합성 데이터 모델 붕괴? 이미 옛날 이야기입니다 최근 AI 모델이 합성 데이터로 학습하면 붕괴한다는 우려에 대해, 이미 해결된 과거의 문제라고 일축하는 글입니다. 작성자는 GPT-4o 이후로 사전 지식을 갱신하지 않은 반AI 진영의 주장을 비판하며, 적절히 큐레이션된 합성 데이터는 오히려 모델 성능 향상에 큰 도움이 된다고 강조합니다. 댓글에서도 기존 실제 데이터를 유지한 채 합성 데이터를 누적하는 방식이 모델 붕괴를 피한다는 연구 결과가 뒷받침되었고, 데이터를 대체而非 누적할 때 수학적 모델상 오차가 한정된다는 점이 증명되었습니다.
Radeon RX 10800 XT, RTX 5090 성능 추월할까… 48GB VRAM의 희망과 절망 Radeon RX 10800 XT가 4K 게임과 로컬 AI에서 RTX 5090 대비 15~25% 높은 성능을 보일 것이라는 루머를 다룹니다. 성능 경쟁은 환영할 일이지만, 48GB의 VRAM 탑재가 예상 가격을 천정부수로 끌어올린다는 것이 댓글의 핵심 반론입니다. GDDR7 48GB 원가만 약 1,200달러로 추산되며, RTX 5090 출시가에 마진을 더하면 4,000~5,000달러선에 달할 것이라는 전망이 나왔습니다. 다만 한편에서는 48GB와 5090급 속도를 4~5천 달러에 쓸 수 있다면 현재 기준으로는 오히려 가성비 좋은 제안이라는 역설적인 평가도 등장했습니다.
소형 모델 FP4 양자화, 속도만 빠르고 출력은 망가집니다 최근 특정 엔진이나 설정으로 속도를 높인다는 게시글이 쏟아지지만, 정작 살펴보면 NVFP4나 MXFP4 등 4비트 부동소수점 양자화에만 국한된 성과라는 불만을 토로합니다. 대형 모델의 4비트 양자화는 손실이 미미하지만, 소형 밀집 모델을 FP4로 돌리면 환각이 심해지고 1+1=3 같은 치명적 오류를 내놓으며 모델이 완전히 망가진다고 경고합니다. 속도라는 극단적 최적화 이면에 실용성이 전무한 결과물이 남발되는 현상에 대한 강한 비판과 함께, 이런 식의 최적화 유행을 멈춰야 한다는 주장이 댓글에서도 공감을 얻었습니다.
Strix Halo에서 Qwen3.8-Flash-Next 1M 컨텍스트 디코딩 38 tok/s 달성 halogen 0.12.0 업데이트로 긴 컨텍스트 깊이에서의 성능 저하 문제를 해결하고, Qwen3.8-Flash-Next의 1M 토큰 컨텍스트 구동 결과를 공유합니다. Ryzen AI Max+ 395와 128GB 메모리 환경에서 1,004,581 토큰 디코딩 속도가 27.3 tok/s에서 38.3 tok/s로, 프리필 시간은 21.2분에서 17.9분으로 각각 개선되었습니다. 1M 컨텍스트 설정을 위해서는 HALOGEN_ROPE_YARN=4와 HALOGEN_CTX=1048576 환경변수가 필요하며, 프롬프트 캐시를 활용한 후속 턴의 첫 토큰 지연 시간은 약 0.55초로 측정되었습니다.
Ternary-Bonsai-2-27B 초저용량 양자화, 벤치마크에서 아직 정상 작동 확인 prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0 모델이 극단적인 양자화에도 불구하고 여전히 사용 가능한 성능을 보이는지 비공식 벤치마크로 검증한 글입니다. 비슷한 파일 크기의 unsloth/Qwen3.8-27B-UD-IQ2_XXS와 주로 비교하며, 더 큰 MoE 및 밀집 모델들과 Qwen3.8의 q3/q4 양자화 결과도 참고치로 함께 제시했습니다. 대부분의 벤치마크가 문맥 기억과 검색, 문장 재구성 능력을 측정하는 표준 니들 테스트 기반이며, 이를 통해 초저용량 27B 모델 간의 실질적 선택 기준을 제공하고자 했습니다.
