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2026.05.22 antigravity gemini flash 할당량이 깃털 같구만?
2026.05.22 srec_cat 해봄
2026.05.22 openclaw agent 구성 관련
2026.05.22 mxfp4
2026.05.22 텔레그램 봇 - 메시지 관련
2026.05.22 openclaw 설치 telegram 신기하네?
2026.05.21 QCombobox + 다국어
2026.05.21 NAS - Neural Architecture Search
2026.05.21 nvidia tensor core
2026.05.21 MCUNet

antigravity gemini flash 할당량이 깃털 같구만?

한번 찾아보니 가격 3배 이상, 토큰 3배 증가

사실상 9배 증가라는 소문이 있네

[링크 : https://wikidocs.net/blog/@jaehong/13849/]

근데 순식간에(?) geminu 3.0 flash 를 날리고 gemini 3.5 flash + 3.1 pro 를 같은 할당량으로 묶는건 너무 개매너 아니냐 -_-

[링크 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?hl=ko]

+

2026.05.29

느낌상 질문 하나당 한칸 줄어드는 느낌..

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openclaw 설치 telegram 신기하네?

설치

$ curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

설정. llama-swap에 의해서 돌고 있는 모델 등록

$ openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \
  --custom-model-id "gemma4-e4b" \
  --custom-api-key "llama.cpp" \
  --secret-input-mode plaintext \
  --custom-compatibility openai \
  --accept-risk

$ openclaw gateway restart
$ openclaw chat --message "안녕, 지금 어떤 모델이 실행 중이야?"

/ 누르면 아래에 자동완성 처럼 뜨는데 신기하네

그리고 browse providers 처럼 먼가.. 내가 하던거랑은 좀 많이 다른(?) 기능들이 있었나 보다.

텔레그램 봇에 등록되는거라 내걸로 돌려도 메뉴가 계속 뜬다. 젠장!

서비스 종료.

$ systemctl stop openclaw-gateway --user

--user를 안하면 없는 서비스라 나온다. 신기하네

$ systemctl status openclaw-gateway
Unit openclaw-gateway.service could not be found.

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Posted by 구차니

QCombobox + 다국어

combobox 추가하고

추가된 애를 더블 클릭하면

Edit Combobox 라고 뜨는데

여기에 한줄씩 추가해서 넣으면 된다.

그나저나.. 왜 프로퍼티 창에서 바로 넣을수 있는 곳은 없는걸까?

[링크 : https://dibrary.tistory.com/21]

아래는 GPT가 짜준거

일단 값이 변경되는 이벤트에서 언어 파일을 읽게 하고,

changeEvent()를 오버라이드 해서 언어 변경 이벤트에 대해서 적용하고

combobox의 시그날 발생을 잠시 막고(갱신되면서 0번 인덱스로 가는것 방지)

이전의 인덱스를 복구해주고, 시그널 발생을 다시 가능하게 해주는 식으로 끝. 천잰데?

protected:
void changeEvent(QEvent *event) override;

Widget::Widget(QWidget *parent)
    : QWidget(parent)
    , ui(new Ui::Widget)
{
    ui->s
// Connect combobox signal
    connect(ui->comboBox, QOverload<int>::of(&QComboBox::currentIndexChanged), this, &Widget::on_comboBox_currentIndexChanged);
}

void Widget::changeEvent(QEvent *event)
{
    if (event->type() == QEvent::LanguageChange) {
        int currentIndex = ui->comboBox->currentIndex();
        ui->comboBox->blockSignals(true);
        ui->retranslateUi(this);
        ui->comboBox->setCurrentIndex(currentIndex);
        ui->comboBox->blockSignals(false);
    }
    QWidget::changeEvent(event);
}

void Widget::on_comboBox_currentIndexChanged(int index)
{
    QString langFile;
    switch(index) {
        case 0: langFile = "untitled_ko_KR"; break;
        case 1: langFile = "untitled_en_US"; break;
        case 2: langFile = "untitled_el_GR"; break;
        case 3: langFile = "untitled_fr_FR"; break;
        case 4: langFile = "untitled_es_ES"; break;
        case 5: langFile = "untitled_pt_PT"; break; // Note: combo says polish but translations exist for pt_PT
        case 6: langFile = "untitled_sk_SK"; break;
        case 7: langFile = "untitled_ru_RU"; break;
        default: langFile = "untitled_en_US"; break;
    }

    if (m_translator.load(":/i18n/" + langFile)) {
        qApp->installTranslator(&m_translator);
    }
}

