Forwarded from 정남일기 (남 정)
킬베로스 ( Killberos ) 🐾
Nansen , 포인트 시스템 ✅ - 2025년 내로 출시 예정 ✅ 트윗 본문 바로가기
하리 스테이킹 난센에하면 지금도 포인트 보이지는 않지만 계속 적립은 되고있다하네여.
저는 우선 난센에 좀 스테이킹해뒀고 최근 애니매도 나름 맛있었고, $GOD이라는 프젝 토큰도 조금 줄 것같은데 적당한 다계정 스테이킹 전략도 나쁘지 않아보입니다
저는 우선 난센에 좀 스테이킹해뒀고 최근 애니매도 나름 맛있었고, $GOD이라는 프젝 토큰도 조금 줄 것같은데 적당한 다계정 스테이킹 전략도 나쁘지 않아보입니다
Forwarded from KOREA NFT 공지방이라 쓰고 돈 되는건 다함
두시간 전 비탈릭이 발표한 2025 이더리움 비전 중 중요한 내용만 다루겠음.
1) ETH의 경제적 가치 유지(왜 상승이 아니고 유지야...아무튼)
비탈릭이 ETH의 경제적 가치를 유지하고 강화하려는 구체적인 방안을 제시했다는 점. 지금까지 비탈릭은 마케팅이나 대중 친화적인 행보에 대해 협조적이지 않았고(춤은 췄었지만), 이더리움 가격 이야기만 하면 반감을 드러내기도 했음. 근데 이제 핵심 맴버들도 나가고 OG들도 욕하기 시작하니 진짜로 고민하고 실행하려는 듯
특히, ETH 수수료를 소각하거나 공공재 지원에 활용한다는 제안이 좋았음, 지금까지 L2가 빠르게 확장하면서 이더리움 L1은 쓰여만 지고 혜택없는 상대적으로 '쩌리'처럼 느껴졌는데, 앞으로는 L2에서 발생하는 경제적 가치가 어떻게 ETH로 돌아올 수 있을지 구체적으로 설계해야 한다고 비탈릭이 강조했다.
2) Blob 확장과 L2의 책임
L2가 확장함에 따라 Blob용량이 부족해졌고 비탈릭은 이 부족한 Blob 용량을 해결하기 위해 L1 자체적으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 개선하려는 계획을 제시했다. 그러나 여기서 생각해볼 점은, L2가 이더리움 생태계의 확장을 주도하고 있는 만큼, L2가 늘어나는 데이터 용량 문제를 해결하는 데 기여하도록 수수료를 걷거나 자원을 이더리움에 반환하는 구조를 설계할 가능성도 있다는 점이다. 그래야만 한다 이더리움 입장에서는
L 2가 수익을 창출하면서도 이더리움 생태계 전체의 발전에 공헌하도록 유도하는 것이 앞으로 중요한 과제가 될 것인데, 솔직히 말해 강제적이고 협박하더라도 그래야 하는거 아닐까
3) L2 확장은 잘 되고 있다
L2 확장은 현재 굉장히 잘 진행되고 있다. 이더리움의 트랜잭션 용량을 17배나 확장하고 수수료를 대폭 낮추는 데 성공했으며, 수많은 디파이, 소셜 네트워크, 예측 시장 등의 성공 사례를 만들어냈다.
그럼에도 불구하고 현재 데이터 용량인 Blob이 충분하지 않다는 것이 큰 문제로 남아 있다. 미래의 더 많은 트랜잭션과 애플리케이션 수요를 충족하려면 데이터 용량을 크게 늘려야 한다. 끗
결론적으로 이번 비탈릭의 입장발표가 가장 사람들이 원했던 내용이 아니었을까 싶다. 야부리만 턴건지 실제로 어떻게 진행할건지 봐야한다.
