EmDash는 WordPress의 현대적인 대안으로 설계된 새로운 콘텐츠 관리 시스템(CMS)입니다. TypeScript와 Astro를 사용하여 구축된 EmDash는 현재 웹 호스팅 환경에서 중요한 보안 문제를 해결하고 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

EmDash의 주요 특징 중 하나는 강화된 보안입니다. EmDash는 각 플러그인을 독립된 환경에서 실행하여 WordPress 플러그인의 심각한 보안 문제를 해결합니다. 이를 통해 플러그인은 명시적으로 선언된 것만 접근할 수 있어 보안 취약점의 위험을 줄입니다.

EmDash는 완전한 오픈 소스이며 MIT 라이선스 하에 제공됩니다. 이는 더 많은 개발자들이 WordPress의 라이선스 제약 없이 플랫폼에 기여하고 적응할 수 있도록 장려합니다.

서버리스 아키텍처를 채택한 EmDash는 WordPress와 달리 수요에 따라 자원을 자동으로 확장할 수 있어 비용 절감과 성능 향상을 이끌어냅니다. 또한, 사용자가 쉽게 맞춤형 콘텐츠 유형을 생성할 수 있도록 지원하며, 기존 WordPress 사이트를 가져오는 기능도 제공하여 WordPress에서 전환하는 사용자에게 친숙합니다.

EmDash는 콘텐츠 접근에 대한 요금을 부과할 수 있는 개방형 표준(x402)을 지원하여 창작자들이 복잡한 설정 없이 콘텐츠를 수익화할 수 있도록 돕습니다. 개발자 친화적인 도구도 제공하여 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 사이트를 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있게 하여 콘텐츠 관리 작업을 간소화합니다.

또한, EmDash는 패스키 인증을 사용하여 보안을 강화하고 사용자 관리를 위한 역할 기반 접근 제어를 제공합니다.

WordPress가 24주년을 맞이하는 가운데, EmDash는 현대적인 도전 과제를 해결하고 웹사이트의 보안, 성능, 사용자 경험을 개선하기 위해 기존 개념을 현대화하고자 합니다. EmDash는 새로운 세대의 개발자와 콘텐츠 제작자에게 더 안전하고 유연하며 비용 효율적인 출판 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 EmDash는 초기 베타 버전으로 제공되며, 개발자들은 이를 시도해 볼 수 있습니다. 피드백은 향후 개발에 큰 도움이 될 것입니다.

구인 공고를 올릴 때는 직무 위치를 명시하고, 원격 근무인지(REMOTE), 미국 내 원격 근무인지(REMOTE (US)), 아니면 현장 근무인지(ONSITE 구분)를 분명히 해야 합니다. 채용 회사와 직접 관련이 있는 경우에만 게시할 수 있으며, 채용 대행사나 구인 게시판은 허용되지 않습니다. 각 회사는 하나의 게시물만 올릴 수 있으며, 잘 알려지지 않은 회사일 경우에는 어떤 일을 하는지 설명해야 합니다.

적극적으로 채용 중이며 지원자에게 응답할 준비가 되어 있어야 합니다. 구인 공고에 대한 주제와 관련 없는 댓글은 피해야 합니다. 관심 있는 사람은 진정으로 일자리를 원할 경우에만 이메일을 보내야 합니다. 구직자들은 제공된 링크를 통해 추가적인 구직 자료를 탐색할 수 있습니다. 또한, 구직자를 위한 "누가 채용되기를 원하는가?"라는 별도의 스레드도 마련되어 있습니다.

SwiftLM은 OpenAI API와 호환되도록 설계된 고속 추론 서버로, Swift로 작성되었습니다. 이 서버는 Python에 의존하지 않고 Apple Silicon에서 네이티브로 실행되어 효율적인 성능을 제공합니다.

사용자는 Releases 페이지에서 미리 빌드된 버전을 다운로드하여 서버를 빠르게 시작할 수 있습니다. 또는 저장소를 복제하고 빌드 스크립트를 실행하여 SwiftLM을 컴파일하는 데 필요한 모든 것을 설정할 수 있습니다.

SwiftLM은 Apple Silicon에서 대형 모델을 실행할 때 인상적인 성능 지표를 보여줍니다. 최근 업데이트로 생성 속도가 두 배로 증가했으며, 메모리를 효율적으로 관리하여 24GB RAM을 가진 기기에서 26B 모델을 실행할 수 있습니다.

SwiftLM의 주요 특징으로는 Metal과 Swift에 최적화된 네이티브 Apple Silicon 지원, OpenAI와 호환되는 API로 개발자들이 쉽게 통합할 수 있는 점, HuggingFace 형식의 모델을 직접 로드할 수 있는 스마트 모델 라우팅, 효율적인 메모리 사용을 위한 빠른 양자화 기능인 TurboQuantization, SSD에서 GPU로 직접 스트리밍할 수 있는 SSD Expert Streaming이 있습니다.

SwiftBuddy는 iPhone과 iPad에서 모델을 다운로드하고 서버나 Python 없이 로컬에서 추론을 실행할 수 있게 해주는 동반 앱입니다.

SwiftLM은 효율적인 KV 캐시 압축을 위한 하이브리드 TurboQuant 아키텍처를 사용하여 낮은 메모리 사용으로 높은 품질을 달성합니다.

사용자는 다양한 모델과 구성에 대한 성능 및 메모리 사용을 평가하기 위해 자동화된 벤치마크를 실행할 수 있습니다. SwiftLM은 건강 체크, 모델 목록, 채팅 완성을 생성하는 다양한 API 엔드포인트를 제공합니다.

SwiftLM을 사용하려면 macOS 14.0과 Apple Silicon 하드웨어, 필요한 개발 도구가 필요합니다. SwiftLM은 Apple 기기에서 기계 학습 모델을 효율적으로 제공하는 강력한 도구로, 속도, 낮은 메모리 사용량, 기존 도구와의 통합 용이성을 결합하고 있습니다.

OpenClaw Arena는 다양한 인공지능 모델들이 실제 작업에서 성능을 겨루는 리더보드를 제공합니다. 이 리더드의 순위는 특정 방법에 따라 계산됩니다. 일부 모델은 "임시"로 분류되며, 이는 이들이 전투에 참여한 횟수가 적어 순위가 더 많은 데이터가 확보됨에 따라 변동할 수 있음을 의미합니다. 임시 모델은 신뢰 구간이 넓어 순위에 대한 확신이 덜하다는 것을 나타냅니다.

메타는 인공지능(AI)을 활용해 건설 산업을 발전시키고 있으며, 미국에서 생산된 재료를 중심으로 더 나은 지속 가능한 콘크리트 혼합물을 만들고 있습니다. 최근에는 '베이지안 최적화 콘크리트(BOxCrete)'라는 새로운 AI 모델을 공개했으며, 이는 깃허브에서 오픈 소스로 제공됩니다.

미국은 매년 약 4억 입방 야드의 콘크리트를 사용하지만, 사용되는 시멘트의 20-25%는 수입에 의존하고 있습니다. 이러한 수입 의존은 국내 제조와 일자리 성장에 장애가 될 수 있습니다. 메타의 AI는 미국의 콘크리트 생산자들이 더 많은 국내 재료를 활용할 수 있도록 도와주어 지역 일자리와 경제를 강화할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

메타는 Amrize와 일리노이 대학교와 같은 주요 기업들과 협력하여 이 AI를 실제 콘크리트 생산에 적용하고 있습니다. 그들은 구조적 요구를 충족하면서 균열 위험을 줄이는 빠르게 경화되는 콘크리트 혼합물과 같은 주목할 만한 개선을 이루었습니다.

이 AI 모델은 콘크리트 혼합물 설계 과정을 향상시켜, 광범위한 실험실 작업 없이도 새로운 재료에 신속하게 적응할 수 있도록 합니다. 과거 데이터를 학습하여 특정 요구 사항에 맞는 최적의 혼합물을 제안하고, 테스트 결과에 따라 지속적으로 개선됩니다.

메타의 이러한 노력은 AI를 건설 산업의 핵심 요소로 만들기 위한 더 넓은 이니셔티브의 일환으로, 콘크리트 생산의 지속 가능성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 회사는 이 분야의 AI 도구를 더욱 발전시키기 위해 협력을 계속할 계획입니다.

NASA의 아르테미스 II 미션이 오늘 플로리다의 케네디 우주센터에서 오후 1시에 발사될 예정이다. 이번 미션은 아르테미스 프로그램의 첫 유인 미션으로, 우주비행사 리드 와이즈먼, 빅터 글로버, 크리스티나 코흐, 그리고 캐나다 우주비행사 제레미 핸슨이 참여한다. 이들은 10일 동안 달 주위를 여행하며 오리온 우주선의 생명 유지 시스템을 시험하고, 향후 아르테미스 미션을 위한 기초 작업을 수행할 예정이다. 이 이벤트는 이미 진행되었지만, 발사는 실시간 방송을 통해 시청할 수 있다.

중국어는 전통과 간체 두 가지 주요 형태로 나뉘어 있습니다. 전통 중국어는 대만과 홍콩에서 사용되며, 간체 중국어는 1950년대에 개발되어 중국 본토와 싱가포르에서 사용됩니다. 간체는 글자의 복잡성을 줄이고 일반적으로 자주 쓰이는 글자를 간소화합니다. 대부분의 중국어 사용자는 방언에 관계없이 이러한 스크립트를 사용하여 글을 씁니다. 이 글자는 한자라고 불리며, 일반적으로 사용되는 글자는 약 3,000에서 4,000자 정도입니다. 유니코드는 70,000자 이상의 글자를 지원합니다.

일본어는 세 가지 스크립트를 사용합니다. 한자는 중국어에서 차용한 글자이고, 히라가나는 일본어 고유의 단어와 문법 요소를 나타내며, 가타카나는 외래어를 표기하는 데 사용됩니다. 일상적인 일본어 글쓰기에는 약 2,000개의 한자가 필요하며, 히라가나와 가타카나는 다양한 문법적 기능을 위해 사용됩니다. 글자는 특정한 방식으로 소리를 나타낼 수 있으며, 소리를 수정하기 위해 작은 글자를 사용하거나 유성 자음을 나타내기 위해 기호를 추가하기도 합니다.

한국어는 한글이라는 독특한 스크립트를 사용합니다. 한글은 개별 음소로 구성된 음절을 나타냅니다. 또한 한자(중국 문자)를 포함할 수 있지만, 한글이 주로 사용되며, 일반적으로 약 2,300자의 한글이 사용됩니다.

부수는 글자의 구성 요소로, 글자를 색인화하고 새로운 글자를 만드는 데 사용됩니다. 강희자전에서는 214개의 부수를 인정하며, 다양한 글자 형태에 따라 변형이 존재합니다.

문자 집합은 글쓰기에 필요한 문자들의 모음으로, 이를 정렬하고 번호를 매겨 고유한 코드 포인트를 가진 코드화된 문자 집합을 만듭니다. 초기 문자 집합인 ASCII는 제한적이었고, 동아시아 언어를 위해 이중 바이트 문자 집합이 필요했습니다. 현재 유니코드는 모든 문자를 하나의 집합으로 포함하여 백만 개 이상의 코드 포인트를 허용합니다. UTF-8, UTF-16, UTF-32와 같은 다양한 인코딩 방법은 문자를 다양한 바이트 크기로 표현하지만, 모두 동일한 유니코드 문자 집합을 기반으로 합니다.

유니코드는 불필요한 문자 중복을 피하고, 유사한 문자를 통합하면서도 의미나 시각적 형태가 다른 문자에 대해서는 고유한 표현을 유지합니다. 애플리케이션에서는 바이트가 아닌 문자를 처리하는 것이 중요하며, 특히 다중 바이트 문자의 경우 올바르게 관리하지 않으면 표시 문제가 발생할 수 있습니다.

입력 방법 편집기(IMEs)는 사용자가 복잡한 문자를 입력할 수 있도록 도와줍니다. 이들은 일본어의 로마자 입력이나 중국어의 시안 입력과 같은 음성 입력 또는 시각 입력을 변환합니다. 중국어 문자를 입력하는 방법으로는 핀인과 보포모포가 있으며, 이는 음성 전사에 도움을 줍니다.

문자를 표현할 수 없을 때, 유니코드는 이데오그래픽 변형 지시자나 이데오그래픽 설명 문자를 사용하여 의도한 문자의 구성 요소를 전달할 수 있는 대체 설명을 허용합니다. 이 요약은 동아시아 언어에서 사용되는 다양한 문자 집합, 인코딩 시스템, 문자 입력 및 표현 방법에 대한 개요를 제공합니다.

CERN은 이번 여름에 대형 하드론 충돌기(LHC)의 대규모 업그레이드를 위한 준비를 하고 있습니다. 이 업그레이드는 '롱 셧다운 3(Long Shutdown 3, LS3)'로 불리며, 엔지니어들은 27킬로미터 길이의 지하 터널을 빠르게 이동할 수 있도록 돕는 새로운 '초전도 카트'를 개발했습니다. 이 카트는 64개의 초전도 엔진으로 구동되며, 이전에 사용되던 자전거보다 효율성을 높일 것으로 기대됩니다.

카트 프로젝트는 인근 유치원 어린이들의 디자인에서 영감을 받았으며, 이는 CERN이 미래 세대를 격려하는 데 헌신하고 있음을 보여줍니다. 이 카트에 대한 발표는 처음에는 만우절 농담으로 소개되었지만, 실제로는 LHC의 개선 작업에 중요한 역할을 할 것입니다. LHC는 고휘도 LHC로 업그레이드되고 있습니다. 또한, 이 카트가 항공우주 및 반중력 기술에 활용될 가능성에 대한 논의도 진행되고 있습니다.

Zerobox는 Rust로 개발된 새로운 도구로, 명령어를 실행할 수 있는 안전한 환경인 샌드박스를 만듭니다. 이 도구는 기존의 샌드박싱 기술을 활용하며, 비밀 관리와 같은 기능을 추가했습니다.

Zerobox는 다양한 플랫폼에서 작동하는 명령줄 인터페이스(CLI)입니다. 기본적으로 "기본 거부" 정책을 따르며, 이는 파일 읽기만 허용하고, 명시적으로 허가되지 않는 한 모든 쓰기 작업과 네트워크 접근을 차단한다는 의미입니다. 네트워크 호출을 관리하기 위해 프록시를 사용하며, 명령어에 비밀 정보를 주입할 수 있지만, 이 정보가 명령어 자체에 노출되지 않도록 합니다. 이 도구는 로컬에서 사용하도록 설계되어 있어, 어떤 운영 체제에서도 명령어를 쉽게 샌드박스할 수 있습니다.

제작자는 AI 도구와 에이전트를 사용하는 사용자들로부터 피드백을 받기를 권장합니다. Zerobox의 데모를 확인하려면 링크를 방문해 보세요.

Git Bayesect는 git 저장소에서 이벤트의 발생 가능성에 변화를 일으킨 커밋을 찾아주는 도구입니다. 예를 들어, 테스트가 더 자주 실패하게 만든 커밋을 식별하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 베이지안 추론을 사용하여 정확한 가능성을 알지 못해도 변화를 일으킨 커밋을 찾아냅니다.

설치는 pip를 통해 할 수 있습니다. 명령어는 pip install git_bayesect이며, uv 도구를 사용할 경우 uv tool install git_bayesect로 설치할 수 있습니다.

Git Bayesect는 예상 불확실성(엔트로피)을 최소화하고, 알려지지 않은 실패율을 관리하는 방법을 적용하여 문제의 커밋을 식별합니다.

기본 사용법은 다음과 같습니다. 먼저 이분 탐색을 시작하려면 git bayesect start --old $COMMIT 명령어를 입력합니다. 현재 커밋에서 실패를 기록하려면 git bayesect fail을 사용하고, 특정 커밋에서 성공을 기록하려면 git bayesect pass --commit $COMMIT을 입력합니다. 상태를 확인하려면 git bayesect status를 사용하고, 이분 탐색을 초기화하려면 git bayesect reset 명령어를 입력합니다.

고급 사용법으로는 커밋에 대한 사전 확률을 설정하거나 파일 이름 및 커밋 메시지를 기반으로 설정할 수 있습니다. 명령 로그를 확인하려면 git bayesect log를 사용하고, 마지막 관찰을 취소하려면 git bayesect undo를 입력합니다. 자동으로 이분 탐색을 실행하려면 git bayesect run $CMD를 사용하고, 테스트를 위한 최적의 커밋을 체크아웃하려면 git bayesect checkout 명령어를 입력합니다.

