Al Agents LLM Systems Automation I build, ship, and scale. Collabs: [email protected]
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쇼츠 자동화 제작 과정 정리해봤습니다.
코딩을 몰라도 직접 만들어볼 수 있도록 Claude Code·Codex용 프롬프트부터 영상 분석, 자동 편집, 검수 과정까지 담아봤어요.
OpenAI가 GPT-6.1 Terra를 공개했네용!!!
API 가격은 100만 토큰당 입력 $1 / 출력 $5로, 기존 6.1 Sol 대비 절반 수준.
코딩 성능도 꽤 올랐지만 이번 모델은 특히 비전, 컴퓨터 유즈, 에이전트 작업 효율에 힘을 준 느낌입니다!
개인적으로는 메인 추론 모델보다는 워커로 활용할 때 더 기대되네요 ㅎㅎ
지금 Codex에서도 사용할 수 있으니 한번 써보세용!
Che0dan retweeted
🎉 드디어 11,000 팔로워 안정적으로 달성했습니다!! 🥳💚
이렇게까지 성장할 수 있도록 도와주신 모든 팔로워분들께 진심으로 감사드립니다! 🙇♂️
이번에 팔로잉 7,500명 제한에 걸리는 바람에 부득이하게 맞팔이 아닌 분들을 조금 정리했는데
새롭게 오시는 파딱분들! 언제든 선팔해 주시면 저도 반갑게 맞팔하겠습니다! 😊
아무래도 본업이 있다 보니 제 게시물에 댓글 달아주시는 분들께 답글을 남기고, 직접 찾아가 삼콤(좋아요·댓글·재게시)을 하다 보면 하루가 금방 지나가더라고요ㅋㅋㅋ
그러다 보니 요즘은 추천 피드에서 새로운 분들을 먼저 찾아뵙기가 쉽지 않은 상황입니다 🥹
그래도 제 피드를 찾아와 주시는 분들은 최대한 빠짐없이 기억하고, 직접 방문해서 삼콤하며 소통하겠습니다! 💚
아마 저와 꾸준히 소통해 보신 분들은 아실 거예요.
저만큼 삼콤 열심히 하는 사람도 흔치 않을 겁니다ㅋㅋㅋㅋ🤣
처음에는 가벼운 마음으로 시작했던 X가 이제는 일상에서 빼놓을 수 없는 즐거움이 되었네요.
앞으로도 변함없이 꾸준히 소통하면서 재미있는 실화 기반 썰과 흥미로운 영상, 세상 이슈에 대한 저만의 관점을 공유하겠습니다 📸🤣
숫자가 늘어나는 것도 기쁘지만, 그보다 더 감사한 건 이곳에서 좋은 분들과 인연을 맺고 있다는 사실입니다.
11,000이라는 숫자보다 그 안에 계신 한 분 한 분을 더 소중히 여기겠습니다.
다시 한번 진심으로 감사드립니다!
앞으로도 우리 오래오래 즐겁게 소통해요! 🥰💚
AI 모델 5종한테 자기 연구 아이디어가 얼마나 효과 있을지 예측시켜 봤는데 결과가 꽤 재밌네요 ㅋㅋ
Autolab AI, MIT 등 연구진이 머신러닝 실험 아이디어 288개를 실제로 실행하고, 그 결과를 AI가 얼마나 잘 예측하는지 평가했습니다.
모델별 예측 성능
Claude Opus 5.5: 0.49
Claude Fable 5.1: 0.41
GPT-6 Astra: 0.38
GLM-5.3: 0.18
Kimi K3: 0.13
Opus 5.5는 성능이 개선될지 악화될지 방향은 82% 맞혔는데, 정작 변화 폭을 예측하는 건 훨씬 어려웠다고 하네요.
심지어 5개 모델 모두 실제 변화 폭을 과소평가하는 경향이 있었고요 ㅋㅋ
결국 AI가 연구 아이디어를 제안하는 능력과 실제 실험 결과를 예측하는 능력은 별개인 듯합니다.
