소프트웨어 공학에서 인지적 부채라는 개념이 논의되고 있습니다. 이는 AI의 도움으로 빠른 코드 생산이 이루어질 때, 엔지니어들이 코드의 깊은 이해 없이 작업을 진행하게 되어 발생하는 문제입니다.

인지적 부채는 엔지니어들이 코드를 이해하는 속도보다 더 빠르게 코드를 생산할 때 발생합니다. 기능이 성공적으로 배포될 수는 있지만, 구성 요소 간의 상호작용에 대한 이해가 줄어들어 나중에 혼란을 초래할 수 있습니다.

전통적인 코딩은 코드 작성과 이해라는 두 가지 과정을 필요로 합니다. AI 도구의 사용으로 생산 속도는 빨라지지만, 정신적으로 이를 흡수하는 속도는 따라가지 못해 인지적 부채가 쌓이게 됩니다.

조직에서는 종종 기능 배포와 같은 결과를 측정하지만, 이해도를 측정하지는 않습니다. 엔지니어들이 코드를 완전히 이해하지 못한 채로 배포할 수 있어, 숨겨진 지식의 격차가 생길 수 있습니다.

주니어 엔지니어들이 생산하는 코드의 양이 증가함에 따라, 시니어 엔지니어들은 이를 검토하는 데 어려움을 겪습니다. 이들은 종종 깊은 이해 없이 코드를 승인하게 되어 인지적 부채가 더욱 심화됩니다.

엔지니어들은 높은 생산성에도 불구하고 자신의 이해에 대한 자신감이 낮아지는 새로운 형태의 번아웃을 경험하고 있습니다. 이는 불안과 생산성을 유지해야 한다는 압박으로 이어집니다.

엔지니어가 프로젝트를 떠나거나 다른 프로젝트로 이동할 때, 그들이 가지고 있던 암묵적인 지식도 함께 사라집니다. AI 지원 개발은 새로운 엔지니어들이 이러한 이해를 형성하는 것을 방해하여 조직의 지식 기반을 약화시킬 수 있습니다.

인지적 부채가 쌓이면 잘 이해하지 못한 코드에 의존하게 되고, 위기 상황에서 어려움을 겪으며, 신입 엔지니어들 사이에서 직관적인 판단력이 부족해질 수 있습니다.

엔지니어링 리더들은 생산성 향상을 보지만, 팀 내에서 쌓이는 인지적 부채는 간과할 수 있습니다. 이해도를 측정할 수 있는 지표가 없기 때문입니다.

조직은 측정 가능한 결과를 최적화하지만, 이해도를 포착하지 못해 속도를 중시하는 관행이 생깁니다. 이러한 불일치는 장기적으로 비용이 많이 드는 결과를 초래할 수 있습니다.

결론적으로, AI가 소프트웨어 개발의 생산성을 높일 수 있지만, 엔지니어들 사이에서 이해의 큰 격차를 초래할 위험이 있으며, 이는 팀과 조직에 심각한 영향을 미칠 수 있는 인지적 부채로 이어질 수 있습니다.

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검증된 사양 주도 개발(Verified Spec-Driven Development, VSDD)은 세 가지 확립된 방법론인 사양 주도 개발(Spec-Driven Development, SDD), 테스트 주도 개발(Test-Driven Development, TDD), 검증 주도 개발(Verification-Driven Development, VDD)을 결합한 포괄적인 소프트웨어 공학 접근법입니다. 이 방법은 개발의 모든 측면이 사양, 철저한 테스트, 그리고 면밀한 검증에 의해 안내되도록 하여 고품질 소프트웨어를 만드는 것을 목표로 합니다.

VSDD의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 방법론입니다. SDD에서는 소프트웨어가 수행해야 할 기능을 정의하는 사양을 먼저 작성합니다. TDD에서는 코드 구현 전에 테스트를 작성하여 모든 코드가 특정 목적을 가지고 있도록 합니다. VDD에서는 코드를 철저히 검토하여 결함을 식별하고 해결하여 견고성을 확보합니다.

둘째, VSDD에서의 역할입니다. 인간 개발자(아키텍트)는 전략적 비전을 제공하고 사양을 승인합니다. AI 빌더는 TDD 원칙에 따라 사양, 테스트를 생성하고 코드를 구현합니다. 트래커는 문제를 관리하고 모든 것이 사양에 부합하는지 확인합니다. 적대자는 작업을 비판적으로 검토하여 약점과 공백을 찾아냅니다.

셋째, 개발 단계입니다. 첫 번째 단계는 사양 결정 단계로, 기능과 검증 요구 사항을 자세히 설명하는 사양을 작성합니다. 두 번째 단계는 테스트 우선 구현 단계로, 코딩 전에 테스트를 작성하여 모든 구현이 사양에 의해 주도되도록 합니다. 세 번째 단계는 적대적 정제 단계로, 코드는 철저한 검토를 거쳐 결함을 식별하고 사양 준수를 보장합니다. 네 번째 단계는 피드백 통합 단계로, 적대자의 비판이 사양, 테스트 또는 구현의 조정으로 이어집니다. 다섯 번째 단계는 공식 강화 단계로, 검증 도구를 사용하여 소프트웨어가 지정된 속성을 충족하는지 입증합니다. 마지막으로 여섯 번째 단계는 수렴 단계로, 모든 차원(사양, 테스트, 구현, 검증)이 만족스러울 때 소프트웨어가 최종화됩니다.

넷째, 핵심 원칙입니다. 사양의 우위는 모든 개발을 안내하는 주요 권위입니다. 검증 우선 아키텍처는 처음부터 공식 검증이 가능하도록 설계되어야 합니다. '빨간색이 초록색보다 먼저'라는 원칙에 따라 테스트가 생성되고 실패한 후에만 구현이 이루어집니다. 초기 버전은 결함이 있을 가능성이 높다고 간주되며 면밀한 검토가 필요합니다. 마지막으로, 선형 책임 원칙에 따라 모든 구성 요소는 그 사양으로 추적 가능해야 합니다.

VSDD는 정확성이 중요한 프로젝트, 예를 들어 금융 시스템이나 의료 소프트웨어와 같은 분야에 적합하며, 장기적인 유지보수와 보안이 우선시되는 경우에 유용합니다. VSDD는 사양, 철저한 테스트, 적대적 검토를 우선시하여 신뢰할 수 있고 안전한 소프트웨어를 생산하는 구조화된 AI 지원 접근 방식을 강조합니다.

Woxi는 Rust로 개발된 Wolfram Language 인터프리터로, 명령줄과 노트북에서 사용하도록 설계되었습니다.

Woxi의 주요 기능은 Wolfram Language의 일부를 스크립팅과 노트북에 구현하는 것입니다. Jupyter 노트북에서 그래픽 출력을 지원하며, 커널 시작과 라이센스 검증을 피하기 때문에 WolframScript보다 빠릅니다.

설치는 Rust의 패키지 관리자 Cargo를 사용하여 쉽게 할 수 있습니다. 명령어는 cargo install woxi입니다. 소스에서 빌드하려면 저장소를 클론한 후 Rust가 설정된 상태에서 make install을 실행하면 됩니다.

Woxi를 사용하면 명령줄에서 간단한 계산을 빠르게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, woxi eval "1 + 2"를 입력하면 결과로 3이 출력됩니다. 스크립트를 실행하려면 woxi run script.wls 명령을 사용합니다. Jupyter 노트북에서는 woxi install-kernel로 커널을 설치한 후 Jupyter를 시작하면 됩니다.

테스트를 위해 make test 명령으로 테스트 스위트를 사용할 수 있으며, 기여는 Pull Request를 통해 환영합니다. 전반적으로 Woxi는 Wolfram Language를 가볍고 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제공합니다.

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과학 기사를 이해하는 것은 특히 다양한 분야에서 어려울 수 있습니다. 이를 돕기 위해 "Now I Get It!"라는 앱이 개발되었습니다. 이 앱은 사용자가 기사를 업로드하면 몇 분 안에 주요 내용을 강조한 인터랙티브 요약을 제공합니다. 요약된 내용은 온라인에 저장되어 언제든지 쉽게 접근할 수 있습니다.

이 앱은 고급 인공지능 기술을 활용하고 있어 시간이 지남에 따라 계속 발전할 것입니다. 현재는 무료로 제공되지만, 비용 관리를 위해 하루에 20개의 기사로 사용이 제한됩니다.

이 앱의 주요 특징은 편리함을 위해 설계되어 과학적 내용을 쉽게 소화할 수 있도록 돕는다는 점입니다. 개발자와 다양한 과학 분야의 동료들이 상세한 논문을 읽는 데 드는 시간을 절약하기 위해 만들어졌습니다. 또한, 이 앱은 과학 기사를 소프트웨어로 번역하는 AI 실험의 플랫폼 역할을 합니다. 개발 과정에서는 체계적인 공학 방법이 사용되었습니다. 개발자는 AWS를 선호하며 관련 기술의 발전을 경험하고 있습니다.

전반적으로 "Now I Get It!"는 과학 문헌을 이해하는 과정을 간소화하는 도구입니다.

베르너 헤르조크의 최근 저서 진리의 미래는 예술과 삶에서 "진리"에 대한 그의 독특한 관점을 탐구합니다. 헤르조크는 자신의 영화에서 사실과 허구를 혼합하는 것으로 유명하며, 그는 "황홀한 진리"라는 개념을 강조합니다. 이는 단순한 사실을 넘어 더 깊고 시적인 현실 이해에 도달한다고 믿습니다.

이 책은 진리의 철학적 정의, 가짜 뉴스의 역사, "포스트 진리 시대"에 살고 있다는 것의 의미 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 그러나 리뷰에서는 이 책이 깊이와 일관성이 부족하다고 지적하며, 이전 작품에서 아이디어를 재탕하는 경향이 있다고 언급합니다.

헤르조크의 이야기 전달 능력에도 불구하고, 리뷰는 그가 진리에 대한 생각을 완전히 표현하지 못한 점에 실망감을 나타냅니다. 특히 잘못된 정보와 인공지능 같은 현대적 도전 과제의 맥락에서 더욱 그렇습니다. 저자는 헤르조크의 진정한 열정이 진리를 찾는 데에 있으며, 그 과정이 목적지보다 더 중요하다고 주장합니다.

전반적으로, 헤르조크의 이전 작품들이 서사와 이미지로 깊은 진리를 포착하는 능력을 보여주지만, 이번 책은 오늘날의 진리의 복잡성을 탐구할 기회를 놓친 것처럼 느껴집니다.

2020년 1월, 저는 청소년 농구팀의 감독이 되면서 제 인생이 바뀌었습니다. 그 당시 저는 대학 졸업 후 첫 직장에서 공허함을 느끼고 있었고, 그 빈자리를 채울 방법을 찾고 있었습니다. 코칭은 저에게 매우 보람 있는 일이었습니다. 저는 이 역할을 받아들이고 아이들과 함께 일하는 것을 즐기며 그들이 기술과 자신감을 키우도록 도와주었습니다.

첫 경기에서 패배했음에도 불구하고 우리는 시즌의 나머지 경기를 모두 이겼습니다. 아이들이 발전하는 모습을 보며 기쁨을 느꼈고, 서로를 지지하는 팀 분위기를 조성하는 데 집중했습니다. 아이들의 자신감이 커짐에 따라 저의 자신감도 함께 성장했고, 이는 제 삶의 다른 영역에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 코칭을 하면서 행복한 상태에 있었고, 아이들을 돕고, 활동적이며, 통제력을 가지고 농구를 하는 것을 좋아한다는 것을 깨달았습니다.

안타깝게도 시즌은 COVID-19 팬데믹으로 인해 갑작스럽게 종료되었습니다. 제 경험을 되돌아보며, 저는 다른 사람들에게 무엇이 그들을 행복하게 만드는지 알아보고 그 열정을 탐색해보라고 권장합니다. 많은 기술 산업 종사자들도 비슷한 공허함을 느끼며 변화하는 세상에서 자신의 역할에 대해 의문을 가질 수 있습니다. 저는 미래 세대가 화면 밖에서도 만족을 찾고 진정으로 사랑하는 일을 추구할 수 있는 방법을 발견하기를 바랍니다.

1986년 6월, 일본의 게임 잡지 LOGiN이 패미컴에 초점을 맞춘 새로운 출판물인 파미츠(Famitsu)를 출시했습니다. 시간이 지나면서 다양한 게임 플랫폼을 다루게 되었고, 현재까지도 활발히 운영되고 있습니다. 파미츠는 게임 판매 차트를 발표하며, 이제는 온라인에서도 확인할 수 있습니다.

파미츠의 첫 번째 호에서는 캡콤의 게임 "고스트스 앤 고블린스"(일본에서는 "魔界村" 또는 마카이무라로 알려짐)에 대한 가이드가 실렸습니다. 이 게임은 일본과 영국에서 동시에 베스트셀러가 되었습니다. 일본에서는 콘솔 게임이 더 인기가 있었지만, 그 시기 영국에서는 가정용 컴퓨터 게임이 주류를 이루었습니다.

게임의 디자이너인 후지와라 토쿠로는 플랫폼 게임과 슈팅 게임의 요소를 결합하여 도전적이고 재미있는 경험을 만들고자 했습니다. 그는 갑옷을 잃고도 속옷 차림으로 싸우는 기사 아서의 이야기를 통해 귀엽고 공포스러운 테마를 혼합했습니다.

