최신 글

TLA+가 검증할 수 있는 것과 없는 것

Lobsters

TLA+는 동시성 시스템의 불변식과 생존 속성을 검증하는 데 유용하지만, 모든 시스템 속성을 표현하지는 못합니다. 글은 도달 가능성, 여러 실행 경로를 비교하는 하이퍼속성 등 표현의 한계를 짚고, 우회 기법에도 비용이 따른다고 설명합니다.

llama.cpp에 GLM-5.3-Flash(GLM5-Next) 지원 추가

Reddit

llama.cpp에서 GLM-5.3-Flash를 실행하도록 GLM5-Next 아키텍처를 추가하고, 멀티스트림 프리필의 쿼리 주소 계산과 공유 KV 셀 정리 경로를 수정합니다. Reddit에서는 메인라인 지원을 반기는 한편, 양자화 파일 호환성과 유지보수 지연도 논의합니다.

VisionHOPE 사전 학습 가중치 공개

Hugging Face

VisionHOPE-T/S/B의 사전 학습 체크포인트를 공개했습니다. ImageNet-1K 분류, COCO 객체 탐지·인스턴스 분할, ADE20K 의미 분할용 가중치를 Hugging Face CLI로 내려받을 수 있습니다.

`foldl`과 `foldr`의 차이

Lobsters

`foldl`과 `foldr`는 리스트를 훑는 방향보다 결합 순서가 다르며, Haskell의 지연 평가에서는 누산 함수의 엄격성에 따라 시간·공간 사용과 스트리밍 동작이 달라집니다. 누산 함수가 엄격하면 `foldl'`, 두 번째 인자에 느슨하면 `foldr`를 쓰는 기준을 설명합니다.

미 NRC, 미국 첫 BWRX-300 소형모듈원자로 건설 허가

Hacker News

미국 원자력규제위원회(NRC)가 테네시강유역개발공사(TVA)의 클린치리버 부지에 BWRX-300을 건설하도록 허가했습니다. 미국에서 나온 첫 BWRX-300 건설 허가이며, 캐나다 건설 사업과 함께 표준 설계의 반복 배치에 필요한 인허가 경험을 쌓는 단계입니다.

CodeGraph — 코드 변경을 따라가는 로컬 지식 그래프로 AI 에이전트의 코드 탐색을 줄입니다

GitHub

CodeGraph는 저장소의 심볼, 호출 관계, 의존성을 미리 색인해 AI 에이전트에 MCP 도구로 제공하는 로컬 코드 지식 그래프입니다. 7개 오픈소스 저장소를 대상으로 한 자체 벤치마크에서 도구 호출은 평균 88%, 토큰은 62% 줄었지만, 세션이 끝날 때 남는 검색 문맥은 파일 탐색 방식보다 약 80% 많았습니다.

뻐꾸기 알

Lobsters

Clifford Stoll은 1986년 75센트의 회계 오류를 추적하다 Lawrence Berkeley National Laboratory 시스템에 침입한 해커 Markus Hess를 발견합니다. 전화 회선과 기록을 추적하고 가짜 SDI 계정을 미끼로 써 침입자를 찾아낸 과정은 초기 컴퓨터 침입 수사와 허니팟 사례를 보여줍니다.

OpenClaw — 여러 메신저와 기기에서 쓰는 자체 호스팅 AI 비서

GitHub

OpenClaw는 사용자의 컴퓨터에서 실행하며 Discord, Slack, WhatsApp 등 20개 이상의 메신저와 여러 운영체제용 앱에 연결하는 오픈소스 AI 비서입니다. Gateway를 중심으로 채널과 도구를 연결하고, 모델 제공자와 에이전트 실행 환경을 플러그인으로 바꿔 쓸 수 있습니다.

대부분의 데이터센터, 물·전력 사용량 공개 거부

Reddit

유럽 데이터센터의 환경 영향 정보가 대부분 공개되지 않고 있으며, 네덜란드 대형 데이터센터 가운데 전력·물 사용량이 공개된 곳은 각각 4분의 1에도 못 미칩니다. EU 지침이 보고를 의무화했지만 실제 공개와 집행은 미흡하고, 전력 수요 증가는 전력망 부담으로 이어지고 있습니다.

앱 대신 SDK를 만들어 월 반복 매출 6만 달러를 달성한 방법

Indie Hackers

Anton Lavrenov는 오픈소스 라이브러리 Konva.js를 오래 관리하며 쌓은 경험을 바탕으로 디자인 편집기 SDK Polotno를 만들었습니다. 2020년 부업으로 시작한 제품은 유료 고객 200곳 이상, 월 200만 회 사용량, 월 반복 매출 6만 달러를 기록했습니다.

Jev와 Composio로 Discord·Twitch 실시간 채팅 관리하기

dev.to

Jev의 확률 기반 판단과 Composio를 이용해 Discord·Twitch 채팅을 실시간으로 분류하고 삭제하는 봇을 만드는 튜토리얼입니다. Discord 소규모 테스트에서 메시지 수신부터 삭제까지 중앙값은 979ms였으며, 유해 메시지 5개 중 4개를 잡고 정상 메시지는 삭제하지 않았습니다.