하호진(mimul)

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@mimul

WiseEco Co-Founder, Interests : Tech Business, Startup, Venture, Open Source, Workout

lost+found เข้าร่วม Aralık 2007
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Google TurboQuant - PolarQuant(극좌표 변환+Lloyd-Max 양자화)와 QJL(1비트 오차 보정)의 2단계로 KV 캐시를 3비트로 압축 - 재학습·파인 튜닝 불필요로 정밀도 손실 제로 -> 기존 모델에 그대로 적용 가능 - H100에서 메모리 6x 절감, 최대 8x 고속화 달성 - Gemma·Mistral·Llama-3.1-8B로 검증
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Prompt Engineering->Context Engineering->Harness Engineering 핵심 변화는 - Prompt ❌ → System Design ⭕ - 단일 응답 ❌ → 반복 개선 ⭕ - 사람이 직접 ❌ → 자동화 ⭕ 앤드로픽에서 동일한 모델에서 하네스의 유무로 벤치마크 78% vs 42%. AI 성능 차이는 모델이 아니라 "구조의 설계력".
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MS가 Rust 교육 과정을 공개 - 비동기 프로그래밍 (Tokio, 스트림) - 패턴(핀, 할당자, 락프리 구조) - 타입 기반 접근 방식(타입 상태, 팬텀 타입)의 정확성 - 프로젝트 실습(CI/CD, 크로스 컴파일, Miri 사용) 챕터별 머메이드 다이어그램, 대화형 Rust 플레이그라운드, 연습 문제 포함되어 있음
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엉뚱이
엉뚱이@nomakdae·
우리 회사에 정말 독한 사람이 한 명 있었습니다. 건강검진에서 암 판정을 받았거든요. 다들 적극적으로 치료받으라고 권유했지만, 정작 본인은 아무렇지도 않은 기색이었습니다. 휴가조차 내지 않고 평소처럼 출근하더군요. 참다못한 동료가 이유를 묻자, 그는 담담하게 대답했습니다. "말기라네요. 운명이려니 합니다. 괜히 힘 빼고 싶지 않아요." 이 말은 하루 종일 사무실을 떠돌았습니다. 그는 8년 동안 기술팀의 기둥이었고, 자리는 사무실 가장 안쪽 창가였죠. 말수는 적었지만 가장 먼저 출근해 가장 늦게 퇴근했고, 책상 위엔 항상 낡은 머그잔에 진한 차가 담겨 있었습니다. 지독한 애연가라 손가락 끝에선 늘 은은한 담배 냄새가 났고요. 검진 결과가 나온 날, 인사팀과 면담을 하고 돌아온 그는 아무 일 없었다는 듯 컴퓨터를 켜고 코딩을 시작했습니다. 안색이 안 좋아 보여 다들 집에 가서 쉬라고 했지만, 그는 프로젝트를 멈출 수 없다며 손사래를 쳤습니다. 누군가 슬쩍 봤는데, 그는 그 검진 보고서를 봉투도 뜯지 않은 채 서랍 가장 깊숙한 곳에 밀어 넣었다고 하더군요. 그 뒤로도 일상은 똑같았습니다. 아침 7시 30분 정시 출근, 회사 근처 노점에서 편의점 도시락을 사서 아침을 때웠죠. 점심엔 다 같이 식당 줄을 섰지만, 예전엔 좋아하던 기름진 갈비를 옆으로 골라냈습니다. 오후에 졸음이 쏟아져도 더는 담배를 피우지 않고 책상에 엎드려 10분쯤 쪽잠을 잤습니다. 그리고 일어나 세수하고 다시 일을 시작했죠. 동료들은 그가 너무 고집스럽다며 보수적인 치료라도 받으라고 설득했습니다. 어떤 아주머니는 몸에 좋다는 약초를 챙겨주기도 했죠. 그는 받았지만 한 번도 달여 먹지 않았습니다. 그 약초들은 책상 유리 밑에 깔려 먼지만 쌓여갔습니다. 