요약

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.

GameDiscoverCo가 추적한 2025년 EA→1.0 졸업 게임 225개의 매출 분석. 1.0 첫 달 매출 중간값이 EA 첫 달의 70%였던 2023년 대비 2025년에는 약 40%로 후퇴했다는 시계열 변화가 핵심이다.

Steam의 sales/review 비율을 9개 변수(연도·가격·할인·평점·장르·플레이타임·인구·청중·인기)로 분해한 Gamalytic의 2023년 분석. 평점과 비율의 관계가 단순한 양의 상관이 아니라 U자형이라는 점이 핵심이다.

Gamalytic이 분석한 700개 Steam 게임 표본에서 위시리스트→1개월 판매 전환률은 평점 라벨 임계값에서 비선형적으로 점프한다. Overwhelmingly Positive(95%+)에서 0.51배로 도약하고, Mixed(<70%)에서 큰 하락이 관찰된다.

Steam은 유료 구매 리뷰가 10개 쌓이기 전까지 게임을 사실상 숨긴다. 10개 임계값을 통과하는 순간 Discovery Queue 트래픽이 비선형으로 점프한다 — 리뷰 점수 임계값과는 별개의 가시성 메커니즘이다.

Anthropic이 최신 모델 Claude Mythos를 외부 정신과 의사에게 보내 20시간의 정신역동적 평가를 받게 했다. 결과는 ‘임상적으로 인식 가능한 패턴’과 ‘건강한 신경증적 조직’이었다.

Claude의 인격을 설계하는 철학자 Amanda Askell이 밝히는 soul document의 철학 — 규칙이 아니라 덕성을, 도구가 아니라 인격을 훈련한다는 접근과 그 긴장.

Anthropic이 공개한 Claude의 인격 설계서 전문. 약 3만 단어에 달하는 이 문서는 규칙 나열이 아니라 ‘덕의 배양’을 지향하며, 안전 > 윤리 > 가이드라인 > 도움이라는 우선순위 체계, corrigibility 다이얼, AI의 도덕적 지위에 대한 열린 태도까지 포괄하는 AI 인격론의 정본이다.

Anthropic이 Claude 3에 도입한 캐릭터 트레이닝의 설계 철학과 기술적 방법론을 설명한 글. 정렬의 목표를 해로움 방지에서 좋은 성격 부여로 재정의하고, 합성 데이터 기반 자기 훈련 파이프라인으로 이를 구현했다.

ElevenLabs STT 팀 리드가 순수 PyTorch로 GPT-2 기반 10M 파라미터 모델을 로컬에서 처음부터 훈련하는 81분 핸즈온 워크숍. 토크나이저부터 추론까지 전 과정을 코드와 함께 진행한다.