테낙스 리서치
이거 들리는 얘기가 그냥 사용하기의 유효기간이 93일인거고 그냥 사용다 해놓으면 알아서 계속 써진다 이 말인듯 이게 ㄹㅇ이면 다계 해야될듯요.. 그러니깐 사용하기가 93일 내에 해야하는거고 사용하기를 10개 해두면 그냥 10개를 구독>연장>연장>연장>...>연장 이런 식으로 사용하기만 해놓으면 계속 된다는듯 고객센터 확인해보고 맞으면 최대한 많이 구매해...
어차피 저는 원래 30만원 내고 쓰던 사람이라..(어차피 계속 결제할거고 해서)
저게 맞다면 그냥 무조건 많이 사서 사용해두면 싸게 이용하는거...
저게 맞다면 그냥 무조건 많이 사서 사용해두면 싸게 이용하는거...
AI의 답변은 당연히
속도랑 답변의 퀄리티가 비례합니다..
오래 걸리면 그만큼 정확하고 깊게, 제대로 답변을 해요.
할루시네이션이라는 현상도 최소화되구요.
속도를 택하고 퀄리티를 버리고 싶으면 plus나 그냥 Auto, thinking 에서 low, medium 쓰시면 됩니다..
퀄리티가 필요없는 경우도 있으니깐요.
그리고, Pro는 codex 할당량만으로도 선택할만한 선택이라고 생각합니다..
Pro 구매한김에 OpenClaw 셋팅하러 가시죠 ㄱㄱ
속도랑 답변의 퀄리티가 비례합니다..
오래 걸리면 그만큼 정확하고 깊게, 제대로 답변을 해요.
할루시네이션이라는 현상도 최소화되구요.
속도를 택하고 퀄리티를 버리고 싶으면 plus나 그냥 Auto, thinking 에서 low, medium 쓰시면 됩니다..
퀄리티가 필요없는 경우도 있으니깐요.
그리고, Pro는 codex 할당량만으로도 선택할만한 선택이라고 생각합니다..
Pro 구매한김에 OpenClaw 셋팅하러 가시죠 ㄱㄱ
❤2
Forwarded from BHI
엑셀. 팡션.
이 사진 아마 다들 보셨을거라고 생각합니다.
아마 대부분의 사람들이 저 사람을 보고 비웃거나, 도태된 꼰대, 지능이 낮다고 생각했을겁니다.
그런데, 과연 이 시대가 다를까요..
일부 사람들은 AI 사용에 대해서 ’AI 쓰지마라. 지능 낮아진다. 연구 결과도 있다.‘
’멍청해서 AI 쓰는거다.‘
라고 이야기합니다.
물론, AI를 제대로 쓰지 않으면 그럴 수 있죠. 하지만, 너무 사건의 암만 보는 것이 아닌가 싶습니다.
시간이 지나면 결국 ‘엑셀. 팡션. 사진’의 부장님 같은 소리가 될 것이니깐요.
아직 우리는 대부분의 사람들의 인지로는 'AI 쓰는 사람은 비전문가, AI 안 쓰는 사람은 전문가‘의 영역에 머물러있습니다.
하지만, 곧 'AI 쓰는 사람은 기술을 잘 다루고 지적인 사람, AI 안 쓰는 사람은 도태되고 멍청한 사람’의 시대로 전환되지 않을까 싶습니다.
우리는 이런 전환시대의 과도기에 있다고 생각합니다.
결국, 결과는 이미 정해져있고 앞서나가야하는게 아닐까싶습니다.
이 사진 아마 다들 보셨을거라고 생각합니다.
아마 대부분의 사람들이 저 사람을 보고 비웃거나, 도태된 꼰대, 지능이 낮다고 생각했을겁니다.
그런데, 과연 이 시대가 다를까요..
일부 사람들은 AI 사용에 대해서 ’AI 쓰지마라. 지능 낮아진다. 연구 결과도 있다.‘
’멍청해서 AI 쓰는거다.‘
라고 이야기합니다.
