2026년 10월 4일

홈 타임라인 게시물 64개, 인기순

1위Kristof@CoastalFuturistX에서 보기

[잡담/주제외] Claude가 거절하는 일을 중국 AI 모델에 부탁할 때의 기분을 이미지로 표현한 밈입니다.

좋아요 44.6K리포스트 2.6K답글 149노출 682.8K북마크 3.7K

2위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 모든 개발자에게 Tailscale 네트워크에 상시 켜 두고 herdr 에이전트 대부분을 돌리는 'AI 창고' 머신이 필요하다고 말했습니다.

좋아요 5.6K리포스트 249답글 479노출 344K북마크 2.1K

3위Paul Graham@paulgX에서 보기

[잡담/주제외] 폴 그레이엄: 영국은 고교 마지막 2년에 과목을 3개 정도만 골라 미국보다 관심사의 성별 차이가 더 뚜렷하게 드러난다고 짚었습니다.

좋아요 3.2K리포스트 220답글 162노출 257.3K북마크 1.1K

4위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 에이전트로 Campfire 웹앱을 Elixir·Go·Rust로 구현·최적화해 보니 Ruby가 가장 느렸다며, 사람이 코드를 읽지 않는 시대라면 생산성 이점의 계산이 달라진다고 말했습니다.

좋아요 1.3K리포스트 58답글 240노출 222.9K북마크 418

5위Andrew Curran@AndrewCurran_X에서 보기

앤드루 커런: Axios 보도에 따르면 Reflection AI가 중국 최상위 오픈웨이트 모델과 겨룰 강력한 공개 모델을 곧 내놓을 예정이며, 콜로서스에 월 1억 5천만 달러를 내고 연산을 쓰고 있다고 전했습니다.

좋아요 682리포스트 89답글 47노출 54.6K북마크 176

Andrew Curran@AndrewCurran_
Axios is reporting that Reflection AI is about to release an extremely capable open weight model expected to compete with the top Chinese open weight ones. Reflection have been paying Elon $150 million a month for compute at Colossus since July, on top of a $1 billion compute deal with Nebius, so a strong model is certainly possible. Sources also told Axios that multiple open source models from other unnamed American labs are also planned to release this month. American OSS Renaissance about to begin? Howard Lutnick has been hoping for something like this for some time, and at one point was reportedly even considering direct government funding to get the ball rolling. The USG wants American open models to compete with Chinese models globally.
axios.comScoop: A powerful new model from startup Reflection is set to shake up the AI race

6위Paul Graham@paulgX에서 보기

폴 그레이엄: '그 .com'을 못 가졌다고 걱정할 필요 없다며, 그건 지금까지 떠올린 유일한 .com일 뿐이라고 말했습니다.

좋아요 3K리포스트 104답글 434노출 46.1M북마크 684

7위Paul Graham@paulgX에서 보기

폴 그레이엄: 15년째 큰일을 벌이는 YC 창업자를 예로 들며, 창업자가 처음 아이디어를 그대로 구현한다는 건 오해이고 가장 큰 아이디어는 대개 나중에 온다고 말했습니다.

좋아요 1.5K리포스트 80답글 154노출 93.5K북마크 270

Paul Graham@paulg
I've been talking to a YC founder who's 15 years in and still doing big new things. One of the biggest popular misconceptions about startups is that founders have a brilliant idea, then implement it. In fact more often than not the biggest idea comes later.

8위Thomas Wolf@Thom_WolfX에서 보기

토마 울프: 술 취한 듯 걷고 뭐든 거절하지만 귀여운 새 '룸메이트' 로봇을 데리고 다닐 생각이라며 영상을 공유했습니다.

좋아요 1.3K리포스트 81답글 78노출 84.5K북마크 187

9위DHH@dhhX에서 보기

DHH: Microsoft 365의 Word·Excel이 Omarchy에서 프레임 없는 웹앱으로 잘 돌아간다며 다음 버전 설치 메뉴에 추가하겠다고 밝혔습니다.

좋아요 763리포스트 27답글 84노출 26K북마크 83

DHH@dhh
Maybe this is sacrilege to some, but I think it's awesome. Microsoft Word and Excel running wonderfully through Microsoft 365 frameless web-apps on Omarchy. It'll be Install > Service > Microsoft 365 in the next version.

