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단일 시점 연합 그래프 학습(One-shot federated graph learning, FGL)은 서버가 매우 압축된 정보로부터 클라이언트 기여도를 추정해야 하는데, 기존의 볼륨 기반 가중치 방식은 데이터 양은 고려하지만 클라이언트 간의 연결 구조를 간과하는 한계가 있습니다. 이에 본 논문은 토폴로지 인식 클라이언트 차별화를 도입하는 구조 엔트로피 기반 그래프 확산 생성 방법인 SPIRE를 제안합니다.

SPIRE는 차수 분포 구조 엔트로피를 사용하여 차수-질량 분산의 간결한 기술을 제공하고 이를 통해 구조적 클라이언트 가중치를 도출합니다. 이는 데이터 볼륨을 넘어 그래프 토폴로지의 차이를 설명하는 귀납적 편향을 제공하여 클라이언트 기여도를 더 정확하게 반영합니다. 또한 서버에서 그래프 확산 모델을 사용하여 가중치가 부여된 클라이언트 프로토타입을 조건으로 가짜 그래프를 합성하며 추가적인 클라이언트 측 훈련 없이 의미론적 및 구조적 정보를 포착합니다.

생성된 가짜 그래프는 분리 합집합 융합을 통해 조립되어 전체 그래프 신경망을 훈련하는 데 사용됩니다. 일곱 가지 실제 그래프 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과, SPIRE는 기존 방식 및 단일 시점 FGL 방법보다 일관되게 우수한 성능을 보였습니다. 특히 이 방법은 이질적인(비-IID) 설정과 그래프 교란 설정에서 특히 강력한 성능 향상을 입증했습니다.

블록 확산 추측 디코딩(Block diffusion speculative decoding)은 LLM 추론 효율성을 개선하기 위해 미래 토큰 블록을 병렬로 제안하고 타겟 모델을 통한 단일 순방향 패스로 검증하는 방식을 제안합니다. 그러나 기존 방법들은 승인된 접두사만 유지하고 거부된 접미사를 버리기 때문에 해당 위치에 사용된 계산이 후속 초안 작성 라운드에 이익을 제공하지 못하며, 작성자가 미래 토큰에 대한 표현을 처음부터 반복적으로 재구성해야 하는 문제가 발생합니다.

연구진은 거부 결정은 토큰을 확정할 수 있는지 여부만을 결정할 뿐이며, 거부된 위치의 검증기 표현(verifier representations)은 후속 예측에 유용한 정보를 제공할 수 있다는 점을 관찰했습니다. 이러한 관찰을 바탕으로 연구진은 검증기 정보가 초안 작성 라운드 전반에 걸쳐 흐를 수 있도록 하는 간단하면서도 효과적인 프레임워크인 DFlow를 제안했습니다. DFlow는 추가적인 타겟 계산 없이 거부된 접미사에 대해 타겟 검증기가 생성한 은닉 상태를 재사용하여 후속 초안 작성을 안내합니다.

이러한 정보 흐름을 효과적으로 학습하기 위해 DFlow는 이전 예측에서 얻은 검증기 표현을 후속 예측에 다시 피드백하는 자체 조건 훈련 전략을 도입했습니다. 다양한 벤치마크에서 Qwen3 모델에 대한 실험 결과는 DFlow가 DFlash보다 초안 품질과 수용 길이를 일관되게 개선함을 보여줍니다.

미국 연방 항소법원은 미시시피주 잭슨 시가 주민들에게 납 오염수를 마시게 한 소송을 기각하는 판결을 확정했습니다. 이 소송은 시 정부가 주민들에게 물의 독성에 대한 정보를 고의로 숨기고 끓여 마시라는 통보를 통해 문제를 악화시켰다고 주장하며 주민들의 헌법상 신체적 온전함 권리를 침해했다고 제기했습니다.

