테낙스 리서치
[Claude Cowork] 금일 좀 바이럴 되길래 가져왔습니다. 오늘 공개된 것이고, 역시나.. Mac 우선 지원입니다. (윈도우는 못 쓰는게 너무 많네요...) 데스크탑 내에서 폴더의 파일을 직접 읽고/수정하고/새로 만들면서 여러단계를 직접 수행하는 Agent Mode 입니다. Claude Code의 Agentic Workflow를 일반 업무(문서/정리/리서치 등...)으로 가져온 것이라고 합니다. 웹에도 연동이 된다고 하니 기대되네요.…
AI 쪽을 계속해서 파면서 느끼는 점이
1. 미국유저
2. 영어 사용자
3. Mac OS 사용자
4. 최고 수준 플랜 구독자
5. 기업대상
이 5가지에 적합한 유저들만 먼저 경험해보고 쓸 수 있는 기능들이 너무 많습니다.
구글의 Disco(Browser) - (미국유저, 영어사용자), Claude Cowork -Mac, ChatGPT Atlas - Mac 등...
중국쪽도 대단하다고는 아는데 깊게 파보질 못하고 경험을 못 해봐서 뭐라 이야기를 못하겠습니다.
1. 미국유저
2. 영어 사용자
3. Mac OS 사용자
4. 최고 수준 플랜 구독자
5. 기업대상
이 5가지에 적합한 유저들만 먼저 경험해보고 쓸 수 있는 기능들이 너무 많습니다.
구글의 Disco(Browser) - (미국유저, 영어사용자), Claude Cowork -Mac, ChatGPT Atlas - Mac 등...
중국쪽도 대단하다고는 아는데 깊게 파보질 못하고 경험을 못 해봐서 뭐라 이야기를 못하겠습니다.
테낙스 리서치
[Claude Cowork] 금일 좀 바이럴 되길래 가져왔습니다. 오늘 공개된 것이고, 역시나.. Mac 우선 지원입니다. (윈도우는 못 쓰는게 너무 많네요...) 데스크탑 내에서 폴더의 파일을 직접 읽고/수정하고/새로 만들면서 여러단계를 직접 수행하는 Agent Mode 입니다. Claude Code의 Agentic Workflow를 일반 업무(문서/정리/리서치 등...)으로 가져온 것이라고 합니다. 웹에도 연동이 된다고 하니 기대되네요.…
[Claude Cowork 사용례]
아래와 같은 방법을 사용해볼 수 있습니다.
Agent 자동화를 통해, 사용자는 명령만 하고 Agent가 작업하게 할 수 있습니다.
아래와 같은 방법을 사용해볼 수 있습니다.
Agent 자동화를 통해, 사용자는 명령만 하고 Agent가 작업하게 할 수 있습니다.
⚠️ 야, 일단 읽기 전에 경고부터 박고 시작한다 (필독)
지금부터 설명할 Claude 'Cowork(코워크)'는 니랑 노가리 까는 심심이가 아니다. 니 Mac(맥북) 폴더 문 따고 들어가서 파일을 지지고 볶고, 엑셀 굽고, PPT 깎는 '진짜 노예(Agent)' 모드다.
⛔ 개중요한 전제 (목숨 걸고 지켜라):
* 이놈은 파일 수정/삭제 권한이 있다. 빡통처럼 굴면 니 중요 파일 날려먹을 수도 있단 소리다.
* 민감한 폴더(야동, 비번 파일, 공인인증서) 절대 주지 마라.
* 백업 필수, 작업 전용 폴더(Sandbox) 따로 파서 거기서만 놀게 해라. 알겠노?
1. Cowork가 뭐냐? (한 줄 요약: 니 대신 일하는 노예)
기존 챗봇이 "아가리 파이터"라면, 얘는 "손발 달린 알바생"이다.
* 핵심: 니 로컬 폴더 들어가서 읽고/쓰고/정리하고/결과물(엑셀, PPT, 문서) 뱉어냄.
* 상태: 현재 Max 플랜 + macOS 앱에서 "리서치 프리뷰"로만 풀림. (다른 플랜은 줄 서라 이기야)
* 특기: 장시간 개노가다 작업 (폴더 정리, 엑셀 수식 짜기, 서브 에이전트 병렬 돌리기).
2. 이놈한테 시키면 개꿀인 작업 8가지 (특성)
* 쓰레기장 청소: 재료만 던져주면 정리→구조화→산출물(PPT/엑셀) 딱 대령함.
* 정보 추출: 여기저기 흩어진 파일 긁어모아서 표로 딱 정리하고 검증함.
* 일괄 처리(Batch): "야, 이거 파일명 1000개 규칙대로 다 바꿔" 가능.
* 리서치 요약: 조사 싹 해서 "님, 이거 하셈" 하고 1~2장으로 요약.
* 무한 수정: 초안 짜고 -> 니가 욕하면 -> 다시 짜고 (무한반복).
* 마라톤: 대화 안 끊기고 끝까지 물고 늘어짐.
* 분신술: 서브 에이전트 불러서 지들끼리 나눠서 일함.
* 도구 연동: 사내 툴까지 연결해서 자동화 (이건 커넥터 필요).
3. [본론] 아이디어 뱅크: 이렇게 써먹어라 (14가지 분야)
니가 뭘 해야 할지 감 안 잡힐까 봐 상황별로 싹 정리해준다. 하나도 빠짐없이 다 읽어라.
1) 파일/폴더/디지털 정리 (방구석 청소반장)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 다운로드 폴더 폭격: 확장자/날짜별로 싹 정리.
* 파일명 통일: "2026-01-14_주제_v1" 처럼 군대식으로 정렬.
* 최종_진짜최종_real최종: 버전 트리 만들어서 족보 정리해줌.
* 바로가기 정리: 파일 옮기지 말고 심볼릭 링크로 구조만 잡아줌.
* 설명서(README) 생성: "이 폴더에 뭐 들었고 어케 쓰는지" 지가 써줌.
* 프로젝트 셋업: 00_inbox, 01_working, 02_output 폴더 트리 자동 생성.
* 메타데이터 생성: 산출물 폴더에 manifest.json 같은 거 박아줌.
* 이미지 정리: 스샷 내용 보고 키워드/날짜 박아서 정리.
* PDF 목차: 문서 더미에서 인덱스(요약+링크) 따줌.
* 태그 시스템: 파일명 뒤에 #태그 붙여서 나중에 찾기 쉽게 해줌.
* 거래처 분류: 폴더별 자동 분류 + 템플릿(계약서 등) 생성.
* 회계 정리: 영수증/청구서 월별 폴더로 헤쳐모여.
* 강의 자료: 주차별 정리 + "이거부터 읽으셈" 가이드 생성.
* 공유 폴더 룰: "파일명 개판 치면 죽는다" 가이드라인 문서화.
* 아카이브: 90일 지난 똥파일들 archive/로 이동 리스트 뽑기.
* 검색용 엑셀: "뭐가 어디 쳐박혀 있는지" 엑셀 카탈로그 생성.
> 개꿀 프롬프트: "야, 이 폴더 개판인데 '프로젝트/이미지/영수증'으로 분류하고 파일명 규칙대로 싹 바꿔. 로그 남겨라."
>
2) 문서/보고서/기획서 (문서 노가다 대행)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 초안 셔틀: 노트 쪼가리 던져주면 보고서(서론/본론/결론) 초안 뱉음.
* 의사결정 로그: 회의 메모 덩어리를 "누가 뭘 결정했나"로 정리.
