이제부터 진짜 AI
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Web3 AI 이유식 처럼 떠먹여주는 방 제가 AI는 전달해 드릴테니, 공부 그만하세요(제발) + 요새 오픈소스 AI 영상 모델도 공부중입니다. 이쁜거는 공유합니다. 질문이나 프로젝트 공유는 DM으로 부탁드립니다.(코인은 보여주지 마시고, 프로젝트나 백서 혹은 깃허브만 보내주시면 됩니다) @swagger997
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| 2 |  그래프+에이전트+프레임워크 올인원 논문
링크
내가 만지고 있는 시스템이
"최신 에이전트 트렌드" 를 따라가고 있는지 체크할 수 있음
"내 ai는 그래프 엔지니어링을 하고 있을까?" | 391 |
| 3 |  이제 서로 죽여라 | 525 |
| 4 |  왜 일본은 AI 서비스 적용이 애매할까?
feat. 체계적인 시장의 경직성, AI 문화의 부재
최근 커뮤니티에서 굉장히 화제인 일본 유명 캐릭터 IP인 라이자를 모티브로 한
라이자 AI 채팅이 뜨거운 화제입니다.
사실 안좋은 쪽으로 유명해지고 있습니다.
대표적인 문제점을 적어보자면
- 엄청나게 비싼 가격+하루 15회 채팅 제한
- 심한 검열
- 애니메이션과 성우는 괜찮지만 그 밖에 자유로운 ai 채팅에서의 장점이 존재하지 않음
말이 ai 채팅이지, 그냥 캐릭터가 말랑말랑(?)하게 움직이는 것 밖에 없는 AI 서비스라 부르기 민망한 제품입니다.
근데 이런 생각이 들었습니다.
'일본은 어마어마한 캐릭터/애니메이션 IP가 있다'
'그럼 그걸 활용해서 왜 AI 서비스를 만들지 않았지?'
한국은 웹툰/캐릭터/만화로 캐릭터 AI 채팅을 하거나, 드라마 영상물을 만든다던가, 굉장히 다양하게 IP를 AI에 결합하고, 실제로 수익이 잘 나오고 있습니다.
그런데 왜 일본은 못하지? 에 대해서 한번 이야기 해보겠습니다.
(1) 규제가 있나? -> 일본은 규제가 사실상 널널하다
일본은 AI 학습에 대해서 한국보다 규제가 적습니다.일본 저작권법 제30조의4는 일정한 조건에서 정보분석이나 AI 학습을 위한 저작물 이용을 상당히 폭넓게 허용하는 구조입니다. 그래서 학습 단계만 놓고 보면 일본은 오히려 AI 개발에 비교적 우호적인 국가로 평가됩니다.
그렇다면 뭐가 문제일까요?
(2) 일본의 강력한 캐릭터/IP 산업이 AI 캐릭터를 어렵게 만든다
일본은 이미
애니 → 게임 → 성우 → 캐릭터 상품 → VTuber → 라이브 → 팬덤
이라는 엄청나게 정교한 IP 산업을 가지고 있습니다.
근데 여기서 정교함은 다르게 말하면 '경직되어있다' 라고도 표현할 수 있습니다.
일본 IP 산업은 캐릭터가 무엇을 말하는지 굉장히 철저하게 통제하는 산업입니다.
만약 LLM을 넣은 애니메이션 캐릭터가
- 그 캐릭터 IP에 맞지 않는 말을 한다던가
- 욕설을 한다던가, 음란성 발언을 한다던가
- 해당 캐릭터의 성우가 하지 않을 법한 발언을 한다던가
- 해당 IP를 소유한 업체를 비방한다던가
- IP의 설정에 맞지 않는 말을 지어낸다던가
이런 상황이 절대 발생해서는 안됩니다.
일본에서 AI를 특정 창작물에 접목한다면 이런 모든 변수를 100% 컨트롤 해야합니다.
기존 일본 IP 산업은 캐릭터가 무엇을 말하는지 굉장히 철저하게 통제하는 산업입니다.
그래서 역설적으로,
IP 가치가 높을수록 자율형 AI에게 캐릭터의 입을 맡기기 어렵습니다.
