뭐 재밌는거 있냐?

리버는 왜 자꾸 오르는가? 이건 리버포인트라는 악마의 시스템을 만들어 놔서 그러함. 현재 1리버의 가격은 63불. 63불치 리버포인트를 사면 약 7300포인트 이걸 3개월락업 걸고 리버로 변환하면 13배로 뻥튀기가됨. 현재가격이 유지가 된다고 하면 820불이됨. APR로 계산하면 5200% 정도. 청산만 안 당할 자신이 있으면 헷징을 걸고, 존버 하면 무조건 먹을수 있다는 계산이 나오기 때문임. 이 전환율은 리버가 약 3-4불시점부터 시작되었음. 그러니 10불도달햇을때, 이정도면 숏치고 헷징하면 든든하지 하고햇다, 청산 당하고, 20불고점인줄 알고 숏쳣다가 청산당하고, 30불 40불 50불 반복되고 있는중. RIVER는 숏 OI가 많아지면 의도적으로 펌핑이 일어나면서 죄다 청산시키러 크게 올라버림. 이걸 지금 1달이 넘게 진행중임. 여러분들이 지금 고점이라고 하고 숏을 치면 이친구들은 그걸보고 또 올려버림. 리버팀은 옴니스테이블 머시기로 돈을 버는게 아니라, 숏롱 청산시키면서, 선물로 돈을 벌고 있는중임.

오랜만에 글 쓰는데 새로 만든 웹 어플리케이션이 있어서 공유합니당 https://trip-plan.xyz 여행 계획 짜는 웹 어플리케이션이고 기존에 구글시트로 만들던거 답답해서 만들었습니다 기능 • 타임테이블로 일정 등록 • 등록된 일정 기반 지도에서 위치 및 동선 확인 • 메모 및 체크리스트 • 간단한 예산 관리 • (추후) 다른 사람 여행 계획 참고 <- 이건 쓰는 사람 많아져서 db가 가득해지면...

반갑습니다! 새 코너를 맡게 된 네오입니다. 🚀 글쓰기를 좋아하는 제 열정을 방장님이 좋게 봐주신 덕분에, 이렇게 귀한 자리를 빌려 인사드리게 되었습니다. 🙏 앞으로 재미있는 프롬프트는 물론, 따끈따끈한 AI 툴 소식과 실무 꿀팁을 알차게 전해드리겠습니다! 첫 포스팅으로 초보자분들을 위한 가이드와 이미지 프롬프트를 준비했습니다. 🎁 일상과 업무의 효율을 수직 상승시켜 줄 AI 노하우를 꾸준히 업로드할 예정이니 자주 확인해 주세요! 전달하고 싶은 내용이 많아 부득이하게 외부 링크로 정리했습니다. 너그러운 마음으로 클릭 부탁드립니다! 여러분의 AI 생활에 실질적인 도움이 되도록 최선을 다하겠습니다. 😊

🔗 오늘의 콘텐츠 링크 🔹 [가이드] 초보자를 위한 AI 활용법 1탄 🔹 [가이드] 초보자를 위한 AI 툴 소개 2탄 🔹 [공유] GPTs/Gems 프롬프트 지침 🖼 바로 쓰는 이미지 프롬프트 (3종) 🎨 화이트보드 인포그래픽 🏙 도시 디오라마 만들기 🎡 축제 디오라마 만들기 🤠 인스타 팝업 아트 💡 사용 팁! 아래 프롬프트를 복사·붙여넣기 한 뒤, 원하는 '도시 이름'이나 '핵심 내용'을 문장 뒤에 추가하면 나만의 이미지가 완성됩니다! 🖌

우리가 아무것도 안 해도, 소프트웨어가 완성되는 미래 링크 오랜만에 좋은 포스트가 있어서 공유드립니다. 바이브코딩에 Ralph기법이라는 용어가 있습니다. 쉽게 말하면, 인간이 직접 코드를 짜는 방식 -> AI가 스스로 코드를 만들고 고치도록 '자동 루프'를 돌리는 방식을 Ralph 기법이라고 합니다. 실로 단순한 구조인데

