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어차피 추천 타임라인 위주로 보고 팔로우 하시는 분들 생기시면 개략적으로 타임라인 보고 맞팔 최대한 하려고 합니다만,
뭐 제가 올리는 정보가 맘에 들거나 괜찮다면 유지되는거고 아니면 마는거라고 생각합니다.
1. 타임라인에 좌건 우건 정치에 대한 이야기가 많다거나
2. 가상화폐, 코인에 대한 이야기가 있다거나
3. 과하게 주식에 대한 이야기가 오고 간다거나
4. 저도 돈미새라서, 돈에 대한 이야기가 자꾸 등장한다거나
5. 정보공유를 하는 과정에서 의도적 곡해가 자꾸 보인다던지
애매하면 팔로우 취소, 그래도 자꾸 추천에 걸리면 뭔가를 할 확률이 높습니다.
어차피 저는 x를 돈벌려고 하는건 아닙니다. 돈 벌면 좋겠는데 단기간에 인증된 팔로워를 늘리고 조회수가 쭉쭉 올라갈 일은 없을겁니다 아마. 영어로 적절하게 하면서 외국 분들의 간택을 받는거 아닌이상은요.
뭐 아무튼 그렇습니다. 그냥 미친개 하나 있구나 생각하고 서로 가던길 가시면 될거 같습니다. 감사합니다.
야! 앤스로픽 뭐하냐!
OpenAI is introducing family plans to ChatGPT
Instead of adding more plans nobody asked for, OpenAI should consider a $50 ChatGPT tier.
There's a huge gap between the $20 Plus plan and $100 Pro. Many users want more usage and access to frontier models but simply can't afford to pay $100/month.
2.5x the Plus limits, no 5-hour usage window, and access to the best models would make $50 a very compelling option.
There's clearly demand for a middle ground.
기록이 있긴 하다고 하는데...
10月29日頃から：OpenAIの開発者コミュニティで、同じプロンプトや参照画像でも生成品質が大きく低下し、修正指示も効かなくなったという報告がある。
11月1日以降：参照画像を無視する、明示した変更禁止事項が守られない、不自然な拒否が起きる、といった苦情がまとめられている。
10月30日：公式にもGPT Image 2 APIの画像編集に関する障害記録があり、現在は解決済みとされている。
statuspage.incident.io/opena…
TPU는 할당요청하고 받는 과정의 랜덤성이 너무 강하다.
근데 또 나름 장점은 기다리는 동안 뭘 할지 계획을 해두고 그 다음 할당받아서 후딱 쓰고 나와야 하니, 나름 시간집약적이고 목표가 확실해지는 부분도 있음.
그래도 이건 너무한거 아니니.. 1시간째 손가락 빨아야 되는건;;
Did Codex App Server Just Get a Stealth Downgrade? (Image Gen Experiment)
Ever since November 2nd, I noticed something was seriously off. While generating images on the Codex App Server, the output quality suddenly took a strange, unexpected dive.
To figure out what changed under the hood, I spent all of yesterday running intensive tests and building a systematic experiment. Specifically, I wanted to see how the model handles multi-modal token attention when fed duplicate visual data.
Keeping the prompt and reference strictly identical, I tested what happens when you stack multiple copies of that reference under the current setup.
The results? Absolutely no difference.
Here is how the experiment breaks down across the 4 attached images:
The Concept/Hypothesis: The underlying framework and specific logic I am currently stress-testing.
The Original Baseline (Pre-Nov 1st): The reference output generated before November 1st, serving as our quality baseline.
Single Reference (1 Image): The result generated under the current setup using the exact same prompt and 1 copy of the reference.
Stacked References (3 Images): The result under the current setup feeding 3 identical copies of that same reference simultaneously.
The model appears to either deduplicate identical visual inputs on the fly or split its attention weights such that duplicate inputs yield zero marginal impact.
While this attention behavior is technically interesting, it completely fails to explain the sharp drop in baseline quality we’ve seen over the last 48 hours compared to pre-November outputs. I ran dozens of generations yesterday trying to isolate the variable, but I still haven't found a definitive answer.
