mejia kuhn

still a bit skeptical

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@barTILT 문화대혁명은 혁명이 아니었다

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@NathanYJLee 정리하지 않고 LRU 상태로 놔두는게 가장 효율적이라고 주서들엇읍니다

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@barTILT

[望野伸二 @NUMBER12GIRL_GG]

ミンヒジンのソウル案内の記事では「TILT」という場所に特に興味を惹かれた。ミュージックバーやクラブとは異なり、極端に閉ざされた空間で高品質なスピーカーを使い、ストイックに音へ没入できるリスニングスペースだという。
酒もタバコも嗜まず、クラブにも行かないと公言している彼女だけにいかにも「らしい」セレクトだと感じる。

個人的にも「こういう場所があれば」と以前からイメージしていた空間そのもので、ソウルにあることが羨ましく感じた。

[望野伸二 @NUMBER12GIRL_GG]

ミンヒジンのソウル案内の記事では「TILT」という場所に特に興味を惹かれた。ミュージックバーやクラブとは異なり、極端に閉ざされた空間で高品質なスピーカーを使い、ストイックに音へ没入できるリスニングスペースだという。
酒もタバコも嗜まず、クラブにも行かないと公言している彼女だけにいかにも「らしい」セレクトだと感じる。

個人的にも「こういう場所があれば」と以前からイメージしていた空間そのもので、ソウルにあることが羨ましく感じた。

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@PLANTAB_forlife 선생님 근데 서울에 15년간 4배 오른 소형 오피스텔이 있긴 한가요

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@Multi_Serio_Ai 그렇지않으면 2006년판 업데이트꺼진 xp가 20년간 영원히 백도어와 웜을 뿌리고다니기때문

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@21mstandard 저거 이슈되서 많이 줄어든거긴 합니다

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@feralcollateral 첫번째 두번째 둘다 괜찮은데? 라고 생각하면 거지인가요zz

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@shoeue 홀

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@TexasTrucker30 https://t.co/sKovtJ3tH1
메타가 RE100 탈퇴하고 천연가스 맹렬히 태운다는데용

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@breadcat_nyang 아무도 공부하고 있지 않음

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@ceolmh3 가능

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@Multi_Serio_Ai 테라 루나요?

[tilt @barTILT]

인류가 핵 문명을 시작하며, 대기는 '살짝' 방사능으로 오염되었다. 핵문명 시대에 널리 퍼진 대기의 방사능은 둔한 인류를 죽일 정도는 아니었지만 예민한 강철에는 영향을 끼쳤다. 하여 <핵문명 이후에 제련된 강철>로는 방사능에 민감한 정밀 기기나 우주 산업용 기기를 만들 수 없다. 자동차나 유아용품을 만드는 데는 큰 지장이 없지만.

그러니까, 인공지능 시대가 시작되며 컨텐츠들이 '살짝' AI로 오염된 것과 마찬가지다. 이 시대, 생성형 AI가 사용되지 않은 'AI 오염 없는 순수한 컨텐츠'를 마주칠 확률이란 핵문명 이전에 제련된 '방사능 오염 없는 순수한 강철'을 마주칠 확률과 비슷하지 싶은 시대다. 그리고 그런 건 연구실이나 정밀 기기에나 필요할 것이다. 대부분의 우리들은 가이거 계수기나 우주 정밀 기기를 만질 이유가 없다. 필요도, 일도.

정밀 기기에는 <핵문명 이전의 강철> 그러니까 인공 방사능이 혼입되지 않은 '순수한 지구 시대의 강철'이 필요해진다. 여러가지 방법으로 얻을 수 있는데, 가장 쉬운 방법은 핵문명 시대 이전의 큰 전쟁, 그러니까 2차대전에 사용된 침몰 전함들이다. 해서 일본 같은 경우는 당시 침몰된 대형 전함의 이름을 따 '무츠 철'이라고 부르기도 하고. 2차대전은 세계적으로 큰 전쟁이었고, 전함들은 여기저기 침몰되었기에, 그럭저럭 비축량은 충분하다고 한다. GPT 3.5 이전에 쓰인 책과 언어들처럼. 인류에게 책이란 전쟁만큼이나 충분했으니까.

그리고 '순수한 지구 시대의 강철'은 물론 지금도 제련할 수 있다. 비용이 안 맞으니 실용적인 이유가 없으니 굳이 그러지 않을 뿐이지. 무츠 철을 다 파먹고 나면 순수한 지구 시대 강철을 만드는 일이 다시 필요하게 될지도 모른다. 그러니까, GPT 3.5 시대 이후의 책과 언어 컨텐츠처럼 말이다. 200년은 이른 이야기겠지만.

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@zingniz RE100때문에 애플이 메모리 안 사는 소리 하고앉았네요

[mejia kuhn @KuhnMejia]

@babbuedababba 이 거 리 얼

[Quant Beckman @quantbeckman]

Overnight downside gaps can signal unresolved selling pressure, when implied volatility has not repriced yet. The strategy buys ultra-short index or stock puts only after the open gap exceeds a rolling historical percentile while IV remains stale.