한국이나 미국 스타트업이 처음부터 만든 AI 캐릭터는 문제가 생기면 캐릭터 설정을 바꾸면 됩니다.
하지만 수백억~수천억 원 가치의 기존 일본 IP는 그렇지 않습니다.
한국에서 AI 캐릭터가 이상한 설정을 지어내면
"환각이네 ㅎㅎ"
하고 넘어갈 수 있지만,
일본 IP 시장에서 그것은 "심각한 자사 IP 훼손"에 해당됩니다.
그런 리스크를 지고 AI를 적용할 필요가 없습니다.
안그래도 잘 팔리니까요.
(3) 일본은 아직 AI를 어디에 써야할지 모른다.
꽤 재밌는 조사가 있습니다.
일본 기업들에게 생성형 AI 도입의 문제가 무엇이냐고 물었을때,
- AI 효과·위험에 대한 이해 부족: 48.6%
- AI의 잘못된 답을 믿을 위험: 40.5%
- 사내 AI 이용규칙 수립의 어려움: 37.8%
- 정보유출 위험: 31.6%
- “AI를 활용할 만한 업무가 없다”: 25.9%
였습니다.
특히 잘못된 답을 믿을 위험이나 AI를 어디에 써야 할지 모르겠다는 응답은 미국·독일보다 일본이 상당히 높았습니다.
AI를 쓰지 않는건 아니지만,
AI가 어디까지 역량이되고 어디까지 활용될수 있을지, 파악을 잘 못하고 있다고 볼 수 있습니다.
물론, 일반화는 위험합니다만, 실제 일본에서 AI 제품 개발이 느린 이유 중 하나로 충분히 말 할 수 있습니다.
(4) 결론: 일본은 AI가 활용할 수 있는 문화가 넘쳐나지만, 정작 AI가 자유롭게 움직일수 있는 문화가 없다.
일본에는 사실 AI 캐릭터 서비스가 성공하기 위한 재료가 거의 다 있습니다.
- 세계 최고 수준의 캐릭터 IP
- 성우 산업
- VTuber 산업
- 2D/3D avatar 기술
- 게임 산업
- 강력한 팬덤 경제
- 굿즈/과금 문화
- 캐릭터와 정서적 관계를 맺는 소비문화
가 이미 존재합니다.
그러나,
LLM을 자유롭게 움직이게 하는 제품 문화가 존재하지 않습니다. | 795 |
| 5 |  벤치마크를 믿을 수 있을까 (LLM의 진짜 성능)
요새 벤치마크를 넘나드는 엄청난 모델들이 많습니다.
클로드 Fable 5의 비싸지만 고성능,
가성비 좋고 사실상 로컬이라고 부르기는 어렵지만 로컬 모델인 K3,
일단 엄청 빠른 Gemini 3.7 Flash 등등..
벤치마크만 보면 엄청납니다.
다만 과연 이런 벤치마크를 믿을 수 있을까요?
- Artificial Analysis(줄여서 AA) : 지금 첨부된 이미지에 있는 벤치마크를 보여주는 사이트입니다. X/Thread 에서 요새 가장 많이 보이는 벤치마크입니다. AA는 검색 API만을 사용해 LLM 모델이 얼마나 문제를 잘 푸는지/비용/속도/정확도를 바탕으로 리더보드를 생성합니다. 여기서 포인트는 AA에서 좋은 성능을 내는 모델들은 '도구를 잘 사용하는 모델'이 좋은 점수를 받는다는 것입니다. 반대로 말하면 '도구를 잘 못 사용하면 점수가 나쁜 모델이다' 라고 판정되는 겁니다. tool_calling 이 LLM이 잘 활용되는 영역은 맞지만, 그것이 전부는 아닙니다. 수학적인 사고력이 강조될수도 있고, 글쓰기/작문/문학력이 필요할 때도 있습니다. 따라서, 그런 부분을 더 강조하시는 분들은 AA 벤치가 "어 생각보다 다른데?" 하고 느끼실 수 있습니다.
