테친냥 retweeted
아 왜 사람들이 Pstack!Pstack! 하는지 이제야 알았어요.
이건 진짜 저같은 비개발자들에게 전체 워크플로우를 몰라도 알아서 모든 개발 작업을 진행하도록 만드는 미친 플러그인이었네요.
뭘 만들고 싶은지만 정하면 봇이 필요한 스킬들을 알아서 사용하여 작업에 필요한 도구를 사용합니다.
사람은 결과만 검토하면 되네요.
그리고 Github에 올린 저장소는 클라우드 에이전트가 자동으로 관리하고 보고 해주니 혼자서 할수 있는 범위나 생산성이 엄청나게 빨라집니다.
첨부한 이미지처럼 jev를 사용하지 않아도 알아서 작업을 결정하지만,앞단에 어떤 스킬을 사용할지 빠르게 판단하도록 설정하면 엄청나게 적은 토큰으로 효율적으로 @bot 이 pstack 플러그인에 설치된 수십개의 스킬들중 작업에 필요한 스킬을 알아서 골라 사용하도록 할수 있습니다.
teapawt.org/minheo93698092/status/…
@poteto 가 그록봇을 위한 엄청난걸 공개했습니다.
복잡한 시스템(앱 화면 흐름, 로그인·결제 프로세스, 분산 시스템 등)을 상태 다이어그램으로 그리고, 수학적으로 모든 가능한 경우를 뒤져서 숨은 버그를 자동으로 찾아주는 도구를 공개했습니다.
AI가 코드를 짤 때 “이 부분은 절대 잘못되지 않는다”고 증명된 부분을 만들 수 있다는 뜻입니다.
이런거 6줄요약해서 구독에 뿌려주세요
투표의 결과에 승복하겠습니다.
여러분들이 직접 뽑은 좆문가이니,
내용이 틀리거나 부실해도,
악으로 깡으로 버티시기 바랍니다.
우선 오늘 핫한 시부랄스 논란 입니다.
$CBRS 세레브라스의 웨이퍼 스케일 설계에 위험이 있다는 것은 새로운 발견이 아닙니다.
중요한 것은 그 위험의 존재가 아니라, 실제 고장률과 교체 비용, 고객에게 제공하는 성능을 함께 계산했느냐입니다.
1. 엔지니어링상의 절충을 발견했다고 사업 모델을 반박하는 것은 강호의 도리에 어긋납니다.
웨이퍼 스케일은 제조·패키징·냉각·신뢰성 측면에서 어려운 설계입니다. 너가 매일 입었다 벗었다 하는 팬티의 스케일이 아닙니다. 그 대신 더 많은 연산과 통신을 하나의 실리콘 안에 모아, 칩 사이의 데이터 이동에 따르는 지연과 전력 부담을 줄이려는 접근입니다.
고객이 평가하는 것은 완벽한 하드웨어인지가 아닙니다.
이러한 부담을 감수하고도 지연시간과 처리 성능, 서비스 비용에서 이점이 있느냐입니다. 위험을 지적하려면 그 대가로 얻는 성능도 함께 분석해야 합니다.
2. 고장 가능성과 제품 전체의 수명은 같은 이야기가 아닙니다.
TDDB는 실제 반도체 열화 현상입니다. 하지만 그 존재만으로 시부랄스 장비가 약 2년 만에 수명을 다한다고 결론 내릴 수는 없습니다.
시부랄스는 작은 코어와 중복 통신 경로를 활용한 결함 대응 구조를 설명해 왔고, 사용 중 발생하는 웨이퍼 내부 문제도 감지하고 완화할 수 있다고 밝혔습니다.
이 설계가 모든 고장을 막는다는 뜻은 아닙니다. 따라서 비판하는 측은 어떤 고장이 발생하고, 그것이 어떤 경로로 보호 설계를 무력화하며, 결국 장비 교체로 이어지는지를 보여줘야 합니다.
3. 고장률과 고객 피해, 공급자의 비용은 구분해야 합니다.
장비 구매자에게 보증에 따른 교체가 제공되거나 클라우드 운영자가 고장을 처리한다면, 칩 고장이 곧바로 고객의 장비 손실로 이어지는 것은 아닙니다.
물론 교체에는 비용이 들고, 장애가 서비스 중단으로 이어질 수도 있습니다. 그래서 필요한 분석은 고장 날 수 있다는 선언이 아니라 보증 범위, 교체 시간, 서비스 가용성, 운영자의 실제 비용입니다.
