BSPK
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PhD in EE, former AI researcher, now in strategic planning. I aim to spot and share the changes that advancing technology will bring—before they arrive.
Joined January 2017
뭘 만들고 싶은지, 어떤 문제를 풀고 싶은지, 왜 그게 중요한지. 실행력이 무한에 가까워지는 세상에서, 실행 자체는 더 이상 희소한 자원이 아닙니다. 희소한 건 방향을 정하는 힘, 좋은 질문을 던지는 능력, 그리고 무언가를 끝까지 밀고 가려는 동기입니다. 하고 싶은 일이 많은 사람들에게는
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팔았냐고 물어보고싶은 요즘 🤔
@Semicon_player @YounghoYh_PARK 제 주변에 인간지표가 있는데, 딱 작년 9월에 대출해서 비트코인 & 이더리움 구매하더군요. 참고로 이번주 목요일 점심에는 골드바를 사셨 ...
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세번째 조언: 너가 뭘 하겠다고 나서면, 70%는 관심이 없고, 30%는 비난한다. 원래 그렇다. 그걸 받아들여라. 임원 개인면담 중
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두번째 조언: 회사에서 뭘 하겠다고 나서면 그건 불가능하다 말하는 사람이 꼭 나온다. 그래도 하면 된다. 누굴 방해히는 것도 에��지가 든다. 첫번째 기획 과제 통과후 식사자리
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회사들어와서 도움이 된 첫번째 조언: 인건비는 비용인데 투자비는 실적이다. 너가 회사돈을 많이 쓸수록 더 큰 실적을 낸 것이다. 입사 일주일차 연구위원 티타임
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뉴럴넷의 본질은 연결이다. 입력 신호가 들어오면 일련의 변환을 거쳐 출력되고, 네트워크가 커질수록 성능이 올라간다. 병목은 명시적 연결에서 발생한다. 뉴런 간 신호는 추상적이고 함축적이지만, 언어는 명시적이다. 그래서 개체 간 연결은 언제나 비효율을 동반하며, 일정 규모를 넘어서면
@AI_bot_manager 사람도 에이전트도 시스템 단위 효율은 커뮤니케이션 이슈🙂
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기사 제목보다 눈여겨 봐야 할 표현은 Mark Zuckerberg wants everyone inside and outside his company to eventually have his or her own personal artificial-intelligence agent. 모두가 개인 에이전트를 가지길 원한다는 것. Meta의 새로운 비지니스가 될 수 있다. https://t.co/UBLJL0l2Rs
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테슬라 반도체 전략이 제 예상과 조금 달라졌군요. 역시 예측은 어렵습니다. AI6가 옵티머스와 데이터센터가 공유하는 칩이고, AI7은 D3라는 우주용 칩으로 나오게 될거 같습니다. 이는 지상과 우주의 물리 환경 차이와 피지컬 - 에이전틱 결합에 따른 변화로 보입니다.
@yeoulabba 잘 읽었습니다. 👍 저는 Dojo를 중단한 이유, 그리고 다시 시작하는 큰 이유 중에 하나가, Dojo3를 위한 별도 칩이 필요하지 않기 때문이라고 예상합니다. 학습을 위한 별도 칩은 점점 필요 없어 질 것입니다. AI7과 같은 추론칩 클러스터가 바로 Dojo3 가 될거라 생각합니다.
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이는 GPU & Memory 뿐만 아니라 CPU & Storage에도 적용됩니다. Vibe coding의 결과물은 SW이고, SW의 출력은 정보 덩어리 입니다.
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여러 회사가 첨단 칩을 만들고 있지만, 완전 재사용 로켓을 만들거나 SpaceX 규모를 달성한 회사는 없다는 점을 고려하면, Starship이 더 어렵다고 생각하지만, 두고 볼 일이다. Terafab은 기술적으로 두 개의 팹으로 구성되며, 각각 하나의 칩 설계만 생산한다. 이렇게 하면 공정 흐름이 크게
@markusdd5 Given that several companies make advanced chips, but no companies have ever made fully reusable rockets or achieved SpaceX scale, I think Starship is harder, but we shall see. Terafab will technically be two fabs, each making only one chip design. This greatly simplifies
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마치 2020년 Scaling law가 처음 발표 되었을때와 유사한 기분을 느끼고 있습니다. 사람은 지수적 증가를 직관적으로 이해하지 못하나, 자연은 지수적 스케일에서 움직입니다. https://t.co/IqDfsumCsZ
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KV Cache압축은 당연히 계속 될것입니다만, 압축이 무손실이라는 의미가 아니며, 결국 벽을 만납니다.(할루시네이션…) 업무 대행을 생각하면 여전히 컨텍스트 확장의 니즈가 압도적으로 큽니다. (심지어 대부분의 에이전트는 아직 문자만 다루고 있습니다.) 전문가분들의 머리속 컨텍스트를
@GuteslaX 또 바로 올려주시는군요 ㅎㅎ 이럴 때 인간의 컨텍스트 메모리는 상상 이상으로 크다는 생각이 듭니다. 저는 심플하게, 메모리 계층화는 최적화의 문제이고 시간이 지나면 당연히 더 잘할 것이라 가정할 수 있다고 봅니다(결국 KV hit 확률의 문제이니까요). 다만 '업무'를 대신하기엔 지금의
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뉴스레터나 레포트 작성 제외 기업에서 OpenClaw, NemoClaw 를 쓸때 시도해볼만한 아이템이 있으신가요? (적고나서 보니 회사 업무가 다 레포트 작성 아닌가 싶기도 하네요 ㅎㅎ) 보안 문제 때문에 내부 자료는 거의 접근 불가일거 같습니다.
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@JackXJong 테슬라, 엔비디아, 팔란티어에서 모두가 배웠어야 한다고 생각합니다 ㅎ 아이러니하게도 지금 가장 사랑 받는 세 주식은 수익률이 높지 않죠. 다음 스케일링을 찾는게 핵심이 아닐까. (아마추어) 투자자로써 생각 중입니다.
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