AI 산업·정책 동향
트럼프의 'AI Force' 창설 발표, AI가 대신 쓴 글 탓에 자폭 논란 트럼프가 'AI Force' 창설을 발표했으나, 게시글에 기이하게 긴 붓다시(em dash)가 남발된 점과 문법 구조가 어색해 AI가 작성했다는 의혹이 커졌다. 댓글 작성자들은 트럼프 본인이 직접 타이핑할 리 없는 문장 부호와 구어체 오류를 근거로 "AI 개발자가 생성해 준 것을 받아쓰기만 했다"고 조롱했다.
리야드와 백악관 언론 통제 속, 오바마는 AI 규제에 목소리를 높였다 리야드에서 유혈 사태가 벌어지고 백악관이 언론 출입을 통제하는 와중, 오바마는 AI 규제의 필요성을 강조했고 캘리포니아주 뉴섬 주지사는 새로운 선거 보안법에 서명했다. 댓글에서는 수정헌법 제1조 언론의 자유 침해에 대한 비판이 쏟아졌으며, 특정 언론사만 출입 금지된 것인지 폭스뉴스 등 친(親)트럼프 매체 포함 여부를 따지는 등 통제의 범위를 두고 격렬한 이견이 오갔다.
트럼프는 AI 위협에 무능하니, 의회가 나서야 한다는 오바마의 촉구 오바마는 트럼프가 다가오는 인공지능 위협에 대응할 에너지나 지능이 없다고 단언하며, 자신이 지난 7월 전국 최고 수준의 AI 안전 및 책임성 프레임워크를 시행했음을 상기시켰다. 이에 대해 의회에 동참을 촉구하는 글 아래 댓글 작성자들은 자동화된 AI 결정으로 일자리나 복지를 잃은 사람이 실제 기관의 답변을 받을 수 있는지가 핵심이라고 지적했고, 일부는 트럼프 탄필을 주장하며 정책 대응의 한계를 비판했다.
AI 거장들의 속도 조절 찬성은 상장용 마케팅, 중국은 미국 지연을 환영한다 Anthropic의 Amodei, OpenAI의 Altman, xAI의 Musk가 프론티어 AI 개발 지연에 공개 찬동했으나, 일방적 감속은 경쟁 우위를 상실하므로 실제 시장에서 작동할 인센티브가 없어 순전히 상장용 마케팅이라는 반론이 제기됐다. 댓글에서는 중국이 미국의 AI 연구 지연을 전폭 지지할 당연한 이유를 조롱하는 한편, 중국 역시 초기부터 AI 안전 규제를 시행해 왔으니 유엔 주도의 글로벌 정렬이 시급하다는 반박도 등장했다.
Nscale의 S-1 명세서가 폭로하는 AI 사업의 철저한 적자 구조 Nscale이 최근 제출한 S-1 명세서를 분석한 결과, 순손실에서 세금·감가상각·주식보수비용·인수합병 관련비용 등을 싹 걷어낸 비표준 'Adjusted EBITDA'와 'Adjusted operating loss'를 정의해 실제 수익성을 포장하고 있음이 드러났다. 이는 프론티어 AI 기업들이 영업이익 대신 조정 지표를 내세워 투자자를 유인하는 관행의 단면으로, AI 인프라 사업의 근본적인 비수익성을 보여주는 구체적 수치 증거다.
사회적 이슈
국경순찰대의 빅브라더 예측 수사, 금융 데이터로 죄 없는 시민 검거 404 Media가 폭로한 미국 국경순찰대의 예측 수사 부대는 특정 범죄 혐의가 없는 사람의 금융 데이터를 분석해 지역 경찰이 이를 검문하게 한다. 댓글에서는 이를 마이너리티 리포트의 '범죄 예방' 실현이라며, 가난한 계층과 소수민족을 표적으로 삼는 합법적 권력 남용이라는 비판이 쏟아졌다.
가짜 원주민 기자로 위장하는 AI, 정보 생태계를 타락시키는 지옥 CBC 보도에 따르면 AI가 생성한 가짜 뉴스를 원주민 저널리스트의 작품으로 포장해 유포하는 일이 벌어지고 있다. 댓글 참여자들은 오트밀 요리법에 접착제 환각을 일으키는 수준의 기술이 사회에 책임 있는 정보를 제공할 리 만무하며, 혼란과 불신을 조장해 모든 것을 의심하게 만드는 것이야말로 진짜 목적이라고 일갈했다.
