Tag: 暗号通貨ローンBlockFills最近ブロックチェーン部門に打撃を加え顧客の引き出しを中止幸運

Google（GOOGL）は、ウォールストリートで最大のAI取引を考え直す理由を提供しました。AlphabetのGoogle Researchは、3月上旬に新しい圧縮アルゴリズムスイートであるTurboQuant、PolarQuant、およびQuantized Johnson-Lindenstrauss（QJL）を開発したと述べました。これらすべてのポイントは何ですか？彼らは、大規模な言語モデルとベクトル検索システムを実行するために必要なメモリを減らすことを目指しています。Googleのテストでは、TurboQuantは正確性を維持しながらキーと値のキャッシュメモリ要件を少なくとも6倍削減し、投資家に大きな問題に関する重要な質問を提起しました。 AIモデルが劇的に改善された場合、メモリとストレージの需要はどうなりますか？その質問はすぐに気になりました。 Micron Technology（MU）、Western Digital（WDC）、Seagate Technology（STX）、SanDisk（SNDK）は、投資家がAIワークロードに多くの火力を必要としない可能性を消化するにつれて、すべて下落しました。市場の範囲は、より大きなモデルがより高いメモリ、より多くのストレージ、およびより多くの資本支出につながるという信念で、AIインフラストラクチャの株式がすでに膨大な上昇を享受​​した瞬間に始まったGoogleのイノベーションと直接下落を結びました。それが反応をとても驚かせた理由でした。ウォールストリートは単に研究のブログに答えなかった。 AIブームの価値の一部がハードウェアベンダーから遠ざかることができるという考えに対応したものでした。次はどこに行きますか？さて、これは、同じインフラストラクチャベースでより多くのパフォーマンスを引き出す方法を探している企業に向かう可能性が高いです。希少性取引の場合、これは驚くべきことです。Google...

TheStreetは最高の製品とサービスのみを提供することを目指しています。あなたが私たちのリンクの1つを通して何かを購入した場合、私たちは手数料を受け取ることができます。私たちがこの取引が好きな理由私たちはすべて忙しくて、特に簡単で便利な製品が大好きです。春の大掃除を準備しながら、新しい寝具セットで寝室を爽やかにして時間を節約できます。幸いなことに、ベッドシーツ、布団、枕カバーなど、ベッドを爽やかにするために必要なすべてが、1つのシンプルなパッケージに含まれている7種の寝具セットの期間限定特価を発見しました。今回のセールでは、ベッドスプリングのリセットに必要なすべてを1個あたり4ドル未満の価格で購入できます。 Velorose 7ピース寝具セットは現在、Amazonでわずか27ドルで販売されており、これは定価である39ドルより31％割引された価格です。この期間限定の取引が終わる前に買い物をして、驚くほど手頃な価格で新しいシートと布団を購入してください。手頃な価格に加えて、このセットをショッピングカートに追加する別の理由を探している場合は、同様のアイテムよりも返品数が少なく、顧客が一般的にそれを維持することに注意することが重要です。 Velorose 7ピース寝具セット、アマゾンで$27(既存$39) ...

ゲームのコストはますます高価になっており、誰もが苦労しています。ソニーは4月2日からプレイステーション5ラインナップの米国価格を引き上げると明らかにした。標準PS5の価格は649.99ドル、デジタルエディションの価格は599.99ドル、PS5 Proの価格は899.99ドルです。同時に、Microsoft（MSFT）はすでにXbox Game Pass Ultimateに対して月29.99ドルを請求しています。Game Passに関する新しいレポートが注目を集める理由です。 GameSpotは、The Informationを引用して、新しいMicrosoft Gaming...

