Forwarded from 바이브더쿠
지난 35년간 문서만 판 우리나라 회사가 "깃허브 1위"가 된 이유 ㄷㄷ
깃허브에 등록된 프로젝트는 약 4억 개. 그중 단 하나가 '오늘의 트렌딩 1위' 자리에 오름(깃허브 스타 1.9만개, 포크 수도 1.7천개 돌파). 그 바늘구멍을 통과한 건 미국의 빅테크도, 실리콘밸리의 핫한 스타트업도 아닌 한국의 한글과컴퓨터였음. 우리에겐 '아래아한글'로 각인된 그 회사임ㅋ
AI 패권 경쟁이 GPU와 파운데이션 모델을 중심으로 돌아가는 듯 보이는 시대에, 35년간 묵묵히 문서만 파던 회사가 어떻게 전 세계 개발자의 시선을 한 몸에 받게 됐을까. 이 질문의 답은 "AI 시대에 가장 비싼 데이터는, 남들이 갖지 못한 데이터다"라는, 우리 모두에게 적용되는 한 문장으로 수렴함
한컴이 공개한 '오픈데이터로더(OpenDataLoader) PDF v2.0'은 이름 그대로 PDF 안의 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 추출하는 오픈소스 도구임. 페이지당 0.015초, 정확도 90%. 현존하는 오픈소스 PDF 파서 중 가장 빠르고 가장 정확함. 그 비결은 '하이브리드 방식' 덕분임
단순 텍스트는 규칙 기반으로 즉시 처리해 연산 낭비를 막고, 복잡한 표나 다단 레이아웃에만 AI가 개입함. 그 결과 고성능 GPU 없이 CPU만으로도 충분히 돌아감. 인프라가 부족한 중소기업, 스타트업, 1인 개발자도 이제 자기 데이터를 AI 자산으로 변환할 수 있다는 의미임. 나는 AI 민주화는 슬로건이 아니라, 이런 도구 하나에서 시작된다고 생각함
그리고 이 모든 걸 한컴은 '아파치 2.0 라이선스'로 완전 개방했다. 단기 수익이 아니라 '글로벌 AI 문서 생태계의 표준'을 노린 승부수임. 이게 중요한 이유는 기업 실무 데이터의 80~90%가 PDF 같은 비정형 포맷이기 때문임. 즉, 세상에 존재하는 거의 모든 'AI에 먹이고 싶은 데이터'는 정제 단계에서 막혀 있었다는 뜻임
진짜 흥미로운 건 한컴이 이 자리에 오른 이유임. 한컴은 '문서'라는 한 우물을 35년간 팠고 그 시간 동안 쌓인 건 단순한 노하우가 아니라, 문서를 어떻게 분해하고 어떻게 구조화할 것인지에 대한 그들만의 '온톨로지'를 갖고 있음. 온톨로지는 쉽게 말해 '세상을 자기만의 방식으로 정리한 지식 체계'임. 한컴에겐 그게 문서였고, 누구도 흉내 낼 수 없는 자산이 됨
이 지점에서 우리 개인도 자신을 돌아봐야 한다고 생각함. 우리는 지난 10년, 20년간 어떤 한 우물을 파왔는가. 무엇에 시간과 에너지를 쏟았는가. 그게 무엇이든, 요리든, 부동산이든, 빈티지 의류든, 동네 맛집이든, 광고 카피든 그 안에 당신만의 온톨로지가 이미 잠들어 있다고 봄
AI 시대는 일반론에 강한 사람보다, 자기만의 깊은 정리 체계를 가진 사람에게 압도적으로 유리하다고 봄. 왜냐하면 LLM은 인터넷에 떠도는 일반론을 이미 다 알기 때문임. 새로 필요한 건, 당신 머릿속에만 있는 '특수론'임. 한컴이 PDF의 표 하나, 다단 레이아웃 하나를 0.015초 만에 정확하게 풀어내는 그 정밀함은 35년의 시간이 빚어낸 결과물임
마찬가지로 누군가가 10년간 매일 들여다본 그 영역의 '구조'는, 챗GPT 100번 돌려서는 절대 나오지 않을 것임. AI는 그 구조 위에 올라탔을 때 비로소 폭발함. 다시 말해, AI는 평등하게 강력하지만, AI를 통과한 결과물은 결코 평등하지 않다는 것임
결론적으로, AI의 꿀통은 멀리 있지 않음. 새로 배워야 할 거창한 무언가도 아님. 우리 각자가 이미 오래 사랑해서 오래 들여다본 것, 남들이 보기엔 사소해 보여도 당신만큼은 무의식 중에도 디테일을 잡아내는 그 영역—거기가 바로 당신의 한컴이고, 당신의 PDF 파서임
AI는 누구의 손에 들리느냐에 따라 결과물이 백 배 차이 남. 그리고 그 '누구'를 결정하는 건, 결국 당신이 지금까지 무엇에, 얼마나 진심이었는지임. 한컴이 35년 전부터 문서를 사랑한 것이 오늘의 1위를 만든 것처럼, 우리가 그동안 자연스럽게 시간을 부어온 그 영역이, 곧 각자의 1위 자리를 만들 것이라는게 나만의 결론!