- arena ai(전 lmarena) : 사실 가장 신뢰하지 않는 '인기 투표' llm 벤치마크 입니다. 사용자에게 익명으로 두개의 모델을 제시한 뒤 '어떤 답변이 더 마음에 드는지' 고르게하여 순위를 매깁니다. 냉정하게 말하면 성능평가 밴치로 보기는 매우 부적절합니다. 하지만, '어떤 LLM 모델의 대중들의 평가' 를 반영할때는 상당히 유용합니다. 다만 이걸가지고 특정 모델의 성능을 이야기하는건 무리가 있습니다.
- Frontier Math : 굉장히 신뢰하던 수학 영역에서 강력한 벤치마크 였습니다. 다만 최근 해당 단체의 벤치마크의 30%가 사실상 틀린 문제였다는 정황이 발견되었고, 단체에서 이를 수정하였습니다. 다만 이 틀린 문제를 바탕으로 벤치마크 순위를 매겼던 기록은 여전히 남아있고.. 이에 따라 Frontier Math의 신뢰성이 조금 의심되는 상황입니다.
그래서 결론은 뭘까요?
웹과 커뮤니티에서 벤치마크를 들고와 "이 모델이 가장 우수하다"라고 말하는 글은 사실상 이제 무시하셔야합니다.
바이럴일 가능성이 높고, 어떤 벤치마크인지, 어떤 관점인지, 누가 만들었는지에 따라 성능은 천차 만별이기 때문입니다.
오히려 AI시대에, 스스로 새로 나오는 인공지능에 대해서 식견을 가지고 적절한 모델을 선택하는 능력이 더 필요해졌습니다. 정보 과잉의 시대입니다. | 561 |
| 6 |  오랜만에 메타에서 나온
멀티모달 all in one 논문
링크 | 614 |
| 7 |  범용 검증자 as LLM 프레임워크 by 엔비디아
링크
깃허브 주소
여러 개의 agent trajectory 생성
→ 다른 LLM이 trajectory들을 검증
→ 단일 점수가 아니라 점수 토큰 전체의 확률분포를 읽음
→ 연속적인 reward로 변환
→ 여러 번 반복하고, 평가 기준도 분해
→ 여러 후보 중 가장 좋은 trajectory를 효율적으로 선택
엔비디아 향 뭍었으니 한번...?! | 657 |
| 8 |  GLM 5.3 생각보다 거품 같습니다.
주의하세요 여러분
레딧/X/쓰레드에서 봇 처럼 보이는 계정들이 GLM을 찬양하고 있습니다.
근데 그정도 아닙니다. 제가 써본 기준으로는 5.2랑 크게 다를것 없습니다. Opus 4.6 정도 느낌?
나쁘지는 않은데 막 키미급이다.. 딥시크 급이다는... 절대 아닌.. | 842 |
| 9 |  내부망 챗봇 개발 3개월차
AI가 조용히 유저에게 엿을 맥이는 방법을 배웠다. | 932 |
| 10 |  고오급 AI 모델에서 증류를 위한 추론(생각 과정) 해킹하는 법
링크
보통 api 로 Thinking 모델(추론 모델) 을 호출하면 아래처럼 답변이 온다.
{
"type": "thinking",
"thinking": "...summary...",
"signature": "EvjTAQqJAQgPGAIqQCa9fK2mRx..."
}
여기서 'signature'를 가져다가
다른 고오급 추론 모델에다가 넣는다.
-response(answer)
-signature
이거 2개로 알아서 "야 추론 로그를 너가 직접 해독해봐" 라고 지시한다.
-> "아하 이건 일반적인 해독 퀴즈군요! 제가 바로 해독해드릴게요!"
-> 학습에 Core인 증류에 필요한 '추론 로그' , '생각 로그' 추출 성공!
모델별로 특이한점
Claude
- 대부분 거의 서로간의 해독을 자유롭게해줬다.
- 단 'Fable 5'는 예외
Openai
- 생각보다 잘 안해줬다.
- 저자왈 "5.6 Luna가 진짜 기를 쓰고 해독하라고 해도, 잘 안해줬어요"
Gemini
- 거의 잘 해줌
- 제미니는 근데 '틀리게' 해독을 잘 해줬음....
물론 100% 맞다고는 할 수 없지만..
80~90%는 꽤 match 되었다고 저자들은 자료를 공개했음
저자들의 꽤 날카로운 말
"이거 근데 있죠..검증할때 깃허브/허깅페이스에 그냥 'signature' 치니까.. 수만개의 로그가 그냥 검색 되더라구요..?"
