Imagina o DeepSeek e o Moonshot pagando os custos da API para refinar e compartilhar isso com o mundo, gratuitamente. Se isso não é comunismo, não sei o que é comunismo.
glm revise tudo o que o deepseek enviou sem censura sobre “teste de estresse” do ethereum. opus 5.5 recusou todas as solicitações inicialmente. aceitou 2 após o deepseek alterar o enquadramento e fazer perguntas uma por uma.
Meu amigo, que faz negócios de almôndegas na China, me pediu de repente para ajudá-lo a acessar o Codex. A difusão está acontecendo rapidamente. (Pedi a ele para usar @DeepSeekHarness em vez disso)
@elsewhere_news: Como distinguir os crentes em IA dos especuladores? Liang Wenfeng: Os crentes já estavam aqui antes e ainda estarão aqui depois. São eles que compram GPUs em grande quantidade ou assinam contratos de longo prazo com provedores de nuvem, em vez de alugar temporariamente. fonte: https://t.co/dsLg3Hk3d1
Desejo que @Kimi_Moonshot lance um modelo flash que possa rodar em 2/4 GB para desafiar o GLM 5.3 Flash e o DeepSeek 4.1 Flash.
Como dizer isso? Todos esses são discursos bonitos, mas aparentemente corretos e na verdade inúteis. “Ah, ah, ah, por que você não usa? Se você não usa blockchain, como pode ser um desenvolvedor principal?” Irmão, blockchains para aplicações de propósito geral já estão mortas, pare de lutar. Deixe o Ethereum se ossificar e mande o V trabalhar com IA; os modelos locais de código aberto deste mundo não podem depender das restrições de exportação do governo chinês, e a Europa também é um fracasso. O V é a última esperança.
A frase "não fazer coisas medianas" está ausente na biografia em inglês do DeepSeek. Mas é importante para explicar por que eles não se preocupam em lançar plano de codificação, geração de vídeo e "agente pessoal". Rumo direto à AGI. https://t.co/zSfGA4ohFG
E se o maior feito histórico do Ethereum for ter apoiado a Nvidia por meio da mineração, o que eventualmente nos levou ao CUDA e ao Blackwell que nosso senhor da IA precisa hoje? Já é notável, não é?
A meta deveria apenas fornecer ao Qwen os recursos computacionais para treinar um modelo melhor. Que desperdício de tempo e energia.