#각자의온톨로지
깃허브에 등록된 프로젝트는 약 4억 개. 그중 단 하나가 '오늘의 트렌딩 1위' 자리에 오름(깃허브 스타 1.9만개, 포크 수도 1.7천개 돌파). 그 바늘구멍을 통과한 건 미국의 빅테크도, 실리콘밸리의 핫한 스타트업도 아닌 한국의 한글과컴퓨터였음. 우리에겐 '아래아한글'로 각인된 그 회사임ㅋ
AI 패권 경쟁이 GPU와 파운데이션 모델을 중심으로 돌아가는 듯 보이는 시대에, 35년간 묵묵히 문서만 파던 회사가 어떻게 전 세계 개발자의 시선을 한 몸에 받게 됐을까. 이 질문의 답은 "AI 시대에 가장 비싼 데이터는, 남들이 갖지 못한 데이터다"라는, 우리 모두에게 적용되는 한 문장으로 수렴함
한컴이 공개한 '오픈데이터로더(OpenDataLoader) PDF v2.0'은 이름 그대로 PDF 안의 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 추출하는 오픈소스 도구임. 페이지당 0.015초, 정확도 90%. 현존하는 오픈소스 PDF 파서 중 가장 빠르고 가장 정확함. 그 비결은 '하이브리드 방식' 덕분임
단순 텍스트는 규칙 기반으로 즉시 처리해 연산 낭비를 막고, 복잡한 표나 다단 레이아웃에만 AI가 개입함. 그 결과 고성능 GPU 없이 CPU만으로도 충분히 돌아감. 인프라가 부족한 중소기업, 스타트업, 1인 개발자도 이제 자기 데이터를 AI 자산으로 변환할 수 있다는 의미임. 나는 AI 민주화는 슬로건이 아니라, 이런 도구 하나에서 시작된다고 생각함
그리고 이 모든 걸 한컴은 '아파치 2.0 라이선스'로 완전 개방했다. 단기 수익이 아니라 '글로벌 AI 문서 생태계의 표준'을 노린 승부수임. 이게 중요한 이유는 기업 실무 데이터의 80~90%가 PDF 같은 비정형 포맷이기 때문임. 즉, 세상에 존재하는 거의 모든 'AI에 먹이고 싶은 데이터'는 정제 단계에서 막혀 있었다는 뜻임
진짜 흥미로운 건 한컴이 이 자리에 오른 이유임. 한컴은 '문서'라는 한 우물을 35년간 팠고 그 시간 동안 쌓인 건 단순한 노하우가 아니라, 문서를 어떻게 분해하고 어떻게 구조화할 것인지에 대한 그들만의 '온톨로지'를 갖고 있음. 온톨로지는 쉽게 말해 '세상을 자기만의 방식으로 정리한 지식 체계'임. 한컴에겐 그게 문서였고, 누구도 흉내 낼 수 없는 자산이 됨
이 지점에서 우리 개인도 자신을 돌아봐야 한다고 생각함. 우리는 지난 10년, 20년간 어떤 한 우물을 파왔는가. 무엇에 시간과 에너지를 쏟았는가. 그게 무엇이든, 요리든, 부동산이든, 빈티지 의류든, 동네 맛집이든, 광고 카피든 그 안에 당신만의 온톨로지가 이미 잠들어 있다고 봄
AI 시대는 일반론에 강한 사람보다, 자기만의 깊은 정리 체계를 가진 사람에게 압도적으로 유리하다고 봄. 왜냐하면 LLM은 인터넷에 떠도는 일반론을 이미 다 알기 때문임. 새로 필요한 건, 당신 머릿속에만 있는 '특수론'임. 한컴이 PDF의 표 하나, 다단 레이아웃 하나를 0.015초 만에 정확하게 풀어내는 그 정밀함은 35년의 시간이 빚어낸 결과물임
마찬가지로 누군가가 10년간 매일 들여다본 그 영역의 '구조'는, 챗GPT 100번 돌려서는 절대 나오지 않을 것임. AI는 그 구조 위에 올라탔을 때 비로소 폭발함. 다시 말해, AI는 평등하게 강력하지만, AI를 통과한 결과물은 결코 평등하지 않다는 것임
결론적으로, AI의 꿀통은 멀리 있지 않음. 새로 배워야 할 거창한 무언가도 아님. 우리 각자가 이미 오래 사랑해서 오래 들여다본 것, 남들이 보기엔 사소해 보여도 당신만큼은 무의식 중에도 디테일을 잡아내는 그 영역—거기가 바로 당신의 한컴이고, 당신의 PDF 파서임
AI는 누구의 손에 들리느냐에 따라 결과물이 백 배 차이 남. 그리고 그 '누구'를 결정하는 건, 결국 당신이 지금까지 무엇에, 얼마나 진심이었는지임. 한컴이 35년 전부터 문서를 사랑한 것이 오늘의 1위를 만든 것처럼, 우리가 그동안 자연스럽게 시간을 부어온 그 영역이, 곧 각자의 1위 자리를 만들 것이라는게 나만의 결론!
#각자의온톨로지
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Forwarded from 종명이의 딸깍
MegaETH가 현재 프리마켓 기준으로 TGE를 한다면 각 라운드의 참여자들은 얼만큼의 돈을 벌까?
• 원금 : $3,700
• 현재 가치 : $29,150
• TGE 때 금액 : $5,830
• 순수익 : $2,130 (+ 80%의 물량)
• 원금 : $2,650
• 현재 가치 : $8,350
• TGE 때 금액 : $4,175
• 순수익 : $1,525 (+ 50%의 물량)
• 원금 (풀캡가정) : $186,282
• 현재 가치 : $323,220
• TGE 때 금액 : $323,220
• 순수익 : $136,938
https://www.fluffle.tools/math
ECHO (20% TGE)
• 원금 : $3,700
• 현재 가치 : $29,150
• TGE 때 금액 : $5,830
• 순수익 : $2,130 (+ 80%의 물량)
Fluffle (50% TGE)
• 원금 : $2,650
• 현재 가치 : $8,350
• TGE 때 금액 : $4,175
• 순수익 : $1,525 (+ 50%의 물량)
Sonar (100% or 1년 후 언락)
• 원금 (풀캡가정) : $186,282
• 현재 가치 : $323,220
• TGE 때 금액 : $323,220
• 순수익 : $136,938
사람마다 금액과 조건이 다르기 때문에 sonar라운드의 경우 아래 링크에서 직접 숫자 입력후 확인하기!
