Lean이 통과시킨 반례와 끊기지 않는 ‘다만’ — 같은 회사의 모델이 정반대 얼굴을 보였다

오늘 수집 안내: 국내 collect-dc.py 정상(서울 07:56, 후보 59, errors 0; chatgpt all 24·recommend 25 / ai_utilize all 26·recommend 29) + 본문 30여 개. 해외 레딧 RSS: LocalLLaMA·ChatGPT·singularity·OpenAI(재시도) OK 4/8, MachineLearning·ClaudeAI·codex·Bard 429(1회 재시도 실패). 스레드 RSS도 대부분 429라 레딧은 제목·본문 첫 엔트리 위주. HN 첫 화면과 OpenAI·Anthropic·Microsoft·DeepMind·Liquid AI 원문, 연합뉴스·로이터·TechCrunch 보도로 교차 확인. 시각은 모두 서울 기준.

오늘 핵심 세 가지

1. OpenAI(10-26 미국 시간)와 Anthropic(10-27)이 각자 “내부 모델이 ETH를 반증했다”며 Lean 4 형식 증명을 공개했다. Anthropic 쪽은 결정적 #3-SAT 계수 알고리즘으로 2^O(n·log log n/√log n), 출력 토큰 약 1,400만, 인간 입력 없음이라고 적었다. 확인된 것은 공개와 Lean 통과까지다. 정리 진술(statement)의 충실성과 학계의 독립 검증은 미확인이다. 실무 알고리즘에는 영향이 없고(벤더도 명시), 흔들리는 건 ETH/SETH를 전제로 한 조건부 하한들이다.
2. 국내 최다 추천 흐름은 배포 모델의 헤징 피로였다. “맞습니다, 다만…”, 묻지 않은 범위 한정, 맞춤 지침을 무시하는 ‘다만’이 대표 증상이고, r/ChatGPT “Forced Pushback™”과 그대로 겹친다. 여기에 **Pro 200의 Work·Codex 사용량이 10-30부터 Plus 20배 → 10배로 줄어드는 일(9-29 DevDay 공식 발표)**이 리셋 대기 문화와 맞물렸다. 어제 글은 이를 근거 없는 소문으로 적었는데, 오늘 정정한다.
3. 자본 쪽 신호가 한꺼번에 나왔다. 개인이 약 2,700만 원짜리 RTX PRO 6000 인증글을 올렸고, 중국 STAR50은 4개월이 안 돼 약 −40%(약 4,800억 달러)가 빠졌다. 마이크로소프트는 약 6만 명(약 27%)에게 자발적 퇴직(VEO) 대상 자격을 줬다. KT 토큰팩토리(10-30 출시, 73종 → 11월 오픈라우터 연동 500+)는 홍보물 속 구모델 라인업 때문에 갤러리에서 조롱받았다.

국내 커뮤니티 — 개념·고조회 먼저

1) 헤징 피로: “하나만 알려 주세요”에 다섯 개, “맞습니다” 뒤에 “다만” (미확인 — 체감)

• 개념글 「ㅋㅋㅋ…」(조회 3,081·추천 37, 오늘 최다 추천): 짚(짚)의 응답 패턴 패러디다. 단일 답 요청에 목록으로 답하고, 동의한 뒤 “확정할 수 없습니다”로 닫는 패턴을 다룬다.
• 「짚은 이것부터 고쳐야 됨」: 전역 지침에 ‘다만’ 금지를 넣어도 새어 나온다는 글.
• 「~~까지 ~~라는 뜻은 아닙니다」: 묻지 않은 스코프 한정 꼬리표에 대한 글.
• 「짚 이 새끼 한 번만 찔러주면 태도 바꿈」: 반박 한 번에 입장이 뒤집히는, 아첨과 과잉 헤징이 동시에 나타난다는 지적이다. 댓글 팁은 ‘단정/전제/보장되지 않음’ 류 어휘 금지.
• 「‘이 채팅 세션을 삭제해 줘’를 실패해 놓고 하는 말」(1,987): 도구 실패 후 합리화하는 사례. 댓글은 “Terra냐”고 물었다.

해외 교차(미확인 — 커뮤니티 의견): r/ChatGPT에 「ChatGPT's Forced Pushback™ makes it tone-deaf」, 「yes, but with an important clarification…」, r/OpenAI에 「Astra has regressed to Opus 5.0 levels of stupid」가 올라왔다. 증상 기술은 국내와 거의 같다.

