🏦당근에 올라온 업비트티셔츠ㅋㅋㅋ

혹시 갤럭시 엣지 파는사람 없나 궁금해서 검색해봄

님아 이걸 7만원에 누가사요

📌 KBW2025 얼리버드패쓰 38일남은 상태

📱 (2025.06.02) 이제 슬슬 2025 KBW 준비해야할때 (얼리버드 티켓 7월 30일까지)

KBW 엠버서더이기에 BQ링크 사용시 20% 할인되어서 320$로 적용됩니다.

시간 지나면 500$, 티켓 다 팔리면 현장 구매는 1,000$ 이기에 KBW가시는 분은 미리 예매해놓으시는것도!

📱 KBW 얼리버드 320$ 구매 (비큐코드)

스피커라인업들이 하나씩 등장하기 시작하네요

메인스폰서는 수이 스테이블 OG

그리고 트럼프 주니어도 오네요..? (우예 데꼬왔누)

✔️ 개인적으로 기대하는 스피커 및 라인업들은

1. Ben Zhou (Bybit) - 원래 한국 안옴 근데 이번에 바이빗이 한국에...? 뭐 뚫었나?

2. Guy Young (Ethena)

3. Armani Ferrante (Backpack) - 오?

4. Bo Hines (백악관 대통령쪽 디지털 자산)

5. Ram (Openledger)

6. Tomasaz (ETH Foundation Executive Director)

등등

스피커라인업은 추가되는거 요기서 확인: https://koreablockchainweek.com/pages/2025-speakers

다양한 섹터에서 프로젝트들이 와줬으면 하는 바람

현재는 인프라쪽이 엄청 많네요 다른곳들도 하나씩 추가되겠지?

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#KBW #KBW2025 #KBW엠버서더

📌 문베일 $MORE 6월 27일 TGE, 토큰 세부 정보들 공개

📱 (2025.01.22) Moonveil: ZK 기반 레이어2 게임 체인

📱 원문 블로그

문베일도 TGE를 알린 상태네요. 테넷 등 하신분들은 조오금 기대를 해도?

게이밍 레이어2로 문베일의 $MORE가 가지게 될 유틸리티는

1. 트잭 + 트레이딩: 자산 교환의 수단

2. 스테이킹: 거버넌스, 미래 결정들 권한

3. 게임플레이: $MORE로 게임 플레이 모드나 프리미엄 컨텐츠 언락할 수 있음

4. 아이덴티티: $MORE와 연동된 NFT들을 통해 아이덴티티 증명 + 커뮤니티 혜택들 받기

5. 이후에는 개발자 툴킷 사용료, 프리미엄 컨텐츠 구독료 등에 사용될 예정

개인적으로 올해 6월~8월사이가 가장 핫한 TGE기간들이 될 것이라고 예상 중

이때가 사실 토큰 내기 제일 좋을때다 모든 프로젝트들아!

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#KOL #MOONVEIL #문베일 #L2 #게임

📌 EKUBO에서 BOLD-USDC 20%, USDT-USDC 10%

현재 이더리움 메인넷으로 확장 이후 이것저것 보상 지급 중입니다

USDT-USDC는 10%, 오늘 다뤘던 Liquity의 BOLD -USDC (둘다 스테이블임)의 경우 20%까지

좀만 더 팍팍 인센티브주지!!

https://evm.ekubo.org/positions

EKUBO 사기는 싫고 그냥 이자로 모아가고 싶으신분들에게는 나쁘지 않은?!

📱 (24.11.26) 스타크넷의 수혜주 No.1, EKUBO (전 $EKUBO 홀더임 쉴링 맞음)

📱 (24.12.04) 착하지 이쿠보야 이쿠이쿠 (3.7$돌파)

📱 (25.02.23) 나빼고 아무도 안산 $EKUBO, 이제 4.3$ ATH 도달

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#EKUBO #스타크넷 #이더리움

📌 LLM 어플리케이션 4-1편: LLM 선택 - 완벽한 모델은 없다

안녕하세요, BQ개발자입니다.

