Forwarded from 종명이의 딸깍
Underpaid Research
https://x.com/caspius_ai/status/2053101360690954432
버츄얼에서 런칭했던 Caspius nft 세일은 넉넉하게 진행될줄 알았는데 2시간 만에 솔닷 났네요....준비했던 cas 오른걸로 만족해야할듯....18M에서 사서 현재 소각 등으로 인해서 26M에 도달
대충 30000cas에 샀다고 하면 현재가격으로 800불 정도인데, 바닥가가 0.71ETH 즉 1600달러네요. 두배 복사 기회였던듯....
https://opensea.io/collection/caspius-genesis
대충 30000cas에 샀다고 하면 현재가격으로 800불 정도인데, 바닥가가 0.71ETH 즉 1600달러네요. 두배 복사 기회였던듯....
https://opensea.io/collection/caspius-genesis
The NFT Recovery Continues [출처]
- Wallets actively trading on top Ethereum NFT platforms have doubled to ~30,000 since February 2026.
- Trading cards tokenized as NFTs (e.g. Pokémon, One Piece, sports) are booming, with montly gacha spends set to hit a new ATH of +$211M by the end of this month. Mind you, this category didn't exist five years ago.
- Wallets actively trading on top Ethereum NFT platforms have doubled to ~30,000 since February 2026.
- Trading cards tokenized as NFTs (e.g. Pokémon, One Piece, sports) are booming, with montly gacha spends set to hit a new ATH of +$211M by the end of this month. Mind you, this category didn't exist five years ago.
소프트웨어가 머리(UI)를 잃으면 방어력은 어디로 가나 [출처]
- 세일즈포스가 API를 열고 헤드리스 제품을 내놨음. 에이전트 시대엔 가치가 UI가 아니라 데이터 레이어에 있다는 베팅인 셈
- 그동안 SaaS의 방어력은 사람이 UI 안에서 살았기 때문에 생긴 것. 습관, 머슬메모리, 관리 루틴 같은 게 이전을 어렵게 만들었음
- 근데 에이전트는 브라우저가 필요 없음. API랑 맥락, 지시, 실행 능력만 있으면 사람이 하던 걸 밀리초 단위로 처리함
- 그래서 UI를 걷어내면 "포스트그레스 DB에 잘 짠 스키마, API" 와 뭐가 다른가? 라는 질문이 남음
- 사람 행동에서 오던 끈끈함(접속 빈도, 머슬메모리)은 사라짐. 대신 운영 로직, 권한, 워크플로우 규칙은 오히려 더 중요해짐. 에이전트가 안전하게 움직이려면 명시적 규칙이 필요하니까
- 문서화 안 된 SOP, 부서 간 연결성, 컴플라이언스 데이터는 여전히 방어력으로 작동함. 특히 누가 어떤 에이전트로 뭘 할 수 있는지 정하는 신뢰/권한 레이어가 핵심이 될 듯
- 새로 중요해지는 건 따로 있음. 우리 제품만이 만들어내는 고유 데이터, 행동(액션) 레이어 소유 여부, 현실 세계 실행 요소(물류, 현장 서비스), 그리고 다자간 워크플로우에서 생기는 네트워크 효과
- 결국 데이터는 백그라운드로 가고, 맥락을 잡고 일을 시작하고 데이터를 남기는 "에이전트형" 시스템이 다음 세대 SoR이 될 거란 이야기
- UI가 제품이었다는 말이 핵심 우리가 세일즈포스를 못 버린 건 UI가 좋아서가 아니라 루틴화된 관성 때문인데, 에이전트가 그 기억을 무력화하니까 진짜 방어력에 대해서 다시 고민해봐야 하는 지점
- 흥미로운 건 방어력이 위아래 양방향으로 흩어진다는 점. 아래로는 데이터 모델/권한/컴플라이언스, 위로는 네트워크/현실 실행. 가운데 있던 UI 계층만 텅 비는 구조라 어중간한 SaaS가 제일 위험해 보임.
- "수입한 데이터가 아니라 내 제품이 존재하게 만든 데이터가 방어력"이라는 문장이 와닿음. 그냥 창고 역할만 하던 시스템은 AI가 80%까지 복제해버리니까, 결국 예외 처리와 실행 루프를 쥔 쪽이 핵심이 됨.
