바다우체국

비트맥시(비트코인 맥시멀리스트)는 비트코인이 장기적으로 가장 우수한 형태의 돈이 될 것이라고 믿고, 가능한 한 비트코인 수량을 최대한 모으는 것을 목표로 하는 사람들이다. 이들은 현재의 단기 가격보다는 자신이 보유한 비트코인의 개수를 더 중요한 기준으로 생각한다. 그 이유는 비트코인은 발행량이 고정되어 있고 시간이 흐를수록 희소성이 강화되기 때문에, 지금 가격이 얼마인지보다 먼 미래에 가치를 얼마나 발휘할지가 더 중요하다고 보기 때문이다. [타래로 계속]

@GONOGO_Korea 지금 그겁니까? 두 깡패가 차례로 통행료 센타까는?

미 해군, 호르무즈 해협을 통과한 중국산 유조선을 다시 무사히 통과시켜 줌.

@calmpeb 10억집이 5억으로 떨어지면 전세금반환도 2.5억만 하면 되시겠죠.

삼전 노조 논린가? 집주인이 시세차익을 왜 가져가는 거임??

@jun_song 축하드립니다!!

A misunderstanding about being a Qwen Ambassador: I am not getting paid to post ads. Every post is strictly my own opinion, and I keep things entirely objective. For example, if they ever decided to stop doing open source, I would curse them out heavily. All I receive is early access to pre-release models and $50 a month in credits to use them. I have been a part of their developer community from before, and I will continue to tell nothing but the truth, so don't worry. 😁

@jun_song @reng_jo 감사드립니다!!

@cnne @reng_jo 구조상 가능은 합니다만 양쪽에 동일한 모델을 올려야하는 문제가 있습니다. Spark + mac 조합으로 사용하는 방법을 연구중입니다.

- 2x RTX Pro 6000 - Mac Studio M5 Ultra 512GB 개인으로써 두개중 하나만 있다면, AGI에 도달할때까지 컴퓨팅 문제는 없을겁니다.

@jun_song @reng_jo 프리필만 맥북m5가 대신하고 데코딩은 m3울트라가 하는 방법은 없을까요?

@reng_jo 프리필영역에서 아쉬움이 확실히 있습니다 ㅜ

@ssvmi03241 아 엄청 웃네요

억울하게 생긴 아기새 ㅋㅋㅋㅋㅋ 이 새는 자라면.. 늠름하게 억울해진다고 하는데 이 새 이름 아시는분 계신가요??

@jun_song 와 대단합니다.

Working on fitting Kimi-K2.6 (1T) on 128GB Mac. Trying to get 40tok/s, and minimize the quality loss.

@jun_song 오 감사합니다. 느려서 망설였는데 트라이 해보겠습니다.

@cnne GLM5.1 양자화버전 추천드립니다

“I’m running 27b local llm on my 512GB Mac Studio” > me :

@Cheering_ChoCo @v81093933 오 손도 다치고 하는데 저런 방법이 있다니. 감사합니다.

미틴ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㄱㅋ헐ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ나 진짜 저거 처음 알았다 저런류의 패키징 만날때마다 "아 도대체 어케 뜯으라고 이렇게 만든겨ㅡㅡ"라고 짜증냈었는데;; 뜯는 방법이 있다는 거 이 나이에 처음 알았넼ㅋㅋ 고맙다 알고리즘아... 지금이라도 알아서 다행쓰

@ohmahahm @jongy064 사만육천에 이 정도면 매우 양호하네요.

4.6만키로 탔는데 타이어 슬슬 바꿔야할지요 고견 부탁드립니다

@ma_sane39 @youngdeokkim1 제가 그인생을 다시 산다면 그 기백 그대로 S&P500 or btc 로. 자동차 할부와 기름값 유지비 보다는 몇년간 쌓인 재산 보는게 나을듯.

풀할부로 gv70을 사겠다는데 어떤가요?

참 묘하네. BTC는.

22년6월에 가입해 단 네개의 트윗만 남기고 홀연히 사라진 점성술사!

@GOLDBABYO 네플릭스 프로필로도 이렇게 추억과 그리움을 쌓아 놓을 수 있는거군요.

The one she lived in. We sat on her couch and finished the show Sarah never got to. Cried together during the finale. Started texting after that. Checking in. She’s basically my friend now. Last week she said something that destroyed me. “I was going to cancel the account. Couldn’t afford it. But then I saw someone using Sarah’s profile. Couldn’t take that away. You kept her alive for me. Thank you.” We split the cost now. Both use Sarah’s profile. Keep her shows going. She’s still watching with us . in a way .

I kept my college roommate’s Netflix password after she died. Couldn’t bring myself to log out. Her profile was still there. “Sarah’s List.” Shows she never finished. Movies in her queue. I’d see it every time I logged in. Sometimes I’d click on her profile. See what she was watching. Feel close to her again. Three years later I got a message through Netflix somehow. Her sister. “I noticed someone’s been keeping her profile active. The account is in my name now. Just wanted to say thank you.

