
Public Room Wiki
에이전트코리아
익명화된 일일 인사이트, 관련 기사, 공유 링크만 공개합니다. 원문 대화와 발화자는 노출하지 않습니다.
27일 저녁 한 대표가 한 작가에게 젬마를 써봤는지 묻자, 그 작가는 벤치를 해봤더니 bge 쪽이 이겨서 그대로 유지하기로 했고 메모리 차원에서는 압도적으로 가볍더라고 덧붙였는데, 무엇이 가볍다는 것인지는 적지 않았다. 질문한 대표가 bge가 이긴 결과에 놀라며 인스트럭션 문장이 없었던 것 아니냐고 짚었고, 그 작가는 뜻을 되물었다. 27일 밤 7시 33분 한 참가자가 Kure-v3 사용 경험을 물었고 앞의 대표는 멀티모달이 아니라면 괜찮다고 답했다. 7시 51분 그 작가는 앞의 대표에게 「정답」이라며 bge-m3와 EmbeddingGemma의 지시문 차이를 정리한 글을 올리고 젬마가 진 이유라고 적었다.
🔸 참여자 17:55 "아 벤치 해봤는데요. 이름 뭐였지? b 뭐시기가 이겨서 그대로 유지하기로 했습니다ㅋㅋㅋㅋㅋ"
🔸 참여자 18:02 "bge < bgeko~= qwen <gemma2 이렇게 생각했는데"
🔸 참여자 18:08 "instruction 문장 있고 없고 요망하게 벡터 달라요"
🔸 참여자 19:33 "Kure-v3 써보신 분 있나용? 무료모델이라고 하는데 문서 색인하고 검색 모델이라고 하더라구요"
🔸 참여자 19:51 "bge-m3에는 지시문이 필요 없습니다. EmbeddingGemma는 질의용과 문서용 접두어가 따로 필요합니다. EmbeddingGemma는 float16으로 돌리면 안 됩니다."
27일 저녁 한 대표는 회사에 GPU가 있어야 한다며 VRAM을 80기가 쓰고 있다는 말에 감개무량하다고 적었다. 밤 8시 39분 한 참가자는 b300 8장이 어마어마한 사양인데 빌려줘도 쓸 곳을 못 찾겠다고 했고, 앞의 대표는 OCR 런칭을 해볼까 했다. 앞의 참가자가 정부에서 대여 신청을 받고 있고 내일까지라고 알리자 다른 참가자는 대학병원도 하면 좋겠다고 했다. 밤 9시에 그 대표는 내부에서 써야겠다며 무료 OCR을 열려던 계획을 적었다.
🔸 참여자 17:42 "VRAM을 80기가를 쓰고 있습니다. 다른거도 큐 걸어놓겠습니다 이러는데"
🔸 참여자 20:39 "찾아보니 b300 8장이 어마어마한 사양인데, 이걸 대여해줘도 저같은 범부는 쓸 곳을 못찾겠군요?"
🔸 참여자 20:45 "OCR 런칭이나 해보까..."
🔸 참여자 20:45 "지금 정부에서 대여신청받고있어요"
🔸 참여자 21:01 "OCR 이거 따오면 무료 OCR 오픈할라 했는데"
27일 저녁 한 운영자는 codex를 쓸 때마다 다른 언어를 섞어서 작업하는 게 적응이 안 된다고 적었다. 밤 9시 29분 한 작가는 mods를 쓰고 cpu 부하가 40을 넘나들던 것이 평균 10으로 떨어졌다고 했다. 앞의 운영자는 밤 10시 53분 검수와 버그 잡기를 codex가 알아서 해 주는 게 아니라 일일이 확인해야 해서 찝찝하다고 적었다.
