이 GitHub 저장소는 자세한 Markdown 주석이 포함된 Apache Lucene 예제 모음을 제공합니다. 각 예제는 독립적으로 실행 가능하며, 학습자는 코드를 읽거나 디버깅하거나 대화형 웹 문서(https://msfroh.github.io/lucene-university/docs/SimpleSearch.html)를 통해 Lucene을 탐색할 수 있습니다. 이 저장소는 Lucene 10을 사용하며 JDK 21 이상이 필요합니다. 기여를 환영합니다!
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그래프 데이터는 어디에나 존재하지만, 복잡하고 장거리에 걸친 관계를 활용하는 것은 기계 학습의 과제였습니다. 그래프 뉴럴 네트워크(GNN)는 지역적 패턴을 포착하는 데 뛰어나지만, 전역적 관계에는 어려움을 겪습니다. 여기서 등장한 것이 그래프 트랜스포머입니다. 강력한 자기 주의 메커니즘을 활용하여 각 노드는 그래프 내 어디든지 있는 정보에 직접 접근할 수 있으므로, 더 풍부한 관계와 미묘한 패턴을 포착할 수 있습니다. GNN과 비교하여 그래프 트랜스포머는 장거리 의존성 처리, 과도한 평활화 및 과도한 압축 완화, 그리고 이종 데이터의 더 효율적인 처리에서 이점을 제공합니다. 그래프 트랜스포머는 계산 복잡도가 높지만, 스파스한 어텐션 메커니즘 및 부분 그래프 샘플링과 같은 기술을 통해 대규모 그래프 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
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2025년 3월 21일, CloudSEK의 XVigil은 "rose87168"이라는 위협 행위자가 Oracle 클라우드의 SSO 및 LDAP에서 유출된 600만 건의 레코드를 판매하고 있음을 발견했습니다. 데이터에는 JKS 파일, 암호화된 SSO 비밀번호, 키 파일, 엔터프라이즈 매니저 JPS 키가 포함됩니다. 2025년 1월부터 활동하고 있는 공격자는 데이터 삭제를 위해 비용을 요구하고 있습니다. CloudSEK은 이 위협을 중간 수준의 신뢰도와 높은 심각도로 평가합니다. 조사 결과 login.(region-name).oraclecloud.com에 잠재적인 취약점이 있음을 시사합니다. 암호 재설정, SASL 해시 업데이트, 인증서 재생성 등 즉각적인 보안 조치가 권장됩니다.
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트랜스포머 모델의 피드포워드 레이어는 매우 클 수 있으며, 이는 효율성의 병목 현상을 초래합니다. 스파스 게이트 믹스처 오브 익스퍼트(MoE)는 이 문제에 대한 우아한 해결책을 제공합니다. MoE는 큰 피드포워드 레이어를 여러 개의 작은 "전문가" 네트워크로 분할하고, 라우터를 사용하여 각 토큰에 대해 최적의 전문가 하위 집합을 선택함으로써 계산 비용을 크게 줄이고 효율성을 향상시킵니다. 이 글에서는 MoE의 작동 방식을 자세히 설명하고, NumPy를 사용한 구현 예시를 보여주며, 전문가의 부하 분산과 같은 중요한 문제점도 논의합니다.
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한 프로그래머가 1986년 Apple IIe에서 실행되던 COMPUTEL Videotex BBS를 30년 이상이 지난 후에 부활시켰습니다. eBay에서 빈티지 하드웨어를 구입하고, 손상된 플로피 디스크의 데이터를 정성스럽게 복원하여 VoIP를 통해 인터넷에 연결했습니다. 이는 단순한 기술적 능력의 증명일 뿐만 아니라 프랑스 Minitel 시대에 대한 향수 어린 헌사이며, 기술 역사와 디지털 유산 보존에 대한 열정을 보여줍니다.
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HeidiSQL AUR 패키지를 업데이트한 결과, 네이티브 빌드에서 지속적인 libmariadbd.so 문제가 해결되었습니다. SSH 터널링 기능이 제대로 작동하여 수동 구성이 필요 없어졌습니다. 임의의 충돌이 한 번 발생했지만 전반적인 성능은 우수합니다.
