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3건 · "LinkedIn"조건 지우기 ×
001▲ 120 · 댓글 131LinkedIn의 가짜 프로젝트 문화, 1시간 반이면 충분하다LinkedIn의 피드는 실제 가치 없는 프로젝트로 가득한데, 손 제스처 인식, 포트홀 감지 등 컴퓨터 비전 프로젝트가 반복되고 있다.스타트업 · 비즈니스 · LinkedIn Larpmaxxing
LinkedIn의 가짜 프로젝트 문화, 1시간 반이면 충분하다
Key PointLinkedIn에서 보이는 기술 프로젝트는 실질적 개선 없이 반복되는 '가짜 활동'이며, 저자가 직접 만든 예시를 통해 이런 '전문가' 포스팅이 얼마나 쉽고 무의미한지 보여주기 때문입니다.
핵심 요약
- LinkedIn의 피드는 실제 가치 없는 프로젝트로 가득한데, 손 제스처 인식, 포트홀 감지 등 컴퓨터 비전 프로젝트가 반복되고 있다.
- 이들 프로젝트는 대부분 튜토리얼을 따라 만들었거나 단순히 멋져 보이려는 목적이며, 실제 실용성이나 개선 의지가 없다.
- 저자는 LinkedIn의 'YOLO 프로젝트 감지기'를 직접 만들어봤는데, 데이터 수집(스크린샷 200장)부터 모델 학습까지 총 1시간 30분이 걸렸다.
전체 요약 8문장 읽기 →AI · 머신러닝 · MicroLLM Lab – Try 7 tiny LLM's in the browser
브라우저에서 초소형 LLM 7개 벤치마크하기
Key Point개발자가 자신의 기기에서 경량 모델의 실제 성능을 측정하고 검증할 수 있는 오픈 벤치마크 도구이며, 모든 계산이 로컬에서 이루어져 프라이버시도 보호된다.
핵심 요약
- MicroLLM Lab은 브라우저에서 직접 7개의 작은 언어 모델을 실행하고 성능을 측정하는 실험 플랫폼이다.
- 정확도는 정규식·토큰 기반 객관식 검사로 측정하며, 135M 규모 모델도 테스트할 수 있다.
- 피크 속도(가장 빠른 단일 테스트)와 지속 속도(256토큰 연속 디코딩)를 분리해 측정해 실제 사용 환경을 반영한다.
전체 요약 7문장 읽기 →웹 · 프론트엔드 · Attention is all you have
우리의 주의력을 빼앗는 알고리즘, 의도적 인터넷으로 돌아가자
Key Point알고리즘 추천이 일상의 대부분을 점령한 시대에, 의도적으로 정보를 선택하는 습관을 어떻게 되찾을 수 있는지 보여준다.
핵심 요약
- Tetris 효과처럼 오랫동안 집중하는 것이 우리의 생각을 형성하지만, 현재 우리의 주의력 대부분은 기업 알고리즘이 결정한다.
- YouTube, Spotify, LinkedIn 등 주요 플랫폼은 추천 알고리즘으로 광고 클릭을 늘리기 위해 우리가 원하지 않는 콘텐츠를 노출시킨다.
- Reddit 같은 커뮤니티도 LLM 봇과 트롤이 가득해 신뢰할 수 없게 됐다.
전체 요약 6문장 읽기 →