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싱글벙글 처참하게 망해버린 라이온킹 신작 + 후기 (스포주의)
전작인 라이온킹 실사영화와 비교해 동기간 1/8 성적 기록북미 흥행 성적 1억불 내외 예측제작비 2억 5천만 달러, 마케팅비 1억 5천만 달러, 손익분기점 8억 달러디즈니, 2억 달러 이상 손해 및 애니메이션과 뮤지컬계에서 레전드급 위상 라이온킹의 심각한 가치 하락 우려다수의 관계자들은 전작에서 오리지널 라이온킹을 존중하지 않은 주연 비욘세의 형편 없는 창법과 목소리, 비욘세의 억지 위상작업 및 신격화와 언론•평단 매수, 딸 블루 아이비 낙하산으로 꽂아넣기, 비욘세와 제이지의 디디게이트 및 아동성범죄 은닉 등이 영화에 절대적으로 부정적인 영향력을 끼친 것으로 분석- 의외로 대황소닉에게 쳐발린 놈라이온 킹 - 무파사 : 라이온킹 후기…. ★ ★ ★ ☆ ☆ 5점만점에 진짜 후하게 줘서 3점 드림 60일 동안 인간 타이머하며 정보 찾은게 허무함….라이온킹 5점, 라이온킹2 4점, 라이온가드 4.5점, 라이온킹2019 2점참 지금 하고싶은 말이 많으니깐 차근차근 해볼게내 주관적인 후기니깐 너무 깊게 생각하지말고 보길 바래그리고 내가 글을 많이 써보지 않아서 완장 후기에 비해 많이 떨어질테니 이해해줘일단 스토리적인 측면에서부터 이야기해보자면 라이온킹 시리즈 팬 입장에서는 솔직히 이해안되는 급전개 스토리같은 것들이 많이 나와서 당황스러웠음. 영화를 보면서 항상 들었던 생각이 “ ㅇㄴ 이게 이정도의 설명으로 넘어가는건가? ” 였음.그정도로 캐릭터들이 왜 이러한 행동을 하게되었고 왜 이런 선택을 하게된거지 에 대한 설명이 부족한 부분이 많았다고 생각함. 예를 들어 키로스의 이야기라던지 타카가 무파사를 배신하게되는 마음을 노래 하나로 퉁친다던지.. 무파사가 엔딩에 엄마와 재회에 대한 빌드업도 개인적으로 좀 부족하다고 생각함.또 짧은 러닝타임때문인지 스토리와 사건이 뭔가 훅훅 지나가는 느낌이 들었던거 같음. 영화에서 무파사의 이야기를 하던 중간 중간에 키아라가 키아라가 나와서 이야기 하는 장면이 나오는데 여기서 티몬과 품바가 좀 애매한 포지션이었음. 스토리에 실질적인 비중이 ㄹㅇ 1도 없는데 잠깐 잠깐 나와서 한다는게 별 재미도 없는 “ 난 언제 나옴???? ” 개그 치고 빠지기 이거 반복임. 이러다보니 한번씩 영화의 흐름을 끊는거 같기도 하며 분위기를 흐트려뜨렸던거 같음…. 굳이 등장시켜야 되었을까..하는 생각도 들었음.팬서비스에 대해서도 이야기해보자면..라이온킹 시리즈를 사랑하는 사자씹덕 입장에서는 오오 하면서 흥미롭게 봤었음. 그런데 사실 이것도 어느정도에서 멈췄어야됨너무 자주 오마주 씬이 나오다보니깐 별 감동도 감흥도 없는 그저그런 장면이 되어버림ㅋㅋ 진짜 과장 더해서 10분에 한번씩 오마주씬 나옴ㅋㅋ 심지어 누때씬 오마주는 배경음악까지 비슷하게 해서 뭐지 했었음. 그래도 마지막 카이온 등장은 좀 갑작스럽고 당황스럽긴해도 좋긴했음. ( 설마 후속작 만들려고 하는건 아니겠지…? ) 또 이제 뮤지컬 영화니깐 음악을 빼놓을 수 없겠지…사실 이번 무파사는 뮤지컬 영화로써의 본질을 완전히 잊은 듯함. 영화를 보기전 사운드 트랙 공개날에 이미 들어보긴했지만 영화보면서 다시한번 느낀게 이걸 음악 듣고싶어서 보러가는거는 진짜 시간 낭비라는거임. 노래가 전체적으로 허술하고 시간과 돈을 투자한 것에 비해 퀄리티가 굉장히 떨어짐… 특헤 안좋았던걸 이야기해보자면 키로스의 빌런곡임. 다른 라이온킹 시리즈의 빌런곡인 스카의 Be prepare 나 지라의 My Lullaby 에 비해서 특색도 , 간지도 악역 특유의 약간씩 있는 미친 모습도 전부 없었음… 바이바이 ㄹㅇ 몰입 ㅈㄴ 깸…..