Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻
人類離變成電池之日越來越近了QQ
這邊是一個openai的demo整理
https://youtu.be/VP2-8jIurUE?si=BlFPm94-752XEkF0
稍微細拆一下上面的demo一些隱藏意義 誠如之前所說的2023 Text-Based GPT4出現後
業界就直接看到戰場要往多模態拚殺 多模態意思就是餵給這些LLM模型從文字理解世界
進化到 把影像聲音轉成文字意涵 在餵食給LLM去理解 大概到去年年中 大家影像刷完
就開始刷聲音多模態 (當然 LeCun很反對把多模態用文字當anchor來理解世界)
到此為止 多模態大概已經刷得差不多 也就是LLM可以透過各類型資料理解世界
多模態資料有
聲音: 可以透過聲音知道你情緒 理解你是大人或小孩
比方說:你如果問LLM 這世界有聖誕老人嗎 LLM聽到你聲音
會叫你 滾 你這死肥宅 如果聽到是可愛蘿莉 就會說 是的 世界是有聖誕老人唷!
這些是傳統聲音轉文字(ASR)再給Text-LLM辦不到的
其餘多模態資料諸如
影像: 理解圖片
生醫: 心跳 血壓 呼吸
金融: 各種時間序列資料
溫度 熱成像
這些都會以文字為anchor (text token)去餵給LLM
那接下來 下個問題 多模態LLM 最佳落地場景為何?->答案是 手機
因為手機是最好的攜帶裝置 可以去理解世界 手機上所有數據都是多模態
就連GPS/WiFi 你如果需要 也可以當作多模態資訊丟給LLM
第二個最佳落地場景是 AR眼鏡 這也解釋為何前幾天Google IO
在替Project Astra鋪路 而事實上多模態LLM其實最適合AR眼鏡
因為 "所見所聽既所知"
戴上眼鏡後 下棋 炒股 把妹 打撞球算角度 全知全能
而多模態LLM其實就是扮演虛擬助手 幫助人類處理現實世界資訊和情報
這也是為何我覺得果家明明有機會可以打一場漂亮戰 但因為果家的記憶體飢餓行銷
注定Gemini-Nano (3B模型) 無法放到iphone (4~6GB) 注定只能走雲端
雲端多模態LLM之王就是openai了 至於為何有人會質疑on-device (<3B)以下模型為何有開發
必要性?都用雲端就好了 答案就是因為有很多模態資料有私密性 不方便上雲端跑
目前針對這類投資就是AMD/NVDA/MU/QCOM MU原因來自多模態吃記憶體 需要HBM這類設計
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NVDA之後走勢大概就是當年蘋果 能打贏QQQ 要大賺難度有點高
比較好的策略就是大跌時再買 把NVDA當作存股方式對待 如果要賭短期大賺的話
我覺得MU機會會多點 QLD這類包牌也是個選擇 我每次再大跌時不知該買啥時
就會去買些QLD
另外一種玩法就是照老黃產業鍊和AI基建各玩家買股(參照 #1bxXJSWP)
但這種玩法我對供應鏈資訊還是不足 要靠其他神人分享了
這次最大意義就是從2023/03 Text-LLM GPT-4 亮相到多模態GPT-4o
只花了一年...這個科技發展已經是在指數成長 而多模態LLM下一個焦點
會是LLM Agent這類 這玩意就有可能真的會搞出天網...QQ
※ 引述《andylu1207 (andylu1207)》之銘言：
: https://i.imgur.com/IWyPdEc.jpeg
: 畢竟明天還有FOMC法會 覺得可能會突襲式升息的或是認為FED把降息延到2026的可以再等等
: 個人看法是2024不降息 2025可能也不用想降息了
: 今天AMD今天開法說變成開法會
: 重頭戲2024 AI revenue從3.5 Billion -> 4 Billion
: 增速直接下墜..跟老黃明年預期100B比起來不到5%
: 這種增速看起來不像持續有大廠的大單灌入
: 其一合理解釋就是有的客戶可能轉向了.
: 就像當初intel財報以為pc市場縮了 結果發現是市佔跑了, 道理一樣.
