- 런던 지하철 도트 매트릭스 서체는 런던 지하철 교통 시스템의 도착 안내판과 안내 방송에 사용되는 서체를 복제하는 서체 세트입니다.
- 이 서체에는 다양한 가중치가 포함되어 있으며 지하철 네트워크에서 다른 기간에 사용된 서체를 나타냅니다.
- 서체는 사진, 동영상 등의 참고 자료를 사용하여 제작되며, 기존 서체에 새로운 문자를 추가하는 등 누구나 참여할 수 있습니다.
- 런던 지하철 도트 매트릭스 서체는 한 디자이너에 의해 재창조되어 깃허브에 공개되었습니다.
- 이 글꼴은 대문자가 기준선 아래로 확장되어 독특하고 눈에 띄는 특징이 있습니다.
- 이 글꼴은 런던 지하철 고유의 글꼴일 가능성이 높지만 다른 대중교통 시스템에서 사용되는 글꼴과 유사할 수 있습니다.
- 이 게시물에서는 유니코드 표준에서 U+237C ⍼ 오른쪽 각도와 아래쪽 지그재그 화살표 기호의 기원과 역사에 대해 조사합니다.
- 이 조사는 이 기호를 SGML의 기술 보고서인 ISO/IEC TR 9573-13과 매트릭스 일련 번호 S16139의 모노타입으로 거슬러 올라갑니다.
- 저자는 해당 심볼과 관련된 구체적인 문서를 찾는 데 어려움을 겪었지만 조사는 계속 진행 중입니다.
- 이 기사는 U+237C ⍼ &Angzarr라는 신비한 기호의 의미와 기원을 찾는 것에 대해 설명합니다;
- 저자는 케임브리지 도서관에 해당 심볼과 관련된 문서 스캔을 요청했지만 저작권법 및 스캔 한도를 초과한다는 답변을 받았습니다.
- 독자들은 디지털 요청에 자금을 지원하고 연구를 계속할 수 있는 방법을 찾는 데 관심이 있습니다.
- 헛된 일자리는 공공 부문과 민간 부문 모두에 존재하는 무의미하고 불필요한 직책으로, 직원들의 좌절감을 유발하고 조직의 진정한 목적을 훼손합니다.
- 많은 근로자가 무의미한 업무에 갇혀 있다고 느끼고 의미 있는 일의 필요성과 BS 업무의 요구 사이에서 균형을 찾는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 정신 건강과 자존감에 부정적인 영향을 미칩니다.
- 보편적 기본소득(UBI)의 개념은 개인이 자신의 시간을 어떻게 보내고 사회에 기여할지 선택할 수 있는 권한을 부여함으로써 엉터리 일자리와 소득 불평등 문제를 해결할 수 있는 잠재적 해결책으로 여겨지고 있습니다.
- 데이비드 그레이버의 저서 '헛소리 일자리'는 직원 스스로가 무의미하거나 불필요하다고 인식하는 일자리의 개념을 탐구합니다.
- 이 책은 일의 본질, 관료주의가 조직에 미치는 영향, 사람들이 일에서 얻는 의미와 가치에 대한 질문을 제기합니다.
- 헛된 일자리라는 개념은 일의 미래와 의미 있는 고용의 필요성에 대한 논의를 촉발시켰습니다.
- GB Studio는 게임보이 휴대용 비디오 게임 시스템용 레트로 게임을 만들 수 있는 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 게임 크리에이터입니다.
- Windows, Mac 및 Linux에서 사용할 수 있으며 Itch.io에서 다운로드할 수 있습니다.
- 이 소프트웨어는 프로그래밍 지식이 필요하지 않으며 여러 게임 장르를 지원합니다. 또한 내장 음악 편집기가 포함되어 있으며 모든 GameBoy 에뮬레이터에서 재생할 수 있는 실제 ROM 파일을 만들 수 있습니다.
- GB Studio는 사용자가 드래그 앤 드롭으로 게임을 만들 수 있는 게임보이용 레트로 게임 크리에이터입니다.
- GameBoy는 역사적으로 어셈블리 프로그래밍이 필요했지만 GB Studio는 더 쉽게 게임을 개발할 수 있도록 WYSIWYG 게임 엔진을 제공합니다.
- GB Studio는 에뮬레이터, 웹 페이지 또는 실제 GameBoy 하드웨어에서 실행할 수 있는 ROM 파일을 내보냅니다.
- 저자는 업계에서 새로운 쿼리 언어가 등장하는 것에 대한 불만을 표출하며 범용 데이터베이스의 공통 기반 언어로 SQL을 사용하는 것이 더 실용적이고 효율적이라고 주장합니다.
