ทวีตที่ปักหมุด
A journey to Crypto from LLM
LLM을 공부하면서 AI 모델과 인간의 공존을 위해서 블록체인의 발전은 필연적겠다, 생각했습니다. 이 글은 모델이 커지고 정교해짐에 따라 블록체인이 중요해지는 과정을 설명하고자 합니다.
평범한 엔지니어가 방구석에서 쓴 글 입니다. 오류가 있을 수 있습니다.
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yoursummer.eth
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핵심은 업종이 아니라 구조임.
앞으로 밸류를 가르는 건
“무슨 산업에 있느냐”보다
“그 문제를 얼마나 데이터화하고, 연산 가능하게 만들었느냐”가 될 가능성이 큼.
예전에는 경험, 감, 조직의 숙련이
경쟁력의 중심이었다면
이제는 문제를 분해하고
측정 가능하게 바꾸고
가설-검증 루프를 얼마나 빠르고 크게 돌리느냐가
경쟁력의 중심으로 이동 중임.
그래서 같은 바이오 회사라도
실험을 하는 회사와
실험을 ‘학습 가능한 시스템’으로 바꾸는 회사의
가치는 앞으로 완전히 다르게 평가될 수밖에 없음.
이건 바이오만의 얘기도 아님.
제조, 금융, 교육, 법률, 콘텐츠, 심지어 개인의 일하는 방식까지
전부 같은 방향으로 감.
정성처럼 보이던 영역을
정량화 가능한 구조로 바꾸는 순간
그 분야는 산업이 아니라 계산 문제가 됨.
그리고 계산 문제가 된 분야는
속도, 규모, 정확도에서 압도하는 쪽으로
밸류가 쏠릴 가능성이 큼.
결국 미래의 프리미엄은
'좋은 아이디어가 있는가'보다
'좋은 아이디어를 학습 가능한 시스템으로 만들 수 있는가'에 붙게 될 듯.
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모델은 새로운 시대의 Semantic CPU, Harness 는 이 위에 올려지는 Control/Security Layer 로서 온갖 종류의 AgentOS 형태로 자리잡게 될것.
모든 개인과 회사의 workflow 가 이 위에 새로 쓰여지게 될테니 우리가 할일 여전히 많다.
Claude 가 다 해버릴텐데… 라며 미리 겁먹고 포기하면 안된다. 힘겹더라도 이 변화를 계속해서 따라가야 한다.
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
Agent = model + harness Managed Agents = agent + runtime + infra (fully hosted) Anthropic wants to sell agents, not only the models. It’s a huge market, and it will change the pricing structure away from tokens. (They ship so fast because they have Mythos. I want it so much.)
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어제 이 내용관련 녹화를 싸이오닉 대표님과 찍긴했는데, 새로운 세상 새로운 세대의 가치관을 보여주는 시작점이라고 본다. 인류의 모든 지식과 표현을 능가하는 super intelligence 의 존재자체가 모든 저작권의 super set 인데 그들의 모든 산출물이 저작권 위반일텐데 어쩌란 말인가. 과거의 관점으로 해석이 불가능하다.
Prajwal Tomar@PrajwalTomar_
The Claude Code leak saga just keeps getting crazier. Anthropic filed a DMCA to kill 8,100 GitHub repos. GitHub nuked the entire network within hours including forks that had zero leaked code. The head of Claude Code had to personally go on X to apologize. Then someone did a clean-room rewrite in Python before sunrise. DMCA cannot touch a clean-room rewrite. It hit 50K stars in 2 hours, which is the fastest repo in GitHub history. Today it officially launched as claw-code with a formal press release. → More stars than Anthropic's own repo → A Rust port already shipped release 0.1.0 The company that built its entire brand on AI safety accidentally shipped 512,000 lines of source code in a public npm package. And now the open-source version is more popular than the original. Crazy.
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I get the business rationale, but where exactly is the line? Agent SDK? CLI runtimes? Local dev? Please just publish clear guidelines before rolling out policy changes.
Boris Cherny@bcherny
Starting tomorrow at 12pm PT, Claude subscriptions will no longer cover usage on third-party tools like OpenClaw. You can still use these tools with your Claude login via extra usage bundles (now available at a discount), or with a Claude API key.
