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도쿄 -> 하카타 도카이도-산요 신칸센 그린샤 탑승 후기
도쿄 여행 계획중에 후쿠오카로 여행오는 친구가 생겨서 하카타에서 접선하기로 일정을 잡게 됨 일본여행 몇번 다녔지만 신칸센은 한번도 못타봐서 이번 기회에 타봐야겠다 싶었는데 일주일 넘는 중기 여행이다보니 짐도 24인치 캐리어 끌고다님 & 항공권을 인리타 왕복끊어놨다가 나리타 IN -> 후쿠오카 OUT 으로 변경하는바람에 ANA 김네다 국내선 무료도 못써먹는 상황이라 1. 일본 LCC 타고 하네다 -> 후쿠오카 2. 신칸센 3. 심야버스 선택지가 이랬는데 킹무위키 좀 뒤져보니 도쿄 -> 하카타 구간이 현존 일본 최장거리 여객열차라고 하더라? 심야버스는 몸이 늙어서 진짜 타다가 뒈질것같고 기왕 이렇게된거 낭만뽕 치사량으로 뽑자 하고 신칸센으로 결정 근데 신칸센을 처음타다보니 스마트EX 하야토쿠 할인만 알았지 산요 신칸센 외국인 할인이 따로 있는걸 몰랐음 ㅋㅋㅋㅋ 멍청비용 냈다 쳐아지 뭐 일단 비용만 보면 본인쟝 탑승했던 노조미 19호 열차 정상가 23,410엔 / 그린샤 30,670엔(하야토쿠 24,320) 금액만 보면 거의 특가 LCC 왕복급 가격임ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그래도 일본 국내선 위탁수하물 사고 하네다 가서 위탁맡기고 도착하서 찾고 하는거 귀찮아서 결정 안그래도 노조미는 좁다고하는데다 열차 탑승시간이 5시간 좀 넘어서 그린샤로 하야토쿠-3 예매박고 타러감 아래부터 탑승기 신칸센-재래선 환승하는것만 아니면 내가 예매한 신칸센 티켓(QR)만으로 개찰구는 끝나는걸로 알고있었는데 도쿄역 신칸센 개찰구로 들어갈때 스마트EX에서 발급받은 신칸센 티켓 QR 찍고 + IC카드도 찍어야 되더라 QR찍고 개찰구 안열려서 역무원 불었더니 IC카드 찍으라고해서 찍으니까 그제서야 저 좌석표가 나옴 하카타 개찰구 나올땐 IC 안찍었는데 뭐지? ㅋㅋㅋㅋ 도쿄역 신칸센 탑승 플랫폼에 가니 이렇게 신칸센 커피 자판기가 있더라 기왕 낭만뽕 채운다고 돈 다발로 태웠기도 하고 기념으로 한잔 뽑았는데, 사진 하단을 잘 보면 나오는데까지 95초정도 걸린다고 써있어서 띠용 함 커피 고르면 중앙 위쪽 디스플레이에 원두 갈고 -> 커피 내리고 -> 컵에 부어주고 -> 뚜껑 닫아주고 하는 절차를 다 보여줘서 재밌긴 했음 ㅋㅋㅋㅋ 맛은 뭐 자판기에 400엔 치고는 나쁘진 않았다 정도 호기심에 한번쯤은 마셔볼만함대망의 좌석 노조미 그린샤가 4열이라 신칸센중에는 좌석이 좁은편이다 라고 들었는데 체감은 국내 우등버스 1열 좌석이랑 비슷하거나 약간 넓은 느낌 창문 간격에 맞춰서 좌석이 배정되어있어 비행기처럼 창문 엇박나서 바깥 못보고 그런건 없었음 창문에 팔 얹고 구경하라고 있는건지 받침도 있었고, 그린샤는 전 좌석 리클라이너인지 뒤로 최대로 제끼면 저렇게까지 넘어가더라 (사진은 하카타 내리기 직전에 아무도 없는거 확인하고 최대로 제끼고 찍음) 덩치가 큰 편이라(180/85) 레그룸 신경쓰여서 1열로 잡았는데 다른 좌석 보니 그럴 걱정 없었음 신칸센을 택한 이유 그2) 가면서 조금이라도 일해야해서... 중기여행이다보니 자꾸 업무전화 와서 일할게 생기다보니 갸아악 암튼 1열 감안해도 레그룸 넉넉하고 넓어서 좋았음 가는길에 보이는 풍경 한번 찍어주고 출발 전에 대충 계산해보니 9시 12분 도쿄역 출발 -> 10시 좀 넘을때쯤 후지산 제대로 보일것같길래 똥마려운거 참고 후지산 보일때까지 대기탐 그렇게 보이기 시작한 후지산 전날 날이 맑아서 낮에 시부야 스카이에서 후지산이 보이긴 했는데, 이정도 거리에서 실물로 제대로 본 건 처음이라 생각 이상으로 거대함+웅장함에 감탄했음 이건 후지산뽕이 생길수밖에 없겠구나 함 전날 갔던 스시집 사장님이 후지산 나올때쯤 방송나온다고 사진 찍으라고 하셨는데 그런거 없었다... 잘못된 정보를 준 스시집 사장님 재방문으로 혼내줘야지 후지산도 봤겠다 영역표시하러 옴 KTX나 SRT 화장실 생각했는데 약간 더 쾌적했다 뱉어냈으니 다시 채워야하는게 인지상정 신칸센 낭만뽕을 선택한 이유 그 3) 에키밴 조지려고 아침/점심을 모두 에키밴 조지면서 평일 오전에 출장가는 사람들 사이에서 맥주까지 야무지게 조진다? 캬--- 에키밴 후기는 아래글 참고 (규탕이랑 마구로동 하나씩 조짐) https://m.dcinside.com/board/nokanto/509756 에키밴에 5000엔을 태우는 ㅂㅅ이 있다?? - 일본여행 - 관동이외 마이너 갤러리그게바로 접니다 도쿄 -> 하카타 낭만뽕 풀로 채우려고 신칸센 끊고 아침/점심 다 에키밴으로 조짐 m.dcinside.com 가면서 대유잼도시&기린 맥주공장도 보이길래 한장 찍고 비와호 근처 왔을때 뭔가 또 큰 산 보이길래 찍었는데 이부키산이라더라? 