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OpenAI가 AI 코딩 어시스턴트인 Windsurf(구 Codeium)를 30억 달러에 인수한 것이 업계에 충격을 안겼습니다. 이는 Google의 Wiz 대규모 인수에 이은 것이지만, Windsurf의 상대적으로 작은 사용자 기반과 시장 점유율은 높은 인수 가격에 대한 의문을 제기합니다. 본 기사에서는 OpenAI의 이러한 결정 뒤에 숨겨진 잠재적 동기를 탐구하고, 데이터 확보, 유통 채널 강화, Microsoft와의 긴장된 관계 대처 등을 고려합니다. 또한 OpenAI, Google 및 기타 기업의 AI 분야 경쟁 상황을 비교 분석하여 Google이 모델 성능과 가격 경쟁력 면에서 우위를 점하고 있으며, 이러한 우위를 공고히 하기 위한 전략적 조치를 취하고 있음을 강조합니다. 마지막으로 Apple의 AI 분야 부진 원인을 분석하고, 컴퓨팅 자원과 데이터 확보의 부족, 그리고 사용자 개인정보 보호에 대한 고집으로 인한 제약을 지적합니다.
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경험 많은 개발자가 기존 텍스트 에디터에서 Vim으로 전환한 경험을 공유합니다. 처음에는 Vim의 단축키에 어려움을 느꼈지만, 효율적인 키 바인딩 시스템인 'Vim 언어'를 깨닫고 생산성이 획기적으로 향상되었습니다. Vim 모션과 명령어를 숙달하여 정확하고 빠른 텍스트 편집이 가능해졌으며, 이러한 효율성 향상은 글쓰기와 웹 브라우징에도 확장되었습니다. 가파른 학습 곡선을 인정하지만, Vim 습득의 이점은 매우 크다고 주장합니다.
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2022년 엘살바도르 부켈레 대통령이 선포한 '예외 상태'는 갱단에 대한 잔혹한 단속으로 이어져 수만 명의 체포와 광범위한 인권 침해를 초래했습니다. 놀랍게도 트럼프 행정부는 이 모델을 모방하려는 듯 베네수엘라 이민자들을 엘살바도르로 강제 추방하고 있으며, 그곳에서 고문과 실종의 위험에 직면해 있습니다. 이러한 행위는 국제 인권법을 위반하며 미국의 민주주의 규범 침식에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다. 미국의 엘살바도르 개입 역사와 부켈레 정부의 사법부 조작은 이 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 이 위기는 엘살바도르의 심각한 인권 상황뿐 아니라 미국 자체에 대한 엄중한 경고이기도 합니다.
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Commodore 64, Apple II, NES와 같은 고전 게임기를 구동했던 MOS 6502는 '불법' Opcode로 유명합니다. 256개의 Opcode 중 105개가 정의되지 않았지만, 많은 것이 유용한 작업을 수행합니다. 많은 문서들이 그 효과를 기록하고 있지만, 이 글은 그 기원을 파헤칩니다. 6502의 내부 Programmable Logic Array(PLA)를 분석함으로써 저자는 이러한 문서화되지 않은 명령어들이 칩 설계에서 어떻게 발생하는지 밝힙니다. 'LAX' 명령어(LDA와 LDX의 조합)와 'KIL' Opcode(CPU를 중지시키는)와 같은 예시가 설명되며, 6502의 아키텍처가 의도치 않게 기능적이지만 정의되지 않은 명령어를 생성했음을 보여줍니다.
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ELEGANTBOUNCER는 서명 대신 파일 구조를 분석하여 악성 코드를 탐지하는 혁신적인 모바일 보안 도구입니다. 실제 악성 샘플에 접근하지 않고도 JBIG2, WebP, TrueType, DNG 형식의 취약점을 악용하는 알려진 악성코드(FORCEDENTRY, BLASTPASS, TRIANGULATION 등)를 탐지합니다. 이 도구는 병렬 처리 및 터미널 UI를 갖추고 있으며, iOS 백업을 분석하여 메시징 앱 첨부 파일에 숨겨진 위협을 감지할 수 있습니다. 이는 모바일 위협 탐지의 패러다임 전환을 의미합니다. 즉, 비밀 샘플 저장소가 아닌, 악성코드 작동의 근본적인 메커니즘을 이해함으로써 효과적인 탐지를 달성합니다.
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오버볼파흐 수학 연구소는 방문 연구원들이 작성하고 명확성을 위해 편집된 현대 수학의 다양한 측면에 대한 짧은 글인 "현대 수학 스냅샷"을 발표했습니다. 전 세계적으로 현대 수학에 대한 이해와 감사를 높이는 것을 목표로 하며, 이전에는 클라우스 치라 재단과 오버볼파흐 재단의 자금 지원을 받았습니다. 고등학교 수학 수준의 지식이 권장됩니다.
