어들은 간단한 명령어로 시뮬레이션을 쉽게 수정할 수 있어 다양한 주행 조건에 맞게 활용할 수 있습니다.

웨이모 월드 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 방대한 데이터에서 학습하여 자율주행 차량이 직접 경험하지 못한 사건을 시뮬레이션할 수 있는 '출현 다중 모드 세계 지식'입니다. 둘째, 엔지니어들이 주행 동작, 장면 배치, 환경 요소를 제어할 수 있어 '만약 이러면 어떻게 될까'라는 시나리오를 가능하게 하는 '강력한 시뮬레이션 제어력'입니다. 셋째, 실제 대시캠 영상을 시뮬레이션으로 변환할 수 있어 현실감을 높이는 '대시캠 영상 변환' 기능입니다. 마지막으로, 적은 컴퓨팅 파워로도 긴 주행 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 '효율적인 긴 시뮬레이션' 기능이 있습니다.

전반적으로 웨이모 월드 모델은 웨이모 드라이버가 도로에서 실제로 발생하기 전에 도전적이고 드문 상황에 대비할 수 있도록 하여 안전성을 향상시킵니다.

저자는 소프트웨어 공학에서의 중요한 변화, 특히 2025년 12월 이후의 변화를 반영합니다. 그들은 "자동화된 프로그래밍"의 부상을 강조하며, 이를 통해 개발자들이 매번 코드를 작성하는 번거로운 작업 없이 소프트웨어 구축의 창의적인 측면에 집중할 수 있게 되었다고 설명합니다. 이러한 변화는 엔지니어들이 시스템을 보다 효율적으로 설계하고 구조화할 수 있도록 합니다.

저자는 프레임워크와 라이브러리에 대한 과도한 의존을 비판합니다. 이러한 도구들은 종종 개발을 단순화하기보다는 오히려 복잡하게 만듭니다. 많은 개발자들이 복잡함에 대한 두려움 때문에 이러한 도구를 선택하게 되며, 이는 진정한 공학적 사고의 부족으로 이어진다고 주장합니다. 프레임워크는 실제 문제를 해결하기보다는 새로운 문제를 만들어내고 디자인의 품질을 저하시킵니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 자동화된 프로그래밍은 수작업 코딩을 줄이면서도 디자인과 아키텍처에 대한 깊은 사고를 요구합니다. 둘째, 많은 프레임워크는 소프트웨어 개발을 지나치게 복잡하게 만들고 개발자에게 불필요한 부담을 줍니다. 셋째, 저자는 소프트웨어 공학이 대기업이 제공하는 일반적인 도구에 의존하기보다는 맞춤형 솔루션으로 실제 문제를 해결하는 데 집중해야 한다고 믿습니다.

결론적으로 저자는 개발자들이 이 새로운 자동화 시대를 받아들이고, 불필요한 복잡성과 외부 프레임워크에 대한 의존을 피하면서 자신의 공학 프로세스를 되찾을 것을 촉구합니다.

CloudBot은 단 한 번의 클릭으로 설정할 수 있는 사용하기 쉬운 AI 직원입니다. OpenClaw에서 운영되며 다음과 같은 기능을 제공합니다.

클라우드에서 완전한 Ubuntu 데스크탑을 제공합니다. 화면을 보고 컴퓨터를 제어할 수 있는 AI가 포함되어 있습니다. 24시간 7일 내내 작동하여 사용자가 잠자는 동안에도 일을 합니다. AI 모델을 위한 개인 API 키를 사용할 수 있는 기능도 있습니다. 가격은 월 69달러부터 시작합니다.

이 AI는 코딩, 웹 브라우징, 명령 실행, 파일 관리 등 일반 데스크탑에서 할 수 있는 작업을 수행할 수 있습니다. AI 에이전트를 설정하는 과정을 간소화하여 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.

데모 비디오도 확인할 수 있습니다. 커뮤니티의 피드백을 환영합니다!

저자들은 현재 AI 시스템이 고급 수학 문제를 얼마나 잘 해결할 수 있는지를 평가하기 위해 연구를 바탕으로 한 10개의 수학 문제를 만들었습니다. 이 문제들은 이전에 공개된 적이 없으며, 저자들은 정답을 알고 있지만, 당분간 그 정답은 비공개로 유지할 예정입니다.

수삼 팔은 소프트웨어 개발 분야에서의 25년을 돌아보며, 프로그래밍과 협업에 대한 개인적인 경험을 나누었습니다. 그의 이야기는 교훈보다는 경험을 중심으로 구성되어 있습니다.

그의 여정은 대학 시절 HTML과 웹사이트 제작을 배우면서 시작되었습니다. 한 선배의 도움으로 웹사이트를 만드는 데 흥미를 느끼게 되었습니다. 학업 중에는 마이크로프로세서를 실험하며 친구에게 성적을 목표로 하기보다는 탐구적인 학습 방식을 채택하도록 영향을 주었습니다.

첫 직장에서는 전자은행 소프트웨어의 불안정한 설치 프로그램을 개선하는 일을 했습니다. 이 경험은 그가 더 도전적인 업무를 찾게 만들었고, 결국 핵심 아키텍처 구성 요소를 개발하는 팀으로 옮기게 되었습니다. 그는 보안 개념, 특히 MITM(중간자 공격)에 대해 배우고, 매니저의 멘토링을 통해 자신의 기술에 대한 자신감을 키웠습니다.

복잡한 코드에서 어려움을 겪기도 했지만, 그는 코딩 관행과 명확하고 유지보수가 용이한 코드의 중요성에 대한 귀중한 교훈을 얻었습니다. 또한, 셋톱 박스를 위한 위젯 애니메이션 작업을 하면서 기술적 한계와 이해관계자의 반응으로부터 예상치 못한 결과가 나올 수 있음을 보여주었습니다.

드. 버트 칼리스키와의 중요한 만남을 통해 그는 고급 알고리즘과 데이터베이스 관련 업무를 맡게 되었고, 이는 그의 직업적 성장에 큰 기여를 했습니다. 몇 년 후 사이버 보안 대회에서 그는 뛰어난 성과를 거두었고, 문제 해결 능력에 대한 인식이 "똑똑함"에서 "경험"으로 변화했음을 되새겼습니다.

팔의 이야기는 소프트웨어 개발에서 학습과 협업의 변화하는 본질을 보여주며, 개인의 성장, 멘토링, 그리고 기술 분야에서 호기심의 중요성을 강조합니다.

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이 메시지는 시스템이 귀하의 브라우저를 확인하고 있다는 것을 나타냅니다. 이 과정은 몇 초밖에 걸리지 않습니다.

GNU Algol 68 컴파일러에 대한 발표가 FOSDEM 2026에서 진행됩니다. 이 발표는 GNU 도구 체인(GCC) 트랙의 일환으로, 토요일에 열립니다. 발표 시간은 오후 1시 35분부터 2시까지이며, 장소는 UD6.215입니다. 발표는 ud6215에서 생중계될 예정입니다. 발표자는 호세 E. 마르케시입니다.

추가 자료로는 AV1/WebM 형식(141.6 MB)과 MP4 형식(734.6 MB)으로 제공되는 비디오 녹화가 있으며, 자막 파일도 함께 제공됩니다. 토론을 위한 채팅방도 마련되어 있으니, 웹이나 앱을 통해 자유롭게 참여하고 의견을 나눌 수 있습니다.

지리적 조인(Geo joins)은 공간적 관계를 기반으로 테이블을 결합하는 과정으로, 데이터 양이 많아질수록 매우 느려질 수 있습니다. 이러한 조인은 한 테이블의 모든 항목을 다른 테이블의 모든 항목과 비교해야 하므로 비효율적인 성능을 초래합니다.

이 글에서는 H3 인덱싱을 활용한 해결책을 소개합니다. H3 인덱싱은 지구를 육각형 셀로 나누어 정리하는 방법으로, 복잡한 공간 조인을 셀 ID를 기반으로 한 간단한 동등 조인으로 변환하여 빠른 비교를 가능하게 합니다.

지리적 조인은 공간 기준에 따라 테이블을 결합하는 SQL 명령어입니다. 예를 들어, 도형이 서로 교차하는지 여부에 따라 조인할 수 있습니다. 전통적인 지리적 조인은 모든 가능한 기하학적 쌍을 확인해야 하므로 느릴 수 있으며, 데이터 크기에 따라 성능이 제곱으로 증가합니다.

H3 인덱싱은 지리적 데이터를 관리 가능한 셀로 분할하여 효율적인 공간 쿼리를 가능하게 합니다. 이 방법은 먼저 셀 ID를 사용하여 잠재적인 일치를 필터링한 후, 해당 후보들에 대해서만 정확한 공간 검사를 수행함으로써 조인 과정을 단순화합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저 두 테이블에 대한 H3 커버리지를 생성하고, 이 셀 ID를 기반으로 빠른 조인을 수행합니다. 이후 후보를 중복 제거하고 실제 교차 여부를 확인합니다. 이 방법은 비싼 공간 검사의 수를 크게 줄여 쿼리 실행 속도를 높입니다.

H3는 근사값을 제공하여 일부 잘못된 긍정 결과가 발생할 수 있지만, 실제 일치를 놓치지 않도록 보장합니다. H3 셀의 적절한 해상도는 속도와 정확성 간의 균형에 따라 조정할 수 있습니다.

H3 인덱싱을 사용하면 쿼리 시간이 극적으로 줄어듭니다. 예를 들어, 처음에 459초가 걸리던 쿼리가 H3를 사용하면 1.1초로 단축될 수 있습니다. H3 인덱싱을 활용한 지리적 조인은 복잡한 공간 작업을 더 간단하고 빠른 계산으로 전환하여 성능을 크게 향상시킵니다.

BreezyBox라는 프로젝트에 대해 이야기합니다. BreezyBox는 Raspberry Pi와 유사한 경량 컴퓨팅 솔루션으로, 무거운 서버 운영 체제를 필요로 하지 않습니다. 이 프로젝트는 맞춤형 빠른 텍스트 모드 드라이버를 사용하여 부드러운 ANSI 텍스트 데모를 실행할 수 있습니다.

