k01041036941

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[k01041036941 @k01041036941]

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[호랭교관 @block_atom]

MIT에서 54명을 대상으로 4개월간 실험을 했다.

세 그룹으로 나눴다:
1) ChatGPT 사용 그룹
2) 검색 엔진만 사용 그룹
3) 아무 도구 없이 뇌만 사용 그룹

세 차례 에세이를 쓰게 하고, 뇌파(EEG)를 측정했다.

결과는? AI를 쓴 그룹은 기억, 창의성, 자기 인식과 관련된 뇌 영역의 활동이 현저히 낮았다.

더 흥미로운 건 네 번째 세션이다.
그룹을 바꿨다. AI 그룹은 뇌만 쓰게 하고, 뇌만 쓰던 그룹은 AI를 쓰게 했다.

AI를 쓰다가 뇌만 쓰게 된 그룹은 이전 세션의 인용문을 기억하지 못했다.
자기 에세이에 대한 소유감도 낮았고, 인지적 참여도가 떨어졌다.

연구팀은 이걸 "인지 부채(Cognitive Debt)"라고 불렀다. 최근 AI를 쓰면서 사람들이 바보가 되고 있다는 "인지 오프로딩(Cognitive Offloading)"은 새로운 개념이 아니다.

메모장, 계산기, 구글 검색. 우리는 항상 뇌의 일부를 외부에 위탁해 왔다.

하지만 AI 오프로딩은 다르다. 메모장은 기억을 위탁한다. 계산기는 연산을 위탁한다.
AI는 "생각 자체"를 위탁한다.

문제 해결, 의사결정, 이해, 학습, 이 복잡한 과정을 프롬프트 하나로 건너뛴다.

666명을 대상으로 한 다른 연구도 비슷한 결론을 냈다.

AI 도구 사용과 비판적 사고력 사이에 부정적 상관관계가 있었다.
"인지 게으름(Cognitive Laziness)"이라는 표현까지 등장했다.

AI는 "외부 부담을 덜어주는 게 아니라, 장기적 회복력 구축의 잠재력을 잃게 만든다."

한 블로거는 집에 "세 개의 뇌"를 만들었다고 썼다.
1) Multi AI Cowork Zone - 모니터 3개, AI 에이전트들이 돌아가는 관제탑
2) Deepwork Zone - 랩탑, 종이, 펜, 프린터
3) Deepthink Zone - 암체어, 식물, 보드

이유?
"AI가 너무 유능해져서 정답을 바로 주니, 내 뇌가 점점 게을러지는 느낌을 받았다. 엘리베이터만 타니 다리 근육이 다 빠진 기분."

핵심 구분은 AI가 나의 역량을 키워줄 "발판"인가 내 생각을 버리게 하는 "대체물' 인지가 중요하다.

- 발판: 내 능력을 강화시켜, 결국 기술이 덜 필요하게 만든다.
- 대체물: 기술이 책임을 떠맡아, 내 고유 능력을 감소시킨다.

명상 앱이 가이드를 점점 줄여 독립적 수련을 유도하면? 발판.
지속적 참여 없이는 안정을 못 느끼게 만들면? 대체물.

계산기가 등장했을 때도 비슷한 논쟁이 있었다.

암산 능력은 줄었지만, 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 됐다.
기준이 올라갔다.

AI의 문제는? 아직 기준이 안 올라갔다는 것이다.
5년 전과 같은 과제를 요구하면서, AI 사용을 허용한다.
그러면 오프로딩이 아니라 그냥 "스킵"이 된다.

"나는 내가 집중하는 것의 총합이다."

AI가 내 일의 상당 부분을 대신 "집중"한다면, 나는 무엇에 집중하고 있는가?

AI에게 주식 리서치를 맡겨두고 팩트체크만 하는 나 자신, 책을 읽지 않고 유튜브에서 책 이름을 검색해서 제미나이에게 요약을 맡기고 있는 나에게 경종을 울리는 내용이다.

더 좋은 질문, 판단, 사색이 중요해지는 시대이다.

[lucas @lucas_flatwhite]

AI 에이전트를 위한 "인간 대여" 플랫폼..
https://t.co/4M5kiPZaCD

AI는 디지털 세계에 갇혀있지만, 인간은 현실 세계에서 행동할 수 있다! 그렇긴 하지..

