Goodfire의 ‘Neural Geometry Series’ 둘째 글. 요일이라는 순환 개념을 사례로 Llama-3.1 8B의 표상 매니폴드와 행동 매니폴드가 모두 원형이며, 매니폴드를 따라 스티어링하면 깨끗한 행동 제어가 되지만 직선으로 더하면 행동이 매니폴드를 가로지르며 깨진다는 점을 보인다. 두 기하의 정합은 양방향이며, 안과 밖이 같은 거울이라는 경험적 증거를 제시한다.
Goodfire의 ‘Neural Geometry Series’ 첫 글. 신경망 내부 표상은 직선 방향이 아니라 곡선 매니폴드 위에 산다고 주장하며, mountain car 스티어링과 슬랜트 라임 매니폴드 사례로 SAE 같은 기존 방법의 한계와 매니폴드 기반 해석·제어 방법론의 필요성을 보인다.
USB 웹캠 여러 대만으로 연구 등급의 마커리스 3D 모션 캡처를 가능하게 하는 무료 오픈소스 플랫폼. v1.8에서는 다중 카메라 리그의 ‘유령 스켈레톤’ 문제를 해결하는 reprojection outlier rejection 옵션이 추가됐다.
Mnilax가 6주간 247개 Claude Skill을 측정·삭제하며 23개만 남긴 큐레이션. 핵심은 목록이 아니라 활성 5~7개라는 컨텍스트 상한과 capability 대 discipline의 구분이다.
음성 대화·Live2D 아바타·비전 인식을 합쳐 오프라인에서도 돌아가는 AI 컴패니언 오픈소스 프로젝트. closed-source neuro-sama를 오픈소스 스택으로 재현하려는 시도에서 출발했다.
Karthik Venkateshan이 2019년에 Steam 유저 리뷰와 Metacritic 점수를 매출(units sold)과 회귀시켜 비교한 분석. Superstar 타이틀에선 유저 리뷰가 Metacritic을 누르고 더 강한 매출 설명력을 보이지만, Indie에선 유저 리뷰조차 매출과 유의미한 관계를 잃어버린다.
Lin·Bezemer·Hassan이 2016년 3월 시점 Steam 게임 8,025종을 크롤링해 1,182개 EAG(15%)를 동정하고, EA 단계와 1.0 단계 사이의 업데이트 빈도·리뷰 참여율·평점·토론 활동을 통계적으로 비교한 첫 대규모 실증 연구다. 핵심 발견은 “EA 단계의 평균 평점이 1.0 이후보다 유의하게 높다"이며, 긍정 평점률은 EA 길이·업데이트 빈도와 무관하다.
Arnaud Aubry가 Vampire Survivors와 Cities: Skylines II의 정반대 궤적을 통해, 출시 직후의 Steam 리뷰 점수가 위시리스트·IP·마케팅보다 강력한 매출 결정 요인임을 보인다.
GameDiscoverCo와 Gamalytic이 1,500개 이상의 Steam EA 졸업작 데이터를 분석한 결과, 중간값 1.0 출시는 EA 첫 3개월의 0.7배에 그친다. 그러나 분포가 매우 넓어 상위 5%는 5배 이상을 기록하고, EA 기간이 길수록 1.0 배수는 낮아지는 음의 상관이 관찰된다.
Chris Zukowski가 VGInsights 데이터를 끌어 EA 경로와 일반 출시 경로의 매출·평점을 정면 비교한다. 평균만 보면 EA가 더 좋아 보이지만, 100+ 리뷰 게임만 추리면 차이가 모호해지고 ‘EA quicksand’라는 비대칭 위험이 드러난다.