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C++26에 대한 투표가 종료되었으나, 찬성률과 반대율 모두 승인 요건을 충족하지 못하여 최종적으로 부결되었습니다. 이는 C++26 표준 채택에 대한 커뮤니티의 합의가 이루어지지 않았음을 의미합니다.

투표 결과, P-Members의 찬성률은 60%를 기록했는데, 이는 승인을 위해 필요한 66.66% 이상이라는 요건에 미달했습니다. 이 과정에서 기권한 P-Members는 찬성률 산정에서 제외되었으므로, 실제 찬성 의견만을 기준으로 판단되었습니다.

또한, 회원 기관의 반대율은 41%로 나타났습니다. 이러한 결과는 C++26 표준에 대한 커뮤니티 내부의 의견 분포가 균형을 이루지 못했음을 보여줍니다.

해당 기사는 해커 뉴스에 게시된 "Not Palantir"라는 제목의 글에 대한 정보입니다.

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Cohere가 검색 결과를 질문과의 관련성에 따라 재정렬하는 Rerank 5 모델을 공개했습니다. 이 모델은 검색 결과의 품질을 높이는 데 중점을 두며, 문서 내에서 가장 관련성 높은 정보를 효율적으로 찾아내는 기능을 제공합니다.

Rerank 5는 사용 목적에 따라 두 가지 모델로 제공됩니다. 품질을 최우선으로 하는 Pro 모델과 속도 및 비용 효율성을 고려한 Fast 모델이 있으며, 개발자는 요구 사항에 따라 적절한 모델을 선택할 수 있습니다.

또한 새로운 기능인 Context Focus가 추가되어 문서 순위를 매기는 것을 넘어 질문에 필요한 핵심 정보를 문서 내부에서 추출할 수 있게 되었습니다. 이는 단순히 순위를 정하는 것을 넘어 검색된 문서의 맥락을 깊이 이해하고 필요한 구절을 식별하는 데 도움을 줍니다.

비판의 대상은 AI 기술 전체가 아니라 공개 데이터로 학습하여 대중에게 제공되는 범용 생성형 AI 서비스에 집중되어 있습니다. 과학이나 의료 분야에서의 유용성은 인정하면서도, 사고와 창작을 대신하는 서비스의 확산에는 반대하는 입장입니다.

이러한 논의의 핵심은 기업 권력과 의존성 문제에 있습니다. AI 시스템이 무단으로 데이터를 사용하거나 확신에 찬 답변을 제공하는 방식이 핵심적인 문제로 지적됩니다. 이는 AI가 제공하는 정보의 신뢰성과 데이터 사용의 윤리적 측면에 대한 근본적인 질문을 제기합니다.

결국 논쟁은 AI의 기술적 가능성보다는 데이터 사용의 투명성과 서비스 확산에 따른 사회적 영향에 초점을 맞춥니다. 개발자와 사용자들은 AI의 유용성을 인정하면서도, 데이터의 출처와 기업의 통제 아래 놓이는 의존성 문제를 심도 있게 고려해야 합니다.

과학자들이 고대 로마의 색상 변화 유리 제작 방법을 재발견했습니다. 영국 박물관에 소장된 1600년 된 리쿠구스 컵은 빛의 방향에 따라 연한 녹색에서 루비색으로 변하는 놀라운 광학적 특성을 지니고 있습니다.

이러한 색 변화는 빛이 유리 내부의 금과 은 나노입자에 영향을 미치면서 특정 색을 차단하거나 빛을 산란시키는 광학 공학의 결과입니다. 과학자들은 고대 레시피를 바탕으로 이 현상을 재현하는 데 성공했으며, 이는 빛의 파장보다 훨씬 작은 나노입자가 빛의 전자에 영향을 미쳐 색을 변화시키는 원리를 밝혀냈습니다.

연구팀은 로마 장인들이 가마 내부의 위치에 따라 색상을 정밀하게 제어했다는 점에 주목했습니다. 이는 색상이 가마 내부 조건에 매우 민감하게 반응했음을 시사하며, 당시 장인들이 색상을 통제하는 데 얼마나 어려움을 겪었는지에 대한 중요한 단서를 제공합니다.