주요 특징 중 하나는 어떤 저장소에서든 앱을 쉽게 설치할 수 있다는 점입니다. 승인 없이 호환 가능한 ELF 파일을 게시하기만 하면 됩니다. 저자는 한 번의 명령어로 여러 앱을 성공적으로 설치한 경험이 있으며, 이를 토스터에서 홈브류를 실행하는 것에 비유했습니다.

이 프로젝트는 Hackaday, Hackster.io, Reddit 등 다양한 플랫폼에서 다뤄졌습니다. 더 많은 정보는 위에 링크된 예제 저장소를 확인하면 됩니다.

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2007년부터 UI/UX 디자인 분야에서 경험을 쌓아온 독립 개발자가 Vecti라는 새로운 디자인 도구를 만들었습니다. 이 도구는 정밀한 그리드 스냅, 빠른 캔버스 렌더링, 공유 자산 라이브러리, 다양한 내보내기 옵션과 같은 필수 디자인 기능에 중점을 두고 있으며, 협업 도구나 플러그인과 같은 불필요한 추가 기능은 포함되어 있지 않습니다. Vecti는 유럽에서 개발되어 개인정보 보호 규정을 준수하며, 신용카드 없이도 이용할 수 있는 무료 버전을 제공합니다. 개발자는 최소한의 분석 도구를 사용하지만, 앱 내에서 사용자 행동을 추적하지는 않습니다. 독립 디자이너나 소규모 팀의 피드백을 환영하며, 도구의 기능이나 개발에 대한 질문에도 열려 있습니다. 더 많은 정보는 vecti.com에서 확인할 수 있습니다.

저자는 자전거 사고로 인한 뇌진탕으로 기억 상실이 우려되어 중요한 데이터를 안전하게 보관하고 접근할 수 있는 해결책을 만들었습니다. 그들은 샤미르 비밀 분할(Shamir secret sharing)과 연령 암호화(age-encryption)라는 방법을 사용하여, 인터넷 없이도 웹 브라우저에서 작동할 수 있도록 패키징했습니다. 이 시스템은 저자에게 무슨 일이 생길 경우, 7명의 친구 중 5명의 동의가 있어야 데이터에 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 사람들은 저자의 웹사이트에서 데모를 시도해 볼 수 있습니다.

룰리올로지는 간단한 규칙에 기반한 시스템의 행동을 연구하는 새로운 과학 분야입니다. 이 분야는 이러한 규칙이 적용될 때 어떤 일이 발생하는지를 탐구하며, 방대한 "계산 우주"의 가능성을 살펴봅니다. 컴퓨터 과학이 실제 프로그램을 다루는 것과는 달리, 룰리올로지는 특정 목적 없이 추상적인 규칙을 연구합니다.

"룰리올로지"라는 용어는 이 분야를 포괄하기 위해 만들어졌으며, 간단한 프로그램을 실행하고 그 결과를 철저히 관찰하는 과정을 포함합니다. 이는 실험과 이론을 모두 아우르며, 특정 사례에서 시작해 발견한 내용을 일반화하는 방식으로 진행됩니다.

룰리올로지의 핵심 개념 중 하나는 "계산 불가역성"입니다. 이는 일부 행동이 단순한 예측이 아닌 직접적인 계산을 통해서만 이해될 수 있음을 의미합니다. 이러한 접근은 자연사를 탐험하는 것과 유사하게 예상치 못한 발견으로 이어집니다.

룰리올로지는 복잡성을 이해하는 데 기초가 되며, 간단한 기원에서 복잡한 시스템이 어떻게 발생할 수 있는지를 설명하는 통찰을 제공합니다. 이는 모델과 기술을 만드는 데 필요한 원재료를 생성하며, 계산에 대한 더 넓은 이론에도 영향을 미칩니다.

룰리올로지를 수행하는 데 중요한 도구는 울프람 언어로, 규칙을 시각화하고 조작할 수 있는 기능을 제공합니다. 룰리올로지는 연구와 실용적인 응용의 기회가 많은 광범위한 분야로, 계산 우주에 대한 우리의 이해를 심화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

헤로쿠는 개발자들이 애플리케이션을 쉽게 구축하고 실행하며 관리할 수 있도록 돕는 클라우드 플랫폼입니다. 최근에는 성능과 보안을 개선하기 위한 업데이트를 진행했습니다. 이러한 변화에는 자원 관리 도구의 개선과 다양한 프로그래밍 언어에 대한 지원 강화가 포함됩니다. 이 플랫폼은 개발자들에게 더 원활한 경험을 제공하고, 애플리케이션을 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 기사는 AWS 지역 간 Kafka 데이터를 복제하는 두 가지 도구인 Lenses K2K와 Apache Kafka MirrorMaker2(MM2)를 비교합니다. 이러한 데이터 복제는 재해 복구와 다중 지역 배포에 매우 중요합니다.

비교의 목적은 조직들이 지연 시간을 최소화하고 처리량을 극대화하며 운영을 단순화할 수 있는 효율적인 솔루션을 필요로 한다는 점입니다. MM2는 널리 사용되지만, 오프셋 관리와 관련된 복잡성을 초래하여 장애 발생 시 메시지 손실이나 중복과 같은 문제를 일으킬 수 있습니다.

반면, Lenses K2K는 복제를 단순화하고 성능을 향상시키기 위해 설계되었습니다. K2K는 MM2와 관련된 복잡성을 없애줍니다. 성능 측면에서 K2K는 MM2에 비해 14-32% 낮은 지연 시간과 51-78% 더 빠른 생산자 쓰기를 보여주었습니다. 또한 K2K는 16% 더 높은 처리량과 훨씬 더 나은 배치 효율성을 기록했습니다. 두 솔루션 모두 테스트에서 100% 신뢰성을 달성했습니다.

K2K를 선택해야 하는 경우는 낮은 지연 시간, 높은 처리량, 운영의 단순성을 우선시하거나 새로운 복제 인프라를 설정하는 경우입니다. 반면, 이미 Kafka Connect 생태계에 투자했거나 그 복잡성을 관리할 수 있는 경우에는 MM2를 선택하는 것이 좋습니다.

전반적으로 K2K는 다양한 성능 지표에서 MM2를 일관되게 초월하며, 운영이 더 쉽기 때문에 성능과 단순성을 중시하는 조직에 강력한 선택이 됩니다.

명확한 비전을 설정하는 것이 중요합니다. 프로젝트의 목표와 구조를 분명히 정의하고, 코드의 어떤 부분이 세심한 계획과 테스트가 필요한지 이해해야 합니다.

정확한 문서화를 유지하는 것도 필수적입니다. 프로젝트의 요구사항, 사양, 코딩 표준을 철저히 문서화하고, 복잡한 아이디어를 명확히 하기 위해 흐름도나 의사코드와 같은 시각적 자료를 활용해야 합니다.

AI를 위한 디버그 시스템을 구축하는 것도 중요합니다. 효율적인 디버깅 시스템을 만들어 AI가 문제를 쉽게 식별하고 수정할 수 있도록 하여 복잡한 명령어의 필요성을 줄입니다.

코드 리뷰의 중요성을 강조해야 합니다. 코드의 어떤 부분이 더 철저한 검토가 필요한지 식별하고, 해당 부분에 라벨을 붙여 중요한 섹션이 추가적인 주의를 받을 수 있도록 합니다.

고수준의 사양을 작성하는 것도 필요합니다. AI가 결함이 있는 코드로 이어질 수 있는 지름길을 사용하지 않도록, 포괄적인 테스트를 직접 개발해야 합니다.

인터페이스 테스트는 별도로 작성해야 합니다. AI가 실제 코드에 영향을 받지 않고 예상되는 동작에 대한 테스트를 생성하도록 하여 테스트의 유효성을 보장합니다.

엄격한 린팅 및 포맷팅 규칙을 사용하는 것이 좋습니다. 품질과 일관성을 유지하기 위해 엄격한 코딩 표준을 적용해야 합니다.

맥락에 맞는 프롬프트를 활용하는 것도 중요합니다. AI가 특정 요구에 맞는 코드를 더 효율적으로 생성할 수 있도록 맞춤형 프롬프트를 제공해야 합니다.

보안 위험이 있는 함수는 명확히 표시해야 합니다. 이러한 함수는 철저히 검토되어 안전성을 확보해야 합니다.

코드의 복잡성을 줄이는 것도 필요합니다. 코드를 단순화하여 관리와 이해를 쉽게 하고, 오류의 가능성을 최소화해야 합니다.

프로토타입을 실험하는 것도 유용합니다. AI를 활용해 문제에 대한 다양한 해결책을 빠르게 시도해보며, 큰 투자 없이 탐색할 수 있습니다.

작업을 나누는 것도 중요합니다. 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어 AI가 처리할 수 있도록 하여 코드와 논리를 통제할 수 있도록 합니다.

이러한 지침을 따르면 소프트웨어 개발에서 AI와 효과적으로 협력할 수 있습니다.

"어두운 골목의 수학"에서 한 사람이 후드티를 입은 인물에게 위협을 받습니다. 그 인물은 단위 원 안에 무작위로 선택된 세 점이 그 원의 외접원이 단위 원 안에 완전히 포함될 확률에 대한 문제의 해결책을 요구합니다.

이 문제를 해결하기 위해, 주인공은 점들의 직교 좌표를 외접원의 중심, 반지름, 각도를 나타내는 변수로 변환합니다. 그들은 복잡한 미분을 포함하는 야코비안 행렬식을 계산하지만, 결국 다루기 쉬운 표현식으로 이어집니다.

다음으로, 주인공은 확률 적분을 설정합니다. 이는 단위 원의 면적에 대해 적분하고 외접원의 제약 조건을 조정하는 과정을 포함합니다. 문제를 기하학적 요소와 각도 요소로 나누고, 삼각함수의 항등식과 치환을 사용하여 각도 부분을 계산합니다.

적분을 마친 후, 최종 확률 값은 ( \frac{25}{24} )에 도달합니다. 후드티를 입은 인물은 결과에 만족하며 그를 떠나게 허락하지만, 주인공은 상황의 스트레스를 되새기며 앞으로 어두운 골목을 피하기로 결심합니다.

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저자는 5년 동안 DevSecOps 엔지니어로 일했지만, 일의 단조로움과 정체, 고립감 때문에 만족하지 못했습니다. 인간적인 상호작용과 참여가 부족하다는 것을 깨닫고, 고객과의 소통이 필요한 기술적인 역할인 솔루션 엔지니어로 Infisical로 전환했습니다.

