Forwarded from 캉다방
📣 오늘의 주요 뉴스
1. 로빈후드 체인, RWA 토큰화 규모 7,000만달러 돌파
2. 피델리티, 美 상원에 클래리티법 통과 촉구
3. 블룸버그 "클래리티법 최대 쟁점은 윤리 조항"
4. 이재명 대통령 "피지컬 AI 시대 선도"
5. 네이버,엔비디아,브룩필드, 최대 100억달러 AI 인프라 추진
1. 로빈후드 체인, RWA 토큰화 규모 7,000만달러 돌파
• 로빈후드 체인의 실물자산(RWA) 토큰화 규모가 약 7,000만달러를 기록하며 2주 전 대비 약 5배 증가했습니다.
• 게임스톱, 엔비디아, 스페이스X 등 토큰화 주식의 거래량이 크게 늘며 RWA 시장 확대를 이끌었습니다.
• 로빈후드 체인의 TVL도 약 3억1,200만달러로 전주 대비 약 3배 증가했습니다.
• 다만 현재 거래량 대부분은 여전히 밈코인과 스테이블코인이 차지하고 있습니다.
*토큰화 주식을 중심으로 로빈후드 체인의 RWA 생태계가 빠르게 성장하고 있습니다.
2. 피델리티, 美 상원에 클래리티법 통과 촉구
• 세계 3위 자산운용사 피델리티가 CLARITY Act의 조속한 통과를 촉구했습니다.
• 피델리티는 명확한 디지털자산 규제가 투자자 신뢰와 미국 시장 경쟁력 강화에 필요하다고 밝혔습니다.
• 앞서 업계 단체와 코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱도 법안 통과를 요구한 바 있습니다.
• 전통 금융권까지 규제 명확성을 요구하는 목소리가 확대되고 있습니다.
*미국 디지털자산 규제 정비를 요구하는 업계와 금융권의 압력이 커지고 있습니다.
3. 블룸버그 "클래리티법 최대 쟁점은 윤리 조항"
• 블룸버그는 트럼프 대통령 일가의 디지털자산 사업과 관련한 윤리 조항이 법안 협상의 핵심 변수라고 분석했습니다.
• 민주당은 이해충돌 방지를 위한 윤리 규정 강화를 요구하고 있습니다.
• 법안 통과에는 상원 60표가 필요해 민주당 일부의 협조가 필요한 상황입니다.
• 예측시장 폴리마켓에서는 연내 통과 가능성이 약 33% 수준으로 평가되고 있습니다.
*클래리티법은 규제 내용보다 정치적 협상과 윤리 조항이 최대 변수로 떠오르고 있습니다.
4. 이재명 대통령 "피지컬 AI 시대 선도"
• 이재명 대통령은 반도체를 넘어 피지컬 AI를 차세대 핵심 산업으로 육성하겠다고 밝혔습니다.
• AI 시대 대한민국을 '대체불가 국가'로 만들겠다는 비전을 제시했습니다.
• AI 투자 확대와 글로벌 협력을 통해 국가 경쟁력을 강화하겠다는 입장을 재확인했습니다.
• 민주주의와 예측 가능한 제도가 첨단기술 산업 경쟁력의 기반이라고 강조했습니다.
*정부는 반도체 이후 피지컬 AI를 국가 핵심 성장산업으로 육성할 방침입니다.
5. 네이버,엔비디아,브룩필드, 최대 100억달러 AI 인프라 추진
• 네이버와 엔비디아, 브룩필드가 최대 100억달러(약 14조6천억원) 규모의 AI 인프라 투자 계획을 발표했습니다.
• 세종 데이터센터에 200MW 규모 AI 팩토리를 구축하고, 장기적으로 1GW까지 확대를 추진합니다.
• 엔비디아의 전략적 투자와 브룩필드의 금융 지원은 조건부 투자 및 비구속적 합의(LOI) 단계입니다.
• 네이버는 AI 인프라 사업과 소버린 AI 시장 확대를 목표로 하고 있습니다.
*네이버는 엔비디아,브룩필드와 협력해 대규모 AI 인프라 구축을 추진하지만, 일부 투자는 아직 조건부 및 LOI 단계입니다.
