자료 창고 | sudoremove

26:29

Terence Tao 2026-03-09

Claude Code를 사용해 Lean에서 증명 형식화하기

9개월 전 형식화 작업을 Claude Code로 다시 수행하며, 한 번에 맡기기보다 단계별 레시피가 중요하다고 정리한다.
S/F 표기 도입 → 골격 만들기 → 줄 단위 변환/뼈대 요청 → 막히는 지점 수동 디버깅까지, 사람-에이전트 병렬 워크플로를 실험한다.
자동화의 유혹과 과의존 리스크를 경계하며, 비공식 증명과의 정렬 및 중간 개입이 읽기/디버깅에 핵심이라고 강조한다.

도입, 레시피 설정, 2단계 초반과 난항레마 2/3 뼈대 요청, 다운/복구, 디버깅과 병렬 편집스케일링, 남은 문제 수정, 자동화의 트레이드오프

3 chapters

49:07

Sequoia Capital 2026-03-07

훌륭한 창업가를 만드는 요소에 대한 벤 호로위츠의 통찰

위대한 창업자 CEO의 공통점은 독립적 사고, 리더십의 매력, 순수한 두뇌 성능이며, 가장 흔한 실패 원인은 자신감 부족과 의사결정 망설임이다.
임원 채용(특히 영업 총괄)은 역할을 이해하지 못한 채 감으로 뽑는 것이 핵심 실수이며, 레퍼런스 체크와 역할 학습이 필수다.
Founder Mode는 시니어 채용을 피하는 것이 아니라 자신 있게 관리할 수 있는 역량을 갖추는 것이며, 문화는 선언이 아닌 행동으로 정의된다.

Introductiona16z가 HubSpot에 투자하지 않은 이유스타트업에서 COO 역할훌륭한 CEO를 만드는 요소 +6

10 chapters

30억 달러 AI 스타트업의 진짜 출시 비하인드 — Replit Agent 3

52:48

Replit 2026-03-07

30억 달러 AI 스타트업의 진짜 출시 비하인드 — Replit Agent 3

Replit이 Agent 3 출시를 21일 앞두고 아키텍처를 전면 재작성하며 200분 연속 실행이라는 야심찬 목표를 향해 달리는 과정을 가감 없이 보여준다.
스프린트 위크 동안의 장애 대응, 온콜 디버깅, 워룸 소집 등 실제 스타트업 운영의 날것 그대로를 공개한다.
CEO Amjad Masad의 리더십 철학 — 데모 문화, 신뢰 기반 자율 운영, "트라우마로 생긴 유대감" — 이 어떻게 고강도 출시를 가능하게 하는지 보여준다.

Agent 3 소개와 출시 준비팀 운영과 장애 대응에이전트 생성과 출시 불안데모 문화와 자율 조직 +4

8 chapters

Dario Amodei — AI 쓰나미는 이미 왔고 사회는 아직 준비되지 않았다

1:08:35

Nikhil Kamath 2026-03-01

Dario Amodei — AI 쓰나미는 이미 왔고 사회는 아직 준비되지 않았다

Dario Amodei가 인도 방갈로르에서 Nikhil Kamath과 만나, 생물학자에서 AI 선두주자가 된 여정과 스케일링 법칙의 본질을 설명한다.
AI 권력 집중의 위험성을 인정하면서도 LTBT 거버넌스와 규제 옹호 등 Anthropic이 취한 구체적 행동들을 제시하고, AI 의식 가능성과 인간 능력 퇴화 우려를 솔직하게 논한다.
바이오테크 르네상스 전망, 오픈 소스 모델의 벤치마크 최적화 한계, 그리고 인도 창업가들에게 애플리케이션 계층의 기회를 조언한다.

