노출이 만드는 운ㅣ260313
1. 나이 들수록 운은 노출의 문제라는 걸 실감함. 익숙한 자리와 사람들 사이에서만 머무르면 새로운 가능성이 아예 안 보임. 적극적으로 세상에 다가가야 기회가 열리는 구조임. 사회적 연결이 커리어와 행복에 직결되는 게 현실임.
2. 낯선 사람과 대화부터 시작함. 길거리나 모임에서 한 마디 건네는 게 네트워크를 넓히는 첫 단계임. 우연처럼 보이는 만남이 직장 제안이나 파트너십으로 이어지는 경우가 많음. 고립된 루틴을 깨는 게 핵심임.
3. 다른 카페나 장소 탐방이 효과적임. 평소 안 가는 곳에서 다른 배경 사람들을 만나 아이디어가 새로워짐. 일상 공간 바꾸기만으로도 시야가 확장되고, 예상치 못한 연결 고리가 생김.
4. 소셜 미디어에 본인 경험 공유함. 포스팅 하나가 수천 뷰를 끌어 관심사 맞는 사람들과 연결됨. 진짜 이야기로 공감 유발하면 제휴·기회 제안이 자연스레 들어옴.
5. 부업이나 사이드 프로젝트 뚝딱 시작함. 관심 분야에서 작은 콘텐츠 제작이나 판매로 소득원 만들기 쉬움. 쿠팡 제휴처럼 링크 공유만으로도 매달 안정 수익이 쌓이는 구조임.
6. 세상은 활동적인 사람에게 먼저 다가옴. 움직일 때마다 선택지가 늘어나고, 작은 행동이 연쇄 반응 일으킴. 정체된 상태 벗어나면 에너지와 운이 따라옴.
7. 기회는 수동적으로 기다리는 게 ���니라 적극 마주침. 새로운 환경에 몸 던지면 우연이 필연으로 바뀜. 사회적 상호작용 늘릴수록 삶의 폭이 넓어짐.
8. 일상 패턴 바꾸는 게 습관화됨. 매일 한 가지 새 시도만으로도 장기적으로 네트워크와 소득이 쌓임. 디지털 툴 활용해 오프라인 한계 넘어섬.
9. 노출 효과가 점점 커짐. 한 번의 만남이 추가 소개로 이어지며 기하급수적 성과 냄. 다양한 배경 사람들과 교류할수록 창의적 아이디어 솟음.
10. 행동으로 운을 설계함. 가만히 있으면 아무것도 변하지 않지만, 꾸준히 부딪히면 세상이 응답함. 자율적 삶과 기회를 스스로 만드는 게 진짜 비결임.
Claude = AI 비서
근데 설명서 파일 드리면 10배 잘해요 !
그 설명서가 GitHub에 무료로 있음
아무도 이걸 안 알려줌!
"Claude가 �� 이렇게 잘 만들어줬어?"
SKILL. md 때문이에요 👇
(링크라서 점 뒤에 띄어쓰기함.)
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필요한 거 딱 2가지예요
① GitHub (무료)
② Claude 무료 채팅창
설치 없어요. 3분이면 돼요 🙌
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GitHub 검색창에 anthropics skills 검색
첫 번째 결과 클릭!
들어가면 폴더들 보여요.
skills 클릭 → 원하는 폴더 바로 클릭해주세요.
📊 PPT → pptx
📝 워드 → docx
📈 엑셀 → xlsx
📄 PDF → pdf
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폴더 안에 SKILL. md 클릭
오른쪽 위 Raw 버튼 클릭해주세요
Raw버튼 클릭 후
클로드 채팅창에 붙여넣기
예시로 만든거 댓글에서 확인해줘! (더보기)
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SKILL. md 안에 뭐가 들었냐면요.
Anthropic 개발자분들이
수백 번 테스트해서 완성한 전문가 프롬프트가 전부 들어있어요.
그걸 복붙으로 공짜로 쓰는 거예요 🤫
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유료 결제 전이라면 이거 먼저 써봐!
초보자라면 유료버전 진짜로 필요 없어질지도...
유용했으면 댓글로 알려줘. 그럼 계속 올려드림.
Claude 쓰는 분들한테
이 스레드 공유해주시면 너무 감사해요 🙏
친구로도 함께 할까요? 오늘부터 1일 ㅎ
이런 꿀팁 계속 올려드릴게요❤️
📢 e보건소에서 "임신사전건강관리지원" 13만원 받고 검사 받아!!
📌이름에 임신이 들어가서 그렇지, 20~49세 여자는 결혼 유무 상관없이 주요 주기별 1회(최대 3회 지원)됨
🖍️초음파(자궁, 난소등)등 해주는데! 난소 낭종, 자궁 근종, 자궁내막증 등 다양한 부인과 질환을 진단할수있어!
+ 25년, 홀수 연도 출생자 <자궁경부암> 검사도 받고!
돈아끼고, 검사도 받쟈!
다들 아프지 말쟈!
난 항상 멋진 일이 일어나길 기다리면서
언젠간 내 삶을 구해줄만한.. 그래서 내 삶의 장르를 바꿔줄만한 행운을 기다렸는데
인생에 재난처럼 나쁜일은 일어나도 무언가 나를 구해주진 않아… 대신
내가 행운에게로 간다
내가 멋진 일에게로 간다
내 삶과 마음을 잘 먹이고 기르면서
아부지에게 안좋은 일이 생겼어요.
아부지가 아파트 경비원이신데 폭행을 당해서 중환자실에 입원중이십니다.
범인에게 일방적으로 맞았고 말리는 사람도 있었는데 힘이 세서 소용이 없었다고 합니다. 현재까지 범인에게 온 연락도 없어서 방송사에 제보하고 싶은데 알티 한번씩만 부탁드립니다.
