与「InsideIRP」相关的搜索结果

“That next big thing could ultimately be your next big thing.” Benoni Tagoe (@NoniBizz), president of @TheRaedio. Take a look at this #InsideIRP# #throwback# on team-building, collaboration and networking across.

Interested in public relations? Vanessa Anderson, owner of her boutique PR company, @AMPRGroup, also runs communications & publicity for IRP. In this #throwback# look at #InsideIRP#, Vanessa talks about 2 skills a publicist must have in order to succeed.

Benoni Tagoe (@NoniBizz, president of @TheRaedio, IRP’s longtime business strategist) gives an inside look at how to build, evolve and succeed in the entertainment industry. Stream this episode of #InsideIRP# @

On this #throwback# episode of #InsideIRP#, Emmy-nominated producer of #InsecureHBO# and #ABlackLadySketchShow#, Deniese Davis (@MsDeniese, COO of @CoCreTV) gives an in-depth look at what a producer actually does.

据 InsiderPH 报道，币安已与菲律宾本地公司 BlockShoals Technologies 合作推进菲律宾市场布局。BlockShoals 表示，其已根据菲律宾 SEC 加密资产服务商规则注册为 Crypto Asset Intermediary，并将作为币安在当地的服务提供商。双方称，相关合作此前已与菲律宾 SEC 进行了超过两年的监管沟通，并于 2025 年 11 月获得进入监管沙盒的原则性批准。

Extremadamente preocupante. Esto no es casualidad. Están cayendo los sistemas uno a uno y nadie está uniendo los puntos. Esto es solo el principio. 1. Apagón de comunicaciones en los aeropuertos de EE.UU.: la FAA ha paralizado todos los vuelos del país por un “fallo de telecomunicaciones” en el control aéreo. Primera vez a nivel nacional desde 2023. “No hay indicios de acto malicioso”, dicen. Claro. 2. Supermercados en Europa fundiendo la comida: hackers elevando la temperatura de neveras y congeladores a 50 °C en Bélgica, Suecia, Francia, Irlanda y más. Toneladas de alimentos estropeados. “Ciberataques aislados”, aseguran. 3. Bancos de sangre en Francia intentando hervir la sangre: atacaron los sistemas de refrigeración y los configuraron a 110 °C. Detectado a tiempo, según las autoridades. Qué oportuno. 4. Caída global de Microsoft: Outlook, Teams y medio Microsoft 365 caídos en decenas de países. “Problema interno de servidores, sin actividad maliciosa”. Otra vez la misma frase. 5. Banco en Paraguay se lleva los ahorros de casi 3 millones de ciudadanos: colapso de Ueno, cuentas congeladas, presidente dimitido y detenido. “Solvencia” y “préstamos a insiders”. La mitad del país afectada. Y ahora esto. ¿Alguien más ve el patrón o sigues creyendo que todo es “técnico” y “aislado”?

🚨 BREAKING 🇺🇸 ALL INSIDERS JUST STARTED AGGRESSIVELY DUMPING RISK ASSETS AFTER THE U.S. MARKET CLOSE TODAY! EVERY SINGLE INSIDER IS NONSTOP SELLING BILLIONS RIGHT NOW: 0 BUYS. 1,716 SELLS. $18.31 BILLION IN VOLUME. LOOKS LIKE THE MARKET WILL COLLAPSE...