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의지를 갖는 것과 의지에 취향을 입히는 행동만이 당분간 남아있을 인간의 영역
취향을 담기 위해서는 도메인 전문성이라는 자격이 필요하다
자격을 가진 사람들은 그 가치가 사라지기 전에 성공하려 분주히 움직이고
그렇지 못하다 생각하는 이들은 시간의 압박을 느끼며 배우는 중
Sigrid Jin 🌈🙏@realsigridjin
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- Drafted a blog post
- Used an LLM to meticulously improve the argument over 4 hours.
- Wow, feeling great, it’s so convincing!
- Fun idea let’s ask it to argue the opposite.
- LLM demolishes the entire argument and convinces me that the opposite is in fact true.
- lol
The LLMs may elicit an opinion when asked but are extremely competent in arguing almost any direction. This is actually super useful as a tool for forming your own opinions, just make sure to ask different directions and be careful with the sycophancy.
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AI기술+기억이 쌓이는 메커니즘을 통해 배움의 효율을 극도로 끌어올리는 방법
AI 관련 팁은 하나라도 놓치면 뒤쳐지는 것 같은데 지식이 빛의 속도로 생산되는 시대에 살다보니 피로도가 상당합니다.
그래서 반드시 새로운 지식을 효과적으로 습득하는 방식을 잘 셋팅해두어야 지치거나 뒤쳐지지 않고 따라갈 수 있습니다.
(이 방법은 존경하는 빌더이자 창업가인 두 분의 방법을 벤치마크해 만들었습니다 @simonkim_nft @dan_contxtsai)
우리가 지식을 습득하는 과정을 생각해봅시다.
새로운 지식을 마주했을 때 가장 먼저 하는 건 직관에 의존한 판단입니다
얼마나 새롭고 충격적인가? 나에게 도움이 될 여지가 있는가? 배우는 건 많이 어려울까?
이러한 판단을 내리는 기준은 내가 기억하고 있는 사전 지식과 컨텍스트, 그리고 가치관입니다.
요새 매일같이 쏟아지는 클로드 코드 업데이트 소식을 예시 삼아 생각해본다면
저 같은 비개발자는 랄프룹을 잘 돌리려면 무엇이 필요하고 하네스 구성은 어떻게 해야하고, 새로 나온 모델이 좋다는 건 알겠는데 정확히 어떤 점에서 타 모델보다 뛰어난지 배우지 않으면 안되는 상황에 던져져 머리가 지끈거립니다.
개발 지식이나 AI 이해도가 높은 분들은 별 어려움을 못 느끼실테고, 반대로 이런 지식을 새롭게 접하신 분들은 저보다 더 막막하고 고통스러우실 수 있겠죠 (사전 지식과 컨텍스트)
제 경우 그럼에도 불구하고 배워야겠다는 FOMO가 크기도 하고 지적 호기심도 생기는 주제라 고통을 참고 배우기로 합니다 (가치관). 하지만 제가 관심없는 다른 주제의 새로운 지식을 접한다면 굳이 고통을 참으며 배우려 하지 않겠죠.
결국 배움의 난도와 필요성은 사전 지식과 가치관에 의해 결정됩니다.
우리가 무언가를 빠르게 배우기 위해서는 ‘내가 관심있는 분야와 지식의 종류는 무엇인지, 내가 해당 주제에 대해 얼마나 알고 있는지’를 파악하는 게 중요한데 이 부분에서 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
여러 방법이 있겠지만 @simonkim_nft 께서 텔레그램 채널 통해 제시한 기억 프레임워크를 활용하면 좋습니다
(한줄 요약 : 지식을 AI의 도움을 받아 데이터베이스화 하고 단기기억 -> 중기기억 -> 장기기억 형태로 점차 증류시키며 옮겨 저장한다)
저는 새로운 지식 소스를 발견하면 (X 아티클, 기사, 유튜브) 한 번 훑거나 바로 링크를 오픈클로 에이전크에게 보내 지식 베이스에 추가하라는 명령을 내립니다.
