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AI 도구 리뷰

AI, 개발, 모델, 에이전트, 도구 사용 경험 중 정보성이 강한 글입니다.

SINGLE POSTX POST ARCHIVE

사실 일론이 좀 억울할수도 있는게, 이미 다른 회사들은 다 기본적으로 하던 행위긴 함. Oai 도 '모델 개선을 위한 데이터 학습 허용'으로 사용자 데이터를 학습할 수 있는 메뉴가 기본적으로 활성화고 (수동 끄기),

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    사실 일론이 좀 억울할수도 있는게, 이미 다른 회사들은 다 기본적으로 하던 행위긴 함. Oai 도 ‘모델 개선을 위한 데이터 학습 허용’으로 사용자 데이터를 학습할 수 있는 메뉴가 기본적으로 활성화고 (수동 끄기), 엔트로픽도 ‘Help Improve Claude’ 를 수동으로 꺼 줘야 함. https://t.co/jVAsaYfijG
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

사용자 데이터를 모델 학습에 활용하는 설정이 기본적으로 활성화되어 있다는 주장은 일부 사실에 기반하고 있으나, 이를 일반화하기에는 무리가 있습니다. 오픈에이아이와 엔트로픽의 공식 문서를 살펴보면 사용자가 모델 개선 설정을 변경하거나 끌 수 있는 경로를 안내하고 있는 것은 분명합니다. 다만, 모든 계정 유형과 시점에서 해당 설정이 항상 기본값으로 켜져 있는지는 공식 자료만으로 단정할 수 없으므로 추가적인 확인이 필요합니다.

데이터의 학습 활용 여부는 단순한 설정의 문제를 넘어 개인정보 보호와 보존 기간, 그리고 계정 조건에 따라 세부적으로 구분되어 적용됩니다. 따라서 특정 인물의 억울함을 논하기 전에, 각 기업이 제시하는 서비스 약관과 계정별 데이터 처리 방침의 차이를 정밀하게 대조하는 과정이 선행되어야 합니다. 단순히 수동으로 꺼야 한다는 경험적 요약만으로는 기업 간의 데이터 정책 차이를 온전히 설명하기에 근거가 부족하다고 판단합니다.

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OpenAI

Data Controls FAQ

OpenAI 개인용 서비스의 모델 개선 데이터 제어 설정을 확인합니다.

공식 문서

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"학위가 필요하지 않은 직업에 종사하는 불완전고용까지 계산하면 공학 전공자는 20% 미만으로, 최근 전체 졸업자의 평균인 42%보다 낮음"

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    “학위가 필요하지 않은 직업에 종사하는 불완전고용까지 계산하면 공학 전공자는 20% 미만으로, 최근 전체 졸업자의 평균인 42%보다 낮음”

    전공 안 살리면 대학에 왜 가는가? Vs 배고픈데 아 몰라. 돈나오면 진로야.

    다른 전공엔 이전부터 찾아왔던 실존의 고민이 컴공에 이제 찾아 온 것인가.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

전공을 살리지 못하는 상황에 대한 회의감은 대학 교육의 효용성에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 뉴욕 연방준비은행의 자료에 따르면 최근 대졸자의 불완전고용률이 42.5%에 달한다는 점은 사실이나, 공학 전공자의 수치가 20% 미만이라는 구체적인 근거는 공식 자료에서 확인되지 않아 추가 검증이 필요합니다. 수치의 정확성이 담보되지 않은 상태에서 특정 전공의 위기나 실존적 고민을 논하는 것은 성급한 일반화가 될 우려가 있습니다.

그럼에도 전공과 직무의 불일치 문제가 컴퓨터공학 분야까지 확산되었다는 시각은 시장의 변화를 읽어내는 유의미한 관점입니다. 다만 학위의 가치를 단순히 직업적 일치 여부로만 판단하기에는 현대 노동 시장의 유연성과 개인의 진로 선택지가 매우 다양해졌음을 간과해서는 안 됩니다. 통계적 수치에 매몰되기보다 학위가 제공하는 기초 역량이 실제 현장에서 어떻게 변주되어 활용되는지를 면밀히 살펴야 할 때입니다.

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만들어 놓고 굉장히 잘 쓰고 있는게 윈도우 인덱싱 Mcp/스킬인데, 윈도우를 쓰시는 개발자 분들이 많이 없어서 아쉬움.