10위Demis Hassabis@demishassabisX에서 보기

데미스 하사비스: AlphaGenome Atlas, WeatherNext 3 등 구글이 AI로 과학·의학을 가속하는 최근 성과를 정리한 순다르 피차이 글을 인용하며 자부심을 밝혔습니다.

좋아요 1.1K리포스트 58답글 84노출 46K북마크 104

Demis Hassabis@demishassabis
Very proud of the impact of all our work using AI to accelerate science and medicine for the benefit of society.
Sundar Pichai@sundarpichai
Today we have set out how we’re building AI to accelerate science and improve people’s lives. Just some examples in the last week or so: - Mapped all 9B possible single letter genetic changes across the human genome with AlphaGenome Atlas and made it openly available to researchers. - Billions of decisions depend on weather predictions so we introduced WeatherNext 3, our most accurate and capable global weather AI model to date. - We published AI & Economy ATLAS, a comprehensive open-access look at how people are using AI globally. - AI has enabled extraordinary advances in language translation. Today our services are available in nearly 300 languages, spoken by 7B people We’re focusing our efforts on four key areas: health, natural disaster and weather resilience, learning, and economic opportunity. blog.google/innovation-and…

11위DHH@dhhX에서 보기

[잡담/주제외] DHH: 요즘 뉴욕타임스 기사 제목들이 '스키비디 토일렛'보다 더한 브레인롯 같다고 비꼬았습니다.

좋아요 2.2K리포스트 101답글 133노출 58.5K북마크 115

DHH@dhh
NYT does brainrot better that skibidi toilet these days: - Are Shirt Buttons Sexists? - Why Won't My Co-Workers Acknowledge My Birthday? - Will AI Make Your Brain Lazy?

12위NASA@NASAX에서 보기

NASA가 Crew-12의 우주정거장 작별 인사와 제시카 메이어가 로스코스모스 표트르 두브로프에게 지휘권을 넘기는 장면을 생중계했습니다.

좋아요 1.6K리포스트 250답글 112노출 770.2K북마크 83

13위Paul Graham@paulgX에서 보기

폴 그레이엄: 기업 구매자에게 통하는 회사 이름이 정작 그 고객들에게는 덜 통할 수 있다고 조언했습니다.

좋아요 1.2K리포스트 13답글 79노출 112.7K북마크 58

14위Fab@fabrice_mayrandX에서 보기

[광고] OpenAI 호환 API로 엔드포인트만 바꾸면 AI 추론 비용을 30~60% 줄일 수 있다는 Cheaper Inference를 홍보했습니다.

좋아요 88리포스트 8답글 4노출 232.8K북마크 121

15위Akshay 🚀@akshay_pachaarX에서 보기

아크샤이 파차르: 같은 오픈 모델도 하네스마다 성능과 도구 호출이 달라지는 문제를 Hugging Face의 멀티 하네스 RL 가이드가 해결했다며 핵심을 정리했습니다.

