Forwarded from 타이거리서치 | Tiger Research Reports
저희가 어렵고 노잼이라구요?
그런 분들을 위해 타이거리서치가 크립토를 쉽고 재미있게 이야기하는 유튜브 채널을 시작합니다!
앞으로 타이거리서치 대표, 리서처 뿐만 아니라 업계 리더들이 함께하는 영상으로 찾아 뵙겠습니다.
유튜브 오픈 기념 치킨 이벤트도 진행하니, 많은 참여와 성원 부탁드립니다!
🟠 BBQ 황금올리브치킨 + 콜라 1.25L (40명, 4주간 매주 10명 추첨)
🟠 유튜브 구독, 좋아요, 알림설정🟠 4주간 올라오는 영상 시청하고 아무 영상에 댓글 남기기🟠 구글폼 제출하기
🟠 26/2/27(금) ~ 26/3/26(목)🟠 당첨자 발표: 3/6(금), 3/13(금), 3/20(금), 3/27(금)
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Forwarded from 라이언의 리서치방
위기 발생 시, 금은 상승하지만 비트코인은 지속적으로 하락해왔음.
구조적으로 비트코인은 파생 거래량이 현물의 6.5배이고 레버리지 트레이더가 지배하는 구조상 위기에 취약.
다만 안전성보다 유용성은 확실한데, 전쟁 시 금융 시스템이 막힐 때 실제 사용성은 극대화.
[Tiger Research 전문 읽기]
@ryan_research
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Forwarded from Hodl crypto for 100y
10월달에 맥북 프로 OLED 터치스크린이 된다는 루머가 있네요
https://www.macrumors.com/2026/02/24/touchscreen-macbook-pro-dynamic-island/
https://www.macrumors.com/2026/02/24/touchscreen-macbook-pro-dynamic-island/
MacRumors
Touchscreen OLED MacBook Pro Coming in 2026 With Dynamic Island and Redesigned macOS Controls
The rumored touchscreen OLED MacBook Pro that Apple has in development will adopt the iPhone's Dynamic Island and a hole-punch camera, reports Bloomberg. The Dynamic Island will replace the notch, leaving more available screen space for content. As with the…
Forwarded from ordinary subinium
요새 빌더들과 만나다보면 agentic coding 시대 요새 어떻게 하고 계시나요? 라는 이야기를 하고는 합니다. 저는 크게 3가지인 것 같습니다.
1. 시스템 이해와 최적화, 그리고 기여: Harness라고 부르는 AI Agent 시스템의 이해입니다. 이것이 없다면 LLM은 좋은 1회성 질의응답기인 것이죠. 이미 Claude Code, Codex 등이 아주 좋은 버전을 제공하고 있으나, 세분화해서 본다면 Agent Loop, Tool Set, Memory System 등 여러 요소가 포함되어 있습니다. 이런 도구들은 LLM이 가지고 있는 한계를 끝까지 끌어올리는 역할을 할 수 있습니다.
그런데 이 시스템에 100% 정답은 없습니다. 뛰어난 엔지니어들이 만든 정답에 가까울 수 있는 결과물이지만 휴리스틱에서 나오는 결과물이기 때문입니다. 지난 AI의 여러 모델 발전이 그랬듯 각각의 경험에서 나온 인지과학적 선택이 우연으로 좋은 harness를 만들 수 있다고 저는 봅니다. AI 결과물을 한 번에 만족할 수 없이 여전히 깎아나가야 하는 단계가 있기에 UX 등도 다양하게 고민해볼 수 있겠죠.
근데 harness 깎기를 굳이 주변에게 추천하고 싶지는 않습니다. 왜냐면 근래 모델의 바닐라도 충분히 좋다고 생각하며 굳이 이 부분에 스트레스 받으며 팔로업을 할 필요는 없다고 봅니다. 다만 harness를 통해 많게는 10x 생산성이 나올 수 있는 부분이 있는 것 같기에 아직은 알면 좋은 영역인 것 같네요. 결론은 굳이 이걸로 성공하고 싶은 게 아니라면 여러 엔지니어들이 깎은 결과물을 가져다 쓰시는 것 추천합니다.
2. Unlearning. 저는 도파민 중독자라 컴퓨터 시작 이것저것 잡다하게 건드려서 오히려 바이브코딩 초반에는 좀 편했던 것 같습니다. 그런데 하다보니 이런 전공지식과 애매한 지식들이 저를 어떤 방법론에 묶어둔다는 결론에 최근에 도달했습니다.
예시로 저는 결과물에 대한 내용을 읽어보는 과정에서 아직도 tab을 3개 정도만 키고 개발하는데 이래서는 절대 이 시대의 속도감을 낼 수는 없겠더라구요. 그래서 최근에는 결과물들만 머리에 그리고 병렬처리하면서 스스로의 워크플로우를 타파해보려고 하고 있습니다. 기본적으로는 아에 모르는 테크스택를 선택하고, 실패에 대한 부담감을 덜어내면서 루프를 빠르게 돌리고, AI에게 최대한 위임하려는 시도를 해보고 있습니다.
