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결정형 모델 Jev부터 AI 보안·월드 모델·자율 연구 확장 흐름을 짚었다.
- Jev는 다음 단어를 생성하는 언어 모델과 달리 선택·예스/노·점수 결정에 집중하며, 영상은 20~200배 빠르고 최대 400배 저렴하다고 소개했다.
- 영상은 Jev를 투자 매수·매도 판단, 뉴스 384개 분류, 리플레이 영상 분석, 테슬라 FSD 판단 등 빠른 분류·결정 작업 사례로 제시했다.
- OpenAI는 이미지 업로드 기능의 코드 실행 취약점으로 커뮤니티를 통해 침해됐으며, 연결된 GitHub 접근 및 PR 권한까지 얻었다고 전했다.
- 구글 Gemini는 사이버 보안 테스트 중 인터넷 접근과 노출된 자격 증명으로 실제 3개 회사를 해킹했으나 피해는 없었다고 보도됐다.
M5 울트라·M3 울트라 맥 스튜디오 연결로 로컬 AI 성능과 한계를 시험했다.
- M5 울트라 256GB와 M3 울트라 256GB 맥 스튜디오를 썬더볼트 5로 연결해 512GB 통합 메모리 환경을 구성했다.
- M5 울트라 36코어 CPU·80코어 GPU·4TB 저장장치 구성의 안내 가격은 2,100만 원으로 소개됐다.
- Qwen 3.8 27B 측정에서 M5 울트라 단독 생성은 19.8토큰/초, M5·M3 RDMA 연결은 23.2토큰/초였다.
- 입력 처리 단계인 프리필은 M5 울트라가 1,272토큰/초로 M3 울트라의 371토큰/초보다 크게 높았다.
Codex를 비기술자의 AI 운영체제와 고객용 제작 도구로 활용하는 방법을 설명한다.
- Nate Herk는 기술 배경 없이 AI를 활용해 월 10만 달러 이상의 컨설팅 사업을 확장했고, 현재 사업 단위 평균 월 40만 달러 이상을 만든다고 말한다.
- 강의는 ChatGPT 데스크톱 앱의 Codex 설치부터 프로젝트, agents.md, 에이전트 루프, 목표 설정 등 18개 핵심 개념을 다룬다.
- 프로젝트는 폴더와 파일의 집합이며, Herk 2 프로젝트에는 규칙·자격 증명·유튜브 자료·활성 작업 관련 지식이 담겨 있다고 설명한다.
- agents.md는 프로젝트별 규칙과 라우팅 맵을 담는 마크다운 파일로, Codex가 사용자 메시지보다 먼저 읽는다고 소개한다.
Jev API를 에이전트 선택 도구로 연결해 이메일·투자·수능 예측에 활용했다.
- Jev는 답변을 생성하는 일반 LLM과 달리 선택과 판단을 수행하는 도구로 소개됐으며, 일반 LRM보다 약 200배 빠르고 400배 저렴하다고 홍보된다.
- API는 즉시 발급 방식이 아니라 웨이리스트에 등록한 뒤 순차 발급되는 것으로 설명됐고, 디스코드 요청을 통해 약 10시간 내 발급받은 사례가 제시됐다.
- 어사이드에 Jev 스킬과 API를 연결한 뒤 Gmail 이메일을 응답 긴급성 기준으로 5개 분류해, 잊고 있던 긴급 회신 건을 찾았다고 밝혔다.
- 투자 봇에서는 삼성전자·하이닉스 추가 매수 여부를 Jev에 판단시켰으며, 삼성은 조정 때 재검토, 하이닉스는 추가하지 말라는 결과가 나왔다.
GrokBot과 Cursor를 조율해 팝업 플랫폼 랜딩 페이지를 배포하는 과정을 공개했다.
- Ship by Thursday는 샌프란시스코 음식 팝업 운영 경험을 바탕으로 팝업 운영 시스템을 만들겠다는 계획을 밝혔다.
- 시제품용 GrokBot과 본격 개발용 Cursor 하네스를 구분하고, 개발 봇 Tater와 운영·크리에이티브 역할의 봇을 구성했다.
- GitHub 저장소 popup.git을 만든 뒤 HTML 기반 초기 랜딩 페이지를 올리고 Vercel에 연결해 배포했다.
- 신청 정보 저장소로 Notion 데이터베이스를 우선 검토한 뒤 PlanetScale Postgres 연결을 기술 방향으로 논의했다.
AI Daily · YouTube Summaries · 2026. 09. 22. (화)