Neo Choi

10+ yrs Software Engineer | M.S. AI | Ex-@Hyundai | All-in on $TSLA.

[Tibo @thsottiaux]

Good Sunday. Reset has been propagated to accounts and we landed some fixes to usage for things mentioned yesterday as issues we found. You should feel a positive difference. More to come tomorrow and will keep communicating.

[Neo Choi @BVUtMsLjgY]

@PcIOvebbCbTdSTb 멋진 비유네요

[펭귄 @babybluecream]

GPT 공부법ㅣ260822

1. 제일 먼저 스터디 모드를 켜는 것부터 시작함

챗지피티 프롬프트 창에서 도구 메뉴를 열고 스터디 앤 런을 고르면 됨

그다음 내가 뭘 공부하는지 내 수준은 어디인지 어떤 도움을 원하는지를 말해주면 됨 또는 https://t.co/NvtE6EgdTi 로 바로 들어가도 됨

이거 하나만 켜도 답 뱉는 기계가 질문 던지는 코치로 바뀜

2. 공부 자료를 통째로 올려두고 시작하는 게 실전에서 제일 큰 차이를 만듦

강의 슬라이드 리딩 필기 필요한 자료를 다 업로드한 뒤 스터디 모드로 전환하는 방식임 GPT가 내 교재 안에서만 놀게 되니까 엉뚱한 일반론이 확 줄어듦 자료 없이 물으면 인터넷 평균값이 나오고 자료를 깔면 내 시험 범위가 나옴

3. 첫 프롬프트에 맥락을 최대한 구체적으로 박아넣는 게 핵심임

예를 들어 나는 기초 화학을 공부 중임 간단한 반응식 균형은 아는데 산화환원이 들어가면 막힘 한 단계씩 질문해주고 내가 논리를 설명하기 전엔 최종 답을 주지 말라는 식으로 조건을 거는 것임

수준 아는 것 막히는 지점 마감일을 한 번에 던지면 눈높이가 즉시 맞춰짐 막연히 알려달라 하면 시간만 날아감

4. 연습문제를 올린 뒤 새 문제를 뽑아 스스로 풀고 오답을 해부하는 루프가 가장 강력함 연습시험을 올리고 그 개념들로 새 문제 다섯 개를 만들어달라 한 다음 내가 다 풀고 나서 각 문제의 정답 풀이를 단계별로 짚어주고 내 논리가 어디서 틀어졌는지 설명해달라 하는 방식임

정답 확인이 아니라 내가 어떻게 틀렸는지를 보는 게 진짜 학습임 이걸 반복하면 패턴 인식이 아니라 실제 풀이 근육이 붙음

5. 틀린 것만 모아 약점 소주제를 뽑고 거기에 맞춘 미니 레슨을 받는 게 시간 대비 효율이 최고임 내가 놓친 문제들을 근거로 지금 복습해야 할 핵심 소주제 세 개를 뽑아달라 하면 그 빈틈에 맞춘 짧은 강의를 만들어줌

잘하는 단원 다시 보는 건 마음만 편하고 점수는 안 움직임 못하는 세 개만 파는 게 벼락치기보다 훨씬 남음

6. 시나리오 문제를 하나씩 던지게 하고 선택지마다 왜 맞고 틀린지 캐묻는 드릴이 실전 감각을 만듦

이 주제를 가르치되 시나리오 문제를 하나 주고 내 답을 기다린 뒤 각 선택지가 왜 맞고 틀린지 설명해달라는 프롬프트를 씀 한 번에 한 문제씩 내가 먼저 답하고 그다음 해설을 받는 리듬이 중요함 실제 시험 문제는 함정형이라 이 방식이 잘 먹힘

7. 복습 스케줄은 간격 반복 날짜를 아예 숫자로 짜달라 하는 게 실전임 1 3 7 14 30일 리뷰를 자동으로 잡아주고 인출 방식을 섞어가며 진행 상황을 추적하게 설계할 수 있음

