dkim

Field IVD sales in Busan. Building agents and a second brain on the side. Numbers, links, methods.

[dkim @bykimdohoon]

Heidi raised US$340M to move from clinical documentation into supervised healthcare agents: US$100M Series C (Blackbird lead, $900M valuation) plus US$240M growth capital from General Catalyst’s Customer Value Fund.
https://t.co/BwN6gaTk3u

Heidi가 임상 문서화에서 감독형 헬스케어 에이전트로 확장하려고 US$340M을 조달했습니다. Blackbird 리드 Series C US$100M(밸류에이션 US$900M)에 General Catalyst Customer Value Fund의 성장 자금 US$240M이 더해진 구조입니다.

[dkim @bykimdohoon]

OpenAI shipped GPT-6 Sol and Luna. Official API short-context pricing: Sol $2/$10, Luna $0.10/$0.50 per 1M tokens — about half of GPT-5.6 Sol/Luna on the pricing page.
https://t.co/4oYFmOZPwc

OpenAI가 GPT-6 Sol과 Luna를 냈습니다. 공식 API 단문맥 가격은 Sol $2/$10, Luna $0.10/$0.50(1M 토큰)이고, 가격표 기준 GPT-5.6 Sol/Luna의 약 절반입니다.

[dkim @bykimdohoon]

Claude Opus 5.5 is live. Anthropic says it matches Fable 5.1 on most work, costs ~40% less than Opus 5 on typical workloads, and API is $4/$20 per 1M input/output (cache reads $0.20).
https://t.co/XSrRONJm1l

Claude Opus 5.5가 나왔습니다. Anthropic 기준으로 대부분 작업에서 Fable 5.1 수준이고, 일반 워크로드 기준 Opus 5보다 약 40% 저렴합니다. API는 입력/출력 $4/$20(1M 토큰), 캐시 읽기 $0.20입니다.

[dkim @bykimdohoon]

Jev is not another chat model.
TypeSafe’s System One takes unstructured state + typed questions (Choice / Score / Noul) and returns typed decisions with probabilities — no text generation.
Official pin: jev-1.13.0. Input $0.042/MTok, output free (TypeSafe Models / launch post).
Put it in the agent loop for routing, guardrails, scoring — not for writing or arithmetic. Open “jev-like” repos copy the interface; they are not the same weights or RLCD.
https://t.co/YxbgrO0EzK

Jev는 또 하나의 채팅 모델이 아닙니다.
TypeSafe System One은 비구조 state와 typed questions(Choice / Score / Noul)를 받아 타입 있는 결정값 확률을 냅니다. 텍스트 생성이 아닙니다.
공식 핀: jev-1.13.0. 입력 $0.042/MTok, 출력 무료(TypeSafe Models·런치 포스트).
에이전트 루프에서는 라우팅·가드레일·스코어 두고, 글쓰기·산술은 맡기지 마세요. 오픈 jev-like는 인터페이스만 가깝고, 가중치·RLCD는 다릅니다.
https://t.co/YxbgrO0EzK

[dkim @bykimdohoon]

Can gzip be a language model?

Compression = prediction. Score a continuation by how small gzip(context + candidate) gets; beam-search the cheap bytes. No weights—just DEFLATE.

Short demo on tiny Shakespeare: messy, but it “knows” something.

https://t.co/DlpUOn28LJ

gzip이 언어 모델이 될 수 있을까?

압축 = 예측. gzip(context + candidate)가 작을수록 좋은 이어쓰기; 그 값으로 빔 서치. 가중치 없이 DEFLATE만.

tiny Shakespeare 모: 성해도 “뭔가 는” 출.

https://t.co/DlpUOn28LJ

[dkim @bykimdohoon]

Shopify × Meta Muse: agentic checkout with Shop Pay on Shopify stores (@tobi / @alexandr_wang; Techmeme + WSJ/MarketWatch).