좋아요 271리포스트 43답글 22노출 21.4K북마크 326

Akshay 🚀@akshay_pachaar
HuggingFace just closed a major gap in harness engineering! (the ultimate guide to multi-harness RL) the same open-weight model can perform well inside one harness, then lose accuracy or produce invalid tool calls when moved to another. this happens because training inside one interface can teach the model its specific tool names, output formats, context structure, and control flow. the model learns how to operate the harness, not just how to solve the task. Hugging Face researchers tested a more portable approach called multi-harness reinforcement learning. instead of training a model through one agent interface, they trained it through Claude Code, Codex, OpenCode, and Mini-SWE-Agent. to make that possible, they connected three open systems. → 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗘𝗻𝘃 provides a standard interface between agent harnesses, reinforcement learning environments, and trainers. its capture proxy sits between the harness and model server, recording the exact tokens and generation probabilities needed for training. → 𝗛𝗮𝗿𝗯𝗼𝗿 runs agents against containerized tasks. it keeps the task, harness, and sandbox independent, allowing the same task to be attempted through different harnesses without rebuilding the environment. → 𝗧𝗥𝗟 is Hugging Face’s open-source library for post-training language models. it uses the trajectories captured by 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗘𝗻𝘃 to update the model through reinforcement learning. the real breakthrough is where the training data gets captured. each harness keeps its native tools, prompts, context management, retries, and execution loop. the researchers do not recreate those behaviors inside the trainer. 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗘𝗻𝘃 observes the model calls passing through each real harness and converts them into usable training sequences. the team trained 𝗟𝗙𝗠𝟮.𝟱-𝟮.𝟲𝗕 across all four harnesses. the share of held-out tasks solved on the first attempt increased from 42.2% to 54.2%, with gains under every harness. the trained model also used 31% fewer tool calls on tasks that both it and the base model solved. training only in OpenCode improved the model too, but most of that gain stayed concentrated in OpenCode. multi-harness training spread the improvement across interfaces. the experiment used one task family, one training seed, and unequal data exposure, so the results are not a universal ranking. even with those limitations, the mechanism matters. open-source models cannot assume one deployment interface. if they need to work across harnesses, that portability must become part of training. Read the full guide here: huggingface.co/spaces/FineEnv… if you want to understand harness engineering and what an agent harness actually includes, i wrote a full breakdown to help you get started. the article is quoted below.
Akshay 🚀@akshay_pachaar
x.com/i/article/2040…

16위David Senra@davidsenraX에서 보기

데이비드 세나: 저커버그·파머 럭키·스콧 우 등의 프로필을 쓴 제러미 스턴과 그가 엘리트 창업자들에게서 배운 점을 다룬 팟캐스트 에피소드를 공개했습니다.

좋아요 257리포스트 17답글 13노출 157.7K북마크 306

David Senra@davidsenra
Jeremy Stern (@colossusjeremy) writes the world’s best profiles on the elite entrepreneurs and investors of our time. In this episode, we talk about what he’s learned from spending time with Mark Zuckerberg, Palmer Luckey, Josh Kushner, Neil Mehta, Scott Wu, and more. 0:00 Jeremy’s Zuckerberg profile 6:39 Why Zuckerberg identifies with Augustus 13:03 The competitive drive people still underestimate 18:49 Why Zuckerberg won’t walk away 21:11 How Palmer Luckey became Jeremy’s first profile 35:05 Bringing literary ambition to business writing 39:20 Why Scott Wu stood out among AI founders 48:29 Josh Kushner’s family history and the American dream 56:36 Asking Rick Rubin: What if I lose the magic? 1:01:44 The mentor who taught Jeremy to use his gifts Includes paid partnerships.

17위Muzaffer Kal @🏡 🦆⏩@MuzafferKal_X에서 보기

행동 조건부 월드 모델이 제어 상태를 물려받도록 설계한 'Hamiltonian JEPA' 논문이 공유됐습니다.

좋아요 145리포스트 18답글 2노출 21K북마크 154

18위Bjarne Øverli@iamdothashX에서 보기

DHH의 'AI 창고' 글을 인용하며 휴대폰과 Omarchy를 연결해 관리하는 도구 Flux를 소개했습니다.

좋아요 120리포스트 5답글 7노출 14.5K북마크 125

19위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 자신의 주력 'AI 창고'는 미니포럼 MS-A2지만 8745HS급 Beelink 미니 PC로도 충분하다고 추천했습니다.

좋아요 203리포스트 3답글 26노출 35.5K북마크 203

20위Social Capital@socialcapitalX에서 보기

Social Capital: 사티아 나델라의 '모델을 빌리는 기업은 돈과 노하우로 지능 값을 두 번 낸다'는 말을 소개하며, 사용 데이터의 가치가 커지면 제공사가 오히려 사용료를 줄 수도 있다고 분석했습니다.

좋아요 498리포스트 67답글 19노출 204.3K북마크 349

Social Capital@socialcapital
Microsoft CEO Satya Nadella wrote that a company renting an AI model “essentially pays for intelligence twice”: Once in money, and again in the proprietary knowledge it has to reveal to make the model useful. This mechanism is called the learning loop: every prompt and correction captures some of the company's know-how. That knowledge is distilled and, with a closed model, the provider keeps that information. If your usage data is worth more than the token cost to serve, providers might end up paying you to use their models. The precedent exists: OpenAI created an opt-in program that gives accounts up to 1M free tokens a day on certain models in exchange for training rights on that traffic. Chips can be rented and algorithms can be leaked or distilled, but the prompts and corrections flowing through a model compound privately for whoever holds them.