오늘 배운 걸 이틀 뒤 다시 일주일 뒤 다시 되돌아오는 구조로 만들면 기억이 오래 감 원하면 앙키용 CSV 카드로 뽑아달라 해서 플래시카드로 바로 넘길 수도 있음

8. 파인만식으로 내가 GPT에게 설명하고 채점받는 걸 한 사이클씩 끼워넣어야 함 개념을 내 말로 쉽게 풀어 설명하면 GPT가 학생 역할로 허점과 빠진 부분을 지적하게 하는 방식임 파인만 봇으로 배운 그룹이 수동적으로 배운 그룹보다 회상 성적이 높았음 설명하다 막히는 지점이 곧 내가 진짜로 모르는 지점임

9. 시기별로 스터디 모드를 켰다 껐다 하는 운용이 고수들의 실전 팁임

개념을 익히는 학습 단계에선 스터디 모드를 켜서 소크라테스식으로 천천히 가고 문제를 대량으로 빠르게 도는 시나리오 드릴 주간엔 스터디 모드를 꺼서 속도와 물량을 확보하는 식임

느리게 이해할 때와 빠르게 반복할 때를 구분해야 함 계속 소크라테스식으로만 가면 진도가 안 나가고 계속 답만 받으면 안 남음

10. 마지막은 검증과 과의존 방지임 이걸 안 하면 앞의 아홉 개가 다 무너짐

특히 자격시험처럼 버전이 있는 시험은 공식 시험 요강 파일을 프로젝트에 올리고 요강에 없는 내용은 없다고 명확히 말하라 옛 버전은 참조하지 말라고 지시를 박아둬야 함

안 그러면 옛 버전과 신 버전을 섞은 그럴듯한 오답이 나옴 중요한 사실은 늘 원출처로 다시 확인하는 게 안전함

2025년 실험에서 챗봇으로 공부한 쪽이 사십오 일 뒤 시험에서 57.5 퍼센트

전통 방식이 68.5 퍼센트를 맞혔는데 편함에 기대 힘든 사고를 넘겨버리면 기억에 안 남는다는 뜻임

GPT는 나를 굴리는 도구일 뿐 사고는 끝까지 내가 떠안아야 실력이 됨

[크롱 @Krongggggg]

앤트로픽 사람들이 요즘 많이 쓰는 스킬 ㅋㅋ

/eli5 [원하는 거 넣으면]
완전 초보한테 설명하듯이 큰 그림 넣고 글은 거의 없는 HTML로 쭉 뽑아줌
공식 플러그인으로 넣을까 고민 중인데 일단 커뮤니티에 올려둠
claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community claude plugin install eli5@claude-community
모듈 어떻게 돌아가는지
왜 이런 트레이드오프 했는지
사고 원인 뭔지 이런 거 설명 받을 때 좋대 ㅋㅋ

[Elon Musk @elonmusk]

@JonErlichman I know this sounds crazy right now, but I think both SpaceX and Tesla will exceed these estimates

[Gallery X @realgalleryx]

27년 다닌 Google을 왜 떠났느냐는 질문에 Jeff Dean이 먼저 꺼낸 말은 회사 자랑이었다.

구글에서 보낸 시간에 깊은 애정이 있고 동료들이 대단하다고 했다. 남은 팀도 괜찮고 Gemini를 훌륭하게 만들 계획이 있으니 잘될 거라고 했다. 떠나는 사람이 남는 쪽을 먼저 변호했다.

이유는 뒤에 나왔음. 열 명이 팔로알토 사무실에서 과학과 엔지니어링 자동화 하나만 파는 미션임. 구글 안에서도 할 수 있었겠지만 큰 조직에 붙는 자잘한 방해를 잘라내는 쪽을 골랐음. Sanjay Ghemawat, Quoc Le, Oriol Vinyals와 차린 Discovery Loop다.

마지막 말이 오래 남는다. 그 지원 없이 나가는 건 조금 떨린다고 했음. 27년 쌓은 인프라를 두고 나오는 이유가 보상도 직급도 아니라 집중이라는 게 지금 AI 판 인재 이동의 전부임.