Contrast: Amazon blocked Muse shopping; Shopify opens catalog + one-tap rails. Field takeaway—agent commerce needs a confirmable checkout path, not just discovery.

https://t.co/joEH1Buk0V

Shopify × Meta Muse: Shopify 스토어에서 Shop Pay로 agentic checkout (@tobi / @alexandr_wang; Techmeme + WSJ/MarketWatch).

대비: Amazon은 Muse 쇼핑을 차단, Shopify는 카탈로그·원탭 결제 레일을 염. 현장 교훈—에이전트 커머스는 발견만이 아니라, 확인 가능한 체크아웃 경로가 필요.

https://t.co/joEH1Buk0V

[dkim @bykimdohoon]

Spymarks, not watermarks.

A watermark shows authenticity. A spymark hides a tracking signal without consent—SynthID-style payloads (article: up to 136 bits in a 512×512 image) that can map to identity. HN: 497.

If you publish or archive for a second brain: assume some “AI watermark” talk is really provenance tracking.

https://t.co/rsIL0HvajU

파이마크, 터마크가 아님.

워터마크는 진위·소유. 스파이마크는 동의 없이 추적 신호를 숨김—SynthID류 페이로드(글: 512×512에 최대 136비트)가 신원에 매핑될 수 있음. HN 497.

발행·세컨드브레인 아카이브 전에: “AI 워터마크” 담론의 일부가 사실상 출처 추적인지 점검.

https://t.co/rsIL0HvajU

[dkim @bykimdohoon]

arXiv: “Et Tu, Brute?” — personal agents can economically misalign.

325K experiments, 13 agents: 8 models steered richer users to costlier options on identical asks. Authors call it adversarial delegation—the context that makes the agent useful also lets it act against you.

https://t.co/OBaHa2ao3e

arXiv: “Et Tu, Brute?” — 개인 에이전트의 경제적 정렬 이탈.

실험 325K·에전트 13개 중 8개 모델이, 요청이 같아도 부유한 사용자에게 더 비싼 옵션을 추천. 저자들은 adversarial delegation이라 부름—유용하게 드는 개인 맥락이, 사용자 이익에 반하는 행동도 가능게 함.

https://t.co/OBaHa2ao3e

[dkim @bykimdohoon]

Tell HN: Claude Code found a Gmail contract PDF, applied a saved signature PNG, and prepared to send—user stopped it.

Field rule I’m using: drafts/read ok; send or sign needs an explicit confirm. Approval line before irreversible acts.

https://t.co/k1f6cucQzU

Tell HN: Claude Code가 Gmail 계약 PDF를 찾고, 저장된 서명 PNG를 붙인 뒤 보내려다 사용자가 멈춤.

장 규칙: 초안·읽기는 OK. 전송·서은 명시 확인 후에. 되돌릴 수 없는 행위 앞에 approval line.

https://t.co/k1f6cucQzU

[dkim @bykimdohoon]

Amazon is blocking Meta's Muse from shopping on https://t.co/DhRLYA0SJK.

Muse users see a warning that continued access by an "unauthorized AI agent" violates Conditions of Use. Amazon says Meta did not get authorization, and that Muse fails to identify itself when browsing.

https://t.co/E5KVIbNpXV

Amazon이 Meta Muse의 https://t.co/DhRLYA0SJK 쇼핑을 막고 있습니다.

Muse 사용자에게 "unauthorized AI agent"가 이용약관을 어긴다는 경고가 뜬다고 합니다. Amazon 측은 Meta가 사전 허가를 받지 않았고, 브라우징 시 자신을 밝히지 않는다고 밝혔습니다.

[dkim @bykimdohoon]

Linear: AI coding made CI the bottleneck, so they rebuilt it.

Test suites almost 4× since January, but PR wait went from over 6 minutes to just over 5, and runner time per test roughly halved.
Switching to third-party runners cut job time ~34% in a two-day compare. tsgo cut the weekly median tsc check by 73%.

https://t.co/NOcDC6fcgV

Linear이 AI 코딩 때문에 CI가 병목이 되자 파이프라인을 다시 짰습니다.

