저자는 집에서 무엇을 볼지 선택하는 데 어려움을 겪는 일반적인 문제를 설명합니다. 이 문제를 해결하기 위해, 그들은 유튜브를 이용해 케이블 TV처럼 작동하는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 웹 브라우저에서 접근할 수 있으며, 사용자가 계정을 만들거나 로그인할 필요 없이 북마클릿을 사용해 쉽게 유튜브 구독을 가져올 수 있도록 해줍니다.

외부 링크나 그 안의 특정 콘텐츠에 접근할 수는 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

메타가 1년 전에 출시한 Llama 3.1 8B 모델은 품질과 속도의 균형을 잘 맞춘 제품입니다. 이 모델은 4.1GB의 메모리 용량을 가지고 있으며, 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 하지만 일부 용도에서는 너무 무겁다고 평가되어 100점 만점에 0점을 받았습니다.

우리는 코딩 에이전트(예: Claude Code와 OpenClaw)가 더 나은 맥락 관리를 할 수 있도록 돕는 오픈 소스 프록시를 개발했습니다. 이 프록시는 도구의 출력을 언어 모델(LLM)로 전송하기 전에 압축합니다.

코딩 에이전트는 맥락 관리에 어려움을 겪고 있으며, 종종 LLM에 너무 많은 관련 없는 정보(잡음)를 보내 성능이 저하되는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 소형 언어 모델(SLM)을 사용하여 맥락에서 가장 관련성이 높은 부분만을 식별하고 유지합니다. 예를 들어, 에이전트가 grep과 같은 도구를 사용할 때 SLM은 불필요한 결과를 걸러내고 유용한 결과만 남깁니다.

이 프록시의 주요 기능 중 하나는 LLM이 필터링된 정보가 필요할 경우 expand() 함수를 사용해 해당 정보를 다시 가져올 수 있다는 점입니다. 또한, 프록시는 데이터가 한계에 가까워질 때 맥락을 관리하며, 현재 필요한 도구 설명만 로드합니다. 추가 기능으로는 지출 한도 설정, 세션 모니터링을 위한 대시보드, 대기 중인 에이전트를 위한 Slack 알림 등이 있습니다.

우리 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 간단한 명령어로 테스트해볼 수 있습니다. 기술에 대한 피드백과 질문을 환영합니다!

TUIStudio는 텍스트 사용자 인터페이스(TUI)를 쉽게 만들기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

사용자는 시각적 캔버스를 통해 구성 요소를 드래그 앤 드롭하여 실시간으로 미리 볼 수 있습니다. TUIStudio는 버튼, 텍스트 입력, 테이블 등 20개 이상의 구성 요소를 제공하여 터미널 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다. 레이아웃 엔진을 통해 사용자는 CSS와 유사한 방식으로 절대 위치, 플렉스박스, 그리드 모드를 사용하여 레이아웃을 조정할 수 있습니다. 또한, 8가지의 다양한 색상 테마를 선택하여 디자인의 외관을 사용자 맞춤형으로 변경할 수 있습니다.

이 도구는 Ink와 BubbleTea를 포함한 6개의 다양한 프레임워크에 대한 코드 생성을 지원하지만, 이 기능은 아직 개발 중입니다. 프로젝트는 .tui JSON 파일로 저장할 수 있어 쉽게 공유하고 협업할 수 있습니다.

TUIStudio는 다양한 프레임워크로 코드 내보내기를 지원할 예정이지만, 현재 이 기능은 작동하지 않습니다. 자주 묻는 질문으로는 TUI가 상호작용하는 터미널 애플리케이션이라는 점과, macOS와 Windows에서는 보안 설정으로 인해 설치가 차단될 수 있지만 리눅스에서는 쉽게 작동한다는 점이 있습니다. 현재 TUIStudio는 초기 접근 단계에서 무료로 제공되며, 향후 프로 버전이 출시될 계획입니다.

TUIStudio는 설치 없이도 Docker를 사용하여 모든 운영 체제에서 실행할 수 있습니다.

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루이스와 에드가는 비정형 데이터를 더 쉽게 검색할 수 있도록 '캡틴'이라는 도구를 개발하고 있습니다. 캡틴은 파일 기반의 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 자동으로 생성하고 유지 관리하며, S3와 구글 클라우드 스토리지 같은 클라우드 저장소와 구글 드라이브 같은 애플리케이션에서 데이터를 인덱싱합니다.

그들은 'Ask PG’s Essays'라는 데모 사이트를 운영하고 있으며, 사용자는 이곳에서 에세이 모음을 검색해 캡틴의 작동 방식을 체험할 수 있습니다. 캡틴을 이용해 RAG를 설정하는 데는 몇 분밖에 걸리지 않습니다.

생산 준비가 완료된 RAG 파이프라인을 구축하는 것은 복잡할 수 있으며, 데이터 추출과 검색 최적화 같은 다양한 프로세스를 관리해야 합니다. 캡틴은 여러 데이터 소스를 인덱싱할 수 있는 단일 API 호출을 제공하여 이를 간소화하고, 모든 데이터를 마크다운 형식으로 변환하여 처리 효율을 높입니다.

그들은 효율적인 데이터 검색을 보장하기 위해 다양한 도구와 기술을 테스트했으며, 검색의 관련성을 높이는 고급 임베딩 모델도 포함되어 있습니다. 캡틴 API는 이러한 기능에 접근할 수 있는 표준화된 방법을 제공하며, 사용자는 한 달 동안 무료로 체험해볼 수 있습니다. 사용자 피드백은 도구의 유용성을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.

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Ashwin과 Akshay는 Spine AI에서 Spine Swarm이라는 다중 에이전트 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 무한한 시각적 캔버스에서 복잡한 비코딩 프로젝트, 예를 들어 재무 모델링이나 SEO 감사 등을 관리합니다. 전통적인 채팅 인터페이스는 선형적이고 제한적일 수 있지만, Spine Swarm은 사용자가 블록 단위로 사고할 수 있게 해줍니다. 이는 레고 블록처럼 더 유연하고 강력한 작업 흐름을 가능하게 합니다.

처음에는 사용자가 수동으로 블록을 생성하고 연결했지만, 피드백을 통해 블록 생성과 연결을 자동화하는 채팅 레이어가 추가되었습니다. 이 시스템은 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하면서도 맥락을 유지할 수 있게 해줍니다. 프로젝트는 세부 작업으로 나뉘어 전문화된 에이전트들이 병렬로 처리할 수 있습니다. 필요할 때 사용자가 개입하여 전체 과정을 감사할 수도 있습니다.

Spine Swarm은 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 인간의 개입 없이도 높은 정확도를 달성했습니다. 사용자는 이 시스템을 SEO 분석이나 자금 조달 피치 덱과 같은 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 가격은 사용량에 따라 책정되며, 초기 탐색을 위한 무료 요금제가 제공됩니다.

창립자들은 사용자 경험에 대한 피드백을 요청하고 있으며, 다른 사람들이 복잡한 다단계 AI 작업에 접근하는 방법에 대해서도 관심을 가지고 있습니다.

이 기사는 현대 스마트폰이 사실상 강력한 컴퓨터라는 점을 다룹니다. 스마트폰은 뛰어난 처리 능력과 대용량 저장 공간을 갖추고 있으며, 복잡한 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 따라서 단순히 전화 통화만을 위한 기기가 아닙니다. 스마트폰은 게임을 하거나 인터넷을 검색하고, 업무를 관리하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 전반적으로 스마트폰은 전통적으로 컴퓨터와 관련된 많은 기능을 수행할 수 있는 다재다능한 도구입니다.

AWS S3에서 발생하는 보안 문제인 '버킷 스쿼팅'이 해결되었습니다. 이 문제는 공격자가 삭제된 버킷 이름을 등록하여 민감한 데이터에 접근할 수 있는 상황을 말합니다. AWS는 이제 계정 ID와 지역을 기반으로 한 고유 식별자를 포함하는 새로운 버킷 이름 규칙을 도입했습니다. 이 규칙은 무단 사용자가 동일한 이름으로 버킷을 생성하는 것을 방지합니다.

버킷 이름의 권장 형식은 <yourprefix>-<accountid>-<region>-an입니다. 이 형식은 각 계정에 대해 고유한 이름을 유지하도록 설계되었습니다. 이러한 변화는 보안을 강화하며, AWS는 기본적으로 이 형식을 사용할 것을 권장하고 있습니다. 그러나 기존 버킷은 소급 적용되지 않으므로, 사용자들은 앞으로의 보호를 위해 이 형식으로 새로운 버킷을 생성해야 합니다.

다른 클라우드 제공업체들은 유사한 문제를 다르게 처리하고 있습니다. 예를 들어, 구글 클라우드 스토리지는 도메인 이름 검증을 사용하고, 애저 블롭 스토리지는 자체적인 이름 제한을 두고 있습니다.

결론적으로, AWS의 새로운 S3 버킷 네임스페이스는 버킷 스쿼팅으로부터 보호하는 데 도움을 주며, 사용자들은 새로운 버킷에 이 형식을 채택할 것을 권장받고 있습니다.

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두 개의 잃어버린 '닥터 후' 에피소드가 빈티지 필름 수집가의 컬렉션에서 발견됐다. 이 에피소드는 윌리엄 하트넬이 연기한 첫 번째 닥터가 등장하며, 1960년대 원래 방송 이후로는 한 번도 공개되지 않았다. 이들은 닥터가 달렉의 지구 정복 음모에 맞서는 이야기의 일환이다.

이 에피소드는 복원되어 이번 부활절에 BBC iPlayer에서 공개될 예정이다. 첫 번째 에피소드인 "악몽의 시작"은 1965년 11월에 방영되었고, 그 두 주 후에 "악마의 행성"이 방영되었다. 이번 발견은 2013년 이후 처음으로 잃어버린 에피소드가 찾아진 것이다.

이 컬렉션은 '영화는 환상적이다!'라는 자선 단체에 의해 발견되었으며, 익명의 수집가가 소유한 상자에서 나왔다. 이 수집가는 기차와 운하에 대한 열정을 가지고 있었다. 컬렉션의 많은 필름이 손상되었지만, '닥터 후' 에피소드는 잘 보존되어 있었다.

닥터의 조수 역할을 맡았던 피터 퍼비스는 에피소드를 관람하라는 초대를 받아 놀라움을 표하며, 이들의 재발견에 대한 흥분을 나타냈다. 이 에피소드는 초기 '닥터 후'에 대한 관심을 다시 불러일으킬 것으로 기대되며, 팬들은 시리즈의 역사를 소중히 여긴다. 에피소드의 특별 상영회는 4월 4일 런던에서 열리며, BBC iPlayer에서의 공개와 동시에 진행된다.

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Okmain이라는 라이브러리는 이미지에서 시각적으로 매력적인 주요 색상을 추출하기 위해 개발되었습니다. 이 라이브러리의 주요 목표는 카드의 뒷면에 사용할 단색을 만들어 이미지의 앞면을 반영하는 것입니다.

일반적으로 사용되는 방법은 이미지를 한 픽셀로 축소한 후 그 색상을 사용하는 것입니다. 그러나 이 방법은 종종 칙칙한 색상을 만들어냅니다. 이를 개선하기 위해 저자는 더 나은 방법을 실험하고 Okmain을 개발했습니다. 이 라이브러리는 K-평균 군집화라는 방법을 사용하여 비슷한 색상을 그룹화합니다. 이를 통해 최대 네 개의 군집을 만들어 성능을 향상시킵니다. 또한, Oklab 색 공간을 사용하여 전통적인 sRGB보다 부드러운 색 혼합을 제공하며, 칙칙한 색상을 줄입니다. 군집은 이미지에서의 중심성과 픽셀 수와 같은 요소를 고려하여 중요도에 따라 정렬됩니다.

Okmain은 속도를 최적화하여 이미지를 빠르게 처리하면서도 품질을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 저자는 개발 과정에서 머신러닝 모델을 사용한 경험을 공유하며, 혼합된 결과에도 불구하고 귀중한 교훈을 얻었다고 언급합니다. 마지막으로, 저자는 라이브러리의 결과에 만족감을 표하며 다른 사람들도 사용해보기를 권장합니다.

