<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/</link><description>Recent content on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ko/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>재능이라는 저주, 기질이라는 축복</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/paradox-of-talent/</link><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/paradox-of-talent/</guid><description>재능은 축복인가, 함정인가. 짧은 보상 주기에 길들여진 재능이 어떻게 장기적 노력을 방해하는지 분석하고, 근성이라 불리는 것의 밑바닥에 놓인 두 개의 엔진 — 취향과 결핍 — 을 들여다본다.</description></item><item><title>인공생명과 일반시스템이론</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/bertalanffy-lenia/</link><pubDate>Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/bertalanffy-lenia/</guid><description>학부생 때 &amp;lsquo;일반시스템이론&amp;rsquo;을 궁극의 설계 원리인 줄 알고 폈다가 생물학을 만났다. 반세기 전 베르탈란피는 &amp;lsquo;생명은 물질이 아니라 조직&amp;rsquo;이라 했고, 레니아는 그것을 컴퓨터로 증명한다.</description></item><item><title>유전체에서 얻을 수 있는 개인정보</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/genome-surname-inference/</link><pubDate>Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/genome-surname-inference/</guid><description>Y 염색체와 성씨는 둘 다 부계로 유전된다. 이 단순한 사실 하나로 &amp;lsquo;익명&amp;rsquo; 유전체에서 실명을 되찾을 수 있음을 보인 2013년 Science 논문 이야기.</description></item><item><title>ReLU 네트워크는 거대한 조각별 어파인 함수다</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/relu-piecewise-affine/</link><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/relu-piecewise-affine/</guid><description>ReLU 활성함수를 쓰는 신경망은 사실 입력공간을 다면체 조각으로 나누고, 각 조각 위에서 정확히 하나의 어파인 사상으로 붕괴한다. 이 관점을 뉴런 하나부터 인터랙티브 데모까지 층층이 쌓아 설명한다.</description></item><item><title>가중치를 공유해서 모델 줄이기 — K-Means 기반 양자화</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kmeans-weight-quantization/</link><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kmeans-weight-quantization/</guid><description>신경망 가중치를 K-Means로 몇 개의 대표값으로 묶으면, 정확도를 거의 잃지 않고 모델을 몇 배로 줄일 수 있다. 클러스터가 수렴하는 과정과 저장 용량이 줄어드는 걸 직접 돌려보는 인터랙티브 위젯과 함께 살펴본다. (Deep Compression, Han et al. 2016)</description></item><item><title>정수 연산만으로 신경망 추론하기 — Linear Quantization</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/linear-quantization/</link><pubDate>Sat, 09 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/linear-quantization/</guid><description>가중치를 정수로 저장하는 것을 넘어, 곱셈·덧셈까지 전부 정수 연산으로 추론하는 방법. 아핀 매핑 r = S(q − Z)로 실수와 정수를 잇고, scale과 zero point를 직접 바꿔가며 양자화 오차를 확인하는 위젯과 함께 살펴본다. (Jacob et al. 2018, TFLite 정수 양자화의 기반)</description></item><item><title>딥러닝 시대의 데이터타입</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/numeric-data-types/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/numeric-data-types/</guid><description>INT8, FP16, BF16, FP8, FP4 — 딥러닝에서 자주 등장하는 데이터타입들이 실제로 무슨 뜻인지, 비트가 어떻게 숫자로 해석되는지 하나씩 뜯어본다. 비트를 직접 클릭하면 계산식과 값이 실시간으로 바뀌는 위젯과 함께.</description></item><item><title>AWS DCV에서 한글 입력기(kime) 설정하기</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kime-on-aws-dcv/</link><pubDate>Sat, 21 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kime-on-aws-dcv/</guid><description>AWS DCV 원격 데스크톱에서 kime 한글 입력기가 한 글자만 입력되고 영어로 돌아가는 문제를 해결한 기록입니다.</description></item><item><title>죽은 적을 다시 쏘다: 학계의 좀비 논쟁은 왜 반복되는가</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/shooting-dead-enemies/</link><pubDate>Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/shooting-dead-enemies/</guid><description>이미 끝난 논쟁을 다시 꺼내는 이유, 그리고 그것을 비판하는 이 글 자체의 아이러니</description></item><item><title>runpod-log — RunPod 로그 뷰어 CLI</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/runpod-log-intro/</link><pubDate>Wed, 28 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/runpod-log-intro/</guid><description>RunPod GPU Pod의 로그를 조회하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 CLI 도구를 만들었습니다.