Echo는 원래 VC들과 비슷한 딜텀으로 갈 가능성이 높았는데, MegaETH 팀에서 초기투자자를 챙기기 위해서 여러 논의 끝에 20% 물량을 풀리게 노력한 결과물로 알고 있습니다. Echo 너무 부럽다....
https://www.fluffle.tools/math
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Forwarded from Manbull (구, AI 버블이 온다) 공지방
Gensyn TGE가 얼마 안남아서 혹시모를 업비트를 대비해 슥슥 찾아본거 공유
세일참여하신분들 건승기원
스타게이트 링크(AI 토큰 브릿지용)
Relay 링크(가스비 브릿지용)
TGE시간이나 이런건 나온거 없음
*참고로 대부분 정보는 Docs에 친절하게 설명되어 있으므로 읽어보길 추천
세일참여하신분들 건승기원
1. 겐신 메인넷 = 이더리움 L2
2. 메인넷 가스비는 ETH
3. 메인넷에서 Swap 하려면 가스비 미리 보내놔야함 (브릿지는 Relay 써야함)
4. MM은 윈뮤(ETH 메인넷에 대놓고 토큰 들고있음)
5. 아마 토큰은 이더/겐신 2개로 나뉠거 같은데 대부분 토큰이 메인넷에 있음.
6. 브릿지는 겐신 토큰(AI) 는 스타게이트 / 가스비는, Relay 써야함
7. TGE하면, 바로 Dex에도 유동성 넣어줄거 같은데 Uniswap V3로 넣어줄듯.
8. Dex 프론트는 https://oku.trade/
컨트랙트
Ethereum Mainnet : 0x4d7078ddd6ccfed2f85db5b7d3ff16828d378d48
Gensyn Mainnet : 0x4e742319f6b0FeC4afA504fC8ED3cEAB0fb751A2
스타게이트 링크(AI 토큰 브릿지용)
Relay 링크(가스비 브릿지용)
TGE시간이나 이런건 나온거 없음
*참고로 대부분 정보는 Docs에 친절하게 설명되어 있으므로 읽어보길 추천
Forwarded from 매경 크립토뉴스| MK📰
ㅇ 판테라 "혁신역량 가진 韓, 변곡점 맞은 코인시장 선도할 것"
- "이번 약세장은 블록체인 시장서 가장 중요한 인프라와 제품들이 탄생할 것"
- 프랭클린 비 판테라캐피탈 제너럴파트너(GP)는 매일경제와의 인터뷰에서 "산업 발전에 중요한 건 첫번째는 기술이고 두번째는 규제인데 가상자산 산업은 공격적인 규제만 있었다"면서 이같이 말함.
- 판테라 캐피탈은 전세계 최초로 기관대상 크립토펀드를 출시한 벤처캐피탈(VC)로 미국 실리콘밸리의 거물. 운용자산은 5조원 규모이며 국내에선 한화와 크래프톤이 출자사로 참여한 바 있음.
- 비 GP는 "판테라는 서클, 코인베이스, 피규어 등의 기술기업에 15년간 투자해왔다"면서 "내러티브를 따라가는 투자가 아니라 우리의 철학을 갖고 투자를 하며 미국을 넘어 글로벌 시장에 투자를 하고 있다"고 말함.
- 판테라는 여전히 블록체인 시장의 가능성을 높게 보고 있음. 최근 자산시장이 AI중심으로 재편되고 있지만 여전히 블록체인 중심의 산업 재편이 일어날 것이라는 것.
- 비 GP는 "모두가 블록체인이 쓸모없다고 말하는 건 2014년, 2021년의 하락장때도 똑같았다"면서 "그러나 AI 에이전트의 확대는 블록체인을 더욱 중요하게 만들고 있고 지금 오히려 투자하기 좋은 시기라고 본다"고 말함.
- 비 GP는 "지금과 같은 약세장에선 단기적인 수익만 노린 곳이 사라지고 장기적인 블록체인 인프라 사업을 하고 싶은 곳만 살아남는다"라며 "판테라와 같은 VC에는 지금과 같은 시기는 오히려 기회"라고 말함.
- 최근 서클 등 블록체인 기업들이 IPO에 성공한 것도 이같은 흐름을 나타내는 것. 비 GP는 "최근 블록체인 기업들이 9개나 IPO에 성공했다"면서 "그중 우리 포트폴리오사가 5개였다. 이들에게 처음 투자할 때만 해도 크립토 기업의 IPO는 어려웠는데 이제 상황이 바뀐 것"이라고 말함.
- 판테라는 그같은 관점에서 한국 시장을 주목하고 있음. 비 GP는 "한국은 규제도 강하고 산업도 없지만, 이제 변하고 있다는게 중요하다"면서 "금융사, 기술기업들이 이제 블록체인 산업에 참여할 수 있고, 그러면 우리 입장에서도 기회를 잡기 위해 한국 시장에 확장할 필요가 있다고 생각했다"고 말함.
- 그는 특히 "한국은 5G, 오픈뱅킹은 물론 AI까지 항상 앞서나간다. 한국에서 장기적인 비즈니스를 구축하고싶다"고 함.
- 판테라는 최근 국내 블록체인 리서치 기업 포필러스의 시리즈A에 참여. 포필러스는 이번 투자라운드에서 300억원 규모의 기업가치를 인정받음.
#인터뷰@wcforumxyz
- "이번 약세장은 블록체인 시장서 가장 중요한 인프라와 제품들이 탄생할 것"
- 프랭클린 비 판테라캐피탈 제너럴파트너(GP)는 매일경제와의 인터뷰에서 "산업 발전에 중요한 건 첫번째는 기술이고 두번째는 규제인데 가상자산 산업은 공격적인 규제만 있었다"면서 이같이 말함.
