woworiya

[온겸 @iyeonjun151000]

보고서 못 쓰는 사람의 흔한 착각 1가지

보고서 붙잡고 밤새는
후배한테 물어봤어요.

"뭐가 그렇게 어려워?"
"문장이 안 써져요."

근데 그거,
문장 문제가 아니에요.
'순서' 문제예요.

보고서는 창작이 아니라
법칙이 있는 글쓰기거든요.

못 쓰는 보고서는
생각나는 대로 쭉 씁니다.

그러다 보니 정작 결론이
맨 밑에 가 있어요.

잘 쓰는 보고서는
딱 3개만 있으면 됩니다.

① 현상 — 지금 이렇습니다
② 문제점 — 그래서 이게 문제입니다
③ 개선방안 — 이렇게 하겠습니다

그리고 쓰기 전에 항상
이걸 먼저 정하세요.

"이 보고서, 누구 책상까지 올라가지?"

동료가 볼 보고서랑
사장이 볼 보고서는 완전히 다르니까요.

마지막으로, 한 문장엔 메시지 하나만.
수식어는 빼고 핵심만 남기세요.

[CURIOSITY DOSE 🧠 @LEARNDAlLY]

A video that clearly shows just how important learning physics is for humans.

[無異 @taekie]

2016-2026 10년간 10세 미만 아동 인구 변화.

[無異 @taekie]

붉은 지역은 예전에 보던 지방소멸위험지수지도(20-39여성/65세이상 인구)랑 비슷한데. 2023년 위험지역이 절반을 넘었다는 기사 이후로는 뉴스에 잘 안나오는 것 같다. 노령화로 다 빨개지면서 정보량이 줄어드니 별 의미 없어진 듯.

[ཐིཋྀ 라디안(罗志安)️° @radiant573]

이것이 진짜 꾸준함이랍니다. 💯

[lucas @lucas_flatwhite]

지금 구글 번역 앱 열고 + 에어팟, 헤드폰 껴보자!

이게 무슨!! 구글 번역 앱에 Gemini 3.5 Live Translate 적용됨 ㄷㄷ

그냥 내 귀로 들어오는 모든 언어가 한국어로 번역되서 들림!!

70개 이상의 언어를 지원하고 대화를 시작하는 순간부터 번역을 스트리밍해줍니다. 거의 실시간이예요.

저지연 처리, 다중 언어 자동 감지, 네이티브 오디오 품질, 주변 소음 필터링 같은 기능들이 다 들어갔어요!

해외 미술관에서 도슨트 때 바로 이거 틀면 👍🏻👍🏻👍🏻

iOS, Android 모두 구글 번역 앱 ㄱㄱ

[*꿈사냥꾼 @Vulpes_No9]

오늘 재미있는 웹사이트를 알게 되었는데, 유저들이 자신의 창가뷰를 업로드하여 나누는 사이트이다...전세계 각지의 창 밖 풍경을 볼 수 있어서 보는 자체가 넘나 즐겁고, 이 세상은 정말 다양한 모습으로 살아가는 곳이구나 라는 생각을 하게 되었다...
https://t.co/KwXBJzsyed

[로그 Logue @AlexZio00]

260602 - 오늘의 AI 논문 8편, 자기 한계 인식 · 메모리 · 추론 검증 · 에이전트 하네스

모델은 자기가 풀 수 없는 문제도 과신하므로, 위임할 때를 스스로 배워야 하고(CSA),
의미 없어 보이는 출력으로도 모델의 성향이 전이될 수 있으며(Subliminal Learning),
메모리 충돌은 LLM의 판단보다 명시적인 최신성 집계로 푸는 게 낫고(Freshness Memory),
추론을 잘 생성하는 모델도 그 추론을 평가하는 데는 실패하며(VAIR),
추론은 일회성 사슬이 아니라 진화하는 기억으로 안정화되고(eMoT),
도구형 에이전트는 언제 도구를 쓰지 않을지도 학습해야 하며(EAPO),
월드모델과 에이전트 정책은 함께 진화할 때 장기 의사결정이 좋아지고(COMAP),
검색 에이전트의 반복 기록 작업은 정책보다 상태를 가진 하네스가 더 잘 맡을 수 있습니다(Harness-1).

공통 방향: 에이전트 신뢰성은 더 큰 모델이 아니라 자기 한계 인식 · 메모리 충돌 · 추론 검증 · 도구 사용 · 상태 외부화의 문제로 재정의됩니다.

#AI #하네스엔지니어링

[박사런돈미새 @buddha_for_cash]

설거지로 매출 200억을 만든 회사가 있다.

