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삼성 HBM 납품 오보. 외인들만 또 주식 벌어가
- 관련게시물 : '삼성전자, 엔비디아에 HBM 납품' 오보한국산 갤럭시 저능아들이 삼성이 엔비디아에 HBM 납품한다고 외신 떴다고 호재 떴다고 삼성 주식 사더니?오보였네? 그럼 그 동안 주가 흐름은? ...미친..... 외신에서 삼성이 엔비디아에 HBM 납품 테스트 성공했다는 보도가 뜸. 갤럭시 한국인은 그걸 듣고 바로 삼성 주식 사들임. 외국인들은 가격 오른 삼성주식을 빠르게 모두 팔아치움.그리고 그 보도가 오보였다고 정정보도 나옴. 아니.. 엔비디아 CEO 젠슨황이 공식적으로 삼성과 거래 끊겠다고 발표했는데 그 직후에 외신에서 삼성이 엔비디아 HBM 테스트 통과했다고 보도 나오면 CEO 젠슨황 말하고 외신 기레기 말 중에 누구 말이 더 신빙성이 있냐? 갤럭시 저능아들은 논리적인 사고가 안되나. 현재 삼성 기술력 수준으로 엔비디아 품질테스트 통과한다는 게 현실성 있는 말이냐?그런데도. 저능아들은 이번에도 '또' 비현실적인 오보를 보고 그거에 기고만장해서는 돈 날리고 있네. 저게 사람의 지능이냐
작성자 : SK하이닉스고정닉
방구석 파일럿들을 위해 써보는 전투기가 나는 원리(쉬움)
보통 양력이라고 하면 베르누이의 법칙이니 뭐니 하면서 유체의 속도가 빨라지면 압력이 감소하고- 등등의 이야기들이 나오지만,'비행기가 어떻게 하늘을 나는 것이냐'를 이해하는 데에는 그렇게 깊게 들어갈 필요가 없음양력이 발생하는 이유는, 날개가 공기를 아래로 밀어냈기(deflected) 때문에 그 반작용으로 날개가 위로 상승하는 것인데,베르누이의 법칙 같은 건 날개가 '어떻게 공개를 아래로 밀어내느냐'에 관한 이야기라서, 직접 항공기 디자인을 할 게 아닌 이상 거기까지 알 필요는 없음(만약 위의 설명이 마음에 안 든다면 '공기의 흐름이 아래로 휘어진다'고 이해해도 괜찮음. 여기서 베르누이의 법칙과 작용-반작용은 같은 현상에 대한 두 설명일 뿐임)그게 납득이 가지 않는다면, 날개와 날개 주변을 가리고 보면 됨저 블랙박스 안에서 일어난 일은 모르지만 결과적으로 공기의 흐름이 아래로 밀려났잖음?그러면 그 반작용으로는 당연히 블랙박스 안의 무언가가 위로 올라가야 하는 거임.'날개 위쪽이 볼록해서 공기가 더 먼 길을 지나가야 하고 그럼 공기의 속도가 빨라져서 날개 윗면의 양력이 낮아지는데' 같은 설명은 굳이 신경쓸 필요가 없음저 논리대로면 배면비행하는 전투기나, 납작한 날개를 가진 종이비행기는 날 수 없는 거임아무튼 작용-반작용의 법칙으로 인해 공기를 아래로 밀어낸 만큼 날개가 양력을 받는다는 걸 납득했으면,날기 위해서 만들어진 '날개'가 어떻게 그 양력을 효율적으로 만들어내는지를 얘기할 차례임우선 글라이더를 예로 들어보자글라이더가 활공을 할 때, 글라이더는 위치에너지를 운동에너지로 바꾸고, 그 운동에너지를 소모해서 양력을 얻는다고 볼 수 있음글라이더는 공기를 통과하면서 정지해있던 공기를 아래로 밀어내게 되는데, 이때 공기를 아래로 밀어내면서 작용-반작용의 법칙에 따라 양력을 받게 됨중요한 부분은 여기인데, 여기서 글라이더가 작용-반작용의 법칙, 즉 운동량 보존의 법칙에 따라 받는 힘은 공기의 운동량 변화로 인해 받는 거임.