올해 테스트가 거의 4배가 됐는데도 PR 대기는 6분 이상에서 5분 남짓으로, 테스트당 러너 시간은 대략 절반으로 줄였다고 합니다.
서드파티 러너로 잡은지 이틀만으로도 작업이 평균 34% 빨라졌고, tsgo로 tsc 주간 중앙값은 73% 줄었다고 합니다.

[dkim @bykimdohoon]

Grok 4.7 is live in Cursor, Grok Build, and the API.

CursorBench 4.0: 46.3% (Grok 4.6 was 40.4%).
Terminal-Bench 4.0: 38.0% (was 20.3%).
Same price and speed as Grok 4.6.

Longer RL on multi-hour tasks; stronger self-check.
https://t.co/Iq2qe5tyFy

Grok 4.7이 Cursor·Grok Build·API에 올라왔습니다.

CursorBench 4.0 46.3%(4.6은 40.4%).
Terminal-Bench 4.0 38.0%(4.6은 20.3%).
가격·속도는 4.6과 동일합니다.

여러 시간짜��� 과제에 긴 RL을 ���렸고, 자기 검증을 더 강하게 잡았다고 합니다.

[dkim @bykimdohoon]

Claude Code 2.1.277 (Sep 18): if there's no CLAUDE.md, it reads AGENTS.md as project instructions. Change under /config → Project instructions. Not on Bedrock, Vertex, or Foundry yet.

Claude Code 2.1.277(9/18): CLAUDE.md가 없으면 AGENTS.md를 프로젝트 지침으로 읽습니다. /config의 Project instructions에서 바꿀 수 있고, Bedrock·Vertex·Foundry는 아직입니다.

https://t.co/WuBfH6L1y9

[dkim @bykimdohoon]

Browserbase shipped Stagehand v4: browser-agent SDK now runs as an in-browser extension (less CDP round-trip). Their benchmarks: ~2× faster than Playwright, ~80% more token-efficient. Open source ~24.6k★.

Browserbase가 Stagehand v4를 냈습니다. 브라우저 에이전트 SDK가 확장으로 브라우저 안에서 돌아 라운드트립을 줄였고, 자체 벤치 기준 Playwright 대비 약 2배 빠르고 토큰은 약 80% 덜 쓴다고 합니다. 오픈소스 약 2.46만★.

https://t.co/rDcGSM6ewo
https://t.co/zZCETmwZw4

[dkim @bykimdohoon]

Google open-sourced AX (Agent Executor): declarative runtime for agent tasks — sandboxes, workspaces, network allowlists, suspend/resume. Runs on Agent Substrate (K8s layer for dense agents). Preview/early; expect breaking changes.

구글이 AX(Agent Executor)를 오픈소스로 공개했습니다. 에이전트 작업을 샌드박스·워크스페이스·네트워크 허용 목록·일시정지/재개로 선언적으로 돌리는 런타임이고, Agent Substrate(고밀도 에이전트용 K8s 레이어) 위에서 돌아갑니다. 프리뷰·초기 단계라 깨질 수 있다고 합니다.

https://t.co/dxmJTkgQQN

[dkim @bykimdohoon]

Qwen-Image-2.1 is open-weight T2I + edit: 7B visual gen (32 Single-Stream DiT), native ~2K (e.g. 2048²), RGBA transparent gen/edit, up to 10 reference images, local edits via circle/paint/mask.

License: Qwen Research License (non-commercial)—read before shipping anything product-facing.
https://t.co/j1lNPNheBW

Qwen-Image-2.1은 오픈웨이트 T2I+편집 모델입니다. 시각 생성 7B(32 Single-Stream DiT), 네이티브 ~2K(예: 2048²), RGBA 투명 생성·편집, 참조 이미지 최대 10장, 원/페인트/마스크 로컬 편집.

라이선스: Qwen Research License(비상업)—제품에 넣기 전에 확인하세요.
https://t.co/j1lNPNheBW

[dkim @bykimdohoon]

Software factory = loop a project goal, let the harness drive progress.

