LLM token throughput is shifting from manipulating code to manipulating knowledge. Markdown-and-image knowledge bases are taking a larger share of LLM cycles than code edits — knowledge has become the primary surface where leverage compounds. · Career Hacker Alex
Reflective
LLM token throughput is shifting from manipulating code to manipulating knowledge. Markdown-and-image knowledge bases are taking a larger share of LLM cycles than code edits — knowledge has become the primary surface where leverage compounds.
LLM 토큰 처리량이 코드 조작에서 지식 조작으로 옮겨가고 있습니다.
마크다운과 이미지로 구성된 지식 베이스가, 코드 편집보다 더 큰 비중의 LLM 사이클을 가져갑니다.
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Also in KoreanLLM 토큰 처리량이 코드 조작에서 지식 조작으로 옮겨가고 있습니다.
마크다운과 이미지로 구성된 지식 베이스가, 코드 편집보다 더 큰 비중의 LLM 사이클을 가져갑니다.
카르파시의 개인 관측 성찰입니다(2026년 4월). 신호는 본인의 토큰이 어디로 가는지에 있습니다 — 코드보다 지식에 더 많이 갑니다. 두 달 뒤 같은 패턴을 "LLM Wiki" 기시트로 정식화하지만, 이 트윗은 그보다 먼저 — "시대 자체가 바뀌고 있다"는 더 느슨한 관측입니다. AI 네이티브의 생산성은 "AI가 코딩을 도와준다"에서 "AI가 사고를 도와준다"로 이동하고 있습니다.