* 사내 위키: 가이드 문서/용어집 초안 작성.
* SOP(절차서): 단계별 체크리스트/책임자 딱딱 박아서 문서화.
* 뉴비 가이드: 온보딩 문서(첫 주 할 일 + 링크) 생성.
* RFP 분석: 제안요청서 씹어먹고 요구사항 표로 뽑아서 대응 초안 작성.
* 기능 명세서(PRD): 사용자 스토리 + 수용 기준(AC) 포함해서 초안 작성.
* 고객 피드백: 징징거리는 거 모아서 테마별 분류 + 개선안.
* OKR/KPI: 분기 목표 문서 초안 + 지표 정의.
* 이메일 요약: 채팅 로그 털어서 "누가 뭐 해야 함" 정리.
* 매뉴얼/FAQ: 사용설명서 + 질문 예측까지.
* 공지문 3종 세트: 긴 거, 짧은 거, FAQ 버전.
* 톤앤매너: 브랜드 가이드 던져주고 "말투 통일해" 시전.
* 다국어 번역: 폴더 통째로 번역 + 용어집 생성.
* 품질 점검: "말 안 되는 거, 근거 없는 거 빨간줄 그어."
* 중복 제거: 문서 여러 개 합쳐서 알맹이만 남김.
3) 엑셀/스프레드시트 (수식 셔틀)
얘는 그냥 텍스트가 아니라 수식 들어간 엑셀을 뱉는다. 개꿀임.
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 법카 정산: 영수증 스샷 던지면 비용 분류해서 엑셀 뱉음.
* 예산 관리: 집행표 + "돈 다 썼노?" 경고 룰 추가.
* KPI 트래커: 주간 입력 탭 + 자동 대시보드 탭 생성.
* 설문 분석: CSV 털어서 인사이트 요약(교차분석).
* 고객 리스트: 중복 제거, 도메인 통일, 상태값 추가.
* 재고 관리: 카테고리/위치/감가상각 표준화.
* 채용 표: 지원자 상태, 면접 일정, 점수 관리표.
* 콘텐츠 달력: 채널/주제/담당/마감 + 필터.
* 가격 비교: 경쟁사 가격표 긁어서 비교표(Standardization).
* 계약 만료: "언제 끝남?" 알림용 CSV 생성.
* 문의 로그: 유형 분류 -> 주간 리포트 자동화.
* A/B 테스트: 결과 입력 템플릿 + 계산식 내장.
* 타임 시트: 업무 시간 로그 -> 프로젝트별 비율 리포트.
* 파일 목록화: 파일명/생성일/태그 엑셀로 정리.
4) PPT/슬라이드 덱 (발표 자료 셔틀)
"PPT 깎는 노인" 빙의해서 파일로 만들어준다.
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 주간 보고: 이번 주 뭐 했고, 다음 주 뭐 할지 PPT 생성.
* 킥오프: 프로젝트 배경, 목표, 일정, 리스크 와꾸 잡기.
* 경쟁사 분석: 포지셔닝 맵, 비교, 가격표 슬라이드.
* 유저 리서치: 페르소나, 인사이트, 기회 영역 정리.
* 투자자 보고: 지표 하이라이트 + "돈 더 줘" 요청사항.
* 교육 자료: 개념 -> 예시 -> 퀴즈 순서로.
* 릴리즈 노트: 변경점, 영향도, 배포 계획.
* 워크숍: 아젠다, 시간표, "지금 이거 하세요" 지시문.
* 제안서: 메시지, 디자인 방향, 일정.
> 개꿀 프롬프트: "야, 이 리서치 자료 보고 임원용 10장짜리 PPT 만들어. 핵심 3개만 박고."
>
5) 리서치/조사 (검색 노예)
웹 검색 + 로컬 파일 섞어서 "의사결정" 떠먹여줌. (단, 이상한 사이트 못 가게 막아라)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* SaaS 비교: 기능/가격/보안 싹 비교해서 표로 정리.
* 마케팅 벤치마크: "남들은 클릭률 얼마나 나오노?" 조사.
* 산업 동향: 고객사 업계 뉴스 요약 + 우리 제품 매핑.
* 논문 요약: PDF 던져주고 핵심 요약 + 태그 달기.
* 경쟁사 스토킹: 릴리즈 노트/블로그 보고 "쟤네 뭐 바꿨노?" 월간 요약.
* 공모전: 요강 비교 + 일정표.
* 행사 리스트: 갈만한 컨퍼런스 리스트업 + "갈까 말까" 평가.
* 데이터 짬뽕: 내부 엑셀 + 외부 통계 섞어서 인사이트 메모.
* 정책 변경: 법규 바뀐 거 요약 + 우리 영향도 체크(변호사는 아님).
* RFP 분석: 여러 개 문서에서 공통점/특이점 발라내기.
6) 마케팅/콘텐츠 (글쓰기 기계)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 블로그 공장: 초안 + 제목 어그로 A/B 20개 뽑기.
* SEO: 키워드 클러스터링(웹+내부자료).
* 랜딩 페이지: 카피(히어로 섹션/기능/FAQ/CTA) 초안.
* 성공 사례: 문제-해결-결과 구조로 문서화.
* 보도자료: 미디어 키트(회사소개/팩트시트) 초안.
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테낙스 리서치
[Claude Cowork] 금일 좀 바이럴 되길래 가져왔습니다. 오늘 공개된 것이고, 역시나.. Mac 우선 지원입니다. (윈도우는 못 쓰는게 너무 많네요...) 데스크탑 내에서 폴더의 파일을 직접 읽고/수정하고/새로 만들면서 여러단계를 직접 수행하는 Agent Mode 입니다. Claude Code의 Agentic Workflow를 일반 업무(문서/정리/리서치 등...)으로 가져온 것이라고 합니다. 웹에도 연동이 된다고 하니 기대되네요.…
* 캠페인 달력: 엑셀로 일정/소재/담당자 정리.
* SNS 패키지: 10일치 기획 + 이미지 컨셉 + CTA.
* 세일즈 원페이저: 제품 요약 1장 + 기술 부록.
* 이메일 마케팅: 온보딩 5통, 리텐션 3통 드립 캠페인.
* 유튜브/팟캐스트: 대본 초안 + 타임라인.
* FAQ/반박집: 고객 질문 예상해서 문답집 + "반박시 이렇게 말해" 가이드.
* 리뷰 분석: 후기 모음 -> 테마별 요약 -> 마케팅 메시지화.
7) 세일즈/CS/운영 (고객 대응 셔틀)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 매크로 답변: 문의 유형 분류 -> 복붙용 답변 세트 생성.
* CS 분석: 티켓 데이터 -> 원인/우선순위/개선안.
* 장애 보고서: 사고 터지면 쓰는 '반성문(Post-mortem)' 템플릿.
* 파이프라인: 세일즈 상태 요약(주간 리포트).
* 미팅 브리프: "이 고객 만나기 전에 이거 읽고 가라" 요약.
* 헬프센터: FAQ 문서 구조 제안 + 초안.
* 계약 정리: 고객사별 요청사항 정리표.
* VOC 요약: 고객의 소리 -> 제품 개선 백로그 후보.
8) 프로젝트 관리/PM (일정 관리 셔틀)
외부 도구(Jira, Asana)랑 붙으면 더 쩐다.
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* WBS: 요구사항 -> 작업 쪼개기 문서화.
* 일정표: 간트차트 흉내 낸 엑셀 + 마일스톤.
