洪 民憙 (Hong Minhee)

@hongminhee@hackers.pub · 604 following · 401 followers

Hi, I'm who's behind Fedify, Hollo, BotKit, and this website, Hackers' Pub!

Fedify, Hollo, BotKit, 그리고 보고 계신 이 사이트 Hackers' Pub을 만들고 있습니다.

Fedify、Hollo、BotKit、そしてこのサイト、Hackers' Pubを作っています。

嗨，我是 Fedify、Hollo、BotKit 以及這個網站 Hackers' Pub 的開發者！

Website
hongminhee.org
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Zenn
@hongminhee
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洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub
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소프트웨어 개발자들이 자주 틀리는 외래어 표기법.

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洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub
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소프트웨어 개발자들이 자주 틀리는 외래어 표기법.

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のえる @noellabo@hackers.pub
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見出しに自動生成されるidの--から後ろの部分、見出しの文字が含まれるけど、日本語の濁点や半濁点が消えるね。『ドメイン』が『トメイン』になる。NFD絡みか。消えないで欲しい。

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Woojin Kim @me@hollo.woojinkim.org
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어제 타임라인에서 맥미니 서버로 어느정도 규모까지 버틸 수 있을지에 대한 고민이 지나가는걸 봤는데 1월부터 신형 맥미니로 이것저것 운영해본 경험 안에서는 오히려 문제는 서버 기계가 아니라 가정용 전원과 가정용 인터넷에서 터질 것 같다.

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洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub
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소프트웨어 개발자들이 자주 틀리는 외래어 표기법.

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Simon Park @parksb@silicon.moe
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<Tracing the thoughts of a large language model>

LLM이 어떻게 생각하는지 추적하는 연구인데 아주 흥미롭다. LLM이 단순히 바로 다음에 올 높은 확률의 단어를 선택할 것이라고 생각했지만, 실제로는 미리 단어를 계획한 다음에 문장을 완성했다고. 다국어 구사와 암산 부분도 재미있다. 인간이 생각하는 방식과 크게 다르지 않은 것 같은데 기계가 정말 생각을 못한다고 할 수 있을까...

anthropic.com/research/tracing

A hand-drawn image where a black square overlaps with a white circle, revealing nodes and connections inside the circle, some of which are highlighted

Tracing the thoughts of a large language model

Anthropic's latest interpretability research: a new microscope to understand Claude's internal mechanisms

www.anthropic.com

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geeknews_bot @geeknews_bot@sns.lemondouble.com
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GN⁺: 대형 언어 모델의 사고 과정을 추적하기
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- Claude 같은 언어 모델은 사람이 직접 프로그램한 것이 아니라 방대한 데이터로 학습됨
- 학습 과정에서 문제 해결 전략을 스스로 학습하며, 이 전략은 수십억 개의 연산에 암호화되어 있음
- 결과적으로 모델 개발자조차도 Claude가 대부분의 작업을 어떻게 수행하는지 완전히 이해하지 못함
- Claude 같은 모…
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https://news.hada.io/topic?id=20002&utm_source=googlechat&utm_medium=bot&utm_campaign=1834

대형 언어 모델의 사고 과정을 추적하기 | GeekNews

Claude 같은 언어 모델은 사람이 직접 프로그램한 것이 아니라 방대한 데이터로 학습됨학습 과정에서 문제 해결 전략을 스스로 학습하며, 이 전략은 수십억 개의 연산에 암호화되어 있음결과적으로 모델 개발자조차도 Claude가 대부분의 작업을 어떻게 수행하는지 완전히 이해하지 못함Claude 같은 모델이 "무엇을 생각하는가"를 이해하면 모델의 능력을 더 잘

news.hada.io · GeekNews

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bgl gwyng @bgl@hackers.pub
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better CSS에 대한 접근들(CSS-in-JS, Atomic CSS, Preprocessor)의 공통된 한계는 constraint solving 방식이 아니란 것이다.

다들 어떤 기존의 스타일을 '덮어쓰는' 방법, 근데 개중에 좀 잘 덮어쓰는 방법을 찾고 있다. 그런데 많은 경우, 뭔가를 덮어쓰려고 하고 있다면, 그건 사실 값을 덮어쓰는게 아니고 만족해야할 조건을 추가하고 싶은거다. 값을 덮어쓰는 것은 조건을 추가하는 방법 중 가장 강제적인 하나의 방법일 뿐이고. 즉, 디자인 시스템은 어떤 조건들의 합들로부터 실제 스타일을 구하는 방법이어야 하고, 개발자는 조건만 명시할 수 있어야 한다.

constraint solving을 잘 설계하고 구현하는게 어렵다 왜 이렇게 안 하냐고 하긴 좀 거시기하다. 그래서 나도 요즘 propagator를 공부중이다.

