METAVERSE

1. GPT-5 출시 및 주요 변화 1.1 속도 향상 30~50% 빠름 : GPT-5는 응답 생성 속도가 GPT-4.5(4o) 대비 확연히 빨라짐. 실사용 체감 : 질문 → 응답 속도가 단축되어 회전율이 높음. 예시: 행성 질문에 이미지까지 즉시 제공. 1.2 모델 선택 자동화 기존 문제 : GPT-4o까지는 사용자가 직접 모델(4.0, 3.5, 4 mini 등)을 선택해야 함. GPT-5 변화 : 모든 모델 통합 + 자동 최적 모델 매칭 (쉬운 질의 → 경량 모델, 복잡한 코딩 → 고성능 모델 자동 선택) 장점: 사용자는 모델 고민 없이 바로 작업 가능. 2. 성능 테스트 결과 2.1 코딩 테스트 (게임 제작) GPT-4.5 : 점프는 가능했지만 이동 버그 발생, 이미지 적용은 다소 어색. GPT-5 : 포켓몬스터 테마로 게임 구현, 캐릭터·적·아이템까지 정상 동작. 2.2 추론 능력 (수능 킬러 문제) GPT-4.5 : 도중 오류 발생, 풀이 중단. GPT-5 : 식 세우기 → 가설 검증 → 정답(110)까지 완성. 속도도 더 빠름. 결론: 복잡한 수학·언어 혼합 문제 해결 능력 향상 . 3. 이미지 생성 비교 성능 차이 거의 없음 : 두 모델 모두 비슷한 퀄리티의 이미지 생성. 오타 발생 등 세부 품질은 큰 개선이 없음. **복합 작업(텍스트+이미지)**에서도 양쪽 모두 안정적으로 처리. 4. 전문가 평가 4.1 체감 변화 GPT 1~4 시리즈처럼 "압도적인 도약"은 아님. 이번 업그레이드는 속도·편의성 최적화 중심. 기존 모델의 내부 라우팅과 태스크 매칭이 개선된 형태. 4.2 AI 발전 단계 비유 스마트폰 초기 vs 현재처럼, 이미 성능이 높은 상태에서의 소폭 개선 단계에 진입. 근본적 알고리즘 혁신보다는 운영 효율화 에 초점. 4.3 향후 전망 구글 Gemini 2.5 Pro...

 아래는 W-8BEN 세금 정보 에 대한 가장 최신(2025년 기준) 내용을 기반으로 한 상세 설명입니다. 특히 구글 애드센스 , 유튜브 수익 , **해외 플랫폼(예: 아마존, 애플)**에서 수익을 얻는 한국 개인 사용자가 이해하기 쉽게 정리했습니다. 1. W-8BEN이란? W-8BEN 은 미국 국세청(IRS)에 제출하는 세금 관련 문서 로, 비(非) 미국인이 미국 소득에 대해 미국 세금을 얼마나 낼지 결정하기 위한 서류 입니다. ✅ 주요 목적 미국 원천소득에 대한 이중과세 방지 미국 세금(원천징수세) 감면 또는 면제를 신청 미국 세금 신고 면제 대상임을 미국 기업에 알림 2. W-8BEN이 필요한 이유 📌 예시 상황 유튜브 수익을 Google AdSense 로 받는 경우 아마존, 애플, 마이크로소프트, 인앱 결제 등을 통해 수익 창출 미국 회사(광고주 등)로부터 직접 돈을 받는 프리랜서, 콘텐츠 제작자 ➡ 이런 경우, 미국 세법상 자동으로 30% 세금이 원천징수 될 수 있습니다. 하지만 한국과 미국은 조세 조약 이 체결되어 있어, W-8BEN을 제출하면 보통 0% 또는 10%로 세율이 낮아집니다. 3. 한국인이 작성하는 W-8BEN 기본 구조 ① Part I - 식별 정보 항목 설명 1. 이름 여권과 동일한 이름  2. 국적 Republic of Korea 3. 주소 한국의 실제 주소 (영문으로 작성) 4. 우편 주소 동일한 경우 생략 가능 5. 미국 납세자 번호(SSN 또는 ITIN) 없음 – 비워둬도 됨 6. 외국 납세자 번호(예: 주민등록번호) 한국 주민등록번호 또는 생략 가능 7. 참고번호 AdSense 계정 ID 등 (선택사항) 8. 생년월일 YYYY-MM-DD 형식으로 입력 ② Part II - 조세 조약 혜택 신청 항목 설명 9. 국가 이름 Republic of Korea 10. 조약 조항 및 세율 대부분 YouTube/AdSense 수익의 경우 Article ...