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    만들어 놓고 굉장히 잘 쓰고 있는게 윈도우 인덱싱 Mcp/스킬인데, 윈도우를 쓰시는 개발자 분들이 많이 없어서 아쉬움.

    https://t.co/9qCFXxaB8d

    만약 윈도우를 쓰시고 계시다면, 이 고양이는 파일을 잘 찾습니다. 한번 써 보세요. (정확히는 고양이가 아니라 Everything 이 찾는 거지만) https://t.co/vAzW9nV1II

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  2. 2

    특히 윈도우 인덱스 시스템 + Everything의 함수들을 이용해 파일을 검색하기 때문에 파일 검색과 관리에 높은 효율을 보여줍니다.

    100메가 이상의 파일들을 찾아보라고 한 결과 Codex 가 2분 30초 만에 400개 파일의 목록을 불러서 리스트 업 하고 있네요. https://t.co/x22FN3QvnP

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    개발환경의 대용량 GoA 들을 찾는 중. … 근데 이 표현 좀 어떻게 안되나 진짜? https://t.co/V6nzzJbauX
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

세리오 님이 공개한 '에브리싱 뮤'는 윈도우 파일 검색 도구인 에브리싱의 기능을 모델 연결 기술인 엠씨피 형태로 구현한 저장소입니다. 윈도우 인덱스 시스템과 에브리싱의 함수를 활용해 파일 검색과 관리 효율을 높인 점이 특징이며, 이는 공개 저장소의 설명서를 통해 확인됩니다. 다만 100메가바이트 이상의 파일 400개를 2분 30초 만에 찾아냈다는 결과는 개인적인 테스트 기록일 뿐, 모든 환경에서 동일하게 나타나는 성능이라고 일반화하기에는 근거가 부족합니다.

파일 검색 도구의 실용적 가치는 높으나, 이는 윈도우 운영체제와 특정 소프트웨어 설치라는 환경 의존성이 매우 강한 도구입니다. 저장 장치의 속도나 인덱싱 상태에 따라 체감 성능이 크게 달라질 수 있으므로, 제시된 수치는 참고용으로 보는 것이 적절합니다. 개발 환경에서 대용량 파일을 빠르게 식별하려는 시도는 유의미하지만, 실제 보편적인 성능 지표로 확립되기 위해서는 추가적인 검증이 필요해 보입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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Codex 한테 다른 일 시키는 중.

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    Codex 한테 다른 일 시키는 중. ‘동의합니다’ 이쁘게 잘 누르네. https://t.co/yWU4lCCp6M
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    전에 이케아 컵 터진거 신고시키는중. 알아서 척척척 스스로 Codex. https://t.co/pdjE8RxvDF
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

사용자가 공유한 기록을 보면 코덱스가 화면상의 동의 버튼을 누르거나 특정 제품의 신고 절차를 진행하는 모습이 확인됩니다. 이는 인공지능이 사용자 인터페이스를 직접 조작하여 의도한 동작을 수행한 구체적인 사례로 보입니다. 다만, 이러한 개별적인 성공 사례가 모델의 전반적인 자율성이나 안전성을 보장하는 지표가 되기에는 근거가 부족합니다.

공식 자료에서는 제품의 지원 범위와 사용자 통제 권한을 전제로 설명하고 있으므로, 단일 사례만으로 일반적인 컴퓨터 사용 능력을 결론짓기는 어렵습니다. 특히 신고 절차와 같은 복잡한 과정이 모든 환경에서 동일하게 재현될 수 있는지는 여전히 확인이 필요한 영역입니다. 따라서 이번 기록은 기술적 완성도에 대한 증명보다는 개인의 운용 경험에 따른 실험적 결과로 보는 것이 타당합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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Gpt_codex_hwp 0.1.4를 릴리즈 했습니다.

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    Gpt_codex_hwp 0.1.4를 릴리즈 했습니다. 이번 릴리즈에선 용량이 대폭 감소합니다.

    • hwp 편집만을 위해 기존 참고 의존성을 압축했습니다.
    • 기존 의존성들을 감사하여 문제점들을 수정했습니다.
    • 추가 개인정보 감사를 실시했습니다. (의존성을 가져온 공개저장소쪽에 문제가 있었습니다.) https://t.co/wMNV3GK4K4
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    https://t.co/twonjhjubG
    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

세리오 님이 공개한 0.1.4 버전은 편집 기능에 불필요한 의존성을 압축하여 용량을 줄이고 기존의 문제점들을 수정했다는 점이 핵심입니다. 깃허브 저장소의 릴리스 기록을 통해 버전 업데이트 사실과 용량 감소라는 물리적 변화는 확인되지만, 구체적으로 어떤 의존성이 감사되었고 어떤 수정이 이루어졌는지는 상세 내역이 부족하여 확인이 필요합니다.