: 最後, 老黃的野心有多大 市佔就有多大
: 2024 最強組合： NVDL + TSM
: ※ 引述《andylu1207 (andylu1207)》之銘言
: : 上次發文也無法當反指標讓AI股跌勢反轉..
: : https://i.imgur.com/LprrjFJ.jpeg
: : NVDA高檔下來-9% 明顯有人在顧 非常強勢 算是橫盤整理 反正未來股價一定破千 護城河
: 之
: : 深 沒那麼容易被包圍網打擊
: : 反觀AMD高檔下來已經-32%
: : 月底AMD財報 目前股價趨勢準備探年線130,
: : 未來不確定性(中國市場)比NVDA高
: : 未來不管哪隻AI噴 TSM都是受惠的一方
: : 2024年無腦組合： TSM+NVDL
: : 希望TSM ADR未來可以出兩倍 三倍ETF.
: : 考
: 題
: : ..
: 爆
: : 他
: 等
: 文
: 密
: : 資
: 台
: 都
: : 是
: 得
: : 點
: 是
:
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推推
大大還有再加倉NV嗎？
我只能跟你說發哥六月2000^^
其實現在沒很建議重壓蘇媽 除非覽趴很大
他這葛吹爆->落賽的循環還會起碼兩次八我猜
我自己大概看情況就調整惹 反正那摸多可以選
現時間點大廠戰爭還沒正式開始 軍備競賽而已
阿婆+歐噴ai這件事不知道會不會變成戰爭起點
完了，教主調整了，那我AMD也該賣了
我就覺得差不多惹 賺夠惹
本來想說一口氣捏到三百 現在看來短期很難
這輩子就這樣惹 算惹 兩百兩百五高歌離席也ok
彥州你這樣不行 都跟你一起捏LP捏幾年了= =
推
阿北都捏快十年惹 都幾歲惹 難道捏到真的硬不起來
ㄛ
我還以為教主會說FPGA在EP端ai大戰開打前會炒一波
，AMD有很大的優勢。沒想到教主不儲值信仰了
慘了，教主捏爛了
尼各位放過教主der懶趴好嗎？？
A90不是要等q3嗎？
懶趴爆了了 就回不來了
教主覽趴縮小惹ㄇ
丸子
教主跳船了，塊陶啊
死肥仔錯了嗎 哭哭
教主信念動搖了 還好我前天下船了
兩隻都多
AMD的優勢說白了不就是台G，當Intel也來台G下單時，
GPU打不過NVDA，CPU萬一也打不過Intel ，那？
繼續儲值信仰
等大哥開獎
好，250出清
教主不想捏懶趴惹=.=
謝謝L大分享
教主跳到那一隻要講呀… 還是買了陶硃隱園？
滾 肥宅
就分散R 不會單押蘇媽而已
教主分散到哪些
尼要ai股 老黃 不囉康 GG 軟 老梁
mu 差不多惹 不用去買啥費半 裡面一堆無關的
設備廠 牙膏 ti那種都無關
只是教主 你覺得輝達可以捏到哪，市值也快2.3T
現在算還沒開始，那怎樣才算正式開啟軍備競賽？
錢對教主來說，只是個數字而已
Nano 有1b的版本
1b測試體驗很糟..這也解釋為何軟家Phi後來出3B版本
NVDA+1
Azure 單 amd 不是剛拿到嗎？ 嘻嘻
M軟真的無腦買就算AI掉下來 還有生活必需品可以繼
續賣 沒有比M軟更穩的
NVDA目前看得到的就是賺10%，剩下很難講
不少都說老黃和GG天花板快到了 該不該繼續捏爆跟加
上次看到老黃天花板說法好像是去年底 結果...
手機不買高通？
m軟穩 相對爆發力跟其他比也有限阿
教主昨天才說amd 會隨NV 財報起飛不是嗎 今天減倉
？
教主是被盜帳號ni?