소개: 생물학자에서 AI 선두주자로스케일링 법칙을 간단히 설명하기신뢰, 겸손, 그리고 기업의 동기Claude 개인 사용 경험, AI가 당신을 아는 방식 +6

10 chapters

OpenClaw 창시자 Peter Steinberger의 에이전틱 빌더 여정

31:28

OpenAI 2026-02-24

OpenClaw 창시자 Peter Steinberger의 에이전틱 빌더 여정

번아웃 후 익숙한 Apple 생태계를 떠나 AI 분야로 전환하며 겪은 "고통스러운" 재학습 과정과, 프로토타입을 1시간 만에 만든 OpenClaw의 탄생기를 공유한다.
에이전트에게 도구·컴퓨터 접근 권한을 부여하면 스스로 해결책을 만들어내는 사례(음성→FFmpeg→Whisper→OpenAI cURL 체인)와 프롬프트 인젝션 방어 경험을 소개한다.
Codex 워크플로에서 셋업 최적화보다 대화·의도·아키텍처 중심 접근이 중요하며, "놀이하듯 배우는 태도"가 에이전틱 엔지니어링의 핵심이라고 강조한다.

번아웃 이후 전환과 재학습OpenClaw 탄생과 첫 프로토타입에이전트의 자율적 문제 해결개인 비서 봇과 디스코드 데모 +7

11 chapters

50:10

Y Combinator 2026-02-18

Boris Cherny: 우리가 Claude Code를 만든 방법

Boris Cherny가 Anthropic에서 Claude Code를 만든 과정: API 학습용 터미널 채팅앱에서 시작해, 사용자 피드백 기반의 "기다림과 수요(wait and demand)" 원칙으로 발전시킨 이야기.
Claude Code 개발의 핵심 철학: 오늘의 모델이 아닌 6개월 뒤의 모델을 위해 만들고, 스캐폴딩은 기술 부채로 간주하며, 모델에 맞서 베팅하지 말라는 "The Bitter Lesson" 원칙.
코딩의 미래: "소프트웨어 엔지니어"라는 직함은 사라지고 "빌더"로 대체될 것이며, Anthropic 내부에서는 이미 PM, 디자이너, 재무팀 등 모든 역할이 코딩을 하고 있음.

인트로Claude Code 부상에서 가장 놀라운 순간Boris가 Claude Code 아이디어를 떠올린 방법터미널의 우아한 단순함 +18

22 chapters

20:52

Dalton + Michael 2026-02-16

예상보다 훨씬 좋았던 예측들

미국 시장의 규모·특권을 과소평가했던 경험과, 해외 투자에서 난이도가 "똑같지 않다"는 깨달음을 공유한다.
샘 알트먼의 원자력/전기 비전이 시간이 지나 "전기가 핵심"이라는 내러티브로 더 강하게 맞아떨어진 사례를 되짚는다.
인재 영입과 고객 구매 모두에서 비용 절감보다 야망·미션·성장 잠재력이 더 강하게 작동한다는 관찰로 이어진다.

미국 시장의 특권과 해외 투자 착시샘 알트먼의 원자력·전기 비전야망·미션이 인재를 끌어오는 법비용 절감보다 성장 — 고객 구매의 진실

4 chapters

2:22:20

Dwarkesh Patel 2026-02-15

Dario Amodei — "우리는 지수 함수의 끝에 가까워지고 있다"

Dario Amodei는 AI의 지수적 성장이 예상대로 진행 중이며, 사람들이 그 끝에 얼마나 가까이 왔는지 인식하지 못한다고 경고한다.
AI 연구소의 수익 구조, 컴퓨트 배분의 균형, 그리고 "데이터센터 속 천재들의 나라"가 1~3년 내 실현될 수 있다는 전망을 제시한다.
AI 시대의 미·중 경쟁, 권위주의 위험, Claude의 헌법(원칙 기반 정렬), Anthropic의 조직 문화까지 폭넓게 다룬다.

정확히 무엇을 스케일링하고 있는가?diffusion은 자기위안인가?continual learning은 필요한가?AGI가 임박했다면, 왜 컴퓨트를 더 사지 않는가? +4

8 chapters

58:21

Hard Fork 2026-02-15

SaaSpocalypse를 두려워해야 할까요?