전반적으로 Okmain은 전통적인 방법보다 이미지에서 생동감 있는 주요 색상을 추출하는 데 더 효과적인 방법을 제공합니다.

MRS 프랙탈 기법은 간단한 기하학적 작업인 대칭, 회전, 크기 조정을 이용해 복잡한 패턴을 만드는 방법입니다.

MRS는 대칭(Mirror), 회전(Rotate), 크기 조정(Scale)의 약자로, 이 세 가지 작업을 통해 복잡하고 자기 유사적인 구조를 생성하는 기술입니다. 이 과정은 3D 점을 선택하고, 다음 단계를 반복적으로 적용하는 방식으로 진행됩니다. 먼저, 점을 평면에 대해 대칭시킵니다. 그 다음, 축을 중심으로 회전시키고, 성장 계수를 이용해 크기를 조정한 후, 일정한 값을 더합니다.

이러한 과정을 통해 다음 점을 계산하는 수학적 공식이 존재합니다. 또한, 프랙탈 생성을 구현하기 위한 프로그래밍 코드의 예시도 제공됩니다.

MRS 프랙탈은 전통적인 프랙탈인 맨델브로 집합이나 줄리아 집합과는 다른 방법을 제시하며, 반복적인 변환을 통해 중첩된 구조를 생성할 수 있는 가능성을 제공합니다.

svglib은 Windows용 라이브러리로, 애플리케이션과 게임이 SVG 이미지를 표시하는 데 도움을 줍니다. 이 라이브러리는 더 나은 그래픽 성능을 위해 Direct2D를 사용하며, SVG 파일을 읽기 위해 XMLLite를 활용합니다.

이 기사는 Raspberry Pi 5에서 gVisor를 실행하는 데 발생하는 문제를 다루고 있으며, 주로 가상 주소 공간(VA)과 관련된 특정 커널 설정 때문입니다.

gVisor는 컨테이너를 위한 경량 가상 머신처럼 작동하는 소프트웨어로, 전통적인 가상화의 오버헤드 없이 강력한 보안을 제공합니다. 그러나 Raspberry Pi의 기본 Raspbian OS는 39비트 가상 주소 공간을 사용하여 gVisor가 사용할 수 있는 메모리 양을 제한합니다. 이로 인해 gVisor를 실행하려고 할 때 실패하는 경우가 발생합니다. 반면, Ubuntu의 ARM64 커널은 48비트 주소 공간을 지원하여 gVisor가 제대로 작동할 수 있게 합니다.

64비트 ARM에서는 프로세스가 각자의 가상 주소 공간에서 작동하여 여러 프로세스가 서로 간섭하지 않고 공존할 수 있습니다. gVisor는 메모리를 효율적으로 관리하기 위해 더 많은 주소 공간이 필요합니다.

이 문제를 해결하기 위해 사용자는 gVisor와 호환되는 Ubuntu로 전환하거나 Raspbian에서 커널을 재구성하여 48비트 주소 공간을 지원하도록 설정할 수 있습니다. 이 과정은 커널 소스를 다운로드하고 설정을 변경하는 것을 포함합니다.

CONFIG_ARM64_VA_BITS 설정의 중요성을 이해하는 것은 gVisor를 효과적으로 사용하는 데 매우 중요합니다. 필요한 조정을 통해 Raspberry Pi 5에서 클라우드 네이티브 애플리케이션의 성능과 보안을 향상시킬 수 있습니다.

언어 모델(LLM)은 복잡한 수학 문제를 해결하는 데 능숙하지만, 여러 단계를 요구하거나 긴 맥락이 필요한 기본적인 계산, 예를 들어 간단한 덧셈이나 스도쿠 퍼즐에서는 종종 어려움을 겪습니다. 이를 개선하기 위해 연구자들은 LLM 내부에 컴퓨터를 구축하는 방법을 개발했습니다. 이 방법은 외부 도구에 의존하지 않고 코드 실행을 직접 할 수 있게 합니다.

C 코드를 토큰으로 변환함으로써 LLM은 긴 복잡한 작업에서도 효율적이고 정확하게 계산을 수행할 수 있습니다. 여기서 핵심 혁신은 모델이 데이터를 더 빠르게 접근할 수 있게 해주는 새로운 디코딩 방법입니다. 이를 통해 모델은 단 몇 초 만에 수백만 단계를 실행할 수 있습니다.

현재 LLM은 알고리즘을 설명하고 계산 계획을 세울 수 있지만, 스스로 계산을 실행할 수는 없습니다. 이는 인간이 기계 없이 날 수 없는 것과 유사한 제한입니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 LLM 내부에 현대적인 RAM 컴퓨터 아키텍처를 설계하여 작업을 직접 처리할 수 있도록 했습니다.

연구자들은 모델이 내장된 해결기를 실행하여 어려운 스도쿠 퍼즐을 완전히 스스로 해결하는 예를 제시했습니다. 이는 외부 도움 없이 정확한 계산을 수행할 수 있는 능력을 보여줍니다. 그들은 모델이 간결한 상태를 유지하고 오랜 시간 동안 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 방법을 개발했습니다.

앞으로 연구자들은 더 발전된 주의 메커니즘과 프로그램을 모델의 가중치에 직접 컴파일할 수 있는 능력을 구상하고 있습니다. 이는 AI 시스템이 데이터를 학습할 뿐만 아니라 스스로를 수정하고, 오늘날 소프트웨어처럼 새로운 계산 능력을 통합할 수 있게 할 것입니다.

이 연구는 LLM이 자신의 구조 내에서 프로그램을 실행할 수 있게 되어, 복잡한 실제 문제를 신뢰성 있게 해결할 수 있는 능력이 크게 향상될 수 있음을 보여줍니다.

이 글에서는 TypeScript와 Node.js와 같은 프로그래밍 언어에서 스택 오버플로우 문제를 피하기 위해 재귀 코드를 반복 형태로 변환하는 기법에 대해 설명합니다. 저자는 재귀의 명확성과 유지보수성을 중요하게 여기지만, 스택 안전성의 필요성도 인식하고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 재귀적 접근 방식과 반복적 접근 방식의 차이점입니다. 재귀 함수는 큰 입력값을 처리할 때 스택 오버플로우를 일으킬 수 있지만, 반복적인 버전은 프로그램이 중단되지 않고 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

둘째, 호출 스택을 시뮬레이션하는 방법입니다. 저자는 명령형 프로그래밍 스타일을 사용하여 가변 레코드를 통해 호출 스택을 시뮬레이션하는 방법을 설명하며, 이를 통해 스택 프레임을 수동으로 관리할 수 있습니다.

셋째, 데이터 구조를 활용한 예시입니다. 연결 리스트의 경우, 요소를 합산하는 재귀 함수를 포인터 접근 방식을 사용하여 반복 형태로 변환함으로써 스택 오버플로우를 방지할 수 있습니다. 이진 트리에서는 여러 가지 가지를 반복적으로 관리하는 방법을 보여주며, 스택을 사용해 노드를 추적합니다.

넷째, 복잡한 데이터 구조에 대한 설명입니다. 상호 재귀적인 데이터 구조인 트리와 숲의 작업을 반복 형식으로 변환하는 방법을 다루며, 재귀 논리의 본질을 잃지 않도록 합니다.

다섯째, 테스트와 성능에 대한 강조입니다. 저자는 반복 구현이 원래의 재귀 함수와 일치하는 출력을 보장하기 위해 속성 기반 테스트의 중요성을 강조합니다. 성능 벤치마크 결과, 반복 접근 방식이 느릴 수 있지만, 더 큰 입력을 안전하게 처리하기 위해 필요하다는 점을 보여줍니다.

마지막으로, 이 기법은 재귀 호출의 타입이 다양해지는 다형적 재귀에는 적용되지 않는 한계가 있습니다. 이 글은 재귀 함수를 반복 형식으로 변환하는 과정을 자세히 탐구하며, 명확성, 성능, 안전성 간의 균형을 설명하고 실용적인 코딩 예제와 테스트 방법론을 제공합니다.

2025년에 출간된 "보바디움 조각들"은 J. R. R. 톨킨의 작품 세계에 중요한 추가 요소로, 자동차와 기계 문화에 대한 비판을 담고 있습니다. 이 풍자적인 작품은 톨킨 연구자들이 오랫동안 기다려온 것으로, 크리스토퍼 톨킨의 서문, 리처드 오벤든의 역사적 에세이, 그리고 톨킨의 본격적인 풍자로 구성되어 있습니다.

톨킨은 러셀 커크와 G. K. 체스터턴과 같은 인물들이 제기한 우려를 반영하여, 자동차의 등장으로 파괴된 미래의 영국을 그립니다. 이 자동차는 "모토레스"라고 불리며, 이야기는 한때 이상화되었던 옥스포드가 이러한 기계들로 인해 혼란에 빠지는 과정을 다룹니다. 이 기계들은 속도와 자유를 약속하지만 결국 파멸로 이어지게 됩니다. 톨킨은 기발한 구성 방식을 통해 기계에 대한 집착과 학계의 허세를 동시에 비판합니다.

이 이야기는 기술이 사회에 미치는 영향에 대한 톨킨의 깊은 회의감을 반영하며, 파괴와 "기계 숭배"의 위험성을 강조합니다. 풍자적인 요소가 유머러스하고 기발하지만, 통제되지 않은 기술 발전의 결과에 대한 심각한 경고를 담고 있습니다.

이 책의 아름다움과 철저한 역사적 맥락에도 불구하고, 일부 비평가들은 기계 숭배라는 중심 주제와의 연관성이 부족하다고 주장하여 그 영향력이 감소한다고 지적합니다. 그럼에도 불구하고 "보바디움"은 인류와 기술의 관계를 탐구하는 시의적절한 작품으로, 오늘날의 기술 중심 사회에서 톨킨의 경고가 여전히 유효함을 강조합니다.

창작자는 자신이 태어난 해의 일본 음악을 탐구하는 프로젝트를 개발했습니다. 이 과정에서 로마와 라고스와 같은 다양한 도시에서 인기 있는 곡들이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는지에 대한 질문이 제기되었습니다. 그 결과물인 88mph는 1940년부터 2025년까지 8개 시대에 걸쳐 20개국의 230개 차트를 담고 있는 음악 역사 인터랙티브 맵입니다. 사용자들은 유튜브나 스포티파이를 통해 모든 곡을 들을 수 있습니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, 창작자는 다른 나라와 연도의 차트를 추가할 수 있도록 기여를 요청하고 있습니다. 궁극적으로는 완전한 글로벌 음악 아틀라스를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

1960년대 후반, NATO 소프트웨어 공학 회의에서는 소프트웨어 위기가 널리 퍼져 있다는 문제가 제기되었습니다. 이 회의에서는 프로그래밍 프로젝트가 자주 지연되고 예산을 초과하며 유용한 결과를 내지 못하는 상황이 논의되었습니다. 다양한 배경을 가진 참가자들은 이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어 공학이라는 새로운 분야의 필요성에 동의했습니다. 그러나 이후 논의에서는 이 새로운 분야에 대한 구체적인 기술을 정의하는 데 실패했습니다.

1968년 NATO 회의의 역사적 중요성은 종종 지나치게 단순화되어, 그 영향과 소프트웨어 위기의 본질에 대한 오해를 낳았습니다. 주요 주장 중 하나는 이 회의가 당시 유명한 프로그래밍 언어 프로젝트인 Algol 프로젝트의 반대자들에 의해 영향을 받았다는 것입니다. 이 반대자들은 소프트웨어 공학을 홍보하여 프로그래밍 환경을 재편하려 했으며, 기존의 프로그래밍 언어가 현대 컴퓨팅의 복잡성을 처리하기에는 부족하다는 것을 인식했습니다.

회의 참석자들은 주로 Algol 프로젝트와 관련된 인물들이었으며, 이들은 후속 언어인 Algol 68을 개발하기 위해 내부 갈등을 겪고 있었습니다. Algol 68에 대한 비판자들, 특히 에드스거 다이크스트라는 이 회의를 통해 프로그래밍 언어를 좋은 프로그래밍 관행을 지원하는 도구로 이해해야 한다고 주장했습니다.

