3Blue1Brown: AI 수학 증명은 AGI인가: Dwarkesh
(youtube.com)Grant Sanderson이 말한 AI 수학, 증명, 벤치마크 한계. 1인기업도 eval을 볼 때 참고할 관점.
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Grant Sanderson이 말한 AI 수학, 증명, 벤치마크 한계. 1인기업도 eval을 볼 때 참고할 관점.
AI 추론 비용, InferenceX, GPU/TPU 선택을 1인기업 관점에서 쉽게 정리.
RLVR 이후 AI가 어떻게 계속 학습할지, CUA와 resettable RL 환경, 1인기업 업무 데이터의 의미.
Theo가 본 Google AI의 조직 문제. Gemini, Workspace CLI, 에이전트 데이터를 1인기업 관점에서 정리.
Engram이 말하는 AI 메모리와 continual learning을 1인기업 관점에서 정리.
AI 발전이 모델 구조보다 데이터와 검증 루프에서 나오는 이유. 1인기업도 eval과 업무 데이터 자산을 봐야 함.
나쁜 평가 데이터가 AI 코딩 모델을 망치는 이유와 CUA eval 설계를 1인기업 관점에서 정리.
OpenAI frontier evals 팀이 말한 벤치마크 포화와 실전 평가 변화. 1인기업도 자기 업무 평가표가 필요함.
Google DeepMind Logan이 말한 agentic AI와 하네스 변화. 1인기업이 볼 제품 moat 정리.
Nebius 공동창업자가 말한 AI 인프라 수요, open source 모델, managed inference를 1인기업 관점에서 정리.
개발동생이 말한 AI 코딩 하네스 관리법. 1인기업도 AGENTS.md, MCP, Skill을 주기적으로 덜어내야 함.
Databricks CEO가 말한 AI agent와 데이터 전략. 1인기업도 모델보다 context와 비용 통제를 봐야 함.
Alexandr Wang이 말한 Meta AI 전략. 1인기업이 agent, open source, small business 기회를 볼 때 참고할 인터뷰.
AI 자동화 이후에도 무엇이 희소할지, labor share와 관계형 서비스를 1인기업 관점에서 정리.
AI 코딩 도구의 프롬프트가 조용히 썩는 이유와 1인기업이 AGENTS.md, MCP, skills를 줄여야 하는 이유.