그리고 한 곡더 말해보자면 무파사랑 사라비의 사랑곡임.시리즈 전체적으로 심바 날라 , 키아라 코부, 카이온 라니 전부 기본적인 러브 라인을 가져가다가 꽁냥꽁냥 러브 듀엣곡부르는데 이번 무파사랑 사라비는 그에 반해서 계속 이야기하며 러브 라인 쌓아 올린 것도 아니고 고작 노래 하나로 갑자기 고백하고 사귀고 하니 좀 갑작스러웠음. 그래서 심지어 그 러브송이 좋냐? 그건 또 아니라는거 노래 부르는 중간에 꽁냥꽁냥 무브를 보여주지도 않음. 이러니 보는 입장에서는 이해가 안될수 밖에 없다는거… 결론 적으론 러브송이 ㄹㅇ 너무 아쉽고 별로였음….캐릭들이 부르는 일반적인 넘버 말고도 배경음악도 보면 ㄹㅇ king of the rock 을 몇번 쓰는 건지 모르겠음 거의 영화 배경음악의 2/3이 king of the rock 아님 원작의 무파사 테마 임ㅋㅋㅋ 그래 king of the rock 이 명곡인건 알겠는데,,,이걸 이정도로 난발했어야 하나싶었음. 그래도 이런 배경음악적인 부분은 영화에 그렇게 큰 영향을 비치지 않으니 그려려니 하고 넘어가야지….다음으론 캐릭터들에 대해서 이야기해보자면 무파사는 나쁘지 않았다고 생각함. 기본적인 서사와 신념도 나쁘지 않았고 다른 캐릭들과의 관계, 적당한 주인공 버프도 좋다고 봄타카는 다 좋은데 설명이 좀 부족했다고 생각함. 사라비를 사랑하게 된 계기나 무파사를 증오하고 키로스 무리에 합류하게된 이유 등이 있겠지. 그래도 타카가 스카가 된 계기는 여태까지 나왔던 뭐 무파사가 나 놀려요 크아아앙 스토리 보다는 가장 이해하기 좋고 납득 가능한 스토리라고 생각함ㅇㅇ 솔직히 너무 아쉬웠던 캐릭터임 조금더 갈고닦았으면 더 좋게 나올수있었을텐데 ….캐릭터성 자체는 좋았다 였던거지….사라비는 그저 그랬던거 같음. 아쉬웠던게 자주랑 사라비의 과거 고향스토리가 아무리 러닝타임때문이였더라도 조금더 비중있게 설명해줬으면 좋았을건만 너무 짧게 언급되고 끝나서 좀 그랬음. 그리고 무파사랑 사귀게된 바탕설명이 위에서도 말했듯이 부족했음. 그거 맑고는 딱히 뭐 진짜 딱 그저그런 캐릭이였음.라피키는 ㄹㅇ 정말 좋았음. 아무리 다른 세계관이라고 해도 이때까지 공개되지 않았던 라피키의 과거사를 볼수있다는 것 만으로도 꽤나 좋았음.ㅇㅇ 타카가 무파사를 배신하고나서 무파사의 다른 형제가 되어주는게 서사적으로 좋았음.키로스 솔직히 그냥 무미건조한 악역이였음. 흑화하게된 이유도 너무 갑작스럽게 나오고 그저 타카 하나만으로 자기가 오바시로 부터 뺴앗은 나라를 버리고 멀리 타지역까지 쫒아온다는 것도 좀 말이 안됐었고….이때까지 나온 스카, 지라에 비해 현저히 못미치는 악역이였음.다른 조연들은 딱 한마디로 해보자면 오바시: 개 틀딱 병신 사자왕에쎼: 그저 현자아피아, 아마라: 그냥 좆병신 키로스 따까리마세고: 이 새낀 왜 죽음????이제부터 이야기해볼거는 비주얼, 영상미임전체적으론 캐릭터의 비주얼은 저번의 라이온킹2019에 비해서 발전했다고 말해줄수있음. 전작의 좆박은 내셔널 지오그래픽에서 조금은 벗어나 사자들이 표정이란거를 지을수있다는것에 만족했음. 그래도 여전히 고쳐지지못한 것들도 있었음. 그중 젤 컸던게 조금만 어두워져도 사자들이 누가누군지 구분이 안되었음. 그리고 영화 중간 중간에 나오는 일명 얼빡샷 ㅋㅋㅋㅋ 아니 뭔 영화에서 사자가 머리에 고프로 달고 달리는 씬나오니깐 ㄹㅇ 개웃기더라고 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 참… 웃픈거지 뭐 ㅋㅋ;;이제 영상미로 넘어가서 이야기해보자면 중간에 나오는 풍경들이나 빛 표현은 역대급으로 좋았다고 개인적으론 생각함. 현실과 별차이없는 cg 나 풍경은 이 영화가 실사였어야되는 유일한 이유라고 생각함. milele 에 대한 묘사도 굉장히 좋다고 생각함.