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국방장관 피트 헤그세스는 자신의 사무실에서 개인용 컴퓨터와 Signal 앱을 사용하여 안전하지 않은 인터넷 회선을 통해 펜타곤의 보안 프로토콜을 우회했습니다. 이로 인해 민감한 국방 정보가 해킹이나 감시당할 가능성에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 안전한 통신 시스템이 이용 가능함에도 불구하고, 헤그세스의 Signal 사용과 안전하지 않은 채팅에서 예멘 공습에 대한 민감한 정보 공개는 논란과 국방부의 지속적인 조사를 야기하고 있습니다.
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이 코드는 생성된 함수의 적합성을 평가하는 `fitness`라는 Lisp 함수를 정의합니다. 생성된 함수(`form`)의 출력과 목표 함수(`fitness-fn`)의 출력을 비교하여 0에서 1 사이의 적합성 값을 계산합니다. 값이 클수록 적합성이 높음을 나타냅니다. 이 함수는 에러 처리를 포함하고 있으며, 생성된 함수가 잘못된 코드를 실행하면 `NIL`을 반환합니다. `fitness` 함수는 테스트 입력 리스트(`test-input`)를 반복 처리하여 최종적으로 모든 적합성 값의 곱을 전체 적합성으로 반환합니다. 예시에서는 이 함수가 서로 다른 생성된 함수에 어떻게 적용되고 적합성 점수가 계산되는지 보여줍니다.
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독립 개발자가 이미지 레지스트리 중단으로 인해 발생하는 Kubernetes 클러스터의 확장성 문제를 해결하도록 설계된 자신의 오픈소스 프로젝트 Spegel이 마이크로소프트에 의해 복제된 경험을 이야기합니다. 마이크로소프트 엔지니어와의 초기 접촉 및 잠재적 협업에 대한 논의 후, 개발자는 기능, 코드 구조, 주석, 심지어 테스트 케이스에 이르기까지 Spegel과 놀라울 정도로 유사한 마이크로소프트의 Peerd 프로젝트를 발견했습니다. 이는 직접 복제를 시사합니다. 이 경험은 대기업과 개별 개발자 간의 협업 모델, 오픈소스 라이선스의 영향, 오픈소스 프로젝트 유지 관리의 어려움에 대한 큰 좌절감과 의문으로 이어졌습니다.
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AMD는 Instinct 가속기의 가상화에 사용되는 "GPU-IOV 모듈"을 오픈소스로 공개했습니다. 이 Linux 커널 모듈은 KVM 하이퍼바이저와 함께 SR-IOV 기반 하드웨어 가상화를 제공하며, GPU 가상화, 가상 함수(VF) 구성 및 활성화, 월드 스위치를 위한 GPU 스케줄링, 멈춤 감지 및 FLR 재설정, PF/VF 핸드셰이크 기능 등을 포함합니다. 현재 Instinct MI300X를 지원하며, Ubuntu 22.04 LTS와 ROCm 6.4에서 테스트되었습니다. 중요한 점은 AMD의 로드맵에 이 SR-IOV 기반 가상화를 일반 소비자용 Radeon GPU로 확장하는 계획이 포함되어 있다는 것입니다. 이는 Radeon 그래픽 카드 사용자들이 오랫동안 기다려온 기능입니다.
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gh-gfm-preview는 Go 언어로 작성된 명령줄 도구로, 로컬에서 GitHub 플레이버드 마크다운(GFM) 파일을 미리 볼 수 있습니다. 오프라인으로 작동하며, 속도가 빠르고, 종속성이 없으며, 제로 설정이며, 라이브 리로딩, 브라우저 자동 열기 등의 기능을 갖추고 있습니다. `go run github.com/thiagokokada/gh-gfm-preview`를 통해 실행하거나 GitHub CLI 확장 프로그램으로 설치할 수 있습니다. 이 도구는 다크 모드 강제 적용, 브라우저 자동 열기 비활성화 등 다양한 명령줄 옵션을 제공합니다. Neovim에 통합하여 한 번의 클릭으로 마크다운 파일을 미리 볼 수도 있습니다.
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DeepSeek-R1은 인상적인 추론 능력을 갖춘 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 단순히 다음 단어를 예측하는 것이 아니라, 문제를 체계적으로 해결하기 위해 '사고 토큰'을 생성합니다. 학습 과정은 세 단계로 구성됩니다. 먼저, 방대한 데이터셋으로 기본 모델을 학습시킵니다. 다음으로, 전문 추론 모델이 생성한 60만 개의 장쇄 사고 추론 샘플을 사용하여 지도 학습 방식의 미세 조정을 수행합니다. 마지막으로, 강화 학습을 통해 추론 작업과 비추론 작업 모두의 성능을 향상시킵니다. DeepSeek-R1의 성공은 고품질 기본 모델과 자동으로 검증 가능한 추론 작업을 결합함으로써 라벨이 지정된 데이터에 대한 의존도를 크게 줄일 수 있음을 보여주며, 미래 LLM의 발전을 위한 길을 열어줍니다.
