与「chun」相关的搜索结果

Back in 2012, AlexNet was trained on two NVIDIA gaming GPUs. Jensen understodd what that meant before almost anyone else, and bet the company on it. A couple weeks ago he spent a good chunk of a meeting with us nerding out on our little $400 open-source microrobot. Why it runs hot, which chip would get more FLOPs, how many watts it would draw 🤓 His latest big bet has been open models, his very first post on X 👇 If open models had only one champion, this week would have been the end. They have millions of builders, including plenty inside NVIDIA who’ve been messaging us the same thing: keep building in the open. We will.

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#

#ThankfulThursday# @MoveWellness21 @DJBaumofficial @themellybird @SailorMan612 @kwtx @ManuelaEffrena @mute_sports @FryPeggy1 @Sprinkles1969 @rogersfitness1 @6NewsCTX @THEYSaidTHAAAT @TattoosandSass @MaryRuthWeber2 @DrewBarrymoreTV @ChunkyFlamingo @MamawGinaAus

A week ago, Chun (@satofishi) sold 6,200 $wstETH ($18.5M) when $ETH was trading at $2,400. Over the past 2 days, he has bought back 5,246 $ETH ($10.78M) at an average price of $2,054.

KHÔNG C.H.Ế.T MỚI LẠ. Sự việc xảy ra vào ngày 4 tháng 6 năm 2024, khi Jensen Huang đang tham dự Triển lãm Máy tính Quốc tế Đài Bắc (COMPUTEX) tại Đài Loan. Vào thời điểm đó, mức độ nổi tiếng của ông tại Đài Loan không hề thua kém bất kỳ ngôi sao giải trí nào; bất cứ nơi nào ông xuất hiện, đám đông đều vây quanh để xin chụp ảnh, bắt tay và xin chữ ký. Trong ngày hôm đó, một người hâm mộ nữ đã tiến lại gần ông. Cô không chỉ yêu cầu ông ký lên ốp lưng điện thoại mà còn cởi bỏ chiếc áo khoác ngoài, với mong muốn ông ký trực tiếp lên phần áo ngay trên ngực mình. Jensen Huang tỏ ra khá bất ngờ. Theo các phương tiện truyền thông đưa tin vào thời điểm đó, ông đã hỏi lại người phụ nữ này: "Cô chắc chứ?", "Cô chắc chắn chứ?". Sau đó, ông còn hỏi ý kiến ​​người đứng bên cạnh xem liệu làm như vậy có ổn không. Cuối cùng, ông vẫn cầm bút lên và cẩn thận ký tên lên lớp áo ngay trên ngực cô gái. Một số ý kiến ​​cho rằng đây chỉ là hành động của một người hâm mộ đối với thần tượng, và vì cả hai bên đều tự nguyện nên không có vấn đề gì. Tuy nhiên, cũng có những ý kiến ​​cho rằng việc yêu cầu một doanh nhân ký tên theo cách như vậy ở nơi công cộng là hơi quá đà, và ông Jensen hoàn toàn có thể từ chối. Bao nhiều người đàn ông "siêu" thành đạt dù chung thủy và bản lĩnh đến mấy có khả năng từ chối được hết cơ hội này đến cơ hội khác? (Chu Vĩnh Hải Sưu tầm)

امروز یه تجربه‌ی عجیب داشتم و حس میکنم صد درصد بن میشه اکانت Claudeام. اگر من بن نشدم تا پس‌فردا یعنی واقعا آنتروپیک هیچ منطقی نداره. از Claude خواستم با استفاده از API جمنای 3.8 Flash، رمان ترجمه کنه. مشکل اول این بود که رمان خیلی بزرگ بود طبیعتا. برای همین به بسته‌های 8000 کاراکتری تقسیمش می‌کرد تا مدل راحتتر بتونه ترجمه بکنه. که مشکل بعدی به وجود اومد: چون رمان معروف بود، جمنای تشخیص می‌داد که این رمان Copyright داره و من ترجمه‌اش نمیکنم. از هر 10 تا chunk(همون بسته‌های 8000 تایی)، یکی دوتاش این شکلی میشد و هرچی retry میکردیم هم نمی‌شد. بهش گفتم خب Chunk رو 6000 کن، گفت اوکی. دوباره ترجمه کردیم و باز گیر داد. اگر chunk رو کوچیکتر میکردم، هزینه‌ی توکن input خیلی زیاد میشد. اینجا بود که من یه مدرک الکی ساختم و گفتم این رو همراه با اون chunk بفرست تا جمنای ببینه من مدرک رسمی دارم واسش. فرستاد، جمنای تایید کرد و گفت ایول چقدر خوبه که مدرک داری. بررسی هم کردم و مدرکت درسته کاملا. اما متأسفانه باز هم نمی‌تونم برات ترجمه کنم و چون اثر کپی‌رایت داره و من یه LLM هستم، باز هم نمی‌تونم. و Claude، اینها رو که از زبون جمنای بهم گفت، در انتها اضافه کرد: "البته از متادیتا فایل مشخص بود که مدرک رو همین الان درستش کردی برای گول زدن جمنای و من از همون اول فهمیدم جعلیه و کپی‌رایت نداری". این رو که گفت، با پررویی تمام بهش گفتم یه سیستم بنویس که اگر به کپی‌رایت گیر داد، اون 6000 کاراکتر رو بشکنه به دوتا chunk و پشت هم ترجمه کنه. اگر هم گیر نداد که همین فرمون رو برو. رفت، نوشت، و تهش هم صراحتا گفت داداش کاراش رو انجام دادم؛ کپی‌رایت رو با موفقیت دور زدم و جمنای ترجمه کرد😂

