LLM이 One ring to rule them all 하려면 비용이 어마어마한 반면 사용자가원하는 특정 기능만 하면된다면 너무나도 적은 비용으로 ai를 사용할 수 있음. 챗지피티가 들이고있는 비용 생각하면 그만큼의 경제적 이익을 누리기가 쉽지않더는뜻

이 문건이 5월문건인데 심지어 메타는 이번달에 llama2를 아예 공짜로 풀어버림. 유출된이상 오픈소스를 자기편으로 만들겠다는 전략인듯. 1,2등이 끝없이 돈과자원 투입하는동안 독점욕심만 버리면 무보수 무료봉사로 모델을 개발해주니깐 개이득이다 이거인듯

정규표현식은 매우 강력한 텍스트 매칭 도구이고 잘 사용하시면 더 복잡한 필터링도 가능합니다. 검색하시면 관련 가이드들 많이 나오니 참조하시면 좋아요~ (링크는 예시 중 하나)

물론 obs 수나 grp 수에서 한계가 있긴하지만 이론적으로 맞는 결과임 measure도 직접적이고

요즘에 하나의 DB 안에서 모든 걸 다 하지 않아도 하나의 보기 안에서 여러 DB를 연결해와서 쓸 수 있게 돼서 그걸로 프로젝트 대시보드를 만들어놓고 쓰고 있는데 (보기에 탭으로 플릿 메모 - 진척 관리 [에픽-작업-세부 작업으로 관리] - 분석 결과, 신택스 - 리터러쳐 노트 - 드래프트 - bibliography 를 한 화면에 놓고 사용) 옵시디언은 이런 db 기능이 강력하지 않음. 할려면 할 수 있겠지만 억지로 하는 거고…

이미 4000개가 넘어가는 제텔카스텐 노트들을 옵시디언에 옮겼을 때 이런 기능들이 제대로 작동하게 하려면 그냥 옵시디언 로직에 맞게 새로 처음부터 만드는 게 빠를 거 같고… 하