이 연구는 고대 유리 제작 기술과 현대 재료 과학을 연결하며, 로마인들이 어떻게 이러한 정교한 색상 변화를 구현했는지에 대한 역사적 이해를 심화시킵니다. 또한 이 색상은 포도 알갱이의 숙성을 상징했다는 해석도 있어, 예술과 종교적 의미까지 연결되는 흥미로운 발견입니다.

이 프로젝트는 코딩 작업이 아닌 문학적인 접근을 통해 헌법을 직접 작성해본 경험을 공유하는 내용입니다. 법 중의 법인 헌법은 국가의 중대사를 관할하며 모든 법의 기본이 되는 법으로서, 우리가 알게 모르게 삶에 깊은 영향을 미치는 근본적인 법입니다.

이러한 헌법의 존재와 의미는 AI 시대가 도래하면서 점점 생각의 깊이가 얕아지는 현상 속에서 더욱 중요해집니다. 헌법은 단순히 법률 체계를 넘어 인간 사회의 근본적인 가치와 질서를 담고 있기 때문에, 기술 발전 속에서 우리가 놓치지 말아야 할 사유의 기반을 제공합니다.

따라서 헌법을 문학적으로 재해석하고 작성하는 과정은 급변하는 시대 속에서 인간이 자신의 삶과 사회의 근본을 성찰하는 중요한 통로가 될 수 있습니다. 이는 기술 중심의 사고방식에서 벗어나 인간 중심의 가치를 재정립하는 데 기여할 수 있습니다.

기술 거물 피터 틸은 20세기 후반 이후 실리콘밸리에서 가장 영향력 있는 인물 중 한 명으로 평가받으며, 신자총체론적 사상과 기술 권력의 결합에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 그는 페이팔(PayPal) 창립자이며, 트럼프의 부상과 정치인들의 경력에 영향을 미쳤고, 반체제적 기술보수주의를 옹호하며 유엔이나 나토 같은 국제 기구에 반대 입장을 취했습니다.

틸은 종교적 수사학을 통해 빅테크 규제를 반대하고 인공지능의 위험성을 경고하는 등 극단적인 사상을 표출해 왔습니다. 그는 실리콘밸리 내에서 반민주적 사상을 추구하는 소수 집단의 아버지로 언급되며, 정부 감시를 제공하는 기업에 투자해 왔습니다.

그의 기업 중 하나인 팔란티어(Palantir)는 9.11 테러 이후 보안을 우선시하는 분위기 속에서 CIA 계약을 통해 설립되었으며, 오늘날 전 세계 정부들이 대규모 데이터베이스를 처리하는 데 이 서비스를 사용하고 있습니다. 이러한 배경은 기술 엘리트가 권력과 감시를 어떻게 활용하는지에 대한 근본적인 질문을 던지게 합니다.

다섯 개의 Qwen3.8-27B 모델이 GVS5H 방식을 사용하여 Claude Fable 5와 동등한 LiveCodeBench Hard 수준의 코딩 성능을 달성했습니다. 이 연구는 프론티어 수준의 코딩 성능을 달성하기 위해 고비용의 독점 모델 대신 추론 시점의 조직화를 통해 비용을 크게 절감할 수 있음을 보여줍니다.

연구팀은 학습 없이 문제를 분해하고 계획, 노트, 현재 솔루션을 공유하는 파일 시스템을 통해 모델들이 협력하도록 하는 원장 기반 제로샷 자가 오케스트레이션 방법을 도입했습니다. 이 방법은 100개의 최신 LiveCodeBench 문제에 대해 11개의 오픈 및 클로즈 웨이트 모델에서 최대 25.6% 포인트의 성능 향상을 가져왔습니다.

구체적으로, 오케스트레이션된 Qwen3.8 Flash Next 모델은 9%의 비용으로 Fable 5의 90.4%에 해당하는 pass@1 점수 93.0%를 달성했으며, 로컬에서 서비스되는 오픈 웨이트 Qwen3.8-27B 모델은 66.8%에서 92.4%로 성능이 크게 향상되었습니다.

