안녕하세요, BQ개발자입니다.
지난 편에서 QR 코드를 통한 모바일 연결 방식을 살펴봤다면, 이제 연결된 이후의 문제가 남아있습니다.
현실적으로 사용자들은 이더리움, 솔라나, 폴리곤 등 여러 체인의 자산을 동시에 보유하고 있는데, 월렛커넥트가 이 문제를 어떻게 해결하는지 살펴보겠습니다.
기존 방식의 문제는 단순했습니다. 체인마다 다른 연결이 필요했거든요.
이더리움용 메타마스크, 솔라나용 팬텀, 각각 설치하고 연결하고 네트워크 전환하고... 멀티체인 DApp 하나 쓰려면 여러 지갑을 동시에 관리해야 했죠.
개발자 입장에서도 마찬가지였어요. 이더리움은 JSON-RPC, 솔라나는 또 다른 RPC 형식. 체인별로 다른 SDK를 배우고 각각 연결 상태를 따로 관리해야 했습니다.
⚙️ 통합 세션이라는 접근법
월렛커넥트는 이를 단일 세션에서 멀티체인 처리로 바꿨습니다.
한 번의 QR 스캔으로 지갑이 지원하는 모든 체인 정보를 받아옵니다. 사용자는 "지갑 연결" 버튼 하나만 누르면 되고, 이후 체인 전환은 DApp에서 자동으로 처리되는 거죠.
기술적으로는 각 체인을
eip155:1 (이더리움), solana:mainnet (솔라나) 같은 네임스페이스로 구분해서, 하나의 세션 안에서 여러 체인을 다룰 수 있게 했어요."토큰 전송" 요청이 들어오면, 이더리움에서는 ERC-20 transfer로, 솔라나에서는 SPL token transfer로 자동 변환되는 식입니다.
사용자 경험:
- 체인을 의식하지 않아도 됩니다. DApp에서 "폴리곤으로 전환"을 누르면 지갑이 알아서 네트워크를 바꿔주고, 동일한 승인 플로우로 모든 체인의 트랜잭션을 처리할 수 있어요.
개발 복잡성:
- 월렛커넥트 SDK 하나면 모든 지원 체인을 다룰 수 있게 됐습니다. 체인별로 다른 라이브러리를 학습할 필요가 없어졌어요.
진입 장벽:
- 새로운 체인을 시도해보는 데 드는 노력이 줄어들었습니다. 별도 지갑 설치 없이 기존 연결로 바로 사용할 수 있거든요.
⚠️ 해결되지 않은 문제들
물론 이게 완전한 해결책은 아닙니다.
브릿지 의존성:
- 실제 크로스체인 자산 이동은 여전히 별도의 브릿지 프로토콜을 거쳐야 해요. 월렛커넥트는 연결 부분만 해결한 거죠.
지갑 호환성:
- 팬텀 같은 단일 체인 특화 지갑들은 여전히 제한적입니다. 결국 지갑이 얼마나 많은 체인을 지원하느냐에 달려있어요.
가스 관리:
- 각 체인별로 다른 가스 토큰(ETH, SOL, MATIC) 문제는 그대로 남아있습니다.
🎯 결국 얻은 것
월렛커넥트의 멀티체인 지원이 바꾼 건 체인 전환을 좀 더 쉽게 했다는 점입니다.
완전한 체인 투명성은 아니지만, 적어도 연결 계층에서만큼은 사용자가 "지금 어느 체인을 쓰고 있는지" 덜 의식해도 되는 환경을 만들었어요.
여전히 각 체인의 고유한 특성들은 개별적으로 다뤄야 하지만, 최소한 "연결하기"라는 첫 번째 단계에서의 복잡성은 많이 줄어든 상태입니다.
멀티체인 연결까지 해결했다면, 이제 마지막 퍼즐 조각은 이 모든 인프라를 어떻게 지속가능하게 운영하느냐는 문제입니다.
4편에서는 WCT 토큰의 역할과 월렛커넥트 네트워크의 탈중앙화 설계를 살펴보겠습니다.
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#BQ개발자 #월렛커넥트 #멀티체인 #크로스체인
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롬바드와 비트코인 리스테이킹을 다룬지 이제 벌써 7개월이 다되어가네요
열심히 하다보니 엠버서더로 뽑아주신 롬바드에게 감사 인사를!!📱 Lombard 엠버서더 발표 트윗
엠버서더로써 좋아하는 롬바드 관련해서 이런저런 재미있는 소식들과
LBTC를 활용하기 좋은 디파이 등등 다양한 것들을 앞으로도 쭈우우욱!!