📱LLM 어플리케이션 3편: N샷 프롬프팅 - 예시가 만드는 패턴 학습의 마법

지난 편에서 N샷 프롬프팅으로 성능은 확보했다고 했는데요, 이제 새로운 고민이 생깁니다.

"성능은 좋아졌는데 비용이 너무 나온다면?"

🤔 GPT-4가 최고라면서 왜 모든 회사가 안 쓸까?

이상한 현상이 벌어지고 있습니다.

GPT-4가 가장 똑똑하다고 모두가 인정하는데, 실제 현장에서는 다른 모델들을 쓰는 회사가 더 많아요.
심지어 GPT-3.5나 클로드를 쓰는 곳도 많고, 파인튜닝된 작은 모델을 쓰는 곳도 있습니다.

왜일까요?

⚡ "최고 모델"이라는 착각

핵심은 "완벽한 모델은 없다"는 점입니다.

모든 LLM은 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있어요.
GPT-4가 정확하지만 비싸고 느리다면, 간단한 FAQ 응답에는 과잉입니다.

실제 사례를 보겠습니다:

실시간 고객상담

: 빠른 응답이 중요 → 정확성보다 속도 우선

창의적 콘텐츠

: 최고 품질이 중요 → 비용보다 성능 우선

대량 데이터 처리

: 비용 효율성이 중요 → 성능보다 가격 우선

같은 "텍스트 생성"이라도 요구사항이 완전히 다른 거죠.


🧠 다차원 최적화의 현실

LLM 선택을 "성능 순위"로 접근하면 실패합니다. 실제로는 여러 축의 복잡한 균형을 맞춰야 해요.

정확성 vs 비용:
GPT-4는 정확하지만 비쌉니다. 단순한 작업에는 GPT-3.5로도 충분할 수 있어요.

속도의 두 얼굴:
첫 응답 시간(TTFT)과 전체 완료 시간(TPOT)은 다릅니다. 실시간 채팅에서는 첫 응답이 빨라야 하고, 긴 문서 작성에서는 전체 시간이 중요하죠.

컨텍스트 윈도우:
긴 문서를 한 번에 처리할 수 있지만, 그만큼 비용도 증가합니다.

물리적 한계:
아무리 좋은 모델이라도 용량 제한이 있어요. 429 Rate Limit Error는 단순한 일시적 문제가 아니라 GPU 자원의 물리적 한계입니다.


🎯 상황별 최적화만 있을 뿐

결국 "어떤 모델이 최고인가?"는 잘못된 질문입니다. 올바른 질문은 "이 상황에서 무엇이 최적인가?"예요.

더 영리한 회사들은 하이브리드 전략을 씁니다:
- 간단한 질문: 빠르고 저렴한 모델
- 복잡한 요청: 고성능 모델로 라우팅
- 반복 작업: 캐시나 파인튜닝 활용


🚀 트레이드오프를 받아들이는 지혜

LLM 선택의 핵심은 무엇을 포기할 것인가를 명확히 하는 것입니다.

완벽함을 추구하면 비용이 폭발하고, 비용만 고려하면 품질이 떨어집니다. 중요한 건 의식적인 선택이에요.

무엇을 얻기 위해 무엇을 포기하는지 명확히 알고 결정하는 거죠.

💡

팁

: 용도별로 모델을 분리해서 사용하면 전체 비용 대비 성능을 크게 개선할 수 있습니다.

하지만 모델을 잘 선택해서 비용을 관리했는데, 같은 질문에 같은 답변을 계속 반복한다면?

다음 편에서는 "캐시"에 대해 다뤄보겠습니다.

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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 🥰

#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #LLM선택 #AIEngineering

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📌 그냥 $LQTY 좀 사서 스테이킹해놓을껄 그랫나...

📱 (2025.06.23) 재밌어서 지켜보고 있는 프로젝트: Liquity, $LQTY

어제 글 올리면서 살까 말까 고민 엄청했는데

새벽에 그냥 30% 올라가버렸네요...

이젠 억울해서 못살것같에ㅔㅔㅔㅔ

내려와라!!

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#Liquity #LQTY #스테이블코인