[눈떴 @Awaken_Eyes]

🚨 [속보] 트럼프, CBDC 전면 금지 선언

[Tesla Robotaxi @robotaxi]

The golden future is upon us

[Gallery X @realgalleryx]

Grok 1은 12명이 48시간을 안 자고 냈다.

Ray Summit에서 xAI 공동창업자 Jimmy Ba가 이렇게 말했다. 재능 있는 사람들을 한곳에 모아 압을 가하면 다이아몬드가 나온다는 것. 전원 출근에 소수 정예. 출시 이틀 전에 Elon이 기능을 하나 더 넣으라고 함. 장소는 건물 지하. Grok 2는 30명이다.

그다음 Grok 4가 ARC-AGI와 Humanity's Last Exam에서 이름을 올렸다. Grok Code Fast는 OpenRouter에서 제일 많이 쓰는 코딩 모델이 됐다.

따라잡은 이유는 야근이 아니다. 큰 랩은 사람이 더 많은데 방향이 여러 쪽으로 흩어진다. 12명은 흩어질 자리가 없다. 회사 전체를 한 방향에 묶어 두는 게 속도다.

Jimmy는 같은 자리에서 연구라는 말 자체를 xAI 안에서 안 쓴다고 했다. 달까지 거리와 방향은 이미 정해져 있고, 남는 건 공학이라는 것. 새 논문을 기다리지 않는다. 이미 나온 아이디어 조합을 남보다 빨리 도는 팀이 어느 길을 갈지 먼저 고른다.

OpenAI를 따라잡은 핵심은 머리가 더 많아서가 아니다. 방향이 안 흩어지게 만든 조직이다.

[리얼치킨보이 @RealChickenBoy9]

테슬라는 오늘 네바다 교통 당국 회의에서 오스틴에서 최초의 대중 사이버캡 탑승을 곧 시작할 계획이라고 밝혔습니다.

[Andrew Ng @AndrewYNg]

New: A map of the most important skills in AI Engineering. https://t.co/VVkn1Dqp1N

[Elon Musk @elonmusk]

Grok 4.6 is now out 🚀🚀🚀

Smart, fast & amazing bang for buck!

[Spotify Engineering @SpotifyEng]

We just launched Xirp, a vendor-neutral agentic development environment. One place to manage agent sessions across @ClaudeDevs, @GeminiApp CLI, and @OpenAI Codex. 1,300+ @Spotify engineers already use it. Now it's available for you to try. Learn more at https://t.co/Hwo8Qqx4OI.

[오주안 @ojuanInvest]

테슬라 비중을 지난 금요일부터 20% 늘리고, 오늘 30%까지 올리려는 이유

지난 금요일부터 테슬라 비중을 20% 증가시켰고, 오늘 추가로 올려 전체 포트폴리오 대비 30%까지 확대하려고 합니다.

이는 단기 변동성에 대한 대응이 아니라, 향후 로보택시 확장과 EPS가 2분기를 바닥으로 점진적으로 우상향할 것이라는 판단에 따른 선제적 대응입니다.

현재 주가는 52주 고점(498달러) 대비 30% 이상 빠진 수준입니다. 2분기 실적 발표 직후 급락하며 한때 300달러 밑으로도 갔다가 반등한 상태죠.

이 정도면 바닥도 확인했고 고점 대비 상당히 많이 조정받은 구간이라, 매수하기 좋은 가격대라고 봅니다.

[Muskonomy @muskonomy]

NEWS: BlackRock added about 6 million more Tesla shares last quarter, worth roughly $2.5 billion.

The buy pushed its total stake to 214,123,129 shares.

BlackRock is one of Tesla's biggest institutional shareholders, second only to Vanguard.

The move came in the second quarter of 2026 and shows up in BlackRock's latest SEC filing.

A money manager this big adding this much is a strong vote of confidence in Tesla.

Source: BlackRock Q2 2026 13F filing, August 2026

[Tesla Europe, Middle East & Africa @teslaeurope]

FSD Supervised has been trained & tested on 2.2 million km across 19 EU countries, handling edge cases most people wouldn’t see in their lifetime