비트코인 디파이 시장은 아직 너무 작고, 성장 가능성이 무궁무진하다.
비트코인 디파이 세상에서 확실한 비트코인 LSD, LRT 자리를 잡는 친구의 가능성은 몇개월이 아닌 몇년 이상의 성장이 가능한 섹터!
롬바드에게 한번 걸어보자. Glombard
(근데 안걸어도 LBTC만큼 활용하기 좋은 BTC LSD 없음 컴투 롬바드)
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#BTC #리스테이킹 #Lombard #롬바드 #바빌론
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Forwarded from Veranta Korea 공지방 🇰🇷
Base를 대표 Perp DEX , Avantis가 한국 커뮤니티 개설을 맞이하여 커뮤니티 멤버들에게 메가 커피 100잔 및 치킨 10마리를 쏩니다!
이벤트 참여 방법
1) 어반티스 코리아 공지방 입장
2) 어반티스 코리아 대화방 입장
3) 구글폼 제출
해당 이벤트는 6월 13일에 마감되며 적격 대상자 중 추첨을 통하여 상품이 발송됩니다.
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그렇게 열심히 떠들던 Loud의 현상황...
개인적으로 크립토에 있으면서 가장 주의해야하는 것 중 하나가
"가치가 없는 곳에서 허상의 가치가 생겨나지 않는다"
내러티브가 되었든, 그냥 시장의 관심이 되었든 뭐든 올라가고 내려갈 수 있는건 사실이지만
결국 근본적인 가치가 없으면 아래로 가는 큰 파동안에서 위아래로 크게 흔들릴뿐이라는걸 다시 한번 느끼게 해주는...
돈을 하나도 못버는 프로젝트에서,
돈을 벌어도 토큰과 아무런 상관이 없는 곳에서,
사람들의 생활 혹은 크립토 생활에 아무런 도움이 안되는 프로젝트에서
장기적 우상향을 기대한다는건 그냥 진짜 말도안되는 소리
밈코인 시즌때도 늘 이 이야기를 하지만 결국 아래로 가는 큰 파동일뿐인데
파동에서 위 아래로 흔들리는거에 휩쓸려서
장투하다가 망가지는 경우를 너무 많이 보는...
트레이더라면 네러티브, 위아래 흔들림이 큰 애들을 사는거야 아무 문제가 없지만
내가 6개월 1년 장투할걸 고른다면 적어도 진짜 가치를 만들어내는 곳에 집중하자!
요즘들어 정말 많이 드는 생각이
카이토 야핑이든 프로젝트들 커뮤 플레이든 사람들 관심 받을려고 뭐 많이 하기는하는데
결국 별 쓸모없는 애면 온세계가 주목해도 시간 지나면 0으로 수렴하는 듯
Attention is all you need가 아니라
가치가 있는 곳에 Attention이 있을 때 시너지가 있는거지
Attention만 있으면 그냥 지옥가기 딱이다
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#LOUD #밈코 #카이토
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안녕하세요, BQ개발자입니다.
지난 편에서 프롬프트 템플릿으로 일관성은 확보했다고 했는데요, 이제 다음 단계 고민이 생깁니다.
"같은 모델로 어떻게 더 좋은 성능을 낼 수 있을까?"
오늘은 이 내용에 대해 다뤄보겠습니다!
- Zero-shot: 예시 없이 그냥 질문만 던지기
- Few-shot (N-shot): 예시 몇 개 주고 질문하기
"샷(shot)"은 "한 번의 시도"를 의미해요. 머신러닝에서 "적은 데이터로 학습"을 표현할 때 사용됩니다.
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A회사 (Zero-shot): "경제 뉴스를 3줄로 요약해줘"
→ 결과: 때로는 6줄, 때로는 1줄... 매번 다른 스타일
이렇게 하는 회사와
B회사 (Few-shot):
예시 1: "한국 GDP 성장률 발표" → "한국 경제가 3분기 전년비 2.1% 성장. 제조업과 서비스업이 주도했으며, 수출 증가도 기여."
예시 2: "중앙은행 금리 정책" → "기준금리 0.25%p 인하로 2.5% 조정. 경기 부양 목적이며, 대출금리 하락 예상."
실제 질문: "오늘 경제 뉴스를 3줄로 요약해줘"
→ 결과: 항상 "핵심 사실 + 주요 원인 + 예상 영향" 구조로 완벽하게 정리
위 두회사의 차이 보이시나요? 같은 GPT-4, 같은 질문인데 완전히 다른 결과를 낳습니다. 왜그럴까요?