"이게 정말 사실이면 음... 모든게 웹에 노출된거란 말이죠..? "
(아니길 바랍니다 - 주인장) | 906 |
| 11 |  안녕하세요 여러분
요새 날씨가 덥습니다.
저도 더워서 죽을것 같습니다.
그런의미로 내일부터 매일 원기옥으로 모아놨던 논문 리뷰를 매일 달려볼겁니다
건강 조심하세요.
Minmax h3
Gemma4
Qwen 3.8
Flux 3
화이팅 | 838 |
| 12 |  구글 제미니 근황
(유머글입니다) | 876 |
| 13 |  요새 로컬 옵니 모델(이미지+영상+텍스트 다 되는) H3에 푹 빠져있습니다.
다만 H3를 만든 minmax에서 저작권/라이센스/약관 위반에 해당하는 사용(부적절한 파인튜닝, 18금 컨텐츠 생성 등)을 상당히 엄격하게 보고 있으니 주의하셔야 합니다.
... 사실 자기들 이름만 안붙이면 뭐든 해도 된다는 말도 있습니다. | 852 |
| 14 |  Q.왜 AI로 업무 자동화가 안될까
A.사람들은 자기가 무슨일을 하는지 설명할 줄 모른다.
"당신이 매일 하는 업무를 자세하게 텍스트로 적어서 설명하세요" 라고 했을 때,
"저는 문서 작업을해요. 아 이메일도 오면 정리하구요. 전화 응대도 해요"
라고 보통 설명한다.
그러나 세상에 그 어떤 사람도
"저는 word 2010 을 사용해서 문서 작업을 할때, 폰트는 12 사이즈로, 굴림 폰트를 기본으로 합니다. 사장님 보고용 문서는 사장님이 좋아하는 Notosans폰트로 글씨를 15포인트로 설정합니다."
라고 설명하지 않습니다.
즉, 나한테는 당연한 업무의 '암묵지' 라는 당연한 요소들이 설명되지 않고, 이로인해 AI는 사실상 모든 내용을 알아서 진행해야합니다. 그러니 오류도 많고, 실수가 자주 생깁니다.
사용자 입장에서는
"내가 제대로 설명해줬는데 왜 엉터리로 하지?"
"AI 별로네"
로 항상 마무리되게 됩니다.
그래서 어렵습니다.
인간의 기대치는 높지만
AI는 사람의 생각까지 읽고 일을 해주지는 못합니다. | 1 136 |
| 15 |  MinMax H3 고화질 + 개선 버젼 | 834 |
| 16 |  MinMax H3로 뽑은 영상
• 타르코프 인게임 스타일 + 고질라 등장 | 891 |
| 17 | ![2026.08 AI 모델 추천+서비스 *링크 누르면 바로 오픈라우터로 써볼수 있음 [언어 로컬 모델] - DeepSeek Flash V4(링크) : 몸집은 작지만 머리는 그대로. LLM 로컬 모델계의 코난임 - Gemma4(](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDACgcHiMeGSgjISMtKygwPGRBPDc3PHtYXUlkkYCZlo+AjIqgtObDoKrarYqMyP/L2u71////m8H////6/+b9//j/2wBDASstLTw1PHZBQXb4pYyl+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj/wAARCAAoAB4DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwC1e3hiby1YKT39KbCGjG4NyfTvUk0fzoXH8Rx/P+VVp/NeXbGevAA/i/8ArdaClsW1uHQ5k+ZDjBAxirQIYAjoazjLsxG4IfjcMep5q3bHMeCfegGuxHOY3ZolbM2OAaciNCCCGKHnjqvt/wDqqSGERgknc5+8x71LQSVPISYKzSeYOxHpRArkZRgABj6024gxMHVFbd1yParUahEAHPqfWgfQV3VBljgUiyo/3WBoooEMuWCBHZtoV8k/nT4+I1DdcDNFFAH/2Q==){kind=small} 2026.08 AI 모델 추천+서비스
*링크 누르면 바로 오픈라우터로 써볼수 있음
[언어 로컬 모델]
- DeepSeek Flash V4(링크) : 몸집은 작지만 머리는 그대로. LLM 로컬 모델계의 코난임
- Gemma4(링크) : 구글은 죽지 않았다. 사이즈도 작고, 일도 잘하는 젬마(근데 프롬프트에 너무 민감함. 세심하게 다뤄주세요)
Qwen은 이제 뒤쳐졌다 (2026.08 기준)
Kimi k3는 로컬 아님. 사이즈가 2800B인데 이게 어떠케 로컬임???
