오픈마인드는 팝업스토어 개최 및 온라인 스토어를 통해서 범용 로봇 판매를 시작하는듯

https://x.com/openmind_agi/status/2067674106364047787

비티씨 마켓 파티 뭐지

https://www.upbit.com/service_center/notice?id=6299&view=share

-42% 알림와서 봤는데 뭐지요

Project X도 무슨 가챠 같이 생긴 영상을 올리고 Next week라고 적어뒀네....

https://x.com/prjx_hl/status/2067626374739685410

MegaETH 타임즈 다시 활성화 하면서, 이것저것 디자인도 손보고 수정들 하고 있는데

원래 드롭다운형식으로 되어있던 날짜 선택지 캘린더 형식으로 바꿔달랬더니 이렇게 구현까지 해주네....

프론트엔드는 걍 다 끝났다....

원래는 이런 밤티 디자인이였음;;

[이란 혁명수비대 "적에게 참패 안길 준비 완료"]
이란 혁명수비대는 19일 성명을 내고, 이란 최고지도자 무즈타바의 이란·미국 양해각서(MOU) 관련 발언이 "이란 국민의 단결을 더욱 공고히 했으며, 국민과 군이 승리의 성과를 수호하겠다는 의지를 한층 강화했다"고 밝혔다. 성명은 "침략자들은 이미 전장에서 패배했다"며 "과거 '이란을 지도에서 지우겠다', '석기시대로 되돌리겠다'고 호언장담했지만, 이제는 절망 속에서 양해와 협상을 구걸하는 처지로 물러났다"고 주장했다. 이어 "적이 과거처럼 부당한 요구를 내세워 이란의 국익을 침해하려 한다면, 혁명수비대는 육·해·공 및 모든 복합전 영역에서 더 강력한 전력으로 대비하고 있으며, 최고지도자의 명령이 내려지는 즉시 적에게 역사적 참패를 안기겠다"고 경고했다.
https://coinness.com/news/1160907

아.....

나루토 카드 컬렉션인가 봄

https://narutomythosgame.com/en/collection

한국의 공학 영재들이 중국 대학으로 몰려드는 이유는 무엇일까요?

한국 공대 교육의 정점으로 널리 알려진 KAIST의 교수가 그에게 중국에서 공부하라고 제안한 것일까?

하지만 이씨는 차분하면서도 확고한 신념을 담아 말했다. "그들의 발전 속도는 솔직히 말해서 경이롭습니다. 로봇공학과 인공지능 분야에서 그들을 따라잡을 수 있는 나라는 세계 어느 나라도 없습니다. 오히려 우리가 그들에게 배워야 할 것입니다."

김씨는 예외적인 사례가 아닙니다. 지난해 중국에서 과학 및 공학 학부 과정에 등록한 한국 학생 수는 653명에 달하며, 이는 새로운 현실을 보여주는 신호입니다.

더 이상 인재를 빼돌린다는 비난을 받지 않는 중국은 이제 인재를 끌어들이는 주체가 되었습니다.

호주 전략정책연구소(ASPI)의 핵심 기술 추적 보고서도 비슷한 결론에 도달했습니다. 보고서에 따르면 중국은 74개 핵심 기술 중 66개, 즉 89%에서 상위 10% 인용 연구를 가장 많이 수행했습니다.

중국은 상용화 경로가 명확한 엔지니어링 분야에서 특히 강세를 보여왔습니다. 예를 들어 전기 자동차 배터리 분야에서 중국 연구진은 전 세계에서 가장 많이 인용된 연구의 65%를 차지했는데, 이는 2위인 미국의 10%보다 6배 이상 높은 수치입니다.

역으로 중국학생들 중에 경쟁에서 밀려난 학생들은 한국으로 유학을 온다고 하네요.

https://www.koreatimes.co.kr/southkorea/society/20260609/why-are-korean-engineering-prodigies-flocking-to-chinese-universities

손 안가는걸로 마인드 쉐어 된거예요??

말레이시아에 버츄얼 오피스 왔는데 로봇 몇십대가 일하고 있네요.

각기 다른 상황에 놓고 그에 맞게 학습 시키는 중 인듯 합니다.

*허락 맡고 올림.

NousResearch/hermes-agent v0.17.0 주요 업데이트 요약

메신저 플랫폼 확장

· iMessage 연동 (Photon): 맥(Mac)이나 별도 서버 포워딩 없이 hermes photon login과 기기 코드 인증만으로 iMessage 송수신이 가능.

· 공식 WhatsApp API: QR 스캔 프로세스 없이 Meta의 공식 WhatsApp Business Cloud API를 지원.

· Telegram 텍스트 강화: Bot API 10.1을 적용해 별도 설정 없이 가독성이 높은 마크다운 리치 메시지 포맷으로 답변.

데스크톱 앱 및 대시보드 업그레이드

· 기능 고도화: 키보드 단축키 리바인딩, 알림 기능, 보조 에이전트(Subagent) 스트리밍 감시창, VS Code 마켓플레이스 테마 설치 등을 지원하며 완성도가 높아짐.

· 프로필 빌더 및 대시보드: 브라우저 대시보드에서 모델 선택, 스킬 추가, MCP 서버 연결을 config.yaml 수정 없이 UI로 한 번에 처리하고 멀티 프로필을 관리할 수 있게됨.

에이전트 루프 및 AI 모델 고도화

· 백그라운드 비동기 서브에이전트: delegate_task(background=true) 명령으로 긴 연구나 빌드 작업을 백그라운드로 넘겨 두고 에이전트와 대화를 계속 이어갈 수 있게됨.

