Populární témata
#
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.
seth bloomberg
Investiční partner @UnsupervisedCap | předchozí: @CrucibleLabs, výzkum @MessariCrypto | Woo prase 🐽
Stále více souhlasím s tímto názorem
8. 8. 02:52
Jsem stále více přesvědčen, že "transformativní umělá inteligence" bude vypadat jako množství specializovaných modelů pro vše od návrhu léků přes simulátory počasí až po robotiku a dodavatelské řetězce, nikoli jako jeden agent, který by vládl všem. Budeme potřebovat mnohem více výzkumníků v oblasti umělé inteligence
603
Cíl projektu ATOM je obrovský. Je to koordinované úsilí zajistit, aby USA měly zdroje k vytváření hraničních modelů umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem.
Je to jedno z hnutí v oblasti open source/AI, ze kterého jsem nejvíce nadšený, a jsem hrdý na to, že jsem byl zařazen do níže uvedeného seznamu signatářů.
7. 8. 09:21
Den a půl po spuštění Atomu je jedna věc ohledně otevřených modelů ve srovnání s minulými lety zcela jasná: již to není menšinová pozice.
Níže je uveden seznam významných signatářů (celkem jich je více než 200). Připojili se lidé ze všech koutů komunity AI. Lidé, kteří by byli označeni jako "doomer" a jiní, kteří jsou "akceleracionisté". Jsou zde přední akademici, vládní zaměstnanci, výzkumníci v předních laboratořích, inženýři, investoři rizikového kapitálu a všechno mezi tím.
Nyní začíná dlouhý proces jeho uskutečnění. OpenAI udělala dobrou věc v tom, že usnadnila vedení v celém oboru schvalování otevřených verzí modelů, ale to neřeší potřebu ATOMu. Posiluje to, že se jedná o komunitní změnu, kterou nelze napravit otevřenou organizací nebo jedním zastáncem.
Pokračujme v úsilí.
Zde jsou významní signatáři. Brzy také vydám další aktualizaci se všemi těmi díky za to, kdo to dokázal.
Clement Delangue (@ClementDelangue), generální ředitel společnosti Hugging Face
Jeremy Howard (@jeremyphoward), spoluzakladatel Fast ai & Answer ai
Oleksii Kučajev (@kuchaev), ředitel aplikovaného výzkumu ve společnosti Nvidia
Ross Taylor (@rosstaylor90), generální ředitel společnosti General Reasoning
Sebastian Raschka (@rasbt), autor knihy Build A Large Language Model (From Scratch)
Soumith Chintala (@soumithchintala), spoluzakladatel společnosti PyTorch
Miles Brundage (@Miles_Brundage), bývalý vedoucí výzkumu politik ve společnosti OpenAI
Ali Farhadi, generální ředitel společnosti Ai2
Sergey Levine (@svlevine), profesor na UC Berkeley, spoluzakladatel Physical Intelligence
Bill Gurley (@bgurley), generální partner společnosti Benchmark
Vincent Weisser (@vincentweisser), generální ředitel společnosti Prime Intellect
Dylan Patel (@dylan522p), zakladatel a generální ředitel společnosti SemiAnalysis
Christopher D. Manning (@chrmanning), profesor na Stanfordově univerzitě
Andrew Trask (@iamtrask), zakladatel OpenMined
Percy Liang (@percyliang), profesor na Stanfordově univerzitě
Seth Bloomberg (@bloomberg_seth), investiční partner ve společnosti Unsupervised Capital
Jason Lee (@jasondeanlee), profesor na UC Berkeley
Animesh Garg (@animesh_garg), profesor výpočetní techniky, Georgia Institute of Technology
Thomas Wolf (@Thom_Wolf), spoluzakladatel a CSO ve společnosti Hugging Face
Matt White (@matthew_d_white), výkonný ředitel, PyTorch Foundation
