https://x.com/aspecta_ai/status/2011286312020820340

Opinion TGE 다가오긴 한듯.

Aespecta에서 빌드키 거래로 일부 토큰을 사전 거래 가능하게 함.

빌드키 기반 거래는 보통 키 한개 당 토큰 00개 할당하는 시스템으로 실질적으로 토큰을 거래하는 것과 같음.

사전 입금 할당 & 추첨 FDV 300m이고
경매 모드 FDV가 600m에서 시작하니

FDV 600m > 정도로 가치 평가해봐도 좋아보임.

> FDV 600m/ 7% Airdrop,
한달 안에 TGE 하면 포당 $20~ 정도 봐도 됨

이사람 준비성 뭐지......

논스클래식에서 메가이더 토큰 벨류에이션과 관련된 심층 리포트를 써주셨네요! 한번쯤 읽어보면 좋을것 같아서 공유드립니다!

저도 밋업가서 받은 한정판 포켓몬 카드가 있는데 선제 받습니다

노이즈는 제가 높은 애정을 가지고 있는 마피아 프로젝트였고, 꽤 옛날부터 패러다임 투자를 받은것도 알고 있었습니다.

노이즈가 앞으로 더 멋지고 모두의 관심을 받는 프로덕트가 됐으면 좋겠습니다!

내일 있을 ama에서 메가마피아1.0의 이탈에 대한 질문이 있을거라고 생각합니다.

제가 팀과 이야기하면서 느꼈던 것은 마피아에서 남은 프로덕트들은 팀이 새로운 정렬을 했을때 같은 방향의 설득력을 가진 것들이고, 그게 특히 2.0에서 많이 드러난다고 생각하고 있어요.

어떤 프로덕트는 기존의 개념을 더 보완하는 것들일수도 있고 아닐수도 있지만 계속 피봇하면서 이탈도 있고 합류도 있을수 있는게 메가이더의 방향이라고 생각해요

어느순간 방향이 안맞다고 생각할수도 있지만 계속해서 고민하고 변화해서 박수를 받는게 메가이더의 정체성이 아닐까요

LG : 엑사원이 좋은 성능을 보여, 딥시크급 성능이 나온다는 것이 벤치마크에서 증명됨. 실체감 성능도 매우 준수

업스테이지 : 모델은 엑사원에 비해 낮은 성능이었으나, 중국 모델을 카피캣했다는 논란을 좋은 설명과 완벽한 검증으로 해소함. 실체감 성능도 나쁘지 않고, ocr모델은 여전히 좋음

NC : 애초에 엔터테이먼트와 컨텐츠/게임/영상 모델 쪽에 치중되어 있고, 텍스트 모델은 라마 기반이라 많이 약함. 그러나 5팀중에 가장 독특한 ai를 개발하고 있음

SK : 나쁘지않음. 딱 이 한문장으로 정리가 가능함. 크게 특출난것도 크게 모난것도 없음. 개발 기간이 짧아 아직 더 지켜봐야 함

네이버 : 현재 qwen 2.5 인코더를 그대로 가져다가 썼다는 내용이 밝혀지고 있음. '원천 모델 을 만든다 라는 관점에서 어긋난다' vs '이미지 영상 음성은 이렇게 하는게 일반적이고, 이걸 사용해서 개발했다고 원천 모델이 아닌건 아니다'

현재 AI 시장은 거대 테크 기업들의 폐쇄형 모델(Closed-source)이 주도하고 있음. 하지만 최근 오픈소스 AI 진영은 성능과 생태계 확장성 측면에서 이러한 독점 구조를 위협하는 유의미한 성과를 거두고 있는 상황. 그런 오픈소스 AI 중 하나인 Sentient가 추구하는 '오픈 인텔리전스'의 핵심 동력과 비전을 정리하면 다음과 같음.

