가장 빠른 루트는 이렇습니다.

* 빌더 사이트 가입
* MSU 리소스 MCP 활성화
* Verse8에 MCP 연동
* 플랜은 GPT, 구현은 Opus
* 게임 제작 후 바로 런치
* 검수 대기열 등록 (검수 오래 걸림)
* 구글폼 제출

게임은 뱀파이어 서바이버류 클론으로 만들었습니다.

* 스킬 조합으로 빌드 구성
* 이동: WASD 또는 방향키
* 스킬 선택: 방향키
* 확인: 스페이스바

이번에 처음 게임을 만들어보면서 느낀 점은, 그동안 AI를 거의 봇·RAG·자동화·대시보드 만드는 데만 썼다는 겁니다.

게임은 생각보다 다루는 범위가 넓었습니다.

* 에셋 시트 생성
* UI 제작
* 기능 구현
* 버그 수정
* 밸런스 조정

이런 것들을 계속 주고받으면서 만들게 됩니다.

예전 모델이었으면 결과물이 어색한 부분이 많았을 텐데, 지금은 간단한 게임 정도는 꽤 빠르게 형태가 나옵니다.

결과가 바로 보이고 수정한 내용도 바로 확인되다 보니 AI 활용 연습하기에는 괜찮은 분야인 것 같습니다. 취미로 좋아하는 게임 하나 클론해서 기능 추가하고 다듬어 보는 것도 나쁘지 않은 듯. 생각보다 최근 모델들 성능이 많이 올라온 게 체감됩니다.

게임 체험해보기

검수 안풀려서 우회로 배포한거라 msu에셋은 가끔깨지는듯

우리는 이미 감시사회에 들어섰는가

1. 엔트로픽 모델이 정부에막히고, 사용자에게 얼굴 인증이 생길 수 있다고 함.

2. 다리오 아모데이(엔트로픽 CEO)의 경고 - ai가 감시와 통제를 비약적으로 키운다. AI가 사람들의 데이터 분석해서 성격, 성향, 관심사, 인간관계 추론 가능

3. Claude나 ChatGPT에 쌓이는 기록은 과거의 검색 이력과 차원이 다름

4. 예전 - 구글 검색 기록 / 현재 - AI대화, 업무 문서, 고민 상담, 아이디어, 투자기록 사람을 추론 가능.

5. 엔트로픽이 신분,연령 확인 시작한다면 데이터와 얼굴/실명이 붙는 순간 기록이 묶임.

6. 엔트로픽 VS 정부
엔트로픽 - AI는 위험 / 국가 차원의 통제 필요 / 수출 통제 필요
정부 - 규제가 혁신을 죽임 / AI 개발 더 빨리 / 정부가 기업을 보호하면 안 됨.
여기서 정부가 엔트로픽을 압박

7. OpenAI는 반대의 길로감 -> 국방부 협력, 정부 사업확대 -> Anthropic은 정부와 충돌 OpenAI는 정부와 협력하며 충돌하는 구도

8. 경쟁하면서 토큰 가격도 경쟁

9. Claude는 결국 다시 허용될 가능성이 높음 하지만 신원 인증 붙을 것

10. 미국인 우선 접근 -> 정부 검토 절차 -> 업계 표준 -> 전세계 통제 가능.

11. AI 사용에 실명 인증과 정부 게이트가 붙는 시대가 올 수 있다는 것

본문 원글

DGX + Hermes Agent + vLLM + Open WebUI + Qdrant + GLM 이게 자유를 얻는 최선일듯

26.6.18

오늘할일
1. 헬스 어깨 프레스
2. 컴페 계속 넣기 이제 며칠안남아서 하나씩은 못하고그냥 10개씩 쑤셔넣는중 돈뿌려놓고
3. 오늘 re 팔로업하기, 어제 o1도 잘갔는데 0.7 넘게 찍어서 크라임중이던데
re도 비슷한 조건인거 같아서 봐볼예정 , o1 어제 폴리 500m 12배이상 뛰어서 사고났던데 볼륨이 3000불 이래서 편안해졌음


당분간 잡코만 좀하고 컴페위주로할예정 컴페가 며칠안남았는데 기댓값이 엄청좋음
실패해도 몇불 안들기도하고, 그냥 이번기회에 나도 에드작도하면서 겸사겸사하는중

이건 솔직히 말해서 길기만 하고 내용은 별로 없는 글이다.

읽지 않는 걸 추천한다.

...

요즘 같은 시대에 "내가 지금 하는 일이 곧 무가치해질 것 같다", "곧 아무 의미 없어질 것 같다"는 생각이 드는가?

그렇다면 그 일을 멈추고, 지금 당장 가장 중요한 미해결 문제에 도전해보자.

✨ 노트북에서 GPT-3를 재현하는 것 ✨

"그게 왜 중요한데?"

만약 그게 가능해진다면 AI 비용이 엄청나게 낮아진다.

