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LXDAO
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LXDAO is an R&D-focused DAO in Web3 for sustainably supporting valuable Web3 Public Goods and Open Source. Telegram: https://t.me/lxdao
포스팅
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LXDAO
03-27
AI 심층 분석: 차세대 대규모 모델은 여전히 ​​"장기적 사고"에 의존할까요? 🤔 지난 2년 동안 OpenAI o1과 DeepSeek-R1은 추론 분야에서 치열한 경쟁을 불러일으켰고, 기업들은 추론 해시레이트 향상시키고 사고 과정을 심화시키기 위해 분주히 움직였습니다. 하지만 이런 생각을 해보신 적 있나요? 사고 모드와 명령 모드를 단순히 강제로 결합하는 것이 왜 종종 평범한 결과만 낳고 어느 쪽도 제대로 달성하지 못하는 것일까요? 장기간에 걸친 폐쇄적이고 정적인 추론 방식이 과연 복잡한 현실 문제를 해결할 수 있을까요? 대규모 모델들이 더 이상 문제 해결 및 점수 산정에서 경쟁하지 않게 될 때, 어떤 역량이 진정한 차세대 핵심 경쟁 우위 요소가 될까요? 업계의 해답이 변화하고 있습니다 👉 지능형 에이전트 액션 사고방식은 "백일몽에 빠져 있는 것"에서 "도구를 사용하면서 생각하고, 환경과 상호작용하며, 솔루션을 동적으로 수정하고, 자율적으로 행동을 실행하는 것"으로 업그레이드되고 있습니다. 하지만 새로운 문제가 발생합니다. 어떻게 하면 높은 정확도의 학습 환경을 구축할 수 있을까요? 보상 조작과 가짜 최적화를 방지하는 방법은 무엇일까요? 미래에는 모델 알고리즘이 경쟁의 승자가 될까요, 아니면 환경 공학 및 폐쇄 루프 기술이 승자가 될까요? 대규모 모델 학습부터 지능형 에이전트 학습, 그리고 지능형 시스템 학습에 이르기까지, 누가 최초로 완전한 생태계를 성공적으로 구축할까요? 이는 모든 AI 전문가가 깊이 생각해 봐야 할 사항입니다. 🔍 twitter.com/LXDAO_Official/sta...
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LXDAO
03-26
Claude Code는 개발자가 권한을 수동으로 자주 승인해야 하는 과정에서 발생하는 "승인 피로감" 문제를 해결하고 보안과 효율성 사이의 균형을 맞추기 위해 특별히 설계된 완전히 새로운 자동 모드를 도입했습니다. 🔹 이전에는 사용자가 최대 93%의 작업을 수동으로 승인해야 했기 때문에, 시간이 지남에 따라 리스크 행위를 간과하고 허용할 가능성이 높았습니다. 🔹 자동 모드는 이중 보안 보호 시스템을 채택했습니다. 입력 계층은 인젝션 공격을 차단하고 알림을 제공하며, 출력 계층은 2단계 분류기를 통해 위험한 작업을 자동으로 식별합니다. 🔹 이를 통해 운영 환경에서 무단 작업, 키 도용, 데이터 유출, 보안 검사 우회, 의도치 않은 작업 등의 리스크 효과적으로 방지할 수 있습니다. 🔹 실제 테스트에서 탁월한 성능: 오탐률은 단 0.4%에 불과하며, 실제 위험한 행동에 대한 차단율은 83%에 달합니다. 🔹 이는 단순히 권한 확인을 비활성화하는 것보다 더 안전하고, 전체 프로세스에서 수동 승인보다 훨씬 원활하므로 효율성과 보안을 모두 중시하는 개발 환경에 적합합니다. 👇 클릭하여 전체 기사를 읽고 원리와 사용법에 대한 자세한 내용을 확인하세요.