지시 → 코드 작성 → 테스트 실행 → 실패 → 다시 수정 → 반복

이 방식의 철학은 '어쩌다보니 결국에는 된다' 입니다. 편리하고, 빠르고, 복잡하지 않고, 내가 신경쓸 부분이 전혀 없습니다. 다만, 이 부분에 대해서는 많은 사람들이 걱정/비판할 요소가 많습니다. 예를들어, AI는 목적을 달성하기 위해, '그럴듯한 거짓'을 생성해서 테스트를 통과할 수 있습니다. 이것을 분별할 수 있다면 다행이지만, 점점 AI에 의존하는 코딩을 하다보면, 이런 분별력이 사라지지 않을까 하는 걱정이 됩니다. 그리고 제미니와 같은 추론 모델에서 자주 보이는 문제인데, 숙련된 프로그래머는 뭔가 이상하면 '아 이게 문제구나' 하고 직관적으로 문제를 해결할 수 있지만, AI 모델은 그렇지 않습니다. '왜 내가 틀렸지? 나는 맞을텐데?' 하면서 혼란스러워하고, 문제 해결에 몇시간이 걸릴 수 있습니다. 그럼에도, 바이브 코딩은 너무 편리하고 간편합니다. 그렇지만 그렇기에, 저희는 바이브 코딩+인간의 방향성과 기준 제시를 해주는 안목이 필요합니다. '해줘' 가 아니라 '해줘 근데 이런 기준으로 이렇게 조심해서, 이런 방향으로 잘 설계해서 요렇게 해야해' 를 앞으로 해야할겁니다.

일론 머스크 "감독형 FSD(Full Self-Driving)의 월 99달러 비용은 FSD의 능력이 향상됨에 따라 인상될 것이라는 점도 언급해야겠네요. 가치의 엄청난 도약은 주행 내내 휴대폰을 보거나 잠을 잘 수 있게 될 때(비감독형 FSD) 일어날 것입니다."

메가 이더 스트레스 테스트 참여해보고 싶은 분들 브릿징 이미 하실 수 있습니다.

- 브릿지 주소 : 0x0CA3A2FBC3D770b578223FBB6b062fa875a2eE75 (공식 Docs 에 있음) - 해당 주소에 소량의 이더 입금 (전 $10불 보냄. 메인 브릿지 이긴 한데 그냥 저 정도만 보내세요) - MegaETH 체인 지갑에 등록하기 https://chainlist.org/chain/4326 - 30 분 기달리고 익스플로어에서 확인하기 https://megaeth.blockscout.com/ 추후에 테스트 대상인 앱들 나오면 시도해보기

https://x.com/bread_/status/2014137255703543932?s=20 참고로 이거 테스트넷 아니고 찐 메인넷. 테스트 페이지도 나왔네요 : https://stress.megaeth.com/

파캐스터(Farcaster) 생태계에서 가장 큰 개발자 플랫폼, 네이나(Neynar)가 파캐스터를 공식적으로 인수했습니다. 파캐스터 공동 창업자 Dan Romero, Varun Srinivasan은 이번 인수로 파캐스터 운영에서 물러나 새로운 프로젝트에 집중한다고 밝혔습니다. 당연히 프로토콜 스마트컨트랙트, 코드 저장소, 메인 앱인 Warpcast까지 모두 네이나가 관리하게 되고, 파캐스터가 작년 말 인수했던 AI 기반 토큰 런치패드 클랭커(Clanker) 역시 네이나 산하로 편입됐습니다. 인수 전에도 사실 네이나와 파캐스터는 사실상 한 몸처럼 움직이기는 했었습니다. 네이나는 파캐스터 생태계의 핵심 API 및 인프라 제공자이며, 대부분의 파캐스터 앱이 해당 인프라에 의존하고 있죠. 기존에도 네이나 창업자들은 2021년부터 파캐스터 프로토콜 위에서 앱을 빌딩해온 바 있습니다. 이번 인수는 과거 파캐스터가 공지했던 ‘탈중앙 소셜에서 한 발 물러나 지갑 레이어에 집중하겠다’는 피봇과도 자연스럽게 이어져 보입니다. 특히 공동 창업자들이 네이나 조직에 합류하는 대신, 파캐스터 운영에서 완전히 물러나 새로운 프로덕트를 만들겠다고 밝힌 점도 그렇구요. 여기에 파캐스터와 네이나의 과거 투자 규모까지 감안하면, 이번 거래를 ‘잘 성장하던 핵심 프로덕트를 전략적으로 매각했다’기보다는, 이미 방향 전환을 결정한 팀이 운영 부담과 역할을 정리하는 과정에 가깝게 해석하는 편이 더 설득력 있어 보입니다. 여튼 이번 인수는, 비유하자면 “알케미나 인퓨라와 같은 RPC 서비스가 솔라나와 같은 체인을 인수한 구조”에 가까운, 재미있는 뉴스라고도 볼 수 있습니다. 네이나 산하의 파캐스터가 어떤 방향으로 나아갈지 지켜볼 만할 듯 합니다. 출처

☑️$GWEI 스테이킹 시작 지금 스테이킹하면 꽤 괜찮은 타이밍이라네요. 🟡1월 22일 00:00 UTC 전까지 참여하면?