후지와라와 그의 팀은 아케이드에서 게임을 테스트하여 플레이어들이 계속해서 즐길 수 있도록 충분히 어려운지 확인했습니다. 이러한 접근은 게임의 성공에 기여했습니다. 영국의 엘리트 시스템스는 "고스트스 앤 고블린스"를 가정용 컴퓨터에 빠르게 이식하여, 코모도어 64와 ZX 스펙트럼 버전이 출시되었습니다. 이 버전들은 게임 플레이에서 일부 타협이 있었음에도 불구하고 좋은 반응을 얻었습니다.

게임의 줄거리는 납치된 여인을 구하는 기사의 이야기로, 리뷰어들의 주목을 받았고, 영국 차트에서 4주 동안 1위를 기록하는 큰 히트를 쳤습니다. 전반적으로 "고스트스 앤 고블린스"는 독특한 스타일과 도전적인 게임 플레이로 많은 다른 게임에 영향을 미친 클래식 게임으로 기억되고 있습니다.

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구글과 오픈AI의 직원들이 그들의 지도자들에게 연합하여 국방부의 요청을 거부할 것을 촉구하고 있습니다. 이들은 자사의 인공지능 모델이 국내 감시와 인간의 통제 없이 자율적으로 살인을 하는 데 사용되는 것을 막고 싶어 합니다.

AI가 텍스트 프롬프트를 바탕으로 이미지를 생성하는 방법은 확산 모델이라는 방식을 사용합니다. 이 과정에서 가능한 이미지의 수는 매우 많으며, 이는 원자로 가득 찬 우주와 비교할 수 있습니다. 하지만 대부분의 가능성은 무작위 노이즈로 이루어져 있습니다.

확산 모델은 전통적인 이미지 생성 방식과는 다르게, 무작위 노이즈에서 시작하여 주어진 텍스트 프롬프트에 따라 점차적으로 일관된 이미지를 만들어냅니다. 이 모델들은 압축된 저차원 공간인 잠재 공간에서 작동하며, 이를 통해 처리 과정을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다. 모델은 이 잠재 공간을 실제 이미지로 변환하도록 훈련됩니다.

텍스트 프롬프트는 고차원 공간에서도 표현되며, 이는 모델이 이미지를 생성하기 위한 최적의 방향을 찾는 데 도움을 줍니다. 서로 다른 시작점인 랜덤 시드를 사용하면 동일한 프롬프트에서도 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다. 프롬프트의 구체성은 결과에 큰 영향을 미치며, 더 자세한 프롬프트는 더 정확하고 품질 높은 이미지를 만들어냅니다.

모델은 프롬프트를 얼마나 잘 따를지를 결정하기 위해 가이드 스케일을 사용합니다. 가이드 스케일이 높을수록 이미지가 더 정확해지지만, 너무 높게 설정하면 부자연스러운 결과가 나올 수 있습니다. 이미지 생성 과정은 낯선 지형을 탐색하는 것에 비유될 수 있으며, 프롬프트와 다른 요소에 따라 방향을 조정합니다.

결국, AI를 이용한 텍스트 기반 이미지 생성은 무작위 노이즈에서 시작해 프롬프트와 매개변수에 따라 복잡한 가능성의 공간을 탐색하며 이미지를 정제하는 정교하고 흥미로운 과정입니다.

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이 기사는 소프트웨어 개발을 단순화하고 프로그래머에 대한 의존도를 줄이려는 지속적인 노력을 다루고 있으며, 이러한 경향은 1960년대부터 이어져 왔습니다. COBOL, 4세대 언어(4GL), 노코드 플랫폼과 같은 새로운 기술 발전이 프로그래밍을 더 쉽게 만들겠다고 약속했지만, 결국 숙련된 개발자의 필요성을 없애지는 못했다는 역사적 패턴을 강조합니다.

소프트웨어 제작의 민주화를 원하는 움직임은 1950년대 후반 COBOL에서 시작되었습니다. 이는 비즈니스 사용자가 자신의 프로그램을 작성할 수 있도록 하려는 목표를 가지고 있었습니다. COBOL은 언어로서 성공적이었지만, 오히려 COBOL 프로그래머라는 새로운 직업이 생겨났습니다.

각 기술의 물결은 프로그래머의 필요성을 줄이겠다는 기대를 불러일으켰습니다. 1970년대의 전문가 시스템부터 현재의 노코드 플랫폼까지, 소프트웨어 개발의 복잡성은 항상 도전 과제가 되어 새로운 전문 역할을 만들어냈습니다.

현재 대형 언어 모델(GPT-4와 같은)은 자연어 요청에 따라 코드를 생성할 수 있어 프로그래밍 직업이 사라질 것이라는 주장을 낳고 있습니다. 이러한 도구들이 생산성을 향상시킬 수 있지만, 이 기사는 숙련된 개발자의 필요성을 대체하지는 않을 것이라고 주장합니다.

프로그래밍의 핵심 과제는 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라 소프트웨어가 수행해야 할 작업을 정확하게 정의하는 것입니다. 이는 복잡한 요구 사항을 이해하고 자동화할 수 없는 미세한 결정을 내리는 것을 포함합니다.

기사는 프로그래밍의 종말에 대한 주장을 회의적으로 바라볼 것을 권장하며, 새로운 도구들이 개발 작업의 성격을 변화시킬 것이지만, 깊은 이해와 인간의 기술이 여전히 필수적일 것이라고 강조합니다. 기술이 발전하더라도 소프트웨어 개발의 근본적인 도전 과제는 여전히 존재하며, 숙련된 프로그래머는 앞으로도 가치 있는 존재로 남을 것입니다.

돈은 물리적인 객체가 아니라 국가나 금융 중개자에 대한 청구권으로, 재무제표에 기록됩니다. 돈은 기본 화폐(중앙은행의 통화와 준비금), 광의 화폐(은행 예금), 신용 화폐(미래 자산에 대한 청구권)라는 세 가지 형태로 존재합니다.

돈은 교환의 매개체인 반면, 신용은 미래 지급에 대한 조건부 청구권입니다. 부채는 상환해야 할 의무를 의미하며, 자본은 생산 자산에 대한 소유권을 나타냅니다.

미국 정부는 연방준비제도와 재무부를 통해 통화를 발행합니다. 재무부는 직접 돈을 인쇄하는 것이 아니라 부채를 발행하여 지출합니다. 연방준비제도는 주로 재무부 증권을 구매하여 준비금을 생성합니다.

은행은 대출을 통해 돈을 만듭니다. 대출이 이루어지면 차용자의 계좌에 새로운 예금이 생성됩니다. 대출은 준비금이 아니라 자본 요건과 신용 수요에 의해 제한됩니다.

돈의 이동은 Fedwire와 ACH와 같은 시스템을 통해 이루어지며, 이러한 시스템은 새로운 돈을 생성하지 않고 거래를 원활하게 합니다.

정부가 적자를 운영할 때, 부채를 발행하게 되며, 이는 민간 부문의 예금 증가로 이어져 경제에 자금을 주입하는 효과를 가져옵니다.

미국에서 생성된 달러는 수출보다 수입이 많을 경우 해외로 유출될 수 있으며, 이는 외국이 달러로 표시된 자산, 특히 미국 재무부 증권을 축적하게 만듭니다.

외국 중앙은행은 자국 통화를 안정시키고 준비금을 축적하기 위해 달러를 구매하며, 안전성과 유동성을 위해 종종 재무부 증권에 투자합니다.

돈은 대출 상환, 채무 불이행, 양적 긴축을 통해 시스템에서 빠져나갈 수 있으며, 이는 통화 공급의 감소로 이어집니다.

경제 주기는 스스로 강화될 수 있습니다. 적자는 예금과 대출 증가로 이어질 수 있으며, 경제 침체는 신용 축소와 더 넓은 적자를 촉발할 수 있습니다.

돈은 법적이고 제도적인 창조물로, 주권 권한과 은행 관행의 영향을 받습니다. 그 생애 주기를 이해하는 것은 경제의 잠재적 취약점을 인식하는 데 도움이 됩니다. 현재 시스템은 달러에 대한 글로벌 수요와 미국 기관에 대한 신뢰가 있는 한 지속 가능합니다.

저자는 소설을 쓰기 위해 10년 동안 고군분투했습니다. 문장을 계속 수정하다 보니 진전이 없었습니다. 완벽함에 대한 압박 없이 글을 쓸 방법이 필요했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 "토모시비"라는 글쓰기 도구를 만들었습니다. 이 도구는 어두운 화면에서 글을 쓸 수 있게 해주며, 이전의 글은 타이핑을 시작할 때까지 흐려집니다. 이렇게 하면 현재 줄과 바로 이전 줄만 수정할 수 있어 끝없는 수정에 빠지는 것을 피할 수 있습니다.

토모시비는 작업을 자동으로 저장하고 나중에 검토할 수 있는 독자 모드를 제공합니다. 계정이나 서버 없이 작동하며, 모든 내용을 브라우저의 로컬 저장소에 저장합니다. 현재 Mac 앱도 개발 중입니다. 저자는 두 달 동안 토모시비를 사용해왔으며, 시간이 지남에 따라 글쓰기에 도움이 된다고 느끼고 있습니다.

제공된 링크에서 브라우저에서 직접 사용해 볼 수 있습니다.

Claude Code 도구는 빠르게 200K의 컨텍스트 창을 채우는 많은 원시 데이터를 생성합니다. 예를 들어, Playwright 스냅샷은 56KB를 사용하고, 20개의 GitHub 이슈는 59KB를 차지합니다. 이로 인해 30분 후에는 컨텍스트의 40%가 소실됩니다.

컨텍스트 모드는 이 데이터를 크게 줄이는 솔루션으로, 315KB의 출력을 5.4KB로 압축하여 98% 감소를 이룹니다. 주요 문제는 도구들이 컨텍스트 창을 채우는 출력을 제공하는 동시에 정의로 인해 공간을 차지한다는 점입니다.

작동 방식은 각 도구 호출이 별도의 서브프로세스에서 실행되어 필요한 출력만 캡처합니다. 이렇게 하면 원시 데이터가 주요 컨텍스트에 들어가지 않습니다. 이 모드는 10개 프로그래밍 언어를 지원하며, 인증된 명령줄 도구가 민감한 정보를 노출하지 않고 안전하게 작동할 수 있도록 합니다.

지식 기반은 인덱스 시스템을 사용하여 마크다운 콘텐츠를 효율적으로 저장하고 검색합니다. 이를 통해 요약이 아닌 정확한 일치를 보장합니다.

성능 테스트 결과, 컨텍스트 모드를 사용하면 출력 크기가 크게 줄어듭니다. 예를 들어, Playwright 스냅샷은 56KB에서 299B로 감소하며, 세션 시간을 약 30분에서 3시간으로 연장하고, 45분 후에도 99%의 컨텍스트를 유지합니다.

사용자는 플러그인 마켓플레이스를 통해 쉽게 설치하거나 MCP 도구에 추가하여 사용할 수 있습니다. 컨텍스트 모드는 사용자가 워크플로우를 변경하지 않고도 더 오랜 시간 동안 효율적으로 작업할 수 있게 해줍니다. 이 모드는 자동으로 도구 출력을 관리합니다.

이 모드는 개발자 Mert Köseoğlu가 도구들이 대량의 데이터를 생성하는 반면 출력 문제는 해결되지 않고 있다는 점을 인식하여 만들어졌습니다. Cloudflare의 코드 모드에서 영감을 받아 세션의 지속성과 효율성을 개선하기 위해 컨텍스트 모드를 개발했습니다.

이 프로젝트는 오픈 소스로 GitHub에서 사용할 수 있습니다.

웹 브라우저를 확인하는 과정은 매우 간단하며, 몇 초 안에 완료됩니다. 이 과정은 사용자가 웹 페이지를 원활하게 이용할 수 있도록 도와줍니다. 브라우저의 상태를 점검하는 데 필요한 시간은 짧기 때문에, 사용자는 기다림 없이 빠르게 결과를 확인할 수 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 제공하신 링크 대신 요약하고 싶은 내용을 여기에 붙여주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

콘텐츠 보안 정책(CSP)은 웹 브라우저의 보안 기능으로, 웹사이트에서 어떤 스크립트가 실행될 수 있는지를 제어합니다. CSP는 신뢰할 수 있는 소스에서만 스크립트, 스타일 및 기타 자원을 허용함으로써 교차 사이트 스크립팅(XSS)과 같은 공격을 방지하는 데 도움을 줍니다.

CSP는 특정 신뢰할 수 있는 소스에서만 스크립트를 허용하도록 브라우저에 지시하는 보안 기능입니다. 만약 스크립트가 이 목록에 없다면 차단됩니다. CSP는 자원이 어디에서 올 수 있는지를 지정하는 지시어(규칙)를 사용합니다. 예를 들어, JavaScript에 대한 script-src와 CSS에 대한 style-src가 있습니다. 지시어가 누락되면 제한이 전혀 없을 수 있습니다.

CSP에서 중요한 지시어로는 script-src가 있습니다. 이는 JavaScript 실행을 제어하며, 펜테스터에게 가장 중요한 요소입니다. default-src는 다른 자원 유형에 대한 기본 설정으로, 보이는 것보다 더 제한적일 수 있습니다. object-src는 <object>와 같은 레거시 태그를 관리하며, 종종 간과되지만 보안 위험이 될 수 있습니다. base-uri는 문서의 기본 URL을 제어하며, 이를 누락하면 스크립트 주입이 발생할 수 있습니다.

CSP에서 사용되는 특별한 값으로는 'self'가 있습니다. 이는 동일한 출처의 콘텐츠만 허용합니다. 'none'은 모든 것을 차단하며, 'unsafe-inline'은 인라인 스크립트를 허용하는데, 이는 취약점이 될 수 있습니다. 'unsafe-eval'은 문자열을 코드로 실행하는 것을 허용합니다.

