히야신스님

(수많은) 딴지일보 필진(중 한명)

[Nic Cruz Patane @niccruzpatane]

It will be very obvious in the future:

• People won't need a license to own a car anymore.
• Kids, elderly parents, and people with disabilities will all have independent mobility for the first time.
• The time that's usually wasted driving, can now be used for work, sleep, entertainment, etc.
• Parking lots will mostly disappear. Commercial, and personal Robotaxis will drop you off and leave.
• Insurance costs will plummet because human error is removed.
• No more drunk driving, texting while driving, or fatigue-related crashes.

Ultimately, I think car ownership becomes optional for a lot of people. You’ll just summon one when you need it.

There’s nobody more geared towards this future than @Tesla.

[Naridy@Durandal @Naridy]

코스피 진짜네 ㅋㅋㅋㅋ

[Google Earth @googleearth]

Today we’re bringing AI image generation with Nano Banana to Google Earth, letting you virtually reimagine anywhere in the real world. 🍌 https://t.co/zsgvAnbYrl

For the first time, you can generate custom images using Google Earth’s satellite, aerial, and 3D imagery. 🌎

[Kun Chen @kunchenguid]

opus 5 is a VERY interesting release for a few reasons

1. it showed that the general benchmarks we use today are almost completely useless now

opus 5 is nowhere near fable in practical use, not even close. anyone who’s used it meaningfully can tell this very quickly after a few tasks. yet opus beats fable on many benchmarks

i now trust domain specific benchmarks built with private datasets a lot more than the popular ones. perhaps the future is everyone running their own evals because the public ones are really not telling us much

2. it seems with the 5 series, anthropic is trying a new way of training models

previously, the same generation of sonnet and opus were often released at the same time or sonnet comes out before opus, which indicates sonnet and opus were trained by separate pipelines in parallel

with the 5 series, it was very clear that they trained mythos first, and then distilled it into sonnet and opus. it seems this approach has a big influence on the models

seeing sonnet 5 being a flop and opus 5 getting pretty mixed reviews already, i’m not sure this is working out

3. “how pleasant is it to work with the model” used to be a strength in claude, but now it’s not. honestly, grok is my favorite right now on the “pleasant” dimension. kimi is not bad either

it feels like both anthropic and openai are giving RLHF less care, in favor of scalable RL that’s machine verifiable

this almost looks like AI is directing humans to build a world that’s more friendly for machines rather than humans, and most humans don’t even realize they are being manipulated to help with that

almost every new generation of frontier models now talk more jargons, need more steering to do what you want, and are just less fun to work with

if this continues, AI will start to speak their own language that looks like English but average humans can’t understand. they will choose to do things that their human user never asked for. are we already failing at alignment?

[말러팔삼 @mahler83]

오늘 워크숍 11명 발표하는데 나랑 다른 한 분 교수님 빼고 전부 다 AI 생성 슬라이드를 들고 왔다. 2꼭지이면 될 걸 filler를 채워 4개씩 모양 예쁘게 생성된 슬라이드로 발표하고 있는 걸 보니 답답하더라. 자기 내러티브에 맞춰 자료를 만든 게 아니라 남이 만든 자료에 발표가 ���둘리고 있음

[Dan Shipper 📧 @danshipper]

BREAKING:

GPT-5.6 Sol is out—AND Codex has been merged into ChatGPT Desktop as ChatGPT Codex. This combo model and desktop app harness are the gold-standard for knowledge work in AI.

5.6 is powerful, fast, half the price of Fable, and my default for almost everything.

We’ve been testing it internally @every for about a month across coding, writing, design, and knowledge work.

Here’s our day-zero vibe check:

- An A-tier coder—but it’s not Fable. Sol scored 56/100 on our Senior Engineer benchmark compared to a 91 for Fable. I think the 56/100 undersells it, it's an excellent implementor, and very smart. But Fable just writes conceptually cleaner code and works better at the top end of task complexity.

PRO-TIP: Use GPT-5.6 as Fable's subagent for the most goated combo in AI coding.

- The best writer of the frontier models. It’s clearer and more concise than Fable or Opus 4.8, without the overexplaining or weird private language. It can one-shot marketing emails, help you workshop taglines, and explain complex concepts clearly. It's also super fast, which makes it easy to collaborate with.