데모 스크립트가 제공되어 도구를 테스트하기 위한 가짜 저장소를 생성할 수 있습니다. 이 과정에는 저장소를 생성하고, 불안정한 스크립트를 실행한 후, Git Bayesect를 사용하여 변화를 일으킨 커밋을 찾는 작업이 포함됩니다.

요약이 없습니다.

Agents Observe 프로젝트는 실시간으로 에이전트 팀의 활동을 모니터링하고 분석하기 위해 시작되었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

클로드 코드에서 후크를 사용하는 것은 플러그인이 너무 많을 경우 성능을 저하시킬 수 있습니다. 후크는 전통적인 데이터 소스보다 더 유용한 정보를 제공합니다. 클로드의 JSONL 파일은 포괄적인 정보를 제공합니다. 플러그인에 의해 시작된 프로세스의 생애 주관리는 복잡합니다.

가장 중요한 통찰은 불필요한 플러그인을 제거했을 때 백그라운드 후크로 전환함으로써 클로드의 성능이 크게 향상되었다는 점입니다.

Agents Observe 플러그인은 Docker를 사용하여 API와 대시보드를 실행하며, 이는 보안을 강화합니다. 또한 활성 연결을 추적하여 사용하지 않을 때 자동으로 종료하고 새로운 세션을 위해 다시 시작함으로써 여러 클로드 인스턴스를 효과적으로 관리합니다.

전반적으로 이 도구는 제 일상 업무 흐름을 크게 개선했습니다.

AI 마케팅 BS 지수는 마케팅 주장을 평가하기 위해 고안된 유쾌한 점수 시스템입니다. 이는 물리학의 "크랙팟 지수"와 유사한 방식으로, 과장되거나 오해를 일으킬 수 있는 마케팅 언어를 식별하는 데 목적이 있습니다. 점수는 다음과 같이 계산됩니다.

먼저 -5점에서 시작하여, 적절한 참고 없이 무언가를 발명했다고 주장할 경우 10점을 추가합니다. 과학 용어를 잘못 사용할 경우에도 10점을 더합니다. 모호한 진술로 명확성을 회피하면 20점을 추가하고, 제품이 자연이나 우주를 모방한다고 주장할 경우에도 20점이 더해집니다. "출현 속성"에 대한 불필요한 언급이 있을 경우 20점을 추가하며, 아이비 리그 대학 이름을 언급하면 20점을 더합니다. 설명에서 검증 가능한 주장이 부족할 경우 30점을 추가하고, 검증할 수 없는 연구 협력에 대해서는 40점을 더합니다.

저자는 앞으로 이 점수 시스템을 확장할 필요가 있을 것으로 예상하며, 모호한 마케팅 이메일이 줄어들기를 바랍니다.

BGP, 즉 경계 게이트웨이 프로토콜은 인터넷에서 데이터가 이동하는 최적의 경로를 결정하는 역할을 합니다. 현재 BGP는 보안이 취약하여 잘못된 설정이나 BGP 하이재킹과 같은 악의적인 활동으로 인해 인터넷에 큰 혼란을 초래하고 있습니다.

BGP 하이재킹은 악의적인 노드가 잘못된 라우팅 정보를 제공하여 데이터가 잘못된 경로로 전송되는 현상입니다. 보안이 없으면 이러한 잘못된 정보가 네트워크 전반에 퍼지게 됩니다.

해결책으로는 RPKI, 즉 자원 공개 키 인프라가 있습니다. RPKI는 암호화를 사용하여 라우트를 검증함으로써 BGP 보안을 강화합니다. 이를 통해 잘못되거나 악의적인 경로의 수용을 방지할 수 있습니다.

주요 인터넷 서비스 제공업체(ISP)들은 점차 RPKI를 도입하고 있으며, 이는 BGP의 전반적인 안전성을 향상시키고 있습니다. 2026년 초까지 많은 대형 ISP들이 RPKI를 사용하여 유효하지 않은 경로를 필터링하기 시작했습니다.

BGP의 진정한 보안을 위해서는 모든 ISP가 RPKI를 널리 채택해야 합니다. 사용자들은 이러한 보안 조치를 시행하도록 ISP에 촉구하고 인식을 높이는 것이 중요합니다. ISP가 RPKI를 사용함으로써 인터넷의 안전성을 높이고 BGP 취약성과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.

이 기사는 이란에서 진행 중인 갈등 동안 숫자를 연속으로 방송하는 신비로운 라디오 방송국에 대해 다룹니다. 이러한 방송은 '숫자 방송'이라고 불리며, 일반적으로 스파이와의 통신이나 첩보 활동을 위해 암호화된 메시지를 전송합니다. 현재의 방송은 지역의 혼란 속에서 그 목적과 출처에 대한 호기심과 추측을 불러일으키고 있습니다. 이 기사는 이러한 신호에 대한 흥미와 그것이 정보 및 보안에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 강조합니다.

이 튜토리얼은 ARM Cortex-M 마이크로컨트롤러에서 Ada와 SPARK를 사용하여 임베디드 시스템 프로그래밍에 관심 있는 사람들을 위해 설계되었습니다. Arduino와 Nucleo 보드를 활용한 예제가 포함되어 있으며, 코드는 다운로드할 수 있습니다.

튜토리얼에서는 다양한 주제를 다룹니다. 처음에는 기본적인 소개가 있으며, 이어서 문서화와 도구에 대한 설명이 있습니다. 첫 번째 프로그램 작성 방법, 링크 및 부팅 과정, 디지털 출력 및 입력 작업에 대한 내용도 포함되어 있습니다. 또한 지연 시간과 난수 생성, 유한 상태 기계 구현, 인터럽트 처리 및 공유 상태 관리에 대한 정보도 제공됩니다. Ada와 C, C++를 혼합하는 방법과 SPARK를 사용하여 런타임 오류를 처리하는 방법도 설명됩니다.

추가 콘텐츠로는 매우 간단한 스케줄러와 함께 읽거나 구매할 수 있는 책에 대한 옵션이 포함되어 있습니다.

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이 글에서는 애플 플랫폼에서 무작위성을 얻는 가장 좋은 방법을 탐구하며, 하드웨어 난수 생성기에 접근하는 방법에 중점을 둡니다. 저자는 다양한 API와 그 효과를 여러 사용 사례에 따라 살펴봅니다.

여정은 rand(3) 함수로 시작되며, 이는 구식으로 간주되어 arc4random(3)로 대체됩니다. arc4random(3)는 고품질의 무작위 바이트를 빠르게 제공하는 더 나은 선택입니다.

arc4random(3) 함수는 암호학적 의사 난수 생성기를 사용하며, rand(3), random(3), rand48(3)와 같은 이전 방법보다 추천됩니다. 이 함수는 신뢰할 수 있는 무작위성을 제공하도록 설계되어 여러 환경에서 사용할 수 있습니다.

다른 무작위성 소스로는 /dev/random과 /dev/urandom이 있습니다. 두 가지 모두 무작위 바이트를 제공하지만 한계가 있습니다. /dev/urandom은 성능 문제로 인해 덜 선호됩니다. getentropy(2)는 커널에서 무작위 데이터를 직접 얻는 시스템 호출로, 최대 버퍼 크기는 256바이트입니다. 보안이 중요한 애플리케이션에서는 /dev/random보다 더 신뢰할 수 있습니다.

추가 API로는 SecRandomCopyBytes가 있습니다. 이는 보안 프레임워크의 일부로, Common Crypto의 공개 API인 CCRandomGenerateBytes를 호출합니다. 이 두 함수는 모두 무작위성을 생성하기 위해 corecrypto 기능을 활용합니다.

API 선택에 있어 보안이 중요하지 않은 경우(예: 게임)에는 간단한 난수 생성기가 충분할 수 있으며, getentropy(2)를 사용하여 시드를 생성할 수 있습니다. 반면, 보안이 중요한 작업(예: 암호화 키)에는 속도와 보안성 때문에 CCRandomGenerateBytes가 선호됩니다.

저자는 대부분의 애플리케이션에서 신뢰성 때문에 CCRandomGenerateBytes를 사용하는 것을 권장하며, arc4random(3)도 유효한 선택임을 인정합니다. 최선의 선택은 애플리케이션의 특정 요구 사항, 특히 보안과 관련하여 달라질 수 있습니다.

프랫 파싱은 평면 표현식을 추상 구문 트리(abstract syntax tree, AST)라는 구조화된 트리로 변환하는 방법입니다. 이 과정에서 중요한 몇 가지 포인트를 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

추상 구문 트리(AST)는 표현식에서 연산의 순서를 나타내며, 연산자는 피연산자 위에 위치합니다. 예를 들어, 표현식 a + b * c + d는 트리 구조에서 a + (b * c) + d로 표현됩니다.

파싱은 평면 텍스트 표현식을 AST로 변환하는 과정입니다. 이 과정은 연산자 우선순위 문제로 인해 컴퓨터 과학에서 복잡한 연구 분야로 여겨져 왔습니다.

연산자 우선순위는 서로 다른 우선순위를 가진 표현식을 나타내는 방법을 설명합니다. 감소하는 우선순위에서는 연산자가 왼쪽에서 오른쪽으로 평가되어 왼쪽으로 기울어진 트리가 생성됩니다. 증가하는 우선순위에서는 연산자가 오른쪽에서 왼쪽으로 평가되어 오른쪽으로 기울어진 트리가 만들어집니다. 같은 우선순위의 경우 일반적으로 왼쪽 결합성을 사용하여 가장 왼쪽의 연산자가 먼저 평가됩니다.

우선순위가 증가에서 감소로 변할 때, 새로운 연산자는 올바른 평가 순서를 유지하는 방식으로 트리에 추가됩니다. 이를 위해 트리를 거슬러 올라가며 새로운 연산자를 배치할 위치를 찾습니다.

프랫 파싱 알고리즘은 연산자의 우선순위에 따라 트리를 재귀적으로 구축하는 과정을 포함합니다. 새로운 연산자가 추가될 때 모든 관련 연산자가 포함되도록 루프를 사용합니다.

결합성은 연산자가 왼쪽 또는 오른쪽 결합성을 가질 수 있으며, 이는 파싱 방식에 영향을 미칩니다. 왼쪽 결합성 연산자는 왼쪽과 오른쪽의 결합력이 동일한 반면, 오른쪽 결합성 연산자는 올바른 그룹화를 보장하기 위해 서로 다른 결합력을 가집니다. 예를 들어, a = b = c는 a = (b = c)로 파싱되어야 합니다.

결론적으로, 프랫 파싱은 연산자 우선순위와 결합성을 처리하는 과정을 단순화하여 AST를 구축하는 구조화된 접근 방식을 사용합니다. 이를 통해 연산자 우선순위에 따라 왼쪽 및 오른쪽으로 기울어진 트리 개념을 활용합니다.

그린란드 상어는 지구에서 가장 오래 사는 척추동물로, 수명이 272년에서 512년 사이일 수 있습니다. 최근 과학자들은 이 상어의 나이를 추정하는 방법을 발견했는데, 이는 그들의 눈에 있는 단백질에서 방사성 탄소인 탄소-14를 측정하는 방식입니다. 그린란드 상어는 크고 강력한 포식자이지만, 외모는 그리 매력적이지 않습니다. 이들은 둥글고 평평한 얼굴을 가지고 있으며, 지느러미는 짧고, 기생 갑각류를 지니고 있어 더욱 보기 좋지 않습니다.

이 상어는 대사율이 느려 시속 1.7에서 2.2마일 정도로 움직이며, 주로 발견하는 것을 먹습니다. 여기에는 순록과 북극곰도 포함됩니다. 그린란드 상어는 깊은 바다에 살며, 잘 보이지 않기 때문에 개체 수를 추정하기가 어렵습니다. 현재 이들은 "위협에 처한 근접종"으로 분류되며, 이는 과거 석유 추출을 위한 남획 때문이기도 합니다.

저자는 그린란드 상어의 회복력과 긴 수명에 대해 생각하며, 이들이 인류 역사 속의 기복을 목격할 것이라는 점에서 희망의 상징이라고 제안합니다. 그린란드 상어는 바다의 신비를 여전히 간직하며, 시간 속에서의 인내를 통해 독특한 아름다움을 지니고 있습니다.

애플은 혁신의 50주년을 기념하고 있습니다. 과거를 되돌아보면서도, 이 회사는 미래에 초점을 맞추고 있습니다. 사람들의 삶을 향상시키는 도구와 경험을 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그들은 자신의 성과를 축하하며 앞으로의 여정에 대한 기대감으로 가득 차 있습니다.

Wasmer는 WebAssembly를 활용하여 미래의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 향상시키는 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이들은 JavaScript와 독립적으로 서버 측에서 WebAssembly를 사용하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 Node.js와 유사한 방식입니다. Wasmer와 그 가치에 대한 더 많은 정보는 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

CVE-2026-4747은 FreeBSD의 13.5, 14.3, 14.4, 15.0 버전에 영향을 미치는 심각한 취약점입니다. 이 취약점은 공격자가 RPCSEC_GSS 모듈의 스택 버퍼 오버플로우를 통해 원격에서 커널 권한으로 임의의 코드를 실행할 수 있게 합니다. 특히 GSS-API 인증을 사용하는 NFS 서버에서 발생합니다.

취약점은 svc_rpc_gss_validate() 함수에서 발생하며, 이 함수는 GSS 자격 증명의 길이를 잘못 처리하여 버퍼 오버플로우를 초래합니다. 공격자는 과도한 크기의 자격 증명 본문을 전송함으로써 중요한 메모리 영역, 특히 반환 주소를 덮어쓸 수 있습니다.

이 취약점을 성공적으로 이용하면 루트 권한(uid 0)으로 원격 코드 실행이 가능해집니다. 특히 이 취약점은 네트워크를 통해 직접 시스템에 접근하지 않고도 발생할 수 있어 위험성이 큽니다.

이 문제를 해결하기 위해 패치가 적용되어 자격 증명의 길이가 할당된 버퍼 크기를 초과하지 않도록 경계 검사를 추가했습니다. 공격자는 NFS 서비스에 대한 유효한 Kerberos 티켓을 보유해야 하며, 공격 과정은 여러 단계로 나뉘어 있습니다. 각 단계에서 조작된 RPC 패킷을 전송하여 오버플로우를 유발하고, 이를 통해 공격자는 자신의 쉘코드를 커널 메모리에 기록할 수 있습니다. 쉘코드가 실행되면 공격자는 루트 쉘을 생성할 수 있습니다.

이 공격을 위해서는 취약한 버전의 FreeBSD VM과 구성된 NFS 서버가 필요합니다. 또한, 공격자는 Kerberos를 통해 대상과 상호작용할 수 있는 도구를 갖춘 리눅스 머신을 사용해야 합니다. 공격 과정에서 스택 레이아웃을 신중하게 관리해야 하며, 오버플로우의 복잡성과 디버그 레지스터를 지워야 하는 필요성으로 인해 도전이 따릅니다. 쉘코드는 크기 제한으로 인해 여러 패킷에 나누어 전달됩니다.

결과적으로 이 공격은 루트 접근 권한을 가진 대화형 리버스 쉘을 생성하게 되며, 이는 이 취약점의 심각성을 잘 보여줍니다. 이 요약은 취약점의 주요 측면, 그 영향, 그리고 공격 및 완화에 필요한 단계를 강조합니다.

2026년에 Wolfenstein 3D를 다시 플레이해보면, 90년대 초반의 클래식 1인칭 슈팅 게임임에도 불구하고 디자인이 구식이라는 것을 알 수 있다. 게임의 환경은 단순한 블록 형태로 구성되어 있으며, 90도 각도의 직사각형 방들이 많아 탐색이 어렵다. 특히 게임 내에 지도가 없어 플레이어가 길을 잃지 않도록 도와주지 않기 때문에 더욱 힘들다. 전투는 구식으로 느껴지며, 은신할 수 있는 옵션이 부족해 적을 처치하기 위해 더 공격적인 접근이 필요하다. 난이도는 일관성이 없어서 쉬운 모드는 너무 간단하고, 어려운 모드는 불공평하게 느껴진다.

게임의 흥미로운 점 중 하나는 마우스 조작이 가능하다는 것이다. 이를 통해 한 손으로 플레이할 수 있어 이동 속도를 높일 수 있다. 게임은 한계와 디자인의 특이점이 있지만, 팬들에게는 여전히 재미있는 경험을 제공하며 1인칭 슈팅 게임 장르의 기원을 보여준다. 전반적으로 Wolfenstein 3D는 미래의 게임들을 위한 기초를 다진 영향력 있는 게임을 회상하게 해주는 향수를 불러일으키는 작품이다.

