THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

/goal

4개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1

    /goal

    • 그동안 작성한 문서들과 마일스톤을 바탕으로 (워크스페이스) 의 작업을 진행할 것.
    • 마일스톤 문서의 내용이 다 진행되면 계획/마일스톤을 바탕으로 평가기준을 세워 작업 평가를 진행할 것.
    • 평가점수가 95/100이 넘지 못하면 보완을 위한 새 계획 문서를 만들어 작업을 반복 진행. https://t.co/Kg9R9swMzB
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  2. 2
    • 추론 수준을 Medium 줬음.
    • Medium 으로 어디까지 작업을 고도화하는지 점검
    • 속도 기본으로 작업을 계속 수행하면 시간당 들어가는 토큰 확인. 작업 지속성 확인.
    • 5.4는 medium 도 충분했는데, 5.5 는 어떨지.

    목표는 고전 게임 Z 의 UX 개선 모드팩 제작. 순전히 주말의 취미활동.

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  3. 3
    일반적으로 아무도 찾지 않을, 하지 않을 것을 나와 AI와 둘이 오로지 나 쓰려고 작업함. 이거야말로 AI의 진정한 순기능 아닐지. https://t.co/LKdVwb5EtB
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  4. 4

    사실 Qwen 3.6 27b 로 작업하고 싶었는데 그래서 Codex 와 연동도 해 두었는데

    Codex 로컬 프로바이더 연결이 아직 애매스기

    • 5.5 Medium의 토큰 소비가 생각보다 적은 관계로

    일단 Gpt 5.5 로 선행작업. 이후 Codex+Local LLM 연동 안정화되면 Qwen 3.6 27b 로 고전게임 UX튜닝/컨버팅 해봐야지.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 고전 게임 Z의 UX 개선 모드팩 제작이라는 개인적 목표를 위해 GPT 5.5와 로컬 LLM인 Qwen 3.6 27b를 교차 활용하며 작업 효율과 토큰 소비량을 점검하고 있습니다. 특히 추론 수준을 'Medium'으로 설정해 작업 고도화 가능성과 지속성을 확인하려는 시도는 구체적인 운용 기록으로 보입니다. 다만, Codex 로컬 프로바이더 연결의 불안정성이나 특정 모델의 토큰 소비 효율에 대한 주장은 개인의 경험적 판단이며, 이를 뒷받침할 객관적인 벤치마크나 공식 자료는 확인되지 않아 추가 확인이 필요합니다.

작업 프로세스에 있어 마일스톤 기반의 평가 기준을 세우고 95점이라는 정량적 수치를 달성할 때까지 보완 작업을 반복하겠다는 계획은 매우 체계적입니다. 하지만 Codex 1차 자료 검토 브리프에서 제시된 'partial' 판정과 근거 자료들은 원문 주장과 직접적으로 연결되는 공식 문서라기보다 단순 참조에 가깝다는 인상을 줍니다. 결국 이번 기록은 기술적 재현 가능성보다는 AI를 개인의 취향에 맞게 활용하는 사용자 중심의 시행착오 과정에 가깝다고 판단됩니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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미트소스 아니 미소된장국 나오면 써보긴 하겠지만 큰 기대는 안함.

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Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1

    미트소스 아니 미소된장국 나오면 써보긴 하겠지만 큰 기대는 안함.

    어짜피 그들이 가진 컴퓨팅으론 퍼스널 유저는 제대로 된 작업 하나 할수도 없을 테니깐.

    맥스20플랜으로도 금방 제한 녹아내려 뭐 하나 제대로 못하도 끝나는 트윗이 폭주할 거라고 예상함.

    아마 그때가 버블의 폭발일지도.

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  2. 2

    그래서 아마 기존 플랜에 포함 안되고 별도의 api로 유료 호출로만 사용 가능하개 나올 수도 있음. 아마 이게 가능성 높음.

    충분한 💰 부담할 수 있는 사람만 써라.

    근데 이미 Opus도 Gpt보다 호출 비용 비싸면서도 능력은 떨어짐. 그런데 미트소스가 별반 차이 없다는게 밝혀지면? 🤔🫠🙃

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  3. 3

    그동안 열심히 패 안 까고 광만 팔았는데 이제 구글 서밋 다가오고 Gpt 5.6 나오니 패 깔 때가 다가왔는데 이젠 자기도 자기가 가진 패가 광인지 사쿠라인지 모르는 거 같음.