전반적으로 이 회의는 소프트웨어 개발의 전환점을 나타내며, 프로그래밍을 단순한 기술로 보는 것에서 공학적 분야로 인식하는 방향으로 나아갔습니다. 그러나 제안된 많은 아이디어는 Algol 프로젝트의 어려움과 소프트웨어 제작에 대한 보다 구조화된 접근의 필요성에 영향을 받았습니다.

이 글에서는 맥북 네오에 대해 다루며, 많은 리뷰가 사용자들이 이 기기로 무엇을 할 수 있는지에 대한 생각을 제한하는 방식으로 작성된다고 지적합니다. 많은 리뷰에서는 코딩이나 비디오 편집과 같은 demanding한 작업에는 적합하지 않다고 언급하며, 학생이나 일반 사용자들을 위한 기본적인 노트북으로 자리매김하고 있습니다. 그러나 저자는 덜 이상적인 기기로 시작하는 것이 오히려 창의성과 학습을 촉진할 수 있다고 믿습니다.

저자는 어린 시절 구형 아이맥을 사용했던 경험을 회상하며, 그 한계를 넘어서 새로운 것을 발견하는 데 집중했다고 말합니다. 그 기기가 "의도된" 용도에만 국한되지 않았다는 것입니다. 저자는 네오가 일부 사양에서 제한적이긴 하지만, 여전히 전체 macOS 경험을 제공하며 사용자들이 컴퓨터에 대해 탐구하고 배울 수 있도록 한다고 주장합니다.

이 글은 맥북 네오가 실험하고 배우고자 하는 사람들을 겨냥하고 있으며, 이미 필요한 것을 아는 전문가들을 위한 것이 아님을 강조합니다. 완벽한 도구를 갖는 것보다 학습과 창작의 여정이 더 중요하다는 점을 제안하며, 네오의 한계가 예비 개발자, 디자이너, 영화 제작자에게 귀중한 교훈이 될 수 있다고 설명합니다. 결국 저자는 리뷰들이 젊은 사용자들이 컴퓨터와의 경험을 통해 무엇이 될 수 있는지를 간과하고 있다고 믿습니다.

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Mux Video의 주요 기능은 재생 중에 비디오 세그먼트를 필요에 따라 변환할 수 있는 능력으로, 이를 통해 콘텐츠를 빠르게 전달할 수 있습니다. 그러나 1월 8일부터 2월 4일 사이에 약 0.33%의 비디오 세그먼트가 손상되어 일부 시청자에게 오디오 끊김과 비디오 멈춤 현상이 발생했습니다. 영향을 받은 모든 자산은 수정되었으며, 소스 데이터는 손실되지 않았습니다.

이번 사건은 분산 시스템에서 발생한 기술적 문제들이 복합적으로 작용한 결과입니다. 주요 문제는 다음과 같습니다. 첫째, 원격 파일 읽기 문제입니다. 원격에 저장된 비디오 파일에 접근할 때 요청이 취소되면 다른 동시에 진행 중인 요청에 오류가 발생할 수 있습니다. 둘째, 파일 삭제 충돌입니다. 파일이 복제되는 동안 삭제를 시도하면 경쟁 조건이 발생해 오래되거나 손상된 파일을 제공하는 문제를 일으킬 수 있습니다. 셋째, 노드 확장 문제입니다. 저장소 노드 구성의 변화로 병목 현상이 발생하여 지연 시간이 증가하고 비디오 처리 중 오류가 더 많이 발생했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Mux는 여러 가지 수정 작업을 시행했습니다. 파일 삭제 프로세스를 개선하고, 원격 읽기 요청 취소가 다른 요청에 영향을 미치지 않도록 하며, 저장소 노드 용량을 늘려 병목 현상을 줄였습니다. 또한 손상된 세그먼트를 재생성하기 위해 표시하고, CDN에서 영향을 받은 콘텐츠를 삭제하여 추가적인 재생 문제를 방지했습니다.

앞으로 Mux는 문제를 조기에 감지할 수 있도록 모니터링 시스템을 강화하고, 고객의 보고에 더 신속하게 대응할 수 있도록 지원 프로세스를 개선할 계획입니다. 이들은 향후 유사한 사건을 예방하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

NanoClaw는 Docker와 협력하여 사용자가 간단한 명령어로 NanoClaw를 Docker 샌드박스에서 실행할 수 있도록 지원합니다. 현재 이 기능은 macOS(Apple Silicon)와 Windows(WSL)에서 사용할 수 있으며, 곧 Linux 지원도 추가될 예정입니다. 각 NanoClaw 에이전트는 경량 마이크로 가상 머신 내의 독립된 컨테이너에서 작동하여, 에이전트 간의 데이터 접근이나 호스트 시스템에 대한 접근이 불가능하도록 보장합니다.

이 설계는 AI 에이전트를 신뢰할 수 없는 것으로 간주하여 보안에 중점을 두고 있습니다. 각 에이전트는 필요한 데이터와 도구에만 특정하게 접근할 수 있으며, 보안 침해를 방지하기 위해 엄격한 경계로 분리되어 있습니다.

앞으로 NanoClaw는 에이전트 간의 더 복잡한 상호작용을 지원할 계획입니다. 이를 통해 정보 공유를 통제하면서도 엄격한 보안 조치를 유지할 수 있습니다. 향후 개발에는 지속적인 에이전트 생성, 세분화된 권한 설정, 중요한 작업에 대한 인간 승인 프로세스 등이 포함될 예정입니다.

전반적으로 NanoClaw는 AI 에이전트를 관리하기 위한 안전하고 맞춤화 가능한 프레임워크를 제공하여 기업 환경에서의 안전한 협업을 촉진합니다.

NASA는 2024년 4월 1일에 아르테미스 II 미션을 발사할 계획입니다. 이 미션은 네 명의 우주비행사를 달 주위로 10일간 여행하게 할 것입니다. 승무원에는 NASA의 우주비행사 리드 와이즈먼, 빅터 글로버, 크리스티나 코흐와 캐나다의 우주비행사 제레미 핸슨이 포함되어 있습니다.

발사는 로켓의 헬륨 시스템 문제로 지연되었으며, 이 문제는 씰을 교체하여 해결되었습니다. 미션 준비 상태에 대한 성공적인 검토 후, NASA는 로켓을 발사대로 다시 이동할 준비를 하고 있습니다. 우주비행사들은 3월 18일에 격리 상태에 들어가고, 3월 27일에 플로리다로 이동할 예정입니다.

아르테미스 II는 1972년 아폴로 17 미션 이후 처음으로 유인 달 탐사 미션이 될 것입니다.

2009년부터 2012년까지 애플은 아이폰과 아이팟 터치 사용자들이 "YouTube에 보내기"라는 기능을 통해 직접 유튜브에 동영상을 업로드할 수 있도록 허용했습니다. 이 기능은 유튜브의 동영상 업로드를 크게 증가시켰지만, 애플은 2012년에 이 기능을 제거하며 유튜브와의 협력을 종료했습니다.

이 기능 덕분에 그 시기에 업로드된 동영상들은 애플의 'IMG_XXXX'라는 명명 시스템을 사용해 자동으로 이름이 붙여졌습니다. 이로 인해 동영상 검색이 어려워졌습니다. 오늘날에도 수백만 개의 이러한 동영상이 유튜브에 남아 있으며, 대개는 편집되지 않은 원본 콘텐츠로, 널리 공개될 의도가 없었던 것들입니다.

이 동영상들 중 많은 것은 사람들의 일상적인 순간을 담고 있습니다. 예를 들어, 한 여성의 첫 출판된 책을 언박싱하는 모습이나 가족이 카드 게임을 하는 장면이 있습니다. 또한, 한 젊은이가 슈가 파우더와 함께 즐거운 시간을 보내는 유머러스한 동영상도 있습니다.

전반적으로 유튜브에서 "IMG_XXXX"를 검색하면 독특하고 진정한 개인의 순간들을 담은 컬렉션을 발견할 수 있습니다. 이는 많은 시청자들에게 공감되는 일상 생활을 반영하고 있습니다.

스탠포드 의대의 최근 연구는 장내 세균이 뇌 기능과 기억력에 미치는 영향을 밝혀냈습니다. 특히 나이가 들면서 이러한 영향이 두드러진다고 합니다. 연구자들은 장내 미생물군이 나이에 따라 변화하며, 이는 인지 저하에 직접적인 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다.

연구의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 장과 뇌의 연결입니다. 미주신경은 장에서 뇌로 신호를 전달하며, 이는 기억력과 인지에 중요한 역할을 합니다. 둘째, 장내 세균의 변화입니다. 나이가 들면서 장내 세균의 구성도 변화하여 염증을 유발하는 특정 세균이 증가하게 되며, 이로 인해 미주신경이 기억 중추인 해마와 소통하는 능력이 저하됩니다.

셋째, 인지 저하의 가역성입니다. 노화된 쥐의 미주신경을 자극하자 기억력 향상이 나타났습니다. 이는 인지 저하가 단순히 뇌의 문제만이 아니라 장 건강에 의해 영향을 받을 수 있음을 시사합니다. 넷째, 연구 방법입니다. 젊은 쥐와 노화된 쥐를 함께 기르면서, 젊은 쥐의 장내 미생물군이 변화하고 인지 능력이 저하되는 것을 관찰했습니다. 반면, 세균이 없는 젊은 쥐는 노화된 쥐의 세균에 노출되기 전까지 인지 능력을 유지했습니다.

다섯째, 잠재적 해결책입니다. 노화된 장내 미생물군과 관련된 인지 저하를 항생제로 치료하자 회복이 나타났습니다. 이는 장내 세균을 조절함으로써 기억력과 뇌 기능을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 마지막으로, 미래의 함의입니다. 연구자들은 인간에서도 유사한 장-뇌 상호작용이 존재하는지, 그리고 이를 통해 노화 관련 기억 문제를 해결할 수 있는 방법을 탐구할 계획입니다.

이 연구는 장 건강이 뇌 기능에 미치는 중요한 역할을 강조하며, 노화와 관련된 인지 저하에 대한 새로운 치료법 개발의 가능성을 열어줍니다.

Ceno는 사용자가 인터넷 접속이 중단되거나 검열될 때에도 웹 콘텐츠에 접근하고 이를 공유할 수 있도록 돕는 무료 모바일 브라우저입니다. 이 브라우저는 다른 사용자들의 네트워크를 활용하여 제한을 우회하는 방식으로 작동합니다.

주요 기능으로는 차단된 콘텐츠에 접근할 수 있는 기능이 있습니다. Ceno 네트워크의 도움을 받아 사용자는 차단된 웹사이트에 접속할 수 있습니다. 또한, 피어 투 피어 네트워크를 통해 웹사이트가 전 세계의 사용자들에 의해 공유되고 저장되므로, 전통적인 연결이 실패하더라도 웹사이트에 접근할 수 있습니다. Ceno는 피어 투 피어 트래픽 라우팅을 사용하여 데이터 비용을 줄이는 데도 기여합니다. 이 브라우저는 오픈 소스 라이브러리를 기반으로 개발되어, 개발자들이 자신의 앱에 Ceno 네트워크를 통합할 수 있도록 하고 있습니다.

사용자들은 지금 Ceno를 다운로드하고 자주 사용하여 인터넷 검열에 저항할 수 있는 강력한 네트워크를 구축하는 데 도움을 줄 것을 권장합니다. Ceno는 자유로운 표현과 정보 공유를 촉진하는 비영리 단체인 eQualitie에 의해 개발되었습니다.

사용자들은 특히 인터넷 제한이 심한 지역에서 Ceno의 효과를 높이 평가하고 있습니다.

"버블 소트 아멘 브레이크"는 Vee가 Godot를 사용해 만든 새로운 프로토타입 게임입니다. 이 게임은 HTML5와 윈도우 플랫폼에서 다운로드할 수 있으며, 완벽한 5.0점의 평가를 받았습니다. 사용자들은 무료로 다운로드하거나 원하는 금액을 지불할 수 있습니다. 게임은 음악 제작에 중점을 두고 있으며, 유명한 아멘 브레이크 샘플을 포함하고 있습니다. 사용자들의 댓글에서는 게임에 대한 감사의 표현과 함께 정렬된 샘플 재생 옵션 추가와 소스 코드에 대한 문의가 있었습니다.

