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🚀深夜重磅!Karpathy揭秘2025AI巨变 🚀深夜重磅!Karpathy揭秘2025AI巨变:代码将死,"氛围编程"时代正式开启! 2025年尾声,AI界巨星Karpathy用一份清单引爆全网!🌟 这份被百万人围观的年终总结,揭示了令人震惊的行业巨变: 🔥 RLVR训练范式崛起 传统的SFT+RLHF模式被彻底颠覆!可验证奖励强化学习让模型在数学、代码等可验证环境中自主摸索解题策略,实现了真正的"推理能力"突破! 💻 Claude Code重新定义开发体验 这款运行在本地的AI助手,让开发者第一次感受到"住在电脑里的幽灵"的魅力。与其说它是工具,不如说是永不疲倦的编程伙伴! 🎨 "氛围编程"时代来临 用英语直接构建复杂程序?没错!Vibe coding让代码变得廉价而短暂,专业工程师效率倍增,普通人也能轻松上手开发! 📊 锯齿状智能分布成新常态 AI既能在特定领域表现如天才,又会在基础常识上犯低级错误。这种"锯齿状"能力分布,正是未来智能的独特形态! 这场技术革命才刚刚开始!Karpathy坦言:"行业甚至还没发挥出它们10%的潜力。" 面对这样的未来,你准备好了吗?💫 #AI趋势预测 #Karpathy年终总结 #大模型发展 互动话题: 👉 你用过最惊艳的AI编程工具是什么? 👉 你觉得"氛围编程"会取代传统开发吗? ✨ 更多AI前沿资讯,记得关注我哦! #创作者扶持计划 #创作者扶持
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TPU与GPU的协同及AI语料Token训练底层逻辑深度研究报告 一、TPU与GPU的相辅相成关系 TPU(张量处理单元)与GPU(图形处理器)均为AI计算的核心硬件,二者在架构设计、性能侧重及应用场景上形成互补,共同推动AI算力升级。 • 架构差异:GPU基于SIMD(单指令多数据)架构,擅长并行浮点运算,最初为图形渲染优化,后凭借海量CUDA核心成为深度学习训练/推理的主流选择;TPU则专为矩阵运算(张量操作)设计,采用脉动阵列(Systolic Array)架构,减少数据搬运开销,针对AI负载(如卷积、全连接层)实现更高能效比。例如,TPU v4的矩阵乘法吞吐量可达1e18 FLOPS,远超同代GPU。 • 场景互补:GPU凭借通用性覆盖训练全流程(数据预处理、模型训练、多模态推理),尤其适合非结构化数据(图像、文本);TPU则聚焦大模型推理与训练加速,在谷歌BERT、PaLM等超大规模模型中,TPU集群可缩短训练周期50%以上。二者常协同部署:GPU用于灵活探索模型架构,TPU用于规模化落地。 二、AI语料Token训练的底层逻辑 Token是AI理解语言的最小语义单元(如单词、子词或字符),其训练核心是将原始语料转化为模型可学习的向量表示,流程如下: 1. Token化(Tokenization):通过分词器(如BPE、WordPiece)将文本拆分为离散Token。例如,“I love AI”可能被切分为[I, love, AI],每个Token映射为唯一ID(如1, 2, 3)。此步骤需平衡粒度(过细增加序列长度,过粗丢失语义),现代模型多采用子词级Token(如GPT-3使用50,257个Token)。 2. 嵌入(Embedding):Token ID通过嵌入层转化为低维稠密向量(如768维),捕捉语义关联(如“猫”与“狗”向量更接近)。嵌入层参数随机初始化,训练中通过反向传播优化。 3. 上下文学习:模型以Token序列为输入,通过Transformer架构(自注意力机制)学习Token间依赖关系。例如,预测“猫坐在___上”时,模型基于前文“猫”“坐”等Token,输出“垫子”的概率分布。训练目标多为自回归(AR,逐Token预测)或掩码语言模型(MLM,预测被掩盖的Token),通过交叉熵损失优化参数。
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【金融老兵】谷歌的“Gemini反击战”:哈萨比斯的逆袭 朋友们,不知道大家最近有没有留意科技圈和资本市场的一场惊天巨震。就在半个月前,也就是2025年的11月底,谷歌毫无征兆地发布了新一代旗舰模型——Gemini 3.0。这一次,没有发布会上的尴尬演示,没有高管的夸夸其谈,只有一份让整个硅谷陷入死寂的测试报告。在逻辑推理、代码生成、多模态理解等所有核心维度上,Gemini 3.0以一种近乎暴力的优势,对市面上所有的竞争对手——包括曾经不可一世的GPT系列,完成了全方位的碾压。 仅仅一周时间,谷歌股价如旱地拔葱般暴涨,不仅收复了所有失地,更是一举捅破了历史最高点。华尔街的分析师们连夜修改评级,从之前的“观望”全部调成了“强烈买入”。看着屏幕上这根昂扬向上的红色K线,作为一名在金融圈摸爬滚打了三十年的老兵,我不禁感慨万千。 为什么当全世界都在唱衰,甚至连Open AI 都认为胜券在握的时候,谷歌的高层却陷入了那种诡异的沉默?那个刚刚在2024年拿下了诺贝尔化学奖的男人——德米斯·哈萨比斯,究竟在伦敦的地下实验室里,为Open AI 准备了一个怎样的“核按钮”? 是怎样的力量,让这头沉睡的大象,突然完成了从“被嘲笑”到“碾压式胜利”的惊天逆转? 我是【智者同行】的金融老兵。今天,我们将不再只看表面的热闹,而是带你潜入这场万亿美金战争的最深处。 