Forwarded from 불굴의 의지로🔥
[바이낸스 선물 1차 선별 기준]
⭐️ 3-5개월 스윙하는 기준으로 만들었고 당장 진입 기준이 아님.
⭐️ 1차 선별한 종목들이고, 이제 아래 종목들 위주로만 저도 진입각 보려하고, 서칭 내용 공유 예정. 전 참고로 롱만 침.
0/ 선정 배경
그동안 바이낸스 알파에서 크라임이 일어난 종목들은 MYX, AIOT, SKYAI, PUMPBTC, XPIN 부터 RIVER, SIREN, RAVE 까지 무수히 많았는데 전부 BSC 코인이었음. (물론 $Pippin과 같이 예외도 있었음) 그래서 BSC chain 위주로 봤음.
최우선적으로 바이낸스 알파 및 선물 동시 상장 115개 종목을 살펴보았고 이외에 알파엔 없는데 선물에만 있는 종목들 50-100개 정도 더 봤고(다 못봄) 그 중 아래 조건에 부합하는 종목들을 몇 개 같이 추려보았음. 종목은 추후 더 늘어날 수 있음.
1/ 선별 기준
1) Market Cap
최저점 기준 MC가 100M을 넘지 않는 것. 경험적으로 비추어봤을 때 최저점 MC 2M~30M 이내가 가장 좋았고 펌핑이 잘 이뤄졌음. FDV는 중요치 않음.
2) 최고점/최저점 비율
만들어진 최저점이 고점 대비 -90% 이내의 종목을 좋게 보고 선별. 이전에도 올렸지만, 최저점이 최고점 대비 20토막과 같이 고장난 종목은 보통 최저점 대비 2~8배의 상승까진 보여준 이력이 있는데 10배 이상 종목은 없음.
3) 섹터
해당 코인 섹터가 사람들에게 이목을 애매하게 끌만한지 체크. RAVE도 그렇고 과거 XPIN도 그렇고 사람들이 뭐하는지는 모르는데 섹터를 막상 찾아보면 들어는 본 것임. 즉, 엄청 이슈가 되는 섹터는 아니지만 애매하게 어중간한 섹터에 걸쳐져 있는지를 보는 편임(좀 설명하기 복잡한 기준;). 그리고 절대 유명했던 종목은 안됨. 예를 들어 IP라던지 STBL이라던지.
4) SNS
해당 프로젝트의 트위터가 활동 중인지 체크함. 보통 활동 중인 게 좋고 팔로워는 2만명~40만명 이 사이에 다양하게 분포했음. 팔로워 2만명 언더는 제외. 보통 팔로워는 다 작업친 거라서 작업을 기본적으로 친다는 가정하에 체크함.
5) 호재 등 뉴스
최근에 좋은 이벤트나 락업 해제 일정, 소각 등의 유통량 이슈 같은 것들이 있는 게 좋음. 기간은 1~3달 이내에 있는지 체크. 오히려 오르기 전에 기대감의 트위터를 주는 경우도 많음.
6) 과거 이력 및 향후 설거지 가능성
이미 저점 대비 10~20배 오른 이력이 있는 종목은 또 다시 저점 대비 펌핑이 크게 나오기 힘들다 생각하고 등급을 낮춤. 그런 종목들은 최대 2~5배 까지는 볼 수 있지 않을까 생각함.
7) 패턴
우하향하는 패턴에서 최근 추세를 돌렸거나 아직 하락하고 있는 종목들 위주에서 체크. 현재 우상향하는 코인들은 이미 추세가 많이 전환되었거나 언제 상승이 끝날지 가늠하기가 힘들어 손익비가 좋지 않다고 판단. 박스권인 친구들은 애매하긴 한데, 일단 선별 같이 진행.
8) 봇 활동 여부
바이낸스 봇이 매수 매도를 하면서 관여하는지 체크.
9) 물량 독점 여부
재단에서 혹은 특정 지갑에서 물량을 많이 들고 있는지 체크. 현물에서 개미들의 간섭이 적어야 10~30배 상승이 가능하다고 판단.
바낸알파 종목의 경우 바이낸스 트레저리 지갑의 물량은 체크가 힘듦. 그래서 완벽하진 않지만 그래도 최대한 추적.
