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alphaXiv는 학술 논문의 논의 및 순위를 향상시키기 위해 arXiv를 기반으로 구축된 새로운 공개 연구 토론 플랫폼입니다.
사용자들은 논문을 직접 첫 페이지에 표시하고, 더 나은 상호작용을 위해 HTML을 사용하며, 논란이 많은 논문에 대한 편향을 피하기 위해 다양한 순위 매커니즘을 구현하는 등의 개선을 제안합니다.
플랫폼은 구식이거나 일반적인 이메일 주소로 인해 논문의 저작권을 확인하는 문제와 학자들 사이에서 PDF를 HTML보다 선호하는 균형을 맞추는 문제에 직면해 있습니다.
크루즈 운영자들은 새로운 선박을 건조하지 않고도 수용 인원을 늘리고 수익을 증대시키기 위해 선박을 반으로 잘라 추가 섹션을 삽입하여 길이를 늘리는 '점보화' 과정을 채택하고 있습니다.
정밀한 공학을 포함하는 이 과정은 계획에서 완료까지 약 9개월이 걸리며, 실제 절단 및 용접은 몇 주 만에 완료됩니다.
새로운 구역들은 약 8천만 달러의 비용이 들며, 이로 인해 선박의 수익 잠재력이 크게 향상되어 크루즈 산업에서 증가하는 수요를 충족시키기 위해 이 기술이 일반적으로 사용되고 있습니다.
크루즈 선박이 반으로 잘리고 연장되고 있으며, 이는 구조적 무결성을 유지하기 위해 상당한 용접을 포함하는 수익성 있지만 복잡한 공학적 과정입니다.
이 관행은 영국의 1차 세계 대전 구축함과 프랑스 잠수함과 같은 역사적 선례가 있으며, 생태학적 비판과 인력 부족에도 불구하고 계속되고 있습니다.
크루즈 선박에서 장기 거주하는 아이디어가 은퇴자들 사이에 서 인기를 끌고 있으며, 이는 환경 및 규제 문제에도 불구하고 업계의 매력을 부각시키고 있습니다.
저자는 Gnome Files UI를 비판하며 혼란스러운 아이콘, 도움이 되지 않는 도움말 기능, 일관성 없는 키보드 단축키와 같은 문제를 지적합니다.
그놈의 사용성 및 우아함 철학에도 불구하고, 저자는 디자인이 좌절감을 준다고 느끼며 많은 문제들이 오래된 패러다임에서 이미 알려진 해결책을 가지고 있다고 주장합니다.
리뷰는 Gnome Files가 기능적이긴 하지만, UI에 객관적으로 나쁜 요소들이 많아 새로운 디자인 패러다임을 신중하게 채택해야 한다고 결론짓고 있다.
이 게시물은 GNOME 파일의 사용성 문제, 특히 창이 가득 찼을 때 목록 보기에서 오른쪽 클릭이 어려워 사용자가 새 문서를 만들거나 콘텐츠를 붙여넣는 것을 방해하는 문제에 대해 논의합니다.
사용자들은 키보드 단축키를 사용하거나 아이콘 보기로 전환하는 등의 경험과 해결책을 공유하며, 이 UI 디자인 결함에 대한 지속적인 불만을 강조하고 있습니다.
대화는 Thunar(XFCE의 파일 탐색기)와 같은 다른 파일 탐색기에서의 유사한 문제를 다루며, GNOME Files와 macOS Finder를 비교하여 디자인 접근 방식의 강점과 약점을 언급합니다.
학술 저널과 저장소는 점점 더 ChatGPT와 같은 인공지능이 생성한 연구 논문을 접하고 있으며, 이러한 논문들은 과학적 글쓰기를 모방하고 Google Scholar에 등재되고 있습니다.
이러한 AI 생성 논문들의 존재는 특히 논란이 되는 주제에 대해 과학 기록의 무결성과 대중의 과학에 대한 신뢰에 위험을 초래합니다.
권장 사항에는 학술 검색 엔진에 필터링 옵션을 구현하고, 색인된 저널에 대한 평가 도구를 개발하며, 비상업적 학술 검색 엔진을 설립하고, AI 생성 콘텐츠의 위험성에 대해 이해관계자들을 교육하는 것이 포함됩니다.
GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 과학 논문 및 리뷰를 생성하는 것에 대 한 우려가 커지고 있으며, 일부 저널 및 학회에서는 적절한 논리와 정확성이 결여된 LLM 생성 콘텐츠를 접하고 있다.