- 판테라 캐피탈은 전세계 최초로 기관대상 크립토펀드를 출시한 벤처캐피탈(VC)로 미국 실리콘밸리의 거물. 운용자산은 5조원 규모이며 국내에선 한화와 크래프톤이 출자사로 참여한 바 있음.
- 비 GP는 "판테라는 서클, 코인베이스, 피규어 등의 기술기업에 15년간 투자해왔다"면서 "내러티브를 따라가는 투자가 아니라 우리의 철학을 갖고 투자를 하며 미국을 넘어 글로벌 시장에 투자를 하고 있다"고 말함.
- 판테라는 여전히 블록체인 시장의 가능성을 높게 보고 있음. 최근 자산시장이 AI중심으로 재편되고 있지만 여전히 블록체인 중심의 산업 재편이 일어날 것이라는 것.
- 비 GP는 "모두가 블록체인이 쓸모없다고 말하는 건 2014년, 2021년의 하락장때도 똑같았다"면서 "그러나 AI 에이전트의 확대는 블록체인을 더욱 중요하게 만들고 있고 지금 오히려 투자하기 좋은 시기라고 본다"고 말함.
- 비 GP는 "지금과 같은 약세장에선 단기적인 수익만 노린 곳이 사라지고 장기적인 블록체인 인프라 사업을 하고 싶은 곳만 살아남는다"라며 "판테라와 같은 VC에는 지금과 같은 시기는 오히려 기회"라고 말함.
- 최근 서클 등 블록체인 기업들이 IPO에 성공한 것도 이같은 흐름을 나타내는 것. 비 GP는 "최근 블록체인 기업들이 9개나 IPO에 성공했다"면서 "그중 우리 포트폴리오사가 5개였다. 이들에게 처음 투자할 때만 해도 크립토 기업의 IPO는 어려웠는데 이제 상황이 바뀐 것"이라고 말함.
- 판테라는 그같은 관점에서 한국 시장을 주목하고 있음. 비 GP는 "한국은 규제도 강하고 산업도 없지만, 이제 변하고 있다는게 중요하다"면서 "금융사, 기술기업들이 이제 블록체인 산업에 참여할 수 있고, 그러면 우리 입장에서도 기회를 잡기 위해 한국 시장에 확장할 필요가 있다고 생각했다"고 말함.
- 그는 특히 "한국은 5G, 오픈뱅킹은 물론 AI까지 항상 앞서나간다. 한국에서 장기적인 비즈니스를 구축하고싶다"고 함.
- 판테라는 최근 국내 블록체인 리서치 기업 포필러스의 시리즈A에 참여. 포필러스는 이번 투자라운드에서 300억원 규모의 기업가치를 인정받음.
#인터뷰@wcforumxyz
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Forwarded from 박주혁
예측시장 ETF 출시?
- Roundhill Investments가 2026년 2월 13일 SEC에 6개 예측 시장 ETF를 신청했으며, 최근 filing에서 effective date를 2026년 5월 5일로 지정해 다음 주 출시가 예상됩니다.
- 주요 상품 (티커):
• BLUP – Roundhill Democratic President ETF (2028년 민주당 대통령 당선)
• REDP – Roundhill Republican President ETF (2028년 공화당 대통령 당선)
• BLUS – Roundhill Democratic Senate ETF (2026년 민주당 상원 장악)
• REDS – Roundhill Republican Senate ETF (2026년 공화당 상원 장악)
• BLUH – Roundhill Democratic House ETF (2026년 민주당 하원 장악)
• REDH – Roundhill Republican House ETF (2026년 공화당 하원 장악)
- ETF는 Kalshi·Polymarket 등 예측 시장의 이벤트 컨트랙트(binary event contract)에 투자합니다. 특정 정당이 승리하면 $1, 패배하면 $0으로 정산되는 구조입니다.
- 투자 원칙: 승리 시 자본 이득, 패배 시 원금 대부분 손실 (극도로 높은 위험 상품으로 명시).
- 선거 결과 정산 후 다음 선거 사이클(대통령은 2032년, 의회는 차기 중간선거)로 자동 롤오버(재투자)됩니다.
- Bitwise와 GraniteShares도 동일한 구조의 상품을 곧 신청·동시 출시할 예정으로, 최초 예측 시장 ETF 웨이브가 될 전망입니다.
- 브로커리지 계좌나 IRA 등 일반 투자 계좌에서 미국 정치 이벤트(선거 결과)에 직접 베팅할 수 있게 됩니다.
- SEC 서류 및 prospectus에서 “highly risky”, “active market risk”, “settlement risk” 등을 강조하며 투자자 주의를 당부하고 있습니다.
출처
- Roundhill Investments가 2026년 2월 13일 SEC에 6개 예측 시장 ETF를 신청했으며, 최근 filing에서 effective date를 2026년 5월 5일로 지정해 다음 주 출시가 예상됩니다.
- 주요 상품 (티커):
• BLUP – Roundhill Democratic President ETF (2028년 민주당 대통령 당선)
• REDP – Roundhill Republican President ETF (2028년 공화당 대통령 당선)
• BLUS – Roundhill Democratic Senate ETF (2026년 민주당 상원 장악)
• REDS – Roundhill Republican Senate ETF (2026년 공화당 상원 장악)
• BLUH – Roundhill Democratic House ETF (2026년 민주당 하원 장악)
• REDH – Roundhill Republican House ETF (2026년 공화당 하원 장악)
- ETF는 Kalshi·Polymarket 등 예측 시장의 이벤트 컨트랙트(binary event contract)에 투자합니다. 특정 정당이 승리하면 $1, 패배하면 $0으로 정산되는 구조입니다.
