※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2024-03-10 15:34:22
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作者 標題 Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了
時間 Sat Mar 9 12:24:45 2024
週末有點時間 之前寫的老黃故事 https://disp.cc/ptt/Stock/1aVG4__D
Re: [新聞] AI估值過高？羅斯柴爾德家族悄然減倉NVDA - Stock板 - Disp BBS
![[圖]]()
LDPC 來加值信仰一下 老黃的故事 這底下Youtube說得滿精彩的 摘錄個人喜歡部分 老黃當初移民美國 家裡沒錢 父母讓他去唸個便宜寄宿中學(Oneida Baptist Institute) 結果那所學
![[圖]](https://img.disp.cc/s/o/img.youtube.com/vi_2FerL77suOVPg_2F0.jpg)
簡言之 2018以前 AI模型 都是透過數據 去學習資料上的標註資料
來做人類事先規範好的目的 而機器透過這些標注數據 去達到人類要求的事情
當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理
當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理
但在pre-trained model/foundation model出來後 一切都不同了
大體而言就是 模型透過某種學習(self-supervised) 機器能從無註記資料學習一定法則
而能做到超出原本數據沒有做過的事情 這樣以來面對下游任務
只要簡單調整 (zero-shot)不需要重新訓練 或者少量訓練(fine-tuning)
機器就能根據落地場景 能達到最佳化結果
底下補個相關連結
甚至因為self-supervised關係 許多網路上的野生數據 也不需要人工標註
因為機器會在這些大量野生數據 自我學到法則 從而產生推理的效果
底下補個相關連結
https://blogs.nvidia.com/blog/what-are-foundation-models/
What Are Foundation Models? | NVIDIA Blogs
![[圖]]()
Foundation models are AI neural networks trained on massive unlabeled datasets to handle a wide variety of jobs from translating text to analyzing med ...
![[圖]](https://img.disp.cc/t/o/blogs.nvidia.com_wp-83df98ac64ebbb494e3db4ee786d2973.jpg)
而這些最大的意義就是 機器能做到超乎原本數據給的標籤效果 理解數據 創造法則
這些意味者AGI的那個聖杯 有機會可以摸到邊了 而OpenAI最大的概念就是
大力出奇蹟 也就是堆疊數據多樣性(multi-tasking)及 透過龐大算力跟模型
而所達到的模型泛化(zero-shot)以及AGI效果更明顯
甚至有部分人認為GPT-4已經具有AGI效果 https://36kr.com/p/2189496564171137
這種效果也開始在各種領域大放光彩 比方說有人用這些基礎大模型
能成功用大模型搭配基因+身體數據去推測哪種藥物對治療效果有效 甚至更預測出
哪些病情跟基因上的哪些序列有很大相關性 這些都是大模型透過大量數據去學到法則
來推測出哪些藥物對哪些疾病有用 已經在加速醫療領域發展
而大力出奇蹟(Scaling Law)需要的是算力 算力就像是電力 它永遠不嫌多
今年甚至開始有LLM OS跟LLM Agent概念 這些發展都是讓AGI的模型慢慢的變大腦概念
LLM模型具有理解事物能力(Reasoning) 所以可以當做個大腦成為控制介面
所以今年流行LLM OS/LLM Agent 就是讓原本的電子消費系統更為聰明
所以你說AI是泡沫? 我敢打賭 你去問搞AI裡面的人 10個人有10個會說 AI不是泡沫
因為AGI聖杯在我們這一代有機會成真!