Autoresearch도 당분간은 예측만 믿기보다 직접 실험을 돌려보는 게 중요하겠네용.
원문:arxiv.org/abs/2610.22599
Che0dan retweeted
여러분 ..... 상상이 현실이 됐습니다...
저번에 본 2차 면접에서 최종 합격했습니다....
코스피 상장 중견기업에 입사하게 됐네요 .....
결과 확인할 때 심장이 터질 뻔 했습니다..
서류를 넣을 때마다 갈리고,
AI 역량검사, 인적성에서 탈락하면서,
자존감이 바닥까지 떨어졌었습니다.
특히 나름 열심히 살아왔다고 생각했는데,
현실을 부정당한 느낌 때문이었던 거 같아요.
그럼에도 많은 분들이 응원해주셨고,
X에서 즐겁게 놀면서 멘탈을 잡을 수 있었습니다.
심지어 주급까지 받았으니,
돌이켜보면 참 감사했던 시간이네요.
저도 이제야 한국에서 첫 사회생활을 시작합니다.
새로운 시작은 항상 떨리면서도 설레는 것 같습니다.
아직 부족한 게 정말 많기 때문에,
인생 선배님들께 여쭤보며 많이 배우겠습니다 !!!!
그리고 이제 월급도 받을 예정이니
나스닥 한 번 미1치도록 모아보겠습니다.
버틸 수 있게 해주신 모든 분께 진심으로 감사드립니다.
나스닥 청년 드림.
면접관이 그러는 거야.
"취미에 투자라고 적으셨는데,
혹시 어떤 투자 하시는지 여쭤봐도 될까요?"
내가 당당하게 대답했지.
"저는 QLD 위주로 투자하고 있습니다."
순간 면접관의 눈빛이 달라지더라.
"혹시 어떤 방식으로 투자하시나요?"
"타이밍 재지 않고 매일 1주씩 삽니다."
이렇게 말하니까 면접관이 갑자기
박수 치기 시작하더니 눈물을 흘리는 거야.
"이런 인재를 이제야 만나다니..."
그러더니 당장 다음주부터 출근하라고 하더라.
라는 소설을 한번 써봤다......
하......
다음주 수요일에도 면접 화이팅하겠습니다.
감사합니다.
AI한테 "내 말투로 써줘" 했는데 읽어보면 묘하게 내 글 같지 않은 분들 ㅋㅋ
Distilly라는 오픈소스가 있어용!
글이나 대화 기록에서 드러나는 말투, 판단 기준, 일하는 방식을 Person Profile로 정리해 주는 프로젝트
이 프로필을 Agent Skill로 만들어서 여러 에이전트에서 재사용할 수 있다고 합니다.
내가 쓴 글이나 리뷰 코멘트를 바탕으로 어떤 표현을 쓰고 뭘 중요하게 보는지 정리해 두는 식. 글 초안이나 코드 리뷰에 참고하게 하는 용도로 써볼 만해 보이네용.
Claude Code, Codex, OpenClaw 등 8개 호스트를 지원하고, 자료를 추가하거나 대화로 잘못된 부분을 고치면서 업데이트도 가능함.
아직 데모 버전이고 결과는 넣는 자료의 질에 따라 달라진다고 하니 참고하세용
깃헙: github.com/titanwings/distil…
Che0dan retweeted
Stop burning Claude or GPT quota on basic 3D animations. Save this $0 pipeline:
1 - create a free model on Tripo or grab any from Sketchfab
2 - upload your mesh to Mesh2Motion, rig it, and apply existing animations
just a couple of minutes, literally $0 spent, and I have a ready-to-use snake for my project
Che0dan retweeted
캬...
최소한 384GB~512GB의 메모리는 '인권'입니다.