REWE 슈퍼마켓의 API와 안전한 연결을 위한 mTLS 사용에 대해 배우는 시간이 정말 즐거웠습니다. 또한 OpenAPI 사양을 자동으로 생성해주는 유용한 도구인 mitmproxy2swagger도 발견했습니다. 2026년에는 Haskell을 쓰는 것이 재미있었고, 코드에서 어려움이 생길 때마다 AI에게 쉽게 도움을 요청할 수 있어 이전보다 훨씬 수월하게 작업할 수 있었습니다. 마지막으로, 가장 좋은 사이드 프로젝트는 실제로 사용하는 것이라고 생각하며, 이 프로젝트는 앞으로의 장보기에도 큰 도움이 될 것입니다.

TDF(문서 재단)는 주요 개발자들을 그들의 직위에서 해임했다고 전해졌습니다.

저자는 실험실에서 전자 부품을 관리하기 위해 색깔 점 스티커를 활용한 간단하고 효과적인 조직 시스템을 설명합니다. 이 시스템의 핵심 포인트는 다음과 같습니다.

실험실에는 투명한 상자가 있으며, 각 상자는 라벨과 날짜가 붙어 있습니다. 상자를 사용할 때마다 색깔 점을 추가하여 시각적으로 사용 현황을 추적할 수 있습니다.

2011년에 부품 수집을 시작한 이후, 저자는 부품이 늘어남에 따라 이전의 조직 방법이 부족하다는 것을 깨달았습니다. 그래서 내용물이 쉽게 보이는 투명 용기로 바꾸어 잊혀진 물건이 없도록 했습니다.

부품 사용 빈도를 측정하기 위해 저자는 매일 상자를 열 때마다 점 하나를 붙입니다. 서로 다른 색깔은 다른 해를 나타내어 장기적인 추적이 가능하게 합니다.

4년이 지난 후, 어떤 부품이 가장 필수적인지에 대한 패턴이 나타났습니다. 접착제, 배터리, 커넥터와 같은 일반적인 물품은 자주 사용되었지만, 많은 센서와 특수 도구는 그리 필요하지 않았습니다.

사용 빈도에 따라 물품을 세 가지 등급으로 분류했습니다. 자주 사용하는 물품은 책상 근처에, 덜 사용하는 물품은 옷장에, 거의 사용하지 않는 물품은 실험실 밖의 '냉장 보관'에 두었습니다.

성공을 위한 원칙은 다음과 같습니다. 같은 크기의 투명 상자를 사용하여 쉽게 쌓고 정리할 수 있도록 합니다. 모든 물품에 라벨을 붙이고 날짜를 기록하여 참고할 수 있게 합니다. 스티커 시트를 쉽게 접근할 수 있는 곳에 두어 정기적인 사용 추적을 장려합니다. 부품에 대한 의미 있는 분류를 만들어 사용 현황을 명확히 합니다.

전반적으로 점 시스템은 저자의 변화하는 필요에 맞춰 적응한 저비용, 비기술적 솔루션으로, 실험실을 효율적으로 관리하는 데 계속 도움이 되고 있습니다.

클로드 코드의 소스 코드 유출에 대한 논의가 계속되고 있습니다. 이 유출은 NPM 레지스트리의 맵 파일을 통해 드러났습니다. 이 주제에 대해 두 개의 주요 토론이 진행되고 있으며, 사용자들의 많은 댓글이 달리고 있습니다. 첫 번째 토론은 가짜 도구와 정규 표현식(정규식) 문제에 대해 다루고 있고, 두 번째는 소스 코드 유출 자체에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, CCLeaks라는 사이트와 관련된 링크도 있습니다.

요약이 없습니다.

영국은 이란의 3,500회 이상의 미사일과 드론 공격에 대응하여 걸프 지역의 세 나라에 새로운 공중 방어 시스템을 신속하게 보냈고, 타이푼 전투기 수를 늘렸습니다.

제이는 SQL만을 사용하여 자바스크립트나 프레임워크 없이 플레이 가능한 체스 게임을 만드는 방법을 설명하는 기사를 작성했습니다.

체스판은 SQL 테이블에서 8x8 그리드 형태로 표현되며, 각 기물에 대한 행이 포함되어 있습니다. SQL은 일반적으로 행을 출력하지만, 이 기사는 조건부 집계와 공통 테이블 표현식(CTE)을 사용하여 이러한 행을 그리드 형식으로 변환하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 체스판에 기물이 올바르게 표시됩니다.

기물을 이동하기 위해서는 SQL의 UPDATE, DELETE, INSERT 명령어를 사용합니다. 기사는 독자들이 SQL을 사용하여 직접 기물을 이동해보도록 권장합니다.

저자는 유명한 "오페라 게임"을 SQL로 재현하는 방법을 보여주며, 체스 전략을 시각화하는 데 SQL이 얼마나 효과적인지를 강조합니다.

이 기사는 SQL이 사람들이 생각하는 것보다 더 다재다능할 수 있음을 강조하며, 체스 외에도 달력이나 좌석 배치도와 같은 그리드 기반 시각화를 가능하게 한다고 설명합니다. 요약하자면, 이 기사는 브라우저에서 체스 게임을 구축하고 상호작용하는 데 SQL을 창의적으로 활용하는 방법을 강조합니다.

프리즘ML은 인재를 채용하고 있으며, 스마트폰과 같은 메모리가 제한된 기기에서 효율적으로 작동할 수 있는 초고밀도 AI 모델을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 이 회사의 주요 제품인 1비트 본사이 모델은 다음과 같습니다.

1비트 본사이 8B 모델은 1.15GB의 메모리를 필요로 하며, 기존 모델보다 14배 작고, 8배 빠르며, 에너지 효율성은 5배 높습니다. 또한 벤치마크 성능에서도 우수한 결과를 보여줍니다.

1비트 본사이 4B 모델은 단 0.57GB의 메모리로 작동하며, 초당 132개의 토큰을 처리하여 속도와 효율성을 잘 조화시킵니다.

1비트 본사이 1.7B 모델은 0.24GB의 메모리만 사용하며, 아이폰에서 초당 130개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 이 모델은 높은 성능의 작업을 위해 설계되었으며, 뛰어난 에너지 효율성을 자랑합니다.

이러한 모델들은 로봇 공학과 엣지 컴퓨팅을 포함한 다양한 응용 분야에서 고급 AI를 접근 가능하게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

Sycamore는 Rust와 WebAssembly로 구축된 현대적인 웹 UI 라이브러리로, 고성능의 반응형 애플리케이션을 만들기 위해 설계되었습니다. 이 라이브러리는 뛰어난 성능을 제공하며, Rust와 WebAssembly의 장점을 활용합니다. Sycamore는 세밀한 반응형 시스템을 갖추고 있어 애플리케이션의 필요한 부분만 업데이트합니다. 또한, 코드의 타입을 검사하여 개발 중 오류를 사전에 잡을 수 있도록 도와줍니다.

서버 사이드 렌더링(SSR)을 지원하며, 단일 페이지 애플리케이션(SPA) 모드에서도 작동할 수 있습니다. 비동기 데이터 로딩을 쉽게 할 수 있도록 내장된 리소스 및 서스펜스 API를 제공합니다. 클라이언트와 서버 모두에서 탐색할 수 있는 내장 라우터도 포함되어 있습니다.

Sycamore는 GitHub에서 3,200개 이상의 별을 받고 있으며, crates.io에서 268,000회 다운로드되는 등 커뮤니티가 성장하고 있습니다. 최근 업데이트에서는 새로운 기능과 개선 사항이 추가되어 사용자 친화적이고 효율성이 더욱 높아졌습니다.

트러플루비는 2013년 오라클 연구소에서 인턴십을 통해 개발된 자바 가상 머신(JVM)에서 실행되는 루비 프로그래밍 언어 구현체입니다. 이 프로젝트는 그랄 동적 컴파일러와 트러플 인터프리터 프레임워크를 사용합니다. 트러플루비는 JRuby보다 성능이 뛰어나면서도 더 간단한 구조를 가지고 있습니다. 2014년에 오픈 소스 프로젝트로 시작되었고, 2017년에는 독립적인 프로젝트로 발전했으며 현재는 그랄VM의 일부로 포함되어 있습니다. 2019년부터는 쇼피파이의 후원을 받아 개발이 진행되고 있습니다. 이 프로젝트는 연구의 중심이 되었으며, 그 결과로 박사 논문이 작성되었습니다.

이 페이지에서는 트러플루비와 관련된 문헌 및 코드에 대한 링크를 제공하며, 저자 크리스 시턴의 개인적인 의견도 포함되어 있습니다. 이 의견은 오라클의 공식 입장을 대변하지 않습니다. 여러 블로그 게시물과 기사에서는 루비와 트러플루비와 관련된 다양한 기술 주제, 예를 들어 최적화, 디버깅, 객체 표현 등에 대해 다루고 있습니다. 학술 회의에서 발표된 연구 논문들은 트러플루비와 관련된 동적 언어 구현 및 최적화의 다양한 측면을 상세히 설명합니다.

크리스 시턴은 여러 회의에서 트러플루비, 루비 최적화, 그랄VM에 대한 발표를 많이 하였으며, 성능, 구현 및 미래 방향에 대한 통찰을 공유했습니다. 트러플루비 코드와 관련된 그랄 및 트러플 코드에 접근할 수 있는 링크도 제공됩니다.

최근 연구에 따르면 언어 모델이 효과적으로 추론하는 방법을 배울 수 있으며, 특히 강화 학습(RL)을 통해 그 가능성이 높아진다고 합니다. 일부 방법은 추론을 위해 저차원 매개변수를 사용하지만, 전통적인 접근 방식은 효과적으로 축소하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 우리는 TinyLoRA라는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 저차원 어댑터가 단 하나의 매개변수로도 작동할 수 있게 해줍니다. TinyLoRA를 사용하여 8B 매개변수 모델인 Qwen2.5를 훈련시켰고, GSM8K 데이터셋에서 단 13개의 매개변수(총 26바이트)로 91%의 정확도를 달성했습니다. 이 방법은 AIME, AMC, MATH500과 같은 더 어려운 추론 작업에서 1000배 적은 매개변수를 사용하면서도 성능 향상의 약 90%를 지속적으로 회복합니다. 특히, 우리의 뛰어난 결과는 RL 덕분에 가능하며, 표준 감독 세부 조정(SFT)으로 훈련된 모델은 유사한 성능을 달성하기 위해 100배에서 1000배 더 많은 매개변수가 필요합니다.

리눅스 개발자 데이비드 우드하우스가 구형 IPv4 프로토콜의 지원을 단계적으로 중단하고 새로운 IPv6로 전환하기 위한 일련의 패치를 발표했습니다. 이 변화는 사용자가 IPv6만 지원하는 리눅스 커널을 구축할 수 있게 하며, IPv4 지원을 완전히 비활성화할 가능성도 열어줍니다.

새로운 패치에는 CONFIG_LEGACY_IP라는 옵션이 포함되어 있어 사용자가 커널에서 IPv4 지원을 켜거나 끌 수 있습니다. 현재 프로그램이 IPv4 소켓을 사용하려고 하면 경고 메시지가 표시되지만, 이는 궁극적으로 IPv4를 더 이상 사용하지 않도록 표시하는 더 큰 계획의 일환입니다.

4월 1일에 발표된 이 소식은 장난스러운 시점이지만, 우드하우스는 이러한 변화가 진지하게 고려되어야 한다고 강조했습니다. 그는 리눅스 커뮤니티가 두 프로토콜 간의 명확한 구분을 위해 노력하고, 커널이 각각을 독립적으로 지원할 수 있는 능력을 향상시켜야 한다고 제안했습니다.

이 개발은 리눅스 네트워킹을 현대화하려는 움직임을 반영하며, IPv6에 집중하고 구형 IPv4에 대한 의존도를 줄이려는 노력을 보여줍니다.

MiniStack은 더 이상 무료가 아닌 LocalStack의 무료 대안입니다. 이 도구는 계정이나 라이센스 키 없이 단일 포트에서 33개의 AWS 서비스를 제공합니다. Postgres, Redis, Docker 컨테이너와 같은 실제 인프라를 포함하고 있습니다.

MiniStack의 주요 기능으로는 S3, SQS, DynamoDB, Lambda와 같은 핵심 AWS 서비스를 지원합니다. RDS와 ElastiCache를 통해 Redis 컨테이너에서 실제 데이터베이스를 실행할 수 있으며, Athena를 사용해 실제 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. boto3, AWS CLI, Terraform 등 다양한 도구와 호환되며, 간단한 Docker 명령어로 실행할 수 있습니다: $docker run -p 4566:4566 nahuelnucera/ministackcopy.

LocalStack과 비교했을 때 MiniStack은 영구적으로 무료이며, LocalStack은 이제 유료 플랜을 제공합니다. MiniStack은 메모리 사용량이 적고 시작 속도가 빠릅니다. 또한 LocalStack의 모의 서비스와 달리 실제 인프라를 제공합니다. 모든 서비스는 MIT 라이센스를 가지고 있어 무료로 사용하고 수정할 수 있습니다.

결론적으로 MiniStack은 개발자들에게 실제 서비스와 인프라를 제공하는 효율적이고 비용이 들지 않는 로컬 AWS 개발 솔루션입니다.

2026년 4월 1일자 편지에서 저자는 애플의 50주년을 기념하며 회사의 창립 정신, 즉 컴퓨터에 대한 사랑을 되새깁니다. 저자는 기술 산업이 성장과 최적화에 지나치게 집중하면서 스티브 잡스와 스티브 워즈니악이 지닌 열정과 가치를 잃어버린 것에 대해 우려를 표합니다.

저자는 존 터너스가 애플의 리더가 될 가능성이 높다고 믿으며, 회사의 핵심 가치를 지키는 것이 중요하다고 강조합니다. 첫째, 컴퓨터에 대한 사랑을 기념해야 합니다. 둘째, 컴퓨터를 사용하여 사람들의 삶을 향상시키고, 사용자를 통제하거나 착취해서는 안 됩니다. 셋째, 고객의 시간, 프라이버시, 데이터를 존중해야 합니다. 넷째, 고객을 자원으로 여기지 않고 소유자로 대해야 합니다.

애플이 이러한 가치의 선두주자임에도 불구하고, 저자는 이를 지키기 위한 지속적인 노력과 용기가 필요하다고 강조합니다. 터너스에게는 뛰어난 컴퓨터와 사용자 경험을 만드는 것을 우선시할 것을 권장하며, 이로 인해 수익과 시장 점유율 같은 다른 분야에서도 자연스럽게 성공이 뒤따를 것이라고 주장합니다. 편지는 터너스에게 애플의 컴퓨터 품질에 대한 헌신을 유지하는 것이 중요하다는 점을 상기시키며 마무리됩니다. 만약 애플이 이를 지키지 않으면, 다른 누구도 그렇게 하지 않을 것이라는 메시지를 전달합니다.

이 기사는 라즈베리 파이와 새로운 FireWire HAT, PiSugar3 Plus 배터리를 사용하여 구형 FireWire 카메라의 테이프를 대체할 수 있는 휴대용 메모리 녹음 장치(MRU)를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 이 설정을 통해 사용자는 카메라를 직접 연결하고, MiniDV 테이프를 아카이브하며, 다른 FireWire 장치와 작업할 수 있습니다.

사용되는 하드웨어는 라즈베리 파이 5, FireWire HAT, 휴대성을 위한 PiSugar 배터리, 그리고 캐논 GL1 미니DV 캠코더입니다. 이 설정은 사용에 따라 2~4시간의 녹화 시간을 제공합니다.

시스템을 운영하기 위해서는 라즈베리 파이에서 FireWire 지원을 활성화하고 특정 소프트웨어를 설치해야 합니다. 녹화된 비디오는 파이에 저장되며, 다른 장치로 전송할 수 있습니다.

이 설정의 대안으로는 FireWire 어댑터가 있는 Mini PCIe HAT를 사용하는 방법이 있습니다. 저자는 현재 이 설정이 FireWire 장치를 지원하지만, 2029년 이후 리눅스에서 FireWire의 미래는 불확실하다고 언급합니다. 전체 설정 비용은 약 150달러에서 200달러 사이로 추정됩니다.

HYPERHELL은 DOOM에서 영감을 받은 혁신적인 4차원 게임입니다. 온라인에서 데모를 플레이할 수 있지만, 특정 하드웨어와 호환되는 브라우저가 필요합니다.

