作者:
winall (winall)
114.24.204.61 (台灣)
2025-02-11 10:05:11 推 jiansu: arm現在已經變得很商業化 不像科技公司… 整個華爾街說故事… 歐美技術也沒有不吹 或許訓練不只那個錢 可能是論文減少實際花費 但OpenAI大概相反 不然怎麼拿資金 可以肯定ds 確實減少花費 真實減少多少 因為開源 會有人去複製驗證 現在學術以及ai應用都 28F 02-11 10:28
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作者:
DrowningPool (My broken dreams)
218.32.44.219 (台灣)
2025-02-10 19:14:15 推 jiansu: 推論 有機會用低價的硬體 自己設計也不一定比量產划算 現在是nv利潤高 自己做可能比較便宜也避免被卡技術 改天說不定被搞到更低價 推論用成熟製程edge就處理完了 外接pcie就處理好了 89F 02-10 21:35
作者:
amidha (東岐明)
118.232.102.76 (台灣)
2025-02-10 15:40:48 推 jiansu: 美國 大陸 ai都這樣… 所以說未來不要選文組 程式也不好 辦公室固定的工作已經被影響 發展應該是自動化加上機器人 來取代廠房固定的工作 這邊目前需要人去開發 55F 02-10 16:04
作者:
anti87 (天機老和尚)
101.139.247.111 (台灣)
2025-02-09 21:13:59 推 jiansu: 大陸很捲的 搞到軟體業就業受到ai衝擊 68F 02-09 22:46
作者:
ImHoluCan (爺)
223.141.220.124 (台灣)
2025-02-06 18:54:35 推 jiansu: Google怎樣說都是賺錢的吧 他可以用ai節流 裁員/節省資源 開源 開發新應用 應該沒有什麼先前支出回報的問題 開發模型是一定要投入開發 比如搜尋 不投入開發等別家用ai搶市佔嗎 現在卷模型 下波卷應用 ai應用市場更大 需要更便宜的硬體更低的成本 80F 02-06 19:37
作者:
anti87 (天機老和尚)
101.139.205.170 (台灣)
2025-02-06 11:09:40 推 jiansu: 線上應該是DeepSeek 網站 還有本地 以及其他廠商用模型自己架的 加上華為硬體有免費服務 54F 02-06 11:54
作者:
enouch777 (雷)
101.138.233.13 (台灣)
2025-02-05 16:18:55 推 jiansu: 推論又不難搞 大陸國產晶片看來都會支援DeepSeek了 7nm良率80% 有文章說訓練差多了 推論市場大概低價化了 DeepSeek+華為目前免費給你用 ！ 不過nv主要獲利在訓練 不會造成重大打擊 少賺點而已 253F 02-05 19:35
作者:
zzahoward (Cheshire Cat)
136.226.240.114 (台灣)
2025-02-05 07:04:49 推 jiansu: 侵權很難定義 deepseek低成本開源破壞了整個市場
之前就商業手段而已 最新是deepseek加上華為伺服器 現在DeepSeek 推論api 免費！！ 看推論可能真的可以搞一堆免費服務了！！ 推論可以發展低價硬體！ 59F 02-05 08:46
作者:
pl132 (pl132)
180.177.0.129 (台灣)
2025-02-04 19:16:42 推 jiansu: 這個不意外吧XD 可以迭代的次數比
人多很多 感覺調參數寫報告 自動控
制機台也有機會 但用手操作的工作
會比較晚 deep research 感覺某些
方面整理報告也可以減少很多人力 10F 27.240.224.4 02-04 21:56
作者:
d012375913 (阿利)
125.228.7.55 (台灣)
2025-02-04 13:20:40 推 jiansu: 不要搞到最後台灣兩邊都被玩…. 3F 02-04 13:24
作者:
sky2030 (無業遊民)
111.83.167.76 (台灣)
2025-02-04 07:59:07 推 jiansu: 各家資料一開始就不合規的收集 現
在開始就走向強化學習去補資料 開
源研究就是公開到某個程度 一起抄
卷之前的成果 沒什麼好說的 不爽就 27F 27.240.224.4 02-04 13:19
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作者:
Napoleon313 (凌風一時無名白首)
118.171.45.206 (台灣)
