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저자는 'Raymond'로부터 Wisp라는 헤드리스 CMS를 홍보하는 이메일을 받았는데, 개인화된 것처럼 보였지만 실제로는 AI가 생성한 것이었다.
이 이메일은 GitHub에 공개 블로그를 가진 개발자들에게 거의 1,000개의 맞춤형 이메일을 보내기 위해 AI를 사용한 대규모 홍보 전략의 일환이었습니다.
저자는 이러한 AI 주도 접근 방식에 대한 좌절감을 표현하며, 이러한 스팸을 피하기 위해 자신의 GitHub 미러를 비공개로 만들 것을 고려하고 있다.
timharek.no에서 생성된 AI 이메일은 여러 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 개인 맞춤형 이메일을 성공적으로 작성했으며, 수신자들이 AI 출처를 감지하지 못했다고 주장합니다.
이는 주목과 참여를 의미 있는 진전보다 우선시하는 것에 대한 윤리적 우려를 제기하며, 일부는 이를 엔지니어들이 달 착륙과 같은 중요한 성과보다 광고 기술에 집중하는 것에 비유하고 있습니다.
이 논의는 마케팅에서 AI의 이중적인 성격을 강조하며, 스팸에서의 오용 가능성과 유용한 응용 프로그램 모두를 인정하고 있습니다.
프로톤은 종단 간 암호화를 통해 안전한 구글 문서 대안인 프로톤 문서를 도입했으며, 풍부한 편집 및 협업 도구를 제공합니다.
Proton Docs는 고급 서식 지정, 이미지 삽입 및 Microsoft .docx를 포함한 여러 형식을 지원하며, 댓글 및 커서 추적과 같은 기능을 통해 실시간 협업을 가능하게 합니다.
이번 출시는 VPN, 암호화된 캘린더, 비밀번호 관리자 등을 포함한 Proton의 광범위한 확장의 일환으로, Proton Docs가 곧 사용자에게 제공될 예정입니다.
Proton은 Google Docs와 유사한 협업 리치 텍스트 편집기를 도입하여 안전하고 암호화된 대안을 제공하고자 합니다.
사용자들은 의견이 분분한데, 일부는 새로운 도구를 환영하는 반면, 다른 일부는 Proton이 기존의 이메일 및 캘린더와 같은 서비스를 개선하는 대신 제품 범위를 확장하는 것에 대해 우려하고 있습니다.
토론에는 Proton의 오픈 소스 특성과 다른 서비스와의 비교가 포함되며, 일부 사용자는 모든 데이터를 한 회사의 생태계에 통합하는 것에 대해 우려를 표합니다.
교량은 빈 공간 위의 하중을 지탱해야 하므로, 집중된 힘을 처리할 수 있는 교각이나 교대와 같은 강력한 하부 구조가 필요합니다.
기초 말뚝은 지면 깊숙이 박혀 끝 지지와 피부 마찰을 통해 수직 및 수평 하중에 저항하며 안정성을 제공합니다.
천공 말뚝과 연속 비행 오거 말뚝, 나선형 말뚝과 같은 변형을 포함한 대안들은 특정 지반 공학적 문제를 해결하지만, 모든 방법에는 한계와 잠재적인 실패 위험이 있습니다.
교량은 설치 시 필요한 힘을 테스트한 말뚝을 사용하여 안정성을 유지하며, 이는 말뚝이 상당한 하중을 견딜 수 있음을 보장합니다.
나무 말뚝은 완전히 젖은 땅에 보존될 경우 수세기 동안 지속될 수 있으며, 이는 베니스와 뉴올리언스의 구조물들이 그 증거입니다.
토양 액상화, 측면 변위 및 예상치 못한 지하 조건과 같은 문제는 말뚝 박기를 복잡하게 만들 수 있지만, 부유교와 같은 혁신적인 공학적 해결책과 브루클린 다리와 같은 역사적 사례는 이러한 문제를 성공적으로 극복한 예를 보여줍니다.
Vectara의 한 직원이 지난 6개월간의 이야기와 댓글 데이터를 사용하여 Hacker News (HN)를 위한 개선된 검색 도구를 개발했습니다.
창작자는 현재 HN에서 사용 중인 Algolia 검색과 비교하여 새로운 검색 도구의 효과에 대한 피드백을 구하고 있습니다.
