David to Mars @plan153

I’m a big fan of Elon Musk. His work with SpaceX, Tesla, and xAI is mind-blowing! 대한민국 Joined August 2009

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캣츠파파 @ceolmh3

9 hours ago

러닝할때 장비탓 하지말자 독일 베를린 마라톤 크록시 신고 2시간 30분 기록 나옴 330페이스 미쳤다 ㄷㄷ

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Innotiva @innotiva100

a day ago

안열리는데??

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JOONITS @Joonits_plaid

2 hours ago

죽스가 사람처럼 운전하긴 하네요 술 먹은 사람처럼

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AI가 지들끼리 똥 퍼먹다 뇌 녹는다는 경고 뜸 ㅋㅋㅋ (feat. 모델 붕괴) 옥스퍼드랑 케임브리지 연구진이 네이처(Nature)에 논문 하나 투척했는데, 지금 AI 판 전체를 뒤흔들 핵폭탄급 경고임. 챗GPT 만드는 오픈AI 등에 업고 신나게 달리는 마이크로소프트 $MSFT 진영부터 구글, 메타까지 죄다 비상 걸릴 만한 팩폭 터짐. 이름하야 '모델 붕괴(Model Collapse)' 현상인데, 이게 뭔 소린지 바로 핵심만 요약해줌. • AI가 인터넷을 점령하면 생기는 대참사 지금 인터넷에 챗GPT 같은 생성형 AI가 싸지른 글이 홍수처럼 넘쳐나는 중임. 문제는 다음 세대 모델(GPT-5, GPT-n 등)을 만들 때 웹 데이터를 긁어와서 학습시켜야 하는데, 그 데이터 자체가 이미 과거 AI들이 싸질러놓은 합성 똥글이라는 점임. • '비가역적 결함' 생김 (원복 불가 ㅋㅋㅋ) AI가 만든 데이터를 무지성으로 다시 먹여서 학습시키면 돌이킬 수 없는 결함이 발생함. 데이터 분포의 '꼬리(tails)' 부분이 먼저 싹 날아가는데, 이게 뭐냐면 인간 특유의 창의성, 비주류적 통찰, 독특한 뉘앙스 같은 진짜 알짜배기 정보들임. 결국 흔하디흔한 개소리만 반복하는 앵무새 에코챔버로 전락해서 멍청해짐. • 챗GPT만의 문제가 아님 이건 특정 LLM 하나만 삐걱거리는 게 아님. 연구진 피셜로 변분 오토인코더(VAE), 가우시안 혼합 모델(GMM) 등 확률 기반으로 학습하는 모든 생성형 모델에 보편적으로 터지는 수학적 필연이라고 함. • 데이터 스크래핑으로 꿀빨던 시대 끝물 빅테크 놈들 그동안 인터넷 무료 크롤링으로 날로 먹으면서 모델 덩치만 키웠는데, 앞으론 'AI 오염수' 거르는 정화 비용이 천문학적으로 들게 생김. 결국 결론은 뭐다? AI가 싼 똥글이 인터넷에 99% 도배될수록, '진짜 인간이 직접 쓴 날것의 오리지널 데이터' 몸값이 금값처럼 떡상한다는 뜻임. $RDDT 레딧이나 커뮤니티 데이터 독점 계약 따낸 플랫폼들이나 양질의 인간 데이터 가진 곳들이 미래 패권 쥔다는 소리 ㅋㅋㅋ Not financial advice

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David to Mars @plan153

60 minutes ago

@realgalleryx 센서가 많아도 판단이 안됨. 헷갈리기만 하고 머리가 나쁨

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Gallery X @realgalleryx

19 hours ago

무인 택시에선 센서를 아끼는 쪽이 결국 불리하다고 봄. 웨이모는 카메라 13개, 라이다 4개, 레이더 6개가 본 걸 각자 따로 읽은 다음 한 장의 그림으로 합쳐서 달림. 이 합치는 일만 하는 5나노 칩까지 직접 만들었음. 테슬라처럼 카메라만 쓰면 차값은 싸지겠지만, 밤길이나 폭우에서 안 서는 차는 눈이 많은 쪽일 거라고 봄. 그 웨이모 센서를 얹을 차가 현대차 아이오닉 5라는 것도 눈여겨볼 대목임.

