ChatGPT Image 2.5 is crazy for storytelling..
it turns any idea into detailed storyboard with cast design.. then use seedance 2.5 to make a full film scene..
check free workflow and prompts 👇
GPT-6 Astra just turned non-technical people into game developers. Not basic block-and-sphere stuff either, real, playable custom games.
Here's the same prompt, run through Fable 5.1 and GPT-6 Astra.
Which one's actually better for building games?
FSD라이센싱은 정해진 미래라 생각한다.
테슬라가 재대로 생산중인 모델은 모델3/Y 뿐이며, 이는 장기적으로 레퍼런스 모델 역할을 할 가능성이 크다.
완성차 시장은 연 1억대 규모이나, 월드 베스트 셀링 카는 고작 100만대~ 팔린다. 1%수준.
모델 다양성은 한 회사가 커버하기 매우 어렵고, 결국 라이센싱으로 갈 것이다.
(FSD 라이센싱이 된다면, 부품사들의 매출은 급격하게 증가 할 것이다.)
@Tesla@DBurkland Not life-saving, but beware of the unmanned cart.
We've had many wow moments, thanks for making an amazing product normies like us can own.
HW3 카메라 보정을 하게 되면 FSD V14 lite 에서 발행 하는
급제도 ,망설임 핸들 쏠림 등이 없어 진다고 합니다 .
저도 오늘 카메라 보정을 해봐야 겠네요.
카메라 보정을 하게 되면 일정 기간 동안 수동운전을해야 하는 불편함이 있기는합니다.
1. 보정 초기화 방법 (강제 재조정)
- 차량을 P(주차) 상태로 두세요.
- 터치스크린 왼쪽 하단 차 아이콘(Controls) 터치
- Service(정비) 메뉴 선택
- Camera Calibration(카메라 보정) 선택
- Clear Calibration(보정 초기화) 터치
2. 실제 보정 진행 (운전하면서)
- 초기화 후 바로 운전하면 됩니다.
- 화면에 파란색 원형 진행 표시(링)가 나타나며
진행률이 표시됩니다.
- 최적 조건 (가장 빨리 끝남)
낮 시간 + 맑은 날씨
직진 고속도로 (차로가 많은 곳, 이상적으로 5차로 이상)
차선이 선명하게 보이는 곳
운전 중인 차선 + 양옆 차선(최소 2개씩) 차선이 잘 보일 것
중간 차선에서 운전
교통량이 적은 구간
소요 거리
보통 32~40km (20~25마일)
조건이 안 좋으면 최대 160km까지 걸릴 수 있음
160km 이상 달려도 안 끝나면 테슬라 서비스에 문의
보정 중에는 오토파일럿, FSD, 일부 안전 기능이
비활성화됩니다.
3. 보정 전 체크 사항
전방 카메라(룸미러 뒤), 사이드 리피터 카메라,
후방 카메라 렌즈를 깨끗하게 닦아주세요.
(암모니아 없는 유리 클리��� + 극세사 천 추천)
카메라 앞을 가리는 스티커나 액세서리가 있으면 제거
야간이나 비/눈/안개 날에는 보정이 잘 안 됩니다.
4. 보정이 안 될 때 (99%에서 멈출 때)
다시 Clear Calibration 한 뒤
고속도로 위주로 다른 코스로 운전해 보세요
카메라 렌즈를 다시 깨끗이 닦고 재시도
그래도 안 되면 서비스 센터 방문
(정적 보정 장비가 필요할 수 있음)
FSD V14 Lite 밤운전 우회전 테스트
카메라가 오자마자 말씀드렸던대로
모트라인 윤성로 대표님께서 제 차로 운행하시다가
경험하셨던 위험했던 우회전 구간에 가서
5번 테스트하고 왔���니다
1번은 차가 없어서 쉽게 통과했고
나머지 4번의 테스트 영상 공유드립니다!
1. 첫번째 시도
끝차선 차량이 직진이 아니라 우회전 진입하려는 상황. 들어오는 타이밍에 맞춰 자연스럽게 우회전 성공. 그 뒤에 차는 없���음
2. 두번째 시도(하이라이트)
몇 대의 차를 보내고도 안가는데..
알고보니 그 뒤에 자전거도로에서 자전거 탄 사람이 오고 있었음
자전거 탄 사람까지 보내고 나서야 우회전 시작
3. 세번째 시도
차가 제일 많았던 시도.
여유롭게 차를 다 보내고 우회전 시작
4. 네번째 시도
끝차선에서 차량이 한 대 오고 있었지만 가속하면 먼저 우회전 가능했었을 것 같은 상황.
하지만, 그 차를 보내고 나서야 우회전 시작
총평.
- 밤에도 불구하고 시야 확보가 안된다고 살짝 앞으로 가서 시야를 확보하려는 움직임조차 보이지는 않았음
- 처음 딱 서있는 자리에서도 충분히 시야가 확보된 것으로 보임
- 차가 멀리서라도 오고 있으면 조금이라도 움직이려는 낌새도 없었음
- 오늘 테스트에서는 위험하긴 하겠구나 하는 상황은 없었음 (동승자도)
- 다음에 절대적인 차량 대수가 많은 저녁 시간에 몇번 더 테스트해볼 예정
- 처음 녹화해보니 흥분되면서 약간 말���가 너무 촐싹대져서… 두 영상은 음소거로…
- 영상 촬영, 편집 실력도 조금씩 키워볼게요
https://t.co/0E7UHiCSie
요즘 문서작성 업무에 GPT를 적극적으로 활용하고 있네요.