돈을 모아주겠다는 사람도 있었지만, 그는 "돈은 충분히 있다"며 딱딱하게 거절했습니다. 아무도 몰랐습니다. 그가 퇴근 후 곧장 집으로 가는 게 아니라, 재래시장(Pasar)에 들러 장을 보고 낡은 골목 안 연립주택으로 향한다는 것을요. 그곳엔 뇌졸중으로 전신 마비가 된 홀어머니가 계셨습니다. 다들 그가 효자라는 건 알았지만, 이 정도로 힘든 상황인 줄은 몰랐던 거죠. 암 판정을 받은 후 그가 가장 먼저 한 일은 은행에 가서 전 재산을 인출해 어머니의 노후 계좌에 넣은 것이었습니다. 그리고 간병인을 고용해 매일 어머니의 몸을 닦아주고 식사를 챙겨달라고 신신당부했습니다. 그가 맡은 프로젝트는 회사의 중점 사업이었고 마감이 촉박해 팀원 중 누구도 대신할 수 없었습니다. 그는 매일 더 늦게까지 일했습니다. 가끔 사무실에 홀로 남아 밤늦도록 스탠드 불빛을 밝히고 있었죠. 회의실에서 쓰러져 동료가 급히 병원에 데려간 적도 있었는데, 입원하라는 의사의 권유를 뿌리치고 다음 날 아침 수액 패치를 붙인 채 다시 출근했습니다. 프로젝트가 런칭되던 날, 회사는 작은 축하 파티를 열었습니다. 사장님은 그를 특별히 언급하며 포상금을 주겠다고 했죠. 그는 아래에 서서 표정 없이 박수 소리에 맞춰 가볍게 고개만 끄덕였습니다. 행사가 끝나고 그는 자신의 업무 노트를 정리해 부서의 가장 어린 신입에게 넘겨주었습니다. 평소보다 더 인내심 있게 프로젝트의 핵심을 한 페이지씩 설명해주면서요. 보름 뒤, 그의 자리가 비었습니다. 입원했다는 소식이 들려왔죠. 병문안을 간 동료들은 형체도 없이 야윈 그의 모습에 말을 잇지 못했습니다. 하지만 그는 병실에서도 프로젝트 유지보수를 걱정하며 노트북을 가져다 달라고 했습니다. 간병인의 말에 따르면, 그는 어머니와 통화할 때마다 일부러 밝은 목소리로 "해외 출장 중이라 잘 지내고 있다"고 거짓말을 했다고 합니다. 한 달 뒤, 그는 세상을 떠났습니다. 아주 평온한 모습이었고, 손에는 어머니의 젊은 시절 사진이 쥐어져 있었습니다. 장례를 치르러 간 동료들은 그의 집이 너무나 단출해서 놀랐습니다. 어머니의 방만 깨끗하게 정리되어 있을 뿐, 다른 곳은 거의 비어 있었죠. 책상 위엔 어머니와의 합작 사진과, 끝내 뜯지 않은 검진 보고서가 놓여 있었습니다. 나중에 업무 노트를 인계받았던 신입이 말해주었습니다. 노트 마지막 페이지에 이렇게 적혀 있었다고요. "이번 생, 회사에도 당당했고 나 스스로도 도리를 다했다. 하지만 어머니에게만은 죄송하다." 시간이 꽤 흘렀지만, 사무실에선 여전히 가끔 그의 이야기를 합니다. 사람들은 이제야 깨달았습니다. 그가 운명에 순응한 것도, 죽음이 두렵지 않았던 것도 아니었다는 것을요. 그는 두려워할 자격조차 없었던 겁니다. 돌봐야 할 어머니가 있고, 책임져야 할 일이 있었기에 좌절하거나 망설일 여유조차 없었던 거죠. 산다는 건 때로 이렇게 내 뜻대로 되지 않습니다. 모두가 모든 걸 내려놓고 치료에 전념할 수 있는 건 아니죠. 오로지 나 자신만을 위해 살 수 있는 사람도 드뭅니다. 겉보기에 '독해' 보이는 결정 뒤에는 말 못 할 고통이 숨어있기 마련입니다. 그의 빈 책상을 지날 때마다, 그가 기대어 담배를 피우던 창가를 볼 때마다 마음이 무거워집니다. 만약 그에게 짊어져야 할 짐이 없었다면 그는 다른 길을 택했을까요? 회사가 조금 더 일찍 그의 사정을 알았더라면, 그는 단 며칠이라도 자신만을 위해 살 수 있었을까요?
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하호진(mimul)
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Andrej Karpathy가 200줄짜리 Python 코드 MicroGPT를 통해 대형 언어모델(LLM)이 실제로 어떻게 작동하는지 단계별로 시각화해서 설명하는 초보자 관점의 튜토리얼. 모델 학습과 추론, 실제 LLM과의 규모 차이도 언급하고 초보자도 GPT의 메커니즘을 이해할 수 있음 growingswe.com/blog/microgpt
