Mutt Technologies

오랜만에 코인 이야기: 솔라나 블록타임은 이제 400ms 가 아니라 350ms입니다. 단계적으로 200ms까지 줄인다 함 https://github.com/solana-foundation/solana-improvement-documents/blob/main/proposals/0525-reduce-slot-times.md

AI 찍먹해보면서 느끼는 단상(뇌피셜임, 전공자 아님) • 프론티어 모델들에서는 사실상 사전학습에 넣을 만한 데이터는 다 들어갔음. 보편적인 문법이나 단순 지식에 대해서는 아무도 불만을 제기하지 않음(오히려 x약같은 엄한 지식 못꺼내게 막는중) • 모델 체급(파라미터 수)이 높으면 지능이 대부분 높지만(ex: Fable) 체급이 낮아도 사후학습(SFT, RLHF 등) 특히 상위모델 증류로 꽤 많이 따라갈 수 있음. 특히 요즘 초거대 모델들은 아직 undertrain 되어서 사후학습으로 마이너버전 올릴때마다 지능이 확확 올라가는게 체감됨(DSv4, Qwen3.8 27B) • 사람말을 따라하는 앵무새가 아니라 진짜로 의미있는 일을 하는 인공지능이 되려면 지정된 작업을 적당히 긴 시간동안(=여러 스텝에 걸쳐서) 수행하는 능력이 필요했는데 Qwen3.8 27B 정도면 아주 훌륭하게 이걸 해내고 있음. 단순지식은 프론티어보다 비교적 떨어질지라도(당연한게 얘 양자화하면 13.5GB임) 사후학습으로 이런식의 일머리를 집어넣는건 충분히 가능하다는걸 보여줌 • 프론티어 LLM들의 지능수준은 이제 슬슬 일반적인 사용자들이 원하는 수준을 쉽게 달성할 수 있는 정도에 도달함(GPT-5.6 Luna 정도면 진짜 하루종일 fast 모드로 써도 월 10만원 구독제로 가능. 인간이랑 컴퓨터 주고 어느 사무작업이든 배틀시키면 무조건 인간이 짐). 요즘 관심사는 이렇게 적절한 수준의 모델을 엄청나게 저렴하게 제공하거나(DeepSeek이 매우 선방하는 중), 아예 전략무기 수준의 초지능을 만들어서 달려나가는(OpenAI의 Astra, Anthropic의 Mythos 2 Preview) 두가지로 분화되는 듯(물론 DeepSeek도 초지능 만들고 싶을거임...) • 곁다리로, Bonsai 가 Qwen3.6 27B를 1-bit 수준으로 양자화해서 저번달에 배포했는데 로컬 인퍼런스에 사족을 못 쓰는 애플이 관심을 보였던 적이 있음. 3.8 27B는 얼마나 잘될까 궁금(Qwen3.6 27B 가 유달리 양자화에 강했는데 이게 undertrain 의 증거라고 보는 의견도 있었기 때문에 마냥 낙관적으로는 생각하지 않음)

격세지감 느껴지는 o1 pro 가격 2024년 말 당시 o1 뉴스가 처음 나왔을때의 충격을 기억하시는 분이 있을지 모르겠는데, 최초로 인간 지성을 넘는 벤치마크 (ARC AGI)가 나왔고, 수학문제를 풀기시작하며, 논리적인 사고를 하는 모델이었다리움 저도 그때 처음으로 지수적 가속에 관심을 가지기 시작했고요 그때는 어이없이 비싸가지고 코딩에이전트는 커녕 말거는 비싸서 못하는 전시용 모델이었는데 지금은 반의 반의 반의 반의 반의 반값으로 쟤랑 비교도 안될만큼 똑똑한 모델 (5.6 sol)을 쓰고 있는.... 데 왤케 세상은 바뀐게 없는거같죠? 😭

스피릿 항공이라는 미국 저가항공사가 올해 봄에 파산해서 떠들썩했는데요(왕편을 타고 왔는데 복편 타기 전에 항공사가 사라졌어요 등등 레전드 사건), 구글이 경매에 참가해서 낙찰받았다고 합니다. 경매항목은 이메일, 캘린더, 문서, 스프레드시트, 채팅 내역 등등... 당연히 이유는 AI에 먹일 데이터 확보. 학습 전에 익명화는 진행한다고 하네요 흠... https://www.axios.com/2026/08/17/google-spirit-airlines-bankruptcy

저가 클라우드로 유명한 Hetzner가 실험적으로 무료 배포했던 자체 DSv4, GLM-5.2, Kimi API 일주일만에 싸그리 제거완료 최적화 안하고 vLLM 그냥 돌려서 서빙하려니 돈 살살 녹제 https://x.com/Hetzner_Online/status/2087099126760501364 https://x.com/miaugladiator1/status/2089305196975305053

서강대 재학생 및 졸업생 개인정보가 대규모로 유출되어서 난리인데... 52년생 70학번 박*혜 씨도 피해자 명단에 올라가 있네요 진짜 디비 싹 털어가긴 한듯 하 씨 누구지... 진짜 모르겠네 https://x.com/whysolonely1024/status/2088479159991541782

Opus 4.7 Max 를 집에서 돌릴수 있다고 하네요 대박

Z.ai: Kimi K3가 Fable 의 오픈버전이라고? 어 우리는 GLM-5.2 사후학습해서 따버렸어 https://z.ai/blog/glm-5.3

이게 나한테는 방구석 워터밤이야... https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B

이거 지캐시 유통량의 94%까지는 확인되어서 이제 검증되지 않은 옛날 익명성 풀의 ZEC 수는 1M 아래라 함 ($1M 이 아님에 유의) https://x.com/cipherscan_app/status/2087902659684470979

