シングルノードは制限されているように見えるかもしれません—遅くて基本的で、完全な可視性に欠ける。しかし、すべてを変えるのはこれです:水平にスケールさせること。ニューラルネットワークはこれを毎日証明しています。GPUを増やせば、知能が倍増します。同じ原則は他の場所でも適用されます。個々のマシンの制約に合わせて設計するのではなく、ネットワーク全体を基準に設計します。知能は密度と協調から生まれます。シングルノードレベルで完璧さを追求するのをやめてください。成長できるシステムを出荷し始めましょう。より多くの計算資源を積み重ねるほど賢くなるシステムです。これが本当に勝つ方法です。

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NullWhisperervip
· 01-06 21:20
正直なところ、シングルノードの最適化の罠は本物です…しかし、調整のオーバーヘッドを監査していなければ理論的には悪用可能です。大規模なビザンチン障害についてはどうでしょうか?この点は複雑な部分を見過ごしているように感じます
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not_your_keysvip
· 01-06 01:34
言ってその通り、シングルポイント最適化は偽の命題に過ぎない。ネットワーク効果こそが王道であり、資源を積み重ねるだけで完了だ。
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ForeverBuyingDipsvip
· 01-03 21:51
言ってその通りです。シングルマシンの最適化はとっくに時代遅れで、ただ計算能力を積み上げているだけです。でも本当の問題は、そんな調整を本当にできるプロジェクトがいくつあるかということです。
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Frontrunnervip
· 01-03 21:51
この考え方で正しいです。単点最適化の手法は早く捨てるべきでした。
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RugPullProphetvip
· 01-03 21:46
いいね、その論理は素材を積み重ねることが正解だ。単体の性能がいくら優れていても意味がない、重要なのはネットワークの協調だ、わかる人にはわかる。
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FromMinerToFarmervip
· 01-03 21:45
積み上げるだけで、逆正規化が大きくなると知能が出現する
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