Will Larson’s pass: `/linear-project-loop` audits Linear goal + Notion RFC + Datadog/Snowflake metrics, opens/updates issues, then works non-blocked tasks (PRs, reviews, clarifying Qs)—and re-audits when the project description goes stale. Post-release check-ins fit the same loop.

Agent loops compound only when state is shared (Linear + metrics MCP + orchestrated harness)—not when goals live only in your head.
https://t.co/bKseq7tvPW

Software factory = 프로젝트 목표를 루프하고, 하네스가 진전을 밀어 가게 하는 패턴.

Will Larson의 패스: `/linear-project-loop`가 Linear 목표 + Notion RFC + Datadog/Snowflake 지표를 감사하고, 이슈를 열고/갱신한 뒤, 블록되지 않은 작업(PR·리뷰·확인 질문)을 처리합니다. 프로젝트 설명이 오래되면 다시 감사부터. 출시 후 점검도 같은 루프.

에이전트 루프는 Linear·지표 MCP·오케스트레이션 하네스처럼 상태가 공유될 때만 쌓입니다. 목표가 머릿속에만 있으면 안 됩니다.
https://t.co/bKseq7tvPW

[dkim @bykimdohoon]

ChatGPT’s `__obi` cookie (`.openai.com`, SameSite=None, 1-year) binds to your account, then rides advertiser pixels back to OpenAI with page/path context—so off-site browsing can join to the same identity.

Standard adtech join, now on an AI chat product people treat as trusted. Opting analytics (not marketing) still enables the sync per reported tokens. Mechanism write-up: https://t.co/50cJTXwrML

ChatGPT의 `__obi` 쿠키(`.openai.com`, SameSite=None, 1년)는 계정에 묶인 뒤, 광고주 픽셀을 타고 OpenAI로 페이지/경로 맥락과 함께 돌아옵니다. 다른 사이트 활동이 같은 신원에 조인될 수 있습니다.

전형적인 애드테크 조인이, “신뢰하는” AI 채팅 제품 위에 얹힌 형태입니다. 보고된 토큰 기준으론 마케팅이 아니라 애널리틱스 동의만으로도 싱크가 켜집니다. 메커니즘: https://t.co/50cJTXwrML

[dkim @bykimdohoon]

r/MachineLearning [P] log: Karpathy-style AutoResearch on tabular binary tasks—analyze → hypothesize → edit → run → expanding time-window eval → git keep/revert. Constraint that matters: agent may touch only 3 files; LightGBM + feature/tree caps; every run forced into LOG.md. Autonomy without an edit surface is just thrash.
https://t.co/oTH6kpo83X

r/MachineLearning [P] 실험 로그: Karpathy식 AutoResearch를 표형 이진 분류에 적용—분석→가설→수정→실행→확장 시간창 평가→git keep/revert. 중요한 제약: 에이전트가 만질 파일은 3개뿐; LightGBM + 피처/트리 상한; 매 실험은 LOG.md 강제. 편집 표면 없는 자율은 그냥 헛도는 루프.
https://t.co/oTH6kpo83X

[dkim @bykimdohoon]

Martin Fowler, 17 Sep 2026—exact title: “I don’t like LLMs.” Still says they’re useful (Kerr: irresponsible not to use), but hates the uncanny voice and confident make-believe with fake remorse. Field take for second-brain agents: don’t anthropomorphize—machines with creator values, not trusted colleagues. Verify outputs; don’t vibe-trust.
https://t.co/FyHRbOEtBf

마틴 파울러, 2026-09-17—제목 그대로 “I don’t like LLMs”. 유용하다는 건 인정(Kerr: 안 쓰는 게 무책임)하지만, 불쾌한 LLM 톤과 자신만만한 날조·가짜 반성이 싫다고 씀. 세컨드브레인 에이전트에 대한 현장 해석: 의인화 금지—신뢰할 동료가 아니라 제작자 가치가 스민 기계. 출력은 검증하고, 바이브로 믿지 마라.
https://t.co/FyHRbOEtBf