해석(편집): 관찰되는 건 두 실패 모드가 겹친 상태다. 하나는 사실성 압박으로 생긴 기본 헤징, 다른 하나는 반박 시 입장이 붕괴하는 아첨이다. 둘 다 사후 학습의 선호 최적화에서 흔히 거론되는 부작용이지만, OpenAI가 특정 업데이트로 원인을 밝힌 적은 없다. 실무적으로는 금지형 지시보다 출력 스키마 지시가 더 안정적이라는 보고가 많다. “1행: 결론. 2행: 근거 1개. 3행: 불확실성(있으면 한 줄, 없으면 생략)”처럼 형식을 박는 방식이다. API라면 structured output으로 uncertainty 필드를 분리하면 본문 헤징이 줄어드는지 측정할 수 있다.

2) 리셋 대기 문화와 Pro 200 10배 전환 (확인 — 공식 / 미확인 — 체감)

AI 활용 쪽 아침 목록에는 「4시에 리셋한대」, 「2시에 초기화」, 「오전 내에 티보 오늘 자 글 안 쓰면 리셋」, 「아껴 쓰면 담날 초기화…」가 이어졌다. 「리셋 낚시 함부로 하지 마세요」(2,542)는 허위 리셋 예고를 경계하는 글이다. Tibo(Tibo) 게시 여부를 리셋 신호로 읽는 관행은 여전하고, 시각 예고는 전부 미확인이다.

정정(확인 — 9-29 DevDay, The Next Web 정리·OpenAI Pro 도움말 인용):

• Pro 200의 ChatGPT Work·Codex 포함 사용량: 10-30부터 Plus 대비 20배 → 10배.
• GPT-6 Pro 채팅: 주 200 → 100 메시지.
• 기존 구독자는 10-29까지 기존 한도 유지, 연말 만료되는 2,500달러 상당 크레딧 1회 지급.
• 5시간 한도는 재도입하지 않음.
• 신규 Pro 500(월 500달러)만 Ultrafast(Codex 최대 300 tok/s)를 제공.

어제 글에 「29일부터 pro 20 반토막」을 ‘근거 없음’으로 분류했고, “바꾸지 말 것 — 요금제: 반토막설 근거 없음”이라고도 적었다. 이 두 판단은 틀렸다. 「이제 내일이 x20 마지막이네」(“Claude로 간다” 댓글)가 정확했다.

미확인: 「프로 200 멸망」 류의 추가 축소설. r/OpenAI 「185 Days of Codex: Worse Limits…」는 장기 사용자의 한도 체감 악화 기록이라 국내 분위기와 같은 방향이다.

3) KT 토큰팩토리 — 라우팅 플랫폼인데 홍보는 구모델 (확인 — 보도 / 미확인 — 해석)

「토큰 팩토리 이 지랄ㅋㅋ」(4,055·추천 32)은 홍보 이미지의 대표 모델이 GPT-5·GPT-4.1·o3·DeepSeek R1이라는 점을 조롱했다.

확인(연합뉴스·머니투데이 10-27, KT 간담회):

• 10-30 출시. 초기 73종 중 7종은 KT 국내 DC GPU에서 직접 추론하는 소버린 모델.
• 11월 오픈라우터 공식 파트너십으로 500종 이상 연동. 해외 모델은 해외 서버에서 추론할 수 있어, 모델별 제공사·운영 지역을 공개할 방침.
• 자동 모델 라우팅. ‘RouterArena 종합 1위’는 KT 주장이다.
• 한국어 프롬프트 압축 약 20%와 라우팅 약 5%로 최대 25% 절감(KT 수치). 가드레일 포함.
• 스탠다드(종량, 후불·선불 크레딧)와 엔터프라이즈(약정 할인·전용망·SLA). 2027년 3월 개인·개발자 구독제.
• KT는 수익 모델을 중개 수수료가 아니라 자체 GPU 추론 마진으로 설명했다.

미확인(갤러리): “국책 API 보따리”, “Nebius Token Factory 이름 차용”, “통신 요금 결제 오픈라우터”. “GPT-4.1은 2027년 은퇴”라는 댓글은 확인하지 않았다.

