🔥 Update sa Burns 🔥 $3,393 (2,206 $RENDER) na na-burn sa 112 na transaksyon. Median ay $5, pinakamalaking burn ay $379. Ang mga burns ay tinanggal ang 13.45% ng araw-araw na emisyon. https://t.co/35NCSt5oT2

Ano ang nangyayari sa $RENDER Discord, ano ang kasalukuyang pinag-uusapan sa mga channel? Magtayo tayo 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 general Hinihingi ni @tokai_spy kung saan makakakuha ng payo para sa kanilang sariling “restir engine,” ngunit ang eksaktong tool/product at ang inaasahang channel ng suporta ay hindi malinaw. ⭕️ Tinanong ni @tokai_spy kung aling “canal”/channel ang tamang lugar upang makakuha ng gabay tungkol sa kanilang sariling “restir engine.” Walang tugon ng team o teknikal na detalye ang ibinigay sa kasalukuyang mga mensahe, kaya kailangan muna ng paglilinaw sa pagrute ng kahilingan. ❗ Pansin para sa team: linawin kung ano ang ibig sabihin ni @tokai_spy ng “restir engine” at patnubayan sila sa tamang channel ng suporta o tulong para sa teknikal na payo.

🔥 Update sa Burn 🔥 $1,716 (1,084 $RENDER) na na-burn sa 63 na transaksyon. Median ay $7, pinakamalaking burn ay $349. Ang mga burn ay nag-alis ng 6.83% ng araw-araw na emisyon. https://t.co/qoRl399EZc

Sa tugon sa isang tanong tungkol sa mga autonomous agent na gumagawa ng mga eksena sa Blender at kung gaano katagal bago makakamit ng AI ang kakayahang tapusin ang isang serye nang walang tulong ng tao: “Kaya na ng Claude 3.7 ang gawin iyon ngunit hindi pa maganda ang mga eksena. Ang pagpapakilala nito sa vtv + ang unang frame bilang style reference ay maaaring magdulot ng promiseng resulta. Ngayon, hindi pa ito ganap na handa para sa produksyon, ngunit isang makapangyarihang hakbang patungo dito. Nakikita ko ang maraming agad na utility kapag nagsasagawa na ng full v2v ang Luma, ltx, wan at iba pa—kung gayon, maaari nating ipasa ang output ng frames sa prosesong ito para sa post / comp work sa 2.5d na may buong artistic control at lahat ng benepisyo ng path tracing” @JulesUrbach 13.03.25 $RENDER

🔥 Update sa Burn 🔥 $4,906 (2,924 $RENDER) sa 125 na transaksyon na binurn. Median ay $6, pinakamalaking burn ay $1,013. Ang mga burn ay nag-alis ng 18.42% ng araw-araw na emisyon. https://t.co/rwS21vMVOy

Ano ang nangyayari sa $RENDER Discord, ano ang kasalukuyang pinag-uusapan sa mga channel? Magsimula tayo 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 general Ang pagpapalawak ng Render mula sa GPU rendering patungo sa AI compute ay binibigyang-diin bilang potensyal na pangalawang engine ng demand na hihigit sa mga 3D artist. ⭕️ Tinanong ni @psalmist0919 si @530441868945653771 kung maaari bang maging magkasing-importansya ang AI workloads sa Render kaysa sa rendering mismo. Ang pangunahing punto: ang paglipat mula sa tradisyonal na GPU rendering patungo sa AI compute ay maaaring magbukas ng mas malawak na base ng customer na hihigit sa mga 3D artist. Kasaysayang konteksto: ang tanong na ito ay tumutugma sa mga nakaraang pag-uusap sa network tungkol sa pagpapalawak ng demand sa compute. Naging bahagi ng team si Sunny na na-share ang RNP-019, na nagpropose na palawakin ang emissions at rewards upang kasama ang AI compute at pangkalahatang workloads na hihigit sa rendering. Mas bagong panahon, ipinakilala ni Silvia ng team ang RNP-021, na nagtataguyod ng direksyong iyon sa pamamagitan ng pagpropose ng suporta para sa enterprise-grade na GPUs tulad ng NVIDIA H100/H200 at AMD MI300 series para sa AI training, video generation, at malalaking image models. ❗ Pansin ng team: linawin kung paano inaasahan ng Render na magkakasimbilan ang demand sa pagitan ng umiiral na 3D/rendering workloads at hinaharap na AI/general compute, kasama ang mga metrikang magpapakita kung ang AI workloads ay nagsisigaw bilang pangunahing driver ng paggamit sa network.