그럼 에이전트는 만들어둔 기억 시스템과 비교해서 제가 입력한 지식이 ‘새롭거나, 유용하거나, 제가 흥미를 느낄만한’ 파트만 추출해서 요약해 출력합니다. 물론 원문을 볼 수 있도록 따로 저장을 해두고요.
새로운 지식의 저장은 항상
인덱스 (내용을 잘 드러내는 해시태그 여러개)
짧은 요약
Bullet point 열 개
소스와 전문
형태로 저장되게끔 모델을 지도합니다
종종 제가 원치 않는 지식 (예를 들어 이미 아는 내용) 이 저장 대상이 될 땐 피드백을 주어 모델이 제가 원하는 지식이 무엇일지 가늠하게 도움을 줍니다.
저장 했으면 학습의 꽃인 복습도 해야겠죠?
지식은 단기 -> 중기 기억으로 넘어갈 때 휘발 위험이 높습니다.
그래서 단기 기억이 중기 기억으로 넘어갈 때 제가 원하는 주제의 해시태그를 통해 지식을 불러와 AI가 자동으로 복습을 유도할 수 있게끔 셋팅해두었습니다.
이 모든 과정이 잘 셋팅만 해두면 ‘딸깍‘으로 작동하는 세상에 살게 되었다는 게 아직도 적응이 잘 안되네요.
모쪼록 이렇게 셋팅해둔 배움의 과정이 지식의 모래함정에 파묻히지 않게끔 도와주길 바랄 뿐입니다.
(예시로 @Gonnector 님의 포스트를 입력한 스크린캡처도 더했습니다)
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@0801vika 같은 실험을 “애초에 확정된 적 없었다”(코펜하겐), “다 일어났다”(다세계), “미래가 과거를 바꿨다”(역인과성) 로도 설명할 수 있어서요. 여러해석 중 하나지 증명과는 거리가 멉니다.
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양자역학에서도 시간 자체가 선형이 아님을 증명했음.
과거·현재·미래가 동시에 존재하거나, 미래(결과)가 과거(원인)를 거꾸로 결정하는 현상이 실제로 실험으로 증명됨.
⏳Wheeler의 지연 선택 실험 (Delayed-Choice Experiment)
광자(빛 알갱이)가 이중 슬릿을 지나감 → 이 순간은 이미 과거.
그런데 관측자가 훨씬 나중에 (광자가 슬릿을 다 지나간 후에) “파동으로 볼까? 입자로 볼까?” 측정 방식을 결정 → 이게 미래 결과.
⏳놀라운 사실: 그 미래 결정에 따라 과거의 광자 경로가 완전히 달라짐(파동 간섭무늬가 생기기도, 입자처럼 직진하기도 함)
즉, 결과(미래 관측)가 정해지면 원인(과거 과정)이 그에 맞춰 ‘재구성’되는 거예요.시간의 화살이 거꾸로 가는 듯한 현상 → retrocausality(역인과성)
더 극단적인 버전이 지연 선택 양자 지우개 실험인데, 광자가 이미 검출된 후에 정보를 지우면 과거 간섭 패턴이 사라짐. 말 그대로 “미래가 과거를 바꾼다”는 거임.
비캬캬캬🧠 뇌과학 무의식@0801vika
이는 상대성, 동시성을 이해하기 위함입니다. 1. 인간은 시공간이라는 장치를 통해 현실을 경험하지만, 사실 시간조차 개념이자 허상입니다. 전체 그림(결과)이 이미 다 그려져 있고, 우리는 그 그림 속에서 ‘원인처럼 보이는 과정’을 경험할 뿐이에요. 2. 실제 현실에서 체험되는 방식은 다음과 같습니다. 보통 우리는 “원인 → 결과”로 생각하죠. (공부 안 해서 → 시험 떨어짐) 근데 실제로는 반대예요. “결과(이미 일어난 끝) → 원인 과정이 뒤로 펼쳐짐” 스크린에서 상영되는 영화를 예를 들어 이해해보세요. 일반적으로 시간은 선형적이라 느끼기에 과거(원인)으로부터 미래(결과)로 펼쳐진다 느끼지만, 실제로는 이미 촬영된 필름(미래이자 결과)이 과거(원인)로 흘러가고 있습니다. 상의 연속적인 흐름이 나를 통해 체험으로 일어나는 것입니다.