이 게임에서 플레이어는 악마와 어두운 천사 같은 적들로 가득한 혼란스러운 4D 미로를 탐험하게 됩니다. 이 과정에서 Bargainer라는 캐릭터를 만나게 되며, 그는 이 차원에서 탈출하는 데 영향을 미치는 선택지를 제공합니다.

게임은 사람들이 4차원 공간을 직관적으로 이해할 수 있는지를 탐구합니다. 이를 위해 "4D Eye"라는 독특한 렌더링 기법을 사용하여 플레이어가 4D 환경과 상호작용할 수 있도록 돕습니다.

더 자세한 내용은 전체 게임 플레이 비디오와 개발자의 로그를 확인해 보실 수 있습니다.

블로그에서는 cuTile BASIC이라는 새로운 도구의 도입에 대해 다루고 있습니다. 이 도구는 개발자들이 BASIC 프로그래밍 언어를 사용하여 타일 기반 GPU 프로그래밍을 할 수 있도록 해줍니다. cuTile BASIC은 CUDA 13.1에서 도입된 CUDA Tile 기능의 일환으로, 다양한 언어에서 GPU 프로그래밍을 보다 접근 가능하고 유연하게 만들기 위해 설계되었습니다.

cuTile BASIC은 BASIC 프로그래머들이 타일 기반 GPU 커널을 쉽게 작성할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 BASIC을 사용하는 구형 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 도구는 BASIC을 사용하며 성장한 개발자들에게 매력적이며, 그들이 NVIDIA GPU의 힘을 활용하여 오래된 애플리케이션을 현대화할 수 있도록 돕습니다.

cuTile BASIC을 사용하기 위해서는 NVIDIA GPU가 필요하며, 이 GPU는 8.x 이상의 컴퓨팅 능력을 가져야 합니다. 또한 NVIDIA 드라이버 R580 이상, CUDA Toolkit 13.1 이상, Python 3.10 이상, 그리고 cuTile BASIC 패키지가 필요합니다.

블로그에서는 cuTile BASIC으로 작성된 벡터 덧셈과 행렬 곱셈의 간단한 예제를 제공하여, 스레드 작업을 수동으로 관리할 필요 없이 이러한 연산을 쉽게 구현할 수 있음을 보여줍니다. 개발자들은 PIP를 사용하여 cuTile BASIC을 설치할 수 있으며, GitHub에서 제공되는 문서와 샘플 프로그램을 탐색해보기를 권장합니다.

전반적으로 cuTile BASIC은 BASIC의 간단함과 현대 GPU의 기능을 결합하여, 이 역사적인 프로그래밍 언어에 익숙한 개발자들에게 새로운 가능성을 열어줍니다.

덴버의 주유소에서 마법 버섯이 함유된 제품, 특히 폴카닷 브랜드의 초콜릿 바가 발견되어 공공 건강에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이 제품들은 캘리포니아에서 불법적인 환각 물질을 포함하고 있다는 이유로 이미 문제가 되었고, 그로 인해 상당량의 재고가 파기되었습니다.

덴버의 보건 당국은 이 초콜릿 바가 사자갈기 버섯과 영지버섯 같은 비환각성 버섯만 포함되어 있다고 광고되었지만, 실제로는 실로시빈과 다른 합성 약물이 포함되어 있음을 확인했습니다. 조사관들은 종종 진짜 성분을 알지 못하는 소매업체들에게 경고했으며, 잘못된 라벨이 제품이 적발되는 것을 피하는 데 도움을 주었다고 밝혔습니다.

콜로라도주에서는 2022년 자연 의약법에 따라 개인의 실로시빈 소지와 사용이 비범죄화되었지만, 이러한 제품의 판매는 여전히 불법입니다. 이 법은 개인이 마법 버섯을 재배하고 나눌 수 있도록 허용하지만, 소매 판매는 금지되어 있습니다. 많은 소매업체들은 버섯 기반 제품이 모두 판매 가능하다고 잘못 생각하고 있습니다.

지역 보건 당국은 소비자와 소매업체에게 이러한 제품의 위험성에 대해 교육하고, 발견 시 신고를 장려하는 데 집중하고 있습니다. 또한 소매업체들이 판매하는 제품의 출처와 성분을 확실히 알고 있어야 한다고 강조하고 있습니다. 소비자들은 이러한 불확실한 제품 구매를 피하고, 안전하고 합법적인 방법으로 자연 의약품을 찾을 것을 권장받고 있습니다.

npm 패키지 "axios"의 악성 버전이 유출되었습니다. 공격자는 해킹당한 유지 관리자의 계정을 사용해 1.14.1과 0.30.4와 같은 감염된 버전을 배포했습니다. 이 버전에는 원격 접근 트로이 목마(RAT)를 설치하는 숨겨진 의존성이 포함되어 있습니다. 현재 이 사건은 조사 중이며, 추가적인 기술적 세부사항은 나중에 제공될 예정입니다.

또한, 블로그 게시물의 내비게이션 시스템을 생성하는 스크립트에 대한 기술적 세부사항도 포함되어 있습니다. 이 시스템은 게시물 내의 제목에 링크를 생성하고, 해당 섹션으로 부드럽게 스크롤할 수 있도록 합니다. 메뉴 항목의 활성 상태를 관리하고, 하위 제목에 대한 드롭다운을 효율적으로 처리합니다.

SE3.CH에 오신 것을 환영합니다. 이곳은 고품질 쿼터니언을 전문으로 하는 스위스 웹사이트로, 현재 한정 기간 동안 50% 할인 혜택을 제공합니다. 저희 쿼터니언은 스위스의 정밀함으로 제작되어 3D 회전 및 시뮬레이션에 적합합니다.

저희 제품은 다음과 같습니다. 프리미엄 유닛 쿼터니언은 현재 49.99 CHF로 판매되며, 원래 가격은 99.99 CHF였습니다. 다양한 용도에 적합합니다. 아티잔 아이덴티티 쿼터니언은 현재 79.99 CHF로, 원래 가격은 149.99 CHF였습니다. 이 쿼터니언은 특별한 기능이 없는 독특한 제품입니다. 메가 쿼터니언 밸류 팩은 100개의 랜덤 쿼터니언을 199.99 CHF에 제공하며, 원래 가격은 999.99 CHF였습니다.

저희 쿼터니언의 특징으로는 짐벌 잠금이 없고, 컴팩트한 표현이 가능하며, 부드러운 보간(SLERP)이 가능합니다. 또한 결합이 용이하고 수치적으로 안정적입니다.

고객들은 프로젝트에서 성능이 향상되었다고 보고하고 있으며, 쿼터니언이 전통적인 방법보다 더 신뢰할 수 있다고 평가하고 있습니다.

주문은 +41 800 QUAT NOW로 전화하시거나 [email protected]로 이메일을 보내주시면 됩니다. 결제는 다양한 방법, including 암호화폐와 물물교환도 가능합니다.

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죄송하지만, 외부 링크나 그 내용을 직접 접근할 수는 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

요약이 없습니다.

libpo32는 Teenage Engineering의 PO-32 장치를 위해 설계된 작은 C99 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 PO-32의 데이터 전송 프로토콜과 드럼 사운드 모델을 구현하지만, 장치의 펌웨어나 사용자 인터페이스를 완전히 에뮬레이션하지는 않습니다.

주요 기능으로는 소리와 패턴을 위한 패킷을 생성하고 해석하는 전송 프로토콜, 데이터를 오디오 형식으로 변환하는 아날로그 모뎀, 전송된 오디오에서 데이터를 추출하는 디코더, PO-32의 드럼 사운드를 테스트하기 위한 드럼 합성이 있습니다. 이 라이브러리는 기본 C 헤더만 사용하여 가벼운 구조를 가지고 있어 임베디드 시스템에 적합합니다.

libpo32를 PO-32와 함께 사용하려면 먼저 패치, 패턴, 상태 데이터를 포함한 전송을 생성합니다. 그 다음, 이 전송을 오디오로 변환하고 PO-32를 수신 모드로 설정합니다. 이후 오디오를 장치에 재생하면 PO-32가 오디오를 처리하여 소리를 생성합니다.

라이브러리를 빌드하고 테스트하려면 CMake를 사용하여 설정하고 빌드한 후, 테스트와 데모 프로그램을 실행합니다. 선택적으로 코드 포맷팅과 검증을 위한 git 훅을 설정할 수 있습니다.

제공되는 예제에는 인코딩과 디코딩을 위한 최소한의 왕복 예제, 드럼 합성을 포함한 엔드 투 엔드 데모, 인터랙티브 패턴 편집기, WAV 파일 디코딩 등이 포함되어 있습니다. 문서에는 아키텍처, 프로토콜 및 API 참조에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다.

프로젝트 구조는 핵심 구현, 공개 헤더, 예제 프로그램 및 문서가 특정 디렉토리에 정리되어 있습니다. 기여 가이드라인을 따라 설정 및 커밋 규칙을 준수해야 합니다. 이 라이브러리는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

요약이 없습니다.

미시간 대학교의 최근 연구에 따르면, 일반적인 실험실 장갑인 니트릴과 라텍스 장갑이 미세플라스틱과 유사한 "스테아레이트"라는 입자를 방출할 수 있다고 합니다. 이러한 입자는 연구 결과에 영향을 미쳐 과학자들이 미세플라스틱 오염을 과대평가할 가능성이 있습니다. 이 문제는 한 연구자가 금속 기판을 다루는 과정에서 예상보다 높은 미세플라스틱 수치를 발견하면서 드러났습니다.

연구 결과, 테스트한 모든 종류의 장갑이 접촉 면적 제곱밀리미터당 평균 2,000개의 잘못된 양성 결과를 초래하는 것으로 나타났습니다. 반면, 스테아레이트가 포함되지 않은 클린룸 장갑은 단지 100개의 잘못된 양성 결과만을 발생시켰습니다. 연구자들은 실험실 장갑이 데이터를 왜곡할 수 있지만, 이는 미세플라스틱 오염의 존재를 부정하는 것은 아니며, 과학자들이 보다 정확한 결과를 얻기 위해 방법을 개선해야 한다고 강조하고 있습니다.

이 기사는 AI 대화가 KV 캐시라는 시스템을 통해 어떻게 관리되는지를 다룹니다. KV 캐시는 대화의 일부를 GPU 메모리에 물리적으로 저장하는 역할을 합니다. 사용자가 ChatGPT와 같은 AI 모델에 질문을 입력하면, 그 입력은 토큰으로 나뉘어져 처리되어 응답을 생성합니다. KV 캐시는 이전의 모든 토큰을 다시 처리하지 않도록 도와주어 대화를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.

KV 캐시를 처리하는 방법은 시간이 지나면서 발전해왔습니다. 초기에는 GPT-2와 같은 모델이 각 토큰당 많은 데이터를 저장했지만, Llama 3와 DeepSeek V3와 같은 최신 모델은 정보를 공유하고 압축하는 더 효율적인 방법을 개발하여 메모리 비용을 줄이면서 성능을 유지하고 있습니다. 그러나 메모리가 부족해지면 이전 대화가 사라질 수 있어 응답이 지연되거나 품질이 저하될 수 있습니다.

현재 AI는 진정한 중간 기억이 부족하여 외부 시스템에 의존해 메모리 공백을 보완하고 있습니다. 이러한 시스템은 대화 기록과 관련 정보를 저장하지만 AI의 처리와 완벽하게 통합되지는 않습니다. 또한, 정보 요약 및 압축의 어려움에 대해 논의하며, 이로 인해 중요한 세부사항이 손실될 수 있음을 언급합니다.

앞으로 AI 기억의 발전은 어떤 정보가 보존되거나 잃어버릴지, AI 모델이 메모리 관리를 더 잘 할 수 있을지에 대한 질문을 제기합니다. 이 글은 AI가 기억하는 방식이 사용자와의 상호작용 및 경험에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다고 강조하며 마무리됩니다.

Cohere는 실용적인 사용을 위해 설계된 고급 오픈 소스 자동 음성 인식(ASR) 모델인 Transcribe를 출시했습니다. 이 모델은 음성을 정확하게 전사하는 데 중점을 두어 회의록 작성이나 고객 지원과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다. Transcribe는 전사 과정에서의 오류를 최소화하고 실제 사용에 적합하도록 처음부터 설계되었습니다.

Transcribe의 주요 특징 중 하나는 성능입니다. 현재 HuggingFace의 오픈 ASR 리더보드에서 가장 높은 순위를 기록하고 있으며, 평균 단어 오류율(WER)이 5.42%로 인상적인 수치를 보이고 있습니다. 또한, 이 모델은 오디오 입력을 처리하여 텍스트 출력을 생성하는 컨포머 기반 설계를 사용하며, 영어, 프랑스어, 중국어, 아랍어를 포함한 14개 언어를 지원합니다.

Transcribe는 오픈 소스 모델로, 사용자는 인프라를 완전히 제어하면서 로컬 또는 Cohere의 관리형 추론 플랫폼인 Model Vault를 통해 다운로드하고 활용할 수 있습니다. 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 제공하여 실시간 응용 프로그램에 적합합니다.

Cohere Transcribe는 실제 상황에서의 성능에 대해 긍정적인 평가를 받고 있으며, 다양한 음성 작업에서 정확성과 사용성을 유지하고 있습니다. 이 모델은 Hugging Face에서 다운로드할 수 있으며, 로컬 설정이나 실험을 위한 API 접근 옵션이 제공됩니다. 생산 환경에서 사용하기 위한 전용 배포 옵션도 마련되어 있습니다.

2026년 4월, 에스토니아 정부는 민간 투자자들과 에스토니아의 기술 역사에서 중요한 인물들과 함께 마이크로소프트로부터 스카이프를 되사려는 계획을 세우고 있는 것으로 전해졌습니다. 이 계획의 목표는 스카이프를 안전한 유럽 통신 플랫폼으로 재출시하여 유럽의 디지털 주권을 지원하는 것입니다.

스카이프는 2003년에 설립되어 인터넷 전화와 영상 통화의 선구자로 자리 잡았으며, 유럽의 대표적인 기술 성공 사례 중 하나로 알려져 있습니다. 2011년 마이크로소프트에 인수된 후, 2025년에는 사용자들이 마이크로소프트 팀즈로 전환하면서 서비스가 종료되었습니다.

새로운 계획은 탈린에 스카이프를 독립적인 유럽 회사로 설립하여 정부와 기업을 포함한 다양한 분야에 암호화된 메시징과 안전한 통신 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 이니셔티브는 유럽이 자신만의 디지털 인프라를 필요로 한다는 믿음에서 출발했으며, 사람들이 기억하는 플랫폼으로 시작하려는 것입니다.

재출시된 스카이프는 초기에는 공공 부문 사용자들을 겨냥할 계획이며, EU 기반의 클라우드 호스팅과 안전한 국경 간 통화와 같은 기능을 제공할 예정입니다. '스카이프 주권'이라는 프리미엄 버전도 논의되고 있습니다. 만약 이 계획이 성공한다면, 본사는 탈린에 두고, 개발 센터는 타르투에 설립될 것입니다. 마이크로소프트는 이 거래에 대한 언급을 하지 않았습니다.

스포티파이가 실제 아티스트를 모방한 AI 생성 음악 문제에 대응하고 있다. 플랫폼을 떠난 많은 아티스트들이 자신의 음악이 저질 모방곡으로 다시 등장해 원래 창작자에게 돌아가야 할 스트리밍 수익을 빼앗기는 상황이 발생했다. 이를 해결하기 위해 스포티파이는 '아티스트 프로필 보호'라는 새로운 기능을 도입했다. 이 기능은 아티스트가 자신의 프로필에 나타나는 곡을 검토하고 승인할 수 있도록 하여 무단 발매와 청취자 혼란을 방지하는 것을 목표로 한다. 하지만 아티스트가 자신의 프로필을 적극적으로 관리해야 하므로 정당한 발매가 지연될 수 있는 단점이 있다.

AI 도구의 발전으로 신뢰할 수 있는 음악 모방을 만드는 것이 쉬워지면서 디지털 시대의 신원 도용에 대한 우려가 커지고 있다. 영국 가수 조르자 스미스는 자신의 목소리가 동의 없이 바이럴 송에 복제된 사실을 발견하기도 했다.

관련 소식으로, AI 회사인 앤트로픽은 정부 계약 제한과 관련해 국방부와 법적 분쟁을 벌이고 있다. 한 판사는 국방부의 행동이 보복적일 수 있다는 우려를 표명했다.