· xAI Grok 구독 연동: OAuth 연동을 통해 xAI 구독 계정만 있으면 Cursor의 고속 코딩 모델인 grok-composer-2.5-fast (200k 컨텍스트)를 API 키 없이 바로 쓸 수 있음.

· 이미지 편집 기능: image generate 툴을 통해 생성뿐만 아니라 기존 이미지의 배경 제거, 색상 변경 등 이미지 투 이미지 편집을 지원.

· 메모리 툴 일괄 처리: 메모리 추가/수정/삭제를 단일 호출 내에서 원자적(Atomic)으로 묶어 처리해 메모리 초과 에러와 턴 낭비를 대폭 줄임.

비용 최적화 및 편의성

· 큐레이터 토큰 소모 제로화: 스킬 큐레이터의 LLM 기반 통합 패스가 옵트인으로 변경되어, 기본 백그라운드 스킬 정리 시 비용(토큰)이 들지 않음.

· 자동화 블루프린트: 크론(cron) 표현식을 몰라도 질문에 답변하는 형태로 쉽게 자동화 스케줄링을 등록할 수 있음.

https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.6.19

Axelar Network이 해킹당해 약 467만 달러 상당의 토큰이 도난당했습니다. —🔗link

c0mputeA의 방향성 업데이트

핵심은 기존의 AI 앱/제품 중심에서, 탈중앙 AI inference network 쪽으로 확장하겠다는 방향성

• c0mpute는 기존에 private chat, uncensored chat, API, image generation, credits, staking 등을 먼저 구축
• 이번 발표에서는 이 제품들을 넘어서, 누구나 GPU를 연결하고 inference를 제공할 수 있는 네트워크를 목표로 제시
• 새 엔진 이름은 Shard
• Shard는 대형 AI 모델을 여러 GPU에 나눠 실행하는 방식
• 팀이 공개한 수치 기준:
- 744B parameter model을 미국 6개 주에 분산된 GPU에서 약 30 tokens/sec로 실행
- 더 작은 모델은 약 40 tokens/sec 수준
• speculative decoding(추론 디코딩) pipelining 등을 활용한다고 설명
• 각 inference에는 verifiable receipt가 생성되는 구조를 언급

• 향후 방향성
- 개발자가 자체 모델을 올리고 수익화
- 앱/서비스가 데이터센터 GPU 대신 c0mpute GPU network 사용
- inference fee가 $ZERO buyback/burn 및 staking reward로 연결
- 즉, $ZERO를 단순 앱 토큰이 아니라 decentralized AI inference network의 value capture token으로 포지셔닝하는 업데이트

c0mputeAI는 “AI 앱 하나”가 아니라 consumer GPU 기반 분산 inference 인프라로 가겠다는 방향성

중요하게 볼 포인트는 세 가지라고 생각됨.

1. 실제로 공개한 성능 수치가 지속적으로 재현되는지
2. 외부 개발자/앱이 이 네트워크를 사용할 만큼 latency, cost, reliability가 나오는지
3. ZERO가 정말 벨류캡쳐 토큰인지

단순 AI 토큰보다 인프라 쪽 내러티브가 강해지고 있기때문에 지켜볼만 할거 같네요

https://x.com/c0mputeai/status/2068049347929932030

관련 토큰은 얘인데 너무 많이 올랐네…

- frontier model 경쟁에서는 OpenAI, Anthropic 같은 중앙화 AI 랩이 계속 우위에 있을 가능성이 높음
- 대규모 자본, 고밀도 GPU 클러스터, 연구 인력, 데이터 접근성 측면에서 중앙화 랩이 유리
- 다만 분산 AI training의 가치는 최고 성능 벤치마크가 아니라 uncapturable / irrevocable model에 있다고 주장
- 즉, 특정 회사나 정부가 접근을 차단하거나 모델을 회수하기 어려운 AI 모델이 필요해질 수 있다는 관점
- 최근 frontier model 접근 제한, 수출통제, sovereign AI 논의가 이런 수요를 키우는 배경으로 언급됨
- 분산 학습은 같은 조건의 중앙화 클러스터보다 비효율적일 수 있음
- 하지만 이미 존재하는 idle GPU, gaming GPU, 소규모 provider, 남는 compute를 활용하면 경제성이 달라질 수 있음
- Macrocosmos가 여러 데이터센터에 흩어진 48개 A100으로 100B 모델 Orion을 학습했고, colocated cluster 대비 약 65% 효율을 보였음
- 핵심 병목은 GPU 자체보다 coordination
- 여기서 토큰 인센티브가 compute contributor에게 ownership/stake를 부여하는 조정 메커니즘이 될 수 있음
- 중앙화 AI 기업들은 수천억~수조 달러 단위로 평가받는 반면
- 분산 AI training 프로젝트들은 아직 매우 낮은 밸류에이션에 머물러 있음
- 시장이 “uncapturable model”이라는 카테고리를 인식하면 벨류 재평가가 일어날 수 있다고 봄
- 기존 open weight model은 수익화 구조가 약했지만, protocol owned model은 사용료/소유권/인센티브를 묶어 경제 모델을 만들 수 있음

작성자는 중립적인 관찰자가 아닌 Pluralis run에 GPU를 제공하고 있고, SN9, NOCK, REPPO, PRL 포지션을 보유하고 있음. 따라서 글은 리서치/논지이면서 동시에 본인 포지션에 대한 thesis에 가까움

결론은 분산형 AI가 frontier lab을 성능으로 이긴다가 아니라, “중앙화 AI가 점점 통제될수록, 통제 불가능한 모델을 만드는 분산 학습 네트워크의 가치가 커질 수 있다.

https://x.com/cartaleoni/status/2067986178175901938