📌 Roam - 전세계 eSIM 와이파이 핫스팟 네트워크

바낸 알파에 6월에 에드된 친구인데 삼성 넥스트 투자를 받고 eSIM 인프라 구축하고 있는 디핀 프로젝트 간단 소개!

✔️ Roam Network 이란?

- 전세계 분산형 eSIM 통신 인프라 DePIN 프로젝트

- 유저들은 앱을 다운로드 이후 원하는 결제 서비스를 선택하여 로밍 + 세계에있는 와이파이 핫스팟 등 사용 가능

- 기존의 eSIM들이랑 차이점은 프라이버시 해결 + 노드 운영자들을 통한 수익 분산

- 유저들은 결제 eSIM 서비스들을 사용하면서 Roam 포인트 획득 이후 토큰 스테이킹 또는 획득 가능

- 오픈 로밍을 통해 등록된 와이파이들은 별도의 비용 없이 누구나 사용 가능

📱 Roam 앱스토어 링크

📱 Roam 안드로이드 링크

인터넷 및 와이파이쪽도 사실 기존 웹2기업들이 비용대비 벌어들이는 프리미엄이 상당히 큰 사업들이다보니

웹3쪽에서도 노드 및 eSIM을 통해서 다양한 선택지를 제시하는 곳들이 하나씩 생기고 있네요

앱 무료니 사용해봐도 나쁘지 않고! 해외 가서 인터넷이 필요할때면 통신사 방문 없이 시도해볼만한?!

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#KOL #Roam #eSIM #인터넷

📌 휴매니티 메사리 리서치 리포트

📱 원문메사리 리포트

메사리에서 휴매니티 리서치 리포트가 나왔네요

✔️ 주요 내용 요약

- 휴매니티는 신원 인증 네트워크로 온체인 신원을 제공

- POH (Proof of Humanity)로 정보를 ZK Proof로 전환하여 필요할때 언제든지 활용 가능

- 유저들은 다른 사람을 믿지 않으면서 자신의 신원정보 데이터를 만들고 이를 사용 가능

- 문게이트 인수를 통해서 티켓팅쪽은 행사 및 다양한 곳에 모두 휴매니티 도입

메사리에서 테크 스택부터 실제 활용까지 쭉 잘 다루어줬네요

휴매니티 좋아하신다면 원문 리포트 췍췍!

KYC없이 휴매니티로 모든걸 인증하는 시대가 올려나

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#휴매니티 #humanity #POH

📌 Irys 제네시스 NFT 출시 예정 화리 퀘스트

Irys가 제네시스 NFT를 출시 예정이라고 합니다

2천개 한정이고 OKX 지갑 이벤트를 통해서 500개 화리 자리를 뿌리고 있는 상태

근데 단순한 신청이 아니고 OKX 지갑 연결하고 퀘스트를 해서 마지막 레벨찍는 유저들 대상으로 랜덤 추첨!!

https://bitomokx.irys.xyz/

사이트에서 OKX 지갑 연결하고 아래의 초기 BITOMO NFT 민팅

이후에 퀘스트를 통해서 알을 진화시켜가면됨!

퀘스트들은 단순하게 팔로우 아케이드 플레이 사이트 방문 등등이 있으니 편하게 참여를!!

2천개 한정이니깐 나쁘지 않지 않을까?

📱 (2025.04.29) 왈루스요?????! 그렇다면 IRYS는 어떠신가요??

📱 (2025.05.07) Irys 현재 할 수 있는 것들 총정리

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#IRYS #데이터 #스토리지 #AI

📌 한번씩 보게 되는 웜홀 ($W) 차트+희망회로

야 넌 어떻게 떨어지기만하냐...?

거래량은 분명히 터지고 있는데 한번쯤 해줄때 된거 아니야?

양심좀 챙겨라 웜홀아

Fee Swtich 킨다고 발표하고 팀 물량도 풀리고 있는데 가격 좀 올려봐

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#W #웜홀

📌 LLM 어플리케이션 7편: 임베딩 - 의미를 숫자로 바꾸는 기술

BQ개발자입니다.

지난 편에서 RAG가 의미적 검색을 통해 작동한다고 했는데요, 컴퓨터가 어떻게 의미를 이해할 수 있을까요?

