2024년 노벨 화학상은 컴퓨터 단백질 설계 분야의 연구로 데이비드 베이커에게 수여되었으며, 단백질 구조 예측을 위한 AI 모델인 AlphaFold2를 개발한 데미스 하사비스와 존 M. 점퍼에게도 수여되었습니다. 이러한 발전은 항생제 내성 이해를 돕고 플라스틱을 분해하는 효소 개발과 같은 중요한 과학적 함의를 가지고 있습니다. 상은 베이커가 절반 을 받고, 하사비스와 점퍼가 나머지 절반을 나누어 받습니다.
화학 노벨상은 계산 단백질 설계 및 단백질 구조 예측의 발전에 대해 수여되었으며, AlphaFold의 영향을 강조합니다. AlphaFold의 빠른 단백질 구조 예측은 CRISPR와 같은 과거의 돌파구와 비교되지만, 단백질 접힘을 완전히 해결하지 못하는 등의 한계가 있습니다. 이 상은 또한 Rosetta와 함께한 David Baker의 공헌을 인정하며, 과학적 인식의 진화하는 본질과 연구에서 AI의 역할을 강조합니다.
HTMX에 대한 비판은 몇 가지 문제를 식별하는데, 여기에는 암시적이고 일관성이 없어 혼란을 초래하고 명시적인 선언이 필요하게 만드는 문제적 속성 상속이 포함됩니다. HTMX는 DOM 요소 교체, 상태 저장 및 대기열 모드와 관련된 문제에 직면하고 있으며, 이는 브라우저 로컬 상태의 손실, 결함 있는 상태 저장 및 직관적이지 않은 요청 처리를 초래할 수 있습니다. React와의 통합 문제에도 불구하고, HTMX는 서버 측 언어와 함께 사용할 때 TypeScript, 직렬화 및 GraphQL의 필요성을 잠재적으로 제거할 수 있는 이점을 제공하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 React에서 HTMX를 재구현할 것을 제안합니다.
논문 "Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models"는 정수 덧셈을 사용하여 부동 소수점 곱셈을 근사화함으로써 계산 및 에너지 비용을 줄이는 L-Mul 알고리즘을 소개합니다. L-Mul은 8비트 부동 소수점 곱셈보다 높은 정밀도를 달성하며, 요소별 텐서 곱셈에서 최대 95%, 내적에서 80%까지 에너지 비용을 절감할 수 있습니다. 다양한 작업에 대한 테스트 결과, L-Mul은 전통적인 방법과 비교할 만한 정밀도를 유지하여 트랜스포머 모델에서 실질적인 대체품이 될 수 있음을 보여주었습니다.
신뢰할 수 있는 소프트웨어 설계의 실천"은 kqr이 작성한 책으로, 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발을 위한 여덟 가지 필수 실천을 제시하며, 빠른 인메모리 캐시 생성에 중점을 둡니다. - 주요 실천에는 Redis와 같은 기성 솔루션 사용, 기능보다 비용과 신뢰성을 우선시하는 것, 필요한 것을 배우기 위해 최소한의 기능을 신속하게 배포하는 것이 포함됩니다. - 추가 실천에는 간단한 데이터 구조 사용, 자원을 미리 예약하는 것, 성능 문제를 방지하기 위해 최대치를 설정하는 것, 테스트를 쉽게 만드는 것, 시스템 동작을 추적하기 위한 성능 카운터를 내장하는 것이 포함됩니다.
중복성, 즉 성공을 위한 여러 독립적인 경로를 갖는 것은 Google 검색 및 RAID 5와 같은 시스템이 입증하듯이 신뢰할 수 있는 소프트웨어 시스템을 구축하는 데 중요합니다. 중복성은 신뢰성을 향상시키지만, 특히 현대 시스템에서는 개별 구성 요소의 실패보다는 구성 요소 간의 상호 작용으로 인해 실패가 발생하는 경우가 많아 복잡성과 비효율성을 초래할 수 있습니다. 효율성과 신뢰성의 균형을 맞추는 것이 필수적이며, 실제 사례에서는 과도한 최적화가 시스템의 취약성을 초래할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 잘 이해된 간단한 하위 시스템을 사용하고 정기적인 유지보수를 통해 신뢰성을 달성하는 것이 중요합니다.
