🚦Menghadapi batas kinerja di pandas? Kami menjalankan 3 alur kerja contoh yang melambat atau terhambat pada dataset besar—kemudian menjalankan ulang kode yang sama persis di GPU dengan cudf.pandas. Singkatnya:
✅ 18 juta baris harga saham → 20–40x lebih cepat dengan jendela bergulir berbasis waktu
✅ 8GB lowongan kerja CSV → naik

Cursor dengan memori telah benar-benar mengubah permainan pengkodean.
Sekarang Anda dapat Mengkode dengan Cursor, Meninjau dengan model bahasa, dan Memperbaiki dengan alat lain.

TPS tidak se-relevan seperti dulu.
Garis dasarnya secepat reaksi manusia (~250ms) dan murah (~$0.001) per tx sekarang, selamat datang di liga besar

Ingat bahasa pemrograman Ada? Atau mungkin Anda sama sekali tidak pernah mendengarnya? 👀
Bagaimanapun, saatnya untuk mengenal: Ada kembali ke 10 besar Indeks TIOBE. 🏆
Cari tahu mengapa fokusnya pada keamanan membuat bahasa ini kembali menjadi sorotan.

Saya tahu banyak orang yang tidak menyadari tetapi
Sebuah platform tertentu menggunakan atomic swap sehingga tidak perlu perantara.
Itu adalah teknologi yang luar biasa
Teknologi

Oh pasti, tidak hari ini.
Keamanan / keandalan selalu bertentangan dengan kemudahan penggunaan. Dasar-dasar desain sistem yang kuat sudah dipahami dengan baik. Mereka hanya cenderung tidak dapat diakses oleh pemula.
Ini memungkinkan kita untuk mulai membangun kembali infrastruktur dasar untuk menarik banyak

bagi siapa saja yang tertarik, perbarui aplikasi iOS Anda jika Anda tidak ingin otomatis berpartisipasi
hormat kepada jacob karena mengakui

Bagaimana akhir pekanmu?
Kami menambahkan model rembg dan unrig yang banyak diminta pada hari Sabtu.
Kami menambahkan B200 pada hari Minggu.
ABC - Selalu memasak.

batasan fire and forget itu nyata, logika lintas rantai adaptif dari dasar terasa seperti primitif yang jauh lebih cerdas untuk dibangun

Saat ini, ketersediaan sangat terbatas sehingga kami tidak berharap dapat menjalankannya dalam skala besar, setidaknya tidak selama beberapa bulan ke depan, tetapi menjalankan satu instance untuk meng-host model coding untuk pengguna kami - itu adalah kemungkinan yang pasti. Kami menjalankan B200, H200, H100, A100, L40S, dan 4090 48GB.

Jadi sekarang di mana ini akan masuk akal untuk inferensi, kami hampir tidak dapat memuat Q8 Qwen Coder 3 yang terkuantisasi dan instance Kimi K2 di H200 kami. Kimi K2 @ Q8 tidak menyisakan ruang untuk cache kv untuk konteks. Apakah model-model ini bisa muat di satu instance 8xB200? Mungkin, kami akan mencoba minggu ini.

Ada argumen bahwa pengkodean akan membuat aplikasi lebih aman, bukan kurang.
Banyak bahasa/sistem yang sembarangan ada karena lebih mudah dipelajari. Tetapi dengan AI, itu tidak lagi diperlukan.
Jadi kita sebenarnya bisa membangun sistem yang tidak buruk dari bahasa yang tidak buruk. Dan tetap mendapat adopsi.

【DeXRP Penjelasan dari Sudut Pandang Teknisi】
Besok pukul 22:00 akan ada siaran langsung di YouTube🫡
※Ini bukan tentang memperkenalkan produk, tetapi akan menjelaskan bagaimana kenyataannya dari sudut pandang teknologi.

Counter-point: Sumber Terbuka model adalah pemimpin kerugian bagi laboratorium AI untuk mencapai penetrasi pasar.
Jika China memenangkan balapan sumber terbuka, maka secara perlahan akan memigrasikan semua model untuk hanya mendukung produsen perangkat keras tertentu, beberapa perusahaan GPU besar dapat terpengaruh, dan begitu juga dengan kekuatan lunak pasokan GPU Amerika ketika datang ke AI.

Apakah percepatan perangkat keras benar-benar menjadi kendala untuk adopsi ZK atau ada faktor lain yang berperan?