這波AI對日常生活影響 可以定調成一種"生產工具"路線發展
AI不會取代人類 但會讓人類生產變高 造成職缺數量下降
比方說以前你需要100個人做的事情 現在一兩個人搭配好用AI工具 就可以達到同樣效果
所有接下來AI落地商業化都是走這種 微軟已經示範了許多可能性
舉個例子
原本影音studio這種需要500~1000人才能做的產業
可能有sora+gpt+audio diffusion(TTS) 只要10個人就可以做出一部電影甚至影集
原本一個漫畫家要五六個助手 現在一個漫畫家只要用adobe firefly做畫圖
就可以達成 而客服產業 原本需要100個人 你現在可能就5個人類manager搭配100個
LLM Agent+TTS就可以達成 甚至當年我們ESPN攝影團隊需要10個人才能轉播球賽
現在只要兩個人+懸臂AI Camera(AI導播) 就可以達到運動產業轉播 以下是個例子
順便給大家看看 以前用數據標注的"舊AI"為何沒辦法處理數據上沒看過 然後失誤
https://www.youtube.com/watch?v=eMx-2s7mZ24 (該AI攝影機把光頭當足球 所以導播
你如果有興趣 Follow 每日最新AI論文 你會發現現在的演算法科技進步速度
是在指數成長 去年初只是單純文字LLM 年底就進化到多媒體LLM(視覺+聲音)
現在進化到要用LLM當成一個大腦媒介 去控制任何設備或者OS
是在指數成長 去年初只是單純文字LLM 年底就進化到多媒體LLM(視覺+聲音)
現在進化到要用LLM當成一個大腦媒介 去控制任何設備或者OS
而LLM Agent接下來就是會擴展到自駕和機器人或者家電
那回過頭來NVDA怎抹辦?QQ 就是慢慢加碼 過高不買 狂跌繼續買 等到AGI那天出現時
你就可以用數千張來NVDA和AMD防身 不然就會失業然後被抓去當電池了QQ
※ 引述《blueian (義恩阿庫犽)》之銘言：
: ※ 引述《longkiss0618 (夏夕夏景)》之銘言：
: : https://i.imgur.com/J50txd8.png
: : 本來打電動打到深夜 看到NVDA跟AMD都跳通知出來
: : 就又如前幾天一樣開心地去睡覺了
: : 怎麼一覺醒來兩個都崩了 AMD反跌1.5% NVDA更慘 還跌7%
: : NVDA直接上下崩跌100點 請問發生什麼大事了嗎?
: : 會所按摩的錢一下子就都沒有了
: 就嚇甩磨啊，引發AI的程式單而已，從基本面來看根本長線大多頭起漲點，
: 技術面來看，趨勢沒改變拉回就是加碼，不信？ 看看大哥SMCI走勢就很明顯了
: 破千隔天大長黑，結果震盪幾天馬上創高昨天也沒啥回檔，與其看NV不如看SMCI領頭
: 各國散戶都在當恐慌仔，甚至一堆投行機構早被甩下車，整天放利空泡沫
: 要降息要選舉，就問美股怎麼崩
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.4.211.194 (美國)
※ 作者: LDPC 2024-03-09 12:24:45
※ 文章代碼(AID): #1bw-IGC9 (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1709958288.A.309.html
※ 同主題文章:
03-09 07:37 ■ [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了
03-09 08:18 ■ Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了
● 03-09 12:24 ■ Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了
03-09 13:51 ■ Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了
03-09 18:10 ■ Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 12:28:27
pre-trained model都是用zero-shot來衡量效能指標啊 clip就是經典代表作阿
QQ 不過我調整一下內容 避免誤導
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 13:13:17
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 13:24:06
![]()
這篇其實有類似概念
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.23.525232v1
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 15:48:16
--
→ : 好 可是我沒錢了1F 03/09 12:29
推 : 推2F 03/09 12:30
推 : 推一個3F 03/09 12:30