* 리스크 대장: 리스크/영향/대응방안 표.
* 결정사항 추적: "하기로 한 거/안 한 거" 추적 문서.
* 프로세스 업데이트: 바뀐 정책 하이라이트.
* 회의 준비: 아젠다 생성 + 회의 후 액션 아이템 정리.
* 의존성 맵: "누가 누구 기다리는지" 정리.
* 위키 초안: 회의록 -> Confluence 페이지 초안.
9) HR/채용/교육 (사람 관리 보조)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* JD(공고) 개선: 뽕 차오르는 멘트로 수정 + 평가 기준.
* 면접 질문: 질문 은행 + 체크리스트.
* 이력서 요약: 경력/기술/리스크 한눈에 보는 표.
* 온보딩: 신규 입사자 체크리스트(첫날/첫주).
* 교육 커리큘럼: 레벨별 교육 자료 + 과제/평가.
* 성과 평가: 목표/성과/근거/피드백 템플릿.
* 팀 헌장: "우리 팀은 이렇게 일한다" 규칙 문서화.
10) 법무/컴플라이언스 (초안 셔틀, 법적 효력 X)
변호사 아니다. 초안만 시켜라.
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 계약서 비교: "저놈들이 뭐 바꿨노?" 차이점 하이라이트.
* 약관 변경: 버전별 변경점(Change log) 정리.
* 규정 체크: 준수 체크리스트 문서화.
* NDA 템플릿: 기본 양식 초안.
* 보안 가이드: 개인정보 처리방침 초안(법무 검토 전).
11) 개인 생산성 (니 인생 정리)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 여행 계획: 항공/숙소/티켓 PDF 던지면 일정표+예산표 뚝딱.
* 가계부: 영수증/지출내역 -> 월별 집계.
* 구독 관리: 넷플릭스 등 결제일/해지방법 정리표.
* 이사/정리: 짐 목록 엑셀 + 박스 라벨링.
* 서류 정리: 보험/세금 등 분류 (민감정보 빼고).
* 독서 노트: PDF 요약 + "니 말로 다시 정리해" 노트.
* 포트폴리오: 작업물 폴더 정리 + 소개 멘트.
* 동호회: 공지/회계/일정 자동화.
12) 크리에이터/미디어 (유튜브 노예)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 파일 관리: 썸네일/영상/대본 에피소드별 폴더 정리.
* 대본 템플릿: 챕터 타임라인 문서.
* 숏폼각: 자막(SRT) 읽고 "여기 숏폼으로 따자" 추천.
* 재가공: 롱폼 -> 블로그/인스타용 쪼개기.
* 뉴스레터: 자료 모아서 큐레이션 초안.
* 커뮤니티: 규칙/공지 템플릿.
* 협찬 제안서: 피치덱 자동 생성.
* 성과 리포트: 조회수 CSV -> 월간 리포트 PPT.
13) 커넥터(Connectors) 활용 (확장팩)
MCP(Model Context Protocol)라고 외부 도구 붙이는 거다. (Asana, Jira, Box, Canva 등)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* Asana: 액션 아이템 자동 등록.
* Jira: 요구사항 -> 티켓 초안 생성.
* Box: 문서 저장소 뒤져서 요약 보고서.
* Canva: 캠페인 소재 초안 생성.
* CRM: 데이터 요약.
* 히스토리: 지난 회의 맥락 끌어와서 리포트.
* 통합 브리프: 폴더+커넥터 짬뽕해서 브리핑.
14) Claude in Chrome 활용 (웹 서핑 동료)
브라우저 보면서 작업하는 거다. (신뢰 사이트만 써라, 해킹 당한다)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 가격 비교: 웹 리서치 -> 엑셀 비교표.
* 자료 수집: 여러 페이지 긁어서 리포트.
* 공모전: 일정/요건 정리표.
* 근거 보강: 웹 자료로 피치덱 업데이트(링크 포함).
4. Cowork 부려먹는 '개꿀 프롬프트' 템플릿 6종
이거 그대로 복붙해서 써라.
* [정리/리네이밍]
> "목표: (기준). 규칙: (파일명 규칙). 금지: 삭제 절대 금지/원본 보존. 산출: 변경 로그 + 되돌리기 방법."
>
* [리포트 생성]
> "타겟: (임원/실무). 분량: 1p/5p. 포함: (표/그림/근거). 출처: 링크/파일명 무조건 표기."
>
* [엑셀 대시보드]
> "마스터 테이블 컬럼: A, B, C... / 결측치 처리: 0으로 채워 / 검증 플래그: O, X / 대시보드 탭 추가해."
>
* [슬라이드 덱]
> "슬라이드 10장 / 핵심 메시지 3개 / 구조: 문제-근거-해결-Next Step / 톤: 깔끔하고 단정하게."
>
* [배치(일괄) 처리]
> "이 폴더 모든 파일에 (작업) 수행해. 예외 조건은 (...). 실행 전에 '미리보기 리스트' 먼저 가져와."
>
* [안전 모드]
> "야, 삭제/외부전송/게시 절대 하지 마라. 뭐 바꾸기 전에는 무조건 나한테 물어봐. 작업 폴더 밖으로 나가지 마."
>
5. 마지막 경고 (안 지키면 니 손해)
* 전용 폴더 파라: 니 C드라이브 통째로 주지 마라. ㅈ된다.
* 백업 해라: 얘가 실수로 "영구 삭제" 할 수도 있다.
* 웹 접근 조심: 이상한 사이트 들어가면 프롬프트 인젝션 당해서 니 정보 털린다. 신뢰할 수 있는 곳만.
* 민감정보 컷: 야동, 통장 비번, 일기장 공유 금지.
* 중단: 얘가 헛소리하거나 이상한 파일 건드리면 바로 "Stop" 눌러라.
지금 니 상황이 "파일 개많음 / 정리 안 됨 / 보고서 써야 됨" 중 하나면 위에서 골라서 바로 써먹어라. 알겠노?
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문버드 코스프레분들 대기중😍 기대되용!!!!!!!!
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문버드 실시간입니다‼️‼️🦉🦉🦉🦉
[Google Personal Intelligence 공개]
일반적인 AI는 개인 메모리와 대화내역, 인터넷을 기반으로 작동합니다. 만약, 프롬프트, 메모리, 데이터, 첨부 데이터를 컨트롤 하지않고, 요구하는 내용이 같다면 대략 비슷한 답변을 제공합니다.
하지만, Personal Intelligence는 대화메모리, 개인의 데이터베이스, gmail, Youtube 계정, google Photo, Drive, google Calander etc...
구글에 한 계정으로 연동되는 모든 서비스를 참고하여 개인 데이터 기반으로 사고하여 답변을 제공합니다.
즉, 개인에 대해 정보를 확인하여 제공한다는 것이죠.
해당 과정에서 정보들은 단순히 ‘AI’의 참고용도로만 사용된다고 합니다.
또한, 사용자는 참고할 서비스를 빼거나 추가하여 선택할 수 있다고 합니다.
사용 예시 (원문)
‘너무 방대한 데이터’로 병목이나 문제가 생길 수 있지 않나요?
> 컨텍스트 패킹이라는 방법으로 해결했다고 합니다. (필요한 정보와 연결되는 정보들만 참고하고 그것을 압축시켜서 처리)
저는 GraphRAG가 방법이 아닐까 했는데, 유사한 느낌인데 다른 방법인것 같네요. 동시에 사용되면 더 좋지 않을까 싶습니다.