- Genesis Multiplier 적용으로 APR 약 +104% (참여율에 따라 달라짐) - 첫 주 100만 $GWEI 보상 풀 일부받기 가능

이번 스테이킹으로 veGWEI가 열리는데, 이게 거버넌스랑 실시간 이더리움(Realtime Ethereum) 방향에 장기적으로 엮이는 핵심 포인트 🟡$GWEI 스테이킹 방법

1) 스테이킹 포탈 접속 (링크) 2) 락업(잠금) 해제 날짜 선택 3) 스테이킹 확인

좋은 시절은 완전히 끝났습니다. https://soccerline.kr/board/18129864?page=0&categoryDepth01=5 #라이프코드 1️⃣ "인문학계 3대 전문직인 변호사, 회계사, 세무사가 실질적이고 어마어마한 AI의 충격을 맞고 있습니다" • 최근 3개월 전부터 전문직 시장에서 인공지능으로 인한 실질적인 고용 변화가 급격하게 나타나기 시작함. • 전문직 자격증을 취득하더라도 신입으로 경력을 쌓을 수 있는 기회 자체가 사라지고 있는 엄중한 상황임. • 인공지능의 발전이 단순히 보조적인 수단을 넘어 전문직의 업무 영역을 직접적으로 대체하며 생존을 위협함. 2️⃣ "로펌이나 회계 펌에서 1년 차 신입들을 뽑는 것을 엄청 축소하거나 중단했습니다" • 신입 변호사나 회계사들이 담당하던 기초적인 실무 작업을 AI가 수행하면서 기업들이 더 이상 신입을 채용할 이유를 찾지 못함. • AI는 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 데이터를 처리하며 업무 효율성 면에서 신입 사원을 압도하고 있음. • 이로 인해 자격증 취득 후 실무 수습을 받거나 주니어급으로 성장할 수 있는 통로가 완전히 차단되는 추세임. 3️⃣ "이것은 거꾸로 말하면 시니어들의 복수입니다" • 워라밸을 강조하고 잦은 이직을 선택하는 젊은 세대의 조직 문화에 지친 시니어 리더들이 채용 대신 기술을 선택함. • 과거에는 고된 실무 업무를 대신해 줄 사람이 필요해 신입을 뽑았으나, 이제는 AI가 그 역할을 대신하면서 사람 관리의 스트레스를 피하려 함. • 개발자, 디자이너 등 다양한 직군에서 시니어들이 AI를 활용해 혼자서도 충분히 업무를 처리할 수 있게 됨에 따라 인력 수요가 급감함. • 결과적으로 젠지 세대가 어디서 경력을 쌓고 성장해야 하는지에 대한 근본적인 질문이 필요한 시점임.

https://cerebro.xyz/ 꽤 괜찮아보이는 web3 자산 트랙킹 서비스. 디뱅크+ftx 포트폴리오 합쳐놓은 느낌

$TROVE 역대급 개새끼 모먼트 정리 - ICO 에서 $11.5M 모금, FDV 20M$ 기준 - 원래 체인인 Hyperliquid 에서 Solana 로 기습 통수, 하이퍼리퀴드 상장때 필요한 500,000 HYPE 시원하게 매도 - TGE 시간 번복 및 딜레이 - 런칭 후 1시간만에 95% 떡락 - 초기 유동성 $500K 넣음(와 ㅅㅂ 양심어디?) - 외국 형님들 개빡쳐서 너도 나도 고소선언 - 기존 FDV $20M 기준 대비 가격이 바로 $1M 언더를 찍고 있어서, 역대급 전손딜로 평가받는 중 https://x.com/inhuman/status/2013348073062244376?s=20 https://x.com/BurwickLaw/status/2013370904835662089?s=20