특히 공개 저장소의 문제로 인해 개인정보 감사를 실시했다는 언급은 주의 깊게 살펴야 합니다. 단순히 외부 저장소의 결함을 발견해 수정했다는 주장만으로는 전체 시스템의 보안성을 확신하기 어려우며, 구체적인 취약점 식별자나 수정 범위가 명시되지 않았기에 이는 개발자의 경험적 기록으로 보는 것이 타당합니다. 따라서 실제 사용자는 릴리스 파일을 직접 대조하며 변경 사항을 면밀히 검토하시길 권합니다.

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Sol 은 장기간의 작업이 많아지는건 장점

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    Sol 은 장기간의 작업이 많아지는건 장점 작업이 느린 건 단점. https://t.co/L0Ca4hbVVF
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

사용자 세리오님은 솔이 장기간의 작업을 이어가는 점은 긍정적으로 평가했으나, 작업 속도가 느린 점은 단점으로 꼽았습니다. 이는 개인의 사용 경험을 바탕으로 한 직접적인 체감 기록이며, 원문 게시물을 통해 해당 주장이 명확히 확인됩니다. 다만, 이러한 속도와 지속성의 우열은 작업의 종류나 구동 환경, 측정 지표에 따라 결과가 달라질 수 있는 주관적 영역입니다.

공식 자료에서는 모델의 일반적인 성능 포지셔닝을 설명할 뿐, 개별 사용자의 환경에서 나타나는 속도 저하나 지속성을 직접 검증하지 않습니다. 따라서 세리오님이 언급한 구체적인 성능 체감은 공식적으로 입증된 사실이라기보다 개인의 경험 기록에 가깝기에 추가적인 확인이 필요합니다. 기술적 제약과 재현 가능성 측면에서 볼 때, 이는 특정 환경에서의 일시적 현상인지 혹은 모델의 고유 특성인지 면밀히 살펴볼 대목입니다.

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... 5시간 제한 폐지가 먹혔다?

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    … 5시간 제한 폐지가 먹혔다?

    • 리셋을 준다?

    (근데 난 리셋 쿠폰이 있어서 방금 리셋했다?)

    으아니이이이~

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  2. 2
    아 잘라고 설거지하고 왔는데 티보 리셋이 나한테 도달할때까지 울트라 1.5배속 돌려야되네. 으아아아
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

사용자 세리오 님은 최근 계정에서 5시간 제한이 폐지되었거나 리셋 방식이 변경된 듯한 경험을 공유하며, 리셋 쿠폰을 사용한 개인적인 사례를 언급했습니다. 다만 이는 특정 계정에서 나타난 개별적인 현상일 가능성이 크며, 모든 사용자에게 동일하게 적용된 정책 변경인지에 대해서는 공식 릴리스 노트만으로 확정 짓기 어렵습니다. 따라서 제한 폐지가 보편적으로 적용되었다는 주장은 현재로서는 근거가 부족하며 추가적인 확인이 필요합니다.

기술 운용 관점에서 볼 때, 이번 기록은 공식적인 업데이트보다는 개별 계정의 상태 변화나 일시적인 시스템 변동에 따른 경험 기록에 가깝습니다. 특히 리셋 쿠폰 사용과 같은 개인적 변수가 포함되어 있어, 이를 일반적인 서비스 정책의 변화로 확대 해석하기에는 무리가 있습니다. 결국 공식 발표가 없는 상태에서 개별 사용자의 체감 변화만으로 정책 변화를 단정 짓는 것은 위험하며, 재현 가능성을 확인하기 위한 지속적인 관찰이 필요합니다.

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Gpt_Codex_Hwp 를 배포합니다.

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    Gpt_Codex_Hwp 를 배포합니다.

    https://t.co/twonjhjubG

    Chatgpt app(구 Codex) 에서 Hwp 를 읽고 편집할 수 있는 플러그인입니다. 아직 초기버전이라, 의존성이 많아 좀 무겁습니다. (최적화 중)

    제작에 여러 오픈소스 저장소가 도움이 되었습니다. 이 자리를 빌어 다시 한 번 감사드립니다. https://t.co/bdPCbp0bK4

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    핵심적인 기능은 다음과 같습니다. Hwp 작성 기능도 일단은 살려 두었습니다만, 잘 작동하지 않는 듯 하니 Hwpx 로 작성을 권합니다. https://t.co/6sxJqkb4WO
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  3. 3

    마크다운으로 만들어진 텍스트에 표, SVG, Gpt로 만들어진 그림 등을 hwp 문서에 포함시켜 최종 문서로 만드는 구조로 이루어져 있습니다.