초안 작성, 구조 정리, 문장 다듬기, 내용 검토 및 보완까지 맡기고 있는데 만족도가 상당히 높고, 오히려 필요 이상으로 촘촘하고 완성도 높게 작성해줘서, 실제 업무�� 적합히게 내용을 덜어내고 표현 수준을 낮추는 작업을 할 때도 많네요.
헤지펀드 최연소 퀀트 트레이더 출신 CEO의 의사결정법
MIT, 헤지펀드 최연소 퀀트 출신이자
308억을 투자받은 AI 스타트업의 22세 CEO,
제시카 우가 말하는 합리적인 의사결정 프레임워크
1. 확률적 사고
우리는 중요한 결정을 할 때 대부분 이렇게 생각함
“이 일이 끌리는데?”
“실패하면 어떡하지?”
“이 기회를 놓치면 후회하지 않을까?”
하지만 제시카는 선택을 포커 게임처럼
철저히 '확률 게임'으로 바라봄
❌ 감정 → 기대감 · 불안 → 충동 결정
✅ 가능성 → 확률 계산 → 합리적 결정
① 감정 필터링
→ "지금 감정으로 결정하고 있나, 확률로 결정하고 있나?"
→ "불안이나 두려움 대신 객관적인 숫자로 변환"
② 트레이드오프 계산
→ "이걸 선택하면 내가 포기하는 건 정확히 무엇인가?"
③ 베팅 결정
→ "포커라��� 이 패에 베팅하겠는가?"
→ "20%의 실패 확률 때문에 기회를 날리는 건 통계적 손해"
2. 제1원칙 사고
복잡한 결정일수록
문제의 가장 기본적인 본질까지 쪼개봄
❌ 표면 문제 → 바로 해결책
✅ 표면 문제 → 근본 원인 역추적
→ 진짜 문제 재정의 → 해결책
① 표면 문제 의심하기
→ "고객이 이걸 원한다고 했는데, 왜?"
② 근본 원인까지 파고들기
→ "그 이유의 이유는 뭐지?" 반복
③ 핵심 검증
→ "이 문제를 가장 쉬운 말로 설명할 수 있나?"
문제를 쉽게 설명할 수 있다면, 실제 해결도 훨씬 쉬워진다
결정을 잘하는 사람은
대단한 직감이 있는 게 아니다.
감정을 객관적 수치로 바꾸고,
문제를 끝까지 쪼개는 걸 반복할 뿐이다.
10 GitHub Repositories That Keep Earning While You Sleep:
1. AutoHedge
An AI agent that handles everything from market analysis to trade execution fully automatically. Create your own dedicated autonomous hedge fund in just minutes.
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2. Vibe-Trading
A personal AI trading agent that lets you direct trading strategies in natural language. 29 specialized teams handle everything from analysis to execution.
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3. Claude Ads
AI audits ads across 7 platforms like Google, Meta, YouTube, and TikTok from over 250 perspectives. Cut ad spending waste by up to 35%.
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4. Toprank
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5. Fincept Terminal
An open-source alternative to Bloomberg. 37 AI agents handle market analysis and investment research for free.
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6. Agentic Inbox
A self-hosted AI email agent running on Cloudflare Workers. Automatically handles receiving, classifying, and drafting. Review before sending.
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7. ClawRouter
Routes over 41 LLM models in under 1ms. Slash AI API costs by up to 92%.
https://t.co/BFdY7LfQ7R
8. Camofox Browser
An anti-detection browser for AI agents. Avoid blocks during web scraping or automation.
https://t.co/hDgsTKsQwo
9. Open Higgsfield AI
A free open-source alternative to services like Higgsfield, Krea, and Freepik AI. Generate unfiltered images and videos with over 200 models.
https://t.co/3hsZNBkPVF
10. Hyperframes
A framework that renders videos just by writing HTML. Perfect for integration with agents.
https://t.co/aYggkcEQHo
Save this and master it later.
일론 머스크 신규 인터뷰(공식 X 스트리밍에는 짤렸던 앞부분 내용)에서 밝힌 '인간이 AI 개발에서 완전히 배제되는 시점' 핵심 요약
> AI가 다음 버전의 AI를 직접 만드는 '재귀적 자가 개선'이 이�� 시작됨
> 현재는 인간 엔지니어가 개입하고 있으나 그 비중은 급격히 줄어드는 중
> AI 개발의 완전 자동화 시점은 "올해 안, 늦어도 내년"으로 확정됨
> 시장은 여전히 수천 명의 엔지니어가 코딩한다고 믿지만, 이미 연산 능력이 개발을 주도함
> 인간�� 개입(생물학적 마찰)이 사라지는 순간, AI 발전 속도는 인간의 이해 범위를 영구히 벗어남
> 우리는 이미 '하드 테이크오프(급격한 지능 폭발)' 단계에 진입해 있음
> 자고 일어날 때마다 새로운 기술적 돌파구가 생기는 수준임
> 더 많은 엔지니어를 채용하는 방식으로는 자가 발전하는 지능을 이길 수 없음
> 채용 공고를 올리고 사람을 뽑을 때쯤이면, AI는 이미 그 직무 기술서로 설명할 수 없는 단계로 진화함
> 이제 지능의 설계자는 인간이 아니며, AI는 스스로를 구축하기 위해 인간의 허락을 구하지 않음
결론: 지능의 주도권은 이미 생물학적 존재(인간)를 떠났으며, 내년이면 그 연결고리가 완전히 끊어진다.