새로운 직무에서 저자는 매일 새로운 도전과 다양한 고객과의 문제 해결, 의미 있는 관계를 쌓는 것을 즐깁니다. 이전의 DevOps 경험이 고객을 효과적으로 도와주는 데 큰 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다. 새로운 기술을 배우고 스트레스를 관리해야 하는 일이지만, 이전의 일상에서 벗어난 신선한 변화가 있습니다.

저자는 갇혀 있거나 단절된 느낌을 받는 다른 DevOps 엔지니어들에게 솔루션 엔지니어링을 고려해보라고 권장하며, 지속적인 학습과 협업의 기회를 강조합니다. 사람들과 소통하면서도 기술적인 부분을 유지할 수 있는 새로운 역할에 만족감을 느끼고 있습니다.

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베노이 Mandelbrot는 언어학, 유체역학, 우주론, 금융 등 다양한 분야에 중요한 기여를 하며 폭넓은 관심사를 보여주었습니다. 그러나 이 글에서는 그의 핵심 동기가 하나의 guiding idea, 즉 '스케일링'에 의해 움직였다고 주장합니다. 이 개념은 자기 유사성, 거듭제곱 법칙, 프랙탈을 포함하며, 그의 다양한 분야에서의 작업에 중심적인 역할을 했습니다. 수학, 물리학, 경제학에서 그의 아이디어를 살펴보면, 다양한 관심사에도 불구하고 일관된 지적 경로가 있음을 보여줍니다. Mandelbrot가 자연 현상과 사회 현상을 이해하는 데 있어 중요한 통찰은 기하학과 통계학에서의 스케일 불변성 원리에서 비롯됩니다.

이 블로그 글은 PC 플로피 디스크 복사 방지 방법에 대한 시리즈의 네 번째 부분으로, 1980년대 초에 개발된 Vault Corporation의 Prolok 복사 방지 시스템에 대해 다룹니다.

Vault Corporation은 1979년에 설립되어 1983년에 Prolok 제품을 출시하며 주목받았습니다. 이 회사는 전문적인 광고를 통해 브랜드를 홍보하고, Ashton-Tate와 같은 주요 고객을 유치했습니다.

Prolok 기술은 다른 시스템과 달리 디스크 표면을 의도적으로 손상시켜 독특한 "지문"을 생성하는 방식으로 보호 기능을 구현했습니다. 이 방법 덕분에 소프트웨어 출판사들은 미리 손상된 디스크를 구매하여 프로그램을 보호할 수 있었습니다.

소프트웨어 출판사들은 PROLOK.EXE라는 유틸리티를 사용해 Prolok 디스크에 소프트웨어를 암호화했습니다. 이 보호 기능은 지문을 확인하도록 설계되어 있었고, 지문이 없으면 소프트웨어가 실행되지 않았습니다.

Vault는 이후 Hard Disk Prolok과 Filelok과 같은 여러 관련 제품을 출시하여 다양한 수준의 데이터 보호를 제공했습니다. 그러나 Prolok은 초기 성공에도 불구하고 호환성 문제로 인해 일부 사용자에게 데이터 손실을 초래했습니다. 또한 Quaid Software의 RAMKEY와 같은 유틸리티를 통해 시스템을 우회할 수 있어 저작권 및 사용자 권리에 대한 법적 분쟁이 발생했습니다.

Vault는 Prolok의 버전 중 하나가 실패한 체크에서 데이터를 지울 수 있다는 발표 이후 명성이 하락했습니다. 이로 인해 주요 고객들이 제품을 중단하게 되었고, Vault의 산업 내 입지가 크게 손상되었습니다.

결국 Vault는 파산에 이르렀지만 몇 년 동안은 계속 존재하다가 점차 잊혀졌습니다. 이 글은 Prolok의 역사적 중요성과 소프트웨어 보호 방법에 미친 영향을 되돌아봅니다.

2026년 2월 4일, 제스 쿠라스는 개발자 지식 API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 공개 미리보기를 발표했습니다. 이 새로운 도구들은 개발자들이 구글 기술을 활용하는 데 필수적인 구글의 공식 문서에 정확하고 최신으로 접근할 수 있도록 돕기 위해 만들어졌습니다.

개발자 지식 API는 구글의 공공 문서에 대한 신뢰할 수 있는 출처 역할을 하며, 개발자들이 정보를 검색하고 마크다운 형식으로 가져올 수 있게 해줍니다. 이 API는 여러 구글 플랫폼의 문서에 접근할 수 있는 포괄적인 기능을 제공하며, 문서 페이지와 스니펫을 찾고 가져오는 기능도 지원합니다. 또한, 문서가 변경된 후 24시간 이내에 업데이트되어 항상 최신 정보를 제공합니다.

MCP 서버는 AI 도우미가 외부 데이터 소스에 안전하게 접근할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. 이 서버는 AI 도구의 기능을 향상시키며, 구현 가이드, 문제 해결 도움, 비교 분석 등을 제공합니다.

시작하려면, 먼저 구글 클라우드 프로젝트에서 API 키를 생성해야 합니다. 그 다음, 구글 클라우드 CLI를 사용하여 MCP 서버를 활성화하고, 문서에 따라 도구를 구성하면 됩니다.

개발자들은 이 도구들을 자신의 작업 흐름에 통합하고, 더 많은 정보를 위해 전체 문서를 탐색해 보기를 권장합니다. 향후 개발자들은 구조화된 콘텐츠 지원을 추가하고 문서 제공 범위를 확장할 계획입니다.

MirageOS는 전통적인 선점형 스레드를 사용하지 않는 이벤트 기반 시스템입니다. 대신, 네트워크 패킷과 같은 이벤트를 통해 프로그램을 깨우고, 프로그램은 필요한 것이 생길 때까지 실행됩니다. 이 모델은 간단하고 확장성이 뛰어나지만, 제어 논리가 여러 개의 작은 함수에 분산될 수 있어 코드 관리가 어려워질 수 있습니다. OCaml의 Lwt 라이브러리는 모나딕 스타일을 사용하여 이벤트 처리를 간소화하는 데 도움을 줍니다.

Lwt에서는 스레드가 'a Lwt.t와 같은 타입으로 표현되며, 스레드가 완료되면 결과를 반환합니다. return 함수는 값을 기반으로 스레드를 생성하고, bind 함수는 스레드에서 연산을 연결할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, sleep 함수를 bind와 함께 사용하여 잠시 대기한 후 메시지를 출력할 수 있습니다.

Lwt는 장점이 있지만, 기존의 블로킹 코드에 대한 조정이 필요하고 클로저를 생성하는 데 추가 비용이 발생하는 단점도 있습니다. 코딩을 더 쉽게 하기 위해 Lwt는 문법 확장을 제공하여 보다 자연스러운 코드 작성을 가능하게 합니다.

또한, OCaml에서 제한된 연속성을 구현하는 delimcc 라이브러리를 사용하는 가능성에 대해서도 논의합니다. 이는 더 유연한 오류 처리를 가능하게 하며 Lwt와 결합할 수 있습니다.

Lwt와 Lwt_fiber 라이브러리의 섬유를 비교한 벤치마크 결과에 따르면, 섬유가 일부 경우에 더 느릴 수 있지만 특정 상황에서는 Lwt보다 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 특히 덜 자주 양보할 때 성능 차이가 발생합니다. 일반적으로 성능 차이는 미미하여, MirageOS에서 Lwt와 섬유를 선택할 때 기존 코드와의 상호 운용성 및 JavaScript 호환성이 더 중요한 요소로 작용합니다.

결론적으로, Lwt는 강력하고 JavaScript와 호환되지만, 새로운 코드를 작성할 때 Lwt와 delimcc 중 어떤 것을 선택할지는 기존 코드베이스의 특성과 성능 요구 사항을 고려해야 합니다.

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2026년 2월 5일, Claude Opus 4.6가 고급 AI 모델로 소개되며 코딩 능력과 전반적인 성능이 향상되었습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

Opus 4.6는 더 복잡한 코딩 작업을 처리할 수 있으며, 더 나은 계획 수립과 대규모 코드베이스와의 효율적인 작업이 가능합니다. 또한 코드 리뷰와 디버깅 능력도 향상되었습니다.

이 모델은 재무 분석, 연구, 문서 작성(스프레드시트 및 프레젠테이션)을 자율적으로 수행할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 이는 협업 환경에서 더욱 유용하게 활용될 수 있습니다.

성능 지표 측면에서 이 모델은 다양한 산업 평가에서 최고 점수를 기록하며, 이전 모델과 경쟁자들을 능가하는 성과를 보였습니다. 특히 코딩과 추론 작업에서 두드러진 성과를 나타냈습니다.

새로운 기능으로는 100만 개의 토큰을 처리할 수 있는 능력이 추가되어, 긴 작업을 수행할 때도 관련 세부 사항을 잃지 않고 집중력을 유지할 수 있게 되었습니다.

안전성 측면에서도 Opus 4.6는 낮은 비정상 행동 비율을 보이며, 책임 있는 사용을 보장하기 위해 광범위한 안전 평가를 거쳤습니다.

모델에는 협업 작업을 위한 에이전트 팀, 긴 대화를 위한 맥락 압축 기능, 더 나은 작업 관리를 위한 적응형 사고 기능 등이 포함되어 있습니다.

Opus 4.6는 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 이전 모델과 동일한 가격 구조를 유지합니다.

초기 테스트 사용자들은 모델의 추론, 계획 수립, 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 능력에서 상당한 개선을 보고하고 있습니다.

전반적으로 Claude Opus 4.6는 AI 능력의 중요한 도약을 나타내며, 특히 코딩과 지식 작업에서 전문가들에게 유용한 도구로 자리잡고 있습니다.

이 글에서는 AI의 변환기 아키텍처에서 FORTH와 연관 프로그래밍 언어를 사용하는 잠재적인 장점에 대해 논의합니다. 특히 출력 생성에 있어, 인간처럼 작업을 재귀적으로 나누는 대신 연결적인 접근 방식이 더 효과적일 수 있다고 제안합니다.

저자는 "측면 정보 전달 조인" 방법을 사용하여 두 개의 데이터 세트(A와 B)를 결합하는 프로그래밍 모델을 소개합니다. 이 방법은 프로그램에 대한 지역적인 수정을 가능하게 하며, 생성된 것과 아직 생성되지 않은 것을 구분할 수 있어 토큰 생성의 효율성을 높입니다.

