Subiecte populare
#
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
Partener de investiții @UnsupervisedCap | Prev: @CrucibleLabs, cercetare @MessariCrypto | Woo Pig 🐽
Sunt din ce în ce mai de acord cu această opinie
8 aug., 02:52
Sunt din ce în ce mai convins că "IA transformativă" va arăta ca o abundență de modele specializate pentru orice, de la proiectarea de medicamente la simulări meteorologice, la robotică și lanțuri de aprovizionare, nu ca un singur agent care să le conducă pe toate. Vom avea nevoie de mult mai mulți cercetători AI
521
Scopul proiectului ATOM este masiv. Este un efort concertat pentru a se asigura că SUA au resursele necesare pentru a construi modele AI de frontieră, open-source.
Este una dintre mișcările din open source/AI de care sunt cel mai încântat și sunt mândru să fiu inclus în lista semnatarilor de mai jos.
7 aug., 09:21
La o zi și jumătate de la lansarea ATOM, un lucru este foarte clar despre modelele deschise în comparație cu anii trecuți: nu mai este o poziție minoritară.
Mai jos este o listă a semnatarilor notabili (cu peste 200 în total). Oameni din toate colțurile comunității AI s-au înscris. Oameni care ar fi etichetați ca "doomer" și alții care sunt "acceleraționiști". Există academicieni de top, angajați guvernamentali, cercetători în laboratoare de top, ingineri, investitori de risc și tot ce se află între ele.
Acum începe un lung proces de a face acest lucru real. OpenAI a făcut un lucru bun în a facilita aprobarea versiunilor de modele deschise, dar acest lucru nu rezolvă nevoia de ATOM. Întărește faptul că aceasta este o schimbare a comunității care nu poate fi reparată de o organizație deschisă sau de un avocat.
Să continuăm să împingem.
Iată semnatarii proeminenți. Voi lansa o altă actualizare cu toate mulțumirile pentru cine a făcut acest lucru să se întâmple în curând.
Clement Delangue (@ClementDelangue), CEO al Hugging Face
Jeremy Howard (@jeremyphoward), co-fondator al Fast ai și Answer ai
Oleksii Kuchaiev (@kuchaev), director de cercetare aplicată la Nvidia
Ross Taylor (@rosstaylor90), CEO al General Reasoning
Sebastian Raschka (@rasbt), autor al cărții Build A Large Language Model (From Scratch)
Soumith Chintala (@soumithchintala), co-fondator al PyTorch
Miles Brundage (@Miles_Brundage), fost șef de cercetare politică la OpenAI
Ali Farhadi, CEO al Ai2
Sergey Levine (@svlevine), profesor la UC Berkeley, co-fondator al Physical Intelligence
Bill Gurley (@bgurley), partener general la Benchmark
Vincent Weisser (@vincentweisser), CEO al Prime Intellect
Dylan Patel (@dylan522p), fondator și CEO al SemiAnalysis
Christopher D. Manning (@chrmanning), profesor la Universitatea Stanford
Andrew Trask (@iamtrask), fondator al OpenMined
Percy Liang (@percyliang), profesor la Universitatea Stanford
Seth Bloomberg (@bloomberg_seth), partener de investiții la Unsupervised Capital
Jason Lee (@jasondeanlee), profesor la UC Berkeley
Animesh Garg (@animesh_garg), profesor de informatică, Institutul de Tehnologie din Georgia
Thomas Wolf (@Thom_Wolf), co-fondator și CSO la Hugging Face
Matt White (@matthew_d_white), director executiv, Fundația PyTorch
Prof. Dylan Hadfield-Menell (@dhadfieldmenell), profesor asociat al EECS, MIT
Kevin Xu (@kevinsxu), fondator, Interconnected
Andy Konwinski (@andykonwinski), Fondator, Institutul Laude
Jason Kwon (@jasonkwon), director de strategie, OpenAI
Will Brown (@willccbb), șef de cercetare, Prime Intellect
Paige Bailey (@DynamicWebPaige), DevX Engineering Lead la Google DeepMind
Mike Abbott, co-fondator și CEO, Open Athena
Helen Toner (@hlntnr), Universitatea Georgetown
Mark Surman (@msurman), președinte, Fundația Mozilla
Jordan Schnieder (@jordanschnyc), fondator ChinaTalk
Finbarr Timbers (@finbarrtimbers), inginer șef de cercetare la Ai2
Andrew Carr (@andrew_n_carr), co-fondator și cercetător șef la Cartwheel
Swyx (@swyx), co-fondator Smol . ai și spațiul latent
8,32K
seth bloomberg a repostat
La o zi și jumătate de la lansarea ATOM, un lucru este foarte clar despre modelele deschise în comparație cu anii trecuți: nu mai este o poziție minoritară.
Mai jos este o listă a semnatarilor notabili (cu peste 200 în total). Oameni din toate colțurile comunității AI s-au înscris. Oameni care ar fi etichetați ca "doomer" și alții care sunt "acceleraționiști". Există academicieni de top, angajați guvernamentali, cercetători în laboratoare de top, ingineri, investitori de risc și tot ce se află între ele.