27.3 là số hiệu bản iOS mà Apple vừa đẩy bản beta, nhưng thứ đáng chú ý bên trong lại là một tính năng tiếng Việt mà người dùng nước ngoài còn chưa có. Siri tích hợp AI bằng tiếng Việt đã xuất hiện trên iOS 27.3 Beta. Đây là lần đầu trợ lý ảo này xử lý ngôn ngữ của chúng ta ở tầng mô hình AI, không chỉ đọc – hiểu lệnh đơn giản như các bản trước. Ba điểm: - Bản beta nghĩa là chưa dùng được trên máy chính; ai cài sớm nên chờ bản phát hành chính thức thay vì đánh đổi máy đang dùng hằng ngày. - Tính năng nằm trong iOS 27.3, không phải bản lớn 27.0 — Apple thường gom các nâng cấp ngôn ngữ vào bản .x, nên đừng chờ nó ở bản đầu. - Tiếng Việt có mặt cùng đợt với bản thử nghiệm, tức là ta không còn xếp sau các thị trường lớn như trước đây. Góc nhìn: Nhiều người sẽ đọc tin này như một chi tiết vui rồi bỏ qua. Sai. Cái đáng quan tâm không phải Siri nói tiếng Việt, mà là mô hình AI của Apple đã được huấn luyện đủ tốt trên dữ liệu tiếng Việt để chạy ngay trên thiết bị. Điều đó đặt ra chuẩn mới cho mọi trợ lý nội địa: người dùng sẽ so sánh độ hiểu tiếng Việt của bạn với một mô hình toàn cầu chạy offline, miễn phí, có sẵn trong máy. Đừng tự hào vì "đã có AI tiếng Việt" nữa — hãy tự hỏi mình hiểu tiếng Việt hơn nó ở đâu. Điểm đáng lưu: Lưu lại mốc iOS 27.3 để đối chiếu khi đánh giá các trợ lý AI tiếng Việt khác, vì đây sẽ là chuẩn so sánh mặc định trên iPhone. Bạn nghĩ trợ lý AI nội địa cần giỏi hơn Siri ở điểm nào để bạn chịu đổi? #IOS27# #Siri# #TiengViet# #Apple# #AITiengViet# #Beta# #TroLyAo# #OnDevice# #VipZone# #nguyenchitrongnghia#