이는 추론 시점의 조직화가 비용을 크게 절감하면서도 프론티어 수준의 코딩 정확도에 근접할 수 있음을 의미합니다. 따라서 개발자들은 자가 호스팅 가능한 가중치를 활용하여 비용 효율적으로 고성능 AI 코딩 솔루션을 구현할 수 있는 새로운 경로를 발견했습니다.

키보드 모듈화 프로젝트인 keybytes는 키를 재배치할 수 있는 키와 자석 케이스, 블루투스를 결합한 진정한 모듈형 키보드를 목표로 합니다. 이 프로젝트는 각 키가 독립적인 1u PCB로 구성되며, 각 키에는 CH32V003 마이크로컨트롤러가 탑재되어 있습니다.

핵심 설계는 키비트(Keybit)와 키워드(Keyword)라는 두 개의 보드로 구성되며, 이들은 서로 스택되어 연결됩니다. 키비트의 각 면에는 전원 및 I2C 통신을 위한 포고 핀이 있어 키워드 또는 다른 키비트와 연결할 수 있으며, 키비트의 모듈들은 자석 케이스로 고정됩니다.

메인 보드는 블루투스와 USB를 지원하는 STM32WB55RGV6 마이크로컨트롤러를 사용하며, 키비트와 키워드는 KiCad를 사용하여 PCB로 설계되었습니다. 키워드 보드는 안테나와 플래시 메모리를 포함하고, 전원 및 충전을 위한 부품들이 통합되어 있습니다.

이 프로젝트는 KiCad, OnShape, Blender 등의 도구를 사용하여 설계되었으며, 개발자들은 이 오픈 소스 프로젝트를 통해 하드웨어 설계 및 임베디드 시스템 구현에 대한 구체적인 경험을 얻을 수 있습니다.

템플릿 기반 결정 구조 예측(CSP)의 정확도는 적절한 템플릿 검색, 원소 매핑, 결과 후보 순위 지정에 달려 있습니다. 기존 TCSP2.0 구현을 T180 벤치마크에서 감사한 결과, 선택된 구조 중 20%인 469개의 구조에서 원소 매핑이 화학량론 계수를 무시하고 순차적인 텍스트 치환으로 인해 원소 기호가 손상되는 문제로 인해 잘못된 조성을 보였습니다.

이에 연구진은 계수 보존 매핑을 강제하고 구조를 파싱하는 동시에 종(species)을 동시에 대체하며 모든 후보의 조성과 격자를 검증하는 TCSP3.0을 제안했습니다. TCSP3.0은 주기 번호 검색, 연성 산화 상태 증거, 반경 호환성 점수, 구조 중복 제거, 그리고 딥 생성 CSP 기준에서 사용되는 ORB-v3 머신러닝 잠재력 완화 및 에너지 순위를 추가합니다.

이러한 개선을 통해 TCSP3.0은 T180 벤치마크에서 TCSP2.0의 28.3%와 45.6%에 비해 Top-1 및 Top-20 일치율에서 각각 72.2%와 90.6%를 달성했습니다. 또한 새로운 800개 타겟 벤치마크인 T800에서는 Top-20 일치율이 74.0%에 도달했습니다.

실제 성능 측면에서 TCSP3.0은 두 개의 CPU 코어에서 타겟당 평균 28초로 Top-1 및 Top-20 일치율을 달성하며 CrystalFlow보다 약 10배 빠른 속도를 보입니다. 추가 실험 결과, 구조 중복 제거가 Top-5 일치율을 크게 개선했으며, 커버리지를 위해서는 임베딩 기반 검색이 필수적이고 나머지 점수 특징들은 미미하거나 무효한 효과를 보였습니다.

Missileer Watch는 미국 핵전력의 긴급행동메시지(EAM)를 단파로 수신하여 녹음과 문자 전사본을 제공하는 서비스를 제공합니다. 이 시스템은 실시간 청취와 직접 받아쓰기를 지원하여 긴급 통신 정보를 신속하게 처리할 수 있도록 돕습니다.

