निविडिया ने एक भारतीय स्टार्टअप का समर्थन किया है जो कंपनियों को निविडिया के अपने GPU कम से कम उपयोग करके AI चलाने में मदद करता है इसका नाम सिम्प्लिस्मार्ट है, बेंगलुरु स्थित, एकेल के साथ $14 मिलियन की सीरीज़ B फंडिंग, जिसका मूल्यांकन लगभग $100 मिलियन है उनका सॉफ़्टवेयर AI मॉडल और कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के बीच स्थित है, और मॉडल्स को डिप्लॉय करने के तरीके को स्वचालित रूप से ट्यून करता है, ताकि कंपनियों को मैनुअल प्रबंधन किए बिना गति, लागत और प्रदर्शन का सही संतुलन मिल सके इनवीडियो ने इसका उपयोग करके अपनी GPU सेवा लागत में 56% की कमी की। छह महीनों में आय 14 गुना बढ़ी। इसका आधे से अधिक हिस्सा संयुक्त राज्य अमेरिका से आता है स्पष्ट प्रश्न यह है कि निविडिया क्यों ऐसे सॉफ़्टवेयर का समर्थन करेगी जो निविडिया के चिप्स की मांग कम करता है संस्थापकों का उत्तर: AI इन्फरेंस को सस्ता और आसान बनाने से अधिक कंपनियाँ AI को अपनाने के लिए प्रेरित होती हैं, जिससे अंततः अधिक GPU बिकते हैं निविडिया साथ ही सिम्प्लिस्मार्ट के साथ अपने स्वयं के Dynamo इन्फरेंस सॉफ़्टवेयर पर तकनीकी एकीकरण पर काम कर रही है, और उन्हें ग्राहकों और साझेदारों के साथ परिचय करा रही है इसलिए, निविडिया केवल निवेश ही नहीं कर रही है, बल्कि वह एक स्टार्टअप में समाहित हो रही है जो निविडिया के स्वयं के इन्फरेंस उत्पादों के समान क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करता है या तो निविडिया सचमुच मानती है कि कुशलता ही अधिक अपनावट को प्रेरित करती है, या फिर वह पसंद करती है कि वह प्रभावशीलता पर प्रभुत्व प्राप्त करे, बजाय इसकी प्रतीक्षा करने की कि कोई और इसे हथिया ले

पीटर स्टीनबर्गर, ओपनक्लॉ के निर्माता, अनुमान लगाते हैं कि पिछले महीने उन्होंने लगभग $10M टोकन खर्च किए। इस दर से, एक व्यक्ति पर सालाना $120M खर्च होता है। यह 500 सीनियर इंजीनियर्स को एक साल के लिए वेतन देने के बराबर है। उनके नियोक्ता, ओपनएआई, इस बिल को ढोते हैं। उन्होंने यह भी स्वीकार किया कि इसमें से सभी खर्च उपयोगी नहीं थे। तो जब कोई आपको कहे "AI को नौकरी देने से सस्ता है", तो पूछें कि टोकन वास्तव में क्या खरीदे गए।

AI कला कला नहीं है !! BOOOOOOOO मुझे यह पसंद है, यह मुझे मेरी nvidia की याद दिलाता है

मुझे लगता है कि पूरा स्पेस एक्स परितंत्र अद्भुत है। मैं जो कुछ पसंद करता हूँ, वह है कि मैं यहाँ देखे गए ट्वीट्स को लाइक करता हूँ जो AI और मेरे साइबरट्रक के साथ संबंधित होते हैं। मैं Grok को अपने लाइक किए गए ट्वीट्स को पढ़कर सुनाता हूँ और सेल्फ-ड्राइव मोड में उन्हें मुझे समझाता हूँ।

Bullshot ने फंडिंग राउंड्स के दौरान $7.7M जुटाए घोषित किया है, जिसमें @animocabrands और @PolygonVentures का समर्थन है, साथ ही @MindoAI के साथ $1M भी जुटाए। टोकन सृजन, ट्रेडिंग और AI एजेंट्स के अंतर्क्रिया से @Bullshot911 एक ऐसा प्रोजेक्ट है जिसे देखना चाहिए 👀