謝謝教主報牌 分散也好 單壓風險比較大
謝教主明牌
amd空下去數錢囉 信仰破滅
這樣是不是對nv比較有利 要一直訓練 感覺推論相比
起來比較不需要用到nv
教主終於頂不住了嗚嗚 跟了好久
我哪有今天減倉 我是在講之後操作
尼起碼捏到computex蘇媽吹完再說好嗎
當然尼現在壓一些賭老黃財報也不會怎樣
多謝教主
教主居然
教主是說捏到200、250耶，空啥？
請問教主 那QCOM呢?
教主我的46塊nvdl應該有救吧
300出場變200出場...說跳船的看一下現在股價好嗎
淹州概念股
99AAPL
感覺海力士可能比較有搞頭~NVDL/SOXL/NVDA/VRT/FN
都得出一些的感覺...
好奇LDPC大對台灣散熱三雄的看法..手邊外資報告一片
看好....倒是有點想去買NIDEC跟ORL
問就是兩個都買
重倉NVDA與MU！
看到附加的註解了 謝謝L大
上一波本想買QLD 近期有資金就加碼MU
教主要高歌離席啦
上面提到的老梁是哪家？
1993老梁創業 同年老黃創nvda QQ 1985年則是老何創立ATI
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 05/18/2024 13:57:52教主意思是AMD到兩百、兩百五就差不多了，又不是現
在減倉，怎麼一堆人都沒在看推文
amd就ai裡面最廢的 蘇媽只會吹 財報笑死人
教主捏這麼多年噴射出好幾波終於還是軟了啊
接下來 投資微軟能避免當電池嗎？
如果強人工智慧出來 Nvidia 隨時被幹掉
不知道對AAPL的AI DEVICE甚麼看法呢?SMCI應該還是跟
著大哥走吧~
隨著AMD越漲越大噴一次要軟很久才能再噴也不意外
人工智慧要像歐噴AI這種大廠才能多模態去全面滲透
下一步要看的是精簡AI模型何時能被中小型公司採用
以及各種專業領域的AI可靠度
目前另一個值得密切關注的是全自駕AI發展
通用AI或強AI是假議題 實務上多模態AI就能碾壓人類
還有人沒買nvdl?
不囉康 是哪支呢？
老梁=smci 布羅康=博通=broadcom
聽說下週財報，會超越華爾街預期喔...
教主99AMD
超越華爾街預期有兩種超越
以前無腦抱著amd看教主怎麼說就好,以後要怎麼辦？
請問教主 目前有謠言說AMD想併購MRVL 你有何看法
下週波動大 嘻嘻
大家都還在講博通 明明就變成安華高了
救救SMCI
ASIC不知道會吃多少市場
AVGO下半年還會創高嗎？
soxl蓋牌10年
好文謝謝
恭請教主聖安
你要找有佈局元宇宙的，AI應用的終點就是虛擬實境的
數位孿生，大概2030年就會有爆發性的成長
手機不會是AI的最好使用工具，各種配合VR的載具才是
虛擬實境要等新型載具 應該不是目前頭戴式裝置
推 好文分享
AMD到200 肉也才30-50% NVDA至少再漲一倍到2000 想
也知道該買誰
2000市值超過m$耶 ～
ASIC就是看能不能用土炮的方式搞出算力，要繞過一
堆專利技術，搞出來真的回是最佳解嗎？不如NVDA！
發X的達X…把砸大錢的騎士們當智障嗎？
QLD是指哪些廠商啊？
回樓上QLD是兩倍納指
持倉明細推文說的大多都有包含
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來更新一下 今天跟在NVDA的朋友聊天 他在早在上個禮拜全數出清股票等財報後大跌 理由是股價都已反應 接著很可能出現overbooking... 還有大中華區的銷售狀況未知有沒有好轉 有鄉民在財報前有內褲線嗎？![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/y7BhJvQb.jpeg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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很久以前買房出清過一次nvda 目前手上最低的存股價錢是50上下 最高是早上的6xx 還記得當初覺得等到NVDA 1000時候 我就要換去可以躺平的工作了過準退休生活 老黃這次會不會崩 我不知道 但是目前就是光是Training的市場需求還沒填完 每個國家 這一年都在發展自己的演算法 像是法國這陣子刷了不少大模型 阿聯酋那邊也是 OpenAI推的Sora也是需要大型運算 我還記得以前在迪士尼時候 迪士尼皮克斯實驗室13
沒有內線 但是看到華爾街已經內線了 財報前大跌 證明已經漲過頭 唯一逆轉的方式 就是財報比預期好 但預期是非常非常高的![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/HXM2lTsb.jpg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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真的猛，感謝你們內外線人員 還真的大漲了 不過你們的分析也是值得探討的 感覺是真的有人知道 目前就是不知股價何時修正爆