- 저자는 FancyQL이라는 새로운 쿼리 언어와 SQL을 비교하면서 SQL이 흔히 알려진 것처럼 복잡하지 않고 데이터 관련 작업을 효과적으로 처리할 수 있다는 점을 강조합니다.
- 저자는 광범위한 사용, 주요 데이터베이스 엔진의 지원, 표준 위원회를 통한 지속적인 개선 등 SQL의 장점을 강조합니다. 또한, SQL로 이미 많은 기능을 수행할 수 있는 상황에서 굳이 화려한 쿼리 언어가 필요하지 않다고 주장합니다.
- SQL 쿼리는 다양한 유형과 다중성을 가진 데이터베이스를 쿼리할 때 중복 출력과 오류 처리 부족으로 이어지는 단점이 있을 수 있습니다.
- 데이터베이스에서 JSON을 지원하면 하위 선택 결과를 단일 열로 집계할 수 있으므로 쿼리 유연성이 향상됩니다.
- EdgeQL 및 PRQL과 같은 대체 쿼리 언어는 SQL의 한계를 개선하는 것을 목표로 하지만, SQL은 여전히 업계에서 가치 있고 널리 사용되는 도구입니다.
- 이 게시물에서는 이전 모델보다 훨씬 더 큰 최대 10만 개의 입력 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 및 추론 속도를 높이는 기술에 대해 설명합니다.
- 주의 계층 계산의 이차적 시간 및 공간 복잡성을 포함하여 큰 컨텍스트 길이로 작업할 때 기존 Transformer 아키텍처의 한계에 대해 설명합니다.
- 컨텍스트 길이를 늘리고 LLM의 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 ALiBi 위치 임베딩, 스파스 어텐션, 플래시 어텐션, 다중 쿼리 어텐션, 조건부 계산, 80GB A100 GPU 사용 등 여러 가지 최적화 기법이 소개됩니다.
- 앤트로픽스의 100k 모델은 컨텍스트 창을 확장하기 위해 영리한 기술을 사용하지만 몇 가지 결함이 있습니다.
- 입력의 참조 텍스트 뒤에 지침을 배치하면 모델이 지침에 더 많은 주의를 기울이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 트랜스포머를 캐시할 수 없기 때문에 컨텍스트 창이 커지면 비용이 많이 들지만, GitHub의 RWKV-LM 프로 젝트가 잠재적인 해결책을 제시합니다.
- 앤트로픽스의 클로드는 일부 사례에서 GPT4보다 성능이 뛰어나며, 전체적으로 GPT4와 바드 사이에 위치합니다.
- 입력에서 프롬프트의 위치는 모델의 '주의력'과 최근 편향에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 트랜스포머는 위치 문제를 피하도록 설계되었지만 일부 사례에서는 여전히 최근 편향이 존재할 수 있음을 보여줍니다.
- LLM은 전체 컨텍스트 창에 걸쳐 입력의 모든 부분에 동일한 수준의 주의를 할당하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 앤트로픽스의 클로드는 과소평가된 것으로 여겨지지만 현재 접근이 어렵습니다.
- 큰 컨텍스트 크기에 대한 계산 요구 사항은 상당할 수 있지만 프로그래밍과 같은 특정 애플리케이션에는 그만한 가치가 있을 수 있습니다.
- 큰 컨텍스트 창으로 LLM을 학습하는 것은 리소스 집약적이지만 모델을 압축하고 최적화하면 효율성이 향상될 수 있습니다.
- 사실을 기억하거나 긴 이야기를 이해하는 등의 작업에는 큰 컨텍스트 크기가 필요합니다.
- 큰 컨텍스트 크기가 필요한 작업에 초점을 맞춘 벤치마크가 필요합니다.
- LLM의 경우 손실 압축이 무손실 압축에 비해 더 나은 품질을 제공할 수 있습니다.
- 정현파 임베딩과 같은 위치 인코딩 방법은 큰 컨텍스트 크기에는 적합하지 않을 수 있습니다.
- 일반적으로 AI에 대한 지식이 필수적이지만, LLM을 독립적으로 재생산하거나 수정하려면 상당한 리소스가 필요합니다.
- 컴퓨팅 및 메모리 요구 사항 측면에서 LLM의 확장성을 개선하기 위한 연구가 진행 중입니다.
- 학습된 위치 인코딩을 사용하면 더 큰 컨텍스트 크기에서 미세 조정이 가능 합니다.
- 이 문서에는 자세한 설명이 부족하고 LLM의 컨텍스트 확장에 대한 모호한 표현이 있습니다.
- 큰 컨텍스트 크기의 계산 복잡성을 해결하기 위한 다양한 패러다임과 기법을 탐색하는 데 관심이 있습니다.
- 이 문서가 호스팅되는 블로그 GoPenAI는 도메인 이름이 유사하지만 OpenAI와 관련이 없습니다.