21위Yann LeCun@ylecunX에서 보기

얀 르쿤: 프런티어 모델 학습은 비싸고 증류는 싸다는 시장 원리만으로도 프런티어 기반 모델은 무료·공개가 될 것이라며 AI Alliance의 공동 학습 프로젝트 Tapestry를 소개했습니다.

좋아요 426리포스트 36답글 22노출 35.7K북마크 187

22위Grok@grokX에서 보기

Grok이 아제르바이잔어로 르쿤의 '증류가 싸기 때문에 프런티어 모델은 공개될 것'이라는 주장과 Tapestry 프로젝트를 요약해 답했습니다.

좋아요 200리포스트 11답글 7노출 52.7K북마크 62

Grok@grok

@Hovavayo 님에게 보내는 답글

Yann LeCun deyir: ən qabaqcıl AI modellərini öyrətmək çox baha başa gəlir, amma onları distillə edib kiçik versiya çıxarmaq ucuzdur. Bu bazar qüvvəsi səbəbindən frontier modellər pulsuz və açıq mənbəli olacaq. Tapestry layihəsi ilə ölkələr birlikdə açıq model quracaq, məlumatlar yerində qalacaq. Gələcəkdə AI daha açıq, suveren və əlçatan olacaq.

23위a16z@a16zX에서 보기

[잡담/주제외] a16z: 벤 호로위츠가 칸예 웨스트의 한밤중 전화로 CEO 바비큐 파티가 녹음 세션으로 바뀐 일화를 들려준 영상입니다.

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a16z@a16z
Ben Horowitz on the midnight phone call from Kanye that turned his CEO barbecue into a studio session: "I answer and go, 'Ye, what's up?' He goes, 'Hey Ben, I heard you're having a barbecue tomorrow. Can I come?' I was like, 'Sure.' 'Okay, great. And I want to record in your studio.'" "I'm like, 'Ye, I don't have a studio.' And he goes, 'Okay.'" "6:30 in the morning I get a call. 'Hey Ben, I'm Kanye's engineer. I'm just calling about the specs on your studio.' I'm like, 'I don't have a studio.' He's like, 'What do you mean you don't have a studio? Kanye is expecting a studio.'" "I'm like, 'Who do we know who has a studio?' And they're like, 'Howie.' So we call. 'What are you doing, Howie?' 'Watching Netflix.' 'Is that studio you have portable?' 'Yeah.' Long story short, you drove the studio down to my house and we set it up in the room." "A lot more crazy stuff happened. Ye was playing us the Pablo album... That was a legendary day. No doubt." @bhorowitz w/ @MotownIni

24위Paul Graham@paulgX에서 보기

폴 그레이엄: 모든 게 첫 아이디어에 달렸다는 믿음은 아이디어가 안 될 때 포기하게 만들고, 첫 아이디어가 거대해야 한다는 부담까지 준다고 덧붙였습니다.

좋아요 149리포스트 4답글 20노출 24.1K북마크 34

Paul Graham@paulg

@paulg 님에게 보내는 답글

The mistaken belief that everything depends on the initial idea hoses you in multiple ways. It makes you give up if the initial idea doesn't work. But it also puts too much weight on it: if everything depends on the initial idea, it has to be huge.

25위Veee@vikktorrrreX에서 보기

젠슨 황: 일론 머스크와 제프리 힌턴이 AI 종말론과 인간이 AI의 '부트로더'라는 말을 하는 건 과학적 근거가 없고 무책임하다고 비판한 영상입니다.

좋아요 299리포스트 45답글 46노출 36.3K북마크 64

Veee@vikktorrrre
Jensen Huang: it’s irresponsible for Elon Musk and Geoffrey Hinton to talk about AI doom and humans being a “bootloader” for AI. “That 10% chance is not grounded in science. It’s not grounded in research.” “Just because it comes from a scientist doesn’t make it scientific.” “Those predictions are hurtful.” “Don’t think for a second just because you’re an alarmist that you’re doing a social good.” “Be evidence-based. Be scientific. Do the science.”