이름은 뽀득.

근데 이 회사는 설거지를 대신해주는 회사가 아니다.

설거지를
노동이 아니라 공장과 물류의 문제로 본 회사다.

어린이집, 구내식당, 학교, 영화관은
매일 식기를 써야 한다.

문제는 설거지만 할 사람은 구하기 어렵고,
위생 사고는 리스크가 크고,
일회용품은 비용과 ESG 부담이 된다는 것.

뽀득은 이걸 바꿨다.

식기를 빌려주고,
쓴 식기를 수거하고,
공장에서 세척·살균·검수한 뒤
다시 배송한다.

공식 기준 고객사는 2,000여 개.
2023년 기사 기준 월간 처리 식기는 2,000만 개를 넘겼다.

이 회사가 파는 건 친환경이 아니다.

사람들이 하기 싫어하는 일을
사업장이 직접 관리하지 않아도 되는 구조다.

ESG는 명분이고,
인력난은 진짜 구매 이유다.

뽀득의 본질은 설거지가 아니다.

기피 노동을
반복 가능한 인프라로 바꾼 것이다.

[お侍さん @ZanEngineer]

すごい、この発想はなかった。めちゃくちゃ欲しい。

[Mitch Leeuwe @MitchLeeuwe]

Things I try to avoid:

[고민고민열매 @4muel34]

AI 데이터센터의 진짜 적은 전력 부족이 아니다

"전력밀도의 전쟁이 시작됐다"

대부분의 투자자들은 AI를 이야기할 때 GPU를 떠올린다.

더 강한 GPU. 더 많은 GPU. 더 거대한 데이터센터.

하지만 실제 데이터센터 엔지니어들이 매일 싸우는 문제는 조금 다르다.

그들은 GPU가 아니라 열(Heat) 과 공간(Space) 을 걱정한다.

AI 산업이 성장할수록 발생하는 가장 큰 문제는 의외로 단순하다.

GPU는 계속 강력해지는데 데이터센터 건물은 그대로다.

10년 전 서버 랙 하나가 소비하던 전력은 수 kW 수준이었다.

하지만 최신 AI 데이터센터에서는 랙 하나가 100kW를 넘는 사례가 등장하고 있다.

일부 차세대 설계는 200kW 이상까지 바라본다.

즉, 같은 면적 안에 10배, 20배, 30배

많은 전력을 집어넣어야 하는 시대가 온 것이다.

사람들은 전력 부족을 이야기한다.

하지만 실제 현장에서는 조금 다른 질문이 나온다.

1. 전기는 있다. 그런데 이 좁은 공간 안에 어떻게 집어넣을 것인가?

예를 들어보자.

과거의 서버실은 마치 작은 사무실과 같았다.

열도 적었고 전력도 적었다. 에어컨 몇 대면 충분했다.

하지만 지금의 AI 서버는 다르다.

한 개의 GPU가 소비하는 전력만 해도

과거 서버 전체를 넘어선다.

GPU 여러 개가 들어간 AI 서버는 작은 전기난로 여러 개를 24시간 켜놓는 것과 비슷한 수준의 열을 만들어낸다.

문제는 여기서 시작된다.

전력은 곧 열이다.

전력이 증가하면

↓

발열 증가

↓

냉각 증가

↓

전력 증가

↓

발열 증가

라는 악순환이 발생한다.

그래서 오늘날 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력은 연산 능력이 아니다.

전력밀도(Power Density)다.

2. 전력밀도란

얼마나 작은 공간 안에 얼마나 많은 전력을 안전하게 넣을 수 있는가를 의미한다.

생각보다 이것은 엄청난 차이를 만든다.

예를 들어, 같은 크기의 데이터센터 건물이라도 전력밀도가 2배 높다면 이론상 훨씬 더 많은 GPU를 설치할 수 있다.

결국 AI 경쟁은

GPU 경쟁

↓

전력 경쟁

↓

전력밀도 경쟁으로 진화한다.

여기서 대부분 투자자들이 놓치는 부분이 등장한다.

사람들은 GPU 제조사를 본다.

하지만 데이터센터 엔지니어들은 전원공급장치, 전력변환기, 냉각장치, 콘덴서, 전력반도체를 본다.

왜냐하면 GPU 성능이 아무리 좋아져도 전력을 안정적으로 공급하지 못하면 아무 의미가 없기 때문이다.

흥미로운 점은 AI 산업이 발전할수록 문제의 중심이 점점 GPU에서 멀어진다는 것이다.

