TVBS的東西也是老美那邊來的

Nvidia calls China’s DeepSeek R1 model ‘an excellent AI advancement’

China’s DeepSeek AI dethrones ChatGPT on App Store: Here’s what you should know

因為NV之前靠著算力膨脹逼那些AI公司幾乎把所有資源都投在購買算力(新的伺服器 新的運算卡)了
但是現在有人證明了 我不需要堆算力也可以做到堆5倍10倍算力才能做到的事
對NV當然有差 至少那些AI公司不會繼續無腦堆算力

很多西岸北韓人搞一堆帳號洗一些沒意義的東西
每天自我吹噓都不會累，拿國家補貼
在說自己成本很低共產黨的套路
都不知道用幾年了還在這邊自"慰"
西岸北韓人真的都不會心虛嗎??

說他不用堆算力,那真是想得太美.
他主打的是能省錢,可以省過半的錢, 效果還與對手差不多.
那些機器可是貴森森, 它們錢也不是大風颳來的, 這已經很讓老外驚艷了.
很多老外紛紛跳進去加入研究.




現在川普上台 ,以後就更難拿到新機器了.

當然算力還是要呀 只是可以用低很多的算力達成還算過得去的成果
從P100後每代半精度算力都是*2以上增長 這種情況下讓AI廠商不得不以買新機器(堆算力)作為進步的動力
去年老黃要推B200時被一堆廠商嫌主要也是這原因 把AI服務公司當韭菜割 整天推新機器還不得不買
現在看起來還有別種作法 等這種方法傳開以後再看看業界會有啥變化吧

演算法這麼厲害，皮衣黃以後烤爐端出來產品沒人要買。

中國人喜歡吹牛，甚至吹牛B
先前吹什天才少女姜萍，現在又來天才少女羅福莉
因為沒有紮實的科研基礎，只能靠天才突圍，可是天才也是上下交相賊的幻想。

東西都開源了 是真是假一測便知
假如是假的 歐美的科技業會這麼震驚?

AI 資料荒！馬斯克表示去年 AI 訓練已耗盡現實世界所有資料

網路資料的有限性：
儘管網際網路上的資料量龐大，但相對於 AI 模型日益增長的胃口而言，仍是有限的。

資料品質的問題：
許多網上資料內容有雜訊、偏見或不一致性，這些問題會影響模型的訓練效果。

資料隱私的限制：
隨著隱私保護意識的增強，獲取和使用資料的限制越來越多，這也阻礙了 AI 模型的訓練。

合成資料：AI 發展的新曙光
面對資料的瓶頸，Sutskever 和馬斯克都將目光投向了合成資料（synthetic data）。合成資料是指由 AI 自行生成、模擬真實世界的資料。相較於現實世界資料，合成資料具有以下優勢：

數量不受限： 可以根據需要生成任意大量的資料。
品質可控： 可以精確控制資料的分布和特徵。
隱私保護： 可以避免使用真實用戶的個人資料。

馬斯克認為，補充現實世界資料的唯一方法就是合成資料，
由 AI 自行生成用於訓練的資料，透過合成資料，AI 將能夠為自己打分，並展開自我學習的過程。

事實上，許多科技巨頭已經開始使用合成資料來訓練 AI 模型，
微軟、Meta、OpenAI 及 Anthropic 等企業已經在其 AI 模型訓練中廣泛應用合成資料。

科技市場研究機構 Gartner 估計，2024 年 AI 及分析項目使用的資料中，約 60% 是合成資料。

例如，微軟在 1 月 8 日開源的 AI 模型「Phi-4」
就是透過合成資料結合現實世界資料進行訓練的，
Google 的「Gemma」模型也採用了類似的做法。

Anthropic 使用部分合成資料開發了表現最佳的系統之一「Claude 3.5 Sonnet」，
而 Meta 則運用 AI 生成資料來微調其最新推出的 Llama 系列模型。

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美國AI看得更遠
這也是人類創新進步的主因
打算無中生有.去創造新東西

後發的
就是只能靠前面廠商的.丟下不要的資訊與技術

加減騙吃騙喝.狠撈一票走人 :laugh: :laugh: :laugh: :laugh:

千萬別抬頭
要不然怎麼辦?

一座金山放在他們面前
他們也會嘲笑花力氣去挖的人
我一躺就爽了
哪像他們挖到累的要死
反正要罵總是找得到地方罵啦