이 문제는 ACL Rolling Review와 NeurIPS와 같은 명망 있는 장소에서 특히 문제가 되는데, 이는 리뷰어들에게 가해지는 압박과 제출물의 양이 리뷰를 위해 LLM을 사용하는 것으로 이어질 수 있으며, 이는 과학적 담론의 질과 진실성을 저해할 가능성이 있기 때문입니다.
이 논쟁은 학술 글쓰기에서 AI 사용을 관리하기 위한 더 나은 탐지 방법과 정책의 필요성을 강조하며, 콘텐츠의 신뢰성과 신뢰성을 유지하는 것을 보장합니다.
fenster 는 Serge Zaitsev가 설계한 최소한의 2D 캔버스 라이브러리로, SDL이나 OpenGL의 복잡함 없이 간단한 픽셀 그리기를 위해 만들어졌으며, WinAPI, Cocoa, X11을 지원합니다.microui 는 rxi가 만든 작은 라이브러리로, GUI 요소를 생성하고 이를 드로잉 바이트코드로 변환하며, 일반적으로 SDL을 백엔드로 사용합니다.저자와 카르틱은 microui를 fenster에 연결하기 위한 새로운 백엔드를 개발하여, fenster로 GUI 요소를 처리하는 데 필요한 마우스 및 키보드 입력을 포함한 간결한 솔루션(250 LOC 이하)을 만들었습니다.
Microui와 fenster를 결합한 새로운 프로젝트가 특히 C++와 포터블 그래픽 라이브러리에 대한 배경 지식을 가진 사람들 사이에서 관심을 불러일으켰습니다.
이 프로젝트는 단순성, 자급자족, 그리고 의존성 문제의 부재로 인해 교육 목적으로 적합하다는 찬사를 받고 있습니다.
논의에는 렌더링을 위해 SIMD 최적화된 픽스맨을 사용하는 제안과 Dear ImGui 및 Wayland와 같은 다른 도구와의 잠재적 통합이 포함됩니다.
러닝 앱인 스트라바는 연간 사용자 수가 20% 증가했으며, 이는 주요 소셜 미디어 플랫폼에서 니치 취미 앱으로 이동하는 사람들의 더 넓은 추세를 반영합니다.
Strava, Goodreads, Letterboxd와 같은 앱들은 새로운 소셜 네트워크로 자리 잡고 있으며, 집중적이고 문명화된 커뮤니티 경험을 제공하여 사용자들이 종종 독성 환경을 조성하는 대형 플랫폼보다 선호하고 있습니다.
이러한 변화는 데이팅 앱에 영향을 미치고 있으며, Match Group(틴더의 소유주)은 주가와 사용자 수가 감소하고 있습니다. 사람들이 점점 더 취미 중심의 앱을 통해 인연을 찾고 있기 때문입니다.
논의는 취미 앱이 새로운 소셜 네트워크가 되고 있는지에 초점을 맞추고 있으며, 사용자들은 위치 기반 기능의 장점과 단점 및 프라이버시 문제에 대해 토론하고 있습니다.
Reddit의 위치 기반 서브레딧과 Strava의 Flyby 기능과 같은 예시는 지역 사회 형성의 잠재력을 보여주지만, 동시에 중요한 프라이버시 문제를 제기합니다.
대화는 취미 앱이 촉진하는 사회적 상호작용의 더 넓은 의미, 특히 전통적인 소셜 미디어 플랫폼에 비해 더 건강한 관계와 커뮤니티 참여의 가능성을 다룹니다.
한 기술 애호가가 8개의 RTX 3090 GPU를 사용하여 총 192GB의 VRAM을 갖춘 전용 LLM(대형 언어 모델) 서버를 구축하여 Meta의 Llamma-3.1 405B를 실행했습니다.
설정에는 Asrock Rack ROMED8-2T 마더보드, AMD Epyc Milan 7713 CPU, 512GB DDR4 메모리, 그리고 1600와트 전원 공급 장치 세 개가 포함되어 있으며, 이는 AI 프로젝트에서 하드웨어 선택의 중요성을 강조합니다.
다 가오는 블로그 게시물에서는 시스템 조립 문제, PCIe 연결, NVLink 속도 및 추론 엔진 벤치마킹에 대해 다루며, 고성능 AI 시스템 구축에 관심 있는 분들에게 유용한 통찰력을 제공할 것입니다.
데이터 프라이버시와 성능을 향상시키기 위해 지하실에 192GB VRAM AI 설정이 구축되었습니다. 이는 ChatGPT와 같은 플랫폼과 비교됩니다.
이 설정은 텐서 병렬 처리, 배치 추론 및 합성 데이터 생성과 같은 고급 기술을 활용합니다.