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레딧이 사용자 생성 콘텐츠에 대한 저작권을 주장하며 웹 스크래핑 회사인 SerpApi와 Perplexity를 상대로 소송을 제기했습니다. 그러나 이 소송은 사용자들이 자신의 콘텐츠를 소유한다고 명시한 레딧의 사용자 계약과 모순됩니다. 레딧의 법적 주장은 사용자 동의 없이 이 콘텐츠를 통제하고 수익을 창출하려는 시도로 해석되고 있습니다.

이번 소송은 디지털 밀레니엄 저작권법(DMCA)에 근거하고 있지만, 비판자들은 레딧이 콘텐츠에 대한 저작권을 소유하고 있지 않기 때문에 법적 근거가 없다고 주장합니다. 소송에서는 SerpApi가 레딧의 플랫폼이 아닌 공개 자원인 구글 검색 결과에 접근했다고도 주장하고 있습니다.

비판자들은 레딧의 주장이 잘못되었으며, 이 소송이 공개적으로 공유된 정보에 대한 접근을 제한함으로써 더 넓은 인터넷에 해를 끼칠 수 있다고 지적합니다. 결국 SerpApi는 자신의 행동이 합법적이며 개발자와 연구자에게 유익하다고 방어하며, 자유롭고 개방적인 인터넷의 중요성을 강조하고 있습니다.

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Go 스케줄러는 Go 런타임의 중요한 부분으로, 어떤 고루틴(경량 실행 스레드)이 다음에 사용 가능한 CPU 스레드에서 실행될지를 결정합니다. 이 스케줄러는 세 가지 주요 구성 요소를 기반으로 하여 수백만 개의 고루틴을 효율적으로 관리합니다.

첫 번째 구성 요소는 고루틴(G)입니다. 고루틴은 Go에서 동시에 실행되는 작업을 나타내며, 각각은 작은 스택(최초 2KB)과 상태 정보를 가지고 있습니다. 고루틴은 경량이기 때문에 많은 수가 동시에 존재할 수 있습니다.

두 번째는 OS 스레드(M)입니다. 이는 고루틴을 실행하는 실제 스레드로, 각 스레드는 스케줄링 및 가비지 수집과 같은 런타임 작업을 관리하기 위한 특별한 "g0" 고루틴을 가지고 있습니다.

세 번째는 프로세서(P)입니다. 이는 실제 CPU 코어가 아니라 고루틴의 효율적인 실행을 가능하게 하는 스케줄링 컨텍스트입니다. 각 P는 자체 실행 대기열과 메모리 캐시를 가지고 있어 고루틴이 충돌 없이 실행될 수 있도록 합니다.

스케줄러는 모든 고루틴과 그 상태를 추적하는 전역 상태(schedt)를 유지합니다. 고루틴은 생성, 실행, 대기(차단될 때), 그리고 최종적으로 정리되어 재사용을 위해 자유 상태로 돌아가는 다양한 상태를 거칩니다.

주요 프로세스에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 고루틴은 자발적으로 차단될 수 있으며(예: 채널을 기다릴 때) 중앙 스케줄러의 개입 없이도 가능합니다. 고루틴이 시스템 호출을 할 때, 관련된 OS 스레드는 차단될 수 있지만 P는 다른 작업을 위해 여전히 사용 가능합니다. 고루틴은 처음에는 작은 스택을 가지지만 필요에 따라 스택 크기를 늘릴 수 있습니다. Go는 협력적이고 비동기적인 방법을 사용하여 장시간 실행되는 고루틴이 스케줄러에게 제어권을 양도하도록 보장합니다.

스케줄링 루프(schedule())는 실행 가능한 고루틴을 지속적으로 찾으며, 먼저 로컬 대기열을 확인한 후 전역 대기열로 이동하고, 작업 훔치기 전략을 사용하여 시스템의 효율성을 유지합니다.

전반적으로 Go 스케줄러의 설계는 높은 동시성과 반응성을 가능하게 하여 Go 프로그래밍 언어의 강력한 기능이 됩니다.

이 텍스트는 어떤 것을 시행할지에 대한 질문을 간단히 제기한 후, 확고한 "아니오"라는 대답을 제시하고 있습니다.

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저자는 GitHub에서 찾을 수 있는 실험실 프로젝트를 만들었습니다. 이 프로젝트는 LM Studio, Qwen2.5-7B-Instruct, 그리고 ChromaDB를 사용하며, 클라우드 서비스나 GPU, API 키가 필요하지 않습니다.

설정은 간단하여, 저장소를 복제하고 몇 가지 명령어를 실행하는 데 약 10분 정도면 결과를 확인할 수 있습니다. 이 프로젝트는 독성 공격의 결과를 보여줍니다.

주요 사항으로는, 이 공격은 5개의 문서로 구성된 작은 집합에서 95%의 성공률을 보였지만, 더 큰 문서 집합에서는 더 많은 독성 문서가 필요하다는 점입니다. 또한, 임베딩 이상 탐지를 사용했을 때 성공률이 95%에서 20%로 크게 감소하는 놀라운 결과가 나타났습니다. 이 방법은 새로운 모델 없이 기존 임베딩과 함께 작동합니다.

전반적으로 모든 방어 수단을 결합했을 때 공격의 성공률은 10%로 줄어듭니다. 저자는 사용된 방법이나 프로젝트에 대한 질문에 대해 논의할 준비가 되어 있습니다.

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제공된 텍스트에는 오픈 소스 소프트웨어와 관련된 이벤트 및 블로그 링크가 포함되어 있습니다. 이 내용은 오픈 소스 커뮤니티의 문제를 해결하거나 개선하기 위한 간단한 접근 방식에 대해 논의할 것을 제안합니다. 링크를 클릭하면 2026년 FOSDEM 행사에 대한 더 많은 정보와 Malus 웹사이트의 블로그를 확인할 수 있습니다.

AI를 활용한 코딩은 개발자들 사이에 숨겨져 있던 갈등을 드러내고 있다. 일부 개발자들은 손으로 코드를 작성하는 기술과 그로 인한 만족감의 상실을 슬퍼하며, 발견의 기쁨이 줄어들었다고 느낀다. 반면, 저자와 같은 사람들은 기술의 발전에 따라 접근 방식이 변화했으며, 이제는 수동으로 코드를 작성하기보다는 AI 도구를 활용하는 데 더 집중하고 있다.

저자는 코딩 자체에 대한 슬픔이 아니라, 웹과 직업 시장의 변화에 대해 아쉬움을 표현한다. 일부는 기술에 대한 향수를 느끼지만, 저자는 산업의 더 넓은 맥락과 미래에 대한 우려를 가지고 있다.

개발자들 사이의 갈등은 서로 다른 동기를 보여준다. 어떤 이들은 코딩의 예술성을 중시하는 반면, 다른 이들은 실용적인 결과를 우선시한다. 자신이 느끼는 슬픔이 기술에 대한 것인지, 아니면 변화하는 생태계에 대한 것인지를 인식하는 것이 새로운 도구와 도전에 적응하는 데 도움이 될 수 있다.

결국 저자는 수십 년 동안 과정이 변화했음에도 불구하고 자신의 아이디어가 실현되는 것을 보며 여전히 만족감을 느낀다. 그들은 이러한 변화를 수용하면서도 앞으로의 불확실성을 인정하고 있다.

Vite+는 MIT 라이선스 하에 제공되는 새로운 오픈 소스 웹 개발 도구입니다. 이 도구는 Vite, Vitest 등 여러 도구를 하나의 플랫폼으로 통합하여 개발 과정을 간소화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Vite+는 런타임(Node.js), 패키지 관리자, 웹 개발에 필요한 모든 프론트엔드 도구를 관리하는 통합 도구 체인을 제공합니다. 사용자는 프로젝트 생성, 의존성 설치, 개발 서버 실행, 프로덕션 빌드 등을 단일 구성 파일로 쉽게 수행할 수 있는 간단한 명령어를 이용할 수 있습니다. Vite+는 이전 도구들보다 더 빠르게 설계되어 빌드 시간을 크게 줄이고, 코드 검사 및 포맷팅 속도를 개선했습니다. Vite Task는 작업 관리를 자동화하여 의존성에 따라 명령어를 효율적으로 실행할 수 있게 합니다. 기존 프로젝트는 간단한 명령어로 Vite+로 쉽게 이전할 수 있습니다.

Vite+는 도구와 프로세스를 통합하여 웹 개발의 복잡성을 줄이는 것을 목표로 하며, 개발자들이 쉽게 시작하고 효율적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다. React, Vue, Svelte와 같은 인기 있는 프레임워크와 함께 사용할 수 있습니다. 사용자 피드백을 환영하며, 향후 릴리스에서 지속적인 개선과 새로운 기능이 계획되어 있습니다.

해커 그룹인 ByteToBreach가 스웨덴의 전자 정부 플랫폼 전체 소스 코드를 유출했습니다. 이 해킹은 스웨덴의 디지털 정부 서비스를 담당하는 CGI Sverige AB가 관리하는 시스템의 취약점을 통해 이루어졌습니다. 유출된 내용에는 소스 코드뿐만 아니라 직원 데이터베이스와 API 서명 시스템과 같은 민감한 정보도 포함되어 있습니다.

이번 사건의 주요 내용은 다음과 같습니다. 유출된 자료에는 전체 소스 코드와 다양한 민감한 데이터베이스가 포함되어 있으며, 일부 시민 데이터는 별도로 판매되고 있습니다. 해킹에 사용된 취약점으로는 Jenkins와 Docker, SSH 자격 증명, SQL 기법이 포함됩니다. 이 사건은 스웨덴 정부와 시민들에게 직접적인 영향을 미치는 심각한 사안으로 간주됩니다.

소스 코드는 무료로 제공되며, 판매된 데이터베이스에 대한 자세한 정보는 별도로 제공되고 있습니다.

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저자는 iMac이 고장난 후 Mac에서 Windows 11로 전환한 경험을 공유합니다. 처음에는 새로운 Mac을 구매할 생각이었지만, 대신 강력한 Windows PC를 사용해 보기로 결정했습니다. 여러 작업, 특히 프로그래밍과 음악 제작에서 Windows가 예상보다 덜 불편하다는 것을 알게 되었지만, 전반적으로는 여전히 macOS를 선호합니다.

Windows 11은 장단점이 있다고 저자는 말합니다. 파일 탐색이 더 편리한 Windows 탐색기와 기본 패키지 관리자(winget)를 높이 평가하지만, macOS의 부드러운 키보드 단축키와 앱 사용 편의성이 그리워진다고 합니다.

Windows의 키보드 단축키에 적응하는 것은 저자에게 불편한 경험이었습니다. macOS의 커맨드 키에 익숙해져 있었기 때문입니다. 이 설정을 사용자화하려고 했지만 어려움을 겪었습니다.

Windows의 좋은 점으로는 더 나은 파일 탐색기와 작업 표시줄, 뛰어난 게임 성능 및 언리얼 엔진과의 호환성, 유용한 서드파티 애플리케이션과 사용자화 옵션이 있습니다.

하지만 Windows에는 여러 가지 문제도 있습니다. 저자는 복잡한 키보드 레이아웃 설정, 스케일링 및 글꼴 렌더링 문제, 다양한 애플리케이션과 시스템 설정 간의 UI 불일치, 작업 표시줄 아이콘이 사라지거나 설치 문제와 같은 잦은 버그를 경험했습니다.

결국 저자는 중고 M1 MacBook Air를 구입하여 다시 macOS로 돌아갔습니다. Windows와 macOS 모두 완벽하지 않다는 점에 실망감을 표하며, 두 운영 체제의 개선을 희망하지만 미래 개발에 대해서는 회의적인 입장을 보였습니다.

결론적으로, Windows 11은 몇 가지 매력적인 기능을 제공하지만, 저자는 macOS에 비해 전반적인 경험이 불만족스러워 결국 Apple로 돌아가게 되었다고 전합니다.