I despise these silent stealth updates—unannounced "submarine patches" that wreck working pipelines without a single line of release notes or documentation are infuriating.
I’ll be sharing why I’m systemizing this entire testing framework very soon. Stay tuned.
어제밤 부터 openai의 GPT-Image-2.5 에 대해 뭔가의 변경이 발생했다. codex app server부터 API Call까지.
이미지의 생성구조가 변경된건지, 처리하는 전처리기 (텍스트 해석)이 수정된건지 아직 정확히는 모르겠다.
중요한건 그 덕에 내 모든 하루의 관심과 리소스가 여기에 쳐박힌거다.
난 결국 멀티태스킹엔 한계가 있는 사람이란 결론.
일단 하루간 데이터 기반으로 같은 프롬프트를 가지고 최소 10~20개씩, 레퍼런스는 동일한 세팅으로 운영을 했는데
1. 카메라의 화각과 관련한 왜곡이나 이상이 심하게 있음
2. 정확하게 지정하지 않는 경우 얼굴의 모습이나 상태에 대한 왜곡이 발생함.
3. 레퍼런스 파일을 그렇다고 막 완전히 따라하는거도 아님.
일단 나름의 해법으로? 정리는 했는데 이게 답인지는 모르겠음.
일단 해외의 중국, 일본 형들도 동일한 사례 겪는걸 확인했는데 이게 해프닝일지 아니면 유지될진 모르겠네.
openai가 모를리가 없는데..
다들 초토화빔을 맞아버렸어...
ChatGPTの画像生成モデル。昨日からか今日からかわかりませんが明らかに変わっていますね。
左: 前のモデル⬅️ | ➡️現在のモデル :右
同じプロンプトで検証しました。
まだ数枚生成した程度の雑感ですが、指定されていない要素を書かなくなったような印象です。
具体的にいえばこのように背景指定がなければ背景無し。また以前のように変な文字やポスターが大量に描かれるようなことも減っています。
良く言えばプロンプトに忠実になったと言えますが、悪く言えば生成の手間が増えると言えるかもしれません。
個人的には以前のプロンプトが変わってしまうので、少し大変かなと思っています。とても時間がかかりますが検証が必要そうです😿
나만 겪는 문제가 아니었어...
現在の不安定な生成環境に関して、noteのご購入者様へのお知らせです。
note.com/rei_prompt/n/n87eaf…
![[11/3] プロンプトをご購入いただいた皆様へのお知らせ。｜AI作ってた人 | Rei @ ChatGPT画像生成](https://pbs.twimg.com/card_img/2117514686103240704/wa38ViCq?format=jpg&name=800x419)
오우 꿀팁!!
내가 그록봇 한도가 부족하지 않은 이유
그록봇에서 한도를 제일 많이 쓰는 것 중 하나가
바로 '루틴'임
루틴은 주기적으로 봇이 깨어나서 작업을 하는데
깨어날 때도 한도를 쓰고 작업할 때도 한도를 씀
그래서 이걸 대폭 줄여주는 봇 'Routinizer'를 만들었음
그록봇에 기본으로 들어가야 할 만큼 효과 있다고 자부함
원리만 알아도 한도 쓰는 게 달라짐
1. 내 봇들이 반복하는 일을 찾아줌
지난 7일 동안 같은 일을 두 번 넘게 했거나
매번 똑같은 절차를 돌린 루틴을 골라냄
2. 그걸 파이썬 스크립트로 바꾸자고 제안함
AI가 매번 하던 일을 스크립트로 바꿔서
AI를 안 쓰게 만드는 게 포인트임
3. 스크립트는 봇 컴퓨터에서 AI 없이 돌아감
데이터 가져오고 비교하는 건 스크립트가 하고
바뀐 게 없으면 봇을 아예 안 깨움 (핵심)
바뀐 게 있을 때만 봇이 깨어나서 요약해줌
4. 만든 스크립트 관리도 알아서 함
매일 상태 점검하고
죽으면 다시 살리고
문제 있을 때만 알려줌
결과는 똑같은데
봇이 깨어나는 횟수 자체가 확 줄어드는 거임
루틴 많이 돌리는 형님들은
꼭 해보십쇼