Run DeepSeek V4.1 Flash 1017 with the full official weights on your 4x DGX Sparks, using TensorFold, Abliterated! 🔥
- Full support for switchless TP4
- 1M context, 16M total KV cache
- 16 concurrent sessions with 1M each
- 15 GB of free mem per Spark after load
- OFFICIAL weights, no further quantization!
- Needle passed at 100% depth
- ABLIT is off by default. Gated.
Performance tested on a switchless TP4. It should be faster with a switch.
Decode speeds, non-greedy, thinking on:
- 66 tok/s on prose, single stream
- 96 tok/s on prose, 2 concurrent streams
- 173 tok/s on prose, 16 concurrent streams
Decode speeds, greedy, thinking off:
- 85 tok/s on prose, single stream
- 113 tok/s on prose, 2 concurrent streams
- 210 tok/s on prose, 16 concurrent streams
Decode speeds per stream in deep context (128k), non-greedy, thinking on:
- 58.6 tok/s on prose, single stream
- 83 tok/s on prose, 2 concurrent streams
- 132 tok/s on prose, 8 concurrent streams
Prefill: 4000+ tok/s up to 256k.
This is the best model to run if you have 4x DGX Sparks, bar none! It works so well on the Sparks that it's unbelievable.
Get it here:
mia-ai.net/models/DeepSeek-V…
Che0dan retweeted
𝕏 광고 수익 30달러 미만은 지급이 안되는데
그 용어의 변천사입니다.
최수미(최소 수익액 미달) > 정기미(정산 기준액 미달 > 지기미(지급 기준액 미달)
갠적으로 지기미가 제일 맘에 드는데요?🤣
AI 모델 6종한테 로봇팔 조종시켜 봤는데 결과가 꽤 재밌네용 ㅋㅋ
텍사스대 댈러스 연구진이 LIBERO-10 시뮬레이터에서 총 1,800회 실험한 결과입니다.
High 추론 기준 로봇 조작 성공률
GPT-6 Astra: 44%
Gemini 4 Argon: 43%
Claude Opus 5.5: 33%
GPT-6.1 Sol: 33%
Claude Opus 5: 6%
GPT-6 Luna: 0%
흥미로운 건 비용 차이인데, Astra는 시도당 약 $7.09, Opus 5.5는 $1.80, Sol은 $1.64 수준이었습니다.
Opus 5는 추론 강도를 Medium에서 High로 올렸더니 오히려 성공률이 12% → 6%로 떨어졌고요 ㅋㅋ
물론 실제 로봇이 아닌 시뮬레이션이고, 제어 인터페이스나 호출 제한의 영향도 있어서 모델 자체의 절대적인 성능 순위로 보기는 어렵습니다.
개인적으로는 모델의 추론 능력보다도, 이를 실제 제어 명령으로 연결하는 하네스 설계가 꽤 중요하다는 걸 보여주는 실험 같네용.
원본: arxiv.org/pdf/2610.30051#pag…
Che0dan retweeted
솔직히 AI랑 바이브코딩까지는
호사가들이나 할법한 취미의 영역이었을 수 있다
그런데 요즘 AI Agent들이 나오는 걸보니
이건 확실히 우리 삶의 풍경을 바꿔놓을 도구라는 예감이 든다
기존의 AI 챗봇이랑 뭐가 다르냐고 할 수도 있지만
능동적으로 주어진 일을 수행하느냐의 차이가 생각보다 크다
이메일 보내기나 식료품 주문하기 같은 단순하 잡무부터
성능만 충분하다면 컨텐츠 생산의 도구로까지 활용 가능하다
우리 생활과 연관된 다양한 일들을 수행할 수 있다는 게
기존과는 비교도 불가능한 차이를 만들어낼 것이다.
심지어 그런 필요 여부를 AI가 판단해서 행동할 수 있다는 게
과거라면 상상도 할 수 없었던 것어서 더 그렇다
인간의 인지 자원을 극단적으로 낮춰줄 것이라고 기대해보면서
이제 그 자원을 어디에 투자해야하는지도 고민해봐야할 것 같다