</description></item><item><title>아버지의 기술 연대기</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/fathers-curiosity/</link><pubDate>Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/fathers-curiosity/</guid><description>1990년에 다섯 살짜리 아들에게 컴퓨터를 사준 아버지.</description></item><item><title>LLM에게도 사고 양식이 있을까? 프론티어 모델 5종 REI-40 실험</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/llm-rei-experiment/</link><pubDate>Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/llm-rei-experiment/</guid><description>REI-40 이중처리 성격 검사를 프론티어 LLM 5종에 실시했다. 중립 응답자부터 합리적 열정가까지, 모델별 고유한 &amp;lsquo;사고 양식&amp;rsquo; 프로필이 드러났다.</description></item><item><title>psyctl — LLM 성격 조종 도구</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/psyctl-intro/</link><pubDate>Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/psyctl-intro/</guid><description>Steering Vector를 이용해 LLM의 성격을 제어하는 오픈소스 도구를 만들고 있습니다.</description></item><item><title>당신 안의 두 사람: 왜 알면서도 비합리적으로 행동할까?</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/rei-dual-processing/</link><pubDate>Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/rei-dual-processing/</guid><description>다이어트 중 치킨을 참지 못하는 이유? 우리 머릿속에는 &amp;lsquo;따져보는 나&amp;rsquo;와 &amp;lsquo;느끼는 나&amp;rsquo;, 두 명이 동시에 살고 있다. 1999년 Pacini &amp;amp; Epstein의 연구를 통해 이 두 시스템을 알아본다.</description></item><item><title>자아실현은 복어의 모래성과 같다</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kenrick-evolutionary-needs/</link><pubDate>Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kenrick-evolutionary-needs/</guid><description>매슬로우의 욕구 단계를 진화심리학으로 재구성한 Kenrick의 모델, 그리고 디지털 서비스가 우리의 진화적 욕구를 어떻게 자극하는지에 대해.</description></item><item><title>졌지만 돌아온 아이디어: 스키너, 촘스키, 그리고 말하는 기계</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/chomsky-vs-skinner-1959/</link><pubDate>Thu, 20 Nov 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/chomsky-vs-skinner-1959/</guid><description>한 남자는 언어가 보상과 습관의 문제라고 주장하다 유명하게 패배했다. 그리고 반세기 뒤, 우리에게 말을 거는 기계들이 바로 그 보상으로 훈련되고 있다.</description></item><item><title>LLM의 Attention Map을 활용한 문장 Reranking 실험</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/attention-reranking/</link><pubDate>Fri, 12 Sep 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/attention-reranking/</guid><description>LLM이 이미 알고 있는 것을 활용하자. Attention Map에서 문서 관련성 신호를 추출하여 문장을 재순위화하는 실험과 관련 논문을 정리합니다.</description></item><item><title>Sparse Autoencoder로 GPT-2의 감정을 조종하기</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/sae-steering-gpt2/</link><pubDate>Sun, 16 Feb 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/sae-steering-gpt2/</guid><description>OpenAI의 Pretrained SAE로 GPT-2 내부의 감정 Feature를 찾아내고, 직접 SAE를 학습하는 과정까지. Feature Patching으로 &amp;lsquo;good person&amp;rsquo;을 &amp;lsquo;shit&amp;rsquo;로 바꾸는 실험.</description></item><item><title>K-means, GMM, EM: 클러스터링의 세 겹 러시안 인형</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/em-kmeans-gmm/</link><pubDate>Sun, 10 Dec 2023 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/em-kmeans-gmm/</guid><description>K-means는 사실 GMM의 극단적 경우이고, GMM은 EM 알고리즘의 대표적 응용이다. 세 가지가 어떻게 하나의 프레임워크 안에서 연결되는지, 그리고 정보 기하학이 이 관계를 어떻게 설명하는지 직관적으로 풀어본다.</description></item><item><title>정보 기하학: AI는 어떻게 '가장 효율적으로' 배우는가</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/information-geometry/</link><pubDate>Wed, 13 Jan 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/information-geometry/</guid><description>뉴턴의 F=ma가 물리 세계를 설명하듯, 정보 기하학은 AI가 배우는 과정을 설명합니다. 초보자를 위한 직관적 해설.</description></item><item><title>소개</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/page/about/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/page/about/</guid><description>&lt;p&gt;서울에서 소프트웨어 개발자로 일하고 있습니다.&lt;/p&gt;
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