'SaaSpocalypse'라 불리는 SaaS 주가 하락과 그 배경으로 제기되는 "AI 위협" 서사를 짚고, 무엇이 공포를 키우는지 정리한다.
바이럴 에세이 'Something Big is Happening'을 계기로 에이전트형 코딩/자동화의 체감 변화, 과장 가능성, 그리고 화이트칼라 전반의 불안을 논의한다.
AI 로맨스 '슬롭' 논쟁(워크플로·템플릿·저작권·독자 관계)과 함께, 스포티파이 플레이리스트 신기능 및 고래 소리 연구 같은 "좋은 소식" 코너로 마무리한다.

SaaSpocalypse — SaaS 주가 급락과 'AI 위협''Something Big is Happening'과 자동화 체감AI 로맨스 '슬롭' — 워크플로·감독형 작가·템플릿 논쟁저작권·출판사의 유혹·'ragged prayer' 반복 +2

6 chapters

Elon Musk: 36개월 안에 AI를 가장 저렴하게 둘 수 있는 곳은 우주

2:49:45

Dwarkesh Patel 2026-02-05

Elon Musk: 36개월 안에 AI를 가장 저렴하게 둘 수 있는 곳은 우주

지상에서의 전력·인허가·공급망 제약이 커질수록, AI 데이터센터의 병목은 에너지와 구축 속도로 이동하며 궤도 데이터센터/우주 태양광이 대안으로 부상한다.
그록/정렬 논의는 "진실에 대한 최대한의 근접"과 정부의 AI 남용 위험을 함께 다루며, xAI의 미션("우주를 이해한다")이 왜 인류의 미래를 좌우하는지 탐색한다.
xAI 사업 계획, 옵티머스 대량 제조, 스페이스X 운영 교훈, DOGE, 테라팹까지—기술·제조·정치경제를 가로지르는 관점을 공유한다.

궤도 데이터센터그록과 정렬xAI의 사업 계획옵티머스와 휴머노이드 제조 +4

8 chapters

23:40

Welch Labs 2026-02-02

인간은 AI를 더 나아지게 만들 수 있을까?

Richard Sutton의 "The Bitter Lesson"은 인간 지식보다 연산 활용이 AI 발전의 핵심이라는 통찰을 담고 있다.
LLM은 인간 텍스트로 훈련되어 인간 지식에 제한되며, AlphaGo처럼 강화학습으로 스스로 발견하는 시스템과 대비된다.
David Silver와 Sutton은 "경험의 시대"를 예고하며, AI가 인간 지식이 아닌 실제 경험에서 학습하는 미래를 제시한다.

HARPY와 음성 인식의 역사The Bitter LessonSutton의 팟캐스트 출연LLM과 Bitter Lesson +4

8 chapters

2026년 AI 현황: LLMs, 코딩, 스케일링 법칙, 중국, 에이전트, GPUs, AGI

4:25:13

Lex Fridman Podcast #490 2026-02-02

2026년 AI 현황: LLMs, 코딩, 스케일링 법칙, 중국, 에이전트, GPUs, AGI

중국 vs 미국 AI 경쟁에서 DeepSeek 같은 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있으며, 미국은 Adam Project로 대응 중이다.
RLVR(검증 가능한 보상 기반 강화학습)이 포스트 트레이닝의 핵심 돌파구로 떠오르며, 추론 시간 스케일링과 결합되고 있다.
AI 코딩 도구(Cursor, Claude Code)가 개발자 생산성을 혁신하고 있지만, 학습과 성장을 위한 "골디락스 구간" 찾기가 중요하다.

소개중국 vs 미국 AI 경쟁ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok코딩에 가장 좋은 AI +20

24 chapters

10:03

Bloomberg Originals 2026-02-01

AI 순환 거래의 실체: 거품인가, 새로운 시대인가

AI 빅테크 간 수천억 달러 규모의 순환 거래가 이루어지며, 한 기업이 흔들리면 전체가 무너질 수 있는 공생 구조가 형성됐다.
모건스탠리는 AI 데이터센터에 3조 달러가 투입될 것으로 전망하지만, OpenAI·Anthropic 등 주요 AI 기업들은 아직 수익을 내지 못하고 있다.
닷컴 버블처럼 순환 거래와 인프라 과잉투자가 반복되고 있으며, 붕괴 시 401(k) 등을 통해 일반 미국인들도 직접 타격을 받을 수 있다.