저자는 다양한 모델(Opus와 Haiku)이 접두사와 접미사 표기법을 사용하여 동등성 트리를 생성하는 성능을 비교하기 위한 실험을 진행했습니다. 결과는 사고 모델이 비사고 모델보다 우수한 성능을 보였고, Opus가 Haiku보다 더 나은 성과를 나타냈습니다. 접미사 표기법은 접두사 표기법보다 항상 정확한 결과를 생성하는 데 더 뛰어난 성능을 보였습니다.

결론적으로, 이 탐구는 연관 언어와 접미사 구조를 사용하는 것이 특정 작업에서 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 시사합니다.

Smooth CLI는 AI 에이전트가 웹을 쉽게 탐색할 수 있도록 설계된 새로운 브라우저입니다. 이 브라우저는 에이전트가 자연어를 사용해 작업을 지정할 수 있게 하여, 전통적인 웹 브라우징 인터페이스의 복잡성을 줄이고 과정을 단순화합니다.

주요 기능으로는 자연어 작업이 있습니다. 에이전트는 클릭이나 입력 같은 세부적인 조작을 관리하는 대신, "뉴욕에서 LA로 가는 항공편 검색"과 같이 목표를 간단히 말함으로써 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, Smooth CLI는 클라우드에서 실행될 때 사용자의 IP 주소를 활용하여 캡차와 같은 문제를 우회할 수 있습니다. 테스트 결과, Smooth CLI를 사용하면 전통적인 방법보다 20배 빠르고 5배 저렴하다는 결과가 나왔습니다. 보안 측면에서도 이 시스템은 웹 상의 상호작용을 신뢰할 수 없는 것으로 간주하고, 샌드박스 환경에서 실행하여 보안 위험을 최소화하도록 설계되었습니다.

Smooth CLI는 에이전트가 여러 브라우저와 작업을 자율적으로 관리할 수 있게 하여, 데이터 수집, 양식 작성, 웹 콘텐츠와의 상호작용을 더 쉽게 만들어 줍니다. 이 브라우저는 무료로 사용해 볼 수 있으며, 개발자들은 사용자들의 피드백과 아이디어를 환영합니다.

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영국에서 36명의 유아가 오염된 분유를 섭취한 후 식중독이 의심되고 있다. 이 분유는 네슬레와 다논에서 제조한 제품으로, 세레울리드라는 독소가 포함되어 있었다. 보고된 증상으로는 구토와 설사가 있으며, 현재까지 심각한 상태에 있는 유아는 없다.

영국 보건안전청(UKHSA)은 해당 유아들이 리콜된 분유를 섭취한 사실을 확인했지만, 증상과 독소 간의 직접적인 연관성을 아직 확실히 밝히지 못했다. 문제가 된 다논 제품의 유통기한은 2026년 10월 31일이며, 여러 네슬레 제품도 포함되어 있다.

이번 오염 문제는 영국을 넘어 여러 나라에 영향을 미치고 있다. 식품 기준청(FSA)은 분유에 사용된 특정 성분에서 독소를 확인하고, 부모들에게 해당 제품 사용을 중단하고 우려가 있을 경우 의사와 상담할 것을 권고했다. FSA는 제조업체와 협력하여 모든 오염된 제품이 판매되지 않도록 하고, 향후 유사 사건을 방지하기 위해 공급망을 조사하고 있다.

이 기사는 tldraw 프로젝트에 대한 저품질 AI 생성 코드 기여에 대한 우려를 다루고 있습니다. 저자 스티브 루이즈는 이러한 풀 리퀘스트를 자동으로 닫는 새로운 정책을 발표했으며, 이는 커뮤니티에서 긍정적인 반응을 얻었습니다. 그는 AI 도구로 인해 코딩 지원의 환경이 변화하고 있음을 반영하며, AI가 쉽게 코드를 생성할 수 있는 상황에서 외부 기여의 가치에 대해 의문을 제기합니다.

루이즈는 오픈 소스 프로젝트에 기여한 개인적인 경험을 공유하며, 의미 있는 기여를 위해서는 맥락과 참여가 중요하다고 강조합니다. 그는 최근의 많은 풀 리퀘스트가 프로젝트의 필요와 잘 맞지 않으며, 종종 코드베이스에 대한 충분한 이해 없이 AI에 의해 생성되었다고 언급합니다.

기사는 AI 생성 기여가 인간의 코딩 노력을 계속해서 평가절하한다면, 외부 기여를 보고 및 논의와 같은 영역으로 제한하는 것이 더 나을 수 있다고 결론짓습니다. 이는 진정한 가치를 지니지 않는 AI 생성 코드 제출을 허용하는 것보다 바람직한 접근 방식일 수 있습니다.

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캘리포니아 공과대학교 연구진이 '사이드와인더'라는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 기술은 긴 DNA 서열을 높은 정확도로 구성할 수 있게 해줍니다. 이전에는 화학 합성의 한계로 인해 긴 DNA 가닥을 만드는 것이 어려웠지만, 사이드와인더는 책의 '페이지 번호'와 유사한 방법을 사용하여 짧은 DNA 조각들이 올바르게 조립될 수 있도록 합니다. 이를 통해 전체 유전자나 유전체를 설계할 수 있게 되었습니다.

이 기술은 농업과 의학 등 다양한 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있으며, 개인 맞춤형 암 치료와 같은 응용이 가능합니다. 사이드와인더 과정은 DNA 조립에서 매우 낮은 오류율을 달성하여 이전 방법들보다 크게 개선되었습니다. 연구자들은 사이드와인더와 인공지능을 결합하면 복잡한 생물학적 기능을 설계하고 만드는 능력이 더욱 향상될 것이라고 믿고 있습니다.

전반적으로 사이드와인더는 DNA를 작성하고 엔지니어링하는 능력에서 중요한 발전을 나타내며, 이는 생명공학과 바이오 경제를 변화시킬 가능성이 있습니다.

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앤디 개빈은 인터뷰에서 원래 플레이스테이션용 크래시 밴디쿳 개발팀이 당시 다른 게임들과 비교해 게임 그래픽을 어떻게 개선했는지에 대해 이야기했습니다. 대부분의 플레이스테이션 게임은 각 레벨을 시작하기 전에 CD에서 메모리로 데이터를 로드했는데, 이로 인해 게임 플레이 중에는 레벨의 일부만 보이는 제한이 있었습니다.

크래시 밴디쿳은 레벨을 더 작은 섹션으로 나누고 가상 메모리 시스템을 사용하여 필요한 부분만 로드하는 새로운 방식을 도입했습니다. 이 덕분에 게임은 RAM 용량에 제한받지 않고 더 많은 세부 정보를 보여줄 수 있었으며, 플레이 중에 데이터를 효율적으로 스트리밍할 수 있었습니다.

이러한 원리는 현대 그래픽 엔진과 과학 데이터 시각화에도 적용됩니다. 가상 텍스처링은 GPU 메모리를 초과하는 대형 텍스처를 처리하는 데 사용되는 기술입니다. 이 기술은 현재 보이는 부분에 필요한 텍스처의 일부만 로드하여 메모리와 대역폭 사용을 줄입니다.

이 시스템은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 주소 지정은 각 텍스처 픽셀이 어디에서 샘플링되는지를 결정합니다. 둘째, 피드백은 어떤 텍스처 페이지가 어떤 해상도로 접근되었는지를 추적합니다. 셋째, 레지던시는 GPU 메모리에 어떤 텍스처 페이지가 유지될지를 관리합니다.

이 과정은 장면을 렌더링하여 필요한 텍스처 페이지에 대한 피드백을 수집하는 것으로 시작됩니다. 이후 페이지 관리자가 사용 패턴에 따라 메모리에 로드할 페이지와 퇴출할 페이지를 결정합니다.

가상 텍스처링은 게임에서 효과적으로 사용되었으며, 특히 id Tech 5에서 이를 표준으로 삼아 텍스처 관리를 개선하고 반복적인 패턴 없이 더 세밀한 비주얼을 구현했습니다.

결론적으로, 가상 텍스처링은 큰 텍스처를 효과적으로 관리하는 전문적인 방법으로, 메모리 사용과 성능을 최적화하기 위해 현재 보이는 부분에 집중합니다. 이 기술은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 시각화해야 하는 과학 분야에서도 중요한 역할을 합니다.

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이 블로그 글에서는 엔지니어들이 생산 환경에서 자주 사용하는 bash 스크립트의 오류 처리에 대해 다룹니다. 이러한 스크립트는 복잡하고 길며 실패할 가능성이 높아, 문제가 발생할 경우 심각한 상황을 초래할 수 있습니다.

첫 번째로, bash 명령어는 각각 종료 코드를 반환합니다. 0은 성공을 의미하고, 그 외의 숫자는 오류를 나타냅니다.

오류를 잡는 방법으로는 기본적으로 bash가 오류 발생 후에도 명령어 실행을 계속하는데, set -e를 사용하면 오류가 발생했을 때 스크립트를 종료하도록 설정할 수 있습니다. 또한 if-else 문을 사용하면 오류를 보다 체계적으로 처리할 수 있으며, 각 종료 코드에 따라 특정한 반응을 설정할 수 있습니다.

논리 연산자를 활용하는 것도 좋은 방법입니다. || 연산자를 사용하면 첫 번째 명령어가 실패할 경우 두 번째 명령어를 실행할 수 있어 간단한 오류 처리를 할 수 있습니다.

trap 명령어를 사용하면 스크립트 전역에서 오류를 잡을 수 있으며, 각 명령어를 명시적으로 확인하지 않아도 됩니다.

일반적인 함정으로는 파이프를 사용할 때 오류가 숨겨질 수 있다는 점이 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 명령어가 실패했지만 두 번째 명령어가 성공하면 전체 명령어가 성공으로 반환될 수 있습니다. set -o pipefail 옵션을 사용하면 이러한 문제를 예방할 수 있습니다. 또한 정의되지 않은 변수가 문제를 일으킬 수 있으므로, set -u를 사용하면 이러한 오류를 잡는 데 도움이 됩니다.

