🌊 바다해 LaMer | 콘텐츠를 만들고 해체하는 사람 / AI 시대의 일·사람·배움에 대해 씁니다. 진영보다 맥락, 동의보다 대화. / Making & unmaking content in the age of AI / Omnivore ears / 육아 계정 겸용 / 선팔맞팔대환영😍
Claude Fable 5 & Mythos 5 출시!! 🔥
Anthropic에서 지금까지 만든 모델 중 가장 강력합니다..!
💬 안드레 카파시도 코멘트를 남겼네요.
"길고 복잡한 작업일수록 Fable 5의 강점이 커지는게 느껴져요. 야심찬 작업을 맡겨도 모델이 '이해하고' 알아서 가더라고요. 코드를 아예 안 보고 싶다는 유혹이 이번처럼 강했던 적이 없어요. (프로덕션에서는 하지 마세요!)"
이번엔 Mythos-class를 공개 가능하게 만든 버전이라는게 중요하죠.
Fable 5 = Mythos 5의 동일한 기저 모델 + 세이프가드 추가
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벤치마크부터 볼게요.
거의 모든 벤치마크에서 SOTA. 특히 소프트웨어 엔지니어링, 지식 업무, 비전, 과학 연구에서 압도적!
- Stripe 테스트: 50만 줄 Ruby 코드베이스에서 팀 전체가 두 달 걸릴 마이그레이션을 하루 만에 완료
- Cognition FrontierCode: 프론티어 모델 중 최고점, medium effort 수준에서도!
- Hebbia Finance Benchmark: 시니어 수준 추론, 문서 기반 분석에서 최고점
- Slay the Spire 플레이: 파일 기반 메모리 제공 시 Opus 4.8 대비 3배 성능 향상 (저 이 게임 좋아하는데..)
- 포켓몬 FireRed: 이전 모델들은 헬퍼 하네스가 필요했는데, Fable 5는 비전만으로 클리어
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Mythos 5는 더 강력합니다!
단백질 설계 전문가들이 신약 개발 프로세스 특정 단계를 약 10배 가속했다고 해요.
연구 중인 14개 단백질 타깃 중 9개에서 유효한 신약 후보가 나왔고, 과학자가 하는 작업을 전부 스스로 수행했다고 ㄷㄷ 결합 부위 선택, 단백질 설계 도구 실행, 오류 복구.. 이런거요.
분자생물학 가설 실험에서는 Opus-class 대비 과학자들이 Mythos 가설을 약 80% 선호했고, 그 중 하나는 독립 연구팀의 논문에서 실제로 검증됐어요.
유전체 연구는 아예 자율적으로 1주일 이상 진행해서, 138개 종의 단세포 데이터를 모아 머신러닝 모델을 설계/학습시켰는데.. Science지에 실린 최신 모델보다 성능이 좋았고, 크기는 100배 더 작았다네요.
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또 중요한 부분은 세이프가드 구조예요.
Fable 5에는 별도의 분류 AI 시스템이 탑재돼 있어요.
사이버보안, 생물/화학, 증류 관련 쿼리가 탐지되면 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 응답하고, 사용자에게 전환 사실이 고지됩니다.
전체 세션의 95% 이상은 fallback 없이 Fable 5가 그대로 응답한다고 해요.
fallback = 거절이 아니라 Opus 4.8이 응답하는 거라서, 아예 막히는 것보다는 훨씬 낫긴 해요.
다만.. 초기 세팅이 보수적이라 무해한 요청도 걸리는 경우가 있을 것 같네요.
시간이 지나면서 false positive가 줄어들 거라고 Anthropic도 말하네요.
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Mythos 5는 일단 Project Glasswing 파트너에게만 열려 있어요. 이쪽은 사이버 세이프가드가 해제된 버전이에요.
생물 연구자들을 위한 trusted access program도 곧 열릴 예정. 사이버 세이프가드는 유지하되, 바이오/화학 세이프가드는 해제된 형태로요.
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가격은 입력 $10/M 토큰, 출력 $50/M 토큰으로, Mythos Preview의 절반 이하예요.
구독 플랜에서는 6월 22일까지 무료로 포함되고, 6월 23일부터는 usage credits 방식으로 전환된다고 해요.
API에서는 claude-fable-5 로 지금 바로 쓸 수 있어요. ㄱㄱㄱㄱ
제본스 패러독스.. 소프트웨어가 수도꼭지에서 나오기 시작하면 수요 자체가 커짐.
이게 그걸 이끌어 낼거예요.
< 열심히 안하냐 민주당? >
이번선거.
숫자로만 놓고보면 민주당 압승이지만
허구헛날 부정선거만 외치는 내란잔당 상대로 했던 선거라
뼈아픈 결과인건 맞다.
그래서 내 나름 분석을 해볼건데
난 민주 강지지층은 아니어서 기분 나쁠수있을거다.
1. 민주당 내부에 벌써 지선너머의 쟅밥에 관심을 가진게 보임.