이 이니셔티브는 기존 검색 기능의 한계를 해결하여 HN 사용자들의 검색 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
Vectara를 사용하여 구축된 새로운 Hacker News 검색 엔진은 Algolia에서 발견된 한계를 해결하고 지난 6개월간의 이야기와 댓글을 다룹니다.
사용자 피드백은 필터, 정렬 옵션 및 외부 링크 색인화와 같은 추가 기능의 필요성을 강조했으며, Algolia와 비교했을 때 그 효과에 대한 의견은 엇갈렸습니다.
이 프로젝트는 Hacker News 커뮤니티 내에서 검색 관련성과 사용자 경험을 향상시키기 위한 논의를 시작했습니다.
AI 인프라 스타트업은 구글, 아마존, 페이스북과 같은 기술 대기업이 인프라 제공자로 발전한 것과 달리 치열한 경쟁과 높은 비용을 포함한 상당한 도전에 직면해 있습니다.
AI 인프라에 대한 벤처 자본 투자는 잘못된 방향일 수 있으며, 진정한 가치는 단순한 프레임워크가 아닌 실질적이고 사용자 친화적인 솔루션을 제공하는 회사에 있다.
심지어 OpenAI와 같은 성공적인 AI 회사들도 명확한 제품이 부족하여 사용자 상호작용을 변혁할 수 있는 실용적인 혁신의 필요성을 강조하고 있습니다.
이 블로그 게시물은 2018년 이후 지구의 빠른 자전으로 인해 필요할 수 있지만 아직 구현된 적이 없는 음의 윤초 개념에 대해 논의합니다.
윤초는 지구의 불규칙한 자전을 보정하기 위해 추가되며, 23:59:60 타임스탬프를 처리하는 데 어려움을 겪는 유닉스 시간과 같은 기술 시스템에 도전 과제를 제기합니다.
2035년까지 윤초를 폐지하는 것에 대한 논쟁이 계속되고 있으며, 이는 부정적인 윤초의 도입을 막을 것입니다. 저자는 이 전망을 실망스럽게 생각합니다.
논의는 협정 세계시(UTC)를 지구의 자전과 일치시키기 위해 추가되는 윤초와 잠재적인 음의 윤초 도입 개념을 중심으로 이루어집니다.
시간 조정에 대한 다양한 의견이 공유되고 있으며, 윤초를 폐지하고 본초 자오선을 이동시키며 시간대를 주기적으로 업데이트하는 방안 등이 포함됩니다.
이 논쟁은 시스템 동기화 문제, 소프트웨어에 미치는 영향, UTC 및 TAI(국제 원자시)와 같은 시간 표준의 역사적 맥락 등 시간 측정의 복잡성과 잠재적인 문제를 강조합니다.
점프를 제거하여 AArch64 어셈블리 내부 루프를 최적화하려는 시도가 bl(링크와 함께 분기)와 ret(반환) 쌍의 불일치로 인해 분기 예측기가 혼란스러워져 4배 느려지는 결과를 초래했습니다.
‘ret’를 ‘br x30’(레지스터로 분기)로 교체하여 성능 문제를 해결하였고, 인라이닝 및 SIMD(단일 명령, 다중 데이터) 명령어 사용을 포함한 추가 최적화를 통해 상당한 속도 향상을 달성했습니다.
최종 최적화된 SIMD 버전은 94ns에 실행되었으며, 이는 원래 코드보다 약 8.8배 빠른 속도로 비대칭 분기를 피하고 SIMD를 활용하여 성능을 향상시키는 것의 중요성을 강조합니다.
이 기사는 캐시 사용으로 인한 효율성을 강조하며 1024개의 32비트 부동 소수점 숫자를 94나노초 만에 합산하는 최적화된 코드를 소개합니다.
이는 성능에 대한 분기 예측과 CPU 아키텍처의 중요성, 부동 소수점 연산의 복잡성 및 결정론적 결과를 보장하는 것에 대해 논의합니다.
Raymond Chen의 과거 작업에 대한 언급과 SIMD(단일 명령, 다중 데이터) 명령어, 컴파일러 최적화, 그리고 역사적인 CPU 동작에 대한 사용자 댓글이 포함되어 있습니다.
구글의 탄소 배출량이 2019년과 비교하여 거의 50% 증가했다고 2024년 환경 보고서에서 보고되었으며, 이는 2030년까지 순 배출 제로 목표에 도전이 되고 있다.
배출량 증가의 주요 원인은 데이터 센터의 에너지 소비 증가와 AI 발전에 따른 공급망 배출로, 2023년 데이터 센터 전기 소비가 17% 증가했습니다.