이번주 로또 추천번호 최근 600회차 이력 분석 후, 통계기반 번호 생성으로 파이썬 개발!!    1. 추천 번호 : [1, 6, 18, 31, 37, 42] 2. 추천 번호 : [8, 13, 15, 19, 31, 33] 3. 추천 번호 : [7, 10, 22, 23, 26, 33] 4. 추천 번호 : [12, 19, 21, 27, 37, 41] 5. 추천 번호 : [6, 16, 17, 27, 36, 43]  

NVIDIA의 **H100 (Hopper 아키텍처)**과 **A100 (Ampere 아키텍처)**는 고성능 컴퓨팅(HPC), AI 트레이닝/추론, 데이터 분석 등을 위해 설계된 데이터센터용 GPU입니다. H100은 A100의 후속 제품으로, 성능, 아키텍처, 기능 면에서 여러 가지 중요한 개선이 이루어졌습니다. 아래에 세부적인 차이점 을 항목별로 비교해드립니다. ✅ H100 vs A100 비교 항목 NVIDIA A100 NVIDIA H100 출시 연도 2020년 (Ampere) 2022년 (Hopper) 아키텍처 Ampere Hopper 제조 공정 TSMC 7nm TSMC 4N (커스터마이즈된 4nm 공정) 트랜지스터 수 약 540억 개 약 800억 개 GPU 메모리 40GB 또는 80GB HBM2e 80GB HBM3 메모리 대역폭 최대 2TB/s 최대 3.35TB/s FP64 (Double Precision) 9.7 TFLOPS 30 TFLOPS FP32 (Single Precision) 19.5 TFLOPS 60 TFLOPS TF32 (Tensor Float 32) 156 TFLOPS (312 TFLOPS with sparsity) 500 TFLOPS (1,000 TFLOPS with sparsity) FP16 / BF16 312 TFLOPS (624 TFLOPS with sparsity) 1,000 TFLOPS (2,000 TFLOPS with sparsity) INT8 624 TOPS (1,248 TOPS with sparsity) 2,000 TOPS (4,000 TOPS with sparsity) NVLink 3세대, 600GB/s 4세대, 900GB/s PCIe PCIe Gen 4 PCIe Gen 5 멀티 인스턴스 GPU (MIG) 최대 7개 인스턴스 최대 7개 인스턴스 (개선된 성능 격리) 특이점 - Transformer Engine 탑재 🔍 아키텍처 차이 설명 1. 아키텍처 성능 차이 (Ampere vs Hopper) **Ampe...

GPU(Graphics Processing Unit)와 CPU(Central Processing Unit)는 컴퓨터 시스템에서 중요한 두 종류의 프로세서입니다. 각각의 설계 목적과 구조, 처리 방식이 다르기 때문에 사용하는 분야도 다릅니다. 아래에서 CPU와 GPU의 차이점을 구조, 기능, 성능, 사용처 등 다양한 관점에서 자세히 설명하겠습니다. ✅ 1. 기본 개념 항목 CPU GPU 전체 이름 Central Processing Unit Graphics Processing Unit 역할 컴퓨터의 중앙처리장치 , 전반적인 연산과 제어 수행 그래픽 처리 및 병렬 연산 전문화된 연산 장치 주 목적 복잡한 논리 연산, 분기 처리, 다양한 작업 처리 대량의 단순 계산을 동시에 빠르게 수행 ✅ 2. 구조적 차이 항목 CPU GPU 코어 수 보통 2~64개 정도의 고성능 코어 수백~수천 개의 단순 연산용 코어 구조 복잡한 제어 장치 + 고성능 계산 코어 단순한 연산 코어가 대량으로 병렬 처리 구조 캐시 큰 용량의 L1, L2, L3 캐시 존재 (속도 향상 목적) 상대적으로 작고 단순한 캐시 구조 🔍 구조 요약 CPU 는 복잡한 연산과 논리 판단을 빠르게 수행하도록 설계됨 → "뇌처럼 정밀한 작업에 특화" GPU 는 동일한 연산을 반복하는 작업에 강함 → "근육처럼 단순 계산을 대량으로 빠르게 처리" ✅ 3. 처리 방식 차이 항목 CPU GPU 처리 방식 직렬 처리 (Sequential) 병렬 처리 (Parallel) 강점 다양한 연산, 조건문, 분기 처리 등 논리 기반 연산 반복되는 연산, 수치 연산, 벡터·행렬 처리 예시 프로그램 실행, 시스템 제어, 논리 판단 이미지 렌더링, AI 학습, 과학 연산 등 ✅ 4. 성능 비교 (종류에 따라 다름) 항목 CPU GPU 연산 속도 단일 연산에 매우 빠름 대량 연산 처리에 매우 빠름 유연성 다양한 종류의 작업 가능 제한된 작업에 특화 전력 소비 효율적이나...