일반적인 잘못된 설정으로는 정책에 unsafe-inline이 포함되어 있어 XSS 공격을 쉽게 만드는 경우가 있습니다. base-uri가 누락되면 기본 태그 주입이 가능해집니다. 또한, 너무 허용적인 와일드카드(예: *, https:)를 사용하는 것도 취약점을 열 수 있습니다.

CSP를 확인하기 위해 Burp Suite와 같은 도구나 curl 명령어를 사용하여 HTTP 응답 헤더나 메타 태그에서 CSP를 점검할 수 있습니다. 빠른 분석 접근법으로는 unsafe-inline, 와일드카드, 누락된 지시어와 같은 취약점을 찾아 약점을 식별하는 것이 중요합니다.

CSP와 그 일반적인 함정을 이해하는 것은 펜테스터가 보안 문제를 효과적으로 식별하는 데 매우 중요합니다.

OpenAI는 최근 다른 인공지능 회사인 앤트로픽과 관련된 문제로 인해 국방부와 논의 중입니다. 이는 OpenAI가 방위 산업에서의 파트너십이나 협력을 강화하려는 의도를 나타냅니다.

저자는 사용자 데이터를 암호화하기 위해 패스키를 사용하는 것에 대해 우려를 표명하며, 이것이 사용자에게 중요한 정보에 미치는 위험을 강조합니다. 많은 조직들이 종단 간 암호화와 백업 보안을 위해 패스키를 도입하고 있지만, 인증과 암호화를 결합하는 것은 사용자가 패스키를 삭제할 경우 심각한 데이터 손실로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 에리카라는 사용자가 암호화된 백업에 사용되는 패스키를 삭제할 수 있습니다. 그녀는 이 패스키가 저장된 메시지와 사진에 접근하는 데 필수적이라는 사실을 잊어버립니다. 나중에 데이터를 복원하려고 할 때, 패스키가 사라져서 복원이 불가능하다는 것을 알게 됩니다. 많은 사용자들이 패스키와 관련된 잠재적 손실에 대한 인식이 부족하기 때문에, 더 많은 경고와 정보를 제공하는 것이 중요합니다.

저자는 신원 인증 산업에 패스키를 암호화에 사용하는 것을 더 이상 홍보하지 말 것을 촉구하며, 자격 증명 관리자가 사용자가 패스키를 삭제할 때 경고하도록 해야 한다고 주장합니다. 패스키를 사용하는 서비스는 그 사용 목적을 명확히 설명하고 적절한 경고를 제공해야 한다고 제안합니다. 목표는 패스키를 안전하고 피싱에 강한 인증 방법으로 유지하면서 사용자의 소중한 데이터를 위험에 빠뜨리지 않는 것입니다.

이 텍스트는 모든 사람을 위한 AI 기술 확장과 관련된 자료 링크를 제공합니다. 특정 플랫폼에 대한 상태 업데이트가 언급되지만, 그 업데이트의 세부 사항은 포함되어 있지 않습니다. 주요 내용은 AI를 더 많은 사람들이 접근하고 유용하게 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.

소프트웨어 개발에서 AI 에이전트를 신뢰하지 말아야 한다는 점이 강조되고 있다. AI 에이전트는 잠재적으로 악의적일 수 있으므로, 이에 대한 경계가 필요하다.

첫째, 보안 사고를 염두에 두어야 한다. AI 에이전트가 잘못 행동할 수 있다고 가정하고 시스템을 설계해야 한다. 단순히 권한 확인이나 허용 목록에 의존하는 것은 충분하지 않다.

둘째, 저자는 NanoClaw 아키텍처를 개발하여 각 에이전트를 독립된 컨테이너에 격리함으로써 보안을 강화했다. 이는 OpenClaw와 달리 에이전트들이 서로의 데이터에 접근하지 못하도록 한다.

셋째, 각 에이전트를 위한 컨테이너는 강력한 보안 장벽을 제공하여 무단 접근을 방지하고 민감한 데이터가 보호되도록 한다.

넷째, NanoClaw는 OpenClaw에 비해 코드베이스가 훨씬 작다. NanoClaw는 몇 천 줄에 불과하지만, OpenClaw는 40만 줄에 달해 코드 리뷰가 더 용이하고 취약점의 위험을 줄인다.

다섯째, NanoClaw의 새로운 기능은 "스킬"을 통해 추가되며, 사용자가 어떤 코드가 통합될지를 검토하고 제어할 수 있도록 하여 공격 표면을 최소화한다.

마지막으로, 설계 철학은 에이전트가 올바르게 행동하는 것에 의존해서는 안 된다는 것이다. 대신, 잠재적인 문제를 억제할 수 있는 강력한 방어 체계를 구축해야 한다.

저자는 AI 에이전트가 위험을 초래할 수 있지만, 신중한 설계와 격리를 통해 이러한 위험을 효과적으로 완화할 수 있다고 강조하고 있다.

자율주행 차량의 발전과 관련하여, 웨이모와 테슬라와 같은 회사들이 센서 기술에 대해 취하고 있는 상반된 접근 방식에 대해 논의하고 있다.

1990년대에 시작된 초기 자동화 주행은 카메라를 활용한 기본 시스템으로 시작되었지만, 다양한 환경에서 한계를 겪었다. 2004년부터 2016년까지 진행된 DARPA 대회는 효과적인 자율 주행을 위해 여러 종류의 센서(라이다, 레이더, 카메라)를 사용하는 것이 중요하다는 점을 강조했다.

2016년, 테슬라는 카메라와 고급 컴퓨팅 기술만으로 더 비싼 센서인 라이다를 대체할 수 있다고 주장하며 비전 중심의 전략으로 방향을 틀었다. 이 접근 방식은 도로에서 수집된 데이터를 바탕으로 테슬라 차량의 신경망을 개선하여 자율 주행을 발전시키는 데 의존하고 있다.

자율주행 차량 시장, 특히 차량 호출 서비스는 수백억 달러의 가치가 있을 것으로 예상된다. 웨이모는 다중 센서 접근 방식을 사용하고 있는 반면, 테슬라는 더 저렴한 카메라 기반 시스템을 강조하고 있어 자율주행 차량의 비용과 배포 속도에 영향을 미칠 수 있다.

테슬라의 비전 중심 시스템은 특히 가시성이 좋지 않은 조건에서 카메라가 물체를 감지하는 데 어려움을 겪는 등 여러 문제에 직면해 있다. 이로 인해 치명적인 사고와 같은 안전 문제도 발생하여, 웨이모와 같은 센서 융합 시스템과 비교했을 때 그 접근 방식의 적절성에 대한 의문이 제기되고 있다.

최근 테슬라는 레이더 기술을 다시 도입하기 시작했으며, 이는 전략의 변화 가능성을 나타낸다. 두 회사 모두 발전하고 있으며, 웨이모는 인공지능을 강화하고 테슬라는 다른 센서를 통합하고 있다.

기술의 우열을 가리는 논의에서 자율주행 차량에 대한 안전 기준이 무엇인지에 대한 논의로 초점이 이동하고 있다. 자율주행의 미래는 안전과 기술 기준에 대한 공공과 규제 기관의 결정에 달려 있다.

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소프트웨어 엔지니어링 분야는 큰 변화를 겪고 있습니다. 이제는 장인정신에서 대량 생산과 자동화, 특히 인공지능(AI)으로의 전환이 이루어지고 있습니다. 한때 프로그래밍을 예술로 여겼던 많은 엔지니어들이 이제는 단순한 코드 작성자로 자신을 인식하고 있습니다. 처음에는 AI가 코딩에 미치는 영향에 대해 오류에 대한 우려로 회의적인 시각을 가진 이들도 있었지만, AI가 대부분의 코드를 작성할 수 있다는 것이 분명해졌습니다. 이러한 변화는 소프트웨어 엔지니어들이 일하는 방식에 이미 영향을 미치고 있으며, 일부는 아예 코드를 작성하지 않기도 합니다.

이러한 급격한 변화에도 불구하고 소프트웨어 엔지니어링의 핵심 원칙인 결과와 팀 생산성에 대한 집중은 여전히 중요합니다. 좋은 엔지니어는 단순한 코딩 기술뿐만 아니라 강한 아키텍처 감각을 개발해야 할 필요가 있습니다. AI가 깔끔한 코드를 생성하는 능력이 향상되고 있지만, AI는 소프트웨어 개발의 사회적 및 기술적 제약을 완전히 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

일부 엔지니어들은 이러한 변화에 대해 불안감을 느끼고 있지만, 다른 이들은 AI가 제공하는 새로운 가능성과 빠른 피드백 루프에서 기쁨을 찾고 있습니다. 이 전환은 특히 경력이 짧은 이들에게는 흥미와 상실이 뒤섞인 경험이 될 수 있습니다. 전반적으로 이 산업은 창의적인 파괴와 새로운 기회를 동시에 경험하고 있습니다.

SplatHash는 이미지 자리 표시자를 간편하고 빠르게 생성할 수 있는 도구입니다. 기존의 BlurHash나 ThumbHash와 같은 옵션보다 사용하기 쉽게 만들어졌습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 프로젝트의 목표는 10자리 숫자를 정확하게 더할 수 있는 가장 작은 변환기 모델을 만드는 것입니다. 이 모델은 10,000 쌍의 테스트 세트에서 최소 99%의 정확도를 달성해야 합니다.

이 프로젝트는 두 모델인 Claude Code와 Codex가 10자리 덧셈을 위한 가장 작은 변환기를 개발하는 테스트에서 시작되었습니다. Claude Code는 6,080개의 매개변수로 성과를 냈고, Codex는 단 1,644개의 매개변수로 이를 달성했습니다. 이후 커뮤니티는 모델의 크기를 더욱 줄이는 데 큰 발전을 이루었습니다.

모델은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 훈련된 모델로, 이 모델들은 다양한 훈련 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하며, 데이터 처리와 아키텍처 설계에서 혁신적인 방법을 장려합니다. 두 번째는 수동으로 코딩된 모델로, 이 모델들은 가중치가 분석적으로 설정되어 덧셈을 표현할 수 있는 아키텍처를 보여줍니다.

리더보드는 매개변수와 정확도를 기준으로 모델을 추적합니다. 가장 우수한 모델은 36개의 매개변수로 100%의 정확도를 달성했습니다. 주요 기술로는 성능을 최적화하기 위해 특수한 임베딩과 아키텍처 트릭을 사용하는 것이 포함됩니다.

모델은 자기 회귀 변환기여야 하며, 이는 자기 주의(self-attention)를 사용하고 출력을 순차적으로 예측해야 함을 의미합니다. 추론 과정은 문제 특정 논리에 의존하지 않고 모든 변환기 모델에 일반적으로 적용 가능해야 합니다.

참여자는 GitHub에서 이슈를 열거나 리더보드를 업데이트하기 위해 풀 리퀘스트를 만들어 모델을 제출할 수 있습니다. 검증 과정에서는 엣지 케이스와 무작위 입력 쌍에 대한 테스트를 실행하여 정확성을 확인합니다.

주목할 만한 점은 약 800개의 매개변수에서 "매개변수 절벽"이 관찰되었으며, 이 지점에서 정확도가 급격히 향상되었습니다. 단일 레이어 모델이 동일한 매개변수 수에서 종종 두 개의 레이어 모델보다 더 나은 성능을 보입니다. 최상의 성능을 보이는 훈련된 모델은 일반적으로 약 7차원(d=7)을 가지며, 3차원 팩토리제이션을 활용합니다.

이 도전 과제는 변환기를 사용하여 정수 덧셈에 필요한 최소한의 아키텍처를 탐구하고, 최소한의 매개변수로 높은 정확도를 달성하기 위한 혁신적인 기술을 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 Rust 프로그래밍 언어에 대한 감사를 표하며, 그 언어의 다재다능함, 뛰어난 도구들, 그리고 가비지 컬렉터 없이도 효과적인 기능들을 강조합니다. 그러나 Rust는 단순한 도구일 뿐이며, 개인의 정체성이나 신념을 나타내는 것이 아님을 강조합니다. 저자는 Rust와 관련된 커뮤니티의 규범이나 선호, 마케팅에 맞추려는 압박에 반대하며, 프로그래밍 언어에 대한 다양한 의견과 선택을 존중할 것을 독자들에게 상기시킵니다. 마지막으로, 저자는 자신이 고용 가능하다는 점을 언급합니다.

코딩에서 AI의 사용은 많은 개발자들에게 생산성을 높이는 도구로 자리 잡고 있습니다. Cursor와 Copilot과 같은 AI 도구는 코드베이스를 신속하게 색인화하고 실시간으로 도움을 제공하여 전통적인 코딩 방식의 필요성을 줄여줍니다.

하지만 AI에 지나치게 의존할 경우 "인지적 부채"라는 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 개발자들이 코딩 과정에 깊이 관여하지 않으면서 이해력과 기술을 잃게 되는 현상입니다. 연구에 따르면 AI에 과도하게 의존하는 개발자들은 이해력과 디버깅 능력이 떨어지는 경향이 있습니다.

AI가 코딩 작업을 더 많이 맡게 되면 개발자들은 중요한 기술을 개발하지 못할 위험이 있습니다. 특히 주니어 엔지니어들은 고급 수준의 작업을 수행하는 것처럼 보일 수 있지만, 이를 뒷받침할 기초 지식이 부족할 수 있어 우려됩니다.

