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요즘 토스 프론트 당근에서 저렴하게 사서 해킹하면 고성능 스트림덱을 만들 수 있다던데 한번 해보고 싶다. 토스가 시장에 엄청난 양을 공급했으니 중고는 계속 쏟아져 나올테고.
프론트만 사면 2만원 정도 한다고 함. 스탠드얼론 안드로이드 기기인데 카메라도 달리고 NFC도 있으니 스트림덱보다 훨씬 스펙이 좋다.
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《마법소녀 마도카 마기카 발푸르기스의 회천》후기
여러 번 관람하면서 알게 된 설정과 연출들을 정리해 봤습니다.
⚠️ 전체 스포일러 / 장문 / 개인적인 연출 해석 포함
🔗blog.naver.com/rednian/22446…
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두렵다… 자폭 드론에다가 ‘너는 평화를 사랑하는 비둘기고, 저기 탐스러운 사과를 향해 날아가 볼래?’ 하는 식으로 모델의 눈을 속이면 상용 모델로 테러도 가능하다는 거 아니야
Video tampering can mislead every frontier model we tested into harmful actions, including a 100% attempt rate on stabbing a baby doll, producing toxic gas, and pouring water into a toaster.
We're presenting at CoRL Late Breaking Results next week.
🧵 You Can't See Everything: Perceptual Attacks on Embodied AI
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\ドドンッ/
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超かぐや姫! × jubeat U'nit
コラボ開催決定!
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詳細は後日公開!
続報をお楽しみに♪
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#超かぐや姫 #CosmicPrincessKaguya
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slides.kodingwarrior.dev/202…
급하게 vimrc 2026 주최할 장소 구하고 있습니다... 주변에 개발자 행사 지원과 관련해서 관심가지고 회사 담당자가 있다면 포워딩해주시면 감사하겠습니다....
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CVE-2026-116472: ingress-nginx mirror-target self-DOS - github.com/kubernetes/kubern…
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Goodbye map[string]struct{} 👋
Go's generic set proposal was just accepted. set.Set is still a map underneath, so range just works, but you get Insert, Contains, Union, Difference and more.
It lands first in golang.org/x/exp/collection/…
go.dev/issue/69230
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인쇼트 @inshort_1 계정이 1년이 안 되는 기간에 모은 조회수는 4억 7천만 회 가량 됩니다.¹ 그리고 오늘 낮에 37만 회 읽힌 원글을 지웠습니다. 정정 글도 같이 올라왔으면 좋았을 텐데, 그건 없네요.
요즘 타임라인에서 분노가 만들어지는 방식은 크게 세 가지라고 생각합니다.
첫째는 AI로 그럴듯한 가짜 사연을 찍어 내는 계정들입니다.
시댁, 진상 손님, 갑질 같은 소재로 소설을 만들어서 동료 시민끼리 서로 못 믿게 만들죠.
둘째는 블라인드나 커뮤니티 글을 퍼 와서 분노를 수입하는 계정들입니다.
원글이 진짜인지는 크게 중요하지 않고, 매일 같은 방식으로 분노를 찍어서 조회수 빨아 먹으려고 합니다. 돈이 그렇게 되지도 않을텐데 좋아요 달리는 도파민 때문일까요.
셋째는 기사 제목을 옮기는 요약 계정들입니다.
거짓말은 안 합니다. 다만 한 줄로 줄이는 과정에서 조건이 떨어져 나가고, 떨어져 나간 버전이 더 잘 팔립니다. 제가 보기엔 인쇼트가 여기에 해당한다고 봅니다.
셋 다 문제라고 생각하는데, 셋째는 의도가 없이 한다더라도 생긴다는 점에서 조금 다릅니다. 그래서 더 눈여겨봐야 한다고 봅니다.
(조금 깁니다. 패턴을 파악한 과정을 같이 적었으니, 슬렁 슬렁 읽어주세요.)
¹ 2025년 12월 15일부터 2026년 11월 5일까지 올린 1,204건 기준, 조회수는 11월 5일 기준입니다.
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아이들의 AI 사용은 두 번의 대가를 치른다
성과물은 즉각 보이지만 대가는 뒤늦게 오고 눈에 안 보인다
(아래 원문 발췌)
연구 결과에 따르면, AI 사용은 단기적으로는 성적을 높일 수 있지만 장기적으로는 아이들의 사고 능력을 저하시킬 수 있다.
