미친병아리

Don't judge the book by it's cover. 자알~ 못하면 좀 어때, 인생 뭐 읎쓰요 즐급게 사라요

[AI_Explorer @ai_explorer25]

STEVE JOBS GOT FIRED FROM APPLE.

Then he walked straight into MIT and dropped the most raw, unfiltered 60-minute business masterclass ever recorded.

Zero PR bullshit. Zero image to protect.

Just pure, brutal honesty from the man who built Apple once and was about to rebuild it even bigger.

Stop scrolling.

Watch this tonight instead of Netflix.

Bookmark it. Come back to it.

[まだ面白い @madaomoshiroi]

描いてるのは線だけ。立体を作ってるのはほぼ自分の脳という事実

[Nico @nicos_ai]

Anthropic acaba de publicar un PDF de 13 páginas sobre memoria para agentes de IA

5 capas para reducir un 90% el coste en tokens y hacer que tu agente aprenda de verdad👇

1. MEMORIA DE TRABAJO: lo que ve ahora

La ventana de contexto. Todo lo que el agente tiene delante en este momento

Cuando se llena, el contexto antiguo se pierde. La mayoría de los agentes se quedan aquí y luego nos preguntamos por qué fallan

2. MEMORIA EPISÓDICA: lo que pasó

El historial completo de interacciones, con fecha y hora

El agente recuerda que el despliegue falló el martes a las 3 de la mañana porque el script de migración tenía una errata

No tienes que explicárselo otra vez

3. MEMORIA SEMÁNTICA: lo que sabe

Hechos, entidades y relaciones guardados en un grafo de conocimiento

«El usuario prefiere TypeScript» vive aquí

Y no desaparece cuando termina la sesión

4. MEMORIA PROCEDIMENTAL: cómo hacer las cosas

El agente prueba 3 enfoques. Uno funciona

Ese método se convierte en una habilidad reutilizable

La próxima vez va directamente a lo que funcionó

5. OLVIDO: lo que debe borrar

Un agente que nunca olvida acaba acumulando contradicciones

Las preferencias antiguas se imponen a las nuevas. Te mudas de ciudad y sigue recomendándote restaurantes donde vivías antes

Recordar importa. Saber qué olvidar, también

¿El resultado?

→ Mem0 almacena 1.800 tokens por consulta en lugar de 26.000
→ Snowflake añadió una capa de ontología: un 20% más de precisión y un 39% menos de llamadas a herramientas

La memoria compensa su coste desde el primer día

Este PDF de 13 páginas marca la diferencia entre un chatbot y un agente que aprende de verdad

No lo pases de largo ↓

[신영진 @codemaru]

진심 백퍼 같은 생각. 어셈을 버리고 고급 언어를 배웠듯, 이제는 검증하기 편하게 지시하는 법 같은 에이전트 코딩 방법론을 배워야하는건지도.

[Massimo @Rainmaker1973]

A considerably long compilation of tips and tricks you may not know.

[its_reeal @its_reeal]

김동환 기자 #4 (세계일보) -
“아버지가 스벅 운영하는데”…윤호중 ‘스벅 불매’ 시사에 비판 폭주 https://t.co/x3atEnhSNf 출처 @YouTube

[연합뉴스 @yonhaptweet]

경찰, '5·18은 北지령' AI 가짜기사 작성자 추적…"무관용수사" https://t.co/yikJLMCSlY

[국경없는의사회 @msfkorea]

2025년 10월 명목상 '휴전' 이후에도
팔레스타인 주민들이 마주하는 현실은 가혹합니다.

🔴'휴전' 이후 사망자 870명 이상
🔴몇 주 내 당뇨병, 심혈관질환 등 치료제 고갈
🔴가자지구 내 물·위생 기반 시설의 약 90% 파괴
🔴실업률 80%
🔴하루 한 끼밖에 먹지 못하는 가구, 전체의 20%

끝나지 않은 분쟁과 치안불안, 고의적 봉쇄는 팔레스타인 주민들의 삶에 파괴적 영향을 끼치고 있습니다.
더 이상의 인명피해를 막기위해 구호 물자가 가자지구로 지체없이 반입되어야 합니다.

