bbearnam (mid 7 figures)
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@bbearnam
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kingdom 参加日 Kasım 2021
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@bridgemindai Hermes + Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF + TurboQuant
= Freedom.


GPT-5.4와 Claude Opus 4.6의 최고 요금제를 동시에 결제하고 코딩 테스트를 진행한 결과,
오히려 백엔드 로직과 리서치 분야에서는 GPT-5.4의 성능이 확연하게 더 높은 느낌을 받았습니다(반박 시 님말이 맞음)
✅이 두 모델을 개별적으로 사용하는 대신, 각각의 특징을 결합하여 사용하는 구체적인 방법을 알려드립니다.
• 먼저 Claude에게 대화 형식으로 아이디어를 전달하여 초기 코드 초안을 작성하게 합니다.
• Claude가 작성한 코드 전체를 복사해서 GPT-5.4 입력창에 붙여넣고 버그 확인을 요청합니다.
• GPT-5.4가 찾아낸 오류와 수정된 코드를 바탕으로 최종 작업을 진행합니다.
✅실제 작업 시 반드시 알고 있어야 할 단점들이 있습니다.
➡️Claude는 사용자의 의견에 반박하지 않고 무조건 동의하는 경향이 매우 강합니다.
오류가 있는 방향으로 지시해도 그대로 코드를 작성하기 때문에 단독으로 사용할 때 치명적인 버그를 놓칠 확률이 높습니다.
➡️반대로 GPT-5.4는 Claude가 작성한 코드의 버그를 매우 정확하게 찾아내지만, 사용자의 질문에 바로 동의하는 경우가 거의 없습니다.
항상 무언가를 지적하거나 수정하려고 하므로, 단순한 아이디어 회의 단계에서 사용하면 대화의 흐름이 단절됩니다.
이러한 성향을 활용하여 저는 Claude를 초기 대화 파트너로, GPT-5.4를 코드 검수자로 배치하여 실무에 적용하고 있습니다.
GPT-5.4가 Claude의 코드에서 오류를 지적하면, Claude는 단 한 번도 반박하지 않고 즉시 오류를 인정하고 코드를 수정합니다.
이 교차 검증 방식을 도입한 후, 코드를 테스트하고 디버깅하는 데 소요되는 시간을 기존 대비 80% 이상 줄였습니다.
앞으로 AI 모델을 활용한 개발 작업은 단일 모델에 의존하는 것을 넘어섭니다.
성향이 다른 두 개 이상의 모델을 교차 검증하는 방식이 필수적인 작업 과정이 될 것입니다.
대화에 특화된 모델과 논리 검수에 특화된 모델을 분리하여 사용하는 사람이 최종 결과물의 질을 높일 수 있습니다.
이 글 보시고 Claude로 코드를 만들고, GPT-5.4로 검수를 요청해 보세요. 작업 효율이 달라지는 것을 직접 확인하실 수 있습니다 ㅎㅎㅎ
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오늘 하루종일 핫한 TurboQuant #논문
내가 이해한 대로 읊어보면: 고차원 벡터를 양자화 압축해 데이터 양을 줄이는데, 압축하는 만큼 부정확해짐. 특히 예를 들어 100번째 좌표가 0.5 근처에 다 몰려있으면 양자화할 때 이 부분 정보가 사실상 날아감. 그래서 뭘 하냐면 랜덤한 방향으로 회전시킴

