Актуальные темы
#
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
Инвестиционный партнер @UnsupervisedCap | предыдущая: @CrucibleLabs, Исследовательская @MessariCrypto | Ву Свин 🐽
Все больше согласен с этой точкой зрения
8 авг., 02:52
Я все больше убеждаюсь, что "трансформирующий ИИ" будет представлять собой множество специализированных моделей для всего, от разработки лекарств до симуляций погоды, робототехники и цепочек поставок, а не одного агента, который будет править всеми. Нам понадобится гораздо больше исследователей ИИ.
524
Цель проекта ATOM огромна. Это согласованное усилие, чтобы обеспечить США ресурсами для создания передовых, открытых AI моделей.
Это одно из движений в области открытого кода/AI, которое меня больше всего вдохновляет, и я горд быть включенным в список подписантов ниже.
7 авг., 09:21
За день с половиной до запуска ATOM одно стало совершенно ясным по сравнению с прошлыми годами: это уже не позиция меньшинства.
Ниже приведен список заметных подписантов (всего более 200). Люди из всех уголков сообщества ИИ подписались. Люди, которых можно было бы назвать "пессимистами", и другие, кто является "ускорителями". Здесь есть ведущие ученые, государственные служащие, исследователи из ведущих лабораторий, инженеры, венчурные капиталисты и все, что между ними.
Теперь начинается долгий процесс реализации этого. OpenAI сделала хорошее дело, упростив процесс одобрения выпусков открытых моделей для руководства в этой области, но это не решает необходимость в ATOM. Это подчеркивает, что это изменение в сообществе, которое нельзя исправить с помощью открытой организации или одного защитника.
Давайте продолжим двигаться вперед.
Вот видные подписанты. Я скоро выпущу еще одно обновление с благодарностями тем, кто сделал это возможным.
Клемент Деланж (@ClementDelangue), генеральный директор Hugging Face
Джереми Ховард (@jeremyphoward), соучредитель Fast ai и Answer ai
Алексей Кучаев (@kuchaev), директор прикладных исследований в Nvidia
Росс Тейлор (@rosstaylor90), генеральный директор General Reasoning
Себастьян Рашка (@rasbt), автор книги "Создание большой языковой модели (с нуля)"
Саумит Чинтала (@soumithchintala), соучредитель PyTorch
Майлз Брандидж (@Miles_Brundage), бывший руководитель исследований политики в OpenAI
Али Фархадии, генеральный директор Ai2
Сергей Левин (@svlevine), профессор в UC Berkeley, соучредитель Physical Intelligence
Билл Гурли (@bgurley), генеральный партнер в Benchmark
Винсент Вайссер (@vincentweisser), генеральный директор Prime Intellect
Дилан Пател (@dylan522p), основатель и генеральный директор SemiAnalysis
Кристофер Д. Мэннинг (@chrmanning), профессор в Стэнфордском университете
Эндрю Траск (@iamtrask), основатель OpenMined
Перси Лианг (@percyliang), профессор в Стэнфордском университете
Сет Блумберг (@bloomberg_seth), инвестиционный партнер в Unsupervised Capital
Джейсон Ли (@jasondeanlee), профессор в UC Berkeley
Анимеш Гарг (@animesh_garg), профессор вычислительных наук, Технологический институт Джорджии
Томас Вольф (@Thom_Wolf), соучредитель и CSO в Hugging Face
Мэтт Уайт (@matthew_d_white), исполнительный директор Фонда PyTorch
Профессор Дилан Хэдфилд-Менелл (@dhadfieldmenell), доцент EECS, MIT
Кевин Сюй (@kevinsxu), основатель Interconnected
Энди Конвински (@andykonwinski), основатель Laude Institute
Джейсон Квон (@jasonkwon), директор по стратегии OpenAI
Уилл Браун (@willccbb), руководитель исследований Prime Intellect
Пейдж Бейли (@DynamicWebPaige), руководитель DevX Engineering в Google DeepMind
Майк Абботт, соучредитель и генеральный директор Open Athena
Хелен Тонер (@hlntnr), Университет Джорджтауна
Марк Сурман (@msurman), президент Фонда Mozilla
Джордан Шнайдер (@jordanschnyc), основатель ChinaTalk
Финбар Тимберс (@finbarrtimbers), ведущий инженер-исследователь в Ai2
Эндрю Карр (@andrew_n_carr), соучредитель и главный ученый в Cartwheel
Swyx (@swyx), соучредитель Smol . ai и Latent Space
8,33K
seth bloomberg сделал репост
За день с половиной до запуска ATOM одно стало совершенно ясным по сравнению с прошлыми годами: это уже не позиция меньшинства.