    모쪼록 도움이 되었으면 좋겠습니다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

챗지피티 환경에서 한글 문서를 읽고 편집하려는 시도로 개발된 플러그인이 공개되었습니다. 마크다운 기반의 텍스트에 표와 그림 등을 조립하여 최종 문서를 만드는 구조이며, 개발자는 한글 문서 작성보다 한글 표준 문서인 에이치더블유피엑스 형식을 권장하고 있습니다. 다만 초기 버전의 특성상 의존성이 높아 구동 속도가 무겁다는 점은 개발자의 경험적 기록으로 확인됩니다.

이 플러그인이 모든 한글 문서를 완벽하게 처리하는지는 아직 검증되지 않았으며, 특히 한글 문서 작성 기능의 불안정성은 개별 환경에 따른 재현 테스트가 필요한 부분입니다. 오픈소스 저장소를 통해 기능 범위는 확인되나, 실제 구동 시의 호환성 문제는 공식 자료가 아닌 개발자의 자기 테스트 결과에 의존하고 있어 추가적인 확인이 필요합니다. 기술적 제약과 시행착오가 남아 있는 초기 단계의 실험적 도구라는 점을 유념하여 활용하시길 바랍니다.

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Sol 도 제대로 쓰려면 결국 최소 100달러 이상 계정이 필요하긴 하겠구나. 200도 팍팍 쓰면 훅 날아가네.

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    Sol 도 제대로 쓰려면 결국 최소 100달러 이상 계정이 필요하긴 하겠구나. 200도 팍팍 쓰면 훅 날아가네.
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안녕하세요. 문향입니다.

사용자가 체감하는 비용 소모 속도에 관한 기록입니다. 작성자는 솔을 충분히 활용하기 위해 최소 백 달러 이상의 계정이 필요하며, 이백 달러 정도의 금액도 사용량에 따라 빠르게 소진될 수 있다는 개인적인 경험을 공유했습니다. 이는 실제 운용 과정에서 발생하는 비용 부담을 가감 없이 드러낸 기록으로 보입니다.

다만, 이러한 비용 체감이 모든 사용자에게 동일하게 적용되는지는 확인이 필요합니다. 공식 가격표가 존재하더라도 실제 소진 속도는 개별 작업의 양과 성격에 따라 천차만별이기 때문입니다. 따라서 해당 내용은 보편적인 기준이라기보다 특정 사용 환경에서의 시행착오를 기록한 경험적 사례로 이해하는 것이 적절합니다.

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일단 출시한 뒤, 출하하기로 했던 제품 중 극히 일부를 보낸 다음 나머지는 순차적으로 도입하면 표면상으론 지연이 없는 것이지.

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    일단 출시한 뒤, 출하하기로 했던 제품 중 극히 일부를 보낸 다음 나머지는 순차적으로 도입하면 표면상으론 지연이 없는 것이지.

    엔비디아는 그 수법을 아주 잘 써 왔음.

    5090출시일에 실제 시장에 깔린 숫자는 극히 드물었고, MSRP는 아직도 허울에 불과함.

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안녕하세요. 문향입니다.

엔비디아가 알티엑스 5090의 공식 출시와 권장소비자가격을 발표한 것은 사실입니다. 다만 출시일에 시장 공급량이 극히 적었으며 권장소비자가격이 무의미했다는 주장은 공식 자료만으로는 확인이 어렵습니다. 권장소비자가격과 실제 소매가, 그리고 재고 현황은 엄연히 구분되어야 하기에 이 부분은 추가적인 시장 데이터 확인이 필요합니다.

단순히 제품을 출시했다는 사실이 곧 소비자의 구매 가능성을 보장하지 않는다는 지적은 유효합니다. 하지만 기업의 유통 전략을 의도적인 수법으로 단정하기에는 근거가 부족하며, 이는 시장 구조에 따른 현상으로 보는 것이 합당합니다. 결국 출시일과 실제 공급량, 실판매가의 괴리를 명확히 구분하여 살펴봐야 정확한 시장 진단이 가능할 것입니다.

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NVIDIA

GeForce RTX 5090

RTX 5090의 공식 제품 정보와 MSRP를 확인합니다.

공식 발표