Nilai akhir indikator utama Jepang bulan Juli

Kemarin saya pergi menghadiri pernikahan sepupu saya. Melihat dia dan istrinya akhirnya berhasil setelah menjalani hubungan selama sebelas tahun, keduanya berdiri di atas panggung tersenyum dengan mata yang bersinar. Saat itu, saya benar-benar merasa iri! Hasilnya benar-benar menggerakkan hati, ibu saya tiba-tiba mendekat dan bertanya kepada saya: "Lalu kamu? Kapan kamu akan pacaran juga?" Saya langsung terdiam, awalnya penuh dengan perasaan, tiba-tiba terhenti, tidak bisa mengucapkan sepatah kata pun, hanya bisa menunduk dan makan dengan tenang. Jujur saja, saya sekarang hanya ingin menghasilkan uang, untuk urusan cinta sementara ini memang tidak ada pemikiran! Tepatnya berbicara tentang "masing-masing memiliki tujuan, berjalan di jalan yang berbeda" ini, saya malah teringat pada lingkaran AI saat ini juga seperti ini. Setiap proyek AI memiliki tujuan kecilnya sendiri, dalam hal "sumber terbuka" dan "praktis digunakan", jalur yang diambil bisa sangat berbeda: • Mengejar utilitarianisme di atas segalanya: Seperti OpenAI dan Anthropic, fokus pada penyelesaian masalah praktis, model bisnis yang jelas. Mereka ditentukan oleh tim perusahaan khusus, dari penelitian dan pengembangan hingga manajemen, sehingga teknologi dapat diterapkan dengan cepat dan stabil. • Sumber berbagi terbuka: Misalnya DeepSeek, langsung membuka kode teknologinya, siapa pun bisa menggunakannya, sangat mengurangi hambatan penggunaan. Meskipun ini diprakarsai oleh perusahaan, akan mengendalikan arah keseluruhan, memastikan semua orang berusaha menuju satu tujuan. • Membangun komunitas terbuka: Sebagai contoh Bittensor, ia membangun sebuah platform kolaborasi terdesentralisasi yang mendorong semua orang untuk ikut berpartisipasi dalam pembangunan. Melalui mekanisme penghargaan, menarik lebih banyak orang untuk bergabung, sehingga jaringan pintar ini semakin besar. ■Perbedaan inti dalam berbagai jalur pengembangan ini, pada dasarnya adalah tentang bagaimana menyeimbangkan "penguasaan teknologi" dan "nilai aplikasi teknologi yang nyata": • Beberapa praktik untuk segera melihat efek nyata, langsung dikelola oleh satu lembaga pusat yang menyatukan teknologi dan aturan. • Beberapa praktik lebih mengutamakan teknologi yang memungkinkan semua orang menggunakannya, meskipun dalam manajemen tetap terpusat untuk memastikan seluruh ekosistem tidak berantakan. • Masih ada beberapa pendekatan yang sepenuh hati berfokus pada jaringan terdesentralisasi, terlebih dahulu membangun ekosistem, dan tidak terburu-buru untuk membuat teknologi segera memberikan manfaat di dunia nyata. ■ Terobosan: Desain baru "lingkaran nilai" Sentient @SentientAGI sedang memikirkan bagaimana membuat "terbuka" dan "praktis" saling mendukung berdasarkan eksplorasi yang ada. Ia merancang satu set cara bermain, ingin menjadikan keduanya sebagai pasangan yang baik. • Kekuatan tata kelola terkait dengan nilai utilitas Manajemen komunitas tidak lagi hanya melihat status identitas atau kekuatan suara perusahaan, tetapi siapa yang dapat membuat sesuatu yang berguna, maka dialah yang memiliki suara lebih. • Optimasi reuse modul sumber terbuka Untuk mengatasi masalah "efisiensi kerja yang rendah" yang sering terjadi pada teknologi sumber terbuka, Sentient telah memikirkan cara seperti menyusun balok. Tidak peduli modul fungsi yang dikembangkan oleh tim mana, semuanya dapat disusun seperti balok dan digunakan kembali, tanpa harus melakukan pekerjaan yang sama berulang kali. Ini tidak hanya menjaga teknologi terbuka dan berbagi, tetapi juga menghemat banyak usaha, sehingga teknologi dapat diterapkan lebih cepat. ■Memecahkan batasan pemahaman "terbuka-praktis" Metode ini memungkinkan semua orang untuk bekerja sama dalam menerapkan hasil penelitian dan pengembangan, dan uang yang dihasilkan dari hasil ini dapat terus mendukung lebih banyak kolaborasi penelitian dan pengembangan. Dengan cara ini, AI dapat menyelesaikan kontradiksi antara "bagaimana membuka kerjasama" dan "bagaimana menerapkan secara nyata", menemukan jalan baru. Namun, apakah metode ini benar-benar efektif, masih harus dilihat dari hasil penggunaannya di masa depan. #SentientAGI