10) 아스터 상장 여부
이건 그렇게 큰 중요한 조건은 아니지만 아스터 상장 여부도 체크할 예정. 또한 바이낸스 알파 아니어도 위의 조건에 해당하는 경우 같이 볼 것임. 꼭 알파일 필요는 없음.
11) 온체인 데이터
온체인 데이터 중 특별히 봐야하는 것들(최근 OI 변화, 펀비 변화 및 L/S 비율 변화 등)은 큰 틀에서만 체크해보고 정함. 당장 오를 만한 지표까지 생각해서 선별하지 않았음.
🔥 위의 기준에 따라 종목 등급을 나눠봄. 최저점 대비 10배 이상 갈 수 있다 생각하는 종목은 A등급, 최저점 대비 2~5배, 혹은 애매한데 그래도 좋을 것 같은 종목은 B등급으로 추려봄
위에서 언급했듯이 1차적 선별기준으로 골랐으며 해당 종목들 위주로 서칭내용 및 매매 내용 공유해볼 예정
0/ 선정 배경
그동안 바이낸스 알파에서 크라임이 일어난 종목들은 MYX, AIOT, SKYAI, PUMPBTC, XPIN 부터 RIVER, SIREN, RAVE 까지 무수히 많았는데 전부 BSC 코인이었음. (물론 $Pippin과 같이 예외도 있었음) 그래서 BSC chain 위주로 봤음.
최우선적으로 바이낸스 알파 및 선물 동시 상장 115개 종목을 살펴보았고 이외에 알파엔 없는데 선물에만 있는 종목들 50-100개 정도 더 봤고(다 못봄) 그 중 아래 조건에 부합하는 종목들을 몇 개 같이 추려보았음. 종목은 추후 더 늘어날 수 있음.
1/ 선별 기준
1) Market Cap
최저점 기준 MC가 100M을 넘지 않는 것. 경험적으로 비추어봤을 때 최저점 MC 2M~30M 이내가 가장 좋았고 펌핑이 잘 이뤄졌음. FDV는 중요치 않음.
2) 최고점/최저점 비율
만들어진 최저점이 고점 대비 -90% 이내의 종목을 좋게 보고 선별. 이전에도 올렸지만, 최저점이 최고점 대비 20토막과 같이 고장난 종목은 보통 최저점 대비 2~8배의 상승까진 보여준 이력이 있는데 10배 이상 종목은 없음.
3) 섹터
해당 코인 섹터가 사람들에게 이목을 애매하게 끌만한지 체크. RAVE도 그렇고 과거 XPIN도 그렇고 사람들이 뭐하는지는 모르는데 섹터를 막상 찾아보면 들어는 본 것임. 즉, 엄청 이슈가 되는 섹터는 아니지만 애매하게 어중간한 섹터에 걸쳐져 있는지를 보는 편임(좀 설명하기 복잡한 기준;). 그리고 절대 유명했던 종목은 안됨. 예를 들어 IP라던지 STBL이라던지.
4) SNS
해당 프로젝트의 트위터가 활동 중인지 체크함. 보통 활동 중인 게 좋고 팔로워는 2만명~40만명 이 사이에 다양하게 분포했음. 팔로워 2만명 언더는 제외. 보통 팔로워는 다 작업친 거라서 작업을 기본적으로 친다는 가정하에 체크함.
5) 호재 등 뉴스
최근에 좋은 이벤트나 락업 해제 일정, 소각 등의 유통량 이슈 같은 것들이 있는 게 좋음. 기간은 1~3달 이내에 있는지 체크. 오히려 오르기 전에 기대감의 트위터를 주는 경우도 많음.
6) 과거 이력 및 향후 설거지 가능성
이미 저점 대비 10~20배 오른 이력이 있는 종목은 또 다시 저점 대비 펌핑이 크게 나오기 힘들다 생각하고 등급을 낮춤. 그런 종목들은 최대 2~5배 까지는 볼 수 있지 않을까 생각함.
7) 패턴
우하향하는 패턴에서 최근 추세를 돌렸거나 아직 하락하고 있는 종목들 위주에서 체크. 현재 우상향하는 코인들은 이미 추세가 많이 전환되었거나 언제 상승이 끝날지 가늠하기가 힘들어 손익비가 좋지 않다고 판단. 박스권인 친구들은 애매하긴 한데, 일단 선별 같이 진행.
8) 봇 활동 여부
바이낸스 봇이 매수 매도를 하면서 관여하는지 체크.
