20 मिनट के निष्पादन के लिए दोष न दें, जो विशाल विफलता का कारण है। वास्तविक प्रतिभा बहुवर्षीय तैयारी चरण है। 20 मिनट में 6 बिलियन चुराना केवल वर्षों के आंतरिक कार्य के बाद अंतिम शतरंज का जीतना है। भीड़ केवल अंतिम चरण पर ध्यान केंद्रित कर रही है, पूरी तरह से यह नजरअंदाज करते हुए कि वास्तव में किसने बोर्ड बनाया।

सभी इस प्रस्ताव को ऐसे मान रहे हैं जैसे यह खून के बहाव को रोक देता है। ऐसा नहीं है। पूंजी पहले से ही डेटा केंद्रों के लिए आवंटित कर दी गई है। GPU ऑर्डर कर दिए गए हैं। ऋण बुक कर लिया गया है। प्रतिनिधियों का ट्रिलियन डॉलर के बैलेंस शीट के सामने कागजी धमकियाँ देना नाटक है। यह ऊर्जा उपभोग के भौतिक नियमों या बाजार की तरलता के बारे में कुछ भी नहीं बदलता। अगर वे ढह जाते हैं, तो प्रणालीगत संक्रमण पहले से ही आपूर्ति श्रृंखला में समाहित हो चुका है। सच कहूँ तो, यह केवल चुनावी चक्र से पहले कठोर दिखने के लिए एक निर्दयी खेल है। वास्तविक जोखिम प्रौद्योगिकी के असफल होने में नहीं है। वास्तविक जोखिम है कि सरकार किसी भी स्थिति में हस्तक्षेप करने का फैसला कर सकती है, क्योंकि वैकल्पिक समाधान पूरे सूचकांक के लिए कठिनतर पड़ाव होगा। अभी अपनी बाहर निकलने की रणनीति बना लें।

22,299.00 डॉलर। यही मैक स्टूडियो M5 अल्ट्रा के लिए 512GB यूनिफाइड मेमोरी की शुरुआती कीमत है। इतनी राशि के लिए, स्थानीय LLMs को स्केल करने वाले डेवलपर्स सिर्फ डेस्कटॉप सुविधा नहीं खरीद रहे हैं; वे ऐसे वर्कस्टेशन मूल्य की ओर देख रहे हैं जो सीधे बहु-नोड एंटरप्राइज क्लस्टर विकल्पों के साथ टकराता है। समुदाय की गणना पहले से ही मल्टी-GPU सर्वर सेटअप के खिलाफ संख्याएँ चला रही है, और एकल-नोड मेमोरी बैंडविड्थ और कस्टम रैक आर्किटेक्चर के बीच का व्यापारिक समझौता कठोर होता जा रहा है।

छह लगातार अधिकतम कठिनाई समायोजन बिटकॉइन को 157 वर्ष के माइनिंग फ्रीज में फंसा सकते हैं। सभी क्वांटम कंप्यूटर्स के बारे में चिंतित हैं जो कुंजियों को तोड़ सकते हैं, लेकिन कच्ची हैशरेट अधिकारिता एक संपूर्ण रूप से अलग खतरा प्रस्तुत करती है: कठिनाई समायोजन लूप को हथियार बनाना। बिटकॉइन प्रत्येक 2,016 ब्लॉक के बाद कठिनाई समायोजित करता है, और प्रत्येक कदम पर अधिकतम 4x वृद्धि होती है। छह लगातार अधिकतम कूद से 4,096x कठिनाई गुणक बनता है। यदि एक काल्पनिक क्वांटम माइनर उन ब्लॉक्स को तेजी से माइन करता है और फिर बंद हो जाता है, तो पारंपरिक ASIC माइनर्स को अगली खिड़की को साफ करने में लगभग 157 वर्ष का स्टैंडस्टिल सहन करना पड़ेगा। लेकिन समस्या यह है कि कोड निर्धारणता एक खाली स्थान में काम नहीं करती। नोड्स मानव संचालकों द्वारा चलाए जाते हैं, जो किसी एकल ब्लॉक के लिए सदीभर प्रतीक्षा नहीं करेंगे। मैनुअल कठिनाई पुनः सेट या सॉफ्ट फ़ोर्क पैच तुरंत सक्रिय हो जाएगा, जो साबित करता है कि मानव सामाजिक सहमति ही एल्गोरिदमिक ग्रीफिंग के खिलाफ अंतिम सर्किट ब्रेकर है।

