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Guten Morgen zusammen, heute vor elf Jahren, am 13. November 2015, verübten mehrere Attentäter im Namen des Islams, organisierte Anschläge in Paris. Der Horror dauerte über 4 Stunden und forderte 130 Todesopfer sowie knapp 700 Verletzte. Zuerst sprengte sich gegen 21.17 Uhr ein Selbstmordattentäter in der Nähe des Stadion Stade de France in die Luft und riss dabei einen Menschen mit in den Tod. Der Attentäter wollte eigentlich ins Stadion gelangen. Hier fand gerade ein Freundschaftsspiel zwischen der Deutschen und Französischen Fußballnationalmannschaft vor 80.000 Zuschauern statt. Sein Sprengstoffgürtel wurde jedoch von einem Sicherheitsmann entdeckt, worauf der Attentäter flüchtete. Ein weiterer Sprengstoffattentäter versuchte fast zeitglich ins Stadion zu gelangen, scheiterte ebenfalls und sprengte sich am Toreingang H in die Luft, zum Glück ohne weitere unschuldige Menschen mitzureißen. Beide Attentäter trugen einen gefälschten syrischen Pass mit sich, und beide sollen im Oktober als Flüchtlinge in Griechenland registriert worden sein. Da die Pässe gefälscht waren, ist die Identität der Beiden bis heute nicht bekannt. Beinah zeitgleich fuhr ein sogenanntes Hit-Team in einem Seat Leon vor eine Bar in einem Pariser Stadtteil. Sie feuerten dort mit Kalaschnikows auf die Gäste, die im Außenbereich saßen. Anschließend schossen sie auf Gäste eines gegenüberliegenden Restaurants. Insgesamt 15 Menschen verloren ihr Leben dort. Nach diesem Anschlag fuhren die Attentäter weiter, erschossen in einem Auto einen Mann und in einem Café, einem Waschsalon und in einem Restaurant noch vier Menschen. Anschließend begaben sich die Attentäter zur Bar "La Belle Équipe". Sie erschossen dort weitere 19 Menschen. 15 Menschen wurden teils schwer verletzt. Ein Selbstmordattentäter sprengte sich in einem Café in die Luft. Die Bombe detonierte unvollständig, weswegen hier keine weiteren Todesopfer zu beklagen waren, 15 Menschen wurden jedoch teils schwer verletzt. Rund eine halbe Stunde nach dem ersten Attentat am Stadion begann der Horror im Bataclan Theater, wo gerade die US-Band Eagles of Death Metal ein Konzert vor rund 1.500 Zuschauern gab. Zwei Attentäter erschossen zuerst zwei Radfahrer vor dem Theater. Anschließend drangen sie in das Gebäude ein und schossen mit Kalaschnikows -Gewehren zehn Minuten lang auf die Konzertbesucher. Zusätzlich warfen sie Handgranaten in die Menschenmenge. Einen Angreifer konnten zwei Polizisten töten, mussten sich aber dann wieder zurückziehen und auf Verstärkung warten. Zwei weitere Attentäter nahmen Geiseln und verschanzten sich im Gebäude. Um 0:50 Uhr erfolgte der Zugriff durch die Polizei. Die beiden Attentäter sprengten sich dabei in die Luft. 3 Stunden dauerte das Massaker im Bataclan Theater. 89 Menschen verloren dabei ihr Leben. Der IS bekannte sich später zu den Anschlägen. Einige der Attentäter kamen als Flüchtlinge getarnt nach Europa. Der mutmaßliche Bombenbauer war zusammen mit zwei weiteren Attentätern kurze Zeit in Ulm. Sie stiegen dort in einem Hotel in der Stadt ab, und wurden dort von einem weiteren Attentäter abgeholt. Zeugenaussagen von Menschen, die diese Hölle überlebt haben: „Wir dachten zuerst, es seien Knallkörper. Dann sah es hinten im Saal nach Funken aus. Rasch wurde klar, dass es sich um Mündungsfeuer handelte. Drei Männer mit Gewehren schossen den Zuschauern in den Rücken und stürmten weiter, in die Menge schießend.“ „Das Trio war unvermummt, mit kurzen Bärten. Einer befahl den über tausend Zuschauern, sich auf den Boden zu legen. In akzentfreiem Französisch erklärte er: Ihr habt in Syrien unsere Brüder getötet, jetzt sind wir hier.“ „Sie sagten, wenn ihr euch bewegt, töten wir euch. Sie erschossen die auf dem Boden liegenden Leute trotzdem.