물론, AI를 제대로 쓰지 않으면 그럴 수 있죠. 하지만, 너무 사건의 암만 보는 것이 아닌가 싶습니다.
시간이 지나면 결국 ‘엑셀. 팡션. 사진’의 부장님 같은 소리가 될 것이니깐요.
아직 우리는 대부분의 사람들의 인지로는 'AI 쓰는 사람은 비전문가, AI 안 쓰는 사람은 전문가‘의 영역에 머물러있습니다.
하지만, 곧 'AI 쓰는 사람은 기술을 잘 다루고 지적인 사람, AI 안 쓰는 사람은 도태되고 멍청한 사람’의 시대로 전환되지 않을까 싶습니다.
우리는 이런 전환시대의 과도기에 있다고 생각합니다.
결국, 결과는 이미 정해져있고 앞서나가야하는게 아닐까싶습니다.
Forwarded from AI MASTERS
[ AI 도구 큐레이팅 서비스 ]
매일매일 새로운 AI 도구들이 쏟아져 나오고 있어요😅
당장 이 채널만 봐도 선별해서 올리는건데도 새로운거 너무 많습니다(나도 힘들어...🤯🤯)
그래서 실제로 쓸만한 것들만 모아서 업무별로 정리된 AI 도구 큐레이션 사이트를 만들었다고 해요🤜
제가 보기엔 큐레이션 하다 마신것 같긴 한데😓 한 번 관심 가져보시는것도 좋아 보이네요🙏🙏
👉 페이지 보기 👈
매일매일 새로운 AI 도구들이 쏟아져 나오고 있어요😅
당장 이 채널만 봐도 선별해서 올리는건데도 새로운거 너무 많습니다(나도 힘들어...🤯🤯)
그래서 실제로 쓸만한 것들만 모아서 업무별로 정리된 AI 도구 큐레이션 사이트를 만들었다고 해요🤜
제가 보기엔 큐레이션 하다 마신것 같긴 한데😓 한 번 관심 가져보시는것도 좋아 보이네요🙏🙏
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Forwarded from BHI
https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/
내부 ChatGPT 5.2 Pro가 12시간 이상 사고하여 이론물리학에서 기존에 0이라고 여겨졌던 케이스가 특정 조건에서는 0이 아니라는 새 결과를 냄.
새 내부 OpenAI 모델(미공개)가 증명함.
GPT-5.2가 일반 n에 대한 간단한 공식을 우선 추측했고, 새 내부 OpenAI 모델(미공개)/저자들이 증명 및 검증을 진행
이 사례가 AI로 인해 모든 분야에서 엄청난 진보의 속도/질 측면에서의 Boosting의 증거라고 봄.
내부 ChatGPT 5.2 Pro가 12시간 이상 사고하여 이론물리학에서 기존에 0이라고 여겨졌던 케이스가 특정 조건에서는 0이 아니라는 새 결과를 냄.
새 내부 OpenAI 모델(미공개)가 증명함.
GPT-5.2가 일반 n에 대한 간단한 공식을 우선 추측했고, 새 내부 OpenAI 모델(미공개)/저자들이 증명 및 검증을 진행
이 사례가 AI로 인해 모든 분야에서 엄청난 진보의 속도/질 측면에서의 Boosting의 증거라고 봄.
OpenAI
GPT-5.2 derives a new result in theoretical physics
A new preprint shows GPT-5.2 proposing a new formula for a gluon amplitude, later formally proved and verified by OpenAI and academic collaborators.
Forwarded from BHI
과연 지금 시대에서 에드작이 가장 ROI가 높은 작업일까? 란 생각이 갑자기 들었습니다...
뭐.. 사실 들이는 비용이랑, 리턴값, 노력을 생각하면 그럴 수도 있다고 생각해요.