我上次發文講AI好像4去年七八月惹 我覺得R 長期投資者 最好可以多花時間研究歷史 不是拿三國演義的白痴話粗乃噴![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://img.youtube.com/vi/dbBwT0dKyxs/mqdefault.jpg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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這兩年就是AI雲端基建年 玩家就是NVDA/AMD 至於那個i皇歐 不好說QQ 如果用internet大時代來講 等基建完畢之後 就會有Software As Service (SaaS) 這類類似saleforce興起 目前看到的玩家就是Databrick 建議可以等這家上市ipo 買爆他 基建完之後 就會慢慢走向AI as Service (AIaaS) 軟體業 我有點懷疑老黃想吃AIaaS這塊應用市場 在AI界 刷演算法的除了G/MS/OpenAI/Meta等![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/LIsHimvb.jpeg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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其實我想說的還是一樣的東西, 所以昨天原本不想回文的, 但是快週末了, 還是來發廢文, 同樣的話: 美股TQQQ, 台股台積電 附上帳號, 歐印存股TQQQ:![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/MqMF06Fb.jpg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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一個月漲跌 AMD -7% 從歷史新高跌了27% NVDA繼續創新高 一個月漲了21%![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/zOqeuTub.jpg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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上次發文也無法當反指標讓AI股跌勢反轉.. NVDL 36開始建倉 往下每-10%繼續買 NVDA高檔下來-9% 明顯有人在顧 非常強勢 算是橫盤整理 反正未來股價一定破千 護城河之 深 沒那麼容易被包圍網打擊![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/LprrjFJb.jpeg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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根據美股慣性： 基本面沒什太大問題： Nvidia 龍頭基本面肯定大好 漲 業績 爆漲 震盪回踩 爆漲 業績 爆漲 爆漲 業績 爆跌 震盪跌 業績 爆漲![Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻](https://i.imgur.com/5a3P9Jhb.jpeg "Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻")
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[情報] 華為將生成式 AI 結合到鴻蒙 4.0 系統華為率先將多模態 AIGC 整合進鴻蒙 4.0 作業系統，手機端就能進行小藝 AI 創作 出處:科技人 相信有在追蹤科技趨勢的人，已經對 ChatGPT 不陌生了；作為生成式 AI（AIGC）的代表 產品，ChatGPT 已經成為了許多人在工作時必備的工具。華為 8 月 4 日舉行鴻蒙 4.0![[情報] 華為將生成式 AI 結合到鴻蒙 4.0 系統](https://techtarian.com/wp-content/uploads/2023/08/78b66707-61e3-492f-952e-393812023602-jpeg.webp "[情報] 華為將生成式 AI 結合到鴻蒙 4.0 系統")
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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。![Re: [爆卦] 中央研究院詞庫小組大型語言模型](https://llama-chat-4fcmny015-replicate.vercel.app/opengraph-image.png?0806238e04f3e3af "Re: [爆卦] 中央研究院詞庫小組大型語言模型")