위에서 너무 욕하고 단점만 이야기한것 같아서 장점도 좀 이야기해보자면 생 오리지널 스토리로 이정도 퀄리티 만든건 칭찬해해줄만함특히 프라이드랜드의 탄생이나 프라이드락이 만들어진 사건은 진짜오 하고 봤음. 무파사랑 키로스의 무리가 싸우던 도중 동굴 붕괴로 프라이드 락이 만들어지고 그곳이 프라이드 랜드의 왕궁이 된다. 이거 정말 참신하고 박수쳐줄만한 발상이였다고 생각함. 위에서도 말했지만 전작의 문제점을 전부 고치진 못했지만 고치려고 했다는점에 칭찬함. 그런 의지만으로도 높이 살게…막상 장점 이야기한다고 해놓고서 단점이 100이라면 장점 여기서한 10 말한거 같은데?ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 쩔수없는거지 뭐 ㅋㅋ글이 너무 길어지는 거 같아서 여기서 마무리 하는 걸로 하자.결론적으로 짧게 이야기하자면 전체적으론 전작인 라이온킹 2019에 비해서는 발전했지만 노래나 서사적인 부분에서 기존 작품들에 비해 현저히 떨어짐. 세계관 다른거 생각하고 봐도 딱 킬링타임 용으로 맞는 영화인것 같음. 과거 라이온킹 원작의 감동을 다시 느끼고싶으면 그냥 tv 를 틀고 디즈니 플러스 결제하고 보는게 더욱 빠르고 효율적이고 좋음ㅋㅋ 그래도 5년만에 라이온킹 프랜차이즈 신작이라서 자료찾고 라부이들과 토론해서 좋았음!!그저 그런 기대에 못미치는 프리퀄 작품이였다!- dc official App
작성자 : ㅇㅇ고정닉
오늘 o3-mini 시연으로 보여준 것
1. o3-mini(hard)에게 mac에서 o3-mini API를 사용해서 코드를 생성하고 바로 실행하는 프로그램을 UI와 함께 만들라고 지시다음과 같은 내용에 대한 Python 스크립트를 작성해주세요:HTML 파일을 로컬에서 서버로 실행하는 스크립트가 필요합니다. 이 HTML 파일에는 큰 텍스트 상자가 있어야 합니다. 텍스트 상자에 내용을 입력하고 제출 버튼을 누르면:-해당 요청을 OpenAI의 o3-mini API로 전송해야 하며, medium reasoning_effort 설정을 사용합니다-API로부터 받은 코드를 데스크톱의 임시 파일로 저장합니다-새로운 파이썬 터미널에서 그 파일을 실행합니다추가 세부사항:-API 키는 ~/api_key 위치에서 찾을 수 있습니다-API 요청 시 원시 코드만 반환하고 포매팅이나 마크다운을 전혀 포함하지 않도록 추가 프롬프팅을 넣어주세요-Mac 노트북에서 실행될 예정입니다2. 그렇게 해서 만든 코드3. 3. o3-mini(hard)가 직접 만든 터미널이제 저기에 아무거나 입력하고 submit을 누르면o3-mini(medium) API를 통해 코드를 생성하고,생성된 코드를 임시파일로 저장하고,임시파일로 저장된 코드를 파이썬으로 실행하는 것 까지 수행프롬프트에는 위처럼 간단하게 openai를 프린트하고 아무 숫자나 프린트하라고 시킴4. 실행 결과openai 41 이라고 결과가 나온 모습(즉, o3-mini API로 프롬프트를 보내서 코드를 짰고, 그 코드의 실행 결과가 openai 41이 된 것)5. 이제 좀 더 난이도를 높여서, o3-mini에게 너 자신의 GPQA 점수를 직접 평가하라는 프롬프트를 만듬-특정 url로 들어가서 평가 데이터셋을 다운 받고, API 사용방법에 따라 제대로 코드를 짜야하고,다운받은 데이터셋을 o3-mini(low) API로 보내서 결과를 얻고,나온 결과를 Answer: 형태로 깔끔하게 나오게 해서 평가가 가능할 수 있게 해야함그리고 async를 사용해서 병렬처리가 가능하게 하고, api 콜이 실패하지 않도록 robust하게 만들어야함등의 지시 사항이 담김6. 그렇게 해서 나온 결과61.62%라고 점수가 바로 계산됨자기 자신이 스스로를 원큐에 평가한 것 7. 