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최신특허 TV 공부방(김종승 변리사)

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저도 요즘 그렇게 느꼈네요. 보통 opus에 대해서 gpt5.5가 항상 반박했었는데, 요즘 페이블로 업무하면서는 gpt5.5에 대해서 페이블이 반박하는 느낌? 근데 곧 자유롭게 못쓰게 된다니... 슬프다...

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[가성비 좋은 AI] 필자는 일주일 내에 클로드맥스,지피티프로,그록슈퍼헤비,glm5.2,fugu ultra 등등을 구독이든 종량제든 다 써본 입장으로서 결과물 대비 비용이 가장 저렴한 AI는 클로드 5 Fable 이라고 자신있게 말할 수 있음 gpt5.5는 곧 5.6이 나올거라 그런지 멍청한 수준이 됐고, 그록은 서브 용도로 트위터 검색하는거 아니면 쓸 이유가 없고, glm5.2도 저렴하대서 써보고 있는데 팽팽 돌리면 하루에 30불 정도는 들고 성능도 opus4.8에 조금 못미치는 느낌이고 fugu ultra는 정말 꽤 좋았음 fable 쓰는 느낌도 났음 문제는 한시간만에 200불정도 다써버림 fable의 5시간/주간한도가 정말 짧게 느껴지겠지만, 결과물의 정합성과 퀄리티로 봤을때 최소 3~5배의 가성비라고 생각함 7/7부터 종량제로 바뀌면 10배 비싸질텐데 정말 피눈물이 남 별개로 sakana의 fugu ultra의 개념과 성능은 되게 괄목할만함(그냥 fugu는 매우 구리지만) 얘네는 프론티어모델이 아닌 것들의 오케스트레이션으로 최적에 가까운 성능을 내는데 그 목적이 sovereign(소버린)에 있음. 프론티어 모델 하나에 대한 종속을 없애고 이것저것 붙여서 비슷한 팀을 만드는게 일본 축구 생각나기도 하고 괜찮은 테스트인 것 같음(일본회사임) 결론: fable은 써봐라
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https://m.blog.naver.com/love392722/224336230807 #깡토
https://m.blog.naver.com/love392722/224336230807 #깡토
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Claude Fable5 구독은 7월 7일까지입니다. 이후에는 종량제로 사용할 수 있습니다만, 미친듯이 비싼 모델입니다. 뽕을 뽑으려면 5일 뒤에도 남는 스크립트 구성, 모델 만들기 등이 가장 낫습니다. 퀀트하시는 분들이야 알아서 잘 하실테고... 일반 액티브 투자자들에게는 다음 영역에 Fable5 사용을 태워야 후회가 적을거라고 생각을 합니다. - 내 투자 로직의 반박논리 검증 보유 종목의 매수 논거를 정리해서 넣고, 이 로직의 가장 취약한 논거 3개와 반대 포지션 투자자가 공격할 지점을 구성하라고 요청하세요. 적대적 추론, 즉 악마의 변호사(Devil's Advocate)를 구성하여 내 투자논리의 완성도를 높이는 것은 상위 모델이 잘합니다. - 투자일지의 구조화 과거 매매기록과 당시 판단 근거같은걸 만약에 꾸준히 기록하고 있다면 매매내역을 HTS로부터 받아 제출하고 API로 연동시키고, 복기해보는 파일을 만들수도 있습니다. 구조를 상위모델로 짜 놓고 이후 업데이트는 Obsidian + Opus로 하시면 됩니다. - 모델간의 라우팅과 오케스트레이션 원칙 Fable로 라우팅 원칙 문서, 오케스트레이션 코드 구조, 모델 티어링 정책 (어떤 작업을 어떤 모델로 넘길것이냐?) 평가 하네스와 답안지를 만드세요. 단, 앤스로픽이 Fable5 프롬프팅 가이드를 별도로 냈는데, 모델이 충분히 똑똑해졌기 때문에 촘촘하게 쌓아올린 지시와 가드레일을 걷어내고 간결하게 말해도 알아듣는다는 이야기를 합니다. 바꿔말하면 Fable5처럼 간단하게 말해도 하위모델이 알아먹는다는 보장이 없기에 '실행 모델이 Sonnet5다' '실행 모델이 opus4.8이다' 라고 명시하고 그 모델 기준으로 쓰게 해야 이식성이 보장됩니다. 그래서 실행 모델은 Sonnet / Opus급이다고 제약조건을 박아넣어야 합니다. - 아예 작정하고 보유 종목 중 핵심적인 애들의 사업보고서, IR자료 등을 통독시켜 보는것도 괜찮습니다
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주변 개발자들이 계속 철야 작업을 하고 있습니다. 이유는 클로드의 페이블 때문에! 한정 기간 안에 써야 하니 미리 스크립트와 코드를 최적화 시키고 있네요. 뽕을 뽑겠다는! 솔직히 추천합니다. 지금이니!!!