창작자는 처음부터 모델을 개발하고 있으며, 튜토리얼을 공개하는 것을 고려하고 있고, 자신의 발견에 대해 블로그에 글을 올리며 질문과 주제 제안을 초대할 계획입니다.
애팔래치아 트레일 협회(ATC)는 퀸비 패밀리 재단과 자원봉사자들의 지원 덕분에 본부에서 촬영된 하이커들의 사진을 디지털화하고 보관했습니다.
이 아카이브에는 2009년 1월부터 4월까지 스캔된 18,000명 이상의 등산객의 12,779장 이상의 이미지가 포함되어 있으며, 날짜와 트레일 이름 등 다양한 기준으로 검색할 수 있습니다.
디지털 사진은 2010년에 개장한 펜실베이니아의 파인 그로브 퍼니스 주립공원에 있는 A.T. 박물관에서도 이용할 수 있습니다.
애팔래치아 트레일 하이커 사진 아카이브(athikerpictures.org)는 2009년 1월부터 4월까지 스캔된 18,000명 이상의 하이커 사진을 보존하는 중요한 저장소가 되었습니다.
이 아카이브는 감정적인 반응을 불러일으켰으며, 사용자들은 친구와 사랑하는 사람들의 사진을 발견하고, 그 중 일부는 이미 세상을 떠난 사람들로, 이 컬렉션의 개인적 및 역사적 가치를 강조하고 있습니다.
이 프로젝트는 트레일을 하이킹한 사람들과 하이킹을 꿈꾸는 사람들에게 트레일의 커뮤니티와 역사를 시각적으로 연결해 줌으로써 많은 사람들에게 영감을 주었습니다.
이언 M. 뱅크스의 '컬처' 소설들은 무정부주의와 사회주의가 융합된 유토피아적 미래를 제시하며, 시민들은 초인적인 계획 및 제조 시스템 하에서 급진적인 자유를 누립니다.
컬처 시리즈는 매력적인 캐릭터, 따뜻함, 유머로 유명하며, 이는 다른 대규모 공상 과학 소설과 차별화됩니다.
추천 시작 지점은 '게임의 선수'이며, 이후 '물질'과 '표면의 세부사항' 같은 제목을 탐구하고, 궁극적으로는 상세한 세계 구축을 위해 '문화에 대한 몇 가지 노트'를 읽는 것입니다.
이언 M. 뱅크스의 컬처 시리즈는 다양한 의견을 불러일으키며, 팬들은 고도화된 인공지능이 인간의 자유와 의미에 미치는 철학적 및 실질적 영향을 논의합니다.
일부 독자들은 문화 속 인간을 AI 마인드의 애완동물로 보고 진정한 자율성이 결여되었다고 생각하는 반면, 다른 독자들은 이 시리즈의 유토피아적 측면을 높이 평가합니다.
이 시리즈는 문화가 유토피아를 대표하는지 디스토피아를 대표하는지에 대한 논쟁을 촉발하며, 인간과 인공지능 간의 복잡한 관계를 강조합니다.
논의는 스포메니크 기념비, 그들의 역사적 중요성, 그리고 스포메니크 데이터베이스 및 관련 영화와 같은 자원을 포함한 현대적 견해를 중심으로 이루어집니다.
사용자들은 이러한 기념비에서 스케이트보드를 타는 것의 윤리에 대해 토론하고, 스포메니크 예술의 추상적인 성격을 전통적인 기념물과 비교합니다.
대화는 또한 원문 기사의 정치적 함의와 역사적 정확성에 대해 다루며, 일부 사용자는 우려를 표명하고 있습니다.
서버 랙은 전통적으로 데이터 센터에서 사용되었으나, 이제 는 가정 환경에도 통합되고 있습니다.
이 개발은 Chenoe Hart가 제작한 2024 Summer of Protocols 이니셔티브의 일환입니다.
이 추세는 더 발전된 가정 네트워킹 및 컴퓨팅 설정으로의 전환을 의미합니다.
홈 서버 랙은 점점 인기를 끌고 있지만, 그 배치와 크기가 문제를 일으킬 수 있습니다. 한 사용자는 지하실에 큰 AV 랙을 설치하면서 이러한 문제를 경험했습니다.
DIY 솔루션으로는 IKEA Lack Rack과 군용 잉여 랙과 같은 대안이 논의되었으며, 일부 사용자는 비용 절감을 위해 중고 랙을 추천했습니다.
대화에서는 가정 환경에서 서버 랙을 설치할 때 발생하는 소음과 실용성 문제도 다루었습니다.
한 사용자가 대화의 분위기를 추론하고 참여 여부를 결정할 수 있는 봇을 만들었고, 이는 대형 언어 모델(LLM)의 행동과 한계에 대한 논의를 촉발시켰다.