이러한 도전에도 불구하고, 구글은 효율적인 인프라와 배출 감소를 통해 환경 영향을 줄이는 데 전념하고 있으며, 이는 AI 수요로 인해 마이크로소프트와 같은 다른 기술 회사들도 직면하고 있는 도전 과제입니다.
구글의 탄소 배출량은 데이터 센터의 에너지 소비 증가와 공급망 배출로 인해 작년보다 13% 증가했습니다.
2019년과 비교하여 배출량이 48% 증가했지만, 일부 헤드라인에서 암시하는 것과 달리 이 증가가 전적으로 AI 때문은 아닙니다.
배출량의 증가는 수년에 걸쳐 점진적으 로 이루어졌으며, 이 증가에 대한 AI의 구체적인 영향은 여전히 불분명합니다.
이 게시물은 주의 메커니즘을 사용하여 훈련 속도와 성능을 향상시키는 Transformer 모델에 대해 다루며, 특정 작업에서 Google Neural Machine Translation 모델을 능가합니다.
트랜스포머 모델은 'Attention is All You Need' 논문에 자세히 설명되어 있으며, TensorFlow(Tensor2Tensor 패키지)와 PyTorch(Harvard의 NLP 가이드)에서 구현되어 있습니다. 또한 Google Cloud의 Cloud TPU 제공을 위해 권장됩니다.
모델의 아키텍처에는 인코딩 및 디코딩 구성 요소가 포함되어 있으며, 자기 주의 및 다중 헤드 주의 레이어를 통해 입력의 관련 부분에 집중하고 번역 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
제이 알라마르의 'The Illustrated Transformer'는 원래의 트랜스포머 아키텍처를 단계별로 설명한 것으로 높은 평가를 받고 있습니다.
GPT-3와 같은 디코더 전용 아키텍처에서 정보 흐름을 시각화하기 위해 bbycroft.net을 추천합니다.
사용자들 은 하버드의 NLP 사이트에서 주석이 달린 코드를 통해 트랜스포머에 대한 깊은 이해를 얻을 것을 제안하며, 주의 메커니즘과 같은 기본적인 원리를 파악하는 것이 중요하다고 강조합니다.
브라질의 국가 데이터 보호 당국은 기본권에 대한 잠재적 위험을 이유로 메타가 브라질의 데이터를 사용하여 AI 시스템을 훈련시키는 것을 금지했습니다.
메타의 업데이트된 개인정보 보호 정책은 AI 훈련을 위해 공개 게시물을 사용하는 것을 허용하지만, 이는 브라질 규정을 준수하지 않아 이러한 제한이 발생했습니다.
메타는 이 판결에 5일 이내에 따르지 않으면 일일 벌금을 부과받게 되며, 이는 유럽에서 보인 유사한 저항을 반영합니다. 한편, 미국에서는 공공 데이터를 이용한 AI 훈련이 계속되고 있습니다.
브라질의 데이터 규제 기관은 프라이버시 문제로 인해 메타가 AI 모델을 훈련시키기 위해 데이터를 사용하는 것을 금지했으며, 이는 AI 훈련에서 데이터 사용과 지적 재산권에 대한 지속적인 논쟁을 부각시킨다.
일부는 결과적으로 AI 모델이 공개되는 경우 공개적으로 이용 가능한 데이터를 사용하는 타협안을 제안하지만, 윤리적 문제와 사용자 데이터의 잠재적 착취 우려가 지속되고 있습니다.
이러한 규정의 효과성과 집행은 데이터 감사와 관할권 문제에 관련된 복잡성을 고려할 때 면밀히 검토되고 있습니다.
애플은 새로운 AI 파트너십을 통해 OpenAI 이사회에서 옵서버 역할을 맡게 되며, 이는 애플 사용자 기반의 전략적 가치를 강조합니다.
애플은 GPT-4 API 호출에 투자하거나 비용을 지불하지 않더라도 AI 파트너의 안정성을 보장하며, OpenAI는 수익성 있는 시장에 접근합니다.
이 파트너십은 기술 산업에 대한 더 넓은 함의와 AI 회사들 간의 경쟁 역학을 강조합니다.
Sonar라는 코드 품질 도구는 새로운 언어 구문을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있어, 특히 Kotlin을 사용하는 개발자들 사이에서 좌절감을 유발하고 있습니다.