그 뒤에 멘트들"내년에는 모델에게 너 자신을 개선해라 라고 명령해봐야겠네요"이 과정이 라이브에서 찐빠없이 이루어진게 개인적으론 매우 놀라웠음o3-mini가 이정도면 o3는 그냥 말이 안되는 수준일듯- o3 벤치마크가 가지는 의미Codeforces, FrontierMath, GPQA 하나같이 다 인간 최상위권들 수준의 문제들임어느 정도일까?Codeforces : 코딩 고인물들만 참가하는 대회여기서 99832명 중 50위 내, 즉 상위 0.05% 달성보통 Candidate Master만 되도 인간 최상위권인데, 그 중에서만 따져도 0.7% 내에 들음ELO 2500점만 되도 국제올림피아드 진출권이라는 걸 생각하면, 보통 인생 살면서 이 정도로 코딩 잘하는 사람은 보기도 힘듬AIME(미국 수학 올림피아드) 96.7%, GPQA (박사 수준 추론 질문) 87.7%웬만한 사람은 아무리 공부해도 이 정도에 도달하는 건 불가능참고로 GPQA는 해당 분야 박사 학위도 평균 65%의 정답률을 보임FrontierMath : 대놓고 현존하는(했던) 인공지능들 엿먹이려고 만든 수학 벤치마크수학 평생 공부하면서 박사까지 전공한 사람들도 자기 분야랑 딱 맞는 거 아니면 못 푸는 문제들만 있음공식 사이트(https://epoch.ai/frontiermath)에 있는 언급 : Terence Tao : 이 문제들 ㅈㄴ 어려움. AI가 이거 풀려면 적어도 몇 년 걸릴 듯 Timothy Gowers(필즈 메달 수상자) : 이거 다 푸는 건 고사하고, 한 문제 제대로 푸는 것도 우리가 지금 할 수 있는 걸 넘어선다 Evan Chen (국제수학올림피아드 코치) : 정말로 어려운 문제들이고, 대부분 내 능력을 뛰어넘는다ARC-AGI (일반 추론 평가) : 진짜 인간다운 추론을 하는지 테스트하기 위해 만든 데이터셋일반적인 사람이 풀었을 때 85% 정도의 정답률을 보임o3는 여기서 생각 시간에 따라 76%-87%의 정답률을 보임걍 기존 벤치딸들과는 차원이 다른 수준임GPQA, FrontierMath, ARC-AGI 얘네들은 전체 문제는 비공개고 예시를 위한 일부 문제만 공개돼있기 때문에,벤치 미리 학습했네 이 ㅈㄹ도 못함- 오늘 발표에서 가장 놀라웠던 부분. NO.1사진을 보면 알다시피 o3는 코드포스에서 2727점을 기록.“o3는 최고 세팅에서 거의 2727과 같은 결과를 얻을 수 있었습니다.”“샘: 아주 좋습니다. 당신(가운데 앉아있는 엔지니어 마크 첸)의 기록은 어떻습니까? 마크 첸: 저의 최고 점수는 약 2500이었습니다.”• “우리의 수석 과학자도 이 점수를 넘지 못했는데, 이 점수는 수석 과학자 야코프의 점수를 능가합니다.”아마 한 명이 더 높은 점수를 낸 것 같습니다.” “점수는 아마 OpenAI에서 3000점을 유지하는 사람이 한 명 있는 것 같아요.”“그 점수도 몇 달 더 지나면 가능할 것 같아요.”이번에 o3가 코드포스에서 2727점을 기록했으며,가운데 앉아있는 초엘리트급 엔지니어 마크 첸(자긴 2500점대라 주장함), 심지어 일리야 후임인 야코브(현 OpenAi 수석과학자 아래 인물)마저 뛰어넘고 유일하게 오픈AI 내에서 3000점 이상인 사람이 딱 한명만 존재함…ㄷㄷㄷ“FEEl THE AGI.”- [OpenAI] 방금 역사상 가장 똑똑한 AI가 탄생하였음어제부터 시작된 심상치 않은 분위기그리고 갑자기 The Information 기사가 하나 올라오는데...그리고 약속의, 새벽 3시.담담하게 발표하는 그들..."O3 모델은 아주 아주 똑똑한 모델입니다. 그리고 O3 Mini 모델도 믿을 수 없을 정도로 똑똑한 모델이에요."