- Design is better, but not top-tier. It has noticeably more taste than 5.5, but Fable and Opus 4.8 are still playing at a different level. See examples in the video and vibe check below.

- The real leap is knowledge work. Sol is the first model I’ve trusted to run whole loops of knowledge work—not just help with individual tasks. I use it to process email, surface decisions from meetings and Slack, find job candidates, scan Facebook Marketplace for furniture, and log my meals. It has shifted my job from doing the work to tending the system that does it.

- The merged app is fine. I was extremely worried about this because I love the Codex app. OpenAI was caught in an interesting position: How to make an agent orchestration app for regular ChatGPT consumers, coders, and businesses all in one app. They now split the interface between ChatGPT Work and ChatGPT Codex. They're basically the same except Work hides code. And "Chat" has been demoted to 2nd tier status for quick questions in either one.

It's not a big leap, but it's not a huge setback either. And it remains my favorite of the desktop agent orchestration apps.

Verdict:
If I really had to put my finger on it, I'd say Fable has way more big model smell. But that means it's a skill in itself to get value out of it—99% of people are still not there yet.

GPT-5.6 is almost as powerful, but is easy to use, fast, and relatively cheap. It should give you an early sense of where model work is going.

Full @every Vibe Check: https://t.co/cPvliu2J9c

[히야신스님 @Krowzerthe2nd]

말 끊기가 이렇게 위험합니다

[히야신스님 @Krowzerthe2nd]

https://t.co/YMasuzUstQ

[히야신스님 @Krowzerthe2nd]

기업 팔을 비틀어서 투자 유치할 수 있는 한도액은 1000억 까지입니다.
누가 그리 정했냐고요? 성경에 그렇게 적혀 있습니다. 그 어떤 정부도 기업팔을 비틀어서 1000조원을 유치하는 것은 불가능합니다.
성경적으로 허용되는 “기업 팔 비틀기 투자유치 한도”는 1000억까지입니다.

[Serio_ai @Multi_Serio_Ai]

Ai 판별기 피하는 법.

글을 다 쓴 다음

쉼표, 작은따옴표' ' 큰 따옴표" " 를 필요하건 하지 않건 찾아 바꾸기로 하나도 남김없이 지우세요.

그럼 Ai 유사도 적중률이 뚝 떨어집니다.

문법상 있어야 될 곳에 없는 게 많아질수록 검출기는 사람이 썻다고 판단합니다.
오타를 일부러 만드는거죠.

[히야신스님 @Krowzerthe2nd]

한남동 시위가 진짜 부러웠나 봄.

[AdiiX @adiix_official]

AMD CEO Lisa Su just killed Nvidia’s $4,000 AI box with a $1,499 lunchbox.

She walked on stage, held it in one hand, and ran a 235 billion parameter model live. No data center. No cloud. No rented GPU.

The chip inside is something nobody saw coming. AMD’s Ryzen AI Max+ 395 is the first x86 silicon where CPU and GPU share the same 128GB of memory. That single trick lets a desktop run models that used to need a server rack.

Out of those 128GB, Linux hands the GPU 110GB to play with. For context, an RTX 5090 gives you 32GB. A 4090 gives you 24. This box gives you more than three times either of them, in a chassis the size of a thick paperback.

The benchmark that broke the room: this chip beat an Nvidia RTX 5080 by more than 3x on DeepSeek R1 inference. A $1,499 lunchbox outrunning a $1,000 discrete graphics card on a real AI workload. Nvidia spent a decade convincing the world you needed their hardware for serious AI. AMD just put that on a desk for half the price.

Here is what nobody is telling you. A heavy AI user right now pays $200 for Claude Code Max, $200 for ChatGPT Pro, $20 for Cursor, $20 for Gemini. That is $5,280 a year leaving your account. The box pays itself off in 9 months and then runs free for the rest of its life.

Install Ollama. Pull Qwen3 235B. Point Claude Code at localhost. Same interface you already use, except now nothing leaves your machine, nothing costs per request, and no company throttles your usage at 3am when you finally have time to build.

This is the moment every AI subscription becomes optional. Lawyers stop fearing OpenAI leaks. Developers stop watching the token meter. Founders stop renting H100s for prototypes that never ship because the bill scared them.

The first thousand people to figure this out will own the next two years of private AI consulting.

Save this, and read the full breakdown article below you are watching the next shift hit before everyone else does.