➡️ 자세히보기: https://t.co/EzuWxDkDPX

#국경없는의사회 #구호활동 #국제NGO #NGO단체 #국제구호 #MSF #MSFKorea #현장소식 #팔레스타인

[작은행복 🇰🇷 @JEunhaengbog]

강도를 신고하면
강도가 그 신고자를 경찰에 고발하는 시대~

[GeekNews @GeekNewsHada]

gstack - Claude Code로 만드는 가상 엔지니어링 팀

- YC CEO Garry Tan이 만들어서 사용하는 AI로 구성된 오픈소스 소프트웨어 팩토리로 한 명이 20명 팀처럼 일하게 구성
- Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect 순서로 스프린트 전체를 커버…
https://t.co/0RAi4rS4jy

[GeekNews @GeekNewsHada]

도그푸딩에 지쳤다면, 자기 회사 고객센터에 직접 전화해 보세요

- 자사 제품을 직접 사용하는 도그푸딩은 테크 업계의 오랜 원칙이지만 실제 고객의 불만 경험까지 체험하는 데는 역부족
- 대기업의 고객센터 자동응답 시스템은 기술 혁신을 내세우지만 실제 고객 불만…
https://t.co/rcakaeSysN

[yunkimoon @hazebob]

오랜만에 몰입감있고 긴~ 아주 좋은 개발 아티클을 보았다. https://t.co/FqCkf5Oa8i

[Josh Kim @joshpdletter]

24년 프롬프트 엔지니어링이었고,
25년 컨텍스트 엔지니어링이었고,
26년 '하네스 엔지니어링'이 대세가 될 것이다,

이 영상을 녹화하며 깨달았습니다.

소위 말하는 에이전틱 엔지니어링도 대세라지만,
'하네스 깎는다'라는 단어가 요즘
엔지니어들에게 유행할 정도로 퍼지고 있어요.

하네스는 본래 말에게 채우는 고삐를 뜻하는데요.
이 안장에 따라 말의 컨트롤이 달라집니다.

국내에서 가장 하네스에 진심인 분을 모셔서,
깊이있고 쉽게 하네스를 배워보았어요. :)

https://t.co/NyPcephFqp

[Jimmy Moon (현경, 炫炅) 👨‍🔬 @ragingwind]

한국 정부는 자체 소버린 AI 모델을 만들기로 했습니다. 국방, 보안, 프라이버시처럼 남의 모델에 맡길 수 없는 영역이 있기 때문입니다. 국내 스타트업과 대기업 중 다섯 팀이 선정되었고, https://t.co/CZbjSxsjo2는 그 훈련 인프라를 맡았습니다.

500대의 GPU로 1,000억 파라미터 모델을 처음부터 훈련하는 일이었습니다. 결과부터 말하면, 2.5개월 만에 해냈습니다. 하지만 그 과정은 순탄하지 않았습니다. 200회가 넘는 훈련 세션을 돌렸고, 그때마다 장애가 따라왔습니다. 단 3대의 노드가 전체 장애의 절반을 일으켰습니다. 4대로 테스트할 때는 멀쩡하던 스토리지가, 60대로 확장하자 IOPS가 80배 폭증했습니다. NFS 드라이버가 2MB 패킷을 4KB로 쪼개고 있었던 것이 원인 중 하나였습니다. 훈련 노드가 스토리지를 공격하는 것이나 다름없는 상황이었습니다.

하나씩 잡아나갔습니다. 체크포인트 검색 시간을 8시간에서 8분 이하로 줄였습니다. 복구 시간은 47% 단축했습니다. 300개 이상의 메트릭을 실시간으로 수집하면서, GPU가 죽기 전에 나타나는 전조 현상을 찾아냈습니다. 스케줄러의 응답이 느려지거나 대기 태스크가 쌓이기 시작하면, 조만간 GPU에 문제가 생길 가능성이 높다는 것을 데이터로 확인했습니다. 죽기 전에 예측하고, 죽기 전에 저장하고, 자동으로 복구하는 구조를 만들었습니다.

https://t.co/JnR6Hg1Ld6

[마이너스의 손 @Dangerplanet]

Claude Code로 20년 전 상용 게임을 거의 고치지 않고 브라우저로 이식하기까지
https://t.co/ZCeAMQMuTt

크로스플랫폼 서커스를 해놔서 입이 안다물어짐 ㅋㅋㅋ

[무슨 일이 일어나고 있나요? @museun_happen]

도망친 곳에 낙원이 있는 사람

[Lemonaid @lemonaid1206]

파딱들이 헛소리 싸질러놓으면 전문가가 '그거 아녜요'라고 정정해주는 무한에너지낭비구조가 앨롱머스크 강점기 트위터.

[𖣰𖢃𖥂𖢑𖣇𖡄 @_Akamig]

xkcd에서 농담없이 그냥 매우 유용하기만 한 다이어그램을 찾음

주기적으로 하는 작업을 좀더 효율적으로 하기 위해서 쓰는 작업 시간의 트레이드오프 상한....
https://t.co/pi3ajvbebB

[디자이너 오구리 @frogolis]

그러고보니 한국미술사 공부할 때 배운 것 중 하나가 ‘색채감각은 기후에 따라 좌우된다‘는 지점이 있었죠. 당시 교수님이 ‘그 어떤 짓을 해도 빛은 못 바꾼다’며 클로드 모네, 근대 한국미술 자료 등을 비교 분석해주셨었는데 상당한 차이를 보이곤 했습니다.