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.

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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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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

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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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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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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

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뭐 굳이 억지로 분류해보면 이렇게 되겠지만.

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

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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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원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2054450093936517205

2026-05-13

Ai가 멍청해서 마크다운을 쓰는게 아니라 Ai가 좋아져서 마크다운을 쓰는 거라고 생각함.

5k 파일을 vram 에 덤프하면 몇백메가임. 그리고 컨텍스트의 크기가 커질수록 양자화 수준이 낮을수록 그 크기는 기하급수적으로 증가함.

그래서 컨텍스트가 작을 때 RAG에 의존할 수 밖에 없던 것.

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재작년 64k 단순 싱글턴 프롬프팅밖에 못하던게 작년 128k라 파일 덤프가 가능해지고, 올해는 256k로 올라왔음. 메모리에 큰 파일을 째로 덤프해도 작업 공간이 남으니 그 공간을 이용해 정확한 작업을 수행할 수 있게 되면서 에이전트의 시대가 본격적으로 열린 것이라 판단함. (1M은 아직 허구임.)

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그래서 올해 들어 많이들 RAG에서 파일 인덱싱으로 급격히 터닝하는거라 생각함. SQL과 BM25가 언급이 늘어나고 실제 적용이 늘어나는것도 같은 부분이라 생각함. Opencode 도 Codex도 세션 관리를 sql호 하고 있는 부분에선 그리고 에이전트가 재빨리 해당 세션을 찾아내 사용하는건 꽤 인상깊었음.

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원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2054057389587058867

2026-05-12

왜 끝난 게임인 Qwen3.6 과 Gemma4의 대결에서 ‘아니야! Gemma4가 좋아! 좋은 부분이 있어!’ 라고 빡빡 우기는 사람들이 있는거지?

둘은 애초부터 비교 대상이 아님. 그냥 Gemma4 가 20~30B 의 Moe에서도 Dense 에서도 압도적인 패배임.

그냥 Qwen이 중국산이라 안 써야 할 이유를 찾고 싶은 거겠지.

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Qwen 이 리즈닝 토큰이 많이 든다!

• 많이 드는 만큼 결과물이 더 정확함. 굳이 그러면 온도를 0.6으로 낮추던가 사전 프롬프트에 “/no_think” 넣어주면 리즈닝꺼짐. 그리고 그 상태에서도 Gemma4를 압도함.

Qwen 이 느리다!

• 리즈닝을 포함해도 Moe, Dense 에서 둘 다 프리필/디코딩 월등히 빠름.

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그나마 Gemma4 가 유용한 부분은 자연어 처리 부분인데, 업무 영역을 전부 Qwen 2.6 27b 로 넘겨 두면 Gemma4의 역할은 JustChat 으로 내려가고, 그럼 26B Moe 나 31B Dense를 쓸 이유가 매우 줄어듬. 나온 결과물을 다듬어 읽어주는 건 E4B 정도면 충분함.

죽은 아이 불알 만지는 것도 정도껏.

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