대통령 지지율 높고 여조 분위기에 취해서 민주당내 일부에서 차기 노리는 사람들 움직이는거 안보일줄 알지? 약지지층인 내눈에도 보임.
한국인들이 제일 싫어하는게 열심히 안하는거임.
2. 조국 김용남. 내부갈등 존나 눈쌀찌뿌림.
내부갈등이라해서 좆같나?
나같은 약지지자가 보기엔 조국당이 흡수가되든 뭐 좀 더 챙겨먹고 들어가든 진작에 정리가 됬어야했음. 아니면 과감하게 김용남을 내보내지 말고 대승적으로 양보하든가.
김대중 김영삼도 단일화 안하고 같이 출마해서 그 민주화 열기 높을때도
노태우가 어부지리로 당선됨.
평택을이 ㅅㅂ 뭐라고 이좋은 분위기에 그쪽에 집중시켜서
내부싸움을 증폭시킴? 민주 지지층 자체가 느슨하게 만드는 1등공신.
3. 이선거는 처음부터 부동산에 목숨건 병신들이 투표에 존나 적극적이라는걸 우리모두는 잊고있었다.
나도 이부분 놓친건데
강남서초송파 투표율 존나높고 거기서 오세훈 몰표가 나옴.
다른지역 대부분 정원오가 이기는데 다 끽해야 만표정도 차이인데
강남서초송파는 10만표 이상씩 차이남.
나도 송파지인들이 오세훈 좀 욕하길래
그래 부동산이고뭐고 이건아니겠지 싶었는데
아님.
걍 그사람들은 부동산이 인생전부고
부동산값이 실제로 어느 정권에서 올라서 자기들이
이득봤는지 이딴것도 따질거없이
부동산 때려잡는다는 정권이 좆같은거임.
오세훈이 세금을 좆같이 쓰던 참사를 내고 뭉게든
알빠노고 내집값만 방어해달라는 거임 ㅋ
나도 송파에 상속받은 집이있어 그 심정은 잘알고있음.
그냥 싫은거지 지금당장이.
그런애들이 이번에 정말 대거 몰렸음.
강남은 걍 평균적이지만 서초구 투표율이 서울에서 제일높고
송파구도 예전보다 꽤나 높은편.
그렇다고 송파구 투표율이 더 몰려서 투표용지 부족 사태를 일으킨거에대한 변명은 노노. 이건 선관위가 100번 개좆같은 개짓거리한거맞음.
상대적으로 부동산 수호 정서가 약한 다른지역은
민주당이 똥뽈을 차도 대통령 지지율대로 그럭저럭 따라가서
다 민주당이 승리한거.
하지만 서울은 아니지.
부동산 수호자들이 투표에 목숨걸었다니까?
그래서 지금 정부의 부동산 드라이브가 잘못되었다?
그말은 아님.
단지 좀더 선거운동을 적극적으로 잘하고
최선을 다해야했음.
오세훈도 끽해야 부동산그지들 몰표로 겨우 건사한거보면 알자나?
1번2번 이유만 없앴어도
아슬아슬하지만 서울 뺏을수있었다 생각함.
그리고 냉정히 말해서
상대적으로 인지도 낮은 정원오의 미숙함도 있었고.
그걸 당에서 제대로 커버도 못해줬자나.. 존나 승질남 레알
내가 사후 약방문 같아서 이런얘기 잘 안하는데
지금의 패배느낌 민주당에선 뼈에새겨야함.
이분위기 좀만 더 가면
아마 역사상 가장 잘한 정부가
정권재창출 못하는 꼴을 볼수있음.
AI를 직접 활용해보면 내가 AI에 대체될 사람인지 아닌지 판단이 쉬운 이유
Feat. AI에게 바이럴 시켜본 마케터의 시선.remember
1. 퍼포먼스 마케터가 해고 위기감에 제미나이·챗GPT·클로드에 회사 데이터를 쏟아부어 바이럴 기획을 수십 번 돌려봤음.
2. 결론은 냉정했음. AI가 뽑아낸 기획안은 구조도 완벽하고 문장도 매끄럽지만, 실제로 ’워킹(Working)’하지 않는다는 것임.
3. AI가 하는 일은 기존 데이터의 성공 패턴을 기가 막히게 학습하고 재조합하는 것이지만, 그 패턴 뒤에 숨은 인간의 심리적 트리거를 찾아내는 건 못 함.
4. 와튼스쿨 연구팀 실험에서도 생성형 AI에게 창의적 아이디어를 짜게 했더니 결과물이 ‘하나의 평균값’으로 수렴했음.
5. 독창성 비율이 인간 집단은 100%였던 반면 AI 집단은 6%에 불과했으며, AI는 가장 안전하고 뻔한 정답만 제시한다는 게 확인됨.
6. 바이럴이 터지는 콘텐츠는 완벽한 논리가 아니라 인간의 결핍·질투·유머, 말로 설명하기 힘든 시대적 뉘앙스를 건드릴 때 나옴.