Prof. Dylan Hadfield-Menell (@dhadfieldmenell), docent EECS, MIT
Kevin Xu (@kevinsxu), zakladatel, Interconnected
Andy Konwinski (@andykonwinski), zakladatel, Laude Institute
Jason Kwon (@jasonkwon), ředitel pro strategii, OpenAI
Will Brown (@willccbb), vedoucí výzkumu, Prime Intellect
Paige Bailey (@DynamicWebPaige), vedoucí inženýrství DevX ve společnosti Google DeepMind
Mike Abbott, spoluzakladatel a generální ředitel, Open Athena
Helen Tonerová (@hlntnr), Georgetownská univerzita
Mark Surman (@msurman), prezident, Mozilla Foundation
Jordan Schnieder (@jordanschnyc), zakladatel ChinaTalk
Finbarr Timbers (@finbarrtimbers), vedoucí výzkumný inženýr ve společnosti Ai2
Andrew Carr (@andrew_n_carr), spoluzakladatel a hlavní vědecký pracovník společnosti Cartwheel
Swyx (@swyx), spoluzakladatel Smol . ai & latentní prostor
8,47K
seth bloomberg repostoval/a
Den a půl po spuštění Atomu je jedna věc ohledně otevřených modelů ve srovnání s minulými lety zcela jasná: již to není menšinová pozice.
Níže je uveden seznam významných signatářů (celkem jich je více než 200). Připojili se lidé ze všech koutů komunity AI. Lidé, kteří by byli označeni jako "doomer" a jiní, kteří jsou "akceleracionisté". Jsou zde přední akademici, vládní zaměstnanci, výzkumníci v předních laboratořích, inženýři, investoři rizikového kapitálu a všechno mezi tím.
Nyní začíná dlouhý proces jeho uskutečnění. OpenAI udělala dobrou věc v tom, že usnadnila vedení v celém oboru schvalování otevřených verzí modelů, ale to neřeší potřebu ATOMu. Posiluje to, že se jedná o komunitní změnu, kterou nelze napravit otevřenou organizací nebo jedním zastáncem.
Pokračujme v úsilí.
Zde jsou významní signatáři. Brzy také vydám další aktualizaci se všemi těmi díky za to, kdo to dokázal.
Clement Delangue (@ClementDelangue), generální ředitel společnosti Hugging Face
Jeremy Howard (@jeremyphoward), spoluzakladatel Fast ai & Answer ai
Oleksii Kučajev (@kuchaev), ředitel aplikovaného výzkumu ve společnosti Nvidia
Ross Taylor (@rosstaylor90), generální ředitel společnosti General Reasoning
Sebastian Raschka (@rasbt), autor knihy Build A Large Language Model (From Scratch)
Soumith Chintala (@soumithchintala), spoluzakladatel společnosti PyTorch
Miles Brundage (@Miles_Brundage), bývalý vedoucí výzkumu politik ve společnosti OpenAI
Ali Farhadi, generální ředitel společnosti Ai2
Sergey Levine (@svlevine), profesor na UC Berkeley, spoluzakladatel Physical Intelligence
Bill Gurley (@bgurley), generální partner společnosti Benchmark
Vincent Weisser (@vincentweisser), generální ředitel společnosti Prime Intellect
Dylan Patel (@dylan522p), zakladatel a generální ředitel společnosti SemiAnalysis
Christopher D. Manning (@chrmanning), profesor na Stanfordově univerzitě
Andrew Trask (@iamtrask), zakladatel OpenMined
Percy Liang (@percyliang), profesor na Stanfordově univerzitě
Seth Bloomberg (@bloomberg_seth), investiční partner ve společnosti Unsupervised Capital
Jason Lee (@jasondeanlee), profesor na UC Berkeley
Animesh Garg (@animesh_garg), profesor výpočetní techniky, Georgia Institute of Technology
Thomas Wolf (@Thom_Wolf), spoluzakladatel a CSO ve společnosti Hugging Face
Matt White (@matthew_d_white), výkonný ředitel, PyTorch Foundation
