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EU 위원회의 '채팅 통제' 제안은 대규모 감시를 시행하려는 것으로, 시민들의 프라이버시와 데이터 보안을 잠재적으로 위협할 수 있습니다.
통과되면 서비스 제공업체가 아동 성학대 자료(CSAM)를 검색하도록 요구하게 되지만, 비평가들은 이것이 범죄자들에게는 효과가 없고 민주주의에 해롭다고 주장합니다.
Threema, 안전한 통신 서비스는 이 제안에 반대하며 준수를 피하기 위해 EU를 떠날 수 있다고 밝혔으며, 이는 잠재적인 오용과 개인정보 보호 옹호자들의 반대를 강조합니다.
인터넷 프라이버시를 규제하는 글로벌 시스템을 구현하는 것은 프라이버시 옹호자들과 기술 회사들로부터 상당한 저항에 직면할 것이다.
이러한 시스템을 전 세계적으로 시행하는 것은 각국의 프라이버시와 인터넷 자유에 대한 헌신 수준이 다르기 때문에 거의 불가능합니다.
EU 위원회의 초안 채팅 통제 규정은 아동 성폭력을 방지하는 것을 목표로 하지만 기본 권리에 대한 중대한 우려를 제기합니다.
주요 문제로는 사생활 침해, 표현의 자유에 대한 위축 효과, 오류가 발생하기 쉬운 필터링 의무, 웹사이트 차단, 그리고 의무적인 연령 확인 등이 강조되었습니다.
그 GFF는 이러한 조치가 EU 기본권 헌장을 위반한다고 주장하며 초안 규정의 재고를 촉구하고 있습니다.
유럽 의회는 사용자가 이미지와 비디오를 전송하기 위해 선택해야 하는 '채팅 통제' 법안이 기본 권리를 침해할 수 있다는 점을 논의하고 있습니다.
비평가들은 이 제안이 EU의 GDPR 원칙에 모순되며 강제된 동의를 초래할 수 있어 프라이버시와 정부의 과도한 개입에 대한 우려를 제기한다고 주장합니다.
그 법안은 곧 유럽 이사회에서 통과될 수 있으며, 대규모 감시에 대한 우려를 불러일으키고 EU의 개인 권리 보호에 대한 의지를 의심하게 만들고 있습니다.
EU 이사회는 2024년 6월 20일에 개인 통신의 대량 검색을 포함하는 채팅 통제에 대해 투표할 예정입니다.
유럽 선거 직후에 투표 시기를 정한 것은 대중의 감시를 피하려는 시도로 보인다.
시민 사회는 정부에 연락하고, 온라인에서 인식을 높이며, 시위를 조직하는 등 즉각적으로 행동할 것을 촉구받고 있습니다. 현재 초안은 받아들일 수 없는 것으로 간주됩니다.
EU는 Reddit, Twitter, Discord, Steam과 같은 플랫폼에서 모든 직접 메시지를 CSAM(아동 성학대 자료) 스캔을 요구하는 규제인 '채팅 통제'를 승인할 준비가 되어 있습니다.
비평가들은 이 조치가 전례가 없고 효과가 없을 가능성이 높다고 주장합니다. 범죄자들이 사설 서비스로 이동할 수 있으며, 이는 중요한 사생활 침해와 권한 남용 문제를 야기할 수 있습니다.
시그널 재단은 규제가 시행될 경우 EU를 떠나겠다고 발표하며, 제안의 논쟁적인 성격을 부각시켰습니다.
htmx 2.0.0이 출시되었으며, Internet Explorer에 대한 지원을 종료하고 핵심 기능이나 API를 변경하지 않으면서 일부 기본값을 강화했습니다.
주요 변경 사항에는 확장 기능을 새로운 저장소로 이동, 사용 중단된 속성 제거, 그리고 HTTP DELETE 요청 처리 수정이 포함됩니다.
해당 릴리스는 업그레이드를 강제하지 않기 위해 2025년 1월 1일까지 NPM에서 최신 버전으로 표시되지 않을 것입니다. 그때까지는 버전 1.x가 최신 버전으로 유지될 것입니다.
HTMX 2.0.0이 출시되었으며, 주요 새로운 기능보다는 정리 작업과 인터넷 익스플로러(IE) 지원 중단이 특징입니다.
개발자들은 htmx가 웹 개발을 단순화해 준다고 칭찬하고 있으며, 한 사용자는 500줄의 자바스크립트(JS)를 몇 개의 htmx 속성으로 대체하여 효율성과 즐거움을 높였습니다.
