avatar
웹3 솔라나 광기 연구실
팔로우하기
포스팅
avatar
웹3 솔라나 광기 연구실
소신발언 펌펀이 알트코인 시장을 망쳤다고 생각합니다. 펌펀은 돈을 버는 프로토콜, 그리고 프로토콜의 수익이 PUMP 토큰 홀더에게 바이백을 오지게 하여 분배되는 구조를 성공시켰습니다. 이후 사람들은, 블록체인 프로젝트들이 당장 수익을 내야 하고 수익을 토큰 홀더에게 공유하는 것이 정의인 것처럼 여기게 되었습니다. 알트코인 투자에 대한 가치판단 기준이 생겨버린 것이죠. 이제 꿈을 팔아 토큰을 찍어내던 수많은 알트코인들은 "니들 돈도 못벌잖아", "그래서 토큰 가지고있으면 나한테 뭐가 떨어지는데" 라는 질문에 답해야만 합니다. 이를 위해 가장 현실적이며 증명된 프로젝트는 당연히도 밈코인 런치패드나 도박장같은 프로젝트이고, 수많은 아류 펌펀들이 쏟아지고 있습니다. 뜬구름잡는 꿈팔이가 더는 통하지 않기에, 돈이 안되는 인프라나 기술의 혁신 속도는 늦춰졌습니다. 꿈팔이로 커왔던 크립토 시장에 가치판단 기준이 생겨버렸고, 더이상 예전같은 알트코인 시장은 오기 힘들다 생각합니다. 가끔 방구 나온다고 Fartcoin 사던 시절이 그립기도... 오 이렇게 쓰니까 펌펀 되게 좋은 플젝같은데? 원문링크: 리자몽님
PUMP
0.03%
avatar
웹3 솔라나 광기 연구실
컨트랙트 오딧 업체인 oshield에서 분석한 드리프트 익스플로잇 현황 분석 내용: 1. Drift 멀티시그 내 누군가가 Drift state account를 업데이트해서 admin을 변경한 정황이 있는 것으로 보임 2. 멀티시그 멤버 한 명이 그 변경을 승인한 것으로 보임. 3. 현재 admin은 공격자 계정. 4. 공격자는 해당 키를 사용해 CVT용 spot market vault를 초기화함. OShield에 따르면 CVT는 가격이 부풀려진 사기성 토큰임. 5. 이후 CVT가 예치됐고, Drift의 cross-margin 및 swap 기능을 이용해 실제 토큰이 인출됨. 6. OShield의 최신 분석에 따르면, 현재 admin 권한을 되찾기 위한 프로그램 업그레이드가 진행 중임. 안타깝네요...이벤트에서 자주 봐온 팀이었고 성실히 나름 모멘텀을 만들어나가는 프로젝트라고 생각했었는데... 부디 어떤 방식으로든 잘 회복할 수 있으면 좋겠다는 생각입니다. x.com/SolanaFloor/status/20394...
CVT
0%
avatar
웹3 솔라나 광기 연구실
03-25
[로컬 LLM을 운영중이라면 주목: 구글 리서치, TurboQuant 발표] AI 모델은 대화를 할 때 "KV 캐시"라는 걸 씁니다. 쉽게 표현하면 AI가 이전에 읽은 내용을 빠르게 참조하기 위한 메모장인데, 대화가 길어질 수록 이게 커져서 GPU 메모리를 다 잡아먹습니다. 그러다보니 이를 소화하려면 비싼 GPU가 필요하게 되는 거죠. (토큰과는 좀 다릅니다. 이건 토큰과 함께 늘어나긴 하는데 메모리에만 잠깐 존재하고 세션 재시작 시 사라지는 임시데이터임) TurboQuant는 이 메모장을 무려 6배 이상 줄이면서도 정확도 손실이 0인 압축 알고리즘입니다. 추가로 속도까지 최대 8배 빨라집니다. 어마어마한 효율성 개선입니다. 기존에도 이러한 시도는 많았지만 아무리 압축하려고 해봤자 추가 메모(오버헤드)가 필요했었기에 적용하기에 좀 문제가 많았습니다. 근데 이번 TurboQuant는 수학적 트릭 (벡터를 극좌표로 변환 + 1비트 에러 체크)을 통해 그 추가 메모 자체를 없앴다는 점에서 혁신적입니다. 결과적으로 - 같은 GPU로 더 긴 대화가 가능해짐 - AI 서비스 운영 비용이 줄어듦 - 로컬 모델에서 더 큰 컨텍스트 윈도우를 쓸 수 있게 됨 이라는 것입니다. Prince 라는 MLX (Ollama같은, 로컬 LLM 돌리는 운영체제)에서 일하는 사람이 이걸 MLX에 직접 구현해서 테스트한 해봤는데, 결과가 아래와 같습니다. 