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Mozilla, 성능 향상을 위해 Thunderbird에 Rust 도입

Mozilla가 최근 Thunderbird 128 버전을 발표했습니다. 이번 업데이트에서 가장 주목할 만한 변화는 Rust 프로그래밍 언어의 통합으로, 이는 Thunderbird의 코드 품질과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. 또한, 사용자 인터페이스 개선과 다양한 새 기능이 추가되어 사용자 경험을 더욱 향상시킬 예정입니다.

스크래치부터 통합 커널 이미지 만들기

통합 커널 이미지(UKI)는 UEFI 부트 스텁 프로그램, 리눅스 커널 이미지, initramfs 등을 하나의 UEFI PE 파일로 결합한 것입니다. 이를 통해 작은 커널 이미지의 배포가 간소화되고, iPXE를 사용한 네트워크 부팅이 용이해집니다. 또한, 다양한 커널 버전에 대해 하나의 파일로 여러 rootfs를 파생시킬 수 있습니다.

AMD의 마이크 클라크와의 인터뷰, Zen 5에 대해 듣다

AMD의 'Zen의 아버지'인 마이크 클라크와의 인터뷰에서 Zen 5 마이크로아키텍처의 다양한 기술적 세부사항이 논의되었습니다. 이 인터뷰에서는 새로운 분기 예측기, 개선된 디코더, 마이크로-오퍼레이션 캐시의 업그레이드, SMT 자원 공유의 변화, 그리고 로드/스토어 유닛의 기능 향상 등이 소개되었습니다. 또한, 마이크 클라크가 가장 좋아하는 치즈는 체다라고 합니다.

나쁜 아마존 리뷰로 인해 위기에 처한 소규모 사업

아마존에서 세탁 가능한 수영 기저귀를 판매하는 소규모 사업체가 고객이 사용한 것으로 보이는 제품을 받았다는 한 별점 리뷰로 인해 큰 재정적 어려움을 겪고 있습니다. 보 리틀스의 소유주인 폴과 라셸 바론은 이 리뷰로 인해 사업이 심각하게 타격을 받았다고 말합니다. 이 사건은 아마존의 반품 처리 문제를 다시 한번 부각시키며, 부부는 아마존이 부정적인 리뷰를 제거해주지 않아 곤란을 겪고 있습니다.

머테리얼 디자인

머테리얼 디자인은 사용자 인터페이스 디자인의 최고의 실천을 지원하는 가이드라인, 구성 요소, 도구들의 유연한 시스템입니다. 오픈 소스 코드를 기반으로 하여, 디자이너와 개발자 간의 협업을 간소화하고 팀이 빠르게 아름다운 제품을 만들 수 있도록 돕습니다.

Ollama 및 Spring AI에서 로컬 AI/LLM을 활용한 이미지 데이터베이스 질의 방법

이 기사에서는 OllamaSpring AI의 로컬 AI/LLM을 사용하여 자연어로 이미지 데이터베이스를 질의하는 방법에 대해 설명합니다. Angular 프론트엔드, Spring AI 백엔드, PostgreSQL 데이터베이스가 통합된 아키텍처를 통해 이미지 업로드, 분석, 저장 및 질의 과정이 이루어집니다. 이 솔루션은 구현의 용이성과 GPU 가속, 비동기 처리를 통한 개선 가능성을 강조합니다.

마이크로소프트 CTO, 비판에 맞서다: AI 발전은 둔화되지 않고, 오히려 가속화되고 있다

마이크로소프트의 CTO 케빈 스콧은 대규모 언어 모델(LLMs)의 발전이 계속될 것이라고 확신하며, AI 커뮤니티 내에서 제기된 발전의 정체에 대한 의견에 도전한다. 그는 OpenAI와의 130억 달러 계약을 주도했으며, 향후 모델이 더욱 개선될 것으로 기대하고 있다. 이 기사는 마이크로소프트가 AI 진보의 지속적인 인식을 유지하려는 강한 의지를 보여준다.

FBI, 트럼프 집회 총격범의 휴대폰 해제 작업 중

FBI가 지난 토요일 펜실베니아에서 열린 트럼프 전 대통령 집회에서 발생한 총격 사건의 용의자, 20세의 토마스 매튜 크룩스의 휴대폰을 분석 중입니다. 비밀번호 보호 때문에 내용을 열람하지 못하고 있으며, 이를 해제하기 위해 버지니아 주 퀀티코에 위치한 FBI 연구소로 보냈습니다.

실패할 시스템 구축하기 (1991)

페르난도 J. 코르바토의 튜링 강연 논문 '실패할 시스템 구축하기'에서는 복잡하고 야심찬 시스템이 불가피하게 실패하는 이유를 설명합니다. 이 논문은 축구, 군사전략, 보스턴 운전, 수치 계산 등 다양한 예를 들어 시스템의 복잡성과 실패 원인을 분석하며, 복원력오류 복구 능력을 강조하는 설계의 중요성을 강조합니다.

구글, Wiz 인수 협상 중 및 AI 투자와 수익 간의 격차

구글이 클라우드 보안 회사 Wiz를 약 230억 달러에 인수하기 위해 협상 중입니다. 이는 구글의 클라우드 사업을 강화하는 방법이 될 수 있습니다. 또한, AI에 대한 막대한 투자와 기술의 실질적인 비즈니스 성과 부족 사이의 패러독스가 논의되었습니다.

