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Simulation

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    2026년 7월 말 해커뉴스에 올라온 ccsim은 gVisor의 사용자 공간 TCP 스택 두 벌을 통째로 WebAssembly로 빌드해 브라우저 워커에서 돌립니다. v86은 x86 CPU를 WASM으로 JIT 컴파일해 윈도우 98을 부팅시키고, WebVM은 CheerpX 위에서 수정하지 않은 데비안을 띄웁니다. 이 글은 이런 브라우저 시뮬레이터들이 공유하는 패턴과 제약을 정리합니다. 원시 소켓이 없다는 사실이 설계를 어떻게 두 갈래로 나누는지, SharedArrayBuffer가 왜 HTTP 헤더 두 줄에 인질로 잡혀 있는지, Go와 Rust를 WASM으로 빌드했을 때 바이너리 크기와 시작 시간이 얼마나 갈리는지, 그리고 이 방식이 훌륭한 교보재가 되는 조건과 장난감에 그치는 조건을 구분합니다.
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    τ-bench 계열의 대화형 에이전트 벤치마크에서 "사용자" 역할은 또 다른 LLM이 맡습니다. 그런데 이 시뮬레이터는 측정 대상이 아니라 측정 도구이고, 도구는 교정을 받아야 합니다. 2026년에 나온 세 편의 검증 연구는 같은 방향을 가리킵니다 — 시뮬레이션된 사용자는 너무 협조적입니다. 실제 사람 451명으로 τ-bench 프로토콜을 그대로 돌린 연구는 시뮬레이터가 만드는 "이지 모드"가 에이전트 성공률을 인간 기준선 위로 부풀린다고 보고했고, 다른 연구는 유저 LLM을 무엇으로 고르느냐에 따라 성공률이 최대 9%p 흔들린다고 보고했습니다. 가장 날카로운 증거는 실제 결제 기록이 붙은 2,790건의 프로덕션 판매 대화에서 나왔습니다 — 시뮬레이터는 결국 구매한 사람은 거의 정확히 재현하지만, 결국 떠난 사람은 구매 프레임 쪽으로 끌어당깁니다. 이 글은 그 측정 방법과 숫자, 프롬프트로는 왜 고쳐지지 않는지, 그리고 저자들이 직접 밝힌 한계(단일 도메인·단일 언어, LLM 심사자, 자유 롤아웃 미측정)까지 정리합니다.
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    Combustion Lab(combustionlab.net)은 설치 없이 브라우저 탭에서 내연기관을 조립하고 크랭크 각도 단위로 돌려보는 시뮬레이터다. 흡입·압축·폭발·배기 4행정을 P–V 곡선과 다이노 그래프로 보여준다. 단일 영역 열역학 모델이 무엇을 담고 무엇을 못 담는지, 그리고 실시간 물리를 브라우저에서 돌린다는 게 왜 좋은 학습 도구인지 짚어본다.
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    시뮬레이션에서 학습한 로봇 정책이 현실에서 무너지는 이유(현실 격차)를 분석하고, 도메인 랜덤화·도메인 적응·시스템 식별·디지털 트윈 같은 대응 기법과, 촉각·마찰 등 재현이 어려운 물리, zero-shot 전이의 가능성과 한계를 다이어그램과 사례로 설명합니다.
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    자율주행과 로보틱스의 핵심 기술 스택을 총정리한다. Modern C++, ROS/ROS2, CUDA 병렬 프로그래밍, TensorRT 최적화, 모델 경량화(양자화/프루닝), 센서 퓨전(GPS/IMU/카메라/LiDAR), VLM/VLA 모델, SIL/HIL 테스팅, 시뮬레이션(CARLA/Isaac Sim), 자율주행 풀 스택, VR/AR 디지털 트윈, 클라우드 인프라까지 13개 핵심 영역을 실전 관점에서 정리한다.