판결에 반대했던 도널드 트럼프 임명 판사인 커트 엥겔하르트 판사는 정부의 모든 잘못에 대한 구제책이 헌법에 명시되어 있지 않으며, 공중 보건 위기 중 공무원으로부터 진실된 정보를 받을 헌법적 권리는 없다고 지적했습니다. 이는 미국 헌법이 이러한 주장을 뒷받침하기에 충분하지 않다는 의미입니다.

이 사건은 잭슨 시가 2015년부터 상수도 시스템 내에서 높은 납 수치를 발견했음에도 불구하고 6개월 동안 주민들에게 침묵을 지키며 오염 사실을 알리지 않았다는 점이 핵심입니다. 이로 인해 주민들은 위험한 물을 계속 마셨고, 2022년 소송에 따르면 일부 주민들의 자녀들이 납 중독 진단을 받았습니다.

한편, 이러한 법적 판결은 트럼프 행정부가 깨끗한 물 관련 보호 조치를 약화시키려는 움직임과 맞물려 나왔으며, 환경보호청(EPA)이 깨끗한 물법을 희석하기 위한 보충 규칙을 발표하면서 환경 단체들의 비판을 받고 있습니다. 이는 미국 내에서 공중 보건 위기 시 물 안전과 정보 공개의 권리가 어떻게 다루어지는지에 대한 중요한 맥락을 제공합니다.

재귀적 초해상도(SR)는 이미지를 반복적으로 모델에 피드백하여 확대하는 방식으로 극단적인 배율의 초해상도를 구현하지만, 필요한 소스 해상도가 기하급수적으로 증가함에 따라 깊은 스케일에서의 정답 데이터 확보가 어려워 예측이 감독되지 않는 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 OracleZoom이라는 온-폴리 정책 증류에서 영감을 받은 참조 제약 프레임워크가 제안되었습니다.

OracleZoom은 마지막 정답 증거를 감독 경계를 넘어 유지하며 궤적을 학습하는 방식으로 작동합니다. 직접적 및 교차 스케일 감독은 검증 가능한 콘텐츠를 제약하고, 참조 없는 품질 목표는 해결되지 않은 세부 사항을 안내합니다. 또한 KL 제약된 사전 학습된 잠재 표현은 품질 기반 표류를 제한하며, EMA 일관성은 감독 경계를 안정화시킵니다.

이 방법론을 일곱 가지 데이터셋에 적용한 결과, OracleZoom은 확대 스케일 전반에 걸쳐 최첨단 SR 품질을 달성했으며, 평균 0.713 CLIPIQA를 기록했습니다. 특히 더 깊은 스케일에서 더 큰 성능 향상을 보였고 환각 현상을 현저히 줄이는 데 성공했습니다. 관련 코드, 데이터, 모델은 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다.

몬테카를로 트리 탐색(MCTS)은 결정론적 환경의 온라인 계획에서 성공을 보였으나, 특히 연속적인 상태-행동 공간을 가진 확률적 마르코프 결정 과정(MDP)으로 확장하는 데는 여전히 많은 어려움이 남아 있습니다. 기존 방법들인 HOOT 등은 연속 공간을 다루지만 비정상적이고 확률적인 환경에서 이론적 보장이 부족한 로그 탐색 보너스에 의존합니다.

최근 POLY-HOOT와 같은 방법은 결정론적 MDP에서 수렴을 달성하기 위해 다항식 보너스 항을 도입했지만, 확률적 MDP에 대한 유사한 이론은 아직 개발되지 않았습니다. 이에 본 논문에서는 연속적이고 확률적인 MDP를 위해 새로운 MCTS 알고리즘인 $\Algname$을 제안합니다. $\Algname$은 연속 행동 공간의 비정상성을 해결하기 위해 값 백업 연산자로 거듭제곱 평균(power mean)을 통합하고 다항식 탐색 보너스를 결합합니다.