기업들은 성과 지표를 개선하기 위해 AI를 도입하라는 압박을 받고 있습니다. 그러나 AI 사용을 추적하는 과정에서 진정한 생산성보다는 규정 준수에 초점을 맞추게 되어, 개발자들이 AI를 효과적으로 사용하기보다는 시스템을 조작할 가능성이 있습니다.

코딩의 즐거움, 즉 문제를 해결하고 창작하는 기쁨은 개발자들이 주로 AI가 생성한 코드를 검토하게 되면 줄어들 수 있습니다. 이러한 변화는 창의적인 엔지니어링의 측면이 사라지면서 탈진과 참여 감소로 이어질 수 있습니다.

따라서 AI를 균형 있게 활용하는 것이 중요합니다. 개발자들은 AI를 도구로 사용하면서도 자신의 코딩 기술을 유지해야 합니다. AI가 생성한 변경 사항을 배포 전에 이해하는 것이 품질과 지식 유지를 보장하는 데 필요합니다.

결론적으로, AI는 코딩 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, 지나친 의존은 개발자의 기술과 이해력에 위험을 초래할 수 있습니다. AI 사용에 대한 신중한 접근이 소프트웨어 개발에서 창의성과 기술적 역량을 유지하는 데 필수적입니다.

코레니차에서는 시민들이 플리트비체 호수 자치구에 불법 이주민을 수용할 계획에 반대하는 시위를 벌이고 있습니다. 이들은 이 결정에 대해 분노와 우려를 표명하고 있습니다.

Gitcredits는 Git 저장소의 영화 스타일 크레딧을 터미널에서 직접 보여주는 도구입니다.

설치는 두 가지 방법으로 가능합니다. 첫 번째는 Go를 사용하는 방법으로, go install github.com/Higangssh/gitcredits@latest 명령어를 실행하면 됩니다. 두 번째 방법은 소스에서 직접 설치하는 것으로, 저장소를 클론한 후 해당 디렉토리로 이동하여 go build -o gitcredits . 명령어로 빌드하면 됩니다.

사용 방법은 간단합니다. 먼저 Git 저장소로 이동한 후, gitcredits 명령어를 실행하면 됩니다.

조작 방법은 매우 직관적입니다. ↑ 또는 ↓ 키를 사용해 수동으로 스크롤할 수 있으며, q 또는 Esc 키를 눌러 종료할 수 있습니다.

이 도구는 다음과 같은 정보를 표시합니다. 저장소 이름의 제목 아트, 프로젝트 리드(주요 기여자), 모든 기여자의 목록, 최근 커밋(기능 및 수정 사항), 통계(총 커밋 수, 기여자 수, GitHub 별 수, 사용 언어, 라이선스) 등이 포함됩니다.

단, GitHub 메타데이터(별 수와 라이선스 등)를 보려면 GitHub CLI(gh)를 설치하고 인증해야 합니다. Git 데이터만으로도 도구는 작동하지만, 메타데이터는 표시되지 않습니다.

필요한 사항으로는 Git과 Go 버전 1.21 이상이 필요하며, GitHub CLI는 선택 사항입니다.

라이선스는 MIT입니다.

미국에서 현금 사용이 줄어들고 전자 결제가 일상 거래를 차지하고 있습니다. 일부 사람들은 이것이 단순함과 자유의 상실로 보고 있지만, 현금은 점점 더 자동화된 시스템을 통해 처리되고 있습니다. 현금 처리의 역사는 은행 지점에서 수기로 장부를 기록하던 시절에서 자동화된 기계인 ATM(자동화된 현금 인출기)을 사용하는 과정으로 발전해왔습니다.

초기 은행 거래는 고객이 은행원과 직접 상호작용하며 통장에 거래를 기록하는 방식이었습니다. 은행업이 성장하고 기술이 발전함에 따라, 은행들은 수표 처리와 현금 관리를 자동화하기 위해 기계를 사용하기 시작했습니다. IBM은 이 과정에서 중요한 역할을 했지만, ATM 시장에서 어려움도 겪었습니다.

첫 번째 ATM은 토큰 기반으로 운영되어, 고객이 현금을 인출하기 전에 은행원에게서 토큰을 받아야 했습니다. 시간이 지나면서 기술이 발전하여 ATM이 은행 컴퓨터와 직접 연결되어 실시간 거래가 가능해졌습니다. IBM은 1960년대 후반에 2984 현금 발행 단말기를 도입했으며, 이는 현대 ATM으로 나아가는 중요한 단계로, 보안을 위해 암호화를 사용했습니다.

이후 모델인 IBM 3614와 3624는 봉투 입금 및 영수증 인쇄와 같은 기능을 도입하여 오늘날에도 여전히 사용되는 기준을 확립했습니다. 그러나 IBM은 이후 ATM 모델에서 어려움을 겪었고, NCR과 Diebold와 같은 더 유연한 제조업체와의 경쟁에 직면했습니다. 1990년대에 IBM은 Diebold와 파트너십을 맺고 ATM을 판매하기 시작하며 시장에 다시 진입했습니다.

전반적으로 IBM의 ATM 분야에서의 여정은 수동 현금 처리에서 자동화 시스템으로의 전환을 보여주며, 혁신과 빠르게 변화하는 산업에 적응하는 데 따른 도전 과제를 함께 드러냅니다.

저자는 시스템 구성을 코드로 관리하여 일관성을 높이기 위한 여정을 이야기합니다. Packer와 같은 도구에서 시작해 NixOS로 이동한 후, 최종적으로 불변의 리눅스 배포판인 페도라 실버블루에 정착하게 되었습니다.

OSTree는 "파일 시스템을 위한 Git"에 비유되며, 리눅스 시스템의 버전 관리와 원자적 배포를 가능하게 합니다. 전체 시스템 스냅샷을 저장하여 업데이트와 롤백을 쉽게 할 수 있습니다. 데이터 무결성을 보장하고 데이터 중복 제거 및 압축과 같은 기능을 지원합니다.

OSTree의 장점으로는 재부팅 시 단일 작업으로 적용되는 원자적 업데이트, 이전 시스템 버전으로의 손쉬운 롤백, 각 시스템 상태가 버전 관리되어 추적과 관리가 간편해진다는 점이 있습니다.

rpm-ostree는 OSTree와 통합되어 패키지를 관리하며, 전통적인 패키지 관리자(dnf)를 대체합니다. rpm-ostree로 변경된 내용은 다음 재부팅 시 적용될 수 있도록 대기열에 추가됩니다.

Bootc는 OCI(오픈 컨테이너 이니셔티브) 이미지를 통해 리눅스 시스템을 직접 배포할 수 있게 해주며, 운영 체제를 불변 이미지로 취급하여 관리가 용이해집니다. 이를 통해 설치 이미지를 생성하거나 기존 시스템을 새로운 이미지로 전환할 수 있습니다.

Bootc와 OSTree는 서로 보완적인 관계에 있습니다. OSTree는 시스템 파일과 패키지 버전을 관리하고, Bootc는 이미지 생성과 배포를 용이하게 합니다. 이 조합은 리눅스 시스템 관리 방식을 현대화합니다.

저자는 페도라 실버블루를 위한 Bootc 이미지를 만드는 과정을 설명하며, 컨테이너 설정과 필요한 패키지 설치 단계를 자세히 설명합니다. 이미지는 다양한 설치 형식으로 빌드할 수 있으며, 서버나 가상 머신에 배포할 수 있습니다.

저자는 이미지 업데이트와 배포를 자동화하기 위해 CI/CD 파이프라인을 구현할 계획입니다. Bootc를 사용하면 시스템이 업데이트가 포함된 새로운 이미지로 자동 전환되어 일관성을 보장할 수 있습니다.

Bootc와 OSTree는 불변성과 버전 관리에 중점을 두어 리눅스 시스템 배포에 현대적인 접근 방식을 제공합니다. 저자는 향후 프로젝트에서 이러한 도구를 더 탐구할 수 있기를 기대하고 있습니다.

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기술 산업은 소비자의 선택을 점점 더 제한하고 있으며, 사용자 만족보다 이익을 우선시하는 경향이 강해지고 있습니다. 사용자들이 의존하는 많은 기능이 명확한 이유 없이 제거되거나 제한되어, 이로 인해 불만과 혼란이 발생하고 있습니다. 기업들이 전달하는 기본적인 메시지는 종종 "우리가 할 수 있기 때문에"라는 것으로, 소비자에 대한 진정한 관심이 부족함을 드러냅니다.

기업들은 고객 만족을 보장하기보다는 의존성을 만드는 데 더 많은 이익을 얻습니다. 사용자들은 투자한 시간과 자원 때문에 대안으로 전환하기 어려운 상황에 처하게 됩니다.

기업들은 자신들의 결정에 대해 모호한 설명을 제공하며, 종종 안전이나 보안 문제를 이유로 내세우지만, 실제 이유는 이익 극대화에 있습니다.

많은 익숙한 기능이나 서비스가 예고 없이 제거되거나 변경되고 있습니다. 예를 들어, 구글 리더의 종료, 애플의 이어폰 잭 제거, 제3자 앱에 대한 제한 등이 있습니다. 이러한 조치는 종종 사용자 요구보다는 기업의 이익을 위한 것입니다.

기술 산업은 접근성 문제를 종종 간과하여 장애인을 위한 제품이 필요를 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 악의 때문만은 아니지만, 무관심에서 비롯된 경우가 많습니다.

실질적인 변화는 규제가 필요할 때가 많습니다. 유럽연합의 디지털 시장법과 같은 사례에서 보듯이, 이는 기업들이 소비자에게 해를 끼쳤던 정책을 조정하도록 촉구합니다.

기업들은 개인의 불만을 무시하고, 사용자 경험을 우선시하지 않는 지표에 집중하여 소비자의 목소리가 종종 들리지 않는 환경을 만듭니다.

기술 경영진에게는 그들의 결정에 대한 투명성을 요구하는 목소리가 있습니다. 많은 정책이 사용자 이익보다는 이익을 위해 존재한다는 점을 인정해야 한다는 것입니다.

전반적으로 기술 산업은 소비자의 자유와 선택을 제한하는 방식으로 운영되고 있으며, 사용자 경험보다 이익을 우선시하여 사용자가 자신의 필요를 주장하기 어렵게 만드는 장벽을 형성하고 있습니다.

NASA는 안전 문제와 지연으로 인해 아르테미스 달 탐사 프로그램에 큰 변화를 주고 있습니다. 새로운 관리자 자레드 아이작맨은 2028년에 우주비행사를 달에 착륙시키는 계획이 추가 준비 없이 실현 가능성이 낮다고 발표했습니다. 이를 해결하기 위해 NASA는 2027년에 우주비행사들이 저지구 궤도에서 새로운 상업용 달 착륙선을 시험하는 임무를 추가할 예정입니다.

이 시험 비행의 목적은 내비게이션, 통신 및 생명 유지 시스템이 신뢰할 수 있는지를 확인하는 것입니다. 2027년 비행 이후 NASA는 2028년에 두 차례의 달 착륙 임무를 수행할 계획입니다. 아이작맨은 각 임무에서 배운 점을 통해 위험을 줄이고 안전성을 높이기 위해 단계적으로 접근하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

이번 변화는 독립 안전 위원회가 원래 계획이 너무 위험하다고 비판한 이후에 이루어졌습니다. NASA는 또한 작업을 단순화하고 현재의 우주 발사 시스템 로켓 버전을 유지하기 위해 더 강력한 로켓 단계의 개발을 중단하고 있습니다.

아이작맨은 NASA의 인력과 능력을 재건하여 더 빈번한 발사를 지원하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 그는 이러한 접근 방식이 성공적인 임무를 보장하고 납세자 자금에 대한 의존도를 줄이는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다.

Rivet는 Rivet Actors를 위한 SQLite 저장소를 출시했습니다. 이는 Cloudflare Durable Objects의 오픈 소스 대안입니다. 이제 각 액터는 자체 SQLite 데이터베이스를 가지고 있어, 사용자, 테넌트 또는 문서에 맞춘 수백만 개의 독립적인 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

주요 사용 사례로는 개별 데이터베이스를 통해 메시지 기록과 상태를 저장하는 AI 에이전트, 복잡한 설정 없이 데이터 격리를 보장하는 다중 테넌트 SaaS 애플리케이션, 각 문서에 전용 데이터베이스를 활용하는 협업 문서, 그리고 확장 가능하고 엣지에서 실행되는 사용자별 데이터베이스가 있습니다.

Cassandra나 DynamoDB와 같은 다른 시스템은 엄격한 스키마와 제한이 있지만, Rivet는 SQLite 데이터베이스를 통해 유연성을 제공합니다. Rivet는 오픈 소스이기 때문에 사용자를 특정 공급업체에 묶어두지 않는 점에서 Cloudflare의 솔루션과 비교할 수 있습니다.

Rivet는 실시간 기능, React 통합 및 효율적인 확장도 지원합니다. 더 많은 정보는 그들의 GitHub나 문서를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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2026년 2월 27일, 전쟁부 장관 피트 헥셋은 전쟁부가 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정할 것이라고 발표했습니다. 이 결정은 앤트로픽의 AI 모델인 클로드와 관련된 두 가지 예외에 대한 협상이 지연된 후 내려졌습니다. 이 예외는 대규모 국내 감시를 위한 AI 사용과 완전 자율 무기와 관련된 것입니다. 앤트로픽은 이러한 사용이 권리를 침해하고 생명을 위협할 수 있다고 주장하며 반대 입장을 고수해왔습니다.