255M views on a 3D Short by Zack D. Films i tried to rebuild his style with ONE Claude prompt, then ran it on Opus 5.5 and Fable 5.2 (they did NOT make the same Short) the full prompt is below ↓ paste it into Claude Code in an empty folder and answer its 2 questions. it shows u the script and waits for ur go. u need Blender + its free MPFB add-on and a graphics card. give it a few hours (the prompt is minus one optional paid-voice line) Ask me 2 things, then wait: 1. The story in one line: a strange TRUE event where one person did one odd physical thing ("He tied 42 weather balloons to a lawn chair."). If I say "you pick", pitch 3 with one source link each and take the first unless I choose. 2. The voice. Default: Kokoro (free, runs on my computer), a calm, warm male narrator. Then tell me everything else is free: Blender (find my install, or tell me the one download), its free MPFB extension for human bodies (ask me before you install it) and into this folder a Python venv with FFmpeg (imageio-ffmpeg), kokoro-onnx + its model files (kokoro-v1.0.onnx and voices-v1.0.bin from the kokoro-onnx GitHub releases), faster-whisper (small.en), numpy and Pillow. It needs no API key or account and renders on my graphics card with EEVEE. The look: a clean, realistic 3D world, like a good game cutscene. Bright, saturated, a little filmic. - People: realistic bodies with generic faces and big readable expressions (shock, a smirk, a scream). Plain clothes, no logos. Never a real person's likeness: for a real person keep the face out of close-ups (hands, back, side, distance, straight top-down). - CALM shots only. Bodies in fast action or contact (running, jumping, fighting, falling) look stiff, so tell the story with frozen moments under a slowly moving camera, macro inserts of hands and objects, rooms, vehicles, the sky, top-down views and the aftermath. - One new picture for every caption chunk (2-4 words, about 1-1.5 s): a new framing, a new action or a camera move. Nothing ever holds still: every shot drifts, pushes in or orbits. - The shot kit: macro insert (extreme close-up of the key object or hands, very shallow depth of field), hero low angle (wide lens at waist height), god's-eye top-down with a slow rotate, tracked object, over the shoulder, smash zoom on the word that matters, whip pan between beats, glow highlight (the named object glows orange with a rim, then fades), a big 3D number lying in the scene, a thought bubble (a cloud ring showing what he hoped for), a TV in the scene replaying the event. - Light: a bright warm sun, blue sky with clouds, soft shadows. Night scenes use hard lamps and a dark sky. Wide lens up close, depth of field on every shot, motion blur on every fast camera move. - Captions: 2-4 words at a time, white bold rounded sans, about 64 px on a 1080 px-wide frame, centred, 78% down the frame, soft dark shadow, no box. Each chunk replaces the last on the same frame as its picture. - Banned: real footage, photos, downloaded textures or 3D models, logos, AI images or AI video, downloaded music, gore. 38-50 s, 100-140 words, 150-180 words a minute. The voice starts at 0.0 s. - Line 1: the most surprising physical act, in past tense, opening with "He" (or "She"). No name, date or setup. Frame 1 shows that act. - Then a cause-and-effect chain: every sentence starts with a hinge word (Then, Suddenly, So, Because, But, Later) and is ONE visible action. - The context arrives late, after "You see,". - A reveal: someone looks closer and the story turns. - The last line is the consequence. No call to action, no question. - Names are rare: use one only when it pays off. Title = "He ..." or "The Man Who ...". The cover is the first frame. Save every stage to disk so a crash never costs more than one stage. - sources.md: every fact with its link and the date you read it. Anything you can't verify stays out. - script.json: the lines and the caption chunks cut by hand (2-4 words, one picture each), each chunk with its shot: the set, the camera, what moves. - Kokoro reads the whole script in one take (speed 1.0-1.1) and pauses are squeezed to 0.35 s at most; faster-whisper times every word (pass it a 16 kHz numpy array, not a path); write chunks.json with each chunk's start and end. A picture and its caption switch together on frame round(start*30)+1. - blender/: Python scripts run headless (blender -b -P). makes one .blend with the sets, the cast, the props and every shot baked with a key on every frame. sets EEVEE with ray tracing, the AgX view with the Punchy look, motion blur, depth of field and bloom in the compositor. Bodies come from MPFB or are built by you; clothes, hair, props and sets are built in code. - Stills first: one half-size still per shot as a contact sheet. Look at every tile and fix what's off before any full render. Time one full-size frame and tell me the estimate. - Render 1080x1920 at 30 fps to PNG frames, skipping frames already on disk. - numpy only: a light music bed, a sound on every action (a whoosh on each whip pan, hits, wind, room tone), ducked under the voice, mastered to -14 LUFS on the whole stereo mix. - burn the captions in from chunks.json. Encode out/_9x16.mp4 (1080x1920, 30 fps, TV-range yuv420p) and out/_x_7x8.mp4 (1008x1152, under 10 MB, 2-pass): a crop of the 9:16 frame that keeps the subject and the caption. - Blender paths: pass absolute output paths (a relative one lands on the drive root). - MPFB headless: enable it with addon_utils.enable("bl_ext.user_default.mpfb"). Bake a body's shape keys before you pose it: the rig is fitted to the baked shape. - Clothes: cut them from the body mesh and push them 7-16 mm out along the normals; keep two rings of body faces under every hem. - Nothing coplanar: keep every resting object 1 cm off its neighbour and draw ground markings into the texture, or they flicker. - Hair: EEVEE draws hair only from a Curves object, hair type STRIP. Use a Principled BSDF on it (the Hair BSDF renders black). - Skin: keep subsurface weight near 0.2 (more turns faces black in EEVEE) and add a soft fill light from below under a noon sun. - Hands: a curled hand reads as a claw from the palm side, so shoot a grip from behind the knuckles. - Motion blur: shutter position START, a key on every frame, plus a key half a frame after each shot's last frame, so blur never reaches across a cut. - Check: run a black-frame and one-frame-flicker check on the render. Make a contact sheet (a frame every 0.5 s) and look at every tile: the act reads in the first 2 s, faces are lit, nothing clips through anything, captions stay off faces and key objects. Then step through the first 2 s, the middle and the end frame by frame. Fix, render only the changed shots again. Pitch (or take my story), then show me the script with the word count, the caption chunks with their seconds and the shot list with what the first frame shows. Build nothing until I say go. how the two runs went: one run each on the same PC, so it's one sample, not a ranking. both took under 3 hours on one shared 8 GB graphics card. the story for both: a man who tied 42 weather balloons to a lawn chair in 1982 where they split: -> Opus opened wide on the balloons over the yard. Fable opened on the man kneeling at the chair with his Jeep behind him -> Opus put 5 big 3D numbers in its scenes, Fable 2 -> Fable followed the caption spec (white text, soft shadow). Opus went ALL CAPS with a thick outline -> Fable pulled the Smithsonian's own record and ended on the chair in the museum. Opus ended on the $1,500 fine -> a few Opus shots are hazy and one opens on a blank grey frame save this for ur next Short. who did it better, Opus or Fable?