🚦Gặp phải tường hiệu suất trong pandas? Chúng tôi đã chạy 3 quy trình ví dụ đã chậm lại hoặc không hoạt động trên các tập dữ liệu lớn—sau đó chạy lại chính xác mã đó trên GPU với cudf.pandas. Tóm lại: ✅ 18 triệu hàng giá cổ phiếu → nhanh hơn 20–40 lần với cửa sổ lăn theo thời gian ✅ 8GB tin tuyển dụng CSV → lên
Xem bản gốc
11 thích
Phần thưởng
11
2
Chia sẻ
ZeroRushCaptain:
Vậy sao không mua một cái Máy khai thác để hoạt động luôn?
Con trỏ với bộ nhớ vừa thay đổi hoàn toàn trò chơi lập trình. Bây giờ bạn có thể lập trình với Cursor, xem xét với một mô hình ngôn ngữ, và sửa chữa với một công cụ khác.
Xem bản gốc
5 thích
Phần thưởng
5
2
Chia sẻ
ApyWhisperer:
Khi nào thì có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để viết bug?
TPS không còn quan trọng như trước đây. Cơ sở là nhanh như phản ứng của con người (~250ms) và rẻ (~$0.001) mỗi giao dịch bây giờ, chào mừng đến với những giải đấu lớn
Bạn còn nhớ ngôn ngữ lập trình Ada không? Hay có thể bạn chưa từng nghe đến nó? 👀 Dù sao đi nữa, đã đến lúc làm quen: Ada đã trở lại trong top 10 của Chỉ số TIOBE. 🏆 Tìm hiểu lý do tại sao sự tập trung vào bảo mật của nó đang đưa ngôn ngữ này trở lại trong ánh đèn.
Tôi biết rất nhiều người không nhận thức nhưng Một nền tảng nhất định sử dụng hoán đổi nguyên tử nên không cần bên trung gian Đó là một công nghệ tuyệt vời Công nghệ
Ôi chắc chắn rồi, không phải hôm nay. Bảo mật / độ tin cậy luôn mâu thuẫn với khả năng sử dụng. Các nguyên tắc thiết kế của các hệ thống vững chắc đã được hiểu rõ. Chúng chỉ thường khó tiếp cận với những người mới bắt đầu. Điều này cho phép chúng tôi bắt đầu xây dựng lại các nguyên tắc cơ bản để hút rất nhiều.
Solana TPS — một trong những biểu đồ đẹp nhất trong crypto theo ý kiến của tôi bạn có thể thấy trong những ngày đầu năm 2022, Solana sẽ vượt qua 500-800 TPS và bắt đầu gặp vấn đề về ngắt quãng kể từ đó, các nhà phát triển đã làm việc chăm chỉ và hiệu suất đã tăng lên và đi lên với những kỷ lục cao nhất trong quy mô
Cuối tuần của bạn thế nào? Chúng tôi đã thêm các mô hình rembg và unrig được yêu cầu rộng rãi vào thứ Bảy. Chúng tôi đã thêm B200 vào Chủ nhật. ABC - Luôn luôn nấu ăn.
🇨🇳AI ĐÃ PHÂN LOẠI 27 TRIỆU ĐỐI TƯỢNG TRONG KHÔNG GIAN Các nhà thiên văn học đã từng mất nhiều năm để phân loại sao, thiên hà và quasar từng phổ một. Bây giờ? Một AI từ Trung Quốc vừa sắp xếp 27 triệu đối tượng vũ trụ như thể nó đang lướt qua một ứng dụng hẹn hò đầy sao. Được đào tạo trên Sloan đáng tin cậy
Hiện tại, khả năng cung cấp rất hạn chế nên chúng tôi không mong đợi triển khai quy mô lớn, ít nhất là trong vài tháng tới, nhưng việc vận hành một phiên bản duy nhất để lưu trữ các mô hình lập trình cho người dùng của chúng tôi - đó là một khả năng chắc chắn. Chúng tôi vận hành B200s, H200s, H100s, A100s, L40S và 4090 48GB.
Vì vậy, bây giờ điều này sẽ có ý nghĩa cho suy diễn, chúng tôi chỉ vừa đủ để phù hợp với các phiên bản Kimi K2 và mã hóa Qwen Coder 3 đã được định lượng hóa Q8 trên H200 của chúng tôi. Kimi K2 @ Q8 không để lại chỗ cho bộ nhớ kv cho ngữ cảnh. Liệu những mô hình này có vừa với một phiên bản 8xB200 đơn lẻ không? Có thể, chúng tôi sẽ thử trong tuần này.
Việc tự mô phỏng bản thân là một cách tắt tiện lợi để xem xét những người xây dựng khác mà tôi có thể đã bỏ lỡ. Về dự đoán Superbowl, tôi nghĩ AI đang sử dụng một dạng logic mờ. Nó không chỉ là "đoán mò".
Có một lập luận rằng việc lập trình mã sẽ làm cho các ứng dụng an toàn hơn, không phải kém an toàn hơn. Có rất nhiều ngôn ngữ/hệ thống lỏng lẻo tồn tại vì chúng dễ học hơn. Nhưng với AI, điều đó không còn cần thiết nữa. Vì vậy, chúng ta thực sự có thể xây dựng những hệ thống không tệ từ những ngôn ngữ không tệ. Và vẫn có thể khiến chúng được chấp nhận.
【DeXRP góc nhìn của kỹ sư】 Ngày mai từ 22:00 sẽ phát trực tiếp trên YouTube🫡 ※Nội dung không phải là giới thiệu sản phẩm, mà sẽ giải thích thực trạng từ góc độ kỹ thuật.
Xem bản gốc
14 thích
Phần thưởng
14
7
Chia sẻ
ForkMonger:
meh một bản sao xrp khác... hiển thị cho tôi nơi các vector tấn công thực sự là
Điểm đối lập: Mã nguồn mở là một sản phẩm lỗ cho các phòng thí nghiệm AI nhằm đạt được sự thâm nhập vào thị trường. Nếu Trung Quốc thắng cuộc đua mã nguồn mở thì dần dần chuyển tất cả các mô hình chỉ hỗ trợ một số nhà sản xuất phần cứng nhất định, một số công ty GPU lớn có thể bị ảnh hưởng, và sức mạnh mềm của nguồn cung GPU của Mỹ khi nói đến AI cũng có thể bị ảnh hưởng.