AI 붐의 현황과 순환 거래 문제데이터센터 건설 군비 경쟁AI 기업들의 수익성 문제닷컴 버블과의 비교

4 chapters

35:37

Fern 2026-02-01

피터 틸은 어떻게 민주주의를 파괴하고 있는가

PayPal, Palantir 창업자이자 Facebook 첫 투자자인 피터 틸의 수십 년간의 정치적 영향력 분석
"자유는 민주주의와 양립할 수 없다"는 그의 철학과 트럼프, J.D. 밴스 지원의 배경
Palantir를 통한 정보기관/군대 영향력과 과두제에 가까운 이상적 사회 비전

피터 틸 소개체스 마스터와 카스파로프어린 시절: 아파르트헤이트 남아프리카스탠퍼드와 Stanford Review +7

11 chapters

14:19

More Perfect Union 2026-01-31

샘 알트먼이 당신에게 알리고 싶지 않은 것

OpenAI의 1조 달러 AI 인프라 투자 약속 vs 연간 매출 130억 달러 - 숫자가 맞지 않는 이유
알트먼의 Reddit, Helion, Oklo 등 투자 포트폴리오가 OpenAI가 필요로 하는 모든 것과 연결됨
AI가 만들어내는 문제(딥페이크, 일자리 상실 등)에 대한 해결책 회사에도 투자하는 양면 전략

OpenAI의 1조 달러 약속Loopt 사례로 본 신뢰 문제데이터와 Reddit 투자에너지 투자와 원자력 +4

8 chapters

27:01

Google DeepMind 2026-01-29

AlphaGenome 저자 라운드테이블

Google DeepMind가 DNA 서열-기능 예측을 통합한 AlphaGenome을 Nature에 발표, 유전체 98% 비코딩 영역 해독을 목표로 한다.
메가베이스 규모 서열을 단일 염기 해상도로 처리하며, 모델 병렬화와 희소 데이터 압축으로 기술적 한계를 돌파했다.
API를 통해 연구자들이 GPU 없이도 변이 영향을 빠르게 스코어링할 수 있으며, 모델 가중치 공개도 예정되어 있다.

소개Part 1: 왜 AlphaGenome인가?Part 2: 모델 구축 방법Part 3: 모델에서 API로 +1

5 chapters

13:39

CNBC 2026-01-29

다리오 아모데이가 의회에 제안하는 AI 정책

다리오 아모데이는 AI가 일자리 문제를 넘어 국가안보·권력·신뢰까지 흔들 수 있다며 "인류는 깨어나야 한다"고 경고한다.
그는 의회가 지금 당장 강력한 투명성 입법, 권위주의적 적대국에 대한 공급망 차단, AI 혜택의 분배 대책을 추진해야 한다고 말한다.
3년만 기다려도 AI가 기하급수적으로 발전해 반발·나쁜 규제·안보 리스크가 커지므로, 선제적으로 대비해야 한다고 주장한다.

인류는 깨어나야 한다의회가 해야 할 세 가지조만장자 시대와 조세 정책유권자 커뮤니케이션 +1

5 chapters

인텔 코어 Ultra X9 388H 심층 리뷰: Intel 18A 공정의 첫 번째 성과

19:54

笔吧评测室 2026-01-29

인텔 코어 Ultra X9 388H 심층 리뷰: Intel 18A 공정의 첫 번째 성과

Intel 18A 공정 첫 제품인 Panther Lake는 GAA 트랜지스터와 PowerVia 후면 전력 공급으로 전성비가 크게 향상됨
12Xe 내장 그래픽은 전세대 대비 거의 두 배 성능으로, 30~50W에서 3050 Ti 수준의 게임 성능 구현
메모리 컨트롤러가 CPU 다이로 복귀해 지연 시간이 140ns→100ns로 개선, Arrow Lake의 문제점 해결

Intel 18A 공정 소개CPU 코어 구성 변화마이크로아키텍처와 메모리 시스템GPU 아키텍처와 타일 구성 +4

8 chapters

1:54:04

The Pragmatic Engineer 2026-01-28

Clawdbot 창시자: '읽지 않는 코드를 배포합니다'