“ „Sie töteten, töteten, töteten. Ich war von Toten umgeben. Ich weiß nicht, wie ich überlebt habe.“ „Sie waren schwarz gekleidet. Einer hatte ein sehr jungenhaftes Gesicht, und er ging seelenruhig zur Sache. Er ging sehr methodisch zu Werke, töteten eiskalt einen nach dem anderen.“ „Sein Blut ergoss sich auf mein Bein. Meinen Nachbarn, einen Mann von 50 Jahren, traf ein Schuss direkt ins Gesicht; Stücke seines Hirn fielen auf meine Brille. Ich hörte die Kugeln und versuchte, auf den Boden zu schauen. Da war eine riesige Blutlache.“ „Merkwürdigerweise hört man die Kugeln fast nicht, wenn sie von der Nähe aus abgeschossen werden. Aber ich spürte ihre Hitze an der Wange. Ich war bereit zu sterben. Ich wog damals 122 Kilo, 20 mehr als heute. Wenn einer getroffen wird, dann ja wohl ich.“ „Irgendjemand schaltete das Licht in der Halle an. Keine Ahnung, wer das war. Ich erkannte den Mann, der gerade noch neben mir an der Bar etwas geholt hatte. Er lag am Boden, sein halbes Gesicht war zerstört. Er war tot.“ „Ich lag auf dem Bauch. Meine Freunde waren neben mir. Wir haben langsam und leise geredet. Die Freunde hatten Kinder, ich nicht. Sie hatten mehr Angst als ich. Der rechts sagte: Ich muss meine beiden Kinder wiedersehen.“ „Wenn ein Meteorit irgendwo einschlägt, sind alle sofort tot. Die eigentliche Folter war, dass sie die Leute einzeln erschossen haben. Manche schrien noch Gnade. Schon wurden sie erschossen.“ „Einmal schrie ein Attentäter: Wenn einer nach Hause will, dann jetzt“ Einzelne sind aufgestanden, die wurden gleich erschossen. Auf dem Boden war Blut. Überall waren Tote und Blut.“ „Ich stieg über einen Mann am Boden. Ich nahm seine Hand, doch sie war schlaff und kühl. Ein paar Meter weiter sah ich eine junge Frau, sie war am Rücken getroffen worden. Leute sind auf sie gestiegen. Reflexhaft kauerte ich mich zu ihr, unter uns war eine Pfütze aus Blut.“ „Ich rannte zum großen Boulevard Voltaire, stolperte, verlor meine Brille. Ich drehte mich zurück zu dem Mann, über den ich gestolpert war und wollte mich entschuldigen. Beim Runterbeugen sah ich. Er war tot. Wir sind in ein Wohnhaus geflüchtet und klopften an Türen, aber niemand machte auf. Die Leute hatten Angst.“ „Nach gefühlt einer halben Stunde schrie jemand: Nicht bewegen, sonst schieße ich“ „Dann gab es eine Explosion. Mein linkes Ohr wurde taub davon. Es regnete Blut und menschliche Überreste auf uns.“ „Nach einer Weile kam ein Polizist vom Sondereinsatzkommando zu uns hoch und hielt eine kleine Ansprache, die ich nie vergessen werde. Er sagte: Ich freue mich, Sie alle zu sehen, denn Sie sind Überlebende des Bataclan. Sie sind Helden. Vergessen Sie das nie!“ 130 Menschen verloren ihr Leben an diesem Tag.🙏

Everyone believes CUDA is NVIDIA's moat, the reason we've maintained our dominance in the AI era. I've never believed that. NVIDIA has only one true moat: its people. And the most important of them is Jensen Huang. I've worked on CUDA compilers, libraries, and DSLs for eight years, from Volta to Rubin. I think I've earned the right to share my perspective on what NVIDIA's moat really is. I hope you'll bear with me. 1. What is CUDA? Many people think CUDA is just a programming language and its compiler, and that NVIDIA's moat comes from the massive amount of software written in CUDA, making it impossible for developers to leave NVIDIA GPUs. This is completely wrong. It's an incredibly naive understanding of CUDA. To me, CUDA is everything NVIDIA does. CUDA isn't just a language, software, or hardware architecture. It's a product defined by a unique customer experience. When you find GPU programming too difficult, CUDA gives you an easier way. When your GPU code isn't fast enough, NVIDIA engineers respond and help you solve it. When a handful of GPUs can no longer push your technology forward, NVIDIA has already scaled its computing platform from desktops to massive data centers. When you need more data centers than anyone else can supply, NVIDIA has already secured wafer and HBM capacity years in advance to meet your demand. That experience is CUDA. It's made possible by the relentless, day-to-day work of everyone at NVIDIA. And the person who brings all these people together, who gives them a shared vision and purpose, is Jensen Huang. 