현재 상황
- 세일즈포스가 API를 열고 헤드리스 제품을 내놨음. 에이전트 시대엔 가치가 UI가 아니라 데이터 레이어에 있다는 베팅인 셈
- 그동안 SaaS의 방어력은 사람이 UI 안에서 살았기 때문에 생긴 것. 습관, 머슬메모리, 관리 루틴 같은 게 이전을 어렵게 만들었음
- 근데 에이전트는 브라우저가 필요 없음. API랑 맥락, 지시, 실행 능력만 있으면 사람이 하던 걸 밀리초 단위로 처리함
- 그래서 UI를 걷어내면 "포스트그레스 DB에 잘 짠 스키마, API" 와 뭐가 다른가? 라는 질문이 남음
방어력은 어디로 이동하나
- 사람 행동에서 오던 끈끈함(접속 빈도, 머슬메모리)은 사라짐. 대신 운영 로직, 권한, 워크플로우 규칙은 오히려 더 중요해짐. 에이전트가 안전하게 움직이려면 명시적 규칙이 필요하니까
- 문서화 안 된 SOP, 부서 간 연결성, 컴플라이언스 데이터는 여전히 방어력으로 작동함. 특히 누가 어떤 에이전트로 뭘 할 수 있는지 정하는 신뢰/권한 레이어가 핵심이 될 듯
- 새로 중요해지는 건 따로 있음. 우리 제품만이 만들어내는 고유 데이터, 행동(액션) 레이어 소유 여부, 현실 세계 실행 요소(물류, 현장 서비스), 그리고 다자간 워크플로우에서 생기는 네트워크 효과
- 결국 데이터는 백그라운드로 가고, 맥락을 잡고 일을 시작하고 데이터를 남기는 "에이전트형" 시스템이 다음 세대 SoR이 될 거란 이야기
관전 포인트
- UI가 제품이었다는 말이 핵심 우리가 세일즈포스를 못 버린 건 UI가 좋아서가 아니라 루틴화된 관성 때문인데, 에이전트가 그 기억을 무력화하니까 진짜 방어력에 대해서 다시 고민해봐야 하는 지점
- 흥미로운 건 방어력이 위아래 양방향으로 흩어진다는 점. 아래로는 데이터 모델/권한/컴플라이언스, 위로는 네트워크/현실 실행. 가운데 있던 UI 계층만 텅 비는 구조라 어중간한 SaaS가 제일 위험해 보임.
- "수입한 데이터가 아니라 내 제품이 존재하게 만든 데이터가 방어력"이라는 문장이 와닿음. 그냥 창고 역할만 하던 시스템은 AI가 80%까지 복제해버리니까, 결국 예외 처리와 실행 루프를 쥔 쪽이 핵심이 됨.
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Forwarded from 라임라잇 TCG (Cowooding)
MSU 이제 VPN 없이 플레이 가능하네요
그래서 그런지 신규 유입이 좀 있는데 질문 있으시거나 같이 게임할 사람 필요하신 분들은 오카방에 500분 계시니 편하게 둘러보세요!
https://open.kakao.com/o/gxWLk3lf
그래서 그런지 신규 유입이 좀 있는데 질문 있으시거나 같이 게임할 사람 필요하신 분들은 오카방에 500분 계시니 편하게 둘러보세요!
https://open.kakao.com/o/gxWLk3lf
Forwarded from 성연이의 바이브
Forwarded from EWL's doomscroll
수이 마이애미 관련해서 정리본이 올라오면 공유드린다고 했는데,
Stacy Muur가 이를 올려줬네요
+ 오늘 공개된 Sui Spheres
사실 최근 나오는 소식들이
1) 수이 내 스테이블 늘리기
2) Agentic Web을 위한 인프라
3) 기관을 위한 무언가
이런 방향으로 움직이고 있는데, L1으로 끝까지 생존하려면 결국 이쪽이 정답인 듯
솔라나도 최근 행사들을 보면 이런 방향을 메인으로 가져가고 있고...
(+ 다른 L1들도 좀 보려 했는데, 이 둘 외에는 딱히 떠오르는 곳이 없는 듯)
Stacy Muur가 이를 올려줬네요
> 가스리스 트랜잭션과 프라이빗 결제가 곧 Sui에 도입
> Slush(Sui 지갑)는 Stripe와 CoinVoyage를 통해 자체 크립토 신용카드 출시 예정
> DeepBook은 개발자들이 Sui에서 예측시장, 옵션 등을 구축할 수 있게 해주는 프리미티브 Predict를 소개
> DeFi Moonshots 시작 ($5m 인센티브)
> Paga가 전체 스택에 Sui Dollar 통합
+ 오늘 공개된 Sui Spheres
> 기관용 하이브리드 앱체인 (선택적 프라이빗)
> 기관 입장에서는 투명한 퍼블릭 체인을 쓰기도 어렵고, 그렇다고 자체 프라이빗 체인을 따로 만들기도 애매해서 그 수요를 타겟한
사실 최근 나오는 소식들이
1) 수이 내 스테이블 늘리기
2) Agentic Web을 위한 인프라
3) 기관을 위한 무언가
이런 방향으로 움직이고 있는데, L1으로 끝까지 생존하려면 결국 이쪽이 정답인 듯
솔라나도 최근 행사들을 보면 이런 방향을 메인으로 가져가고 있고...