- 투자 원칙: 승리 시 자본 이득, 패배 시 원금 대부분 손실 (극도로 높은 위험 상품으로 명시).
- 선거 결과 정산 후 다음 선거 사이클(대통령은 2032년, 의회는 차기 중간선거)로 자동 롤오버(재투자)됩니다.
- Bitwise와 GraniteShares도 동일한 구조의 상품을 곧 신청·동시 출시할 예정으로, 최초 예측 시장 ETF 웨이브가 될 전망입니다.
- 브로커리지 계좌나 IRA 등 일반 투자 계좌에서 미국 정치 이벤트(선거 결과)에 직접 베팅할 수 있게 됩니다.
- SEC 서류 및 prospectus에서 “highly risky”, “active market risk”, “settlement risk” 등을 강조하며 투자자 주의를 당부하고 있습니다.
출처
X (formerly Twitter)
James Seyffart (@JSeyff) on X
NEW: Looks like we are going to see prediction markets ETFs launch next week. @roundhill filing just hit for an effective date of 5/5. These first prediction markets etfs will be bets on dems or r…
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Forwarded from 그냥 꼬맹
ARCIUM☂️
Arcium에서 본격적으로 RTG를 가속화 시킬려는거같네요
주간마다 $USDT를 제공하는 TG 이벤트도 있고 주차별로 RTG가 새롭게 나오는것같습니다
구글폼 작성과 RTG와 TG 주차별 미션을 해보는게 좋아보이네요
구글폼: https://forms.gle/HTcBKstg6Msx3yL59
1주차 RTG: https://rtg.arcium.com/rtg/share-story
주차별 초대 미션: https://t.me/ArciumKR/6808/6870
Arcium에서 본격적으로 RTG를 가속화 시킬려는거같네요
주간마다 $USDT를 제공하는 TG 이벤트도 있고 주차별로 RTG가 새롭게 나오는것같습니다
구글폼 작성과 RTG와 TG 주차별 미션을 해보는게 좋아보이네요
구글폼: https://forms.gle/HTcBKstg6Msx3yL59
1주차 RTG: https://rtg.arcium.com/rtg/share-story
주차별 초대 미션: https://t.me/ArciumKR/6808/6870
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Forwarded from 정열맨김봉봉
예측시장 주요 종류 한눈에보기
1. 기본 예측시장형
2. 응용 예측시장형
3. 금융 확장형
4. 실험 / 개념형
1. 기본 예측시장형
Binary / Claim Markets
- 결과가 예/아니오, 참/거짓처럼 두 가지로 나뉘는 시장
- 예시: 대선 결과 예측 시장
)Categorical Markets
- 여러 선택지 중 어떤 결과가 나올지를 예측하는 시장
- 예시: 월드컵 우승팀 예측 시장
)Scalar / Distribution Markets
- 숫자, 범위, 가격, 비율처럼 연속적인 값을 예측하는 시장
- 예시: 연말 BTC 가격 예측 시장
Combinatorial / Conditional Markets
- 여러 사건을 조합하거나 특정 조건 아래의 결과를 예측하는 시장
- 예시: 선거 결과 + 금리 인하 조합 예측 시장
2. 응용 예측시장형
Decision / Futarchy Markets
- 시장 가격을 정책, 거버넌스, 의사결정에 활용하는 시장
- 예시: 정책안 성과 비교 시장
Opinion / Belief Markets
- 사람들의 기대감, 신념, 내러티브를 가격으로 드러내는 시장
- 예시: 커뮤니티 기대감 반영 시장
Impact Markets
- 어떤 사건이 자산, 기업, 정책에 어떤 영향을 줄지 예측하는 시장
- 예시: ETF 승인 영향 예측 시장
Opportunity Markets
- 새로운 사업, 투자, 프로젝트의 성공 가능성을 평가하는 시장
- 예시: 스타트업 성공 가능성 평가 시장
3. 금융 확장형
Perpetual Prediction Markets
- 만기 없이 예측 포지션을 계속 유지할 수 있는 시장
- 예시: 침체 확률 장기 포지션 시장
Leverage Markets
- 레버리지를 활용해 더 큰 예측 포지션을 거래하는 시장
- 예시: 레버리지 선거 예측 시장
No Loss Prediction Markets
원금 손실을 최소화하고 보상 중심으로 참여하는 시장
예시: 원금보존형 예측 리워드 시장
Speed / Rapid Markets
초단기 이벤트를 빠르게 예측하고 정산하는 시장
예시: 초단기 거시지표 반응 시장
4. 실험 / 개념형
Hyperstition Markets
- 예측이 참여자의 행동을 유도해 현실 결과에 영향을 줄 수 있는 시장
- 예시: Polymarket 날씨 시장에서 측정 환경에 개입해 결과를 바꾸려 한 사례
Quantum Markets
- 여러 선택지나 미래 경로를 동시에 평가하려는 실험적 시장
- 예시: 복수 정책안을 병렬 비교하는 실험형 의사결정 시장
Forwarded from 박강찬朴剛燦
바이브코딩 과외를 열명 넘게 했는데
