Tôi thấy hiện ra dòng này: We haven’t opened ordering in your region yet, but we’re looking forward to getting there! We can notify you when ordering opens
Trong trường hợp của OpenAI, họ đang dùng cho suy luận không chỉ phần cứng Nvidia mà cả MI300X của AMD; dù cho huấn luyện thì vẫn chỉ dùng Nvidia.
Ở mảng suy luận, họ đang rất quyết liệt tìm cách đảm bảo VRAM so với chi phí đầu tư bằng mọi giá.
Phía Microsoft cũng tương tự, với suy luận thì họ đang dùng kết hợp cả Nvidia và AMD.
Nếu như Google chỉ âm thầm làm kiểu show&prove như vậy thì đã không đến mức này đâu; dạo này cứ ầm ĩ nói đủ thứ: lo sợ, bảo là 'sao chết' gì đó, rồi như thể đã chế tạo ra bom hạt nhân, rồi lại chất đầy đủ thứ hype kiểu đó, nên hóa ra đúng là tự chuốc lấy cho mình.
Hầu hết câu trả lời từ GPT-5 đều mất hơn 10 giây để suy nghĩ. Đến mức khiến mình có cảm giác như: với từng ấy thời gian chắc mình đã kịp hỏi thêm 3~4 câu rồi? Nhưng đồng thời cũng lại thấy kiểu, à vậy thì lẽ ra mình nên hỏi thêm nhiều câu hơn nữa.
Không rõ về mặt kỹ thuật có thật sự vượt trội hay không, nó chỉ trông như một cách tạo ra kết quả tốt hơn bằng cách đơn giản là dùng nhiều thời gian hơn thôi
Tôi cũng vậy, cảm giác thật sự tuyệt vời.. Có một con sông gần trường, nên tôi không biết đó là may mắn lớn đến mức nào khi có thể thật sự nhanh chóng thoát vào thiên nhiên từ trường cao học..
Khi đọc các bài viết về cách nên tận dụng AI thế nào, tôi thấy chúng thường đi đến một hướng khá giống nhau, và thật thú vị khi thấy điều đó cũng có phần tương thông với kỹ nghệ phần mềm truyền thống. Có lẽ là vì nếu cuối cùng ta thay AI = lập trình viên, thì vấn đề có thể được nhìn như: “Làm thế nào để phát triển phần mềm thật tốt cùng với nhiều lập trình viên?”
Tôi cũng đã đọc bài này cách đây không lâu. Nội dung được tổng hợp rất tốt, nên chỉ cần đọc riêng tài liệu thuyết trình thôi cũng đã nhận được rất nhiều hữu ích.
Dạo này tôi không còn xem toàn bộ RSS bằng Feedly nhiều nữa, thỉnh thoảng khi muốn xem có gì thì tôi dùng 2 trang dưới đây.
Đọc rất thú vị. Vừa hài hước vừa hữu ích.
Nếu phải dùng Zig thì tôi thà dùng C còn hơn haha...
Tài liệu của tôi lại được giới thiệu trên GeekNews. Thật là niềm vinh dự cho cả gia đình.
Tôi thấy hiện ra dòng này: We haven’t opened ordering in your region yet, but we’re looking forward to getting there! We can notify you when ordering opens
https://frame.work/desktop?tab=overview
Có vẻ là làm được thật đấy... hình như sẽ ra mắt vào quý 4 nhỉ?
Đặc biệt, ở các vùng Azure tại châu Á, tỷ trọng AMD mà OpenAI sử dụng vào khoảng
NVIDIA 8 / AMD 2
Trong trường hợp của OpenAI, họ đang dùng cho suy luận không chỉ phần cứng Nvidia mà cả MI300X của AMD; dù cho huấn luyện thì vẫn chỉ dùng Nvidia.
Ở mảng suy luận, họ đang rất quyết liệt tìm cách đảm bảo VRAM so với chi phí đầu tư bằng mọi giá.
Phía Microsoft cũng tương tự, với suy luận thì họ đang dùng kết hợp cả Nvidia và AMD.
Tôi ủng hộ zig :)
Dù sao thì, tác giả đã đăng bài này lại là Gary Marcus — một người chỉ hay nói những điều vô nghĩa — nên...
Và việc đưa ra benchmark trong phần trình bày cũng như một sai lầm thật ngớ ngẩn đã góp phần làm xấu đi ấn tượng chung.
Nếu như Google chỉ âm thầm làm kiểu show&prove như vậy thì đã không đến mức này đâu; dạo này cứ ầm ĩ nói đủ thứ: lo sợ, bảo là 'sao chết' gì đó, rồi như thể đã chế tạo ra bom hạt nhân, rồi lại chất đầy đủ thứ hype kiểu đó, nên hóa ra đúng là tự chuốc lấy cho mình.
Hầu hết câu trả lời từ GPT-5 đều mất hơn 10 giây để suy nghĩ. Đến mức khiến mình có cảm giác như: với từng ấy thời gian chắc mình đã kịp hỏi thêm 3~4 câu rồi? Nhưng đồng thời cũng lại thấy kiểu, à vậy thì lẽ ra mình nên hỏi thêm nhiều câu hơn nữa.
Không rõ về mặt kỹ thuật có thật sự vượt trội hay không, nó chỉ trông như một cách tạo ra kết quả tốt hơn bằng cách đơn giản là dùng nhiều thời gian hơn thôi
Tôi cũng vậy, cảm giác thật sự tuyệt vời.. Có một con sông gần trường, nên tôi không biết đó là may mắn lớn đến mức nào khi có thể thật sự nhanh chóng thoát vào thiên nhiên từ trường cao học..
Đó chắc là sản phẩm không thể mua ở Hàn Quốc nhỉ..?
Wow, mình vốn đã quan tâm đến SFF rồi, giờ lại xuất hiện một mẫu desktop hoàn chỉnh mà mình muốn mua.. thèm quá.
Chỉ riêng tài liệu thôi mà chất lượng cũng đã rất tốt rồi. Cảm ơn vì đã chia sẻ.
Khi đọc các bài viết về cách nên tận dụng AI thế nào, tôi thấy chúng thường đi đến một hướng khá giống nhau, và thật thú vị khi thấy điều đó cũng có phần tương thông với kỹ nghệ phần mềm truyền thống. Có lẽ là vì nếu cuối cùng ta thay AI = lập trình viên, thì vấn đề có thể được nhìn như: “Làm thế nào để phát triển phần mềm thật tốt cùng với nhiều lập trình viên?”
Việc cho ra kết quả tốt có nghĩa là đã tham chiếu tốt đoạn mã mà ai đó đã tạo sẵn rồi phải không.
Tôi cũng đã đọc bài này cách đây không lâu. Nội dung được tổng hợp rất tốt, nên chỉ cần đọc riêng tài liệu thuyết trình thôi cũng đã nhận được rất nhiều hữu ích.