지금은 폐쇄된 혹은 예정인 두 사이트는 문장으로 된 문제를 보고 알고리즘 코드로 구현하면서 이용자간에 성능비교도 해보고, 속도보다는 후순위 코드들의 용도 쓰임새도 이야기 나누면서 유저들이 직접 표준전과를 만드는 연습공간이라고 보면 되겠네유
딥러닝 기반의 기능은
어떤 문장식 문제가 있을 때, 기존에 같은 문제가 있었다면 답을 가져와 보여주는 방식이고
AI라면 문제를 문단 단위로 읽어가며 코드를 한줄한줄 짜면서 최종 문단까지의 맥락에 맞는 코드로 수정하여 결과를 보여주죠.
핵심 뽑아서 추리는것 정도는 AI로직 내부에서 이미 끝냈는데 원리까지 결과물로 보여주니 이게 너무 강력합니당
이해하면 나도 할 수 있다. 결과보다 과정을 중요시하는 사람 어설픈 추측은 놉. 방구석 제갈량 그만yo 힌트 흘리고 다니는 사람이 생각보다 잘 없음. LR네임: 모두에게 떳떳한 사람으로 남아야 한다. 나만의 후라이드: 술, 담배 안 하기 노래방 안 다님 첫 직장을 목적 없이 아무 직종이나 대충 지원하지 않기 나와 상대의 보안 철저 내가 아는 선에서 최선의 선한 길부터 생각함 남의 거 응용 최소화(얻어걸치기 싫어함) 말과 글은 같게 되는 방향부터 먼저 생각한다 없는 말, 거짓말 안 하기(매우 싫어함) 패 다 까고 시작하기 취미는 최대한 전공과 동떨어진 것으로(전공과 접목 시 폭넓게 활용하기 위함) 대출 없이 내가 벌어서 살아보기 삐치지 않기 지극히 당연한 것은 빼고 말하기/생각해보기 기존에 없던것을 생각하라 모르면 확실하게 질문하기 B형 INTP 가장 싫어하는 대답: 경우에 따라 달라요 << 이런식 질문에 되묻기 뻔한 대답 등 클리앙에서 느낀점: 댓글이 필요없을 정도면, 게시물이 이 서명 내용처럼 주절주절 너덜너덜 해져야된다
딥러닝 아키텍처의 발전 과정 중 트랜스포머라는 언어 모델이 나왔고
트랜스포머에서 인코더를 빼고 문장 생성형으로 변형 트랜스포머 모델이 Generative Pre-Trained Transformer(GPT)이고
GPT의 fine tuning 단계를 질문에 대한 대답으로 강화학습한 것이 ChatGPT이고
여기에 MoE 구조를 얹은 것이 GPT-4o이고
여기에 강화학습 단계에서 추론을 학습시킨 것이 O1입니다.
이후 Agentic한 강화학습을 얹어 발전을 거쳐 현재의 GPT-5.5, Opus-4.7에 이르러 Agentic AI에 다다른 상황입니다.
어쩐지 제가 쓰면서도 뭔가 어설퍼서 수습 어떻게할지 고민했었거든욤!AI도움없이 이렇게 소통으로 정보 얻어갈 수 있어서 좋네요
앱스토어 등록도 안시켜봤지만 충분히 가능할듯요.
근로소득의 종말이 다가오고 있습니다.
치킨 튀길날이 더 빨라졌는데
문제는 이놈들이 손발이 생겨서 치킨도 잘튀깁니다 이제