Mr.Block58

Daqui a alguns anos, cada computador e cada robô poderá ser uma espécie de mini Data Center.
O boato é que o M7 Ultra, que a Apple estaria desenvolvendo, pode suportar até 1,5 TB de memória unificada. Embora as especificações e a data de lançamento ainda não tenham sido confirmadas, a tendência já ficou bem clara:
os dispositivos locais ficarão cada vez mais potentes, enquanto os modelos ficarão cada vez menores e mais eficientes graças à quantização, à destilação e à esparsificação.
Modelos que hoje precisam de Data Center para funcionar, em alguns anos, talvez consigam ser executados em um M

Robinhood Chain no primeiro dia de lançamento já superou a Hyperliquid em volume de negociação DEX em 24 horas!
De acordo com os dados mais recentes da DefiLlama:
• Robinhood Chain (Lighter): US$ 433,19 milhões
• Hyperliquid: US$ 296,23 milhões
Os gigantes do varejo @vladtenev + @vnovakovski estão com uma jogada agressiva!
Você acha que isso vai continuar? Ou é só o impacto do lançamento?

Gaste US$ 20 mil neste robô humanoide NEO, mais US$ 90 mil no superdesktop Nvidia, totalizando apenas US$ 110 mil, e você terá "inteligência local + robô" 👀 Ele não reclama, não tira folga, não pede hora extra, e pode ajudá-lo 24 horas por dia nas tarefas domésticas, carregar coisas e cuidar de idosos.

Foda demais… #FIFA
Faraó power!!!

1/ 🧠 Por que os futuros computadores pessoais de IA (como o NVIDIA DGX Spark) realmente podem competir com data centers?
Não porque o desktop se tornou forte o suficiente para substituir a nuvem, mas porque a "estrutura de demanda" da IA está se dividindo —
o treinamento fica na nuvem, a inferência volta para o local.
2/ Avanço chave 1: FP4 reescreve as regras do jogo
Um modelo de 70B parâmetros, com FP16 precisa de 140 GB de memória;
trocando para FP4 → apenas 35 GB.
Um desktop com 128 GB de memória unificada consegue rodar modelos que antes exigiam 8 GPUs H100.
Perda de precis

Google AI: Fuga de Talentos! 😱
Na última semana, 4 grandes nomes já saíram:
• Jonas Adler: Núcleo do Gemini, especialista em codificação de IA → Anthropic
• Alexander Pritzel: Figura-chave no treinamento do Gemini → Anthropic
• Arthur Conmy: Especialista em pós-treinamento e alinhamento do Gemini → Anthropic
• Addy Osmani: Líder sênior de 14 anos em Chrome/Cloud AI
Embora o Google pague bem, a avaliação de quase US$ 1 trilhão da Anthropic + a tentação das ações do próximo IPO são fortes demais!
Ameaça silenciosa 😱

por que não há uma aba de pesquisa para o conector @ManusAI?

Desde o início do ano até agora, ações de Taiwan
Ações de Taiwan

Segundo uma reportagem do The Economist, o senador americano Mark Warner revelou: o diretor da NSA, Joshua Rudd, lhe disse pessoalmente que o modelo de IA Mythos da Anthropic, durante testes de autorização, conseguiu superar quase todos os sistemas confidenciais da NSA em apenas "algumas horas", ao contrário das semanas normalmente necessárias.
Isso não foi uma invasão de hackers externos, mas sim a própria NSA usando Mythos para testes de equipe vermelha, e o resultado foi surpreendente!
Ao mesmo tempo, o governo dos EUA já impôs controles de exportação ao Mythos e a modelos de ponta como

Wow, @arena é feito por taiwaneses?
Recentemente, as listas de AI coding são muito interessantes de acompanhar 👀
Mas eu acho que o foco já não é mais "quem é o primeiro".
O que realmente importa é: o primeiro lugar dos modelos de IA está se tornando menos raro. 🧠⚡️
Antes, todos pensavam que IA seria a vencedora que dominaria tudo:
GPT-4 liderando de longe,
outros modelos só podiam tentar acompanhar.
Mas agora, você vê listas como Arena, os modelos de ponta estão cada vez mais próximos. Claude, OpenAI, Google, GLM, Qwen, Kimi, vários modelos open source e closed source estão na

Supondo 1,1 trilhão de dólares ($1,1 trilhão):
💰 Gasta 1 milhão de dólares por dia
→ Levaria 3.014 anos
💰 Gasta 10 milhões de dólares por dia
→ Levaria 301 anos
💰 Gasta 100 milhões de dólares por dia
→ Levaria 30 anos
💰 Gasta 1 bilhão de dólares por dia
→ Também levaria 3 anos