노정석 EP72 ai & interface
예
예준천
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카테고리
- AI
코딩 AI를 기반으로한 AGI 사정권
devin 팀은 cluade 모델이 너무 발전해서 내부 구조를 바꿨다.
추론모델과 CLI Tool로 모델(모델 자체 & harness)은 자기증강이 일어나고 있다.
RL VR. 뭐든지 보상신호만 줄 수 있다면 학습가능하다.
TRM
Supervised Learning만으로도 할 수 있는게 남아있다.
단일 도메인 task라면 알고리즘의 진보로 풀수 있는게 남아있다.
작은 모델들의 네트워크로 캄브리아를 만들 수 있지 않을까?
super app
모바일 시대에서 일어났던 gate way position 을 가지는 슈퍼앱 쏠림 현상이
AI 시대에도 동일하게 될거다.
그 baseline이 이번 chatgpt 의 AppSDK.
진화의 과정 상상하기
•
MCP로 한두 기능 연결
•
AppSDK로 이 위에서 모든 걸 연결
•
OS와 연결되기.
•
새로운 폼팩터의 하드웨어로 seamless하게 사운드와 비디오스트림을 받아 24시간 나와 컨텍스트가 동기화되는 상황. 인터랙션할 때는 모바일에 의존하는.
sam의 답변 : ai가 어디서나 따라다닐 것
grek의 답변 : 생성형 UI. 인터페이스가 형체를 바꾼다는 생각을 해야한다.
빅테크에서 AX 를 도와준다
구글에서도 델타 팀 만듦.
Foward Development Engineer 의 역할도 프런티어 모델들이 대체할 수 있는거 아닐까?
중장기적으로는 팔란티어의 해자도 없어질 수 있겠다.
CUA(Computer Use Agent)
각종 에이전트들 쏟아지는 중.
멀티모달로 vision을 써서 브라우저를 이해하는 작업들도 많음.
computer use 가 멀티모달 토큰이 폭발하는 시초점이 될 것이다.
그런데 굳이 computer use를 비전으로 처리해야하는가? 사실 더 정형화된 데이터로 표현하기 쉽지 않은가? IOS/Web 구분지어 만들듯이 / forAgent 같은 걸(MCP) 만드는게 더 좋지 않을까?
전환기에 필요한 기술일수도 있다고 생각한다.
(나쁘게 말하면)워크플로우 에이전트
openai에서 발표한 agent kit. 반응은 n8n같은 워크플로우 자동화 노코딩 드래그앤 드랍 툴 아니냐는 비판. 그런데 이것만 하더라도 도움이 될 분야는 많음.
google 은 opal을 출시. 양쪽 다 배포까지 쉽게 해줌.
왜 이런게 계속 나올까? 전환기에 유입되는 사람을 늘리기 위한 받침대일수도 있다. 결국 과거에 그랬듯이 복잡도가 올라가면 없어져버릴 수도.
스크래치의 철학 : Low floor, Wide walls, High Ceilings
역사로 보는 프로그래밍의 미래.
윈도우가 처음 나왔을 때 DOS 지지자들은 메모리 낭비라고 비판했다.
Dynamic land
Communal computation 와 public space.
책상 위에 프로젝터가 있고, 공용으로 데스크탑을 사용하는 그런 프로젝트.
교육 쪽으로
Policy Gradient
내용은 다음주에 계속...
어려운 개념에 대해서 공부하다보면 gpt가 알려준 말은 어려움.
나의 문체로 입문해야한다. 한문단씩.
그걸 다시 피드백을 받고.
세상에 좋은 지식은 너무나 많지만, 그걸 나의 걸로 소화시키는 건 어렵다.
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