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Forwarded from GeekNews
Claude Opus 5, Artificial Analysis 지능 리더보드 1위
- 평가된 170개 모델 중 Claude Opus 5 Adaptive Reasoning·Max Effort가 Intelligence Index 61점으로 1위를 차지했으며, Xhigh Effort와 Claude Fable 5가 각각 60점으로 뒤를 이음
- Intelligence Index v4.1은 에이전트 작업·코딩·과학 추론·지식 신뢰성·장문맥 추론을 다루는 9개 평가를 결합하고, 추론 모델의 확장 사고 시간도 성능 측정에 반영함
- 출력 속도는 Mercury 2가 901.6 tokens/s로 가장 빠르고, 첫 토큰 지연은 Gemini 2.5 Flash-Lite가 0.34초로 가장 짧으며, Llama 4 Scout는 10M 토큰의 최대 문맥 창을 제공함
- 가…
https://news.hada.io/topic?id=31807
- 평가된 170개 모델 중 Claude Opus 5 Adaptive Reasoning·Max Effort가 Intelligence Index 61점으로 1위를 차지했으며, Xhigh Effort와 Claude Fable 5가 각각 60점으로 뒤를 이음
- Intelligence Index v4.1은 에이전트 작업·코딩·과학 추론·지식 신뢰성·장문맥 추론을 다루는 9개 평가를 결합하고, 추론 모델의 확장 사고 시간도 성능 측정에 반영함
- 출력 속도는 Mercury 2가 901.6 tokens/s로 가장 빠르고, 첫 토큰 지연은 Gemini 2.5 Flash-Lite가 0.34초로 가장 짧으며, Llama 4 Scout는 10M 토큰의 최대 문맥 창을 제공함
- 가…
https://news.hada.io/topic?id=31807
GeekNews
Claude Opus 5, Artificial Analysis 지능 리더보드 1위 - 평가된 170개 모델 중 Claude Opus 5 Adaptive Reasoning·Max Effort가 Intelligence Index 61점으로 1위를 차지했으며, Xhigh Effort와 Claude Fable 5가 각각 60점으로 뒤를 이음 - Intelligence Index v4.1은 에이전트 작업·코딩·과학 추론·지식 신뢰성·장문맥 추론을 다루는 9개 평가를…
클로드, 코덱스, 그록, 큐웬까지 다 쓰고 있지만 요즘은 클로드의 안전 분류기가 너무 예민해서 스트레스를 받을 때가 많습니다.
그런데 한편으론 이게 최소한의 안전장치가 아닐까 싶기도 합니다.
같은 작업을 코덱스에 시키면 거의 불도저처럼 끝까지 밀어붙이는데, 작업이 끝난 뒤 npm audit를 돌려보면 고위험(High) 취약점이 발견돼 결국 공식 패키지로 다시 교체하는 경우가 종종 있습니다. (사실 대부분은 문제가 없긴 하지만)
결국 코드 구현 전에 의존성을 검증하지 않는다면, 악성 페이로드가 심어진 패키지를 설치하거나 위험한 Bash 명령을 아무 의심 없이 실행하게 될 수도 있다는 뜻입니다.
AI가 강력해질수록 성능만큼이나 검증하는 습관도 더 중요해질듯
그런데 한편으론 이게 최소한의 안전장치가 아닐까 싶기도 합니다.
같은 작업을 코덱스에 시키면 거의 불도저처럼 끝까지 밀어붙이는데, 작업이 끝난 뒤 npm audit를 돌려보면 고위험(High) 취약점이 발견돼 결국 공식 패키지로 다시 교체하는 경우가 종종 있습니다. (사실 대부분은 문제가 없긴 하지만)
결국 코드 구현 전에 의존성을 검증하지 않는다면, 악성 페이로드가 심어진 패키지를 설치하거나 위험한 Bash 명령을 아무 의심 없이 실행하게 될 수도 있다는 뜻입니다.