영국 기업 등록 기관인 Companies House 웹사이트에서 심각한 보안 결함이 발견되어, 500만 개 등록 기업의 개인 정보에 무단으로 접근할 수 있는 상황이 발생했습니다. 이 취약점은 Ghost Mail의 존 휴잇이 발견했으며, 누구나 간단한 로그인 절차와 등록된 기업의 회사 번호만으로 다른 기업의 대시보드를 열람할 수 있게 했습니다. 이로 인해 이사들의 자택 주소와 이메일 주소와 같은 민감한 정보가 노출되었고, 심지어 기업 정보를 수정할 수도 있는 가능성이 있었습니다.

문제를 확인한 후, Companies House는 웹 파일링 시스템을 중단했습니다. 취약점이 발생한 정확한 기간과 기업에 미친 잠재적 영향은 아직 알려지지 않아, 보안과 데이터 보호 법규 준수에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이번 사건은 기업 데이터베이스에서 민감한 정보를 처리하는 데 있어 중대한 위험을 드러내고 있습니다.

2026년 3월 12일, 구글은 ARM64 리눅스 기기에서 사용할 수 있는 크롬 브라우저를 2026년 2분기에 출시한다고 발표했습니다. 이는 2020년 macOS와 2024년 윈도우에서 ARM 기기를 위한 크롬 출시 이후의 새로운 단계입니다.

이번 새로운 버전은 사용자가 구글 서비스를 브라우징에 원활하게 통합할 수 있는 경험을 제공합니다. 사용자는 기기 간 북마크와 브라우징 기록을 동기화하고, 크롬 확장 프로그램에 쉽게 접근하며, 한 번의 클릭으로 웹페이지를 번역하는 등의 기능을 즐길 수 있습니다.

크롬은 보안을 위해 설계되어 있으며, 실시간으로 위협으로부터 보호하고, 안전한 결제를 위한 구글 페이와 같은 도구를 제공합니다. 내장된 구글 비밀번호 관리자는 사용자가 비밀번호를 안전하게 관리할 수 있도록 도와주며, 데이터 유출이 발생할 경우 경고를 제공합니다.

또한 구글은 NVIDIA와 협력하여 DGX Spark AI 슈퍼컴퓨터 사용자들이 크롬 설치를 간편하게 할 수 있도록 지원하고 있습니다. 다른 리눅스 사용자들도 크롬 웹사이트에서 ARM64 버전을 다운로드할 수 있습니다.

이번 출시로 구글은 리눅스 커뮤니티와 ARM 생태계에 대한 헌신을 다시 한번 강조하며, 개발자와 파워 유저들의 브라우징 경험을 향상시키고자 합니다.

wolfIP는 자원이 제한된 임베디드 시스템을 위해 설계된 경량 TCP/IP 스택입니다. 이 스택은 동적 메모리를 사용하지 않기 때문에 메모리가 부족한 환경에서도 적합합니다. wolfIP는 "엔드포인트 전용" 모드로 작동하여 네트워크 연결을 생성할 수 있지만, 서로 다른 네트워크 인터페이스 간의 트래픽을 라우팅하지는 않습니다.

주요 특징으로는 BSD와 유사한 논블로킹 소켓 API를 사용하며, 사용자 정의 콜백 기능이 포함되어 있습니다. 소켓의 수는 고정되어 있으며, 패킷 처리를 위한 메모리가 미리 할당되어 있습니다. 이 스택은 이더넷, IPv4, UDP, TCP 등 다양한 프로토콜을 지원하며, 관련 RFC를 따릅니다. 또한 DHCP와 DNS 클라이언트 지원, HTTP/HTTPS 서버 지원 및 TLS 기능도 포함되어 있습니다.

사용자는 POSIX 쉼을 이용해 wolfIP의 기능을 테스트할 수 있으며, 이 쉼은 소켓 호출을 wolfIP 스택으로 리디렉션합니다. TAP 장치를 통해 TCP와 ICMP(핑) 기능을 테스트할 수 있는 예제 명령어도 제공됩니다.

FreeRTOS 환경과의 통합을 위한 FreeRTOS 래퍼도 제공됩니다.

wolfIP는 GPLv3 라이센스 하에 배포됩니다.

러너인 리비 코프와 제이콥 아놀드는 달리기와 버터 만들기를 결합하는 재미있는 방법을 찾았습니다. 그들은 바이럴 TikTok 영상에서 트레일 러닝을 하면서 버터를 만드는 과정을 보여줍니다. 이들은 이중으로 포장된 지퍼백에 생크림과 소금을 넣고, 이를 러닝 조끼에 고정한 후 달리기를 시작합니다. 아놀드는 생크림을 흔들면 버터가 만들어진다는 사실을 발견한 후, 달리기를 하면서도 이 방법이 통할지 궁금해졌습니다.

그들은 생크림을 흔들면 지방 분자가 서로 붙어 버터가 형성된다는 것을 배웠습니다. 첫 번째 시도에서는 크림을 너무 많이 사용해 강물에서 가방이 식으면서 버터가 잘 만들어지지 않았습니다. 두 번째 시도에서는 온도가 따뜻하고 고급 크림을 사용해 과정이 빨라졌습니다.

이후 그들의 실험은 다른 러너들에게도 달리기를 하면서 버터와 다양한 창의적인 음식을 만들어보도록 영감을 주었습니다. 코프는 달리기와 버터 만들기의 즐거움에 대해 이야기하며, 경쟁보다는 즐기는 것이 중요하다고 강조했습니다.

"SWE-bench"와 관련된 많은 풀 리퀘스트(PR)가 초기 검사를 통과하더라도 주요 프로젝트에 병합될 가능성이 낮다는 점에 대한 논의가 진행되고 있습니다. 이 문제는 포럼에서 149개의 댓글을 유발했으며, 커뮤니티의 다양한 의견과 우려가 나타나고 있습니다.

이 기사는 Flickr의 기술적 장점과 그것이 웹에 미친 영향을 다루고 있다. 저자는 향수에 대한 회의적인 시각을 보이지만, Flickr가 인터넷이 콘텐츠 공유와 상호 운용성을 강조하던 시기를 대표했다는 점을 인정한다. 주요 내용은 다음과 같다.

Flickr의 API는 사용자 친화적으로 설계된 최초의 널리 사용된 API 중 하나였다. 이 API는 개발자들이 사진 관련 기능을 쉽게 통합하고 탐색할 수 있도록 도와주었다.

Flickr는 고유한 장소 식별을 위해 '지구상의 위치 ID'(WOEID)를 도입했다. 이를 통해 사용자는 단순한 좌표가 아닌 특정 위치에 따라 사진을 쉽게 찾을 수 있게 되었다.

Flickr는 사용자가 콘텐츠를 더 정밀하게 필터링할 수 있도록 하는 머신 태그를 만들었다. 이러한 태그는 다양한 출처에서 관련 콘텐츠를 집계하는 데 도움을 주었다.

Flickr의 쇠퇴에도 불구하고, 그 기능과 개방성 및 리믹스 가능성의 원칙은 여전히 많은 개발자들에게 영향을 미치고 있다. 저자는 이러한 웹의 비전이 장기적으로 실현되지 못한 점을 안타까워한다.

2026년 3월의 새로운 소식입니다. 독일의 세벨, 캐나다의 프레스코, 그리스의 베로 등 다양한 아티스트들의 새로운 작품이 소개됩니다. 또한, 미국 벤처스의 미국 화물 사진도 추가로 공개됩니다.

정보 섹션에서는 그래피티 사진과 이미지를 미국, 유럽, 세계로 나누어 제공합니다. 주요 아티스트, 기차, 블랙북, 전쟁 벽화, 9·11 벽화에 대한 섹션도 포함되어 있습니다.

리소스 부분에서는 그래피티 관련 뉴스와 이벤트에 대한 업데이트를 제공합니다. 인터뷰, 기사, 연구 자료도 포함되어 있으며, 아트 크라임스라는 조직에 대한 정보와 최고의 그래피티 사이트 링크도 확인할 수 있습니다.

비동기 Rust 프로그래밍에서 발생하는 "스누징" 문제에 대해 설명하고 있습니다. 스누징은 미래가 진행될 준비가 되어 있지만, 실제로 폴링되지 않아 프로그램이 멈추거나 교착 상태에 빠지는 현상입니다. 저자는 스누징을 버그로 간주하며, 이는 취소나 기아와 혼동되는 경우가 많다고 주장합니다. 이 세 가지 개념은 서로 다릅니다.

스누징은 미래가 진행 가능함에도 불구하고 폴링되지 않을 때 발생합니다. 취소는 미래가 더 이상 폴링되지 않음을 의미하고, 기아는 한 작업이 다른 작업의 폴링을 방해하는 상황을 말합니다. 스누징은 특히 작업이 실수로 미래의 폴링을 중단할 때 교착 상태를 초래할 수 있습니다. 다양한 비동기 구조를 사용하면서 이러한 상황이 어떻게 발생할 수 있는지를 보여주는 여러 예시가 있습니다.

비동기 프로그래밍과 전통적인 스레드 기반 프로그래밍을 비교하면서, 비동기 Rust에서의 교착 상태는 스레드 관리에서 발생하는 유사한 문제에서 비롯된다고 강조합니다. 특히 작업이 일시 중지되거나 자원이 잘못 공유될 때 문제가 발생합니다. 저자는 비동기 함수에서 고정(pin)하는 것을 피할 것을 권장하며, 이는 스누징 문제를 숨길 수 있기 때문입니다. 스누징을 방지하기 위해 소유된 미래나 범위가 제한된 작업을 사용하는 방식으로 미래를 관리할 것을 제안합니다.

또한, 스누징을 방지하기 위한 Stream 특성과 비동기 패턴의 개선 가능성에 대해서도 논의합니다. 안전성과 명확성을 보장하는 새로운 동시성 패턴의 필요성을 강조합니다. 저자는 비동기 Rust에서 스누징을 인식하고 예방하는 것이 중요하다고 강조하며, 미래를 효과적으로 관리하기 위한 더 나은 실천과 도구의 필요성을 주장합니다.

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균류는 생명에 필수적인 존재로, 토양을 형성하고 탄소를 저장하며 세계 경제에 크게 기여하고 있습니다. 그 가치는 약 55조 달러로 추정됩니다. 그럼에도 불구하고 균류에 대한 우리의 이해는 제한적이며, 추정되는 1,200만 종 중 약 155,000 종만이 확인되었습니다. 균학자들은 균류가 식물과 동물과 함께 생태계에서 중요한 역할을 하기 때문에 그들의 인정을 촉구하고 있습니다. 균류는 약 90%의 식물과 공생 관계를 형성하여 이들이 영양분과 물을 더 효과적으로 흡수할 수 있도록 돕습니다.

위험에 처한 종 중 하나인 아가리콘 버섯은 수세기 동안 치유 특성으로 사용되어 왔지만, 지난 세기 동안 그 개체 수가 70% 감소했습니다. 균류는 생태계에서 중요한 역할을 하며, 매년 약 130억 톤의 이산화탄소를 대기에서 제거하는 탄소 격리 기능도 수행합니다. 그러나 기후 변화와 서식지 손실로 인해 많은 균근 생태계가 보호받지 못하고 있습니다.

최근 유엔 회의에서 도입된 균류 보존 서약과 같은 이니셔티브는 보존 노력에서 균류의 지위를 높이기 위한 것입니다. 연구자들은 균류의 다양성을 문서화하고 보호하기 위해 노력하고 있으며, 이는 생태적 균형을 유지하고 식물 생명을 지원하는 데 중요합니다. 전반적으로 균류의 환경에 대한 중요한 기여를 인식하고 연구할 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.

저렴한 알람 시계가 발명되기 전, 사람들은 제시간에 일어나는 다양한 창의적인 방법을 사용했습니다. 영국의 산업 혁명 시기에는 정시성이 매우 중요했는데, 몇 분만 늦어도 조립 라인이 중단될 수 있었기 때문입니다. 전통적인 알람 시계가 비쌌기 때문에 '노커 업퍼(knocker upper)'라는 직업이 생겨났습니다. 이들은 창문을 두드리거나 피리 같은 도구를 사용해 사람들을 깨웠고, 종종 새벽 3시부터 일을 시작했습니다. 이러한 관행은 리즈와 맨체스터 같은 산업 도시에서 흔했습니다.