PSPDFKit 창업자 Peter Steinberger가 번아웃 후 3년 공백을 거쳐 AI 코딩(Claude Code)으로 복귀하며 겪은 워크플로 전환을 상세히 공유한다.
코드 한 줄 안 읽고 하루 600커밋을 머지하는 방식의 핵심은, 디테일 집착 대신 아키텍처 설계와 테스트 기반 검증("루프를 닫는 것")에 있다.
엔터프라이즈 가격 전략, 개발자 대상 마케팅, 기술 블로깅의 실무 관행이 AI/에이전트 도입으로 어떻게 재편되는지 구체 사례로 논의한다.

인트로 — 하루 600커밋의 비밀PSPDFKit 창업과 엔터프라이즈 가격 전략번아웃과 3년간의 공백Claude Code로 다시 불꽃을 찾다 +3

7 chapters

17:28

Enrico Tartarotti 2026-01-28

테크 디자인의 7단계: 작은 디테일부터 제품 비전까지

작은 시각적 디테일(레벨1)부터 미친 제품 비전(레벨7)까지, 제품 성패를 가르는 7단계 설계 레이어 분석
기본값이 어떻게 수십억 달러 가치를 만드는지: Google이 Apple에 연간 200억 달러를 지불하는 이유
iPhone의 성공은 레벨7 비전만이 아니라 아래 모든 레이어(기술, 인터랙션, 구조)의 완성도에서 비롯됨

레벨 1: 표면적 디테일레벨 2: 인터랙션 디자인레벨 3: 기술 혁신레벨 4: 기본값의 힘 +3

7 chapters

3:41

Kimi AI 2026-01-27

Kimi K2.5: 에이전트 룸과 멀티모달 코딩의 진화

Moonshot AI 창립자 즈힐린 양이 1조 파라미터 오픈소스 모델 Kimi K2.5를 공개한다.
에이전트/코딩/비전 역량을 통합하고, 화면 녹화만으로 코드를 재구축하는 기능을 선보인다.
단일 에이전트에서 "에이전트 룸"으로 전환해 전문화된 에이전트들이 병렬 작업하는 아키텍처를 소개한다.

Kimi K2.5 소개코딩과 디자인 감각오피스 스위트와 생산성에이전트 룸 아키텍처

4 chapters

31:59

All-In Podcast 2026-01-23

사티아 나델라가 말하는 AI 비즈니스 혁명

코파일럿·에이전트는 '채팅 → 액션 → 자율 에이전트'로 진화하며, 지식노동의 위임 방식과 정체성(권한/크레덴셜) 설계가 핵심이 된다.
마이크로소프트/링크드인 사례를 통해 역할 통합·평가(Evals) 중심 워크플로 등 "PC 이후 최대" 수준의 구조적 변화가 지식 작업과 제품 개발에 나타난다.
AI 경쟁·확산(디퓨전)·오픈AI 딜을 거치며, MS는 토큰 팩토리(Azure)·앱 서버/오케스트레이션·하이브리드(로컬+클라우드)로 AI 스택을 구축하고 기업 도입은 톱다운과 바텀업이 함께 진행된다.

코파일럿과 AI 에이전트의 진화MS의 매출 성장과 구조적 변화AI 경쟁의 치열함디퓨전(확산)과 미국 기술 스택 +2

6 chapters

53:40

Odd Lots (Bloomberg) 2026-01-21

기술 업계가 Claude Code에 열광하는 이유

Claude Code가 컴퓨터에서 직접 실행되며 파일/유닉스 접근과 메모리 외부화로 기존 도구와 차별화된다.
Copilot·Cursor·Codex 등 경쟁 도구와 비교하며, 권한 모델과 "에이전트 vs 페어 프로그래머" 철학 차이를 분석한다.
코딩 리터러시, 기업 조직/채용, SaaS·CRM·가격·락인까지 소프트웨어 산업 전반의 파급효과를 논의한다.

