By saying “common”, we mean to include names which are in widespread daily use, rather than giving immediate recognition to any arbitrary governmental re-naming. In other words, if a ruler announced that henceforth the Pacific Ocean would be named after her mother, we would not add that placemark unless and until the name came into common usage.
Google dzisiaj:
Google has confirmed that Google Maps will soon rename the Gulf of Mexico and Denali mountain in Alaska as the “Gulf of America” and “Mount McKinley” in line with changes implemented by the Trump Administration, but users in the rest of the world may see two names for these locations.
Najpierw trochę kontekstu: Obecnie trenowanie najlepszych modeli AI jest NIEWYOBRAŻALNIE drogie. OpenAI, Anthropic i inne firmy wydają ponad 100 milionów dolarów tylko na moc obliczeniową. Potrzebują ogromnych centrów danych z tysiącami kart GPU wartych po 40 tysięcy dolarów każda. To jak posiadanie całej elektrowni tylko po to, aby zasilić fabrykę.
DeepSeek właśnie się pojawił i powiedział: „LOL, a co jeśli zrobimy to za 5 milionów dolarów zamiast tego?”. I nie tylko o tym mówili – oni to naprawdę ZROBILI. Ich modele dorównują GPT-4 i Claude'owi lub przewyższają je w wielu zadaniach
Jak? Przemyśleli wszystko od podstaw. Tradycyjne AI jest jak zapisywanie każdej liczby z dokładnością do 32 miejsc po przecinku. DeepSeek stwierdził: „A co, jeśli użyjemy tylko 8? Wciąż będzie wystarczająco dokładne!”. Bum – o 75% mniej pamięci potrzebne.
A potem jest ich system „multi-token”. Normalne AI czyta jak pierwszoklasista: „Kot... siedzi... na...”. DeepSeek czyta całe frazy naraz. Dwa razy szybciej, 90% tej samej dokładności. Przy przetwarzaniu miliardów słów to MA ZNACZENIE.
Rezultaty są oszałamiające:
- Koszt treningu: 100 mln $ → 5 mln $
- Liczba potrzebnych GPU: 100 000 → 2 000
- Koszty API: 95% taniej
- Może działać na gamingowych GPU zamiast sprzętu z centrów danych
„Ale zaraz,” możesz powiedzieć, „musi być jakiś haczyk!”. I tu jest ta niesamowita część – wszystko jest open source. Każdy może sprawdzić ich pracę. Kod jest publiczny. Dokumenty techniczne wyjaśniają wszystko. To nie magia, tylko niezwykle sprytna inżynieria.
Dlaczego to ma znaczenie? Bo łamie model, w którym „tylko wielkie firmy technologiczne mogą działać w AI”. Nie potrzebujesz już centrum danych wartego miliardy dolarów. Wystarczy kilka dobrych GPU.
Dla Nvidii to przerażające. Cały ich model biznesowy opiera się na sprzedaży superdrogich GPU z marżą na poziomie 90%. Jeśli nagle każdy będzie mógł robić AI na zwykłych gamingowych GPU... no cóż, widać, gdzie leży problem.
To klasyczna historia o disruptorach: obecni liderzy optymalizują istniejące procesy, podczas gdy disruptorzy przemyślają fundamentalne podejście. DeepSeek zadał pytanie: „A co, jeśli po prostu zrobimy to mądrzej, zamiast rzucać w to więcej sprzętu?”.
Konsekwencje są ogromne:
- Rozwój AI staje się bardziej dostępny
- Konkurencja rośnie dramatycznie
- „Fosy” dużych firm technologicznych zaczynają wyglądać jak kałuże
- Wymagania sprzętowe (i koszty) gwałtownie spadają
Ostatnia myśl: To wygląda na jeden z tych momentów, do których będziemy wracać jako punkt zwrotny. Jak wtedy, gdy komputery osobiste uczyniły mainframe'y mniej istotnymi, czy kiedy chmurowe obliczenia zmieniły wszystko.
AI zaraz stanie się o wiele bardziej dostępne i znacznie tańsze. Pytanie nie brzmi, czy to zakłóci rynek, ale jak szybko.
@AlvaroSoler W tym tekście można się zgodzić tylko z jednym - maleje próg dostępu do tworzenia modeli językowych. Giganci ze stanów nadal będą inwestować miliardy w ich rozwój, bo ścigają się na benchmarki, który z modeli jest lepszy, a że śpią na kasie to nie przeszkadza im jej przepalanie
Kupiłem nowy, bo akurat jakieś zaskórniaki miałem na takie ceregiele, a że oboje z różową korzystamy, to głupio było pozostać z pełną biblioteką i czytać to z laptopa.
Pytanie do znawców: calibre nie wykrywa mi kindle paperwhite 12. W FAQ calibre nic konstruktywnego, na reddicie jedne wątki mówią że to przez zmianę w oprogramowaniu kindli, w innych że jednak to ja coś źle robię. Fakt, wcześniej miałem 11 i po podłączeniu odnalazł się sam, ten z kolei robi problemy. To nie wina portu usb, bo zarówno komputer rozpoznaje urządzenie mtp, jak i kindle widzi, że jest podłączony. Spotkaliście się już z tym?
Dla mnie zastanawiające jest, że sprawa ciągnie się już parę lat a jest oczywista dla każdego kto zapoznał sie z dowodami. Newag działał na niekorzyść swoich klientów i konkturencji, posługując się zwykłym oszustwem. Dostali wystarczająco dużo czasu na zacieranie śladów a tam już dawno powinien wkroczyć prokurator. No ale wciąż ta dykta i paździerz... Ta Matysiak wcale nie jest taka lotna, tylko się grzeje w tej sprawie razem z tym kowidowym Cieszyńskim.
Security issues. Kopiujesz różne rzeczy do schowka włącznie ze zdjęciami swojego benka, piersi swojej żony czy jakieś hasła i piny do kont bankowych i prosisz żeby za każdym razem to było trzymane gdzieś w sieci. Yikes.
Prelekcja na temat historii przypadku z firmy produkcyjnej, w której jeden klik admina doprowadził do poważnego incydentu bezpieczeństwa (ransomware). Dowiecie się, jakie błędy zostały popełnione, co można było zrobić inaczej i jak te doświadczenia kładą fundamenty pod wdrożenie dyrektywy NIS2. Artur opowie o zmianach w organizacji, które miały na celu poprawę bezpieczeństwa oraz wyciągniętych wnioskach.
