🇫🇷 Mass riots escalating across France Despite bans on gatherings outside closed lycées, clashes with police have continued since morning in Paris, Lyon, Marseille, Rennes, and other cities. More than 400 schools are fully closed today over damage and threats to staff. Pupils have been moved to remote learning. In Marseille, a masked young man set an aerosol spray alight and aimed the flame at a woman’s face. She was burned. Later, they attacked a city bus driver. The bus then slammed into a tree and was badly damaged. The driver was injured. The same day, several hundred young people surrounded a fire truck, looted it, and set it on fire. In the Auvergne-Rhône-Alpes region alone, preliminary damage is estimated at €25–30 million. Since the protests began, 65 education staff have been hurt, including 40 school directors. Videos and breaking updates on Telegram: t.me/Visegrad_24

AI 시대에 내가 어떤 경쟁력을 가져야 할까 라는 막막함이 있으시면 이번 주말을 이용해 한 번 시도해보시길 추천드립니다. - 코딩 에이전트로 - 내가 잘 알고 전문성이 있는 분야의 주제를 잡아 - 아무 프로덕트나 워크플로우를 하나 만들어보기 - 전문성이 날카로운 영역일수록 좋음 - 특히 ‘추론’ 과 해석이 많이 들어간 영역일수록 좋음 그 과정에서 무엇을 봐야 하냐면 - 기본적으로 LLM은 모르는 지식이 없다고 가정하는 게 맞지만 - 모델은 지시하는 사람이 주는 맥락과 방향, 그리고 지시 전략에 따라 천차만별인 답변을 내놓을 수 있습니다 - 정답이 비교적 '정해진', 즉 결정적인 (deterministic) 성격이 강한 업무에는 일정한 퀄리티를 충족하는 답변을 내놓지만 - 추론이나 해석의 여지에 따라 미묘하게 답이 갈리는 업무에서는 질문자의 의도를 다소 과하게 수용합니다 - 즉, 이런 분야에서 모델의 의견을 밀면 모델은 별다른 저항 없이 밀립니다 그런데 해석이 다양하거나 미묘한 추론을 요구하는 영역에서는 모든 의견을 다 수용하는 태도로는 가치를 생산할 수 없습니다. 그래서 흔히 고부가가치의 업무는 '암묵지' 내지 '전문성'에 의존합니다. 애초에 암묵지가 쉽게 해석될 수 있는 영역은 그 지식의 수요자가 높은 가치를 지불하지 않을 테니까 당연한 말이겠죠. 이 암묵지를 evaluation 을 통해 결정적 펑션으로 바꾸어 나가는 방법을 아는 게 현재 전문성을 가장 레버리지하기 좋은 방법일 테고요. 이 과정에서 느껴지는 점은 - 모델이 발전하면서 암묵지가 사라지는 속도가 꽤 빠르다 - 그런데 동시에 모델이 질문자의 의도에 따라 너무 의견을 빠르게 수정하는 경향이 있다보니 결국 워크플로우는 그 워크플로우를 설계하고 이용하는 사람들의 전문성 따라 (적어도 현재는..) 상방이 막힌다 - 질문자의 의도를 어떻게 해석해서 얼마나 수용할지는 alignment 의 문제이기도 하니 엄청 빠르게 사라질 영역은 아닐 것 같다 (개인적 의견입니다) 그리고 계속해서 해결해야 하는 과제는 - AI로 특정 태스크가 완료되지 않는 이유가 내 부족한 전문성 때문일까, 모델의 성향내지 능력 때문일까, 혹은 내가 짜 둔 하네스나 워크플로우의 불완전함 때문일까를 끊임없이 고민하기 (알기 정말 어렵더라고요) - 프론티어 모델들을 밀어붙여보며 능력과 한계를 계속 체화하기 - 하나의 프론티어 모델의 과거와 현재를 비교해보며 능력의 변화 속도 체감해보기 정도가 있겠네요. 저는 이 과정을 통해 무엇을 할 수 있을까 조금씩 감을 잡아가는 과정에 있습니다. 어디까지나 현재 기준이고 어느 순간 이런 고민조차도 무색하게 만드는 초지능이 등장할 때가 찾아오겠지만요

홈카페 입문자 선생님들께 전하는 글 홈카페는 생각보다 커피 생활에서 꽤 중요한 경험이 됩니다. 가장 큰 이유는 내 커피 취향을 알게 된다는 것입니다. 카페에서는 누군가 만들어준 커피를 마시지만, 홈카페에서는 내가 직접 커피를 만들어봅니다. 조금 진하게 마셔보고, 조금 연하게도 마셔보고, 산미가 강한 원두와 고소한 원두도 번갈아 마셔보면서 어느 순간 알게 됩니다. “아, 나는 이런 커피를 좋아하는 사람이구나.” 그리고 여기서부터 커피가 조금 재미있어집니다. 커피는 생각보다 작은 변화에도 맛이 달라집니다. 물의 성질, 물의 온도, 원두를 보관한 기간, 분쇄도, 추출 시간, 추출 도구까지. 하나씩 바꿔보면 같은 원두인데도 전혀 다른 커피가 나오기도 합니다. 어제는 괜찮았던 커피가 오늘은 왜 다를까? 분쇄도를 조금 굵게 하면 어떻게 될까? 물을 2℃ 낮추면 맛이 달라질까? 이런 궁금증을 직접 확인하다 보면 어느새 커피를 ‘마시는 것’에서 ‘원두에 대한 특성을 관찰하는 영역’으로 확대되게 됩니다. 그러면서 국가 기후, 토질, 커피품종, 커피 가공방식 등 다른 것들까지 알게됩니다. 물론 이 재미를 제대로 느끼려면 몇 가지 도구가 필요합니다. 첫째, 그라인더. 원두의 향과 맛을 결정하는 제일 중요 요소이며 홈카페에서 가장 중요한 도구라고 생각합니다. 둘째, 온도 조절이 가능한 주전자. 물의 온도를 조절하면서 추출 변화를 경험할 수 있습니다. 셋째, 저울. 원두와 물의 양을 일정하게 맞춰줘서 내가 만든 커피를 비교하기 쉽게 해줍니다. 넷째, 추출 도구. 드리퍼, 프렌치프레스, 에어로프레스 등 다양한 도구를 통해 같은 원두의 또 다른 모습을 만날 수 있습니다. 처음부터 비싼 장비를 모두 살 필요는 없습니다. 중요한 건 장비의 가격보다 하나씩 변수를 바꿔보며 ‘왜 맛이 달라졌는지’ 알아가는 것입니다. 그렇게 몇 잔, 몇 달을 마시다 보면 어느 순간 홈카페는 단순히 커피를 내려 마시는 공간이 아니라 내가 어떤 커피를 좋아하는지 알아가는 작은 실험실이 되어 있을 겁니다.

그리고 커피는 @YunsungCompany 님이 전문가이십니다 🙇🏻‍♂️ 팔로우 하시고 이것저것 배워가시면 좋을 것 같슴다

엥 존버킴 또 풀려남? ㅋㅋㅋㅋ 얼마전에 뭐 20년 구형이니 뭐니 하더만 인스타에 떴네

전남광주 아파트 비상계단, M16 소총용 실탄 14발 발견

[그라인더 추천] 800n 8만원 대에 75mm 고스트버 중강배전에 알맞다고 하나 중약배전 원두까지 소화 가능하다 생각함 입문템으로 이것보다 좋은게 없음