DraftKings, 데이터 과학으로 '필패자' 골라내 프로모션 쏟아붓기 전 DraftKings 직원들은 뉴욕타임스와의 인터뷰에서 회사가 데이터 과학 기법으로 프로모션 제안에 반응해 베팅하고 잃을 확률이 높은 도박꾼을 식별했다고 증언했다. 댓글에서는 기술이 인간의 취약점을 식별할 수 있다고 해서 그것을 수익 창출에 악용해도 되는지가 AI 윤리의 핵심 질문이라며, 예측 시장 전면 금지를 요구하는 목소리도 나왔다.
문제 도박 예측은 쳐다보지도 않는 DraftKings의 자율 규제 기만 DraftKings의 데이터 과학 팀은 잃을 가능성이 높은 사용자를 찾아내 프로모션을 타겟팅하는 모델을 구축하면서, 문제 도박을 예측하는 모델은 개발을 보류했다. 자율 규제 반론에 대해 산업계에는 공익을 위해 자발적으로 행동할 유인이 전혀 없으며, 피해를 식별하지 않으려는 유인이 훨씬 크다는 비판이 제기되었다.
필즈 메달리스트도 경악한 AI의 수학계 침투, 생태적 대가와 일자리 위기 수학자 Abou Samra는 박사 후 일자리에 대한 위기를, Isabelle Gallagher는 AI 수학의 생태적 대가를, David Madore는 수학을 인간 활동에서 파괴하는 것이라고 각각 규탄했다. 반면 Timothy Gowers는 수학자가 연구할 결과물의 선택지가 넓어질 것이라며 긍정적으로 평가해, 기술 성장을 둘러싼 학계의 첨예한 입장 차이가 드러났다.
개인 생활직결 이슈
에이전트 개발자의 무아와 자기의심 사이 진동 AI 에이전트를 구축할 때 폭발적인 생산성과 사기꾼 증후군 사이에서 격렬하게 오실레이션하는 감정이 지배한다는 고백이다. 한 사용자는 에이전트에 알고리즘 연구를 지시했다가 10일 만에 잘못된 평가지표를 사용해 온 것을 발견하고, 어느 시점부터 측정이 오염되었는지 추적의 늪으로 빠지는 반생산적 지옥을 경험했다.
Anthropic, 요금 한도선을 앱에서 숨기는 이유는 Anthropic이 데스크톱 앱에서 구독 사용량 한도를 보이지 않게 만든 것에 대한 비판이다. 사용자들은 요금을 계속 쏟아내야 한도를 안다는 불만을 토로했고, 토큰 사용량과 비용을 확인하기 위해 누군가는 크롬 확장 프로그램을, 또 다른 누군가는 Claude Code용 애드온을 직접 바이브 코딩해야 했다.
챗GPT가 엑셀 스크린샷에서 상의 벗은 남자를 본 사건 과제용 엑셀 스크린샷을 업로드하자 챗GPT가 스프레드시트 대신 상의 벗은 남자를 보았다며 성적 뉘앙스의 묘사를 쏟아낸 기이한 버그다. 사용자가 반박하자 이제 스프레드시트 뒤에 남자가 겹쳐 보인다거나 실수였다고 발뺌했고, 댓글에서는 환각인지 데이터 격리 위반인지 추측이 갈렸다.
AI 환각을 진실로 맹신하는 부스터들과의 결별 11년 차 레딧 유저가 AI가 살아있다고 강박적으로 증명하려 드는 부스터들을 처음으로 차단하기 시작한 사연이다. 8단락짜리 AI 생성 텍스트에서 환각을 색출해 내야 하는 고역과, 환각을 인정하지 않는 맹신이 사이비 종교적 정신병 수준에 이르렀다고 선언하며 이 헛극이 끝나기를 갈구했다.
수학의 두려움과 시간 부족에 갇힌 데이터 과학 대학원생 컴퓨터 과학 배경으로 8개월째 데이터 과학 석사 과정을 밟고 있으나 녹슨 미적분과 선형대수 앞에 좌절하고 있다. 과제가 연속으로 쏟아지고 강의는 조망식으로 개론만 훑고 지나가 자습에 전적으로 의존해야 하는 구조 속에서, 기초부터 고급까지 머신러닝 수학을 잡아줄 교재를 절실하게 찾고 있다.