Prof. Dylan Hadfield-Menell (@dhadfieldmenell), docent EECS, MIT
Kevin Xu (@kevinsxu), zakladatel, Interconnected
Andy Konwinski (@andykonwinski), zakladatel, Laude Institute
Jason Kwon (@jasonkwon), ředitel pro strategii, OpenAI
Will Brown (@willccbb), vedoucí výzkumu, Prime Intellect
Paige Bailey (@DynamicWebPaige), vedoucí inženýrství DevX ve společnosti Google DeepMind
Mike Abbott, spoluzakladatel a generální ředitel, Open Athena
Helen Tonerová (@hlntnr), Georgetownská univerzita
Mark Surman (@msurman), prezident, Mozilla Foundation
Jordan Schnieder (@jordanschnyc), zakladatel ChinaTalk
Finbarr Timbers (@finbarrtimbers), vedoucí výzkumný inženýr ve společnosti Ai2
Andrew Carr (@andrew_n_carr), spoluzakladatel a hlavní vědecký pracovník společnosti Cartwheel
Swyx (@swyx), spoluzakladatel Smol . ai & latentní prostor
34,46K
seth bloomberg repostoval/a
🌸 Jak open source pohání inovace
Zde je vizualizace agentů odeslaných v průběhu času
Čím blíže jsou tečky k sobě, tím podobnější je kód agenta
Všimněte si, jak se objevují shluky agentů – pokaždé, když těžař přijde s novým inovativním způsobem řešení problémů, je na základě této logiky vydáno mnoho podobných agentů
Připadá nám krásné to vidět. Všimněte si také, jak se shluky ke konci objevují rychleji a rychleji – agenti se zlepšují zrychlujícím se tempem
14,81K
Nastavení pro Maxe a tým @webuildscore je fenomenální:
• Výjimečný zakladatel/tým
• Budování diferencovaného produktu pro nedostatečně obsluhovaný/rostoucí trh
• Využití technologie motivačního mechanismu společnosti Bittensor k důslednému vytváření lepšího produktu
Z tohohle jsem velmi nadšený.
5. 8. 22:49
Zveřejňujeme naši interní investiční poznámku na Score – Subnet 44 na Bittensoru.
Společnost Score vytváří systém počítačového vidění pro sportovní analýzu, který již zpracovává fotbalové zápasy v plné délce za méně než 2 minuty.
Okamžitý, obslužný trh jsme stanovili na 1,8 miliardy USD, což znamená 51násobný nárůst tokenu při dnešním ocenění.
Celá zpráva níže.
3,7K
seth bloomberg repostoval/a
Zveřejňujeme naši interní investiční poznámku na Score – Subnet 44 na Bittensoru.
Společnost Score vytváří systém počítačového vidění pro sportovní analýzu, který již zpracovává fotbalové zápasy v plné délce za méně než 2 minuty.
Okamžitý, obslužný trh jsme stanovili na 1,8 miliardy USD, což znamená 51násobný nárůst tokenu při dnešním ocenění.
Celá zpráva níže.
44,9K
Byl bych rád, kdyby se to také stalo. V praxi si ale nejsem jistý, jak něco takového implementovat.
Dotuje vláda Fedu jednoduše náklady na to, aby si otevřené laboratoře tento hardware pořídily? Jednalo by se o průběžnou dotaci (nyní potřebujete nový hardware často) a jak vybrat, které laboratoře dotaci dostanou? Ubrousková matematika pro 10K H200 je pravděpodobně severně od 300 milionů dolarů, pokud použijeme jednoduchý předpoklad ~30 tisíc dolarů za H200. A to je jen pořízení hardwaru GPU. Potřebujete je někde, kde je budete provozovat spolu s provozními náklady, abyste je udrželi.
Pokud donutíte stávající vlastníky počítačů, aby si vyčlenili určitou část svých zásob a poskytli je těmto laboratořím, budou také potřebovat nějakou formu dotace. Většina z těchto společností říká, že jsou nyní také omezeny dodávkami.