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Posted by 구차니

NAS - Neural Architecture Search

MCUNet 보다 보니 NAS 라는게 보여서 찾아봄

Search NN model on an existing library e.g., ProxylessNAS, MnasNet

[링크 : https://hanlab18.mit.edu/projects/tinyml/mcunet/assets/MCUNet-slides.pdf]

Neural Architecture Search

[링크 : https://doing-ai.tistory.com/entry/Neural-Architecture-Search-NAS-Hardware-Aware-NAS-ProxylessNAS]

EfficientNAS 이후에 나온 더욱 효율적인 NAS를 위한 논문, ProxylessNAS다. TuNAS의 근간이 된 논문이기도 하며, 구체적으로 알아보자.

[링크 : https://seokdonge.tistory.com/27] ProxylessNAS

[링크 : https://ech97.tistory.com/entry/MnasNet] MnasNet

TuNAS

[링크 : https://seokdonge.tistory.com/26]

[링크 : https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Bender_Can_Weight_Sharing_Outperform_Random_Architecture_Search_An_Investigation_With_CVPR_2020_paper.pdf]

[링크 : https://github.com/google-research/google-research/tree/master/tunas]

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Posted by 구차니

nvidia tensor core

싼거 샀다 피보는 중 ㅋㅋㅋ

cuda core는 fp32나 fp64 행렬 단일 연산(곱/덧셈 등..) 에 특화 되어있고

tensor core는 복잡 정밀도의 (AxB) + C 에 대한 연산에 특화되어있는 것으로 보인다.

cuda core 로는

AxB 를 먼저 수행하고(fp32) 거기에 +C를 해서 두번의 연산이 필요했다면

tensor 코어는 (A x B) + C 에 대해서 한번에 하드웨어 적으로 퉤~(물론 정밀도 희생)

복합정밀도, 복합 행렬 연산(FMA - Fused Multiply Add)

[링크 : https://comsys-pim.tistory.com/5]

[링크 : https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/1hxmvm4/what_exactly_can_cuda_cores_do_that_tensor_cores/?tl=ko]

[링크 : https://youtu.be/h9Z4oGN89MU?t=1611]

+

2026.05.22

최소한 암페어(30 시리즈) 는 가야 BF16 지원하니까 정상적인(?) 성능이 나올 듯.

볼타(2017): FP1/FP16 혼합 정밀도를 갖춘 32세대 Tensor 코어를 도입하여 Pascal보다 5배 빠른 학습을 제공합니다. GPUs.
튜링(2018): 객체 감지와 같은 실시간 추론 작업을 위해 INT8/INT4 지원이 추가되었습니다.
암페어(2020): BF16 및 TF32 포맷으로 확장되어 GPT-3와 같은 조개 매개변수 모델에 대한 학습이 가속화되었습니다.
호퍼(2022): FP8 정밀도 도입으로 대규모 언어 모델의 처리량이 두 배로 늘어났습니다.LLM들).
블랙웰(2024):5세대 텐서 코어는 FP4와 마이크로스케일링 형식을 도입하여 Hopper에 비해 GPT-MoE(매개변수 30조 개)와 같은 대규모 모델의 성능이 최대 1.8배 더 빨라졌습니다.

[링크 : https://blogs.novita.ai/ko/what-are-tensor-cores-the-key-to-supercharging-your-ai-models/]

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Posted by 구차니

MCUNet

STFPM -> PaSTe -> MCUNet 으로 찾아옴

[링크 : https://github.com/AMCO-UniPD/PaSTe]

MCU 에서 돌릴만큼 경량 네트워크

[링크 : https://cowkim-svd.tistory.com/7]

[링크 : https://github.com/mit-han-lab/mcunet]

[링크 : https://www.youtube.com/watch?v=YvioBgtec4U]

[링크 : https://www.youtube.com/watch?v=0pUFZYdoMY8]

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Posted by 구차니

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