누군가는 오히려 디테일한 부분에서 잘 잡는 사람이 있는 반면, 저는 고등학생 시절만 하더라도 암기력은 부족하고 추상화만 잘해서 시험은 망쳐도 친구들한테도 자료 제작과 설명만 잘하던 사람이라. 어느 순간에는 반대로 디테일을 잡는 것에 20대 많은 부분을 할애했는데 이젠 다시 추상화 레벨로 돌아가기 위해 노력중입니다.
3. 취향에 대한 집착: 저는 지난 몇 년간 적당한 난이도의 코드를 빠르게 읽고 쓰고, 대중향 리서치를 작성하는 것으로 여러 기회를 얻었던 사람으로 AI시대에 자기정체성이 좀 흔들렸던 것 같습니다.
이제는 모두가 빠르게 코드를 쓸 수 있고 그것으로 컨텐츠를 쓸 수 있는 시대가 되며 오히려 본인만의 감각이, 미감이, 취향이 좋은 사람들의 결과물이 부각되는 시대를 체감하고 있기 때문인 것 같습니다. 부끄럽지만 저는 돌이켜보면 바보같이 데이터와 기술만 뜯어보고, 독스를 보며 공부를 즐겼던 사람으로 취향이 희미해진 사람이 되었더라고요. 반골 기질이 강했던 어린 시절에는 절대 샌님처럼 살기 싫고 할 말 다하고 다르게 살아야지 했는데 결국 샌님 중 제일 덜 샌님인 그 범주에 포함되어 있는 사람이더라고요.
그래서 요새 아에 제가 좋아하는 게 뭔지, 진짜 이걸 극단으로 간다면, 이걸 업으로 삼기 위해서는 어떤 감각을 키워야할지 고민하는 시간을 많이 보내고 있습니다. 지나간 취미의 어떤 포인트가 좋았는지 회상을 하는 시간, 시간 낭비라 생각하여 놓쳤던 애니도 다시 보고, 다큐도 보고, 그러면서 새로운 것들도 하나씩 해보고 원하는 미래 모습을 다시 그려보고 있습니다.
최근에 이야기 나누면서 내린 생각 중 하나는 개발/테크/연구말고 언젠가는 지금의 Redbull 같은 회사에서 일해보거나 창업하고 싶어요. 제 시야 내에서는 인간이 보여줄 수 있는 창의와 도전을 가장 섹시하고 펑키하게 보여주는 곳이 아닐까 싶네요. 그래서 첨부이미지는 위 많은 이야기를 생각하며 만들고 있는 F1 대시보드입니다. (아직 미완이지만 궁금한 분들을 위해 링크는 댓글에 둡니다.)
글을 쓰면서도 계속 흔들립니다. 다들 각자 가는 길 모두 화이팅입니다. 글 읽어주셔서 감사합니다.
1. 시스템 이해와 최적화, 그리고 기여: Harness라고 부르는 AI Agent 시스템의 이해입니다. 이것이 없다면 LLM은 좋은 1회성 질의응답기인 것이죠. 이미 Claude Code, Codex 등이 아주 좋은 버전을 제공하고 있으나, 세분화해서 본다면 Agent Loop, Tool Set, Memory System 등 여러 요소가 포함되어 있습니다. 이런 도구들은 LLM이 가지고 있는 한계를 끝까지 끌어올리는 역할을 할 수 있습니다.
그런데 이 시스템에 100% 정답은 없습니다. 뛰어난 엔지니어들이 만든 정답에 가까울 수 있는 결과물이지만 휴리스틱에서 나오는 결과물이기 때문입니다. 지난 AI의 여러 모델 발전이 그랬듯 각각의 경험에서 나온 인지과학적 선택이 우연으로 좋은 harness를 만들 수 있다고 저는 봅니다. AI 결과물을 한 번에 만족할 수 없이 여전히 깎아나가야 하는 단계가 있기에 UX 등도 다양하게 고민해볼 수 있겠죠.
근데 harness 깎기를 굳이 주변에게 추천하고 싶지는 않습니다. 왜냐면 근래 모델의 바닐라도 충분히 좋다고 생각하며 굳이 이 부분에 스트레스 받으며 팔로업을 할 필요는 없다고 봅니다. 다만 harness를 통해 많게는 10x 생산성이 나올 수 있는 부분이 있는 것 같기에 아직은 알면 좋은 영역인 것 같네요. 결론은 굳이 이걸로 성공하고 싶은 게 아니라면 여러 엔지니어들이 깎은 결과물을 가져다 쓰시는 것 추천합니다.