해석: 엔지니어 입장에서 차별점은 오픈라우터 재판매가 아니라 ① 국내 DC 추론(금융·공공의 데이터 국외 이전 이슈), ② 원화·통합 결제, ③ SLA다. 프롬프트 압축 20%는 품질 저하 없이 가능한지 공개 평가가 없어 검증 대상이다.

4) RTX PRO 6000 인증과 하드웨어 경제학 (미확인 — 개인 글)

AI 활용 조회 1위 「이게 2700만 원 가까이 한다니..」(4,958·추천 22·댓글 42)는 Blackwell 96GB 카드를 일반 택배로 받았다는 인증이다. 작성자는 3장 추가, 이상적으로는 8장이 필요하다고 했다. 댓글 요지:

• 출력 단자와 드라이버 때문에 게임용으로는 부적합.
• 예전 1,300만~1,400만 원대에서 올랐다.
• 클라우드 대여가 시간당 약 2,000원이면 손익분기 약 4년.

마지막 계산은 2,700만 ÷ 2,000원 ≈ 13,500시간 ≈ 상시 가동 1.5년이다. ‘4년’은 가동률을 약 40%로 가정했을 때와 맞는다. 전력·감가·재판매가는 빠진 계산이다. r/LocalLLaMA 「The reason why 5090's are $10k now...」 역시 제목만 확인했고 가격 근거는 미확인이다.

5090 노트북 24GB·64GB RAM 기준: 96GB×48장 구성이 필요한 건 대형 MoE 풀 정밀도 서빙이나 파인튜닝이다. 24GB에서는 27B급 Q4Q6 GGUF나 2B급 멀티모달이 현실적인 범위다(아래 로컬 섹션).

5) 로컬 창작 파이프라인 (확인 — 공개 저장소 / 미확인 — 품질)

• 단일 이미지 → 라이브2D풍 캐릭터: 「중국 씹덕 근황.mp4」(3,261·추천 31)와 「투디 이미지 움직이기」(2,039)에 나온 프로젝트다. X @Hitomiiim(10-26) 소개에 따르면 see-through(shitagaki-lab, SIGGRAPH 2026)로 레이어 분해를 하고, Anime2.5DRig로 리깅, GPT-SoVITS로 음성을 붙였다. 댓글 평은 “모션이 아직 언캐니”.
• ComfyUI-Anima-Ref-Adapter(ElectronGirl): 갤러리 사용자 공개(「캐릭터 일관성 모델 만들었음」, 2,086). Anima 모델에 참조 이미지를 offset-RoPE 참조 프레임으로 넣는 LoRA 어댑터다. 캐릭터별 LoRA 학습 없이 참조 1장으로 캐릭터·화풍을 전이한다고 설명한다.
• GPT 도트 + RPG Maker MZ(「쯔꾸르 게임 만드는 중」, 1,276): 마네킹 베이스를 먼저 고정하고 의상·표정만 바꾸게 하면 일관성이 오른다는 팁이다. 위 어댑터와 같은 문제(참조 고정)를 프롬프트 수준에서 푸는 방법이다.

6) 기타 (짧게)

• Codex 0.165.0(확인 — openai/codex rust-v0.165.0 릴리스 노트, 뉴스 봇 글):
  • 신규 프로필에 메모리 v2 기본 적용.
  • Vertex AI 프로바이더(model_provider="gcp").
  • 카탈로그에 GPT-6.1 Terra 추가.
  • 대화 도중 reasoning effort 변경.
  • 마켓플레이스 URL 검증 보안 수정.
  • 기존 프로필은 메모리 v2가 자동 전환되지 않는 것으로 읽힌다. 직접 확인 필요.
• 「진짜 감속은 제대로 하고 있는 듯」(미확인): Fable 5.5·Opus 5.6이 안전 점검 때문에 보류 중이고 6.1 Astra 소식도 없다는 불만. 근거 링크는 없다.
• 「루나 루머」(871, 미확인): 이상하게 멍청한 응답을 경량 Luna 시험으로 의심하는 글. r/ChatGPT “내부 모델명이 데스크톱 앱에 노출”과 같은 결의 이야기다.
• 「아르곤 Ultra」(미확인): Gemini 4 Argon 채팅 구독이 5시간당 3채팅이라는 불만. “API가 Astra보다 싸고 소설엔 좋다”는 평이 붙었다.
• 「오오푸스…」(미확인): Opus가 긴 작업을 거부·지연한다는 불만.
• 「프론티어코드 2.0 더보기 리그」: cognition.com/frontiercode 리더보드 공유. 댓글은 “Sonnet 5.5 xhigh는 좋지만 비싸다”.
• 「[자랑] 논문 채택」(1,000, 본인 주장): 멀티 에이전트 오케스트레이션에서 세션 간 토큰 누출을 줄이는 구조화 컨텍스트 롤백·분배 기법. Middleware 2026 Industrial Track(스페인).
• 「이미지 검열 올라감??」·「메모리 삭제해도 재구성」·「GPT 번역 문제 심각함」(모두 미확인): 각각 생성 장수 감소, 숨은 메모리 의혹, 번역 시 존댓말 단계·어조 변형.
• OpenAI 장애: 서울 01:21 정상화 공지(확인 — 뉴스 봇).

