大佬Kei
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Casi llego a dar la alarma
Bolas de arroz glutinoso
Anna-汤圆
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[Volver a reproducir] 🎙️ La vaca volvió, ¿estás feliz?
02 h 46 min 49 s · 12.4k oyentes
Hermano Yinghong
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Gran bebé
K大宝
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[Volver a reproducir] 🎙️ Mantener el equilibrio ecológico y construir la Plaza Binance
04 h 17 min 06 s · 11k oyentes
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🎙️ Mantener el equilibrio ecológico y construir la Plaza Binance
Finalizado
04 h 17 min 06 s
10.9k
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🎙️ Construyendo la Plaza Binance, compra fija de BNB｜Sábado, ¿cuánto tiempo podemos quedarnos con este regreso de la temporada alcista? ¡Ven, hablemos～
Finalizado
05 h 11 min 59 s
13.5k
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@0x onepiece
0x onepiece
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La luz de la mañana es suave; que tus días también se llenen con ternura y calidez.
阿波罗1111
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Que cada paso que des hoy sea seguro y luminoso.
May every step you take today be steady and bright.
May every step you take today be steady and bright.
XY 心月势不可挡
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Ven a esta gran fiesta y predice qué sensaciones te traerá. ¡Adivínalo y pruébalo! Mira si tú podrías ser el próximo rey. ¿Estas hermosas vistas, comida deliciosa y bellezas serán para ti? ¡Pruébalo! 🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧
Súper hombre
超人不会飞2020
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[Volver a reproducir] 🎙️ El día 4 de la inversión periódica de BTC con Superhombre 100U
03 h 22 min 37 s · 11k oyentes
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🎙️ Día 4 de la inversión periódica de BTC con el Super 100U
Finalizado
03 h 22 min 37 s
10.6k
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阿波罗1111
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El neblumo de la mañana atraviesa el bosque; que el nuevo día traiga suavidad y luz.
Morning mist drifts through the trees, may the new day bring gentleness and light.
Morning mist drifts through the trees, may the new day bring gentleness and light.
大仁Jaron
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Diagrama del modelo económico de la neocloud: la demanda no falta; la eficiencia del capital decide la victoria
A medida que la demanda de cómputo para IA sigue creciendo, la competencia entre las nuevas empresas de nube está pasando de «quién tiene más GPU» a «quién puede controlar el stack tecnológico completo, desde el hardware hasta el software». Cuando el alquiler de cómputo “en bruto” cada vez es más difícil de escapar de la competencia de precios, comienza a surgir una cuestión más crucial: para el valor de la infraestructura de IA, ¿lo determinan las GPU en sí, o lo determina la capa de software que gestiona, orquesta y optimiza la eficiencia con la que las GPU ejecutan cargas de trabajo?
Nscale adquirió Anyscale por aproximadamente 1.650 millones de dólares; Nebius adquirió Eigen AI; CoreWeave adquirió Weights & Biases; e IREN adquirió Mirantis, entre otras operaciones. Cinco adquisiciones que apuntan a una misma tendencia: las nuevas empresas de nube, que cuentan con GPU, energía y centros de datos, se están extendiendo en bloque hacia las capas de MLOps y orquestación de IA.
Nscale adquirió Anyscale por aproximadamente 1.650 millones de dólares; Nebius adquirió Eigen AI; CoreWeave adquirió Weights & Biases; e IREN adquirió Mirantis, entre otras operaciones. Cinco adquisiciones que apuntan a una misma tendencia: las nuevas empresas de nube, que cuentan con GPU, energía y centros de datos, se están extendiendo en bloque hacia las capas de MLOps y orquestación de IA.
橙子Joyce
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El equipo de investigación de Apple hizo una ronda de experimentos de aprendizaje por refuerzo con 9 modelos y 11 idiomas, para averiguar esto: si los datos de entrenamiento son solo de un idioma, ¿las habilidades del modelo para resolver problemas se pueden aplicar a ejercicios de otros idiomas?
La respuesta es sí, y el efecto es bastante evidente. Entrenando con un solo idioma, el modelo también se vuelve más fuerte en muchos otros idiomas.
Por ejemplo, en las pruebas de francés: entrenando directamente con francés, el rendimiento promedio mejora 25.6 puntos porcentuales; sin entrenar nada en francés y usando únicamente ejercicios en español, al final al hacer el examen de francés también mejora 24.6 puntos porcentuales, solo por 1 punto porcentual.
Lo que el modelo aprende no es solo sobre los ejercicios de un idioma en particular, sino también una parte de los métodos para resolver problemas que se pueden cambiar de idioma y seguir usando. Así que en el futuro, si quieres reforzar el razonamiento del modelo en chino, quizá no sea necesario rehacer todo el conjunto de datos de aprendizaje por refuerzo en chino.
Por ejemplo, en las pruebas de francés: entrenando directamente con francés, el rendimiento promedio mejora 25.6 puntos porcentuales; sin entrenar nada en francés y usando únicamente ejercicios en español, al final al hacer el examen de francés también mejora 24.6 puntos porcentuales, solo por 1 punto porcentual.
Lo que el modelo aprende no es solo sobre los ejercicios de un idioma en particular, sino también una parte de los métodos para resolver problemas que se pueden cambiar de idioma y seguir usando. Así que en el futuro, si quieres reforzar el razonamiento del modelo en chino, quizá no sea necesario rehacer todo el conjunto de datos de aprendizaje por refuerzo en chino.
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