하지만, 진지하게 어떤 효율과 장기적인 효용을 따지는 사람이라면
자기 개발/앞으로의 발전성을 따져보았을 때
OpenClaw나 VibeCoding을 통해서 스스로의 프로덕트를 만들고
AI 시대를 위한 기틀을 만들고 다져놓는 것이 필요하지 않을까 싶습니다...
그게 오히려 가장 높은 ROI를 가지는 작업일 수 있겠다 싶어요.
근데 가능하다면 효율높은거 하나만 하지말고 다양하게 하는게 좋은 것 같아요..
가능하다면 투자도 하고 에드작도 하고, AI가지고 건설적으로 굴리고...
분산은 필수적이니깐!
뭐.. 사실 들이는 비용이랑, 리턴값, 노력을 생각하면 그럴 수도 있다고 생각해요.
하지만, 진지하게 어떤 효율과 장기적인 효용을 따지는 사람이라면
자기 개발/앞으로의 발전성을 따져보았을 때
OpenClaw나 VibeCoding을 통해서 스스로의 프로덕트를 만들고
AI 시대를 위한 기틀을 만들고 다져놓는 것이 필요하지 않을까 싶습니다...
그게 오히려 가장 높은 ROI를 가지는 작업일 수 있겠다 싶어요.
근데 가능하다면 효율높은거 하나만 하지말고 다양하게 하는게 좋은 것 같아요..
가능하다면 투자도 하고 에드작도 하고, AI가지고 건설적으로 굴리고...
분산은 필수적이니깐!
Forwarded from BHI
[OpenClaw 작업 WorkFlow]
Agent [Codex <> Opus <> Gemini] <> ChatGPT Pro
OpenClaw에서
비판하는 Agent (Codex, Opus, Gemini 1개씩 총 3개)
토론용 Agent (Codex, Opus, Gemini 1개씩 총 3개)
해서
[작업하기 전에 계획 수립하고 자세히 너가 어떤 작업을 할 지 계획을 짜고, 그걸 Debating/비판 > 구체적 개선안 수립 > 수립된 개선안 비판 및 Debating > 통해서 최종 계획 제공해.]
이걸로 토론/비판 시키고
내용 얻어서 그 내용 ChatGPT Pro에
'내 Agent가 이렇게 말하는데 네 생각은 어때?' 해서 넣고
나온 대답 다시 Main Agent한테 넣고, Agent가 그 내용 읽고 맞는건 맞는거, 틀린건 틀린걸로 처리해서
수용하게 하고, 그걸 또 다시 Debating/비판 돌리고
나온 결과를 다시 ChatGPT Pro에 넣어서 '내 Agent가 이렇게 말하는데 네 생각은 어때?' 해서
결과 얻은걸 얻어서 다시 Main Agent한테 넣는 식으로
이렇게 최대한 멀티모달로 돌아가게끔 해놓으니깐
시간은 오래걸려도 확실하게 만들어서
나중에 잘못돼서 들이는 비용이 줄어듭니다..
어느정도 돌리다보면 어느 한 지점으로 수렴하는데 그때부터는 작업하라고 시키는 식으로 돌리고 있어요..
저기서 뭐 Claude Agent 말고 Claude에서 확장사고도 넣고, Grok도 넣고 하는 식으로 할 수 있긴해요.
완전히 OpenClaw 내에서 자동으로 돌아가게도 할 수 있는데 ChatGPT Pro같이 높은 수준의 사고를 돌리는건 API 비용이 너무나도 비싸서
저는 일부러 사람이 조금 번거로워도 이렇게 하고있습니다...
(좀 우회하려고 노력을 해봤는데 우회했다가 밴당할 확률이 높아보여서...)
Agent [Codex <> Opus <> Gemini] <> ChatGPT Pro
OpenClaw에서
비판하는 Agent (Codex, Opus, Gemini 1개씩 총 3개)
토론용 Agent (Codex, Opus, Gemini 1개씩 총 3개)
해서
[작업하기 전에 계획 수립하고 자세히 너가 어떤 작업을 할 지 계획을 짜고, 그걸 Debating/비판 > 구체적 개선안 수립 > 수립된 개선안 비판 및 Debating > 통해서 최종 계획 제공해.]