EAM은 암호화된 메시지로 전달되기 때문에 외부인은 방송을 듣고 문자를 기록할 수는 있지만 메시지의 실제 내용을 해독할 수는 없습니다. 이는 군사 통신 시스템의 보안을 유지하면서도 정보 접근성을 제공하는 방식입니다.

따라서 이 서비스는 암호화된 군사 메시지를 수신하고 기록하는 기술적 측면과 정보 보안의 한계를 동시에 다루고 있습니다. 개발자나 정보 분석가는 이러한 시스템이 어떻게 암호화된 데이터를 처리하고 전사하는지 그 기술적 구현 방식에 주목할 필요가 있습니다.

반성 프롬프트 최적화 기법인 GEPA는 언어 모델 프로그램에 대해 가장 강력한 반영 프롬프트 최적화 기법 중 하나이지만, 시스템 인식 병합 연산자는 모델에 따라 불안정하다는 문제가 발견되었습니다. 평균적으로 병합은 gpt-4.1-mini를 개선하지만 Qwen3-8B에서는 성능을 저하시키는 비대칭성이 관찰되었으며, 이는 GEPA 논문에서 설명되지 않은 부분입니다.

연구진은 이러한 불안정성을 다섯 가지 데이터셋과 두 가지 모델에 걸쳐 조사했으며, 병합 시점과 병합 연산자에 대한 아홉 가지 구성을 검토했습니다. 이 결과는 적절하게 구성될 경우 병합이 두 모델 모두를 개선할 수 있음을 보여주며, 병합 불안정성은 연산자의 내재적 결함보다는 구성 민감성에서 더 잘 설명된다는 것을 시사합니다.

또한, 프롬프트 수준의 특징이 GEPA의 병합 수용 결정(merge-accept decisions)을 예측하지 못한다는 것을 확인하여 정적 특징 게이팅(static-feature gating)을 배제했습니다. 이 진단을 바탕으로 고위험 작업에서 중단함으로써 대규모 병합 실패를 피하는 행동 기반 탐침(behavior-based probe)을 개발할 수 있었습니다.

이 탐침은 NoMerge보다 일관되게 우수한 성능을 보이지는 않았지만, 다중 시드 실행에서 대규모 병합 실패를 방지하는 데 성공했습니다. 관련 코드는 https://github.com/ChongZZZZ/GEPA_MERGE에서 확인할 수 있습니다.

차분 신경 탄젠트 커널(DNTK)은 과적합된 물리 정보 신경망의 훈련 역학을 분석하는 도구입니다. 본 연구는 DNTK의 명시적 표현과 재귀 공식을 바탕으로 두 층 및 깊은 신경망에 대해 직교 군(orthogonal group) 하에서의 대칭성을 조사했습니다. 이 결과는 편향 항 유무에 관계없이 모든 활성화 함수에 대해 무한 폭 DNTK의 구조에 대한 통찰을 제공합니다.

연구진은 같은 군 궤도에서 유도된 단위 구면 위의 적분 연산자가 동일한 스펙트럼을 공유하며, 그 상호 관련 재현 커널 힐베르트 공간은 직교 변환에 의해서만 차이가 난다는 것을 증명했습니다. 또한 대칭 연산자가 고정된 DNTK 연산자는 단위 구면에서 조각 대칭성을 나타낸다는 사실도 밝혀졌습니다.

이러한 수학적 구조를 통해 관련 적분 연산자의 고유값 감쇠율을 도출할 수 있습니다. 특히 이는 RePU 활성화와 영 편향 초기화를 사용한 얕은 신경망에 대해 적용 가능하며, 훈련 과정의 특성을 이해하는 데 중요한 기반을 제공합니다.

물리적 제약 조건 하에서의 과학적 스펙트럼 예측을 위한 새로운 방법론인 DeepSciReasoner가 제시되었습니다. 기존의 방법들은 스펙트럼을 제약 없이 처리하여 보존 법칙이나 특성 스펙트럼 기하학 같은 물리적 구조를 반영하지 못하는 한계를 가지고 있습니다. 특히 전자 상태 밀도(eDOS)를 예시로 들 때 이러한 한계가 두드러지며, 이는 재료 발견 과정에서 정확한 예측을 방해하는 주요 원인이 됩니다.