2. Unlearning. 저는 도파민 중독자라 컴퓨터 시작 이것저것 잡다하게 건드려서 오히려 바이브코딩 초반에는 좀 편했던 것 같습니다. 그런데 하다보니 이런 전공지식과 애매한 지식들이 저를 어떤 방법론에 묶어둔다는 결론에 최근에 도달했습니다.
예시로 저는 결과물에 대한 내용을 읽어보는 과정에서 아직도 tab을 3개 정도만 키고 개발하는데 이래서는 절대 이 시대의 속도감을 낼 수는 없겠더라구요. 그래서 최근에는 결과물들만 머리에 그리고 병렬처리하면서 스스로의 워크플로우를 타파해보려고 하고 있습니다. 기본적으로는 아에 모르는 테크스택를 선택하고, 실패에 대한 부담감을 덜어내면서 루프를 빠르게 돌리고, AI에게 최대한 위임하려는 시도를 해보고 있습니다.
누군가는 오히려 디테일한 부분에서 잘 잡는 사람이 있는 반면, 저는 고등학생 시절만 하더라도 암기력은 부족하고 추상화만 잘해서 시험은 망쳐도 친구들한테도 자료 제작과 설명만 잘하던 사람이라. 어느 순간에는 반대로 디테일을 잡는 것에 20대 많은 부분을 할애했는데 이젠 다시 추상화 레벨로 돌아가기 위해 노력중입니다.
3. 취향에 대한 집착: 저는 지난 몇 년간 적당한 난이도의 코드를 빠르게 읽고 쓰고, 대중향 리서치를 작성하는 것으로 여러 기회를 얻었던 사람으로 AI시대에 자기정체성이 좀 흔들렸던 것 같습니다.
이제는 모두가 빠르게 코드를 쓸 수 있고 그것으로 컨텐츠를 쓸 수 있는 시대가 되며 오히려 본인만의 감각이, 미감이, 취향이 좋은 사람들의 결과물이 부각되는 시대를 체감하고 있기 때문인 것 같습니다. 부끄럽지만 저는 돌이켜보면 바보같이 데이터와 기술만 뜯어보고, 독스를 보며 공부를 즐겼던 사람으로 취향이 희미해진 사람이 되었더라고요. 반골 기질이 강했던 어린 시절에는 절대 샌님처럼 살기 싫고 할 말 다하고 다르게 살아야지 했는데 결국 샌님 중 제일 덜 샌님인 그 범주에 포함되어 있는 사람이더라고요.
그래서 요새 아에 제가 좋아하는 게 뭔지, 진짜 이걸 극단으로 간다면, 이걸 업으로 삼기 위해서는 어떤 감각을 키워야할지 고민하는 시간을 많이 보내고 있습니다. 지나간 취미의 어떤 포인트가 좋았는지 회상을 하는 시간, 시간 낭비라 생각하여 놓쳤던 애니도 다시 보고, 다큐도 보고, 그러면서 새로운 것들도 하나씩 해보고 원하는 미래 모습을 다시 그려보고 있습니다.
최근에 이야기 나누면서 내린 생각 중 하나는 개발/테크/연구말고 언젠가는 지금의 Redbull 같은 회사에서 일해보거나 창업하고 싶어요. 제 시야 내에서는 인간이 보여줄 수 있는 창의와 도전을 가장 섹시하고 펑키하게 보여주는 곳이 아닐까 싶네요. 그래서 첨부이미지는 위 많은 이야기를 생각하며 만들고 있는 F1 대시보드입니다. (아직 미완이지만 궁금한 분들을 위해 링크는 댓글에 둡니다.)
글을 쓰면서도 계속 흔들립니다. 다들 각자 가는 길 모두 화이팅입니다. 글 읽어주셔서 감사합니다.
조금 조잡한게 애플답진않긴 한데 감각적으로 잘 만들긴했네요
제 맥북 모서리 실제로 만지는거같은 느낌..
https://x.com/_valentino/status/2029217409308184676?s=46
제 맥북 모서리 실제로 만지는거같은 느낌..
https://x.com/_valentino/status/2029217409308184676?s=46
X (formerly Twitter)
_발렌 (@_Valentino) on X
애플 영상은 진짜 ㅋㅋㅋ 아직 안죽었네 ㅋㅋ
API 열어줘!!!!!!! XXXX
에이전트 관련 서비스를 만들면서 한국의 몇몇 서비스를 연결하고 싶어서, 국내 모 기업에 API 접근을 요청했다. 이 회사는 자기 서비스를 ChatGPT에 이미 올려놓은 상태이다. OpenAI의 창구를 가져다 쓰면서, 정작 자기네 창구를 써보겠다는 외부 요청에는 이렇게 답했다.
"현재 다른 플랫폼 기업과 논의 중이라 외부에는 열어드리기 어렵습니다."
남의 문은 드나들면서, 자기 문은 단단히 잠근다. 이 모순이 한국 테크 생태계의 현주소다.