저는 AI가 참고할 수 있는 메모리와 데이터베이스, 컨텍스트 및 사용자에 대한 정보들이 중요하다고 생각하는데 실제 점점 AI가 참고할 수 있는 정보의 범위가 넓어지고 있는 것 같습니다.
또한, 구글은 생태계가 워낙 넓어서 자사 프로덕트만 연동되게 한 상태인데 추후 정보 데이터들을 취합하는 것에 특화된 프로덕트가 있다면 외부 생태계와도 연결될 수 있지 않을까 싶습니다. (아마 그런 프로덕트가 있으면 AI 서비스 기업에서는 인수하려고 하겠죠.) [이미 구글은 기업 대상 RAG 프로덕트를 공급중에 있습니다 - Vertex라고 있습니다.]
추후, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들로 데이터베이스를 구성하고 그 데이터베이스는 GraphRAG, 컨텍스트 패킹 등..의 기술로 참고하기 쉽게 정제되고, AI가 참고하여 좋은 결과물을 주고, 그 대화와 결과물들 조차도 데이터베이스로 통합되고 더 나은 결과물을 제공하는 자기개선적 구조가 될 수 있지 않을까 싶습니다.
단순히, AI가 활용할 수 있는 것들이 늘어나 AI의 세계관이 확장되는 것만이 아닌 개인의 세계관이 광대하게 확장되는 미래가 올 것으로 전망합니다.
아직은 미국 사용자 중 google AI PRO, ULTRA 대상으로 제공된다고 합니다.
#AI #Gemini #google #LLM #Tech #인사이트 #생각
일반적인 AI는 개인 메모리와 대화내역, 인터넷을 기반으로 작동합니다. 만약, 프롬프트, 메모리, 데이터, 첨부 데이터를 컨트롤 하지않고, 요구하는 내용이 같다면 대략 비슷한 답변을 제공합니다.
하지만, Personal Intelligence는 대화메모리, 개인의 데이터베이스, gmail, Youtube 계정, google Photo, Drive, google Calander etc...
구글에 한 계정으로 연동되는 모든 서비스를 참고하여 개인 데이터 기반으로 사고하여 답변을 제공합니다.
즉, 개인에 대해 정보를 확인하여 제공한다는 것이죠.
해당 과정에서 정보들은 단순히 ‘AI’의 참고용도로만 사용된다고 합니다.
또한, 사용자는 참고할 서비스를 빼거나 추가하여 선택할 수 있다고 합니다.
사용 예시 (원문)
1) ’내 차에 맞는 타이어를 추천해줘.‘
단순히 내 차에 맞는 타이어를 추천해달라고 하면, AI는 모르는 데이터가 너무 많습니다. 사용자의 자동차가 무엇인지 모르죠.
하지만, Perosnal Intelligence는 구글 포토에 접근해, 사용자의 자동차가 어떤 회사의 어떤 모델인지 확인하고 심지어 사용자가 어떤 식으로 자주 운전하는지, 여행을 많이 가는지, 단순히 출퇴근용인지 등...을 파악하여 사용자에게 맞게 추천해줍니다.
2) 특색있는 여행지를 추천해줘.
구글 포토, 드라이브, Gmail 등..을 참고하여 사용자가 여행을 가서 어떤 사진을 찍고, 어떤 활동을 좋아했는지 등...을 파악하여 알맞는 여행지와 활동을 추천해줍니다.
3) 내가 읽을 책 추천해줘.
평소 개인의 관심사를 연동되는 서비스들 내에서 찾아내 그것에 알맞는 책을 추천해줍니다.
‘너무 방대한 데이터’로 병목이나 문제가 생길 수 있지 않나요?
> 컨텍스트 패킹이라는 방법으로 해결했다고 합니다. (필요한 정보와 연결되는 정보들만 참고하고 그것을 압축시켜서 처리)
저는 GraphRAG가 방법이 아닐까 했는데, 유사한 느낌인데 다른 방법인것 같네요. 동시에 사용되면 더 좋지 않을까 싶습니다.
저는 AI가 참고할 수 있는 메모리와 데이터베이스, 컨텍스트 및 사용자에 대한 정보들이 중요하다고 생각하는데 실제 점점 AI가 참고할 수 있는 정보의 범위가 넓어지고 있는 것 같습니다.
또한, 구글은 생태계가 워낙 넓어서 자사 프로덕트만 연동되게 한 상태인데 추후 정보 데이터들을 취합하는 것에 특화된 프로덕트가 있다면 외부 생태계와도 연결될 수 있지 않을까 싶습니다. (아마 그런 프로덕트가 있으면 AI 서비스 기업에서는 인수하려고 하겠죠.) [이미 구글은 기업 대상 RAG 프로덕트를 공급중에 있습니다 - Vertex라고 있습니다.]
추후, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들로 데이터베이스를 구성하고 그 데이터베이스는 GraphRAG, 컨텍스트 패킹 등..의 기술로 참고하기 쉽게 정제되고, AI가 참고하여 좋은 결과물을 주고, 그 대화와 결과물들 조차도 데이터베이스로 통합되고 더 나은 결과물을 제공하는 자기개선적 구조가 될 수 있지 않을까 싶습니다.
단순히, AI가 활용할 수 있는 것들이 늘어나 AI의 세계관이 확장되는 것만이 아닌 개인의 세계관이 광대하게 확장되는 미래가 올 것으로 전망합니다.
아직은 미국 사용자 중 google AI PRO, ULTRA 대상으로 제공된다고 합니다.
❤1
Forwarded from Four Pillars Research (KR)
: : [이슈] 폴리마켓 FDV 예측은 얼마나 유의미할까?
작성자: 캘빈
- 폴리마켓 FDV(Fully Diluted Value, 완전 희석 가치) 예측은 TGE 약 1주 전부터 실제값에 수렴하기 시작한다. 현재까지 $1M 이상의 누적 거래량을 기록한 총 10개의 FDV 예측 시장 결과에 대해 분석한 결과, 평균 예측 오차는 TGE 1개월 전 128%에서 1주 전 44%, 3일 전 21%까지 감소했다.
- 토크노믹스 발표는 가치 발견에 지대한 영향을 미친다. 발표 전후 데이터가 충분한 7개 프로젝트에서 평균 오차 감소폭은 113%p에 달했다.
- 예측 마켓 볼륨과 정확도 사이에는 유의미한 상관관계가 없었다. 중앙값 FDV 방법론 기준 $50M 이상의 고볼륨 마켓의 평균 최종 오차는 10% 정도로 적었으나, 저볼륨 마켓에서도 메테오라의 경우를 제외하면 평균 8%로 유사한 수준의 오차를 보였다.
- 중앙값 FDV 방법론은 신뢰할 수 있는 단일 추정치를 제공한다. 이진 옵션들의 50% 확률 지점을 선형 보간하여 도출한 FDV 추정치는 일관되게 높은 정확도를 보였으며, 최종 예측의 중앙값 오차는 12%에 불과했다.
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작성자: 캘빈
- 폴리마켓 FDV(Fully Diluted Value, 완전 희석 가치) 예측은 TGE 약 1주 전부터 실제값에 수렴하기 시작한다. 현재까지 $1M 이상의 누적 거래량을 기록한 총 10개의 FDV 예측 시장 결과에 대해 분석한 결과, 평균 예측 오차는 TGE 1개월 전 128%에서 1주 전 44%, 3일 전 21%까지 감소했다.