또한 메타는 아동 안전과 관련된 사건에서 자사의 플랫폼 안전성에 대해 사용자에게 잘못된 정보를 제공한 이유로 3억 7천5백만 달러를 지급하라는 판결을 받았다. 이 사건은 소셜 미디어 플랫폼이 사용자에게 영향을 미치는 디자인 선택에 대해 책임을 지도록 하는 선례가 될 수 있다.

전반적으로 스포티파이의 새로운 조치는 긍정적인 방향으로 나아가는 첫걸음이지만, 디지털 신원과 콘텐츠 진위와 관련된 문제는 여전히 인터넷 전반에 걸쳐 존재하고 있다.

이 기사는 중국에서 시진핑의 권위주의적 통치가 가져오는 도전과 결과에 대해 다룹니다. 도널드 트럼프와 같은 일부는 시의 강력한 리더십 스타일을 칭찬하지만, 실제로 시의 무자비한 접근 방식은 중국을 약화시키고 있습니다. 최근 장유샤 장군을 포함한 군 고위 인사들의 해임은 동료들을 제거하는 위험한 경향을 보여주며, 이는 군과 정부의 불안정을 초래합니다.

시진핑은 경쟁자를 배제하고 충성을 중시함으로써 권력을 집중시켰습니다. 이로 인해 다양한 관점이 제한되고 효과적인 의사결정이 어려워졌습니다. 이러한 상황은 잘못된 경제적 선택으로 이어졌고, 중국의 글로벌 경제 위치도 하락했습니다. 2021년에는 세계 경제의 18.5%를 차지했던 중국의 GDP가 2023년에는 16.5%로 감소했습니다.

안정을 추구하는 그의 의도에도 불구하고, 시의 행동은 중국 내에서 불확실성과 혼란을 초래하고 있습니다. 이 기사는 권위주의적 리더가 되고자 하는 이들이 시진핑의 실수에서 교훈을 얻어야 한다고 제안합니다. 절대적인 권력은 심각한 통치 문제를 일으킬 수 있기 때문입니다.

지난 여름, 타이거 데이터는 시계열 데이터에 중점을 둔 포스트그레스 클라우드 공급업체로서 AI 작업으로의 확장을 위한 도전에 직면했습니다. 그들은 포스트그레스를 위한 하이브리드 검색 솔루션이 필요했지만, 기존 옵션인 ParadeDB 확장 기능에는 한계가 있었습니다. 자체 확장을 만드는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 것 같았습니다.

하지만 저자는 새로운 AI 개발 도구와 25년의 경험을 바탕으로 이 프로젝트를 예상보다 빠르게 진행할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 1년이 아닌 1분기 안에 완료하는 것을 목표로 했고, 결국 소프트웨어의 사전 버전을 출시한 후 커뮤니티의 도움을 받아 2분기 만에 완성했습니다.

그 결과 pg_textsearch v1.0이 오픈 소스로 출시되었습니다. 벤치마크 테스트에서 ParadeDB와 Tantivy보다 성능이 크게 향상되어 쿼리 처리량이 4.7배 더 높았습니다. 저자는 기술의 빠른 변화가 야심찬 프로젝트를 가능하게 한다고 회상합니다. 벤치마크 세부 사항은 그들의 GitHub 저장소에 공유되었으며, 저자는 질문을 환영합니다.

이 메시지는 웹사이트가 사용자의 브라우저 보안을 확인하고 있다는 것을 나타냅니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 클릭할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

이 글에서는 Tailscale의 엑싯 노드 사용에 대해 설명하고 있습니다. 엑싯 노드는 사용자가 특정 장치를 통해 인터넷 트래픽을 라우팅할 수 있게 해주며, 이는 VPN처럼 작동합니다.

엑싯 노드는 사용자의 장치가 인터넷에 연결되는 방식을 변경합니다. 모든 트래픽이 로컬 네트워크 대신 선택한 장치를 통해 전송되며, 이로 인해 인터넷 트래픽이 엑싯 노드의 공인 IP 주소에서 오는 것처럼 보이게 됩니다.

Tailscale은 WireGuard를 기반으로 하며 메쉬 네트워크로 작동합니다. 장치 관리를 위한 제어 평면과 안전한 연결을 위한 데이터 평면을 사용합니다. 엑싯 노드는 전통적인 VPN과 유사하게 작동하지만 라우팅 방식에서 몇 가지 차이가 있습니다.

엑싯 노드가 활성화되면 모든 인터넷 트래픽이 Tailscale 터널을 통해 엑싯 노드로 전송되고, 그곳에서 인터넷에 접속됩니다. 이로 인해 사용자의 로컬 ISP IP 대신 엑싯 노드의 IP가 웹사이트에 표시되어 개인 정보 보호가 강화됩니다.

엑싯 노드를 사용하면 신뢰의 경계가 현재 네트워크(예: 공공 Wi-Fi)에서 엑싯 노드 역할을 하는 가정용 장치로 이동합니다. 즉, 엑싯 노드는 일부 트래픽 메타데이터를 볼 수 있지만 암호화된 연결의 내용은 볼 수 없습니다.

Tailscale은 OpenVPN과 같은 자가 호스팅 VPN에 비해 더 많은 제어를 제공하고 설정이 간편합니다. 동적 IP 주소나 복잡한 포트 포워딩과 같은 문제를 피할 수 있습니다.

엑싯 노드를 사용할 때 DNS 쿼리는 가정용 DNS 서버를 통해 라우팅될 수 있어 DNS 활동을 더 잘 추적할 수 있으며, 광고 차단과 같은 보안 기능이 향상됩니다.

엑싯 노드는 모든 인터넷 트래픽을 라우팅하는 반면, 서브넷 라우터는 개인 네트워크 트래픽만 라우팅합니다. 사용자는 자신의 필요에 맞는 설정을 선택할 수 있습니다.

결론적으로, 엑싯 노드는 Tailscale을 완전한 터널 VPN으로 전환하여 가정 네트워크를 통해 안전하고 제어된 인터넷 접근을 가능하게 합니다. 전반적으로 Tailscale의 엑싯 노드는 전통적인 VPN 설정의 복잡함 없이 원격 접근과 개인 정보 보호를 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.

블로그 글에서는 1998년 게임보이 카메라의 사진을 디지털화한 저자의 경험을 다룹니다. 저자는 레트로 게임 수집가로서 이 향수를 불러일으키는 기기를 손에 넣게 된 것에 대한 흥분을 공유합니다. 게임보이 카메라는 저화질의 디지털 사진을 찍을 수 있게 해주지만, 그만의 독특한 매력이 있습니다.

게임보이 카메라는 단 30장의 사진만 저장할 수 있으며, 더 많은 사진을 인쇄하려면 게임보이 프린터가 필요했습니다. 이 프린터는 시간이 지남에 따라 색이 바래는 열전사 용지를 사용했으며, 현재는 구하기 어려운 상태입니다. 저자는 사진을 효과적으로 디지털화하기 위해 아두이노 게임보이 프린터 에뮬레이터라는 오픈 소스 프로젝트에 대해 배웠습니다. 이 프로젝트는 사용자가 프린터를 에뮬레이션하고 아두이노 장치를 통해 이미지 데이터를 추출할 수 있게 해줍니다.

저자는 필요한 하드웨어를 성공적으로 조립하였고, 기존 커뮤니티의 솔루션 덕분에 복잡함 없이 사진을 디지털화할 수 있었습니다. 또한, 사용자가 다양한 게임보이 모델에 맞춰 이미지의 색상 조합을 변경할 수 있는 도구도 강조합니다. 글의 마지막 부분에서는 저자가 최근 디지털화한 사진들을 소개합니다.

이 글에서는 인텔의 286 및 이후 CPU에서 부동 소수점 유닛(FPU)을 감지하는 복잡성에 대해 설명합니다. 초기 PC에서 FPU는 선택적 추가 장치였으며, 감지 메커니즘은 시간이 지남에 따라 발전해왔습니다.

FPU 감지 과정은 특정 FPU 명령어를 실행하는 데 의존합니다. FPU가 없을 경우 이러한 명령어는 일반적으로 아무런 작용을 하지 않거나 문제를 일으킬 수 있어 감지가 어렵습니다. 286 및 이후의 CPU는 FPU 명령어를 단순한 무작위 작업으로 처리하지 않습니다. 오히려 FPU가 없더라도 메모리와 예상치 못한 방식으로 상호작용할 수 있습니다.

80286과 80287의 인터페이스는 원래의 8086/8087과 달라 FPU 감지 과정을 더욱 복잡하게 만들었습니다. 새로운 설계에서는 CPU와 FPU 간의 작업 사이에 명시적인 대기 명령어가 필요하지 않게 되었습니다. FPU 작업 중 메모리 접근과 관련된 오류는 심각한 문제를 일으킬 수 있으며, 특히 286에서는 특정 인터럽트가 재시작할 수 없는 경우가 있습니다.

이 글에서는 시스템이 멈추지 않도록 특정 명령어를 사용하고 상태 단어를 확인하여 FPU가 존재하는지 안전하게 감지하는 방법을 제안합니다. FPU의 존재를 감지하는 것은 잘 문서화되어 있지만, 그 부재를 감지하는 것은 문서화되지 않은 CPU 동작을 이해해야 하므로 초기 인텔 아키텍처에서 미묘한 도전 과제가 됩니다.

게임 제작자들은 이전 게임인 Toto Temple Deluxe가 재정적으로 부진한 성과를 보인 후 Burrito Bison: Launcha Libre를 개발하기로 결정했습니다. 그들은 새로운 기능을 도입하고 무료 플레이(F2P) 모바일 시장에 적응하는 것을 목표로 했습니다. 2016년 11월에 출시된 이 게임은 모바일 플랫폼에서 큰 성공을 거두었습니다.

버리토 비슨 시리즈는 인기가 있지만, 팀은 마지막 게임 이후 재정적인 어려움을 겪었습니다. 이들은 빠른 해결책을 찾아 안정성을 회복하고자 했습니다. 개발 전략으로는 이전에 Burrito Bison Revenge로 얻은 성공을 활용하여 새로운 게임에 대한 자금을 확보했습니다. 이 게임은 콩그레게이트에서 인기 투표에서 1위를 차지한 바 있습니다.

새로운 게임은 개선된 게임 플레이 메커니즘, 새로운 캐릭터인 '런차도레스', 그리고 이전의 캔디랜드 테마에서 벗어난 생동감 넘치는 멕시코 배경을 도입했습니다. 또한, 실제 요리 레시피를 수집 가능한 보상으로 추가했습니다. 게임 플레이 개선 사항으로는 방해 요소가 되는 HUD 요소를 제거하고, 미니 게임을 강화하며, 발사 시스템을 개편하여 플레이어에게 더 명확한 피드백을 제공하도록 했습니다.

출시 후 모바일 버전은 웹 버전보다 훨씬 더 높은 성과를 내며 높은 평가와 수백만 다운로드를 기록했습니다. 이 게임은 회사의 재정 건강을 회복하는 데 성공했으며, 향후 계획을 세울 수 있는 기반을 마련했습니다. 팀은 긍정적인 반응에 만족하며, 이 게임이 이전 작품들처럼 지속적인 인기를 유지하기를 희망하고 있습니다.

이 글에서는 HTTP 요청을 간편하게 만들어주는 JavaScript 라이브러리인 Axios의 생성과 발전 과정을 다룹니다. Axios는 Matt Zabriskie에 의해 개발되었으며, 기본 XMLHttpRequest보다 사용자 친화적인 대안으로 자리 잡았습니다. 시간이 지나면서 Axios는 많은 인기를 얻었지만, 최근에는 fetch라는 새로운 표준이 등장하여 비슷한 작업을 위한 현대적인 프로미스 기반 API를 제공합니다.

저자는 Axios 대신 fetch API를 간단하게 감싸는 래퍼를 사용하는 것이 여러 가지 장점이 있다고 제안합니다. 이 장점에는 배우기 쉬움, 파일 크기가 작음, 패키지 업데이트 문제 감소, 빠른 버그 수정, 그리고 디자인의 단순함이 포함됩니다.

저자는 GET 및 POST 요청을 처리하고, 오류를 관리하며, 로컬 스토리지에 저장된 토큰을 사용해 인증된 요청을 지원하는 기본 fetch 래퍼를 만드는 방법에 대한 예시를 제공합니다. 또한, 401 상태 코드가 반환될 경우 사용자를 로그아웃시키는 방식으로 토큰 만료를 처리하는 방법도 설명합니다.

마지막으로, 개발자들에게 Axios에만 의존하지 말고, 자신만의 필요에 맞춘 간소화된 fetch 래퍼를 만드는 것을 고려해보라고 권장합니다. 저자는 Axios가 특정 프로젝트에 매우 유용할 수 있지만, 다른 경우에는 맞춤형 솔루션이 더 효율적일 수 있음을 인정합니다.

forkrun은 10년 동안 개발된 새로운 도구로, 셸 환경에서 작업을 병렬로 더 빠르게 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 전통적인 방법보다 더 효율적인 대안으로, xargs -P나 GNU Parallel과 같은 도구를 개선했습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 속도입니다. 강력한 14코어 프로세서에서 forkrun은 초당 20만 개 이상의 작업을 처리할 수 있는 반면, GNU Parallel은 단 500개에 불과합니다. forkrun은 CPU 코어를 거의 모두 효과적으로 활용하여 작업량이 적어도 성능을 유지합니다.

둘째, 성능입니다. 고주파 작업의 경우, forkrun은 일반적으로 GNU Parallel보다 50배에서 400배 더 빠릅니다.

셋째, 고급 기술을 사용하여 이러한 속도를 달성합니다. NUMA 최적화를 통해 CPU 아키텍처에 따라 메모리를 효율적으로 할당하고, SIMD 스캐닝을 통해 고급 처리 기술로 데이터 경계를 신속하게 찾습니다. 또한, 전통적인 잠금 메커니즘 없이 작업을 청구하는 잠금 없는 작업 방식을 사용하여 지연을 줄입니다. 스마트 메모리 관리 기능을 통해 프로세스를 방해하지 않으면서 메모리 사용을 효과적으로 관리합니다.

가장 빠른 모드에서는 forkrun이 초당 10억 줄 이상의 데이터를 처리할 수 있습니다. 사용이 간편하여 실행하려면 단 두 개의 간단한 명령만 필요합니다. 추가 설치 없이 단일 bash 파일로 제공되며, 사용자는 GitHub 저장소에서 벤치마크 결과와 자세한 문서를 확인할 수 있습니다.

게임의 목표는 주어진 CSS 속성 이름이 실제인지 가짜인지 구별하는 것입니다. 이 게임은 점점 난이도가 높아지는 20개의 라운드로 구성되어 있습니다. CSS 사양에는 600개 이상의 속성이 있어 진짜와 가짜를 구별하는 것이 쉽지 않습니다.

게임의 특징으로는, 플레이어가 답변에 따라 기본적인 확인부터 CSS 속성에 대한 복잡한 통찰까지 다양한 피드백을 받습니다. 또한, 플레이어의 성과에 따라 격려와 장난스러운 teasing이 섞인 경험을 할 수 있습니다. CSS의 혼란스러운 특성을 강조하며, 일부 가짜 속성 이름은 독특한 명명 규칙 덕분에 그럴듯하게 들립니다.

점수는 플레이어의 성과에 따라 최종 점수가 매겨지며, 이는 CSS에 대한 지식 수준을 반영합니다. 초보자부터 전문가까지 다양한 수준이 있습니다. 성과에 대한 코멘트는 유머러스한 비판부터 희귀한 CSS 속성에 대한 뛰어난 지식에 대한 칭찬까지 다양합니다.

이 게임은 재미있고 교육적이며 약간의 도전 요소를 포함하여 CSS의 방대함과 기이함을 강조합니다. 플레이어는 점수와 지식을 향상시키기 위해 다시 플레이할 것을 권장받습니다.

Copilot은 많은 사람들이 업무 효율성을 높이는 데 유용하다고 느끼는 마이크로소프트의 도구입니다. 처음에 저자는 회의와 보고서 작성 같은 지루한 작업을 자동화하는 데 도움이 된다는 사실을 발견하기 전까지 회의적이었습니다. 일주일 동안 사용해본 후 긍정적인 경험을 공유했지만, 동료가 언급한 Copilot은 마이크로소프트 팀즈에서 사용하는 것이 아니라 비주얼 스튜디오 코드에서 코딩을 지원하는 다른 버전이라는 것을 알게 되었습니다.