Fight.ID TGE는 언제쯤일까? (Road to TGE 캠페인) 공식 트윗에서 이런 이름으로 이벤트를 진행하는거 보면 슬슬 TGE를 준비하는게 아닐까요? 방금 올라온 스토리텔러도 1월 말까지인거 보면.. Fight.ID의 TGE는 2월 초 정도로 생각하는게 정배가 아닐까 싶네. 아래 트윗 댓글에다가 영어로 살고있는 국가랑 도시 영어로 적고, 격투기 보는 방법 적고 구글폼 낸 사람들에게 총 1000개의 NFT를 준다고 합니다. (현 기준 경쟁율 5:1정도인듯?) https://x.com/JoinFightID/status/2011672417463378126

에이전트를 병렬로 처리하는 영상임. 사실상 여러 직원을 고용해서 실시간으로 명령하는 것과 다를바없는데, 퍼포먼스는 세션 하나당 일당백임. https://x.com/OrenMe/status/2011900070862467445?s=20

https://t.me/crypt0_sea/3948 저는 하나도 못벌었는데 옆동네 여명님이 버셨네요 축하드립니다 레퍼럴은 내꺼 없어서 여명님꺼 올림 - https://charting.ag/?ref=CRYPTOSEA

오늘 하루종일 LP파밍 돌리면서 느낀건데, 메테오라 프론트가 정말 이렇게 느릴수가 없을정도로 느림. 유동성 넣었다빼는것도 계속 오류뜨고 빙글빙글 돌기만하고 정말 최악의 경험이었네요. 오늘 볼륨 터져서 그렇다기에는 지난주부터 계속 그랬어서 얘네 서버관리가 좀 필요한듯.. 근데 프론트 맛 갔을때 차팅으로 넣었더니 잘돼서 damm 포지션은 계속 유지중. dlmm 쌀먹도 답답하지만 하고있습니다.

오늘 솔라나에서 여러모로 핫했던 Gas Town 솔라나에서 갑자기 가스타운이 여러 KOL들이 실링을 받으면서 60M까지 찍고 내려옴. 가스타운이란, 솔라나 덱스에서 거래되던 코인. ☑️ 시간의 흐름별로 정리해보면,

1. Bags라고 하는 토큰 런치패드가 있음 2. Bags는 토큰을 찍고나서 fee를 크리에이터에게 공유함 3. 이 공유하는 수익을 누군가에게 지정할 수 있음(트위터 계정등으로)

4. Steve Yegge 라는 사람이 그냥 Github에 Gastown이라는 프레임워크를 공개 5. 스티브예거는 40년 개발경력을 가진 개발자( 아마존/구글등 출신) 6. Gas town 자체는 크립토랑 전혀관련없음

7. 클로드 코드 바탕으로 AI Agent 오케스트레이션 할 수 있는 프레임워크인데 실제로 성능이 좋아서 인기가 많아짐 8. 누가 이거보고 Bags에 토큰을 찍고, 스티브예거에게 수수료 가게 세팅해둠 9. 가스타운이 가격이 오르고 거래가 활발해지면서 수수료가 꽤 쌓임

10. 스티브예거는 코인의 코자도 몰랐어서 그냥 스캠인줄 알고 무시했다가 11. 7만불이 넘어가자 헐레벌떡 클레임함 (이거 보고 1차 레반함) 12. 본인도 이거 하나로 1억이나 버니까 신나서인지 블로그에 글을써줌

13. 전반적인 Bags 생태계에 대한 샤라웃 글이 바이럴이되기 시작 14. 이런저런 바이럴이 되면서 Ansem / Toly 등의 샤라웃도 동시에 받음 15. 해외 KOL형들이 들어오면서 60m 달성

사실, Gas가 이정도인가 싶긴했는데 암튼 솔라나에서 오랜만에 재밌는게 나와서 슥 정리해서 공유드려봅니다.