- 토크노믹스 발표는 가치 발견에 지대한 영향을 미친다. 발표 전후 데이터가 충분한 7개 프로젝트에서 평균 오차 감소폭은 113%p에 달했다.
- 예측 마켓 볼륨과 정확도 사이에는 유의미한 상관관계가 없었다. 중앙값 FDV 방법론 기준 $50M 이상의 고볼륨 마켓의 평균 최종 오차는 10% 정도로 적었으나, 저볼륨 마켓에서도 메테오라의 경우를 제외하면 평균 8%로 유사한 수준의 오차를 보였다.
- 중앙값 FDV 방법론은 신뢰할 수 있는 단일 추정치를 제공한다. 이진 옵션들의 50% 확률 지점을 선형 보간하여 도출한 FDV 추정치는 일관되게 높은 정확도를 보였으며, 최종 예측의 중앙값 오차는 12%에 불과했다.
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Forwarded from AI MASTERS
[ GPT-5.3 Soon? ]
소문만 무성했던 GPT5-3이 드디어 공개되나요??
이번에도 공식 발표가 아니지만 1~2주 안에 나올꺼라던데? 라는 댓글도 있으니 지켜볼 필요는 있겠군요😉😉
이번 모델의 코드명은 '갈릭' 이라고 하니 마늘의 민족 분발해봅시다🔥
👉 원문 보기 👈
소문만 무성했던 GPT5-3이 드디어 공개되나요??
이번에도 공식 발표가 아니지만 1~2주 안에 나올꺼라던데? 라는 댓글도 있으니 지켜볼 필요는 있겠군요😉😉
이번 모델의 코드명은 '갈릭' 이라고 하니 마늘의 민족 분발해봅시다🔥
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Forwarded from 리뷰하는세루
[이나카] [울산 남구]
토리파이탄멘 + 명란밥
챗지피티 피셜 울산 남구 최고의 라멘집이라는거 듣고 감. (근데 출처가 디시인사이드 라멘갤러리임 신기함...)
토리파이탄은 상당히 깔끔하고 고소한 맛
절제되어있는듯한 느낌이 꽤나 매력적임. 너무 무겁지 않고 가볍게 산뜻하게 즐길 수 있는 라멘.
진짜 일본식 라멘 느낌임.
그냥 후루룩 넘기기보단 눈을 감고 꼭꼭 씹으면서 고소한 맛과 그 맛을 전부 다 즐기는 미식을 해야 100% 즐길 수 있다고 생각함.
공장식 라멘집들이 많은데 그런 류랑은 확연히 다름.
옆에 곁들임으로 레몬다꽝이랑 타카나가 나오는데 자칫하면 헤비할 수 있는 타이밍에 먹어주면 클렌징이 돼서 매우 좋음.
명란밥은 그냥 맛있겠지라고 생각하고 갔는데 명란과 마요네즈의 조화를 내가 안 좋아하는듯함. 느끼함.
그래도 메인인 라멘이 매우 맛있었음. 울산 사는 사람이라면 요부코와 함께 꼭 한 번 가봤으면 하는 곳.
가성비 : 4.35/5.0
맛 : 4.45/5.0
재방문 의사 : 있음
토리파이탄멘 + 명란밥
챗지피티 피셜 울산 남구 최고의 라멘집이라는거 듣고 감. (근데 출처가 디시인사이드 라멘갤러리임 신기함...)
토리파이탄은 상당히 깔끔하고 고소한 맛
절제되어있는듯한 느낌이 꽤나 매력적임. 너무 무겁지 않고 가볍게 산뜻하게 즐길 수 있는 라멘.
진짜 일본식 라멘 느낌임.
그냥 후루룩 넘기기보단 눈을 감고 꼭꼭 씹으면서 고소한 맛과 그 맛을 전부 다 즐기는 미식을 해야 100% 즐길 수 있다고 생각함.
공장식 라멘집들이 많은데 그런 류랑은 확연히 다름.
옆에 곁들임으로 레몬다꽝이랑 타카나가 나오는데 자칫하면 헤비할 수 있는 타이밍에 먹어주면 클렌징이 돼서 매우 좋음.
명란밥은 그냥 맛있겠지라고 생각하고 갔는데 명란과 마요네즈의 조화를 내가 안 좋아하는듯함. 느끼함.
그래도 메인인 라멘이 매우 맛있었음. 울산 사는 사람이라면 요부코와 함께 꼭 한 번 가봤으면 하는 곳.
가성비 : 4.35/5.0
맛 : 4.45/5.0
재방문 의사 : 있음
Forwarded from 리뷰하는세루
[필리앤버거코] [울산 남구]
오리지널필리 + 수제 알감자튀김
유튜브로 필리치즈스테이크를 봤었던 기억이 있어서 지나가다가 들렀음.
상당히 묵직할 것이라고 생각한 것과는 달리 안에 할라피뇨가 들어가있어서 산뜻함이 아주 조금 추가되어 있음.
개인적으로는 좀 더 무거웠거나 더 새콤한 맛이 있었으면 더 좋았을 것 같음. 살짝 이도저도 아닌 느낌이 됐음.
골수를 5000원 주고 추가할 수 있던데 다음에 방문할 때에는 추가할 예정.
알감자튀김은 개인적으론 추천하지 않음. 그냥 감자튀김이 더 나은 것 같음. 크게 장점을 못 느꼈음. 트러플 오일향이 나는데 과하게 안 써서 그 향을 별로 안 좋아함에도 불구하고 불쾌하지 않았음.
다음에 재방문할 것 같음.
가성비 : 3.8/5.0
맛 : 3.9/5.0
재방문 의사 : 있음.
오리지널필리 + 수제 알감자튀김
유튜브로 필리치즈스테이크를 봤었던 기억이 있어서 지나가다가 들렀음.
상당히 묵직할 것이라고 생각한 것과는 달리 안에 할라피뇨가 들어가있어서 산뜻함이 아주 조금 추가되어 있음.
개인적으로는 좀 더 무거웠거나 더 새콤한 맛이 있었으면 더 좋았을 것 같음. 살짝 이도저도 아닌 느낌이 됐음.
골수를 5000원 주고 추가할 수 있던데 다음에 방문할 때에는 추가할 예정.
알감자튀김은 개인적으론 추천하지 않음. 그냥 감자튀김이 더 나은 것 같음. 크게 장점을 못 느꼈음. 트러플 오일향이 나는데 과하게 안 써서 그 향을 별로 안 좋아함에도 불구하고 불쾌하지 않았음.
다음에 재방문할 것 같음.
가성비 : 3.8/5.0
맛 : 3.9/5.0
재방문 의사 : 있음.
Forwarded from 리뷰하는세루
[합천일류돼지국밥] [부산 사상]
돼지우동
사상이 고향인데도 첨 가본 곳임..
나 뺴고 다들 아는듯 유명함...
밤 11시에 갔는데 줄 서서 들어갔음
인스타나 유튜브 등... 소셜에서 돼지우동이 유명하다고 알려져있고, 부산에서 매우 유명한 국밥집임.
일반적인 부산 국밥과는 다르게 하얀 국물이 아니고, 돼지 향이 많이 나는 국밥임. 돼지국 같은 느낌. 다데기가 기본적으로 넣어져서 나오는데 마늘이 많이 들어가있음. 상당히 묵직하고 자극적임. (개인적으로는 다데기를 더 넣고싶었음)
정구지랑 새우젓을 팍팍 넣어서 먹으면 맛있고, 우동도 생각보다 잘 어울림.
