AI重度用户 赛博飞升中 分享使用各种ai的体验 薄脂饮食进化中 每天摄入20g蛋白质+200g脂肪 蓝V互关

Sydney, New South Wales
Joined February 2022
Xray(学习AI中) retweeted
人生其实跟股票一样,是需要在高点套现的。 表达欲最强的时候,多留下一些作品。 荷尔蒙旺盛、流动性最强的时候,多做爱。 有体力还有探索欲的时候,赶紧去旅行。 父母健在、家庭和睦的时候,有时间就多聚聚。 人最容易犯的错误,就是在高点的时候,以为自己会永远处于高点。
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不想传播焦虑,但这次我无话可说。 今年科学界最大的新闻,没有之一。OpenAI 的内部 AI 模型自己做出了三个科学难题的成果。我用我自己的理解说一下。 第一,Kakeya 猜想。这个问题研究波聚焦时会怎样。原来的猜想我记得是说最极端的聚焦只会持续很短时间。人类以前只在低维度证明过,OpenAI 说它的模型证明了所有维度的情况,因此顺带解决了 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想。纯逆天。 第二,指数时间假说 ETH 被推翻。这个太难以置信了。ETH 好像是说有一类逻辑难题不可能被比暴力穷举快很多地解决。而之前学界普遍相信它成立,几百篇论文都以它为前提,现在 AI 却证明它是错的。 这个太他喵逆天了,因为我之前是研究过一段时间理论计算机的。这几十年ETH几乎被当成公理在用。很多论文的结论都写成假设 ETH 成立,那么某某问题不可能在多少时间内解决。现在地基没了,这些不可能,全都要打问号。 最让我感觉匪夷所思的是 AI 证明的方式。据 Lean 证明的说明文档,它给出的是一个确定性算法,应该是对固定宽度的 k-CNF 公式,它能在亚指数时间、多项式空间内精确数出所有满足的赋值。但是,懂行的人应该都知道“数出有多少个解”通常比“判断有没有解”难得多,它连更难的那个都做到了,所以 ETH 只是顺带被推翻。 第三,杨-米尔斯、量子色动力学。AI 应该是给出了一套严格的数学证明,证明描述强核力的理论在数学上确实成立,其中包括纯杨-米尔斯理论的存在性,这是千禧年七大难题之一的一部分。我不太了解,但是只是知道一些浅层的理论,就不评论了。 最让我恐惧和惊骇的是第二个。今天晚上我看了又看,感觉这是地震级别。如果最终确认无误,这会是 AI 第一次独立推翻一个被广泛相信的核心猜想。说它是一个时代的分界点,也毫不夸张。 如果这三个都核查通过,这代表 AI 第一次在多个顶尖领域独立解决了几十年没人能解决的难题,影响史无前例。
Announcing three major scientific discoveries, one each in mathematics (harmonic analysis), computer science (complexity theory), and physics (quantum field theory). AI starting to help us improve our understanding of the universe! openai.com/index/building-sc…
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that'll really show your sincerity if make recent resets banked ones. Tks!
Day 21/ Wonder what happens the remaining seven days. But today is a reset.
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自己没开窍,留给子孙用吧
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如果x不限制一段时间内主动关注的人数 我相信大家很多人都可以肝到100k以上的粉丝
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早啊 各位家人朋友们! 今天又要开始努力了!
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现在手上的新的claude账号开了pro之后已经正常使用两周了 A➗不封号了?
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昨晚做梦梦到musk给我发钱😂😂 什么时候可以梦想成真
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woc 美股又是暴跌?
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所以东郊到家到底是不是一个正经平台? 听说她都要上市了??
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看到x上的大佬 他们的涨粉速度也太快了吧 如果你一个月靠x赚3000美金 你会买什么?
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兄弟们 怎么快速拿到500k曝光
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这这些年,话越来越少,甚至不想再说话的原因.
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500粉丝已经就位 现在就是 争取早日拿下500K曝光了! 很不容易!
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目标是两个月开通创作者
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股市跌的实在是难受
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Xray(学习AI中) retweeted
正好最近我也在筹备,所以做过计算。 主要的 GPU 是 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB X 4 用 Max-Q 版本主要是因为功耗是 300 瓦,而标准的 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 是 600W 。虽然 Max-Q 的峰值性能会稍微低一些,官方数据是 3511 AI TOPS 对 4000 AI TOPS,大概少了 12%,但两者都是 96GB GDDR7 ECC 显存,1792GB/s 显存带宽,对于 AI 视频生成来说,最重要的就是显存容量。 而且一旦用到四张 GPU,功耗差距就非常明显。4 张 Max-Q 满载是 1200W,4 张标准版单 GPU 理论功耗加起来就是 2400W。 这就意味着标准版已经很难按照普通工作站的方式长期运行。而前者仍然是可以家庭化办公使用。 对于 AI网剧,我个人也更看重并行产能。一个剧集最后可能有几百个镜头,与其让一张 600W 的卡把一个镜头生成得快一些,肯定不如四张 96GB 的 GPU 可以同时跑四个不同镜头。一张负责正式镜头,一张跑失败镜头重做,一张跑人物或者场景相关任务,一张继续处理下一批镜头,机器可以全天保持任务队列。 这样一台机器最终就是 4×96GB,一共 384GB 的物理显存资源。 当然对于新手来说,没有必要上来就拉满 4 块 GPU ,所以我自己的思路是先把工作站(主机)按照最终 4 卡规格买好,初期只装 1 至 2 张 RTX PRO 6000 Max-Q,等用工熟练并且能把生成队列跑满以后,再逐渐增加到 3 张、4 张。 如果最终做到 4× RTX PRO 6000 Max-Q 96GB,我现在估算整台高配工作站的硬件投入大约在 13 万到 15 万新币,大概就是 70 万到 80 万人民币。 其中最大投入就是 GPU 了,现在新加坡一张 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB 的公开价格大约是 24,550 新币。光 GPU 就已经接近十万新币。 另外就是软件部分,我大概列一下: 1. 核心生成平台:ComfyUI 2. 静态图阶段:Qwen Image 系列 3. 视频核心:Wan 2.2 4. 人物一致性和控制工具:LoRA,ControlNet / OpenPose 以及 IPAdapter / Reference 类工作流。 5. 后期软件:DaVinci Resolve 6. 声音部分:TTS / AI 配音 或 Character Voice Bible 我现在已经开始尝试做简单的内容了。当然主要是 AI 做,我负责打酱油。
有没有大佬知道做一部这样的短剧,AI的成本大概是多少?
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终其所有 我只想要一个简单 平静的生活 陪伴身边人静静走完一生
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股市今晚会v回来
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