이러한 이론적 분석을 통해 $\Algname$은 방문된 궤적의 수 $n$에 대해 $\mathcal{O}(n^{-\zeta})$의 다항식 속도로 수렴함을 입증하며, 여기서 $\zeta$는 $(0, 1/2)$의 값을 가집니다. 이는 POLY-HOOT의 비점근적 수렴 보장을 확률적 환경으로 확장하는 것을 의미합니다. 실험 결과는 확률적 작업에서 $\Algname$의 효과를 입증하며 연속적이고 확률적인 영역에서 이 알고리즘이 효과적임을 보여줍니다.

소스 코드 검토를 우회하는 트러스팅-트러스트 공격이 컴파일러가 아닌 GNU strip 유틸리티에서도 가능함을 실증했습니다. 이 공격은 소스 코드를 검사하거나 생성, 수정하지 않고 완성된 ELF 파일을 변환하는 방식으로 작동합니다.

공격의 범위는 시스템 전체로 확장되어 NixOS 부트스트랩 단계부터 최종 환경에 이르기까지 감염이 이어지는 것을 보여주었습니다. 이는 개발자가 소스 코드를 통해 시스템의 무결성을 보장한다고 가정하는 방식에 근본적인 의문을 제기합니다.

따라서 개발 환경에서 ELF 파일의 변환 과정이나 배포판 전체의 무결성을 관리하는 데 있어, 소스 코드 검토를 우회하는 새로운 형태의 보안 위협에 대해 주의해야 합니다. 이 공격은 최종 결과물에 대한 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

생성 모델을 이용한 계획은 가능한 한 적은 시뮬레이션 호출로 상태의 가치를 추정하는 것을 목표로 합니다. SmoothCruiser는 엔트로피 정규화된 벨만 백업의 부드러움을 활용하여 문제에 독립적인 복잡도 $\widetilde O(\varepsilon^{-4})$를 달성하지만, 추정기는 1차까지만 고려합니다.

연구진은 SmoothCruiser 유형 계획기의 샘플 복잡도 지수가 국소 테일러 나머지(local Taylor remainder)의 차수 $\beta$에 의해 결정됨을 보였습니다. 이는 오라클 복잡도를 $\widetilde O(\varepsilon^{-(2+2/(\beta-1))})$로 나타내며, 1차 경우 $\beta=2$는 SmoothCruiser를 복원하고, 2차/3차 나머지인 $\beta=3$에서는 $\widetilde O(\varepsilon^{-3})$의 복잡도를 달성합니다.

이러한 고차 복잡도 영역에 도달하기 위해 행동 분포에 대한 최적 운송(optimal-transport) 평활화된 벨만 백업을 사용했는데, 이는 닫힌 형태, 정책 경사, 리프시츠 헤세(Lipschitz Hessian)를 가지며 편향 없는 교차 곱 추정치를 허용합니다. 그 결과로 얻어진 SecondOrderSmoothCruiser는 고정된 OT 매개변수에 대해 $\widetilde O(\varepsilon^{-3})$의 오라클 복잡도를 달성합니다.

연구는 OT, 엔트로피 정규화, 비정규화 목표 간의 관계를 명시적인 정규화-편향 경계(regularization-bias bounds)를 통해 연결합니다. 이는 복잡한 계획 문제에서 더 효율적이고 정확한 가치 추정 방법을 제공할 수 있음을 시사합니다.

Chrome에서 모든 창을 닫았을 때 사이트 데이터 삭제 설정을 하더라도 Google 검색 후 google.com 데이터가 남아있는 현상이 재현되었습니다. 이 문제는 Chrome 152.0.7977.83 버전을 사용하는 서로 다른 Mac 두 대에서 확인되었습니다.

사용자들이 사이트 데이터 삭제 기능을 활성화했음에도 불구하고 특정 검색 엔진의 데이터가 Chrome 내에 지속적으로 남는 현상이 발생한다는 점이 주목됩니다. 테스트 과정에서는 기본 검색 엔진을 DuckDuckGo로 변경하고 Chrome에 로그인하는 등의 조치를 취한 상태에서 해당 현상이 관찰되었습니다.