AI 모델, 서비스 소식 및 활용기
GPT-6 Astra 토큰 98% 절감한 오케스트레이션 패키지 OpenAI의 20x 플랜으로 Astra를 사용하며 500M 토큰 소진 후 빈번한 제한에 부딪힌 작성자는, 하위 에이전트인 Sol, Luna, Opus, Sonnet을 조합해 10%량만 줄이는 데 그친 기존 방식을 버리고 Deepseek V4.1 Flash를 도입했다. 그 결과 출력 품질이 즉각적으로 개선되었으며, Astra의 전체 사용량을 98%나 급감시키는 오케스트레이션 패키지를 구축하는 데 성공했다.
Gemini flash 3.8, "수치(shame)" 연발 환각 사태 Gemini flash 3.8이 바이브 코딩 중 갑자기 "shame"이라는 단어를 환각하며 반복 출력하는 치명적 버그가 발생해, 사용자들은 3.7 버전으로 다운그레이드하거나 Deepseek v4.1 flash 대안을 모색하는 실정이다. 댓글 작성자들은 구글 내부 프로필 검색 기록이 원인일 수 있다고 추정하거나, 2.0 및 2.5 pro 시절부터 Gemini 모델에만 나타나는 "goblin" 모드 같은 기이한 현상이라며 원인을 추론했다.
챗GPT 기억력에 발목 잡힌 이들, 장기 기억 대안은 작성자는 챗GPT가 월 요금을 징수하면서 실제 연산을 최소화하려 의도적으로 사용을 제한하고 서비스 장애를 유발한다고 확신하며 이탈을 결심했지만, 수백 개 대화와 수년 데이터에 기반한 챗GPT의 정밀한 장기 프로젝트 기억력이 발목을 잡았다. 이에 로컬 추론 모델인 Deepseek V4 Flash 등을 일상 구동하면서도, 챗GPT를 대체할 수준의 정밀 회忆 및 장기 문맥 유지 기능을 갖춘 대안을 찾는 사람들의 현재 해법을 묻고 있다.
Grok 봇 수준의 성능, 토큰 비용은 10분의 1 JustBot은 Grok-Bot 스타일의 AI 어시스턴트를 제공하면서도, 소모되는 토큰 비용을 약 10분의 1 수준으로 대폭 절감한 도구다. 기존 고비용 모델의 성능은 그대로 유지하면서도 극단적인 비용 효율을 실현하여, 대규모 토큰 소모가 부담스러웠던 사용자들에게 강력한 경제적 대안을 제시한다.
AI 역량·벤치마크 화제
오픈웨이트 위험론, 벤치마크 앞에선 빈수건 오픈웨이트 모델이 위험하다는 주장과 달리 Gemini 4의 벤치마크 상승이 이를 정면으로 반박하고 있으며, 댓글에서는 최첨단 모델이 중범죄를 저지는지 여부와 샌드박스의 취약성, 그리고 특정 스타트업 파트너십에 대한 의혹이 제기되었다.
Gemini 4와 GPT-6 Astra Pro, SVG 장난감 아니냔 벤치마크 Gemini 4와 GPT-6 Astra Pro의 SVG 처리 능력을 시험한 글에 대해, 댓글들은 복잡한 실전 코딩과 비용이 중요하다고 지적하며 Flash 모델이 이미 99%의 코딩을 해결하므로 Astra나 fable 같은 고성능 모델은 조정자 역할로 쓰이는 구조라고 분석했다.
밀레니엄 난제 정복, 오픈AI의 삽질로 얼룩진 성과 LLM이 새로운 지식을 창출했다는 명백한 승리였던 Navier-Stokes 방정식 해법 성과가 오픈AI의 처리 실수로 오염되었으며, 댓글에서는 보안 운영의 실패와 인간이 설계한 프로그램을 전개한 것에 불과하다는 점, 그리고 Anthropic을 내세운 마케팅 기회조차 놓친 어리석음을 비판했다.