Python의 사전(dict)은 변경 가능하고 불투명하여 코드 유지보수 및 확장을 복잡하게 만들 수 있습니다. 코드 관리를 개선하기 위해 dataclasses나 Pydantic과 같은 도구를 사용하여 사전을 구조화된 데이터 모델로 변환하는 것이 권장됩니다. 기존 코드의 경우, TypedDicts를 사용하여 구조를 추가할 수 있으며, 기술 부채를 방지하기 위해 키-값 저장소에 Mapping 주석을 사용하는 것이 제안됩니다.
이 게시물은 데이터 정의를 명확히 하고 선택적 필드를 피하기 위해 개발 초기 단계에서 데이터클래스와 같은 값 객체를 사용하여 데이터를 처리할 것을 강조합니다. 사전은 동적 데이터에 유용하지만, 과도하게 사용하면 코드가 지저분해질 수 있으며, 알려진 데이터에는 구조화된 타입을 사용하 여 코드의 명확성을 높이고 버그를 줄여야 한다고 제안합니다. Python은 데이터클래스, TypedDict, Pydantic과 같은 도구를 제공하여 더 나은 데이터 처리를 촉진하고 깔끔하고 효율적인 코드를 작성할 수 있도록 돕습니다.
독일은 소유격에 대한 아포스트로피 사용 규정을 완화하여 전통적으로 독일어에서 올바르지 않았던 "Rosi's Bar"와 같은 형태를 허용했습니다. 독일 정서법 위원회는 이제 고유 명사에서 소유격 's'를 분리하기 위해 아포스트로피 사용을 허용하며, 이는 영어가 독일어에 미치는 영향에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다. 이 변화는 독일어에 대한 국제적 영향에 대한 논의를 촉발시켰으며, 일부는 영어 용어에 대한 독일어 대안을 옹호하고 있습니다.
PEP 760은 Pablo Galindo Salgado와 Brett Cannon에 의해 제안되었으며, Python에서 명시되지 않은 except: 절을 금지하여 오류 처리의 정확성을 높이려는 제안입니다. 이 제안은 명시적인 예외 유형을 요구함으로써 중요한 오류를 가릴 수 있는 광범위한 예외 처리를 방지하는 것을 목표로 합니다. PEP는 개발자들이 더 정확한 오류 처리 관행을 채택하도록 권장하며, 더 많은 세부 사항은 사용 중단, 도구, 그리고 거부된 아이디어에 대해 제공됩니다.
인텔의 루나 레이크는 Xe2 그래픽 아키텍처를 도입하여 얇고 가벼운 노트북의 통합 GPU에 대한 효율성과 성능을 크게 향상시킵니다. Xe2 아키텍처는 두 개의 렌더 슬라이스로 나뉜 여덟 개의 Xe 코어를 특징으로 하며, 캐싱, 벡터 엔진 및 레이 트레이싱 기능에서의 개선을 통해 이전 모델인 메테오 레이크에 비해 눈에 띄는 성능 향상을 보여줍니다. 인텔의 전략은 DRAM 접근을 줄이기 위해 더 많은 캐시를 사용하여 효율성과 전력 최적화를 강조하며, 향후 출시될 배틀메이지 디스크리트 GPU를 미리 보여주어 GPU 성능 향상에 대한 강력한 집중을 나타냅니다.
이 기사는 2차원 정사각형에서 시작하여 고차원으로 확장되는 고차원 도형의 놀라운 특성을 설명하는 기하학적 사고 실험을 제시합니다. 고차원에서는 중심 구(또는 n-볼)가 주변 도형을 넘어 확장될 수 있어 공간과 부피에 대한 직관적인 기대를 도전합니다. 논의는 n-볼의 수학적 특성을 포함하며, 차원이 증가함에 따라 n-볼 자체보다 주변 공간이 더 빠르게 증가한다는 것을 보여주며, 이는 상호작용적인 시각화와 추가 분석으로 뒷받침됩니다.