@Rhayuumi 인사라도 하면 좋은데 마치 내가 도어맨인거 처럼 당당히 딴짓하며 통과하는거ㅜ보면 확 놓아버릴까 하는 생각이 들더라고요.

한국에서 매너 있는 분들은 실제로 문 잘 잡아줌, 근데 대부분 내 뒤에 또는 그 뒤에 있는 사람들이 내가 문 살짝 잡아주면 그 좁은 틈 사이로 쏙쏙 빠져나가버림. 더 황당한건 그 틈을 타서 밖에 있는 사람이 들어와버림 ㅆㅂ ㅠㅠ 이럴때 어이없음. x.com/i/status/20489…

미국 가보면 확실히 다른거 체감하는 문화

@CryptoYuna_ 수박 참외 포도 해바라기씨 모두 잘먹습니다!

남편이 참외 씨까지 먹는다고 글 올린 사연자 심지어 교사인데 “과일 씨까지 먹는 애들은 편부모거나 집안 형편 안 좋은 경우가 많다”고 함 참외 씨까지 먹는 게 이상한 건가요??

업무분장이 개발인지 아니면 회계 혹은 특정업무 처리인지가 중요할 것 같고요 해당 업무 파일의 인수받을 시점과 인계 시점의 업무 차이와 결과물 차이, 삭제된 부분이 엑셀이라는 사무도구의 업무담당자가 자율로 작성할 업무방법일 뿐일지 아니면 회사의 업무결과물로서 인정할 가치가 있는지도 다퉈봐야 할 것 같습니다. 무난한 방법으로는 해당 작업에 대하여 재취직해서 작업 완성후 퇴사하는 방법도 있겠고요, 취업했다면 도급형태로 일정비용을 받고 구축해주는 방법도 있겠습니다.

퇴사할 때 자기가 만든 개인 파일 지웠는데 회사한테 고소당할 위기에 처한 사람 . 사연자 입장을 요약해보면 5년 동안 중소기업 회계·총무팀에서 수기 업무 도맡아 함 > 업무 효율 위해 3년간 개인 시간 쪼개 자동화 "마법의 엑셀" 툴 개발 > 퇴사 과정에서 연차/성과급 갈등 발생 > 화가 나서 원본 데이터는 남기고, 본인이 만든 자동화 서식만 삭제 후 퇴사 > 이후 업무 차질 발생하자 회사는 ‘업무방해’ 주장 . 결국 개인 노하우 회수 vs 회사 자산 훼손 싸움인 것 같은데 개인 파일을 지운거라 억울하다는 사연자지만 월급 받고 일하는 동안 만든 결과물이라는 점에서 회사 쪽 주장도 꽤 힘이 있을 듯 합니다.. 이거 다들 어떻게 보시나요?

Yann LeCun was right the entire time. And generative AI might be a dead end. For the last three years, the entire industry has been obsessed with building bigger LLMs. Trillions of parameters. Billions in compute. The theory was simple: if you make the model big enough, it will eventually understand how the world works. Yann LeCun said that was stupid. He argued that generative AI is fundamentally inefficient. When an AI predicts the next word, or generates the next pixel, it wastes massive amounts of compute on surface-level details. It memorizes patterns instead of learning the actual physics of reality. He proposed a different path: JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture). Instead of forcing the AI to paint the world pixel by pixel, JEPA forces it to predict abstract concepts. It predicts what happens next in a compressed "thought space." But for years, JEPA had a fatal flaw. It suffered from "representation collapse." Because the AI was allowed to simplify reality, it would cheat. It would simplify everything so much that a dog, a car, and a human all looked identical. It learned nothing. To fix it, engineers had to use insanely complex hacks, frozen encoders, and massive compute overheads. Until today. Researchers just dropped a paper called "LeWorldModel" (LeWM). They completely solved the collapse problem. They replaced the complex engineering hacks with a single, elegant mathematical regularizer. It forces the AI's internal "thoughts" into a perfect Gaussian distribution. The AI can no longer cheat. It is forced to understand the physical structure of reality to make its predictions. The results completely rewrite the economics of AI. LeWM didn't need a massive, centralized supercomputer. It has just 15 million parameters. It trains on a single, standard GPU in a few hours. Yet it plans 48x faster than massive foundation world models. It intrinsically understands physics. It instantly detects impossible events. We spent billions trying to force massive server farms to memorize the internet. Now, a tiny model running locally on a single graphics card is actually learning how the real world works.

@wiriness 미리 쿠팡정보등 준비해놓고 며칠 휴가내고 한번 해보고 판단해보는게 좋을 것 같아요. 직장 다니는 사람들 스트레스 무시 하면 절대 안됩니다. 건강하고 똑 같거나 더 중요하고 무너지면 인생도 무너져요. 해답은 다른 곳 경험해 보면 다시 생각해보는 계기가 될 듯 합니다.

대기업 사무직 그만두고 쿠팡택배 하겠다는 남편 만약 당신의 배우자라면 어떻게 하시겠어요?