기본 Sonar 설정은 종종 불필요한 코드 변경을 강요하며, 규칙을 사용자 정의하거나 예외를 허용하는 것이 특히 촉박한 기한 내에서는 사용자 친화적이지 않습니다.
개선 제안에는 관리자 알림이 포함된 규칙 무시를 위한 사용자 역할, 무시를 위한 그룹 합의, 그리고 규칙 문제를 논의하기 위한 커뮤니티 스레드가 포함됩니다.
소나(Sonar)는 코드 품질 및 보안 도구로, 특히 촉박한 기한 내에서 예외에 대한 광범위한 정당화가 필요하기 때문에 일부 사용자들에게 좌절감을 주고 있습니다.
주요 문제는 도구 자체가 아니라 조직 및 의사소통 문제에서 비롯되며, 사용자는 리팩토링 중 코드 커버리지 크레딧 손실과 우회 방법의 필요성을 언급하고 있습니다.
Sonar는 많은 사람들, 특히 주니어 및 시니어 엔지니어에게 유익하지만, 빌드 시간에 미치는 영향과 관리자가 부과하는 엄격함은 일반적인 비판 사항입니다.
특정 유전자를 침묵시키기 위해 새로운 후성유전학 편집기가 개발되어 단일 유전자를 표적으로 하여 질병을 예방할 가능성이 있습니다.
조지 처치의 목록에서 주목할 만한 유전자 제거 대상으로는 근육 성장을 위한 MSTN, 통증 무감각을 위한 SCN9A, 그리고 낮은 관상동맥 질환을 위한 PCSK9이 포함됩니다.
유망하지만, 유전자 치료의 복잡성이 강조되며, 일부 특성은 다유전자적이고 환경 요인을 고려해야 합니다.
EF Education-EasyPost 수석 셰프 오웬 블랜디는 유연성을 발휘하여 도전에 적응했으며, 이는 프로 사이클링에서 중요한 특성입니다.
현대 사이클링 팀은 맞춤형 푸드 트럭, 영양 앱, 데이터 기반 식단 계획에 투자하며, AI를 사용하여 각 라이더에게 맞춤형 식단을 제공하고 있습니다.
팀들은 고탄수화물과 단백질에 중점을 둔 하루 다섯 끼 식단을 따르며, 자전거를 타는 동안 에너지 바, 젤, 쌀 케이크와 같은 전통 음식을 포함한 연료를 섭취합니다.
프로 사이클링 팀들은 영양 섭취에 대한 접근 방식을 크게 발전시켜 신선한 허브와 감귤류를 사용한 간단하고 가볍게 양념된 식사를 강조하고 있습니다.
라이더들은 훈련 중에 영양 최적화를 위해 포도당 모니터링 장치를 사용하지만, 이러한 장치는 경주 중에는 금지되어 있어 개인 맞춤형 영양의 중요성을 강조합니다.
팀들은 충분한 얼음을 확보하고 경련과 같은 문제를 예방하기 위해 식단을 세심하게 관리하는 등 물류적인 도전에 직면해 있습니다. 도핑은 여전히 우려 사항이지만 엄격한 검사와 모니터링 덕분에 덜 만연합니다.
10년 경력의 시니어 풀스택 웹 소프트웨어 엔지니어가 전문 AI 역할로 전환하는 것에 대한 조언을 구하고 있습니다.
그 개인은 프로그래밍, 수학, 컴퓨터 과학에 대한 강력한 기초를 가지고 있지만, 일부 인공지능 분야에서는 처음부터 시작할 것으로 예상하고 있습니다.
그들은 AI, 머신 러닝(ML), 딥 러닝을 독학해왔으며, 비슷한 경력 전환을 한 다른 사람들로부터 통찰을 얻고자 합니다.
많은 전문가들이 기존의 기술을 활용하고 강의와 독학을 통해 새로운 기술을 배우면서 웹 개발에서 AI/ML 역할로 성공적으로 전환했습니다.
주요 전략에는 소프트 웨어 엔지니어로 AI 팀에 합류하는 것, 기존 AI API를 사용하는 것, 그리고 AI/ML 기술을 점진적으로 향상시키는 것이 포함됩니다.
실용적인 조언으로는 Fast AI와 같은 전문 과정을 수강하고, 오픈 소스 AI 프로젝트에 참여하며, AI/ML 분야에서의 역량을 입증할 수 있는 강력한 포트폴리오를 구축하는 것이 포함됩니다.