In der Vergangenheit haben alle versucht, in die Cloud zu gehen, aber die Kosten für die Rechenleistung in der Inferenzphase haben viele Teams erkennen lassen: Langfristige, groß angelegte AI-Inferenz verbrennt in der Cloud zu schnell Geld. AI-native Anwendungen sind besser geeignet, um kritische Inferenzaufgaben lokal in Rechenzentren zu verlagern, was sowohl die Latenz verringert als auch Bandbreite und Cloud-Mietkosten spart. Der Wettbewerb um den Speicher ist ein typisches Merkmal der frühen Phasen des Deep Learning-Trainings (wer den größeren VRAM hat, gewinnt), aber heute: Die Datenübertragungsgrenze zum GPU beeinflusst direkt die Inferenz-QPS. Die Interaktionsgeschwindigkeit zwischen GPU und CPU/Beschleunigungskarten ist das Limit der Pipeline-Leistung. Der Stromverbrauch eines AI-Clusters in einem einzelnen Rack kann mehrere Dutzend Kilowatt erreichen; ein unzureichendes PD-Design kann die Skalierung der Rechenleistung direkt behindern. Wenn das Layout des Rechenzentrums noch im Designparadigma der traditionellen Web-/Datenbankdienste von 2015 feststeckt, wird es unter AI-Workloads direkt scheitern. Sehen Sie sich unsere Erkenntnisse an: 20 Tech-Experten über aufkommende Hardware-Trends, die Unternehmen beobachten müssen, via @forbes

Die Arbeit ist hart, kommt und testet es mal. Langes Sitzen, schnell müde gohealthy Austernextrakt Intermittierende Amnesie Swisse 4-fach Fischöl Vitaminmangel Swisse Männer-Multivitamin Nachtschicht Melatonin Haarausfall Unichi Bären-Gummibärchen Hohe Kurzsichtigkeit/hoher Augeninnendruck Verwenden Sie keine Dampfbügelmaske.

Wer hat es erfunden, dass die einfachen Leute nicht sprechen dürfen? Es ist schon 2025, ich dachte, es wäre noch die Qing-Dynastie.

Eigentlich empfehle ich jedem, beim Einholen von Beiträgen/Einladungen zu Vorträgen ein wenig Aufwand zu betreiben, zumindest sollte man keine Massen-E-Mails versenden, sonst landet es einfach im Spam-Ordner.

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Die chinesische Wirtschaft ist bereits sehr deformiert, das Tagesgehalt von Universitätsstudenten in den ersten Städten ist nicht einmal höher als der Preis für einen Parkplatz.

Es ist schwer vorstellbar, was ich tue.

Liebe Community-Mitglieder und Unterstützer, wir haben gerade eine Synchronisationsnachricht vom Handelsteam erhalten. Derzeit sind unsere Market-Making- und Handelsstrategien auf @HyperliquidX vorübergehend betroffen, da die Plattform einen technischen Ausfall erlitten hat und momentan keine Aufträge und Abrechnungen durchgeführt werden können. Wir bestätigen: Alle Gelder sind weiterhin sicher, der bereitgestellte MMR hat ausreichend Spielraum. Diese Auswirkungen beschränken sich nur auf die Aussetzung von Handelsaktivitäten und betreffen keine Vermögensverluste. Das technische Team wird den Wiederherstellungsstatus von Hyperliquid weiterhin überwachen und die Fortschritte synchronisieren. Es ist erwähnenswert, dass der Ausfall von Hyperliquid auch indirekt die derzeit schnell steigende Liquidität und Aktivität des Hyperliquid-Marktes widerspiegelt, während die Handelsdynamik von ZEROBASE kontinuierlich zunimmt. Wir werden die Community weiterhin mit höchster Transparenz über die weiteren Entwicklungen informieren. Das ZEROBASE-Team

Einige intuitive Eindrücke, nachdem ich meinen GPT in den Teammodus gewechselt habe: 1. Die Verwaltung von Personen ist einfacher geworden, ich kann Mitglieder direkt hinzufügen oder entfernen und erweiterte Funktionen zuweisen. 2. Ich kann Google Drive, Notion, Github-Repositories und Arbeitsgruppen mit einem Klick einbinden. Zentrale Ressourcenverwaltung, ich teile alle meine Arbeitsdokumente. 3. Im Einzelmodus macht GPT oft dumme Fehler, bei der Zusammenarbeit mit mehreren Personen kann ich schnell seine Fehler erkennen und darauf hinweisen. Die Teammitglieder teilen den Gesprächsverlauf und den Wissenskontext, sodass keine Fragen mehr wiederholt werden. Das Wichtigste ist, dass es mir sehr gut geholfen hat, das Problem der Einarbeitung zu lösen. Die Fackel des Wissens wird weitergegeben.

Ich habe mein Wissen mit allen im Team geteilt😁, und ich habe auch meine Privatsphäre mit allen im Team synchronisiert😑 Jetzt haben wir 20 Mirrors, ich kann mir nicht vorstellen, wie stark wir werden.