June Kim

Started programming in 1982 w/ Apple II. Still looking for that joy.
Expert in expertise research & NDM research
President of Agile Consulting

[June Kim @cjunekim]

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하네스 엔지니어링의 팀 오케스트레이션에 Team Science 최근의 연구 결과를 반영한다면? https://t.co/wQUMJ5WM77

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Synthetic user data 많은 잠재성을 갖고 있다. 이런 게 가능해진다. 강남 지역 거주하는(심지어 미국, 인도, 일본 등의 지역으로도 가능) 이삼십대 여성 천명을 대상으로 하는 설문조사의 결과를 십분도 안되는 시간만에 받아볼 수 있고 그 천명 중에 어떤 문항에 특정 답을 한 사람들 중 열명을 불러

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내서 개별 인터뷰를 할 수 있고 개별 인터뷰에서는 예컨데 최근 친구들과 어디에서 식사를 했는지 그 때 경험은 어땠는지 같은 심층 인터뷰가 가능하고 이를 토대로 설문을 업데이트하고, A/B 테스트를 손쉽게 돌려볼 수 있으며 이 피드백 루프 과정에서 설문 설계/인터뷰 진행 전문성이 빨리 늘어.

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요즘 AI를 일에 열심히 쓰는 사람들일수록 임포스터 신드롬에 빠질 확률이 높지 않나 싶다

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이게 내가 소위 capture anxiety에 괴로워하는 사람들에게 하고 싶은 이야기다.

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어떤 정보를 실제로 사용하게 되는 때는 대개 문제나 기회를 마주했을 때다. 정보는 그 자체로 필요한 것이 아니라, 문제나 기회에 "사용"되어야 할 때 비로소 필요해진다.

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방금 지나친 정보를 붙잡지 못했다고 너무 아쉬워 말라. 정보를 붙잡는 것보다, 반복해서 찾아오는 내 문제와 기회를 알아차리는 것이 더 중요하다.

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시각화를 통해 더 똑똑해지는 방법 Smart Visualization 팟캐스트 무료 공개 https://t.co/IljIEv7h7R

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옵시디언을 세컨드 브레인이라 부르며 그래프뷰에서 수천개 노드를 보며 스스로 자위하는 사람들이 있다. 도대체 그게 무슨 소용인가? collector's fallacy이다. 축적한 정보의 양으로 질을 따지지 말고 그 지식으로 뭘했냐로 따져야 제대로 된 PKM 아닐까?

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이런 표현을 보게됐다. "글을 쓰지 않아도 지식이 쌓이고" Karpathy LLM Wiki를 쓰면 그렇게 할 수 있단다. 이걸 collector's fallacy라고 한다. 긁어 모아서 갖고 있는 거만으로 지식이 된다고 생각하는 버그이다. PKMS를 PIMS로 쓰는 사람들이 이런 착각에 잘 빠지더라.

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결과적으로 H와 나머지가 결합된 전체를 IA의 한 단위로 봐야 하고, 그걸 T를 통해 부트스트래핑해가야 함. 더 똑똑한 모델보다 더 잘 설계되고 더 잘 훈련된 인간-에이전트 작업체계가 필요. 그래야 더 똑똑한 모델이 나왔을 때 더 이득이 클 것

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높은 수준의 에이전틱 코딩으로 가는 힌트. 더글라스 엥겔바르트의 H-LAM/T 시스템. 여기에서 핵심은 하이픈과 슬래쉬.

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하이픈은 H라는 요소가 중요한 키가 돼야 한다는 것. 그게 나머지랑 커플링이 일어나야 하기에 인터랙션을 줄이는 게 IA적으로는 좋은 해법이 아니라는 거를 알아야 하고. 슬래쉬는 앞에 것들의 컨디션으로 T가 존재한다는 것. 내 업무중 AC의 T는 무엇인가 그걸 디자인해 넣기. 이 T는 LAM을 고려.

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그러면서 동시에 하이픈에도 컨디션이 걸리기 때문에 내가 나머지랑 커플링하는 방식을 T해서 수준을 높이는 방법을 찾을