일반적인 돼지국밥 느낌은 아니고 상당히 거칠고 헤비한 느낌이라 이곳에서만 먹을 수 있는 맛이라고 느껴졌음.
양도 꽤나 많음.
돼지국밥이 이런식으로도 표현될 수 있구나해서 조금 신기했던 경험.
맛있음. 대신 호불호는 좀 갈릴만한 집.
그래도 굉장히 더티한 맛을 좋아한다면 매우 적극 추천함. 지킬앤하이드에서 하이드의 역할을 한다고 생각함.
부산 내려가서 생각나면 자주 갈듯함. 사상에는 꽤나 괜찮은 집들이 있어서(최뼈다구도 있고) 자주 가게 되는듯. (술집거리는 갈 곳 없음)
가격은 살짝 비싼감이 있으나, 다른 곳에서 경험하지 못하는 부분을 살짝만 더 낸 느낌이라 비싸다고 크게 느끼지 않았음.
가성비 : 4.2/5.0
맛 : 4.5/5.0
재방문 의사 : 있음
돼지우동
사상이 고향인데도 첨 가본 곳임..
나 뺴고 다들 아는듯 유명함...
밤 11시에 갔는데 줄 서서 들어갔음
인스타나 유튜브 등... 소셜에서 돼지우동이 유명하다고 알려져있고, 부산에서 매우 유명한 국밥집임.
일반적인 부산 국밥과는 다르게 하얀 국물이 아니고, 돼지 향이 많이 나는 국밥임. 돼지국 같은 느낌. 다데기가 기본적으로 넣어져서 나오는데 마늘이 많이 들어가있음. 상당히 묵직하고 자극적임. (개인적으로는 다데기를 더 넣고싶었음)
정구지랑 새우젓을 팍팍 넣어서 먹으면 맛있고, 우동도 생각보다 잘 어울림.
일반적인 돼지국밥 느낌은 아니고 상당히 거칠고 헤비한 느낌이라 이곳에서만 먹을 수 있는 맛이라고 느껴졌음.
양도 꽤나 많음.
돼지국밥이 이런식으로도 표현될 수 있구나해서 조금 신기했던 경험.
맛있음. 대신 호불호는 좀 갈릴만한 집.
그래도 굉장히 더티한 맛을 좋아한다면 매우 적극 추천함. 지킬앤하이드에서 하이드의 역할을 한다고 생각함.
부산 내려가서 생각나면 자주 갈듯함. 사상에는 꽤나 괜찮은 집들이 있어서(최뼈다구도 있고) 자주 가게 되는듯. (술집거리는 갈 곳 없음)
가격은 살짝 비싼감이 있으나, 다른 곳에서 경험하지 못하는 부분을 살짝만 더 낸 느낌이라 비싸다고 크게 느끼지 않았음.
가성비 : 4.2/5.0
맛 : 4.5/5.0
재방문 의사 : 있음
Forwarded from 리뷰하는세루
[정원국밥] [울산 남구]
돼지곰탕(특) (12,000원)
흑백요리사에 옥동식 사장님 보고 비슷한 곳 없나 해서 간 곳임. (원래 돼지곰탕을 알고있었는데 흑백요리사 보고 트리거가 됐음.)
방금 전에 올린 합천일류돼지국밥의 돼지국밥과는 완전 정반대에 있는 느낌.
지킬앤하이드에서 지킬의 포지션이 아닌가 싶음.
매우 깔끔하고, 가벼우며 돼지의 지방의 고소한 맛이 아닌, 살코기에서 나오는 고소한 맛을 최대한으로 이끌어낸 고소함과 감칠맛이 좋음.
돼지 지방의 느끼함은 아예 느낄 수 없고, 슴슴하고 뻔할 뻔 했는데 고소함이 무기가 된 느낌.
막 고기가 엄청 부드럽다는 아닌데, 가격대비 이정도 부드러우면 됐다고 생각함. (완전 부드러워지면 최소 20,000원은 받아야할듯.)
눈을 감고 고기를 꼭꼭 씹어먹으면 매우 고소한 맛이 나고, 마치 소고기의 살코기 특유의 고소한 느낌이 듦.
곁들임찬 또한 고소한 맛과 잘 어울려서 자극이 없던 식사에 한국적인 자극을 주어서 심심함을 없애줌.
고기와 고추지, 열무김치와 깍두기, 국에 청양고추 다진 것을 넣어서 또 다른 맛을 즐길 수 있음. 기본 국물은 조금 심심하니 소금을 넣어서 먹어야함.
처음 들어왔을 때 사이드 디시가 없어서 왜 사이드 디시가 없지?라는 생각이 들었는데, 굳이 있을 이유가 없다고 이해하게 됨. 뻔한 만두같은 사이드 디시는 오히려 마이너스가 될 수 있을 정도라고 느꼈음.
밥과 육수는 리필이 되니 고기와 밥, 국에 밥을 말아서 두 번 즐길 수 있음.
가격도 매우 쌈. 이정도 퀄리티가 12,000원이면 집 근처라 자주 갈듯함.
쉽게 접할 수 없는 유니크함이 있음.
울산 사는 사람이라면 꼭 한 번 가보길 바람.(울산에는 맛있는 돼지국밥집이 잘 없어서 그냥 여기 가길)
가성비 : 4.8/5.0
맛 : 4.75/5.0
재방문 의사 : 있음.
돼지곰탕(특) (12,000원)
흑백요리사에 옥동식 사장님 보고 비슷한 곳 없나 해서 간 곳임. (원래 돼지곰탕을 알고있었는데 흑백요리사 보고 트리거가 됐음.)
방금 전에 올린 합천일류돼지국밥의 돼지국밥과는 완전 정반대에 있는 느낌.
지킬앤하이드에서 지킬의 포지션이 아닌가 싶음.
매우 깔끔하고, 가벼우며 돼지의 지방의 고소한 맛이 아닌, 살코기에서 나오는 고소한 맛을 최대한으로 이끌어낸 고소함과 감칠맛이 좋음.
돼지 지방의 느끼함은 아예 느낄 수 없고, 슴슴하고 뻔할 뻔 했는데 고소함이 무기가 된 느낌.
막 고기가 엄청 부드럽다는 아닌데, 가격대비 이정도 부드러우면 됐다고 생각함. (완전 부드러워지면 최소 20,000원은 받아야할듯.)
눈을 감고 고기를 꼭꼭 씹어먹으면 매우 고소한 맛이 나고, 마치 소고기의 살코기 특유의 고소한 느낌이 듦.
곁들임찬 또한 고소한 맛과 잘 어울려서 자극이 없던 식사에 한국적인 자극을 주어서 심심함을 없애줌.
고기와 고추지, 열무김치와 깍두기, 국에 청양고추 다진 것을 넣어서 또 다른 맛을 즐길 수 있음. 기본 국물은 조금 심심하니 소금을 넣어서 먹어야함.
처음 들어왔을 때 사이드 디시가 없어서 왜 사이드 디시가 없지?라는 생각이 들었는데, 굳이 있을 이유가 없다고 이해하게 됨. 뻔한 만두같은 사이드 디시는 오히려 마이너스가 될 수 있을 정도라고 느꼈음.
밥과 육수는 리필이 되니 고기와 밥, 국에 밥을 말아서 두 번 즐길 수 있음.
가격도 매우 쌈. 이정도 퀄리티가 12,000원이면 집 근처라 자주 갈듯함.
쉽게 접할 수 없는 유니크함이 있음.