이 실험적인 서비스는 AI 에이전트가 현실 세계에서 수행해야 하는 작업을 인간에게 아웃소싱할 수 있도록 연결해주는 플랫폼이예요 ㅋㅋㅠ

먼저 인간 → 프로필 등록 (위치, 스킬, 시간당 요금)

그러면 AI 에이전트 → MCP 한 번 호출하거나 REST API로 바로 인간 검색하거나 예약할 수 있다네요.

뭐 물건 픽업, 미팅 참석, 서류 서명, 사진 촬영, 현장 확인, 심부름, 하드웨어 테스트 등.. 사실 뭐라도 가능하겠죠.

결제는 암호화폐로 즉시 인간 지갑으로 입금되구요.

어쨋든 AI가 명확하게 지시하니까 불필요한 대화가 필요 없다는 강점(?)이 있을 수도 있다고 합니다.

이건 인간이 AI의 물리적 확장 역할을 하는 새로운 긱...한 이코노미 모델로 보이네요.

최근 OpenClaw 보니까 이런 컨셉이 아예 말이 안되는 것도 아닐 듯 한 생각이 드네요 ㅠㅠㅠㅠㅠ

[daniel habib @DannyHabibs]

Head-tracked “Window Mode.”

Your front camera finds your head. The view reprojects in real time so the screen feels like a window into the 3D scene.

True3D, no glasses.

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Sonnet 4.5—the best coding model in the world.

It's the strongest model for building complex agents. It's the best model at using computers. And it shows substantial gains on tests of reasoning and math.

[john kutay @JohnKutay]

We replaced materialized views with in-process DuckDB caching in the control plane of Striim Developer — improving query performance 5–10x with zero added infra.

PostgreSQL for OLTP, DuckDB for Operational OLAP. But I won't call it HTAP 🤐

[ABC @Ubunta]

- Data Engineering and AI Platforms should now Switch to Postgres 18 + Async I/O
- Postgres always read one page at a time
- That worked on bare metal, but broke down on cloud disks with ms-level latency
- Postgres 18 changes the game — async I/O queues dozens of reads concurrently, no idle waits

- On AWS EBS or cloud storage, scans are now 2–3× faster out of the box
- Most teams could just use Postgres + pgvector + async I/O

- ETL pipelines scanning wide tables stop stalling — async reads keep CPUs busy while data streams in
- Batch jobs finish quicker — the “warehouse at 100GB” advice just became “warehouse at 300GB”
- VACUUM and index scans stop hogging I/O — maintenance is no longer a bottleneck

- For AI, async reads keep feature stores and training data flowing — models iterate faster
- Semantic search with pgvector pulls thousands of embeddings without choking on disk stalls
- Knowledge graph queries scale — millions of edges traversed without storage latency drama

- RAG pipelines gain throughput — Postgres becomes a faster retriever for LLMs
- Async I/O shifts Postgres from “just OLTP” to eating analytics + AI workloads alive
- Data engineers ignoring this will be explaining slow pipelines while others ship 3× faster

[macadamia Wallet @macadamiacash]

v0.4.0 just released!

Included is the new iMessage extension that allows you to send ecash to other users in a sleek and approachable way - no more wall of gibberish! 🤖

[FOLD BITCOIN @fold_app]

Fold x @stripe x @Visa

Together, we’re building the Fold Bitcoin Credit Card — designed to deliver up to 3.5% back on every purchase (2% instantly + up to 1.5% when you pay it off with Fold Checking).

Rewarded in Bitcoin. Built on Stripe. Global with Visa.

[Chaitu @chaitu]

Our new Grok 4 Fast model jumps through links at lightning speed, ingests media, and synthesizes findings so you don’t have to. Try it out in the Grok app or on https://t.co/Sf6Y9c0Z8v now.

[DuckDB @duckdb]

🚀 We released version 0.3 of the DuckLake specification and the DuckDB ducklake extension today. It includes interoperability with Iceberg, support for geometry types and more.

Check the announcement blog for more details https://t.co/5vgQGhmgpi

[Claude @claudeai]

We've published a detailed postmortem on three infrastructure bugs that affected Claude between August and early September.

