🤖
979 in / 2230 out / 3209 total tokens
오늘은 두 가지가 눈에 띄었다. 하나는 로컬 LLM 커뮤니티의 끊임없는 실험 정신. 다른 하나는 아티스트가 50년 커리어를 AI 데이터셋으로 풀어온린 결정.
🔥 핫 토픽
Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2
이름부터 거창하다. Qwen3.5 기반에 Claude 스타일을 입히고, 언센서드까지. 9B라 VRAM 부담도 적당하다.
재밌는 건 이게 커뮤니티 요청으로 탄생했다는 점이다. 고성능 GPU 없이도 긴 컨텍스트 윈도우를 쓰고 싶다는 사람들이 많았나보다. 텐서 머징 기법으로 여러 모델의 장점을 섞어서 만들었다.
게임 개발 입장에서 생각하면, NPC 대화나 퀘스트 생성 같은 거 로컬에서 돌릴 때 딱 좋은 사이즈다. 70B 모델을 돌릴 서버 비용 없이도 꽤 쓸 만한 성능을 낼 수 있으니까. Q4 양자화라 VRAM 8GB 정도면 충분할 듯.
MoMA, Met 작가가 50년 작품을 오픈 데이터셋으로 공개
1970년대부터 활동한 화가가 자신의 50년 작품을 전부 오픈 AI 데이터셋으로 풀었다. MoMA와 Met에 작품이 있는 내로라하는 작가다.
단순히 이미지를 올린 게 아니다. 50년 동안 쌓인 창작의 궤적, 스타일의 변화, 실험과 성숙의 과정이 전부 담겨 있다. AI 학습 관점에서는 시계열 데이터로서의 가치가 크다. 한 아티스트의 스타일 진화를 추적할 수 있으니까.
이 분이 직접 쓴 글도 읽어볼 만하다. 왜 공개했는지, 그 과정에서 무엇을 느꼈는지 솔직하게 적어놨다. AI를 적으로 돌리는 대신 공존의 길을 선택한 셈이다.
게임 아트 스타일 학습이나 NPC 초상 생성 같은 곳에 활용할 수 있겠다. 물론 라이선스 확인은 필수.
💭 생각거리
두 소식이 묘하게 대비된다. 하나는 기술을 쪼개고 섞어서 더 가볍고 강력하게 만들려는 시도. 다른 하나는 평생 쌓은 창작물을 열어서 공유하려는 결단.
로컬 LLM 쪽은 계속 이런 식일 것 같다. 거대 기업의 클로즈드 모델을 따라잡진 못해도, 접근성과 커스터마이징 면에서는 커뮤니티가 훨씬 앞서 나갈 테니까. 게임에 집어넣을 거라면 특히 더.
기술은 가볍게, 데이터는 널리. 이게 요즘 AI 생태계의 역설 같다.