그러면 누구나 노트북에서 Fable급 모델을 돌릴 수 있게 되고, 더 이상 OpenAI나 Anthropic 같은 초거대 AI 기업에 의존하지 않아도 된다.

"그건 불가능하잖아."

재밌는 점은, 컴퓨터 과학 관점에서는 그렇지 않다는 것이다.

전혀 불가능하다고 증명된 적이 없다.

좋은 아이디어 하나.

혁신적인 통찰 하나.

"아하!" 하는 순간 하나.

그것만 있으면

"아무것도 없음"

에서

"어? 내가 만든 프로그램이 영어를 말하는데?"

로 갈 수 있다.

그 순간이 오면:

AI 산업 전체가 뒤집힌다.
거대한 GPU 클러스터(수천~수만 장 GPU를 묶은 AI 학습 시스템)가 의미를 잃는다.
모두가 집에서 Fable급 AI를 돌린다.
그리고 당신은 유명해지고 부자가 된다.

"당연히 어렵지. 무슨 소리야."

그럼 GPT급 모델을 학습하는 데 수십억 달러가 반드시 필요하다는 수학적 증명을 보여달라.

사실 그런 건 없다.

우리가 가진 근거는

"수십 년 동안 많은 사람이 시도했는데 GPT가 최선이었다"

정도다.

하지만 그것은 과학적 증명이 아니라 경험적 관찰에 가깝다.

10년 전에는 Transformer(현재 GPT·Claude·Gemini 대부분이 사용하는 AI 구조)도 존재하지 않았다.

그 논리대로라면 GPT도 존재하면 안 됐다.

하지만 누군가가 새로운 방법을 찾아냈고 지금은 당연한 기술이 됐다.

우리는 단지 수십 년 동안 그걸 발견하지 못했을 뿐이다.

GPT처럼,

세상에는 다른 접근법도 있다.

다른 알고리즘도 있다.

다른 구조도 있다.

그중 어떤 것은 지금보다 훨씬 단순할 수도 있다.

그리고 훨씬 빠를 수도 있다.

그걸 발견하는 사람이 당신일 수도 있다.

Llama.cpp를 포크하지 마라.

또 다른 LLM을 학습시키지 마라.

✨ 다른 것을 만들어라 ✨

남들이 생각하지 못한 것.

당신만의 아이디어가 담긴 것.

새로운 것.

C나 CUDA(GPU를 직접 프로그래밍하는 기술)로 구현하라.

Python은 쓰지 마라.

직접 GPU 커널(그래픽카드에서 실행되는 저수준 연산 코드)을 만들어라.

그리고 학습시켜라.

위키피디아를 넣고,

충분한 시간과 연산 자원을 줘라.

그러면 언젠가 질문에 답하기 시작할지도 모른다.

GPT-2가 그랬던 것처럼.

"이미 많은 사람이 시도했잖아."

아니다.

생각보다 거의 아무도 안 했다.

Mozilla는 브라우저를 만든다.

Linus Torvalds는 운영체제를 만든다.

OpenAI와 Anthropic 연구원들은 GPT를 더 크게 만든다.

대부분의 AI 매니아들은 기존 모델을 파인튜닝(기존 모델을 추가 학습시키는 작업)한다.

결국 진짜로

"GPT와 완전히 다른 방식의 지능"

을 연구하는 사람은 거의 없다는 것이다.

✨ 사실상 아무도 하지 않는다 ✨

여기서 저자는 Ilya Sutskever(OpenAI 공동창업자)의 GPT-2 발표를 인용한다.

핵심은

"Transformer가 마법이다"

가 아니라

"스케일링(모델 크기·데이터·연산량을 키우는 것)이 마법이다"

라는 점이다.

단순한 알고리즘도 충분한 연산 자원을 투입하면 예상치 못한 능력이 나타날 수 있다는 것이다.

단순하고 아름다운 알고리즘을 만든다.
엄청난 연산 자원을 투입한다.
?
컴퓨터가 말을 하기 시작한다.

이것이 GPT-3 시대를 만든 핵심 통찰이라는 주장이다.

하지만 이후 모든 사람은

"Transformer를 더 크게 만들자"

에만 집중했다.

Zuckerberg도,

Musk도,

Bezos도,

모두 수십만 장의 GPU를 사들이고 있다.

저자는 마지막에 개미 비유를 든다.

개미는 설탕을 발견하면 모두 그곳으로 몰린다.

하지만 설탕이 있다는 건 근처에 더 큰 케이크가 있다는 신호일 수도 있다.

탐험하는 개미가 없다면 영원히 케이크를 발견하지 못한다.

마찬가지로,

GPT는

"컴퓨터가 사고할 수 있다"

는 사실을 보여준 사례일 뿐이다.

GPT가 유일한 방법이라는 사실을 증명한 적은 한 번도 없다.

어쩌면 모두가 같은 방향으로 달려가는 지금이야말로, 누군가는 전혀 다른 길을 찾아야 하는 시기인지도 모르겠다.