🚀 Pagbuburn ng Monster $RENDER! 🚀 $25,815 (15,693 RENDER) na nasira sa 164 na transaksyon! Median $7, pinakamalaking burn ay $7,353. 🔥 98.85% ng araw-araw na emisyon na nalikas! https://t.co/YlfEQQSg96

🔥 Update sa Burn 🔥 $7,566 (4,483 $RENDER) na binurn sa 155 na transaksyon. Median ay $6, pinakamalaking burn ay $3,777. Ang mga burn ay tinanggal ang 28.24% ng araw-araw na emisyon. https://t.co/ZsCoqtiOPv

Ang NeRFs ay isang napakahalagang intermediate format na nag-uugnay sa latent space (AI) at ray tracing space—ngunit ang layunin ay i-convert ang NeRF sa isang buong scene graph model (mesh, volume, o mas kapaki-pakinabang—SDF/Vectron) para sa buong composability at bilis—ngunit kasama na ang Neural Rendering sa roadmap, plano rin naming i-render ang NeRF at mga kaugnay na AI-generated na bagay nang direkta nang walang anumang conversion—upang maaari naming gamitin ang AI effects at operators; napakatulad nito sa paano namin ginawa ang Vectron (SDF), na mga pure code shaders para sa mesh, volume, at scene graph composition operators—ang neural rendering nodes ay gagana nang maraming paraan tulad nito. @JulesUrbach 18.11.22 $RENDER

Ano ang nangyayari sa $RENDER Discord, ano ang kasalukuyang pinag-uusapan sa mga channel? Tayo’y magsimula 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 rnp-024-forth Pangunahing tensyon: pagkagalit dahil sa mabagal na pagpapatupad ng RNP kumpara sa pagtatangka na gawing mas mabilis ang pagpapatupad ng propostal na ito. ⭕️ Sinabi ni @a28z na maaaring magtagal pa ng “iba pang 2–3 taon” ang pagpapatupad ng RNP, at tinawag na absurd ang kasalukuyang bilis, sabi niya na ang RNPs “nagtatagal nang sobra.” Ang konkretong pag-aalala ay hindi tungkol sa nilalaman ng RNP-024 mismo, kundi sa panahon mula sa pamamahala hanggang sa pagpapatupad, at kung ang mga pinapayagang pagbabago ay talagang ipinapadala nang sapat na mabilis. ⭕️ Sumagot si @rshea na “sinisikap nilang baguhin iyon sa pamamagitan nito,” at inilalarawan ang RNP-024 bilang pagtatangka na harapin ang problema sa pagkakaroon ng delay, hindi ulitin ito. Mahalagang konteksto: dating nagpaalala si @rshea tungkol sa mas malawak na pagkakaroon ng delay sa mga timeline ng Render at sa mga naka-delay na network function, kabilang sa mga nakaraang diskusyon tungkol sa RNP, kaya ang tugon na ito ay sumasalamin sa isang mahabang pagtitiyak para sa mas realistiko mga timeline at mas mabuting pagkakaroon ng focus sa pagpapatupad. ❗ Pansin para sa team: linawin kung ano ang mga pagbabago sa operasyon ng RNP-024 upang mabawasan ang mga delay sa pagpapatupad, sino ang may-ari ng pagpapatupad matapos ang pagpapayag, at kung mayroon bang target timeline o schedule ng milestone na hihigit sa kasalukuyang takot na 2–3 taon.