2025-02-02 23:46:02 推 jiansu: DeepSeek讓dick 鳥 sick青了 4F 223.139.159.251 (台灣) 02-02 23:50
作者:
KIMBEOM (HYYY)
118.168.204.97 (台灣)
2025-02-02 19:45:46 推 jiansu: deepseek確定是game changer了 就怎麼change不清楚 amd和nv 都會有可以用於邊緣運算的128gb平台 還有Mac 對比訓練用的 很便宜 其他家要做出來 應該不難 或許本地架伺服器跑671b未來不用花多少錢 11F 02-02 20:07
作者:
ASKA (The 羊男)
122.116.241.220 (台灣)
2025-02-01 22:44:09 推 jiansu: 最大量的本地部署是pc和嵌入式 算新的硬體不用nvgpu 記憶體夠 應該可以跑到14b 簡單的應用夠了 影音圖片專業的本來就有高端gpu 不過如果上到70b 可能高階消費gpu5090？也會爆記憶體 還是不太夠 35F 02-02 00:11
推 jiansu: 本地14b 我猜買新筆電內建gpu就能跑 跑本地不用掛 52F 02-02 00:22
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作者:
randy225 (資方打手)
61.230.65.172 (台灣)
2025-02-01 20:53:08 推 jiansu: 大陸宇樹一台 10萬人冥幣幣左右的樣子 但應該不能隨便買才對 看ai價格和效能的發展 應該還有降價的 12F 02-01 21:00
作者:
LDPC (Channel Coding)
76.21.72.78 (美國)
2025-02-01 10:27:33 推 jiansu: 推 專業 優化算法減少硬體成本是持續永久的 以前的硬體也有機會受惠 這次很多舊硬體拿來跑本地Ai 拼算力就要the more you buy the more you save 這次成本降低遠大於預期 會造成預期獲利方式改變 要修正產業估值和發展模式 算力硬體還是剛需 但可能會 45F 02-01 11:14
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作者:
jacknavarra (阿姆羅)
36.229.17.251 (台灣)
2025-01-31 01:45:36 推 jiansu: 華為那邊7nm良率傳8-9成 算力降低後 asic訓練有機會可用的程度 但和美國比突破技術就還是有難度 27F 01-31 02:25
作者:
a0808996 (dammmmm)
123.194.128.122 (台灣)
2025-01-29 17:18:31 推 jiansu: 還是需要算力 只是要降低算力成本 目前太貴了 應用開發買不起 大陸買不到 現在是軟體和算法優化 可能還有硬體 deepseek公開支援Amd和華為了 中國不可能放棄ai又被限制 那只能想辦法突破目前框架 111F 01-29 18:28
作者:
strlen (strlen)
182.233.235.67 (台灣)
2025-01-28 17:55:16 推 jiansu: 真的還需要算力 是需要怎麼貴的算力問題 有沒有辦法減少算力成本 還增加算力 減少算力成本增加算力後可能就是就是ai普及的時間點了 18F 01-28 18:12
作者:
humbler (獸人H)
111.251.204.215 (台灣)
2025-01-28 14:48:19 推 jiansu: 如果美股跌太多 是看台積會不會有跌停的大場面吧… 47F 01-28 15:07
作者:
Bowwuwu (小北)
101.12.20.17 (台灣)
2025-01-28 02:44:12 推 jiansu: Deepseek還有新模型Janus-Pro-7B好像繼續打openai 論文也公開了 看戲 26F 01-28 03:14
作者:
HolyMickey (唬你米奇)
1.162.151.184 (台灣)
2025-01-27 23:49:06 推 jiansu: 應該還沒發酵 大公司短時間應該是原本計畫繼續 另外實驗deepseek ,強化學習優化成本已經被證明 其他部分再看看 或許短時間會先發展快速有效的模型 等應用和硬體何時再強上需要大算力模型 41F 01-28 00:06
作者:
tompi (大波動)
61.228.134.54 (台灣)
2025-01-27 22:10:30 推 jiansu: 有沒有串OpenAI 你這個本地模型不就本地斷網就知道了有用OpenAI斷網出不了 另外openai 收費 那個量deepseek會賠死 173F 01-27 22:51