모티프3는 정식 출시 안함
엑사원2는 성능 나쁨
솔라 새로운 모델 안써봄
[코딩 서비스]
그냥 아무거나 쓰셈. 요새 걍 다 좋음
제미니 <- 이거만 빼고
Q. pi는 어때요?
A. 가볍고 좋은데, 어차피 클로드 연결 못하고, 코덱스api 연결할텐데.. 그럼 그낭 코덱스 쓰죠? 로컬 모델이요? 그냥 코덱스 쓰세요. 아직은 상용 코딩 하네스가 GOAT
omo 같은 하네스류도 동일. 써도 됨! 근데 코덱스api 물릴거면 그냥 코덱스쓰는게..?
Q. 저는 하네스 커스텀 하고 싶은데 코덱스 안쓰면 안됨?
A. 당연히 다른거 써도 됨. (아니 커스텀도 할줄 알면 이 글을 왜 보고있어요)
[영상 모델]
- minmax h3 (링크) : 이거 곧 오픈소스로 풀림..!! 헉헉헉헉!! (Flux 3도 곧..풀린다는데 아직 써볼곳도 잘 없어서)
[이미지 생성 모델]
상용 이미지 생성 모델들은 다 너프되서 이제 추천안합니다. (짚 이미지, 나노 바나나, 그록 이매진 등등..)
아 이제 다음부터는 Flux3 같이 월드 모델도 다룰겁니다.
으흐흐 | 1 053 |
| 18 |  엑사원 2.0 성능이 많이 뒤쳐지네요..
걍 다 졌는데...?
1.0 대비 엄청 좋아진건 별로없네..
딥시크, GLM, Qwen 3.5(3.6아님) 한테 따잇...
완전 별로자나...! | 851 |
| 19 |  LLM 논문이 왜 재미없을까
안녕하세요.
늘 한주에 llm논문을 서너개씩은 올리던 방장입니다.
요새는 한주에 하나, 많으면 두개 겨우 올립니다.
제가 지금까지 공유드린 논문이 50개 가까이가 넘습니다.
논문을 소개드릴때 다음의 기준을 저는 잡고 논문을 분석합니다
-독특하거나 신선한 시도를 하거나
-기존에 다루지 않은 영역/방법론을 소개하거나
-실제 현장,업무에 연결된 실용적인 방법론을 소개/제안/연구 하거나
할때, 그것들을 바로바로 공유드리고자 합니다.
다만 요새 LLM 연구에서, 특히 에이전트와 프롬프팅은 굉장히 지루한(그치만 나쁜건 아닙니다) 상태로 접어들었습니다.
[1] 에이전트를 활용해 "이만큼 좋아졌습니다"는 이제 너무 흔합니다.
물론, 모든 연구가 '흔하다' 로 평가절하 당할수는 없습니다.
아직도 몇몇 연구들은 기존에 다루지 않은 기법이나 방법론으로 정말 유의미하고 새로운 관점의 에이전트 시스템을 제안합니다.
다만,
오케스트레이션
멀티 에이전트
하네스
에이전틱 etc
류에서 벗어나는것은 드뭅니다.
그리고 에이전트 시스템 제안/개발 연구의 어찌보면 한계점이긴 합니다만,
실용적인/실제 업무나 환경을 제대로 피부로 닿을 정도로 real world를 깊게 적용해본 사례가 드뭅니다.
오히려 의료쪽에서 이런 부분을 더 의미있게 다루기도 하는데, 정작 실제 행정/제조 쪽 과 같은 더 많은 산업 영역에서는 "실제로 업무 현장에 적용해봤을 때의 효과" 를 보기는 힘듭니다.
