Peter Kris

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cofounder @gasp_xyz / defi / mev / L2s / AMM maxi / onchain connoisseur

포스팅

제가 '앱필름'이라는 용어를 만들어 보겠습니다. 앱필름은 맞춤형 영화 제작 엔진을 통해 인간의 노동력을 활용하도록 설계된 AI 에이전트 워크플로입니다. 초기에는 아바타와 음성 에이전트(예: 인사 담당자 면접)로 시작하지만, 관리자 역할로 전환되면 전체 업무 프로세스에 영화적인 요소를 더할 수 있습니다. 재밌는 미래죠!

네, 지금 일어나고 있는 변화는 심오합니다. 대략 40년에 한 번 있을 법한 변화라서 상당히 심오하죠. 만약 이 견해에 동의하지 않거나 제가 무슨 말을 하는지 이해하지 못하시더라도, 앞으로 놀라운 일들이 벌어질 수 있다는 점을 염두에 두세요.

first check $500k-1M pre-seed

i’ve never seen such well funded startups become irrelevant so quickly. we are living in unprecedented but dangerous times for VCs

저는 게임과 암호화폐가 둘 다 본질적으로 *가상*이기 때문에 잘 어울린다고 항상 생각했습니다. 하지만 게임을 금융화하면 매력이 떨어진다는 것을 알게 되었습니다. 가상 세계에서 즐기는 재미에 현실 세계의 결과가 따르길 원하는 사람은 아무도 없습니다.

So can we all admit that play to earn was the dumbest thing of all time and gaming on da blockchain was a tremendously stupid idea through and through x.com/degeneratenews…

전적으로 LLM은 인류의 형식적 의미론의 스냅샷 다소 손실이 있는 방식으로 압축한 것입니다. 모든 프롬프트는 압축 해제를 위한 디코딩 키입니다. 유행어 너머에는 인류 문화의 대부분이 소수의 가중치로 표현될 수 있습니다. 그것은 인간 문화가 상당히 단순하고 독창성이 없다는 것을 의미합니다.

네, 그렇기도 하고 아니기도 합니다. 죽어가는 인터넷화는 인터넷을 죽이고 있고, 오프라인 트렌드가 나타나고 있습니다. AI는 전 세계 문화를 동질화하고 있지만, 사람들은 경쟁력을 유지하기 위해 외부 분야에 전문화해야만 합니다. 우리는 더욱 글로벌화된 인터넷과 멱법칙과 같은 제품/트렌드가 결합된, 더욱 기묘한 미래로 향하고 있습니다. 이러한 현상은 본질적으로 그리고 의도적으로 정보 마찰을 야기하고 있습니다.

그럼 이제 LLM 안에 LLM을 넣을 수 있는 건가요? 아니요, 그건 교육부가 아닙니다.

Christos Tzamos

@ChristosTzamos

1/4 LLMs solve research grade math problems but struggle with basic calculations. We bridge this gap by turning them to computers. We built a computer INSIDE a transformer that can run programs for millions of steps in seconds solving even the hardest Sudokus with 100% accuracy

인공지능 분야의 경영진과 연구자부터 비관론자, 정치인, 활동가에 이르기까지 모두가 인공 일반 지능(AGI)에 대해 이야기하고 있습니다. 하지만 그 정확한 정의에 대해서는 의견이 분분합니다. AGI에 대한 일반적인 정의 중 하나는 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있는 인공지능이지만, 과연 인간이 진정으로 일반적이라고 할 수 있을까요? 이 논문에서는 AGI에 대한 우리의 개념에 무엇이 잘못되었는지, 그리고 가장 일관성 있는 정의라 할지라도 미래의 인공지능을 설명하기에 왜 결함이 있는 개념인지를 살펴봅니다. 가장 널리 받아들여지는 정의들이 타당하고 유용하며 진정으로 일반적인지 탐구합니다. 우리는 인공지능이 일반성을 추구하기보다는 전문화를 추구해야 하며, 전문화된 인공지능은 인간을 초월하는 성능을 목표로 해야 한다고 주장하며, 초인적 적응 지능(SAI)을 제안합니다. SAI는 인간이 할 수 있는 중요한 모든 분야에서 인간을 능가하도록 학습할 수 있고, 인간이 할 수 없는 분야의 기술적 격차를 메울 수 있는 지능으로 정의됩니다. 이어서 우리는 SAI가 AGI에 대한 과도하게 확대된 정의로 인해 모호해진 AI 관련 논의를 다듬는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명하고, SAI를 미래를 위한 지침으로 활용할 때의 의미를 예측합니다.

