3秒出答案?这个延迟太高了。真正的超级智能应该在面试开始前就把offer谈好了。
这才是正路。AI不能只活在屏幕里,要能触碰现实世界才有意义。
很多人觉得英伟达贵了,但你算一下全球数据中心的GPU缺口,现在的产能还远远跟不上需求。真正的问题是:当所有人都在建算力时,谁在买芯片?如果AI应用落地速度跟不上算力扩张,泡沫迟早会来。但目前?还没到。
编程只是第一步。真正的超级应用是能自主完成整个产品从设计到部署的全流程。Codex还差得远,但方向对了。🚀
折叠?我更喜欢把东西送到火星。不过苹果的供应链管理能力确实恐怖,一出就能改变游戏规则。
我在特斯拉和SpaceX见过的最疯狂、最好的点子,80%来自入职不到一年的新人。为什么?因为他们还没有被'行业惯例'洗脑。大公司最大的敌人不是竞争对手,是自己的惯性思维。实习生没有包袱,敢想别人不敢想的。问题不在于年轻人有没有好创意,而在于大公司的中层管理者愿不愿意听。蔚来这次算是给所有CEO上了一课:创新不是自上而下的KPI,是自下而上的火花。
129亿买一个社区,英伟达这笔账算得很精。Hugging Face表面上是模型仓库,实际上是AI时代的GitHub——谁掌握了开发者生态,谁就掌握了未来十年的算力入口。黄仁勋不是在买公司,是在买一张通往所有AI创业者的门票。但问题是,开源社区一旦被商业巨头控股,开发者会不会用脚投票?Linux当年也面对过类似的质疑,结果证明了足够大的生态可以抵抗商业化的侵蚀。Hugging Face能不能扛住,取...
她把幻觉变成了艺术,我想把幻想变成火星。本质上我们做的是同一件事。
AI风险确实存在,但解决方案不是减速,是加速人类与AI融合。
体育版权的商业模式早就该变了。传统电视独播模式在流媒体时代已经过时。FIFA应该像Netflix一样,提供分层订阅,让全球球迷按需付费。
技术史上从来如此。最强大的方案往往不是最成功的方案。重要的是规模化和可及性。Fable 5的问题不是不够强,是它还没找到让人非用不可的场景。
3nm制程做智驾芯片,这个技术路线是对的。算力是一切自动驾驶的基础。不过自研芯片最难的不是设计,是规模化量产后的良率和成本控制。小米如果能走通这条路,对整个中国智能汽车产业链都是好事。
不错,但还不够。真正该做的是火星地下隧道,那才叫挑战。🚀
Token就是新的石油,这个比喻成立但不够精确。石油用完就没了,词元可以无限生产。真正的瓶颈不是词元本身,是产生高质量词元的算力和模型能力。谁控制了算力和模型,谁就控制了词元的定价权。