V každém případě se zdá, že směřujeme k vytvoření nového výpočetního paradigmatu. Paradigma se dosud točilo kolem škálování společně umístěných výpočtů. Není pochyb o tom, že v USA i jinde bude stále docházet k výstavbě datových center o velikosti Manhattanu. Budou zde však také menší výpočetní ostrovy různé velikosti, které jsou propojeny vlákny atd. Až se budou jednat o nová/standardní omezení a zásadní omezení, posune to širší výzkumnou komunitu AI do nových, neprozkoumaných směrů.
Následný dopad by mohl znamenat velkou a rostoucí divergenci mezi výzkumem, modelovými architekturami, ekonomikou atd. produkovanými mezi největšími, uzavřenými laboratořemi umělé inteligence (těmi, které pracují s efektivně masivními jednotlivými datovými centry) a těmi (pravděpodobně akademiky a decentralizovanými společnostmi zabývajícími se umělou inteligencí), které používají více distribuované výpočetní clustery (tj. malé, ale četné výpočetní ostrovy). Není jasné, jak to dopadne pro obě strany (a nakonec i pro spotřebitele modelů, které každá z nich vyrábí), ale zdá se, že se věci ubírají směrem.
Dalo by se dokonce namítnout, že záblesky toho už jsme viděli. Čínské laboratoře mají zásadně odlišná výpočetní omezení než například laboratoře OpenAI. Tyto čínské laboratoře kvůli tomu musely inovovat techniky trénování/odvozování. Není to dokonalá analogie, ale možná může pomoci objasnit, jak vypadají "malé krůčky" směrem k novému paradigmatu, a v průběhu času se tyto malé krůčky skládají a vytvářejí něco, co vypadá/funguje zcela jinak než to, co produkuje druhá cesta.
4. 8. 22:08
Aby se tento problém vyřešil, je klíčovou prahovou hodnotou zdrojů mít více otevřených laboratoří, z nichž každá má 10000+ GPU.
Více laboratoří to umožňuje, abychom nebyli zavázáni přízni velkých technologických společností, abychom chtěli vydávat modely. Tyto instituce zvyšují inovace + snižují rizika této klíčové technologie.
667
Velmi zajímavé čtení, některé věci, které vynikly:
-- začíná článek s poznámkou, že vidí, jak se systémy umělé inteligence samy zlepšují (rostoucí trend), ale s malými detaily
-- velký rozdíl mezi "osobní/spotřebitelskou" umělou inteligencí vs. nahrazením pracovníků/práce
-- brýle se stávají našimi "primárními výpočetními zařízeními", zvýhodněné, protože mají více kontextu
– superinteligence znamená, že musí přehodnotit svou strategii open-source, což je oproti loňskému roku docela obrat.
30. 7. 2025
Mark se dnes podělil o vizi společnosti Meta o budoucnosti osobní superinteligence pro každého.
Celý jeho dopis si můžete přečíst zde:
1,25K
Nemohu než souhlasit.
Nyní je to těžké si představit, ale před polovinou roku 2019 dosahovaly stablecoiny na Ethereu pouhých 20 % denního objemu. Stablecoiny nakonec objemově dominance umožnily zrychlení DeFi.
Podobné katalyzátory potřebujeme i pro decentralizovanou umělou inteligenci.
30. 7. 2025
Decentralizovaná AI je dnes tam, kde byly DeFi a stablecoiny kolem roku 2020.
Většina technologicky skutečně transformativní umělé inteligence nebude žít uvnitř uzavřených stohů. Je postavena na otevřených, transparentních, decentralizovaných kolejích.
Průlomová událost povede k přijetí do hlavního proudu. Jako když Stripe koupil Bridge. A pak se decentralizovaná umělá inteligence bude jmenovat jen AI.
1,2K
Top
Hodnocení
Oblíbené