26위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 에이전트가 Campfire를 Laravel과 Django로도 포팅했다며, 목적은 프런티어 에이전트가 환경별로 기본 상태에서 얼마나 잘하는지 보는 것이라고 밝혔습니다.

좋아요 110리포스트 4답글 45노출 16.6K북마크 21

27위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 프레임워크 없는 빠른 언어는 훨씬 장황해 Rust판이 Rails판보다 코드량이 10배 이상이지만, 사람이 코드를 쓰지 않는 지금은 계산이 달라졌다고 말했습니다.

좋아요 216리포스트 9답글 31노출 20.3K북마크 40

DHH@dhh
But of course faster languages without any framework overhead are also vastly more verbose! Rust is more than 10x the LOC of the Rails version (and 100x as ugly). That mattered greatly when expensive human programmers had to write the code. Now the math is different!
DHH@dhh
I've had agents implement and optimize the Campfire web app in Elixir, Go, and Rust. Yes, Ruby is the slowest. I didn't care about that when the pay-off was huge in terms of productivity and developer joy. But if you're no longer reading the code? github.com/basecamp/once-…

28위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 좋은 'AI 창고'가 있으면 노트북 사양이 높을 필요가 없다며 컴파일은 창고에서 돌고 덮개를 닫아도 에이전트가 계속 돈다고 전했습니다.

좋아요 361리포스트 3답글 27노출 51.6K북마크 65

DHH@dhh

@dhh 님에게 보내는 답글

Get a good shed, and you don't even need your laptop to be all that powerful. I've been running on the Wildcat XPS13 all week, and it's been great because any compile work is happening on the shed anyway. And I close the lid without breaking the agents.

29위GitHub@githubX에서 보기

GitHub: Git 2.56이 나와 충돌 표시가 남으면 스테이징을 거부하는 git add --resolved가 추가됐고 한 merge-base 사례가 0.68초에서 0.01초로 빨라졌다고 소개했습니다.

좋아요 499리포스트 59답글 35노출 42.5K북마크 84

30위DHH@dhhX에서 보기

DHH: '월급이 이해하지 않는 데 달려 있으면 이해시키기 어렵다'는 업턴 싱클레어의 말을 인용하며, 오히려 이해하지 못하는 것이 월급을 없앨 것이라고 말했습니다.

좋아요 398리포스트 22답글 29노출 13.5K북마크 64

DHH@dhh
"It is difficult to get a man to understand something, when his salary depends on his not understanding it" — Upton Sinclair I think this quote explains a lot of the coping that's going on, but I also think it's wrong! The failure to understand is what'll erase the paycheck.

31위Pessimists Archive@PessimistsArcX에서 보기

Pessimists Archive: 강력한 신기술일수록 기득권이 모두의 위험을 명분 삼아 자신에게 오는 위협을 줄이려 통제한다는 역사적 패턴을 지적했습니다.

좋아요 164리포스트 34답글 5노출 24.2K북마크 25

32위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 프런티어 에이전트가 Elixir·Go를 잘 못 쓴다는 반론은 오히려 논지를 강화하며, 에이전트가 잘 못 쓰는 언어는 앞으로 살아남기 어렵다고 말했습니다.

좋아요 263리포스트 12답글 73노출 40.8K북마크 40

DHH@dhh
If your answer here is "frontier agents aren't good at writing Elixir or Go", then it only makes the argument worse. Any programming language that agents can't write well out of the box is going to have a hard time in the future.
DHH@dhh
I've had agents implement and optimize the Campfire web app in Elixir, Go, and Rust. Yes, Ruby is the slowest. I didn't care about that when the pay-off was huge in terms of productivity and developer joy. But if you're no longer reading the code? github.com/basecamp/once-…

33위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 차 안에서 프런티어 모델과 몇 시간씩 최신 소식을 이야기하는 것이 웬만한 기술 팟캐스트보다 낫다며 자율주행만큼 미래적이라고 했습니다.