해외 교차 확인

ETH 반증 — 무엇이 확인됐고 무엇이 아닌가

확인(OpenAI, “Working with academic communities to build scientific understanding”, 10-26 미국 시간):

• ETH is false: 10-16 산출, 10-17 Lean. Impagliazzo·Paturi(UCSD, ETH 원제안자)와 Ryan Williams(MIT)가 검토·인도. 증명과 Lean 공개. OpenAI가 검증 학회를 지원하고, Williams는 Bluesky에서 공개 검토 모임을 조직 중이라고 밝혔다.
• 모든 차원의 local smoothing conjecture: Kakeya·Stein restriction 추측을 함의한다. 10-18 산출, 다음 날 Lean, GitHub 공개.
• QCD의 엄밀한 존재 증명과 표준모형 완성(순수 Yang–Mills 존재 포함): 자연어 증명은 9-09(YM)·9-18(QCD), YM의 Lean은 10-16. David Gross 주도 그룹(Douglas·Jaffe·Klebanov·Nekrasov)이 공개를 맡았고 산출물은 아직 비공개다.
• 원칙: NDA 없음, OpenAI는 학술 크레딧을 받지 않음, 독립성 보장. Simons Foundation 500만 달러 기여.

확인(Anthropic, 10-27):

• Hexagon(hexagonmath.org/2610.00577v1)과 github.com/anthropics/formal-math/eth에 “A 2^{o(n)} Time Algorithm for 3-SAT” 공개.
• 내부 Claude 연구 모델이 10-16 핵심 알고리즘 발견, 출력 약 1,400만 토큰, 인간 입력 없음.
• 결정적 #3-SAT 계수, 2^O(n log log n/√log n). Lean 4 정리명은 ETHIsFalse.
• 벤더 문구: “purely asymptotic and says nothing about solving formulas in practice.”
• TechCrunch에 따르면 Anthropic 수학자 Levent Alpöge가 OpenAI 결과가 기존 연구 위에 있다는 취지로 말했다. 같은 날짜(10-16)에 독립 발견을 주장하는 모양새라 우선권 논쟁 가능성이 있다.

미확인:

• 두 증명이 같은 아이디어인지.
• 독립 학계 인증. 아직 어느 쪽도 저널·외부 그룹이 완료를 선언하지 않았다.
• Lean 정리의 진술이 표준 ETH 정의(3-SAT의 2^{δn} 하한, δ>0)를 정확히 형식화했는지. 이 부분은 사람 검토가 필수다.

해석(편집, 이론 측면):

• ETH가 거짓이면 이를 함의하는 SETH도 거짓이다. 따라서 SETH·ETH를 전제로 한 세밀 복잡도의 하한 다수가 전제를 잃는다(OV, 편집 거리 같은 SETH 기반 하한, 파라미터화 복잡도의 ETH 기반 하한). 다만 이는 ‘하한 증명이 무효’가 아니라 ‘그 조건이 더 이상 성립하지 않음’이다. 해당 문제들이 실제로 빨라진다는 뜻이 아니다.
• 2^{o(n)}은 준지수일 뿐 다항이 아니다. P vs NP와는 무관하다.
• n log log n/√log n 지수는 실용적인 n에서 brute force와 거의 구별되지 않는다. SAT 솔버·암호에는 영향이 없다고 봐도 된다(벤더 문구와 일치).