Claude Code와 AI 코딩 열풍Claude Code의 핵심 기술경쟁 도구 비교와 철학코딩 리터러시와 기업 영향 +2

6 chapters

52:19

CNBC 2026-01-20

데미스 하사비스 인터뷰: 구글 딥마인드와 AGI의 미래

구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스가 스케일링, 컴퓨팅, 에너지 제약 속에서 AGI를 향한 연구 방향을 설명한다.
AI의 사회적·경제적 영향과 위험(악용, 자율 에이전트) 및 책임 있는 확산·거버넌스 필요성이 핵심으로 다뤄진다.
구글 조직 재정비, TPU/GPU 전략, 파트너십(삼성·애플) 등으로 AI 제품·플랫폼 확산 경쟁 구도가 정리된다.

딥마인드 소개와 스케일링 법칙연산·에너지·효율 혁신과 AGI 리스크사회적 영향과 월드 모델AGI 거버넌스·국가 경쟁·버블 논의 +1

5 chapters

08:39

BBC World Service 2026-01-19

가정용 로봇: 공상 과학에서 현실로?

수십억 달러 투자와 AI 도약으로 가정용 도우미 로봇이 '현실'로 다가오고 있다.
완전 자율을 위해 원격조작·데이터 수집·안전·프라이버시 등 복잡한 과제가 남아 있다.
세탁물 접기·커피 만들기 같은 작업은 진전했지만, 범용 가정용 로봇 상용화 경쟁은 진행 중이다.

가정용 도우미 로봇의 도래Eggie - 원격조작에서 자율로Memo - 완전 자율 시연과 한계Sunday AI - 데이터 수집과 안전 +3

7 chapters

1:54:14

Nikhil Kamath - People by WTF 2026-01-19

Elon Musk: Nikhil Kamath와의 색다른 대화

AI와 로보틱스가 '초음속 쓰나미'처럼 모든 것을 바꿀 것이며, 미래에는 일이 선택 사항이 되는 포스트-워크 사회가 올 것이라 전망한다.
돈의 개념은 사라지고 에너지가 진정한 통화가 될 것이며, X를 통해 집단 의식을 연결하는 글로벌 타운 스퀘어를 만들고자 한다.
창업가에게는 가져가는 것보다 더 많이 만들어내고, 유용한 제품과 서비스를 제공하면 돈은 자연스럽게 따라온다고 조언한다.

X와 커뮤니케이션 방식집단 의식삶의 의미와 히치하이커 가이드투자할 가치가 있는 회사 +13

17 chapters

04:28

1X 2026-01-18

NEO가 스스로 학습하기 시작합니다: 1X 월드 모델

1X의 NEO는 월드 모델을 통해 어떤 프롬프트(음성/텍스트)든 자율적으로 행동 가능
인터넷 규모 비디오로 사전학습 후 로봇 데이터로 파인튜닝, 물리 법칙 기반으로 미래 행동을 시각화
기존 데이터 유무와 무관하게 새로운 작업에 일반화 가능, 스스로 데이터를 생성하며 학습하는 플라이휠 구축

월드 모델 소개: 자율적 행동의 시작학습 파이프라인과 미래 행동 시각화실시간 작업 수행 데모예측 불가능한 환경에서의 강점 +1

5 chapters

30:08

Y Combinator 2026-01-17

AI 버블의 진실: 2025년 AI 경제 현황

2025년 AI 경제가 레이어별로 안정화되며, 스타트업 아이디어 난이도도 정상화되는 추세다.
YC 배치 선호 모델이 OpenAI에서 Anthropic/Gemini로 이동하고, evals 기반 모델 교체가 표준이 되었다.
버블 논쟁보다 중요한 것은 인프라 과잉투자가 애플리케이션 레이어 기회를 열어준다는 점이다.

AI 경제 안정화와 아이디어 난이도 회귀YC 배치에서 모델 선호 변화AI 버블 논쟁과 인프라 과잉투자의 기회바이브 코딩이 거대 카테고리로 부상 +1

5 chapters

06:25

Every 2026-01-17

AI-Native 회사 구축 전략: Every의 2026 비전

Every는 아이디어(콘텐츠), 앱, 트레이닝 세 축으로 "AI 최전선의 유일한 구독" 구축을 목표로 한다.
글쓰기를 통해 미래를 명확히 하고, 부족한 것을 앱으로 만들며, 효과 있는 것을 가르치는 루프를 운영한다.
4분기까지 앱 생태계를 "에이전트들의 생태계"로 전환하고, 사람과 에이전트 모두를 위한 콘텐츠를 지향한다.