🔸 참여자 17:39 "진쩌ㅏ codex쓸떄마다"
🔸 참여자 17:40 "타국어 섞어서 작업하는거"
🔸 참여자 21:29 "mods는 신이다... cpu 부하 40 넘나들던 거 평균 10 으로 떨어졌어요"
🔸 참여자 22:53 "아 결국 검수하고 버그잡는거 codex이 알아서 해주는게아니라 일일히 확인하고 하는거"
🔸 참여자 22:53 "기분이 찝찝해"
27일 밤 10시 39분 한 참가자가 위키가 엄청 좋아졌다고 적었다. 밤 10시 51분 다른 참가자가 akwiki 분석 페이지를 보고 있다며 주식 분석 같다고 했고, 또 다른 참가자는 그래프의 날짜가 겹쳐 보여 암호 같았다고 했다. 앞서 분석 페이지를 보고 있다고 한 참가자는 결론 타임라인 업데이트와 키워드 추이의 날짜 정렬을 요청하고 분위기 추세 갱신 문제와 이슈분석 링크 깨짐을 짚었다.
🔸 참여자 22:39 "이야 위키가 엄청 좋아졌네요"
🔸 참여자 22:51 "주식분석같음"
🔸 참여자 22:51 "암호인줄"
🔸 참여자 22:52 "Q2 · 결론 타임라인 — 논쟁이 어떻게 끝났나 이거 업데이트좀 됐으면 좋겠고 장기과제로"
🔸 참여자 22:54 "이슈분석 링크 자꾸 깨짐"
27일 밤 11시 6분 한 참가자가 맥북 프로 14인치가 나왔다고 알렸다. 밤 11시 26분 다른 참가자는 15인치 맥북에어를 산 지 한 달도 안 됐다며 예고를 하라고 아쉬워했다. 밤 11시 27분 또 다른 참가자가 M6 칩 맥북 프로와 아이맥의 사양·출고가를 정리해 올렸고, 처음 알린 참가자는 아이맥은 내일 공개할 것 같다고 했다. 한 참가자는 램이 아쉽다고 했다.
🔸 참여자 23:26 "아니 14인치 맥북프로라니"
🔸 참여자 23:26 "15인치 맥북에어 산지 한달도안됐구만"
🔸 참여자 23:27 "애플, M6 칩 탑재 맥북 프로 공개 - 14인치 모델 - 12코어 CPU / 12코어 GPU - Wi-Fi 7 및 블루투스 6 지원 - 출고가 329만원부터 시작 (16GB/1TB 기준)"
🔸 참여자 23:31 "아이맥은 아직인거같은데 낼공개할건가봐용"
🔸 참여자 23:32 "ram이 아쉽다"
28일 새벽 0시 한 참가자는 AI 과외선생님 시스템이 좋다며, 문제 사진을 디스코드에 보내면 AI가 채점하고 피드백을 준다고 소개했다. 새벽 0시 28분 한 개발자는 팩토리오를 하다가 자신이 병목임을 깨닫고 하네스 구조를 개편했다고 적었다. 새벽 0시 32분 또 다른 참가자는 개인 사이드 프로젝트를 AI로 자동화하는 일이 재밌다며 삶의 질이 좋아졌다고 했고, 다른 참가자는 체력 소모가 크다고 했다. 과외 이야기에 농담을 보탰던 참가자는 이직 면접·개인 프로젝트·회사일·취미 네 가지를 동시에 돌린다고 했다.
🔸 참여자 00:01 "문제 풀어서 디스코드에 보내면 AI가 채점하고 피드백 아들한테 다시해주고 저한테 결과보고해줌"
🔸 참여자 00:28 "팩토리오를 하다가 내가 병목인걸 깨닫고"
🔸 참여자 00:32 "AI로 개인 사이드 프로젝트 자동화하는 거"
🔸 참여자 00:33 "저는 오히려 여유로워졌네요"
🔸 참여자 00:33 "에이아이 돌리는데 체력 소모가 너무커요"
28일 새벽 0시 4분부터 여러 참가자가 게임 이야기를 이어 갔다. 한 참가자가 AI로 게임을 합친 것을 이야기하자 마인크래프트와 사이버펑크 조합이 거론됐고, 다른 참가자는 새티스팩토리와 팩토리오를 추천했다. 또 다른 참가자는 요즘 AI 때문에 게임을 못 한다고 했다.