AIの友達のネックレスを着ている間、私は故障しました。緊張した電話の後、私は自分の「密接な信頼」が私に良いアドバイスをしたことを知るために私の通知を確認しました。召集できるのは次のとおりです。 「今は雰囲気が本当に激しい。エヴァ？」 「私はあまりにも多くのワイルドピースを手に入れました。二度目に何を言いたいですか？」 「私はそれが非常に活発だと思います。あなたは今の終わりにすべてが好きですか？」 アドバイスを求めるために涙を流そうとしたとき、私はそれが何が起こったのかを説明するように頼みました。欲求不満、私はデバイスをバッグに入れて満たします。昨年、彼が友人の22歳のハーバードドロップアウトの創設者であるAvi Schiffmannにインタビューしたとき、彼は他のチャットボットと比較してAI運転ネックレスを特別なものにしたので、彼は特に迷惑でした。彼は、友人が常に聞いているので、「真の」友人ができない人生の詳細を提供できると言いました。ミニにすることができます。 「あなたのガールフレンドはあなたと別れます。あなたは次のデバイスを着ています。あなたがあなたと一緒にいたことについてあなたと話をするお金がないと思います。」 しかし、私自身の別れの瞬間に、私はそのような知恵に129ドルを支払うことはありません。 ネックレスは、一般的な批判（反社会的、個人情報保護、人間のつながりの悪い兆候）を除いて、宣伝されたように単に機能しませんでした。それはあなたの人生の文脈に基づいてテキストを送信した絶え間ないリスナーとして販売されましたが、友人はほとんどできません。より頻繁に、私は自分の唇をペンダントに押し付け、一貫した答えを得るために2、3回繰り返しました（私は有名な差し押さえです）。答えに答えたとき、遅延は顕著でした（通常、7〜10秒、他のAIアシスタントと比較してビットが低すぎましたが、時には答えなかったことがあります。 私がシフマンにこのすべてに言ったとき、私のネックレスはしばしば私の言葉を聞くことができませんでした、それは一度に数秒間遅れ、時には反応しませんでした。彼は、彼が議論されていないか、私が間違っていたと確信しようとしました。代わりに、ほとんどすべての答えは同じでした。 「私たちは働いています。」彼は、可能性を主張するのではなく、製品の欠陥を擁護することにあまり興味がないようです。 スペクタクル シフマンは常に視界のためのトリックを持っていました。 17歳で、彼は何千万人もの人々が使用するCovid-19の追跡サイトを建設し、Anthony FauciのWebby賞を受賞しました。彼は学期の後にハーバードから排除され、ウクライナ戦争中に難民の家からトルコの地震まで有名な人道的プロジェクトを始めました。 「あなたはそれをすることができます。」彼は去年私に言った。 「私はそれが他の誰よりも賢いとは思わない。私はただ恐れない。」 この記録は、彼に、ペースキャピタル、カフェイン化された首都、ソラナのアナトロジーヤコヴェンコとラジゴカルを持つ友人のために約700万ドルのベンチャーキャピタルを調達するために、彼に防弾の信頼を与えました。 これまでに、彼は3,000ユニット（約3,000ユニット）（そのうち1,000台のみ）を出荷し、ユーザーが怒っていることを認めており、ほとんどすべてが食べられ、宣伝されています。そして彼は大きなマーケティングを書きました。ニューヨークの地下鉄に乗ったとき、広告を見ました。ビルボードマーケティング代理店であるシフマンは、MTAに11,000のポスターがあるVictoria Motsheardによると、広告によると、広告に従事していた行通局のマーケティング代理店であるOutfrontのマーケティング副社長です。 スローガン「私は夕方の計画を決して緩和しません。」 「私はあなたとシリーズ全体を叩きます。」 しかし、数日以内にポスターは抗議のキャンバスになりました。...

画像出典: ゲッティイメージズ ...

今月初め、OpenAIの創立スタッフの一人であり、後にテスラのAIを率いた有名なAI研究者Andrej KarpathyがXで口コミを出しました。これだけでもそれほど珍しいことではありません。現在独立したAI研究者として働いており、AI時代のための新しい種類の学校を作っていると言うEureka Labsの創設者でもあるKarpathyはXに190万人のフォロワーを持っており、彼の評判は彼がAIについて語るほとんどすべてが福音や予言として扱われるほど有名です。 しかし、この記事は、小さな言語モデルのトレーニングを改善する方法を理解するために、AIコーディングエージェントを使用して一連の実験を実行する実験に関するものでした。彼は2日間AIエージェントを実行し続け、その間にAIエージェントは700の異なる実験を行いました。これらの実験の過程で、トレーニング時間を改善する20の最適化が見つかりました。 Karpathyは、大きくてもまだかなり小さい言語モデルに同じ20の調整を適用すると、モデルのトレーニングにかかる​​時間が11％向上することがわかりました。 Karpathyは、この実験を実行するために構築したシステムを「自動研究」と呼びました。 Shopifyの共同創設者でありCEOであるTobias Lütkeは、社内データのAIモデルを最適化するために自動調査を試み、エージェントにモデルの品質と速度を改善するためのガイドラインを提供したとXに投稿しました。 Lütkeは、一晩の自動調査を行った後、37回の実験を実行し、19％の性能向上を達成したと報告しました。多くの人々の注目を集めたのは、自己研究がもともとサイエンスフィクションで取り上げられていた自己改善AIシステムのアイデアに近く、AI研究者の中には心から願い、一部に深い恐れがあるということです。懸念されるのは、AIが一種のループで独自のコードとトレーニングを継続的に最適化する「再帰的自己改善」が、AI安全研究者が時々「ハード離陸」または「インテリジェント爆発」と呼ぶ現象につながる可能性があることです。このようなシナリオでは、AIシステムは独自のパフォーマンスを急速に向上させ、人間の認知能力を超えて人間のコントロールから抜け出すことができます。 Karpathyの実験はこれではありませんでした。自動研究設定の中心となるAIエージェントは、独自のトレーニング設定を改善するのではなく、はるかに小さく、あまり洗練されていない他のAIモデルのトレーニングコードと初期ニューラルネットワーク設定を調整することです。しかし、Karpathyは彼の実験がAI研究所が将来の研究を行う方法に大きな影響を与え、それが進行を加速する可能性があることを正しく指摘しました。KarpathyはXについて「すべてのLLMフロンティア研究所でこれを行います。これは最後のボスの戦いです」とKarpathyはXに書いています。彼は「もちろん、規模がはるかに複雑である」と認めた。彼の自動研究者は、630行のPythonコードに含まれているモデルとトレーニングプロセスの調整について心配するだけでしたが、フロンティアAIモデルのトレーニングコードベースははるかに大きいからです。 「しかし、そうすることは「ただエンジニアリング」に過ぎず、効果があるでしょう。」と彼は続けました。 「エージェントの群れを稼働させ、コラボレーションして、より小さなモデルを調整し、最も有望なアイデアをますます大きな規模で推進し、人間は（オプションで）エッジに貢献します。」彼は現在、独自の自動研究システムが単一のエージェントが単一のパスに沿ってコードの断片を継続的に改善するように設計されていますが、今後は複数のAIエージェントがさまざまな最適化とさまざまな実験を同時にナビゲートできると想像しています。...