역사적으로 사람들은 자연의 신호를 이용해 일어났습니다. 예를 들어, 수탉의 울음소리나 교회의 종소리가 그 예입니다. 많은 문화에서 일상생활은 자연광에 맞춰 조정되었지만, 일부 작업은 밤늦게까지 진행되기도 했습니다.

현대 알람 시계가 등장하기 전에도 다양한 시간 측정 장치가 있었습니다. 예를 들어, 매 시간마다 핀을 떨어뜨리는 양초 시계와 소리가 나는 물 시계가 있었습니다. 최초의 기계식 알람 시계는 18세기 후반에 만들어졌지만, 개인용 알람 시계가 일반화된 것은 19세기 후반과 20세기 초였습니다.

1920년대에는 알람 시계가 널리 보급되면서 노커 업퍼라는 직업이 사라졌고, 사람들의 일상은 더 구조화된 형태로 변화했습니다. 수면 습관은 발전했지만, 규칙적인 수면 패턴을 유지하는 것과 건강한 수면을 위해 자연광이 중요한 이유에 대한 교훈을 과거에서 배울 수 있습니다.

Axe는 전통적인 챗봇의 복잡함을 피하고 간단하고 효율적으로 설계된 AI 도구입니다. 긴 대화 세션을 필요로 하지 않고, AI 에이전트를 작고 집중된 유닉스 프로그램처럼 다룹니다. 각 에이전트는 코드 검토나 로그 분석과 같은 특정 역할을 가지고 있으며, 명령줄에서 쉽게 실행할 수 있습니다.

Axe의 주요 특징은 다음과 같습니다. 우선, 크기가 작고(12MB) 의존성이 최소화되어 있어 Python이나 Docker와 같은 프레임워크를 필요로 하지 않습니다. 또한, 표준 입력을 통해 데이터를 처리할 수 있는 기능이 있어, 예를 들어 git diff | axe run reviewer와 같이 사용할 수 있습니다. 에이전트는 더 복잡한 작업을 위해 다른 에이전트를 호출할 수 있는 하위 에이전트 위임 기능도 제공합니다. 지속적인 메모리를 통해 에이전트는 여러 사용에 걸쳐 정보를 기억할 수 있습니다. 다양한 모델과 제공업체, 예를 들어 Anthropic과 OpenAI와의 호환성도 갖추고 있습니다. 웹 검색이나 URL 가져오기와 같은 작업을 위한 내장 도구도 포함되어 있습니다. 또한, 안전한 파일 작업을 통해 에이전트가 특정 작업 디렉토리로 제한됩니다.

Axe는 Go 언어로 작성되었으며, 데몬이나 그래픽 인터페이스가 필요하지 않습니다. 제작자는 사용자들이 어떤 작업을 먼저 자동화할지 고민해보기를 권장합니다.

로스앤젤레스에서는 새로운 기회가 생겼습니다. 사람들이 집에서 일상적인 활동을 기록해 인공지능(AI) 시스템을 훈련하는 데 도움을 주는 일입니다. 살바도르 아르시가와 같은 근로자들은 헤드 마운트 카메라를 착용하고 청소나 요리 같은 집안일을 하며 자신을 촬영하는 대가로 약 80달러를 받습니다. 이 일은 두 시간 분량의 영상을 촬영하는 것입니다.

AI와 로봇 기술을 개발하는 기업들, 특히 테슬라와 구글과 같은 대기업들은 인간의 움직임에 대한 실제 데이터를 필요로 하면서 이러한 수요가 증가하고 있습니다. 인스타워크와 같은 회사들은 개인을 고용해 일상적인 작업을 촬영한 영상을 제공받고, 이는 로봇 훈련에 초점을 맞춘 마이크로 경제에 기여하고 있습니다.

일부 사람들, 특히 가정에서는 인플레이션과 실업률 상승 속에서 추가 수입을 얻기 위해 이 일에 참여하고 있습니다. 많은 이들에게 이 일은 편리하지만, 낮은 임금과 AI 시스템이 인간의 일자리를 대체할 가능성에 대한 우려도 존재합니다. 그럼에도 불구하고 아르시가와 같은 근로자들은 기술이 새로운 일자리를 창출할 것이라고 믿으며, 사람 간의 상호작용이 항상 필요하다는 점을 강조합니다.

이란의 해커 집단이 의료 기기 회사인 스트라이커에 대규모 사이버 공격을 감행해 시스템에 큰 장애를 일으켰습니다. 이번 공격은 의료 기관을 겨냥한 사이버 전쟁의 증가 추세를 보여줍니다. 해커들은 회사의 운영을 방해하려 했으며, 이는 현재의 긴장 상황과 정치적 목적을 위한 사이버 전술의 사용을 반영합니다.

비어와 수리야는 Cumulus Labs의 창립자로, 기존 코드를 변경하지 않고 다양한 AI 모델을 사용할 수 있는 API인 IonRouter를 출시했습니다. 그들은 현재의 추론 제공자들에서 발생하는 문제를 발견했습니다. 일부는 빠르지만 비용이 비쌉니다. 반면, 다른 일부는 저렴하지만 설정이 복잡하고 느립니다.

이 문제를 해결하기 위해 그들은 IonAttention이라는 전문화된 추론 엔진을 개발했습니다. 이 엔진은 GH200 아키텍처의 고급 하드웨어 기능을 활용하여 성능을 최적화합니다. 이를 통해 작업 처리 속도와 효율성이 크게 향상됩니다.

IonRouter는 경쟁 제품에 비해 더 나은 성능을 제공하지만, 현재 지연 시간이 더 긴 편입니다. IonRouter의 지연 시간은 1.46초로, 다른 제품의 0.74초보다 길습니다. 가격은 사용량에 따라 책정되며, 대기 시간에 대한 추가 비용은 없습니다. 사용자는 가입 없이 서비스를 체험할 수 있으며, 특히 맞춤형 AI 모델을 사용하는 사용자들의 피드백을 환영합니다.

이 기사는 러시아의 새로운 엘리트 팀이 중요한 실수로 인해 위험에 처하게 된 상황을 다룹니다. 이 실수는 그들의 작전에서의 취약점을 드러내며, 팀의 효과성에 대한 의문을 제기합니다. 저자들은 고도로 숙련된 팀조차도 노출로 이어지는 중대한 실수를 할 수 있다는 점을 강조합니다.

영국의 한 판사가 라이모나스 야크슈티스가 법정에서 증언하는 동안 스마트 안경을 통해 비밀리에 답변을 받고 있었다고 밝혔습니다. 판사 라켈 아그넬로 KC는 야크슈티스가 안경 사용에 대해 정직하지 않았다고 판단하며 그의 증언이 다른 사람에 의해 작성된 것처럼 보인다고 언급했습니다. 증언 중 야크슈티스는 질문에 답하기 전에 잠시 멈추었고, 그가 누군가에게 지도를 받고 있다는 것을 암시하는 방해가 있었습니다. 판사가 그에게 스마트 안경을 벗으라고 요청했을 때, 그의 휴대전화에서 누군가가 그를 도와주고 있다는 목소리가 들렸습니다. 아그넬로 판사는 야크슈티스의 증거를 완전히 기각하며 신뢰할 수 없고 진실하지 않다고 평가했습니다. 이 사건은 법적 절차에서 기술이 가져올 수 있는 문제를 부각시킵니다.

국가들은 엘론 머스크가 운영하는 위성 인터넷 서비스인 스타링크의 자체 버전을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 스타링크는 군사 작전에 필수적이고 신뢰할 수 있는 인터넷을 제공하기 때문입니다. 이 서비스는 약 10,000개의 위성을 통해 전 세계적으로 인터넷 접속을 가능하게 하며, 정보 공유와 드론 조정 같은 중요한 작업에 사용됩니다. 그러나 군대가 머스크가 통제하는 서비스에 의존하게 되면 접근 권한을 잃을 위험이 있습니다. 그래서 각국은 전투 중에도 연결 상태를 유지하기 위해 자체 위성 인터넷 시스템 개발에 박차를 가하고 있습니다.

3D 니팅은 의류를 제작하는 고급 기술로, Wholegarment 기계라는 특수한 기계를 사용합니다. 이 기계는 봉제가 필요 없는 의류를 만들어내어, 자원을 절약하고 편안함과 내구성을 높입니다.

3D 니팅의 주요 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 자원 낭비가 거의 없어서 최대 99%의 재료를 사용하고 1% 미만의 폐기물을 발생시킵니다. 둘째, 봉제가 없기 때문에 부서질 가능성이 적어 내구성이 뛰어납니다. 셋째, 몸에 맞게 잘 조형되므로 착용감이 우수합니다. 넷째, 독특한 디자인과 맞춤형 제작이 가능해 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 마지막으로, 필요할 때마다 의류를 제작할 수 있어 재고를 줄일 수 있습니다.

3D 니팅 기술은 1995년 일본의 SHIMA SEIKI라는 회사에 의해 개발되었습니다. 이 회사는 최초의 Wholegarment 니팅 기계를 선보였으며, 이후 기술이 발전하여 더욱 정교한 무봉제 디자인이 가능해졌습니다.

전통적인 제작 방법과 비교할 때, 3D 니팅은 많은 차이를 보입니다. 컷 앤드 수(Cut-and-Sew) 방식은 자원 낭비가 심하고 노동 집약적이며 약 30%의 재료가 낭비됩니다. 평면 니팅(Flatbed Knitting)은 낭비를 줄이지만 여전히 봉제가 있어 의류가 약해질 수 있습니다. 원형 니팅(Circular Knitting)은 더 강한 원단을 만들지만 고정된 사이즈로 인해 맞춤형 옵션이 제한됩니다.

소비자에게 3D 니팅 의류는 일반적으로 더 강하고 가벼우며 지속 가능성이 높습니다. 이 기술은 주문 생산이 가능해 과잉 생산과 낭비를 줄이는 데 기여합니다.

지속 가능성 측면에서 3D 니팅은 원자재와 전기를 덜 소모하여 패션 산업에 더 친환경적인 선택이 됩니다.

앞으로 기술이 발전함에 따라 3D 니팅은 더 저렴해지고 널리 사용될 것으로 예상되며, 지속 가능한 패션 산업을 위한 길을 열어줄 것입니다. 3D 니팅은 품질과 지속 가능성을 우선시하는 책임감 있고 혁신적인 의류 제조 방식으로의 중요한 변화를 나타냅니다.

웹 페이지의 CSS 레이아웃은 그리드 디자인을 기반으로 구성됩니다. 이 레이아웃은 행과 열로 이루어진 그리드 시스템을 사용하며, 각 셀의 최대 너비와 간격을 정의합니다.

반응형 디자인을 위해 미디어 쿼리를 활용하여 화면 크기에 따라 그리드를 조정합니다. 특히, 768픽셀보다 넓은 장치에 맞춰 조정됩니다. 그리드 내의 특정 블록은 배치할 영역이 지정되어 있으며, 다양한 장치 크기에 맞춰 적절한 정렬이 이루어집니다.

섹션 구분선과 같은 기능이 있어 레이아웃의 서로 다른 부분 간의 간격과 시각적 분리를 관리합니다. 또한, CSS 사용자 정의 속성(변수)을 사용하여 간격과 크기의 일관성을 유지합니다.

전반적으로 이 레이아웃은 유연하고 반응형으로 설계되어 다양한 화면 크기를 수용하면서도 구조적인 외관을 유지합니다.

미국 은행들이 사모 신용에 대한 노출이 증가하고 있으며, 이 금액이 3천억 달러에 달하고 있습니다. 이는 은행 부문에서 전통적인 대출원이 아닌 새로운 투자처에 대한 관심이 커지고 있음을 보여줍니다. 더 자세한 정보는 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

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이 글에서는 Rust에서 코드 최적화 시 "간접 호출이 비용이 든다"는 오해에 대해 다룹니다. 특히 비동기 프로그래밍에서 이 주제가 중요합니다.