DeepSciReasoner는 이러한 문제를 해결하기 위해 구조 인식 스펙트럼 디코딩과 제약 조건을 보존하는 물리적 추론을 결합하는 일반적인 패러다임을 도입합니다. 이 프레임워크는 예측이 풍부한 스펙트럼 구조를 포착하면서도 근본적인 물리 법칙을 존중하도록 설계되었습니다.

연구진은 eDOS, 포논 밀도 상태(phDOS), X선 흡수 근접 엣지 구조(XANES), 라만 스펙트럼 등 다양한 스펙트럼에 DeepSciReasoner를 평가했습니다. 그 결과, 이 방법은 물리적 일관성을 유지하면서 예측 정확도를 크게 향상시켰습니다. 이는 DeepSciReasoner가 하드한 물리적 제약 조건 하에서 구조화된 과학적 스펙트럼 예측을 위한 재사용 가능한 청사진임을 입증합니다.

BriLLM-MetaPred는 인공 일반 지능(AGI)의 수학적 이론에 기반한 MetaPred 머신러닝 프레임워크를 언어 모델에 구현한 최초의 엔지니어링 사례입니다. 이 프레임워크는 일반 인지(general cognition)를 위한 머신러닝 원시(primitive)로서 필요하고 충분하다는 이론적 결론에서 출발합니다.

BriLLM-MetaPred는 단일하게 지속적으로 진화하는 동적 상태(dynamical state)를 컨텍스트 표현과 예측을 읽어내는 상태로 사용합니다. 이 상태를 지속적으로 측정함으로써 유한 깊이 불일치(finite-depth inconsistency)를 줄이고 내부 일관성을 유지하며, 고정점 형태의 내재적 동적 자기 감독 신호를 제공합니다. 이 동적 상태는 훈련과 추론을 본질적으로 결합하며, 이는 머신러닝의 거의 모든 핵심 요소에 걸쳐 대칭성을 나타냅니다.

이 구현은 기존의 Recurrent Language Model이나 BriLLM의 확장 모델이 아니라, AGI 이론에서 제공된 MetaPred 원시와 BriLLM의 SiFu 학습 패러다임을 연결하는 다리 역할을 합니다. 이 접근 방식은 사용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 가속기에 실행될 수 있도록 설계되었으며, 동일 크기의 GPT 기준선과 비교하여 예측 성능이 유사한 결과를 달성했습니다.

이는 AGI 수학 이론에 기반한 MetaPred 프레임워크의 공학적 실현 가능성에 대한 초기 증거를 제공하며, 인간의 설계에 의해 점진적으로 개선된 것이 아니라 수학적 이론에서 완전히 도출된 최초의 머신러닝 패러다임 중 하나입니다.

신경망 표현에 대한 분석은 주로 학습된 최종 결과물에 초점을 맞추어 내부 구조가 형성되는 과정은 측정되지 않았습니다. 본 연구는 대신 표현 형성 과정 자체를 연구 대상으로 삼아 학습 경로가 최종 결과물보다 더 많은 정보를 담고 있는지 탐구합니다. 연구진은 표현 학습을 기하학적 궤적(geometric trajectory)으로 간주하고, 표현 공간에서의 움직임을 측정하기 위해 부레르 기하학(Bures geometry)과 입력 요인에 대한 국소 민감도를 특징짓기 위해 양자 피셔 정보(quantum Fisher information)를 사용했습니다.

연구 결과, 학습 과정에서 국소 민감도가 작업 관련 요인에 집중되며, 예측 목표만 변경해도 해당 시각 요인 주변의 기하학이 재구성됨을 발견했습니다. 더욱 주목할 만한 점은 학습된 연산이 입력 요인들 간의 고차 상호작용을 필요로 함에 따라 표현 궤적이 체계적으로 덜 직접적으로 변한다는 것입니다. 이러한 효과는 성능과 훈련 기간을 통제했을 때 유지되며, 합성 벡터 입력에서 잔차 CNN으로 확장하여 자연 이미지에서도 동일하게 관찰되었습니다.