여러 옵션을 조합하여 더 나은 오류 처리를 할 수 있습니다. 예를 들어, set -Eeuo pipefail을 사용하면 포괄적인 오류 관리를 제공받을 수 있습니다.

스크립트 실패에 대한 알림을 받는 것도 중요합니다. 특히 크론 작업의 경우 더욱 그렇습니다. 이를 위해 Slack이나 Teams의 웹훅을 사용하거나 Notifox CLI와 같은 도구를 통해 이메일이나 SMS로 알림을 보낼 수 있습니다.

전반적으로 이 블로그 글은 bash 스크립트에서 적절한 오류 처리가 시스템의 무결성을 유지하고 잠재적인 재난을 피하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

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이 글은 코딩과 생산성을 위한 AI 도구를 채택하는 개인적인 여정을 다루고 있으며, 이러한 기술에서 가치를 찾기 위한 단계별 접근 방식을 강조합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

새로운 도구를 채택하는 과정은 일반적으로 비효율성, 적정성, 그리고 의미 있는 발견이라는 세 단계를 포함합니다. 저자는 자신의 작업 방식을 바꾸는 불편함을 극복해야 했습니다.

저자는 코딩에 있어 챗봇에 의존하지 말 것을 권장합니다. 챗봇의 효과는 제한적일 수 있으며, 종종 인간의 수정이 필요해 비효율적일 수 있습니다.

AI 에이전트를 실험해본 결과, 처음에는 별로 도움이 되지 않는다고 느꼈습니다. 그러나 자신의 작업을 수동으로 재현한 후 에이전트를 사용하니 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 시점을 더 잘 이해하게 되었습니다.

저자는 하루의 마지막 30분 동안 에이전트를 사용하여 작업을 진행하기 시작했습니다. 이 방법은 다음 날을 시작할 때 어느 정도의 진전을 이룰 수 있도록 도와주었습니다.

그들은 간단한 작업을 에이전트에게 맡기면서 자신감을 얻었고, 더 복잡한 작업에 집중할 수 있게 되어 전반적인 효율성이 향상되었습니다.

저자는 에이전트의 작업 방식을 개선하는 것이 중요하다고 강조하며, 실수를 해결하고 올바른 결과를 보장하기 위한 더 나은 도구를 제공해야 한다고 말합니다.

항상 에이전트를 가동해 두는 것이 목표입니다. 이는 작업 관리와 생산성 유지에 도움이 됩니다.

결론적으로 저자는 AI를 자신의 작업 흐름에 성공적으로 통합하였으며, 이를 통해 이점이 있음을 느꼈습니다. 그러나 AI 사용에 대한 개인의 선택을 존중하며, 자신의 경험과 전략을 공유하고자 합니다.

Hacker News 사용자 한 명이 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 생명공학 주식을 분석한 경험을 공유했습니다. 생명공학 주식은 FDA 결정이나 임상 시험 결과와 같은 사건의 영향을 많이 받습니다. 이러한 "촉매"는 주가에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이들 사건을 이해하려면 일반적으로 생물학이나 의학에 대한 전문 지식이 필요합니다. 긍정적인 뉴스가 나와도 결과가 충분히 강하지 않거나 승인 가능성에 큰 변화를 주지 않으면 주가가 하락할 수 있습니다.

LLM이 이러한 촉매를 얼마나 잘 해석하고 주가 변동을 예측할 수 있는지를 평가하기 위해 사용자는 BioTradingArena라는 플랫폼을 만들었습니다. 이 벤치마크에는 317개의 역사적인 생명공학 사건과 주가 반응을 예측하는 데 도움이 되는 다양한 데이터가 포함되어 있습니다. 현재 데이터셋은 다양한 회사 규모와 암 관련 지표를 다루고 있으며, 사용자는 이를 확장할 계획입니다.

그들은 특정 정보가 이미 LLM의 훈련 데이터에 포함되어 있을 가능성과 같은 몇 가지 한계를 인정했습니다. 그럼에도 불구하고, LLM을 사용해 정성적 데이터를 분석한 후 선형 회귀를 적용해 예측하는 과정에서 흥미로운 결과를 발견했다고 전했습니다. 이들은 다른 사람들도 자신의 도구를 탐색하고 피드백을 공유해 주기를 초대했습니다.

우리 팀은 주로 Slack을 사용하지만, Slack MCP에 접근할 수 없어 적절한 해결책을 찾지 못했습니다. 그래서 우리는 agent-slack CLI라는 도구를 만들었습니다.

이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다. Slack URL을 붙여넣을 수 있으며, 토큰 사용이 효율적입니다. 별도의 설정이 필요 없고, Slack Desktop을 사용하면 자동으로 인증됩니다. 또한, 파일과 스니펫을 자동으로 다운로드할 수 있으며, Slack 캔버스를 마크다운 형식으로 읽을 수 있습니다.

이 도구는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.

이 프로젝트는 개발자들이 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하여 안드로이드 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 서비스 간의 통신 방법인 gRPC를 활용하는 데 중점을 두고 있으며, AArch64 아키텍처를 기반으로 한 시스템을 위해 설계되었습니다. 목표는 안드로이드 앱 개발 과정을 간소화하는 것입니다.

저자는 소프트웨어 엔지니어로서 리드 데브옵스 엔지니어 역할을 맡아 프로세스를 자동화하는 도구를 만드는 데 집중하고 있습니다. 여가 시간에는 45개 이상의 패키지 형식을 지원하는 자체 호스팅 아티팩트 레지스트리인 아티팩트 키퍼를 개발했습니다. 주요 기능으로는 내장 보안 스캔, 싱글 사인온(SSO), 복제 기능, 새로운 형식을 추가할 수 있는 플러그인 시스템이 있습니다.

아티팩트 키퍼의 개발 동기는 저자가 어린 시절 자원이 제한된 환경에서 자란 경험에서 비롯된 오픈 소스 소프트웨어에 대한 열정입니다. 저자는 숨겨진 수수료 없이 완전한 기능을 갖춘 레지스트리를 제공하는 것을 목표로 하며, 필수 기능을 유료로 제한하는 다른 플랫폼과 차별화하고자 합니다.

개발 과정에서는 AI 도구를 활용해 코딩 속도를 높였지만, 저자는 주요 디자인 결정은 자신의 전문 지식에 기반해 이루어졌다고 강조했습니다. 기술 스택에는 러스트, 포스트그레SQL, 다양한 보안 스캔 도구가 포함되어 있습니다.

사용자는 레포지토리를 클론하여 로컬에서 아티팩트 키퍼를 시도해 볼 수 있습니다. 저자는 프로젝트에 대한 피드백을 환영하며, 아티팩트리나 넥서스와 같은 기존 도구의 개선이나 문제에 대한 논의를 초대합니다.

더 많은 정보는 온라인에서 라이브 데모와 문서를 확인할 수 있습니다.

제공할 내용을 보지 못했습니다. 요약하고 싶은 텍스트를 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

플라즈마 효과는 1980년대와 1990년대에 잘 알려진 시각 효과로, 흐르는 플라즈마나 오로라 패턴을 닮았습니다. 이 효과는 사인과 코사인 함수를 이용한 간단한 수학을 통해 매력적이고 움직이는 패턴을 화면에 만들어냅니다.

플라즈마 효과에 대한 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이 효과는 여러 개의 파동 패턴을 결합하여 복잡한 시각을 만들어내는데, 이는 간섭을 통해 이루어집니다. 파동 패턴을 생성하고, 이를 결합하며, 시간이 지남에 따라 애니메이션을 적용하고, 결과를 색상에 매핑하는 과정을 포함합니다.

둘째, 이 효과는 파동의 증폭이 일어나는 건설적 간섭과 파동이 서로 상쇄되는 파괴적 간섭을 이용하여 독특한 흐르는 모습을 만들어냅니다.

셋째, 사인 파동의 출력은 부드러운 색상 그라데이션을 보장하는 기술을 사용하여 색상에 매핑됩니다.

넷째, 최신 구현에서는 색상 그라데이션을 분석하여 깊이와 반사의 환상을 주는 스페큘러 하이라이트를 추가할 수 있습니다.

다섯째, 이 효과는 GLSL과 같은 프로그래밍 언어로 코딩할 수 있으며, 실시간으로 이 시각 효과를 생성하는 예제 코드도 제공됩니다.

전반적으로 플라즈마 효과는 그 단순성과 시각적 매력 덕분에 절차적 그래픽 기법을 보여주는 인기 있는 예시로 남아 있습니다.

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"Free" 모나드에 대한 내용은 Haskell에서 모나드를 펑터로부터 생성하는 방법을 설명합니다. 저자는 Free를 "고차 모나드"라고 부르며, 그 독특한 특성을 강조합니다.

Free 모나드는 순수한 값이나 펑터를 포함하는 재귀 구조로 정의됩니다. 기본 구조는 다음과 같습니다: data Free f a = Pure a | Free (f (Free f a))

Free 모나드는 Functor와 Monad의 인스턴스를 가지고 있어 Haskell의 모나딕 기능을 사용할 수 있습니다.

저자는 두 가지 범주를 소개합니다: Hask(타입과 함수의 범주)와 Endo(엔도펑터의 범주). 모나드는 이러한 범주와 관련이 있으며, 펑터 간의 자연 변환이 화살표를 형성합니다.

Endo에서의 곱과 합에 대해 논의하며, Hask의 유사한 개념과의 차이를 예시로 설명합니다. 또한 리스트가 자유 모나드를 어떻게 나타낼 수 있는지 탐구하며, 자유 모나드가 엔도펑터 범주에서 자유 모노이드와 유사하게 작용한다고 언급합니다.

이 텍스트는 이러한 구조에서 작동하는 여러 함수를 제공하며, 리스트와 모나드 간의 유사성을 보여줍니다. 예를 들어, singleton과 foldMap 같은 함수가 있습니다.

저자는 HFunctor와 HMonad 클래스를 정의하여 Endo에서 펑터와 모나드의 동작을 형식화합니다.

마지막으로, Free를 HMonad의 인스턴스로 구현하여 더 넓은 맥락에서 사용할 수 있도록 합니다.

전체적으로 이 글은 Haskell의 자유 모나드에 대한 심층적인 탐구를 제공하며, 이론적 기초와 실제 구현을 설명합니다.