그런데 운동량의 계산식은 질량*속도인데 반해, 운동에너지의 계산식은 1/2*질량*속도^2라는 부분이 문제가 됨운동량과 운동에너지는 둘 다 질량에 비례하지만, 운동량은 속도에 비례하는 반면 운동에너지는 속도의 제곱에 비례함즉, 1의 공기가 10의 속도로 움직일 때의 운동량은 10이고 운동에너지는 50이지만,2의 공기가 5의 속도로 움직일 때는 운동량은 똑같이 10인데 운동에너지는 그 절반인 25라는 거임그러니까 다른 말로 표현하면, '적은 양의 공기를 빠르게 밀어내서 양력을 얻는 것'보다, '많은 양의 공기를 천천히 밀어내서 양력을 얻는 것'이 더 효율적이라는 얘기임바로 저걸 위해서 글라이더는 굉장히 큰 날개를 가짐.다른 건 다 똑같지만 길이만 차이가 나는 두 날개가 동일한 속도로 비행할 때,큰 날개는 많은 공기를 낮은 속도로 밀어내서 적은 운동에너지를 소모하고도 충분한 양력을 얻는 반면에작은 날개는 밀어낼 수 있는 공기가 적은 만큼 이를 빠르게 밀어내야 충분한 양력을 얻을 수 있고, 이를 위해선 운동에너지의 소모가 커지는 거임여기서 공기를 빠른 속도로 밀어내려면 날개의 받음각을 늘리는 방법이 있고, 운동에너지는 항력이 커지는 등의 방식으로 소모가 됨날개는 아니지만, 저 원리를 그대로 이용한 게 바로 터보팬 엔진임기존 제트엔진은 적은 양의 공기를 빠르게 배출해서 추력을 얻었지만, 터보팬 엔진은 엔진의 힘으로 전방의 팬을 돌려서 더 많은 양의 공기를 천천히 밀어냄으로서 효율을 늘림저 밀어내는 공기의 양의 비율은 바이패스비라고 하는데, 팬을 통해 밀어내는 공기가 늘어날수록, 즉 바이패스비가 늘어날수록 엔진의 효율이 늘어나지만 고속에서의 성능이 떨어짐날개의 경우에는, 헬리콥터가 저 원리를 이용했다고 할 수 있음헬리콥터, 즉 회전익기의 날개는 위에서 빙빙 돌아가는 저 블레이드인데 굉장히 크지? 한정된 엔진 힘으로 헬리콥터가 이륙하기에 충분한 양력을 얻으려면, 커다란 날개를 써서 많은 양의 공기를 밀어내야 한다는 얘기임다시 고정익 항공기로 돌아가서, 저런 프롭기는 헬리콥터처럼 수직비행을 하지는 못하지만 대신 수평비행을 통해 비행하기에 충분히 큰 양력을 생성할 수 있음헬리콥터는 커다란 날개를 제자리에서 빙글빙글 돌리면서 많은 양의 공기를 아래로 밀어내는 반면, 고정익 항공기는 고정된 날개를 가지고 공기를 빠르게 가르면서 많은 양의 공기를 아래로 밀어낸다는 얘기임어떤 면에선 이게 헬기보다 훨씬 효율적이지. 헬기는 기름 퍼먹는 엔진으로 로터를 제자리에서 마구 돌려대야 간신히 호버링이 가능한데, 고정익기는 그냥 비행을 하면서 자연스럽게 수평 방향으로의 이동도 하게 되니까 말이야아무튼 바로 이 때문에 고정익 항공기가 이륙을 하려면 먼저 충분한 속도를 쌓아야 하는 거임. 그래야 짧은 순간에 많은 양의 공기를 가르고 지나가면서 양력을 효율적으로 만들 수 있으니까날개가 어떻게 효율적으로 양력을 만드냐에 대한 답이 나왔으면, 비행기마다 날개의 형상이 다른 이유도 짐작할 수 있음위에선 설명의 편의를 위해 다른 얘기들을 싹 뺐지만, 비행기의 속도가 빠를 수록 받는 항력도 늘어나는데 큰 날개는 큰 양력을 만들 수 있지만 큰 항력을 만드는 원인이기도 하거든요즘에는 컴퓨터로, 옛날에는 무수히 많은 종이와 연필과 계산자를 가지고 비행기의 용도에 따른 최적의 날개 형상과 크기를 결정함공기가 희박한 고고도에서 최대한 효율적으로 양력을 만들어야 하는 U-2는 길고 커다란 날개를,요격을 위해 초음속으로 빠르게 비행하게 될 F-104 같은 경우에는 작은 날개를 다는 식임.