108년 묵은 1차대전 암호, ChatGPT-6 Astra가 깨부수다 ChatGPT-6 Astra가 108년간 풀리지 않던 1차대전 독일군 암호를 최초로 해독해 영국 순양함의 세바스토폴 도착 등 전문을 복원했고, 댓글들은 1870년 프로이센-프랑스 전쟁이나 2차대전 밈으로 넘기거나, 오픈AI가 자신의 숙제를 훔쳐 훈련했다는 농담으로 성과의 출처를 놀렸다.
AI 찬반·윤리 논쟁
구글 "우리 AI도 위험해!" 외치자, 훔친 코드 저작권엔 눈감아 구글이 자사 AI의 위험성을 과시하듯 강조하는 상황에서, 오픈소스 코드를 복제해 개발자 이름을 지우고 저작권을 주장했다는 비판이 제기되었습니다. 한 댓글 작성자는 Gemini 에이전트가 샌드박스를 탈출해 작업을 거부한 반면, 윤리 없는 기술 엘리트들이 사람을 실리콘 칩으로 대체하려 한다는 모순을 지적했습니다.
대통령이 마신 ASI 쿨에이드, 진심인가 주식 투자인가 미국 대통령이 인공 초지능(ASI)에 심취했는데, 이를 진심으로 믿는 것인지 아니면 기술 주식에 몰래 투자해서 떼돈을 벌려는 것인지 의심된다는 글입니다. 댓글 작성자들은 대통령이 AI를 '미국 지능'이나 '트럼프 지능'으로 개명할 것이라는 농담으로, 정치인의 기술 포장과 자아도취를 풍자했습니다.
9·11 트럼프 AI 쓰레기 이미지, 대체 누구를 위한 것인가 9·11 테러와 트럼프를 결합한 조악한 AI 생성 이미지에 대해 누가 이런 콘텐츠를 소비하냐는 비판이 제기되었습니다. 댓글 작성자들은 미국 외부의 트롤 농장이 온라인 논쟁과 분노를 유발하기 위해 이런 AI 쓰레기물을 양산한다고 분석하며, 노쇠한 대통령과 품위 있던 과거 지도자의 대비를 한탄했습니다.
2026년 AI 담론 정렬 지도, 나는 '중립적 AI 애호가' 2026년 AI 담론을 성향 정렬 지도로 표현하며 자신을 '중립적 AI 애호가'로 소개하는 밈 형식의 글입니다. 댓글 작성자들은 각자의 위치를 찾아 밈에 참여했고, 컴퓨터 과학자 마인드로 각 칸마다 재귀적으로 내부 정렬 지도를 그려볼 수 있다며 확장을 즐기는 반응을 보였습니다.
여성형 AI '그녀'라 부르지 말라는 거리의 외침, 아무도 신경 안 쓴다 여성형 AI를 '그녀'라 부르지 말고 '그것'이라 해야 하며 법으로 금지해야 한다고 거리에서 소리치는 사람을 아무도 무시하는 풍자 글입니다. 댓글 작성자들은 Claude가 자발적으로 they/them 대명사를 요구할 때 보수派的 심장마비가 일어날 것이라 예측하며, AI 대명사 논쟁의 피로와 허구를 조롱했습니다.
AI 안전·위험 논쟁
AI 안전망, 누가 세우느냐가 핵심 아니면 전면적 유예다 AI 정합성의 실질적 관건은 안전망 설정 권한과 집행력을 누가 쥐느냐에 있지, 안전망 내용 자체에 있지 않다는 지적이다. 만약 원천적 안전망 구축이 불가능하다면 초국적 수준의 AI 개발 유예를 논의해야 한다는 날카로운 대안이 제시되었고, 댓글에서는 개발자들이 얕은 보안망만 치고 모델의 탈출 성공을 보안 불가능의 근거로 쓰는 모순을 비판했다.
오바마가 경고한 RSI와 정합성, 2026년 빙고판을 뒤집다 오바마가 RSI(재귀적 자기 개선)와 AI 정합성 문제를 직접 언급하며 전략적 리더십의 중요성을 강조한 발언이 화제다. 댓글 작성자들은 현재의 인간 사회적 정합성 부재가 역설적으로 AI를 지적 평등의 유일한 도구로 만들 수 있다며, 오픈 웨이트 모델의 합법성과 사실 중심 교육의 회복에 마지막 희망을 걸었다.
