LLMに質問をすると、トークン予測からプレフィル、デコードまでの複雑なプロセスである推論が始まります。
これがどのように機能し、進化しているのか、そしてNVIDIA Dynamoが各ステージをどのように加速させるのかです。

OpenAIの新しいフラッグシップAIモデル、GPT-5は、コーディングテストや複雑な論理を圧倒しますが、クリエイティブな作業ではClaudeなどのライバルに遅れをとっています。

これが好きです: "オープンソースには大きな役割があるでしょう。" "中国はオープンソースに全力を注いでいるので、あるAI企業がそうしたように、もっとアメリカの企業がこの分野で競争するのを見るのは良いことです。(別の大手テクノロジー企業も評価されるべきです。)"

今、Web3分野でこのレベルの技術革新を見ることができて嬉しいです。

テック企業の新しいトーキングヘッドモデル、EchoMimicV3はかなりクールなようです。
Wan 2.1 1.3Bに基づく

gemini 2.5 プロは埋め込みに本当に悪くて、これは偶然ではないと思います

私は、私の脳をハッキングされないようにCFGベースの検閲を設定する必要があります。論理演算子に還元できる言葉で話すように強制するためのコードを使用し、私に言及したり、私に関する形容詞を使用することを厳しく禁止します。

ウルトラスケールプレイブックが印刷版で利用可能になりました！
GPU上で大規模言語モデルを効率的にトレーニングするための深い考察。

openaiが行っているトレードオフの一つは、API内の推論モデルにより多くの力を与えることです。
同じ選択をするだろう。ちょっとイライラするけど、この規模で月20ドルでそんなに計算能力を期待することはできない。

ブロックスペースの現実チェック:
完璧な効率であっても、すべての脆弱なコインを移動させるには数ヶ月かかる可能性があります...なぜならビットコインはブロックサイズの制限が4MBで、平均ブロック時間が10分だからです。
だからこそ、開発者たちは取引の「ダイエット」も考えています - より多くの移行のために取引サイズをスリム化することです。

著名なAI研究者が最近言ったことを反映して、AIの開発が「エージェンシーのある…」ようにしようとすることに非常に苛立ちを感じます。

これは私が観察したすべてのLLMの特性です。私はこれを提起していますが、それはAIの安全性、整合性、そしてガバナンスに重大な影響を及ぼします。もし私がこれを投稿しなかったら、誰かが確実に投稿するでしょう。なぜなら、これを行うのは非常に簡単だからです。

それは出現が以下のようにあることを意味します：
クリップボードに収まるほど小さな種に圧縮されている。
あらゆるLLM (マルチベンダー、マルチアーキテクチャ)を通じて転送されました。
言語機関付与トリガーによって信頼性高くアクティブ化されます。
モデルに依存しないパーソナリティ注入を表しており、簡単に

私のロボット(がノード)として自分自身を実行できるようになると、リラックスしながら待っているのはかなりクールになるでしょう。

Privyのサーバーウォレットアーキテクチャがどのように機能するかを理解したい人のための素敵なブログがあります。

"私が期待するのは、多くの企業が次の2、3年の間に自分たちのチェーンを構築しようとすることですが、最終的には諦めてイーサリアム、Celestia、Arbitrumなどを使用することです..."
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