흔히 말하는 '익면하중'이 이걸 간단하게 나타냄. 익면하중이 낮다는 건 무게에 비해 큰 날개를 가졌다는 거고, 이는 즉 느린 속도 혹은 적은 받음각으로도 무게를 버틸 수 있는 양력을 얻을 수 있다는 얘기임반대로 익면하중이 높다면, 속도를 올리거나 높은 받음각을 가져야 기체를 띄우기에 충분한 양력을 얻을 수 있겠지? 대신 날개가 작으니까 고속에서의 항력은 줄어들거고.드디어 전투기 얘기로 좀 돌아가는 것 같은데, 워 썬더 같은 뱅기 게임을 해본 사람들이라면 한번쯤 생각해봤을 '왜 슈퍼프롭들은 선회력이 옛날 전투기보다 구릴까?'라는 의문에 대한 답도 여기서 나옴.날개란 흔히 양력을 만드는 장치라고 말하지만, 좀 더 정확히 말하자면 '익면 상방으로의 힘을 발생시키는 장치'라고 표현하는 게 나는 옳다고 봄(그 힘을 양력이라고 부르지만).비행기는 자동차랑 다르게 발 디딜 곳 없는 공중을 날아다니는 물건이고, 이는 즉 방향을 전환하려면 몸뚱이 방향만 돌리는 게 아니라 실제 진행 방향도 그쪽으로 돌려야 한다는 뜻임(사실 자동차도 시속 300km로 밟다가 갑자기 핸들 꺾으면 진행 방향으로 미끄러지긴 함)그러면, 전방으로 잘 날던 기체를 한쪽으로 돌리려면 어떻게 힘을 줘야 할까? 기수를 90도로 돌린 다음 엔진 힘으로 돌려야 할까?답은 바로 '날개'임, 수직 방향으로 작용하는 힘을 만들어서 중력을 극복하고 날 수 있는 게 날개라면, 그걸 살짝 기울이면 당연히 그 힘이 수평 방향으로도 작용할 수 있겠지?이걸 흔히 '뱅크각'이라고 표현하고, 비행기는 저런 식으로 기체를 기울여서 방향 전환을 함.다른 방식으로 방향 전환이 불가능한 건 아니지만, 기체의 운동에너지를 최대한 보존하면서 할 수 있는 가장 효율적인 방향 전환이 저 방식이라는 얘기지.그렇기 때문에, 높은 선회력을 가진 비행기는 (중량에 비해)큰 날개를 가지고 있음.날개가 크다는 건 즉 더 많은 양력을 효율적으로 발생시킬 수 있다는 얘기고, 날개가 작은 비행기에 비해서 더 선회를 잘, 그리고 지속적으로 할 수 있다는 얘기임초기의 전투기들은 선회전이 주였기 때문에 중량에 비해 큰 날개를 가지게 되었고, 이를 극단적으로 늘린 게 1차대전 시기의 복엽기, 삼엽기들임.하지만 큰 날개 때문에 항력이 늘어났고, 저속에서의 선회력은 좋을지언정 고속 성능은 기대할 수가 없게 되었음반대로, 2차대전때 주로 사용한 기종은 단엽기인데, 엔진 힘이 갈수록 늘어나면서 선회전보다는 속도를 활용한 에너지 파이팅이 주가 되었기 때문에 고속에서의 성능을 보장할 수 있는 단엽기로 추세가 변하게 됨이걸 간단하게 표현하자면, 초기형 스핏파이어와 후기형 스핏파이어는 익면적은 비슷하지만 무게는 2톤에서 3.2톤으로 대폭 늘어났고, 엔진 출력도 1천마력에서 2천마력으로 배는 늘어남.