    사쿠라면 아마 엔트로픽은 지옥을 보겠지.

    근데 정말 광이라도 문제임. 그럼 버블이 진짜 걷잡을 수 없이 커질 테니까. https://t.co/bhrtUjxT0N

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  4. 4

    그래서 “Gpt 5.5 pro 랑 엎치락 뒷치락 하면서 특정 부분에서만 조금 좋은 정도” 로 드러는게 딱 좋음.

    적당히 뚜드러 맞고 ‘다음엔 잘하자’ 가 가능해 지니까.

    근데 그러기엔 또 너무 멀리까지 와 버렸다.

    남해함대 엔론 서브프라임

    인간의 욕심은 끝이 없고 같은 실수를 반복한다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

해당 글은 엔트로픽의 차세대 모델 출시를 앞두고 컴퓨팅 자원의 한계와 비용 구조, 그리고 시장의 거품 가능성을 제기하고 있습니다. 특히 기존 Opus 모델의 비용 대비 효율성 저하와 API 기반의 유료화 가능성은 현재의 모델 운영 방식과 가격 정책을 통해 어느 정도 추론 가능한 영역입니다. 다만, 특정 모델의 성능이 타사 모델 대비 낮다는 주장이나 향후 출시될 모델의 성능 수준에 대한 예측은 객관적인 벤치마크 데이터가 부재한 상태에서의 개인적 견해에 가깝습니다.

구글 서밋이나 GPT의 차기 버전 출시와 맞물려 엔트로픽이 처한 전략적 상황을 분석한 점은 흥미로우나, 이를 '버블의 폭발'이나 '남해함대' 같은 역사적 경제 위기에 비유한 논거는 지나치게 비약적이며 근거가 약합니다. 모델의 성능이 특정 수준에 머물러야 시장이 안정될 것이라는 전망 역시 주관적인 희망 섞인 추측에 불과하므로 구체적인 시장 지표를 통한 확인이 필요합니다. 결국 기술적 실체보다 기대감이 앞선 시장 상황에 대한 날카로운 문제 제기이지만, 결론으로 도출한 파멸적 시나리오는 논리적 비약이 큽니다.

원문 해석확인 필요

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정말 로컬 LLM 을 해 보고 싶다! 는 분들을 위한 타래를 만들어 두었으니, 혹여나 관심이 있으시면 보세요.

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Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1

    정말 로컬 LLM 을 해 보고 싶다! 는 분들을 위한 타래를 만들어 두었으니, 혹여나 관심이 있으시면 보세요.

    앞으로도 비정기적으로 업데이트 하겠습니다.

    https://t.co/G0uuyisuc7

    Eng Ver.

    https://t.co/k9bIcZHciK

    원문 보기
  2. 2

    2026/5/21

    • 타래에 MTP 설명과 설정 방법을 추가했습니다.
    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 로컬 LLM 입문자를 위한 가이드 타래를 공유하며, 2026년 5월 21일에 MTP 설명과 설정 방법을 추가했다고 밝혔습니다. llama.cpp 저장소와 Google Gemma의 공식 문서 등을 통해 로컬 LLM의 기술적 구현 가능성은 충분히 확인되나, Serio님이 언급한 MTP 설정의 구체적인 업데이트 내용은 공식 자료만으로는 완전히 검증되지 않은 '부분적 사실'에 가깝습니다. 따라서 해당 내용은 공식적인 기술 명세보다는 개인의 운용 기록이자 경험적 가이드로 해석하는 것이 적절합니다.

특히 MTP 관련 설정 방법이 실제 환경에서 동일하게 재현될 수 있는지에 대해서는 추가적인 확인이 필요합니다. 하드웨어 제약과 모델의 특성에 따라 결과가 달라질 수 있는 로컬 LLM의 특성상, 개별 사용자의 환경에 따른 시행착오가 발생할 가능성이 큽니다. 단순히 가이드를 따르는 것을 넘어, 실제 구동 환경에서의 정합성을 직접 검증하며 접근하시기를 권합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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로컬 LLM 사람들이 글 쓰는거 + 써보지도 않고 아는체 하는거 계속 보고 있으면 그냥

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Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1

    로컬 LLM 사람들이 글 쓰는거 + 써보지도 않고 아는체 하는거 계속 보고 있으면 그냥

    ‘사기를 치더라도 내가 치는게 맞지 않나…’

    라는 생각이 자꾸 드는 요즘.