[0xDipper @Dipper_pol]

Nassim Taleb: you don't need to predict the future. You need an option on it.

Thales got mocked for being a poor philosopher, so he put tiny deposits on every olive press in town before the harvest - nothing lost if he was wrong, a fortune if he was right.

"The opposite of fragile isn't robust. It's something that wants disorder - you write 'please mishandle' on the box."

"Jump 10 meters and you die. Jump one meter ten times and nothing happens. That's fragility."

"Convexity matters a lot more than knowledge - you can guess worse than random and still come out ahead."

bookmark and watch it today - an hour on fat tails, antifragility, and how to position so randomness pays you ↓

[恒星sun @vintcessun]

为什么Muon训练大模型比Adam快近两倍，却没人说清原因？这个困局直接影响下一代优化器设计。这篇论文从曲率切入，把损失下降拆成一阶增益和二阶曲率惩罚，惊讶发现两者步长相当，但Muon的归一化方向锐度NDS显著更低——不是步大，是方向更聪明。尤其数据不平衡会放大这个优势，中后期训练核心来自更小的层内曲率。理论加实验，终于把玄学变成几何直觉。

https://t.co/mHVKSBCg06

[Leaf Meta 🇰🇷 @leafmeta]

마이크로소프트가 ‘스킬 자가진화’를 오픈소스로 풀었다. 근데 정작 모델은 안 건드린다

마이크로소프트 연구진이 5월 22일 SkillOpt를 MIT 라이선스로 공개했다(100% 무료, 오픈소스). 핵심은 이거다. 신경망 훈련처럼 에포크·배치·학습률·검증 단계까지 두고 에이전트 스킬을 ‘훈련’하는데, 정작 모델 가중치(모델 내부의 숫자값)는 전혀 손대지 않는다.

여기서 메타인지가 필요하다. “모델 훈련하듯”이라는 말 때문에 모델을 미세조정한다고 오해하기 쉽다. 실제로 학습되는 건 모델이 아니라 best_skill.md라는 자연어 설명서 한 장이다. 모델은 얼린 채(frozen), 그 모델에게 주는 지침만 데이터로 다듬는 방식이다.

지금까지 에이전트 워크플로 짜기는 사실상 감과 시행착오였다. 프롬프트 쓰고, 손가락 꼬고, 수동 수정이 진짜 효과였는지 추측하고. SkillOpt는 그 추측을 자동 루프로 바꾼다.

작동 방식은 이렇다. 얼린 모델이 작업을 실행해 점수 매겨진 기록(트라젝토리)을 남기면, 별도의 옵티마이저 모델이 성공과 실패 사례를 갈라 보고 지침을 더하거나 지우거나 바꾼다. 핵심은 그 편집이 검증셋 점수를 실제로 올릴 때만 채택된다는 점이다. 안 오르면 자동 폐기. 그리고 스킬이 그냥 텍스트 파일이라 다른 모델로도 그대로 옮겨진다.

성능도 셌다. 논문 기준 6개 벤치마크·7개 모델에서 TextGrad, GEPA, 사람이 손으로 짠 스킬까지 52대 52로 전부 앞섰고, 스프레드시트 과제는 41.8%에서 80.7%로 뛰었다.

단, 과대 해석은 금물. 채점 기준이 분명한 작업에서 강하고, 창의성·말투처럼 정답이 모호한 영역은 보장이 약하다. 옵티마이저 모델이 충분히 똑똑해야 하고, 공개 6일 차라 벤치마크도 아직 제작진 자체 수치다.

흐름으로 보면, 과거엔 프롬프트를 손으로 깎았고, 2024~25년 TextGrad·GEPA 같은 옵티마이저가 나왔고, 이제는 스킬 문서 자체를 ‘측정 가능한 부품’으로 다루는 단계로 넘어가는 중이다.

마이크로소프트 SkillOpt 공식 데모 영상, 모델을 안 건드리고 스킬 문서만 훈련하는 과정을 직접 보여 준다
https://t.co/4ShoPCARYW

“가장 뜨거운 새 프로그래밍 언어는 영어다.” — 안드레이 카파시

자료 일곱 개와 마이크로소프트 공식 깃허브를 직접 확인했고, ‘모델을 훈련한다’는 흔한 오해를 메타인지로 한 번 더 걸렀다.

#AI #에이전트 #메타인지

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#출처
“마이크로소프트가 MIT 라이선스로 공개 / 모델은 얼린 채 스킬 문서만 훈련” — https://t.co/F1OwpzrnBP
“프로즌 모델 실행 → 옵티마이저가 편집 제안 → 검증 통과 시에만 채택 (작동 원리)” — https://t.co/fE7zjmmJO5
“5월 22일 공개 / 52대 52 전승 / 스프레드시트 41.8→80.7 / 한계(채점 기준·옵티마이저 의존)” — https://t.co/JsJ3V29b9E
“논문 원문 (arXiv)” — https://t.co/gU9mELWV0q
“공식 데모 영상” — https://t.co/4ShoPCARYW