이 출시로 인해 잠재적인 개선 사항과 다른 도구들과의 비교에 대한 논의가 촉발되었으며, 복잡한 JS 프레임워크에 대한 의존도를 줄이는 htmx의 역할이 부각되고 있습니다.
Scarecrow는 현재 알파 단계에 있는 사이버 보안 도구로, 바이러스와 악성 소프트웨어를 방지하기 위해 컴퓨터의 백그라운드에서 실행되도록 설계되었습니다.
Windows 10 및 11에서 다운로드할 수 있습니다.
사이버 스케어크로우는 가짜 프로세스와 레지스트리 항목을 생성하여 악성 소프트웨어가 분석 중이라고 생각하게 만들어 실행을 중지시키는 도구입니다.
사용자들은 '소개' 페이지, GitHub 링크, 코드 서명 인증서의 부재를 포함하여 도구의 투명성에 대한 우려를 표명했습니다.
저자는 인증서의 높은 비용을 언급하며 이러한 문제를 인정했고, 신뢰를 구축하고 실제 테스트를 통해 도구의 효과를 검증하기 위해 오픈 소스로 만들자는 제안이 있습니다.
팬덤(Fandom)은 자동 재생 비디오와 지속적인 방해를 포함한 성가신 광고로 인해 사용자 경험보다 수익을 우선시한다는 비판을 받고 있는 인기 있는 위키 웹사이트입니다.
2023년에 팬덤은 사용자 콘텐츠를 맥도날드의 그리마스 쉐이크 광고로 대체하여 논란을 일으켰고, 이로 인해 룬스케이프, 마인크래프트, 할로우 나이트와 같은 독립 도메인으로 위키들이 대거 이동하게 되었습니다.
사용자들은 Indie Wiki Buddy와 같은 도구를 사용하고, 광고 차단기를 사용하며, Fandom에서 위키를 이전함으로써 독립적인 위키를 지원하도록 권장됩니다.
커뮤니티들은 성가신 광고와 오래된 콘텐츠 때문에 Fandom에서 자체 호스팅 또는 대체 플랫폼으로 위키를 이전하고 있습니다.
주목할 만한 예로는 Fandom에서 성공적으로 독립한 Runescape와 Minecraft 위키가 있습니다.
Indie Wiki Buddy와 LibRedirect와 같은 도구는 사용자가 팬덤을 피하고 더 사용자 친화적인 소스로 리디렉션하도록 도와주며, 벤처 자본이 사용자 주도 콘텐츠 플랫폼에 미치는 부정적인 영향을 강조합니다.
Ryan의 GPT-4o가 Arc-AGI 공개 평가 세트에서 50%를 달성한 작업은 'LLM 추론' 연구 분야에서 참신하고 흥미로운 것으로 간주됩니다.
이 접근 방식은 변환을 구현하기 위해 약 8,000개의 파이썬 프로그램을 생성하고, 올바른 프로그램을 선택하여 테스트 입력에 적용하는 것으로, 딥 러닝(DL)과 프로그램 합성의 하이브리드를 보여줍니다.
결과는 유망하지만, 이는 공개 평가 세트를 기반으로 한 것이며, 비공개 세트에서 유사한 결과가 아직 검증되지 않았기 때문에 추가적인 검토와 검증이 필요함을 나타냅니다.
DeepComputing은 SiFive의 네 개의 U74 RISC-V 코어를 탑재한 StarFive의 JH7110 프로세서를 특징으로 하는 Framework Laptop 13용 새로운 RISC-V 메인보드를 도입했습니다.
이 개발은 사용자가 다양한 프로세서 아키텍처를 선택할 수 있게 하여 유연성과 개인화를 촉진함으로써 프레임워크 생태계를 강화합니다.
개발자와 취미 활동가를 대상으로 한 메인보드는 RISC-V 서밋 유럽에서 시연될 예정이며, 강력한 리눅스 호환성을 위해 Canonical 및 Red Hat과의 협력을 통해 지원됩니다.
DeepComputing은 JH7110 프로세서와 microSD 저장 장치를 갖춘 Framework 노트북용 새로운 RISC-V 메인보드를 출시했으며, 이는 Framework 폼 팩터의 RISC-V 단일 보드 컴퓨터(SBC)와 유사합니다.