이는 Chrome이 사용자 사이트 데이터 설정과 특정 검색 엔진 데이터 간의 예외 처리 방식에 있어 예상치 못한 동작을 보일 수 있음을 시사합니다. 개발자들은 이러한 현상이 Chrome의 데이터 관리 정책과 검색 엔진 통합 방식에 어떤 영향을 미치는지 확인하고 관련 설정을 검토할 필요가 있습니다.

Cloud in a Bottle은 컨테이너형 앱과 통합 인증을 결합한 오픈소스 개인 클라우드 시스템입니다. 이 프로젝트의 목표는 셀프 호스팅을 복잡한 시스템 관리 부업이 아닌, 웹 애플리케이션을 제공하는 스마트폰처럼 누구나 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 만드는 것입니다.

이 시스템은 보안을 강화하는 데 중점을 두고 구현됩니다. 구체적으로 Ubuntu 기반 서버 위에서 루트 권한이 없는 보안 강화 컨테이너 환경에서 애플리케이션을 실행하여 안전성을 확보합니다. 이는 사용자가 복잡한 서버 설정 없이도 개인 클라우드 환경을 구축하고 관리할 수 있도록 돕습니다.

Cloud in a Bottle은 개발자들이 시스템 관리 부담 없이 개인 클라우드 서비스를 쉽게 구축하고 운영할 수 있는 방법을 제시합니다. 이를 통해 컨테이너 기술과 통합 인증을 결합하여 개인화되고 안전한 셀프 호스팅 환경을 제공하고자 합니다.

그랜드 테프트 오토 바이시시티 온라인(GTA Vice City Online)을 브라우저에서 직접 플레이할 수 있는 웹 포트가 출시되었습니다. 이 게임은 1980년대 마이애미를 배경으로 하며, 웹어셈블리 엔진을 사용하여 대용량 다운로드 없이도 즉시 로딩되며 스트리밍 방식으로 지도를 표시합니다.

핵심 기능으로는 PC나 PS2에서 저장한 .b 파일을 업로드하고 다운로드하여 진행 상황을 저장하거나 백업할 수 있는 통합 저장 관리자(Save Manager)가 제공됩니다. 또한, 데스크톱에서는 표준 키보드와 마우스를, 모바일에서는 터치 컨트롤을 지원하며 엑스박스 및 플레이스테이션 컨트롤러를 통한 게임패드 입력도 가능합니다.

성능과 안정성을 위해 몇 가지 기술적 고려 사항이 있습니다. 3D 세계를 렌더링하려면 브라우저 설정에서 하드웨어 가속(Hardware Acceleration)을 활성화해야 하며, 이 설정이 비활성화되면 웹어셈블리 엔진이 초기화되지 않을 수 있습니다. 또한, 최신 하드웨어에서 최대 성능을 위해 프레임 속도(FPS) 제한을 해제할 경우 물리 엔진 버그가 발생할 수 있으므로, 안정적인 플레이를 위해서는 프레임 속도를 30 또는 60으로 제한하는 것을 권장합니다.

이사어스페이스가 두 번째 발사에서 위성을 궤도에 성공적으로 배치하며 유럽 우주 역사의 새로운 장을 열었습니다. 2026년 9월 5일 노르웨이 안도야 우주 발사 시설에서 진행된 이번 임무는 유럽에서 위성을 궤도에 올린 최초의 상업 우주 회사라는 기록을 세웠습니다.