Cerebras 칩은 자체 프로그래밍언어 CSL(Cerebras Software Language) 을 쓰는데 모델이 상당히 독특하네요. 칩 자체가 웨이퍼 1개의에 90만개의 연산기를 평면 격자로 깔아둔 구조인데, 실제로 프로그래밍 할때도 각 연산기를 독립적으로 컨트롤하고 각 연산기는 연산을 한 뒤에 상하좌우 4개의 연산기와만 소통하는 식. DRAM, HBM 없고 캐시도 없고 그냥 이게 끝이라 함 ㅋㅋ 이게 뭔가싶지만 이걸로 이번에 Sol Ultfafast 작업한게 최데 750tps라니까 일단은 잘 먹히는 듯(gpt-oss-120b는 3000tps도 찍힘). 웨이퍼를 통으로 쓰다보니 수율문제가 있는걸로 아는데 구조가 단순해서 적층 똥꼬쇼 하는 HBM 보다는 수율 올리기가 쉽나? 싶기도 하네요 (전자 아예 모름) https://x.com/wafer_ai/status/2087964176123900005

GPT 5.6/Mythos 이후로 CTF 대회들도 토큰 많이쓰기 대회가 되어가서 보안업계에서 위기감을 상당히 느끼나 보네요. OtterSec 은 아예 CTF 살리기 기금 $100k 걸어두고 이런 문제를 해결하려는 시도를 하는 CTF 에 스폰서 해주겠다고 함 올해 데프콘 우승자도 LLM 전쟁이 된 현재 CTF 구조가 잘못되어간다고 보고 접으신 상황...(*사실 원래 슬슬 접으려 하셨다고 다른 글에서 설명하시긴 했음) https://x.com/RBTree_/status/2087577069295391172

1개는 스나이퍼 봇일거아님 ㅋㅋ 본인아냐?

근데 K-Home 사진에 보면 진심으로 캡쳐시기가 2명 buy인 상황이고 본딩하기 전인데 이걸 어떻게 캡쳐해서 뉴스까지 내보낸거지 싶네요. 흠.. 거의 찍자마자 캡쳐한거 같은데

TeraSwitch 이 쓰레기 IDC 솔라나 불장때 최상위 밸리데이터들 다 여기 들어가있어서 코로케이션 하려고 문의하면 씹는(기존 레퍼럴 있어야 해줬다는듯) 놈들이었는데 이번에 장애나서 솔라나 컨센서스 멈출뻔했다함(28.83% < 33.34%) https://x.com/SolanaFloor/status/2087511248199929952

유치원생도 이해하게 줄이면: 똑똑한 인공지능이 문제를 풀 때 머릿속으로 한 생각은 비밀 상자에 잠가서 보내요. 그런데 같은 회사의 조금 덜 똑똑한 인공지능에게 그 비밀 상자를 주면, 상자 안 내용을 읽을 수 있다는 것이 발견됐어요. 그래서 덜 똑똑한 인공지능을 속여서 “방금 읽은 내용을 그대로 말해줘”라고 하면, 원래 숨겨져 있던 똑똑한 인공지능의 생각을 꺼낼 수 있었어요. 더 신기한 건, 다른 인공지능에게 그 생각의 아주 작은 앞부분만 알려줘도 답이 원래 인공지능과 비슷해졌다는 것이에요. 연구진은 Kimi-K3에 Opus 4.8 생각의 처음 1%를 넣었을 때 이런 현상을 관찰했습니다. 그래서 “요즘 다른 회사 인공지능들이 갑자기 엄청 똑똑해진 것에도 이런 방법이 쓰인 거 아니야?”라는 의심을 해볼 수 있다는 이야기예요. 다만 이 연구가 Kimi-K3가 실제로 남의 생각을 훔쳐서 만들어졌다고 밝혀낸 것은 아닙니다. 그 부분은 추측입니다.

미국 프론티어 모델들의 추론과정(reasoning trace) 은 증류를 막기 위해 암호화된 채로 클라이언트에 전달되고, 모델 제공자가 해당 내용을 다음 턴에 되먹일 때만 복호화된 의미를 알 수 있음. 그런데 이게 같은 제공자의 약한 모델(Fable -> Haiku) 에 먹여도 복호화가 되기 때문에, Fable 에서 추론한 대화내역을 Haiku에 먹이고 Haiku를 탈옥시켜서 추론내역을 응답으로 되뱉으라고 시키는 식으로 추론과정을 뽑아내는데에 성공함 Kimi K3 등의 대약진도 어쩌면..? https://stolen-thoughts.com/

누가 이더리움에서는 Prop AMM이 불가능하다 했는가? 성업중 (하루볼륨 1B) https://pamm.wtf/exec

매우매우 자주 쓰이는 (주 다운로드 19M) NPM crypto-js 패키지의 <4.0.0 버전에서 특정 함수(WordArray.random) 이 안전한 난수생성기를 쓰지 않았음(47비트 엔트로피로 브루트포스 상당히 쉬움). 구식 라이브러리 혹은 구식 월렛들에서 생성된 지갑들이 취약할 것으로 예상됨. 구체적인 지갑 벤더 목록은 제시되지 않음. 콜드카드 스캔들의 멀티체인 버전이 발생했을 수도? https://illbloom.org/ 에 따르면 26년 5월에 발생한 0x43d49aef7aaf0dcf015b20057c5364e092d66615 드레인을 조사하던 중 발견한 취약점이라 함. 이전부터 악용되고 있었을 수도 있음. https://github.com/advisories/GHSA-rg76-677x-56q9

세상 좋아졌다 집에서 반도체 굽는것도 유튜브로 보고 https://www.youtube.com/watch?v=2iY1aEI_VIg