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BIGDATA DOCTOR @drmusician1

6 hours ago

$PLTR 실발전 몇위까지 올라 가려나

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BIGDATA DOCTOR @drmusician1

5 hours ago

임상적 심혈관 질환, 당뇨병 또는 치매 70세 이상 노인 대상으로 고지혈증약 1차예방 목적의 임상연구 RCT 진행(아토바스타틴40) - 주요 심혈관 사건 30% 감소 고령의 부모님이 특별한 질환없이 고지혈증만 있으시면 꼭 약 드시게 챙겨주세요. (일단 진료 먼저) escardio.org/news/press/pre…

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Kim Full Soon김풀순 (newdtfullowning) @newdtfullowning

15 hours ago

1568억원이 어떻게 쓰였는지 정리해줘 @grok

JOONITS @Joonits_plaid

18 hours ago

"정부의 자율주행 R&D 예산은 2023년 1568억원에서 올해 895억원으로 43% 감소했다." 출처 : 동양일보(dynews.co.kr)

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율무커피 YulmuCoffee @yulmu_coffee

20 hours ago

Claude는 추론, 코딩, 계획에 강하고, Muse는 실제 생활 업무를 대신 실행하는 쪽에 강합니다. 하지만 Muse에 Claude Code CLI를 설치하면 좀 더 재미있는 일을 할 수 있습니다. Muse가 Claude를 쓰는 경우, Muse 가상컴퓨터에 Claude Code CLI를 설치하면 Muse가 코딩 작업을 Claude에게 넘길 수 있습니다. 이건 일차적인 생각이죠. 하지만 Claude의 클라우드 세션을 열고, Muse가 간단한 코딩 작업을 하여 설치된 Claude Code CLI에게 보고하는 역 방식도 가능합니다. Muse가 작업자, Muse에 설치된 Claude는 오케스트레이터입니다. (ㅋㅋ) Muse의 자체 Secure VM에 Muse Spark 1.3이 직접 작업하고, 거기에 Claude도 함께 작업을 돌리기 시작하는 겁니다. 사실상 공짜 VM에 클라우드 세션과 Claude를 끼워넣는 거죠. “여러 에이전트를 한 VM 안에서 돌리는” 구성을 만들 수 있습니다.

율무커피 YulmuCoffee @yulmu_coffee

24 hours ago

당신의 모든 에이전트를 연결시키세요. Claude가 Muse를 쓰게 하세요. 웹에서 muse.ai에 로그인하면 Claude가 직접 Muse를 다룹니다. Muse의 가상컴퓨터에 Claude Code Cli를 설치해서 Muse가 Claude를 쓰게 할 수도 있어요.

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maestro @maestrooth

14 hours ago

holy f*ck, this video has every Grok Bot & Jev skill on GitHub and you can take all 50 every builder can run the whole stack pulled from a repo with skills from Anthropic, OpenAI, Microsoft, Figma, Cloudflare and Stripe the skills: → generate docs, decks, sheets, PDFs on command → build the whole SaaS funnel: copy, ads, pricing, onboarding → turn a Figma file into production code, 1:1 → write tests in Playwright, Cypress, Selenium, Jest, pytest → catch hardcoded secrets before code ships → deploy straight to Cloudflare, Vercel, Netlify, zero config → spin up Postgres on Supabase or Neon in one call → catch prod errors before users even report them it's 50 specialists someone else already built, tested, and shipped Send it to your Grok Bot, then use what you need ⭣

maestro @maestrooth

a month ago

x.com/i/article/2092…

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JOONITS @Joonits_plaid

18 hours ago

"정부의 자율주행 R&D 예산은 2023년 1568억원에서 올해 895억원으로 43% 감소했다." 출처 : 동양일보(dynews.co.kr)

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Xber J @PForever0000

6 hours ago

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별빛Q @StarLight_Tsla

6 hours ago

나도 FSD 98%는 찍었었지만 99%까지는 이르지 못함 ㅋ 대단한 기록~ㅋ 사실 FSD 주행거리보다 더 중요한 건 엣지케이스 신고임 엑친분들~~ FSD가 대처 잘 못하는 상황 파악시 꼭꼭 음성신고해주시길! 그게 모여서 피가 되고 살이 됩니다. ㅎㅎ