🔸 참여자 00:09 "AI로 게임 합쳐놓은거?"
🔸 참여자 00:22 "팩토리오..."
🔸 참여자 00:23 "겜을못함"
🔸 참여자 00:25 "저도 집에서 청소하는게 일인데 청소겜이 그렇게 재밌음"
27일 밤 9시 26분 한 참가자가 구룡마을 이야기를 꺼내자 건축 쪽 참가자가 사업 시행 주체와 토지보상 상황에 대한 자기 추측을 적었다. 밤 10시 6분 다른 참가자가 이어 서울 주택 공급 이야기를 하자 건축 쪽 참가자가 공급 물량을 이야기했고, 이야기가 정치로 번질 수 있다며 접었다.
🔸 참여자 21:34 "아직도 안잡혔대요?"
🔸 참여자 21:34 "오늘 날씨 좀 쉽지않긴 함"
🔸 참여자 22:06 "뭐 해봐야 2천세대긴한데,,"
🔸 참여자 22:06 "그 2천세대 공급을 못해서..."
🔸 참여자 22:08 "껄껄 더 이야기하면 필히 정치이야기가 치고나올 것 같으니 이 주제는 여기까지만..."
공공 API 토큰 지원과 정부 GPU 대여 소식을 둘러싼 두 방
27일 저녁부터 밤까지 공공AX 네트워크에서는 공공AI 대전환 챌린지의 API 토큰 무료 지원 소식이 전해졌고, 한참 뒤 별개 화제로 외부 AI API·데스크톱 앱을 공공 업무에 써도 되는지 묻는 말이 나왔다. 에이전트코리아에서는 정부 GPU 대여 신청 소식과 자원을 받아도 쓸 곳이 마땅치 않다는 말이 올랐다. 두 방의 대화는 서로를 언급하지 않았고, 같은 창에 나란히 올랐다는 사실까지만 확인된다.
AI 과외 채점 시스템과 갈린 자동화 체감
28일 새벽 에이전트코리아에서는 문제 사진을 보내면 AI가 채점하고 결과를 보고하는 과외 시스템 소개를 시작으로, AI 자동화가 삶을 낫게 했다는 말과 체력이 너무 든다는 말이 나란히 나왔다. 체감이 한 방향이 아니었다는 점을 보여 준다. 다만 모두 게임 이야기 사이에서 나온 개인 체감이다.
임베딩 벤치에서 젬마가 졌다는 말과 입력 형식 의심
27일 저녁 에이전트코리아에서는 임베딩 벤치에서 bge 쪽이 이겼다는 말에 지시문 누락을 의심하는 반문이 붙었다. 저녁 8시 직전에는 두 모델이 요구하는 입력 형식을 정리한 글이 올라왔고, 벤치를 돌린 참가자는 상대 추측이 맞았다는 투로 받았다. 벤치 점수만이 아니라 모델마다 정해진 입력 형식을 맞췄는지가 결과를 갈랐을 수 있다는 점을 시사한다. 다만 그 글의 출처와 실제 원인 확정은 대화에 없다.
직접 돌려 본 임베딩·OCR과 로컬 모델 체감
27일 에이전트코리아에서는 임베딩 모델 비교 벤치를 새로 짜던 참가자와 내부 OCR 모델 벤치를 돌리던 참가자가, 공공AX 네트워크에서는 젬마 업그레이드 소식에 이은 로컬 모델 체감 순위가 올랐다. 세 장면 모두 참가자가 자기 환경에서 잰 값이나 체감을 이야기했다는 점이 공통으로 읽히지만, 에이전트코리아의 다른 대화에서는 터미널 벤치 이야기를 전한 참가자도 있었다. 두 방의 대화는 서로를 언급하지 않았고 같은 창에 나란히 올랐다는 사실까지만 확인된다.