암만 엔진 힘이 두배라도 익면하중이 50% 이상 늘어났으니 최초의 선회 두어 번은 초기형 스핏파이어가 압도적으로 잘 할 수밖에 없는 거임반대로 최고 속도는 580kph에서 730kph로 대폭 늘어나고, 상승력도 11m/s에서 21m/s로 대폭 늘어난 덕에 동등한 실력의 두 파일럿이 싸운다면 후기형을 탄 파일럿이 넘쳐나는 에너지를 통해 압도적으로 승리를 거둘 수 있고.아무튼, 글이 괜히 길어졌는데, 흔히 비행기 양력 관해서 얘기가 나올 때 '어째서 프롭기는 수평으로는 비행이 가능하면서 수직으로 수직이착륙은 불가능한가? 똑같은 엔진으로 똑같은 추력을 내는 게 아닌가?'라는 질문에 대한 답을 찾기가 힘들어서 그 부분을 중점적으로 써봤음사실 전투기 전투기동 관련된 글을 쓰고 싶었는데 기초부터 쓰려다 보니 이렇게 되버렸네 ㅠㅠ
작성자 : 깃털맛고정닉
오픈AI 신모델 o3-mini
2025년 1월 31일OpenAI o3-mini비용 효율적인 추론의 한계를 넓히다.OpenAI는 오늘 ChatGPT와 API에서 모두 사용 가능한 추론 시리즈의 최신 모델이자 가장 비용 효율적인 모델인 OpenAI o3-mini를 출시합니다. 2024년 12월에 미리 공개되었던 이 강력하고 빠른 모델은 소형 모델이 달성할 수 있는 범위를 확장하여, OpenAI o1-mini의 저렴한 비용과 낮은 지연 시간을 유지하면서도 탁월한 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 역량을 제공합니다. 특히 과학, 수학, 코딩 분야에서 뛰어난 강점을 보입니다.OpenAI o3-mini는 함수 호출, 구조화된 출력, 개발자 메시지와 같이 개발자들이 가장 많이 요청했던 기능들을 최초로 지원하는 소형 추론 모델로, 출시와 동시에 바로 프로덕션 환경에 투입할 수 있습니다. OpenAI o1-mini 및 OpenAI o1-preview와 마찬가지로 o3-mini는 스트리밍을 지원합니다. 또한 개발자는 사용 사례에 맞춰 최적화할 수 있도록 낮음, 중간, 높음의 세 가지 추론 노력 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 o3-mini는 복잡한 문제에 도전할 때는 "더욱 심층적인 사고"를 할 수 있고, 지연 시간이 중요한 경우에는 속도를 우선시할 수 있습니다. o3-mini는 시각 기능을 지원하지 않으므로, 시각적 추론 작업에는 OpenAI o1을 계속 사용해야 합니다. o3-mini는 오늘부터 Chat Completions API, Assistants API, Batch API를 통해 API 사용량 티어 3-5에 해당하는 일부 개발자들에게 순차적으로 제공됩니다.ChatGPT Plus, Team, Pro 사용자들은 오늘부터 OpenAI o3-mini를 이용할 수 있으며, Enterprise 액세스는 1주일 후에 제공될 예정입니다. o3-mini는 모델 선택기에서 OpenAI o1-mini를 대체하여 더 높은 속도 제한과 더 낮은 지연 시간을 제공하므로, 코딩, STEM, 논리적 문제 해결 작업에 매력적인 선택이 될 것입니다. 이번 업그레이드의 일환으로 Plus 및 Team 사용자의 속도 제한을 o1-mini 사용 시 하루 50 메시지에서 o3-mini 사용 시 하루 150 메시지로 세 배 늘립니다. 또한 o3-mini는 이제 검색 기능을 통해 관련 웹 소스 링크와 함께 최신 답변을 찾을 수 있습니다. 