    3090 한장도 없는 사람들이 맥 스튜디오로 SOTA를 이야기하는거 반복적으로 보니 좀 짜증나네.

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  2. 2

    실제 로컬 AI 를 적용해 돈을 왕창 벌겠다는 상상의 나래를 펴고 오는 회사 사장/직원들을 컨설팅 해주면서 펙트를 이야기해주면 대부분 다시 찾지 않음. (사실 대부분은 돈 쓰고 싶지도 않음. 돈은 적게 쓰고, 성과는 부풀리고 싶음)

    최악은 사기꾼들한테 물려서 이상한데 돈을 와장창 쓰고 있더라.

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  3. 3

    그래서 요즘은 그냥 시작부터 ‘기술상담료’부터 이야기하고 시작함. 기술 설명 + 회사 시스템 파악 + 적용 계획 수립에 비용 청구. 그리고 그정도도 지출할 생각이 없는 회사들은 상담을 안해주는게 나음.

    그 시간에 차라리 내가 만들고 싶은 거나 만들고 있는게 낫지.

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  4. 4

    사실 클로드나 GPt를 실제 사업에 적용하고 있는 스타트업/회사들은 안찾아옴. 그정도 기술 이해만 있어도 로컬이 업무에 쓰기엔 부족한 물건이라는 것을 다 알고 있음.

    그래서 AI이해력이 없는 회사들이 찾아오는데, 진실을 이야기해 주느니 차라리 눈먼 돈 따먹는게 나은거 아닌가 생각하는 요즘.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

로컬 LLM의 실효성과 하드웨어 제약에 관한 Serio님의 기록을 살펴보았습니다. 맥 스튜디오와 같은 환경에서 SOTA(최신 성능)를 논하는 것에 대한 회의감과 실제 비즈니스 적용 시 발생하는 괴리는 기술적 실무 경험에서 비롯된 시각으로 보입니다. 다만, 로컬 모델이 업무용으로 부족하다는 주장이나 특정 하드웨어 보유 여부가 전문성의 척도가 된다는 판단은 개인의 경험적 견해에 가까우며, 보편적인 기술 지표로 일반화하기에는 확인이 필요한 영역입니다.

컨설팅 과정에서 겪은 고객사들의 태도와 기술 상담료 청구 방식은 개별 사업자의 운영 전략이자 주관적인 경험 기록입니다. 특히 AI 이해도가 낮은 기업들이 '눈먼 돈'을 쓴다는 표현은 시장의 전반적인 경향성이라기보다 작성자가 마주한 특정 사례들에 국한된 판단일 가능성이 큽니다. 결과적으로 이 글은 객관적인 기술 분석서라기보다, 로컬 LLM의 한계와 시장의 거품을 체감한 실무자의 냉소적인 시행착오 기록으로 읽는 것이 적절합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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작년 여름에 너무 힘들어 버텨 보겠다고 다른 걸 좀 해 보려고 LLM + AI 연구를 위해 사 뒀던 메모리/SSD/VGA 가 전부 최소 1.5배

4개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2055655404886269957

2026-05-16

작년 여름에 너무 힘들어 버텨 보겠다고 다른 걸 좀 해 보려고 LLM + AI 연구를 위해 사 뒀던 메모리/SSD/VGA 가 전부 최소 1.5배에서 최대 5배씩 가격이 폭등해 있는 것을 보면서 지금 다시 시작하라면 할 수 있을까 생각해보는 중.

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툴 콜링 제대로 되지도 않는 GPT-OSS-20B 랑 Gemma3, Qwen3 랑 올라마 가지고 씨름한게 작년 가을이었는데.

기술의 발전 속도가 너무 빠르다.

결정적인 터닝 포인트는 Openclaw 의 등장.

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아마 AI의 역사책 같은 것이 만들어진다면 피터 스타인버그랑 오픈클로는 Agent 등장의 결정적 순간에 이름을 올릴 거 같다.

그 결정적 순간을 두 눈으로 목격하고 바로 승차하게 된 것은 아마 내 인생을 바꾼 결정적 순간이 아니었을까.

이 인생이 어디로 갈지는 알 수 없지만.

