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1. 어떤 실험이었나요?이 시연은 최근 구글이 발표한 AI 에이전트 프레임워크인 '안티그래비티 2.0(Antigravity 2.0)' 개발 툴을 활용한 실험입니다. 구글은 사람이 코드를 단 한 줄도 작성하지 않고 완전히 비어 있는 프로젝트 상태에서 AI 에이전트들이 스스로 협업하여 작동 가능한 운영체제(OS) 코어를 구축하도록 지시했습니다. 2. 수치와 비용이 맞나요?이미지에 언급된 수치는 구글의 공식 발표 내용과 일치합니다. 에이전트
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나노바나나 쓸때 참 많이 썼던 곳인데 안드로이드 네이티브 앱 만들 수 있게 업뎃 됐네요. 바로 접속하는 링크는 https://aistudio.google.com/apps?source=start 여기인데 눌러서 들어가보면 이렇게 나오고 여기서 만들 수 있음. 그냥 Google AI Studio 쳐서 들어갔을 때는 왼쪽에 Build Apps → 누르고 우측 상단에 [+] 버튼 클릭하면 위 화면 나옴 귀찮으신 분들은 AI Studio 앱
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반복 재현할 수 있어야 엔지니어링이고, 재현이 어려우면 아트라고 배웠습니다. LLM 서비스에는 사실 비결정론적 요소가 없는데도, 상용 LLM 모델을 동일한 과정을 거쳐서 똑같은 clone으로 산출해 내는 것은 불가능하다고 합니다. 왜 그런지 궁금해서 물어봤습니다. 질문 LLM은 결정론적인가? 즉, 동일한 모델에 동일한 트레이닝을 한 후 동일한 질문을 던지면 결과가 동일한가? 답변 완전히 결정론적(deterministic)일 수도 있고, 아닐 수도
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최근 여행 AI 관련 데이터를 보다가 좀 흥미로운 포인트가 있었습니다. 사람들이 AI로 여행 추천받고 일정 짜는 건 꽤 자연스럽게 받아들이는데, 막상 “예약까지 대신 진행할까요?”가 되면 갑자기 거부감이 커진다고 하더라고요. 처음엔 저도 그냥 AI 성능 문제가 아닐까 생각했습니다. 추천 품질이 아직 부족해서 그런 줄 알았는데, 보다 보니 오히려 핵심은 신뢰랑 통제감에 가까워 보였습니다. 생각해보면 추천은 틀려도 부담이 적습니다. 다시 검색하면 되
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조만간 AGI가 출현한다면 금방 ASI가 출현할 것이라 합니다 ASI는 인간보다 지능이 월등히 우월해서 ASI가 행하는 추론이나 행동이나 증명은 인간도 이해할 수 없는 상황이 온다는 것이죠 예를 들면, ASI가 만일 Riemann 가설을 증명하더라도 그 증명이 너무 난해하면 전세계 수학자들 중에서도 아무도 이해 못하는 그런 상황이 올 수도 있다는 Superintelligence - Wikipedia 초지능 - 나무위키
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영 AI 스러운 디자인에서 벗어나질 못하네요… 디자인 영역 순수 AI 로만 대체가 가능하긴 한건가.. 안티가 구린건가
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요즘 생성형 AI 도입 사례들을 보다 보면 개인 생산성은 확실히 올라갑니다. 문제는 조직 단위로 가는 순간부터였습니다. 처음에는 다들 모델 성능이나 프롬프트 문제라고 생각합니다. 저도 그럴 줄 알았습니다. 근데 실제로 막히는 건 다른 데였습니다. - 결과물 누가 검수할지 - 어디까지 자동화 허용할지 - 기존 프로세스랑 어떻게 연결할지 - 팀마다 다른 사용 방식 어떻게 맞출지 - 오류 났을 때 책임은 누가 질지 이런 운영 문제가 계속 나오더
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이번에 어떻게 하면 클로드코드를 잘 쓰는걸까에대해 공부하고있는데 서브에이전트, 팀, 스킬, MCP연결 등등 공부할게 너무많네요 ㅠㅠ 이제 md파일은 정리하긴했는데 추천하는 skill이나 mcp있으신가요??? 또 최근나온 팀 vs 서브에이전트 중에 일반적으로 사용할때 어떤게 더 나을 지 궁금합니다!
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Appshots, Goal 모드 등 — 26.519Appshots가 이제 macOS의 Codex 앱에서 제공됩니다. 양쪽 Command 키를 눌러 가장 앞에 있는 앱 창을 스크린샷과 사용 가능한 텍스트와 함께 Codex로 보낼 수 있습니다. 덕분에 사용자가 직접 복사하거나 붙여넣거나 설명하지 않아도, Codex가 다른 앱의 맥락을 바탕으로 작업할 수 있습니다. 항목 내용 Goal mode 더 이상 실험 기능이 아니며, Codex 앱, IDE 확장, C
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안녕하세요. 앱 하나 조심스럽게 공유드립니다. 최근에 Ember라는 앱을 써봤는데요, 부모님이나 가족의 이야기를 목소리로 기록하고, AI가 그걸 글로 만들어주는 앱입니다. 저는 어릴 때 텍사스 조그만 동네에서 살았는데, 아시안 마켓 가려면 버스 두 번 갈아타고 한 시간을 가야 했거든요. 몇 달씩 한국 음식 못 먹다가 온 가족이 날 잡아서 봉투 여덟 개씩 들고 땡볕에서 붉은개미랑 싸우며 정류장에서 버스 기다리던 게 아직도 기억나서, 그 기억을 Ember
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https://news.hada.io/topic?id=29724&utm_source=slack&utm_medium=bot&utm_campaign=T0439Q8HNHG요약:핵심만 한방 정리하면: 잭 도시는 AI 시대에는 기존의 “관리 계층형 회사”가 무너질 수 있다고 봄 이유는 원래 위계 조직의 목적이 “정보 전달”이었는데, 이제 AI가 그 역할을 더 잘할 수 있기 때문 그래서 회사를 사람 중심 계층
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지금 삼전 노조 사태를 보면 각 회사 경영진들은 아래와 같은 모습을 꿈꾸고 있으리라 봅니다 로봇 노동자의 장점은 명확하죠 1년 365일 24시간 회사가 주말, 휴무, 주야 구분 없이 계속 가동할 수 있다는 것은 대단히 매력적입니다 식사 휴식, 커피 휴식 이런 거 필요 없고 출퇴근 필요 없고 잠도 안자고 24시간 풀 가동에 쉬지도 않고, 아프지도 않고, 화장실도 안 가고, 담배 피우러 나가지도 않고, 딴 짓 하지도 않습니다 그리고 노조처럼 골치 아프지
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길가다주웠어

カワウソ

악마사냥꾼