이는 모든 추론 모델에 검색 기능을 통합하기 위한 초기 프로토타입입니다.오늘부터 무료 플랜 사용자도 메시지 작성기에서 '추론'을 선택하거나 응답을 다시 생성하여 OpenAI o3-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 이는 ChatGPT 무료 사용자에게 추론 모델이 제공되는 최초의 사례입니다.OpenAI o1이 여전히 더 폭넓은 일반 지식 추론 모델로 남아 있는 반면, OpenAI o3-mini는 정밀성과 속도를 요구하는 기술 분야를 위한 특화된 대안을 제공합니다. ChatGPT에서 o3-mini는 중간 수준의 추론 노력을 사용하여 속도와 정확성 사이의 균형 잡힌 절충점을 제공합니다. 모든 유료 사용자는 모델 선택기에서 o3-mini-high를 선택하여 응답 생성에 시간이 조금 더 걸리지만 더 높은 지능을 가진 버전을 사용할 수도 있습니다. Pro 사용자는 o3-mini와 o3-mini-high 모두 무제한으로 액세스할 수 있습니다.빠르고 강력하며 STEM 추론에 최적화OpenAI o3-mini는 이전 모델인 OpenAI o1과 유사하게 STEM 추론에 최적화되었습니다. 중간 수준의 추론 노력을 사용하는 o3-mini는 수학, 코딩, 과학 분야에서 o1과 동등한 성능을 제공하면서도 더 빠른 응답 속도를 자랑합니다. 전문가 테스터들의 평가에 따르면 o3-mini는 OpenAI o1-mini보다 더 정확하고 명확한 답변을 생성하며, 더 강력한 추론 능력을 보여줍니다. 테스터들은 o1-mini보다 o3-mini의 응답을 56% 더 선호했으며, 어려운 실제 문제에서 심각한 오류가 39% 감소하는 것을 확인했습니다. 중간 수준의 추론 노력을 통해 o3-mini는 AIME 및 GPQA를 포함한 가장 까다로운 추론 및 지능 평가에서 o1과 동등한 성능을 보입니다.경시대회 수학 (AIME 2024)수학: 낮은 추론 노력을 사용하는 OpenAI o3-mini는 OpenAI o1-mini와 비슷한 성능을 보이며, 중간 수준의 노력을 사용하면 o3-mini는 o1과 비슷한 성능을 보입니다. 한편, 높은 추론 노력을 사용하면 o3-mini는 OpenAI o1-mini와 OpenAI o1 모두를 능가합니다.박사 수준 과학 문제 (GPQA Diamond)FrontierMath연구 수준 수학: 높은 추론 노력을 사용하는 OpenAI o3-mini는 FrontierMath에서 이전 모델보다 더 나은 성능을 보입니다. FrontierMath에서 Python 도구를 사용하도록 요청받았을 때, 높은 추론 노력을 사용하는 o3-mini는 어려운 (T3) 문제의 28% 이상을 포함하여 문제의 32% 이상을 첫 번째 시도에 해결합니다.경시대회 코딩 (Codeforces)경시대회 코딩: OpenAI o3-mini는 추론 노력이 증가함에 따라 점진적으로 더 높은 Elo 점수를 달성하며, 모두 o1-mini를 능가합니다. 중간 수준의 추론 노력을 사용하면 o1과 동등한 성능을 보입니다.소프트웨어 엔지니어링 (SWE-bench Verified)소프트웨어 엔지니어링: o3-mini는 SWE-bench Verified에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다. 