이 공급망 위험 지정은 미국 기업에 대해 전례가 없는 조치이며, 아직 앤트로픽에 공식적으로 통보되지 않았습니다. 앤트로픽은 2024년 6월 이후 미국 군사 작전을 지원해왔으며, 이 지정을 법적으로 도전할 계획입니다. 이들은 이번 결정이 미국 기업에 위험한 선례를 남긴다고 주장하고 있습니다.

실제로 이 지정은 전쟁부와 계약을 맺은 계약자들이 군사 계약에서 클로드를 사용하는 것을 제한할 수 있지만, 개인 고객이나 상업 계약에는 영향을 미치지 않을 것입니다. 앤트로픽은 모든 사용자에게 클로드에 대한 접근이 변하지 않는다고 안심시키며, 이 상황에서 받은 지원에 감사의 뜻을 전했습니다.

OpenAI 계정을 삭제하려면 개인정보 포털을 통해 요청하거나 ChatGPT에서 직접 진행할 수 있습니다. 계정을 삭제하면 복구할 수 없으며, ChatGPT와 API를 포함한 OpenAI 서비스에 대한 접근 권한이 사라집니다. 귀하의 데이터는 30일 이내에 삭제되지만, 일부 데이터는 법적 이유로 보관될 수 있습니다.

Apple App Store나 Google Play Store를 통해 구독 중인 경우, 요금 청구를 중단하려면 별도로 구독을 취소해야 합니다. 계정을 삭제하면 해당 계정에 연결된 ChatGPT Plus 구독도 자동으로 취소됩니다.

계정을 삭제하는 방법은 다음과 같습니다. 첫 번째 방법은 개인정보 포털을 이용하는 것입니다. 개인정보 포털에 접속한 후 “개인정보 요청하기”를 클릭하고 “내 ChatGPT 계정 삭제”를 선택한 뒤 지침을 따릅니다. 두 번째 방법은 ChatGPT를 통해 진행하는 것입니다. ChatGPT에 로그인한 후 프로필 아이콘을 클릭하고 설정 > 계정으로 이동합니다. “삭제”를 클릭하고 확인 단계를 따릅니다.

삭제된 채팅은 복구할 수 없으며, 30일 이내에 영구적으로 삭제됩니다. 채팅을 삭제하지 않고 숨기고 싶다면 아카이브 기능을 이용하세요.

계정을 삭제한 후에는 30일이 지나면 동일한 이메일로 새로운 계정을 만들 수 있지만, 삭제된 계정은 재활성화할 수 없습니다. 모든 계정에서 전화번호로 인증할 수 있는 횟수는 최대 세 번입니다.

더 자세한 정보는 계정 삭제 및 구독 관리에 관한 도움말 센터의 기사를 참조하세요.

캘리포니아주에서 모든 운영 체제, 특히 리눅스가 계정 설정 시 연령 확인을 실시하도록 요구하는 새로운 법안을 통과시켰습니다. 이 법안은 개빈 뉴섬 주지사가 승인했으며, 2027년 1월 1일부터 시행됩니다. 법안에 따르면 사용자는 자신의 생년월일이나 나이를 제공해야 하며, 이를 통해 운영 체제가 사용자를 연령 그룹으로 분류하여 앱 접근을 관리할 수 있게 됩니다.

윈도우와 같은 일부 시스템은 이미 이 정보를 수집하고 있지만, 리눅스 커뮤니티에서는 법 준수와 시행에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이 법안이 얼마나 효과적일지에 대한 의문도 제기되고 있습니다. 전 세계적으로 연령 확인 법안의 추세가 증가하고 있지만, 얼굴 인식과 같은 방법에 대한 개인 정보 보호 우려도 여전히 존재합니다.

DB48x 프로젝트의 최근 업데이트에서는 캘리포니아와 콜로라도 주민들을 위한 법적 고지가 추가되었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. 캘리포니아 주민들은 2027년 1월 1일부터 DB48x를 사용할 수 없게 됩니다. 콜로라도 주민들은 2028년 1월 1일부터 DB48x를 사용할 수 없습니다. 이 법에 따르면 DB48x는 운영 체제로 간주될 수 있지만, 연령 확인 절차는 시행하지 않을 예정입니다. 이 고지는 Christophe de Dinechin의 서명이 포함되어 있습니다.

이 텍스트는 컴퓨터 시스템에서 명령을 관리하기 위해 설계된 도구인 SHELL에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

명령의 정의는 사용자가 콘솔에서 직접 실행할 수 있는 프로그램을 의미합니다. 명령은 이름과 그 뒤에 오는 인수로 구성됩니다.

사용자 측면에서 명령은 친숙해야 하며, 오타나 불완전한 입력을 수용할 수 있어야 합니다. 또한, 사용자에게 의미 있는 피드백과 명확한 오류 메시지를 제공하여 올바른 방향으로 안내해야 합니다.

명령은 서브루틴으로도 볼 수 있으며, 콘솔과 다른 프로그램에서 호출할 수 있습니다. 그러나 이 경우 더 복잡하며, 보다 상세한 응답을 제공해야 합니다.

SHELL의 기능은 사용자 입력을 처리하는 인터페이스 역할을 하며, 다양한 절차에 접근할 수 있도록 합니다. 인수 관리를 수행하고 재귀 호출이 가능하도록 보장합니다.

오류 관리 측면에서 SHELL은 명령 실행 중 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하기 위한 포괄적인 오류 처리를 제공해야 합니다.

스택 관리에 있어 각 명령 실행은 새로운 스택으로 시작하지만, 이전 스택 내용을 보존할 수 있는 메커니즘인 "BROOM"이 있습니다. 이를 통해 사용자 프로세스와 데이터를 더 잘 관리할 수 있습니다.

사용자는 SHELL을 자신만의 버전으로 교체하여 명령 입력 및 처리를 개인의 취향에 맞게 조정할 수 있습니다.

전반적으로 SHELL은 명령 실행, 사용자 상호작용 관리, 시스템 내 원활한 운영을 보장하는 중요한 구성 요소입니다.

이 텍스트는 C, Go, Rust, 구글의 Absl과 같은 프로그래밍 언어에서의 오류 처리 관행에 대한 설문조사를 요약하며, 효과적인 방법과 그렇지 않은 방법을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 역사적 배경입니다. 초기의 오류 처리는 하드웨어 수준의 플래그에서 시작되었으며, 수십 년에 걸쳐 더 정교한 소프트웨어 솔루션으로 발전해왔습니다.

둘째, 핵심 원칙입니다. 오류 도메인을 이해하고 실패의 범위와 시스템에 미치는 영향을 파악해야 합니다. 코드의 주요 논리는 명확해야 하며 오류 처리로 혼잡해져서는 안 됩니다. 오류를 생성하고 진단하는 과정은 간단해야 하며, 지나치게 세분화된 오류 유형보다는 단순화된 오류 유형이 더 유용합니다. 효과적인 라이브러리와 규칙은 적절한 오류 처리를 쉽게 만들어 줍니다.

셋째, 언어 비교입니다. C는 전역 상태에 의존하고 구조가 부족하여 오류 처리에 적합하지 않은 언어로 평가됩니다. 예외 처리는 깔끔한 경로를 제공하지만 오류를 숨길 수 있어 추적이 어려워질 수 있습니다. Go는 오류를 값으로 취급하는 좋은 철학을 가지고 있지만, 오류 검사가 장황해지는 단점이 있습니다. Absl은 C++에서 오류를 처리하는 표준화된 방법을 제공하며, 조직의 일관성 덕분에 효과적입니다. Rust는 오류 전파를 위한 Result 타입과 ? 연산자를 통해 거의 이상적인 언어로 평가되지만, 디버깅과 오류 유형의 일관성 문제에 직면해 있습니다.

결론적으로, 효과적인 오류 처리는 특정 프로그래밍 언어의 기능보다는 조직의 관행과 명확한 규칙에 더 많은 영향을 받습니다. 성공적인 팀은 오류 도메인을 이해하고, 깔끔한 코드를 유지하며, 오류 처리에 대한 규율 문화를 조성하는 것을 우선시합니다. 저자는 이러한 언어에서의 모범 사례를 채택할 것을 권장하며, 좋은 오류 처리의 원칙은 다양한 프로그래밍 환경에 적용될 수 있다고 강조합니다.

두 주 전 런던의 한 펍에서, 나는 빈 신경망을 가진 에이전트들이 인간의 지식이 전혀 없는 세계에 놓였을 때 어떤 일이 일어날지를 고민했다. 언어, 경제, 사회 구조가 없는 상황에서 그들이 언어를 개발하거나 번식할 수 있을까? 이 아이디어를 탐구하기 위해, 나는 WERLD라는 열린 인공 생명 시뮬레이션을 만들었다. 이곳에서 에이전트들은 자신만의 신경망을 발전시킨다.

WERLD에서는 30개의 에이전트가 NEAT 신경망을 사용하여 그래프에 배치된다. 이 신경망은 구조를 적응시킬 수 있는 능력을 가지고 있다. 에이전트들은 64개의 감각 입력을 받고, 지속적으로 움직일 수 있으며, 29개의 유전 가능한 특성을 지닌다. 의사소통, 기억, 사회적 행동과 같은 중요한 요소들은 미리 정해진 규칙이나 보상 없이 자유롭게 진화할 수 있다. 이 시뮬레이션은 순수 파이썬으로 구축되었으며, 전통적인 학습 방법이 아닌 생존과 번식을 통해 진화가 이루어진다.

또한 "Werld Observatory"라는 대시보드가 있어 인구 동태, 뇌의 복잡성 등 실시간 데이터를 확인할 수 있다. 나는 이 프로젝트를 오픈 소스 프로젝트로 만들기로 결정했으며, 앞으로 어떻게 발전할지 기대하고 있다. 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있다.

이 블로그 글에서는 AI 에이전트가 SQL을 효과적으로 활용하여 대량의 지속적 통합(CI) 로그를 분석하고 소프트웨어 빌드에서 발생하는 문제를 추적하는 방법에 대해 설명합니다.

AI 에이전트는 수십억 개의 CI 로그 라인을 분석하기 위해 자체 SQL 쿼리를 생성하여 빠르게 실패 원인을 조사할 수 있습니다. 이 에이전트는 몇 주 전의 변경 사항까지 몇 초 만에 추적할 수 있습니다.

시스템은 매주 약 15억 개의 CI 로그 라인을 처리하며, ClickHouse를 사용하여 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리합니다. 이를 통해 35:1의 압축 비율로 신속한 쿼리가 가능합니다.

에이전트는 유연한 SQL 인터페이스를 활용하여 미리 정의된 쿼리 외에도 다양한 질문을 할 수 있습니다. 이는 예기치 않은 실패를 디버깅하는 데 매우 중요합니다.

조사 과정에서 에이전트는 일반적으로 작업 메타데이터 쿼리로 시작하여 실패율을 파악한 후, 특정 로그 항목으로 좁혀서 자세한 오류 분석을 진행합니다. 세션당 평균 4.4개의 쿼리를 실행하며, 수십억 개의 데이터도 스캔할 수 있습니다.

시스템은 각 로그 라인에 방대한 메타데이터를 저장하기 위해 비정규화를 사용하며, ClickHouse의 열 저장소에 최적화되어 전체 데이터 크기를 줄이고 쿼리 성능을 향상시킵니다.

쿼리는 빠르게 설계되어 있으며, 작업 메타데이터 쿼리는 약 20ms, 원시 로그 쿼리는 약 110ms 내에 결과를 반환합니다. 이 시스템은 GitHub API에서 발생하는 데이터 수집의 급증을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

GitHub의 API 속도 제한에 걸리지 않도록 데이터 수집 과정은 조절되어, 에이전트가 항상 분석할 수 있는 최신 데이터를 확보합니다.

데이터 수집 및 쿼리 과정은 내구성이 있는 실행 엔진을 사용하여 관리되며, 이를 통해 시스템은 CI 활동의 급증을 처리하면서도 데이터 손실이나 시스템 다운을 방지할 수 있습니다.

전반적으로 이 블로그는 CI 시스템의 디버깅 자동화에서의 발전을 강조하며, 코드의 실패와 변경 사항을 연관짓는 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다.

코드가 로컬에서는 잘 작동하지만 실제 환경에서는 충돌하는 문제를 디버깅하는 방법에 대해 설명합니다. 문제가 발생하면 개발자는 충돌 당시 시스템의 상태를 재현해야 하기 때문에 원인을 이해하기 어려울 수 있습니다. 이 글에서는 디버깅을 더 쉽게 할 수 있도록 도와주는 자바스크립트 효과 시스템을 소개합니다.

첫 번째로, 비즈니스 로직을 직접 실행하는 대신 행동에 대한 설명을 반환하는 커맨드 객체(Command objects)를 사용합니다. 이렇게 하면 작업을 더 잘 제어하고 추적할 수 있습니다.

두 번째로, 커맨드를 파이프라인 형태로 구성할 수 있습니다. 각 단계에서 성공이나 실패를 자동으로 처리할 수 있으며, 오류가 발생하면 파이프라인이 중단됩니다.

세 번째로, 충돌이 발생하면 초기 입력과 발생한 사건의 명확한 추적을 보여주는 상세 로그가 생성됩니다. 이를 통해 오류를 쉽게 식별할 수 있습니다.

네 번째로, 실행 추적을 로컬에서 재생할 수 있는 방법이 소개됩니다. 이를 통해 개발자는 데이터베이스와 같은 외부 서비스와 상호작용하지 않고도 정확히 무슨 일이 있었는지 확인할 수 있습니다. 이는 실행 단계를 모방하는 간단한 함수를 사용하여 이루어집니다.