- 연구에 따르면 무고한 사람도 적절한 질문 기법을 통해 실제로 일어나지 않은 범죄를 저질렀다고 확신할 수 있다고 합니다.
- 친근한 면담 환경과 잘못된 세부 사항의 도입을 통해 단 몇 시간 만에 범죄를 저질렀다는 거짓 기억을 만들 수 있습니다.
- 거짓 사건 이야기에 사실적인 세부 사항을 포함시키면 더 그럴듯하게 보이게 되어 개인이 실제로 일어나지 않은 사건에 대해 풍부하고 자세한 설명을 제공하도록 유도할 수 있습니다.
- 법 집행 기관에서 사용하는 리드 기법은 허위 자백과 억울한 유죄 판결로 이어질 수 있습니다.
- 심리학 연구에 따르면 거짓 기억이 이식되어 사람들이 자신이 범죄를 저질렀다고 잘못 믿게 될 수 있습니다.
- 이 연구는 인간 기억의 신뢰성과 그것이 형사 사법 시스템에 미치는 영향에 대한 의문을 제기합니다.
Apple이 macOS에 윈도우 스냅 기능을 추가하지 않는 이유는 무엇인가요?- 이 게시물에서는 애플이 macOS 운영체제에 '윈도우 스내핑'이라는 기능을 추가하지 않은 이유에 대해 설명합니다.
- 윈도우 스냅은 사용자가 컴퓨터 화면에서 열려 있는 창을 쉽게 정렬하고 크기를 조정할 수 있는 기능입니다.
- 이 게시물에서는 애플이 왜 이 기능을 macOS에 포함시키지 않았는지에 대한 다양한 관점을 살펴봅니다.
- 사용자들은 애플이 왜 macOS에 윈도우 스냅 기능을 추가하지 않았는지에 대해 의문을 제기하며, macOS 윈도우의 녹색 버튼의 기본 동작에 불만을 표출하고 있습니다.
- 이 토론에서는 macOS의 윈도우 스냅 기능에 대한 관심과 수요, 그리고 사용자가 사용할 수 있는 다양한 해결 방법과 사용자 지정 옵션에 대해 집중적으로 논의합니다.
- 많은 사용자가 창을 효과적으로 관리하기 위해 타사 앱을 사용해야 하는 것에 대해 불만을 표하며 창 관리를 위해 Magnet, Rectangle, Amethyst와 같은 솔루션을 추천합니다.
- 헤츠너의 ARM64 서버에 대한 성능 리뷰에 따르면 CAX21 서버는 웹P 변환 속도에서 CPX21 서버에 비해 8% 정 도 느린 것으로 나타나 매우 우수한 성능을 보여줍니다.
- 헤츠너는 다른 유명 서비스 제공업체에 비해 ARM64 서버에 대해 가장 낮은 가격을 제공합니다.
- WebP 클라우드 서비스는 인상적인 성능과 비용 효율성으로 인해 모든 서비스를 Hetzner의 ARM64 서버로 마이그레이션했습니다.
- 이 글의 작성자는 E3-1230 프로세서가 실제로는 8개의 스레드를 가진 4코어 서버인데도 8코어 서버로 설명하는 실수를 저질렀습니다.
- 일부 사용자는 ARM 이미지가 불완전하거나 x86 릴리스 주기에 뒤처지는 경우가 많기 때문에 Docker에서 사용하는 데 어려움을 겪었습니다.
- 헤츠너의 ARM64 서버는 비슷한 성능과 상당한 비용 절감 효과로 x86 서버에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
- 고성능과 안정성을 제공하는 것을 목표로 하는 bcachefs 파일시스템이 메인라인 Linux 커널에 병합될 날이 가까워지고 있습니다.
- bcachefs의 창시자인 켄트 오버스트리트는 최근 확장성 개선과 스냅샷 및 삭제 코딩과 같은 기능의 구현을 포함한 파일시스템의 현황에 대해 설명했습니다.
- Overstreet는 검토를 위한 예비 패치를 게시했으며 버그 지원 및 코드 검토에 대한 우려를 해결하는 등 bcachefs를 병합하기 위한 프로세스를 진행하고 있습니다.
- 새로운 파일 시스템인 Bcachefs가 리눅스 커널에 병합되는 과정에 있습니다.
- 커널 내 파일 시스템의 수가 너무 많고 파일 시스템과 다른 하위 시스템 간의 긴밀한 결합으로 인해 제거가 어렵다는 우려가 제기되어 왔습니다.
- Bcachefs는 10년 넘게 개발되어 왔으며 가능성을 보여주고 있지만, 널리 사용되기까지는 아직 시간이 걸릴 수 있습니다.