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Gli USA, la Cina e la corsa alla AI, cambia tutto.


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@tomminno

 

Non avevo idea che l'azienda leader nella produzione delle macchine che consentono di stampare i chip più avanzati fosse olandese.
Vi è un altro punto, quello che evidenziavano i due autori del testo che sopra ho citato, ossia che l'intelligenza artificiale non è solo questione di quantità, ossia di potenza di calcolo, ma anche di qualità. Ho spesso l'impressione che per gli statunitensi la quantità corrisponda automaticamente alla qualità.
Peraltro si da' per scontato che vi sia una definizione chiara e condivisa di cosa si intende per intelligenza, come avviene per l parole prive di un referente concreto, ostensibile.
Dal vocabolario Treccani. Intelligenza: complesso di facoltà psichiche e mentali che consentono all’uomo di pensare, comprendere o spiegare i fatti o le azioni, elaborare modelli astratti della realtà, intendere e farsi intendere dagli altri, giudicare, e lo rendono insieme capace di adattarsi a situazioni nuove e di modificare la situazione stessa quando questa presenta ostacoli all’adattamento; propria dell’uomo, in cui si sviluppa gradualmente a partire dall’infanzia e in cui è accompagnata dalla consapevolezza e dall’autoconsapevolezza, è riconosciuta anche, entro certi limiti (memoria associativa, capacità di reagire a stimoli interni ed esterni, di comunicare in modo anche complesso, ecc.), agli animali, spec. mammiferi (per es., scimmie antropomorfe, cetacei, canidi).
Pensare, comprendere o spiegare, elaborare modelli astratti della realtà, intendere e farsi intendere dagli altri, giudicare, una serie di azioni che a sua volta sono di non facile definizione, oggetto di millenni di riflessione filosofica.  Tornado alla citazione che ho postato sopra. Per dirla con parole semplici: senza una teoria giusta, macchine più veloci forniscono solo risposte sbagliate più rapidamente.

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briandinazareth
20 minuti fa, Savgal ha scritto:

Per dirla con parole semplici: senza una teoria giusta, macchine più veloci forniscono solo risposte sbagliate più rapidamente.

 

la cosa interessante è che le macchine con capacità di ragionamento che adesso abbiamo a disposizione, riescono a generare la teoria giusta o ci vanno molto vicine. 

e siamo passati dalla prima cellula all'ameba (lo stato in cui siamo adesso) in meno di 3 anni. 

inoltre l'accelerazione della crescita non è lineare e arriverà alla singolarità nel momento in cui l'automiglioramento dei modelli sarà totalmente autonomo. 

qualcuno dice che ci siamo già, ma ancora non ho visto prove convincenti di questo.

 

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extermination
57 minuti fa, briandinazareth ha scritto:

l'automiglioramento dei modelli sarà totalmente autonomo. 

C’è da capire se questo auto miglioramento si sostanzierà in un reale miglioramento della quotidianità di noi umani. Ad esempio, non vorrei mai fare incontro con un robot cameriere che, nella migliore delle ipotesi, possa mandarmi affanculo per una cattiva educazione ricevuta.

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9 minuti fa, LUIGI64 ha scritto:

sfugge la motivazione

Potrebbe essere il salto schumpeteriano che serve, oppure un disastro se mal gestita , chissà. 

9 minuti fa, LUIGI64 ha scritto:

sfugge la motivazione

Potrebbe essere il salto schumpeteriano che serve, oppure un disastro se mal gestita , chissà. 

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Comunque prima di dire che i cinesi sono più bravi, bisognerebbe poterne avere la riprova. Purtroppo, nonostante sia opensource, servono almeno 6M$ e un paio di mesi (e qualcuno che abbia qualche miliardo di token già pronti per addestrare il modello da 0) per verificare se quello che dicono è vero. Fuori dal budget del nerd più nerd, ma sicuramente nelle corde di Jensen Huang, visto che gli annunci cinesi gli hanno bruciato ben più di 6M$.
Comunque hanno usato 2048 H800, le GPU più recenti e potenti diponibili da NVidia su suolo cinese.

Poi trucchetti da prestigiatore ci sono e pure evidenti, riducono la precisione del tipo di dati usando FP8 (floating point 8 bit), la metà del minimo generalmente usato in questi contesti. Sicuramente velocizza drammaticamenete le cose è un formato che si usa per far girare modelli su dispositivi mobili.
Nsomma andiamoci piano prima di gioire perchè il David cinese dichiara di aver abbattuto il Golia americano.

 

 

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briandinazareth

@tomminno

 

Contano solo i risultati e i benchmark sono espliciti.

 

ma non solo, è sulle capacità di ragionamento che veramente stupisce. Risolve cose che mancano o1 in pappa (pure in loop a volte)

 

in ogni caso la strada è aperta, e tutti quanti seguiranno, speriamo che l'open source sia competitivo.

 

 

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DeepSeek, l’app di Ai generativa cinese che ha fatto molto parlare di sé negli ultimi giorni, non risulta più scaricabile negli store di Google ed Apple in Italia. Al momento non è noto il motivo.

Il sito risulta invece raggiungibile, anche se va rilento.

Fonte il Sole 24 ore

 

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briandinazareth
9 minuti fa, tomminno ha scritto:

Lo scalpore non sono i benchmark ma i costi (dichiarati).

 

entrambe le cose direi. 

comunque i costi sono confermati dai primi esperimenti fatti con il modello completo in locale. 

ma sto aspettando la mossa di google... perché se è vero quello che dicono, i costi si avvicinano allo zero...



 

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briandinazareth
2 minuti fa, maxme1 ha scritto:

DeepSeek, l’app di Ai generativa cinese che ha fatto molto parlare di sé negli ultimi giorni, non risulta più scaricabile negli store di Google ed Apple in Italia. Al momento non è noto il motivo.

Il sito risulta invece raggiungibile, anche se va rilento.

Fonte il Sole 24 ore

 

classiche contromisure da panico, servono almeno a far risalire le azioni... ;) 

ma i buoi sono scappati

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34 minuti fa, briandinazareth ha scritto:

comunque i costi sono confermati dai primi esperimenti fatti con il modello completo in locale. 

Guarda che per confermare i costi devi almeno aver speso 6 milioni di dollari... Il terremoto è dovuto al dichiarato costo del training

Loro dichiarano di averlo addestrato spendendo solo 2500h di GPU H800.
Inoltre ti serve una qualche miliardata di token per addestrarlo. Il vero segreto industriale sta nei token e di come sono stati definiti, quelli non ci sono su Gitlab :classic_wink:

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briandinazareth
22 minuti fa, tomminno ha scritto:

Guarda che per confermare i costi devi almeno aver speso 6 milioni di dollari... Il terremoto è dovuto al dichiarato costo del training

Loro dichiarano di averlo addestrato spendendo solo 2500h di GPU H800.
Inoltre ti serve una qualche miliardata di token per addestrarlo. Il vero segreto industriale sta nei token e di come sono stati definiti, quelli non ci sono su Gitlab

 

quella è la parte meno influente.. perché conta il costo dell'utilizzo attuale. 

comunque c'è una marea di gente che sta spippolando e anche facendo apprendimento... lo capiremo presto, anche se è molto difficile che una società del genere possa dichiarare cose troppo lontane dal vero come investimenti. 

ma, soprattutto, è impressionante la parte di ragionamento... o1 è inferiore di tanto.

occhio che stanno arrivando ai che sembrano ancora più devastanti per facilità e costo di apprendimento.
 

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