AI Must Embrace Specialization via Superhuman Adaptable Intelligence

Everyone from AI executives and researchers to doomsayers, politicians, and activists is talking about Artificial General Intelligence (AGI). Yet, they often don't seem to agree on its exact...

우리 앞에는 혹독한 시련이 기다리고 있다. 1. 블록 전체 직원의 40%에 영향을 미치는 감원을 발표했습니다. 2. 주가가 단 몇 분 만에 24% 급등했습니다. 다른 회사들은 이를 주가 하락을 만회하기 위한 청사진으로 삼을 것입니다. 폭풍과 높은 실업률에 대비하십시오.

저는 확장성 L2의 종말을 오랫동안 주장해 왔는데, 이제 그것이 현실이 되고 있습니다. 비트(Bit) 안타깝네요. 그렇게 많은 자본 과 연구 개발 비용이 투입됐는데 말이죠. 새로운 기술 스택, 앱별 로직 또는 확장 가능한 기능을 지원하는 맞춤형 L2만 의미가 있습니다. (후기 도입 단계에서 OP_CAT 및 비트코인 L2가 출시되기를 기대합니다.)

@VitalikButerin

There have recently been some discussions on the ongoing role of L2s in the Ethereum ecosystem, especially in the face of two facts: * L2s' progress to stage 2 (and, secondarily, on interop) has been far slower and more difficult than originally expected * L1 itself is scaling,

친구가 HYPE에 투자하고 싶어해서 간단하게 분석해 봤어요. 혹시 도움이 될까 싶어 공유합니다 (저는 재무 자문가가 아니니, 직접 조사해 보세요). 장점 - 1. 하락장이나 어려운 시기에 무언가가 성장하는 것은 드물지만 대개 좋은 징조입니다. 이는 지난 수년간 좋은 지표로 입증되었습니다. 예를 들어, 이더리움 초기 코인공개(ICO) 2014년 하락장에서 인터넷 크라우드펀딩 역사상 두 번째로 큰 규모를 기록했습니다. 2. 그들은 영리한 규제 차익거래를 합니다. 단점- 1. 2년마다 거래소가 바뀝니다. 디와이디엑스(DYDX) 로 시작해서 GMX로, 그리고 Hyperliquid로 바뀌었죠. Hyperliquid를 또 바꾸지 않을 이유가 있을까요? 2. 고객층 유지가 더 어렵습니다. 도박꾼들은 돈을 잃고 떠나가고, 거액 투자자들은 부를 집중시키고 다른 곳으로 옮겨갑니다. 트레이더 고객층은 유지하기가 더 어렵습니다. 3. 그들은 현재 확장성 병목 현상에 직면하고 있는데, 바이낸스와 진정으로 경쟁하는 기업으로 자리매김하고 싶어하지만, 탈중앙화 특성상 그것이 불가능하기 때문입니다. 4. 숫자는 거짓말을 할 수 있습니다. HYPE의 가격은 조작되었을 가능성이 있는데, 이는 HYPE가 처음 등장했을 때의 상황과 대부분의 거래량 Hyperliquid 자체에서 발생했기 때문입니다. 5. ⁠ ⁠⁠유동성 심도 관련 수치는 거짓입니다. 우선 취소 기능을 도입해서 지정가 주문을 아주 쉽게 조작한 다음, 불리한 상황이 발생하면 취소 내역을 게시할 수 있습니다. 지정가 주문을 위조/사칭하는 게 훨씬 쉽습니다. 결론: 전반적으로 저는 사실상 중립적인 입장이며, 때로는 약간 부정적인 느낌이 듭니다. 이 때문에 투자에 대한 흥미를 느끼기 어렵거나 귀찮아서 손가락과 돈을 움직여 투자하지 않게 됩니다.

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