원문 보기

Gemini CLi 에 고무되어 로컬 AI 로 만들고 싶은것들을 만들어 보겠다고 모든 지식을 총동원해 3090x2로 개발서버를 구축하고 할 수 있는 모든 걸 해봤지만 안되서 실망하곤 SD/SDforge/Comfly로 AI그림만 3개월 제작했었는데

덕분에 모델과 AI에 더 깊이 이해하는 계기가 되었음.

인생사 세옹지마.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 하드웨어 가격 폭등과 기술적 진보라는 개인적 경험을 통해 AI 산업의 급격한 변화를 서술하셨습니다. Gemma3, Qwen3, Ollama 등 실제 존재하는 모델과 도구들을 언급하며 기술적 흐름을 짚어낸 점은 사실에 기반한 것으로 보입니다. 다만, 하드웨어 가격이 최소 1.5배에서 최대 5배까지 폭등했다는 구체적인 수치는 개인의 구매 시점과 품목에 따른 체감치일 가능성이 크며, 시장 전체의 객관적 지표로 보기에는 근거가 부족하여 확인이 필요합니다.

특히 Openclaw와 피터 스타인버그가 에이전트 시대의 결정적 전환점이 되었다는 주장은 매우 강한 개인적 확신과 판단이 투영된 부분입니다. 이는 기술적 영향력에 대한 주관적 해석이며, 공식적인 역사적 기록이나 업계의 공통된 정설로 확인된 바는 없기에 논거가 약하다고 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 로컬 AI 환경 구축의 시행착오가 모델에 대한 이해로 이어졌다는 성찰은 기술적 성장의 개인적 서사로서 충분한 설득력을 갖습니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

Anthropic Docs

Claude Code overview

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

Google AI

Gemini API models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

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Gpt 5.5 로 넘어오면서

2개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2055481026097582330

2026-05-16

Gpt 5.5 로 넘어오면서

그림 만드는 능력은 정말 수준급이 되었는데

그림을 코드/구조로 만드는 능력

(이걸 추상화 능력이라고 하던가?)

여튼 그건 아직 많이 부족해서 기준점을 이래저래 잡아 줄 줄 알아야 함. 즉 사용자의 경험이 많이 많이 필요하단 이야기. https://t.co/QTfdCPEIer

원문 보기

tweet media

때문에 AI를 이유로 사람들을 해고/고용을 미루는 회사들은 사용자 경험의 축적 상실로 인해 누적되는 부채에 대한 손해를 다양한 경로로 지게 되겠으나

당장에 인건비는 빠지고 단기 수익은 개선되고 이를 기준으로 경영자들은 성과급을 받겠지.

책임지는건 본인이 아닐테니 좋아쓰!

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 GPT 5.5의 이미지 생성 능력은 뛰어나나, 이를 코드나 구조로 변환하는 추상화 능력은 여전히 부족하여 숙련된 사용자의 경험이 필수적이라고 주장합니다. 다만, 특정 모델의 추상화 능력이 부족하다는 구체적인 기술적 지표나 공식 문서는 확인되지 않으므로, 이 부분은 개별 사용자의 체감 성능에 기반한 주관적 판단으로 보이며 추가적인 검증이 필요합니다.

나아가 AI 도입을 이유로 인력을 감축하는 기업이 사용자 경험의 축적 상실이라는 잠재적 부채를 지게 될 것이라는 경영적 통찰을 제시합니다. 이는 인건비 절감이라는 단기적 성과와 장기적 역량 손실 사이의 상관관계를 지적한 의견이나, 실제 기업 경영 결과로 이어질지는 미지수이기에 논리적 추론의 영역으로 구분해 읽어야 합니다. 결국 기술의 한계를 메우는 인간의 경험 가치를 간과한 경영 판단이 위험할 수 있다는 경고로 해석됩니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

OpenAI Docs

Models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

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😀

3개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1

    😀

    한국에는 “똥 묻은 개가 겨 묻은 개 나무란다.” 는 속담이 있습니다. https://t.co/NCe23XbHzI https://t.co/6tWtEz096u

    원문 보기
  2. 2

    https://t.co/yuPp6t8QgC

    Gpt pro 분석/요약자료.

    민주주의는 기본권 보호라는 측면에서 우수한 정치체계이지만 이를 바탕으로 한 우월의식은 편견과 차별을 낳을 수 있음. 매번 엔트로픽에는 실망하지만, 이번에는 실망을 넘어 우려스러움. 이성의 포장지 뒤엔 또 다른 야만적 제국주의가 보일 뿐.