핵심은 LLM의 패턴 인식 메커니즘에 있습니다.
LLM은 본질적으로 "패턴 매칭 엔진"입니다. 문제는 하나의 질문이 수천 가지 패턴과 매칭될 수 있다는 점이에요.
"경제 뉴스 요약해줘"라는 요청에 가능한 패턴들:
- 학술 논문 스타일 vs 신문 헤드라인 스타일
- SNS 포스팅 스타일 vs 정부 보고서 스타일
모두 가능한 선택지라서 매번 다른 결과가 나오는 거죠.
하지만 예시가 주어지면?
LLM은 더 이상 수천 가지 패턴 중에서 고민하지 않습니다. 구체적인 타겟 패턴을 찾게 되거든요.
예시들이 "핵심 사실 + 주요 원인 + 예상 영향" 구조를 보여주면, LLM은 학습 데이터에서 정확히 이 패턴과 일치하는 사례들을 찾아냅니다. 검색 범위가 수천 개에서 수십 개로 좁혀지는 거예요.
N샷 프롬프팅의 진짜 마법은 LLM이 예시에서 공통점과 차이점을 동시에 학습한다는 점입니다.
- 공통점: 지켜야 할 규칙 (구조, 톤, 길이)
- 차이점: 유연하게 바뀔 부분 (구체적 내용, 용어)
이게 바로 "일관성 있는 유연함"을 만드는 핵심이죠.
💡 팁: 벡터 유사도를 활용해 과거 질문-답변 쌍에서 자동으로 최적 예시를 선택하는 시스템을 구축하면 더욱 효과적이라고합니다.
모델 파인튜닝도, 새로운 인프라도 필요 없이, 그냥 좋은 예시 몇 개만으로도 성능을 극적으로 개선할 수 있어요.
하지만 새로운 고민이 생깁니다. 예시 때문에 토큰 비용이 3-5배 증가했다면?
다음 편에서는 이 딜레마를 해결하는 "LLM 선택과 캐시 전략"에 대해 다뤄보겠습니다.
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#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #N샷프롬프팅 #AIEngineering
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큰 걱정은 없다~
금리 인하전 마지막 피날레는 하고 뭐든 생각하게해주세요 비트님
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#크퀀 #코인베이스프리미엄 #BTC $BTC #ETH $ETH
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저번에 이벤트로 무료 경쟁 민팅 및 유로 경쟁 민팅 받아가셨던분들! Fragmetric NFT 관련 내용이 다 나왔네요📱 원문트윗
✔️ TOPU NFT 관련 주요 내용 요약
NFT 컬렉션 이름: TOPU.inc
총 갯수: 10,000개
NFT 홀더 혜택: Fragmetric 런칭때 베네핏 (토큰 에드일듯..?), 시즌 부스트, 미래 활동들 우선 순위
**민팅 날짜: 6월 19일
✔️ 총 4개의 phase가 있는 상태인데
1. FRAG (무료 민팅, 확정, 지갑당 1개)
- Fragmetric Legion 참여 지갑. 포인트 상위 100명. 디스코드 롤 유저들
2. STEM (무료 민팅, 경쟁 화리, 지갑당 1개)
- 상위 10% 포인트 점수 (스냅샷 6월9일) *비큐방에서 5개 이벤트로 풀린것도 요기!
3. 파트너 민팅 (파트너들 + 프래그매트릭 포인트 홀더, 경쟁, 가격 1SOL, 지갑당 10개)
- *비큐방에서 20개 이벤트로 풀린건 요기!
4. 퍼블릭 (1.5SOL, 지갑당 10개)
Fragmetric도 NFT도 내는거보니 TGE 준비하는구나ㅏㅏㅏㅏ
저도 받은거 + Fragmetric 포인트 상위 10%라 무료 경쟁 화리 지갑들 다 참여 이후 파트너 민팅도 간보기 들갈 예정
푸레그매트릭아 잘되어라!!
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#Fragmetric #SOL #솔라나LRT
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금요일에 있던 Openledger의 국내 밋업!!
문어 숙회 맛있게 먹고 온 오픈렛저.. 한국에 진심이구나라는걸 느낄 수 있었던 밋업이 아닌가 싶네요
근데 문어라서 생문어 잡는 집에서 밋업 열어놓은거 컨셉에 잡혀먹힌 기분이었네요 ㅋㅋㅋㅋㅋ
문어야 Openledger야 열심히 하자!!
문어는 진짜 맛있었다... 건강 보신한 기분 감사합니다 오픈렛저
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#Openledger #오픈렛저 #POA
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