Hacker News
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Hacker News 주요 토픽
Hacker News 관련 글 — 71 페이지
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레마리오: 슈퍼 마리오 브라더스에 대한 JEPA 월드 모델 학습
저자는 얀 레쿤의 JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)를 활용해 슈퍼 마리오의 픽셀과 액션을 통해 세계 역동성을 학습하는 모델을 구현했습니다. 이 모델은 단기적인 미래 상태 예측에는 성공했으나, 장애물을 넘거나 먼 거리의 목표에 도달하는 등의 고차원적 계획 수립 단계에서는 한계를 드러냈습니다.
LeMario: Training a JEPA World Model on Super Mario Bros↗hacker-news.firebaseio.com
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과테말라 마야 유적지에서 발견된 수학 기록, 고대 천문학자 확인
과테말라 Xultun 유적지 벽면에서 발견된 수학 공식(Text 19)을 통해 고대 마야의 수학자이자 천문학자인 'Sak Tahn Waax'의 존재가 처음으로 확인되었습니다. 이 공식은 금성 주기와 태양력 등 다양한 역법 시스템 간의 복잡한 관계를 보여주며, 당시 수학자들이 사회적으로 높은 인정을 받았음을 시사합니다.
Mathematical texts from a Maya site in Guatemala identify an ancient astronomer↗hacker-news.firebaseio.com
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TS-2026-009: Tailscale SSH의 취약한 인자 처리로 인한 Root 접근 허용
Tailscale의 Serve 및 Funnel 기능에서 잘못된 HTTP 요청으로 CPU 코어를 무한 점유하는 DoS 취약점과, SSH 접속 시 특정 인자를 이용해 ACL을 우회하고 루트 권한을 얻는 보안 결함이 보고되었습니다. 해당 문제는 Tailscale 버전 1.98.9 이상에서 해결되었으므로 사용 중인 노드의 즉각적인 업데이트가 필요합니다.
TS-2026-009: Insecure argument handling in Tailscale SSH permitted root access↗hacker-news.firebaseio.com
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밴쿠버 경찰청 웹사이트, 흔적을 지우는 '퀵 이스케이프' 버튼 기능 추가
밴쿠버 경찰청은 가정폭력이나 스토킹 등 신변 위협 상황에 처한 사용자가 웹 브라우저 기록을 남기지 않고 즉시 사이트를 이탈할 수 있도록 'Quick Escape' 기능을 추가했습니다. 이는 공공 서비스의 디지털 접점에서 사용자 안전을 최우선으로 고려한 기능적 혁신 사례입니다.
Vancouver PD website features Quick Escape button that wipes itself from history↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: 강화 학습으로 모델을 학습시키는 에이전트, 제가 만들었습니다 (~$1.3k 비용으로)
개발자가 직접 모델을 학습시키는 대신, RL 에이전트가 학습 환경, 보상 함수, 데이터셋 및 하이퍼파라미터를 스스로 작성하여 GPU 클러스터에서 실행하는 'AI가 AI를 학습시키는' 이중 루프 구조를 선보였습니다. 이 시스템은 학습되지 않은 새로운 작업군에서도 높은 성능을 보이는 일반화 능력을 입증했습니다.
Show HN: I RL-trained an agent that trains models with RL (for ~$1.3k)↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: Juggler - JUCE 개발자가 만든 오픈 소스 GUI 코딩 에이전트
Juggler는 기존의 선형적 채팅 방식에서 벗어나 Finder 스타일의 밀러 컬럼 뷰를 통해 AI의 도구 호출과 컨텍스트를 시각적으로 관리하는 GUI 코딩 에이전트입니다. 모든 기능이 JavaScript 확장 프로그램으로 구현되어 있어 개발자가 에이전트의 전략이나 명령어를 자유롭게 커스텀할 수 있는 것이 특징입니다.
Show HN: Juggler – an open-source GUI coding agent, by the creator of JUCE↗hacker-news.firebaseio.com
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Launch HN: Agnost AI (YC S26) – 에이전트 대화에서 사용자 피드백 추출
Agnost AI는 실제 사용자 대화 데이터를 분석하여 AI 에이전트의 실패 패턴과 사용자의 불만 사항을 찾아내는 관측성(Observability) 도구입니다. 단순한 모니터링을 넘어, 발견된 문제를 해결하기 위한 코드 수정 제안(PR)까지 자동화함으로써 개발 팀의 운영 효율성을 극대화합니다.
Launch HN: Agnost AI (YC S26) – Extract user feedback from agent conversations↗hacker-news.firebaseio.com
