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마이크로소프트는 새로운 Muse 모델을 사용하여 AI로 생성한 Quake 2 버전을 공개했습니다. 웹 브라우저를 통해 접근 가능한 이 데모는 흐릿한 이미지와 짧은 메모리(0.9초 게임 플레이)로 인해 원본 경험과는 거리가 멉니다. 마이크로소프트는 기술 데모라고 강조하지만, 소셜 미디어 사용자들은 많은 리소스를 소모하는 접근 방식과 게임 개발자들에 대한 무례한 행위를 비판했습니다. 이 사건은 AI 기반 게임 개발에 대한 광범위한 논의를 불러일으켰으며, 일자리 감소와 표절에 대한 우려와 고용 증가 및 혁신에 대한 낙관적인 전망이 혼재하고 있습니다.
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프로그래머 Varun Raghu는 개념을 깊이 배우지 않고 AI를 사용하여 빠르게 앱을 만드는 '분위기 코딩'을 그만둔다고 발표했습니다. 그는 AI가 개발 속도를 높이지만 학습을 방해한다는 것을 깨달았습니다. 코딩은 프로세스, 문제 해결, 비판적 사고이며 최종 결과물이 아니라는 결론을 내렸습니다. 따라서 프로그래밍을 제대로 마스터하기 위해 '나쁜' 코드를 천천히 그리고 의도적으로 작성하는 방식으로 돌아갔습니다.
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PlanetMath는 수학 지식에 대한 접근성을 높이기 위해 만들어진 온라인 커뮤니티입니다. 핵심은 회원들이 공동으로 작성하고 검토하는 수학 백과사전으로, LaTeX를 사용하여 작성하고 LaTeXML을 사용하여 웹에 렌더링됩니다. 2018년부터 소스 코드는 GitHub에서 호스팅되며, 기존 포럼을 대체하여 Gitter 채널을 통해 실시간 토론이 이루어집니다. PlanetMath는 워털루 대학교 수학과에서 호스팅하며, PlanetMath.org, Ltd.(501(c)3 비영리 단체)에서 운영합니다.
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Meta가 Llama 모델을 "오픈소스"라고 부르는 것은 의문스럽다. 왜냐하면 해당 라이선스가 오픈소스 정의를 완전히 준수하지 않기 때문이다. 어떤 이론에서는 이것이 EU AI 법안이 오픈소스 모델에 특별한 규칙을 두어 OSI 준수를 피하기 때문이라고 주장한다. Gemini 2.5 Flash를 사용하여 법안을 분석한 결과, 저자는 사용자가 소프트웨어와 데이터를 실행, 복사, 배포, 연구, 수정, 개선할 수 있도록 허용하는 모델에 예외가 설정되어 있음을 발견했다. 이는 Meta가 전략적으로 "오픈소스"라는 라벨을 사용하고 있다는 이론을 뒷받침하지만, 이 관행이 EU AI 법안보다 오래되었다는 점에 유의해야 한다.
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2017년부터 블로그를 작성해 온 저자는 웹사이트 구축에 Django와 Nuxt.js를 시도했지만, 유지보수 비용이 높다는 이유로 포기했습니다. 결국 C언어와 md4c 라이브러리를 사용하여 정적 웹사이트를 구축하기로 결정했습니다. C언어의 빠른 컴파일 속도, 최소한의 종속성, 장기적인 안정성을 중시했기 때문입니다. 유지보수 오버헤드가 크게 줄었습니다. 반면에 Hugo와 같은 다른 정적 사이트 생성기는 저자의 필요에 비해 기능이 과도하고 불필요하게 복잡하다고 느꼈습니다.
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말레 해안에서는 연구원들이 해수면 상승에 맞서 싸우는 새로운 방법을 시험하고 있습니다. 바로 인공섬을 만드는 것입니다. '자라는 섬들' 프로젝트는 자기 조립 기술을 사용하여 '램프 링'이라는 구조물을 배치합니다. 이는 일년 내내 수동적으로 모래를 포착하는 6개의 대형 지오텍스타일 백으로 구성되어 있습니다. 계절별 해류에 제한되었던 이전 실험과 달리, 램프 링의 전방향 설계는 모래의 지속적인 축적을 가능하게 하여 섬 건설과 해안 복원에 유망한 해결책을 제공합니다. 이 기술은 유사한 해안 환경에서 전 세계적으로 적용될 가능성이 있습니다.