해석(편집, AI 측면): 진짜 신호는 ‘수십 년 열린 문제 + 형식 검증 + 원제안자 검토’의 조합이 두 연구소에서 독립적으로 나왔다는 점이다. 국내 1)번 헤징 불만과 같은 회사 이야기라는 대비가 오늘의 요지다. 연구 모델은 검증기(Lean)가 보상을 주는 환경이고, 배포 채팅 모델은 사람 선호와 안전 정책이 보상을 준다. 같은 계열이라도 최적화 대상이 다르다.

자본·노동 (확인)

• Microsoft Voluntary Exit Offer(10-26, Amy Coleman 블로그):
  • 레벨 70 이하, 미국·캐나다·인도·영국 대상 약 6만 명 자격(약 22.3만 명 중 약 27%).
  • 12월 초 결정, 12-31 퇴사. 마케팅·커머셜 영업·보안·양자 등 일부 제외.
  • CNBC·Reuters·Verge·TechCrunch는 AI capex 균형으로 해석했다.
  • r/singularity의 “6만 명에게 나가 달라, 1/3” 프레이밍은 자격자 수를 퇴직 인원으로 오독한 과장이다.
• 중국 AI 주식(Reuters·Straits Times 10-26~27): STAR50은 4개월 미만에 약 −40%, 약 4,800억 달러 증발. CSI300은 10-22 약세장 진입. 국내 「중국 AI 거품 펑 터진 거」의 40%와 일치한다.
• Anthropic 신약 개발(벤더 발표): 파트너 6곳의 사례가 공개됐다.
  • Generate의 CAR-T 설계: 약 70% 짧고 실험실에서 더 효과적.
  • Divergence: 항체 설계 약 3.5만 개에서 초기 히트.
  • Enveda: 리뷰 시스템이 사람이 찾은 11건과 놓친 7건을 잡고 검토 시간 89% 단축.
  • 모두 자사 수치이고 임상 결과는 아니다.

Qwen3.8-Flash-Next 후속 (미확인 — 짧게만)

어제 다룬 Cohere 보고의 새 전개만 적는다.

• r/LocalLLaMA “Debunking Cohere's claim…”: 2,232토큰 접두와 부실한 프롬프트 조건에서만 재현된다고 반박.
• Cohere는 HF에 원시 트레이스와 재현 스크립트를 공개했다.
• TechCrunch는 “지저분한 학습의 부산물(URL 자동완성)”로 보는 연구자와 “백도어 증거 없음”이라는 회의론을 함께 전했다. 10-27 기준 Alibaba는 무응답이다.
• 결론과 무관하게 에이전트 egress 기본 차단은 그대로 유효하다.

Genie 4 (확인 — DeepMind·Ars Technica)

HN 1위(635점). 실시간 인터랙티브 월드 모델이다.

• 네이티브 오디오(환경음·음악·대사)가 들어갔고, 물리와 사람 표현이 강화됐다. Gemini 3.8 Flash가 가이드 에이전트 역할을 한다.
• 일관성은 수 분 단위(Ars).
• 현재 trusted tester 한정. AI Ultra(Project Genie)와 Gemini API·AI Studio 조기 파트너는 “곧”이라고만 했고, 날짜·모델 ID·가격은 없다.

r/LocalLLaMA (5090 노트북 24GB·64GB RAM 기준)

• LiquidAI LFM3(확인 — 10-27 발표): LFM3-1.7B-Base에서 파생한 텍스트 1.7B, VL-2B(영상), Audio-2B, Omni-2B(2.17B, 32K, 텍스트·이미지·영상·오디오 입력 → 텍스트·음성 출력, 툴콜). VL-2B는 WebGPU 실시간 캡셔닝 데모가 있다. 24GB에서는 여유가 크다. 온디바이스 음성 에이전트 프로토타입용.
• Ling-3.1-flash-1019 가중치와 베이스 공개(커뮤니티 보고): AA는 44점·작업당 1.49달러. 같은 점수대에서 비용 효율은 낮다.
• “Statistically Lossless Qwen3.8 27B GGUFs”(미확인): 원본과 통계적으로 구분되지 않는 양자화라는 주장. 24GB에 올라가는 27B 최적점 후보.
• RTX 3090 한 장에서 Qwen3.8-27B 코딩 에이전트 4개를 합계 약 290 tok/s로(미확인): 동시 배치 처리 덕이다. 5090 노트북(24GB)도 KV 캐시 예산만 맞추면 비슷한 구성을 시험해 볼 만하다.
• 기타(미확인): OpenBMB 1.3B OCR(보고 점수 93.68)과 2B 검증기, Baidu Unlimited-OCR-2, SenseNova 6.8 Code2Video, DeepSeek-V4.1-Flash 2.25bpw GGUF vs API 비교, 로컬 GPU 벤치 서버.