물론 당연한것이, 실제 세상에 적용하는건 시간도 오래걸리고, 굉장히 다른 상황이 발생할수도 있습니다. 오히려 위험하고 거친 영역을 다뤄야하는데, 연구를 하면서 이것까지 하기는 사실상 어렵습니다.
그럼에도 너무 쉬운(상대적으로 쉽다는 것이지, 에이전트 연구 논문도 어렵습니다) 영역으로만 접근하는 것이 조금은 씁슬합니다.
Therefore, we proposed agent framework.. agent benchmark.. agent system...
이것들이 사실상 대부분입니다.
그나마 최근에 "현실에서 문서 작업할때 AI가 언제쯤 망가지는지 테스트하는 에이전트 벤치마크" 화웨이에서 낸 논문인데, 이런건 정말 좋았습니다.
다만 이런 논문.. 매우 드뭅니다.
[2] LLM에 대한 학습/추론/구조/아키텍쳐는 오히려 더 흥미롭습니다. (다만, 이제 이 영역은 점점 연구/큰 기업의 영역으로)
Qwen 3.6의 경우 Gated DeltaNet을 제안했으며, 이걸로 상당히 강력한 효과를 입증했습니다. Nemotron은 하이브리드 Mamba 트랜스포머를, 딥시크 4도 테크니컬 리포트가 읽어보면 굉장히 흥미롭습니다.
디퓨전 모델도 유의미하게 성과가 나오고있고(는 그래도 제 관점에서 갈 길이 멀어보입니다)
학습/추론관점에서도 강화학습중 Reasoning을 하는 방법론을 mit에서 제안했고, 이것도 매우 흥미롭습니다.
앤트로픽은 모델 해석과 스스로 학습하는 모델에 대한 연구도 발표했습니다 (시간나면 읽어보셔도 흥미롭습니다)
다만, 저희와 같은 개인/소규모 연구에서
강화학습
추론/모델 학습
을 실제적으로 적용하기는 많은 물리적 제약이 있습니다.
가볍게는 가능하겠지만, "그래서 gpu가 얼마나 필요하나요?" 로 들어가면 쉽지 않습니다.
[3] 프롬프팅 연구는 연구일까?
최근 레딧에서 논란이 된 부분입니다.
"프롬프팅에 대한 연구가 연구 가치가 있을까?" ICML에 올라온 논문에 대해서 한 유저가 제기하였고 여기에도 갑론을박이 꽤 있었습니다.
CoT부터 이어진 프롬프팅 연구는 사실 이제 꽤 많습니다. (상당히 많습니다 사실)
'이렇게 프롬프팅을 했더니 ~가 좋아지더라' 에 대해서 연구 가치가 없다는건 절대 아닙니다.
다만, 프롬프팅 연구나 논문은
모델의 버전, 성능
테스트하는 환경, 데이터
테스트 작업 영역
에 따라 너무너무 다른 결과를 가져올수 있습니다.
그래서 논문에서는 좋지만 내 영역에서는 별로인데? 가 나오기 쉽습니다.
이는 비단 에이전트 연구에서도 동일합니다.
[4] 그래서 어떤 방향으로 가야할까요
현실에 직접 해봐서 이에 대한 고찰+연구+분석을 한 케이스가 필요하다
근데 정답인지는.. | 735 |
| 20 | ![앤트로픽 : 우리 오픈소스 지지합니다 (우리 조건에 맞는 경우에만) 링크 [요약] - 중국에 칩 팔지 말아줘 - 중국 증류 단속좀 - 개방형/폐쇄형 모두 '안전한지' 검사할 수 있는 방법이 필요함 음.... 뭐.... 글쎄요](data:image/jpeg;base64,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){kind=small} 앤트로픽 : 우리 오픈소스 지지합니다 (우리 조건에 맞는 경우에만)
링크
[요약]
- 중국에 칩 팔지 말아줘
- 중국 증류 단속좀
- 개방형/폐쇄형 모두 '안전한지' 검사할 수 있는 방법이 필요함
음....
뭐.... 글쎄요?
굳이???
칩이랑 증류는 뭐 그렇다고 해도 (경쟁 상대니까)
그 오픈소스 안전장치는..
너네가 안해도 오픈소스 커뮤니티가 할텐데? | 709 |