होली फ*क, एलन मस्क ने ग्रोक बॉट बनाया जिसने 28+ पेड टूल्स को बदल दिया यह अपने क्लाउड कंप्यूटर पर चलता है, आपके ऐप्स में साइन इन करता है और निर्धारित समय पर रूटीन चलाता है। प्रत्येक बॉट 50 रूटीन्स तक संभाल सकता है। यह क्या बदलता है: → एआई एजेंट्स: chatgpt plus/pro, manus, perplexity pro, genspark, devin, lindy → ऑटोमेशन: zapier, make, n8n cloud, bardeen, phantombuster, apify/browse ai → सोशल: hootsuite, buffer, sprout social, typefully, hypefury → सेल्स: apollo io, clay, lemlist/instantly, salesloft → ऑपरेशन्स: superhuman, motion/reclaim, otter/fireflies, intercom fin/zendesk ai, feedly/brand24/mention → कंटेंट: jasper/copy ai, gamma छोटे से शुरू करें: वह एक सब्सक्रिप्शन चुनें जिसे आप हर दिन खोलते हैं और उस काम को एक रूटीन के रूप में बॉट को सौंप दें। इसे सेव करें और नीचे दिए गए लेख को पढ़ें ताकि आप spacexai इंजीनियर्स की तरह ग्रोक बॉट सेटअप कर सकें ↓

होली शिट। ओपनएआई ने अभी AI एजेंट्स को आपके कंप्यूटर का उपयोग करने में सस्ता और बेहतर बना दिया है। GPT 6.1 Terra से मिलिए। और यह अपडेट केवल बेहतर जवाब देने से ज्यादा कुछ है। ओपनएआई AI को अधिक उपयोगी कुछ बनाने की ओर बढ़ रहा है। वास्तव में काम पूरा करना। टेरा को आपके स्क्रीन पर हो रही बातों को समझने, कंप्यूटर एप्लिकेशन्स के साथ इंटरैक्ट करने और जटिल कार्यों की श्रृंखला पूरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका क्या मतलब है, सोचिए। एक AI प्रस्ताव तैयार करने, तकनीकी ड्राइंग्स की व्याख्या करने, फॉर्म भरने, वीडियो संपादित करने और दोहराव वाले ऑफिस कार्यों को संभालने में मदद कर सकता है। इसका मतलब है कि आपको बताने की जगह, यह काम पूरा करने के लिए आवश्यक कदमों को स्वयं पूरा कर सकता है। और ओपनएआई कहता है कि GPT 5.6 Terra की तुलना में इस प्रकार के कार्यों में नया मॉडल काफी बेहतर है। लेकिन यहाँ वह हिस्सा है जिसने मुझे सचमुच प्रभावित किया। कीमत। GPT 6.1 Terra की मानक API मूल्य 50% कम है GPT 5.6 Terra से। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि AI एजेंट्स एकल वर्कफ़्लो पूरा करते समय मॉडल पर कई कॉल्स कर सकते हैं। हर कदम पर पैसा खर्च होता है। जानकारी पढ़ना, स्क्रीन का विश्लेषण करना, अगला कदम क्या होगा, यह तय करना और परिणाम की जाँच करना—ये सब मिलकर महत्वपूर्ण होता है। कम लागत से इन प्रणालियों को स्केल पर चलाना अधिक व्यावहारिक होता है। ओपनएआई ने कोडिंग प्रदर्शन और दृश्य तर्क में प्रमुख सुधार, साथ ही अपने आंतरिक मूल्यांकन में तथ्यात्मक त्रुटियों में कमी की भी रिपोर्ट की है। यह संयोजन महत्वपूर्ण है। एक मॉडल, जो कार्य समझ सके, सॉफ़्टवेयर संचालित कर सके, और कोड लिख सके—जब वह सभी कार्यों को तेज़ी से और कम लागत पर कर सके, तो वह काफी अधिक उपयोगी होता है। कल्पना कीजिए AI एजेंट्स, इनवॉइस प्रोसेस करते हुए, स्प्रेडशीट्स अपडेट करते हुए,ग्राहक सूचना संगठित करते हुए,या कई एप्लिकेशन्स में दोहराव वाले कार्यों को संभालते हुए। सिर्फ़ आपको बताने की बजाय— वास्तव में,आपको पूरा करने में मदद करते हुए। बेशक,कंप्यूटर प्रयोग पूर्ण स्वायत्तता से अलग है।जटिल workflows मेंअभी भी परीक्षण,अनुमति,और मानवीय प्रतिनिधित्व कीआवश्यकता होती है। लेकिनदिशा स्पष्ट होतीजा رही है। अगलीबड़ी AI प्रतिस्पर्धा सिर्फ़इसबात परनहींहैकिकौनसामॉडलबेहतरसोचसकताहै। यहइसबातपरहैकि-कौनसामॉडलउसबुद्धि-कोविश्वसनीयतासेक्रिय-मेबदलसकताहै। औरअब,ओपनएआईइसक्षमताकोउपयोगके-लिएसस्ताबना-दे-रहाहै।