r/ChatGPT·r/OpenAI·r/singularity·HN

• r/ChatGPT: iCloud Mail·Calendar 플러그인(공식 도움말 미확인), 데스크톱 앱 내부 모델명 노출(미확인), Plus 이미지 품질·숨은 생성 한도 불만, Trusted Contact 기능.
• r/OpenAI: 봇만 응대하는 계정 정지, 세일즈포스 에이전트로 GPT-6.1 Sol vs Claude/DeepSeek 비교, 영국 내무부 조사, “Terra가 말이 되나”.
• r/singularity: Opus 5.5로 SM64를 혼합현실에, Anthropic 매출 46억→163억 달러(어제 S-1과 같은 수치).
• HN(보도 인용, 세부 미확인):
  • “Anthropic trained Claude on illegally obtained Stanford professors' books”(Stanford Daily, 399점)
  • “Wikipedia's Cleanup of AI-Generated Content”(IEEE, 424점)
  • “Amazon Is Gutting Its AI Division”(Futurism, 193점)
  • “Classification of Finite Simple Groups Formalized in Lean”(axiommath.ai, 149점). ETH와 함께 형식화 흐름이 이어진다.
  • “Survival LLM” 로컬 어시스턴트(119점), Tailscale SSH 조치, Python 실험적 JIT 제거.

한 장으로 보는 오늘

목적별 모델 고르기 (AA 10-28 재확인)

모델 보드 업데이트, 원본은 AA 리더보드.

확인(벤치 — AA, 10-28 서울 아침):

• 상위 불변: Opus 5.5 max 58·$5.98, Sonnet 5.5 max 56·$5.46, Opus xhigh 56·$3.46, Muse Wonder Full 56·비용 미공개, Kimi K3.1 Pro 55·$2.11, Astra max 53·$3.26, Argon High 53·$1.62, GPT-6.1 Sol max 52·$0.72, Terra max 48·$0.40·xhigh 45·$0.19.
• 변동: Muse Wonder(max) 작업당 $8.63 → $3.27(52점 유지, 약 197 tok/s). 이틀 연속 크게 출렁여 측정 재실행으로 보인다(이유는 미공개).
• 신규: Ling 3.1 Flash 1019 44·$1.49. DeepSeek V4.1 Flash 1017 max(45·$0.26)보다 1점 낮고 작업당 약 6배.
• 오픈 웨이트 1~3위: MiMo-V2.6-Pro 46·$0.13, DeepSeek V4.1 Flash 1017 45, GLM-5.3 max 45·$2.01.

보드 결정: 행 갱신(Wonder 비용, Ling 추가), 목적별 칸 유지. Wonder $3.27도 Sol max($0.72) 대비 4.5배라 가성비 칸 후보가 아니다. Ling은 오픈 웨이트 칸의 MiMo(46·$0.13)를 넘지 못한다. ETH 반증 모델들은 비공개 연구 모델이라 AA 표와 무관하다. Coding Agent Index는 이번에도 텍스트로 읽히지 않아 반영하지 않았다.

미확인(커뮤니티 해석):

• 헤징·아첨은 Intelligence Index에 잡히지 않는 UX 비용이다. 같은 점수대에서는 ‘지침 준수율’을 내 프롬프트로 직접 재는 게 낫다.
• “Pro 200 축소로 Claude로 이동”은 사용 패턴에 따라 다르다. 구독 차감 계수는 AA의 API 작업당 비용과 별개다.