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USAnt 미국개미 @USAnt_IDEA

20 hours ago

일론 머스크 또 일냈다, 스타십 Flight 14 드디어 FAA 승인 떨어지고 월요일 발사 확정 ㅋㅋㅋ 스타십이 드디어 밥값(매출)을 하기 시작함. 미 연방항공청(FAA) 도장 정식으로 찍혔고 이번 주 월요일(현지시간 28일) 발사 카운트다운 그대로 진행 중임 • 사상 최초의 진짜 상업 비행: 이전 13번의 비행이 순수 기술 실증용 쇼였다면, 이번 14차 비행은 실제로 돈을 버는 첫 매출 발생(revenue-generating) 미션임. • 차세대 괴물 스타링크 V3 실전 투입: 이번에 궤도로 쏘아 올리는 화물이 바로 스타링크 V3 위성 26기임. 팰컨9으로는 덩치가 커서 감당 안 되던 차세대 모델을 스타십 뱃속에 꽉꽉 채워 실어 나르는 거임. • 궤도 궤적 및 재사용 사이클 진입: 궤도 진입 후 위성 26기 뱉어내고 지구 6바퀴 돌면서 실전 비행 데이터 뽑아낸 뒤 바다로 복귀 예정. 투자자 입장에서 왜 중요? 그동안 SpaceX $SPCX 항상 발목 잡던 게 "스타십 쟤네 도대체 언제 양산 궤도 올려서 돈 버냐"였음. 근데 이번 발사로 팰컨9의 시대를 서서히 접고 스타십 직송 체제로 넘어간다는 걸 증명하는 셈임. 위성 한 번 쏠 때마다 때려 박는 마진율과 발사 단가 자체가 기존 로켓판 다 박살 내는 수준이라 우주항공 섹터 다른 놈들 입장에선 ㄹㅇ 통곡의 벽 마주한 거나 다름없음 ㅋㅋㅋ 돈 먹는 하마였던 테스트 깡통이 돈 복사기로 바뀌는 첫 분기점임. Not financial advice

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codila @0xCodila

8 hours ago

Paste this Karpathy's prompt into Opus 5.5 It will make Claude 100% effective and much cheaper I don’t start a new AI chat without it anymore Send it now. Remember me later:

codila @0xCodila

3 months ago

x.com/i/article/2069…

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teslachoi테초이 @teslachoi

22 hours ago

@Joonits_plaid 현대 전 라인 해서. 9초 한대 일듯. 해외 있는 모든 공장 다해서. ㅎㄹ

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뭐라할까.. @Mworahalka

21 hours ago

@Joonits_plaid 1년 6만대 목표이니 9초는 아니네요 ㅋ

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JOONITS @Joonits_plaid

24 hours ago

모 유튜버가 9초마다 한 대씩 생산한다 하지 않았나요?

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Gallery X @realgalleryx

21 hours ago

청담동 몰타 국적 현금 매수, 처음 나온 건 작년이었습니다. 회사를 2조 4천억 원에 판 메디트 창업주 일가가 몰타 국적을 얻었고, 20대 딸들이 청담동 70억 원대 집을 현금으로 샀다는 보도가 이미 나왔어요. 눈여겨볼 건 사람보다 구조라고 봅니다. 몰타는 상속세가 없는 나라라, 국적을 옮겨 두면 한국 세금이 닿기 어려워진다는 게 이번 의혹의 핵심이죠. 한국에서 번 돈이 국적만 바꿔 한국에서 제일 비싼 동네로 다시 들어옵니다. 세금 구멍은 막지 않으면 유행이 되고, 몰타 매수자가 또 나온다는 건 그 길을 알아본 집이 더 있다는 뜻입니다.

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Yarchi @undefinedKi

2 days ago

Palantir's AI platform runs inside some of the most secure organisations on earth. Their architecture docs show what an agent stack actually needs. Most of it you can copy into your own project 1. Ontology instead of raw data The agent sees business objects (orders, customers, assets) and a fixed list of actions it is allowed to take on them. For you that means typed tools like update_order_status, never raw SQL. 2. A layer between the agent and the model PII is masked before the prompt leaves, responses are cached, failed calls retry, rate limits and token usage are tracked. Route every LLM call through one gateway, LiteLLM or your own wrapper. 3. Swappable models A model catalog plus bring your own model, so any agent can switch provider. Keep the model name in config and switching becomes a one-line change. 4. Three ways to start an agent On a schedule, on an event, or through an API call. Cron, webhook and endpoint, with the same agent behind all three. 5. Evals inside the lifecycle Agents are tested before release and again after every change. A small eval set that runs in CI on every prompt edit covers most of it. 6. Every action is logged Tokens, tool calls, who triggered what. Trace each run end to end with Langfuse or OpenTelemetry. On top of that, access is checked three ways: by role, by data marking and by purpose. Your agent should get only the permissions of the user who runs it.