AI는 '내 직업'을 대체할 수 없다는 화이트칼라와 이야기해보면, 보통 오히려 AI를 너무 높이 평가하기에 위와 같은 결론을 내리는 경우가 많다. AI는 전일근무는 가능하지만 전지전능한 무보수 하인은 아니며, 분명한 한계가 존재하고 그 한계를 극복할 많은 도구를 필요로 한다. 그런데 AI를 마치

그냥 클로드 팀 한번 만들어봤는데 10분만에 토큰 리밋 소진하는거 실화?

코인과 AI를 둘다 건드려본 사람이라면 아마 나와 비슷하게 느끼고 있을 것 같은데 "agent"란 단어가 "layer"만큼 많이 보이는거 같음

아 실제 투자 알고리즘은 공개되지 않았지만 투자 시뮬레이션 기록은 공개되어있는데, AI에게 물어보니 volatility harvesting 전략을 사용했다고 함

AI 활용한 트레이딩(이 페이퍼에서는 '집합투자알고리즘/CoinAlg'이라고 명명)이 코인판에도 꽤 여러번 돌았던 것으로 기억하는데, 이 집합투자알고리즘이 직면할 수 밖에 없는 '투명성 트레이드오프'에 관한 페이퍼다. 만약 이 '투자알고리즘'이 불투명하고 프라이빗하다면 이는 인사이더

@pixiv

[생성형 AI는 인간 예술가의 자리를 빼앗는가?] 노벨AI의 출시 이후부터 @pixiv 플랫폼을 조사한 결과, 인간 크리에이터는 - 이전보다 적은 컨텐츠를 투고하고 - 이전보다 작은 관심을 받는다. 하지만 오히려 생산성이 높은, 프로 크리에이터일수록 더 많은 타격을 받았으며, 저퀄리티

https://t.co/QpH545BsLt

LLM 모델이 커질수록 편향이 심해진다? 다들 들어봤을 프레이밍 문제 (대책 A를 선택하는 경우, 400명이 죽는다. 대책 B를 선택하는 경우, 아무도 죽지 않을 확률이 1/3이고 600명이 모두 죽을 확률은 2/3다.) (대책 A를 선택하는 경우, 200명을 살릴 수 있다. 대책 B를 선택하는 경우, 600명 모두

개인적으로는, AI로 이것저것해보면서 가장 경계해야될 마인드셋이 "내가 뭔가하고 있다는 착각"인 것 같다.

URL은 아래와 같습니다 https://t.co/2j2ge1GrXJ

매일 다양한 소스에서 흘러 넘치는 AI 관련 뉴스, LLM 사용 꿀팁 놓치지 않으려다 편두통 올 거 같아서 그냥 셀프로 하나 만들었습니다 (ft.@hodl_gap) AI 관련 뉴스와 고수들의 꿀팁 보따리를 큐레이션 해서 매일 페이지에 쏠 예정입니다 1. 점차 경제/금융 관련 데이터도 업뎃 예정입니다 2.

올해 고티를 휩쓸었던 클레르 옵스퀴르가 AI 이슈로 고티를 박탈당한 시점에 아픈 마음을 위로해줄 연말의 게임 친구들을 알아보자. @pathofexile POE2는 지금 드루이드 신규 직업과 새 액트가 추가됨 @PlayTheBazaar 는 하스스톤전장-라이크 백팩히어로-라이크 게임인데 참 재밌음

What’s next in AI in 2026? Stanford HAI's leading researchers just dropped their predictions: @landay https://t.co/0eRDUypDCZ

SF Fed study examines 150 years of U.S. tariffs and find that they lead to lower inflation and weaker aggregate demand (which raises unemployment) https://t.co/d7d9WmIHHJ

Fascinating how different chains responded differently to the $128M @Balancer hack. Berachain had validators halt the network (Balancer very tightly integrated into their ecosystem). Polygon validators censoring hacker's transactions to freeze them in place. Sonic added

LLMs can get "Brain Rot"! Continual pretraining on junk, high-engagement web text causes lasting "cognitive decline" in LLMs, reducing reasoning, long-context, and safety performance. The main failure mode is thought-skipping, where models skip reasoning steps and adopt “dark”

사용자의 입력값(prompt)와 LLM 내부의 latent space(대충 LLM의 생각공간) 간에 1대1 매핑이 이루어지며, 이는 LLM이 (거의) injective하다는 것을 의미한다. 두 개의 다른 prompt가 같은 representation에서 충돌하는 것은 오히려 예외 케이스에 해당함. 이를 기반으로 output에서 prompt를

몇몇 분들께는 말씀 드렸지만, 제가 쓴 책이 곧 출판을 앞두고 있습니다! 월가에서 겪었던 일을 바탕으로, 성공적인 투자를 하기 위해 금융 시장을 알아가고, 금융 시장을 알기 위해 시장을 구성하는 사람들을 이해하자는 취지로 엮은 책입니다. 책 자체는 일화 형식으로 구성되어 읽기 쉽게

이 연구는 특히 전통적인 유가증권(예: 주식이나 채권) 없이 암호화폐만 보유한 개인들이 다음과 같은 특징을 보인다고 강조한다. - 낮은 소득과 작은 자산 - 낮은 금융 지식 - 낮은 교육 수준 (낮은 대학 졸업 비율) 아... 아앗...