돈포하 I Dont focus on hype
tradfi가 활성화되면서 이런 플레이도 요즘 많이 보이는듯
같은 pre ipo종목이라하더라도 조건에 따라 가격이 다르고 그로 인한 괴리갭플레이
같은 pre ipo종목이라하더라도 조건에 따라 가격이 다르고 그로 인한 괴리갭플레이
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https://sterling.mira.network/verification/
같은 모델, 다른 성능
- 딥시크, 큐웬 같은 오픈소스 AI 모델은 여러 호스팅 업체가 각자 GPU에 올려서 API로 판매함
- 이때 비용을 줄이려고 모델을 압축해서 돌리는 경우가 많아, 이름은 같아도 실제 품질은 업체마다 달라짐
- Claude, GPT 같은 모델도 중간에 재판매하는 업체를 거치면 더 싼 모델로 바뀌어도 이용자가 알아채기 어려움
- 실제로 gpt-oss-120b 수학 벤치마크(AIME25)에서 업체별 정답률이 36.7%부터 93.3%까지 벌어진 사례가 있음
스털링이 하는 일
- 미라가 출시한 AI 추론 서비스로, 업체들을 직접 테스트해서 검증된 곳으로 요청을 연결해줌
- 오픈모델부터 Claude, GPT, Gemini까지 모델별로 업체를 하루 3번 자동 점검함
- 업체별 점수와 근거를 전부 공개함. 예를 들어 MiniMax M3.1 Flash는 공식 업체가 89점인데, 압축 버전을 돌리는 한 업체는 31점에 그침 (11.5 기준)
- 점검에서 떨어진 업체는 연결 순서가 맨 뒤로 밀림
✍️ 같은 AI 모델이라고해도 제공해주는 플랫폼마다 성능이 다를수있다는 사실~ 싸다고 무조건 쓰지말기
#Mira #Sterling #AD
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애인 친구 가족이랑 한번쯤
부산불꽃축제나 서울불꽃축제 개추드립니다.
보트도 식당호텔보다 비싸지않고
유람선이나 크루즈도 상당히 좋아요
다만 타는곳을 본행사장이랑 살짝 거리있는곳으로 해야 오갈때편하고 반드시 화장실있는배로
부산불꽃축제나 서울불꽃축제 개추드립니다.
보트도 식당호텔보다 비싸지않고
유람선이나 크루즈도 상당히 좋아요
다만 타는곳을 본행사장이랑 살짝 거리있는곳으로 해야 오갈때편하고 반드시 화장실있는배로
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Forwarded from 알랑이 정보교류소 (Alan Riddler)
메르님의 젠슨 황 - 앨리스 황 스파이 썰 정리.
정확히 확인된 건 없고 생각보다 예전부터 쌓아온 관계에 대한 이야기지만,
수상한 점이 추가 조사로 밝혀지면 곤욕을 치룰수도 있다.. 정도인 것 같네요.
https://blog.naver.com/ranto28/224469102651
정확히 확인된 건 없고 생각보다 예전부터 쌓아온 관계에 대한 이야기지만,
수상한 점이 추가 조사로 밝혀지면 곤욕을 치룰수도 있다.. 정도인 것 같네요.
https://blog.naver.com/ranto28/224469102651
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젠슨 황 옆의 앨리스 황, 무엇이 문제가 되고 있나?
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Forwarded from Pache Punch
저희 방에도 AI로 전략을 짜보려고 시도했던 경험이 있는 분이 꽤 있으실 거예요.
RSI나 BB등 지표를 이용한 매매봇부터 아비트라지 등 여러 가지요.
아니면 코덱스한테 '승률 60% 이상 개꿀몽현 매매법 알려줘'라고 해도 무언가를 가져옵니다.
하지만 실전에 넣으면 돈 파쇄기가 따로 없습니다.
이런 매매법은 과거 데이터를 기반으로 좋은 결과를 뽑아내는 것에 불과하기에 과거에 유효했던 '패턴'을 발견한 것이지 미래에도 유효한 '엣지'인지 검증한 게 아니기 때문입니다.