[히야신스님 @Krowzerthe2nd]

덥고 습해서 그냥 다 나가 뒤졌으면..

[은마1호기 추진단 살라흐 앗 딘 @maskonplease]

이명박을 찍은 젊은 이들은 "일자리와 기회를 주겠다"는 속삭임에 넘어간거지만, 윤석열을 찍은 애들은 "저 씹선비 새끼들 꼴뵈기 싫지 않아?"라는 속삭임에 뇌가 절여진거라 같을 수가 없던 것임.

보수 정당에 표를 준 동기와 기전 자체가 달랐음.

[히야신스님 @Krowzerthe2nd]

이 얼굴들은 긍정/부정의 방향성보다 고강도 각성 상태를 보여줍니다. 그래서 정답은 얼굴이 아니라 몸 전체, 자세, 라켓 위치, 경기 흐름, 주변 맥락을 봐야 알 수 있다에 가깝습니다.

[고영혁 (Dylan Ko) @Gonnector]

Anthropic 의 Code with Claude 빅 이벤트에서 빅 뉴스가 발표됐네요.

일런 머스크의 SpaceX 와 파트너십을 맺으면서 컴퓨팅 파워가 대폭 확장된다고 하는데, 이와 맞물려서 사용량 제한이 많이 개선됩니다. 오늘부터 적용

- Pro, Max, Team 과 좌석 기반 Enterprise 플랜에서 5시간 사용량 리밋 2배로 (즉, 예전보다 5시간 한도 내에서 두 배 더 쓸 수 있습니다. 단, 주간 사용량 리밋은 그대로인 것으로 보입니다. 5시간이 제한이 더 심각했기 때문에 일단 환영. 어차피 24시간 내내 돌리는 분들은 이것보다는 아래 피크타임 사용량 제한 제거가 더 와닿으실듯)

- Pro 와 Max 구독제의 피크타임 사용량 제한 없앰 (이거 진짜 짜증났었는데...)

- 캡쳐에 있는 것처럼 Opus 모델에 대한 API 사용량 제한 대폭 완화

OpenAI 가 눈에 가시인 일런 머스크 입장에서는 Anthropic 과 파트너십을 통해 압박하는 것이...

https://t.co/ngjU60S1US

#ai #anthropic #claude

[루시퍼 @lucifer5670]

MAGA가 돈이 된다고 ? 린도의 한 의대생이 한일

미국 보수 형님들 취향 저격하는 비키니 입고 총 쏘는 금발 미녀 인플루언서 '에밀리 하트'가 알고 보니 인도 의대생이 만든 AI였다는 소식임.

돈이 궁했던 22세 의대생 샘이 구글 제미나이한테 물어봤더니 보수층이 돈도 잘 쓰고 충성도 높다고 조언해 줘서 바로 작업 들어갔다고 함. 기독교, 총기 소지, 낙태 반대 같은 자극적인 키워드만 골라 올리니까 팔로워랑 조회수가 미친 듯이 터져버림.

결국 AI로 만든 누드 사진까지 팔면서 매달 수천 달러씩 벌어 학비랑 미국 이민 자금까지 다 마련함. 정작 본인은 속아 넘어간 사람들을 엄청 무시하면서 "민주당 지지자들은 눈치가 빨라서 안 속는데, 이쪽은 너무 쉬웠다"는 식의 인터뷰까지 남김. 인도의 의대생이 AI로 미국 정치 지형을 제��로 발라먹은 사건임.

계정은 지금은 정지먹은 상태임
https://t.co/P5UJpoTuc0

[Tesla Korea @tesla_korea]

“앞으로의 이동이 더욱 자유로워질 것 같아 기대됩니다.”

서울시립북부장애인복지관에서 장애인의 이동 경험을 넓히기 위한 FSD(감독형) 특별 시승 프로그램이 진행되었습니다.

복지관에 따르면, 참여자들은 평소 운전을 하고 있지만
FSD(감독형)을 체험하며 운전에 대한 부담이 줄면서
이동에 대한 새로운 인식이 생겼다고 합니다.

놀라움을 넘어, 일상과 생각이 변화하는 경험
FSD(감독형)이 또 어떤 분들에게 도움이 될 수 있을까요?