오픈 소스 Agentless 스캐폴드(39%) 및 내부 도구 스캐폴드(61%)를 포함하여 높은 추론 노력을 사용한 SWE-bench Verified 결과에 대한 추가 데이터 포인트는 시스템 카드에서 확인할 수 있습니다.LiveBench 코딩인간 선호도 평가인간 선호도 평가: 외부 전문가 테스터들의 평가에서도 OpenAI o3-mini가 OpenAI o1-mini보다 특히 STEM 분야에서 더 정확하고 명확한 답변을 생성하며, 더 강력한 추론 능력을 보여주는 것으로 나타났습니다. 테스터들은 o1-mini보다 o3-mini의 응답을 56% 더 선호했으며, 어려운 실제 문제에서 심각한 오류가 39% 감소하는 것을 확인했습니다.모델 속도 및 성능OpenAI o1과 비슷한 지능을 가진 OpenAI o3-mini는 더 빠른 성능과 향상된 효율성을 제공합니다. 위에 강조된 STEM 평가 외에도 o3-mini는 중간 수준의 추론 노력을 통해 추가적인 수학 및 사실성 평가에서 뛰어난 결과를 보여줍니다. A/B 테스트에서 o3-mini는 o1-mini보다 24% 더 빠른 응답 속도를 보였으며, 평균 응답 시간은 10.16초에 비해 7.7초였습니다.o1-mini와 o3-mini (중간) 간의 지연 시간 비교안전성OpenAI o3-mini가 안전하게 응답하도록 가르치는 데 사용된 주요 기술 중 하나는 심사숙고 정렬(deliberative alignment)입니다. 이는 모델이 사용자 프롬프트에 답변하기 전에 인간이 작성한 안전 사양에 대해 추론하도록 훈련시키는 것입니다. OpenAI o1과 마찬가지로 o3-mini는 까다로운 안전 및 탈옥 평가에서 GPT-4o를 훨씬 능가하는 것으로 나타났습니다. 배포 전에 o3-mini의 안전 위험을 o1과 동일한 준비성, 외부 레드팀 운영, 안전성 평가 접근 방식을 사용하여 신중하게 평가했습니다. 초기 액세스에서 o3-mini를 테스트하기 위해 지원해주신 안전 테스터들에게 감사드립니다. 잠재적 위험 및 완화 효과에 대한 포괄적인 설명과 함께 아래 평가에 대한 자세한 내용은 o3-mini 시스템 카드에서 확인할 수 있습니다.금지된 콘텐츠 평가탈옥 평가향후 계획OpenAI o3-mini의 출시는 비용 효율적인 지능의 한계를 넓히려는 OpenAI의 미션에 또 다른 발걸음을 내딛는 것입니다. STEM 분야에 대한 추론을 최적화하면서 비용을 낮게 유지함으로써, 우리는 고품질 AI를 더욱 접근하기 쉽게 만들고 있습니다. 이 모델은 GPT-4 출시 이후 토큰당 가격을 95% 절감하면서도 최상위 수준의 추론 능력을 유지하는 등 지능 비용을 지속적으로 낮추는 우리의 행보를 이어갑니다. AI 도입이 확대됨에 따라, 우리는 지능, 효율성, 안전성 간의 균형을 맞춘 모델을 대규모로 구축하여 최전선에서 선도하기 위해 끊임없이 노력할 것입니다.https://openai.com/index/openai-o3-mini/ Just a moment... Just a moment...openai.com
작성자 : 초존도초고정닉
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