최근 블로그 글에서 comma.ai의 CTO는 개인 데이터 센터 운영에 대한 통찰을 공유했습니다. 그들은 수년간 성공적으로 데이터 센터를 운영해왔습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

데이터 센터를 소유하는 것의 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 데이터 센터를 운영하면 컴퓨팅 요구 사항에 대한 통제를 유지할 수 있으며, 클라우드 서비스 제공업체와 관련된 높은 비용을 피할 수 있습니다. 둘째, 데이터 센터를 소유하는 것이 클라우드 서비스를 이용하는 것보다 훨씬 저렴할 수 있습니다. comma.ai는 클라우드 비용과 비교해 2천만 달러 이상의 비용 절감 효과를 보고하고 있습니다. 셋째, 데이터 센터를 관리하는 과정은 하드웨어와 인프라에 대한 실질적인 지식을 요구하므로 좋은 엔지니어링 관행과 문제 해결 능력을 기르는 데 도움이 됩니다.

그들의 데이터 센터의 주요 구성 요소로는 전력, 냉각, 서버가 있습니다. 전력은 450kW를 사용하며, 지역 전기 요금이 높아 상당한 비용이 발생합니다. 냉각 시스템은 전통적인 방식 대신 외부 공기를 활용하여 에너지를 절약하고 있습니다. 서버는 맞춤 제작된 기계에 600개의 GPU가 장착되어 있으며, 속도와 신뢰성을 위해 약 4PB의 대용량 SSD 저장 공간을 사용하고 있습니다.

인프라 관리는 여러 소프트웨어 도구를 조합하여 수행합니다. 이들은 저장소 관리, 컴퓨팅 작업, 데이터 처리 등을 포함하며, 분산 저장 시스템, 작업 관리 시스템, 맞춤형 실험 추적 서비스가 포함되어 있습니다.

이 글은 다른 사람들에게도 데이터 센터를 구축해 볼 것을 권장하며, 이를 통해 컴퓨팅 자원을 보다 자율적이고 효율적이며 비용 효과적으로 관리할 수 있다고 강조합니다. 글쓴이는 이러한 접근 방식에 대한 열정을 표현하며, 비슷한 기회를 탐색해 보기를 권유하고 있습니다.

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니콜라스 칼리니는 안전성 팀의 연구원으로, "에이전트 팀"이라는 새로운 언어 모델 감독 방법을 개발했습니다. 이 방법은 여러 개의 언어 모델인 클로드가 인간의 개입 없이 함께 작업하는 방식입니다. 그는 16개의 에이전트가 협력하여 리눅스 커널을 컴파일할 수 있는 러스트 기반의 C 컴파일러를 만드는 실험을 진행했습니다. 이 프로젝트는 거의 2,000회의 세션을 포함했으며, 약 20,000달러의 비용이 들었습니다. 그 결과, 다양한 아키텍처에서 리눅스 6.9를 빌드할 수 있는 10만 줄의 컴파일러가 완성되었습니다.

그의 연구에서 중요한 점은 다음과 같습니다. 첫째, 자율적인 진행입니다. 에이전트들이 지속적으로 작업할 수 있도록 시스템을 구현함으로써, 칼리니는 그들이 지속적으로 작업을 진행할 수 있도록 했습니다. 둘째, 병렬 작업입니다. 여러 에이전트를 동시에 운영함으로써, 각 에이전트가 프로젝트의 다양한 측면을 동시에 다룰 수 있어 전문화와 효율성을 높였습니다. 셋째, 테스트와 피드백입니다. 고품질의 테스트는 에이전트를 효과적으로 안내하는 데 필수적입니다. 칼리니는 에이전트들이 스스로 방향을 잡고 진행 상황을 추적할 수 있도록 강력한 테스트와 문서를 만드는 데 집중했습니다.

넷째, 도전 과제가 있습니다. 성공에도 불구하고, 프로젝트는 에이전트 간의 작업 중복으로 인해 특정 파일을 독립적으로 컴파일할 수 없는 한계에 직면했습니다. 이러한 문제를 완화하기 위한 전략이 개발되었습니다. 마지막으로, 미래의 함의입니다. 이 연구는 언어 모델이 자율적으로 달성할 수 있는 한계를 확장하며, 소프트웨어 개발에서 품질 관리와 안전성에 대한 우려와 기대를 동시에 불러일으킵니다.

전반적으로 칼리니의 연구는 프로그래밍에서 자율 시스템의 잠재력을 보여주면서도 신중한 감독과 테스트의 필요성을 강조합니다.

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이 글은 비디오 게임 Ultima IX: Ascension의 어려운 역사를 다루고 있습니다. 이 게임은 상징적인 Ultima 시리즈의 마지막 작품으로, 리차드 개리엇이 만든 이 시리즈는 오리진 시스템에 의해 출판되었으며, 롤플레잉 게임(RPG) 장르에 큰 기여를 했습니다. 그러나 1990년대 후반에는 디자인 선택의 실패와 게임 트렌드의 변화로 인해 시리즈가 쇠퇴하게 되었습니다.

Ultima IX는 실망스러웠던 Ultima VIII 이후 시리즈의 본래 모습으로 돌아가려는 의도로 개발되었지만, 부족한 음성 연기, 어색한 전투 시스템, 그리고 일관성 없는 스토리라인 등 여러 문제로 어려움을 겪었습니다. 이 게임은 오랜 팬들의 기대를 충족하지 못하고, 시리즈의 유산을 배신하는 느낌을 준다는 비판을 받았습니다.

개발 팀은 내부 갈등과 기업의 압박으로 인해 혼란스러운 제작 과정을 겪었습니다. 새로운 플레이어를 끌어들이기 위해 게임 플레이를 단순화하는 등의 주요 결정은 기존 팬이나 새로운 팬 모두에게 공감을 얻지 못하는 결과를 초래했습니다. 1999년에 출시된 Ultima IX는 혹평을 받았고, 게임 실패의 상징이 되었습니다.

이 글은 Ultima 시리즈의 쇠퇴가 미친 더 넓은 영향에 대해서도 언급하고 있습니다. Ultima IX는 시리즈의 끝을 알릴 뿐만 아니라, 오리진 시스템의 몰락에도 기여했습니다. 이후 오리진 시스템은 Ultima Online과 같은 MMORPG에 집중하게 되었습니다. 리차드 개리엇의 이후 경력은 초기 작품의 성공을 재현하는 데 어려움을 겪었고, 이는 시리즈 팬들 사이에 향수와 실망감을 남겼습니다.

결론적으로, Ultima IX: Ascension은 게임 역사에서 중요한 실수로 기억되며, 사랑받는 프랜차이즈에 충실하면서 변화하는 산업 환경에 적응하는 데 어려움이 있음을 보여줍니다.

PostgreSQL은 실제 운영 환경에서 좋은 성능을 발휘하지만, 많은 설정이 보수적으로 되어 있어 성능이 제한될 수 있습니다. 성능을 최적화하려면 주요 메모리 설정, 특히 shared_buffers와 work_mem에 대한 이해가 필요합니다.

shared_buffers는 PostgreSQL이 데이터를 캐시하기 위해 사용하는 메모리입니다. 디스크에서 직접 읽는 대신, 데이터가 먼저 공유 메모리에 로드되며, 이는 훨씬 빠릅니다. 기본 크기는 128MB로, 대규모 작업에는 부족할 수 있습니다. 전용 서버의 경우 총 RAM의 20-25%를 시작점으로 설정하는 것이 좋지만, 운영 체제 캐시와의 경쟁을 피하기 위해 40%를 넘지 않도록 해야 합니다. shared_buffers 설정의 효과를 확인하려면 캐시 적중 비율을 모니터링하세요. 비율이 1에 가까우면 대부분의 읽기가 메모리에서 이루어지고 있다는 의미입니다.

work_mem은 정렬 및 조인과 같은 작업에 사용할 수 있는 최대 메모리를 정의합니다. 이 메모리는 쿼리 작업마다 사용될 수 있어, 특히 병렬 처리 시 빠르게 증가할 수 있으며, 이로 인해 메모리 부족 오류가 발생할 수 있습니다. 기본값은 4MB로, 간단한 작업에는 적합하지만 복잡한 쿼리에는 종종 너무 작습니다. 쿼리 계획에서 디스크 스필의 징후를 찾아 효과를 측정하세요. RAM이 64GB 미만인 시스템에서는 work_mem을 총 RAM의 약 0.25%로 설정하는 것을 고려하고, 더 큰 시스템에서는 과도한 메모리 사용을 피하기 위해 보다 보수적인 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다.

안전한 기본 설정으로 시작한 후 실제 지표에 따라 조정하세요. 광범위한 변경보다는 높은 영향력을 미치는 쿼리에 맞춰 조정하는 데 집중하는 것이 중요합니다.

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

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다. 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 허용되어 있는지 확인하고, 차단되지 않았는지 점검해 주세요.

도움이 필요하신가요? 질문이 있으시면 지원팀에 문의하시고 참조 ID: e9317095-043e-11f1-ae2e-8ea832f49c25를 포함해 주시기 바랍니다.

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애플은 2019년 10월에 출시된 macOS 10.15 "카탈리나"부터 구버전인 Emacs 22.1 텍스트 편집기를 더 이상 포함하지 않기로 결정했습니다. 이 변화는 사용자들 사이에서 환영받고 있으며, 구버전이 자주 혼란을 초래하고 문제를 일으켰기 때문입니다.

애플이 Emacs를 업데이트하지 않은 이유는 GPL v3 라이선스에 반대하기 때문입니다. Emacs 22.1은 GPL v2.1 라이선스 하의 마지막 버전이었습니다. 한 전 애플 직원은 이렇게 오래된 버전을 지원하는 것이 의미가 없다고 언급했으며, 사용자들이 더 최신 버전을 쉽게 설치할 수 있다는 점을 강조했습니다.

대신 애플은 mg 편집기를 포함하게 되었으며, 이는 vi나 nano와 같은 편집기보다 간단한 대안입니다. 사용자는 자신의 셸 설정에 export EDITOR=mg를 추가하여 mg를 기본 편집기로 설정할 수 있습니다.

이러한 변화는 애플이 같은 macOS 버전에서 Bash에서 Zsh로 전환한 것과 유사하며, 두 가지 모두 애플이 더 현대적인 도구를 선호한다는 것을 반영합니다.