그리고 최근 재단문제도 있었어서 재단 및 이더리움 조직에 관해서 변화를 추구할것이라 했는데 그것도 눈여겨 봐야겠다. 지금처럼만 좀 합시다?? 비탈릭양반
Scaling Ethereum L1 and L2s in 2025 and beyond 원문
비탈릭 X
🔹KOREA NFT
1) ETH의 경제적 가치 유지(왜 상승이 아니고 유지야...아무튼)
비탈릭이 ETH의 경제적 가치를 유지하고 강화하려는 구체적인 방안을 제시했다는 점. 지금까지 비탈릭은 마케팅이나 대중 친화적인 행보에 대해 협조적이지 않았고(춤은 췄었지만), 이더리움 가격 이야기만 하면 반감을 드러내기도 했음. 근데 이제 핵심 맴버들도 나가고 OG들도 욕하기 시작하니 진짜로 고민하고 실행하려는 듯
특히, ETH 수수료를 소각하거나 공공재 지원에 활용한다는 제안이 좋았음, 지금까지 L2가 빠르게 확장하면서 이더리움 L1은 쓰여만 지고 혜택없는 상대적으로 '쩌리'처럼 느껴졌는데, 앞으로는 L2에서 발생하는 경제적 가치가 어떻게 ETH로 돌아올 수 있을지 구체적으로 설계해야 한다고 비탈릭이 강조했다.
2) Blob 확장과 L2의 책임
L2가 확장함에 따라 Blob용량이 부족해졌고 비탈릭은 이 부족한 Blob 용량을 해결하기 위해 L1 자체적으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 개선하려는 계획을 제시했다. 그러나 여기서 생각해볼 점은, L2가 이더리움 생태계의 확장을 주도하고 있는 만큼, L2가 늘어나는 데이터 용량 문제를 해결하는 데 기여하도록 수수료를 걷거나 자원을 이더리움에 반환하는 구조를 설계할 가능성도 있다는 점이다. 그래야만 한다 이더리움 입장에서는
L 2가 수익을 창출하면서도 이더리움 생태계 전체의 발전에 공헌하도록 유도하는 것이 앞으로 중요한 과제가 될 것인데, 솔직히 말해 강제적이고 협박하더라도 그래야 하는거 아닐까
3) L2 확장은 잘 되고 있다
L2 확장은 현재 굉장히 잘 진행되고 있다. 이더리움의 트랜잭션 용량을 17배나 확장하고 수수료를 대폭 낮추는 데 성공했으며, 수많은 디파이, 소셜 네트워크, 예측 시장 등의 성공 사례를 만들어냈다.
그럼에도 불구하고 현재 데이터 용량인 Blob이 충분하지 않다는 것이 큰 문제로 남아 있다. 미래의 더 많은 트랜잭션과 애플리케이션 수요를 충족하려면 데이터 용량을 크게 늘려야 한다. 끗
결론적으로 이번 비탈릭의 입장발표가 가장 사람들이 원했던 내용이 아니었을까 싶다. 야부리만 턴건지 실제로 어떻게 진행할건지 봐야한다.
그리고 최근 재단문제도 있었어서 재단 및 이더리움 조직에 관해서 변화를 추구할것이라 했는데 그것도 눈여겨 봐야겠다. 지금처럼만 좀 합시다?? 비탈릭양반
Scaling Ethereum L1 and L2s in 2025 and beyond 원문
비탈릭 X
🔹KOREA NFT
Forwarded from GMB LABS (Coinangel | GMB LABS)
Ledger 공동 창립자의 납치 사건은 대중 암호화폐 사용자로서 보안에 매우 조심해야 한다는 잔혹한 경고입니다.
- 1월 21일, 데이비드 발랜드와 그의 아내는 집에서 납치되어 다른 장소로 옮겨졌습니다.
- 납치범들은 또 다른 공동 창립자인 에릭 라르체베크(Éric Larchevêque)에게 100 BTC (약 1,000만 달러)의 몸값을 요구하고 데이비드의 잘린 손가락 중 하나를 증거로 제출했습니다.
- 몸값의 일부는 시간을 사는 데 사용됩니다.
- GIGN (프랑스의 정예부대)이 데이비드를 찾아내 구출한다
- 몇 시간 후, 그들은 차에 묶여 있는 그의 아내를 구출했습니다.