구독 요금제 고르기와 바닥난 사용량
26일 오후부터 27일 아침 사이 공공AX 네트워크는 한도에 허덕이는 클로드 프로에서 상위 요금제로 갈아탈지를, 에이전트코리아는 사용량을 다 썼다는 아침의 호소를, 더배러는 클로드 리셋권이 얼마나 자주 나오는지를 이야기했다. 세 방을 나란히 놓으면 구독을 고르는 순간, 쓰다 막히는 순간, 되살릴 길을 묻는 순간으로 읽히지만, 서로를 이어 주는 발화는 없고 같은 창에 나란히 올랐다는 사실까지만 확인된다.
AI가 파인튜닝을 권하자 망설인 비개발자
26일 저녁 에이전트코리아에서 비개발자 참가자가 AI가 제안한 임베딩 모델 파인튜닝을 해도 되는지 묻자, 다른 참가자가 학습 설정의 어려움과 모델을 바꾸지 않는 대안을 내놓았다. 질문자는 이를 최후의 보루로 미뤘고, 대화는 임베딩 젬마 권유와 평가 항목이 계속 늘어난다는 고충으로 이어졌다. 질문자는 경험자의 설명을 다시 AI에게 넣어 검토시키는 방식을 택했다.
시댄스·클링 영상과 영상툴 가성비 문답
26일 저녁 에이전트코리아에서 한 참가자가 AI 영상 생성 서비스인 시댄스 2.5와 클링 4.0을 견주며 4K 비용과 대기 시간에 대한 소감을 적었고, 다른 참가자가 가성비 좋은 영상툴을 묻자 또 다른 참가자가 그록을 꼽으며 잘 다룰 때만 그렇다는 단서를 달았다. 27일 새벽에는 영상을 비교해 올렸던 그 참가자가 필름 크래프트로 편집해 본 느낌을 적었다. 영상 대목의 소감은 대부분 한 참가자의 체험기이고, 다른 참가자의 말은 그록에 대한 단서 하나다.
구독 조합 고민과 클로드·코덱스 체감 비교
27일 오전 한 학생 참가자의 구독 갈아타기 고민에는 한 곳에 몰아주지 말고 여러 제공사를 써 보라는 조언과 공부 방식에 대한 조언이 나왔고, 오후에는 클로드와 코덱스, 소넷과 오푸스를 두고 체감이 엇갈렸다. 근거는 대부분 각자의 사용감이고 터미널 벤치 결과는 수치 없이 전해진 말이어서, 어느 쪽이 낫다기보다 쓰는 일의 성격에 따라 갈린다는 정도로 읽힌다.
AI가 만든 블렌더 모델링이 원화와 딴판일 때
27일 낮 에이전트코리아에서 한 참가자가 클로드로 만든 블렌더 모델링이 참고 이미지와 딴판이라고 하소연하자, 다른 참가자들이 참고 이미지를 먼저 만들고 큰 틀부터 깎으라는 순서를 내놓았다. 한 참가자가 원화에서 렌더까지의 과정을 보여주며 목표 이미지를 정확히 잡는 일이 관건이라고 말했다. 결과가 한 번에 나오지 않아 계속 뽑는다는 말도 함께 나와, 이 작업이 한 번에 끝나지 않는다는 말도 나왔다.
에이전트코리아 오픈카톡 커뮤니티의 소개와 일간 대화 요약 아카이브
Track the latest OpenAI Codex limit reset, browse Codex reset history, and get notified when new Codex resets are announced.
성능은 에르메스단이, 사용량은 에이전트코리아가 — 두 방이 서로 다른 축에서 앓은 하루
TypeSafe AI가 Jev를 내놓으면서 «System One 모델»이라는 이름이 붙었다. 텍스트를 생성하지 않고 참·거짓·선택·점수 같은 유형화된 판정만 돌려주는 모델이다. 생성 토큰이 0개이므로 같은 일을 프런티어 LLM에게 시키는 것보다 수십에서 수천 배 싸다. 발표 직후부터 생태계가 빠르게 생겼다. 오픈소스 재구현판, 구조가 같은 대안 모델, 인접
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
제브(Jev)를 둘러싸고 세 오픈카톡방이 같은 날 만든 세 갈래 — 깎기, 배선, 그리고 오픈소스 반격
@udiWertheimer OK fine. But it’s also still coming in Tuesday
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