I've got an agent in a loop optimizing a renderer with the goal to minimize frame times (and tests to measure). It got times down from 88ms to 2ms and allocations down from ~150K to 500. Sounds good, right? Wrong. This is exactly why agent psychosis is a big fucking problem.
As an experiment, I rewrote the Ghostty core render state in Go, with access to identically laid out data structures as Ghostty and the exact same validation tests. I made a purposely naive renderer (simple, correct, but slow). 88ms per frame with 150,000 allocations (horrendous, lol)!
I then kickstarted a Ralph loop to bring the frame times down. I told it it can't modify input data structures or the public API or tests (they're correct), but it can do anything else it wants. It got to work.
It has worked for about 4 hours. I've spent around $350 on this experiment so far. The results?
88ms => 1.5ms
150K allocs => ~500 allocs
Incredible right? Nope.
My hand-written renderer I ported has frame times (same benchmark) of ~20us (0.020ms) and 0 allocations in the update path.
This is the problem with psychosis and lacking systems understanding. If you don't understand the system, you're going to accept that this is an incredible result. If you understand the system, you'll see better solutions immediately and can do roughly 75x better on throughput.
The people who blindly trust agent output are in the former camp. They're sheeple, overdrinking from a fountain of mediocrity.
Standard disclaimer: I use AI all the time. I like AI. The point I'm making is to not blindly accept results. Think. Analyze. Learn.
요즘 개발자탐라 너무 재미없다 프로그래밍 순환떡밥이라도 보고싶다 대체 Opus 4.7이 박다라는 단어 쓴다는 얘기만 며칠동안 하는건지 이건 이제 코딩얘기조차도 아니다 차라리 맨날 돈얘기하던 시절이 좀더 지성이 느껴지는거같다 VRChat이 == 연산자 오버로딩 그지같이했다는 글이 1000배는 재밌다
안녕하세요, 토스뱅크입니다.
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허위사실 유포에 대해서는 신중하고 엄정하게 대응하겠습니다.
감사합니다.
토스뱅크 드림
98년에 구글이 이긴 건 결국 정리가 검색한테 졌기 때문임. 지금 AI 판에서도 컨텍스트 그래프니 뭐니 정리에 집착하는 거 보면 예전 폴더 구조 만들던 시절이랑 똑같음. 팀 단위 지식 베이스는 관리하려고 드는 순간 망하는 거라 걍 에이전트가 실시간으로 필요한 것만 낚아채는 게 맞음 ㅋㅋㅋ 구축하는 맛에 취해서 유지보수 지옥으로 기어들어가지 말자.
AI 기업이 F/OSS 코드로 LLM 훈련하는 걸 막을 게 아니라, 훈련한 모델을 공개하도록 요구해야 한다고 생각합니다.
철수가 아니라 재전유! GPL이 그랬던 것처럼요.
훈련 카피레프트에 대한 글을 썼습니다: 〈F/OSS 史唯: 우리는 LLM을 거부할 게 아니라 되찾아 와야 한다〉
https://t.co/NHpm1yLgmy
1. 스마트폰을 개통하는 순간, 기기에는 광고용 고유 식별자가 부여됩니다. 안드로이드는 GAID, 아이폰은 IDFA 라고 부르는데, 쉽게 말해 '니 이름은 이제 A1B2-C3D4 야.' 라고 딱지를 붙이는 셈이죠.
앱들은 서로 다른 회사(X, 인스타그램, 쿠팡 등)가 만들어도, 이 고유 식별자는 공유할 수 있습니다. 앱 A에서 한 행동이 앱 B에서도 "아, 아까 그 A1B2 기기" 라고 식별되는 겁니다.
경쟁사(인스타, X 등)끼리 직접 손을 잡고 누가 뭘 봤다고 알려주지는 않고...
2. 중간 다리 역할을 하는 것이 서드파티 데이터 브로커, 혹은 애드테크 기업들입니다.
브로커들은 여러 앱에서 정보를 긁어모읍니다.
"ID A1B2는 X 앱에서 디저트 관련 키워드에 머물렀음."
"ID A1B2는 지도 앱에서 성수동 카페를 검색했음."
"ID A1B2는 쇼핑 앱에서 초콜릿을 장바구니에 담았음."
브로커는 이 정보를 묶어서 "30대 남성, 최근 디저트 관심, 구매 의사 높음"이라는 라벨을 붙여 광고 시장에 내놓습니다.
3. 인스타그램 앱을 켜고 스크롤을 내리는 그 짧은 찰나에, 경매가 벌어집니다.
인스타: "지금 A1B2-C3D4가 유저가 접속했습니다. 이 사람에게 광고 띄울 분?"
광고주: "나는 최근 디저트에 관심 보인 사람을 찾아."
매칭 시스템: "데이터 브로커 정보를 보니, A1B2가 아까 X에서 두바이 초콜릿 봤대요. 조건 일치!"
낙찰: "두바이 초콜릿 광고 낙찰! 땅땅!" ㅡ> 화면에 광고 송출.
이 모든 과정이 당신이 스크롤을 내리는 사이에 순식간에 처리됩니다.
4. 물론 막을 수 있습니다.
아이폰은 팝업을 통해 "앱에 추적 금지 요청"을 하여 식별자 접근을 막을 수 있고, 안드로이드는 설정에서 광고 ID를 삭제할 수 있습니다.
하지만 ID를 삭제한다고 해서 광고가 안 나오는 게 아닙니다.
5. 당신이 30대 이성애자 남성인데, 헐벗은 남자 두 명이 묘한 자세로 엉겨 붙어 있는 만화가 대문짝만하게 뜨겠죠.
아니면 피지를 짜거나, 발 껍질을 벗기거나, 입 냄새 나는 캐릭터 치료하는 더러운 클로즈업 광고가 뜰 겁니다.
6. 광고 ID가 있을 때는, 삼성, 나이키, 명품 브랜드 같은 비싼 광고주들이 입찰합니다.
"이 사람 30대 직장인이네? 구매력 있겠다. 비싸게 불러!"
고급스럽고 정교한 맞춤형 깔끔한 광고가 송출됩니다.
7. 광고 ID가 없을 때는, 비싼 광고주들은 입찰을 포기합니다. 우리 타겟인지 아닌지 모르는데 비싼 단가를 못 맞춰주죠.
그 빈자리를 단가 싼 저질 양산형 광고주들이 헐값에 차지합니다.
이들은 10,000명한테 뿌려서 1명만 다운받으면 이득이라는 식으로 무차별 살포를 합니다.
취향 분석이 불가능하니, 인간이라면 무조건 받을 수밖에 없는 가장 강력하고 저급한 자극을 쓰는 겁니다. (더러운 것, 징그러운 것, 환공포증 유발 이미지)
그래서 역설적으로 쾌적한 눈을 보호하려면 정보를 좀 넘겨주는 게 나은 상황이 되어버린 거죠.