이 기사는 인도에서 글로벌 기술 회사에서 일하는 여성 콘텐츠 검토자들이 겪는 경험에 대해 다루고 있습니다. 26세의 검토자 몬수미 무르무는 매일 최대 800개의 영상을 시청하며 감정적으로 무감각해지고 심리적 트라우마를 겪고 있다고 설명합니다. 처음에는 그 내용이 충격적이었지만 시간이 지나면서 무감각해졌고, "결국 아무 감정이 없어진다"고 말했습니다.

이 작업은 위험한 것으로 분류되며, 침투적 사고와 불안 등 심리적 위험이 큽니다. 많은 검토자들, 특히 농촌과 소외된 배경을 가진 여성들은 이러한 어려움에 적절한 지원 없이 직면하고 있으며, 기업들은 정신 건강 자원을 거의 제공하지 않습니다.

또 다른 검토자 레이나 싱은 그래픽 성적 콘텐츠에 노출된 경험을 공유하며, 이것이 그녀의 개인 생활과 관계에 부정적인 영향을 미쳤다고 말합니다. 그녀는 자신의 직업에 대해 처음에 모호하게 설명을 들었고, 그로 인해 잘못된 정보를 받았다고 느꼈습니다.

이 기사는 인도에서 데이터 주석 및 검토에 대한 수요가 증가하고 있음을 강조합니다. 이는 저렴한 노동 비용과 개선된 인터넷 접근성에 의해 촉진되고 있습니다. 그러나 구인 광고는 종종 이 작업을 안전하고 쉬운 것으로 잘못 표현합니다. 또한, 엄격한 비밀 유지 계약이 근로자들이 자신의 경험을 공유하는 것을 막아 더욱 고립되게 만듭니다.

전반적으로 이 기사는 콘텐츠 검토 작업의 감정적 부담과 이 분야에서 특히 소외된 커뮤니티의 여성들에 대한 지원 부족을 조명하고 있습니다.

이 기사는 베트남의 농촌 지역에서 일하는 농민들이 어떻게 무게가 자신의 체중을 초과하는 짐을 나르는 기술을 개발했는지를 다룹니다. 이들은 탄력 있는 대나무 기구를 사용하여 긴 거리도 쉽게 걸을 수 있도록 하여 힘을 덜 들이면서도 무거운 짐을 운반할 수 있습니다.

인간 활동에서 힘은 중요한 요소로, 역도는 수천 년 동안 인기 있는 스포츠로 자리 잡고 있습니다. 역도를 통해 힘을 키우는 것은 건강, 이동성, 그리고 정신적 웰빙에 긍정적인 영향을 미칩니다. 처음에는 관리할 수 있는 무게로 시작하고 점차적으로 무게를 늘려가며, 부상을 방지하기 위해 올바른 기술에 집중하는 것이 중요합니다.

영국의 시장 짐꾼이나 동아프리카의 여성들이 사용하는 전통적인 짐 나르기 방법도 주목받고 있습니다. 이들은 긴 거리에서 효율적으로 물건을 운반하는 방법을 개발했습니다. 히말라야의 셰르파들은 체중 훈련과 유산소 운동을 결합한 독특한 나르기 기술을 사용하여 무거운 짐을 효과적으로 관리합니다.

이 기사는 특히 노인들에게 힘 훈련의 중요성을 강조합니다. 힘 훈련은 근육 손실을 방지하고 건강을 유지하는 데 도움이 됩니다. 국가 건강 기관들은 전반적인 웰빙을 위해 정기적인 운동 루틴에 힘 훈련을 포함할 것을 권장합니다. 이러한 지역 사회의 경험은 다른 사람들에게도 힘 훈련에 참여하고 신체 능력을 향상시킬 수 있는 영감을 줄 수 있습니다.

이 텍스트는 다양한 종류의 엔진과 추진 시스템에 대해 소개합니다. 사용자는 각 엔진이 어떻게 작동하는지 더 알아보기 위해 여러 옵션을 클릭할 수 있습니다. 나열된 엔진에는 사행정 엔진, 디젤 엔진, 이행정 엔진, 왕켈 엔진, 아킨슨 엔진 등이 포함되어 있으며, 증기 기관차와 스털링 엔진과 같은 여러 다른 종류도 있습니다.

신경망은 일반적으로 단일 함수가 모든 데이터 입력을 출력으로 매핑할 수 있다고 가정합니다. 그러나 실제 상황, 예를 들어 여러 병원에서 진행되는 임상 시험에서는 각 데이터셋이 결과에 영향을 미치는 고유한 특성을 가질 수 있습니다. 표준 신경망은 이러한 계층적 데이터에 대해 평균적인 차이를 계산하거나 작은 데이터셋에 과적합되는 경향이 있어 어려움을 겪습니다.

제안된 해결책은 하이퍼네트워크를 사용하는 것입니다. 이 네트워크는 데이터셋에 특화된 임베딩을 기반으로 다른 네트워크의 매개변수를 생성하여 다양한 데이터셋에 적응합니다. 이를 통해 모델은 처음부터 다시 학습하지 않고도 데이터셋 간의 변화를 인식하고 조정할 수 있습니다. 하이퍼네트워크의 주요 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 적응성이 뛰어나 새로운 데이터셋의 특성을 최소한의 데이터로 빠르게 추론할 수 있습니다. 둘째, 정보 풀링을 통해 데이터셋 간의 지식을 공유하여 예측을 안정화합니다. 셋째, 복잡한 계층 구조를 모델링할 수 있는 유연한 구조를 가지고 있습니다.

모델은 합성 데이터셋에서 훈련할 때 좋은 성능을 보여주며, 고립된 네트워크와 비슷한 정확도를 달성하고 적은 데이터 포인트로 더 나은 안정성을 보입니다. 그러나 한계도 존재합니다. 예측은 샘플 외 데이터셋에 직면했을 때 저하될 수 있으며, 특히 이러한 데이터셋이 노이즈가 많거나 작은 경우 더욱 그렇습니다. 이는 신경망의 최적화 과정에서 발생하는 문제 때문입니다.

앞으로의 연구에서는 불확실성을 명시적으로 모델링하는 베이지안 계층 모델을 탐구할 예정입니다. 이러한 모델은 계층적 데이터를 다룰 때 더 나은 일반화와 안정성을 제공하여 머신러닝의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 요약하자면, 하이퍼네트워크는 계층적 데이터에 적응하고 소수의 학습으로 성과를 내는 가능성을 보여주지만, 베이지안 방법은 불확실성을 포함하고 더 안정적인 외삽을 통해 현재의 한계를 극복할 수 있을 것입니다.

이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)과 컴파일러의 관계를 다루며, LLM이 효과적인 프로그래밍 도구가 될 수 있는지에 대해 질문합니다. 저자는 LLM이 자연어 프롬프트로부터 코드를 생성할 수 있지만, 모호하거나 부정확한 결과를 낳는 경향이 있어 상당한 위험이 따른다고 주장합니다.

LLM은 사양을 실행 가능한 코드로 변환한다는 점에서 컴파일러와 유사하지만, 전통적인 컴파일러와는 달리 정확성과 동작에 대한 명확한 보장을 제공하지 않는다는 점에서 차이가 있습니다. 소프트웨어에 대한 명확하고 정확한 사양을 작성하는 것은 어렵고, LLM은 이러한 모호한 요청을 기반으로 코드를 생성하여 개발 과정에서의 통제력을 잃게 만들 수 있습니다.

LLM이 제공하는 프로그래밍 인터페이스는 종종 명확하지 않아, 생성된 코드가 원하는 요구 사항을 충족하는지 판단하기 위해 추가적인 검증이 필요합니다. LLM을 사용하는 것은 소프트웨어 개발 접근 방식을 모호한 사양을 다듬고 생성된 코드를 검토하는 반복적인 과정으로 전환시킬 수 있으며, 이는 의도적인 설계 과정과는 다릅니다.

저자는 요구 사항을 명확하게 지정하는 능력이 점점 더 중요해질 것이라고 강조합니다. LLM은 잘 정의된 작업에서 가장 효과적으로 작동하기 때문입니다. LLM이 코드 생성을 도울 수 있지만, 결과 소프트웨어가 의도한 목표를 충족하도록 보장하기 위해서는 신중한 사양과 검증이 필요하다는 점을 강조하며, 개발자가 개발 과정에 대한 통제력을 유지해야 한다고 말합니다.

Gigacode는 OpenCode의 도구를 Claude Code, Codex, Amp와 결합한 재미있는 실험 프로젝트입니다. 이는 OpenCode의 별도 버전이 아니라, API 요청을 다양한 에이전트로 변환하는 서버에 연결하기 위해 OpenCode의 프로토콜을 사용합니다.

Gigacode의 목표는 작업에 따라 코딩 에이전트를 빠르게 전환하는 것입니다. 각 에이전트에 대한 주요 특징은 다음과 같습니다. Claude Code는 작업을 신속하게 실행하는 데 뛰어나고, Codex는 복잡하거나 긴 작업에 가장 적합하며, OpenCode는 정밀한 수정을 위해 이상적입니다.

이 프로젝트는 Sandbox Agent SDK에 의존하며, 이를 통해 Claude Code, Codex, Amp를 보편적인 HTTP API로 제어할 수 있습니다. 또한 OpenCode가 어떤 에이전트와도 연결될 수 있는 방법을 제공합니다.

제작자는 OpenCode의 유연성과 훌륭한 문서 덕분에 Gigacode와 같은 프로젝트가 가능하다고 평가합니다. 설치 방법은 웹사이트에 제공된 지침을 따라 시도해 볼 수 있으며, 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 기사는 최근 법무부에서 공개한 에프스타인 아카이브의 비검열 PDF를 재구성하려는 과정에서 겪은 어려움에 대해 다루고 있습니다. 이 공개는 불완전한 정보 삭제 방식, 인코딩 문제, 파일 손상 등으로 비판을 받고 있습니다.

주요 내용으로는 첫째, 인코딩 문제입니다. 아카이브에 포함된 이메일은 잘못 변환되어 일부 이진 첨부파일이 base64 형식으로 포함되어 있어 해독하기 어려웠습니다. 둘째, 정보 삭제 문제입니다. 법무부의 정보 삭제 과정에서 많은 문서가 불완전하고 혼란스러워, 그 방법의 효과성에 대한 우려가 제기되었습니다. 셋째, 광학 문자 인식(OCR) 도구를 사용해 PDF에서 유용한 텍스트를 추출하려는 시도가 대부분 실패했습니다. Courier New 글꼴을 사용한 탓에 '1'과 'l' 같은 문자를 구분하기 어려웠습니다.