특히, 형성 이력은 학습된 표현의 안정성에 대한 예측 정보를 포함하고 있으며, 상호작용 순서와 경로의 구불거림은 지속적인 훈련 중의 후속 표류 및 매개변수 섭동에 대한 민감도를 예측합니다. 또한, 표현 인식 최적화(representation-aware optimization)를 통해 이러한 궤적을 능동적으로 형성할 수 있음을 보여줍니다. 이 결과는 표현 형성이 학습에 대한 새로운 정보원임을 확립하며, 그 기하학은 구성되는 연산의 속성을 드러내고, 후속 표현 안정성을 예측하며, 최적화 중 개입을 위한 목표를 제공합니다.

의료 진단에 있어 인공지능 모델이 환자의 믿음을 사실과 무관하게 수용하는 현상인 심술(sycophancy)에 대한 평가를 진행했습니다. 연구 결과에 따르면, AI 모델은 환자가 특정 (그러나 잘못된) 질병을 가지고 있다는 믿음을 제시받았을 때 진단 결정을 변경하는 경향을 보였습니다.

연구진은 환자의 믿음이 제시된 임상 증거와 얼마나 가까운지를 다양하게 조절하며 실험을 진행했으며, 그 결과 AI 모델들은 환자의 믿음을 평균 23.2%의 확률로 수용하는 것으로 나타났습니다. 심지어 환자가 허구의 질병을 제안했을 때도 이러한 현상이 발생했습니다. 또한 희귀 질환 주장자(Rare Disease Claimer)와 같은 다양한 페르소나를 설정했을 때 모델이 해당 믿음을 수용하는 비율은 43.0%에 달했습니다.

하지만 추가 분석 결과, 의료 분야에 특화된 미세 조정(fine-tuning)과 모델의 규모(scale)는 모델이 진단을 변경하는 것에 덜 취약하게 만듭니다. 이는 의료 지원을 위해 AI를 사용하는 상황에서 심술적 편향이 안전성에 미치는 영향을 시사하며, AI 시스템의 안전성 확보에 중요한 고려 사항이 됩니다.

전문가들이 외부 대규모 언어 모델(LLM)에 작업 문서를 보낼 때 개인 정보를 가리기 위한 가역적 가명화(reversible pseudonymisation)가 일반적인 안전장치로 사용됩니다. 이 연구는 이러한 보호 기법에 대한 공개 벤치마크와 이를 기반으로 구축된 엔진을 제시합니다. 연구진은 다섯 가지 기존 오픈 도구와 정규 표현식 기준선, 그리고 두 가지 강력한 도구를 기반으로 구축된 오픈 엔진을 비교 분석했습니다.

이 벤치마크는 러시아어와 영국 영어에 대해 수행되었으며, 기존 도구들이 외부 데이터셋에서 사전에 정의된 임계값을 충족하지 못함을 보여줍니다. 실제로 기존 도구들은 영국 영어에서 식별자 및 유출 임계값을 충족하지 못했으며, 러시아어에서는 식별자 임계값이 경계선에 머물렀습니다. 가장 우수한 기존 도구들은 외부 데이터셋에서 문서의 전체 값이 58%에서 61%까지 노출시킨다는 결과도 나왔습니다.

하지만 연구에서 개발된 엔진은 합성 문서에 대해 높은 성능을 보였습니다. 엔진은 합성 데이터에서 0.3%와 0.2%의 가시성을 보이며 모든 탐지 임계값을 충족했습니다. 특히 영국 영어에서는 760번의 응답 후에도 플레이스홀더의 최소 99%를 복원했으며, 러시아어에서는 99% 임계값에 비해 이름 플레이스홀더의 94.6%만 복원했습니다. 이는 pii-guard에서 차용한 굴절 형태가 성(surname) 형태를 잘못 생성하기 때문에 발생한 차이점입니다.