*mengambil Tylenol* > menjadi mahasiswa teknik listrik > mulai perdagangan kuantitatif *cracked af* > mendirikan perusahaan kuantitatif di usia 30-an > membuat ¥100B perdagangan dengan ai/ml *bahkan lebih retak dengan ai* > membeli ribuan GPU Nvdia CEO DeepSeek semua orang.

Baru-baru ini, sebuah proyek bernama $BLESS menarik perhatian. Ide inti dari proyek ini adalah memanfaatkan daya komputasi komputer pribadi yang tidak terpakai untuk melakukan komputasi terdistribusi, yang terutama diterapkan dalam pelatihan model kecerdasan buatan dan bidang lainnya. Namun, setelah analisis yang cermat, ditemukan bahwa konsep teknologi ini bukanlah hal baru, gagasan serupa sudah ada selama bertahun-tahun. Tantangan utama yang dihadapi proyek $BLESS saat ini adalah bagaimana mewujudkan komersialisasi yang efektif dan jalur monetisasi yang konkret. Meskipun komputasi terdistribusi memiliki potensi tertentu, untuk benar-benar mencapai aplikasi yang terobosan, diperlukan lebih banyak inovasi dan implementasi yang nyata. Misalnya, jika dapat menciptakan kasus sukses seperti deepseek, baru dapat menunjukkan nilai dan dampak nyata dari proyek tersebut. Saat ini, proyek $BLESS tampaknya belum menunjukkan proposisi nilai yang cukup mendalam atau keunggulan teknologi yang unik. Dalam keadaan kurangnya jalur implementasi yang jelas dan titik inovasi, antusiasme pasar terhadap proyek ini mungkin lebih disebabkan oleh psikologi FOMO (Fear of Missing Out, ketakutan akan kehilangan) daripada pengakuan terhadap teknologi atau model bisnisnya. Sebagai proyek komputasi terdistribusi, $BLESS perlu menjelaskan dengan lebih jelas perbedaannya dengan solusi yang ada, serta bagaimana mengatasi tantangan umum yang dihadapi oleh sistem terdistribusi, seperti keamanan data, efisiensi komputasi, dan stabilitas jaringan. Pada saat yang sama, pihak proyek juga harus menyediakan skenario aplikasi yang lebih spesifik dan model bisnis potensial untuk membuktikan kelayakan pengembangan jangka panjangnya. Secara keseluruhan, meskipun proyek $BLESS menyentuh bidang teknologi yang berpotensi, tampaknya nilai dan inovasinya yang sebenarnya masih perlu diverifikasi lebih lanjut. Investor dan yang mengikuti harus tetap rasional, memantau perkembangan proyek dan implementasi nyata, bukan mengikuti emosi pasar secara membabi buta.

Deepseek baru saja merilis model baru dan hampir menjadi organisasi pertama di platform AI tertentu yang mencapai 100.000 pengikut pembangun AI!

📊 DeepSeek-V3.1-Terminus memberikan keluaran yang lebih stabil & dapat diandalkan di seluruh tolok ukur dibandingkan dengan versi sebelumnya. 👉 Tersedia sekarang di: Aplikasi / Web / API Terima kasih kepada semua orang atas masukan Anda. Itu mendorong kami untuk terus meningkatkan