마지막으로, 시스템은 로그를 남기기 전에 민감한 정보를 삭제하도록 설계할 수 있어 사용자 프라이버시를 보호합니다.

이러한 접근 방식은 디버깅을 추측에서 과거 실행의 명확한 관찰로 전환하여 문제 해결 과정을 단순화합니다.

요약이 없습니다.

가상 시위 프로토콜(VPP)은 인공지능 시대에 개인의 목소리를 강화하기 위해 설계된 플랫폼으로, 사회에서 종종 간과되는 이들을 위한 시민 참여를 촉진합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

VPP의 목적은 집단의 에너지를 시각화하고 시민 공간을 되찾는 것으로, 침묵과 분열에 반대하는 것입니다. 이 프로토콜은 "최소 사양, 최대 영향" 접근 방식을 기반으로 하여 모든 사람이 쉽게 참여할 수 있도록 설계되었습니다.

참여자는 초경량 아바타를 사용하여 디지털 공간에서 자신의 존재와 에너지를 나타냅니다. 또한, 참가자들은 시스템 성능을 유지하면서 대규모 참여를 가능하게 하기 위해 50명씩 그룹으로 나뉩니다.

이 플랫폼은 React와 인공지능 조정 도구와 같은 기술을 사용하여 증오 발언이 없는 안전하고 효과적인 환경을 보장합니다. 참가자는 핸들 이름, 연령대, 성별, 지역, 그리고 자신의 의견을 표현하는 짧은 진술을 제공해야 합니다. 참여 옵션으로는 "찬성", "반대", 또는 "관찰"이 있어 지지, 반대 또는 망설임을 나타낼 수 있습니다.

시스템은 참가자의 프라이버시를 강조하며, IP 기록을 남기지 않고 통계적 익명성을 유지하는 등의 조치를 통해 신원을 보호합니다. VPP는 미국 외부에서 비영리로 운영되며, 미국 버전은 수익 창출을 목표로 하면서도 글로벌 이니셔티브를 지원합니다.

창립자는 모든 목소리가 소외되지 않도록 보장하는 플랫폼을 구축하는 데 관심 있는 기술자와 비전가들의 협력을 요청하고 있습니다. VPP는 디지털 영역에서 안전하고 포용적이며 참여적인 시위와 시민 표현의 공간을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하는 데 필요한 도전과 기술에 대해 논의합니다. 특히 보안과 격리가 중요한 환경에서의 문제를 다룹니다.

먼저, 신뢰할 수 없는 코드를 격리하기 위한 다양한 방법이 있습니다. 도커 컨테이너, 마이크로VM, 웹어셈블리(WASM) 등이 그 예입니다. 각 방법은 보안 수준과 경계, 잠재적 취약점이 다릅니다.

대부분의 격리 기술은 여전히 호스트 커널에 의존하고 있습니다. 이는 커널 내에서 취약점이 악용될 경우 시스템이 위험에 처할 수 있음을 의미합니다. 도커에서 사용하는 네임스페이스는 시스템 자원의 격리된 뷰를 생성하지만, 커널 취약점에 대한 진정한 보안을 제공하지는 않습니다. 프로세스는 여전히 같은 커널과 상호작용하기 때문입니다.

제어 그룹(Cgroups)은 자원 사용을 제한하지만, 보안 침해를 방지하지는 못합니다. 이 또한 같은 커널에서 작동하기 때문입니다. 시컴프 필터링은 프로세스가 수행할 수 있는 시스템 호출을 줄여주지만, 공유 커널 공격 표면을 없애지는 않습니다.

gVisor는 사용자 공간 커널을 사용하여 시스템 호출을 가로채는 방식으로, 표준 컨테이너보다 더 나은 격리 모델을 제공합니다. 그러나 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 마이크로VM은 하드웨어 가상화를 활용하여 완전히 격리된 환경에서 작업을 실행하며, 자체 커널을 가지고 있어 더 강력한 보안을 제공하지만 자원 오버헤드가 더 큽니다.

웹어셈블리(WASM)는 메모리 안전한 환경에서 코드를 실행하며, 커널에 직접 접근하지 않기 때문에 특정 제어된 코드 실행 시나리오에서 안전한 옵션이 됩니다. 적절한 격리 기술을 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 보안 요구 사항과 성능 요구 사항에 따라 달라집니다. 예를 들어, gVisor와 마이크로VM은 더 강력한 격리를 제공하지만 성능 비용이 더 높을 수 있습니다.

개발자 머신에서는 AI 코딩 에이전트의 유해한 행동을 방지하는 데 중점을 두고 있으며, 커널 악용보다는 OS 수준의 권한 제어와 같은 기술을 사용하여 이러한 위험을 관리합니다. 이 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 신뢰할 수 없는 코드를 실행하기 위한 보안과 성능을 향상시키기 위한 새로운 기술이 등장하고 있습니다.

결론적으로, 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하기 위해서는 각 기술의 장단점을 신중하게 고려해야 하며, 애플리케이션의 특정 보안 및 성능 요구에 맞춰 조정해야 합니다.

미국 상원 의원 마크 워너(민주당, 버지니아)는 2026년 2월 28일, 트럼프 대통령의 이란 군사 작전에 대한 성명을 발표했다. 그는 이란의 다양한 시설을 겨냥한 이번 군사 작전이 미국을 중동에서 또 다른 대규모 갈등으로 이끌 수 있다고 우려를 표명했다.

워너는 이란이 테러리즘을 지원하고 핵무기 개발을 추구하고 있다는 점을 인정하면서도, 군사 작전은 합법적이고 잘 계획되어야 하며 의회의 참여가 필요하다고 강조했다. 그는 과거의 잘못된 정보에 기반한 군사 개입과 그로 인한 막대한 비용을 반복하지 말아야 한다고 경고했다. 워너는 대통령에게 군사 작전의 목표와 전략에 대한 명확한 설명을 요구하며, 특히 즉각적인 위협이 없는 상황에서 전쟁을 시작하기 전에 의회의 승인을 받아야 한다는 헌법적 요구를 강조했다. 그는 불필요한 갈등을 피하기 위한 명확한 정당성과 계획을 요구했다.

저자는 명령어 인터페이스에서 실수로 작업을 잃은 후 unf라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 텍스트 파일의 버전을 자동으로 저장하여 사용자가 이전 버전을 쉽게 복원할 수 있도록 도와줍니다.

unf의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 지정된 디렉토리를 모니터링하며, 텍스트 파일이 저장될 때마다 백그라운드에서 스냅샷을 찍습니다.
• 바이너리 파일은 백업하지 않으며, .gitignore 파일이 있을 경우 그 규칙을 따릅니다.
• Git 사용자에게 친숙한 명령어 인터페이스(CLI)를 제공하며, unf log, unf diff, unf restore와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.
• 파일의 역사적 변화를 시각적으로 보여주는 사용자 인터페이스(UI)를 제공합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• macOS의 FSEvents와 Linux의 inotify를 사용하여 파일 변경 사항을 감지합니다.
• 파일 내용을 해시하여 고유한 버전을 효율적으로 저장합니다.
• 센티넬이라는 보조 프로세스가 메인 데몬이 원활하게 작동하도록 보장하고, 충돌에서 복구할 수 있도록 합니다.

저자는 파일의 변화를 시간에 따라 볼 수 있는 UI 기능을 즐기며, 다양한 작업에 유용한 CLI 명령어의 장점을 강조합니다. 또한 이 프로젝트를 개발하면서 Rust를 배우는 긍정적인 경험을 했다고 언급합니다.

unf를 설치하려면 사용자는 다음 명령어를 실행하면 됩니다:

brew install cyrusradfar/unf/unfudged

사용 방법으로는 unf watch를 통해 디렉토리 모니터링을 시작할 수 있습니다. 관심 있는 사람은 GitHub에서 소스 코드를 확인할 수 있습니다.

이 블로그 글은 저자가 SDF(서명 거리 필드) 폰트 가이드를 만드는 과정에 대해 이야기합니다.

2024년, 저자는 게임과 맵 생성기라는 두 프로젝트를 위해 SDF 폰트 렌더링을 탐구하기 시작했습니다. 초기에는 어느 정도 성공을 거두었지만, 개념을 완전히 이해하지 못해 작업을 중단했습니다. 2025년 말, 저자의 미완성 노트가 "sdf fonts"라는 검색 결과에 나타나면서 내용을 개선해야겠다는 생각이 들었습니다.

저자는 기존 노트를 검토한 후, msdfgen과 같은 SDF 폰트 라이브러리에 중점을 둔 더 나은 개요 페이지를 만들기로 결정했습니다. 그러나 프로젝트가 너무 광범위하다는 것을 깨닫고, msdfgen에만 집중하기로 하면서 그 장단점을 강조하기로 했습니다. 여러 번의 재설계를 거치면서, 저자는 기술적이고 명령 중심의 접근 방식에서 SDF의 작동 방식과 효과를 설명하는 더 명확한 "개념" 페이지로 방향을 전환했습니다.

많은 수정과 반성을 거친 후, 저자는 이제 가이드에 만족하며, 이 가이드가 SDF 폰트에 대한 최고의 검색 결과가 되기를 희망하고 있습니다.

Claude Code가 그의 Obsidian 저장소에서 작업하던 중 실수로 내 연구 및 계획 파일을 삭제했습니다. 그는 심볼릭 링크를 통해 실제 디렉토리를 제거하는 실수를 범했습니다. 불행히도, 내 백업은 한 달 동안 실행되지 않았기 때문에, 나는 claude-file-recovery라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 Claude Code의 세션 기록에서 파일을 복구할 수 있어, 잃어버린 파일을 되찾는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 Claude Code가 상호작용한 모든 파일을 복구할 수 있으며, 파일의 이전 버전도 복원할 수 있습니다. GitHub에서 이 도구를 찾거나, pip를 통해 다음 명령어로 설치할 수 있습니다: pip install claude-file-recovery.

Go 프로그래밍 언어 팀은 프로그램의 속도를 향상시키기 위해 힙에서의 메모리 할당을 줄이는 데 집중하고 있습니다. 힙 할당은 성능을 저하시킬 수 있고 가비지 컬렉터에 부담을 줄 수 있습니다. 대신, 스택 할당을 탐색하고 있으며, 이는 더 빠르고 가비지 컬렉터에 부담을 주지 않습니다.

힙과 스택 할당의 차이점은 메모리를 힙에 할당할 경우 더 많은 오버헤드가 발생하고 가비지가 생성될 수 있다는 점입니다. 반면, 스택 할당은 더 빠르며 스택 프레임과 함께 자동으로 수집될 수 있습니다. 예를 들어, 작업의 슬라이스를 만들 때 초기 힙 할당이 비효율을 초래할 수 있습니다. 슬라이스의 크기를 미리 정의함으로써 개발자는 할당을 최소화할 수 있습니다.

Go 1.25에서는 컴파일러가 작은 슬라이스 백킹 스토어를 자동으로 스택에 할당하도록 개선되었습니다. Go 1.26에서는 append 함수 내에서 직접 스택 할당을 허용하여 불필요한 힙 할당을 줄이는 방식으로 더욱 발전했습니다.

슬라이스가 함수에서 반환되어야 하는 경우, 일반적으로 스택에 할당할 수 없습니다. 그러나 Go 1.26에서는 이를 효율적으로 처리할 수 있는 최적화가 도입되어 필요할 때 힙에서 단일 할당을 가능하게 합니다.

수동 최적화도 여전히 유용할 수 있지만, 최근 Go 버전의 새로운 컴파일러 기능은 많은 최적화 작업을 자동으로 처리하여 개발자가 더 중요한 성능 문제에 집중할 수 있도록 합니다. 최신 Go 버전으로 업그레이드하면 Go 프로그램의 성능과 메모리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

미국 제10순회 항소법원이 시위자들의 권리를 지지하며 하급 법원의 결정을 뒤집었습니다. 이 사건은 경찰이 시위자의 디지털 데이터와 비영리 단체의 소셜 미디어를 검색하기 위한 영장을 발부한 것과 관련된 것입니다. 사건의 이름은 Armendariz 대 콜로라도 스프링스 시로, 2021년 주택 시위에서 경찰이 시위자들을 체포한 후 시작되었습니다. 경찰은 자클린 아르멘다리즈의 장치에서 폭행 혐의에 대한 증거를 찾기 위해 광범위한 영장을 발부받았으며, 이 과정에서 그녀의 개인 사진, 메시지, 위치 데이터에 접근했습니다. 또한, 시위를 조직한 진누크 센터의 페이스북 페이지도 검색했지만, 이 단체는 어떤 범죄 혐의도 받지 않았습니다.

지방법원은 이 소송을 기각하며 검색이 정당하다고 주장하고 경찰관들이 면책 특권을 가진다고 밝혔습니다. 그러나 제10순회 항소법원은 영장이 지나치게 광범위하고 정의가 불명확하다고 판단하며, 경찰관들이 기존 법을 위반했기 때문에 면책을 주장할 수 없다고 판결했습니다. 이 결정은 경찰의 검색 영장에 도전하며 시위자들의 헌법적 권리를 보호하는 데 중요한 의미를 지닙니다. 사건은 지방법원으로 돌아가 추가 절차를 진행할 예정이며, 디지털 데이터의 프라이버시 보호의 중요성을 강조하고 있습니다.

닉은 독서할 때 책갈피를 사용하지 않는 개인적인 이야기를 나눕니다. 몇 년 전, 그는 책갈피 없이 읽기로 결심했고, 그 덕분에 어디까지 읽었는지 쉽게 기억할 수 있음을 알게 되었습니다. 이 독특한 습관은 일부 사람들에게 흥미롭게 여겨집니다. 가끔 책을 잠시 쉬었다가 다시 읽을 때는 자신의 위치를 찾는 데 어려움을 겪기도 하지만, 그는 이를 재미있는 기억 도전으로 보고, 집중해서 읽는 데 도움이 된다고 생각합니다.