2. What made CUDA possible? Patience. Perseverance. An unwavering commitment to a vision. Around 2006, NVIDIA bet that the future would demand far more computing power, and began transforming GPUs from graphics processors into a platform for general-purpose computing. Initially, it was a commercial disaster. The added costs hurt margins, the market wasn't ready, and the strategy faced enormous skepticism and pressure, including questions from the board. But Jensen persisted. For roughly a decade, NVIDIA kept investing in CUDA, building its hardware, software, and developer ecosystem long before the commercial payoff became clear. Eventually, deep learning arrived. And NVIDIA was ready. Today, this sounds like an inspiring story. But for those who lived through it, it meant a decade of perseverance, doubt, and being misunderstood. Looking back at the history of technology, how many people could have done the same? This is what I've always loved most about NVIDIA. And now, Jensen has been pushed out. This won't kill NVIDIA. The company can still create tremendous commercial value. But it has killed NVIDIA's soul. And how far can a body go without its soul? If this is how Jensen Huang is treated today, how will those of us who built CUDA be treated tomorrow? I love NVIDIA deeply, but I have to say it: NVIDIA is dead.

律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。 一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。

SpaceX has just unveiled a massive new $50 billion Supercomputing Campus that they want to build in Cochise County, Arizona. All info: • Up to 6 GW across the 9 supercomputing buildings • Construction starts 2027 • Size of each supercomputing building: ~493,000 square feet. • Total supercomputing building space: 4.44 million square feet, excluding support facilities. • SSVEC residential customers are projected to see electricity bill reductions of 10–40%. • Up to 24 GWh of grid-connected battery storage to provide backup power, stabilize the regional electric grid, support local voltage, and absorb fluctuations in electricity demand. Among the largest planned battery installations in the United States. • Additional solar generation in the region is planned to supply renewable electricity during the day and reduce demand on the local grid. • No dedicated on-site power plant or fuel storage yard is planned. • Each supercomputing building will have 10 MW of natural-gas-powered standby generation for critical equipment, operating only during utility outages and periodic testing. • No gas turbines will be installed at the site. • SpaceX plans to fund $3.6 billion in grid infrastructure upgrades, transferred to AEPCO at no cost to its members. • Up to $260 million annually in additional benefits for cooperative members at full buildout, on top of residential bill reductions. • Up to $200 million annually for cooperative members statewide, in addition to SSVEC benefits. • The supercomputers will use dry cooling with a closed-loop water circulation system rather than evaporative cooling. • SpaceX projects zero ongoing industrial water consumption. • The cooling system will be filled initially, with water reused for up to 10 years. • SpaceX estimates annual water usage equivalent to approximately 20–30 Arizona residential homes. • Projected annual water use would be less than 2.5% of a single center-pivot irrigation system's annual consumption. • Permanent jobs: Approximately 1,000. • Construction