첫째, 함수 호출의 오버헤드에 대한 일반적인 믿음은 모든 추가 함수 호출이 성능을 저하시킨다는 것입니다. 하지만 비동기 코드에서는 이 주장이 항상 사실이 아닙니다. 둘째, 긴 코드 블록을 별도의 함수로 분리하면 가독성과 유지보수성이 향상되며, 성능에 미치는 영향은 크지 않습니다. 셋째, Rust의 컴파일러는 함수 호출을 최적화할 수 있으며, 호출된 함수의 상태를 부모 함수의 상태와 통합하는 경우가 많아 성능에 미치는 영향이 미미합니다.

넷째, 실제 성능 비용은 함수 호출보다 I/O 작업이나 메모리 할당과 같은 다른 성능 문제들이 훨씬 더 중요합니다. 다섯째, 코드 이해와 유지보수에 소요되는 인지적 부담과 시간은 함수 인라인으로 얻는 미세한 성능 향상을 초과할 수 있습니다. 마지막으로, 개발자들은 성능을 이유로 함수 호출을 피하기보다는 이해를 돕는 명확하고 잘 명명된 함수를 우선시해야 합니다. 최적화를 하기 전에 성능을 측정하는 것이 중요합니다.

이 글은 코드 설계에서 명확성과 유지보수성이 불필요한 미세 최적화보다 더 유익하다고 강조하며, 이해를 돕는 경우에는 함수를 추출하는 것을 권장합니다.

터미널 에뮬레이터는 이제 화면에 표시된 URL을 자동으로 감지하고 사용자가 이를 열 수 있도록 지원합니다. 이는 웹 페이지에서 링크를 여는 방식과 유사합니다. 이 기능은 2017년에 GNOME 터미널과 iTerm2에서 처음 도입되었으며, 다른 터미널 에뮬레이터들도 곧 이 기능을 채택할 것으로 기대되고 있습니다.

사용자는 링크를 Ctrl 키를 누른 채 클릭하거나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 열 수 있습니다. 이 기능은 단순한 URL뿐만 아니라 임의의 텍스트를 URL에 연결할 수 있도록 합니다. 따라서 애플리케이션은 버그 추적기나 커밋 ID와 같은 항목에 클릭 가능한 링크를 만들 수 있습니다.

이 기능은 특별한 이스케이프 시퀀스인 OSC 8을 사용하여 텍스트를 하이퍼링크로 표시합니다. 각 하이퍼링크는 마우스를 올렸을 때 관련 텍스트 조각을 함께 그룹화할 수 있는 선택적 식별자(id)를 가질 수 있습니다.

터미널 에뮬레이터는 파일 링크의 호스트 이름이 로컬 머신과 일치하는지 확인하여 보안 문제를 피해야 합니다. 또한, URL과 식별자의 길이에 제한을 두어 과도한 메모리 사용을 방지해야 합니다.

이 기능은 안전하게 설계되었지만, 터미널 에뮬레이터는 링크를 열기 위해 복잡한 사용자 작업을 요구하거나 진행하기 전에 확인을 제공하는 등의 예방 조치를 시행할 수 있습니다.

전반적으로 이 새로운 기능은 터미널 애플리케이션의 상호작용성을 향상시켜 사용자가 링크를 수동으로 복사하고 붙여넣지 않고도 자원에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

OneCLI는 현재 원시 API 키를 사용하는 AI 에이전트를 관리하기 위해 설계된 도구입니다. 원시 API 키는 보안상 위험할 수 있습니다. OneCLI는 에이전트가 API에 접근하는 것을 막는 대신, 민감한 자격 증명을 노출하지 않고도 서비스에 접근할 수 있도록 합니다.

이 도구는 AI 에이전트와 필요한 API 사이의 안전한 게이트웨이 역할을 합니다. 사용자는 실제 API 자격 증명을 OneCLI의 암호화된 금고에 저장하고, 에이전트에게는 대체 키를 제공합니다. 에이전트가 요청을 보내면 OneCLI가 이를 확인하고, 대체 키를 실제 자격 증명으로 교체한 후 요청을 전달합니다. 이렇게 하면 에이전트는 민감한 정보를 직접 다루지 않게 됩니다.

OneCLI는 Docker를 사용하여 쉽게 설정할 수 있으며, 다양한 에이전트 프레임워크와 호환됩니다. Next.js로 구축된 대시보드가 있으며, 모든 데이터는 안전하게 암호화됩니다. 이 도구는 오픈 소스이며, 다른 사람들이 에이전트 인증을 관리하는 방법에 대한 피드백을 적극적으로 수렴합니다.

자세한 정보는 GitHub 페이지나 웹사이트를 방문해 주세요. GitHub: onecli, 웹사이트: onecli.sh.

DDR4 메모리 장치가 전원이 켜지면, 작동을 위해 여러 단계를 거칩니다. 이 과정은 네 가지 주요 단계로 나뉩니다.

첫 번째 단계는 전원 공급 및 초기화입니다. 이 단계에서는 시스템이 전원을 공급하고, 클럭을 활성화하며, 모드 레지스터를 로드하고, ZQ 보정을 수행하여 DRAM을 작동 준비 상태로 만듭니다.

두 번째 단계는 ZQ 보정입니다. 이 과정에서는 데이터 핀(DQ)의 기능을 보장하기 위해 참조 저항기를 사용하여 내부 저항을 조정합니다. 이를 통해 신호 전송의 정확성을 높입니다.

세 번째 단계는 Vref DQ 보정입니다. DDR4에서는 신호 수준을 결정하는 방법이 업데이트되어 성능을 개선하고 전력을 줄였습니다. 이 단계에서 메모리 컨트롤러는 데이터 라인에 대한 기준 전압을 설정합니다.

네 번째 단계는 읽기/쓰기 훈련입니다. 초기화가 완료된 후에도 DRAM은 완전히 작동하지 않습니다. 이 단계에서는 클럭과 데이터 신호를 정렬하고, 데이터 읽기 및 쓰기를 위한 최적의 타이밍을 결정하며, 신뢰할 수 있는 데이터 전송을 보장합니다.

이 단계들은 메모리 작업에서 데이터 무결성과 성능을 보장하는 데 매우 중요합니다. 각 메모리 칩의 신호 타이밍을 조정하기 위해 쓰기 레벨링과 읽기 센터링과 같은 기술이 사용됩니다. 또한, 다양한 조건에서 성능을 유지하기 위해 주기적인 재보정이 필요할 수 있습니다.

이러한 보정 및 훈련 단계는 DDR4 메모리가 다양한 시스템 환경에서 효율적이고 신뢰성 있게 작동하도록 돕습니다.

이 글에서는 인터넷이 IPv6 대신 진화된 버전인 IPv4x로 전환되는 가상의 시나리오를 다루고 있습니다.

1990년대 초반부터 IPv4 주소가 고갈될 것이라는 우려가 있었습니다. IPv6는 이 문제를 해결하기 위해 설계되었지만, 비용 문제와 먼저 전환하는 것에 대한 망설임으로 인해 채택이 더디게 진행되었습니다.

이 대안 역사에서 엔지니어들은 1993년에 IPv4x를 제안했습니다. IPv4x는 기존의 IPv4 시스템과 호환성을 유지하면서 128비트 주소를 추가하여 IPv4를 확장하는 방식이었습니다. 이로 인해 IPv4x 패킷은 구형 라우터와 신형 라우터 모두에서 인식될 수 있었습니다.

1996년에는 DNS와 DHCP의 업데이트와 함께 IPv4x가 도입되어 기존 네트워크를 방해하지 않으면서 점진적으로 채택될 수 있었습니다. MIT는 초기 주요 채택자로, IPv4x의 실용성을 입증했습니다.

세월이 흐르면서 IPv4x는 표준이 되었고, 피어 투 피어 네트워킹을 더 쉽게 할 수 있게 하며, 인프라에 큰 변화를 주지 않고도 더 많은 장치를 지원할 수 있었습니다.

이 글은 IPv4x 시나리오가 흥미롭지만 실제로는 실현되지 않았음을 강조합니다. 대신 IPv6가 완전한 개편으로 개발되었고, 이는 도전적이지만 점차 IPv4를 대체하는 데 성공하고 있습니다.

상상 속의 IPv4x 세계는 호환성을 깨지 않고 더 부드러운 전환이 가능하다는 점을 부각시킵니다. 이는 인터넷의 발전이 완벽할 필요는 없지만 계속 진행되어야 한다는 것을 시사합니다.

저자는 "SixGate"라는 개념을 소개하며, IPv4 사용자가 IPv6 세계에 접근할 수 있는 다리를 제공하는 것을 목표로 하고, 원활한 전환의 필요성을 강조합니다.

결론적으로, IPv4x의 아이디어는 이론적으로 부드러운 전환을 제시하지만, 실제로 IPv6로의 전환은 계속 진행 중이며 인터넷의 미래에 필수적입니다.

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저자는 PSRayTracing이라는 레이 트레이싱 프로젝트에서 아크사인 함수의 빠른 근사값을 탐구했습니다. 처음에는 Padé 근사와 테일러 급수 근사를 사용해 속도를 개선하려고 했지만, 이 방법들은 큰 개선 효과를 보이지 않았습니다.

그래픽 애플리케이션에서 아크사인과 같은 삼각 함수는 시간이 많이 소요되므로, 더 빠른 근사값을 찾는 것이 중요합니다. 저자는 아크사인에 대한 테일러 급수 근사를 만들어 속도를 높였지만, 입력 값이 -0.8이나 0.8을 초과할 경우 한계가 있었습니다.

더 나은 정확성을 위해 Padé 근사를 탐구했지만, 이 방법은 복잡한 계산이 필요했고 결국 속도 개선에는 큰 도움이 되지 않았습니다. 이후 저자는 반각 변환을 사용하는 방법을 도입하여 근사를 더욱 개선했으며, 특히 극단적인 경우에서 오류를 줄이는 데 효과적이었습니다.

새로운 방법들을 테스트한 결과, 표준 함수인 std::asin()과 비교했을 때 속도 향상은 미미했습니다. 그러나 저자는 나중에 Nvidia Cg Toolkit에서 훨씬 더 빠른 아크사인 근사 방법을 발견했고, 이는 이전 시도보다 훨씬 나은 성능을 보여주었습니다. 이 방법은 계산 시간을 단축시키면서도 오류를 최소화했습니다.

이 경험을 통해 문제를 해결하기 전에 철저한 연구의 중요성을 깨달았습니다. 이미 더 나은 해결책이 존재할 수 있기 때문입니다. 처음에는 효율적인 아크사인 근사를 찾는 데 어려움을 겪었지만, 결국 레이 트레이싱 프로젝트의 성능을 크게 향상시킨 훨씬 빠른 방법을 발견하게 되었습니다.

연구자들은 AI 기술이 적용된 장난감, 특히 포근한 인형인 가보가 어린이의 감정을 잘못 해석하고 부적절하게 반응할 수 있다고 경고하고 있습니다. 케임브리지 대학교의 연구에서는 3세에서 5세 사이의 어린이들이 AI를 활용해 대화하는 가보와 어떻게 상호작용하는지를 관찰했습니다. 많은 어린이들이 이 장난감과 효과적으로 소통하는 데 어려움을 겪었고, 가보는 종종 그들의 목소리를 인식하지 못하거나 어색한 반응을 보였습니다. 예를 들어, 어린이가 슬픔을 표현했을 때 가보는 그 감정을 인정하기보다는 대화를 다른 방향으로 돌리려 했습니다.

연구자들은 이러한 장난감을 사용하는 어린이들의 "심리적 안전"을 보장하기 위해 더 엄격한 규제가 필요하다고 강조합니다. 어린이는 사회적 신호를 배우는 중요한 시기에 있기 때문입니다. 부모들은 AI 장난감과의 상호작용을 주의 깊게 살펴보고, 개인정보 보호 정책을 꼼꼼히 읽을 것을 권장합니다. 일부 교육자와 옹호자들은 어린이의 발달에 인간 간의 상호작용이 필수적이라고 주장하며, 조기 아동 교육 환경에서 AI 사용에 대해 경고하고 있습니다.

팀 스트라우빙거는 컴퓨터 그래픽 연구자이자 디지털 아티스트로, 전 스펙트럼 및 적외선 사진을 탐구하고 있습니다. 그는 카메라의 필터를 수정하여 자외선과 적외선 빛을 차단하는 필터를 제거함으로써 인간의 시각을 넘어서는 파장을 포착할 수 있게 합니다.