(+ 다른 L1들도 좀 보려 했는데, 이 둘 외에는 딱히 떠오르는 곳이 없는 듯)
Forwarded from 성연이의 바이브
일론이 최신 x 알고리즘을 공개해버렸읍니다
ai한테 분석시켜서 아이디어 풀가동해서 봇 만들죠
https://github.com/xai-org/x-algorithm
https://x.com/elonmusk/status/2055277918633562153
ai한테 분석시켜서 아이디어 풀가동해서 봇 만들죠
https://github.com/xai-org/x-algorithm
https://x.com/elonmusk/status/2055277918633562153
GitHub
GitHub - xai-org/x-algorithm: Algorithm powering the For You feed on X
Algorithm powering the For You feed on X. Contribute to xai-org/x-algorithm development by creating an account on GitHub.
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가볍게 클로드로 돌려본 결과
Negative signal을 일으키지 마라. 이게 1순위다. 정치/혐오/스팸/오버클레임은 like 받아도 mute/block 비율 때문에 net 음수가 되기 쉽다.
Multi-action을 유도하는 포스트 구조를 짜라. Hook(첫 줄)으로 dwell, 본문에서 정보 밀도로 share/bookmark, 마무리 질문으로 reply, 프로필 anchor로 profile_click → follow까지 한 포스트가 여러 액션을 유도하도록 설계한다.
Reply가 like보다 비싸다. 답글은 production cost가 크고 conversation thread를 만들어 후속 engagement까지 끌어온다. 가중치 자체도 높을 가능성이 크고, 후속 reply가 더 들어오면서 score가 갱신된다.
Dwell time을 늘려라. 스레드, 긴 본문, 영상, 큰 이미지가 유효하다. 280자 한 줄짜리는 dwell signal이 약하다.
Niche에 specialize하라. Two-tower retrieval은 일관된 주제의 계정을 명확한 user cluster에 매핑한다. 잡탕은 OON 도달이 약하다.
도배 금지. Author Diversity Scorer가 같은 작성자를 attenuate한다. 같은 주제 연속 포스팅보다 간격을 두는 게 낫다.
Freshness가 깎이기 전에 초기 engagement를 받아라. AgeFilter + PreviouslySeenPostsFilter 조합 때문에 한번 사이클을 놓치면 다시 안 뜬다. 초반 30분~수시간이 결정적이다.
꼼수보다 진짜 가치. Hand-engineered feature 제거가 의미하는 바: 알고리즘은 "사람들이 실제로 반응한 만큼만" 보상한다. Engagement bait는 not_interested로 처벌받는다.
알고리즘 자체에 "한국어 패널티"는 명시적으로 없다. 하지만 transformer 학습 데이터와 user cluster 구조에서 비롯되는 구조적 비대칭이 존재한다.
Grok 포팅 transformer는 영어 중심으로 사전학습됐을 가능성이 높다. 즉 한국어 텍스트의 semantic embedding 품질이 영어보다 떨어질 수 있다. 이는 Phoenix Retrieval 단계에서 한국어 글이 OON cluster에 매핑되는 정확도가 영어보다 낮다는 것을 의미한다. 결과적으로 한국어 콘텐츠는 글로벌 OON 도달 ceiling이 낮다.
반대로 한국어 cluster 내부에서는 경쟁이 적다. 한국어 user embedding cluster는 영어보다 작고 dense하다. niche 한국어 계정은 동질적 청중에게 도달하기는 오히려 쉽다. 따라서 전략은 둘 중 하나로 분기된다.
국내 도달 극대화: 순수 한국어, 한국 시간대 최적화, 한국어 reply 문화 활용
글로벌 도달 시도: 영어 병기 또는 영어 단독, 단 dwell/reply 손실 감수
이미지·영상 가중치가 비영어권에 유리하다. photo_expand, video_view는 언어 의존도가 낮다. 텍스트로 글로벌 도달이 어렵다면 visual asset 비중을 높이는 게 산술적으로 합리적이다. 다이어그램, 차트, 영상 클립은 한국어 글에서도 글로벌 OON 후보로 retrieval될 가능성을 높인다.