----------SWE-bench Verified (Software Engineering):실제 GitHub 이슈를 바탕으로 하여, 코드베이스를 수정하여 문제를 해결할 수 있는지를 평가. 소프트웨어 개발자로서 충분히 생산적인지를 확인.Codeforces (Competition Code):프로그래밍 경쟁 대회. 다양한 난이도의 알고리즘 문제를 해결하는 능력을 평가. 다양한 알고리즘 문제를 효과적으로 해결할 수 있는지를 확인.모두 0-shotsGithub 이슈, 실제 프로덕트에 대한 실질적인 해결 능력이 71%까지 올라갔다는 것을 의미함과 동시에,전세계 상위 0.2% 국제적인 그랜드마스터급 실력(정확히는 전세계 175위)의 알고리즘 문제 해결 능력을 보유했다는 것을 의미.AIME 2024 (Competition Math):중고등학생 수학 경시 대회. 기하학, 조합론, 정수론, 대수학 등 다양한 분야에서 창의적이고도 고도의 논리력과 사고력을 요구하는 문제들로 구성되며, 여기서 만점을 받는다는 것은 영재 중의 영재이자 추후 수학의 신계가 될 자들만이 가능함. 애초에 응시하는 것부터가 AMC라는 대회에서 상위 5% 미만이어야지만 응시 가능.Questions (GPQA Diamond) (Phd-level Science):박사 수준의 생물학, 물리학, 화학 문제를 해결하는 능력을 평가. 해당 분야의 박사들조차 평균 65%의 정답률밖에 달성하지 못함.해당 부문들에 있어서 대략적으로 인간 전문가를 한참 뛰어넘었다고 볼 수 있겠다.EpochAI Frontier Math (Research Math):60명 이상의 최고급 수학자들이 참여하여 만든 역대급 수학 문제들. 14명의 국제수학올림피아드 금메달리스트와 필즈상 수상자들(테렌스 타오, 티모시 고워스, 리처드 보처드)이 머리를 싸매고 만든 수학 시험. 전문 수학자도 딱 한 문제 해결에 수 시간부터 수 일이 소요. 단순한 패턴 매칭이나 기존 학습 데이터만으로는 해결할 수 없는 진정한 수학적 추론 능력을 측정.기존의 모든 AI들은 2.0%의 수준밖에 안 되었는데, o3는 25.2%까지 끌어올렸다.ARC-AGI:일반인공지능(AGI)의 핵심인 추상화와 추론 능력을 측정하는 테스트. 단순한 패턴 매칭이나 통계적 학습이 아닌, 진정한 지능을 측정하고자 설계.인간 평균 수준은 70%.ARC Prize 창립자왈:"OpenAI의 o3 모델은 ARC-AGI 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 기존 LLM의 한계를 극복하고 지식 재조합 능력을 향상시켰습니다. 이는 단순한 성능 향상을 넘어, AI가 새로운 과제에 적응하는 능력이 크게 발전했음을 보여줍니다. ARC Prize는 새로운 벤치마크를 통해 AI 연구 발전을 계속해서 추진할 것입니다."나머지Structured Outputs:개발자가 제공한 스키마에 따라 출력을 정확하게 구조화하는 능력. JSON, 데이터베이스, 자동화된 처리 등에 적합한 일관된 형식의 출력을 보장.Function Calling:외부 도구나 API와 상호작용할 수 있게 해주는 능력. 텍스트 생성을 넘어 실제 작업을 수행하고 데이터를 검색 및 처리할 수 있음.Function Calling with Structured Outputs:Function Calling과 Structured Outputs을 결합한 고급 능력.LiveBench Coding:다양한 코딩 능력 평가 시험. 문제 이해 능력, 기존 코드 기능 파악, 누락된 부분 완성 능력 등을 다양한 문제들로부터 평가.https://youtu.be/SKBG1sqdyIU
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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