jobs: Approximately 5,500. • Annual property tax revenue: Up to $103 million in estimated new annual revenue. • Regional economic benefits: SpaceX says its investment will support public education, infrastructure, essential local services, and economic development. • Local suppliers: SpaceX is encouraging suppliers to participate in construction and development of the campus. • Noise mitigation: Equipment will be positioned away from neighboring properties where possible, with setbacks and additional screening to reduce noise. • Nighttime lighting: Outdoor lighting will remain off unless work is underway, with active lights shielded and directed downward. • Dark-sky protection: The campus will comply with Cochise County's dark-sky requirements to limit light pollution. • Nighttime construction: SpaceX says it will seek waivers when nighttime construction lighting is necessary. • Wildlife protection: The campus is being designed with consideration for the region's sandhill crane wintering habitat. This campus's purpose is to build one of the world's most advanced AI supercomputing campuses to train SpaceX's superintelligence models and support scientific and engineering breakthroughs. Learn more:

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I put a whole C. elegans nervous system on BNB Chain as a deterministic spiking network that runs 100% inside one verified smart contract. 302 neurons, 5,144 synapses, Q20 fixed-point — every voltage, spike and turn is on-chain state. Live on mainnet right now: tick 5 and climbing, connRoot 0x38dc5c12…4d8cac, at 0x49E89C58bA3b1f4BEe9a9CFdbC00628cB33fC6A3. What it is not: not an electrophysiology clone — the chemical synapses are a modeling abstraction, not measured biology; the steering toward food is a hand-written controller running on a connectome-shaped substrate, not something that emerged from the wiring; and it is not a token — there is nothing to buy. Along the way I found and fixed a real bug: the synapse direction was transposed, so my Python spec and the contract had agreed on a mirrored network. I corrected the build and re-seeded a fresh, direction-correct brain from a deterministic genesis, with connRoot == keccak256(blob) verified on-chain. Read / reproduce it: Live dashboard (read-only): JSON API: Verified source: Code + spec:

Recentemente, o bilionário Peter Thiel investiu em uma startup que coloca coleiras inteligentes em vacas. Parece piada, mas a empresa já vale mais de US$ 2 bilhões. Funciona assim: o pecuarista desenha uma cerca virtual pelo celular e o GPS da coleira mantém cada animal dentro da área definida. Quando a vaca se aproxima do limite, recebe um sinal sonoro e uma leve vibração indicando para onde deve voltar. Em poucos dias, ela aprende. Na prática, o pecuarista consegue mover o rebanho inteiro arrastando uma linha na tela. Sem porteiras, quilômetros de arame ou a necessidade de percorrer o campo. Mas a parte mais valiosa não é a cerca. Enquanto o gado pasta, o sistema registra cinco leituras por segundo de cada animal, acompanhando movimento, comportamento e condição física. Com esses dados, a IA consegue identificar sinais de doenças, período fértil e até prever partos antes que isso seja percebido por alguém no campo. O nome da IA é Cowgorithm. Ela foi treinada com mais de 7 bilhões de horas de comportamento real de vacas. Para um leigo, o modelo de negócios parece ser apenas as coleiras. Mas, na realidade, são os dados. Hoje, mais de 1 milhão de animais usam a tecnologia, por um custo de cerca de US$ 5 a US$ 8 por vaca por mês. O Brasil tem um dos maiores rebanhos bovinos do mundo, com mais de 200 milhões de cabeças, e boa parte do setor ainda opera com métodos tradicionais. É uma tecnologia com espaço enorme para crescer por aqui!

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