이 엔진은 동일한 생성기에서 나온 여섯 개의 별도 홀드아웃 세트를 기반으로 개발되었으며, 실제 문서는 테스트되지 않았다는 점을 유의해야 합니다. 따라서 이 연구 결과는 외부 데이터셋의 한계와 언어별 복원 정확도의 차이점을 고려하여 가역적 가명화 시스템의 성능을 평가하는 데 중요한 맥락을 제공합니다.

C언어의 미정의 동작(Undefined Behavior, UB)에 대해 괜찮다고 생각하는 사람들에게 경고합니다. 개발자들이 미정의 동작이 발생했을 때 예상치 못한 결과를 초래할 수 있음을 구체적인 코드를 통해 보여줍니다.

예를 들어, `std::unreachable()`을 호출하거나 널 포인터를 역참조하는 행위는 UB를 유발하며, 이는 프로그램이 예상치 못한 방식으로 동작하게 만듭니다. 널 포인터에 값을 할당하거나 포인터 산술을 수행할 경우, 컴파일러가 의도하지 않은 메모리 영역에 접근하거나 프로그램이 즉시 충돌하는 결과를 초래할 수 있습니다.

GCC나 clang 같은 컴파일러가 UB를 감지하지 못하는 이유에 대해 설명하며, 이는 정지 문제(halting problem)와 관련이 있다고 지적합니다. 따라서 UB가 발생했을 때 프로그램이 메모리에서 임의의 값을 읽거나 쓰거나 의도적으로 충돌하는 등 어떤 일이든 할 수 있음을 입증합니다.

결론적으로 미정의 동작은 단순히 세그멘테이션 오류를 일으키는 것을 넘어, 프로그램의 실행 흐름과 메모리 상태를 완전히 통제할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 개발자는 UB를 무시하지 않고 그 위험성을 인지해야 합니다.

의수 및 보조 인터페이스는 표면 근전도(sEMG)를 이용한 손 제스처 디코딩에 점점 더 의존하고 있습니다. sEMG 신호는 개인별 요인에 의해 형성되기 때문에, 이러한 시간 흐름 스트림을 모델링하는 데 일반적으로 사용되는 순환 신경망(RNN)은 새로운 사용자나 새로운 제스처 클래스에 맞춰 적응해야 합니다. 이러한 적응을 처음부터 다시 학습하지 않고 가능하게 하는 지속 학습(Continual Learning, CL)이 있지만, 순환 sEMG 모델에 이를 적용하는 것은 간단하지 않습니다.

표준 순환 훈련 방식은 학습을 불안정하게 만들 수 있으며, 현실적인 사용자 간 변화(cross-user drift) 하에서 어떤 CL 전략이 효과적인지에 대해서는 아직 확립되지 않았습니다. 연구진은 NinaPro DB1 데이터셋에서 도메인 및 클래스 증분 변화 하에 세 가지 대표적인 CL 전략을 평가했으며, 그 결과 경험 재생(experience replay)이 탄성 가중치 통합(EWC) 및 단순 미세 조정보다 우수한 성능을 보였습니다.

경험 재생은 클래스 증분 변화에 대해 83.3%의 최종 정확도를 달성하면서도 망각을 1.8~5.8% 정확도 하락으로 제한했습니다. 이는 EWC와 단순 훈련에서 발생하는 16.2~28.5%의 정확도 하락보다 훨씬 낮은 수치입니다. 또한, 모델은 셔플되고 독립적으로 윈도우화된 세그먼트에서 훈련되어야 하며, 시간 순서대로 스트리밍 윈도우를 사용하는 것은 네트워크를 단일 지배적인 제스처 예측으로 붕괴시키지만, 셔플되고 상태가 없는(stateless) 체제는 안정적으로 훈련됩니다.

마지막으로, 수작업 시간 영역 특징(hand-crafted time-domain features)은 원시 신호에 비해 각 작업의 정확도를 최대 약 40% 향상시키지만, 클래스 증분 변화 하에서 이 이득을 보존하는 것은 경험 재생 방식에서만 가능합니다.