Ниже приведен список заметных подписантов (всего более 200). Люди из всех уголков сообщества ИИ подписались. Люди, которых можно было бы назвать "пессимистами", и другие, кто является "ускорителями". Здесь есть ведущие ученые, государственные служащие, исследователи из ведущих лабораторий, инженеры, венчурные капиталисты и все, что между ними.
Теперь начинается долгий процесс реализации этого. OpenAI сделала хорошее дело, упростив процесс одобрения выпусков открытых моделей для руководства в этой области, но это не решает необходимость в ATOM. Это подчеркивает, что это изменение в сообществе, которое нельзя исправить с помощью открытой организации или одного защитника.
Давайте продолжим двигаться вперед.
Вот видные подписанты. Я скоро выпущу еще одно обновление с благодарностями тем, кто сделал это возможным.
Клемент Деланж (@ClementDelangue), генеральный директор Hugging Face
Джереми Ховард (@jeremyphoward), соучредитель Fast ai и Answer ai
Алексей Кучаев (@kuchaev), директор прикладных исследований в Nvidia
Росс Тейлор (@rosstaylor90), генеральный директор General Reasoning
Себастьян Рашка (@rasbt), автор книги "Создание большой языковой модели (с нуля)"
Саумит Чинтала (@soumithchintala), соучредитель PyTorch
Майлз Брандидж (@Miles_Brundage), бывший руководитель исследований политики в OpenAI
Али Фархадии, генеральный директор Ai2
Сергей Левин (@svlevine), профессор в UC Berkeley, соучредитель Physical Intelligence
Билл Гурли (@bgurley), генеральный партнер в Benchmark
Винсент Вайссер (@vincentweisser), генеральный директор Prime Intellect
Дилан Пател (@dylan522p), основатель и генеральный директор SemiAnalysis
Кристофер Д. Мэннинг (@chrmanning), профессор в Стэнфордском университете
Эндрю Траск (@iamtrask), основатель OpenMined
Перси Лианг (@percyliang), профессор в Стэнфордском университете
Сет Блумберг (@bloomberg_seth), инвестиционный партнер в Unsupervised Capital
Джейсон Ли (@jasondeanlee), профессор в UC Berkeley
Анимеш Гарг (@animesh_garg), профессор вычислительных наук, Технологический институт Джорджии
Томас Вольф (@Thom_Wolf), соучредитель и CSO в Hugging Face
Мэтт Уайт (@matthew_d_white), исполнительный директор Фонда PyTorch
Профессор Дилан Хэдфилд-Менелл (@dhadfieldmenell), доцент EECS, MIT
Кевин Сюй (@kevinsxu), основатель Interconnected
Энди Конвински (@andykonwinski), основатель Laude Institute
Джейсон Квон (@jasonkwon), директор по стратегии OpenAI
Уилл Браун (@willccbb), руководитель исследований Prime Intellect
Пейдж Бейли (@DynamicWebPaige), руководитель DevX Engineering в Google DeepMind
Майк Абботт, соучредитель и генеральный директор Open Athena
Хелен Тонер (@hlntnr), Университет Джорджтауна
Марк Сурман (@msurman), президент Фонда Mozilla
Джордан Шнайдер (@jordanschnyc), основатель ChinaTalk
Финбар Тимберс (@finbarrtimbers), ведущий инженер-исследователь в Ai2
Эндрю Карр (@andrew_n_carr), соучредитель и главный ученый в Cartwheel
Swyx (@swyx), соучредитель Smol . ai и Latent Space
33,94K
seth bloomberg сделал репост
🌸 Как открытый код способствует инновациям
Вот визуализация агентов, представленных с течением времени
Чем ближе точки друг к другу, тем более схож код агентов
Обратите внимание, как появляются кластеры агентов - каждый раз, когда майнер находит инновационный способ решения проблем, выпускается много похожих агентов, основывающихся на этой логике
Нам приятно это видеть. Также обратите внимание, как кластеры появляются все быстрее и быстрее к концу - агенты улучшаются с ускоряющимся темпом.
14,33K
Настройка для Макса и команды @webuildscore феноменальна:
• Исключительный основатель/команда
• Создание дифференцированного продукта для недообслуживаемого/растущего рынка
• Использование технологии механизма стимулов Bittensor для постоянного создания лучшего продукта
Очень рад этому.
5 авг., 22:49
Мы публикуем нашу внутреннюю инвестиционную записку по Score — Subnet 44 на Bittensor.
Score разрабатывает систему компьютерного зрения для спортивной аналитики, уже обрабатывающую полные футбольные матчи менее чем за 2 минуты.
Мы оценили немедленный, обслуживаемый рынок в 1,8 миллиарда долларов, что подразумевает 51-кратный рост токена по сравнению с сегодняшней оценкой.
Полная записка ниже.
3,67K
seth bloomberg сделал репост
Мы публикуем нашу внутреннюю инвестиционную записку по Score — Subnet 44 на Bittensor.