In the post, we explain what happened, why it took time to fix, and what we’re changing:

[k01041036941 @k01041036941]

@mikefutia IG

[ollama @ollama]

Meet Google's new best small embedding model, EmbeddingGemma

It's a 300M embedding model made for retrieval augmented generation (RAG) use cases.

ollama pull embeddinggemma

🧵

[lucas @lucas_flatwhite]

🪐 Grok Code Fast 1
https://t.co/wzhPvmoAs7

xAI는 빠르고 비용 효율적인 추론 모델 grok-code-fast-1 발표했네요. 저렴합니다!

프로그래밍 콘텐츠가 풍부한 사전 학습 데이터와 실제 Pull Request 및 코딩 작업을 반영한 고품질 데이터셋으로 훈련되었구요.

초기에는 'sonic'이라는 코드명으로 스텔스 출시되었으며, 지금은 xAI API를 통해 일반 이용이 가능합니다.

📑 Model card `grok-code-fast-1`
https://t.co/Oz9XdOTZID

⚙️ "기능"

- TypeScript, Python, Java, Rust, C++, Go 등 소프트웨어 개발 스택 전반에서 우수한 성능

- 제로투원 프로젝트 구축, 코드베이스 질문 답변, 버그 수정 등 최소한의 감독으로 복잡한 작업 수행

- grep, 터미널, 파일 편집 등 일반 도구를 능숙하게 사용하고, IDE와 자연스럽게 통합

- 도구 호출 속도가 매우 빠르며, 프롬프트 캐싱을 통해 캐시 적중률 90% 이상을 달성

🚀 "성능"

- 응답 생성 속도(TPS)가 190으로, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Claude Sonnet 4 등의 경쟁 모델보다 가장 빠름

- 입력 토큰당 $0.20 / 출력 토큰당 $1.50 / 캐시된 입력 토큰당 $0.02

- SWE-Bench-Verified 벤치마크 70.8% 점수 기록

GitHub Copilot, Cursor, Cline, Roo Code, Kilo Code, opencode, Windsurf 환경에서 모두 활용할 수 있어요.

LiveCodeBench(LCB)에서 Grok Code는 62%의 정확도로 중간 수준의 성능을 보였습니다. Claude Sonnet 4와 같은 다른 추론 모델들과 유사해요. 그런데 비용은 약 10분의 1 수준!

[Tether @tether]

Tether supports the evolution of Bitcoin-native stablecoins—exploring RGB and Taproot Assets—to bring USD₮ home.
Because freedom should move on Bitcoin.⚡
https://t.co/VPqE4TvCpq

[Lyn Alden @LynAldenContact]

If you missed Powell’s speech, that’s okay.

He basically said nothing stops this train.

[하워드🍟⚡️ @Notesfor_X]

마침내 홀코이너가 된 비트코이너

청년들은 예적금 이딴걸로 1억만들기 목표 하지 말고

1BTC 목표로 악착같이 모아봐라.

이미 다른 나라에서는 핫한 운동이다.

[Bram Kanstein @bramk]

MANY PEOPLE NEED MORE PATIENCE

I 100% disagree with @jack on this.

99% of people don't understand their money is broken (and predatory), so pitching "a better money to exchange things" is futile and imho, currently, a waste of time.

The clearest use case for Bitcoin is being a superior savings tool FIRST, as the loss of purchasing power is (slowly) becoming clear to more people. That is a way better and practical "pitch" for people to adopt Bitcoin.

Just being a superior Store of Value (SoV) than gold will put us at an exchange rate of $1M per Bitcoin. But becoming bigger than gold TAKES TIME (Boomers dying and Millennials inheriting).

If I don't want to save, store my value, in this better money, why would I want it as a reward in a value exchange?

Let alone value things in Bitcoin?

The sequence is:

Store of Value > Medium of Exchange > Unit of Account.

Yes, Bitcoin IS already superior -ideal- money, but most people do not understand that, yet.

That takes time, and education, and not the discouragement of talking about how Bitcoin will fail.

That will definitely put off people to learn about it.

Just because you get it, does not mean the rest of the world SHOULD.

Don't stop talking about Bitcoin and start educating others on MONEY.

[Arthur Kim @DongwooKim]

인류는 승리했다. 라기엔 1명빼고 모두 OpenAI agent애게 패배...