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CLAUDE.md(이하 md) 개선 플러그인 ① 품질 감사 → 6개 항목(명령어 포괄성·아키텍처 명확성·간결성 등)을 점수로 매기고 실제 폴더 구성과 md파일 비교해 diff로 제안 ② 세션 종료시 학습 기록(/revise-claude-md) → 세션에서 명령어·gotchas·패턴을 자동 추출해서 md 추가 제안
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Sankey Diagram의 유래 - 19세기 아일랜드의 군인이자 엔지니어인 Matthew Henry Phineas Riall Sankey 대위가 증기 기관의 에너지 효율(열효율) 흐름도를 보여주기 위해 만듬. - 에너지 흐름, 자금 이동, 데이터 흐름 등 복잡한 프로세스를 시각적으로 강조하는 데 자주 사용됨
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AI의 노동시장 영향 - 노출 직업:프로그래머,고객지원,데이터입력,마케팅분석 - 영향 X:요리사,정비공,바텐더 - AI 영향층 고학력·고수입·여성·고령의 노동자 낮은 스킬층이 위험하다는 통설과 반대 - 대규모 실업 증가는 없고 22~25세 젊은층 채용이 AI 영향도 높은 직종으로 둔화 원문은 댓글
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AI 인재의 이직을 추적하는 사이트가 있네요. 어느 회사로 이동했는지, 어떤 회사를 창업을 했는지 등의 정보가 공개되고 있고 Insights 내용도 재밌습니다. 스타트업의 동향, 비즈니스 트랜드를 여기에서 찾을 수 있을듯 합니다. 7min.ai/exodus/
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컨텍스트 파일(AGENTS, CLAUDE)에 대한 논문 과도한 컨텍스트는 추론비용을 20% 증가 시킴. 불필요한 요구사항(스타일/API 가이드, 클린코드 등) 대신 에이전트가 코드를 읽어도 이해 못할 관례(환경설정 등)나 빌드/테스트 명령어, 아키텍처, PR 관습 등 필요한 것만 기술 arxiv.org/pdf/2602.11988
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스탠포드에서 AI기반 S/W 개발 과정을 The Modern Software Developer라는 이름으로 10주 동안 프롬프트 엔지니어링, 에이전트 아키텍처, MCP, 컨텍스트 엔지니어링, 보안, 테스트, 코드 리뷰, 앱 제작/배포 운영을 다룸 Claude Code 창업자와 a16z 파트너도 초대됨 themodernsoftware.dev
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OpenAI의 창설 멤버이기도 한 Karpathy 씨가 200줄의 "microgpt" 소스를 공개했는데.. 외부 라이브러리를 전혀 사용하지 않고 Python 표준 기능만으로 GPT의 학습과 추론을 구현함. AI 메커니즘을 배우고 싶은 분들에게 도움이 될거 같네요. gist.github.com/karpathy/8627f…
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GitHub의 전 CEO가 “코드를 이해하고 검토하는 것은 죽어가는 패러다임이다. 의도에서 시작하여 자연어로 표현된 결과, 제품 및 비즈니스 지표, 그리고 정확성을 검증하는 워크플로우로 대체될 것이다.” 아직은 아니라고 말하고 싶지만, 뭔가 여운이 있네요. x.com/ashtom/status/…
Thomas Dohmke@ashtom