이걸로 토론/비판 시키고
내용 얻어서 그 내용 ChatGPT Pro에
'내 Agent가 이렇게 말하는데 네 생각은 어때?' 해서 넣고
나온 대답 다시 Main Agent한테 넣고, Agent가 그 내용 읽고 맞는건 맞는거, 틀린건 틀린걸로 처리해서
수용하게 하고, 그걸 또 다시 Debating/비판 돌리고
나온 결과를 다시 ChatGPT Pro에 넣어서 '내 Agent가 이렇게 말하는데 네 생각은 어때?' 해서
결과 얻은걸 얻어서 다시 Main Agent한테 넣는 식으로
이렇게 최대한 멀티모달로 돌아가게끔 해놓으니깐
시간은 오래걸려도 확실하게 만들어서
나중에 잘못돼서 들이는 비용이 줄어듭니다..
어느정도 돌리다보면 어느 한 지점으로 수렴하는데 그때부터는 작업하라고 시키는 식으로 돌리고 있어요..
저기서 뭐 Claude Agent 말고 Claude에서 확장사고도 넣고, Grok도 넣고 하는 식으로 할 수 있긴해요.
완전히 OpenClaw 내에서 자동으로 돌아가게도 할 수 있는데 ChatGPT Pro같이 높은 수준의 사고를 돌리는건 API 비용이 너무나도 비싸서
저는 일부러 사람이 조금 번거로워도 이렇게 하고있습니다...
(좀 우회하려고 노력을 해봤는데 우회했다가 밴당할 확률이 높아보여서...)
Forwarded from BHI
결국 어떤 엔진을 만들면
데이터 수집, 실제 돈을 버는 과정에서 나오는 데이터들을 정리(GraphRAG), 데이터 기반 문제 확인, 해결법 구성, 해결법에 대한 리뷰
이런 것들이 계속해서 반복되면서 최선의 데이터베이스를 만들고, 그게 계속 개선이 되지 않으면
자율화된 수익 엔진이 나오기는 어렵지 않을까...싶습니다..
물론, 굳이 이렇게까지 필요한가?
싶기도 한데
최대한 안정적으로, 계속해서 개선되는 측면에서는 필요하다고 봅니다..
지속적으로 발전이 가능한 인프라, 아키텍쳐를 짜는게 중요한 것 같아요
데이터 수집, 실제 돈을 버는 과정에서 나오는 데이터들을 정리(GraphRAG), 데이터 기반 문제 확인, 해결법 구성, 해결법에 대한 리뷰
이런 것들이 계속해서 반복되면서 최선의 데이터베이스를 만들고, 그게 계속 개선이 되지 않으면
자율화된 수익 엔진이 나오기는 어렵지 않을까...싶습니다..
물론, 굳이 이렇게까지 필요한가?
싶기도 한데
최대한 안정적으로, 계속해서 개선되는 측면에서는 필요하다고 봅니다..
지속적으로 발전이 가능한 인프라, 아키텍쳐를 짜는게 중요한 것 같아요
Forwarded from BHI
초등학생 수준 설명:
야, 너네 동네 떡볶이집 사장님 봐봐.
1. 그냥 장사하는 집:
떡볶이 만들어서 팔고 끝. 맛없다고 손님 끊기면 망함.
2. 천재 사장님(이 글에서 말하는 거):
• 손님이 남긴 떡볶이 개수 다 세어봄. (데이터 수집)
• "아, 매워서 남기는구나" 하고 덜 맵게 만듦. (문제 해결)
• "이번엔 떡이 너무 딱딱하대" 하면 또 고침. (무한 반복)
3. 결론:
처음엔 좀 귀찮아도, 이렇게 계속 고치는 가게가 나중에는 줄 서서 먹는 대박집 된다 이기야.
