GLM 5.2에 대한 ZAI의 블로그글

저는 5.2 사용할때 오버헤드 뜨면서, 작동 안되는 경우가 많아서 자동으로 다시 시도하게 하고 몇번 트라이가 쌓이면 아래 모델로 구동되게 설정해두고 테스트 해보고 있네요.

https://z.ai/blog/glm-5.2

???

Nous는 팀 크레딧 기능도 추가

- 하나의 잔액을 충전하여 확장
- 팀을 생성하고, 팀원을 초대하면 이메일로 초대받아 가입
- 사용자는 여러 팀에 속할 수 있으며 팀 간 전환이 가능

https://x.com/nousresearch/status/2067337553624125621

아즈텍 또 $2M 익스플로잇 발생

https://etherscan.io/tx/0xab306cd2184d23b6ba3e151b10b3b9a0b81f211cc16f4f3b0c79f0b17a59c2b5

🟢 9,000.00 @KOSPI_Price

뭐 맨날 털려
암호화폐장점 : 털린거 확인은 가능

OpenAI의 새로운 AI 안전성 평가(AI safety eval)는 모델을 출시하기 전에, 실제 배포 상황을 미리 시뮬레이션해서 위험 행동을 예측하겠다는 것.

기존 AI 안전성 평가는 보통 아래와 같은 방식이 많았음.

· 사람이 만든 테스트셋
· synthetic prompt (합성 프롬프트)
· red teaming (의도적인 시스템 공격)
· 특정 위험을 겨냥한 벤치마크

문제는 이러한 테스트 환경에서 모델이 테스트임을 인식할 수도 있고, 테스트셋이 이미 알려진 위험만 과하게 반영할 수도 있고, 실제 유저들이 어떤 방식으로 모델을 쓰는지는 충분히 반영하지 못할 수 있음.

OpenAI가 말한 Deployment Simulation(배포 시뮬레이션)은 이러한 문제들을 해결하기 위한 접근법으로,

1. 과거 실제 ChatGPT 대화 데이터를 가져옴
2. 기존 assistant 답변을 제거함
3. 출시 후보 모델이 같은 상황에서 다시 답하게 함
4. 그 답변에서 원치 않는 행동이 얼마나 나오는지 측정
5. 실제 출시 후 트래픽과 비교해 예측이 맞았는지 검증

=> 모델을 바로 배포하지 않고, 과거 실제 사용 맥락 위에서 새 모델을 가상 배포/측정 이후 출시 후 재검증을 해서 안정성을 높이는 방식
=> OpenAI는 이걸 GPT-5 계열 Thinking 모델 배포에서 테스트했고, 약 130만 개 deidentified conversations(비식별화된 대화, 예측치에 벗어난 답변)을 분석함.

이러한 배포 시뮬레이션 방식이 기존 벤치마크를 완전히 대체한다기보단, 기존 신뢰성 평가가 잘 못 보는 영역을 보완해서 다음과 같이 구분해서 사용될 것 같네요.

· 전통적인 신뢰성평가 = 희귀하지만 치명적인 위험을 강제로 테스트.
· 배포 시뮬레이션 = 실제 배포에서 어느 정도 빈도로 나타날 수 있는 문제를 예측

AI 모델 평가가 점점 정적인 시험지에서 운영 전 리허설 / 배포 전 섀도우 테스트 영역까지 커버하는 느낌이고, 이건 에이전트가 이제는 단순 답변만 하는 것이 아니라 아래와 같이 시스템 전반과 결제 등 치명적일 수 있는 부분에서 동작하기 때문에 중요하다고 생각되네요.

· 툴을 호출하고
· 파일을 수정하고
· 결제나 API를 쓰고
· 다른 agent에게 작업을 위임하고
· 실제 시스템 상태를 바꿀 수 있음

=> 이런 구조에서는 벤치마크 점수보다 실제 배포 맥락에서 어떤 행동을 하는지가 훨씬 중요함.

AI safety eval의 다음 단계는 모델을 시험장에 앉히는 게 아니라, 실제 배포 환경을 미리 재현해서 행동을 예측하는 쪽으로 가고 있음. OpenAI의 Deployment Simulation은 AI 모델 평가가 점점 소프트웨어 배포의 canary release(일부 유저에게 선공개), shadow traffic(같은 질문을 백그라운드 시스템에서 새버전 테스트), pre prod testing(퍼블릭 배포전 최종테스트) 처럼 변하고 있다는 신호로 보임.

https://openai.com/index/deployment-simulation/

AWS 콘텐츠 게시자는 이제 x402를 통해 Solana에서 AI 봇 트래픽에 대한 요청당 액세스 요금을 부과하여 수익을 창출하고 USDC 결제를 받을 수 있습니다.