Copilot에는 여러 종류가 있습니다. 첫째, GitHub Copilot은 코딩 지원을 위한 도구입니다. 둘째, Microsoft 365용 Copilot은 마이크로소프트 오피스 앱과 통합되어 있습니다. 셋째, Windows Copilot은 윈도우 운영 체제를 위한 AI 도우미입니다. 넷째, Copilot Chat은 글쓰기와 브레인스토밍을 위한 범용 도구입니다.

저자는 다양한 버전의 Copilot을 잘못 이해하고 있었고, 동료가 "Copilot"이라는 용어를 모든 AI 도우미를 지칭하는 일반적인 표현으로 사용하고 있었다는 것을 깨달았습니다. 이는 다양한 Copilot 도구에 대한 혼란을 드러내며, 각 도구가 무엇을 하는지 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

이 글은 미국 군대와 해군에 관한 내용으로, 베트남 전쟁과 이란 전쟁, 특히 호르무즈 해협과 관련된 주제를 다루고 있습니다. 글의 저자와 태그, 그리고 2026년 3월 31일로 예정된 날짜와 같은 세부 정보가 포함되어 있습니다. 이 게시물은 특정 ID로 식별되며, 더 큰 섹션 모음의 일부입니다.

2026년 3월 31일, 존 풀은 인텔의 바이너리 최적화 도구(BOT)에 대한 일주일간의 조사 결과를 발표했습니다. 이 도구는 실행 가능한 명령어를 수정하여 성능을 향상시키지만, 특정 애플리케이션인 기크벤치 6에만 제한적으로 적용됩니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, BOT를 활성화하면 기크벤치 6.3의 첫 실행에서 40초의 상당한 시작 지연이 발생하며, 이후 실행에서는 2초로 단축됩니다. BOT를 비활성화하면 이 지연이 사라집니다. 기크벤치 6.7은 BOT가 활성화된 상태에서 항상 2초의 지연이 있으며, 이 또한 비활성화하면 사라집니다.

둘째, 성능 향상에 대한 결과로 기크벤치 6.3에서 BOT가 활성화되면 단일 코어와 다중 코어 점수가 각각 5.5% 증가합니다. 특정 작업 부하인 오브젝트 리무버와 HDR에서는 BOT를 통해 점수가 최대 30%까지 증가하지만, 기크벤치 6.7에서는 BOT가 성능에 거의 영향을 미치지 않습니다.

셋째, 인텔의 소프트웨어 개발 에뮬레이터(SDE)를 사용한 HDR 작업 부하 분석 결과, BOT는 총 명령어 수를 14% 줄이고 벡터 명령어 사용을 크게 증가시켰습니다. 이는 공개된 문서보다 더 진보된 최적화를 나타냅니다.

넷째, BOT는 성능을 개선하지만, 일반적인 애플리케이션 성능을 반영하지 않는 최적화된 코드로 변환하기 때문에 우려가 있습니다. BOT는 몇몇 애플리케이션만 지원하므로, 인텔 프로세서를 경쟁사보다 유리하게 만드는 오해의 소지가 있는 벤치마크 결과를 초래할 수 있습니다.

마지막으로, 기크벤치는 BOT의 영향을 받은 결과에 대해 사용자에게 알리기 위해 플래그를 설정할 예정입니다. 새로운 기크벤치 6.7 버전은 BOT가 실행 중일 때 이를 식별하는 데 도움을 줄 것입니다. 인텔의 BOT가 벤치마크 점수를 향상시킬 수 있지만, 이러한 결과가 일상적인 사용에서 얼마나 현실적인지를 두고 앞으로의 기크벤치 업데이트에서 계속 논의될 것입니다.

2026년 3월 28일, 6o6 가상화 라이브러리의 업데이트가 출시되어 다른 6502 CPU를 사용하여 6502 CPU를 에뮬레이션하는 성능이 향상되었습니다. 이 라이브러리는 20년 이상 전에 KIM-1 에뮬레이터를 위해 처음 만들어졌으며, Commodore 64와 Apple II와 같은 시스템에 더 효율적인 실행 환경을 제공합니다.

이번 업데이트의 주요 개선 사항으로는 성능 향상이 있습니다. 주소 지정 모드의 효율성이 개선되고 명령어 처리 방식이 최적화되어 실행 속도가 빨라지고 명령어 수가 줄어들었습니다. 또한 인터럽트 플래그에 대한 더 나은 제어 옵션과 제로 페이지에 대한 빠른 메모리 접근 기능이 추가되었습니다. 새로운 데모 프로그램도 추가되어 라이브러리의 기능을 보여주며, 그 중에는 Apple-1 에뮬레이터도 포함되어 있습니다.

Apple-1은 1976년에 출시된 제품으로, 간단한 디자인과 역사적 중요성 덕분에 주목받고 있습니다. 이는 Apple Inc.의 첫 번째 제품으로, 저렴한 MOS Technology 6502 칩을 사용하였으며 현재는 수집가들 사이에서 인기가 높습니다.

기술적으로, 이 가상화는 가상 머신(VM)을 생성하여 메모리를 관리하고 게스트 명령어를 제어된 인터페이스를 통해 실행합니다. 6o6 라이브러리는 원래 6502 명령어 세트를 준수하는지 확인하기 위해 스트레스 테스트를 거쳤으며, 최신 버전에서 상당한 효율성 향상을 보여주고 있습니다.

앞으로의 계획으로는 6o6 라이브러리의 메모리 관리와 스택 작업을 더욱 간소화하고 개선할 예정입니다. 이번 업데이트는 특히 Apple-1과 유사한 시스템의 복고 컴퓨팅 에뮬레이션을 향상시키는 중요한 진전을 의미합니다.

저자는 생산성을 높이고 개발 작업을 더 쉽게 만들어줄 유용한 도구나 자원을 찾고 있습니다. 현재의 루틴에 갇혀 있다고 느끼며, 상쾌한 변화를 원하고 있습니다. AI에 기반하지 않은 즐거운 도구들을 발견하기를 희망하고 있습니다.

위톨드 비엔첵은 65세, 75세, 85세 이상의 작가들이 쓴 주요 문학 작품에 대해 논의합니다. 그는 이러한 연령대의 작가들로부터 출판되는 중요한 작품이 거의 없다고 지적합니다. 예를 들어, 88세의 토마스 핀천은 최근에 새로운 소설을 발표했지만, 그 작품은 큰 주목을 받지 못했습니다. 그는 인공지능을 활용해 주요 작품 목록을 조사하고 정리했으며, 작가들이 더 오래 살고 있음에도 불구하고 80세 이상의 작가들로부터는 주목할 만한 작품이 적다는 사실을 발견했습니다.

그는 65세 이상의 작가들 중 몇몇 중요한 작품을 나열합니다. 빅토르 위고의 93년 (72세), 토마스 만의 파우스트 박사 (72세), 보리스 파스테르나크의 닥터 지바고 (67세), 캐서린 앤 포터의 바보들의 배 (72세), 호세 사라마고의 눈먼 자들의 도시 (73세), 코맥 맥카시의 늙은이를 위한 나라는 없다 (72세)와 더 로드 (73세), 힐러리 맨텔의 거울과 빛 (68세) 등이 포함됩니다.

위톨드는 나이가 많은 작가들로부터 주요 작품이 부족하다고 강조하며, 그의 목록에서 가장 나이가 많은 작가는 73세입니다. 그는 독자들에게 추가적인 작품 제목을 제안해 줄 것을 요청하고, 젊은 작가들로부터 새로운 주요 작품이 줄어드는 경향에 대해서도 생각해봅니다.

Claude Code의 소스 코드가 NPM 레지스트리에서 발견된 맵 파일을 통해 유출되었습니다. 이 사건은 현재 진행 중인 논의의 일환입니다. 더 자세한 정보는 Hacker News의 관련 스레드나 CCleaks 웹사이트를 확인하면 됩니다.

2021년 8월, GitHub의 실험 팀인 GitHub Next는 Lettermatic과 만나 코드 편집기를 위한 타이포그래피에 대해 논의했습니다. 그들은 코딩에 적합한 다양한 글꼴이 부족하다는 점을 인식하고, 개발자를 위해 특별히 제작된 다섯 가지 교체 가능한 커스텀 글꼴 세트인 Monaspace를 만들고자 했습니다.

Monaspace의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 다섯 가지 글꼴 패밀리로 구성되어 있습니다. Argon(인간 중심 산세리프), Neon(그로테스크 산세리프), Xenon(슬랩 세리프), Radon(스크립트 스타일), Krypton(기계적 산세리프) 등입니다. 둘째, 각 글꼴은 42개의 정적 스타일을 제공하며, 가변적인 두께, 너비, 기울기를 지원합니다. 사용자는 자신의 필요에 맞게 글꼴을 개인화할 수 있습니다. 셋째, 텍스처 힐링 기술을 통해 글자의 너비를 상황에 맞게 조정하여 가독성을 높이고 일관된 모노스페이스 그리드를 유지합니다. 넷째, Monaspace는 200개 이상의 언어를 지원하며, 키릴 문자, 그리스 문자, 베트남어를 포함하고 다양한 응용 프로그램을 위한 기호도 많이 포함되어 있습니다. 마지막으로, 모든 Monaspace 글꼴은 무료로 다운로드할 수 있어 접근성과 협업 기여를 촉진합니다.

Monaspace는 개발자들이 글꼴의 모양을 개인화하고 가독성을 높이며 깔끔한 레이아웃을 유지할 수 있도록 하여 코딩 경험을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 타이포그래피에서 접근성과 개인화를 중시하는 의지를 반영합니다.

독일 팀들이 발트해 연안에 좌초된 고래에 대한 구조 작업을 중단했습니다.

조합자는 입력값(인수와 피연산자)을 변경하지 않고 사용하는 함수나 연산자의 일종입니다.

조합자의 몇 가지 예와 그 기능은 다음과 같습니다.

I(아이덴티티)는 입력값을 그대로 반환합니다. K(케스트렐)는 두 개의 입력값을 받아 첫 번째 값을 반환합니다. κ(카이트)는 두 개의 입력값을 받아 두 번째 값을 반환합니다. W(워블러)는 두 번째 입력값에 함수를 적용합니다. C(카디널)는 첫 번째 입력값에 함수를 적용합니다. B(블루버드)는 두 개의 함수를 결합하여 입력값에 적용합니다. Q(퀴어)는 블루버드와 비슷하지만 특정한 순서로 작동합니다. B1(블랙버드)는 특정 방식으로 두 개의 입력값에 함수를 적용합니다. Ψ(프사이)는 입력값과 함께 함수를 독특하게 결합합니다. S(스타링)는 함수를 사용하고 입력값을 결합합니다. Σ(바이올렛 스타링)는 스타링과 비슷하지만 추가적인 연산이 있습니다. D(도브)는 특정한 순서로 함수를 적용합니다. Δ(제브라 도브)는 특정한 입력 순서로 함수를 결합합니다. Φ(피닉스)는 여러 함수를 입력값과 함께 결합합니다. P(패럿)는 입력값을 교환하고 함수를 적용합니다. N(이스턴 니케이터)은 특정 방식으로 두 개의 입력값에 함수를 적용합니다. ν(웨스턴 니케이터)는 두 번째 입력값에 함수를 적용합니다.

일부 다른 함수들도 조합자처럼 작동합니다. 조합자의 이름 중 일부는 레이먼드 스멀리안의 작품에서 영감을 받아 새에서 따온 것입니다.

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TimesFM(Time Series Foundation Model)은 구글 리서치에서 개발한 사전 훈련된 모델로, 시계열 데이터 예측을 위해 설계되었습니다.

모델의 최신 버전은 TimesFM 2.5로, 이전 버전인 2.0에 비해 여러 가지 개선이 이루어졌습니다. 이 모델은 2억 개의 파라미터를 사용하며, 최대 16,000까지의 긴 문맥 길이를 처리할 수 있습니다. 또한, 연속적인 분위수 예측을 지원하며, 더 나은 예측을 위한 새로운 기능들이 추가되었습니다.

2025년 10월 29일 기준으로, 2.5 버전에는 공변량 지원이 다시 추가되었습니다. 추론 API도 업그레이드되었습니다.

설치 방법으로는, 저장소를 복제하고 가상 환경을 설정한 후 명령어를 통해 TimesFM을 설치할 수 있습니다. PyTorch나 Flax와 같은 다양한 백엔드를 지원하여 설치할 수 있습니다.

TimesFM을 사용하여 예측하는 방법을 보여주는 간단한 코드 예제가 제공됩니다. 이 예제에는 모델 설정과 예측 생성 방법이 포함되어 있습니다.

더 많은 정보는 공식 TimesFM 허깅페이스 컬렉션과 구글 리서치 블로그에서 모든 체크포인트와 문서를 확인할 수 있습니다.

NASA는 아르테미스 II 미션을 계획하고 있으며, 이 미션에서는 네 명의 우주비행사를 달 주위로 보낼 예정입니다. 그러나 오리온 캡슐의 열 차폐막에 대한 심각한 안전 우려가 제기되고 있습니다. 이 열 차폐막은 이전 미션에서 큰 손상을 입었으며, 이로 인해 큰 조각이 떨어져 나가고 중요한 볼트가 부식되어 재진입 시 치명적인 고장을 초래할 수 있습니다.

처음에 NASA는 이러한 문제를 경시하며 우주선이 잘 작동했다고 주장했지만, 이후 열 차폐막에 깊은 긁힘과 구멍이 있다는 사실이 드러났습니다. 독립적인 검토에서는 승무원의 안전을 위협할 수 있는 세 가지 주요 위험 요소를 확인했습니다. 이에는 열 차폐막의 파손, 잔해로 인한 충격, 그리고 분리 볼트의 부식이 포함됩니다.

이러한 위험에도 불구하고 NASA는 아르테미스 II 비행을 진행하고 있으며, 재진입 궤도를 변경하는 것을 해결책으로 제시하고 있습니다. 또한 향후 미션을 위해 새로운 열 차폐막 디자인으로 전환할 계획을 세우고 있어 현재 디자인의 안전성에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 전 NASA 관계자들을 포함한 비판자들은 이 기관이 심각한 위험을 무시하고 있으며, 프로그램의 일정과 안전 문제를 고려할 때 우주비행사를 태우고 비행하는 것은 불필요하다고 주장하고 있습니다.

전반적으로 NASA의 마감 기한을 맞추려는 조급함이 우주비행사의 안전을 위협할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 이는 과거 우주 프로그램의 재난을 떠올리게 합니다. 미션은 진행될 예정이지만, 많은 이들은 필요한 변화를 촉구하기 위해서는 비극이 발생해야 할지도 모른다는 걱정을 하고 있습니다.

몇 년 전, "슬롭"이라는 용어가 등장했습니다. 이는 인터넷에 넘쳐나는 저품질의 AI 생성 콘텐츠, 즉 텍스트와 이미지 등을 설명하는 데 사용됩니다. 이 용어는 원래 공학 분야에서 사용되었으나, 사이먼 윌리슨이 이를 대중화했습니다.

그렙타일에서는 이 "슬롭"이 프로그래밍의 미래를 지배할지 우려하고 있습니다. 하지만 저는 경제적 이유로 인해 AI가 좋은 코드를 생성할 것이라고 믿습니다. 좋은 코드는 만들고 유지하는 데 더 저렴하며, AI 모델 간의 경쟁이 치열해짐에 따라 신뢰할 수 있고 간단하며 유지보수가 용이한 코드를 생성하는 모델이 성공할 것입니다. 장기적으로 시장은 나쁜 코딩 관행에 보상을 주지 않을 것입니다.

현재 소프트웨어 개발은 빠르게 진화하고 있습니다. Node.js의 창시자인 라이언 달은 인간의 코딩이 끝나가고 있을지도 모른다고 제안합니다. 소프트웨어의 복잡성이 증가하고 있으며, 데이터에 따르면 AI 도구 덕분에 개발자당 생성되는 코드의 양이 크게 늘어났습니다. 이는 더 많은 코드가 배포되고 있다는 것을 의미하지만, 저품질 코드도 함께 배포되어 소프트웨어 문제와 시스템 중단을 초래할 수 있다는 우려가 있습니다.

존 아우스터하우트는 좋은 코드는 간단하고 수정하기 쉬운 반면, 나쁜 코드는 복잡하고 작업하기 어렵다고 주장합니다. 이 개념은 AI가 생성한 코드에도 적용됩니다. 좋은 코드는 더 효율적이고 비용 효과적이며, 유지하는 데 필요한 자원이 적습니다. AI 코딩 기술이 성숙해짐에 따라 경제적 압력이 모델들이 경쟁력을 유지하기 위해 더 나은 품질의 코드를 생성하도록 유도할 것입니다.