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연준은 몰래 QE를 하고 있나?
기사로 작성했습니다. 연준의 QE, 그리고 롤오버하는 과정을 잘 보면 '몰래 QE(Stealth QE)'는 오해라는 것을 알 수 있습니다.
많이 읽어 주세요 🙆♂️🙇♂️🙏🫡
economy21.co.kr/news/articleVi…
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여태까지의 쓰레드를 한 곳에 정리했습니다. 정리하고 보니 더 열심히 올리고 싶다는 생각도 드네요.
Comprehensive list of my previous threads.
Special thx to @hodl_gap for the formatting inspiration
#투자 #Investment #cryptocurrency #Bitcoin #macroeconomics
feline-magnesium-402.notion.site/573eaaafd85c4b…
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오랜만에 적어보는 @CryptoHayes 의 글 읽으며 드는 생각 정리
헤이즈는 머니프린팅이 가시권에 들어왔다고 강하게 주장하는 사람 중 하나
글에는 언제나처럼 좋은 인사이트와 다소의 논리비약이 섞여있음
양파 껍질 벗기듯 하나씩 걷어내며 읽어보자
(도움이 되었다면 rt+like 부탁드립니다)
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브레이크 페달 뽑아버리고 내달리는 트럼프 트럭에 누가 얼마나 고통스럽게 당할 것인지를 가장 직관적으로 반영하는 지표가 환율인데, 원달러 환율을 들춰보면 한숨만 나온다.
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@HashizumeSho If an issue is found in non-business-critical areas, we can easily roll back. I know this approach isn’t perfect, but you know… the only way for a startup to compete with big companies is through agility. sometimes we have to sacrifice perfection I think
English
@HashizumeSho it’s important to identify critical features like transferring money and interacting with banks that absolutely require E2E testing, and focus on those. For everything else, unit tests and integration tests should be fine.
English
fintechにおけるtesting strategyの正解が分からないー
Jammは既にuser journeyが2^8~10くらいあってe2e testingがbloatしている... (nubankはやめた模様)
誰か助けてー
building.nubank.com.br/why-we-killed-…
日本語
트럼프의 임기 내 달성하겠다고 한 확고한 의지 15가지
1. 미국은 화성에 진출할 것
2. 방산 복합 업체 조질 것
3. 빅파마 조질 것
4. 불법 이민자 대규모 추방
5. 석유 원 없이 생산할 것
6. 러-우 및 중동 등 각종 분쟁 종식시킬 것
7. 아이들의 무분별한 성전환 수술 막을 것
8. 멕시코와의 국경 강화 및 마약 유입 막을
것
9. AI 개발을 위해 부족한 전력 생산 더 늘릴 것
10. 낙엽을 정리해서 대형 산불 피해 막을 것
11. 관세는 미국이 가진 강력한 무기다
12. 비트코인은 미국의 전력 자산이 될 것이고, 생산국이 될 것
13. RFK에게 전권을 주고 건강 문제 해결할 것
14. 일론에게 전권을 주고 2조 달러 이상 불필요한 정부 지출 줄일 것
15. 소득세 철폐
우리나라는 관세 관련 준비를 철저히 해야 할 듯
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우리 연구실은 LLM(대형언어모델)을 특정 방식으로 활용하는 방법에 대해 전국에서 연구를 가장 많이 했을 연구실이다..
올해 작성중인 논문이 두어 건 퍼블리시되는 올해말부터는 우리가 기계 심리학을 좀 친다는 게 알려질텐데, 그 전에 최신 논문에 기반해 LLM 잘 쓰는 팁을 몇 개 드리자면:
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인류사 통틀어 거의 대부분의 비합리적인 결정은 즉각성 때문에 생기는 것 같다
모두가 불확실성을 싫어하다보니, 현재 가치가 미래의 가치보다 압도적으로 높은 프리미엄을 받게 되는 것이고
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