- 대부분의 몸값은 추적되어 동결됩니다.
체포된 용의자 총수: 갱단원 10명(20~40대), 현재 종신형 선고 위기
경찰의 놀라운 노고에 박수를 보냅니다. 안전하게 지내세요.
https://x.com/0xlouist/status/1882711063306666287?s=46&t=6z8DCWAYLdEUUo9FHbOE_A
- 1월 21일, 데이비드 발랜드와 그의 아내는 집에서 납치되어 다른 장소로 옮겨졌습니다.
- 납치범들은 또 다른 공동 창립자인 에릭 라르체베크(Éric Larchevêque)에게 100 BTC (약 1,000만 달러)의 몸값을 요구하고 데이비드의 잘린 손가락 중 하나를 증거로 제출했습니다.
- 몸값의 일부는 시간을 사는 데 사용됩니다.
- GIGN (프랑스의 정예부대)이 데이비드를 찾아내 구출한다
- 몇 시간 후, 그들은 차에 묶여 있는 그의 아내를 구출했습니다.
- 대부분의 몸값은 추적되어 동결됩니다.
체포된 용의자 총수: 갱단원 10명(20~40대), 현재 종신형 선고 위기
경찰의 놀라운 노고에 박수를 보냅니다. 안전하게 지내세요.
https://x.com/0xlouist/status/1882711063306666287?s=46&t=6z8DCWAYLdEUUo9FHbOE_A
X (formerly Twitter)
0xLouisT (@0xLouisT) on X
Ledger Co-Founder's kidnapping is a brutal reminder to be very careful about your security as a public crypto person
- On Jan 21, David Balland and his wife are abducted from their home and taken to separate locations
- Kidnappers demand 100 BTC (~$10M)…
- On Jan 21, David Balland and his wife are abducted from their home and taken to separate locations
- Kidnappers demand 100 BTC (~$10M)…
Forwarded from .dms (young9.dms)
이번 비트코인 사이클의 TOP은 어딜까?
이 지표를 한번 봐보자.
과거 패턴을 보면:
비트코인 가격은 200W SMA가 이전 ATH랑 만날 때(혹은 만나기 직전) 꼭대기를 찍고 떨어지기 시작했다.
이번에도 똑같이 흘러갈까?
그건 아무도 모름
하지만
지금 비트코인 시장에서도 비슷한 움직임이 나올지 주목해볼 필요가 있다. 200W SMA랑 이전 ATH가 가까워지면 "이제 조금 조심해야 할 때?"라는 신호일지도 모른다.
출처
이 지표를 한번 봐보자.
바로 200주 이동평균선(200W SMA)과 이전 최고점(ATH)의 관계인데,
과거 패턴을 보면:
비트코인 가격은 200W SMA가 이전 ATH랑 만날 때(혹은 만나기 직전) 꼭대기를 찍고 떨어지기 시작했다.
이번에도 똑같이 흘러갈까?
그건 아무도 모름
하지만
지금 비트코인 시장에서도 비슷한 움직임이 나올지 주목해볼 필요가 있다. 200W SMA랑 이전 ATH가 가까워지면 "이제 조금 조심해야 할 때?"라는 신호일지도 모른다.
출처
NAi
https://youtu.be/1wd0UlhFmZU?si=RjWMFVqKNoaHjI8n 신기하네
이게 된다면 앞으로 AI크립토에도 접목되어서 다양한 옵션이 달린 DEFAI가 나올수도.? 라는 생각
Forwarded from MSG.LABS
현재 솔라나 앱들이 미친듯이 오르는 것 같습니다.
$PASTERNAK 이 대장으로 잘 가고 있는데 솔라나에서도 직접적인 쉴링을 하고 있고 다른 소셜 파이 앱에 대해서도 찾아보면 좋을 것 같습니다.
지금 저도 다 자세히 파악이 안 되어서 찾고 있는 중인데 한가지 Tribe.run이 patreon과 비슷한 앱 같습니다.
