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Chamath Palihapitiya
Dieu est dans les détails.
Pod cette semaine !

The All-In Podcast20 déc., 07:50
🚨Les Besties sont de RETOUR !🚨
Les quatre principaux sujets abordés :
-- Le moratoire sur les centres de données de Bernie, pourquoi l'Américain moyen devrait-il se soucier de la course à l'IA ?
-- Solutions pour corriger la perception négative de l'IA
-- La percée majeure de la Chine en EUV, ce que cela signifie pour ASML et la course à l'IA
-- Inflation, chômage, emplois, pourrions-nous voir le début d'une "Âge d'Or" en 2026 ?
-- Les autres Besties déménagent-ils au Texas !?
(0:00) Présentations des Besties !
(0:19) Bernie Sanders appelle à un moratoire sur les centres de données de l'IA, comment résoudre la perception négative de l'IA
(17:15) Astroturfing anti-IA : Le sentiment autour de l'IA est-il fabriqué par des intérêts particuliers ?
(32:39) Économie : Chômage, emplois, inflation, sommes-nous prêts pour un "Âge d'Or" ou pas ?
(51:44) Coin des chiens !
(59:56) La percée majeure de la Chine en IA : lithographie, impact sur la course à l'IA ?
(1:19:43) Les autres besties déménagent-ils au Texas ?
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Wow

Steve Guest20 déc., 10:05
À LIRE ABSOLUMENT dans le WSJ : « Il y a quelque chose de profondément erroné dans le système de protection sociale américain - un problème qui va bien plus loin et est plus dangereux que la fraude choquante au Minnesota qui fait les gros titres... les dépenses fédérales réelles en matière de protection sociale ont explosé de 765 %, plus de deux fois plus vite que les dépenses fédérales totales, et coûtent désormais 1,4 trillion de dollars par an. Si cet argent était simplement distribué équitablement aux 19,8 millions de familles que le gouvernement définit comme pauvres, chaque ménage recevrait plus de 70 000 dollars par an. »

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Les transpileurs sont très délicats. Nous avons commencé à travailler là-dessus initialement en 8090 mais nous avons dû pivoter - c'était vraiment difficile sans accès à la puce principale.
Un hyperscaler nous a donné cet accès mais ce n'était toujours pas suffisant. Pytorch est très délicat et hyper optimisé pour le silicium Nvidia. Nous aurions probablement pu surmonter cela mais il était impossible de faire avancer les choses rapidement.
J'espère que Google trouvera plus de succès.

Shay Boloor17 déc., 23:12
$GOOGL travaille sur TorchTPU pour permettre aux modèles PyTorch de s'exécuter directement sur ses TPU.
L'effort conjoint avec $META vise à réduire les coûts de transition et à offrir aux équipes d'IA plus de flexibilité dans le choix de l'infrastructure.

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