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Cojette @cojette@hackers.pub
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데이터에서 인과 관계를 아예 찾을 수 없냐면, 그렇지는 않습니다. 그 과정이 생각보다 조금 더 단계가 많을 뿐입니다. 인과 분석에 있어서, 인과 구조가 단순히 ‘뭐가 바뀌면 뭐가 바뀐다‘ 이상으로 다양하고, 어떤 식으로 다양할 수 있는지를 이해해야 인과 관계를 가정하고 조건적 사고를 진행할 수 있을 것입니다. 이를 고려하지 않고 너무 인과관계를 단순하게 보다보니 잘못된 내용을 호도하거나 아예 배제하는 경우가 종종 눈에 띄어 아쉽습니다. 관련하여 인과 관계 구조를 구분하고 각각의 분석법을 훑어볼 수 있게 정리해 보았습니다. https://cojette.github.io/posts/structureofcausation/

인과 관계의 다양한 구조와 분석 방안

현실에서 나타나는 현상은 시간에 따라 변화한 무언가를 말한다. 그리고 그런 시간에 따른 변화는 독립적으로 이루어지는 건 많지 않아, 그 변화 속에서 다양한 인과 관계가 형성된다. 그리고 사람들은 그 관계를 특정하고 싶어하고, 이를 수치적으로 풀고자 한다. 하지만 이를 풀어내는 것은 쉽지 않고 오용되는 경우가 너무나도 많아, ‘상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다’는 말을 다들 입에 달고 살게 되었다. 하지만 여전히 이 말만 유명하고, 이 이상으로 나아가지 않는다. 심지어 이를 이상하게 해석한 후 마치 진실인 양 호도하는 이야기마저도 눈에 띈다. 물론 데이터에서 인과 관계를 아예 찾을 수 없냐면, 그렇지는 않다. 그 과정이 생각보다 조금 더 단계가 많을 뿐이다.

cojette.github.io · Cojette의 Data Wonderland

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박진우 @parkjinwoo@hackers.pub
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베이즈 확률론에서 사후 확률을 다룰 때 베타 분포를 가정한다. 베타 분포의 확률 밀도 함수는 다음과 같다.

f(x;α,β)=1B(α,β)⋅xα−1(1−x)β−1 f(x; \alpha, \beta) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)} \cdot x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}

여기서 B(α,β)는 베타 함수이며 다음과 같이 정의된다.

B(α,β)=Γ(α)Γ(β)Γ(α+β) \mathrm{B}(\alpha,\beta) = \frac{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}{\Gamma(\alpha+\beta)}
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洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub
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정진명 @jjme@hackers.pub
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해커스펍 계정을 만들었습니다. 권유와 초청 주신 분들 감사합니다.

저는 게임 기획자로 일하고 있습니다만, 요즘 몇년은 js/react로 제품에 들어갈 코드를 짜는 일이 많습니다. 최근에는 https://guji.jjme.me/ 에서 블로그를 쓰는 데 많은 에너지를 쓰고 있습니다.

정진명의 굳이 써서 남기는 생각

정진명의 굳이 써서 남기는 생각은 잊지 않기 위해 쓰고, 읽기 위해 쓰는 개인 블로그입니다. 책, 게임, 티셔츠, 그 외 이것저것에 대한 생각이 올라옵니다.

guji.jjme.me · 정진명의 굳이 써서 남기는 생각

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정진명 @jjme@hackers.pub
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해커스펍 계정을 만들었습니다. 권유와 초청 주신 분들 감사합니다.

저는 게임 기획자로 일하고 있습니다만, 요즘 몇년은 js/react로 제품에 들어갈 코드를 짜는 일이 많습니다. 최근에는 https://guji.jjme.me/ 에서 블로그를 쓰는 데 많은 에너지를 쓰고 있습니다.

정진명의 굳이 써서 남기는 생각

정진명의 굳이 써서 남기는 생각은 잊지 않기 위해 쓰고, 읽기 위해 쓰는 개인 블로그입니다. 책, 게임, 티셔츠, 그 외 이것저것에 대한 생각이 올라옵니다.

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OpenTelemetry @opentelemetry@fosstodon.org
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The JavaScript SDK 2.0 is here!

opentelemetry.io/blog/2025/ote

Announcing the OpenTelemetry JavaScript SDK 2.0

Exciting news: OpenTelemetry JavaScript has released SDK 2.0! Migration guide For a detailed description of breaking changes, see the migration guide: Upgrade to OpenTelemetry JS SDK 2.x. What is JS SDK 2.x? JS SDK 2.x encompasses new releases of the @opentelemetry/* JavaScript packages published from the opentelemetry-js repository, except the API and semantic-conventions packages. The package versions for this new major will be >=2.0.0 for the stable and >=0.200.0 for the unstable packages. Details on the full list of packages can be found in the migration guide.

opentelemetry.io · OpenTelemetry

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洪 民憙 (Hong Minhee) shared the below article:

거꾸로 상태 모나드로 강화 학습 하기 (1/2)

bgl gwyng @bgl@hackers.pub

이 글은 하스켈로 강화 학습을 구현하며 겪는 기술적인 고민과 해결 과정을 다룹니다. 저자는 Hasktorch 라이브러리를 사용하여 스네이크 게임을 강화 학습으로 훈련시키는 과정을 소개하며, 데이터 없이 에이전트를 학습시키는 강화 학습의 장점을 강조합니다. 특히, 에이전트와 환경을 정의하고, 보상 함수를 설계하여 뱀이 먹이를 먹도록 유도하는 방법을 설명합니다. 글에서는 즉각적인 보상과 누적 보상의 차이를 지적하며, 감쇠율을 적용하여 미래의 보상을 현재의 선택에 반영하는 방법을 제시합니다. 또한, 순수 함수로 환경을 정의하는 것의 한계를 언급하며, 환경이 에이전트를 실행할 수 있는 모나드여야 함을 강조합니다. 저자는 이 경험을 통해 얻은 인사이트를 공유하며, 강화 학습 코드를 더 효율적으로 작성하는 방법에 대한 고민을 제시합니다. 다음 글에서는 상태 모나드를 사용하여 이러한 문제점을 해결하는 방법을 소개할 예정이며, 독자들에게 모나드에 대한 사전 학습을 권장합니다.

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