Meta vừa bỏ một thứ chẳng liên quan gì tới điện toán: tên trái cây cho model AI. Model mới nhất của họ vẫn mang tên "Watermelon" — quả dưa hấu — trước khi quyết định dừng hẳn cách đặt tên này. Theo Business Insider, Meta đã quyết định nội bộ rằng tên trái cây không còn phù hợp với tham vọng AI của họ. Model gần nhất vì thế là "Watermelon", và nó sẽ là quả cuối cùng trong danh sách. Ba điểm: - Đây là quyết định nội bộ, không phải thông báo ra công chúng: nguồn tin là một người hiểu vấn đề, không phải tài liệu công khai. - Vấn đề không nằm ở tên gọi mà ở thứ tên gọi phải gánh: một cái tên trái cây nghe vui, nhưng không truyền tải được tham vọng mà Meta muốn gắn với dòng model đó. - "Watermelon" là model cuối cùng theo lối đặt tên cũ — nghĩa là toàn bộ danh mục trái cây trước đó sẽ thành lịch sử, không có phiên bản kế tiếp. Góc nhìn: Nhiều người sẽ đọc tin này như một chi tiết vui rồi lướt qua, nhưng nó nói đúng thứ mà dân làm hạ tầng nên để ý. Cách một lab đặt tên model thường phản ánh họ đang bán nó cho ai: tên trái cây hợp với giai đoạn thử nghiệm nội bộ, còn khi model trở thành sản phẩm cho doanh nghiệp thì cái tên phải chịu được hợp đồng và slide họp với khách hàng. Bỏ trái cây không phải chuyện thẩm mỹ, mà là dấu hiệu đổi tầng khách hàng và đổi cách định vị. Người trong ngành nên nhìn vào những thay đổi nhỏ kiểu này thay vì chờ benchmark. Điểm đáng lưu: Lưu bài này làm mốc — lần tới khi một lab đổi hệ thống đặt tên model, đó thường là tín hiệu họ sắp đổi thị trường mục tiêu. Bạn đang đặt tên cho model nội bộ của mình theo lối "vui" hay theo lối "bán được", và bạn đã thấy cái tên đó cản việc gì chưa? #Meta# #Watermelon# #BusinessInsider# #MoHinhAI# #DatTenModel# #DoanhNghiep# #HaTang# #VipZone# #nguyenchitrongnghia#

I have a major result to share. I’ve found conclusive forensic evidence that the top 4 Chinese AI labs—DeepSeek, Moonshot, MiniMax and Ant Group—have built their newest models on NVIDIA’s most advanced Blackwell chips, which are barred from export to China. This sounds insane, but I discovered that almost every AI model carries a hidden signature of the GPU that trained it. When a model is first set up, the starting values of its weights are laid out in a pattern that depends on the exact GPU. Each combination of GPU and seed number produces a unique pattern—a sort of fingerprint of the hardware used to create the model. Traces of that pattern survive training into the published model. Again, this evidence isn’t based on any insider information or leaking. It’s based on a forensic analysis of the model weights released by the companies themselves. I searched more than six trillion combinations of chip layout and seed number and matched them to open-weights models. In doing so, I found conclusive evidence that six Chinese AI models—including DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, and MiniMax-M3—were initialized on NVIDIA Blackwell systems. Four of the models match Grace Blackwell, the GB200 and GB300 parts in NVIDIA’s flagship liquid-cooled rack-scale systems. I then verified these results on real hardware. Running unmodified PyTorch with the seeds I’d recovered, a Blackwell B300 reproduced DeepSeek-V4-Flash’s untouched starting weights bit for bit, and a rented GB200 reproduced Kimi K3’s to a correlation of 0.999995. A Hopper H100 reproduced none of DeepSeek-V4-Flash’s, and changing the seed by one broke the match. (DeepSeek’s seed is 953049583 by the way.) The method also was verified to match 24 known open-weights models to the hardware that developers said they used. It is exceedingly unlikely that these results are a coincidence. Across six trillion combinations, the best accidental match should reach only about 8 sigma (i.e., eight standard deviations above what random chance would produce). The real matches range from 49 to 1,385 sigma, and even the weakest single test hits 20. These were data-center-scale training runs. With some analysis of release schedules and model details, I estimate that the largest, Kimi K3 and DeepSeek-V4-Pro, used 2,000 to 3,000 Blackwell GPUs each. Clusters of this size cost on the order of $150 to $200 million each to buy, and across these labs alone would add up to more than half a billion dollars of export-controlled GPUs, not counting experimental compute or otherwise. It’s quite likely that we see multi-billion dollar expenditure on export-controlled GPUs. I am highly confident in this result, and it has been independently verified by senior researchers at OpenAI and Anthropic. You can read the full report at There is much more I’ve identified about these models through other forms of checkpoint forensics like this, and will have more to share soon.