AI가 강력해질수록 성능만큼이나 검증하는 습관도 더 중요해질듯
Forwarded from 돌비콩의 투자정복
Elon Musk의 2036년 시나리오 source
1. 머스크는 5년 안에 AI가 인류 전체의 지능을 넘어설 수 있다고 전망. 다만 디지털 AI만으로는 경제를 완전 바꿀 수 없음. AI가 현실에서 상품/서비스를 생산하려면 휴머노이드 로봇이라는 몸이 필요
2. 결국 미래 경제는 AI라는 두뇌 + 로봇이라는 손발의 결합임. 디지털 업무가 먼저 자동화되고, 이후 제조·물류·서비스 등 물리적 노동까지 대체되면서 인간의 노동은 생존 수단이 아닌 선택적 활동이 됨
3. AI 경쟁의 진짜 병목은 모델 성능보다 전력·냉각·반도체임. 중국 외 지역은 전력과 냉각이 부족하고, 중국은 첨단 AI 칩이 부족함. AI 패권은 에너지와 제조 역량의 경쟁에 가까워지고 있음
4. 장기적으로 AI, 로봇이 생산량을 폭발시키면 인플레보다 디플레가 문제가 될 것. 다만 그 전에 데이터센터·전력망·반도체·로봇 공장을 건설해야 하므로, 전환기는 막대한 자본 지출과 자원 부족이 나타남
5. 따라서 지금 투자해야 할 것은 AI가 만들어낼 풍요보다 그 풍요를 건설하는 과정에서 발생하는 병목. 보유한 AI 반도체, 사용할 수 있는 전력, 냉각 능력, 데이터센터와 전기 설비, 로봇 생산 능력 등
6. 반대로 AI 모델은 성능 격차가 빠르게 축소되면서 상품화될 것. 경쟁우위 없이 AI 기능만 붙인 서비스보다, 모든 AI 기업이 반드시 사용해야 하는 인프라를 보유한 기업이 더 구조적인 수혜를 받게 됨
1. 머스크는 5년 안에 AI가 인류 전체의 지능을 넘어설 수 있다고 전망. 다만 디지털 AI만으로는 경제를 완전 바꿀 수 없음. AI가 현실에서 상품/서비스를 생산하려면 휴머노이드 로봇이라는 몸이 필요
2. 결국 미래 경제는 AI라는 두뇌 + 로봇이라는 손발의 결합임. 디지털 업무가 먼저 자동화되고, 이후 제조·물류·서비스 등 물리적 노동까지 대체되면서 인간의 노동은 생존 수단이 아닌 선택적 활동이 됨
3. AI 경쟁의 진짜 병목은 모델 성능보다 전력·냉각·반도체임. 중국 외 지역은 전력과 냉각이 부족하고, 중국은 첨단 AI 칩이 부족함. AI 패권은 에너지와 제조 역량의 경쟁에 가까워지고 있음
4. 장기적으로 AI, 로봇이 생산량을 폭발시키면 인플레보다 디플레가 문제가 될 것. 다만 그 전에 데이터센터·전력망·반도체·로봇 공장을 건설해야 하므로, 전환기는 막대한 자본 지출과 자원 부족이 나타남
5. 따라서 지금 투자해야 할 것은 AI가 만들어낼 풍요보다 그 풍요를 건설하는 과정에서 발생하는 병목. 보유한 AI 반도체, 사용할 수 있는 전력, 냉각 능력, 데이터센터와 전기 설비, 로봇 생산 능력 등
6. 반대로 AI 모델은 성능 격차가 빠르게 축소되면서 상품화될 것. 경쟁우위 없이 AI 기능만 붙인 서비스보다, 모든 AI 기업이 반드시 사용해야 하는 인프라를 보유한 기업이 더 구조적인 수혜를 받게 됨
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Forwarded from 이도진 메타버스 공지사항 🦅
출처
1. 이벤트 기간 : 7/26 - 8/2 23:59
2. 적용 대상 : 이미지에 보이는 KRW 페어 내 모든 주문(Maker/Taker)의 거래 수수료
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Forwarded from 돌비콩의 투자정복
1. AI의 다음 수익원은 모델보다 병목
- AI 인프라 투자가 빨라질수록 전력·반도체·데이터센터 부족이 더 강한 제약으로 작용함
- 미국 주식 비중 확대를 유지하되, AI 자체보다 병목을 해소하는 공급망에 집중
2. 채권은 장기물보다 단·중기물
- 장기채는 금리 변화에 지나치게 민감하고, 과거처럼 안정적인 분산자산 역할도 약해졌다고 판단
- 이자수익 목적이라면 장기채보다 단·중기 국채를 선호
3. 크레딧은 수익률보다 상환 구조
- 신용 스프레드는 이미 좁지만 기업별 펀더멘털 차이는 큼
- 명확한 현금흐름, 채권자 보호장치, 충분한 회수 가치를 갖춘 크레딧과 우량한 하이일드만 선별
4. 인플레이션은 다시 희소성의 문제
- 공급 안정성, 자원 부족, 급증하는 전력 수요가 구조적인 물가 압력을 만들 수 있음