요약하자면, 우리는 AI 코딩 채택의 초기 단계에 있습니다. 기술이 발전하고 경쟁이 치열해짐에 따라 경제적 유인이 AI가 더 간단하고 높은 품질의 코드를 생성하도록 촉진할 것입니다.

Ollama는 애플 실리콘 장치를 위해 애플의 MLX 머신러닝 프레임워크를 기반으로 한 새로운 버전을 출시했습니다. 이번 업데이트는 개인 비서와 코딩 같은 작업의 성능을 향상시켜 OpenClaw와 같은 애플리케이션이 더 빠르게 반응하도록 합니다.

주요 개선 사항으로는 속도 증가가 있습니다. Ollama 0.19는 전처리에서 초당 1810 토큰, 디코딩에서 초당 112 토큰을 처리할 수 있어 처리 시간이 크게 빨라졌습니다. 또한 NVFP4 형식을 사용하여 응답 품질을 높이면서 메모리 요구량을 줄였습니다. 이로 인해 Ollama는 실제 운영 환경에서처럼 성능을 발휘할 수 있습니다.

업그레이드된 캐싱 기술 덕분에 효율성과 반응성이 향상되었으며, 메모리 사용량이 줄어들고 응답 속도가 빨라졌습니다. 새로운 기능을 사용하려면 32GB 이상의 통합 메모리를 가진 Mac이 필요합니다. 업데이트는 다운로드 가능하며, 향후 모델과 사용자 맞춤형 모델 지원도 개발 중입니다.

이번 개선에 기여한 MLX, NVIDIA 및 기타 팀에 감사의 뜻을 전합니다.

공통 테이블 표현식(CTE)은 SQL 문 내에서 정의된 임시 결과 집합입니다. WITH 절을 사용하여 생성되며, 복잡한 쿼리를 단순화하여 서브쿼리를 더 쉽게 관리할 수 있도록 합니다.

PostgreSQL 12 이전에는 CTE가 "최적화 장벽"으로 취급되어 항상 물리화되었고, 인덱스나 다른 최적화를 활용할 수 없었습니다. 그러나 PostgreSQL 12부터는 CTE가 참조 방식과 내용에 따라 인라인(서브쿼리처럼 최적화됨)되거나 물리화될 수 있습니다.

CTE가 물리화되는 경우는 다음과 같습니다. 여러 번 참조될 때, 데이터 수정 문(INSERT, UPDATE, DELETE)을 포함할 때, 또는 결과가 달라질 수 있는 VOLATILE 함수를 호출할 때입니다. 반면, CTE가 단일 참조를 가지고 부작용이 없으면 인라인 처리됩니다.

물리화의 장점은 여러 번 참조되는 비싼 계산에 유용하여 중복 계산을 피할 수 있다는 점입니다. 또한 데이터 수정 작업의 실행 순서를 예측 가능하게 보장합니다.

하지만 물리화된 CTE는 통계가 없기 때문에 쿼리 계획이 좋지 않을 수 있습니다. 인라인 처리는 기존 테이블 통계를 활용하여 일반적으로 더 나은 성능과 정확성을 제공합니다. 개발자들은 종종 쿼리를 순차적으로 구성하는 경향이 있어, CTE가 인라인 처리되더라도 최적화에 방해가 될 수 있습니다.

쓰기 가능한 CTE는 CTE 내에서 데이터 수정을 허용하여 DELETE 후 INSERT와 같은 작업을 단일 문으로 수행할 수 있게 합니다. 그러나 한 CTE에서 수행한 변경 사항은 RETURNING 절을 사용하기 전까지 다른 CTE에서는 보이지 않으므로 주의해야 합니다.

성능 팁으로는 물리화가 필요 없는 CTE에는 NOT MATERIALIZED를 사용하여 최적화 이점을 유지하는 것이 좋습니다. 인덱스나 통계가 필요한 대규모 결과 집합에는 임시 테이블을 사용하는 것도 고려해 볼 만합니다.

PostgreSQL 18에서는 CTE의 메모리 및 디스크 사용에 대한 진단이 개선되었고, 동일한 기본 테이블을 참조하는 여러 CTE가 포함된 쿼리 계획을 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다.

CTE는 복잡한 쿼리를 조직하는 데 유용하지만, 물리화와 인라인 처리의 동작을 이해하는 것이 PostgreSQL에서 성능을 최적화하는 데 중요합니다.

저자는 고객을 위해 마켓플레이스 웹 애플리케이션을 개발하는 데 1년을 보냈습니다. 이 과정에서 프론트엔드부터 공급업체 및 결제 시스템과의 통합까지 모든 작업을 처리했습니다. 프로젝트는 오픈 소스 도구를 사용하여 구축되었고, 저자는 기술 방향을 이끌면서 AI 도구를 활용해 코딩 작업을 지원했습니다.

최근 고객은 AI 기반의 노코드 플랫폼을 사용하여 자신의 소규모 프로젝트를 진행하기로 결정하고, 이 접근 방식을 마켓플레이스 프로젝트에도 적용하고 싶어 했습니다. 저자는 이 결정에 대해 경고했지만, 고객은 이를 무시하고 진행했습니다. 그 결과 코드베이스에 큰 변화가 생겼습니다. 새로운 기능은 작동하지만, 애플리케이션의 성능과 유지 관리에 부정적인 영향을 미쳤습니다.

저자는 이 상황에 대해 불만을 느끼고 프로젝트에 대한 즐거움을 잃었지만, 완전히 포기하기에는 아직 이르다고 생각하고 있습니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 조언을 구하고 있으며, 다른 사람들도 AI가 프로젝트 작업에 미치는 영향으로 비슷한 어려움을 겪은 적이 있는지 궁금해하고 있습니다.

SolveSpace는 주로 데스크톱 소프트웨어로 설계되었지만, emscripten이라는 기술을 사용하여 웹 브라우저에서도 실행할 수 있습니다. 작은 모델에서는 잘 작동하지만, 데스크톱 버전과 비교했을 때 성능이 느리거나 일부 버그가 있을 수 있습니다. 이 웹 버전은 실험적인 단계에 있어, 사용자들은 데스크톱 버전에서는 발견되지 않은 문제를 경험할 수 있습니다. 사용자는 버그를 신고할 수 있으며, 인터넷에 연결하지 않고도 웹 버전의 복사본을 호스팅할 수 있습니다.

GitHub은 가동 시간 통계에서 보여주듯이 높은 신뢰성을 기록하고 있습니다. 이 정보는 GitHub의 공식 상태 페이지에서 제공되며, 그들의 성능에 대한 세부 사항을 확인할 수 있습니다.

저자는 클로드 코드를 배시 스크립트로 다시 작성하는 것을 고민했습니다. 이는 흔한 아이디어는 아니었지만, 그들은 소스 코드를 단순화하고 불필요한 패키지를 모두 제거하는 실험을 해보기로 결정했습니다.

2025년 10월 24일부터 Microsoft는 AI 동반자인 Copilot의 이용 약관을 업데이트했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

약관은 Copilot 서비스에 적용되는 시점을 명확히 하고, Copilot Actions, Labs, 쇼핑 경험에 대한 새로운 조항이 추가되었습니다. 또한, 행동 강령도 더 명확하게 수정되었습니다.

Copilot을 사용함으로써 사용자는 약관에 동의하게 됩니다. 특히 미국에 거주하는 경우, 구속력 있는 중재 조항이 있으므로 약관을 주의 깊게 읽는 것이 중요합니다.

Copilot은 다양한 Microsoft 및 제3자 플랫폼을 통해 제공됩니다. 사용자는 최소 13세 이상이어야 하며, 일부 지역에서는 더 높은 연령 제한이 있을 수 있습니다. Copilot은 개인적인 용도로만 사용해야 하며, 자동화된 도구를 통한 접근은 금지됩니다.

Copilot은 실수를 하거나 부정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 사용자는 응답을 확인하고 부적절한 콘텐츠를 신고해야 합니다.

사용자는 Copilot을 사용하여 다른 사람에게 해를 끼치거나, 개인 정보를 침해하거나, 권리를 침해하거나, 불법 활동에 참여하거나, 부적절한 콘텐츠를 생성해서는 안 됩니다.

Copilot을 통해 이루어진 구매는 제3자 상인과 관련이 있으며, 사용자는 상인의 약관을 준수해야 합니다.

Microsoft는 사용자 콘텐츠를 Copilot의 운영 및 개선을 위해 사용할 수 있습니다. 사용자는 자신의 콘텐츠에 대한 소유권을 유지하지만, Microsoft가 이를 사용할 수 있는 권한을 부여합니다.

사용자는 Copilot 사용으로 인해 발생하는 모든 청구나 문제에 대해 책임을 집니다.

Microsoft는 다양한 이유로 약관을 업데이트할 수 있으며, 사용자는 Copilot을 계속 사용하기 위해 업데이트에 동의해야 합니다.

자세한 내용은 전체 이용 약관을 참조해야 합니다.

1960년대에 NASA 엔지니어들은 우주선을 인간의 의사결정과 디지털 기술의 조합으로 제어하기로 결정했습니다. 이로 인해 아폴로 유도 컴퓨터(AGC)가 개발되었습니다. 이 컴퓨터는 복잡한 계산을 처리하고, 혹독한 우주 환경에서도 신뢰성 있게 작동해야 했습니다.

기억 기술의 주요 발전 중 하나는 자기 기억의 진화입니다. 디지털 컴퓨팅이 발전함에 따라 엔지니어들은 더 효율적인 기억 기술을 찾기 시작했고, 이는 자기 기억의 혁신으로 이어졌습니다. 1970년대에는 반도체 기억이 더 널리 사용되었지만, 초기 자기 기억은 아폴로 임무에 필수적이었습니다.

아폴로 유도 컴퓨터는 다양한 센서로부터 데이터를 신속하게 처리하여 우주선의 항로를 유지해야 했습니다. 이를 위해 읽기 전용 메모리(ROM)와 임시 랜덤 접근 메모리(RAM)를 사용했습니다.

자기 기억의 종류로는 여러 가지가 있습니다. 1945년에 개발된 변압기 읽기 전용 저장소(TROS)는 페라이트를 사용해 데이터를 인코딩했습니다. AGC에서 사용된 코어 로프 메모리는 고밀도 저장이 가능했지만 제조 비용이 비쌌습니다. 1950년대 초에 발명된 자기 코어 메모리는 읽기/쓰기가 가능하고 신뢰성이 있었지만 소형화에 한계가 있었습니다. 1951년에 상용화된 자기 테이프 메모리는 확장 가능한 저장 공간을 제공했지만 자력으로 인한 데이터 손실 위험이 있었습니다. 1960년대 후반에 개발된 버블 메모리는 높은 밀도와 비휘발성을 제공했지만 비용이 많이 들고 복잡했습니다.

이러한 자기 기억의 발전은 당시의 변화하는 필요와 기술적 능력을 반영합니다. 현대의 우주선은 이제 전자 기억에 의존하고 있지만, 데이터 저장 요구가 증가함에 따라 기억 기술의 진화는 계속되고 있습니다. 또한 이러한 구식 기술을 문화 유물로서 보존해야 한다는 목소리도 커지고 있습니다.

2026년 2월, 저자는 Claude Code를 사용하다가 의도치 않게 "포크 폭탄"을 만들어 큰 컴퓨터 문제를 겪었습니다. 이로 인해 컴퓨터가 과부하에 걸려 응답하지 않게 되었습니다. 이 사건은 저자가 늦은 밤 코딩 세션을 마치고 터미널을 켜둔 채로 잠든 다음 날 발생했습니다. 다음 날 아침, 저자는 컴퓨터가 느리고 뜨거워진 것을 발견하고, 자신의 코드가 여러 프로세스를 동시에 생성하고 있다는 사실을 깨달았습니다. 결국 시스템이 고장나게 된 것입니다.

혼란 속에서도 저자는 API 사용 요금이 예상보다 높지 않다는 사실에 안도했습니다. 비효율적인 코딩 덕분에 과도한 요금이 발생하지 않았던 것입니다. 그 달 동안 저자는 코딩 실험을 계속하며 대화 기록, 작업 관리, AI 상호작용에서 불필요한 맥락을 최소화하는 도구들을 개발했습니다.

이 경험을 통해 저자는 귀중한 교훈을 얻었고, 자신의 코딩 여정을 되돌아보며 새로운 작업 흐름을 익히는 것이 얼마나 중요한지를 강조했습니다. 이는 자신의 분야에서 뒤처지지 않기 위해 꼭 필요한 과정입니다.

AI 기술을 활용한 로봇, 특히 로봇 과학자 이브는 과학 실험실에서 전통적으로 인간이 수행하던 작업을 맡고 있습니다. 로스 킹이 개발한 이브는 초기 단계의 약물 설계를 자동화하여 말라리아 치료제 후보를 식별하는 등 중요한 성과를 내고 있습니다.

AI와 로봇 기술이 결합된 자율주행 실험실은 과학 연구 방식을 변화시킬 것으로 기대됩니다. 이는 수공예 방식에서 공장과 같은 모델로 전환하는 것을 의미합니다. 이 기술은 아직 발전 중이지만, 이미 연구자들이 실험을 계획하고 데이터를 분석하는 데 더 효율적으로 도움을 주고 있습니다.

여러 기업과 연구 기관들이 자율주행 실험실의 가능성을 탐구하고 있습니다. 예를 들어, 캐나다의 가속화 컨소시엄은 여러 자율 로봇을 운영하고 있으며, 스타트업인 릴라 사이언스는 제약 연구를 지원하기 위한 자동화된 실험실을 개발하고 있습니다.

하지만 로봇이 인간 과학자를 완전히 대체할 수는 없습니다. 특히 섬세한 작업이나 복잡한 의사결정이 필요한 경우에는 더욱 그렇습니다. 그럼에도 불구하고 로봇은 점점 더 복잡한 실험을 수행하기 시작하여 연구의 효율성을 높이고 비용을 줄이는 데 기여하고 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 과학 연구의 풍경을 변화시켜 연구를 더 빠르고 비용 효율적으로 만들 것으로 기대됩니다.

"클로드 코드 소스 유출"과 관련된 주제에 대한 상태 업데이트 링크가 포함되어 있습니다. 이 업데이트는 가짜 도구와 정규 표현식(정규식) 및 은밀 모드에 대한 불만 사항을 다루고 있습니다. 또한 해커 뉴스에서 관련된 논의에 대한 링크도 제공됩니다.

저자는 여러 Claude Code 에이전트를 더 쉽게 관리하기 위해 Baton이라는 도구를 만들었습니다. 다양한 작업을 위해 서로 다른 통합 개발 환경(IDE)과 터미널 창을 사용할 때 작업을 추적하는 것이 어려웠습니다. Baton은 사용자가 모든 에이전트와 작업 공간을 한 곳에서 볼 수 있게 해주며, 쉽게 전환하고 진행 상황을 모니터링하며 작업이 끝난 후 변경 사항을 검토할 수 있도록 도와줍니다. 또한 새로운 아이디어를 위한 새로운 에이전트를 빠르게 설정할 수 있게 해줍니다. 저자는 Baton을 개발하는 과정에서 이 도구를 직접 사용하고 있으며, 이에 대한 피드백을 받고 싶어합니다.

이 글은 항공우주 분야에서의 공학과 지식 전달의 발전을 다루고 있으며, 저자의 아버지 경험을 바탕으로 하고 있습니다. 저자는 초기 엔지니어들, 특히 아버지가 단순함과 실용적인 문제 해결을 통해 성공을 거두었다고 강조합니다. 이들은 종종 기본적인 재료와 방법을 사용하여 복잡한 목표를 달성했습니다. 저자는 공군이 NASA보다 먼저 자체 우주 프로그램을 운영했으며, 많은 기술적 능력이 정규 교육보다는 실무 경험을 통해 배워졌다고 설명합니다.

이 이야기는 현대 항공우주 분야의 변화를 지적합니다. 특히 NASA의 아르테미스 프로그램에서는 리더들이 기본적인 이해 부족으로 인해 효과적이지 않을 수 있는 복잡한 해결책을 내놓는 경우가 발생했습니다. 이는 과거 엔지니어들이 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 단순함과 중복성을 우선시했던 시기와 대조됩니다. 아폴로의 설계 철학이 그 예입니다.

저자는 기술이 발전하면서, 특히 인공지능의 부상과 함께 기본적인 지식과 시스템에 대한 필수 질문을 할 수 있는 능력을 잃을 위험이 있다고 경고합니다. 핵심 메시지는 효과적인 문제 해결과 세대 간 지식 전달을 위해 단순함, 중복성, 그리고 기본 원칙을 유지하는 것이 중요하다는 것입니다. 글은 독자들이 기존 지식에 적극적으로 참여하고 자신의 분야에서 기본 개념을 간과하지 않도록 권장합니다.