현재 제기되고 있는 고객 영향이 무조건 0이라는 단정도, 고장이 곧 고객 피해라는 단정도 정확하지 않습니다.
4. 웨이퍼 가격과 완제품 가격을 구분해야 합니다.
논란이 되고 있는 추정치인 N7 웨이퍼 약 1만 달러, N5 웨이퍼 약 1만5,000 ~ 2만 달러와 시스템 가격 100만~200만 달러가 맞는다면, 웨이퍼 한 장의 비용만으로 시스템 경제성이 무너진다고 단정하기는 어렵습니다.
다만 가공 웨이퍼 가격이 완성된 교체 모듈의 원가는 아닙니다. 수율, 테스트, 패키징, 조립, 현장 작업과 가동 중단 비용도 포함해야 합니다.
실제 교체 비용이 얼마이고, 얼마나 자주 발생하며, 매출총이익을 얼마나 훼손합니까? 이 계산 없이 수명이 짧으니 사업성 조또 없다고 결론 내리는 것은 불완전합니다.
5. 감가상각은 다른 재무 수치와 대조해 검증해야 합니다.
공개된 재무제표를 바탕으로 감가상각비, 설비투자, 자산 잔액, 명시된 내용연수와 영업현금흐름을 함께 검토할 수 있습니다.
내용연수 변경이 있었다면 그 이유와 이익에 미친 영향을 따져야 합니다. 동시에 회계상 내용연수를 칩의 물리적 고장 시점과 동일시해서도 안 됩니다.
주장하는 조기 고장이 사업에 중대한 영향을 준다면, 교체·수리 비용이나 추가 투자, 자산 손상 등에서 그에 부합하는 증거가 나타나는지도 확인해야 합니다. 다만 히스토리가 길지 않아사 이 우리가 미래 고장 위험까지 걱정하며 살 필요는 없습니다.
6. 제조 난도는 위험인 동시에 진입장벽이 될 수 있습니다.
새로운 하드웨어는 여러 세대에 걸쳐 개선됩니다. 시부랄스가 해결해야 할 제조·시스템 문제가 있다는 사실 자체가 아키텍처의 실패를 뜻하지는 않습니다.
어려운 설계를 상용화하고 운영하는 능력이 축적된다면, 그 어려움은 경쟁사가 따라오기 힘든 진입장벽이 될 수도 있습니다. 다만 위험이 크다는 이유만으로 해자가 입증되는 것도 아닙니다. 성능과 신뢰성, 경제성으로 그 가치를 보여줘야 합니다.
7. 구체적인 수명 주장에는 구체적인 증거가 필요합니다.
네 이년도 아니고, 나쁜 년도 아니고, 약 2년이라는 결론을 제시하려면 제품 세대, 실제 가동 온도와 전압, 가속 수명시험, 사용 기간별 고장·교체율, 보호 설계의 효과를 공개해야 합니다.
세레브라스도 장기 신뢰성 데이터를 제시할 책임이 있습니다. 그러나 부정적인 주장을 하는 측 역시 계산의 가정과 측정 근거를 공개해야 합니다.
시장이 판단해야 할 것은 세레브라스 하드웨어가 완벽한지가 아닙니다. 결함과 교체 비용을 포함하고도 고객에게 경쟁력 있는 성능과 경제성을 제공하는지입니다.
그 질문에 답하지 않은 채 고장 가능성만으로 사업 전체를 부정하는 것은, 엔지니어링의 절반과 경제성의 절반을 생략한 분석입니다.
호응 좋으면 반도체 전문가 하루 더 합니다.
테친냥 retweeted
Tesla’s Optimus training regime leak.
Workers in its Palo Alto R&D facility have been holding “robot university” for many months already. Press got it wrong when they said it just started up.
Workers are wearing 24 lb suits with up to 40 cameras and grids of 3D sensors. To capture very detailed video and 3D fields of whatever the worker does.
There are multiple configurations.
They are given different tasks to do. They don’t know where the tasks come from.
Multiple squads are working on three shifts 24 hours a day. Similar efforts were seen at the Texas factory.
The data collection effort is immense.
A Tesla car only has nine cameras.
This leads to a data flywheel that is orders of magnitude more data than the car captured.
Separate teams are capturing home data, like making a sandwich, while other teams capture jobs on factory floor, like installing HVAC systems in cars.
Elon isn’t playing around.
I can’t tell you how I learned this.