헉...크롤링을 못 막겠으니 돈을 내라는

이런 글들을 볼때, OPENAI가 안정성 평가 모델에 배포 시뮬레이션 방식을 적용하고 있구나라는 사실로 보는것도 중요하지만 확장을 해서 고민해보기

AI 영역 확장이나 투자 관련된 고민

- AI 모델 경쟁이 단순 성능 경쟁에서 운영 검증 인프라 경쟁 => 배포 전 행동 검증 레이어.
- 에이전트용 pre production testing infra
- 실제 운영 시뮬레이션/모니터링 인프라
- 분산형 AI의 다음 유틸리티는 컴퓨트 제공만이 아니라, AI 행동을 검증하고 평판화하는 분산형 평가 레이어

개인의 AI 에이전트 세팅에 적용

- 단순히 바로 모델 업데이트를 하지 않고, 자주 하는 작업을 기준으로 배포시뮬레이션 비슷한 테스트셋을 만들기
- 다른 모델/프롬프트/툴 설정으로 바꿨을 때 테스트셋을 통해 결과가 얼마나 망가지는지 미리 확인.
- 기존 체크리스트를 채점기 프롬프트로 만들어서 새로운 초안이 나올 때마다 자체 점검이나 하위 에이전트를 통해 검토.

이런식으로 확장해서 적용하거나 고민해볼수 있지 않을까 싶네요

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

https://m.inews24.com/v/1977315

AI 개인화는 단순히 컨텐츠 계층이 아닌 의사 결정 엔진이 되고 있습니다

맥킨지의 프레임워크는 AI를 고객 여정 전체에 적용합니다. 고객 유입, 고객 유출 및 교차 판매 관리, 프로모션, 능동적인 서비스, 예측 분석, 측정 및 시나리오 분석 등입니다.

이러한 방식으로, 최적의 고객 경험은 단순히 하나의 전략이 아니고, 다음에 무엇을 해야 할지 결정하는 통합 시스템입니다.

맥킨지는 고객 생애 주기의 통합된 데이터를 사용하여 적합하게 조정된 AI 모형이 다음과 같은 결과를 제공할 수 있다고 합니다.

• 고객 만족도 15~20% 향상
• 매출 5~8% 증가
• 서비스 비용 20~30% 감소

간단히 말해 네오마케팅의 진정한 이점은 더 많은 컨텐츠가 아니라 고객 생애 주기에 걸쳐 더 나은 의사 결정입니다.

당신은 이미 AI를 적용한 회사인가?

데이터 출처: McKinsey & Company
관련 읽기: AI 시대의 네오마케팅: 브랜드가 실제로 자동화할 수 있는 것들

돈타쿠님 채팅방에서 봤는데 너무 아프다.....

단어가 폭력적이네...점소이, 37세 이상, 인기없는 여성에게밖에 수요가 없는 남자

여기 점소이 모임 아닙니다.....개인정보는 가려드렸어요

🟢 거래소 대청소 시즌 시작?

최근 3일간 주요 메이저 거래소들의 행보가 심상치 않습니다. 많은 코인들이 상장폐지 혹은 유의 통보를 받고 있는데요. 리스트는 다음과 같습니다.

✅ 바이빗 상장폐지 (06/17)
-EAT, KILO, ZEX, MVL, SYND, ZRC, PUFF

✅ 바이낸스 유의지정 (06/18)
-Act I : The AI Prophecy (ACT), Blur (BLUR), PIVX (PIVX), QuarkChain (QKC)

✅ 업비트 유의지정 (06/18)
-알파쿼크 (AQT), 아르고 (AERGO)

바이빗 쪽은 대부분 들어봤을 프로젝트들이 썰려나갔고 바이낸스, 업비트에서도 Blur 등이 유의 빔을 맞은게 눈에 띄네요.

openai plus, pro 유저들도 사용량 무한으로 codex 이용하기 + gpt-5.5-pro 도 이용가능.

https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=thesingularity&no=1259871&search_head=120&page=1

여기 나온 방식대로 agbrowse 라는 애를 이용하여 스킬을 활용한 방식인데, agent 들에게 agbrowse 를 통해서 내가 웹으로 로그인을 시켜서 세션을 유지시켜놓고, codex 가 단순히 오래걸리는 작업 + 추론을 browser 에게 위임함.