내심 비와호 보이는걸 기대했는데 안타깝게도 못본건지 안보인건지 그럴싸한걸 못봤음 ㅠㅠ 암튼 그렇게 기타큐슈 지나서 하카타까지 도착 하카타역 하차 후 찍은 사진 열차 지연 없이 예정시간 그대로 도착하면서 약 5시간에 걸친 신칸센 운행 종료 주파거리로 따지면 킹무갓키 피셜 10,691km 라고 하니 직선거리로 대전 <-> 하얼빈 정도 일하면서 KTX나 SRT 자주 탔는데 자주 정차해야해서 최고속도를 거의 못내는 국내 고속열차랑은 다르게 역간 거리가 길어서 그런지 중간에 귀도 먹먹해지고 휴대폰 전파 계속 놓치고 하는 등 우와 빠르다 하고 피부로 느낄 수 있는 부분이 있었다 여담으로 열차 출발하고 좀 지나니까 눈나들이 돌아다니면서 커피 드실래요? 하길래 오 역시 비싼열차는 이런 서비스도 있구나 하고 네 한잔주세여 했더니 바로 결제단말기 꺼냄 커피 받자마자 뚜껑열어버려서 빼달라고 하기도 뭐하고 걍 돈내고 마심 ㅋㅋㅋㅋㅋ 450엔이었나 중간중간 직원들이 계속 돌아다니면서 먹은거 쓰레기 치워주고 도카이도/산요 출발 기점(도쿄, 신오사카) 같은데 물티슈 하나씩 나눠주고 그러더라 급발진해서 신칸센 최장노선 타봤고 나름 만족한듯 집에와서 여행경비 정산해보니 항공권+신칸센 이 돈이면 김네다 ANA 비즈 끊었지? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
작성자 : ㅇㅇ고정닉
논란난 오픈 AI 직원 방금 추가로 트윗 올림 ㄷㄷㄷㄷ
- 관련게시물 : 딥시크 내일 당장 앱 내려갈듯?오전에 미국인들은 공짜라면 중국 공산당에 정보를 넘긴다고 말했다 조롱당했던 오픈 ai 직원이 방금 틱툑 절대 쓰지말고 딥시크 앱 쓰면 중국정부에 데이터 넘어간다고 트윗 올림 물론 여론은 허락없이 다 정보 훔쳐서 수집하고 온갖 곳에 데이터 다 넘긴 새끼들이 지랄하네 라는 반응 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ - ㄹㅇ 중국 VS 미국 개발자 역량 차이 좆된 이유..jpg중국은 딥시크 CEO부터 직원들따지 개씨발 평생 여자손도 못잡아보고 컴퓨터 붙잡고 개발만 했을 애니프사 관상인데 미국은 트위터에서 하루종일 트럼프 욕하면서 우리거 안쓰면 공산당 ㅇㅈㄹ 하는 똥게이 lgbt PC 파티 개발자들이 미국 ai 주도하고있음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ - 근데 딥식 보면 주식쟁이들이랑 연구자들 반응이 상반됨연구자들: GPU 2000개로 그정도 성능을 이뤄냈다고? 게다가 트레이닝 방법론도 공개했네?그렇다면 같은 기법을 사용하면 빅테크들이 가진 10만개로는 뭘 해낼 수 있을까? GPU를 많이 확보하지 못하는 중소기업들도 GPU 레이스에 뛰어들겠군같은양의 GPU가 생산할 수 있는 가치가 더 커졌네, AGI에 한층 더 가까워졌군주식쟁이: GPU 2000개로 그정도 성능을 이뤄냈다고?그럼 이제 2000개만 있으면 충분하겠구나!GPU 더 필요없겠네!ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ본문 이해못하는 애들이 많아서 설명 추가구글이 트랜스포머 구조 발표 후 동일 GPU 자원으로 AI 언어 성능을 기존보다 획기적으로 높일 수 있게 되었고 몇년 후 챗GPT가 등장하게 됨그렇다고 해서 GPU 수요가 떨어졌나? 오히려 올라감GPT-4o-mini는 GPT 3보다 100배나 적은 GPU 자원을 요구하지만 성능은 더 뛰어남GPT-4는 출시 당시 GPU 자원을 많이 요구해 사용량에 제한이 있었지만 4o에 와선 사라짐딥식이 이번에 해낸 것도, 기존 기업들이 계속해서 해오던 방향의 혁신의 연장선상GPU 자원 대비 더 뛰어난 성능을 내는 기술로 나아가고 GPU를 더 효율적으로 쓰는 것임근데 이런 기술이 GPU 수요를 떨어트리진 않았음GPU를 더 효율적으로 쓰는 기술은 기업들이 GPU에 더 의존하게 만들 뿐임진정으로 GPU 자리를 위협하는건 인퍼런스에선 Groq의 LPU, 세레브라스의 WSE, 구글 TPU트레이닝은 아마존 트레이니움같은 이런 GPU를 대체할 수 있는 전용 ASIC들이지 OpenAI, 애플, 테슬라 같은 기업들도 자체 트레이닝용 칩셋을 설계중이고
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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