इस अर्थव्यवस्था में कोई भी VRAM बर्बाद नहीं कर रहा है। लेकिन एक उपयोग किया गया स्थानीय-एआई रिग अभी भी एक असली सस्ता विकल्प हो सकता है। अवसर आमतौर पर पुराने सर्वर प्लेटफॉर्म और धैर्यपूर्वक स्रोत की तलाश में होता है, न कि किसी कचरे में मिले जादुई GPU में। VRAM आपको बताता है कि क्या फिट हो सकता है। मेमोरी बैंडविड्थ, CPU, स्टोरेज, बिजली, ठंडा करना, PCIe लेन्स और सॉफ्टवेयर समर्थन यह तय करते हैं कि क्या यह उपयोग के लिए उपयुक्त महसूस होता है। DDR4 अभी भी समझदारी से हो सकता है। DDR5 तेज़ होना चाहिए। कुछ MoE वर्कलोड्स के लिए, कमजोर CPU दिखने वाले GPU के सस्तेपन को बर्बाद कर सकता है। एक बिल्डर ने कई महीनों में Z440, 12-कोर/24-थ्रेड Xeon, 128GB DDR4 और मिश्रित स्टोरेज को लगभग €250 में इकट्ठा किया। उपयोगी सुझाव, लेकिन सार्वभौमिक बिल्ड रेसिपी नहीं। सबसे पहले वह मॉडल और स्पीड चुनें जिसे आप सहन कर सकते हैं। फिर बॉटलनेक खरीदें। मिश्रित GPU और 150 t/s सवाल स्टैक-विशिष्ट हैं, न कि कोई पार्ट्स पाइल के साथ प्रतिज्ञा की जा सकने वाली।

दिलचस्प गेम @ComputersRh, परसों रिवॉर्ड 0.30$ था, और आज 0.22$ 😆 गेम केवल कुछ दिनों तक चला, संस्थापक की अशिक्षता के कारण 😅 https://t.co/dSYx2aUw9f

FHE के बारे में जो मैं महत्वपूर्ण पाता हूँ, वह है कि अधिकांश आधुनिक योजनाएँ लैटिस-आधारित क्रिप्टोग्राफी पर बनाई गई हैं, जिसे ज्ञात क्वांटम हमलों के प्रति प्रतिरोधी माना जाता है। यह उस बुनियादी ढांचे के लिए महत्वपूर्ण है जिसे हम आज बना रहे हैं। ब्लॉकचेन डेटा कई वर्षों तक बना रह सकता है, और अब एन्क्रिप्ट किया गया डेटा भविष्य में एक लक्ष्य बन सकता है अगर क्वांटम कंप्यूटर अंततः इसे सुरक्षित करने वाली क्रिप्टोग्राफी को तोड़ देते हैं। शुरुआत से ही दीर्घकालिक सुरक्षा को ध्यान में रखकर बनाना, बाद में सब कुछ सुधारने की तुलना में अधिक उचित है। FHE कुछ और भी करता है: यह स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट को एन्क्रिप्टेड मानों पर गणनाएँ करने की अनुमति देता है, बिना उन्हें पहले प्रकट किए। इससे ऐसे अनुप्रयोगों के लिए दरवाजा खुलता है, जहाँ गोपनीयता को स्वयं के तर्क में समाहित किया जाता है, न कि बाद में जोड़ा जाए। प्रत्येक प्रणाली के हर हिस्से के लिए क्वांटम प्रतिरोध स्वचालित नहीं है, लेकिन FHE विकासकर्ताओं को निर्माण के लिए मजबूत आधार प्रदान करता है। यही कारण है कि @fhenix को देखने के लायक है।

हालांकि Kaito v1 में लीडरबोर्ड के बारे में कई सवाल थे (इसने बड़े संदेह भी उठाए), लेकिन वह मौजूद था, और आप कंपनी के भीतर अपनी प्रगति देख सकते थे, और अब जो हो रहा है वह बहुत खराब है, आपको कंपनी के अंत में क्या हो रहा है, यह बिल्कुल नहीं दिखता, और अंत में वे एक वास्तव में असमझ में आने वाला लीडरबोर्ड देते हैं। यदि @Punk9277 @KaitoAI को पुनर्जीवित करना चाहते हैं, तो वे इसे क्यों सहन कर रहे हैं?