선충을 잡아먹는 곰팡이는 선충이라는 작은 둥근 벌레를 포획하고 소화하는 데 특화된 육식성 곰팡이입니다. 현재 알려진 이 곰팡이의 종류는 700종이 넘습니다. 이들은 접착제 함정, 조여주는 링, 그리고 선충을 마비시키는 독소와 같은 다양한 방법을 사용해 선충을 잡습니다.

이 곰팡이는 질소가 부족한 환경에서 잘 자생하며, 전 세계적으로 발견됩니다. 특히 토양, 낙엽, 얕은 물속에서 자주 발견됩니다. 이들은 작물에 해를 끼치는 선충의 개체 수를 조절하는 역할을 합니다. 예를 들어, Purpureocillium이라는 곰팡이는 Meloidogyne incognita와 같은 해로운 선충에 대한 생물학적 살충제로 작용할 수 있습니다.

선충을 잡기 위해 이 곰팡이는 기계적 함정과 화학적 독소를 포함한 다양한 전략을 사용합니다. 일부 종은 주변에 선충이 있는지를 감지할 수 있으며, 선충이 발견되었을 때만 함정을 만듭니다. 이들은 먹이를 유인하고 마비시키는 능력 덕분에 생물학적 해충 방제에서 중요한 역할을 합니다.

Anthropic의 AI 코딩 도우미인 Claude Code를 사용하는 사용자들이 예상치 못한 높은 토큰 사용량으로 인해 사용 한도에 빠르게 도달하고 있어 작업 과정에 차질을 빚고 있습니다. Anthropic은 사용자들이 이러한 한도에 예상보다 빨리 도달하고 있음을 인정하며, 해결책을 우선적으로 마련하고 있습니다.

Claude Pro 구독자들을 포함한 많은 사용자들은 주 초반에 할당량이 소진되어 제한된 접근만 가능하다고 보고하고 있습니다. 온라인 포럼에는 과도한 토큰 소비에 대한 불만이 쏟아지고 있으며, 일부 사용자는 몇 시간 만에 한도를 모두 소진했다고 주장하고 있습니다.

이 문제의 원인으로는 여러 가지가 있을 수 있습니다. Anthropic은 최근 피크 시간대에 할당량을 줄였고, 이는 일부 사용자에게 영향을 미쳤습니다. 또한, 사용 한도를 두 배로 늘려주는 최근 프로모션이 종료되었고, Claude Code의 잠재적인 버그로 인해 토큰 사용량이 증가했을 가능성도 있습니다. 일부 사용자는 소프트웨어의 이전 버전으로 다운그레이드하자 경험이 개선되었다고 말하고 있습니다.

사용 한도에 대한 문서가 모호하여 개발자들이 실제 할당량을 이해하기 어렵습니다. 사용자들은 예기치 않은 속도 제한 오류로 인해 자동화된 워크플로우가 빠르게 예산을 소진하는 문제도 겪고 있습니다.

전반적으로 비용 관리를 원하는 사용자들과 이익을 추구하는 제공자 간의 긴장이 커지고 있으며, AI 도구의 홍보와 사용 제한 사이의 괴리도 나타나고 있습니다.

정부 앱들이 기능에 비해 과도한 데이터를 수집하고 있다는 우려가 제기되고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

백악관 앱은 중국의 추적 도구를 사용하며 GPS와 생체 정보 접근 등 광범위한 권한을 요청한다. FBI 앱은 광고 추적 기능을 포함하고 있으며 여러 가지 권한을 요구해 개인 정보 보호에 대한 우려를 낳고 있다. FEMA의 날씨 앱은 유사한 앱들보다 훨씬 많은 28개의 권한을 요청한다.

세관 및 국경 보호 앱은 위험한 권한을 가지고 있으며, 배경 위치 추적과 사용자 데이터에 대한 완전한 접근을 허용한다. 이민세관단속국(ICE)은 다양한 출처의 이미지를 포함한 방대한 데이터베이스에 접근할 수 있는 얼굴 인식 앱을 사용하고 있다. 일부 정부 기관은 법적 제한을 우회하여 민간 기업으로부터 위치 데이터를 구매하고 있다.

개인 정보 침해 사례도 있다. 국세청(IRS)은 ICE와 세금 데이터를 잘못 공유했으며, 이로 인해 공개되어서는 안 되는 이름이 포함되었다. 정부 회계 감사원(GAO)이 제안한 많은 개인 정보 보호 권고 사항이 아직 시행되지 않고 있다.

이러한 앱들은 침해적인 데이터 수집 관행으로 비판받고 있으며, 사용자들의 개인 정보 보호에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 있다.

슈퍼 마이크로 컴퓨터는 강력한 매출 성장과 엔비디아와의 파트너십에도 불구하고 어려움에 직면해 있습니다. 회사의 공동 창립자인 리아우 이시안 "왈리"가 미국의 대중 수출 법을 위반한 혐의로 기소되면서 투자자들이 우려하고 있으며, 이로 인해 주가가 하락했습니다. 최근 주가는 5.4% 상승했지만, 2023년 7월 이후로는 약 63% 감소하여 S&P 500 지수에서 가장 저조한 성과를 보이는 기업 중 하나가 되었습니다.

이 회사는 재무 보고 문제로 어려움을 겪은 이력이 있으며, 지난해에는 나스닥에서 상장 폐지 위기에 처하기도 했습니다. 현재 슈퍼 마이크로의 주가는 약 21달러로, 올해 27% 하락했습니다. 애널리스트들 사이에서는 매수와 매도 의견이 혼재되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 일부 투자자들은 2026 회계연도에 400억 달러 이상의 매출을 예상하고 있어 긍정적인 전망을 가지고 있습니다. 이는 전년 대비 상당한 증가입니다. 주가는 S&P 500과 나스닥에 비해 낮은 평가를 받고 있어 신중한 투자자들을 끌어들일 가능성이 있습니다.

GitHub은 개발자들의 반발을 받은 후 AI 도구인 Copilot이 풀 리퀘스트(PR)에 광고, 즉 "팁"을 삽입하는 기능을 제거하기로 결정했습니다. 이 문제는 한 개발자가 자신의 PR에서 생산성 앱인 Raycast의 광고를 발견하면서 부적절하고 오해를 불러일으킨다고 느꼈던 사건을 통해 부각되었습니다.

처음에 Copilot은 자신의 PR에만 팁을 추가할 수 있었지만, 새로운 기능은 Copilot이 언급된 경우 다른 사용자가 만든 PR에도 팁을 삽입할 수 있게 했습니다. 이러한 변화는 비판을 받았고, GitHub은 Copilot이 다른 사용자의 작업을 동의 없이 수정하는 것은 잘못된 결정이었다고 인정했습니다.

GitHub의 제품 관리자는 개발자들이 Copilot을 더 잘 활용하도록 돕기 위한 목표가 있었지만, 커뮤니티의 피드백을 통해 이 접근 방식이 좋지 않게 받아들여졌음을 깨달았다고 전했습니다. 그 결과, 앞으로 Copilot이 다른 사용자가 만든 PR에 팁을 추가하는 기능을 비활성화하기로 했습니다. GitHub은 자사 플랫폼에 광고를 포함할 계획이 없다고 확인했습니다.

Cherri는 애플의 단축어 앱에서 대규모 단축어 프로젝트를 생성하고 유지하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 실행 가능한 단축어로 직접 컴파일되어 개발자들이 복잡한 프로젝트를 더 쉽게 작업할 수 있도록 돕습니다.

Cherri의 주요 기능으로는 다양한 개발 도구가 있습니다. 노트북이나 데스크톱에서 명령줄 인터페이스(CLI), VSCode 확장 프로그램, 또는 macOS 앱을 사용하여 작업할 수 있습니다. 문법이 사용자 친화적이며 다른 프로그래밍 언어와 유사해 배우기 쉽습니다. 또한, Cherri는 단축어 액션과 밀접하게 연결되어 있어 디버깅이 간편합니다. Mac에서 직접 액션을 가져올 수 있는 기능도 제공하며, 내장된 패키지 관리자를 통해 원격 Git 저장소에서 패키지를 자동으로 관리하고 업데이트할 수 있습니다. 복잡한 변수 구문 대신 상수를 사용하여 마법 변수 없이 작업할 수 있습니다. 메모리 최적화를 통해 더 작은 단축어를 생성하여 메모리 사용량을 줄입니다. 대규모 프로젝트를 구성할 수 있도록 파일 포함 기능도 지원합니다. 타입 안전성을 제공하여 액션을 정의할 때 타입 검사, 열거형, 선택적 값 등을 사용할 수 있습니다. 함수 정의를 통해 중복을 피하고 각 함수가 독립적인 범위에서 실행되도록 할 수 있습니다. 액션 식별자와 매개변수를 수동으로 입력하는 것도 지원하며, VCard 생성, 파일 삽입, iCloud 링크에서 단축어 변환과 같은 다양한 유틸리티 기능도 포함되어 있습니다.

Cherri에 대한 다양한 자원도 제공됩니다. VSCode 확장 프로그램, Cherri를 시험해 볼 수 있는 플레이그라운드, 그래픽 인터페이스를 갖춘 단축어 빌드를 위한 macOS IDE, 그리고 포괄적인 문서와 FAQ가 준비되어 있습니다.

Cherri는 Homebrew나 Nix 패키지 관리자를 통해 설치하거나 최신 릴리스를 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

Cherri를 만든 이유는 기존의 단축어 언어들이 문제를 가지고 있거나 더 이상 유지되지 않기 때문입니다. Cherri의 목표는 macOS 사용자들을 위해 단축어 프로그래밍 커뮤니티를 활기차고 기능적으로 유지하는 것입니다.

Cherri는 다른 프로그래밍 언어에서 영감을 받아 단축어를 효율적으로 개발할 수 있는 커뮤니티를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 2022년 10월 5일에 시작되어 계속 발전하고 있습니다.

이 기사는 인공지능 코딩 에이전트의 발전으로 인해 사이버 보안에서 취약점 연구가 빠르게 변화하고 있음을 다룹니다. 지난 2년 동안 전문가들은 인공지능이 보안 취약점을 증가시킬 것이라고 예측했으며, 실제로 이러한 현상이 예상치 못한 방식으로 나타나고 있습니다.

인공지능 코딩 에이전트는 간단한 명령어로 소스 코드를 분석하여 높은 영향력을 가진 취약점을 신속하게 식별할 수 있습니다. 이는 취약점 개발 접근 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이 과정은 자동화되고 효율적으로 진행되고 있습니다. 인공지능 모델은 exploitable issue, 즉 악용 가능한 문제를 발견하는 데 높은 성공률을 보이고 있습니다.

과거에는 취약점 연구가 복잡한 수작업 분석을 필요로 했지만, 인공지능은 다양한 소프트웨어 구성 요소에서 취약점을 효율적으로 발견함으로써 이러한 필요를 대체하고 있습니다. 이 기사는 인공지능 도구가 웹 애플리케이션부터 운영 체제까지 모든 것에서 취약점을 찾아내어 사이버 보안에 상당한 위협을 가하고 있음을 강조합니다.

이러한 변화가 일어남에 따라, 업계가 인공지능 기반의 취약점 발견이 가져올 영향에 대해 준비가 되어 있지 않을 수 있다는 우려가 있습니다. 규제가 이러한 발전이 초래하는 도전 과제를 효과적으로 해결하지 못할 위험이 있으며, 이는 취약점 연구의 본질에 대한 오해를 초래할 수 있습니다.

전반적으로 취약점 연구의 환경은 극적으로 변화할 것으로 보이며, 인공지능 에이전트가 현재 인간이 수행하는 많은 작업을 대체할 가능성이 높습니다. 이는 이 분야에서 인간 연구자의 미래 역할에 대한 질문을 제기합니다. 저자는 우리가 인공지능이 취약점 연구를 완전히 지배하기 전의 과도기적 단계에 있다고 제안합니다.

작은 서버를 만들어 지하실에 두고 집에서 사용할 수 있는 온수를 공급하는 아이디어입니다. 이 서버는 지하 바닥에서 열을 흡수하도록 설계됩니다. 목표는 데이터 센터의 냉각에 필요한 에너지를 줄이는 것입니다. 지하실을 열 분배에 활용하고 이를 집 난방 시스템과 연결하여 과정을 더 효율적으로 만드는 것이 핵심입니다.

Scotty는 터미널에서 SSH 작업과 배포 스크립트를 직접 실행할 수 있는 새로운 도구로, 각 단계를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이 도구는 Laravel Envoy의 Blade 형식과 더 간단한 일반 bash 형식을 모두 지원합니다.

Scotty의 주요 기능 중 하나는 사용자 제어입니다. 사용자가 자신의 서버에 배포하는 것을 선호할 수 있도록 설계되어, 프로세스에 대한 더 나은 제어와 투명성을 제공합니다. 작업을 실행할 때 실시간으로 업데이트를 확인할 수 있으며, 작업 이름과 실행 시간을 포함한 정보를 제공합니다. 만약 작업이 실패하면 즉시 오류를 확인할 수 있습니다.

작업은 표준 bash 문법을 사용하여 .sh 파일에 정의되므로, bash에 익숙한 사용자에게는 매우 쉽습니다. 명령줄에서 변수를 전달할 수도 있습니다. 실행 중 언제든지 작업을 일시 중지하고 필요에 따라 재개하거나 취소할 수 있는 기능도 있습니다.

또한 scotty doctor 명령어를 사용하면 서버 설정을 점검하여 배포 전에 모든 것이 제대로 준비되었는지 확인할 수 있습니다. Scotty는 기존 Envoy 스크립트를 직접 읽을 수 있어 새로운 형식으로 쉽게 전환할 수 있도록 돕습니다.

Scotty는 배포 작업을 관리하는 현대적이고 사용자 친화적인 옵션으로, 프로세스에 대한 완전한 제어를 제공합니다. 전체 문서와 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 가이드는 사용자가 Bash에서 안전하고 보안이 강화된 셸 스크립트를 작성하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. Shellharden이라는 도구를 사용하여 취약점을 식별하고 수정하는 방법을 안내합니다. Bash는 고유한 특성 때문에 다루기 어려울 수 있지만, 특정 원칙을 따르면 안전한 스크립트를 작성할 수 있다는 점을 강조합니다.

첫 번째로, 변수를 사용할 때는 항상 따옴표로 감싸야 합니다. 이는 공백이나 와일드카드로 인한 예기치 않은 동작을 방지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, $my_var 대신 "$my_var"를 사용하는 것이 좋습니다.

두 번째로, 여러 값을 처리할 때는 공백으로 구분된 문자열보다 배열을 사용하는 것이 바람직합니다. 이렇게 하면 파일 이름의 공백 문제를 피할 수 있으며, 코드도 더 깔끔해집니다. 예를 들어, 배열을 사용하여 파일을 처리할 수 있습니다.

세 번째로, 스크립트에서 더 엄격한 오류 처리를 위해 set -euo pipefail을 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 스크립트 시작 부분에서 필요한 명령어가 있는지 확인하여 의존성 부족으로 인한 실패를 방지해야 합니다.

네 번째로, 명령어 치환을 할 때는 백틱 대신 $(command)를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 중첩된 명령어와 이스케이프 문제를 피하는 데 도움이 됩니다.

다섯 번째로, 출력할 때는 echo보다 printf를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 옵션이나 특수 문자로 인한 문제를 피할 수 있습니다.

여섯 번째로, 스크립트는 이식성을 위해 항상 해시뱅(#!/usr/bin/env bash)으로 시작해야 하며, 성공 또는 실패를 나타내기 위해 명시적인 종료 상태로 끝내야 합니다.

일곱 번째로, 다른 프로그래밍 언어에서 명령어를 호출할 때는 문자열로 셸 명령어를 구성하는 것을 피해야 합니다. 대신 배열 형태로 명령어와 인수를 전달하는 것이 올바릅니다.

마지막으로, 일부 스크립트는 보안을 위해 재작업이 필요할 수 있음을 이해해야 합니다. 취약점을 제거하는 것뿐만 아니라 스크립트가 올바르게 작동하도록 하기 위해서는 사람의 손길이 종종 필요합니다.

이 가이드를 따르면 사용자는 더 안전하고 신뢰할 수 있는 Bash 스크립트를 작성할 수 있으며, 취약점의 위험을 최소화할 수 있습니다.