한국 트위터 user base의 특성을 알고리즘이 학습한다. 한국 트위터는 reply/RT 비율이 상대적으로 높고 mute/block 사용도 활발하다. 즉 한국어 cluster에서는 reply 유도형 포스트의 가중치 효과가 더 크고, 동시에 어그로 페널티도 더 크다. 안전구간이 좁다.
시간대 동기화. Freshness 필터를 고려하면 한국 user activity 피크(출근 08-09시, 점심 12-13시, 퇴근 19-21시, 자정 직전)에 맞춘 게시가 in-network engagement velocity를 확보하는 데 결정적이다. 영어권 노림수면 한국 새벽~오전이 미국 저녁이라는 점도 활용 가능하다.
언어 코드 스위칭의 비용. 영문 병기는 도달은 넓히지만 dwell time을 깎는다 (양쪽 청중 모두 절반만 읽음). Jun이 쓰는 방식처럼 figure/copy는 영문, 본문은 한국어가 합리적 절충이다. 영문 caption은 글로벌 retrieval cluster에 진입하기 위한 anchor 역할을 하고, 본문 한국어는 dwell과 reply를 확보한다.
KYA 같은 niche tech 한국어 콘텐츠는 알고리즘적으로 유리한 자리에 있다. 한국어 + crypto/payment infra라는 좁은 user cluster는 작지만 dense하고 engagement rate가 높다. retrieval 모델이 cluster 자체를 잘 잡으면 OON 도달이 안정적으로 나온다. 잡탕 계정보다 specialize된 계정이 압도적으로 유리한 구조다.
일반적인 관점: 알고리즘 잘 타는 법
Negative signal을 일으키지 마라. 이게 1순위다. 정치/혐오/스팸/오버클레임은 like 받아도 mute/block 비율 때문에 net 음수가 되기 쉽다.
Multi-action을 유도하는 포스트 구조를 짜라. Hook(첫 줄)으로 dwell, 본문에서 정보 밀도로 share/bookmark, 마무리 질문으로 reply, 프로필 anchor로 profile_click → follow까지 한 포스트가 여러 액션을 유도하도록 설계한다.
Reply가 like보다 비싸다. 답글은 production cost가 크고 conversation thread를 만들어 후속 engagement까지 끌어온다. 가중치 자체도 높을 가능성이 크고, 후속 reply가 더 들어오면서 score가 갱신된다.
Dwell time을 늘려라. 스레드, 긴 본문, 영상, 큰 이미지가 유효하다. 280자 한 줄짜리는 dwell signal이 약하다.
Niche에 specialize하라. Two-tower retrieval은 일관된 주제의 계정을 명확한 user cluster에 매핑한다. 잡탕은 OON 도달이 약하다.
도배 금지. Author Diversity Scorer가 같은 작성자를 attenuate한다. 같은 주제 연속 포스팅보다 간격을 두는 게 낫다.
Freshness가 깎이기 전에 초기 engagement를 받아라. AgeFilter + PreviouslySeenPostsFilter 조합 때문에 한번 사이클을 놓치면 다시 안 뜬다. 초반 30분~수시간이 결정적이다.
꼼수보다 진짜 가치. Hand-engineered feature 제거가 의미하는 바: 알고리즘은 "사람들이 실제로 반응한 만큼만" 보상한다. Engagement bait는 not_interested로 처벌받는다.
한국인(비영어권) 관점에서의 추가 고려사항
알고리즘 자체에 "한국어 패널티"는 명시적으로 없다. 하지만 transformer 학습 데이터와 user cluster 구조에서 비롯되는 구조적 비대칭이 존재한다.
Grok 포팅 transformer는 영어 중심으로 사전학습됐을 가능성이 높다. 즉 한국어 텍스트의 semantic embedding 품질이 영어보다 떨어질 수 있다. 이는 Phoenix Retrieval 단계에서 한국어 글이 OON cluster에 매핑되는 정확도가 영어보다 낮다는 것을 의미한다. 결과적으로 한국어 콘텐츠는 글로벌 OON 도달 ceiling이 낮다.
반대로 한국어 cluster 내부에서는 경쟁이 적다. 한국어 user embedding cluster는 영어보다 작고 dense하다. niche 한국어 계정은 동질적 청중에게 도달하기는 오히려 쉽다. 따라서 전략은 둘 중 하나로 분기된다.