울산 사는 사람이라면 꼭 한 번 가보길 바람.(울산에는 맛있는 돼지국밥집이 잘 없어서 그냥 여기 가길)
가성비 : 4.8/5.0
맛 : 4.75/5.0
재방문 의사 : 있음.
❤2
[GROK : 당신이 트위터를 보는 시간을 줄여도 되는 이유]
LLM의 등장으로 한 때 나오던 이야기 중 'AI로 인해서, 검색엔진의 종말이 다가올 것이다.'라는 말이 있었습니다.
저는 그걸 꽤나 온몸으로 느끼고 있는 사람입니다.
실제, 저는 직접 서칭하는 경우가 극단적으로 낮아졌고 대부분의 1차적인 서칭은 AI를 통해서 하고있습니다. (심도깊은 것은 따로 서칭을 해봅니다.)
하지만, LLM 서비스마다 사용할 수 있는 소스가 상이하고 한정되어 있는 경우도 많습니다. 대표적인 케이스가 트위터라고 생각합니다.
트위터의 경우에는 ChatGPT, Gemini와 같은 LLM이 소스로 크게 활용하지 못하는 한계가 존재합니다.
하지만, GROK은 트위터에 있는 정보를 전부 다 다룰 수 있습니다.
그렇기 때문에 트위터에 바이럴 되는 정보들, AI 관련 업데이트들, 암호화폐 관련 정보들, 테크 정보들, 투자 정보, 인사이트, 사건사고, 케이스스터디, 오피셜 정보 등...을 수집할 수 있습니다.
제가 매일같이 사용하려고 하는 분야 AI 활용 분야이고, 트위터 상에서 바이럴 되는 것들을 꽤나 자주 찾아보는데요.
프롬프트 :
위와 같은 프롬프트를 활용하여 최근 어떤 새로운 프로덕트가 나오고, 그것이 바이럴 되고 어떻게 실전적으로 사용해야하는지에 대해서 알아볼 수 있습니다.
이것을 API를 통해 자동화해서 통계로 만들고, 하루의 리포트로 받을 수 있습니다.
프롬프트에서는 이미지 생성의 프롬프트는 제외하였지만, 이미지 프롬프트만 제공해달라고 할수도, 프로덕트만 제공해달라고 할수도, 새로운 신제품, 업데이트만 제공해달라고도 할 수 있습니다. 한국어 기반의 글만/영어 기반의 글만/아예 상관없이 제공해달라는 것도 다 됩니다.
사용자가 원하는 방향으로 다양하게 활용할 수 있습니다. 사용자의 창의성만 어느정도 된다면, AI를 정말 다양한 방법으로 원하는 대로 자기가 상상하는 것을 전부 만들 수 있습니다.
#AI #Grok #LLM #프롬프트 #Prompt #팁 #활용법
LLM의 등장으로 한 때 나오던 이야기 중 'AI로 인해서, 검색엔진의 종말이 다가올 것이다.'라는 말이 있었습니다.
저는 그걸 꽤나 온몸으로 느끼고 있는 사람입니다.
실제, 저는 직접 서칭하는 경우가 극단적으로 낮아졌고 대부분의 1차적인 서칭은 AI를 통해서 하고있습니다. (심도깊은 것은 따로 서칭을 해봅니다.)
하지만, LLM 서비스마다 사용할 수 있는 소스가 상이하고 한정되어 있는 경우도 많습니다. 대표적인 케이스가 트위터라고 생각합니다.
트위터의 경우에는 ChatGPT, Gemini와 같은 LLM이 소스로 크게 활용하지 못하는 한계가 존재합니다.
하지만, GROK은 트위터에 있는 정보를 전부 다 다룰 수 있습니다.
그렇기 때문에 트위터에 바이럴 되는 정보들, AI 관련 업데이트들, 암호화폐 관련 정보들, 테크 정보들, 투자 정보, 인사이트, 사건사고, 케이스스터디, 오피셜 정보 등...을 수집할 수 있습니다.
제가 매일같이 사용하려고 하는 분야 AI 활용 분야이고, 트위터 상에서 바이럴 되는 것들을 꽤나 자주 찾아보는데요.
프롬프트 :
최근 3일 내에 AI 프롬프트 관련해서 X에서 바이럴 된 것들 10개 알려줘. 이미지 생성 쪽 프롬프트는 제외하고 제공해줘.
이미 제공한 것들은 제외하고 추가로 10개 제공해줘.
위와 같은 프롬프트를 활용하여 최근 어떤 새로운 프로덕트가 나오고, 그것이 바이럴 되고 어떻게 실전적으로 사용해야하는지에 대해서 알아볼 수 있습니다.
이것을 API를 통해 자동화해서 통계로 만들고, 하루의 리포트로 받을 수 있습니다.
프롬프트에서는 이미지 생성의 프롬프트는 제외하였지만, 이미지 프롬프트만 제공해달라고 할수도, 프로덕트만 제공해달라고 할수도, 새로운 신제품, 업데이트만 제공해달라고도 할 수 있습니다. 한국어 기반의 글만/영어 기반의 글만/아예 상관없이 제공해달라는 것도 다 됩니다.
사용자가 원하는 방향으로 다양하게 활용할 수 있습니다. 사용자의 창의성만 어느정도 된다면, AI를 정말 다양한 방법으로 원하는 대로 자기가 상상하는 것을 전부 만들 수 있습니다.
❤2👍1
[GraphRAG : AI와 데이터베이스의 진화]
아마 테크에 관심이 있는 사람이라면 한 번쯤은 들었을 기술일 것이라고 생각합니다.
RAG(검색증강생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전에 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용하도록 하는 기술입니다.
즉, 문서 데이터에서 단순 검색하여 검색 결과를 가지고 답변을 생성하는 것입니다.
이 과정에서 어떤 것을 검색할지는 벡터로 변환한 유사도를 기반으로 제공합니다.
하지만, GraphRAG의 경우에는 지식 그래프를 구축해 관계를 따라가며 찾습니다. 또한, 거시적인 맥락을 파악하여 답변을 제공합니다.
유사도 기반의 RAG 기술은 유사도가 떨어지지만, 관계가 있는 정보가 있다면 연결해내지 못합니다.
하지만, GraphRAG 기술은 유사도가 떨어져도, 관계가 있는지를 파악해서 연결해두기 때문에 추후 데이터를 활용할 때 더 넓게 유의미한 것들을 다룰 수 있게 됩니다.
GraphRAG는 정보를 저장할 때, 이미 있는 정보들간의 관계를 구축하고 - 추후 정보를 꺼내서 사용할 때에 그 관계를 기반으로 정보를 제공하는 것입니다.
즉, 정보 저장의 체계화 구조를 만드는 것입니다. (정보가 들어오면, AI가 검토해서 내용이 관련성이 있는 것들과 자연스럽게 연결시키고, 다른 요소들과 중간에 있는 요소를 생성해서 연결시킴, 추후 정보가 필요할 때는 연결되어 있는 것들을 다 검토하고 검색엔진에서 검색하여 정보를 추가하여 더 질 좋은 결과를 제공함.)
마치, 나무위키에서 '백종원'을 검색하면 태그(상위범주)에 '요리사', '방송인', '기업인'이 나오는 것과 같고 관련 인물에 '안성재'와 같은 사람이 나오는 것이죠. 하위 범주로는 '더본코리아'와 같은 내용이 나올 것이구요.