사용자들은 LLM이 인간보다 더 오랫동안 비논리적인 대화를 지속할 수 있다는 점을 지적하며, 이는 고객 서비스에서의 잠재적 사용과 인간과 봇 상호작용을 구별하는 데 있어서의 도전 과제를 강조한다고 언급했습니다.
대화는 또한 LLM의 기술적 측면, 그들의 훈련, 그리고 그러한 기술을 배포하는 것의 윤리적 함의에 대해서도 다루었습니다.
그 주장은 혁신을 촉진하는 가르침과 학습의 문화를 조성하기 위해 주니어 엔지니어를 고용하는 것의 중요성을 강조합니다.
주니어들은 지식 공유를 장려하고 시니어들의 가정을 도전하여 트위터와 파이어폭스와 같은 혁신을 통해 돌파구와 신선한 관점을 이끌어냅니다.
주니어와 시니어로 구성된 균형 잡힌 팀은 심리적 안전을 촉진하고 번아웃을 줄이며, 고성능 연구실과 유사하게 지속적인 개선과 혁신을 이끕니다.
회사는 주니어 개발자를 고용함으로써 교육, 협업 및 지속적인 학습 문화를 촉진하 는 이점을 얻습니다.
코드 리뷰 중에 후배들이 질문을 하도록 장려하는 것은 선배 개발자들이 자신의 코드를 더 잘 이해하고 엣지 케이스를 고려하게 하여 팀 학습과 제품 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
일부는 작은 풀 리퀘스트(PR)와 빈번한 리뷰가 디자인 논의를 방해할 수 있다고 주장하지만, 커뮤니케이션과 지원적인 환경에 중점을 두고 주니어와 시니어 인재를 균형 있게 배치하는 것이 성공적인 개발 팀을 위해 중요합니다.
Google은 Rust를 사용하여 Android 가상화 프레임워크의 보호된 가상 머신용 펌웨어를 다시 작성했으며, 이는 C 및 C++에 비해 보안상의 이점을 강조합니다.
안드로이드 엔지니어 이반 로자노와 도미닉 마이어는 러스트가 학습 곡선이 가파르고 일부 개발자의 저항이 있음에도 불구하고 메모리 안전성 취약성을 줄이는 능력을 강조했습니다.
미국 정부와 기술 회사들은 이 변화를 지지하고 있으며, 구글은 Rust 개발자들의 생산성이 증가했다고 주장하며 자사의 플랫폼 전반에 걸쳐 Rust의 사용을 확대하고 있습니다.
구글은 펌웨어 개발에서 C/C++에서 Rust로 전환하는 것이 간단하다고 주장하지만, 개발자들은 긴 컴파일 시간과 미성숙한 RTOS(실시간 운영 체제) 옵션을 포함한 여러 도전 과제가 있다고 지적합니다.
이러한 문제에도 불구하고, 메모리 안전성과 동시성 같은 Rust의 안전성 이점은 많은 개발자들에게 매력적인 선택이 됩니다.
Rust로 전환할지 여부에 대한 논쟁이 계속되고 있으며, 일부 개발자들은 Rust의 생산성과 안전성 향상을 높이 평가하는 반면, 다른 개발자들은 C/C++의 익숙함과 안정성을 선호합니다.
LuaJIT는 RISC-V 64 아키텍처에 대한 전체 인터프리터 및 백엔드 지원을 Linux에서 추가하고 있으며, 다양한 확장 및 ABI(응용 프로그램 이진 인터페이스) 지원을 포함하고 있습니다.
이 패치 세트는 infiWang이 기여한 것으로, 레지스터 정의, JIT(Just-In-Time) 컴파일러 훅, 디스어셈블러 지원 등 다양한 기능을 포함한 21개의 커밋을 포함하고 있습니다.
이 업데이트는 LuaJIT의 RISC-V 아키텍처와의 호환성을 향상시켜 개발자와 연구자들에게 더 다재다능하게 만들어주 기 때문에 중요합니다. RISC-V는 성장하는 오픈 소스 하드웨어 명령어 세트입니다.
LuaJIT는 RISC-V 64에 대한 지원을 추가했으며, 이는 기술 커뮤니티의 주목을 받은 중요한 업데이트입니다.
이 업데이트는 매크로 융합 및 B-확장 지원을 포함하여 RISC-V 에뮬레이터의 성능과 호환성을 향상시킵니다.
LuaJIT는 작은 크기, 낮은 오버헤드, 높은 성능으로 유명하여 게임 개발 및 임베디드 시스템에 인기 있는 선택입니다.