- 인프라, 에너지 병목, 신흥국 현지통화채권, 실물자산 연계 자산으로 대응
5. 새로운 시장 체제에서는 알파가 다시 중요
- 거시경제 결과가 자산별 수익률을 크게 가르는 환경으로 복귀
- 매크로 헤지펀드, 벤처캐피털, 시장중립 전략, 선별적 사모대출, 미국 외 시장에서 초과수익 기회를 찾는 전략을 제시
✍️광범위한 지수보다 병목·현금흐름·희소성을 사고, 장기 듀레이션과 무차별적인 신용위험은 피하기
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Forwarded from 텔레그램 코인 방,채널 - CEN
미국 정부(의회)에 보내는 공동 성명서
오픈 웨이트 AI 모델(누구나 다운로드·수정·실행 가능한 AI 모델)을 규제하거나 막지 말아달라” 는 내용
핵심 주장
#AI
오픈 웨이트 AI 모델(누구나 다운로드·수정·실행 가능한 AI 모델)을 규제하거나 막지 말아달라” 는 내용
핵심 주장
- 오픈 웨이트 모델이 미국 AI 경쟁력과 보안을 강화한다
- 스타트업·연구자·기업이 더 쉽게 AI를 활용할 수 있게 한다
- 과도한 규제는 미국 기술 리더십을 해친다
#AI
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Forwarded from AI 구독료 벌어야하는 레오
https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-opus-5
Claude 에서 Opus5 프롬프트 가이드를 공개했습니다.
GPT-5.6-sol 이나 opus 5 를 쓰다보면 하루종일 Test code 만 작성하는 일이 있는데 자율성이 증가해서 그렇다고 하네요.
한번 읽어보시면 왜 이렇게 되었는지 대충 느껴지실것 같습니다. 다같이 모델들 목줄 꽉 채워보시죠
Claude 에서 Opus5 프롬프트 가이드를 공개했습니다.
GPT-5.6-sol 이나 opus 5 를 쓰다보면 하루종일 Test code 만 작성하는 일이 있는데 자율성이 증가해서 그렇다고 하네요.
5. 검증을 중복해서 시키지 말 것
Opus 5는 별도로 시키지 않아도 자신의 작업을 검증하고 오류를 수정하는 성향이 강합니다.
따라서 기존 프롬프트에 다음 지시가 있다면 제거하는 것이 좋습니다.
“모든 작업이 끝나면 반드시 최종 검증하라”
“서브에이전트를 이용해 결과를 검증하라”
“응답 전에 다시 한번 확인하라”
“답을 double-check하라”
이런 지시는 모델 자체 검증과 중첩되어 비용과 토큰만 증가하고 품질 개선은 거의 없을 수 있습니다.
한번 읽어보시면 왜 이렇게 되었는지 대충 느껴지실것 같습니다. 다같이 모델들 목줄 꽉 채워보시죠
Claude Platform Docs
Prompting Claude Opus 5
Behavioral differences and prompting patterns for Claude Opus 5, covering response verbosity, agentic narration, task scoping, subagent delegation, self-correction, and output artifacts when thinking is disabled.
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Forwarded from 엑시리스트(Exilist) 리서치
달러: 1,465원
테더(USDT): 1,456원 | 김프 -0.5%
코스피: 6,700
이란과 현재 진지한 대화가 진행 중이라고 밝힘.
➜ 또한 그는 미군의 방공 미사일 등 주요 탄약 재고가 부족해지고 있다는 언론 보도에 대해 우린 세계 어느 나라보다 훨씬 많은 탄약을 갖고 있다고 전함.
해당 법안은 의심스러운 거래에 대해 자금이 실제로 이동하기 전에 재무부가 거래를 동결할 수 있는 새로운 권한을 부여할 것으로 보임.
국내 금융회사가 JP모건 키넥시스 블록체인 결제 네트워크를 수출입 기업 결제에 적용하는 것은 처음임.
- Bitmart는 2017년 설립 이후 9년간 전 세계 수백만 명의 이용자를 확보했지만, 최근 악화된 수익성과 가중되는 규제 비용을 극복하지 못함.
이번 기술 검증은 스테이블코인 특화 레이어1 블록체인인 Tempo를 기반으로 진행됨.