我们将利用“四力模型”这把手术刀,剖开谷歌的商业肌体,去拆解它长达十年的“算力阳谋”,去复盘那场将内部“诸侯割据”转化为“诺奖天团”的组织变革。 这不仅仅是一个关于商业复仇的故事,这是一份关于“后发制人”的最高战略教科书。在这个节目里,你将看到的不是枯燥的技术参数,而是: 第一,什么是真正的“护城河”?当所有人都去淘金(做模型)时,谷歌是如何默默地把控了水源(TPU算力集群),并最终卡住了对手的脖子。 第二,对于我们普通管理者而言,当组织面临巨大的“收缩力”危机时,如何像皮查伊那样,利用“平衡力”将内耗转化为合力。 第三,也是最关键的,Gemini3.0所开启的“原生多模态”与“智能体”时代,将如何彻底重塑你我未来的工作流? 系好安全带,让我们穿越回硝烟的最前线,去见证这场硅谷历史上最伟大的反击战。
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一、Blackwell架构核心供应链的选取逻辑 英伟达作为无晶圆厂(Fabless)半导体公司,供应链高度依赖外部合作伙伴,核心环节包括芯片制造、先进封装、高带宽内存(HBM)、基板与材料、散热与测试等。其选取逻辑围绕“技术领先性、产能保障、成本效率、生态协同”展开: 1. 芯片制造:绑定台积电先进制程 Blackwell GPU采用台积电4nm(N4P)或更先进的3nm制程(具体取决于型号)。选择台积电的核心原因是其在先进制程(7nm以下)的全球主导地位(市占率超90%),具备高良率、低功耗和高性能优势。英伟达与台积电长期合作(如Hopper架构同样基于台积电4nm),通过深度协同优化工艺(如CoWoS封装适配),确保芯片性能释放。 2. 先进封装:CoWoS技术的不可替代性 Blackwell延续了Hopper架构的CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)封装技术,甚至升级至CoWoS-L(集成更多硅中介层)。CoWoS能实现GPU核心与HBM内存的高密度互连(减少延迟、提升带宽),是当前AI芯片的主流选择。台积电是全球CoWoS最大供应商(市占率超90%),英伟达通过与台积电签订长期产能协议(如提前锁定CoWoS产能),确保封装环节的稳定性和技术领先性。 3. 高带宽内存(HBM):绑定头部存储厂商 Blackwell需搭配HBM3e(第五代高带宽内存),单颗GPU可能集成8-12颗HBM3e颗粒(总容量超200GB)。HBM由SK海力士、三星主导(美光次之),英伟达选择与这些厂商深度合作,因其HBM技术在带宽(>1TB/s)、功耗控制上领先,且能满足AI大模型对海量数据吞吐的需求。例如,SK海力士为英伟达定制HBM3e,优先供货以确保产能。 4. 基板与材料:可靠性与信号完整性优先
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万字拆解Cursor 2如何掀起效率革命 老黄(黄仁勋)在GTC大会上亲口为它站台,声称“英伟达每一位软件工程师都在用”。Visa、Reddit等顶尖公司的招聘JD里,它已成为一项硬性技能。 如果你还以为Cursor只是一个“能聊天的VSCode”,或一个“高级版Copilot”,那么你对当下AI编程的认知可能已经落后了整整一个时代。 2025年10月,Cursor 2.0携其自研模型Composer的发布,完成了一次从“工具”到“平台”的惊险一跃。这不仅是版本的迭代,更是一场开发范式的根本性变革。本文将带你穿透营销热词,直击Cursor 2.0三大颠覆性亮点,看它如何从效率、协作到交互,全方位重塑程序员的工作流。 亮点一:告别“独狼”编程,开启“智能体军团”作战模式 传统的AI编程助手,无论多强大,本质仍是“你问它答”的单线程模式。Cursor 2.0彻底打破了这一范式,引入了多智能体并行协作能力。 你可以像一名指挥官,同时部署最多8个智能体(Agent) 去攻克同一个复杂任务。例如,当你需要重构一个大型模块时,可以同时让智能体A负责提取工具函数,智能体B负责更新类型定义,智能体C负责编写单元测试。它们会在独立的Git工作区或远程机器上并行工作,互不干扰,最后将最优结果汇总给你。 这带来的效率提升是几何级的:官方实测显示,多智能体协作能将复杂问题的解决正确率提升30%。你的角色从一个事必躬亲的码农,转变为一个制定战略、审核结果的架构师。这完美解决了大型项目中“一人拆东墙补西墙”的困境,让并发式、模块化开发成为个人开发者的日常。 亮点二:自研“Composer”模型,要速度更要“工程素养” 长期以来,Cursor被戏称为“AI外壳”,因其核心能力依赖于GPT、Claude等第三方模型。Composer模型的推出,是Cursor构建自身“护城河”的关键一步。 它的首要特质是“快得离谱”:生成速度达到250个token/秒,是同类前沿模型速度的4倍。这意味着大多数编码回合能在30秒内完成,真正实现了与思考速度同步的“交互式编码”。 但速度只是表象。Composer更深层的价值在于其针对软件工程的专项优化。它采用混合专家(MoE)架构,并通过在多样化开发环境中的强化学习(RL) 进行训练。这使得它不只会生成代码片段,更能理解并遵循项目的既有架构、抽象模式和工程实践。 更令人印象深刻的是,在RL训练过程中,模型自发
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