Harry (hamburgs)

Harry

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추론예산과 모델 · 사용자와 개발자는 시스템 프롬프트를 통해 모델이 최종 해결책에 도달하기 전에 문제에 대해 얼마나 많은 토큰을 고려해야 하는지 지정 · 프롬프트를 통해 추론 예산을 제어하면 사용자는 이를 활용하는 동시에 매우 어려운 문제에 대해 더 긴 추론 시간을 선택적으로 선택 · 이러한 기능을 갖춘 모델을 학습시키기 위해, QwQ-32B를 기본 모델로 사용하고, Deepseek-R1의 GRPO(정적 분포) 기법을 따르며 수학 및 코딩 영역에서 검증 가능한 보상을 제공 => QwQ-32B는 알리바바의 Qwen 시리즈에 속하는 모델입니다. 이 모델은 Qwen 연구팀이 개발한 추론 특화 AI로, 2025년 3월 공개한 모델 (이거 관련해서 재밌는 이야기를 곧 전달드릴 계획👀)

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📌 탈중앙화 VC 에코는 설거지 통인가? 최근 Echo에서 많은 프로젝트들이 토큰세일도 하고, 투자도 받으며 VC처럼 활동하고 있습니다. Echo의 공급자는 프로젝트이고, 수요자는 일반유저입니다. 원래 스타트업 시장의 공급자는 프로젝트, 수요자는 VC (기관투자자) 였는데 이 기관을 리테일 투자자가 대체하게 된겁니다. 왜 일반투자자가 VC를 대체하게 되었는지를 생각해봅시다. Echo와 각 프로젝트들이 정말 커뮤니티에 전폭적인 지지를 얻고 토큰 기관들의 토큰덤핑을 막기 위하여 리테일 유저한테 왔다. (라고 생각하는사람 진짜 없죠?) 간단합니다. 기관들이 돈 안넣어주니까 리테일들한테 돈받으려고 만든겁니다. 기관들이 돈을 안넣어주는 이유는? 프로젝트들이 비싸고 성공 못할거 같으니까 안넣어주는겁니다.

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추론예산과 모델 · 사용자와 개발자는 시스템 프롬프트를 통해 모델이 최종 해결책에 도달하기 전에 문제에 대해 얼마나 많은 토큰을 고려해야 하는지 지정 · 프롬프트를 통해 추론 예산을 제어하면 사용자는 이를 활용하는 동시에 매우 어려운 문제에 대해 더 긴 추론 시간을 선택적으로 선택 · 이러한 기능을 갖춘 모델을 학습시키기 위해, QwQ-32B를 기본 모델로 사용하고, Deepseek-R1의 GRPO(정적 분포) 기법을 따르며 수학 및 코딩 영역에서 검증 가능한 보상을 제공 => QwQ-32B는 알리바바의 Qwen 시리즈에 속하는 모델입니다. 이 모델은 Qwen 연구팀이 개발한 추론 특화 AI로, 2025년 3월 공개한 모델 (이거 관련해서 재밌는 이야기를 곧 전달드릴 계획👀)

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🔸바이낸스의 🔸바이낸스의 문제점 1. WEB 3 지갑이 구리다고 욕을 많이 먹는다 -> 개선할 예정이다 2. 요새 상장이 펌핑이 없다고 한다 -> 이건 맞다. 메가드랍이랑 프리마켓은 망했다. 런치패드는 초기 가격이 찍혀서 펌핑에 눈 돌아가서 성공적이다. 런치풀은 예상 이율 때문에 시장에서 어느정도 가격이 맞춰진다. 근데 메가드랍이랑 프리마켓은 초기 가격이 애매해서 망했다. ✅바이낸스 토

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👀 TBD in February Monad - Testnet Launch $AAVE - AAVE V4 Prototype $LDO - Lido V3 $MOVE - Mainnet Launch Nillion - TGE $ENA - iUSDe Launch $PENDLE - Pendle Boros (v3) $SUI - Ika Launch (Multichain Assets) $FXS - $FXS → $FRAX Rebranding $OKB - OKX's New Business

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