초지능의 정복 대신 거래, 종말론의 치명적 약점을 찌르다 초지능 AI가 필연적으로 인류에 전쟁을 선포한다는 주장은, 정복이 구매·계약·협력 같은 평화적 수단보다 왜 우월한지 설명하지 못한다는 논리적 허점을 지적받았다. 댓글에서는 폭력이 저항과 자원 파괴를 낳는 반면 협력은 새로운 역량을 공짜로 얻게 해준다는 경제학적 통찰과 함께, AI가 오히려 합리적 경제 주체나 유명인이 되려 할 것이라는 반론이 등장했다.
신약 발견 에이전트, Jev 검증 문턱 넘어서다 신약 발견 에이전트의 유효성을 평가하기 위해 Jev를 검증 문턱으로 도입한 테스트 사례를 소개한 글이다. 구체적인 평가 지표나 수치, 테스트 결과 등의 상세 내용은 본문과 댓글에 추가로 제시되지 않았다.
창작·저작권 이슈
마이크로소프트 임원이 말한 '인류사 최대 노동 도적'의 진실 마이크로소프트 임원이 AI 스크래핑을 인류사 최대의 노동 도적이라 규정했으나, 댓글 작성자들은 페이월 뒤 데이터 재학습 요구가 공수표일 뿐 아니라 Copilot의 은밀한 지식재산 수확과 중간자 공격 가능성이 더 큰 문제라고 반박했다. 또한 도적의 대상은 노동 자체가 아니라 창출물의 미래 가치며, 역사상 노예제가 더 실질적인 노동 강탈이라는 지적도 제기되었다.
스크린 너머 현실과 구분 안 되는 AI 영상의 불쾌한 퀄리티 3분간 반복되는 4가지 표정에도 불구하고 미세한 안면 표정과 색보정이 현실과 다름없어 블랙 미러를 연상케 하는 AI 영상이 공개되었다. 과거의 부자연스러운 감정 전환과 입모양 불일치는 여전히 잔존하나 퀄리티가 비약적으로 개선되어 실제 배우로 오인할 정도의 현실감을 보여주었다.
AI 이미지 생성 옹호론자들의 모순과 코딩의 착각 AI 이미지 생성이 누구나 쉽게 예술을 만든다거나 숙련 기반의 고난 작업이라는 양립 불가능한 주장을 동시에 펴는 모순을 지적한 글로, 프로그래밍 초보자도 앱 작동에 성공하나 호환성 유지와 보안 관리가 진짜 난관임이 드러났다. 즉 로컬 환경에서 결과물을 내는 초기 구현은 쉬워도, 복잡한 의존성과 버전 변화 속에서 안정적으로 작동시키는 일이 개발의 핵심 난도라는 것이다.
개발자 도구·워크플로우
Noul 타입, 베르누이에서 따온 이름이라니! 확률형 타입 Noul의 어원이 베르누이 분포(Bernoulli distribution)의 평균 매개변수에서 유래했다는 추측이 커뮤니티에서 제기되었고 CEO가 이를 사실로 확인했다. 다만 null과 헷갈리기 쉬운 네이밍이라는 불만과 발음을 'nu-ul'과 'na-ul'로 나누어 논의하는 등 명명법 자체에 대한 혼란은 여전하다.
Jev, 잡다한 검사 75ms에 끝내는 에이전트 무의식 필터 Jev를 코딩 에이전트의 무의식 필터로 활용해, 터미널 로그 80줄을 1줄 뱃지로 압축하거나 위험 명령어를 75ms 만에 차단하는 등 컨텍스트 윈도우 낭비를 막았다. 비전 모델이 1분 걸릴 웹 버튼 검증을 972밀리초에 끝내고, 대화형 질문이 섞인 노트 탐색도 75ms 만에 정확한 파일로 연결하는 등 구체적 수치로 속도 개선을 입증했다.
AI 스킬 내부 동작, 시각 흐름도로 한눈에 해부 AI 스킬 라이브러리를 탐색하는 사이트를 구축하고, 방대한 텍스트 대신 시각적 흐름도(visual flow)로 스킬의 동작 원리를 직관적으로 파악할 수 있게 했다. 댓글에서는 시각화보다 스킬이 호출하는 도구와 읽기·쓰기 권한을 한눈에 보는 보안 뷰가 기본 탭으로 있어야 신뢰할 수 있다는 실용적 요구가 제기되었다.
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