테스트 방식: Qwen3.5-35B-A3B 모델로 Needle-in-a-Haystack 테스트 (8.5K, 32.7K, 64.2K 컨텍스트) - 6/6 전부 정답 (모든 양자화 레벨에서) - TurboQuant 2.5-bit: KV 캐시 4.9배 축소 - TurboQuant 3.5-bit: KV 캐시 3.8배 축소 - 정확도 손실 0 (세상에...) 사실 저도 맥미니 64gb에서 Qwen 27b를 Ollama 통해서 돌리고 있습니다. 정확히는 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled 모델을 돌리고 있었는데, 뭐 그냥 Qwen 쌩으로 돌리는 것보단 distilled 모델이 더 잘나오고 빠릿하긴 했지만 아무래도 속도가 답답했단 말이죠. 계산대로 KV 캐시가 4~5배 줄면 같은 64gb 램에서 컨텍스트 윈도우 32k에서 100k+ 이상급도 나오겠고...지금 운영중인 모델보다 더 큰 모델도 돌릴 수 있겠습니다. 만약 맥미니에서 로컬 모델 돌리고자 했었거나 돌리고 계신 분들이 계시다면 충분히 주목해볼 만한 내용이겠습니다. 더 자세한 내용 및 출처
OPUS
1.1%
avatar
웹3 솔라나 광기 연구실
03-16
롱 포지션을 청산했습니다. 글로벌 리스크 감소에도 불구하고 암호화폐가 강세를 보이는 것은 주목할 만한데, 이는 6만 달러 돌파 이후 암호화폐 시장의 상대적 강세 신호로는 처음이기 때문입니다. 바닥에서 매수한 것은 아니지만, 횡보 구간 돌파 후 강세장에서 매수하는 것이 위험을 최소화하는 제가 선호하는 매매 방식입니다. 여러 알트코인에서도 매우 자연스러운 둥근 바닥 패턴이 나타나고 있어 단기적으로 암호화폐 시장의 상승 가능성이 높다고 생각합니다. 74k를 제대로 돌파하면 암호화폐 시장이 전반적으로 활성화될 것이며, 이더리움(ETH) 과 솔라나(SOL) 같은 주요 암호화폐들이 이전 가격대(이더리움(ETH) 2,400달러 / 솔라나(SOL) 100달러)를 회복할 것으로 예상합니다.
ETH
0.27%
avatar
웹3 솔라나 광기 연구실
03-15
많은 분들이 모르는 사실: AI랑 한국어로 대화하면 50%-70% 더 비쌉니다. 영어에서는 대략 단어 하나가 토큰 하나에 해당됩니다. "Hello"는 1토큰, "artificial intelligence"는 2토큰이죠. 근데 한국어는 좀 다릅니다. "안녕하세요"가 2, 3토큰으로 쪼개집니다. 한글은 조합 구조 때문에 영어보다 토큰을 구조적으로 더 많이 쓰게 되어 있습니다. 같은 내용을 한국어로 쓰면 영어보다 약 1.52배 더 많은 토큰을 소비합니다. API 비용은 토큰에 비례하기 때문에 같은 내용으로도 한국어가 무려 50% - 70%는 더 비쌉니다. 여기에 AI의 답변까지 한국어로 받으면 출력 토큰도 마찬가지로 50-70% 더 비쌉니다. 그리고 이에 대해서 다른 연구결과가 있다고 말하는 분들도 좀 계시던데 (arxiv.org/pdf/2507.00246), 이건 수학만 테스트한 결과인데다가 심지어 GPT, Claude 같은 저희가 자주 사용하는 모델이 쏙 빠져 있는 연구결과에요. 이 모델들은 영어 중심으로 RLHF 받아서 결과가 다를 수 있습니다. 이 연구에 사용한 모델은 DeepSeek R1, Qwen 2.5, Qwen 3이라서 전부 중국발 LLM… 그리고 "토큰 절감 = 효율"이라는 전제가 좀 문제가 있어요. 한국어로 thinking하면 토큰 수는 줄어도 한국어 토큰 1개의 비용이 영어 토큰 1개보다 비쌉니다. (바이트 수, 처리 비용). 그러니 결론적으로 본인이 AI를 자주 쓰셔서 자꾸 rate limit에 도달하시거든, 일단 영어 공부하는 셈 치고 영어로 대화 나누시길 권장드립니다 ㅎㅎㅎ
GPT
0%
loading indicator
Loading..