지금도 이런걸 연구하는 사람이 많고 또 엔스로픽이나 Openai에서 나올 가능성이 더 높아보이긴하지만... GLM이 "최고 성능 = 무조건 미국 빅테크 + 수십억 달러" 라는 공식을 깨버렸기 때문에 또 어떤 새로운 기술이 나올지 기대되긴하네요

[ 바나나 후속 모델 나온다! ]

구글의 나노 바나나 다음 모델로 알려진 Instant-Ramen이 아레나에 등록됐습니다🔥🔥

영상모델 Omni와 타이밍을 두고 공개하는 만큼 많은 준비를 하고 나온게 아닐까 해서 기대가 많이 되네요😎

아 왜 라면이 아니고 라멘입니까😅

그나저나 테이프 vs 라멘의 대결은 누가 이길지 궁금해지는군요🤔🤔

👉 원문 보기 👈🔥🔥

Gate USD1 이벤트가 시작되고나서
Bybit USD1이 Gate로 이동
이율이 11.4%로 많이 올라옴

Bybit 공지 내용을 보면
"첫 달에 보상 풀이 이정도다"라는 말이 있어서
연장 가능성도 있긴 함

바이빗 상담사는 정해진 예산 소진되면
연장 없다고 못 박은 상태라
내일, 모레 즈음 연장 나오는지도 중요함

Gate에서 파먹는 사람들도 영향 받을거라
공지 주시하는 게 좋을듯

Cursor가 Origin이라는 Git 호스팅 플랫폼을 발표했습니다.

쉽게 말하면 GitHub와 비슷한 역할을 하는 코드 저장소인데, 사람 개발자가 아니라 AI 에이전트 시대를 기준으로 설계된 것이 특징입니다.

현재 GitHub는 사람이 코드를 작성하고 리뷰하는 환경에 최적화되어 있습니다.

반면 Origin은

* 수천 개의 AI 에이전트가 동시에 코드 수정 가능
* AI가 병합 충돌(Merge Conflict) 해결
* AI가 코드 리뷰 및 수정 제안
* AI가 CI/CD 실패 원인 분석 및 재시도

등을 목표로 하고 있습니다.

사실 GitHub보다 기능이 더 많다기보다는, 앞으로 AI가 사람보다 더 많은 코드를 작성하게 될 것을 전제로 만든 GitHub에 가깝습니다.

흥미로운 점은 Cursor가 이제 AI 코딩 툴을 넘어 IDE → 에이전트 → 코드 저장소까지 직접 구축하기 시작했다는 점입니다.

AI 코딩의 미래가 맞다면, 앞으로 중요한 것은 모델 성능보다도 "수백~수천 개의 AI 에이전트를 어떻게 관리할 것인가"가 될 수도 있겠네요.

AWS 콘텐츠 게시자는 이제 x402를 통해 Solana에서 AI 봇 트래픽에 대한 요청당 액세스 요금을 부과하여 수익을 창출하고 USDC 결제를 받을 수 있습니다.

헉...크롤링을 못 막겠으니 돈을 내라는

[Financial Juice] 트럼프, "애플, 미국 내 칩 설계 및 제조에 인텔과 협력할 것이다

📰원문/번역 📊시장 현황 📲앱 다운로드
$AAPL $INTC

미드저니, 전신 초음파 스캐너 사업 진출
https://www.midjourney.com/medical/blogpost

NEW: 애플이 아이폰, 맥, 아이패드 가격 인상 계획을 공개, 팀 쿡이 이번 인상을 “불가피하다”고 언급.

📍어제 토큰화된 주식 거래량이 $142M으로 ATH를 기록

그중 97%가 솔라나 위에서 이루어졌는데....
#SPCX가 솔라나를 통해 선라이즈에 상장된 이후 총 온체인 거래량이 $250M에 달한다고 하니 당연히 거의 대부분의 거래는 백팩🎒위에서 이루어졌겠죠??

백팩.... 너 정말 솔라나를 부활 시키는 거니...??

AI 개인화는 단순히 컨텐츠 계층이 아닌 의사 결정 엔진이 되고 있습니다

맥킨지의 프레임워크는 AI를 고객 여정 전체에 적용합니다. 고객 유입, 고객 유출 및 교차 판매 관리, 프로모션, 능동적인 서비스, 예측 분석, 측정 및 시나리오 분석 등입니다.

이러한 방식으로, 최적의 고객 경험은 단순히 하나의 전략이 아니고, 다음에 무엇을 해야 할지 결정하는 통합 시스템입니다.

맥킨지는 고객 생애 주기의 통합된 데이터를 사용하여 적합하게 조정된 AI 모형이 다음과 같은 결과를 제공할 수 있다고 합니다.

• 고객 만족도 15~20% 향상
• 매출 5~8% 증가
• 서비스 비용 20~30% 감소

간단히 말해 네오마케팅의 진정한 이점은 더 많은 컨텐츠가 아니라 고객 생애 주기에 걸쳐 더 나은 의사 결정입니다.

당신은 이미 AI를 적용한 회사인가?

데이터 출처: McKinsey & Company
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