DYOR
Tribe.run
$PASTERNAK 이 대장으로 잘 가고 있는데 솔라나에서도 직접적인 쉴링을 하고 있고 다른 소셜 파이 앱에 대해서도 찾아보면 좋을 것 같습니다.
지금 저도 다 자세히 파악이 안 되어서 찾고 있는 중인데 한가지 Tribe.run이 patreon과 비슷한 앱 같습니다.
DYOR
Tribe.run
Forwarded from 미래전략실 (Mandoo)
코인베이스
솔라나 생태계 서포트 및 빌드한다고함
https://www.coinbase.com/en-pt/blog/retrospective-solana-sends-and-receives
솔라나 생태계 서포트 및 빌드한다고함
https://www.coinbase.com/en-pt/blog/retrospective-solana-sends-and-receives
Forwarded from Valletta's 투자 이야기
쏠라나는 3월에 대규모 락업 해제가 예정되어 있음
그리고 ETF 승인도 앞두고 있는데
비트처럼 물량 받아먹고 상승을 할지
아니면 이더처럼 고점찍고 설거지가 나올지
기민한 대응이 필요할 것 같음
#SOL
그리고 ETF 승인도 앞두고 있는데
비트처럼 물량 받아먹고 상승을 할지
아니면 이더처럼 고점찍고 설거지가 나올지
기민한 대응이 필요할 것 같음
#SOL
Forwarded from 메타부 스토리
🔍AI Agent를 구성하려면 어떻게 처리해야될까? - AI파헤치기2
이번엔 두 번째 시간으로 돌아온 AI 파헤치기입니다.
지난번엔 LLM과 AI가 뭔지 기본적인 개념에 대한 설명이었다면 이번엔 그 개념을 바탕으로 현재 AI Agent가 어떻게 굴러가는지를 설명해드리려고해요.
그리고 Ai Agent는 이런 모델들을 유기적으로 연결시킨 녀석이라고 까지요.
🛎 그럼 이제 AI Agent에 대해 설명드리겠습니다.
일단, LLM 모델들은 모두 무료버전과 유료버전이 존재하죠.
그 흔한 chatGPT조차도 무료버전과 유료버전으로 나뉩니다.
하지만, 유료버젼에도 여러가지가 나뉘는데요.
바로 단순 챗봇형태의 유료버전과 API형태의 유료버전입니다.
챗봇형태는 우리가 글이나 말로 LLM 모델에게 뭔가를 보여달라고 하면, 스스로 답을 내려서 처리해주는 형태이고,
API형태는 우리가 코드로 뭔가 명령을 지시하면, chunk된 단어의 갯수에 따라 요금이 부과되는 방식이라고 보시면 되겠습니다.
왜 요즘 이런앱들 있잖아요.
👉Speak같이 생성형AI를 활용해서 서비스를 제공하는 앱들같은거요. 얘네들이 생성형AI를 직접만든게 아니라 저렇게 API로 연결해서 원하는대로 답변이 처리되게끔 조금 손 본 방식으로 AI를 활용한겁니다.
아무튼 코딩으로 뭔가를 생성형AI를 활용하려면 "무조건" API결제를 해야지만 사용이 가능한데, AI Agent도 바로 그 축에 속합니다.
AI Agent라는 것 자체가 코딩으로 이루어지기 때문에 이걸 만들기 위해선 API로 활용되는 모델들이 필수인 것이죠.
뭐... 최근엔 GPT-Pro라고 320달러인가 주면 AI Agent기능 쓸 수 있게 해준다는데... 직접만들 수만 있으면 오히려 이거보단 더 쌀거에요.
그럼 AI Agent로 일을 시키면 바로 일을 처리해주냐? 라고 생각하실 수 있는데 그건 또 아닙니다.
AI Agent를 개발하기 위해 쓸 수 있는 도구들은 대표적으로 3가지가 있는데
이렇게 있습니다.
각각의 장단점이 있지만 똑같이 AI Agent라고 할 수 있는 도구들이라고 보시면 되겠는데요.
API를 쓴다고 했잖아요?