TLA+ 상태 추적에서 메시지 시퀀스 다이어그램을 생성하는 tlsd

tlsd는 TLA+ (Temporal Logic of Actions+) 상태 추적에서 시퀀스 다이어그램을 생성하는 도구입니다. 이 도구는 시스템 내 노드 간의 메시지 교환을 시각화하는 SVG 및 PDF 다이어그램을 생성하며, 더 정교한 시스템 설계 분석을 가능하게 합니다.

OkSo 앱 사용을 위한 자바스크립트 활성화 안내

OkSo 앱을 제대로 사용하려면 자바스크립트를 활성화해야 합니다. 자바스크립트가 비활성화되어 있으면 앱이 실행되지 않으며, 기능에 접근할 수 없습니다. 브라우저 설정을 확인하거나, 광고 차단 플러그인을 비활성화하는 등의 조치가 필요할 수 있습니다.

구글의 제미니 AI 모델, 로봇을 통해 능력 과시

구글이 작년에 폐쇄된 'Everybody Robots Division'의 로봇을 활용하여 자사의 제미니 AI 모델의 능력을 선보였습니다. 이 로봇은 노란 넥타이를 매고, 제미니를 통해 명령에 응답하고 DeepMind 사무실을 탐색하는 방법을 배웠습니다. 이 시연은 제미니 AI 모델이 명령을 이해하고 실행하는 능력과 공간 인식 및 내비게이션 능력을 보여줍니다.

GBase 8s 데이터베이스의 잠금 문제 및 성능 최적화 전략

GBase 8s 데이터베이스에서 발생하는 잠금 문제와 이를 해결하기 위한 성능 최적화 전략을 다룹니다. 테이블 잠금, DML 명령어 실행 시 발생하는 문제, 잠긴 세션 확인 방법, 잠금 충돌 가능성, 권장 파라미터 설정, 그리고 저장 프로시저를 이용한 디버깅 방법 등을 포함합니다.

페이스북 광고를 통한 윈도우 테마로 정보 탈취 맬웨어 유포

사이버 범죄자들이 페이스북 비즈니스 페이지와 광고를 이용해 가짜 윈도우 테마를 홍보하며 사용자들에게 SYS01 비밀번호 탈취 맬웨어를 감염시키고 있습니다. 이 광고들은 또한 해적판 게임과 소프트웨어 다운로드를 유도하며, 페이스북의 광범위한 도달력으로 인해 이러한 캠페인은 큰 위협이 되고 있습니다.

도구 상자 언어

프로그래밍 언어들 중에서 외부 패키지 없이도 문제를 해결할 수 있는 '도구 상자 언어'에 대해 다룹니다. AutoHotKey, J, Frink, Raku, Picat 등 다양한 언어가 소개되며, 각 언어의 유용한 기능과 예시 사용법이 설명됩니다. 이러한 언어들은 빠른 코딩, 효율적인 REPL, 부드러운 학습 곡선을 제공해야 합니다.

AMD의 새로운 AI 칩, HP의 다음 Copilot Plus 노트북에 탑재 예정

HP는 AMD Ryzen AI 300 시리즈 프로세서를 탑재한 새로운 노트북 'HP OmniBook Ultra'를 출시할 예정입니다. 이 제품은 8월에 1,449.99달러에 출시되며, 최대 55 TOPS의 NPU 성능을 제공합니다. 또한, x86 기반으로 더 넓은 범위의 윈도우 앱과의 호환성을 갖추고 있습니다.

AT&T와 Verizon, 긴급 대응자를 위한 5G 서비스 강화 계획을 놓고 대립

미국의 두 대형 통신사 AT&TVerizon이 긴급 대응자용 네트워크인 FirstNet에 더 많은 무선 주파수를 제공하기 위한 계획을 두고 갈등을 벌이고 있습니다. AT&T는 FirstNet 네트워크 운영을 위해 추가 주파수 할당을 요청했으나, Verizon은 이 계획이 AT&T에 불공정한 이점을 줄 것이라며 강력히 반대하고 있습니다.

strlcpy(3) 함수에 대한 비판적인 시각

strlcpy(3) 함수는 strcpy(3)strncpy(3)의 안전한 대체제로 자주 언급되지만, 저자는 이 함수의 비효율성, 더 나은 대안의 존재, 그리고 논리적 문제점을 지적하며 이 함수를 선호하지 않습니다. 특히, memccpy(3)strdup(3) 같은 함수가 더 효율적인 대안으로 제시됩니다.

Alluxio Enterprise AI 3.2: AI 작업 부하를 위한 GPU 활용 및 데이터 접근성 향상

Alluxio Enterprise AI 3.2는 GPU 활용을 어디서나 가능하게 하여, 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경에서 AI 작업 부하를 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 최대 10GB/s의 처리량과 200K IOPS를 달성하며, 97%의 GPU 활용률을 자랑합니다. 새로운 Python 파일시스템 API를 도입하여 데이터 과학자와 AI 엔지니어의 통합을 간소화했습니다.