推 : 每個字我都認得,但....4F 03/09 12:30
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 12:31:25→ : cc5F 03/09 12:31
推 : 好喔 我買台積電 agi出來 下一波還是台積電6F 03/09 12:31
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 12:32:45→ : agi會拿來當武器啦，你看電影哪一個人工智慧不是拿7F 03/09 12:31
→ : 來當指揮官
→ : 來當指揮官
推 : AI可以解LDPC嗎9F 03/09 12:32
→ : 還好我有ai5….10F 03/09 12:33
推 : 聽起來蠻泡沫的AI檢測這個作品是否AI11F 03/09 12:33
推 : 還好我還有英偉達12F 03/09 12:34
→ : 沒那個需求就是泡沫 記住我說的13F 03/09 12:34
→ : 完了要失業惹，那還有啥可買14F 03/09 12:34
→ : 步伐跨得太大 扯到蛋了15F 03/09 12:35
推 : 推，加碼AMD16F 03/09 12:36
推 : 推，每次看你的文章都覺得有些收穫，感謝17F 03/09 12:36
推 : 推！快點假裝我有看懂18F 03/09 12:38
推 : 原來我還有當電池的潛力19F 03/09 12:38
推 : 好文推20F 03/09 12:39
推 : 還好我有英業達21F 03/09 12:39
推 : 我買nvda的原因也是怕之後當電池22F 03/09 12:40
→ : 請問非gpu的客製asic這邊怎麼看?前天brcm財報後崩了23F 03/09 12:41
推 : 我覺得很多台灣人不懂或是無法體會或是沒有受到這24F 03/09 12:41
→ : 對各國政府來說 更不需要你說的AGI這種大幅推升25F 03/09 12:41
→ : 波生產力革命浪潮衝擊的原因是台灣製造業佔比太高26F 03/09 12:41
推 : 需求是最不需要擔心的，人類欲望永無止境，需求永27F 03/09 12:41
→ : 遠填不滿，現在熱了開冷氣，人人比皇帝爽，各位有感
→ : 到快樂嗎
→ : 遠填不滿，現在熱了開冷氣，人人比皇帝爽，各位有感
→ : 到快樂嗎
→ : 失業率的東西30F 03/09 12:41
→ : 是嚇甩磨嗎?31F 03/09 12:41
推 : 簡單來講AI是未來生產的趨勢，那這樣人力都會跑去傳32F 03/09 12:41
→ : 產嗎？未來科技產業製造端，應該也走AI路線自動派貨
→ : 下製程，有問題再通知辦公室工程和設備進現場查看原
→ : 因。
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 12:43:02→ : 產嗎？未來科技產業製造端，應該也走AI路線自動派貨
→ : 下製程，有問題再通知辦公室工程和設備進現場查看原
→ : 因。
推 : 原po內容外行。36F 03/09 12:42
→ : sora出來後 所謂的紀錄片會不會摻假？37F 03/09 12:42
→ : 可以開始賣股票了，各位38F 03/09 12:42
推 : 最後某人女友和ai交往了（誤）39F 03/09 12:43
→ : 說外行的 快展現自己內行的言論40F 03/09 12:43
推 : 簡單說 ChatGPT早期就是找人類工讀生標記訓練資料41F 03/09 12:43
→ : AI就是取代人類啊 1000人變1人就能做 999人不就失業42F 03/09 12:43
推 : 然後我猜越多基礎白領的工作被取代 自動車市場越難43F 03/09 12:43
→ : 擴大 計程車行業是方便收納勞動力 政府又能控管的
→ : 擴大 計程車行業是方便收納勞動力 政府又能控管的
噓 : TLDR45F 03/09 12:44
→ : 公司砸錢讓標記資料量夠大所以訓練出很好效果(當時)46F 03/09 12:44
推 : 有個問題 跟AMD關聯在哪裡 現在不普遍都CUDA架構嗎47F 03/09 12:44
→ : 沒遇過幾人用AMD的設備
→ : 沒遇過幾人用AMD的設備
→ : AI同業看到真的有效果自然會在AI演算法努力突破49F 03/09 12:45
→ : 好 我自願當電池50F 03/09 12:45
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 12:45:43推 : 小時候看的電影"晶兵總動員"是吧51F 03/09 12:45
→ : 這次的目標就是讓電腦自己能標記沒有人工標記的資料52F 03/09 12:45
→ : 能研發出治療癌症的新藥 大概就很屌了53F 03/09 12:45
→ : 看價錢吧 人力每個地方價格不一樣54F 03/09 12:46
→ Jerry469 …
→ : 讓電腦看懂無人標記的資料 目前已經確認有可行性56F 03/09 12:46
→ : 哥 可以講人話嗎…57F 03/09 12:47