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"정통망법은 입틀막법" "인터넷 계엄령"…'7월 7일 시행' https://youtu.be/AiNmeyHFDZk?si=KJ7USKLdb2ai747A
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https://m.blog.naver.com/pillion21/224335327233 #알바트로스 #백지윤 #블래쉬
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[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수] ▶ 需求增 京瓷擬砸"千億"、擴充AI用MLCC產能 - 일본 교세라, AI 서버용 MLCC 생산능력 확대를 위해 2030 회계연도까지 1,000억엔 투자 계획 발표 - 투자 대상은 핵심 생산기지인 가고시마 키리시마 공장으로, 신규 공장 가동에 이어 MLCC 생산설비를 단계적으로 증설할 예정 - 일본 MLCC 업체들의 증설 기조도 지속 - 무라타는 2027년까지 2년간 800억엔 규모의 설비투자를 진행할 계획 - 타이요 유덴은 중기 계획상 연 10% 수준이던 생산능력 확대를 고객사 수요에 따라 최대 15%까지 상향할 가능성을 언급 https://url.kr/xdqbem (링크) * 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다.
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https://naver.me/GfrVrCwY 튀르키예 다음
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https://youtube.com/shorts/LxMZ4pahCw4?si=jB0Y_HfufyiACrAO 구구절절 옳은 말씀. 근데 2022년 영상
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얼마전 주식 단톡방에서 언제일지 모르지만 전닉 장이 끝나면 장이 무너지는게 아니라 실적 좋은데 쩔어있는 애들이 기회가 될 것 같다는 말을 했는데 오늘 그걸 보여준 것 같아 개인적으로는 화장품 포지션이 거의 없음에도 참 다행이다 싶었음 ​ 개별 종목 파서 존버하는 방식은 내가 계속 해온 방식이니 내년에 장이 부러지더라도 실적이 좋은 애들 잘 찾으면 올해만큼은 아니라도 어쨋든 수익을 낼 수 있다는 것을 확인 시켜준 것이라 생각 ​ https://blog.naver.com/audistar/224333951601
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2026.07.01 16:42:47 기업명: 아크릴(시가총액: 1,462억) A0007C0 보고서명: 단일판매ㆍ공급계약체결(자율공시) 계약상대 : 모아데이타 계약내용 : K-AI 클라우드 센터 구축 및 공급 공급지역 : 대한민국(국내) 계약금액 : 11억 계약시작 : 2026-06-30 계약종료 : 2026-10-31 계약기간 : 4개월 매출대비 : 8.26% 공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260701900690 최근계약 : https://www.awakeplus.co.kr/board/contract/0007C0 회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=0007C0
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https://m.blog.naver.com/pillion21/224332954637 #알바트로스
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ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 출처: bat
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 출처: bat
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마이크론한테도 곧 따이겠네 #삼성전자
마이크론한테도 곧 따이겠네 #삼성전자
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💻 SanDisk, HBF 특허 공개…NAND 타일 위 프로세서·HBM 결합 구조 제시 📌 HBM 용량 한계 겨냥한 신규 아키텍처 샌디스크가 프로세서·NAND·HBM을 결합한 차세대 메모리 특허 공개 HBM은 32~64G
💻 SanDisk, HBF 특허 공개…NAND 타일 위 프로세서·HBM 결합 구조 제시 📌 HBM 용량 한계 겨냥한 신규 아키텍처 샌디스크가 프로세서·NAND·HBM을 결합한 차세대 메모리 특허 공개 HBM은 32~64GB 수준 용량 한계가 구조적 약점으로 지적 NAND 기반 HBF는 최대 4TB까지 확장 가능한 대안으로 부상 📌 프로세서와 NAND를 직접 결합 멀티코어 프로세서를 CBA 기반 NAND 메모리 타일 위에 직접 결합 CBA 구조는 대용량 NAND 어레이와 CMOS 로직층을 함께 구성 연산부와 저장부 거리를 줄여 NAND 접근 속도 개선을 겨냥 📌 HBM은 고속 연산, NAND는 대용량 저장 HBM 스택은 같은 인터포저 위에서 고속 메모리 역할을 유지 NAND 플래시는 대용량 데이터 저장과 읽기·쓰기 집약 작업 담당 AI 가속기·GPU의 메모리 병목을 계층형 구조로 완화하는 방식 📌 AI 메모리 병목 해소 경쟁 본격화 HBF는 HBM급 대역폭에 8~16배 용량을 유사 비용으로 제공 목표 다만 NAND는 DRAM 대비 지연시간·전력효율 개선이 핵심 과제 HBM 공급 부족과 AI 데이터 폭증 속 차세대 메모리 경쟁 확대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi
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