“GPT‑OSS”는 OpenAI가 2025년 8월 5일 에 공개한 6년 만의 오픈 웨이트(open‑weight) 언어 모델 시리즈입니다. 이는 GPT‑2 이후 처음으로, 모델의 학습된 파라미터(가중치)를 공개해 누구나 다운로드하고 자율적으로 실행·수정·파인튜닝할 수 있게 한 것이 핵심입니다 Business Insider The Verge . 주요 모델 구성 모델명 파라미터 수 하드웨어 요구사항 용도 및 특징 gpt‑oss‑120b 약 117B 80 GB H100 또는 고성능 GPU o4‑mini 수준의 고급 추론, 복잡한 수학/건강 응답 등에서 우수한 성능 OpenAI Cinco Días The Verge gpt‑oss‑20b 약 21B 16 GB VRAM 환경 (일반 PC, 노트북) o3‑mini 수준 성능, 경량화된 현장 실행에 적합 OpenAI The Verge Windows Central 두 모델 모두 Apache 2.0 라이선스 로 공개되어, 상업적 이용부터 재배포까지 자유롭게 가능합니다 Cinco Días The Verge Financial Times . 성능 및 기술적 특성 Mixture of Experts (MoE) 구조 활용 → 예: 120b 모델은 전체 128개 전문가 중 4개만 활성화되어 추론 비용을 줄이면서 성능을 유지 GeekNews OpenAI . 벤치마크 성능 MMLU: 120b ≈ 90.0% (o4‑mini와 비슷한 수준) AIME 수학: 97~98% (o4‑mini 및 상업 모델 종합) Codeforces Elo: 2622 (상위권 수준) HealthBench: GPT-4o 대비 우수 성능 다국어 MMLU: 약 81% (14개 언어) GeekNews Cinco Días Chain-of-Thought(생각의 흐름) 노출 기능 → 추론 과정을 공개해 디버깅 및 신뢰도 검증 가능 GeekNews . 생태계 및 활용 환경 즉시 호환 플랫폼 : Hugging Fa...

✅ 1. 구글 챗(Google Chat)이란? Google Chat 은 구글의 업무용 협업 플랫폼으로, 실시간 메시지, 파일 공유, 화상 회의 연결, 봇 연동 등을 지원합니다. 개인 간의 1:1 대화뿐 아니라, 팀 채팅룸(Room) 혹은 스페이스(Space)를 통한 협업도 가능합니다. 📌 기본 요약 : 실시간 채팅 기반의 협업 툴 Google Workspace (지메일, 드라이브 등)와 완전히 통합 조직 내·외부 사용 가능 슬랙(Slack), 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)와 경쟁 ✅ 2. 주요 기능 2.1. 1:1 및 그룹 채팅 사용자 간 직접 메시지 가능 그룹 채팅방을 만들어 다자간 협업 가능 2.2. 스페이스(Space) 기능 이전의 ‘룸(Room)’ → 현재는 ‘스페이스(Space)’ 채팅 + 파일 공유 + 할 일 관리 + 토론 스레드 통합 각 채팅마다 스레드(Thread) 기능을 사용해 주제별로 정리 가능 2.3. 구글 앱과 연동 Gmail, Google Drive, Google Meet, Google Docs 와 연동 이메일에서 바로 메시지 전송 가능 드라이브 파일 바로 공유, 댓글 달기 2.4. 봇(Bot) 및 자동화 기능 Google Chat에서 다양한 봇 설치 가능 (예: Asana, Trello, GitHub 등) 커스텀 봇 개발도 가능 (Webhook / App Script 등 활용) 2.5. 화상 회의 연결 Google Meet과 직접 연동 메시지 내에서 바로 화상회의 생성 및 참여 가능 ✅ 3. 사용 방법 3.1. 접속 방법 웹: https://chat.google.com 모바일 앱: iOS 및 Android용 Google Chat 앱 Gmail 내 통합 (좌측 사이드바에서 Chat 사용 가능) 3.2. 사용 흐름 구글 계정 로그인 채팅하거나 스페이스 생성...