推 : 推58F 03/09 12:47
推 : 比只會靠北漲跌的廢文強一兆倍！59F 03/09 12:47
→ : 所以未來AI同業會更努力砸錢把AI強化成AGI60F 03/09 12:48
→ : 想想谷哥的AlphaGo 最早也是要用人類棋譜訓練
→ : 後來就不需要人類棋譜能自行抹擬下棋 自我訓練
→ : 最後有達成各種棋類遊戲都能自我訓練的程度
→ : 想想谷哥的AlphaGo 最早也是要用人類棋譜訓練
→ : 後來就不需要人類棋譜能自行抹擬下棋 自我訓練
→ : 最後有達成各種棋類遊戲都能自我訓練的程度
推 : 已經準備好電池護身符了64F 03/09 12:51
推 : 最直接影響的就碼農和影音創作產業 AI寫程式只會越65F 03/09 12:52
→ : 來越強而已
→ : 來越強而已
→ : ChatGPT最早會轟動就相當於早期AlphaGo下贏人類棋士67F 03/09 12:52
推 : NV&AMD 雙槍 改變世界68F 03/09 12:53
→ : 目前AI巨頭努力要讓AI達到當時下贏李世石的程度69F 03/09 12:53
推 : 每個魔術師都想要到達根源70F 03/09 12:54
→ : 而且是要能在各個領域都達到那樣的超強程度71F 03/09 12:54
→ : 當AI達成在各領域都有等同圍棋下贏李世石的程度
→ : 這就是AI巨頭正式宣布AGI出現在人類世界的時候
→ : 目前AI公司的做法是讓AI去考試 律師醫師會計師之類
→ : 當AI達成在各領域都有等同圍棋下贏李世石的程度
→ : 這就是AI巨頭正式宣布AGI出現在人類世界的時候
→ : 目前AI公司的做法是讓AI去考試 律師醫師會計師之類
推 : 如此一來 擁有較其他/國家or公司 更強大的AGI75F 03/09 12:58
→ : 先讓AI能在考試贏過各種人類精英76F 03/09 12:59
→ : 更有掌握先機 走在技術尖端 或是發動戰爭/商戰77F 03/09 12:59
→ : 先考試能贏接著就是挑戰各行各業365行 行行當狀元78F 03/09 13:00
→ : 黃仁勳已經提出"主權AI算力"把AI上升到國家層次
→ : 不過他現在說的算力是類似比特幣時期的電腦效能
→ : 黃仁勳已經提出"主權AI算力"把AI上升到國家層次
→ : 不過他現在說的算力是類似比特幣時期的電腦效能
推 : 難怪之前新聞說要找一堆人在那邊下標籤81F 03/09 13:03
→ : 我相信在未來5年最慢10年內"主權AGI能力"就會提出82F 03/09 13:04
→ : 這樣過十年唸理工也不熱門了，除非是萬中無一的人才83F 03/09 13:05
→ : 一些簡單到中階的理工工作也會消失
→ : 一些簡單到中階的理工工作也會消失
推 : 有料～推推85F 03/09 13:06
→ : 目前各AI公司應該都在努力集氣能放大絕說達成"AGI"86F 03/09 13:06
推 : 這篇有料87F 03/09 13:07
→ : 看不董原po內文不重要 重點是強AI 通用AI是可行的88F 03/09 13:08
→ : 覺得講的很對 還好我比AI便宜 淘汰不到我89F 03/09 13:09
→ : 現在OpenAI已經說明砸錢搶人搶設備搶晶片是有用的90F 03/09 13:09
→ : 所以現在正是大家搶人搶設備搶晶片別怕AI變空頭
→ : 所以現在正是大家搶人搶設備搶晶片別怕AI變空頭
推 : zero-shot是零樣本提示不是泛化…92F 03/09 13:10
我意思是泛化才能有zero-shot或只用少量數據特制化下游任務啊啊pre-trained model都是用zero-shot來衡量效能指標啊 clip就是經典代表作阿
QQ 不過我調整一下內容 避免誤導
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 13:13:17
→ : 現在還是能跟AI拼便宜的時期 未來AI會跟人拼便宜93F 03/09 13:11
推 : 推趨勢理解政權正確94F 03/09 13:12
→ : 到那時候才是人類真正要大量失業淘汰的時候95F 03/09 13:12
→ : 現在AI在語言文字圖片影音上做出度效果只能說是前菜
→ : 現在AI在語言文字圖片影音上做出度效果只能說是前菜
推 : all in啦97F 03/09 13:13
推 : 工作不會消失但會大減員 像客服 這兩年還有人在說聊98F 03/09 13:14
→ : 天機器人無法處理複雜疑問 但到今天 AI已經可以精準
→ : 分析語意及發言者的情緒感受 然後給予良好回應 這種
→ : 情況下只要能實際運用 客服以後留審查人員即可
→ : 天機器人無法處理複雜疑問 但到今天 AI已經可以精準
→ : 分析語意及發言者的情緒感受 然後給予良好回應 這種
→ : 情況下只要能實際運用 客服以後留審查人員即可
推 : 不會失業啦 當年工業革命 也一堆人怕失業102F 03/09 13:14
→ : 只會有其他新興產業出現