근데, 이미 생성형AI를 쓰신 분들이라면 아실텐데, 내가 새로운 프롬프트마다 질문을 주면 답변하는 AI의 사고나 정리방식 등등이 다르다는 것을 알 수 있습니다.
즉, 하나의 프롬프트마다 별개의 객체가 생성되서 활동한다는 것이죠.
이 점에 착안해 AI객체를 2~3개를 만들어서 서로에게 역할을 주고, 그걸 총괄적으로 합쳐서 처리하도록 만든 도구들이 저 위의 3가지 도구들이라고 보시면 되겠습니다.
그래서 사용하는 방식만 약간씩 다를 뿐, 결과적으로는 본인이 필요한 만큼 AI객체를 여러개 생성하고, 그 AI객체들에게 각각의 미션을 준 뒤 수행 후 처리된 결과를 하나로 받아보는 프로세스라고 보시면 되겠습니다.
그리고 실제로 이런 방식을 통해 1인 게임개발이나 1인 사업을 하는 사람도 많아지고 있는 추세이기도 하죠.
그치만 그래도 약간의 답변의 퀄리티라던지 보고서의 오류가 있을 수도 있습니다.
왜냐면 AI자체가 완벽하진 않기 때문인데요.
이런 점을 좀 더 보완하고자 나온 것이 RAG라는 기술이라고 보시면 되겠습니다.
이미 현재의 AI Agent들은 RAG기술을 대다수 도입해놓은 상태이고, 이걸 위해 사용하는 도구가 바로 LangChain인데요.
이런 점에서 LangChain을 업그레이드 시킨 도구인 LangGraph라는 것이 등장하게 되었고, 여기에 RAG를 도입했더니 퀄리티가 훨씬 우수해졌다고합니다.
그래서 다음 시간에는 좀 더 딥하게 들어가서 AI Agent를 위한 도구인 LangGraph와 RAG에 대해서 좀 심도있게 설명드리도록 하겠습니다.
이 LangGraph와 RAG덕에 대부분의 자동화 트위터봇, 디스코드봇, 텔레그램봇들이 자기가 원하는 주제에 한해서만 오류가 없이 글, 이미지를 올리고 삭제하고 수정하고, 댓글다는 등의 역할을 수행하기에 좋아졌다고 보시면 되겠네요.
그럼 다음 3편으로 찾아뵙겠습니다!
#AI #Agent #LLM #봇
이번엔 두 번째 시간으로 돌아온 AI 파헤치기입니다.
지난번엔 LLM과 AI가 뭔지 기본적인 개념에 대한 설명이었다면 이번엔 그 개념을 바탕으로 현재 AI Agent가 어떻게 굴러가는지를 설명해드리려고해요.
지난번 요약부터 해드리자면, LLM은 대규모 언어 모델의 약자로 AI모델들이 존재하며, 각각의 모델들의 성능이 달라서 사용할 때 모델을 원하는대로 써야되지만, 대부분이 유료기 때문에 유료결제 후 사용한다고까지 말씀드렸었죠.
그리고 Ai Agent는 이런 모델들을 유기적으로 연결시킨 녀석이라고 까지요.
일단, LLM 모델들은 모두 무료버전과 유료버전이 존재하죠.
그 흔한 chatGPT조차도 무료버전과 유료버전으로 나뉩니다.
하지만, 유료버젼에도 여러가지가 나뉘는데요.
바로 단순 챗봇형태의 유료버전과 API형태의 유료버전입니다.
챗봇형태는 우리가 글이나 말로 LLM 모델에게 뭔가를 보여달라고 하면, 스스로 답을 내려서 처리해주는 형태이고,
API형태는 우리가 코드로 뭔가 명령을 지시하면, chunk된 단어의 갯수에 따라 요금이 부과되는 방식이라고 보시면 되겠습니다.
왜 요즘 이런앱들 있잖아요.
👉Speak같이 생성형AI를 활용해서 서비스를 제공하는 앱들같은거요. 얘네들이 생성형AI를 직접만든게 아니라 저렇게 API로 연결해서 원하는대로 답변이 처리되게끔 조금 손 본 방식으로 AI를 활용한겁니다.
