ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ อุตสาหกรรม#ข้อมูล / การเทรน
  1. The Decoder82

    อดีตนักวิจัย OpenAI กล่าวว่าพบลายนิ้วมือ Nvidia Blackwell ในโมเดล AI จีน 6 ตัว

    1-flash วิธีนี้ใช้ประโยชน์จากรูปแบบ random seed ที่ PyTorch ใช้ในการเริ่มต้นน้ำหนัก ซึ่งสะท้อนจำนวนคอร์ของ GPU: 148 คอร์สำหรับ B200/B300 และ 152 สำหรับ GB200/GB300 เทียบกับ 132 สำหรับ Hopper H100/H800 DePue กล่าวว่าเขาได้จำลองผลลัพธ์สำหรับ DeepSeek-V4-Flash และ Kimi K3 บนชิป Blackwell จริง เผยแพร่โค้ดตรวจสอบบน GitHub และวิธีนี้ระบุโมเดลควบคุมทั้ง 24 ตัวที่มีฮาร์ดแวร์ที่ทราบได้อย่างถูกต้อง

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: วิธีการลายนิ้วมือจากการเริ่มต้นน้ำหนักของอดีตนักวิจัย OpenAI มอบช่องทางทางเทคนิคที่หาได้ยากในการดูว่าชิป Nvidia ตัวใดฝึกโมเดลจีน 6 ตัว ในขณะที่หยุดอย่างชัดเจนก่อนที่จะพิสูจน์การละเมิดกฎหมายส่งออก

  1. Anthropic Research65

    Anthropic รายงานความคืบหน้าเบื้องต้นในการใช้ Claude เร่งการพัฒนายา

    ทีมวิทยาศาสตร์ชีวภาพของ Anthropic ใช้เวลาหลายเดือนทำงานร่วมกับบริษัทพัฒนายา 6 แห่ง รวมถึง Bristol Myers Squibb, Generate Biomedicines และ Divergence Labs พร้อมทั้งดำเนินโครงการค้นพบยาของตนเอง เพื่อทดสอบว่า Claude สามารถเร่งการพัฒนายาได้ที่จุดใด ผลลัพธ์เบื้องต้นที่รายงานรวมถึงการออกแบบของ Generate ที่สั้นกว่าฉบับมาตรฐานราว 70% ซึ่งทำให้เซลล์ภูมิคุ้มกันสร้างตัวรับได้มากขึ้นประมาณ 10 เท่า และการออกแบบแอนติบอดีราว 35,000 แบบที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเป็นส่วนใหญ่ให้กับ Divergence ภายในเวลาประมาณหนึ่งเดือน Anthropic ระบุว่างานนี้ยังอยู่ในขั้นพรีคลินิกเป็นส่วนใหญ่ และวางแผนขยายการใช้ Claude ไปสู่การทดลองทางคลินิกเมื่อโครงการต่าง ๆ ก้าวหน้าไป

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: รายงานโดยละเอียดฉบับแรกของ Anthropic เกี่ยวกับการฝัง Claude ในโครงการยาจริงแสดงให้เห็นว่าโมเดลช่วยได้ที่จุดใดและยังคงด้อยที่จุดใดในความร่วมมือกับพันธมิตรทั้ง 6 ราย

อ่านครบทั้งหมดแล้ว