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에드작의 종말, 그리고 마지막으로 남은 판
에드작은 왜 더 이상 예전처럼 나오지 않을까요.
에드작은 왜 더 이상 예전처럼 나오지 않을까요.
운이 나빠서도 아니고, 프로젝트들이 갑자기 인색해져서도 아닙니다. 이 게임을 지탱하던 세 개의 기둥이 동시에 무너졌기 때문입니다.
첫 번째 기둥 — 정보 격차
에드작의 수익은 본질적으로 "남들이 모르는 것을 먼저 아는 데서" 나왔습니다. 그런데 지금은 텔레그램과 트위터를 타고 어떤 알파든 길어야 하루면 시장 전체에 퍼집니다. 하루짜리 정보 우위로는 아무것도 할 수 없습니다. 사실상 '모르는 사람'이 존재하지 않는 시장이 된 겁니다.
두 번째 기둥 — 노동의 희소성
예전에는 부지런함 자체가 진입장벽이었습니다. 매일 접속해서 트랜잭션을 쌓는 성실함이 곧 경쟁력이었죠. 지금은 AI를 쓸 줄 아는 사람이라면 누구나 24시간 최적화된 자동 파밍을 돌립니다. 부지런함이 자동화되는 순간, 그 가치는 0에 수렴합니다. 내가 자면서도 돌아가는 작업은, 남들도 자면서 돌리고 있습니다.
세 번째 기둥 — 토큰 가격
받아봤자 문제입니다. 에어드롭 토큰 대부분은 상장 1년 뒤 95% 이상 하락합니다. 프로젝트 입장에서는 토큰을 뿌려도 사용자가 남지 않고, 파머 입장에서는 상장 시점의 기대 수익이 해마다 줄어듭니다. 뿌리는 쪽도, 받는 쪽도 남는 게 없는 구조가 된 지 오래입니다.
창과 방패가 모두 자동화된 전장
불과 2년 전만 해도 시장의 중심은 트레이더였고, 에드작은 아는 사람만 하는 비주류 전략이었습니다. 지금은 완전히 대중화됐습니다. 무료 작업에는 어김없이 공장형 파밍이 붙고, 프로젝트는 높은 확률로 레이어제로식 시빌 클러스터링으로 응수합니다. 심지어 그 시빌 분석조차 이제는 페이블 같은 AI에 온체인 데이터를 던지면 누구나 구현할 수 있는 수준입니다.
창도 자동화됐고, 방패도 자동화됐습니다. 이 전장에서 개인 파머의 자리는 점점 사라지고 있습니다.
시장은 이미 답을 말하고 있다 — 밈코인의 범람
그 증거가 바로 지금 모든 체인에서 벌어지고 있는 밈코인 열풍입니다.
밈코인이 갑자기 모든 체인에서 흥하는 것은 우연이 아닙니다. 에드작에서 더 이상 새로운 것이 나오지 않으니, 그 판에 몰려 있던 관심과 유동성이 밈코인과 크라임코인 쪽으로 옮겨간 겁니다. 시장의 자금은 언제나 기대수익이 가장 높은 곳으로 흐릅니다. 몇 달을 갈아 넣어도 상장가에서 반토막 나는 에어드롭보다, 하루에 승부가 갈리는 밈 캐지노가 차라리 낫다고 시장이 판단한 것이죠.
다시 말해 밈코인의 범람은 새로운 트렌드의 시작이 아니라, 전통적인 에드작이 끝났다는 사망 선고에 가깝습니다. 리테일의 관심이 '노동으로 버는 판'에서 '베팅으로 버는 판'으로 넘어갔다는 뜻이니까요. 어쩌면 올해가 전통적인 에드작의 마지막 해일지도 모릅니다.
그래서, 퍼프덱스
제가 퍼프덱스에 집중하는 이유가 여기에 있습니다. 논리는 단순합니다. 아무나 할 수 있는 일에는 보상이 남지 않습니다. 보상은 아무나 하지 않는 것, 즉 실제 자본과 리스크를 감수하는 데서 나옵니다.