Score разрабатывает систему компьютерного зрения для спортивной аналитики, уже обрабатывающую полные футбольные матчи менее чем за 2 минуты.
Мы оценили немедленный, обслуживаемый рынок в 1,8 миллиарда долларов, что подразумевает 51-кратный рост токена по сравнению с сегодняшней оценкой.
Полная записка ниже.
44,86K
Мне бы тоже хотелось увидеть, как это происходит. Но на практике я не уверен, как реализовать что-то подобное.
Просто ли федеральное правительство субсидирует стоимость для открытых лабораторий, чтобы они могли приобрести это оборудование? Это будет постоянная субсидия (нужно новое оборудование часто), и как выбрать, какие лаборатории получат субсидию? Напрямую подсчитывая, для 10K H200 это, вероятно, будет более 300 миллионов долларов, если использовать простое предположение о ~$30K за H200. И это только приобретение аппаратного обеспечения GPU. Вам нужно место, чтобы запускать их, а также операционные расходы на их обслуживание.
Если вы заставите существующих владельцев вычислительных мощностей выделить часть своего предложения для этих лабораторий, им также потребуется какая-то форма субсидии. Большинство из этих компаний говорят, что они тоже сейчас ограничены в поставках.
В любом случае, похоже, что мы движемся к созданию новой вычислительной парадигмы. Парадигма до сих пор вращалась вокруг масштабирования совместно расположенных вычислений. Без сомнения, будут и построения дата-центров размером с Манхэттен в США и других местах. Но также будут и меньшие вычислительные острова различного размера, которые будут соединены оптоволокном и т.д. Когда это станет новыми/стандартными ограничениями и фундаментальными ограничениями, это подтолкнет более широкое сообщество исследований в области ИИ в новые, неизведанные направления.
Последствия этого могут означать большую и растущую дивергенцию между исследованиями, архитектурами моделей, экономикой и т.д., производимыми крупнейшими закрытыми лабораториями ИИ (тем, кто работает с фактически огромными единственными дата-центрами) и теми (вероятно, академиками и децентрализованными компаниями ИИ), которые используют более распределенные вычислительные кластеры (т.е. небольшие, но многочисленные вычислительные острова). Неясно, как это обернется для каждой стороны (и в конечном итоге, для потребителей моделей, произведенных каждой из них), но похоже, что это направление, в котором все движется.
Вы даже можете утверждать, что мы уже видели проблески этого. Китайские лаборатории имеют принципиально разные вычислительные ограничения, чем OpenAI, например. Эти китайские лаборатории должны были инновационно подходить к техникам обучения/вывода из-за этого. Это не идеальная аналогия, но, возможно, это может помочь прояснить, как выглядят "малые шаги" к новой парадигме, и со временем эти малые шаги накапливаются и производят что-то, что выглядит/функционирует совершенно иначе, чем то, что производит другой путь.
4 авг., 22:08
Чтобы решить эту проблему, ключевым ресурсом является наличие нескольких открытых лабораторий с более чем 10000 GPU каждая.
Несколько лабораторий позволяет нам не зависеть от доброй воли крупных технологических компаний, которые могут захотеть выпустить модели. Эти учреждения способствуют инновациям и снижают риски этой важной технологии.
611
Очень интересное чтение, некоторые моменты, которые запомнились:
-- начинается с того, что они наблюдают, как ИИ-системы улучшают себя (растущая тенденция), но с небольшими деталями
-- проводится большая разница между "личным/потребительским" ИИ и заменой работников/труда
-- очки становятся нашими "основными вычислительными устройствами", имеют преимущество, потому что у них больше контекста
-- суперразум означает, что им нужно пересмотреть свою стратегию открытого кода, это довольно большой поворот по сравнению с прошлым годом.
30 июл. 2025 г.
Сегодня Марк поделился видением Meta о будущем личной суперинтеллектуальности для всех.
Читать его полное письмо здесь:
1,11K
Не могу не согласиться.
Трудно представить, но до середины 2019 года стейблкоины составляли всего 20% от ежедневного объема на Ethereum. В конечном итоге доминирование объема стейблкоинов позволило DeFi ускориться.
Нам нужны аналогичные катализаторы для децентрализованного ИИ.
30 июл. 2025 г.
Децентрализованный ИИ сегодня находится на том же уровне, что и DeFi и стейблкоины в 2020 году.
Большинство действительно трансформирующих технологий ИИ не будут существовать в закрытых системах. Они создаются на открытых, прозрачных, децентрализованных платформах.
Прорывное событие откроет путь к массовому принятию. Как приобретение Stripe компании Bridge. И тогда децентрализованный ИИ просто будет называться ИИ.
1,14K
Топ
Рейтинг
Избранное