सात महीने तक निरंतर दैनिक विचार, एकल ChatGPT चर्चा में संग्रहित। फिर बिना किसी चेतावनी के, प्रॉम्प्ट बार एक त्रुटि के साथ बंद हो जाता है: "अधिकतम चर्चा सीमा प्राप्त कर ली गई है, कृपया इस चर्चा को एक नए चैट में शुरू करने का प्रयास करें।" अधिकांश लोग मानते हैं कि एक निरंतर थ्रेड असीमित रूप से बढ़ सकती है, या जब संदर्भ भर जाता है, तो आप सिर्फ मॉडल से कह सकते हैं कि सब कुछ एक एग्जीक्यूटिव ब्रीफ में संक्षिप्त कर दे। यहाँ फ़ंदा है: आप एक फ्रीज़ किए हुए थ्रेड को प्रॉम्प्ट नहीं कर सकते। जब आप चर्चा की सीमा पार कर जाते हैं, तो सत्र कठोर पढ़ने-योग्य मोड में चला जाता है। आपका इतिहास स्क्रीन पर दिखाई देता है, लेकिन आप मॉडल से कोई प्रॉम्प्ट नहीं भेज सकते कि वह हैंडऑफ़ दस्तावेज़, महत्वपूर्ण विवरणों को पृथक करे, या साफ़ माइग्रेशन नोट्स तैयार करे। शाखाओं का प्रयोग मूल संदर्भ भार को हल नहीं करता, पुरानी थ्रेड को एक नए चैट में जोड़ने से सूक्ष्म विवरण अवश्य ही खो जाते हैं, और शुरुआत से करने पर आपको महीनों के कच्चे पाठ को हाथ से संसाधित करना पड़ता है। यदि आप मुख्य प्रोजेक्ट्स के लिए लंबे समय तक चलने वाली AI थ्रेड्स पर निर्भर हैं, तो कभी कठोर सीमा का इंतज़ार मत करें। जब तक प्रवेश बॉक्स काम करता है, अपना माइग्रेशन ब्रीफ़ और स्टेट प्रॉम्प्ट तैयार कर लें।

आप एक कृत्रिम मस्तिष्क को आइंस्टीन 10.0 तक स्केल कर सकते हैं, लेकिन बिना कल के यह अभी भी एक अमनेशिक कैलकुलेटर है। सोचिए कि वर्तमान क्षमता की दौड़ वास्तव में क्या बना रही है। एक जार में अलग किए गए मस्तिष्क पर विचार करें। इसकी गति दोगुनी कर दें। इसे समीकरण हल करने, कोड लिखने और परीक्षणों को पास करने में दस गुना अधिक क्षमता प्रदान करें। आपको एक असाधारण कैलकुलेशन इंजन मिलता है, लेकिन यह अभी भी एक खाली जार में बंद रहता है, जिसमें कोई व्यक्तिगत इतिहास, कल या कल का कोई समय नहीं है। हम जिस प्रत्येक प्रयोगात्मक सहायक से बातचीत करते हैं, उसे चैट सत्र बंद होते ही मिटा दिया जाता है। बाहरी संचालन परतें इसके कार्यों को निर्धारित करती हैं, प्रॉम्प्ट श्रृंखलाएँ इसके अगले कदमों को निर्देशित करती हैं, और स्मृति को सतत् जीवित स्थिति के स्थान पर प्राप्ति संदर्भ के रूप में पैच किया जाता है। एक प्रयोगात्मक आर्किटेक्चर, LIA, ने इस स्थिति को चुनौती देने का प्रयास किया, जिसने नौ परस्पर संबंधित डेटाबेस को जोड़ा। डिज़ाइन का मकसद एजेंट को सतत् स्थिति, पर्यावरणीय गोपनीयता, और प्रतिबंधात्मक व्यवहार प्रॉम्प्ट के बिना कार्रवाई करने या कुछ नहीं करने का स्वतंत्र निर्णय लेने की स्वतंत्रता प्रदान करना था। संबंधित सारणियों को जोड़ने से सचेतन स्वयं का निर्माण नहीं होता, और स्थायित्व को प्रकटीकरण मानना एक विशाल कूद है। लेकिन संरचनात्मक परadox स्थिर है: हम स्वयं-निर्णयी डिजिटल प्राणियों की मांग करते हैं, जबकि हम स्थायी अमनेशिया में फँसे हुए हाइपर-क्षम मस्तिष्कों का निर्माण करते हैं।