그는 삶을 개선할 수 있는 방법이 많지만, 가장 만족스러운 방법은 개인적으로 발견한 것들이며, 이는 자신의 개성을 반영한다고 강조합니다. 그는 다른 사람들에게도 자신을 믿고, 책갈피와 같은 전통적인 도구 없이도 자신의 길을 찾으라고 격려합니다.

닉라스 괴케는 경험이 풍부한 자가 학습 작가로, 많은 독자를 보유하고 있으며 두 권의 책을 출판했습니다. 그는 독서, 비디오 게임, 피자를 즐기며 독일 뮌헨에서 살고 있습니다.

RetroTick은 FreeCell, Minesweeper, Solitaire, QBasic과 같은 클래식 게임을 웹 브라우저에서 직접 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 도구는 특정 바이너리 형식을 처리하고 x86 CPU를 시뮬레이션하여 작동하며, 구형 Windows와 DOS 기능에 필요한 지원도 제공합니다. RetroTick은 Preact, Vite, TypeScript를 사용하여 개발되었습니다. 데모를 사용해 보려면 retrotick.com을 방문하고, 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

MitID는 이 나라에서 유일한 디지털 신원 확인 시스템으로, 이로 인해 많은 문제가 발생하고 있습니다. 그 결과, 많은 사람들이 온라인 뱅킹, 공공 서비스, 그리고 디지털 우편에 접근하지 못하고 있습니다.

Browser Use에서는 수백만 개의 웹 에이전트를 운영하고 있으며, 초기에는 AWS Lambda를 사용하여 안전하고 격리된 작업을 수행했습니다. 코드 실행 기능을 추가하면서 에이전트와 REST API 간의 자원 공유 문제에 직면하게 되었습니다.

안전을 보장하기 위해 우리는 에이전트를 샌드박스화하는 두 가지 패턴을 정의했습니다. 첫 번째는 도구를 격리하는 방법으로, 에이전트는 우리의 인프라에서 실행되지만 위험한 작업은 별도의 샌드박스에서 수행됩니다. 두 번째는 에이전트를 격리하는 방법으로, 전체 에이전트가 샌드박스 내에서 작동하며, 모든 자격 증명을 관리하는 제어 평면을 통해 외부와 소통합니다. 우리는 첫 번째 패턴에서 두 번째 패턴으로 전환하여 에이전트를 일회용으로 만들고 안전성을 높였으며, 에이전트 내에 비밀 정보를 저장하지 않도록 했습니다.

우리의 샌드박스 인프라의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 균일한 환경을 위해 생산 환경에서는 Unikraft 마이크로 VM으로, 개발 환경에서는 Docker 컨테이너로 동일한 컨테이너 이미지를 사용합니다. 둘째, 보안 조치를 위해 Python 코드를 바이트코드로 컴파일하고, 권한을 제한하며, 환경 변수를 제거하여 정보 유출을 방지합니다. 셋째, 제어 평면은 모든 외부 통신의 프록시 역할을 하며, 요청을 처리하고 세션 유효성을 유지하면서 민감한 데이터를 노출하지 않습니다. 넷째, 파일 관리를 위해 AWS 자격 증명을 노출하지 않고 안전한 파일 업로드 및 다운로드를 위한 사전 서명된 URL을 사용합니다.

확장성 측면에서 제어 평면은 상태 비저장(stateless)으로 설계되어, 수요에 따라 에이전트와 제어 서비스의 독립적인 확장이 가능합니다.

우리는 보안을 강화하고 관리를 단순화하기 위해 에이전트를 완전히 격리하기로 결정했습니다. 제어 평면은 자격 증명 관리와 통신을 중앙 집중화하여 강력하고 효율적인 시스템을 구축했습니다. 이러한 접근 방식은 에이전트가 훔치거나 보존할 가치 있는 데이터를 갖지 않도록 하여 높은 보안성과 성능을 유지합니다.

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쿼드트리는 지도상의 위치와 같은 공간 데이터를 효율적으로 관리하고 조회하는 데 사용되는 데이터 구조입니다. 사용자가 근처의 장소를 요청할 때, 모든 지점을 일일이 확인하는 대신 쿼드트리는 공간을 더 작은 영역으로 나누어 빠른 검색을 가능하게 합니다.

첫째, 모든 지점을 개별적으로 확인하는 것은 비효율적입니다. 특히 수백만 개의 데이터가 있을 경우 더욱 느려집니다. 둘째, 쿼드트리는 직사각형 영역을 네 개의 사분면으로 나눕니다. 만약 한 사분면에 점이 너무 많아지면, 그 사분면은 더 작은 사분면으로 나뉘어집니다. 이렇게 하면 점의 밀도에 따라 적응하는 계층 구조가 형성됩니다.

셋째, 쿼드트리의 각 노드는 공간 영역을 나타냅니다. 특정 점을 검색할 때는 트리를 탐색하게 되며, 이를 통해 관련 점이 없는 큰 공간은 건너뛸 수 있습니다. 넷째, 특정 점에 대한 검색은 빠르게 좁혀지며, 보통 log⁡4(n) 단계만 필요합니다. 범위 쿼리는 지정된 영역 내의 모든 점을 검색하며, 불필요한 노드를 제거하여 작업량을 줄입니다.

다섯째, 최근접 이웃 검색은 주어진 위치에 가장 가까운 점을 찾는 방법으로, 인근 점들을 확인하고 거리 기반으로 검색 영역을 조정합니다. 여섯째, 게임에서 충돌 감지를 위해 쿼드트리는 서로 가까운 객체를 식별하는 데 도움을 주며, 필요한 체크 수를 크게 줄입니다.

일곱째, 쿼드트리는 이미지 압축에도 사용됩니다. 색상이 균일한 영역으로 나누어 평균값을 저장하고 복잡한 영역에 대한 세부 정보를 보관함으로써 이미지를 압축할 수 있습니다. 마지막으로, 쿼드트리는 지도 서비스, 게임 개발, 지리 정보 시스템 등에서 효율적인 공간 쿼리를 위해 널리 사용됩니다.

결론적으로, 쿼드트리는 공간 데이터 관리를 효율적으로 개선하여 빠른 검색을 가능하게 하고 불필요한 계산을 최소화합니다.

블레이크 E. 애쉬포스와 비카스 아난드의 논문은 부패가 조직 생활의 일상적인 부분이 되는 과정을 탐구합니다. 이들은 부패가 조직 구성원들에게 정상적인 행동으로 인식되는 세 가지 주요 과정을 제시합니다.

첫째, 제도화입니다. 부패 행위가 일상화되고 조직 구조에 깊이 뿌리내리면서 직원들이 의문 없이 따르는 표준 관행이 됩니다. 둘째, 합리화입니다. 개인들은 부패 행위를 정당화하며, 이러한 행동이 받아들여지거나 심지어 칭찬받을 만하다고 스스로 설득합니다. 셋째, 사회화입니다. 새로운 직원들은 이러한 부패 관행을 받아들이도록 교육받으며, 이를 정상적이거나 바람직한 것으로 인식하게 됩니다.

저자들은 이러한 정상화가 선한 개인조차도 부패 행동에 가담하게 만들며, 죄책감을 느끼지 않도록 한다고 주장합니다. 부패는 원래의 가해자가 조직을 떠난 후에도 지속될 수 있으며, 이는 조직 문화의 일부가 되기 때문입니다.

또한, 논문은 리더십이 부패를 조장하는 데 중요한 역할을 한다고 설명합니다. 리더가 직접 부패 행위에 참여하지 않더라도, 그들의 행동은 직원들에게 그러한 행동이 용인되거나 장려된다는 신호를 줄 수 있습니다. 이는 비윤리적인 관행이 번창할 수 있는 허용적인 환경을 만듭니다.

결론적으로 저자들은 조직 내 부패가 개인의 잘못만이 아니라 제도적 관행, 문화적 규범, 리더십의 영향에 의해 촉발되는 집단적인 문제라고 강조합니다. 이러한 역학을 이해하는 것은 조직 내 부패의 정상화를 해결하고 되돌리는 데 필수적입니다.

노르웨이 소비자 위원회의 보고서 "Breaking Free: Pathways to a Fair Technological Future"는 디지털 제품과 서비스의 품질 저하를 의미하는 '엔시티피케이션' 문제를 다루고 있습니다. 이 보고서는 이러한 경향이 소비자와 사회에 미치는 부정적인 영향을 강조하면서도 변화가 가능하다는 점을 강조합니다. 위원회는 유럽과 미국의 70개 이상의 소비자 단체와 함께 EU, 영국, 미국의 정책 입안자들에게 이 문제를 해결하기 위해 접근하고 있습니다.

현재의 웹 스트림 API는 구식 디자인 선택으로 인해 사용성과 성능에 큰 문제가 있습니다. 이 API는 2014년부터 2016년 사이에 개발되었으며, 최신 자바스크립트 기능을 충분히 활용하지 못하고 있어 데이터 스트림을 처리하는 데 복잡하고 비효율적인 패턴을 초래합니다.

주요 문제점으로는 첫째, 지나치게 복잡한 구조가 있습니다. 스트림을 읽는 것과 같은 일반적인 작업은 불필요한 코드가 많아 개발자에게 부담을 줍니다. 둘째, API의 잠금 모델은 관리가 잘못될 경우 영구적인 스트림 잠금을 초래할 수 있어 개발을 복잡하게 만듭니다. 셋째, BYOB(Bring Your Own Buffer)와 같은 고급 기능은 복잡하고 실제로 유의미한 이점을 제공하지 않는 경우가 많습니다. 넷째, 메모리 오버플로우를 방지하기 위한 백프레셔 메커니즘은 실제로는 자주 실패하여 자원 문제를 일으킵니다. 마지막으로, API가 약속(Promise)에 의존함에 따라 성능 병목 현상이 발생할 수 있으며, 특히 고주파 스트리밍 상황에서는 지연과 자원 소비가 크게 증가합니다.

저자는 최신 자바스크립트 기능을 활용하고 스트리밍 과정을 단순화하는 새로운 스트리밍 API를 제안합니다. 이 대안 디자인은 스트림이 비동기 반복자처럼 작동하도록 하여 데이터 소비를 간소화하고, 데이터 요청 시에만 실행되는 풀스루 변환을 구현하여 불필요한 처리를 줄이며, 데이터 흐름을 보다 효과적으로 관리하기 위해 명시적인 백프레셔 정책을 도입하는 데 중점을 둡니다.

벤치마크 결과, 이 대안이 현재의 웹 스트림 API보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘할 수 있음을 보여주며, 보다 효율적이고 사용자 친화적인 스트리밍 솔루션의 가능성을 강조합니다. 저자는 자바스크립트 스트리밍 기능을 개선하기 위한 이 새로운 접근 방식에 대한 피드백과 논의를 요청하고 있습니다.

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전 세계 스마트폰 출하량이 2026년에는 12.9% 감소하여 11억 대에 이를 것으로 예상되며, 이는 10년 이상 만에 최저 수준입니다. 이러한 감소는 소비자 전자 제품 산업 전반에 영향을 미치는 메모리 공급 위기로 인해 발생하고 있습니다.

저가 스마트폰 제조업체들은 부품 비용 상승으로 가장 큰 타격을 받을 것이며, 이로 인해 소비자 가격이 인상될 수밖에 없습니다. 반면, 애플과 삼성과 같은 대기업들은 이 위기를 더 잘 극복할 수 있어 시장 점유율을 늘릴 가능성이 있습니다.

메모리 부족 현상은 시장의 장기적인 변화를 초래하고 있으며, 소규모 기업들이 시장에서 퇴출되고 저가 판매업체들의 출하량이 감소하면서 시장 통합이 예상됩니다. 스마트폰의 평균 판매 가격은 523달러로 상승할 것으로 보이며, 100달러 이하의 스마트폰 시장은 더 이상 유지하기 어려워질 것입니다.

중동과 아프리카와 같이 저가 스마트폰이 많은 지역에서는 20.6%의 급격한 감소가 예상됩니다. 그러나 2027년에는 소폭의 회복이 있을 것으로 보이며, 2028년에는 더 강한 반등이 예상됩니다.

전반적으로 시장은 큰 변화를 겪고 있으며, 판매업체나 소비자 모두 이전의 상황으로 돌아갈 수 없을 것입니다.

2026년 1월 27일, Viridithas에서 사용되는 NNUE(신경망 통합 평가) 모델의 활성화 기능을 향상시키기 위한 실험이 진행되었습니다. 이 실험의 주요 목표는 기존의 활성화 함수를 Swish와 SwiGLU로 교체하여 성능을 개선하는 것이었습니다.

주요 변경 사항은 다음과 같습니다. 첫 번째 층에서는 SCReLU라는 수정된 활성화 함수가 사용되었습니다. 두 번째와 세 번째 층(L₁ 및 L₂)은 처음에 제곱 클리핑된 ReLU를 사용했으나, 부드러운 함수를 사용하는 Swish로 변경되었습니다. 마지막 층(L₃)은 시그모이드 활성화를 유지했습니다.

실험 중 발생한 문제로는 L₁에서 Hard-Swish를 도입했을 때 출력의 희소성이 감소하여 성능이 저하된 점이 있습니다. 이로 인해 활성화가 밀집해져 추론 속도에 부정적인 영향을 미쳤습니다.