이제 뭔가 공통적으로 패턴이 보이기 시작하는 것 같음
1. PoC 단계 툴들에 대한 Fomo : 대부분 주식/코인 투자를 하다보니 정보가 정말 빠르고 또 포모에 허덕이다보니, 막상 클로드코드를 터미널에서 쓰는 방법이라거나, 메모리라는 것의 존재를 모르면서 프론티어에서 새로운 구조로 자동화를 하는 툴들 사용법을 쌓아놓고 있음. 물론 너무 좋은 태도지만, 첫 단계는 '지능'을 위한 '도구'이다 보니, 순서에 따른 사용법을 익히면 좋은 것 같음. 심지어 얼마 걸리지도 않음 3시간~일주일이면 웬만한건 팔로업 가능하니, 진득하게 시작해보면 좋음
2. 처음부터 당신보다 똑똑하지 않아요 : 이 도구 길들이기를 해야함. 그 형태는 컨텍스트와 메모리파일과 잘 정리된 repo임. 어떤 분야에 사용하고 싶다면 리서치를 시키고, 메모리를 저장하고, 용도에 맞는 과정을 지정하고, 방향에 맞는 파일들이 쌓이고, 그 뒤에 파츠까지 붙이다 보면, 금방 굉장히 쓸만해짐. 대부분 사람들이 이 과정 없이 냅다 시키고 말을 안듣는다며 답답해하고 있었음. 컨텍스트가 있어야 할루시가 덜하다고
3. '딸깍'이라는 단어를 일단은 머리속에서 빼세요 : 일단 '열시간 걸리던걸 세시간만에 해야지' 를 목표로 해야하는데, 아무것도 안읽고 '딸깍'을 처음부터 하려는 습관은 우리 아이(AI)에게 좋지 않아요 환경에도 좋지 않아요. 일단 내가 하던 수준의 노가다를 할만해지면 딸깍 해보다가, 내가 병목이다 느끼면 에이전틱 워크플로우로 넘어가보아요
4. 목차를 짜는 연습을 합시다 : 개발 베이스가 있는 사람들은 프로젝트/디렉토리 관리를 잘 하던데, 그게 아닌 경우에 레전드 짬뽕인 경우를 많이 봤음. 심지어 당연히 목차도 ai가 다 짜주니깐 그냥 습관만 들이자구요. 아 그리고 plan 모드 쓰면 그 plan 정도는 다 읽어보면 좋음. 너무 딸깍만 하지 맙시다
5. 공부하기 너무 좋은 시대임 : 한 주제를 30시간 공부해야 활용 가능했었다면, 이젠 한 5시간만 공부하고 '딸깍' 하면 활용할 수 있는 시대임. 잡학다식의 방향성만 좋다면 정말 많은 도메인 지식을 연결해서 누구나(는 아니겠다) 레전드 가성비 공부가 가능하다는 거지 새로운 형태의 교육이 필요함 roi 를 5배는 높일 수 있는 새로운 패러다임, 잡기계발 모임을 만들어볼까 생각중임
6. 대기업만 따라가도 충분하다 : 내 지론은, 대략 98%의 사람에게 클로드코덱스제미나이 이상의 도구는 필요하지 않다 임. 대기업이지만 말도안되게 빠르고 똑똑하게 제품을 내놓고 있음. AI에서 나오는 PoC 프론티어 툴들과 몇달 차이도 안나는 데다가 좋은것만 증류해주기 때문에, ai를 잘 써서 자기 일과 취미에 활용하려는 대부분의 사람은 툴에 대한 신경을 10%만 써서 대기업3사 만 따라가고, 나머지 80~90은 다른 공부 하면 좋겠다고 생각함
당연히 대중을 대상으로 하는 말입니다 고수분들은 회사 다 망하게해보자
이제 뭔가 공통적으로 패턴이 보이기 시작하는 것 같음
1. PoC 단계 툴들에 대한 Fomo : 대부분 주식/코인 투자를 하다보니 정보가 정말 빠르고 또 포모에 허덕이다보니, 막상 클로드코드를 터미널에서 쓰는 방법이라거나, 메모리라는 것의 존재를 모르면서 프론티어에서 새로운 구조로 자동화를 하는 툴들 사용법을 쌓아놓고 있음. 물론 너무 좋은 태도지만, 첫 단계는 '지능'을 위한 '도구'이다 보니, 순서에 따른 사용법을 익히면 좋은 것 같음. 심지어 얼마 걸리지도 않음 3시간~일주일이면 웬만한건 팔로업 가능하니, 진득하게 시작해보면 좋음
2. 처음부터 당신보다 똑똑하지 않아요 : 이 도구 길들이기를 해야함. 그 형태는 컨텍스트와 메모리파일과 잘 정리된 repo임. 어떤 분야에 사용하고 싶다면 리서치를 시키고, 메모리를 저장하고, 용도에 맞는 과정을 지정하고, 방향에 맞는 파일들이 쌓이고, 그 뒤에 파츠까지 붙이다 보면, 금방 굉장히 쓸만해짐. 대부분 사람들이 이 과정 없이 냅다 시키고 말을 안듣는다며 답답해하고 있었음. 컨텍스트가 있어야 할루시가 덜하다고
3. '딸깍'이라는 단어를 일단은 머리속에서 빼세요 : 일단 '열시간 걸리던걸 세시간만에 해야지' 를 목표로 해야하는데, 아무것도 안읽고 '딸깍'을 처음부터 하려는 습관은 우리 아이(AI)에게 좋지 않아요 환경에도 좋지 않아요. 일단 내가 하던 수준의 노가다를 할만해지면 딸깍 해보다가, 내가 병목이다 느끼면 에이전틱 워크플로우로 넘어가보아요
4. 목차를 짜는 연습을 합시다 : 개발 베이스가 있는 사람들은 프로젝트/디렉토리 관리를 잘 하던데, 그게 아닌 경우에 레전드 짬뽕인 경우를 많이 봤음. 심지어 당연히 목차도 ai가 다 짜주니깐 그냥 습관만 들이자구요. 아 그리고 plan 모드 쓰면 그 plan 정도는 다 읽어보면 좋음. 너무 딸깍만 하지 맙시다
5. 공부하기 너무 좋은 시대임 : 한 주제를 30시간 공부해야 활용 가능했었다면, 이젠 한 5시간만 공부하고 '딸깍' 하면 활용할 수 있는 시대임. 잡학다식의 방향성만 좋다면 정말 많은 도메인 지식을 연결해서 누구나(는 아니겠다) 레전드 가성비 공부가 가능하다는 거지 새로운 형태의 교육이 필요함 roi 를 5배는 높일 수 있는 새로운 패러다임, 잡기계발 모임을 만들어볼까 생각중임