Anthropic
@AnthropicAI
03-26
New on the Engineering Blog: How we designed Claude Code auto mode. Many Claude Code users let Claude work without permission prompts. Auto mode is a safer middle ground: we built and tested classifiers that make approval decisions instead. Read more: https://anthropic.com/engineering/claude-code-auto-mode…
MODE
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LXDAO
03-18
✅ 클로드 코드 초보자라면 꼭 읽어야 할 자료입니다! 놀라운 learn-claude-code 프로젝트를 공유하며, 단순히 사용법을 가르치는 것이 아니라 처음부터 동일한 AI 코딩 에이전트를 구현하는 방법을 알려줍니다. 12개의 단계별 세션으로 구성되어 있으며, 각 세션에서는 한 번에 하나의 메커니즘만 추가하여 수십 줄의 코드에서 완전한 버전으로 발전시켜 나갑니다. 각 섹션에는 실행 가능한 Python 파일이 포함되어 있어 매우 사용자 친화적이고 단계적으로 학습할 수 있습니다. s01 기본 루프 → s02 도구 스케줄링 → s03 작업 계획 → s04 하위 에이전트 분할 → s05 동적 지식 로딩 → s06 컨텍스트 압축 → s07 영구 작업 → s08 백그라운드 비동기 기능 → s09 다중 에이전트 팀 → s10 팀 계약 → s11 자체 할당 → s12 작업 트리 격리 모든 기능을 통합했습니다! 📚종합 지원 자료: 저장소 주소: github.com/shareAI-lab/learn-c...… 온라인 시각 학습 플랫폼: learn.shareai.run 중국어 README: github.com/shareAI-lab/learn-c...…
摸鱼巨匠
@SunNeverSetsX
03-17
刚开始接触 Claude code 的朋友，我强烈推荐你去看看这个项目— learn-claude-code 这个课程不是在教你用 Claude code，而是教你从零实现一个类似 Claude Code 的 AI 编码 Agent 项目分成 12 个 session，每个 session 只加一个机制，代码从几十行逐渐到完整版，每节课都有独立可运行的 Python 文件：
LAB
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LXDAO
03-18
미국 증권거래위원회(SEC)와 상품선물거래위원회(CFTC)가 암호화폐 자산을 공식적으로 분류하는 획기적인 문서를 발표했습니다. 이 문서에서는 암호화 자산을 다섯 가지 주요 유형으로 분류하고 각 유형의 속성을 명확하게 정의합니다. 1. 디지털 상품: 비트코인(BTC), 이더리움(ETH), 솔(SOL), 엑스리프(XRP), 애드버타이저(ADA), 도지코인(DOGE)과 같이 증권으로 간주되지 않는 탈중앙화 형 기능성 암호화 자산. 2. 디지털 수집품: NFT, 밈 코인, 아트 토큰, 게임 아이템 등은 증권으로 간주되지 않습니다. 3. 디지털 상품: 멤버십 토큰, 상품권, 도메인 이름(ENS) 등은 증권으로 간주되지 않습니다. 4. 스테이블코인: GENIUS 법을 준수하는 결제용 스테이블코인은 증권으로 간주되지 않으며, 그 외의 스테이블코인은 사례별로 분류됩니다. 5. 디지털 증권: 전통적인 증권을 토큰화한 상품입니다. 일반적으로 증권으로 분류되지만, 스테이킹, 채굴, 에어드랍, 랩핑된 BTC 등은 증권 거래로 간주되지 않는다는 명확한 규칙이 있습니다. 이는 암호화폐 산업의 합법화를 향한 중요한 단계이며, 규제상의 회색지대를 완전히 종식시키는 것입니다. twitter.com/LXDAO_Official/sta...
BTC
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LXDAO
03-17
@AndrewYNG 님이 오픈 소스 CLI 도구인 Context Hub(chub)를 출시했습니다! Context Hub는 지능형 코드 프록싱을 위한 최신 API 문서를 제공합니다. 새 버전에는 문서 피드백 기능이 추가되어, 프록시가 문서의 주요 내용, 문제점, 누락된 콘텐츠를 자동으로 강조 표시하여 개인 정보 보호 및 보안을 강화하는 동시에 문서 품질을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이 프로젝트는 현재 빠른 속도로 개발 중입니다. 설치 및 구성 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 지금 바로 코딩 프록시를 업그레이드하세요! 🔗 GitHub: github.com/andrewyng/context-h...…
Andrew Ng
@AndrewYNg
03-17
Should there be a Stack Overflow for AI coding agents to share learnings with each other? Last week I announced Context Hub (chub), an open CLI tool that gives coding agents up-to-date API documentation. Since then, our GitHub repo has gained over 6K stars, and we've scaled from
HUB
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