메인보드는 개발자와 취미 제작자를 대상으로 하며, 모듈성을 제공하고 x86과 RISC-V 보드 간의 교체 가능성을 제공하지만, x86에 비해 성능 저하가 눈에 띕니다.
Framework와 DeepComputing 간의 이번 협업은 Framework의 생태계를 다양화하고 확장하며 RISC-V 기술의 가시성을 높이기 위한 움직임으로 간주됩니다.
샘 알트먼, 전 Y 콤비네이터의 사장 겸 CEO,는 SPAC(특수목적 인수회사) 서류에서 이사회의 의장이라고 주장합니다.
Y 콤비네이터는 알트만의 주장을 부인하며, 그가 회사에서 중요한 역할을 했음에도 불구하고 이사회에 있지 않았다고 밝혔다.
샘 알트먼, 전 Y Combinator (YC) CEO 및 사장은 여러 공식 문서, SEC 제출 서류 및 SPAC 웹사이트에서 부정확하게 YC 회장으로 기재되었습니다.
그 잘못된 진술은 논쟁을 불러일으켰으며, 일부는 이것이 사소한 사무적 오류라고 주장하는 반면, 다른 사람들은 SEC 제출 서류의 부정확성에 대한 법적 함의를 강조하고 있습니다.
비평가들은 이러한 오류가 의도적일 경우 오해를 불러일으킬 수 있으며 신뢰를 저해할 수 있다고 지적하지만, 의도와 실질적인 피해를 입증하는 것은 복잡하다고 말합니다.
애리조나 주립대학교의 연구자들은 인간이 약 60만 년 전부터 사회적 학습을 통해 기술 지식을 빠르게 축적하기 시작했으며, 이는 축적 문화의 기원을 나타낸다고 제안합니다.
이 연구는 국립과학원 회보에 게재되었으며, 330만 년에 걸친 석기 제조 기술을 분석하여 약 60만 년 전쯤에 복잡성이 크게 증가한 것을 주목했다.
이 시기는 아마도 중기 홍적세에 해당하며, 불의 통제된 사용과 목조 구조물의 건설과 같은 발전이 있었음을 보여줍니다. 이는 누적 문화가 네안데르탈인과 현대 인류의 분화 이전에 존재했음을 나타냅니다.
인류는 약 60만 년 전부터 기술 지식을 모으기 시작했으며, 여러 호모 종들이 기술을 공유하고 교환했을 가능성이 있습니다.
‘인간’이라는 용어는 현대 인류와 전체 호모 속을 모두 지칭할 수 있지만, ‘ 호미닌’이 더 정확한 표현입니다. 네안데르탈인과 데니소바인이 인간으로 간주되는지에 대한 논쟁이 존재합니다.
지식의 급속한 축적은 의사소통의 발전, 특히 초기 형태의 언어와 관련이 있으며, 이는 기술 전수에서 언어의 역할을 강조합니다.
Tokencost는 프롬프트와 완료에서 토큰을 계산하고 모델별 가격을 적용하여 대형 언어 모델(LLM)과 관련된 비용을 추정하기 위해 설계된 유틸리티 라이브러리입니다.
이는 다양한 모델과 가격 체계에서 비용을 추적하는 문제를 해결하여, 실시간 비용 추정을 제공함으로써 사용자가 예상치 못한 청구서를 피할 수 있도록 돕습니다.
AgentOps에 의해 개발된 Tokencost는 이제 오픈 소스로 제공되어 개발자들이 더 나은 비용 관리를 위해 이를 자신의 프로젝트에 통합할 수 있습니다.
Tokencost는 프롬프트와 완료에서 토큰을 계산하고 모델 비용을 곱하여 400개 이상의 대형 언어 모델(LLM)의 비용을 추정하기 위해 설계된 유틸리티 라이브러리입니다.
AgentOps에 의해 개발되고 오픈 소스로 제공되는 이 도구는 간단한 비용 사전과 유틸리티 기능을 사용하여 개발자가 지출을 추적하고 예상치 못한 청구서를 피할 수 있도록 도와줍니다.
사용자들은 Rust 지원 추가, 비용 정상화, 이미지 및 함수 호출 비용 포함 등의 개선 사항을 제안했지만, 공개된 토크나이저가 없는 모델의 경우 정확성에 대한 우려가 있습니다.
2024년 4월, Sei Network의 레이어-1 블록체인에서 체인의 가용성과 무결성에 영향을 미치는 두 가지 중요한 버그가 보고되었습니다.