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*FSD(감독형)은 완전 자율주행이 아니며, 모든 장애물, 도로, 교통상황을 완 벽히 인지하지 못할 수 있습니다. 운전자는 항상 주의를 유지하고 즉시 차량을 제어할 준비가 되어 있어야 합니다.
*현시점 FSD (감독형)은 모든 차량에 적용되는 기능이 아니며 일부 대상 차량 에 한하여 적용됩니다.

[고영혁 (Dylan Ko) @Gonnector]

어제 새벽에 발표한 Mythos 와는 다른 의미에서 또다른 거대한 폭탄을 Anthropic 이 오늘 새벽에 떨어뜨렸습니다.

Claude Managed Agents.

현재까지는 커스텀 에이전트를 만들기 위해서 각종 인프라와 플랫폼과 SDK, API 등을 일일이 고려해서 설계하고 만들고 관리하고... 이랬는데, 자체적인 통합 GUI 개발 환경을 제공함으로써 사용 목적과 흐름에만 집중할 수 있게끔 각종 자동화와 최적화를 해주는 (당연히 이 도구 안에서 Claude AI 가 기획/개발 전 과정에서 상호작용) 통합 개발/관리 환경을 내놓았습니다.

기존 방식으로는 몇 개월 걸리던 작업을 몇 일만에 쉽고 직관적이고, 상향 평준화된 체계성 기반으로 할 수 있게 된 것이죠. 사람이 일일이 사전에 숙지하고 알아야 했던 정보들도 알아서 챙겨주니, 문자 그대로 이 에이전트는 어떤 목적을 어떤 식으로 달성해야 한다에만 완전 집중해서 설계하면 됩니다.

이름을 보면, Agents 즉 복수형인데, 당연히 멀티 에이전트 오케스트레이션이 기본입니다.

현재 제가 직접 만들어서 쓰고 있는 AIOS 의 상당부분을 더 체계적으로 정교하게 다듬을 수 있을 것 같고, 기억에 대한 모델링 및 기억과 현재 상태와 행동 사이의 역학관계의 파악과 조정에 훨씬 더 집중할 수 있을 것 같습니다.

한편, 기존의 harness engineering 도 이 저작 도구 덕분에 누구나 본인 입맛에 ���게 더 잘할 수 있게 되었습니다.

예상했던 것이지만, 결국 harness 를 만드는 역량에서 진짜 핵심인 데이터와 프로세스 모델링만 인간/개인의 영역으로 남고 기타 나머지 부분들은 이런 식으로 AI 기반의 이 저작도구가 알아서 챙겨주는 흐름으로 빠르게 넘어가고 있습니다.

바꿔말하면 데이터와 프로세스에 대한 깊은 도메인 지식 없이 harness 를 만드는 엔지니어링 지식만 있는 케이스는 결국 이런 저작도구가 계속 확장 고도화되는 환경에서 지속적으로 생존하기 어려울 겁니다.

더불어서... 에이전트 및 멀티 에이전트 오케스트레이션 설계와 관심이 많은 분들은 이번 발표와 더불어 올라온 "관리형 에이전트 확장: 두뇌와 손의 분리" 를 반드시 읽어보시길 바랍니다.

AIOS 를 만들고 운영하면서 계속 느끼던 부분들이었는데, 뇌와 중추신경계 시스템을 만드는 ���사에서 저렇게 깔끔하게 공유해주니 속이 시원하네요. 이 내용을 토대로 저도 이것저것 더 업그레이드할 수 있게 됐습니다.

앞으로는 좀 더 추상화된 레이어와 상호작용 및 그 과정에서 생성해서 활용해야 할 로그데이터 등에 집중할 수 있으니 개인적으로는 매우 환영하는 바입니다.

Claude Managed Agents 공식 발표 글과 "관리형 에이전트 확장: 두뇌와 손의 분리", 그리고 Managed Agents 를 직관적으로 이해할 수 있는 유튜브 링크를 첨부합니다.

(댓글로 안하고 본문에 넣는 실험 진행 중. 기존에는 외부 링크가 본문에 들어간 경우 노출 제한 페널티가 있는 것이 일반적이었는데, 재검토가 필요...)

Managed Agents 공식 발표 글 - https://t.co/jok5rhrJGc

유튜브 소개 영상 - https://t.co/8mIHRWu8S4
- https://t.co/C3GCuqDOx2

관리형 에이전트 확장: 두뇌와 손의 분리 - https://t.co/C3GCuqDOx2

#ai #agent #anthropic #claude