9) 물량 독점 여부
재단에서 혹은 특정 지갑에서 물량을 많이 들고 있는지 체크. 현물에서 개미들의 간섭이 적어야 10~30배 상승이 가능하다고 판단.
바낸알파 종목의 경우 바이낸스 트레저리 지갑의 물량은 체크가 힘듦. 그래서 완벽하진 않지만 그래도 최대한 추적.
10) 아스터 상장 여부
이건 그렇게 큰 중요한 조건은 아니지만 아스터 상장 여부도 체크할 예정. 또한 바이낸스 알파 아니어도 위의 조건에 해당하는 경우 같이 볼 것임. 꼭 알파일 필요는 없음.
11) 온체인 데이터
온체인 데이터 중 특별히 봐야하는 것들(최근 OI 변화, 펀비 변화 및 L/S 비율 변화 등)은 큰 틀에서만 체크해보고 정함. 당장 오를 만한 지표까지 생각해서 선별하지 않았음.
A등급)
$UB
$NIGHT
$IN
$IRYS
$JCT(비트겟)
$NAORIS
$KGEN
$FLUID
$ON
$ACU
$BLUAI
$AIO
$BOB
$VELVET
$AIN
$CARV
$US
$DAM
$IR
$SQD
B등급)
$CYS
$BEAT
$COAI
$TAIKO
$BSB
$ICNT
$APR
$SAFE
$XAN
$ZETA
$CLO
$LIGHT
$RECALL
$PROMPT
$COLLECT
$PTB(상폐 될 거 같은 느낌적인 느낌은 있음;)
$FIGHT
위에서 언급했듯이 1차적 선별기준으로 골랐으며 해당 종목들 위주로 서칭내용 및 매매 내용 공유해볼 예정
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Forwarded from 기분좋은 마곤
Variational 디너 + 다음날 밥 먹으면서 느낀점(장문 스압주의)
x에서 읽기 (__)
사실 디너는 오랜만에 코인하시는 동료분들 만나서 넘 좋았구요 팀이랑 별 얘기는 안했어요. 이전부터 메뉴선정을 잘하더라구요. 린넨미토중 미토를 맡고계신 분과도 처음 만났고 저랑 같은 학교 출신에 이름도 거의똑같아서 형님으로 모시기로했습니다. 저녁에 날이 쌀쌀하고 가슴이 외로워서 비닐봉지님이랑 고따님이랑 술한잔 했네요..재밌었어요. 항상 겸손해라
다음날 Variational 한국기관영업하시는 승재님이랑 lucas랑 CM이번에 맡게되시는 무두서님이랑 althea랑 돝고기집에가서 고기먹고 이런저런얘기하면서 lucas가 96년생 한국나이로 31살이더라고요 진자 저는 한 지금까지 서른살 중후반에 애까지 있을 줄 알았는데 승재님보고 "승재형" 이러는거보고 경악했네요. 12살에 대학들어가고 친구사기려고 대학 한번 더 가면서 사람이 인생 사이클이 빨라진게 느껴지는 것 같음.. 그리고 최근 만난 파운더중 가장 빌더라고 느꼈어요 이유는 아래에
——————————————
Variational프로덕트에 대해서 물어봤던 것은
- OLP의 수익 현재 상황, TGE 이후에도 스프레드와 OLP작동이 유지될 수 있는지, RWA와 Stock을 온보딩하는 방식과 Perpdex 상황들, 그리고 Perpdex가 프로덕트로써 끝나는 것을 어떻게 생각하는지, AI가 MM을 대체할 수 있는지, 크립토 시장에서 가장 돈을 많이 버는 비즈니스는 과연 무엇인지 등등 물어보면서 제가 지금까지 들어보지도 못했고, 보지도 못한 방식으로 해결한 것들이 있더라구요.
속도, 흐름, 알파가 중요하다고 합니다.
속도 : 낡은 호가를 취소하고 인벤토리를 관리하면서 새 가격을 소프트웨어, 하드웨어적으로 빨리 반영시키는 능력, 그리고 결론적으로 모든 시장에 플러그인 되어있어야 하는 네트워크. 속도가 악화되면 모든 퍼센트는 극도로 깎여나갑니다. 스프레드 경쟁력이 떨어져요
흐름 : 어떤 주문이 들어오는지에 대한 접근과 해석 능력/권한, 그리고 이러한 흐름을 유리하게 대량처리할 수 있어야 합니다.