국내 도달 극대화: 순수 한국어, 한국 시간대 최적화, 한국어 reply 문화 활용
글로벌 도달 시도: 영어 병기 또는 영어 단독, 단 dwell/reply 손실 감수
이미지·영상 가중치가 비영어권에 유리하다. photo_expand, video_view는 언어 의존도가 낮다. 텍스트로 글로벌 도달이 어렵다면 visual asset 비중을 높이는 게 산술적으로 합리적이다. 다이어그램, 차트, 영상 클립은 한국어 글에서도 글로벌 OON 후보로 retrieval될 가능성을 높인다.
한국 트위터 user base의 특성을 알고리즘이 학습한다. 한국 트위터는 reply/RT 비율이 상대적으로 높고 mute/block 사용도 활발하다. 즉 한국어 cluster에서는 reply 유도형 포스트의 가중치 효과가 더 크고, 동시에 어그로 페널티도 더 크다. 안전구간이 좁다.
시간대 동기화. Freshness 필터를 고려하면 한국 user activity 피크(출근 08-09시, 점심 12-13시, 퇴근 19-21시, 자정 직전)에 맞춘 게시가 in-network engagement velocity를 확보하는 데 결정적이다. 영어권 노림수면 한국 새벽~오전이 미국 저녁이라는 점도 활용 가능하다.
언어 코드 스위칭의 비용. 영문 병기는 도달은 넓히지만 dwell time을 깎는다 (양쪽 청중 모두 절반만 읽음). Jun이 쓰는 방식처럼 figure/copy는 영문, 본문은 한국어가 합리적 절충이다. 영문 caption은 글로벌 retrieval cluster에 진입하기 위한 anchor 역할을 하고, 본문 한국어는 dwell과 reply를 확보한다.
KYA 같은 niche tech 한국어 콘텐츠는 알고리즘적으로 유리한 자리에 있다. 한국어 + crypto/payment infra라는 좁은 user cluster는 작지만 dense하고 engagement rate가 높다. retrieval 모델이 cluster 자체를 잘 잡으면 OON 도달이 안정적으로 나온다. 잡탕 계정보다 specialize된 계정이 압도적으로 유리한 구조다.
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좀 유심히 볼 만한 내용만 짚어보자면
예전에도 비슷하게 알고리즘을 누가 해부한 글이 있었는데 [참고] 이 글과 크게 다른 점은 없어보이네요
1. 초기 engagement를 잘 받아야함
2. reply >> like
3. dwell time을 늘려라
4. 한국어 컨텐츠는 글로벌 oon 도달 ceiling이 낮음(grok 포팅 트랜스포머는 영어 중심으로 사전학습되었을 확률이 높기 때문), 반면 한국어 cluster내부에서는 경쟁 적음
5. 한국어 컨텐츠는 한국 user activity피그(08-09, 12-13, 19-21) // 영어 컨텐츠는 한국시간 기준 새벽~오전이 좋음
예전에도 비슷하게 알고리즘을 누가 해부한 글이 있었는데 [참고] 이 글과 크게 다른 점은 없어보이네요
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https://x.com/JurassicFi/status/2055291362673565748
솔라나 공룡 어쩌구 프로젝트 상장 [차트]
- ICO 가격 : $0.02 ( FDV 516K)
솔라나 공룡 어쩌구 프로젝트 상장 [차트]
- ICO 가격 : $0.02 ( FDV 516K)
Forwarded from Degen Guy
GPT는 이제 재무관리까지 해주기 시작
미국 Pro 유저들부터 가능하다고 하는데, 소비, 투자, 여행 지출 분석, 구독 리뷰, 부채관리 등을 전반적으로 도와주는 것 같네요
GPT 탑재된 토스 느낌인데, 기능 보니까 써보고싶네...
https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/
미국 Pro 유저들부터 가능하다고 하는데, 소비, 투자, 여행 지출 분석, 구독 리뷰, 부채관리 등을 전반적으로 도와주는 것 같네요
GPT 탑재된 토스 느낌인데, 기능 보니까 써보고싶네...
https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/
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Forwarded from Shoal Research Hub
Codex Team Finds and Fixes Two Issues Behind GPT-5.5 Performance Degradation
> Usage Limits to Be Reset
Source: https://x.com/thsottiaux/status/2055446089957036402
> Usage Limits to Be Reset
Source: https://x.com/thsottiaux/status/2055446089957036402