'애플페이'가 실트인데
친애하는 아이폰 유저님들께, 아이폰 액정에 들어가는 편광필름을 제작해왔던 한국옵티칼의 노동자들이 화재로 직장을 잃고 불탄 공장 위에서 2년이 되도록 투쟁하고 있습니다. 그 추위와 이 더위에서도 내려오지도 못하고 투쟁하고 있습니다.
부디 관심 가져주세요.
미국에서는 딥시크를 정말 충격으로 보는거 같다.
아래 글은 Dropbox AI 부사장 글인데 이번 사태를 쉽게 이해할 수 있게 해준다. 정말 많은 생각이 드니까 꼭 정독 권장바란다.
받은글)
Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown
1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.
OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 상황과 같습니다.
2/ 그런데 DeepSeek이 나타나서 이렇게 말했습니다.
“LOL, 우리라면 이걸 500만 달러로 할 수 있을걸?”
그리고 말로만 한 것이 아니라 실제로 해냈습니다.
그들의 모델은 GPT-4와 Claude를 많은 작업에서 능가하거나 대등합니다. AI 업계는 (요즘 10대들이 말하듯) ‘충격’을 받았습니다.
3/ 어떻게 가능했을까요?
그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다.
전통적인 AI는 마치 모든 숫자를 소수점 32자리까지 기록하는 것과 같습니다.
DeepSeek은 “8자리로만 기록하면 어떨까? 충분히 정확하잖아!”라고 접근했고, 결과적으로 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.
4/ 그리고 그들의 “멀티 토큰” 시스템도 주목할 만합니다.
일반적인 AI는 초등학생이 읽듯이 “The… cat… sat…”처럼 읽습니다.
반면, DeepSeek은 문장 전체를 한 번에 읽습니다. 결과적으로 2배 더 빠르고 90% 수준의 정확도를 자랑합니다.
수십억 개의 단어를 처리할 때, 이런 효율성은 매우 중요합니다.
5/ 하지만 진짜 기발한 점은 “전문가 시스템”을 구축했다는 것입니다.
한 거대한 AI가 모든 것을 다 알도록 만드는 대신(예: 한 사람이 의사, 변호사, 엔지니어 역할을 모두 하는 것처럼), DeepSeek은 필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했습니다.
6/ 기존 모델은 1.8조 개의 파라미터가 항상 활성화되어야 합니다.
DeepSeek은 6710억 개의 파라��터 중 단지 370억 개만 활성화됩니다.
마치 큰 팀을 운영하되 필요한 전문가만 호출하는 것과 같습니다.
7/ 결과는 놀랍습니다:
• 훈련 비용: 1억 달러 → 500만 달러
• 필요한 GPU 수: 100,000대 → 2,000대
• API 비용: 95% 절감
• 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능
8/ “그런데,” 누군가 말할 수 있습니다. “분명 단점이 있겠지!”
놀라운 점은, 모든 것이 오픈 소스라는 것입니다.
누구나 그들의 작업을 검증할 수 있습니다. 코드는 공개되어 있고, 기술 논문은 모든 과정을 설명합니다.
마법이 아니라, 단순히 매우 영리한 엔지니어링입니다.
9/ 왜 중요한가요?
이로 인해 “대형 기술 기업만이 AI를 다룰 수 있다”는 기존의 모델이 깨졌습니다.
이제 수십억 달러 규모의 데이터 센터가 필요하지 않습니다.
좋은 GPU 몇 대만 있으면 됩니다.
10/ Nvidia에게는 두려운 이야기입니다.
그들의 비즈니스 모델은 초고가 GPU를 90% 마진으로 판매하는 데 기반을 두고 있습니다.
하지만 모두가 일반 게이밍 GPU로 AI를 돌릴 수 있게 된다���… 문제는 명확합니다.
11/ 그리고 중요한 점은 DeepSeek이 이를 200명 이하의 팀으로 해냈다는 것입니다.
한편 Meta의 팀은 DeepSeek 전체 훈련 예산보다 더 많은 연봉을 받으며 작업을 하고 있지만, 그들의 모델은 DeepSeek만큼 좋지 않습니다.
12/ 이는 전형적인 파괴적 혁신의 이야기입니다.
기존 기업들은 기존 프로세스를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, 파괴적인 혁신 기업들은 근본적인 접근 방식을 다시 생각합니다.
DeepSeek은 “더 많은 하드웨어를 투입하기보다 더 똑똑하게 접근하면 어떨까?”라고 물었습니다.
13/ 그 영향은 큽니다:
• AI 개발이 더 접근 가능해짐
• 경쟁이 급격히 증가
• 대형 기술 기업들의 “진입 장벽”이 작은 웅덩이처럼 보임
• 하드웨어 요구 사항(및 비용)이 급감
14/ 물론, OpenAI와 Anthropic 같은 대기업들이 가만히 있지는 않��� 것입니다.
그들은 아마도 이미 이러한 혁신을 구현하고 있을 것입니다.
그러나 효율성의 램프는 이제 병 밖으로 나왔으며, “더 많은 GPU를 투입하자”라는 접근 방식으로 돌아갈 수는 없습니다.
15/ 마��막 생각:
이 순간은 우리가 나중에 변곡점으로 기억할 가능성이 높습니다.
마치 PC가 메인프레임을 덜 중요하게 만들거나, 클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 바꿨던 것처럼요.
AI는 더 접근 가능하고, 훨씬 저렴해질 것입니다.
이 변화가 현재 플레이어들에게 어떤 영향을 미칠지는 속도의 문제일 뿐입니다.