GRID: 세계 최대 규모의 오픈 인텔리전스 네트워크

• Sentient의 GRID는 단순한 네트워크를 넘어 에이전트, 모델, 데이터, 연산 자원 및 프레임워크가 유기적으로 융합된 생태계.
• 생태계 규모: 110개 이상의 Web2 및 Web3 파트너사를 보유한 세계 최대 규모의 오픈소스 AI 환경.
• 비전: 오픈소스 AGI(일반 인공지능)를 향한 첫 번째 단계로서, 분산된 지능을 하나로 묶는 인프라 역할을 수행하는 프로덕트

ROMA : 메타 에이전트 오케스트레이션의 고도화

ROMA V2:
• ROMA는 복잡한 과업을 하위 에이전트들에게 분산하고 조율하는 프레임워크로, 개발자 커뮤니티에서 실질적인 신뢰도를 쌓아가고 있음.
• 커뮤니티 검증: GitHub에서 약 4.8k Star와 750+ Fork를 기록하며 오픈소스 AI 리포지토리 중 최상위권의 활성도를 보여줌.
• 기술적 토대: Stanford의 DSPy 프레임워크를 기반으로 전면 재설계되어, 에이전트 간의 추론 흐름을 투명하게 관리하고 최적화.
• 실무 편의성: 원클릭 프로덕션 스택과 실시간 자동 출력 검토 기능을 통해, 기업 환경에서 에이전트 도입 시 발생하는 리소스 문제를 기술적으로 해결하려는 시도.

ODS & SERA : : 특화 영역에서의 정밀도 확보

ODS(Open Deep Search):
• 일반적인 검색을 넘어, 다단계 추론(Multi-hop reasoning)과 특정 산업군(Web3)에 최적화된 성능 지표를 제시.
• ODS의 차별점: DeepMind의 FRAMES 벤치마크에서 보여준 75.3%의 정확도는 여러 소스의 정보를 결합해야 하는 복잡한 연구 쿼리에서 오픈소스 모델이 가진 잠재력을 시사함.

SERA:
• Web3 및 DeFi 영역의 할루시네이션 해결에 집중한 에이전트
• 50개 이상의 온체인/오프체인 도구 엔드포인트를 병렬로 운용하여, 실시간성이 중요한 크립토 데이터 검색에서 높은 정밀도를 목표로 함.

Fingerprinting: 오픈소스 AI의 수익화 난제 해결

오픈소스 모델의 고질적인 문제인 '가중치 도용'과 '수익화 부재'를 OML(Open Models Law) 연구를 통해 해결하려는 시도

• 기술적 혁신: 모델 성능 손실 없이 대규모로 소유권을 보호하는 Fingerprinting 기술 개발.
• 가치 제안: 창작자는 코드를 폐쇄하지 않고도 모델 사용에 대한 권리를 증명하고 정당한 보상을 받을 수 있는 지속 가능한 오픈소스 경제의 구축.

결국 AI 시대의 핵심은 '지능을 누가 소유하고 제어하느냐'에 있음. Sentient는 모델 개선을 통해 오픈소스의 기술적 가능성을 증명함과 동시에, 사용자에게 소유권을 돌려주는 인프라를 구축하고 있음. 독점된 지능이 아닌 공유된 지능으로의 전환.

폐쇄형 모델의 독주 속에서 Sentient가 제시하는 '소유할 수 있는 AI'라는 선택지가 단순한 기술적 대안을 넘어, AI 민주화를 향한 실천이 됐으면 하는 바람이 있음.

XIT AMA EP.6(with MegaETH)

오늘 저녁 20시, MegaETH와 함께 진행하는 AMA가 있습니다!

Q1 TGE를 앞두고 있는 대형 프로젝트중 하나이기도 하고, 지난 해 말 많은 분들이 참여했던 세일의 주인공인 Mega

함께 자리해주시고 이번에도 적나라한 질문들 마구마구 부탁드리겠습니다!

• X IT의 AMA는 오픈형 AMA로 사전질문을 받지 않습니다.
• 누구나 스피커로 참여할 수 있습니다. (스피커 요청이 많을 시에는 ama 게시물 댓글로 1차로 확인 후 선정됩니다)
• 100% 즉흥으로 진행됩니다.
• 약 2시간 동안 진행
→1부 (약 1시간): MegaETH 팀과의 질의응답
→2부 (약 1시간): XIT 과 청취자가 시장에 대한 이슈들을 공유합니다.

*이번 AMA 통역은 David님이 도와주십니다!

바이브코딩에 툴들의 시스템 접근 권한이 너무 높아서 open folder를 하는 것 만으로도 악성코드 실행이 가능하다고 합니다. 특히 github에서 받은 오픈소스들을 다룰 때 조심해야 합니다.
https://radar.securityalliance.org/vs-code-tasks-abuse-by-contagious-interview-dprk/