퍼프덱스 에드작은 구조부터 다릅니다. 여러 지갑으로 의미 없는 트랜잭션을 찍는 대신, 하나의 계정에 진짜 돈을 넣습니다. 펀딩비 작업을 하든, 볼트에 예치해 이자를 받든, 직접 거래량을 채우든 참여 방식의 자유도도 높습니다. 그리고 자본이 들어가는 순간 시빌은 의미를 잃습니다. 지갑 100개에 나눠 담을 이유가 없고, 프로젝트 입장에서도 걸러낼 이유가 없는 '진짜 사용자'가 되는 겁니다.
밈코인이 순수한 베팅의 판이라면, 퍼프덱스는 자본과 전략이 들어가는 판입니다. 관심이 에드작을 떠나 어디로 흩어지든, 결국 지속 가능한 수익은 리스크를 계산할 수 있는 판에서 나옵니다.
마지막 형태의 에드작
정리하면 이렇습니다. 퍼프덱스는 실제 자본과 리스크를 투입하면서 수익과 포인트를 동시에 노릴 수 있는 에드작입니다. 뒤집어 말하면, 무료 노동의 시대가 끝난 지금 우리가 할 수 있는 마지막 형태의 에드작일지도 모릅니다.
판이 끝났다고 한탄할 시간에, 다음 판이 어디서 열리는지 보는 편이 낫습니다. 그 판은 이미 열려 있습니다.
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Forwarded from 이제부터 진짜 AI
AI관련 바이럴/이슈 정리(2026.07)
[1] 요새 사람들이 말하는 '증류(distillation)'는 많은것이 섞여있다
-> 요새 사람들이 증류를 그냥 모든 학습 방법에 버무려서 말하고 있음
• 교사 모델 활용 전통적 증류
• 합성 데이터 기반 지도학습
• 모델 데이터 추출 + 행동/액션 복제
• 최종 답변 모방/출력 기반 학습
-> 이런것들을 다 모아다가 그냥 '증류'라고 말해버리고 있음
[2] Kimi K3가 짚/클 전부 가성비+성능으로 이긴건 아니다(feat. 실체감은 다르다)
-> 이건 어느정도는 맞지만, 솔직히 '이겼다'는 과장이 심함
• 키미 K3는 지피티/클로드와 90% 가까이 비슷한 성능을 낸다.
• 근데 지피티/클로드보다 2배 많은 토큰을 생성해야 비슷한 성능이 나온다. (=생각을 너무 많이한다)
• 출력을 고려한 실질적인 가격은
• 키미 K3 0.94 달러 / GPT-5.6 SOL 1.04 달러 / Fable5 2.5 달러 정도임
• 지피티랑은 사실상 거의 비슷한데, 2배 더 느리고, 클로드와 비교하면 3배 가까이 싸지만, 실제 유저들 평가는 '글쎄?' 임
• 벤치마크는 90~95% 가까이 비슷하다고 나오지만, 유저 체감으로는 Fable5가 훨씬 안정적이라는 평가가 많음
[3] 증류만 한다고 좋은 모델의 비법 레시피를 빨아먹을수 있는게 아니다
-> 증류는 좋은 방법이지, 증류만 가지고는 모델의 비법 소스를 완벽하게 가져오는 거승ㄴ 매우 매우 어려움
• Fable을 증류했다는 파인튜닝 아류작 모델이 허깅페이스에 현재 범람하고 있음
• 이런 모델들은 아마도 실제 Fable5의 출력을 학습했다고 명시가 되어있음
• 근데 이런 모델들은 원본 모델(qwen 3.5/gemma 4)보다 성능이 내려가는 경우가 대다수임 (벤치마크도 뒤죽박죽+유저들의 실체감도 엉망인경우가 많음)
-> 모방은 가능하지만, 단순히 데이터 출력을 모방하는 증류만으로 프런티어 모델 수준의 광범위한 성능을 얻기는 매우 어려움
-> 증류를 실제로 했는지에 대한 증거가.. 심증과 주장은 있지만 아직 밝혀지지도 않았음
[4] Fable/SOL + KIMI 같이 오케스트레이터를 쓴다고 현실 코딩 성능이 좋아지는건 아직 아니다
-> 멀티 모델 라우팅(aka. 오케스트레이션)이 일부 벤치에서 확실히 효과가 있다는건 입증됨
-> 근데 실제 생산 환경에서 안정적으로 더 좋은결과가 나오는지는 확인이 전혀 안됨
[5] 현재 Kimi K 3를 제대로 코딩이나 제대로된 업무에써본 유저는 많지는 않을 것임 = 현재 평가는 대부분 바이럴성+제한적인 첫인상
-> 실제 바이럴이나 체감 글을 쓴 사람중에 Kimi 3를 제대로 써본 사람은 많지 않을 것임
-> Kimi K3를 한두 번 체험한 사용자는 많을 수 있지만, 실제 코딩·에이전트 작업에서 장시간 반복 사용하며 GPT나 Fable과 비교한 사용자는 많지 않을 가능성이 높음.