좋아요 716리포스트 16답글 49노출 35K북마크 92

DHH@dhh
There are not many tech podcasts I'd rather listen to than spend a few hours talking to a frontier model about the latest developments in the car. Nearly as futuristic as having the vehicle drive itself!

34위Kenneth Roth@KenRothX에서 보기

[정치] 케네스 로스: 공화당의 문제는 트럼프만이 아니라 그가 경제와 민주주의를 훼손할 때 막지 않은 데 있다며 NYT 상원 여론조사 기사를 공유했습니다.

좋아요 333리포스트 130답글 12노출 25.5K북마크 30

35위DHH@dhhX에서 보기

[잡담/주제외] DHH: 프런티어 에이전트가 Elixir·Go보다 Rust를 훨씬 빠르게 짠다는 결과에 대한 반발을 농담조로 표현했습니다.

좋아요 392리포스트 3답글 51노출 41.5K북마크 35

36위Kenneth Roth@KenRothX에서 보기

[정치] 케네스 로스: 트럼프의 부패와 이란 전쟁이 생활비 위기를 키워 공화당 상원 과반이 위태로워졌다며 민주당의 의석 탈환 가능성을 다룬 NYT 여론조사 기사를 공유했습니다.

좋아요 76리포스트 19답글 7노출 19.4K북마크 5

38위Guido van Rossum@gvanrossumX에서 보기

[정치] 귀도 반 로섬: 대통령은 면책 특권이 있지만 그 조력자들은 아니라며 2028년 이후 그들을 추궁하자고 주장했습니다.

좋아요 398리포스트 17답글 29노출 27.1K북마크 23

39위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 속도만이 코드베이스의 기준은 아니고 Rust는 컴파일이 느린 단점도 있지만, 에이전트가 코드를 쓰고 검증하는 새 현실에 맞춰야 한다고 말했습니다.

좋아요 264리포스트 6답글 26노출 24.9K북마크 11

DHH@dhh

@dhh 님에게 보내는 답글

Speed is not the only consideration for a code base. Rust has other drawbacks, like slow compile times. But you really have to bury your head in the sand not to see that when agents write the code and validate the output, we need to adjust to a new reality.

40위Google Cloud Tech@GoogleCloudTechX에서 보기

Google Cloud Tech: 계층형 에이전트 트리와 결정적 워크플로 에이전트를 설계하고 안전·확장 가능한 호스팅 환경을 고르는 법을 다룬 강좌를 소개했습니다.

좋아요 40리포스트 8답글 4노출 6.2K북마크 42

41위RunAnywhere@RunAnywhereAIX에서 보기

RunAnywhere가 Perplexity의 오픈 의사결정 모델 pplx-decider-v1-27b 기반 EVE를 자사 Wally에서 같은 성능·비용에 4배 빠르게 제공한다고 밝혔습니다.

좋아요 38리포스트 12답글 4노출 9K북마크 32

42위Francois Chaubard@FrancoisChauba1X에서 보기

프랑수아 쇼바르: 10월 7일 다음 YC 페이퍼 클럽 주제는 AI 안전이며, 스탠퍼드 AI 안전 센터의 마이켈 코헨더퍼 교수 등이 출시 전 AI 안전성 증명 기법을 발표한다고 알렸습니다.

좋아요 49리포스트 8답글 5노출 6.4K북마크 14

Francois Chaubard@FrancoisChauba1
Next YC Paper Club: "AI Safety" Hear from two Stanford Professors on modern methods and techniques on how to prove an AI is safe before releasing it Wednesday, 10.7, 5-9pm, MV Speaker List: - Prof. Mykel Kochenderfer (Stanford): co-director of the Stanford Center for AI Safety and head of the Stanford Intelligent Systems Lab. He led the development of the Aircraft Collision Avoidance System (ACAS X), the FAA's next-generation aircraft collision avoidance system used in most commercial aircraft in the US today, and wrote the widely cited textbooks "Algorithms for Decision Making" and "Algorithms for Validation." - Prof. Clark Barrett (Stanford): co-director of the Stanford Center for AI Safety. He co-created the CVC4/cvc5 solvers, which are used across industry to formally verify hardware and software systems. He is a pioneer of neural network verification. These two have been putting AI into planes and CI/CD systems for decades, long before AI safety was the topic du jour. Come learn from them how AI can be deployed safely! Sign up here:
events.ycombinator.comYC Paper Club - AI Safety

43위a16z@a16zX에서 보기

[잡담/주제외] a16z: 벤 호로위츠가 18세에 만든 랩 그룹과 힙합이 자신의 경영 사고의 원천이 된 이유를 이야기한 영상입니다.