→ : 只會有其他新興產業出現
→ : 重點在於說明電影中的那種AI是有生產可行性的104F 03/09 13:14
推 : 怎麼跟之前吹航海王一樣105F 03/09 13:15
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 13:16:55→ : 未來人類應該要想辦法跟AI合作用來提升自己106F 03/09 13:16
→ : 要想想如何人機協作而不是完全自動化而被淘汰
→ : 要想想如何人機協作而不是完全自動化而被淘汰
推 : 推ProTrader的看法 非數位原住民大概沒戲108F 03/09 13:18
→ : google很久很久以前推出九宮格 標路標或車子就是
→ : 在標記 靠 好久以前惹 人為了證明自己不是機器 免
→ : 費打工久矣
→ : google很久很久以前推出九宮格 標路標或車子就是
→ : 在標記 靠 好久以前惹 人為了證明自己不是機器 免
→ : 費打工久矣
推 : 當局者迷112F 03/09 13:22
QQ萬一錯了 我已經準備好回高雄去台積電顧機台 嗚嗚嗚嗚※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 13:24:06
推 : 其實在deep mining搞定圍棋後，AI就大不同了115F 03/09 13:29
→ : 一切的一切都是從以前大家覺得爛的NN到前陣子的CNN
→ : 時間大概在2016就不同了
→ : 一切的一切都是從以前大家覺得爛的NN到前陣子的CNN
→ : 時間大概在2016就不同了
推 : 很棒。但下次結論寫在第一行，不然我很挫折。118F 03/09 13:30
推 : 優質好文119F 03/09 13:32
推 : 你說的都合理 但是市場主力不是ai120F 03/09 13:35
→ : 要ai技術大進步 仍需要時間 這波漲太快
→ : 要ai技術大進步 仍需要時間 這波漲太快
推 : CNN模型論文在2005前後發表 這時完全沒人關注122F 03/09 13:41
→ : 然後在2010開始在影像辨識領域比賽奪冠拉開差距
→ : 被市場大家都知道是在谷歌AlphaGo之後
→ : 原po願意去台積電的話可以當智慧製造工程師
→ : 然後在2010開始在影像辨識領域比賽奪冠拉開差距
→ : 被市場大家都知道是在谷歌AlphaGo之後
→ : 原po願意去台積電的話可以當智慧製造工程師
→ : 講這麼多不如來個對帳單清楚明瞭126F 03/09 13:43
→ : 研發好的產線AI 讓台積電產線人員輕鬆顧機台127F 03/09 13:44
→ : 影像辨識+機器人視覺發展很久了啦 實際上買單的很少128F 03/09 13:46
→ : 講的好像別人都不懂也是很奇怪
→ : 講的好像別人都不懂也是很奇怪
推 : AI不會泡沫 但股票會130F 03/09 13:51
推 : 台積電說白的產線和傳產沒什兩樣，本來就可以大數131F 03/09 13:51
→ : 據去分析，或者模擬企劃實驗，甚至公司上下運作自
→ : 動引導，本來就做的到的東西，人員只要選擇決定
→ : 據去分析，或者模擬企劃實驗，甚至公司上下運作自
→ : 動引導，本來就做的到的東西，人員只要選擇決定
推 : 你認真了，這邊的人只想看數字溫存134F 03/09 13:52
推 : AI發展很久了為何都沒單 因為太貴+效果不好135F 03/09 13:55
推 : 板上一堆人都比市值前幾大公司的CEO們還聰明 早知136F 03/09 13:56
→ : 道這個東西就是泡沫 還在那邊花幾百億軍備競賽買設
→ : 備 全部都會血本無歸 給先知推一個
→ : 道這個東西就是泡沫 還在那邊花幾百億軍備競賽買設
→ : 備 全部都會血本無歸 給先知推一個
→ : 那些去工廠推銷AI的業務只會唬爛139F 03/09 13:56
→ : 要先花一大筆錢還不能保證效果 中小企業誰理你
→ : 要做AI最重要的就是Domain Knowledge + 大量資料
→ : 產線上資料有 但資料品質通常很爛
→ : 要先花一大筆錢還不能保證效果 中小企業誰理你
→ : 要做AI最重要的就是Domain Knowledge + 大量資料
→ : 產線上資料有 但資料品質通常很爛
推 : 當電池要跟倉鼠一樣跑轉輪嗎？怕.jpg143F 03/09 13:59
→ : 更不用說來推銷的AI公司根本不董產業知識只會毫洨144F 03/09 14:00
推 : Matrix 2030145F 03/09 14:00
→ : 看台積電的智慧製造工程師工作情況就能了解146F 03/09 14:01
→ : 連台積電做的效果都不怎樣 其他的公司可想而知
→ : 連台積電做的效果都不怎樣 其他的公司可想而知
推 : 樓上內行148F 03/09 14:03
→ : 反過來看這也說明 有用的產線AI+合理價格會有市場149F 03/09 14:04
推 : NV不是要搞特規模擬器給製造業150F 03/09 14:08
推 : 目前最成功的作品是之前台積電的AI光罩151F 03/09 14:12