말러팔삼@mahler83
조깅 3일차. 타임라인에 열번쯤 올라온 TurboQuant arXiv 논문을 넣고 AO 만들어서 퇴근길, 빨래설거지, 조깅에 거쳐서 들어봤는데 어렵기도 하고 신기하기도 했다. 압축률이 Theoretical lower bound에 근접한다고? 시끌시끌할만 하구나 싶었다
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The community is the heart of @worldlibertyfi. Been cooking up a plan to bring us all together.
Hint: it rhymes with "Angels" 👀
Who's in? Tag anyone who belongs in the gang
👀 @Form_young @clazn0x @CryptoPeakX @building_KR @WLFI_JP @0xDylan_ @TheBearSoprano
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I stopped paying for Claude Code.
$200/month for an API subscription to write code.
Then Ollama dropped Anthropic API compatibility.
Now Claude Code connects to free, local models on my machine.
Here's the exact setup (took me 10 minutes):
1. Install Ollama
→ curl -fsSL https:// ollama .com/install .sh | sh
2. Pull a model
→ ollama pull qwen2.5-coder
3. Point Claude Code at localhost
→ ANTHROPIC_BASE_URL=http: //localhost :11434 claude
That's it. Claude Code thinks it's talking to Anthropic. It's talking to your laptop.
Best models I've tested:
• Qwen 2.5 Coder - best all-around for code generation
• DeepSeek-Coder - strongest at debugging and refactoring
• Llama 3 - solid general reasoning
Local models aren't Sonnet or Opus. Complex multi-file refactors still stumble. Long context windows get messy.
But for everyday coding - scaffolding, tests, quick edits, boilerplate - they handle it fine.
Your code never leaves your machine.
Your bill goes from $200/month to $0.
Your API key stays in your pocket.
(Save this for later.)
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한국분들 잘때 해외에서 그 난리 났던 몇가지
(덕분에 애플 미니 포모 때문에 미치는 줄)
1. Open Claw
2. PolyMarket
폴리마켓은 간단히 말하면 미래를 돈으로 베팅하는 사이트인데 정치 선거, 비트코인 가격, 스포츠 결과, 심지어 “2026년에 예수님이 돌아오냐?” 같은 미친 질문까지 실제 일어날 일을 예측해서 USDC로 사고파는 사이트임. 맞추면 돈 되고, 틀리면 잃는 거. 한마디로 도박임;;
근데 Clawd bot + PolyMarket 조합으로 돈 버는 시스템을 구축한 사람들이 생겨난것
조금씩 조금씩 자주 배팅해서 돈을 버는 마이크로 트레이드 구조랄까
진짜 돈 버는 법이 너무 다양해졌다니까
아래 관련 아티클 리스트 연결해둘게요



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Under Biden, companies were forced offshore.
Under @realDonaldTrump, they're welcome back in America.
Insane regulation by Dems: require licenses, refuse to give them out. They literally couldn't operate in America. x.com/SBF_FTX/status…
Under President Trump, that's changed. The DOJ is no longer indicting entire industries.
For years, all the liquid prediction markets were offshore because of this; now they're opening up to Americans. Same with crypto.
Dems increased corporate taxes, moving companies offshore, and created loopholes so companies kept all their money offshore, too.
President Trump expanded business tax breaks, pulling investment back to the U.S.

SBF@SBF_FTX
3) Biden bungled crypto. He didn't have to—plenty in the party had reasonable thoughts! But he chose Gensler for SEC chair.
English

Opus 4.6으로 9명짜리 퀀트 회사 만들어서 돌리는 중
최근 나온 4.6 모델이 금융공학관련 지식이 월등하게 발전되었다해서 사용을 해보았는데
클로드의 teamwork 기능은 생산성에 있어서 Claude Code 이후 또 하나의 혁신을 가져온듯 합니다
스캘핑 리서쳐 3명
리소스 모니터 1명
버그 헌터 1명
최적화 전문가 1명
전략 유용성 평가 1명
백테스팅 전문가 1명
데이터 파이프라인 1명
저는 총 9명의 에이전트를 사용중인데, 서로 상호보완하며 결과물을 가져다주는게 인상적입니다.
저는 LTF에서 거래빈도가 많으면서 수수료 지불 후 breakeven에 가깝거나 혹은 돈이 벌리는
즉 쉽게말해서 퍼프덱스 볼륨을 쉽게 비용 효율적이게 만들어 포인트 파밍하는 방법을 찾기 위해서 전략과 알파들을 찾으려고 노력중입니다.

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