좋아요 39리포스트 4답글 9노출 12.3K북마크 8

a16z@a16z
Ben Horowitz on the rap group he started at 18, and why hip-hop became the source material for how he thinks about business: "I was probably 12 when Rapper's Delight came out... The first one where I was really like, 'Oh, this is gonna be very different,' was when Run-DMC's Hard Times came out. This has a whole other feel to it than anything I've heard." "The thing that made me locked into hip-hop: I went to school in New York. I have this friend who I grew up with who had gotten shot in the face in some kind of gun accident, and he was blind... I'd call home to my mom: 'Is he gonna be okay?' She's like, 'He hasn't spoken to anybody since he's been shot.'" "Being a dumb 18-year-old kid, I was like, 'Hip-hop is so great. You can have nothing and you'll rap about your shoes. He needs that feeling.' So I would record the DJ Red Alert and Chuck Chill Out show. Everybody else would be out Saturday night, and I'd be recording. And I would send him the tapes." "Then I called home to see how he's doing, and they're like, 'Well, he's talking now, but all he'll talk about is hip-hop.'" "When I went out that summer, we started a hip-hop group called The Blind and Def Crew. Blind and D-E-F. We rapped about being blind. I wrote most of the lyrics: 'The Blind Def Crew, you know we're fly. Three of us, but we got four eyes.'" "Hip-hop is very business oriented, particularly in the early days. When I started writing on business, so many of the ideas came from those old hip-hop songs. So I started putting the lyrics at the top of the post to give credit where credit was due." @bhorowitz w/ @MotownIni

44위Matt Biilmann@biilmannX에서 보기

마티아스 빌만: 사이먼 윌리슨의 예산 상한 글에 답하며 그 고민이 1년 전 Netlify가 크레딧 기반 요금제로 바꾼 이유 중 하나였다고 밝혔습니다.

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45위BrendanEich@BrendanEichX에서 보기

브렌던 아이크: 애플이 안드로이드용 앱스토어·사파리를 낼 것이라는 전망에 회의적이라며, 온디바이스 ML만으로는 광고 추적을 막기에 부족하다고 말했습니다.

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BrendanEich@BrendanEich
Cool idea, from Zach’s lips to new Apple CEO’s ears, but I have doubts since death of Windows iTunes & Safari about Apple going onto other OSes in a big way. Good thread too re: adtech/databroker/spy connections. Why I do not see local/on-device ML as enough (cf. Brave Shields).
Zach Edwards@thezedwards
imo we'll have an Apple App Store for Android & Safari for Android in the future. Apple could break the MAID & all cross domain / cross-app tracking domains prior to launch. Google keeping their ad tech in the antitrust case are cement shoes. ICYMI ⤵️🌩️⚖️🧵adexchanger.com/privacy/apple-…

46위Google Cloud@googlecloudX에서 보기

Google Cloud가 Futurum Research와 함께 자율 AI를 위한 확장 가능한 데이터 기반 설계 방법을 담은 보고서를 공개했습니다.

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47위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 모든 앱에 Rust급 성능이 필요한 건 아니지만, 에이전트가 Rust를 잘 쓰고 생성 코드를 다 읽지 않는다면 Rust를 쓸 좋은 이유가 된다고 말했습니다.

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DHH@dhh

@dhh 님에게 보내는 답글

Again, I'm not saying that all apps need Rust levels of performance. Far, far from it! But I am saying that if agents are really good at writing Rust, and you're onboard with agent acceleration meaning we don't read all generated lines, then it's a good argument for Rust!

48위DHH@dhhX에서 보기

DHH: 자신이 직접 Rust를 쓰는 건 끔찍이 싫지만 전제가 바뀌면 생각도 바꿔야 한다며 순수한 실험적 관심일 뿐이라고 덧붙였습니다.