알파 : 구간에 있어서 가격 예측과 헤지 시그널 « 저희 디젠들과 AI가 발전하며 개인이 집중하고 있는 니치한 시장들에서 충분한 알파가 있다고 봅니다.
개인들의 AI가 이를 대체하기 위해서는 막대한 자본금과 지속적인 하드웨어, 소프트웨어 업그레이드가 필요하며 동시에 추적해야하는 데이터가 너무 많기 때문에 경쟁성이 높지는 않고, 앞으로는 큰 축에서 격차가 가속화될 것이라고 하나, 니치한 시장에서는 실제로 유의미한 성과를 내는것을 확인하고 있다고 합니다.
OLP는 대부분의 크립토 시장에 플러그인 되어 있는 상태로 주문수에 따라 스프레드를 실시간으로 제시하면서 스프레드 차익을 버는 것이 기본 수익 구조입니다. 하지만 다른 거래소에서 큰 주문을 내는 것과 비교하여 더 많은 주문이 몰릴 수록 더 넓은 헷징커버리지가 작동되어 더좋은 견적을 제시하므로 추가적인 주문흐름이 모일수록 스프레드 견적 경쟁력이 커지는 형태임 로빈후드는 주문 견적을 브로커들에게 제시하여 유동성 뎁스를 깊게하는데에 강점이 있지만, OLP는 유일한 주문 카운터파티인 liquidity 엔진, 확장성과 민첩성이 강함. 리스크 관리 능력과 신뢰가 중요해지는 모델임.
a. OLP 예상 구성자금 : $100M —» 전부 팀의 자금
b. lifetime OLP revenue : $12.5M
c. referral rewards : $1.9M
d. loss refunds : $4.1M(지금은 삭제됨. 바이백자금 확보로 돌리려는듯)
e. total trading volume : $190B+
f. MM, API HFT 트레이딩 —» 없음
모든 상대 거래 유저가 리테일이라 토크노믹스를 구조적으로 해칠 추가적 딜 룸이 존재하지 않음.
TGE 3분기 후반~4분기 예측, 지표는 가장 투명하게 잘 보여주는듯
베리나를 처음 알게되었을때부터 느꼈던 건 거래소사업이 타겟이 아닌 본업인 자신들의 펀드에 주문 흐름을 확보하려는 인터페이스로 Variational을 계획했던 것이었는데 지금도 그건 변하지 않은 것 같음. 거래소는 커질수록 VIP들에게 지출되는 금액이 커짐(수수료, 컨시어지) 그러면서 새로운 유저층을 뎃고오지 않으면 수익률이 줄어들기 마련, 하지만 Market making은 주문흐름을 확보할수록 더 좋은 스프레드를 제시할 수 있게되고 경쟁력있는 구조로 바뀜. 확장성에 베팅을 할 수 있음.
Lucas의 생각으론 : "Hyperliquid가 독주하는 시장에서 Lighter까지는 유의미한 시장점유율을 확보할 수 있을 것 같으나, 다른 모델들은 경쟁력있는지 모르겠고, 하리가 50B을 간다고해도 라이터가 비례하게 따라가진 못할 것 같다. 하지만 그 시장에 두번째이상으로 올라가려면 완전히 공략법이 달라야하고, 본인들 프로젝트라고 생각한다. Market making은 전통금융에서도 나스닥, 뉴욕증권거래소보다 더 큰 사업모델이고 수익성이 더 좋은 섹터다. 그곳에 베팅한다. "라네요
여기서 전 개인적으로 Lucas가 말도 안되는 사람이라고 느꼈던게 크립토에 다이렉트로 실제 주식 유동성을 브로커를 통해 붙이는 형태는 절대 단기간에 해결되지 않을 것이고, 크립토에 붙이는 것이 아닌 본인들만의 모델에 붙이는 것에 대한 디테일한 얘기를 해줬는데.
정말 처음 들었지만 이해할 수 있는 합리적인 방법이었어요. KYC를 활용하지 않고, 주식 유동성을 크립토 perp로 끌어올 수 있는 건 Marketmaking기관밖에 없겠구나 라는 생각이 들었습니다. 발표될때까지는 TBA라네요
이제 남은건 그게 어떻게 출시될지 본 뒤 각자 판단하는 순서인것 같습니다.