->출시 직후 신규 구독이 중단됐고, 공식 API와 이를 중계하는 경로도 속도 및 용량 제약을 받았으며, 모델 가중치 역시 아직 독립 서빙 생태계에 널리 배포되기 전인 상황임
-> '앞으로 지피티가 어떻게 될것이다..' , '키미가 앞으로 오픈소스로 미국 AI를 넘을 것이다..' 이런 글들을 쓰는 사람중에 대다수는 실제 그 서비스를 제대로 써보지 않았을 확률이 높음 (물론 일반화는 X)
-> 공개 사용자 비율은 없지만, 작년 기준으로 전체 트래픽에서 5% 미만만 GPT 유료 구독자 트래픽이라는 라우터 기사가 있었음 (외부 출처)
[1] 요새 사람들이 말하는 '증류(distillation)'는 많은것이 섞여있다
-> 요새 사람들이 증류를 그냥 모든 학습 방법에 버무려서 말하고 있음
• 교사 모델 활용 전통적 증류
• 합성 데이터 기반 지도학습
• 모델 데이터 추출 + 행동/액션 복제
• 최종 답변 모방/출력 기반 학습
-> 이런것들을 다 모아다가 그냥 '증류'라고 말해버리고 있음
[2] Kimi K3가 짚/클 전부 가성비+성능으로 이긴건 아니다(feat. 실체감은 다르다)
-> 이건 어느정도는 맞지만, 솔직히 '이겼다'는 과장이 심함
• 키미 K3는 지피티/클로드와 90% 가까이 비슷한 성능을 낸다.
• 근데 지피티/클로드보다 2배 많은 토큰을 생성해야 비슷한 성능이 나온다. (=생각을 너무 많이한다)
• 출력을 고려한 실질적인 가격은
• 키미 K3 0.94 달러 / GPT-5.6 SOL 1.04 달러 / Fable5 2.5 달러 정도임
• 지피티랑은 사실상 거의 비슷한데, 2배 더 느리고, 클로드와 비교하면 3배 가까이 싸지만, 실제 유저들 평가는 '글쎄?' 임
• 벤치마크는 90~95% 가까이 비슷하다고 나오지만, 유저 체감으로는 Fable5가 훨씬 안정적이라는 평가가 많음
[3] 증류만 한다고 좋은 모델의 비법 레시피를 빨아먹을수 있는게 아니다
-> 증류는 좋은 방법이지, 증류만 가지고는 모델의 비법 소스를 완벽하게 가져오는 거승ㄴ 매우 매우 어려움
• Fable을 증류했다는 파인튜닝 아류작 모델이 허깅페이스에 현재 범람하고 있음
• 이런 모델들은 아마도 실제 Fable5의 출력을 학습했다고 명시가 되어있음
• 근데 이런 모델들은 원본 모델(qwen 3.5/gemma 4)보다 성능이 내려가는 경우가 대다수임 (벤치마크도 뒤죽박죽+유저들의 실체감도 엉망인경우가 많음)
-> 모방은 가능하지만, 단순히 데이터 출력을 모방하는 증류만으로 프런티어 모델 수준의 광범위한 성능을 얻기는 매우 어려움
-> 증류를 실제로 했는지에 대한 증거가.. 심증과 주장은 있지만 아직 밝혀지지도 않았음
[4] Fable/SOL + KIMI 같이 오케스트레이터를 쓴다고 현실 코딩 성능이 좋아지는건 아직 아니다
-> 멀티 모델 라우팅(aka. 오케스트레이션)이 일부 벤치에서 확실히 효과가 있다는건 입증됨
-> 근데 실제 생산 환경에서 안정적으로 더 좋은결과가 나오는지는 확인이 전혀 안됨
[5] 현재 Kimi K 3를 제대로 코딩이나 제대로된 업무에써본 유저는 많지는 않을 것임 = 현재 평가는 대부분 바이럴성+제한적인 첫인상
-> 실제 바이럴이나 체감 글을 쓴 사람중에 Kimi 3를 제대로 써본 사람은 많지 않을 것임
-> Kimi K3를 한두 번 체험한 사용자는 많을 수 있지만, 실제 코딩·에이전트 작업에서 장시간 반복 사용하며 GPT나 Fable과 비교한 사용자는 많지 않을 가능성이 높음.
