Сьогодні я прокинулася щасливою і більш обнадійливою, ніж останні 3 роки. Люди в безпеці. Моя робота в безпеці. Якщо ви створюєте програмне забезпечення, ваше майбутнє яскраве.

Google, Anthropic і xAI мають дивовижну можливість знищити GPT-5 у своєму наступному релізі. Я не думаю, що це буде так важко, чесно.

Що ж, дещо зрозуміло: AGI відбудеться не найближчим часом. Я не уявляю, як зараз почуваються ті люди, які кинули вчитися...

Це круто і все, але чи можемо ми тепер повернутися до ChatGPT 4o, поки чекаємо на GPT 6?

Здається, це чудовий день, щоб зробити репост це.

Найнижчі ціни на графічні процесори, які ви знайдете: H200 на платформі HPC-AI коштує $2,19/год на вимогу. Стільки, скільки захочете. Зараз є величезна пропозиція для клієнтів у США. Я не бачив, щоб хтось пропонував нижчі ціни. Це ідеальний варіант для тих, хто хоче використовувати модель OpenAI з відкритим вихідним кодом, GPT-OSS-120B. Платформа HPC-AI пропонує його, тому ви можете запустити його кількома клацаннями миші. Ви можете керувати всім цим за допомогою їхнього Cloud API: • Програмно створювати та керувати екземплярами GPU • Автоматизуйте робочі процеси навчання та висновків • Оптимізуйте витрати за допомогою динамічного масштабування Жодних зобов'язань. Сплачуйте по мірі використання.

Я створив розширення @code, щоб перетворити IDE на спеціальне навчальне середовище для програми, яку я викладаю. Після двох когорт це стало величезним успіхом: людям це подобається! У додатку ви побачите 2-хвилинне відео про те, як працює розширення. Я вирішив відкрити вихідний код, на випадок, якщо ви захочете створити щось подібне. Це буде чудовою ідеєю для залучення нових розробників до вашого проекту. Нижче наведено посилання на репозиторій.

Клінг виглядає шалено добре! Це величезний поштовх для виробництва Image-to-Video. • Неймовірна узгодженість об'єкта • Дуже плавний, динамічний рух • Стиль тримається протягом усього відео • Надчітке зображення Це їх нова версія. Судячи з усього, #kling порівняв його зі старою версією, і він на колосальні 102% краще. #klingai був досить люб'язним, щоб надати мені ранній доступ до їхньої платформи та співпрацювати зі мною над цією публікацією. Ось що вам потрібно зробити, щоб спробувати це: • Перейдіть на сайт @Kling_ai • Завантажте зображення • Додайте щось веселе за допомогою підказки І це все! Насолодитися.

Минулої ночі я не міг заснути, думаючи про це: Вчора, прямо перед сном, я доручив агенту @code створити сценарій для всього цього: 1. Він підключається до мого Gmail 2. Шукає будь-які електронні листи, що надходять від Stripe 3. Фільтрує електронні листи до тих, що стосуються платежів одній з моїх компаній 4. Отримує ідентифікатор платежу з тіла електронного листа 5. Пошук в API Stripe за допомогою цього ідентифікатора платежу 6. Отримує ідентифікатор рахунка-фактури, пов'язаний із цим платежем 7. Оновлює електронну таблицю з цим ідентифікатором 8. Оновлює мій файл із цим ідентифікатором Мені знадобилося буквально менше 45 хвилин, щоб все це зробити. У світі, що існував до штучного інтелекту, це повинно було зайняти у мене як мінімум день роботи. Мені доводилося тричі втручатися: 1. Налаштувати доступ до API Gmail 2. Налаштувати доступ до Stripe API 3. Налаштувати доступ до Spreadsheet API Агент написав 2 529 рядків коду. Це здається неправильним, але я ще не заглядав у код, тому не можу сказати точно. Це було зроблено за допомогою Клода Сонета 4. Я досі в шоці. Я не розумію, що відбувається.

Математика не є обов'язковою для роботи інженером з машинного навчання. Так само, як вам не потрібно знати європейську історію, щоб подорожувати та насолоджуватися Італією, Іспанією чи Францією. Але якби ви знали історію, ваша подорож була б у 10 разів приємнішою. Я не думаю про математику 99% часу, але я все ще дуже досвідчений і можу виконувати свою роботу без проблем. Я знаю багатьох людей, які мають подібний досвід. Але коли я вступив до коледжу, у мене не було іншого вибору, окрім як вивчати матриці, звивини, ймовірності, градієнти та всі ці цікаві речі. Сьогодні є той рідкісний випадок, коли все це стає в нагоді. Коли це відбувається, це схоже на магію. Я знаю, чому щось працює саме так. Я знаю, чому ми повинні тестувати саме цей метод, а не цей метод. Я знаю, чому ми отримуємо цю дивну помилку. Ці знання приходять у пригоді в таких дивних ситуаціях. Доклавши трохи більше зусиль, будь-хто міг би подолати ці проблеми, але мені це не потрібно через багато безсонних ночей, які я провів, вивчаючи, що відбувається за лаштунками. Вам не потрібна математика, щоб працювати інженером. Але якщо ви витратите час, ви, безумовно, будете в 10 разів краще.