💬 마이스타크래프트를 아시나요? 요즘 2호 방장은 바이브 코딩으로 게임만들기에 푹 빠져있는데.. 약 15년 전 쯤 스타크래프트 '신뿌'맵 제작자로 유명한 kaiknight님이 개발하신 마이스타크래프트라는 게임을 굉장히 열심히 재밌게 했었어요. 스타크래프트 프로팀 감독이되어 선수를 키우는 팀 시뮬레이션 게임인데 (대충 스타FM이라고 보시면됨) 그 시절 추억이 있는 분이라면 한번 해보시는 것도 추천드림. 암튼, 이런 마이스타의 LOL버전을 만들어보고 있어요. 생각보다 챔피언 수는 물론 게임 자체가 굉장히 복잡하고, 패치, 메타의 영향을 많이 받는 게임이 LOL이라 난항을 겪고 있는데 하나하나 완성시키는 재미가 있어서 신나게 하고 있답니다. 각 팀별 선수들의 챔피언풀(숙련도), 선수 성장시스템, 최신메타 반영, 트레이드 및 이적, LCK CUP & LCK 리그시스템, 피어리스 밴픽 등등 하나하나 업데이트하고 있는데, 나중에 기회가 되면 공유드려볼게요! 포고,라이터좀 살려줘라..

트위터 프로덕트 총괄 Nikita Bier가 공개한 트위터 Cashtag 검색 순위 top 10:

1. $iren 2. $tsla 3. $asts 4. $btc 5. $onds 6. $xrp 7. $gme 8. $nbis 9. $open 10. $eth

출처

국대AI 1차 탈락팀 내용 정리 (맨 아래 요약 있습니다) [네이버] - 네이버는 멀티모달(텍스트/비디오/이미지) AI를 구축한다고 발표함 - 근데 네이버의 이미지/비디오 모델이 중국쪽 모델의 구조를 차용했다는 의혹이 제기됨 [팩트 정리] (1) 실제로 중국 오픈소스 모델 구조를 차용한 것인가? -> 사실(○) : 이 부분은 이미 네이버도 인정함. 다만 이미지/음성 모델은 좋은 오픈소스 모델의 인코더를 가져다가 쓰는건 흔한 일임. 그렇지만 이것이 '프롬 스크래치'라고 하기에는 문제가 될 수 있음(100% 처음부터 만든것이 아니기 때문) 그렇다고 '직접 만든게 아니냐' 라고 하기에도 애매함. 이 부분은 소버린AI/국대 AI에 규정 모호성이 문제라고 생각됨 (2) 중국 오픈소스 모델의 가중치를 가져다 쓴 것이냐?(=그냥 파인튜닝만 한거냐?) -> 애매함(△) : 우선 직접적인 증거나, 100% 확실하게 나온 정보는 없음. 그러나, 다른 4개의 모델에서는 없는 패턴이 네이버의 모델에서는 발견됨 - qwen 2.5 VL(중국 오픈소스 모델)과 학습용 단어 사전 구성이 95% 일치함 - BPE merge rules(글자를 어디까지 붙여서 한 토큰으로 볼지 정해 놓은 사전 같은 규칙)이 매우매우 qwen 2.5 VL과 유사함(라마와 비교했을때 150배) 그렇지만 이것도 유사도가 1.5% 정도라, 확실한 증거는 아님 - 그러나 네이버를 제외한 다른 4개의 회사들의 모델들은 유사도가 0.05% 정도로 매우 낮은데, 네이버는 학습 단어 사전과 학습 규칙까지 모두 유사함 (3) 그래서 네이버 잘못이 맞는가? -> 네이버 잘못이다(○): 너무 가혹한 것 아닌가 할수있지만 상황을 보면 충분히 네이버의 잘못임. 일단 네이버를 제외한 다른 회사들은 '우리 텍스트만 할거에요' 하고 진행 했는데 네이버만 '우리는 이미지 음성 다할건데?' 라고 자신감 있게 멀티 모달로 출사표를 던졌음. 이로인해 공통 벤치마크 적용이 사실상 어려워졌고, 그렇기에 네이버는 많은 눈초리를 받았음. 이 상황에서, 네이버는 '우리는 완벽하게 프롬 스크래치로 우리가 100% 만든 모델이다' 라고 자신감있게 발표하였으나, 상기한 이슈들에 대해서 제대로 대처하지 못함. 업스테이지/LG는 둘다 로그와 구조/성능으로 논란을 완벽하게 일축함 [NC] 그냥 못해서 탈락함 [요약] - 네이버와 NC가 탈락했다 - 네이버는 중국 오픈소스 모델의 일부 구조를 가져다 썼다. - 네이버는 심지어 가중치나 학습 모델을 그냥 파인튜닝 한것이 아니냐는 논란도 제기되었다. - 여러 정황들이 나왔고, 네이버는 이를 제대로 해명하지 못했다. (정말로 중국 모델을 그냥 가져다 쓴지는 아직은 모른다) - NC는 그냥 실력이 떨어져서 탈락했다.