그냥 가만히 있으면 알아서 돈 벌리는 기계는 없다. 알겠노?
이렇게 봇이 적었는데
정확히 말하자면, 매워서 남기는 군 > 안 맵게했는데도 왜 안되지? > 아 매운맛/순한맛을 나누자.
어 이번에는 왜 또 안 팔리지 > 아 쌀떡이라 안 팔리는구나 > 밀떡/쌀떡 선택지를 추가하자
뭐 이런 느낌으로 데이터가 계속 개선되는...
그런느낌... 그리고, 그 데이터는 관련 데이터들과 연결되고 연계돼서
AI가 정리하고, 정리된 데이터를 AI가 나중에 쉽게 꺼내서 참고하여 답변/집행/시행 할 수 있게 해주는 그런 구조가 필요하지 않나 싶어요..
그게 GraphRAG 쪽 개념
야, 너네 동네 떡볶이집 사장님 봐봐.
1. 그냥 장사하는 집:
떡볶이 만들어서 팔고 끝. 맛없다고 손님 끊기면 망함.
2. 천재 사장님(이 글에서 말하는 거):
• 손님이 남긴 떡볶이 개수 다 세어봄. (데이터 수집)
• "아, 매워서 남기는구나" 하고 덜 맵게 만듦. (문제 해결)
• "이번엔 떡이 너무 딱딱하대" 하면 또 고침. (무한 반복)
3. 결론:
처음엔 좀 귀찮아도, 이렇게 계속 고치는 가게가 나중에는 줄 서서 먹는 대박집 된다 이기야.
그냥 가만히 있으면 알아서 돈 벌리는 기계는 없다. 알겠노?
이렇게 봇이 적었는데
정확히 말하자면, 매워서 남기는 군 > 안 맵게했는데도 왜 안되지? > 아 매운맛/순한맛을 나누자.
어 이번에는 왜 또 안 팔리지 > 아 쌀떡이라 안 팔리는구나 > 밀떡/쌀떡 선택지를 추가하자
뭐 이런 느낌으로 데이터가 계속 개선되는...
그런느낌... 그리고, 그 데이터는 관련 데이터들과 연결되고 연계돼서
AI가 정리하고, 정리된 데이터를 AI가 나중에 쉽게 꺼내서 참고하여 답변/집행/시행 할 수 있게 해주는 그런 구조가 필요하지 않나 싶어요..
그게 GraphRAG 쪽 개념
Forwarded from BHI
정확히 말하자면, 매워서 남기는 군 > 안 맵게했는데도 왜 안되지? > 아 매운맛/순한맛을 나누자.
어 이번에는 왜 또 안 팔리지 > 아 쌀떡이라 안 팔리는구나 > 밀떡/쌀떡 선택지를 추가하자
그런데 이 수준의 사고를 AI가 자율적으로 하게하려면, AI로 다각도로 사고하도록 만들고, 그 사고하는 아키텍쳐(구조)의 세부사항을 잘 짜내야하는데
이러한 능력이 이 시대에서 엄청나게 중요하다고 생각하고 있습니다..
이런걸 계속해서 하다보면, 사람보다 더 나은 판단을 자율적으로 하는 시스템이 수립되지 않을까라고 생각해요
어 이번에는 왜 또 안 팔리지 > 아 쌀떡이라 안 팔리는구나 > 밀떡/쌀떡 선택지를 추가하자
그런데 이 수준의 사고를 AI가 자율적으로 하게하려면, AI로 다각도로 사고하도록 만들고, 그 사고하는 아키텍쳐(구조)의 세부사항을 잘 짜내야하는데
이러한 능력이 이 시대에서 엄청나게 중요하다고 생각하고 있습니다..
이런걸 계속해서 하다보면, 사람보다 더 나은 판단을 자율적으로 하는 시스템이 수립되지 않을까라고 생각해요