장이 좋아지고 있습니다. 무리하게 볼륨으로 채굴하는것이 아니라, 실제로 가장 유리한 견적임을 확인하고 맞다면 Variational을 사용하세요. 그럴 가치는 충분히 있어보입니다.
x에서 읽기 (__)
사실 디너는 오랜만에 코인하시는 동료분들 만나서 넘 좋았구요 팀이랑 별 얘기는 안했어요. 이전부터 메뉴선정을 잘하더라구요. 린넨미토중 미토를 맡고계신 분과도 처음 만났고 저랑 같은 학교 출신에 이름도 거의똑같아서 형님으로 모시기로했습니다. 저녁에 날이 쌀쌀하고 가슴이 외로워서 비닐봉지님이랑 고따님이랑 술한잔 했네요..재밌었어요. 항상 겸손해라
다음날 Variational 한국기관영업하시는 승재님이랑 lucas랑 CM이번에 맡게되시는 무두서님이랑 althea랑 돝고기집에가서 고기먹고 이런저런얘기하면서 lucas가 96년생 한국나이로 31살이더라고요 진자 저는 한 지금까지 서른살 중후반에 애까지 있을 줄 알았는데 승재님보고 "승재형" 이러는거보고 경악했네요. 12살에 대학들어가고 친구사기려고 대학 한번 더 가면서 사람이 인생 사이클이 빨라진게 느껴지는 것 같음.. 그리고 최근 만난 파운더중 가장 빌더라고 느꼈어요 이유는 아래에
——————————————
Variational프로덕트에 대해서 물어봤던 것은
- OLP의 수익 현재 상황, TGE 이후에도 스프레드와 OLP작동이 유지될 수 있는지, RWA와 Stock을 온보딩하는 방식과 Perpdex 상황들, 그리고 Perpdex가 프로덕트로써 끝나는 것을 어떻게 생각하는지, AI가 MM을 대체할 수 있는지, 크립토 시장에서 가장 돈을 많이 버는 비즈니스는 과연 무엇인지 등등 물어보면서 제가 지금까지 들어보지도 못했고, 보지도 못한 방식으로 해결한 것들이 있더라구요.
1. market making은 무엇이 중요한가?
속도, 흐름, 알파가 중요하다고 합니다.
속도 : 낡은 호가를 취소하고 인벤토리를 관리하면서 새 가격을 소프트웨어, 하드웨어적으로 빨리 반영시키는 능력, 그리고 결론적으로 모든 시장에 플러그인 되어있어야 하는 네트워크. 속도가 악화되면 모든 퍼센트는 극도로 깎여나갑니다. 스프레드 경쟁력이 떨어져요
흐름 : 어떤 주문이 들어오는지에 대한 접근과 해석 능력/권한, 그리고 이러한 흐름을 유리하게 대량처리할 수 있어야 합니다.
알파 : 구간에 있어서 가격 예측과 헤지 시그널 « 저희 디젠들과 AI가 발전하며 개인이 집중하고 있는 니치한 시장들에서 충분한 알파가 있다고 봅니다.
개인들의 AI가 이를 대체하기 위해서는 막대한 자본금과 지속적인 하드웨어, 소프트웨어 업그레이드가 필요하며 동시에 추적해야하는 데이터가 너무 많기 때문에 경쟁성이 높지는 않고, 앞으로는 큰 축에서 격차가 가속화될 것이라고 하나, 니치한 시장에서는 실제로 유의미한 성과를 내는것을 확인하고 있다고 합니다.
2. OLP는 무엇으로 돈을 벌고 수익은 어떻게 되는가?
OLP는 대부분의 크립토 시장에 플러그인 되어 있는 상태로 주문수에 따라 스프레드를 실시간으로 제시하면서 스프레드 차익을 버는 것이 기본 수익 구조입니다. 하지만 다른 거래소에서 큰 주문을 내는 것과 비교하여 더 많은 주문이 몰릴 수록 더 넓은 헷징커버리지가 작동되어 더좋은 견적을 제시하므로 추가적인 주문흐름이 모일수록 스프레드 견적 경쟁력이 커지는 형태임 로빈후드는 주문 견적을 브로커들에게 제시하여 유동성 뎁스를 깊게하는데에 강점이 있지만, OLP는 유일한 주문 카운터파티인 liquidity 엔진, 확장성과 민첩성이 강함. 리스크 관리 능력과 신뢰가 중요해지는 모델임.