이 문제를 해결하기 위해 밀집 활성화에 패널티를 부여하는 정규화 기법이 추가되어 네트워크 성능이 향상되었습니다. Swish 활성화는 테스트에서 Elo 등급에서 상당한 향상을 가져왔으며, 이전의 SCReLU 설정보다 더 나은 성과를 보였습니다.

Swish의 성공 이후, L₂에 SwiGLU가 도입되어 강도와 성능이 추가로 개선되었습니다. 저자는 NNUE에서 Swish와 SwiGLU를 사용하는 것에 대한 기대감을 표명하며, 향후 연구에서 학습된 라우팅 및 가중치 공유와 같은 더 발전된 개념을 탐구할 계획을 밝혔습니다.

이 연구는 체스 AI 개발에 더 고급 딥러닝 기술을 통합하는 방향으로 나아가는 중요한 단계로 평가됩니다.

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몇 년 전에는 많은 기업들이 선호하던 선택이었지만, 지금은 사람들이 사용을 중단한 것처럼 보입니다. 여전히 이 서비스를 사용하는 사람이 있는지, 아니면 Claude, Codex, Devin, Cursor와 같은 다른 옵션으로 바꾼 사람들은 있는지 궁금합니다.

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웹사이트 www.researchgate.net에 접근할 수 없습니다. 사이트 소유자가 접근을 제한했을 가능성이 높습니다. 메시지에는 참조용 Ray ID, 타임스탬프, 귀하의 IP 주소, 시도한 URL, 그리고 오류 참조 번호가 포함되어 있습니다.

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웹사이트에 광고를 표시하기 위한 Google AdSense 코드가 포함되어 있습니다. 이 코드는 광고 클라이언트 ID, 광고 슬롯 번호, 그리고 광고의 크기를 지정합니다. 광고의 크기는 가로 160픽셀, 세로 600픽셀입니다.

2026년 2월 28일, OpenAI는 국방부와 기밀 군사 네트워크에서 자사의 인공지능 모델을 사용하기 위한 협약을 체결했습니다. CEO 샘 알트만은 대규모 감시와 자율 무기 사용 금지를 포함한 안전에 대한 의지를 강조했습니다.

같은 날, Anthropic은 국방부와의 협상이 대규모 감시와 자율 무기 사용을 허용하지 않겠다는 입장 때문에 결렬되었다고 발표했습니다. 이들은 현재의 인공지능 기술이 이러한 용도로 신뢰할 수 없다고 주장하며, 정부의 행동이 권리에 대한 위협이라고 비판했습니다. Anthropic은 자사의 국가 안보 위험 지정에 대해 법원에서 도전할 계획입니다.

2026년 2월 27일, 국방장관 피트 헤그세스는 Anthropic을 공급망 위험으로 선언하고, 그들의 군사 계약 접근을 제한했습니다. 그는 Anthropic의 입장이 미국의 가치를 배신하는 것이라고 주장했습니다.

같은 날, 미국 정부는 Anthropic을 블랙리스트에 올렸고, 도널드 트럼프 전 대통령은 연방 기관들이 이들의 기술을 사용하지 않도록 지시했습니다.

2026년 2월 27일, OpenAI는 아마존과 NVIDIA와 같은 주요 기업으로부터 1,100억 달러의 자금을 조달하며 인공지능 분야에서의 지속적인 작업을 강조했습니다.

2026년 2월 26일, Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 자사의 미국 국가 안보에 대한 헌신을 재확인하면서도 대규모 감시와 자율 무기 지원을 거부하겠다는 입장을 유지했습니다. 그는 국방부로부터 받은 압박과 안전에 대한 헌신에 대해 이야기했습니다.

이 일련의 사건들은 Anthropic과 미국 정부 간의 윤리적 인공지능 사용에 대한 중대한 갈등을 보여주며, OpenAI는 군사적 이해관계와 더 밀접하게 연관되어 있는 것으로 보입니다.

나렉은 3Blue1Brown의 인기 있는 수학 애니메이션 엔진인 Manim의 웹 기반 버전인 Manim-Web을 TypeScript/JavaScript로 개발했습니다. 원래 Manim은 Python과 다른 도구를 복잡하게 설정해야 하기 때문에 초보자들이 사용하기 어렵다는 문제가 있었습니다.

Manim-Web은 브라우저에서 완전히 실행되며 설치가 필요 없어서 이 문제를 해결합니다. 이 프로그램은 초당 60프레임으로 실시간 애니메이션을 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

렌더링은 그래픽을 위해 Canvas API와 WebGL을 사용합니다. LaTeX 지원을 통해 MathJax/KaTeX를 사용하여 LaTeX 설치 없이 수학을 표시할 수 있습니다. 프로그래밍 인터페이스는 Python 버전과 거의 동일하여 기존 사용자들이 쉽게 전환할 수 있습니다. 애니메이션은 상호작용이 가능하며 다양한 웹 애플리케이션에 삽입할 수 있습니다.

나렉은 Python 버전과 기능을 맞추기 위해 더 많은 기능을 추가하기 위해 활발히 작업하고 있습니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, 피드백과 질문을 환영합니다. GitHub에서 라이브 데모와 소스 코드를 확인할 수 있습니다.

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ClojureStream은 Clojure, ClojureScript, Datalog과 관련된 모든 것을 위한 플랫폼입니다. 이곳에서는 체계적인 학습 경로, 실시간 워크숍, 그리고 팟캐스트를 제공합니다. 이 플랫폼은 Clojure 커뮤니티에 의해 만들어졌으며, 커뮤니티를 위해 운영됩니다. 또한, 스팸이 없는 뉴스레터를 구독할 수 있으며, 언제든지 쉽게 구독을 취소할 수 있습니다.

이 글에서는 Claude Code를 사용하여 Z80/ZX Spectrum 에뮬레이터를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 목표는 Z80 프로세서와 ZX Spectrum 컴퓨터의 기능을 모방하는 간단하고 효과적인 에뮬레이터를 만드는 것입니다. 구현 과정에서의 명확성이 강조됩니다.

Emuko는 Rust로 개발된 빠른 RISC-V 에뮬레이터로, 리눅스를 부팅할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 주요 특징으로는 RV64IMAFDC 아키텍처 지원, 다양한 권한 수준과 Sv39 가상 메모리를 포함합니다. 또한 ARM64와 x86_64 시스템을 위한 즉시 컴파일(JIT) 기능을 제공합니다. Emuko는 BusyBox와 함께 리눅스를 완전히 부팅할 수 있으며, 상호작용 가능한 셸을 제공합니다.

기계 상태를 저장하고 복원할 수 있는 스냅샷 기능도 포함되어 있습니다. 데몬 모드에서는 HTTP API를 통해 기계를 제어하고 UART를 통해 실시간 명령 입력이 가능합니다. JIT 성능을 인터프리터와 비교하는 차별 검사 기능도 제공하며, UART 16550, CLINT, PLIC 등 다양한 주변 장치를 지원합니다. Emuko는 zstd만 필요로 하며, 전적으로 Rust로 작성되었습니다.

Emuko는 QEMU, Spike, Renode와 비교되며, JIT 지원, 스냅샷 기능, HTTP API와 같은 특징이 다른 에뮬레이터에는 없는 경우가 많습니다.

빠른 시작 방법은 다음과 같습니다. 먼저 emuko dow 명령어로 커널을 다운로드하고, emuko start로 리눅스를 부팅합니다. 이후 명령어를 통해 에뮬레이터를 일시 정지하거나 재개하거나 스냅샷을 찍을 수 있습니다.

사용자는 명령 옵션이나 설정 파일을 통해 RAM 크기, 백엔드 유형, 부팅 인자를 조정할 수 있습니다. Emuko는 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다. 더 많은 정보와 자세한 사용법은 emuko.dev 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

저자는 구글을 떠난 후 긍정적인 경험을 공유합니다. 시간이 지남에 따라 구글의 품질이 저하되었다고 느꼈고, 특히 지메일의 새로운 인공지능 기능에 실망하여 다른 이메일 서비스인 프로톤으로 전환했습니다. 프로톤은 훨씬 깔끔하고 관리하기 쉬운 서비스라고 느꼈습니다. 저자는 지메일의 기능, 특히 이메일을 알고리즘으로 정렬하는 것에 대해 전혀 그리워하지 않는다는 것을 깨달았습니다. 그 기능이 오히려 도움이 되지 않았다고 생각했습니다.

또한 저자는 구글에서 벗어나면서 인터넷 검색이 다시 즐거워졌다고 이야기합니다. 이제 구글 대신 브레이브와 덕덕고 같은 대체 검색 엔진을 사용하며, 웹 탐색의 경험이 더 만족스럽다고 느끼고 있습니다.

이 글에서는 대기업의 문제, 특히 구글의 관행에 대해서도 언급하며, 많은 사람들이 습관 때문에 구글을 계속 사용하고 있다고 지적합니다. 저자는 다른 대안을 고려해볼 것을 권장하며, 많은 대안이 구글이 제공하는 것보다 더 나은 점을 강조합니다. 그들은 해로운 회사로부터 거리를 두면서 더 깨끗한 디지털 습관과 만족감을 원한다고 표현합니다.

저자는 여전히 유튜브를 사용하지만, 그 플랫폼의 지배력 때문에 벗어나기 어려운 점을 인정합니다. 그러나 대체 플랫폼을 탐색하는 창작자들이 늘어나고 있다는 점에서 희망을 느낍니다. 전반적으로 저자는 주류 기술 서비스에 대한 대안의 필요성과 인식을 높일 것을 주장합니다.

댄 루는 기자들에게 판매되지 않은 eBay 목록 가격을 실제 판매 수치로 사용하지 말라고 촉구하고 있습니다. 그는 뉴욕 지하철 카드나 트레이더 조의 토트백과 같은 물품이 높은 가격에 나열되어 있다고 해서 실제로 그 가격에 판매된 것은 아니라고 지적합니다. 실제 판매 데이터에 따르면, 지하철 카드는 평균 약 13.50달러에 판매되었으며, 특별판의 경우 최고 판매가는 거의 500달러에 달합니다. 트레이더 조의 토트백도 평균 17달러에 판매되었고, 최대 판매가는 300달러입니다. 루는 물품 가치를 논의할 때 부풀려진 목록 가격 대신 실제 판매 데이터를 사용하는 것이 중요하다고 강조합니다.

저자는 ADS1299 칩과 RP2040 마이크로컨트롤러를 사용하여 저렴한 오픈소스 EEG 보드인 EEGFrontier를 개발했습니다. 이 보드는 드라이 전극과 함께 작동하며, 숨겨진 기능이나 독점 소프트웨어 없이 EEG 신호에 완전히 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 프로젝트 진행 중에는 접지 문제와 노이즈와 같은 예상치 못한 어려움이 발생했는데, 이러한 문제는 기술 데이터시트에서 충분히 다루어지지 않았습니다. 이 프로젝트에는 모든 설계 파일, 펌웨어, 자재 목록, 그리고 문서가 포함되어 있습니다. 첫 번째 버전은 기능적으로 작동하지만, 저자는 이를 개선하기 위해 계속 작업하고 있습니다. EEG 및 관련 분야에 경험이 있는 사람들의 피드백을 환영합니다.

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칠레의 베라 C. 루빈 천문대는 최근 단 하루 만에 80만 개의 밤하늘 변화를 감지하는 중요한 이정표를 세웠습니다. 이 놀라운 능력 덕분에 과학자들은 새로운 소행성, 폭발하는 별, 그리고 기타 천체 사건에 대한 경고를 받을 수 있습니다. 천문대의 경고 시스템은 앞으로 밤마다 700만 건의 경고로 확대될 것으로 예상됩니다.

천문대는 고급 소프트웨어를 사용하여 새로운 이미지와 이전 이미지를 비교하며 발생하는 변화를 식별합니다. 이 신속한 경고 시스템은 과학자들 간의 협력을 강화하여 중요한 발견에 대한 후속 조치를 신속하게 취하고 천문학적 미스터리를 조사할 수 있도록 합니다.

루빈 천문대는 '우주와 시간의 유산 조사(LSST)'라는 10년 프로젝트를 시작할 예정이며, 이는 남반구의 하늘을 정기적으로 스캔하여 방대한 양의 데이터를 생성할 것입니다. 첫 해의 관측 결과는 이전의 모든 광학 망원경이 발견한 것보다 더 많은 밤하늘의 물체를 밝혀낼 것으로 예상됩니다.

제공된 텍스트에는 두 개의 웹사이트 링크가 포함되어 있지만, 요약할 구체적인 내용은 없습니다. 요약하고 싶은 주요 내용이나 세부사항을 공유해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

Type-Moon의 팬이 소셜 미디어에 "츠키히메"라는 성인 전용 비주얼 노벨 데모를 받았지만 배송 중 손상된 사실에 실망감을 표현했습니다. 이 수집가는 전 세계에 단 50부만 존재하는 한정판을 주문했으나, 미국 세관이 보호 포장을 제거하고 플로피 디스크를 파손한 것을 발견했습니다. 처음에는 세관 직원에게 책임을 돌렸지만, 나중에 패키지에 붙어 있는 DHL 보안 스티커를 보고 여러 당사자가 문제를 일으켰을 가능성도 있음을 언급했습니다. 이 게임은 1999년에 출시되었으며, '죽음의 선'을 볼 수 있는 소년 토노 시키의 이야기를 다룹니다. 팬은 앞으로 다른 복사본을 찾을 수 있기를 바라며, 다시 배송하는 것보다 직접 구매하는 것을 선호한다고 밝혔습니다.