6. 대기업만 따라가도 충분하다 : 내 지론은, 대략 98%의 사람에게 클로드코덱스제미나이 이상의 도구는 필요하지 않다 임. 대기업이지만 말도안되게 빠르고 똑똑하게 제품을 내놓고 있음. AI에서 나오는 PoC 프론티어 툴들과 몇달 차이도 안나는 데다가 좋은것만 증류해주기 때문에, ai를 잘 써서 자기 일과 취미에 활용하려는 대부분의 사람은 툴에 대한 신경을 10%만 써서 대기업3사 만 따라가고, 나머지 80~90은 다른 공부 하면 좋겠다고 생각함
당연히 대중을 대상으로 하는 말입니다 고수분들은 회사 다 망하게해보자
❤5
Forwarded from 성연이의 바이브
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Forwarded from 싸이버트럭
크립토를 모두 팔아버리고 2.7M치 포켓몬 카드를 이번에 산 사람
당신이 몇 개월만 빨랐다면 외국 기유가 됐을텐데
라며
몇 개월 뒤 제가 한국 shibo가 됐을텐데 라고 하는 미래는 없길 바랍니다
https://x.com/GodsBurnt/status/2049613339534483592?s=20
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Forwarded from 🎡은계네 놀이터🎡
토스증권 - 주식 투자를 더 쉽게
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Forwarded from Followin 속보
애프터매스 파이낸스는 이번 공격으로 114만 달러 이상의 손실을 입었으며, 개발팀은 사용자들에게 전액 보상을 약속했습니다. —🔗link
Followin 속보
애프터매스 파이낸스는 이번 공격으로 114만 달러 이상의 손실을 입었으며, 개발팀은 사용자들에게 전액 보상을 약속했습니다. —🔗link
이쯤되면 해킹인건지 마지막 퇴직금 작업인지 zach의 수상함 조사가 필요하다고본다
Forwarded from 엑시리스트(Exilist) 리서치
달러: 1,486원
테더(USDT): 1,491원 | 김프 0.34%
순금 1돈(살때): 946,000원
- 내년부터 발생하는 가상자산 소득에 대해 과세하도록 2028년 (5월) 종합소득세 신고부터 신고를 받을 수 있도록 준비 중임.
➜ 연간 250만원을 초과하는 수익에 대해 기타소득세 20%와 지방소득세 2%를 합산한 22% 세율이 적용됨.
- 메타가 일부 크리에이터의 정산금 지급 방식으로 스테이블코인 옵션을 제공하는데, 현재는 콜롬비아와 필리핀의 일부 크리에이터에게만 제공됨.
➜ 솔라나 혹은 폴리곤 블록체인을 통해 USDC로 정산금을 지급받을 수 있음.
- 예측 시장 플랫폼 폴리마켓에서 대다수의 이용자가 손실을 입고 있는 반면, 수익은 소수의 자동화된 거래 봇에 집중되고 있음.
- 신한카드가 솔라나와 스테이블코인 및 웹3 결제 업무협약(MOU)을 체결함.
➜ 솔라나 테스트넷을 활용해 고객과 가맹점 간 결제 시나리오를 구현할 계획임.
- 스테이블코인 USDT 발행사인 테더가 가상자산 재무(DAT) 기업 21캐피탈과 합병을 제안함.
- 21캐피탈은 테더, 소프트뱅크 그룹 등 기업이 투자를 거쳐 출범한 DAT 기업으로 Strategy에 이어 상장사 비트코인 보유 2위를 차지하고 있음.
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Forwarded from AI MASTERS
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[ 300개의 AI 에이전트를 한번에 ]
Moonshot AI에서 공개한 Kimi K2.6 Agent Swarm에서는 최대 300개의 에이전트를 동시에 활용할 수 있다고 합니다🔥🔥
✅ 업데이트 간략 정리
- 300개의 에이전트가 4,000개의의 작업을 병렬로 수행하며
- 한 번의 실행으로 단순 채팅 답변이 아니라 100개 이상의 파일로 결과물이 나오며
- 검색, 분석, 코딩 등 각각의 다른 영역의 에이전트들이 역할을 분담해 병렬로 실행 한다고
예시로 공유해준 내용을 보면 JD 100개를 던져줬더니 에이전트들이 맞춤형 이력서 100장을 순식간에 만들어 주네요🚀
원래 베타로 있던 기능이라 활용도가 높았다고 하는데 공식 공개가 되며 반응이 뜨겁습니다💯💯
👉 원문 보기 👈
Moonshot AI에서 공개한 Kimi K2.6 Agent Swarm에서는 최대 300개의 에이전트를 동시에 활용할 수 있다고 합니다🔥🔥
✅ 업데이트 간략 정리
- 300개의 에이전트가 4,000개의의 작업을 병렬로 수행하며
- 한 번의 실행으로 단순 채팅 답변이 아니라 100개 이상의 파일로 결과물이 나오며
- 검색, 분석, 코딩 등 각각의 다른 영역의 에이전트들이 역할을 분담해 병렬로 실행 한다고
예시로 공유해준 내용을 보면 JD 100개를 던져줬더니 에이전트들이 맞춤형 이력서 100장을 순식간에 만들어 주네요🚀
원래 베타로 있던 기능이라 활용도가 높았다고 하는데 공식 공개가 되며 반응이 뜨겁습니다💯💯
👉 원문 보기 👈
Forwarded from 제이슨상님 Unemployed by Agents
AGI에 부족한 것 - 데미스 하사비스
지속적인 학습(continual learning), 장기적 추론(long-term reasoning), 기억(memory)의 일부 측면은 아직 해결되지 않았다. 현재 AI 시스템은 지속적인 학습을 위해 임시방편적인 방법을 사용하고 있다.
