التوجيه القائم على الأداء هو النهج الوحيد الذي له معنى من أجل طويل الأمد الموثوقية

الاستثناء الملحوظ الوحيد هو بعض العمليات، التي تتطلب عقد 8xH100s. تحتوي 8xH100 على 640 جيجابايت من VRAM، و8xH200 تحتوي على 1140 جيجابايت من VRAM و8xB200 تحتوي على 1440 جيجابايت بشكل مذهل.

تدريب الذكاء الاصطناعي هو المكان الذي يصبح فيه الأمر مثيرًا للاهتمام، خاصة بالنسبة لشبكات التدريب الموزعة، حيث يقومون بتدريب نماذج أصغر من وحدات معالجة الرسوميات التي يقومون بالتدريب عليها. معظم الشبكات تقوم بتدريب نماذج بحجم 1.5 مليار، 3 مليار و 8 مليار حتى تتناسب مع وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية.

حصلت خرائط الحاملين على ترقية للتو ⏫
الآن يمكنك:
🧠 رصد كبار الحائزين
🔗 تتبع مجموعات المحفظة
📊 تصور التوزيع لأي رمز من رموز سولانا

داخل السلسلة تحقق من مخرجات AI، الفكرة رائعة

إدخال L1 على AVAX هو البنية التحتية الحقيقية التي تفتح الأفق ليس فقط للألعاب ولكن للتطبيقات النشطة في كل مكان. أظهر لي بروتوكولًا آخر تم تصميمه بهذه الطريقة، سأنتظر. السرد يتأخر الآن.

أعلى تأثير يمكنك القيام به لمساعدة نظام التوصية، مثل بينتيريست أو يوتيوب، هو العمل على واجهة المستخدم وكيفية انتقال الإشارات إلى الشبكة العصبية التي تتدرب.
لا شك أن هناك أخطاء، على بينترست ويوتيوب
أي حماقة أخرى ستؤدي إلى نتائج سلبية

هل التنفيذ على السلسلة حقًا خالي من الثقة أم لا يزال هناك افتراضات حول البنية التحتية الأساسية؟

تقوم Aleph بعمل جيد إلى حد ما في تعديل أجزاء معينة من الفيديو الخاص بك مع الحفاظ على الكاميرا والحركة والهوية.

4/ بينما تتطلع إثيريوم إلى السنوات العشر القادمة، فإن التحديات مثل قابلية التوسع تعد تذكيراً: المجهول يمكن أن يكون محركاً للابتكار.

النهج الصلب لـ Cysic هو بالضبط ما تحتاجه ZK للتوسع.

إطار وكيل مثير للإعجاب. يناسب PolySynergy تمامًا. متحمس للبناء به.

أنا أستخدم Grok لمشاهدة مقاطع فيديو يوتيوب لي وتقديم ملخصات. بهذه الطريقة يمكنني تحديد ما إذا كان يستحق المشاهدة أم لا. فرص نجاح Grok هي 50/50 سواء سيفعل ذلك أو يتظاهر بأنه لا يملك هذه القدرة. عليك فقط إعادة طرح السؤال في نافذة جديدة.

Intern-S1، نموذج متعدد الوسائط جديد
- 235B MoE + 6B مشفر الرؤية
- 5T رموز متعددة الوسائط & 2.5T رموز علمية
- قدرات قوية بدون تدريب مسبق

أصدرت شركة Mistral AI تقرير Voxtral الفني، الذي يركز على التدريب المسبق، التدريب اللاحق، والتقييمات.

نشرت جوجل الورقة الأولى التي قرأتها حول استخدام LLMs للمهام المتعددة، كانت bbox والتقسيم في 2021. مذهل

هذه الميزة لرؤية كل DCA على السلسلة هي شيء يجب أن يستخدمه كل مدرب.