처음에는 "어떻게 더 빠르게 계산할까?"를 고민했다.

이제는 "어떻게 전력을 공급할까?"를 고민한다.

그리고 앞으로는 "어떻게 열을 제거할까?"가 핵심 문제가 된다.

AI 산업을 반도체 산업으로만 보면 중요한 흐름을 놓칠 수 있다.

실제로 AI 산업은 반도체 산업, 전력 산업, 냉각 산업, 소재 산업

이 동시에 결합된 거대한 인프라 산업으로 변하고 있다.

그래서 앞으로 투자자들이 던져야 할 질문은

"어떤 GPU가 가장 강할까?"가 아니다.

"누가 가장 높은 전력밀도를 구현할 수 있을까?"이다.

[Pratik Dünya @pratikdunya]

Sıvıları dökmeden ve daha kolay şekilde boşaltmanın fiziksel yöntemi.

[Lukita @Aurexelle_X]

She love her job

[まだ面白い @madaomoshiroi]

積む場所の重要さがわかる動画

[감자 @nowlovepan]

인류의 요리를 2MB로 압축한 AI가 나옴

EPICURE라는 음식 AI 모델인데
410만 개 레시피를 학습해서
1,790개 식재료의 관계를 지도처럼 정리했다고 함

초보자 기준으로 말하면
AI가 이제 “이 재료는 뭐랑 어울리는지”를
데이터로 이해하기 시작한 거임

마늘은 어떤 재료랑 자주 붙는지
쌀을 다른 나라 요리로 바꾸면 뭐가 필요한지
중국 요리와 에티오피아 요리의 차이는 뭔지

이런 걸 재료 좌표처럼 보는 방식임

이게 재밌는 이유는
AI가 단순히 레시피를 외운 게 아니라
맛의 구조를 배웠다는 점임

나중엔 냉장고에 남은 재료를 넣으면
내 취향에 맞는 퓨전 요리를 만들거나

다이어트 식단
나라별 요리 변환
식당 메뉴 개발
음식 콘텐츠 기획까지 연결될 수 있어 보임

AI가 글, 이미지, 영상만 만드는 게 아니라
이제는 맛과 조합까지 다루기 시작한 느낌임

[이슈와 화제 @issuetopic]

침대커버로 환풍기 막아 역류 연기 유입 차단 → 수건으로 문틈 봉쇄 → 샤워기 틀어 일시적 유독가스 유입 차단 및 하수구에서 올라오는 연기 차단…
부천 화재 상황에서 투숙객의 대응 방법.
중요한 대처 정보라 다시 올립니다.

[해외한인연대 대표 H(내마음) @ksixrenine]

나도 건물주가 개기면서 상가 공실로 두는 이유를 잘 이해못했는데... 대출로 건물을 사면 결국 저것도 답이 없는 게임이구나...
은행이나 지자체, 정부가 관여를 하는 수밖에 없는 구조.

도시에 공실이 잔뜩있는 유령도시는 아무에게도 득이 안됨.

[GeekNews @GeekNewsHada]

Microsoft 보고서, AI가 인간 직원 고용보다 더 비싸다고 밝혀

- Microsoft는 대부분의 Claude Code 직접 라이선스를 취소하고 엔지니어들을 GitHub Copilot CLI로 옮기며 내부 AI 도구 비용을 줄이는 중
- Claude Code는 수천 명의 직원에게 코딩 실험용으로 제공된 뒤 빠…
https://t.co/QXDRXPvU0t

[EBS @EBSstory]

화장실 가는 것도 이렇게 힘든 사람들이 많다니...

얼마 전 세계적 권위의 국제 시상식 [휴스턴 국제 영화제]에서 대상을 수상한 다큐멘터리 <싸느냐, 참느냐 화장실 전쟁>을 다시 한 번 소개합니다

화장실은 가장 사적인 공간처럼 보이지만, 누군가에겐 마음대로 갈 수조차 없는 곳이기도 합니다. 철도기관사, 가스 안전 점검원, 조선소·건설 노동자들까지. 제때 화장실 가기 어려운 사람들의 현실을 따라가며 우리가 미처 몰랐던 ‘화장실 인권’을 노동의 시각에서 들여다봅니다

화장실 가기 어려운 직업이라서
물도 커피도 참고 일해야 했던 사람들

우리는 왜 기본적인 생리 현상조차 참고 일해야 했을까요

EBS 다큐프라임
<싸느냐, 참느냐 화장실 전쟁>

유튜브에서 긴 영상>>>
https://t.co/Hux4G00nb3