웹에서 쓰는 gpt 는 사용량 제한이 없기 때문에 무한으로 요청이 가능하고, 단순히 초기 시키는 codex 는 단순 명령만 처리하기 때문에 엄청나게 많이 할 수 있음.

별개로 grok 도 동일한 방식으로 이용가능하고, gpt 도 이런식으로 이용이 가능함.

웹에서만 쓸 수 있는 gpt-5.5-pro 도 이용가능한 방식.

설치방법은 특이점 게이가 아주 상세히 써놨으니 참고.

앞으로 진짜 살아남기 꽤 빡센 시대가 오는거 같음.

기존에 어느정도 시스템 + 돈을 모은 사람은 확실히 현재 상태를 잘 읽고 전략을 수정하면서 발전해갈 수 있는데

일단 ai 써봐 « 이거도 옛말인게 써본다하더라도 수익화는 예전보다 난이도가 더 어려워졌음.

일단 뭘 할지 잘 모를 확률이 높고 기존에 뭐 하던 사람이 아닌이상?

뭘 만들더라도 수익화로 가기 상당히 애매함.

어느정도 수준이어도 돈받고 팔기도 애매한데, 돈받고 팔았다가는 바로 경쟁자가 딸깍으로 만들어서 무료로 배포해버림.

저게 당연한 사회현상이 되어 버렸기 때문에 딸깍해서 만든거로 뭐라할건 못되는거 같음.

가장 좋은건 지금 열심히 배운거로 그냥 강의팔이하는게 무난해보이긴함.


우리나라는 배우려는 수요가 많고, 가르치는 사람 스타일도 다르니까 어찌보면 가장 적합한 시장이 아닌가 라는 생각이 듦.

예전에는 자기한테 맞는거 해라 라는 소리를 많이 했었는데, 그거로 만족이 된다면 괜찮지만 돈을 버는건 또 다른 영역같네.

뭔가를 만들기는 쉬운데, 다들 쉬워졌기 때문에 남들에게 없는 디자인 능력이나 방식을 생각해서 바이럴되는건 또 다른 영역같음.

나는 고딩 처제가 있어서 최근 10대들이 무슨 앱을 좋아하고 이게 트렌드이다라는걸 몇개 봤는데, 진짜 나는 절대로 만들 수 없는 앱이었음.

그 앱은 셋로그(SETLOG) 라는 앱인데, 매 시간마다 각자 일상 동영상을 짧은 형태로 찍어서 채팅방처럼? 서로 올리는앱인데 이게 엄청 유행하더라고..

어떻게 저런 기발한 발상을 했는지 이해하기도 어렵고, 틀딱같은 대시보드 같은거나 만들줄 알지 저런 아이디어는 나한테는 없는거같음.

아무튼 앞으로는 저런 기발한 아이디어의 앱들은 그래도 계속 살아남을텐데 나에게 없는 능력이라 잘 살아남을 수 있을지 걱정이 됨.

이런건 첨보네ㅋㅋㅋ

Moss 지갑 연결한 사람 대상으로 2번째 터미널 리워드 지급 완료.

터미널에 연결해둔 MOSS 지갑 로그인하면 이미 두번째 보상이 지급되어 있네요.

Create and link your MOSS wallet by June 30th 11:59PM ET to qualify for the final double rewards, dropping in July.

아직 연결 안하신 분들은 6월 30일까지 연결하시면 됩니다! (터미널 포인트 보유자 중 이미 USDM 보상 지급받은사람 대상)

https://x.com/megaeth/status/2067597539369709683

- RoboStrategy, Inc. / 티커 BOT이 기관투자자 대상 비공개 주식 발행으로 약 2,890만 달러를 조달함.
- 발행 기간은 2026년 6월 11일~16일.
- 총 797,434주를 발행했고, 가중평균 발행가는 주당 $36.28.
- 이번 거래에는 placement fee / commission이 없었음. 즉 중개 수수료 없이 직접 조달한 구조.
- 발행 주식은 증권법상 등록되지 않은 private placement이며, 향후 재판매 등록신고서를 제출할 예정.
- 회사는 앞으로도 기존 주주에게 accretive, 즉 주당가치 희석 부담보다 자산가치 증가 효과가 있는 방식의 사모 발행을 계속 추진하겠다고 밝힘.
- 조달 자금은 비상장 로보틱스·Physical AI·Embodied AI 기업 투자에 투입할 계획.

https://www.globenewswire.com/news-release/2026/06/18/3314113/0/en/robostrategy-inc-raises-approximately-28-9-million-through-private-share-issuances.html