Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Chamath Palihapitiya
Bóg tkwi w szczegółach.
Pod w tym tygodniu!

The All-In Podcast20 gru, 07:50
🚨Najlepsi wracają!🚨
Cztery kluczowe tematy:
-- Moratorium na centra danych Berniego, dlaczego przeciętny Amerykanin powinien się interesować wyścigiem AI?
-- Rozwiązania na poprawę negatywnego postrzegania AI
-- Główne osiągnięcie Chin w technologii EUV, co to oznacza dla ASML i wyścigu AI
-- Inflacja, bezrobocie, miejsca pracy, czy możemy zobaczyć początek "Złotej Ery" w 2026 roku?
-- Czy reszta Najlepszych przeprowadza się do Teksasu!?
(0:00) Wprowadzenie Najlepszych!
(0:19) Bernie Sanders wzywa do moratorium na centra danych AI, jak rozwiązać negatywne postrzeganie AI
(17:15) Astroturfing przeciwko AI: Czy sentyment wobec AI jest wytwarzany przez specjalne interesy?
(32:39) Gospodarka: Bezrobocie, miejsca pracy, inflacja, czy jesteśmy gotowi na "Złotą Erę" czy nie?
(51:44) Kącik psów!
(59:56) Główne osiągnięcie Chin w AI: litografia, wpływ na wyścig AI?
(1:19:43) Czy reszta najlepszych przeprowadza się do Teksasu?
107
Wow

Steve Guest20 gru, 10:05
MUST READ z WSJ: „Coś jest głęboko nie tak z amerykańskim systemem opieki społecznej – problem, który sięga znacznie głębiej i jest bardziej niebezpieczny niż szokujący oszustwo w Minnesocie, które było na czołówkach… rzeczywiste wydatki federalne na opiekę społeczną wzrosły o 765%, co jest ponad dwa razy szybsze niż całkowite wydatki federalne, a teraz kosztują 1,4 biliona dolarów rocznie. Gdyby te pieniądze były po prostu równomiernie rozdzielane pomiędzy 19,8 miliona rodzin, które rząd definiuje jako biedne, każde gospodarstwo domowe otrzymałoby ponad 70 000 dolarów rocznie.”

100
Transpilery są bardzo skomplikowane. Zaczęliśmy nad tym pracować początkowo w 8090, ale musieliśmy zmienić kierunek - było to naprawdę trudne bez dostępu do rdzenia chipu.
Jeden hyperscaler dał nam ten dostęp, ale to wciąż nie wystarczało. Pytorch jest bardzo skomplikowany i hiperoptymalizowany pod kątem układów Nvidia. Prawdopodobnie byśmy to przezwyciężyli, ale niemożliwe było szybkie wprowadzenie rzeczy w ruch.
Mam nadzieję, że Google odnajdzie więcej sukcesów.

Shay Boloor17 gru, 23:12
$GOOGL pracuje nad TorchTPU, aby umożliwić uruchamianie modeli PyTorch bezpośrednio na swoich TPU.
Wspólne wysiłki z $META mają na celu obniżenie kosztów przełączania i zapewnienie zespołom AI większej elastyczności w wyborze infrastruktury.

492
Najlepsze
Ranking
Ulubione