요즘 AI가 발전하며, 'AI를 통해 엄청난 엣지를 찾았다' 던가 '딸깍 자동화를 통해 큰돈을 벌고 있다' 등의 이야기로 제품을 파는 경우가 꽤 있더라구요.
하지만 이런 이야기는 우선 의심하는 편입니다.
그 수익이 진짜라면 구독제로 돈을 벌게 아니라 본인이 굴리면 되니까요.
먼 미래에 AI가 극도로 발전한 시점에서는 모든 주식, 코인, 채권, 예측 시장 등 모든 시장을 분석하며, 엣지를 포착하고 실행하기까지 하는 그런 순간이 올 수도 있지만, 아직은 아니라고 봅니다.
그렇다면 AI는 어디에 쓰면 좋을까요.
Button 창업자인 Atif의 글에서 이런 문구를 볼 수 있었습니다.
즉, AI에게는 돈 버는 정답을 맡기는 게 아닌, 직접 발견한 아이디어에 대한 검증을 시키면 좋다고 봅니다.
처음 전략을 만들 때 사용하지 않았던 데이터에서도 통하는지, 수수료와 슬리피지를 고려해도 수익이 남는지, 어떤 상황에서 손해가 큰지 확인하는 식으로요.
RSI나 BB등 지표를 이용한 매매봇부터 아비트라지 등 여러 가지요.
아니면 코덱스한테 '승률 60% 이상 개꿀몽현 매매법 알려줘'라고 해도 무언가를 가져옵니다.
하지만 실전에 넣으면 돈 파쇄기가 따로 없습니다.
이런 매매법은 과거 데이터를 기반으로 좋은 결과를 뽑아내는 것에 불과하기에 과거에 유효했던 '패턴'을 발견한 것이지 미래에도 유효한 '엣지'인지 검증한 게 아니기 때문입니다.
요즘 AI가 발전하며, 'AI를 통해 엄청난 엣지를 찾았다' 던가 '딸깍 자동화를 통해 큰돈을 벌고 있다' 등의 이야기로 제품을 파는 경우가 꽤 있더라구요.
하지만 이런 이야기는 우선 의심하는 편입니다.
그 수익이 진짜라면 구독제로 돈을 벌게 아니라 본인이 굴리면 되니까요.
먼 미래에 AI가 극도로 발전한 시점에서는 모든 주식, 코인, 채권, 예측 시장 등 모든 시장을 분석하며, 엣지를 포착하고 실행하기까지 하는 그런 순간이 올 수도 있지만, 아직은 아니라고 봅니다.
그렇다면 AI는 어디에 쓰면 좋을까요.
Button 창업자인 Atif의 글에서 이런 문구를 볼 수 있었습니다.
The edge in trading has always come from making better decisions than everyone else. AI doesn't change that. What it changes is how quickly you can get to those decisions, how much information you can consider, and how effectively you can test your thinking before putting capital behind it.
(트레이딩에서 경쟁 우위는 언제나 다른 사람들보다 더 나은 결정을 내리는 데서 나왔습니다. AI가 이 사실을 바꾸지는 않습니다. AI가 바꾸는 것은 그러한 결정에 도달하는 속도, 고려할 수 있는 정보의 양, 그리고 실제 자본을 투입하기 전에 자신의 판단을 얼마나 효과적으로 검증할 수 있는지입니다.)
즉, AI에게는 돈 버는 정답을 맡기는 게 아닌, 직접 발견한 아이디어에 대한 검증을 시키면 좋다고 봅니다.
처음 전략을 만들 때 사용하지 않았던 데이터에서도 통하는지, 수수료와 슬리피지를 고려해도 수익이 남는지, 어떤 상황에서 손해가 큰지 확인하는 식으로요.
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Forwarded from PhoenixNews (Only Important)
*ANTHROPIC PLANS TO START TRADING THURSDAY, FRIDAY NEXT WEEK:WSJ
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