이번 발사는 유럽이 우주에 대한 주권적 접근권을 확보했음을 의미하며, 이는 상업 및 기관 고객들에게 새로운 발사 대안을 제공합니다. 이사어스페이스는 발사체 개발 및 제조를 자체적으로 수행하는 수직 통합 모델을 통해 이 성과를 달성했으며, 이는 글로벌 우주 산업의 병목 현상을 해소하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

이번 임무는 기술적으로도 중요한 의미를 가지는데, 발사체는 맥스큐(MaxQ)를 통과하고 카르만 선(100km)을 넘어 궤도 속도에 도달하며 2단 엔진을 성공적으로 점화했습니다. 또한 회사는 캐나다 노바스코샤에 새로운 발사 시설을 건설하는 등 글로벌 발사 네트워크를 확장하고 있으며, 향후 40,000제곱미터 규모의 생산 시설을 통해 연간 40대의 발사체 생산 목표를 가지고 있습니다.

테드 창(Ted Chiang)의 단편 소설 「테이블에서 부스러기를 잡다(Catching crumbs from the table)」가 2000년 6월 1일에 네이처(Nature) 저널에 게재된 내용을 소개합니다. 이 기사는 과학 소설의 영역을 다루면서도 과학적 개념과 철학적 질문을 깊이 있게 탐구하는 작품으로 평가받고 있습니다.

해당 논문은 네이처 405권 517페이지에 실려 있으며, 인간이 메타휴먼 과학에 직면하면서 메타과학자가 되었다는 주제를 다룹니다. 이는 과학적 사고방식과 인간 존재에 대한 근본적인 질문을 연결하는 흥미로운 시각을 제공합니다.

이 글은 과학적 발견과 인간의 인식 사이의 관계를 탐구하는 문학적 접근 방식을 보여줍니다. 독자들은 과학적 배경을 가진 서사를 통해 복잡한 개념을 이해하고 새로운 관점을 얻을 수 있습니다.

작가 로브 웨이처트의 웹사이트는 예술, 디자인, 영화, 음악에 대한 개인적인 기록과 아카이브를 공유하는 공간입니다. 그는 필름과 음악에 대한 집착을 바탕으로 방대한 사소한 기록 데이터를 수집하고 공유하는 데 중점을 두고 있습니다.

최근 포스팅에서는 영화와 음악에 대한 깊은 성찰이 담겨 있으며, 예를 들어 영화 <Almost Invisible>에 대한 평론이나 <The Odyssey>와 같은 고전 영화에 대한 감상 등을 통해 예술적 실패와 성공에 대한 개인적인 관점을 제시합니다. 또한 펑크 록 밴드 Nomeansno나 Andrew W.K.와 같은 아티스트들의 작품에 대한 기록을 통해 대중문화 속의 역사적 맥락을 탐구합니다.

이러한 콘텐츠는 단순히 개인적인 취미를 넘어, 미학적 실패와 예술적 비전의 충돌이라는 주제를 다루며 독자들에게 깊이 있는 시각을 제공합니다. 특히 영화 복원 기술이나 음악 사운드에 대한 언급은 창작 과정에서 기술적 디테일이 어떻게 감성적인 경험으로 이어지는지에 대한 맥락을 제공합니다.

결론적으로 이 사이트는 창작자와 아카이브에 관심 있는 독자들에게 예술과 미디어의 교차점에서 발견되는 흥미로운 기록과 사색을 제공하는 데 의미가 있습니다.

로봇이 이전에 보지 못한 언어로 글을 작성했다는 내용의 기사입니다. 이 기사는 2019년에 발표된 내용을 다루고 있으며, 인공지능이 학습한 데이터를 기반으로 새로운 언어 생성 능력을 탐구하는 주제를 다룹니다.

해당 기사는 로봇이 이전에 접하지 못한 언어로 텍스트를 생성하는 현상을 다루고 있습니다. 이는 기계 학습 모델이 훈련 데이터의 경계를 넘어선 추론 능력을 발휘할 수 있는지에 대한 중요한 질문을 던집니다. 개발자들은 AI가 기존에 학습한 패턴을 재조합하는 것을 넘어 완전히 새로운 언어 구조를 이해하고 생성할 수 있는지에 주목해야 합니다.