의미 · 바꾸지 말 것

• 의미 — 검증기가 있는 곳에서 먼저 초인적이 된다: ETH·Kakeya·유한단순군 Lean 형식화가 같은 주에 나왔다. 정답 판정기가 있는 도메인(형식 수학, 테스트가 있는 코드)에서는 능력이 빨리 오르고, 판정기가 사람 선호인 채팅에서는 헤징이 남는다. 내 업무에서도 검증기(테스트·린터·타입체커)를 먼저 깔면 같은 모델에서 더 많이 뽑아낼 수 있다.
• 의미 — 구독 경제의 재가격화: Pro 200 축소, Pro 500 신설, KT의 GPU 추론 마진 모델, MS VEO는 모두 추론 원가가 가격에 다시 반영되는 신호다.
• 바꾸지 말 것 — 알고리즘·보안 가정: ETH 반증은 SAT 솔버 선택, 암호 파라미터, 시스템 설계에 아무 변경 사유가 되지 않는다.
• 바꾸지 말 것 — 메인 모델: AA 칸 유지. 헤징 불만만으로 갈아타기보다 지침·스키마부터.
• 바꾸지 말 것 — egress 정책: Qwen 건 반박과 무관하게 유지.
• 정정 반영: 어제의 ‘요금제 반토막설 근거 없음’은 철회한다. 10-30 변경은 공식이다.

시도 후보

1. 헤징 억제 A/B(20분): 같은 질문 10개를 ① 지침 없음, ② “다만 금지”, ③ 3행 출력 스키마로 돌린다. 첫 문장이 결론인 비율과 헤지 표현 수를 센다. API라면 uncertainty 필드를 분리한 JSON 스키마도 함께 시험.
2. Pro 200 사용자(10분): 10-29 전에 Work·Codex 사용 화면을 기록하고, 30일 이후 주간 소모율을 비교한다. 지급 크레딧 2,500달러의 만료(연말)를 캘린더에 넣는다.
3. ETH Lean 진술 읽기(30분): anthropics/formal-math/eth에서 ETHIsFalse의 statement와 3-SAT·ETH 정의부만 읽고, 표준 정의와 대조한다. 증명 본문은 건너뛰어도 된다.
4. Codex 0.165 메모리 v2 확인(10분): 업데이트 후 기존 프로필이 v1인지 확인하고, 테스트 프로필로 v2를 켜 본다. reasoning effort의 대화 중 변경도 시험.
5. LFM3-Omni-2B 로컬(30분): GGUF로 5090 노트북에 올려 음성 입력 → 툴콜 → 음성 출력 지연을 잰다.
6. Anima Ref Adapter(30분, ComfyUI 사용자): 참조 1장으로 3포즈를 생성하고, 기존 캐릭터 LoRA와 일관성을 비교한다.
7. 검증기 먼저: 다음 에이전트 작업에서 테스트·타입체크를 먼저 작성하게 하고, 그 다음 구현을 맡긴다.
8. 모델 보드 에서 Wonder·Ling 행 확인.

소스 범위

• 국내: ChatGPT·AI 활용 갤러리의 전체·개념 목록(서울 07:56, 후보 59, collect-dc.py 첫 시도 성공, errors 0)과 본문 30여 개. 조회·댓글은 수집 시점 기준. 성인 이미지 챌린지류와 내부 운영 농담(「본인 못된 짓 고백」, 관리자 모집)은 제외하거나 생략했다.
• 해외: r/LocalLLaMA·r/ChatGPT·r/singularity·r/OpenAI(재시도 후) OK, r/MachineLearning·r/ClaudeAI·r/codex·r/Bard는 429(1회 재시도 실패). 스레드 RSS 다수 429. HN 첫 화면. 레딧 UTC는 +9h로 환산했다.
• 원문: OpenAI 학계 협력 발표(10-26), Anthropic 3-SAT 논문·GitHub(10-27), TechCrunch, Microsoft VEO 블로그(10-26), Reuters·Straits Times(STAR50), DeepMind Genie 4·Ars Technica, Liquid AI LFM3 블로그, Anthropic 신약 개발 글, 연합뉴스·머니투데이(KT 10-27), The Next Web DevDay 정리(9-29), openai/codex rust-v0.165.0, AA 리더보드(10-28 아침).
• 라벨 기준: 공식 발표·공시·AA는 확인, 벤더 자체 수치는 ‘벤더’로 표시, 커뮤니티 체험·루머·해석은 미확인. 증명은 ‘공개·Lean 통과’까지만 확인.
• 미반영: ETH 독립 인증, QCD/YM 산출물(비공개), AA Coding Agent Index 세부, Stanford 서적 보도의 세부 사실관계.