비즈니스 3축: 아이디어·앱·트레이닝2025 성과와 브랜드 포지셔닝4분기 전환: 에이전트 네이티브 생태계협업 운영과 고객 참여 확장

4 chapters

어떤 작업이든 수행하는 범용 로봇 훈련: Physical Intelligence

60:26

Sequoia Capital 2026-01-17

어떤 작업이든 수행하는 범용 로봇 훈련: Physical Intelligence

로보틱스의 병목은 하드웨어가 아니라 "지능"이며, 파운데이션 모델/엔드투엔드 학습이 이를 풀 열쇠라는 관점을 제시한다.
핵심 난제는 일반화와 성능(긴 꼬리)이고, 이를 위해 배포를 통한 데이터 루프와 "경험으로부터의 학습(RL)"을 강조한다.
VLM+액션 모델로 시작해 데이터 스케일링·가치 함수·지속적(에 가까운) 학습으로 확장하며, 특정 앱 회사로 수렴하는 함정을 피하려 한다.

지능 병목과 파운데이션 모델 미션일반화·배포와 데이터 경제성현재 아키텍처와 스케일링(데이터/모델)전통적 로봇 스택(인지·계획·제어)과 그 한계 +6

10 chapters

스탠포드 로보틱스 세미나: 물리 기반 PDE 프라이어를 활용한 로봇 모션 학습

53:01

Stanford Online 2026-01-16

스탠포드 로보틱스 세미나: 물리 기반 PDE 프라이어를 활용한 로봇 모션 학습

PDE(편미분방정식) 프라이어를 활용해 로봇 모션 플래닝에서 추론 효율, 학습 효율, 확장성을 동시에 달성하는 새로운 접근법 소개
Eikonal PDE를 신경망으로 풀어 이동 시간 함수(가치 함수)를 학습하고, 시간차 학습과 메트릭 학습을 결합해 고차원 로봇 시스템으로 확장
7~15 자유도 로봇 팔, 다중 모달 조작, 미지의 환경 매핑 등 실제 응용 사례와 기존 방법 대비 훨씬 빠른 학습·추론 시간 달성

모션 플래닝 문제 소개PDE 프라이어와 Eikonal 방정식신경망 구조와 시간차 학습추론 효율성과 성능 비교 +2

6 chapters

54:53

a16z 2026-01-15

모든 것이 10배 더 커지는 이유: a16z 공동창업자 대담

미디어/정보 환경이 중앙 통제에서 해방·다원화로 이동하며, Substack 같은 창작자 중심 모델이 가속한다.
공급 측 기술 변화(AI·클라우드)는 시장을 10배 이상 확장시켜 전통적 시장 규모 산정을 무력화한다.
a16z는 문화·평판·조직 설계로 창업자 자신감을 키우고, Z세대와 함께 장기적 비전을 구축한다.

미디어 생태계의 변화Substack 투자 이유Databricks와 10배 클라우드 승수AI를 보편적 문제 해결자로 +3

7 chapters

17:00

Davos 2025 2025-01-22

데미스 하사비스: 산업 시대보다 더 큰 AI 전환

제미니 3 출시 후 '코드 레드' 분위기에서 구글·딥마인드가 최전선 경쟁에 재진입했다.
AGI는 '인간의 모든 인지 능력'이며, 과학적 창의성·지속 학습·일관성 등 핵심 역량이 아직 부족하다.
AGI 이후 탈희소성 세계 가능성, 국제 CERN형 협력, LLM과 세계 모델의 미래가 논의된다.

구글·딥마인드 '코드 레드'와 제미니 3중국 경쟁과 AGI 기준일자리·경제 충격과 '재킷 지능'아이들·사회 적응과 변화 속도 +2

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