🚨 होली शिट। जेंसन हुआंग ने अभी एक हाथ में एक पीटाफ्लॉप एआई पावर पकड़ लिया है। और उनके द्वारा किया गया तुलना बिल्कुल पागलपन भरा है। 2016 में, जेंसन हुआंग ने ओपनएआई नामक एक छोटी कंपनी को NVIDIA DGX 1 सिस्टम पहुंचाया। यह एआई कंप्यूटिंग के लिए विशेष रूप से बनाया गया एक विशाल मशीन था। इसने एक पीटाफ्लॉप कंप्यूटिंग प्रदर्शन प्रदान किया और 128GB मेमोरी के साथ आया। और जेंसन ने सबको एक बात याद दिलाई। उस मशीन को सीढ़ियों से ऊपर ले जाने के लिए दो लोगों की जरूरत थी। अब, दस साल बाद, वह एक संक्षिप्त एआई कंप्यूटर को एक हाथ में पकड़े हुए हैं और उसी प्रमुख संख्याओं को दिखा रहे हैं। एक पीटाफ्लॉप। 128GB मेमोरी। इसे एक पल के लिए सोचिए। नया RTX Spark लाइनअप माइक्रोसॉफ्ट और PC उद्योग के साथ चार साल के काम के माध्यम से विकसित किया गया है। जेंसन के मुताबिक, इस प्रोजेक्ट में N1X नामक एक नया चिप और डेस्कटॉप, लैपटॉप और स्टेशन्स सहित पूरी तरह से नई कंप्यूटर परिवार शामिल है। लक्ष्य है कि प्रतिष्ठित AI कंप्यूटिंग पावर को काफी छोटे फॉरमैक्ट में लाया जाए। और यहीं से चीजें दिलचस्प होने लगती हैं। कई सालों से, प्रभावशाली AI हार्डवेयर का पहुंच महंगे क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर या ऐसी विशेष मशीनों पर निर्भर करता था, जो अधिकांश व्यक्तिगत डेवलपर्स के पहुंच से परे थीं। इस प्रकार की संक्षिप्त सिस्टम से कुछ अलग पहलू की�र्पण होता है। कल्पना कीजिए कि आप अपने मेज पर AIएजेंट्स का विकास करते हैं, मॉडल्स के साथ प्रयोग करते हैं,और मांगवाले AI कार्यभारों को संचालित करते हैं। दूरस्थ इंफ्रास्ट्रक्चर पर कम निर्भरता। अपने विकास परिवेश परअधिक नियंत्रण। और संभवतः, स्थानीय रूप से संचालित होने वाले कार्यभारों के लिए कम पुनरावृति क्लाउडलागत। बेशक,एक महत्वपूर्णअंतर है। एक ही पीक पीटाफ्लॉप संख्या मेलखाना स्वयं ही स्वचालिततः मतलब है किदो मशीनें समानवास्तविकदुनिया प्रदर्शन प्रदानकरतीहैं।प्रयुक्तसटीकता,मेमोरीआर्किटेकचरऔरकार्यभारसभीमहत्वपूर्णहैं। लेकिनभौतिकपरिवर्तनअभीभीअद्भुतहै। 2016 में,इसश्रेणीकीAIकंप्यूटिंगएकऐसीमशीनमेंआतीथीजिसकोउठानेकेलिएदोलोगोंकीआवश्यकताहोतीथी। अब,जेंसनहुआंगएकऐसेसिस्टमकोएकहाथमेंपकड़सकतेहैंजिसमेंतुलनीयप्रमुखविशेषताएँहैं। यहीवजहहैकि,यहबसएकऔरकंप्यूटरलॉन्चसेअधिकहै। AIहार्डवेयरकेवलअधिकशक्तिशालीबनता-जा-रहा-है। यहअद्भुत-तरहसेअधिकउपलब्धबनता-जा-रहा-है। औरअगलीपीढ़ीकेAIडेवलपर्सशुरुआतकेलिएएकसर्वररूमकीआवश्यकतानहींहोगी।