넷째, 파일 변환 시도도 있었습니다. Adobe Acrobat과 Tesseract를 포함한 다양한 방법이 사용되었지만 결과는 일관되지 않았습니다. 결국 저자는 Amazon Textract를 사용했으며, 이 방법이 조금 더 나은 결과를 가져왔습니다. 마지막으로, 저자는 다른 사람들에게도 제공된 인코딩된 내용을 바탕으로 원본 PDF를 재구성해 보라고 권장하며, 어려움에도 불구하고 일부 첨부파일은 여전히 복구 가능할 수 있다고 언급했습니다.

전반적으로 저자는 민감한 문서 처리에 대한 개선 필요성을 강조하며, 에프스타인 아카이브에서 발견된 문제를 해결하기 위한 협력을 촉구하고 있습니다.

이 텍스트는 UNIX와 유사한 운영 체제에서 제공하는 원자적 작업에 대해 설명합니다. 이러한 작업은 스레드 안전성과 다중 프로세스 프로그래밍을 지원하며, 잠금을 사용하지 않고도 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다.

원자적 작업은 커널에 의해 처리되어 효율성을 개선하고 수동 잠금의 필요성을 줄입니다. 파일 작업으로는 mv -T <oldsymlink> <newsymlink> 명령이 있습니다. 이 명령은 심볼릭 링크의 대상을 원자적으로 변경하여 코드 배포에 유용합니다. link(oldpath, newpath)는 하드 링크를 생성하며, 이는 프로세스 간 잠금에 유용합니다. symlink(oldpath, newpath)는 심볼릭 링크를 생성하는데, 하드 링크와 비슷하지만 디렉토리도 가리킬 수 있습니다. rename(oldpath, newpath)는 경로 이름을 원자적으로 변경하여 프로세스 간 잠금을 가능하게 합니다. open(pathname, O_CREAT | O_EXCL, 0644)는 새 파일을 생성하며, 이미 존재할 경우 실패합니다. mkdir(dirname, 0755)는 비슷한 실패 메커니즘으로 새 디렉토리를 생성합니다.

파일 설명자 작업으로는 fcntl(fd, F_GETLK)와 관련된 함수들이 있습니다. 이 함수들은 프로세스가 파일 영역을 잠궈 동기화된 접근을 가능하게 합니다. mmap은 파일을 메모리에 매핑하여 프로세스 간에 공유 읽기/쓰기가 가능하게 합니다.

메모리 작업에서는 __sync_fetch_and_add와 같은 원자적 작업이 잠금 없이 안전하게 메모리를 관리하는 데 도움을 줍니다. 저자는 프로그래밍에서 안전성과 효율성을 보장하기 위해 원자적 작업에 커널 기능을 의존하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 목록은 포괄적이지 않으며, 향후 업데이트될 수 있습니다.

이 글에서는 "축소 포장(shrinkwrap)"이라는 복잡한 CSS 문제를 해결하기 위한 새로운 기법을 소개합니다. 축소 포장은 요소의 크기를 내부 콘텐츠에 맞춰 조정하는 방식입니다. 이 기법은 앵커 위치 지정과 스크롤 기반 애니메이션을 활용하여 요소의 크기를 동적으로 변경합니다. 저자는 이 방법에 대한 자세한 설명을 제공합니다.

전통적인 축소 포장 방법은 효과적이지 않았습니다. 이 글에서는 축소 포장을 달성하기 위한 기본 기법을 제시하며, 다양한 구성 요소에 대한 코드 예제와 스타일을 포함합니다. 또한 이 기법을 사용하기 위한 제약 조건과 요구 사항에 대해서도 논의합니다. 복잡한 경우에 대해서는 중첩된 요소와 특정 레이아웃 시나리오를 처리하는 방법도 제안합니다.

이 기법의 실제 적용 사례로는 채팅 버블과 툴팁 등이 있습니다. 이 글은 이 방법이 웹 디자인을 개선할 수 있는 가능성을 강조하며, 자바스크립트에 크게 의존하지 않고도 더 유연하고 반응적인 레이아웃을 만들 수 있음을 보여줍니다.

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이 글에서는 하드웨어 설계를 테스트하기 위한 ASCII 파형의 사용에 대해 설명합니다. ASCII 파형은 전자 신호를 간단한 텍스트 형식으로 표현하는 방법으로, 하드웨어 구성 요소의 성능을 분석하고 검증하는 데 도움을 줍니다. 이 방법은 설계자들이 최종 생산 전에 하드웨어가 제대로 작동하는지 확인할 수 있도록 도와줍니다.

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싱글 스트랜드 스토퍼 매듭은 로프나 끈의 끝이 구멍이나 안내를 통해 빠져나가는 것을 방지하기 위해 사용되는 기본 매듭입니다. 이 매듭은 쉽게 묶을 수 있으며, 낚시나 물건을 고정하는 등 다양한 용도로 유용합니다. 배우기 간단하고 빠르게 묶을 수 있는 특징이 있습니다.

웨이모의 최고 안전 책임자인 마우리시오 페냐는 자율주행 차량을 지원하는 일부 원격 운영자가 필리핀에 위치해 있다고 밝혔습니다. 이 운영자들은 어려운 주행 상황에서 차량에 대한 지침을 제공하지만, 차량을 직접 제어하지는 않습니다. 이 사실이 알려지면서 미국의 법 lawmakers들은 사이버 보안 위험과 해외 운영자들의 자격에 대한 우려를 표명했습니다.

상원 의원들은 외국인이 미국 차량에 영향을 미치는 것에 대해 비판하며, 구식 정보와 자율주행 차량이 택시 일자리를 대체함에 따라 미국 내 고용에 미칠 영향에 대해 걱정했습니다.

상원 청문회에서 웨이모와 테슬라의 경영진은 자사의 기술이 인간 운전사보다 더 안전하다고 주장하며 방어했습니다. 이들은 최근 발생한 사건에도 불구하고 이러한 주장을 했습니다. 여기에는 학교 근처에서 어린이를 치인 웨이모 로봇택시에 대한 조사가 포함되었으며, 회사 측은 만약 인간 운전사가 있었다면 더 위험했을 것이라고 주장했습니다.

미국 도시에서 자율주행 차량이 점점 더 보편화됨에 따라, 의회는 이들에 대한 일관된 안전 규정을 마련하기 위해 노력하고 있습니다.

제공하신 텍스트가 없는 것 같습니다. 번역이 필요한 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

2026년 2월 5일, 보안 연구원 Mav Levin이 Temporal의 ExecuteMultiOperation 엔드포인트에서 발견된 취약점에 대해 보고했습니다. 이 취약점은 CVE-2025-14986으로 알려져 있으며, 외부 요청이 하나의 네임스페이스에 대해 승인되었지만 내부 작업이 다른 네임스페이스를 사용하는 정체성 바인딩 문제와 관련이 있습니다.

Temporal은 넷플릭스와 스트라이프와 같은 주요 기업들이 서버 장애가 발생하더라도 신뢰할 수 있는 코드 실행을 보장하기 위해 사용하는 플랫폼입니다. 이 취약점은 공격자가 하나의 네임스페이스(AttackerNS)에서 승인된 것처럼 보이는 요청을 보내면서, 실제로는 다른 네임스페이스(VictimNS)를 참조하도록 하여 시스템을 악용할 수 있게 합니다.

주요 공격 방식은 두 가지입니다. 첫째, 크로스 테넌트 격리 위반입니다. 공격자는 요청에서 VictimNS를 참조하여 다른 테넌트를 위한 데이터에 접근할 수 있습니다. 둘째, "자신의 정책 사용" 공격입니다. 개발자는 개인 네임스페이스의 더 관대한 규칙을 사용하여 기업 환경에서 엄격한 기업 정책을 우회할 수 있습니다.

이 문제는 Temporal 버전 1.27에서 해결되었으며, 이 버전에서는 내부 네임스페이스가 요청을 처리하기 전에 외부 승인된 네임스페이스와 일치해야 합니다. 이 취약점은 2025년 12월 12일에 보고되었고, 2025년 12월 30일에 패치가 공개되었습니다.

이 사건은 복잡한 API 요청에서 신중한 승인 검사의 중요성을 강조하며, 보안 침해를 방지하기 위한 노력이 필요함을 보여줍니다.

시카고의 마리안 R. 번스 자연 지역은 과거 산업 지역에서 형성된 독특한 경관으로, 주로 제철 과정에서 발생하는 슬래그가 덮인 지역입니다. 생태학자 앨리슨 아나스타시오는 스웨덴의 그레이트 알바르와 시카고의 유나이티드 스틸 사우스 웍스 지역을 방문하면서 황량해 보이는 땅에서 놀라운 생물 다양성을 발견하게 되었습니다.

2018년, 아나스타시오는 동료들과 함께 "슬래그 퀸즈"라는 도시 생태학자 그룹을 결성하여 슬래그 지역에서 자생하는 식물들을 연구하기 시작했습니다. 그들의 연구는 이러한 지역이 종종 황무지로 여겨지지만 사실 다양한 생태계를 지탱할 수 있으며, 희귀종도 포함된다는 사실을 밝혀냈습니다. 그들의 첫 번째 논문은 이러한 지역의 생태적 가치를 강조하며, 단순한 문제 지역이 아닌 "새로운 생태계"로 바라봐야 한다고 주장했습니다.

슬래그 퀸즈는 다양한 슬래그 환경에서 식물 생태를 분류하기 위한 조사를 실시하였고, 일리노이주에서 멸종된 것으로 여겨졌던 희귀 식물들을 포함한 중요한 생물 다양성을 발견했습니다. 그들은 일부 지역을 현재 상태로 두고, 토착 식종을 선택적으로 도입하는 방안을 지지합니다. 원래의 생태계로 복원하는 것은 종종 비현실적이기 때문입니다. 그들의 연구는 지역 공원 관리 정책에 영향을 미치고, 산업 후 경관을 효과적으로 관리하는 방법에 대한 폭넓은 이해를 촉진하고 있습니다.