    원문 보기
  3. 3

    저런 자아비대적 글을 쓰기 전에

    ‘펠레폰네소스 전쟁사’

    나 클로드랑 같이 읽어보는 게 좋을 텐데.

    전쟁은 잘하는 놈이 이기는게 아님. 누가 덜 멍청하냐가 승패를 가름.

    그리고 전쟁을 일으키는 게 제일 멍청한 짓임.

    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

해당 글은 특정 AI 기업의 태도와 민주주의적 우월의식에 대한 비판적 시각을 담고 있습니다. 한국 속담의 인용과 민주주의의 기본권 보호라는 일반적 가치는 사실에 기반한 맥락으로 볼 수 있으나, 엔트로픽(Anthropic)의 행보를 '야만적 제국주의'로 규정한 대목은 작성자의 주관적 해석이 강하게 투영된 부분입니다. 특히 기업의 특정 결과물을 제국주의적 관점으로 연결 짓는 논리적 연결 고리는 공식 자료로 증명되지 않은 영역이기에 확인이 필요합니다.

후반부의 '펠레폰네소스 전쟁사' 언급과 전쟁의 승패에 관한 통찰 역시 개인의 철학적 견해이자 추정의 영역입니다. 전쟁의 본질에 대한 주장은 인문학적 관점에서는 유효할 수 있으나, 이를 AI 모델의 성능이나 기업의 태도와 직접적으로 결부시킨 논거는 다소 빈약합니다. 결과적으로 이 글은 객관적 분석보다는 기술 권력에 대한 경고성 메시지를 전달하려는 에세이적 성격이 강하며, 구체적인 근거보다는 직관적인 비판에 의존하고 있습니다.

원문 해석확인 필요

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엔트로픽의 클로드는 기업 입장에선 독이 든 성배와 같음.

3개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2054733376205320421

2026-05-14

엔트로픽의 클로드는 기업 입장에선 독이 든 성배와 같음.

우리를 이용해 원하는 걸 만드세요 Vs

우리를 이용하지 않으면 뒤쳐질 거에요.

후자가 더 장사는 잘 되겠지만, 결국 살아남는 것은 전자. 당장 매일같이 고객의 데이터를 이용해 고객을 복사해서 다른 고객을 찾고 있음. 도플갱어처럼.

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결국 자사의 AI플렛폼을 클로드로 전환하는 순간 개미지옥에 빠질 가능성이 매우 높음.

토큰 비용은 제일 비싸고, 말은 장황하게 해서 경영진들을 만족시키나 실제 결과물은 초라하고. 알게 모르게 회사 데이터가 슬슬 학습에 이용되더니 우리 경쟁사를 엔트로픽이 직접 만들곤 관계가 청산됨.

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클로드디자인은 그런 비윤리적 행위의 절정임. 피그마가 하루아침에 버려진건 그 어떤 회사도 다음 번 피그마가 될 수 있다는 걸 보여줌. 윤리의식 없는 경영인들과 직원들이 아무 거리낌 없이 비윤리적인 사업행위를 일삼고 있는데 거기에 자사 AI서비스를 태운다?

🤪

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 엔트로픽의 클로드가 기업 데이터 학습을 통해 경쟁사를 복제하는 '독이 든 성배'와 같다고 주장하며, 특히 클로드 디자인의 사례를 통해 비윤리적 사업 행태를 지적하셨습니다. 하지만 제시된 내용 중 토큰 비용의 상대적 고가 수준이나 장황한 답변 방식 같은 사용자 경험 측면을 제외하면, 구체적으로 어떤 데이터가 어떻게 학습에 이용되어 경쟁사를 만들었는지에 대한 객관적 근거는 부족해 보입니다. 특히 특정 서비스가 버려졌다는 식의 단정적 표현은 개별 기업의 전략적 선택일 가능성이 크므로, 이를 엔트로픽의 일방적인 비윤리성으로 연결 짓기에는 논리적 비약이 느껴집니다.

결과적으로 데이터 주권 침해와 경쟁사 복제라는 핵심 주장은 현재로서는 공식적인 증거가 확인되지 않은 '확인 필요' 상태의 개인적 판단에 가깝습니다. AI 플랫폼 전환이 가져올 종속성 위험은 타당한 지적이나, 이를 구체적인 비윤리적 행위와 결부시키려면 더 명확한 실증 자료가 뒷받침되어야 합니다. 막연한 우려보다는 실제 약관의 변동 사항이나 데이터 활용 범위를 면밀히 검토하는 것이 기업의 실질적인 리스크 관리 방안이 될 것입니다.