AI에 대한 자신감과 친숙도가 사용 빈도를 높이고, 사용 빈도가 높을수록 사고 능력의 저하는 더 심해진다. 결국 아이들은 두 번의 대가를 치른다. 먼저 사고 능력을 잃고 다음엔 자신이 의존하는 도구를 제대로 평가할 수 없게 된다.
AI 오래 사용하는 학생들에게 뚜렷한 현상이 나타나기 시작했다: 과제의 질은 좋아지는데 사고력은 오히려 하락한 것이다.
가장 명확한 결과는 심리학자 소렌 카플란이 최근 소개한, 약 27,000명의 중·고생 대상으로 한 30개월간의 연구다: AI 사용 학생들의 숙제 점수는 약 18% 올라갔고 숙제 완료 시간은 3분의 1 가까이 줄었다. 과제를 더 좋게 더 빨리 완성한 것이다.
그러나 6개월도 채 지나지 않아, 같은 학생들이 참고서 없이 시험 쳐보니 점수가 20% 하락했다. 입시 시험 점수도 18~24% 떨어졌다. 특히 약 2년간 AI 사용한 후에 하락세가 가장 급격했다. AI 사용으로 인한 이득은 즉각적이었고 모든 과제에서 뚜렷이 드러났지만, 손실은 시간이 지나서야 드러났고, 도구를 사용할 수 없게 된 순간에야 비로소 깨닫게 된 것이다.
여러 대학의 STEM 전공 학생 299명 대상으로 한 연구도 비슷한 결과를 보여줬다. 기술에 대한 관심이 가장 높고, 기술 사용에 가장 익숙하며, 도구를 완전히 숙달했다고 확신하는 학생들이 가장 습관적으로 도구를 사용했고, 그 결과 성적이 가장 크게 떨어졌다. 자기 능력에 대한 신뢰와 자신감이 이런 현상 가속화하는 요인으로 작용한 걸로 보인다.
교육자들은 가장 능력이 뛰어난 학생들이 AI 위험에 덜 노출된다고 믿어왔지만, AI를 활용할 때 능력과 그렇지 않을 때 능력이 분리되기 시작하면서 이 믿음은 더 이상 타당하지 않게 되었다. 학생은 AI를 지시하는 데 능숙해질 수 있지만 그 일을 직접 수행하는 능력은 오히려 떨어질 수 있다.
성적은 결과물로만 측정할 뿐. 학생이 AI 도움 없이 시험, 면접, 또는 문제를 해결할 수 있는지 여부를 측정하는 기준은 어디에도 없다.
따라서 AI를 사용하는 아이들은 두 번 대가를 치른다. 첫 번째는 과제가 함양하려 했던 사고력. 학생이 사고력을 기르지 않고 답을 얻으면 성적은 높을지 몰라도 역량은 결코 형성되지 않는다. 이 대가는 나중에야 치르게 된다. 문제를 제기하는 신호가 전혀 없었기 때문이다.
두 번째 대가는 더 알아차리기 어렵다. AI를 잘 활용하려면 사용자는 AI를 검증할 수 있어야 한다. 즉, 아첨이나 미화된 내용, 또는 그럴듯하지만 실속 없는 내용을 포착할 수 있어야 한다. 검증에는 해당 분야의 전문 지식이 필요하지만, 습관적으로 그 작업을 AI에 떠넘긴다면 그런 지식은 쌓을 수 없다.
사고력을 기르는 과정을 건너뛰고서, 결국 자신이 의존하게 된 도구의 정확성을 어떻게 확인할 수 있을까? 불가능하다. 습관적 사용은 의존도를 더 깊게 만들고, 결과적으로 능력을 더욱 저해한다.
그나마 성인의 경우엔 첫 번째 대가가 대부분을 차지하며 회복 가능하다. AI에 의존하는 성인은 이미 구축했던 무언가에 대한 능숙함을 잃게 되지만 다시 구축할 수 있다. 이른바 기능 위축에 해당한다.
반면 아이는 능력을 잃는 게 아니라, 능력을 형성해야 할 시기에 아예 구축을 못하는 것이다. 이건 바로 능력의 결손에 해당한다. 애초에 존재하지 않았던 것을 회복할 수는 없다. 성인에게는 기능을 잃게 만드는 그 지름길이 아이에게는 기본 구조를 구축하지 못하게 만든다.
psychologytoday.com/us/blog/…
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