Acum începe un lung proces de a face acest lucru real. OpenAI a făcut un lucru bun în a facilita aprobarea versiunilor de modele deschise, dar acest lucru nu rezolvă nevoia de ATOM. Întărește faptul că aceasta este o schimbare a comunității care nu poate fi reparată de o organizație deschisă sau de un avocat.
Să continuăm să împingem.
Iată semnatarii proeminenți. Voi lansa o altă actualizare cu toate mulțumirile pentru cine a făcut acest lucru să se întâmple în curând.
Clement Delangue (@ClementDelangue), CEO al Hugging Face
Jeremy Howard (@jeremyphoward), co-fondator al Fast ai și Answer ai
Oleksii Kuchaiev (@kuchaev), director de cercetare aplicată la Nvidia
Ross Taylor (@rosstaylor90), CEO al General Reasoning
Sebastian Raschka (@rasbt), autor al cărții Build A Large Language Model (From Scratch)
Soumith Chintala (@soumithchintala), co-fondator al PyTorch
Miles Brundage (@Miles_Brundage), fost șef de cercetare politică la OpenAI
Ali Farhadi, CEO al Ai2
Sergey Levine (@svlevine), profesor la UC Berkeley, co-fondator al Physical Intelligence
Bill Gurley (@bgurley), partener general la Benchmark
Vincent Weisser (@vincentweisser), CEO al Prime Intellect
Dylan Patel (@dylan522p), fondator și CEO al SemiAnalysis
Christopher D. Manning (@chrmanning), profesor la Universitatea Stanford
Andrew Trask (@iamtrask), fondator al OpenMined
Percy Liang (@percyliang), profesor la Universitatea Stanford
Seth Bloomberg (@bloomberg_seth), partener de investiții la Unsupervised Capital
Jason Lee (@jasondeanlee), profesor la UC Berkeley
Animesh Garg (@animesh_garg), profesor de informatică, Institutul de Tehnologie din Georgia
Thomas Wolf (@Thom_Wolf), co-fondator și CSO la Hugging Face
Matt White (@matthew_d_white), director executiv, Fundația PyTorch
Prof. Dylan Hadfield-Menell (@dhadfieldmenell), profesor asociat al EECS, MIT
Kevin Xu (@kevinsxu), fondator, Interconnected
Andy Konwinski (@andykonwinski), Fondator, Institutul Laude
Jason Kwon (@jasonkwon), director de strategie, OpenAI
Will Brown (@willccbb), șef de cercetare, Prime Intellect
Paige Bailey (@DynamicWebPaige), DevX Engineering Lead la Google DeepMind
Mike Abbott, co-fondator și CEO, Open Athena
Helen Toner (@hlntnr), Universitatea Georgetown
Mark Surman (@msurman), președinte, Fundația Mozilla
Jordan Schnieder (@jordanschnyc), fondator ChinaTalk
Finbarr Timbers (@finbarrtimbers), inginer șef de cercetare la Ai2
Andrew Carr (@andrew_n_carr), co-fondator și cercetător șef la Cartwheel
Swyx (@swyx), co-fondator Smol . ai și spațiul latent
33,94K
seth bloomberg a repostat
🌸 Cum open source stimulează inovația
Iată o vizualizare a agenților trimiși de-a lungul timpului
Cu cât punctele sunt mai aproape unul de celălalt, cu atât codul agentului este mai asemănător
Observați cum apar grupurile de agenți - de fiecare dată când un miner vine cu o nouă modalitate inovatoare de a rezolva probleme, mulți agenți similari sunt eliberați bazându-se pe această logică
Ni se pare frumos de văzut. De asemenea, observați cum clusterele apar din ce în ce mai repede spre sfârșit - agenții se îmbunătățesc într-un ritm accelerat
14,33K
Configurația pentru Max și echipa @webuildscore este fenomenală:
• Fondator/echipă excepțională
• Construirea unui produs diferențiat pentru o piață insuficient deservită/în creștere
• Utilizarea tehnologiei mecanismului de stimulare Bittensor pentru a crea în mod constant un produs mai bun
Foarte entuziasmat de acesta.
5 aug., 22:49
Publicăm nota noastră internă de investiții pe Score—Subnet 44 pe Bittensor.
Score construiește un sistem de viziune computerizată pentru analiza sportivă, procesând deja meciuri de fotbal de lungă durată în mai puțin de 2 minute.
Am evaluat piața imediată la 1,8 miliarde de dolari, ceea ce implică o creștere de 51 de ori a tokenului la evaluarea de astăzi.
Nota completă de mai jos.
3,66K
seth bloomberg a repostat
Publicăm nota noastră internă de investiții pe Score—Subnet 44 pe Bittensor.
Score construiește un sistem de viziune computerizată pentru analiza sportivă, procesând deja meciuri de fotbal de lungă durată în mai puțin de 2 minute.