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Re: [問卦] ChatGPT改變了什麼行為模式？行? : : 業都發揮著重要作用，對許多人的生活產生了深遠影響。我想請問各位前輩，究竟Ch at : : T改變了哪些行為模式呢？ : : 希望大家能分享一些寶貴的經驗和看法，讓我對ChatGPT及其對社會行為模式的影響![Re: [問卦] ChatGPT改變了什麼行為模式？](https://img.youtube.com/vi/Q_pH-dhU8QM/mqdefault.jpg "Re: [問卦] ChatGPT改變了什麼行為模式？")
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Re: [新聞]剖析中研院大型語言模型事件的衝擊先說結論： 發展本土化，繁體中文LLM模型，然後期待這個模型能讓大家使用，根本是錯誤方向。不知道這些專家學者，是在騙經費，還是還沒想清楚產業到底缺什麼。 --- 如果今天你使用Google搜尋，搜到"台灣是中國的"，或任何有政治偏見的相關文章。 你會不會覺得Google很爛？6
Re: [新聞] 手機效能過剩了？近七成網友認為：沒必要小弟在幻想哪天移動端設備(手機)能執行大型語言模型LLM，這樣就不用仰賴雲端運算了 在這天的到來對之前我來說手機的效能沒有過剩的問題 由於摩爾定律失效，手機能跑LLM甚麼時候到來實在不好說![Re: [新聞] 手機效能過剩了？近七成網友認為：沒必要](https://i.imgur.com/Uh3trmqb.jpg "Re: [新聞] 手機效能過剩了？近七成網友認為：沒必要")
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[閒聊] MyGO 論文多模態知識圖譜（MMKG）儲存了包含豐富多模態描述資訊結構化世界知識。 為了克服其固有的不完整性，多模態知識圖譜補全（MMKGC）旨在利用三元組的結構資訊和 實體的多模態訊息，從給定的多模態知識圖譜中發現未觀察到的知識。 現有的 MMKGC 方法通常使用預先訓練好的模型來提取多模態特徵，並採用融合模組將多模 態特徵與三元組預測結合。然而，這往往導致對多模態資料的粗略處理，忽略了細微、精![[閒聊] MyGO 論文](https://i.imgur.com/ech1Ojib.png "[閒聊] MyGO 論文")
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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![Re: [問卦] ChatGpt為什麼開始變笨了？](https://static.arxiv.org/static/browse/0.3.4/images/arxiv-logo-fb.png "Re: [問卦] ChatGpt為什麼開始變笨了？")
2
Re: [閒聊] Neuro真的有辦法做到理解圖像嗎大型語言模型本質上是文字接龍 你說的話會通過tokenizer切成很多token後餵給模型 讓他預測下一個機率最高的字 當input是圖像時 你需要用一個資訊壓縮模型 把圖也壓成一串token 接下來做的事情就一樣了 把這串濃縮feature token餵給模型 搭配你說的其他話 來預測下一個字 重複到出現一個完整的回答為止
Re: [問卦] 口說講解影片是不是快被AI完全取代了?阿肥外商碼農阿肥啦！認真說，這幾年口說上字幕甚至翻譯，還有有字幕上語音這幾年都獲 得不錯的進展，包含openAI、Google、Amazon、Meta實驗室都有不錯的產出，而且這些都是 依靠當前所謂的多模態零樣本學習的大力進步，很多轉換錯誤或是機器音都減小很多，不 過偶爾還是會有出槌需要人工修正的部分。 所謂的多模態零樣本其實就是換一個思維過往很多工作需要大量標注工跟資料工程前處理來
![[心得] FOMC後，長債買點浮現？](https://pigeonfinance.blog/wp-content/uploads/2024/12/image-2.png "[心得] FOMC後，長債買點浮現？")
![[心得]妖股的故事 第五篇](https://i.imgur.com/1LBKNKRb.jpg "[心得]妖股的故事 第五篇")
![[請益] 要怎麼說服老人買股票](https://i.imgur.com/oKE6ZNIb.png "[請益] 要怎麼說服老人買股票")
![Re: [請益] 股票出借收入計算方式](https://i.imgur.com/kJboLPDb.jpeg "Re: [請益] 股票出借收入計算方式")
![Re: [標的] 2409 友達 (2024.12.20 面板報價)](https://i.imgur.com/sCtWldmb.jpeg "Re: [標的] 2409 友達 (2024.12.20 面板報價)")
![Re: [新聞] 替代役男墜樓亡！前員工再爆「也遭霸凌」](https://i.imgur.com/vq8L8DEb.png "Re: [新聞] 替代役男墜樓亡！前員工再爆「也遭霸凌」")