이러한 연구 결과는 언어 모델의 확장성과 일반화 능력에 대한 이해를 심화시키는 데 기여합니다. 특히, AI가 언어의 문법적 규칙뿐만 아니라 의미론적 맥락까지 이해하여 새로운 언어를 창조하는 과정은 언어 처리 기술의 다음 단계에 대한 통찰을 제공합니다.

따라서 이 기사는 AI가 언어 생성에서 보이는 능력의 한계를 탐색하고, 미래의 자연어 처리 시스템이 어떤 방향으로 발전해야 하는지에 대한 맥락을 제공합니다.

Claude 모델 3종을 활용한 코드 탐색 및 편집 실험에서 단순 위치 찾기를 위한 의미 기반 도구 호출 비중은 0~6%에 불과했습니다. 연구진은 이러한 단순 검색 방식이 실제 작업에 충분하지 않다고 보고, 도구를 먼저 사용하도록 강제했을 때 해당 실험군의 성공률이 100%에서 89%로 하락하는 결과를 얻었습니다.

이는 코딩 에이전트가 단순히 검색 정확도만을 기준으로 도구를 사용하는 것이 아니라, 도구가 제공하는 맥락과 출력 형식의 질을 중요하게 고려해야 함을 시사합니다. 검색 결과의 정확성만큼이나 반환되는 맥락과 출력 형식이 코드 편집 작업의 효율성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

따라서 개발 환경에서 도구를 활용하는 AI 에이전트의 성능을 높이려면, 단순한 위치 정보 제공을 넘어 LSP 결과와 같은 복잡한 정보를 포함하는 맥락적이고 구조화된 출력을 제공하는 것이 필수적입니다.

개발자로서 애플 플랫폼용 소프트웨어를 배포하고 판매하려면 맥 하드웨어가 필수적이라는 점을 전제로 맥을 선택하는 과정에 대한 경험을 공유합니다. 가상 머신 환경에서 macOS를 구동하는 것은 비효율적이며, CI/CD 서비스인 Codemagic도 유용하지만 원격 환경에서 앱 사용 경험을 완벽하게 검증하기는 어렵다는 점을 언급합니다.

맥을 선택할 때 가장 중요하게 고려한 요소는 비용과 전력 사용량이었으며, 이로 인해 ARM 기반의 Apple Silicon 칩이 전력 대비 성능(performance-per-Watt) 측면에서 가장 합리적인 선택이라고 판단했습니다. 초기에는 비용 절감을 위해 M1 칩을 고려했으나, M1 Mac Mini의 팬과 전력 공급 시스템에 대한 우려가 생겼습니다.

특히 전력 공급 방식에 대해 논의하며, 외부 전원과 인버터를 거치는 과정에서 전력 손실이 발생하고, 전원 어댑터를 분리하여 사용하는 모딩(modding) 과정에서 발생할 수 있는 위험과 Apple의 제한적인 정책을 고려하여 M1 Mac Mini는 최종적으로 포기했습니다. 이 경험은 개발 환경에서 하드웨어 선택과 전력 관리가 실제 작업 효율에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 맥락을 제공합니다.

기존 PDF 편집 프로그램들은 대부분 유료이거나 광고가 포함되어 있거나, 웹 기반이거나 복잡하고 기능 제한이 많은 경우가 많습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자주 사용하는 기능에 집중한 간단한 무료 포터블 Windows용 PDF 편집기가 개발되었습니다.

이 편집기는 WinUI 3를 사용하여 제작되었으며, 사용자들이 자주 필요로 하는 핵심 기능에 초점을 맞추어 개발되었습니다. 주요 기능으로는 PDF 내의 기존 텍스트를 선택하고 이동하거나 삭제할 수 있으며, 더블클릭만으로 직접 텍스트를 수정할 수 있습니다.

특히 텍스트를 수정할 때 기존 폰트는 그대로 유지되도록 설계되어 있어 사용 편의성을 높였습니다. 이 도구는 복잡한 기능보다는 필수적인 편집 작업에 집중하여 누구나 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 제작되었습니다.