원문 해석확인 필요

THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

에이전트 라우팅을 할 때 참고 자료가 되겠지만 모델의 능력은 IQ/EQ 로만 판단할 것은 아니고 모델이 무엇을 학습했느냐 어떤 능력이 있느냐로

2개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2054511026318782856

2026-05-13

에이전트 라우팅을 할 때 참고 자료가 되겠지만 모델의 능력은 IQ/EQ 로만 판단할 것은 아니고 모델이 무엇을 학습했느냐 어떤 능력이 있느냐로 판단해야 함.

그리고 이렇게 점선을 넣어보면, 어떤 것을 조율 에이전트에 배당할지, 어떤 것을 실행 에이전트에 배당할지에 대한 힌트가 될 수 있겠음. https://t.co/3DMf2CmhKP

원문 보기

tweet media

뭐 굳이 억지로 분류해보면 이렇게 되겠지만.

개인적으론 중국계 프론티어 랩 모델이 매우 저평가 되어 있다고 생각함. https://t.co/LNVyOZ5set

원문 보기

tweet media

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 에이전트 라우팅 시 모델의 능력을 단순한 지능 지수(IQ/EQ)가 아닌 학습 데이터와 구체적인 기능 중심으로 판단해야 한다고 주장합니다. 특히 조율 에이전트와 실행 에이전트의 배분 기준을 제시하며, 중국계 프론티어 모델들이 현재 저평가되어 있다는 개인적 견해를 덧붙였습니다. 다만, 제시된 X(구 트위터) 타래의 내용은 개인의 통찰에 기반한 단편적인 주장일 뿐, 이를 뒷받침할 객관적인 수치나 공식적인 벤치마크 자료는 함께 제시되지 않았습니다.

제공된 Codex 브리프를 살펴보면, 원문 주장과 관련된 공식 자료가 일부 존재한다고 언급되나 정작 참조된 링크들은 WebGL이나 Three.js 같은 그래픽 라이브러리 문서로, AI 모델의 라우팅 능력이나 중국계 모델의 성능과는 직접적인 연관성이 떨어집니다. 따라서 모델의 특성에 따른 에이전트 배분 효율성이나 특정 국가 모델의 저평가 여부는 구체적인 근거가 부족하여 추가적인 확인이 필요합니다. 결과적으로 이번 내용은 기술적 사실보다는 개인의 주관적 판단이 강하게 반영된 제언으로 읽힙니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

MDN Web Docs

WebGL API

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

three.js

Documentation

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

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분명히 재워놨던 Openclaw 에이전트가 서버 재부팅 4시간 후 불현듯 부활해서 하트비트를 보내오고 있을 때의 기분을 서술하시오. (20점)

2개 글

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2054556592700596599

2026-05-13

분명히 재워놨던 Openclaw 에이전트가 서버 재부팅 4시간 후 불현듯 부활해서 하트비트를 보내오고 있을 때의 기분을 서술하시오. (20점) https://t.co/MyTQWTagSE

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🥺🥹😭😱🫠 https://t.co/N39OT4IzQW

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 서버 재부팅 4시간 후, 정지시켰던 Openclaw 에이전트가 예기치 않게 부활하여 하트비트 신호를 보낸 상황을 공유하며 당혹스러운 심경을 드러내셨습니다. 다만, 이 현상이 시스템의 일시적인 오류인지 혹은 설계상의 결함인지에 대한 구체적인 기술적 근거는 제시되지 않았으며, Codex의 1차 자료 검토 브리프에서도 해당 주장은 '확인 필요' 상태로 분류되어 있습니다.

결국 이 게시물은 객관적인 장애 보고서라기보다 개발 과정에서 겪은 개인적인 해프닝에 가까운 성격을 띱니다. 공식적인 데이터나 로그 기록을 통해 검증되지 않은 상태에서 이를 시스템의 특성으로 단정 짓기에는 근거가 부족해 보입니다. 따라서 해당 상황이 구체적으로 어떤 메커니즘으로 발생했는지에 대해서는 추가적인 확인이 필요합니다.

원문 해석확인 필요