아무튼 코딩으로 뭔가를 생성형AI를 활용하려면 "무조건" API결제를 해야지만 사용이 가능한데, AI Agent도 바로 그 축에 속합니다.
AI Agent라는 것 자체가 코딩으로 이루어지기 때문에 이걸 만들기 위해선 API로 활용되는 모델들이 필수인 것이죠.
뭐... 최근엔 GPT-Pro라고 320달러인가 주면 AI Agent기능 쓸 수 있게 해준다는데... 직접만들 수만 있으면 오히려 이거보단 더 쌀거에요.
그럼 AI Agent로 일을 시키면 바로 일을 처리해주냐? 라고 생각하실 수 있는데 그건 또 아닙니다.
AI Agent를 개발하기 위해 쓸 수 있는 도구들은 대표적으로 3가지가 있는데
1. Autogen
2. CrewAI
3. LangChain
이렇게 있습니다.
각각의 장단점이 있지만 똑같이 AI Agent라고 할 수 있는 도구들이라고 보시면 되겠는데요.
API를 쓴다고 했잖아요?
근데, 이미 생성형AI를 쓰신 분들이라면 아실텐데, 내가 새로운 프롬프트마다 질문을 주면 답변하는 AI의 사고나 정리방식 등등이 다르다는 것을 알 수 있습니다.
즉, 하나의 프롬프트마다 별개의 객체가 생성되서 활동한다는 것이죠.
이 점에 착안해 AI객체를 2~3개를 만들어서 서로에게 역할을 주고, 그걸 총괄적으로 합쳐서 처리하도록 만든 도구들이 저 위의 3가지 도구들이라고 보시면 되겠습니다.
그래서 사용하는 방식만 약간씩 다를 뿐, 결과적으로는 본인이 필요한 만큼 AI객체를 여러개 생성하고, 그 AI객체들에게 각각의 미션을 준 뒤 수행 후 처리된 결과를 하나로 받아보는 프로세스라고 보시면 되겠습니다.
가령 기획서를 써야될 때 기획안을 쓰려면 자료조사, 자료정리, 보고서작성, 오탈자검수, 내용검토 이렇게 5개의 파트가 필요한데 각각의 파트의 역할을 수행할 AI들을 두고요.
업무지시를 받고, 다시 보고해주는 책임 AI까지 총 6개의 AI객체를 통해 업무를 수행하게 된다면 기존의 생성형AI에게 물어봐서 받은 답변보다 훨씬 고퀄리티의 답변을 받을 수 있게 되는 것입니다.
그리고 실제로 이런 방식을 통해 1인 게임개발이나 1인 사업을 하는 사람도 많아지고 있는 추세이기도 하죠.
그치만 그래도 약간의 답변의 퀄리티라던지 보고서의 오류가 있을 수도 있습니다.
왜냐면 AI자체가 완벽하진 않기 때문인데요.
이런 점을 좀 더 보완하고자 나온 것이 RAG라는 기술이라고 보시면 되겠습니다.
이미 현재의 AI Agent들은 RAG기술을 대다수 도입해놓은 상태이고, 이걸 위해 사용하는 도구가 바로 LangChain인데요.
이런 점에서 LangChain을 업그레이드 시킨 도구인 LangGraph라는 것이 등장하게 되었고, 여기에 RAG를 도입했더니 퀄리티가 훨씬 우수해졌다고합니다.
그래서 다음 시간에는 좀 더 딥하게 들어가서 AI Agent를 위한 도구인 LangGraph와 RAG에 대해서 좀 심도있게 설명드리도록 하겠습니다.
이 LangGraph와 RAG덕에 대부분의 자동화 트위터봇, 디스코드봇, 텔레그램봇들이 자기가 원하는 주제에 한해서만 오류가 없이 글, 이미지를 올리고 삭제하고 수정하고, 댓글다는 등의 역할을 수행하기에 좋아졌다고 보시면 되겠네요.
그럼 다음 3편으로 찾아뵙겠습니다!
#AI #Agent #LLM #봇
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