tl;dr Today, we’re announcing our new company @EntireHQ to build the next developer platform for agent–human collaboration. Open, scalable, independent, and backed by a $60M seed round. Plus, we are shipping Checkpoints to automatically capture agent context. In the last three months, the fundamental role of the software developer has been refactored. The incredible improvements from Anthropic, Google, and OpenAI on their latest models made coding agents so good, in many situations it’s easier now to prompt than to write code yourself. The terminal has become the new center of gravity on our computers again. The best engineers can run a dozen agents at once. Yet, we still depend on a software development lifecycle that makes code in files and folders the central artifact, in repositories and in pull requests. The concept of understanding and reviewing code is a dying paradigm. It’s going to be replaced by a workflow that starts with intent and ends with outcomes expressed in natural language, product and business metrics, as well as assertions to validate correctness. This is the purpose of our new company @EntireHQ, to build the world's next developer platform where agents and humans can collaborate, learn, and ship together. A platform that will be open, scalable, and independent for every developer, no matter which agent or model you use. Our vision is centered on three core components: 1) A Git-compatible database that unifies code, intent, constraints, and reasoning in a single version-controlled system. 2) A universal semantic reasoning layer that enables multi-agent coordination through the context graph. 3) An AI-native user interface that reinvents the software development lifecycle for agent–human collaboration. In pursuit of this vision, we’re proud to be backed by a $60M seed round led by @felicis, with support from @MadronaVentures, @m12VC, @BasisSet, @20vcFund, @CherryVentures, @picuscap, and @Global_Founders alongside a global group of builders and operators, including @GergelyOrosz, @theo, Jerry Yang, @oliveur, @garrytan, and many others, who all recognize that the time is now to take such a big swing. And we begin shipping today with Checkpoints, a new primitive that automatically captures agent context as first-class, versioned data in Git. When you commit code generated by an agent, Checkpoints captures the full session alongside the commit: the transcript, prompts, files touched, token usage, tool calls, and more. It’s our first crack at the semantic layer, as open source CLI on GitHub. From here on out, no more stealth. We are building in the open and as open source! More to come soon, in the meantime check out all the details in our blog.

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Claude 코드검색의 경우 아래 관점에서 RAG+로컬 벡터 DB에서 Agent Search로 변경 - 정확도:코드는 의미적 가까움보다 정확한 일치가 중요 - 보안:코드를 벡터DB에 저장으로 정보 유출 가능성 - 최신성/신뢰성 : 색인은 오래될 가능성 큼 - LLM성능 향상, 토큰 단가 감소 등 x.com/bcherny/status…
Boris Cherny@bcherny

@EthanLipnik 👋 Early versions of Claude Code used RAG + a local vector db, but we found pretty quickly that agentic search generally works better. It is also simpler and doesn’t have the same issues around security, privacy, staleness, and reliability.

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Postgres 에코시스템의 힘 - 검색: pg_textsearch(BM25) - 벡터 검색: pgvector + pgvectorscale - 시계열: TimescaleDB - JSON/문서: JSONB - 캐시: UNLOGGED + 인메모리 처리 - 큐/작업: pgmq, SKIP LOCKED 패턴 - 지리정보: PostGIS tigerdata.com/blog/its-2026-…
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