밴쿠버의 한 스트립 클럽 인스타그램 계정이 트럼프 전 대통령 관련 표지판 때문에 삭제되었습니다. 이 표지판에는 "수영장(pool)은 감당 못 하지만 우리의 호수(lake)는 원한다"는 내용이 담겨 있었는데, 이는 트럼프가 캐나다와의 협상에서 제기한 오타와 워싱턴 반영 풀(reflecting pool) 사건을 언급하며 캐나다와 미국의 관계에 대한 긴장을 반영한 내용이었습니다.

이 사건은 캐나다와 미국의 호수 문제와 관련된 외교적 논쟁이 사회적 이슈로 부각되면서 발생했습니다. 표지판은 캐나다와 미국의 관계에 대한 긴장감을 보여주는 상징적인 메시지로 여겨졌으며, 클럽 소유주와 직원들은 이 표지판이 웃음을 유발한다고 생각했지만, 소셜 미디어 플랫폼 측에서 계정을 삭제 조치했습니다.

계정 삭제 후 소유주는 표지판이 캐나다와 미국 간의 긴장 관계를 보여준다고 강조하며 이에 대한 지지를 받고 있습니다. 현재 소유주는 메타(Meta) 측과 연락하여 계정 권한을 되찾기 위해 노력하고 있으며, 표지판 자체는 여전히 건물에 걸려 있습니다.

도널드 트럼프 대통령은 늑대와 멕시코 늑대 보호종에 대한 멸종위기종 보호 조치를 철회하는 행정 명령에 서명했습니다. 이 결정은 목축업자들이 가축을 보호하기 위해 늑대를 사살할 수 있는 길을 열어줄 수 있다는 점에서 논란이 되고 있습니다.

행정 명령은 목축업자들이 가축을 보호하기 위해 늑대를 사살할 수 있도록 허용하며, 이는 늑대가 식품 공급망과 미국 문화유산에 "필수적인 역할"을 한다고 명시한 것입니다. 그러나 환경 보호 단체들은 이 조치가 멸종 위기 늑대 개체군 회복 노력을 좌절시킬 수 있다고 비판했습니다.

이 명령에 따라 내무부 장관 더그 버거는 늑대와 멕시코 늑대 개체군이 멸종 위기종 목록에서 제외될 만큼 충분히 회복되었는지 판단하기 위해 90일의 시간을 부여받았습니다. 환경 단체들은 늑대가 가축에 가하는 공격이 드물고 목축업자의 수입에 큰 영향을 미치지 않는다는 연구 결과를 제시하며 이러한 조치가 목축업자들을 달래기 위한 방해 요소라고 지적했습니다.

현재 미국 내에는 약 18,000마리의 회색 늑대가 존재하지만, 서식지 파괴로 인해 여전히 멸종 위기에 놓여 있습니다. 늑대 보존 센터는 현재 시스템 하에서 목축업자들이 늑대로 인해 발생한 가축 손실에 대해 최대 100% 보상을 받을 자격이 있다고 밝혔습니다.

Bespoke는 명령 대신 정중한 요청과 감사 인사를 요구하는 정적 타입 언어 구상입니다. 이 언어는 소스 파일인 .charming에 빅토리아 시대식 예절을 담아내는 것을 목표로 합니다.

Bespoke는 프로그래밍 과정에서 주체별로 요청을 분리하여 처리하는 방식을 제안합니다. 할당이나 변경 요청은 컴파일러에게, 출력은 출력 콘솔에, 파일 및 런타임 작업은 호스트 환경에 요청하도록 설계되었습니다.

이러한 구조는 단순히 코드를 실행하는 것을 넘어, 호칭, 문장 부호, 문장의 맺음 등 언어적 요소까지 고려하여 상호작용을 정의하고자 합니다. Bespoke는 프로그래밍에 예의와 정중함을 도입하여 사용자에게 더 부드러운 상호작용을 제공하는 데 중점을 둡니다.