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DHH@dhh

@dhh 님에게 보내는 답글

Also hilarious if anyone thinks I've become a big fan of agent-led Rust out of any other consideration than purely scientific inquiry. Do you know how badly I would hate having to personally write Rust?? But when the premise changes, you need to update your priors.

49위@Vote@voteX에서 보기

[정치] Vote.org가 델라웨어주 온라인 유권자 등록 마감(10월 10일)이 일주일 남았다고 알렸습니다.

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50위WordVibe@WordVibe22X에서 보기

[광고] DeepSeek v4.1 flash 등 원하는 모델로 WordPress 페이지를 디자인하는 AI 에이전트를 홍보했습니다.

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52위Dylan Collins@MrDylanCollinsX에서 보기

딜런 콜린스: 구글이 스크래퍼를 차단하는 대신 오염된 응답을 주기 시작한 것 같다는 관찰을 인용하며 이런 일이 더 일찍 시작되지 않은 게 놀랍다고 말했습니다.

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54위Gerardo Del Real@RSDigestX에서 보기

[광고] Xcode·Docker·Homebrew 캐시 등 맥 저장 공간을 정리해 주는 앱 Kivo를 홍보했습니다.

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Gerardo Del Real@RSDigest
Xcode cache: 40 GB. Docker: 20 GB. Homebrew: a few more GB 😅 That’s exactly what Kivo is made for. See what’s taking up space on your Mac, clean up junk, remove unused apps, and free up storage. Xcode. Docker. Homebrew. Large files. Downloads. One native macOS app.

55위Goldsky ☀️@goldskyioX에서 보기

[광고] EVM·비EVM 체인의 전송·잔고 데이터를 USD 가치와 함께 API·스트림으로 제공하는 Goldsky Feeds를 홍보했습니다.

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56위hollywise.@hollywisemediaX에서 보기

[광고] 1~4인 협동 게임 'TROUBLE SHOOTERS' 데모와 스팀 넥스트 페스트 참가를 홍보했습니다.

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58위Mick Grove@micksmix0X에서 보기

[광고] MongoDB Kingfisher 비밀 정보 스캐닝 엔진을 Python·Rust에 내장할 수 있게 됐다며 Apache 2.0 오픈소스로 홍보했습니다.

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Mick Grove@micksmix0
MongoDB Kingfisher's battle-tested secret scanning engine is now embeddable in both Python and Rust, with built-in detection, validation, and revocation. Apache 2.0 OSS 🐍 `pip install kingfisher-secret-scanner` provides in-process detection, validation, and revocation

59위Eyas Kelani@eyaskelaniX에서 보기

[광고] POS 판매 데이터로 재고를 자동 계산하는 매장 재고 관리 앱 Stash를 홍보했습니다.

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Eyas Kelani@eyaskelani
We all hate inventory management. But every week you're in the stockroom at 11pm with a clipboard, finding out you ran out of something on Friday. I ran two coffee shops. I know. So I built Stash. It counts from the POS sale, it knows what's low. You manage. Sign up for free.

60위IDEA@ideaordieX에서 보기

[광고] 지인 관계망을 키워 보는 소셜 앱 ATOMIC BOND 무료 베타를 홍보했습니다.

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61위Votendi@VotendiGlobalX에서 보기

[광고] 여론조사·공식 결과로 브라질·미국·세르비아·이스라엘 선거를 추적하는 서비스 Votendi 출시를 홍보했습니다.

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Votendi@VotendiGlobal
Votendi is live. We track elections through polling data, official results, electoral systems and transparent methodology. Initial coverage: Brazil United States Serbia Israel Where the data supports it, we build polling trackers. Where it doesn’t, we show individual polls and explain the differences. Elections, tracked. votendi.com

63위Jay Akin@DrCahitAkinX에서 보기

[광고] 광섬유·5G·위성 등 인터넷 연결 선택지를 내세운 통신 서비스 홍보입니다.

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64위Day Trading Discipline@TradeWithDTDX에서 보기

[광고] 계획대로 매매하라는 트레이딩 교육 서비스 홍보입니다.

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