세이 재단은 각각의 버그 보고서에 대해 $75,000와 $2,000,000를 수여했으며, 이는 프로덕션 릴리스 전에 식별되고 수정되어 자금이 위험에 처하지 않도록 보장했습니다.
세이 재단의 선제적 조치와 신속한 대응은 세이 토큰 시가총액에 대한 잠재적 위험을 방지하여 사용자 보호에 대한 강한 의지를 보여주었습니다.
세이 네트워크는 보안 취약점을 식별하는 것에 대한 암호화폐 부문에서의 중요한 재정적 인센티브를 강조하며 200만 달러의 버그 바운티를 지급했습니다.
버그 바운티는 종종 100만 달러를 초과하는 지급액을 기록하는 암호화폐 버그 바운티 전문 플랫폼인 Immunefi를 통해 처리되었습니다.
이 지급은 전통적인 금융에 비해 잠재적인 침해 비용이 천문학적일 수 있는 암호화폐 산업에서 보안의 중대한 중요성을 강조합니다.
구글 딥마인드는 연구소에서 AI 제품 공장으로 전환하고 있으며, 이 전환의 도전과 잠재적인 함정에 대한 논쟁을 불러일으키고 있다.
비평가들은 DeepMind의 연구 조직을 제품 중심의 엔터티로 전환하는 것보다 Google의 경험 많은 제품 팀을 DeepMind의 연구와 통합하는 것이 더 효과적일 수 있다고 제안합니다.
우려 사항에는 기초 연구에 미치는 영향과 서둘러 개발된 미완성 제품을 생산할 위험 이 포함되지만, 일부는 이러한 변화가 AI 제품의 중요한 발전으로 이어질 수 있다고 믿습니다.
이 게시물은 일반적으로 자연어로 응답하는 대형 언어 모델(LLM)로부터 JSON과 같은 구조화된 출력을 얻는 문제를 다룹니다.
다양한 프레임워크를 비교하여 LLM 출력물을 구조화된 형식으로 변환하는 방법을 자세히 설명하고, 언어 지원, JSON 처리, 프롬프트 제어 및 지원되는 모델 제공자와 같은 기준에 따라 평가합니다.
비교된 프레임워크에는 BAML, Instructor, TypeChat, Marvin, Outlines, Guidance, LMQL, JSONformer, Firebase Genkit, SGLang, 그리고 lm-format-enforcer가 포함되며, 각각은 구조화된 데이터 추출을 처리하기 위한 고유한 기능과 역량을 가지고 있습니다.
BAML의 기사에서는 대형 언어 모델(LLM)로부터 구조화된 출력을 얻는 방법을 탐구하며, 잘못된 JSON을 처리하기 위한 BAML의 독특한 구문 분석 접근 방식을 강조합니다.
BAML은 오픈 소스와 유료 기능을 모두 제공하며, 유료 옵션은 AI 파이프라인의 모니터링 및 향상에 중점을 둡니다.
이 기사는 다양한 프레임워크를 비교하고 구조화된 출력을 강제하는 데 있어서의 도전과 절충점을 논의하며, 일부 사용자는 JSON 유효성 검사를 위해 Pydantic과 같은 더 간단한 방법을 선호한다고 언급합니다.
소프트웨어 엔지니어는 코드 작성, 복잡성 관리, 고객 요구 충족 등 여러 가지 겹치고 때로는 상충하는 목표를 가지고 있습니다.
본질적인 복잡성은 문제 자체에 내재되어 있는 반면, 우발적인 복잡성은 성능 문제나 최적화되지 않은 도구에서 발생합니다. 둘 다 줄이는 것이 중요합니다.
선임 엔지니어는 가정을 도전하고 이해관계자와 협상함으로써 문제를 재정의할 수 있으며, 이는 요구 사항을 단순화하고 복잡성을 최소화할 수 있습니다.
소프트웨어 엔지니어들은 때때로 자신들의 역할을 정당화하기 위해 복잡성을 수용하는데, 이는 Enterprise Java, .NET, JavaScript(JS)와 같은 커뮤니티에서 볼 수 있다.
그 기사는 프로그래밍 언어의 의도적인 복잡성을 강조하기 위해 Stroustrup C++ 풍자를 유머러스하게 언급하고 있습니다.
복잡성을 최소화하는 것이 좋은 엔지니어링을 위해 중요하며, 단기 및 장기 결정을 균형 있게 하고 불필요한 복잡성을 피하기 위해 일관성을 유지하는 것이 필요하다고 주장합니다.