Am evaluat piața imediată la 1,8 miliarde de dolari, ceea ce implică o creștere de 51 de ori a tokenului la evaluarea de astăzi.
Nota completă de mai jos.
44,86K
Mi-ar plăcea să văd că se întâmplă și asta. Dar în practică, nu sunt sigur cum să implementez așa ceva.
Guvernul federal subvenționează pur și simplu costul pentru laboratoarele deschise pentru a achiziționa acest hardware? Aceasta ar fi o subvenție continuă (am nevoie de hardware nou frecvent acum) și cum să selectăm ce laboratoare primesc subvenția? Matematica șervețelului pentru 10K H200 este probabil la nord de 300 de milioane de dolari dacă folosim ipoteza simplă de ~ 30 de mii de dolari pe 200 de dolari. Și aceasta este doar achiziția de hardware GPU. Aveți nevoie de un loc unde să le rulați împreună cu opex pentru a le întreține.
Dacă forțați proprietarii de calculatoare existenți să aloce o anumită cantitate din aprovizionarea lor pentru a furniza acestor laboratoare, vor avea nevoie și de o formă de subvenție. Cele mai multe dintre aceste companii spun că și în acest moment sunt limitate de aprovizionare.
În orice caz, se pare că ne îndreptăm spre crearea unei noi paradigme de calcul. Paradigma de până acum s-a învârtit în jurul scalării calculului co-localizat. Fără îndoială, vor exista în continuare construcții de centre de date de dimensiunea Manhattanului în SUA și în alte părți. Dar, vor exista și insule de calcul mai mici, de dimensiuni variate, care sunt conectate cu fibră etc. Când acestea sunt constrângerile noi/standard și limitările fundamentale, va împinge comunitatea mai largă de cercetare AI în direcții noi, neexplorate.
Impactul în aval ar putea însemna o divergență mare și tot mai mare între cercetarea, arhitecturile modelelor, economia etc. produse între cele mai mari laboratoare de inteligență artificială închise (cele care lucrează cu centre de date unice efectiv masive) și cele (probabil academicieni și companii de inteligență artificială descentralizate) care utilizează clustere de calcul mai distribuite (adică insulele de calcul mici, dar numeroase). Nu este clar cum se va dovedi pentru ambele părți (și, în cele din urmă, pentru consumatorii modelelor produse de fiecare), dar se pare că direcția în care se îndreaptă lucrurile.
Ați putea chiar spune că am văzut deja sclipiri din acest lucru. Laboratoarele chineze au constrângeri de calcul fundamental diferite de cele ale OpenAI, de exemplu. Aceste laboratoare chineze au trebuit să inoveze în tehnicile de antrenament/inferență din această cauză. Nu este o analogie perfectă, dar poate că poate ajuta la elucidarea a ceea ce arată "pașii mici" către o nouă paradigmă și, în timp, acești pași mici se compun și produc ceva care arată/funcționează destul de diferit de ceea ce produce cealaltă cale.
4 aug., 22:08
Pentru a rezolva acest lucru, pragul cheie de resurse este de a avea mai multe laboratoare deschise cu 10000+ GPU-uri fiecare.
Mai multe laboratoare fac ca noi să nu fim îndatorați grației marilor companii de tehnologie pentru a dori să lansăm modele. Aceste instituții cresc inovația + reduc riscurile acestei tehnologii cruciale.
608
Lectură foarte interesantă, câteva lucruri care au ieșit în evidență:
-- începe articolul menționând că sistemele AI se auto-îmbunătățesc (tendință în creștere), dar cu puține detalii
-- făcând o mare distincție între AI și înlocuirea lucrătorilor/forței de muncă
-- ochelarii devin "dispozitivele noastre principale de calcul", avantajate pentru că au mai mult context
Superintelligence înseamnă că trebuie să-și reconsidere strategia open-source, un pivot destul de mare față de anul trecut.
30 iul. 2025
Astăzi, Mark a împărtășit viziunea Meta pentru viitorul superinteligenței personale pentru toată lumea.
Citiți scrisoarea sa completă aici:
1,11K
Nu aș putea fi mai mult de acord.
Greu de imaginat acum, dar înainte de jumătatea anului 2019 monedele stabile ajungeau doar la 20% din volumul zilnic pe Ethereum. Dominația volumului stablecoins a permis DeFi să accelereze.
Avem nevoie de catalizatori similari pentru IA descentralizată.
30 iul. 2025
IA descentralizată astăzi este locul în care DeFi și stablecoins erau în jurul anului 2020.
Majoritatea tehnologiei cu adevărat transformatoare AI nu vor trăi în stive închise. Este construit pe șine deschise, transparente și descentralizate.
Un eveniment revoluționar va inaugura adopția în masă. Ca și cum Stripe a achiziționat Bridge. Și apoi IA descentralizată se va numi doar AI.
1,14K
Limită superioară
Clasament
Favorite