Hindi ko alam bakit, pero nakakatuwa sakin na ang mga frontier labs ay parang nagpapatakbo ng pipeline para sa pag-unlad ng mga model. Hindi ibig sabihin ng isang buwan ang cadence ng paglunsad ng model na isang buwan ang tagal para mag-develop ng bagong model. Mas malamang ay ilang buwan hanggang isang taon. Ang mga koponan ay hindi siguro naghihintay nang walang gawain sa panahong iyon, kundi agad nangagsisimula na sa susunod na proyekto pagkatapos nilang tapusin ang nakaraan. Sa limitasyon, ang cadence ng paglunsad ay tumutungo sa throughput ng bottleneck stage, at para sa mga frontier model, malamang ito ay ang training compute. Hindi sigurado kung gaano karami ang totoo ito ngayon, pero naniniwala akong lalalo itong maging mas tumpak sa paglipas ng panahon dahil ang mga model ay makakapagpabilis ng lahat ng cognitive labor.

Ang mga unibersidad ay nag-iinvest sa birokrasya bilang kanilang kinabukasan. Ang kinabukasan, tila, ay mas maraming administrador. Ngayon, lahat ng unibersidad ay nagpapahayag na buong-puso sila sa AI. Sa ibig sabihin ng “buong-puso,” sila ay gumagawa ng mga bagong opisina sa administrasyon, bagong vice provost, bagong associate vice deans, bagong komite, bagong staff, at bagong budget. Samantala, ang pinakamahuhusay na mga siyentipiko sa AI ay umiiwi o nais umwi, at walang kinalaman sa birokrasyang itinatayo sa paligid nila.

🔴 Ang mga mananaliksik mula sa Hapon ay nagbuo ng isang maliit na robotik na panlabas na balangkas upang mapabuti ang paglalakad ng mga daga. Ang sistema ay gumagamit ng mga kable at pulley upang galawin ang mga juntahan ng daga. Ang mga mananaliksik ay nagpapahiwatig na ang teknolohiyang ito ay maaaring makatulong sa mga pag-aaral tungkol sa pagbabalik ng kakayahang maglakad pagkatapos ng pagkakasira sa spinal cord o pagkabaliw.

Kung hindi nagdidikta ang mga propesor sa kolehiyo sa kanilang mga mag-aaral na magbuo ng AI at Robotics upang bigyan lahat ng pangangailangan at makatwirang kagustuhan ng lipunan at mapalaya ang kalalakihan, dapat agad silang pabayaan.

🚨 PINAGARALAN NG MGA SIYENTIPIKO ANG ISANG AI UPANG SUMULAT NG GPU CODE.. AT NGAYON, ITINAKBO NITO ANG INDUSTRY-STANDARD COMPILER SA 100% NG TESTS.. PINABOBOSAN ANG CLAUDE AT GEMINI NG 40%.. AT NANG SUBUKAN NILA ITEST ANG CHATGPT-5.. HINDI ITO NAGTANGGOL KAHIT MAGSAGOT.. Isang koponan mula sa ByteDance at Tsinghua ang naglathala ng isa sa pinakamahalagang AI paper ng taon.. At halos walang nag-uusap tungkol dito.. Narito ang kanilang naitayo.. Ang CUDA ay ang programming language na tumatakbo sa lahat ng AI model sa mundo.. Bawat GPU.. Bawat neural network.. Lahat ay tumatakbo sa CUDA kernels.. At ang pagsusulat ng mabilis na CUDA code ay isa sa pinakamahirap, pinakaspesyalisadong kasanayan sa buong computing.. Kailangan ito ng taon-taon na ekspertis.. Malalim na kaalaman sa GPU hardware.. Karamihan sa mga engineer ay hindi nagkakaroon ng kakayahang maunawaan ito.. Sa loob ng maraming taon.. Ang pinakamahusay na paraan upang i-optimize ang CUDA ay ang torch.compile.. Isang compiler na itinayo ng mga pinakamatalinong engineer sa Meta.. Ito ang industry standard.. Hindi makakamit ng mga AI model ang pagkakasunod-sunod nito.. Kaya naman, itinayo ng mga siyentipiko ang CUDA Agent.. Isang AI na pinag-aralan nang espesyal upang sumulat at i-optimize ang GPU code gamit ang reinforcement learning.. Sumusulat ito ng code.. Tinatapos ito.. Sinusukat nito ang bilis.. Ibinabawas nito ang sariling mga error.. At patuloy na nagpapabuti hanggang mas lalong mapasikat ang baseline.. Ang mga resulta ay nakakalulumbay.. Sa pinakamadaling antas ng benchmark.. Itinakbo nito ang torch.compile sa 100% ng mga gawain.. Sa medium tier.. Mulit na 100%.. Kasama ang mga kernel na tumatakbo nang halos 3x na mas mabilis kaysa sa industry-standard compiler.. Sa pinakamahirap na tier.. Mga buong neural network architectures.. Itinakbo nito ang compiler sa 90% ng mga gawain.. Pagkatapos, isinukat nila ito sa pinakamahusay na frontier models sa mundo.. Ang Claude Opus 4.5 at Gemini 3 Pro ay nakapasa sa karamihan ng mga gawain.. Ngunit tanging dalawang-katlo lamang ng kanilang mga kernel ang talagang tumatakbo nang mas mabilis kaysa sa baseline.. Sumulat sila ng code na gumagana ngunit hindi optimal.. Ang CUDA Agent ay itinakbo ang compiler sa 97% ng mga gawain.. At lumampas sa parehong Claude at Gemini ng halos 40% sa pinakamahirap na tier.. Isang espesyalisadong AI ay pinabobosan ang pinakamalalaking general-purpose models sa mundo sa kanilang sariling larangan.. Ngunit narito ang detalye na nagpahinto sa akin.. Nang subukan ng mga siyentipiko i-benchmark ang OpenAI’s ChatGPT-5 series.. Ang mga modelo 5, 5.1, at 5.2.. Hindi sila makapagawa.. Sa kanilang sariling salita.. Ang mga modelo ay “tuloy-tuloy na tumanggi na sumagot sa mga CUDA-related prompts”. Ang pinaka-advanced na mga modelo mula sa pinakakilalang AI company sa mundo.. Tumanggi na sumulat ng GPU code.. Samantalang isang Chinese open research model ay nagpapabuti na sa pagtatapos ng industry-standard compiler sa parehong gawain.. Ang epekto nito ay malaki. Sa loob ng dekada-dekada, kailangan ng pagpapalawig na tao upang sumulat ng mataas na performance GPU code. Ngayon, isang AI ang gumagawa nito nang mas mabuti kaysa sa compiler na itinayo ng mga eksperto—at mas mabuti pa kaysa sa frontier models na binabayaran mo. Ito ay ang simula ng pagpapabuti ng AI sa sariling imprastruktura kung saan tumatakbo ang AI. Nagsisimula nang magpabuti ang mga sistema. At ang modelo na nagpatunay nito ay hindi galing kay OpenAI.. O Anthropic.. O Google.. Ito ay galing sa isang research lab.. Pinag-aralan gamit ang 128 GPUs.. At ipinaglabas nang libre.