3. 지표 (4월 초반부까지)
a. OLP 예상 구성자금 : $100M —» 전부 팀의 자금
b. lifetime OLP revenue : $12.5M
c. referral rewards : $1.9M
d. loss refunds : $4.1M(지금은 삭제됨. 바이백자금 확보로 돌리려는듯)
e. total trading volume : $190B+
f. MM, API HFT 트레이딩 —» 없음
모든 상대 거래 유저가 리테일이라 토크노믹스를 구조적으로 해칠 추가적 딜 룸이 존재하지 않음.
TGE 3분기 후반~4분기 예측, 지표는 가장 투명하게 잘 보여주는듯
4. Variational = Perpdex?
베리나를 처음 알게되었을때부터 느꼈던 건 거래소사업이 타겟이 아닌 본업인 자신들의 펀드에 주문 흐름을 확보하려는 인터페이스로 Variational을 계획했던 것이었는데 지금도 그건 변하지 않은 것 같음. 거래소는 커질수록 VIP들에게 지출되는 금액이 커짐(수수료, 컨시어지) 그러면서 새로운 유저층을 뎃고오지 않으면 수익률이 줄어들기 마련, 하지만 Market making은 주문흐름을 확보할수록 더 좋은 스프레드를 제시할 수 있게되고 경쟁력있는 구조로 바뀜. 확장성에 베팅을 할 수 있음.
Lucas의 생각으론 : "Hyperliquid가 독주하는 시장에서 Lighter까지는 유의미한 시장점유율을 확보할 수 있을 것 같으나, 다른 모델들은 경쟁력있는지 모르겠고, 하리가 50B을 간다고해도 라이터가 비례하게 따라가진 못할 것 같다. 하지만 그 시장에 두번째이상으로 올라가려면 완전히 공략법이 달라야하고, 본인들 프로젝트라고 생각한다. Market making은 전통금융에서도 나스닥, 뉴욕증권거래소보다 더 큰 사업모델이고 수익성이 더 좋은 섹터다. 그곳에 베팅한다. "라네요
5. RWA 리스팅, 유동성 해결 방식
여기서 전 개인적으로 Lucas가 말도 안되는 사람이라고 느꼈던게 크립토에 다이렉트로 실제 주식 유동성을 브로커를 통해 붙이는 형태는 절대 단기간에 해결되지 않을 것이고, 크립토에 붙이는 것이 아닌 본인들만의 모델에 붙이는 것에 대한 디테일한 얘기를 해줬는데.
정말 처음 들었지만 이해할 수 있는 합리적인 방법이었어요. KYC를 활용하지 않고, 주식 유동성을 크립토 perp로 끌어올 수 있는 건 Marketmaking기관밖에 없겠구나 라는 생각이 들었습니다. 발표될때까지는 TBA라네요
이제 남은건 그게 어떻게 출시될지 본 뒤 각자 판단하는 순서인것 같습니다.
장이 좋아지고 있습니다. 무리하게 볼륨으로 채굴하는것이 아니라, 실제로 가장 유리한 견적임을 확인하고 맞다면 Variational을 사용하세요. 그럴 가치는 충분히 있어보입니다.
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Forwarded from 이제부터 진짜 AI
6개월간 제약+한국어+오픈소스 llm agent를 개발하면서 느낀 내용과 나름의 팁들을 공유해봅니다.
현재는 md나 디버깅 방법론들 위주로만 올려두었습니다.
• 한정된 자원에서
• 한국어라는 도메인에서
• 다국어가 활용되는 제약/의료/바이오 분야에서
• 오픈소스 llm으로
• 멀티턴(10~20턴 이상)을 기준으로
도메인 특화 에이전트를 개발했던 고민과 방법론을 업데이트하는 페이지입니다.
향후에는 실제로 범용적으로 제약에서 활용가능한 프롬프트와
간단한 파일럿 에이전트 공유까지 해보는 것이 목표입니다.
https://github.com/papago2355/pharma-agent
현재는 md나 디버깅 방법론들 위주로만 올려두었습니다.
• 한정된 자원에서
• 한국어라는 도메인에서
• 다국어가 활용되는 제약/의료/바이오 분야에서
• 오픈소스 llm으로
• 멀티턴(10~20턴 이상)을 기준으로
도메인 특화 에이전트를 개발했던 고민과 방법론을 업데이트하는 페이지입니다.