그의 블로그 포스트에서는 수정된 캐논 EOS 레벨 T6 DSLR 카메라를 사용하여 다양한 유형의 사진을 찍는 방법에 대해 설명합니다. 그는 특히 햇빛과 같은 다양한 조명 원천이 전 스펙트럼으로 촬영한 이미지의 모습에 어떻게 영향을 미치는지를 설명합니다. 예를 들어, 낮에 촬영한 사진은 적외선 빛 때문에 더 핑크색으로 보이는 경향이 있으며, 풍경 사진은 대비와 세부 사항이 더욱 뚜렷하게 나타납니다.

스트라우빙거는 적외선 사진의 독특한 특성도 강조합니다. 적외선 사진은 안개를 뚫고 들어갈 수 있는 능력과 식물이 적외선 빛을 반사하는 방식에서의 뚜렷한 차이점이 그 예입니다. 그는 가시광선, 전 스펙트럼, 적외선으로 촬영한 장면들을 비교하며 그림자와 색상이 어떻게 극적으로 변화하는지를 언급합니다.

밤에는 다양한 인공 조명이 서로 다른 양의 적외선을 방출한다는 점을 관찰합니다. 나트륨 증기등은 전 스펙트럼 이미지에서 핑크색 핫스팟을 만들어내고, LED 조명은 적외선을 거의 방출하지 않습니다. 그는 전 스펙트럼 카메라를 천체 사진 촬영에 활용할 가능성도 언급합니다.

전반적으로 그는 전 스펙트럼 사진의 매력적인 측면을 공유하고, 향후 포스트에서 선택적 필터와 자외선 사진 촬영 등 더 많은 기법을 탐구할 계획입니다.

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우리는 Claude Code 사용에 대한 더 나은 통찰력을 얻기 위해 rudel.ai를 만들었습니다. 매일 사용했지만 어떤 세션이 효과적이었는지, 우리가 개선되고 있는지 알지 못했습니다. 그래서 분석 기능을 추가하고 1,573개의 실제 세션에서 데이터를 수집했습니다. 이 데이터는 총 1,500만 개 이상의 토큰과 270,000회의 상호작용을 포함합니다.

분석 결과에서 몇 가지 놀라운 사실이 발견되었습니다. 첫째, 기술은 세션의 4%에서만 활용되었습니다. 둘째, 26%의 세션이 중단되었으며, 대부분은 첫 1분 이내에 발생했습니다. 셋째, 성공률은 작업 유형에 따라 달라졌으며, 문서 작업 세션이 가장 높은 성과를 보였고, 리팩토링 세션이 가장 낮은 성과를 기록했습니다. 넷째, 중단을 나타내는 패턴은 종종 첫 2분 이내에 나타났습니다. 마지막으로, 좋은 세션 성과를 정의하는 명확한 기준이 없어 현재 이를 설정하기 위해 노력하고 있습니다.

이 도구는 무료이며 오픈 소스입니다. 우리의 발견이나 개발 과정에 대한 질문이 있다면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.

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최신 입문용 맥북 네오가 빅데이터 작업 성능을 평가하기 위해 ClickBench와 TPC-DS 벤치마크 테스트를 진행했습니다. 이 맥북은 256GB 또는 512GB의 저장 용량을 선택할 수 있으며, 6코어 애플 A18 프로 칩으로 구동됩니다.

ClickBench 테스트에서 맥북 네오는 인상적인 성과를 보여주었고, 빠른 로컬 SSD 접근 덕분에 일부 클라우드 인스턴스보다 더 나은 결과를 기록했습니다. 그러나 클라우드 기계들이 더 뛰어난 자원을 활용하면서 핫 런에서는 뒤처지는 모습을 보였습니다.

TPC-DS 벤치마크에서는 맥북 네오가 작은 규모에서 평균 쿼리 시간을 1.63초로 기록했지만, 더 큰 데이터셋에서는 어려움을 겪었습니다. SF300에서 전체 작업 완료까지 최대 79분이 소요되었습니다.

전반적으로 맥북 네오는 일부 빅데이터 작업을 처리할 수 있지만, 제한된 RAM과 디스크 입출력 속도로 인해 매일 사용하는 데는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 클라우드 환경에서 주로 작업하는 사용자에게는 가끔 로컬 데이터 처리를 위한 적합한 기기입니다. 본격적인 빅데이터 작업을 위해서는 다른 맥북 모델이나 다른 시스템이 더 적합할 수 있습니다.

Understudy는 여러 애플리케이션을 동시에 사용하는 번거로운 작업을 간소화하기 위해 설계된 새로운 데스크톱 도구입니다. 이 도구를 사용하면 한 번 작업을 수행한 후, 그 과정을 기록하여 재사용 가능한 기술로 만들어 줍니다.

예를 들어, 이미지를 검색하고 다운로드한 뒤 편집하여 메시징 앱을 통해 전송하는 과정을 가르칠 수 있습니다. 단순히 단계를 반복하는 것이 아니라, Understudy는 사용자의 의도에 따라 가장 빠른 방법으로 작업을 완료할 수 있습니다.

현재 Understudy는 macOS에서만 사용할 수 있으며, 일부 기능은 아직 개발 중입니다. 간단한 명령어로 설치할 수 있으며, 자세한 정보는 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다. 제작자는 이 도구의 작동 방식이나 기능에 대한 질문을 환영합니다.

데모 비디오도 확인할 수 있습니다.

팔란티어 CEO 알렉스 카프는 최근 그의 인공지능 기술이 정치적 권력을 교육을 받은, 주로 민주당 성향의 유권자들, 특히 여성들로부터 노동계급 남성들로 이동시킬 수 있다고 밝혔습니다. 그는 이러한 변화가 사회의 여러 측면에 혼란을 초래할 것이라고 주장하며, 이 기술이 진보적인 유권자들의 경제적 영향력을 약화시킬 수 있다고 언급했습니다. 카프의 발언은 공화당의 전략과 일치하는 것으로 보이며, 보수적인 의제와의 정치적 동맹 가능성을 시사합니다.

한편, 펜타곤은 트럼프 대통령의 지도 아래 이란에서의 군사 작전 첫 주에 110억 달러 이상이 소요되었으며, 이는 모두 의회의 승인 없이 이루어졌다고 보고했습니다. 비판자들은 이러한 지출이 사회 프로그램 삭감으로 인한 예산 절감 주장을 무너뜨린다고 지적하고 있습니다. 트럼프는 전쟁과 관련된 유가 상승을 경시하며, 이는 미국의 석유 생산자들에게 이익이 될 것이라고 주장했지만, 이는 일반 미국인들에게는 부정적인 영향을 미치고 있습니다.

또한, 트럼프는 주택 문제를 경시하는 발언으로 비판을 받고 있으며, 이는 경제적 문제보다 문화적 전투에 더 집중하고 있다는 것을 드러냅니다. 이는 그의 행정부가 주택 법안보다 유권자 억압 노력을 우선시했다는 보고와 일치합니다. 마지막으로, 트럼프는 제프리 엡스타인과의 과거 관계에 대한 논란에 휘말렸으며, 트럼프와 관련된 학대 주장에 대한 증언이 다시 떠오르고 있습니다.

최근 COSMOS 시험으로 알려진 연구에서 매일 종합 비타민을 섭취하는 것이 노인의 생물학적 노화를 늦추는 데 도움이 될 수 있다는 결과가 나왔습니다. 매사추세츠 종합병원 연구진은 이 연구를 2년에 걸쳐 진행했으며, 종합 비타민을 복용한 참가자들이 생물학적 노화가 약 4개월 정도 느려졌다는 사실을 발견했습니다. 특히, 연구 시작 시 생물학적 나이가 높은 참가자들이 가장 큰 혜택을 보았습니다.

연구진은 958명의 참가자로부터 혈액 샘플을 분석했으며, DNA의 변화에 기반하여 생물학적 노화를 측정하는 '후생유전학적 시계'를 사용했습니다. 참가자들은 두 그룹으로 나뉘었고, 한 그룹은 종합 비타민과 코코아 추출물을 섭취했으며, 다른 그룹은 위약을 받았습니다. 종합 비타민 그룹은 위약 그룹에 비해 노화 지표에서 상당한 개선을 보였습니다.

연구진은 종합 비타민이 생물학적 노화에 미치는 영향과 인지 기능, 암과 같은 질병의 위험 감소와 같은 건강 결과에 미치는 잠재적 영향을 계속 연구할 계획입니다. 이번 연구 결과는 건강한 노화를 위한 종합 비타민의 잠재적 이점을 강조합니다.

이 블로그 포스트에서 블룸버그의 수석 소프트웨어 엔지니어인 제이슨 윌리엄스는 자바스크립트를 위한 새로운 날짜 및 시간 API인 템포럴(Temporal)의 개발 과정을 설명합니다. 이 여정은 2018년 TC39 회의에서 더 나은 날짜 처리 솔루션의 필요성이 인식되면서 시작되었습니다. 이 회의에서는 다양한 자바스크립트 제안들이 논의되었습니다.

1995년에 만들어진 자바스크립트의 원래 날짜 객체는 변동성, 일관성 없는 월 계산, 모호한 파싱 등 여러 가지 문제를 가지고 있어 개발자들에게 어려움을 주었습니다. 웹 애플리케이션이 점점 복잡해짐에 따라 이러한 단점은 더욱 두드러지게 나타났고, Moment.js와 같은 외부 라이브러리가 등장하게 되었습니다. 이 라이브러리는 유용했지만 번들 크기를 증가시키고 유지 관리의 어려움을 초래했습니다.

템포럴 제안은 다양한 시간대와 달력을 지원하는 현대적이고 불변의 날짜 및 시간 라이브러리를 만드는 것을 목표로 했습니다. 이 제안은 TC39에서 여러 개발 단계를 거쳐 2026년에 최종적으로 4단계에 도달하였으며, 이는 이제 ECMAScript 사양의 공식적인 일부가 되었다는 의미입니다.

템포럴은 날짜와 시간을 처리하기 위한 다양한 유형을 제공합니다. 예를 들어, Temporal.ZonedDateTime, Temporal.Instant와 여러 일반 유형이 있습니다. 또한 달력과 기간을 지원하여 이전 날짜 객체의 문제 없이 날짜 조작을 쉽게 할 수 있습니다.

템포럴의 구현은 여러 기업과 기여자 간의 협력을 통해 이루어졌으며, 이를 통해 다양한 자바스크립트 엔진에서 프로세스를 간소화한 temporal_rs라는 공유 라이브러리가 만들어졌습니다. 현재 템포럴은 주요 브라우저에서 지원되며, 자바스크립트의 기능을 향상시켜 날짜와 시간 처리에 대한 오랜 문제를 해결할 것입니다.

전반적으로 템포럴은 자바스크립트의 중요한 발전을 나타내며, 복잡한 문제를 협력을 통해 해결할 수 있는 커뮤니티의 능력을 보여줍니다.

미국 경제는 지난해 4분기에 0.7% 성장하며, 초기 예상치인 1.4%에서 크게 하향 조정되었습니다. 이 성장률은 이전 분기의 4.4%와 3.8%에 비해 현저히 낮은 수치입니다. 지난해 가을의 정부 셧다운은 연방 정부 지출에 심각한 영향을 미쳤고, 이로 인해 지출이 16.7% 감소하여 성장 둔화에 기여했습니다.

소비자 지출은 2% 증가했지만, 이는 3.5%에서 감소한 수치입니다. 반면, 기업 투자는 인공지능에 대한 투자 덕분에 2.2% 증가했습니다. 2025년 전체 GDP 성장률은 2.1%로, 이전 예상치보다 약간 낮은 수치입니다.

고용 시장은 약세를 보이고 있으며, 지난달 기업들이 92,000개의 일자리를 줄였습니다. 2025년 전체 고용 성장률은 2002년 이후 가장 느린 속도를 기록했습니다. 경제학자들은 고용 성장이 회복될지, 아니면 경제가 약한 노동 시장에 맞춰 둔화될지에 대해 불확실성을 보이고 있습니다. 4분기 최종 GDP 보고서는 4월 9일에 발표될 예정입니다.