Re: [問卦] 美股大跌 股版怎麼無聲無息
大概就是,如果中東全面戰爭,油價會漲
油價漲通膨繼續,沒得降息。
川普如果上,通膨也會繼續,因為他是走貿易孤立主義。
製造要搬回美國,成本上升。
AI慢慢退潮中,理想很豐滿,現實很骨感,infra貴,訂閱現金流沒有多少長進。
都還在吹,還在想拉貨,當董事會跟股東看不到錢,CEO能挺住做決策多久?
LLM目前真實應用場景薄弱,你要享受AI模型優點,需要針對你的應用情境
特製,特殊資料ETL,特殊訓練,訓練成效跟時間,資料量,成本成正比。
除了,to B 沒多少人可以享受到這種邊際效應,再來換一種需求你要重新設計模型
驗證,訓練,SLM的模型,可以多元集群,一般人可用,只是就像丟一個低配版賈維斯
給你,不是每個人都需要,大部分最終只會變成,聰明一點的SIRI,跟生成軟體。
這點現在openai就做得不錯了,也不是一定要綁在阿婆手機上。
這個世界情勢看下去,這些新出來的AI模型最後的發展跟落地最有辦法回本的領域。
就是戰爭武器,很多已經開始做了,數位孿生,除了可以模擬工廠還可以用來模擬跟訓練
啥,又是高收益的其實很明顯。
順跑單獨一個7B模型,大概一張4070ti 12g .64g ram 13700k可以很順了
但你要跑70b 大概要四張以上,你要跑MOE 多專家版本又要更高,你要多模態
還要再更高,toB的商務需求,短期有,長期效應沒有出來的話,比較難會有單。
成本效益有多少,真的很難說,我只能說最近很多時候是RD被逼著去生更多應用出來
但是僅靠LLM,是做不了多應用的,LLM只是一個這世代AI很好的廣告而已。
AI這局要延續,只能靠機器人,機器人不可能大台裝一堆顯卡,散熱又不好,能源也
不夠。這邊唯一方法就是走邊際運算,所以通訊跟邊際運算,還有製造機器人的能力
,再來就是仿生,生物界是最好學習的對象,如此高效低耗能,你寫code跟ai互動做的
很多事情在台灣,請工讀生或是美編,或是貴一點的美編跟外包就完成了。
現實就是這樣,如果,再沒有新東西出來,美國選舉效應完大家就一起面對真實世界。
其實還有一點就是公債殖利率 半年新低,各大機構這波AI都賺飽飽
趁現在公債可以進場,砍股買債。
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WHY SO SERIOUS???
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畫圖啊 做動畫 畫漫畫
完了我都看不懂,只能選傳產股了。
美債繼續發就可以撐起一片天了
一樓說的都是靠免費仔,沒人會想付錢
有人被誘多了吧 哈哈
而免費仔就是靠收廣告費,早就飽和了
你給再好的服務,google就是賺這麼多
廣告商又不會因為yt人數變多就多給錢
FB難道增加到30億人口用廣告會變多?
這些廣告商早就歐印了,哪來的成長
腳麻跑不動,明天台股又要回2萬1
嗯嗯
剛剛加碼了 我保重XD
好 空單來幾個看看
推你這篇
就不知道在炒三洨AI,本來低調進行式的
東西硬要炒,錢拿去做手遊消費者還比較
願意掏錢,AI就是基建有什麼好炒的
73
Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了週末有點時間 之前寫的老黃故事 這幾年AI模型突飛猛進的一個關鍵點就是 泛化的能力 簡言之 2018以前 AI模型 都是透過數據 去學習資料上的標註資料 來做人類事先規範好的目的 而機器透過這些標注數據 去達到人類要求的事情 當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理52
Re: [討論] 中研院繁中LLM被爆直接拿對岸的來套小弟待的公司,非學術單位, 可能是台灣硬體計算資源稍微豐富的公司。 公司投入在買GPU 應該近億了。 自己也研究了幾個月 fine-tune 方法。 不過,還是沒足夠能力與資源訓練正常的LLM。30
Re: [請益] 什麼樣的情況下AI才可能崩盤再次說一遍 千股NVDA 防身防失業防變成電池防小人防渣男 QQ 半導體有所謂的摩爾定律 AI也有 就是所謂的Scaling Law 他基本上給了一個大方向 AI是有三個元素組成 算力 算法 資料 Scaling Law基本定錨模型大小算力和資料相關性 沿者這條路的終點就是AGI 看看AI教父最新的訪談18
Re: [情報] 特斯拉第四季營收遠低於預期 盤後大跌逾6%不太一樣啊 首先自駕的車子吃電池先天上就決定算力有個上限在 而自駕容錯率又低 落地場景難度相對高 現在生成式AI算力無限往上疊 在雲端上跑沒有電池綁手綁腳限制 而且可以搞出一堆花樣來 才不是啥鬼泡沫玩意QQ 有小道傳言說 祖柏克現在搞AI是覺這玩意可以幫助他的原宇宙 因為他覺得他元宇宙NPC都可以叫AI來當 Meta最近很狂 都喊出AGI口號了X
Re: [爆卦] 中央研究院詞庫小組大型語言模型對於LLM只有這一點認知程度的話,最好不要就這樣出來帶風向會比較好,不然先去 跟陽明交大校長先去旁邊先學習一下什麼叫做LLM,不同LLM之間又有什麼差異。 第一個錯誤的認知是認為LLM就應該要提供正確的答案,事實上LLM是一個機率模型, 它所做的事情是基於模型的權重預測下一個token(詞塊)最高的機率是那個,它不是資 料庫,所以你不能因為它答的一個答案不是你所想的就是說這個模型如何如何。5
Re: [心得] WWDC24節錄-系統級個人助理面世自己回自己的文,給想進入AI生活的人一點知識科普,順便闢謠一下網路上漫天飛的錯誤 資訊。 === 個人裝置跑『大模型、小模型』,大小如何定義? 以下節錄台大洪教授的臉書文字內容:4
Re: [新聞] 下半年將引爆「換機潮」? AI PC元年來臨阿肥外商碼農阿肥啦! 這邊很多人沒說到點上,當前的AI PC概念根據微軟的定義是搭載微軟Copilot的PC就可以 叫AI PC,然後Intel定義的是有NPU(GPU的開放架構特化加速DL運算版本)。 不過當前如果你去看所有開源的LLM(大語言模型)都只能說是勉強堪用,以Intel號稱可 以搭載llama2 70B(當前開源模型中前幾大的)的Core Ultra AI筆電,造價至少4、5萬3
Re: [問卦] ChatGpt為什麼開始變笨了?正好半夜看到這篇無聊來回一下 GPT4能力下降大概5月多開始就有人注意到了 但你要怎麼定義能力衰退這件事而且量化他? 於是七月就有一篇論文在討論這件事- 講一些自身經驗好了 自從AI領域在生成式題材大火後 全世界就進入到AI軍備競賽 所有的AI基礎研究都是以週甚至日為單位在迭代 舉個例子 當年Robert G. Gallager 在1960提出類神經網路的LDPC code到2004年才大放異彩 無限接近shannon bound 光這個演進就花了40年 對照這幾年的AI科技樹發展 根本就是指數在成長
X
Re: [心得] WWDC24節錄-系統級個人助理面世: : Q:阿婆完全照搬OpenAI的GPT模型嗎? : A:沒有,這次提供的是本地自家模型以串接的方式連動GPT模型,也提供用戶關閉此功 能 : 的選項
爆
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