향후에는 실제로 범용적으로 제약에서 활용가능한 프롬프트와
간단한 파일럿 에이전트 공유까지 해보는 것이 목표입니다.
https://github.com/papago2355/pharma-agent
GitHub
GitHub - papago2355/pharma-agent
Contribute to papago2355/pharma-agent development by creating an account on GitHub.
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Forwarded from AI MASTERS
[ 화제의 GPT-Image-2 사례 모음 ]
LM Arena에 등장한 Ducktape와 Maskingtape가 아주 난리입니다🔥🔥
사실상 OpenAI의 새로운 이미지 생성 모델인 GPT-Image-2로 추정되고 있는데요😎
하루 1,500만 달러 수준의 비용을 쏟아부었던 Sora에 들어가던 컴퓨팅 파워를 이쪽에 재배치 했을 확률이 높아보입니다🤜🤜
그나저나 학습 데이터는 어디서 가져왔길래 이런 결과물이 나오는걸까?😱
✅ 현재까지 알려지거나 추정되는 GPT-Image-2 특징
- 1.5가 4o 기반이었다면 이번에는 완전히 새로운 독립 아키텍처 사용한듯
- 텍스트 렌더링 정확도가 95%에서 99%+로 향상
- 포토리얼리즘이 사진 수준에 근접
나노바나나 프로 나왔을때와는 또 말도 안되는 압도적인 결과물이 보이고 있어요
✅ 10개 사례를 순서대로 소개 하자면
- 아프리카 티비
- 인스타 라이브
- 가상 논문
- 가상 PPT
- 스프라이트
- 애니메 인포그래픽
- 애니메 만화 콘텐츠
- 길거리 인터뷰
- 카톡 대화창
- 유튜브
이제 슬슬 AI표시 없는 이미지 구분이 힘들어질 수 있겠다는 생각이..🙈🙈
써보고 싶으신 분들은 어제 저녁에 정비님이 공유해주신 꿀팁 참고😉
👉 사례 원문 보기 👈
LM Arena에 등장한 Ducktape와 Maskingtape가 아주 난리입니다🔥🔥
사실상 OpenAI의 새로운 이미지 생성 모델인 GPT-Image-2로 추정되고 있는데요😎
하루 1,500만 달러 수준의 비용을 쏟아부었던 Sora에 들어가던 컴퓨팅 파워를 이쪽에 재배치 했을 확률이 높아보입니다🤜🤜
그나저나 학습 데이터는 어디서 가져왔길래 이런 결과물이 나오는걸까?😱
✅ 현재까지 알려지거나 추정되는 GPT-Image-2 특징
- 1.5가 4o 기반이었다면 이번에는 완전히 새로운 독립 아키텍처 사용한듯
- 텍스트 렌더링 정확도가 95%에서 99%+로 향상
- 포토리얼리즘이 사진 수준에 근접
나노바나나 프로 나왔을때와는 또 말도 안되는 압도적인 결과물이 보이고 있어요
✅ 10개 사례를 순서대로 소개 하자면
- 아프리카 티비
- 인스타 라이브
- 가상 논문
- 가상 PPT
- 스프라이트
- 애니메 인포그래픽
- 애니메 만화 콘텐츠
- 길거리 인터뷰
- 카톡 대화창
- 유튜브
이제 슬슬 AI표시 없는 이미지 구분이 힘들어질 수 있겠다는 생각이..🙈🙈
써보고 싶으신 분들은 어제 저녁에 정비님이 공유해주신 꿀팁 참고😉
👉 사례 원문 보기 👈
Forwarded from 싸이버트럭
etherscan이 업데이트가 됐네요
최근 재단, 내부자들의 더티 플레이로 인한 온체인 추적 수요가 늘어난 걸 의식한 탓인지
이더스캔 내에 홀더탭에서 "보유자 집중도, 계층 분포, 지니 점수" 를 확인 할 수 있게 됐습니다
https://etherscan.io/token/0xcb1592591996765ec0efc1f92599a19767ee5ffa#balances
링크는 $BIO의 이더스캔
최근 재단, 내부자들의 더티 플레이로 인한 온체인 추적 수요가 늘어난 걸 의식한 탓인지
이더스캔 내에 홀더탭에서 "보유자 집중도, 계층 분포, 지니 점수" 를 확인 할 수 있게 됐습니다
https://etherscan.io/token/0xcb1592591996765ec0efc1f92599a19767ee5ffa#balances
링크는 $BIO의 이더스캔