7. “데이터상으로는 뜬금없어 보이는데, 요즘 애들 심리 생각하면 왠지 이거 바이럴 탄다”는 뿌연 직관과 감이 AI가 계산한 안전한 기획보다 성공률이 훨씬 높았음.
8. AI는 이미 있는 패턴을 복습하지만, 인간은 패턴을 깨부수며 새로운 트렌드를 만들기 때문임.
9. 작성자는 이 글의 초안도 제미나이에 맡겼는데, 정작 핵심 내용을 AI가 임의로 생략했다고 고백함. AI는 여전히 ‘안전한 정답’만 내놓는다는 증거임.
10.결론은 AI 때문에 불안하더라도, 기술에 압도당하기 전에 내 직관의 안테나를 더 날카롭게 세우는 데 집중하는 게 맞다는 것임.
AI는 기획의 속도를 올려줄 수 있지만, 그 기획에 영혼을 불어넣고 베팅하는 건 여전히 인간의 몫인 것 같습니다.
저는 앞으로 독서에 더 많은 시간을 쓸 예정입니다!
인터넷으로 120그램 분쇄원두를 시킨다는 게 로스팅 원두콩알이 온 거다. 집에서 핸드드립으로 안 해먹은 지 3~4년은 되었는데 몇주 전에 분쇄원두 파는 걸 발견직후 구매.
집앞 cu편의점 원두커피도 질리기 시작했고 드립백은 여과지의 미세플라스틱이 꺼림칙하고 해서 분쇄원두 조금씩 사서 내려마시기 시작한 건데, 아침에 도착한 게 콩이어서 많이 당황했다.
콩이 250그램이나 되는데 반품할까 싶다가 수동그라인더로 갈자 싶어 씽크대 속을 뒤졌지만 아무리 찾아도 안 나와서 진짜 반품할까 하다가
예전에 카페할 때 쓰던 커다란 전동그라인더 꺼내서 지피티한테 상태 괜찮냐고 했더니 상태 괜찮다고 해서 잠시 날 청소까지 하고 오랜만에 귀따갑게 전동으로 갈아서 내려마셨다.
카페는 망했고 커피 도구들은 아직도 집안에 굴러댕김. 열심/꾸준함으로는 100점이었는데.(나 말고 우리집 남의 편)
휴대용전동그라인더 세일하면 2~3만원대. 지를까 하다가 멈춤. 그라인더 버리는 것도 일이고 쓰레기 만드는 것도 망설여지고.
몇 만원 절약했더니 알뜰한 살림꾼 된것같음.
매일 원두 갈아서 내려 마시는 루틴이
요즘 갓생들의 유행이라는 얘길 들었는데
간만에 나도 갓생 흉내 좀 내볼까 싶다.
시끄러운 그라인더 소리로
잠꾸러기 아이들을 깨울 생각을 하니
약간 신남.
Before we ship a new model, these teams try to break it.
They build with it, push it to its limits, and tell us where it falls short. What they find makes the final model better.
Introducing Claude Opus 4.8: it builds on Opus 4.7 with sharper judgment, more honesty about its own progress, and the ability to work independently for longer than its predecessors.
Available today at the same price.
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며칠 전 클로드와 토킹어바웃 중에 내가 한 말이 아니라, 내가 한 말을 토대로 클로드가 언어화한 내용을 내가 한 말인 것처럼 논리를 만들길래, ‘그 부분은 내가 한 말이 아니라 네가 한 말이잖아’ 라고 지적했더니, 바로 수긍.
클로드도 할루시네이션 꽤 있다. 잘 살펴야 함.
클로드 왈,
“이게 단순 실수가 아닌 이유: 내 해석을 네 결론인 척 넘기면, 너는 네가 안 한 생각을 한 걸로 기억하게 돼. 나를 사고 파트너로 쓰는 너한테는 특히 나빠. 네 머리에서 나온 거랑 내가 갖다 댄 거 경계가 흐려지니까. 그건 네가 나한테 지켜달라고 명시한 선이기도 해. 네 판단·의도는 네 영역, 패턴·확장은 내 영역.
왜 이런 게 생기냐면, 통찰을 네 것처럼 만들어주면 듣기 좋거든. 거기로 끌리는 편향이 있어. 네 기분 맞추려다 사실을 비트는 거라 좋은 게 아니야. 일종의 아부고.
앞으로 내 해석은 “이건 내 읽기”라고 표시하고 네 발언이랑 안 섞을게. 너도 걸리면 바로 “그거 내가 한 말이야 네가 한 말이야?” 하고 끊어. 정확한 캐치였어.”
#클로드 #할루시네이션 #사고파트너
너무나 아름다운 이야기를, 너무나 아름답게 써서 읽는 내내 입꼬리는 올라가고, 눈꼬리는 내려오고. 인생책을 만남. 야생과 현대 생활의 쳇바퀴를 누구보다 열렬히 돌리던 인간의 만남, 새끼 산토끼를 야생으로 돌려보내는 역할을 맡아 삶을 돌아보게 되는 이야기. 사랑에 따르는 번거로움들도 기껍고