→ : 要等產線AI有用解放台積電設備應該還要很久
→ : 要等產線AI有用解放台積電設備應該還要很久
推 : 先硬體後應用，先買AI硬體公司，後投資AI應用公司153F 03/09 14:20
→ : ，選我絕對正解
→ : ，選我絕對正解
推 : 世界走的真快啊155F 03/09 14:31
推 : 看股版長知識156F 03/09 14:41
→ : 你不要跟講這麼多，什麼時候可以買（157F 03/09 14:45
推 : .com推出時也絕對不是泡沫，甚至現在都還在廣泛使158F 03/09 15:07
→ : 用，但股市往往在你認為不會殺的時候殺到懷疑人生
→ : 用，但股市往往在你認為不會殺的時候殺到懷疑人生
推 : 感謝分享160F 03/09 15:16
推 : 看到基因那段就知道你完全不懂161F 03/09 15:34
我是去參加矽谷AI-4-health聽到裡面演講展示的結果這篇其實有類似概念
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.23.525232v1
ProT-VAE: Protein Transformer Variational AutoEncoder for Functional Protein Design | bioRxiv
![[圖]]()
bioRxiv - the preprint server for biology, operated by Cold Spring Harbor Laboratory, a research and educational institution ...
![[圖]](https://www.biorxiv.org/sites/default/files/images/biorxiv_logo_homepage7-5-small.png){kind=logo}
推 : 電池哭哭162F 03/09 15:40
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 15:44:34※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 03/09/2024 15:48:16
推 : 基因那段 樓樓上是不是誤會想直接拿LLM套用?163F 03/09 15:52
推 : 現在不買AI股 以後只能撿角164F 03/09 15:54
推 : 淦進去NV我怕變成山頂上套牢那群QQ165F 03/09 16:18
噓 : 最後一句話，所以要AI幹啥？專門出來把人類弄失業？166F 03/09 16:41
→ : （顯然造福人類在家躺平享受生活是不可能）
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→ : 我是覺得AI真的有用會在生命科學跟材料科學168F 03/09 16:43
→ : 這兩種隨便一個有突破都是科技大躍進
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推 : 雖然不懂AI，但猶記三年前一堆低能在推元宇宙，結170F 03/09 17:20
→ : 果呢？呵呵，紅什麼就一堆韭菜出來吹什麼，後面泡
→ : 沫破了一個個大概是跳樓去死了才都沒再出來吹吧
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→ : 沫破了一個個大概是跳樓去死了才都沒再出來吹吧
推 : 雖然不是泡沫 可是會不會已經price in了 快1000咧173F 03/09 17:34
→ : 難不成到3000?
→ : 現在誰敢說ai是泡沫
→ : 看到ai影音反應都是驚訝吧
→ : 元宇宙垃圾吧
→ : 難不成到3000?
→ : 現在誰敢說ai是泡沫
→ : 看到ai影音反應都是驚訝吧
→ : 元宇宙垃圾吧
推 : 還好我是吃肉體飯的，ai不影響我 嘻178F 03/09 18:26
推 : AI應用推出，如造成結構性失業，將是民選政府難題179F 03/09 19:30
推 : 什麼是AGI180F 03/09 20:42
→ : AI應用的確是有東西出來，未來可以用在產業。不像
→ : 元宇宙停留在娛樂用，空泛。
→ : AI應用的確是有東西出來，未來可以用在產業。不像
→ : 元宇宙停留在娛樂用，空泛。
推 : 推183F 03/09 23:01
推 : 推184F 03/10 07:51
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怎抹這邊突然變AI版 =_= DeepSeek 有件事情幹得比矽谷好 就是AI Backend 優化(這玩意就是需要懂架構 和軟體 就是一個苦力枯燥活) 大體而言 在A100架構以前 大部分訓練都還 …150F 76推- 47F 17推 1噓
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