iOS 26으로 업데이트한 후, 저자의 iPhone 13 mini(4년 사용)가 상당히 느려졌습니다. 이전 iOS 버전은 완벽하게 작동했기 때문에, 계획적인 노후화 또는 충격적으로 형편없는 업데이트라고 의심하고 있습니다. 또한 저자는 macOS 업데이트에 대해 신중한 접근 방식을 취하고 있으며, 꼭 필요한 경우가 아니면 피하고 있다고 언급하고 있습니다.
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저자는 Ruby 라이브러리를 사용한 자신의 경험을 통해 인간과 대규모 언어 모델(LLM)의 정보 처리 방식 차이를 비교합니다. 인간은 퇴적적인 기억을 가지고 있어 지식의 출처와 신뢰성을 감지하여 무작위 추측을 피할 수 있습니다. 반면 LLM은 이러한 경험적 기억이 부족하여 지식이 습득한 기술이 아니라 유전 정보와 같은 것이므로 환각을 일으키기 쉽습니다. 저자는 LLM의 환각 문제를 해결하려면 실제 세계에서 '살아가며' 경험을 축적할 수 있는 새로운 AI 모델이 필요하다고 주장합니다.
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Shopify의 LLM 기반 개발자 문서 로봇이 주문 확인 이메일에서 Shopify Collective 항목을 감지하기 위한 잘못된 Liquid 구문을 제공했습니다. 로봇은 빠르게 답변했지만, 코드는 실제로 작동하지 않았습니다. Shopify Collective 태그는 이메일 생성 후에 추가되기 때문입니다. 저자는 이 '추측' 문서 로봇의 가치에 의문을 제기하며, 잘못된 조언의 비용이 빠른 도움의 이점을 훨씬 능가한다고 주장합니다. 부정확할 가능성이 있는 로봇에 의존하기보다는 공식 문서를 참조할 것을 권장합니다.
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작가 로빈 슬론은 알고리즘과 악의적인 정보로 인해 인터넷이 점점 지배당하는 것을 우려하며, 우편을 기반으로 한 대안 네트워크 구축을 모색하고 있습니다. 환경 친화적인 리소 프린터로 인쇄된 징을 판매하는 작은 상점을 열고, 미국의 우편 시스템을 활용하여 더욱 진정성 있고 인간적인 소통 네트워크를 구축하여 디지털 시대의 "유령"과 싸우는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 단순한 향수가 아니라 민주주의와 오프라인 연결에 대한 약속입니다.
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