📱LLM 어플리케이션 6편: RAG - LLM에게 참고서를 주기

"'휴가'와 '연차'가 비슷하다는 걸 컴퓨터가 어떻게 알지?"

🤔 컴퓨터는 숫자만 이해한다

먼저 근본적인 사실부터 짚고 가겠습니다.

컴퓨터는 텍스트를 직접 이해할 수 없습니다. 오직 숫자만 처리할 수 있어요.
그래서 텍스트를 어떻게든 숫자로 바꿔야 합니다.

전통적인 방법은 단순했습니다:
- "휴가" = 1번
- "연차" = 2번
- "프로젝트" = 3번

하지만 이 방식으로는 단어들 사이의 관계를 표현할 수 없어요. 1번과 2번이 비슷한지, 다른지 알 수 없으니까요.


⚡ 임베딩: 의미를 담은 숫자 표현

임베딩은 이 문제를 해결하는 똑똑한 방법입니다.

단순히 번호를 매기는 대신, 여러 개의 숫자를 조합해서 의미를 표현합니다.

예를 들어:
- "휴가": [0.2, -0.5, 0.8, 0.3, ...]
- "연차": [0.3, -0.4, 0.7, 0.2, ...]
- "프로젝트": [-0.6, 0.9, -0.2, 0.5, ...]

🧠 이 숫자들은 어떻게 만들어질까?

핵심은 예측 과제를 통한 자동 조정입니다.

시작: 모든 단어에 랜덤 숫자 부여
- "휴가": [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, ...]
- "연차": [-0.2, 0.3, -0.1, 0.2, ...]
- "프로젝트": [0.2, -0.1, 0.3, -0.3, ...]

과제: 빈칸 채우기
"오늘은 휴가를 ___했다"에서 다음 단어 예측하기

알고리즘은 각 단어의 숫자들을 사용해서 계산합니다.
정답이 "신청"인데 "먹"이라고 예측했다면? 오차가 발생합니다.

자동 조정 메커니즘
오차를 줄이기 위해 숫자들이 자동으로 조정됩니다:
- "휴가"의 숫자들을 조금씩 바꿔서 "신청"과 잘 맞도록
- "먹다"의 숫자들을 조금씩 바꿔서 "휴가"와 멀어지도록

참고:
엄밀히는 "휴가를 신청했다"에서 주변 단어 예측이 더 정확하지만,
함께 나타나는 단어들이 비슷한 벡터를 갖게된다는 의미를 단순화한거고,
어차피 저도 잘 모르니 감만 잡으시죠!!

이 과정을 수백만 번 반복하면...

🎯 패턴이 숫자에 새겨진다

"휴가를 신청했다"
"연차를 신청했다"
"휴가를 즐겼다"
"연차를 사용했다"

이런 문장들을 계속 학습하면서:
- "휴가"와 "연차"는 비슷한 위치에 나타남 → 비슷한 조정을 받음 → 비슷한 숫자가 됨
- "프로젝트"는 다른 위치에 나타남 → 다른 조정을 받음 → 다른 숫자가 됨

결과적으로:
- "휴가": [0.2, -0.5, 0.8, ...]
- "연차": [0.3, -0.4, 0.7, ...] ← 비슷한 패턴
- "프로젝트": [-0.6, 0.9, -0.2, ...] ← 전혀 다른 패턴

각 숫자가 무엇을 의미하는지는 알 수 없습니다. 하지만 비슷한 곳에 나타나는 단어들이 비슷한 숫자를 갖게 되는 자연스러운 결과가 나타납니다.

🚀 거리로 의미를 측정하는 이유

이제 단어 간 거리를 계산하면:
- "휴가" - "연차": 작은 차이
- "휴가" - "프로젝트": 큰 차이

이 거리가 곧 의미의 차이를 나타내게 됩니다.
비슷한 문맥에서 쓰이는 단어들이 자연스럽게 가까운 숫자를 갖게 되었으니까요.

💡 요약:

임베딩은 "단어의 사용 패턴이 자동으로 숫자에 인코딩된 결과"입니다.
마법이 아니라 수학적 최적화의 결과예요.

하지만 여기서 새로운 문제가 생깁니다. "책 한 권 분량의 긴 문서는 어떻게 처리하지?"

다음 편에서는 "청킹 - 긴 글을 어떻게 나눌 것인가"에 대해 다뤄보겠습니다.

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#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #임베딩 #AIEngineering