->출시 직후 신규 구독이 중단됐고, 공식 API와 이를 중계하는 경로도 속도 및 용량 제약을 받았으며, 모델 가중치 역시 아직 독립 서빙 생태계에 널리 배포되기 전인 상황임
-> '앞으로 지피티가 어떻게 될것이다..' , '키미가 앞으로 오픈소스로 미국 AI를 넘을 것이다..' 이런 글들을 쓰는 사람중에 대다수는 실제 그 서비스를 제대로 써보지 않았을 확률이 높음 (물론 일반화는 X)
-> 공개 사용자 비율은 없지만, 작년 기준으로 전체 트래픽에서 5% 미만만 GPT 유료 구독자 트래픽이라는 라우터 기사가 있었음 (외부 출처)
Forwarded from StockHub (스톡허브) 뉴스
요즘 핫한 트위터 계정.
트럼프 밈 초기에 2,000만 원을 투자해 600억 원에 엑싯. 진실 여부는 알 수 없지만, 사진봐서 번건 맞는듯하고 보고 있으면 조금 이상한 기분이 들긴 하네요.
주변에도 보면 시장에서 가장 빠르게 졸업한 사람들 대부분은 밈코인이 많긴 한듯 Goat때도 졸업자 여럿 나왔고
트럼프 밈 초기에 2,000만 원을 투자해 600억 원에 엑싯. 진실 여부는 알 수 없지만, 사진봐서 번건 맞는듯하고 보고 있으면 조금 이상한 기분이 들긴 하네요.
주변에도 보면 시장에서 가장 빠르게 졸업한 사람들 대부분은 밈코인이 많긴 한듯 Goat때도 졸업자 여럿 나왔고
❤3
Forwarded from EWL's doomscroll
하이퍼리퀴드에 Stars라는 기능이 생겼다는데, 이게 규제나 KYC 등과 연결될수도 있어보이네요
"HIP-3 마켓을 개설한 사람이, 특정 지갑 주소들만 해당 마켓을 거래할 수 있도록 제한할 수 있는 기능"
"HIP-3 마켓을 개설한 사람이, 특정 지갑 주소들만 해당 마켓을 거래할 수 있도록 제한할 수 있는 기능"
❤1
Forwarded from Manbull (구, AI 버블이 온다) 공지방 (Manbull | IQ0 .xx)
EWL's doomscroll
https://docs.ponsfamily.com/v2
Pons v2 나왔네요
대강 중요한것만 정리해보면
1. 이제 eth 외에도 erc 20의 다른 토큰도 페어로 설정가능 (long/뱅커 같이 주식페어 가능해질듯)
2. 졸업기준 변경 : 원래는 풀에 4.2eth 들어있음 졸업인데 그냥 커브 판매분 소진되면 졸업처리
3. 수수료는 Pons / 크리에이터 택스로 분리
4. CTO 기능 추가
5. 바이백 : 자체토큰 바이백 기능 추가가능 (5년베스팅인듯)
* 중요한건 v2 나오면서 독스에선 프로토콜 수익? 항목이 사라지긴함 (80% 매입한다는거). 물론 바이백이 사라진건지는 모름
* 위 이미지는 v1에서 캡쳐한 이미지
대강 중요한것만 정리해보면
1. 이제 eth 외에도 erc 20의 다른 토큰도 페어로 설정가능 (long/뱅커 같이 주식페어 가능해질듯)
2. 졸업기준 변경 : 원래는 풀에 4.2eth 들어있음 졸업인데 그냥 커브 판매분 소진되면 졸업처리
3. 수수료는 Pons / 크리에이터 택스로 분리
4. CTO 기능 추가
5. 바이백 : 자체토큰 바이백 기능 추가가능 (5년베스팅인듯)
* 중요한건 v2 나오면서 독스에선 프로토콜 수익? 항목이 사라지긴함 (80% 매입한다는거). 물론 바이백이 사라진건지는 모름
* 위 이미지는 v1에서 캡쳐한 이미지