즉, AI가 활용할 수 있는 데이터베이스의 구조화와 데이터 연결에서 사용되는 기술이며, 이러한 구조는 개인들에게도 적용되어 더 높은 지식 저장의 데이터베이스(메모)가 될 수 있습니다.
몇몇 분들은 이미 개인이 굳이 기억하지 않아도 되는 '세컨드브레인'이라는 것에 관심을 크게 가지고 있는 것으로 아는데, 세컨드브레인이 실제 가능해지려면 GraphRAG 기술은 필수적이라고 생각합니다.
또한, 정보를 수집하는 것의 범위를 광범위하게 시각적 데이터, 청각적 데이터 등...을 통합하여 하나의 정보로 구축하고 다루려면 그 광대한 정보를 다루기 위한 GraphRAG 기술이 무조건적으로 필요해집니다. 저는 이러한 기술이 기반이 되어서, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들이 수집하는 정보를 AI를 활용한 GraphRAG DB가 정보들을 관리하고, 나무위키처럼 각 항목별로 연결을 시켜 구축하고, 추후 사용자가 요청할 때 AI가 해당 DB에서 연결되어 있는 정보들을 기반으로 더 높은 결과를 제공할 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한, 이러한 기술이 개인화된 지적 구조 및 AI를 구축하는 데에 필수적이라고 생각하고 있습니다.
개인적인 생각이지만, 이러한 과정에서 엄청난 비용이 드는 것은 사실입니다. 하지만, 계속해서 기술이 발전하며 비용이 절감되고 있는 상황입니다.
그래픽카드가 급등했고, 램이 현재 급등한 상태입니다. 추후, 막대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시대가 온다면 그때는 데이터를 저장할 수 있는 저장공간이 문제가 되는 시기가 오지 않을까?라고 생각하고 있습니다. 다음 타자는 SSD와 같은 저장공간 수요가 폭발하지 않을까...라고 조심스럽게 예측하고 있습니다.
#AI #GraphRAG #RAG #DB #데이터 #LLM #웨어러블 #스마트글래스 #Wearable #Tech #생각 #인사이트 #리서치
아마 테크에 관심이 있는 사람이라면 한 번쯤은 들었을 기술일 것이라고 생각합니다.
RAG(검색증강생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전에 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용하도록 하는 기술입니다.
즉, 문서 데이터에서 단순 검색하여 검색 결과를 가지고 답변을 생성하는 것입니다.
이 과정에서 어떤 것을 검색할지는 벡터로 변환한 유사도를 기반으로 제공합니다.
하지만, GraphRAG의 경우에는 지식 그래프를 구축해 관계를 따라가며 찾습니다. 또한, 거시적인 맥락을 파악하여 답변을 제공합니다.
유사도 기반의 RAG 기술은 유사도가 떨어지지만, 관계가 있는 정보가 있다면 연결해내지 못합니다.
하지만, GraphRAG 기술은 유사도가 떨어져도, 관계가 있는지를 파악해서 연결해두기 때문에 추후 데이터를 활용할 때 더 넓게 유의미한 것들을 다룰 수 있게 됩니다.
GraphRAG는 정보를 저장할 때, 이미 있는 정보들간의 관계를 구축하고 - 추후 정보를 꺼내서 사용할 때에 그 관계를 기반으로 정보를 제공하는 것입니다.
즉, 정보 저장의 체계화 구조를 만드는 것입니다. (정보가 들어오면, AI가 검토해서 내용이 관련성이 있는 것들과 자연스럽게 연결시키고, 다른 요소들과 중간에 있는 요소를 생성해서 연결시킴, 추후 정보가 필요할 때는 연결되어 있는 것들을 다 검토하고 검색엔진에서 검색하여 정보를 추가하여 더 질 좋은 결과를 제공함.)
마치, 나무위키에서 '백종원'을 검색하면 태그(상위범주)에 '요리사', '방송인', '기업인'이 나오는 것과 같고 관련 인물에 '안성재'와 같은 사람이 나오는 것이죠. 하위 범주로는 '더본코리아'와 같은 내용이 나올 것이구요.
즉, AI가 활용할 수 있는 데이터베이스의 구조화와 데이터 연결에서 사용되는 기술이며, 이러한 구조는 개인들에게도 적용되어 더 높은 지식 저장의 데이터베이스(메모)가 될 수 있습니다.
몇몇 분들은 이미 개인이 굳이 기억하지 않아도 되는 '세컨드브레인'이라는 것에 관심을 크게 가지고 있는 것으로 아는데, 세컨드브레인이 실제 가능해지려면 GraphRAG 기술은 필수적이라고 생각합니다.
또한, 정보를 수집하는 것의 범위를 광범위하게 시각적 데이터, 청각적 데이터 등...을 통합하여 하나의 정보로 구축하고 다루려면 그 광대한 정보를 다루기 위한 GraphRAG 기술이 무조건적으로 필요해집니다. 저는 이러한 기술이 기반이 되어서, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들이 수집하는 정보를 AI를 활용한 GraphRAG DB가 정보들을 관리하고, 나무위키처럼 각 항목별로 연결을 시켜 구축하고, 추후 사용자가 요청할 때 AI가 해당 DB에서 연결되어 있는 정보들을 기반으로 더 높은 결과를 제공할 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한, 이러한 기술이 개인화된 지적 구조 및 AI를 구축하는 데에 필수적이라고 생각하고 있습니다.
개인적인 생각이지만, 이러한 과정에서 엄청난 비용이 드는 것은 사실입니다. 하지만, 계속해서 기술이 발전하며 비용이 절감되고 있는 상황입니다.
그래픽카드가 급등했고, 램이 현재 급등한 상태입니다. 추후, 막대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시대가 온다면 그때는 데이터를 저장할 수 있는 저장공간이 문제가 되는 시기가 오지 않을까?라고 생각하고 있습니다. 다음 타자는 SSD와 같은 저장공간 수요가 폭발하지 않을까...라고 조심스럽게 예측하고 있습니다.
Forwarded from 급등일보 미국주식🇺🇸 속보·리서치
구글의 차세대 Gemini 모델로 추정되는 코드명 "Snowbunny"의 벤치마크 결과가 공개되었습니다.
현재 AI Studio 등에서 A/B 테스트가 진행되고 있는데, 테스터에 따르면 이 모델은 기존 모델들과는 차원이 다른 성능을 보여줘서 벤치마크 자체를 버전 2로 새로 만들어야 할 판이라고 합니다.
추론뿐만 아니라 "Tool Calling" 능력이 크게 개선되었고, UI/프론트엔드 코딩 능력은 이미 최고 수준이었던 Gemini 3.0 Pro보다 더 좋아졌습니다.
백엔드 개발 쪽은 아직 개선의 여지가 있지만, "게으름" 문제도 다소 해결된 모습입니다.
아마 Gemini 3의 GA 버전으로 추측됩니다.
현재 AI Studio 등에서 A/B 테스트가 진행되고 있는데, 테스터에 따르면 이 모델은 기존 모델들과는 차원이 다른 성능을 보여줘서 벤치마크 자체를 버전 2로 새로 만들어야 할 판이라고 합니다.
추론뿐만 아니라 "Tool Calling" 능력이 크게 개선되었고, UI/프론트엔드 코딩 능력은 이미 최고 수준이었던 Gemini 3.0 Pro보다 더 좋아졌습니다.
백엔드 개발 쪽은 아직 개선의 여지가 있지만, "게으름" 문제도 다소 해결된 모습입니다.
아마 Gemini 3의 GA 버전으로 추측됩니다.