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천문학자들은 태양 질량의 25배에 달하는 거대한 별이 초신성 폭발 없이 조용히 블랙홀로 붕괴되는 것을 관측했습니다. 대형 쌍안 망원경, 허블 우주 망원경, 스피처 우주 망원경을 사용하여 연구팀은 별이 사라지고 블랙홀 후보를 남겼다는 것을 발견했습니다. 이러한 '실패한 초신성'은 관측된 초신성의 수가 예상보다 적은 이유를 설명할 수 있습니다. 이 연구는 최대 30%의 거대한 별이 이러한 방식으로 직접 블랙홀로 붕괴될 수 있음을 시사하며, 초대질량 블랙홀의 기원에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
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이 글에서는 Boids 알고리즘을 예로 들어 Common Lisp을 이용한 라이브 코딩 그래픽 프로그래밍을 보여줍니다. Common Lisp의 강력한 재컴파일 기능 덕분에 프로그램 실행 중에 코드를 수정하고 즉시 적용할 수 있어 재시작이 필요 없습니다. 저자는 Sketch 그래픽 프레임워크를 사용하여 Boids 알고리즘을 단계적으로 구현하고 라이브 코딩으로 가능해진 효율적인 개발 과정을 보여줍니다. 코드 수정과 실시간 효과 관찰을 통해 분리, 응집, 정렬 세 가지 규칙을 포함한 Boids 알고리즘의 핵심 부분이 구현되고, 마우스를 따라다니는 Boids 시뮬레이션이 완성됩니다. 라이브 코딩은 개발 효율성과 상호 작용성을 크게 향상시킵니다.
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이 에세이는 분노의 본질과 파괴성을 탐구합니다. 아리스토텔레스의 정의를 바탕으로 저자는 분노가 소중히 여기는 것에 대한 중대한 손상과 복수에 대한 욕망에서 비롯된다고 주장합니다. 그러나 이 복수 욕망은 잃어버린 것을 회복할 수 없기 때문에 비합리적인 것으로 간주됩니다. 복수는 분노가 정의가 아닌 지위에 초점을 맞출 때에만 의미가 있지만, 이는 좁고 이기적인 관점입니다. 저자는 복수에서 미래에 초점을 맞추고 협력과 이성을 통해 문제를 해결하는 것으로 전환할 것을 주장합니다. 넬슨 만델라의 삶은 이러한 전환이 개인적, 정치적 삶에서 얼마나 중요한지를 보여주는 강력한 사례입니다.
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트레이시 키더의 『새로운 기계의 영혼』은 1970년대 후반, DEC의 VAX에 맞서 Data General사가 Eclipse MV/8000을 개발했던 치열한 개발 경쟁을 그린 작품입니다. 키더는 '반항아' 엔지니어 팀의 고군분투에 독자를 몰입시키며, 불가능을 가능하게 만든 그들의 헌신과 충돌하는 개성을 생생하게 묘사합니다. 이 흥미진진한 이야기는 기술 혁신의 인적 비용을 설득력 있게 보여주며, 수십 년이 지난 지금도 놀랍도록 시대적입니다.
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약 25년 전 연구는 FCC의 뉴스 왜곡 처벌이 매우 드물다는 것을 보여줍니다. 1982년 레이건 시대 방송 뉴스 규제 완화 이후 그러한 처벌은 급감했습니다. FCC에는 뉴스 왜곡에 대한 명확한 규칙이 없지만, 개별 판결을 통해 정책이 형성되어 왔습니다. 2000년 대선의 부정확한 예측 등 최근의 의혹은 뉴스 왜곡 발견으로 이어지는 경우가 거의 없습니다. 이는 FCC의 뉴스 정확성 집행이 놀라울 정도로 약하다는 것을 보여주며, 상당한 실질적인 한계가 있음을 드러냅니다.
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닌텐도는 캘리포니아 법원에 ‘테라릭’으로 알려진 대규모 포켓몬 데이터 유출 사건의 배후 인물을 밝히기 위해 디스코드를 고소했습니다. 이 유출에는 출시 전 포켓몬 레전즈: Z-A의 소스 코드(공개되지 않음), 차세대 포켓몬 타이틀, 이전 게임 빌드, 방대한 양의 컨셉 아트와 세계관 문서가 포함되었습니다. 닌텐도는 디스코드 사용자 GameFreakOUT이 FreakLeak 서버에 기밀 자료를 게시했다고 주장하며, 이로 인해 유출이 광범위하게 확산되었다고 합니다. DMCA 삭제 요청에도 불구하고 정보는 온라인에 남아 있었습니다. 이 소송은 GameFreakOUT의 신원 정보를 확보하고 책임을 묻는 것을 목표로 합니다.
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