100만 토큰의 컨텍스트 창은 대부분의 작업에 충분히 크지만 , 인간의 작업 기억과 비교하면 훨씬 크다. 문제는 중요하지 않거나 잘못된 정보까지 모두 저장하려 한다. 수백만 개의 컨텍스트 창을 가질 수 있지만 관련 정보를 찾아내는 데 여전히 비용이 발생하며 이는 기억 분야의 혁신이 필요한 부분.
AI 모델은 점점 더 커지고 똑똑해지고 있지만, 동시에 증류(distillation) 기술을 통해 소규모 모델도 강력한 성능을 발휘하며 다양한 활용 가능성을 제시하고 있다. 증류 기술을 통해 대규모 모델의 성능을 소규모 모델에 압축하여, 10분의 1 가격으로 95%에 달하는 성능을 낼 수 있다.
현재 AI가 창의적인 결과물을 내지 못하는 것은 시스템 자체의 한계가 아니라 인간이 시스템을 사용하는 방식 때문일 수도 있다.
중국 모델들이 오픈 소스 분야를 선도하고 있는 상황에서 서구권의 강력한 오픈 소스 스택이 필요하다. 젬마는 크기 대비 매우 경쟁력 있는 모델.
Gemini는 멀티모달로 설계되어 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리하는 데 강점을 가지며 이는 로봇 공학 및 디지털 비서 분야에서 경쟁 우위를 제공할 것.
제본스의 역설(Jevons's Paradox): 추론 비용이 아무리 낮아져도 완전히 무료가 되지는 않을 것이며 사용 가능한 모든 자원을 소진하게 될 것. 수백만 개의 에이전트가 협력하거나 소규모 에이전트 그룹이 여러 방향으로 사고하고 결과를 통합하는 등 다양한 방식으로 추론 능력이 활용될 것.
핵융합, 초전도체, 배터리 등 에너지 기술이 발전하면 에너지 비용은 거의 제로가 될 수 있음. 하지만 칩의 물리적 생산과 같은 다른 병목 현상은 여전히 존재.
AlphaFold 3: 단백질을 넘어 다양한 생체 분자를 모델링하며 발전, Isomorphic Labs: 인접한 생화학 및 화학 분야에서 화합물 설계 등을 연구. 궁극적으로는 가상 세포를 구축하여 세포를 교란하고 그 결과를 실험 결과와 비교할 수 있도록 하는 것이 목표.
AGI가 언제 도래할지(데미스 하사비스는 2030년경으로 예상)를 고려하여 창업 전략을 세워야 한다. AGI가 모든 것을 해결하는 하나의 거대한 두뇌가 되지는 않을 것. LLM이 AlphaFold와 같은 특화된 모델을 도구로 활용할 것.
지속적인 학습(continual learning), 장기적 추론(long-term reasoning), 기억(memory)의 일부 측면은 아직 해결되지 않았다. 현재 AI 시스템은 지속적인 학습을 위해 임시방편적인 방법을 사용하고 있다.
100만 토큰의 컨텍스트 창은 대부분의 작업에 충분히 크지만 , 인간의 작업 기억과 비교하면 훨씬 크다. 문제는 중요하지 않거나 잘못된 정보까지 모두 저장하려 한다. 수백만 개의 컨텍스트 창을 가질 수 있지만 관련 정보를 찾아내는 데 여전히 비용이 발생하며 이는 기억 분야의 혁신이 필요한 부분.
AI 모델은 점점 더 커지고 똑똑해지고 있지만, 동시에 증류(distillation) 기술을 통해 소규모 모델도 강력한 성능을 발휘하며 다양한 활용 가능성을 제시하고 있다. 증류 기술을 통해 대규모 모델의 성능을 소규모 모델에 압축하여, 10분의 1 가격으로 95%에 달하는 성능을 낼 수 있다.
현재 AI가 창의적인 결과물을 내지 못하는 것은 시스템 자체의 한계가 아니라 인간이 시스템을 사용하는 방식 때문일 수도 있다.
중국 모델들이 오픈 소스 분야를 선도하고 있는 상황에서 서구권의 강력한 오픈 소스 스택이 필요하다. 젬마는 크기 대비 매우 경쟁력 있는 모델.
Gemini는 멀티모달로 설계되어 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리하는 데 강점을 가지며 이는 로봇 공학 및 디지털 비서 분야에서 경쟁 우위를 제공할 것.
제본스의 역설(Jevons's Paradox): 추론 비용이 아무리 낮아져도 완전히 무료가 되지는 않을 것이며 사용 가능한 모든 자원을 소진하게 될 것. 수백만 개의 에이전트가 협력하거나 소규모 에이전트 그룹이 여러 방향으로 사고하고 결과를 통합하는 등 다양한 방식으로 추론 능력이 활용될 것.
핵융합, 초전도체, 배터리 등 에너지 기술이 발전하면 에너지 비용은 거의 제로가 될 수 있음. 하지만 칩의 물리적 생산과 같은 다른 병목 현상은 여전히 존재.
AlphaFold 3: 단백질을 넘어 다양한 생체 분자를 모델링하며 발전, Isomorphic Labs: 인접한 생화학 및 화학 분야에서 화합물 설계 등을 연구. 궁극적으로는 가상 세포를 구축하여 세포를 교란하고 그 결과를 실험 결과와 비교할 수 있도록 하는 것이 목표.
AGI가 언제 도래할지(데미스 하사비스는 2030년경으로 예상)를 고려하여 창업 전략을 세워야 한다. AGI가 모든 것을 해결하는 하나의 거대한 두뇌가 되지는 않을 것. LLM이 AlphaFold와 같은 특화된 모델을 도구로 활용할 것.