これは、孫哥 @justinsuntron が百度ブラウザを買収するのに似た衝撃です（まずはSogouを買収できます）。

過去、皆が必死にクラウドに移行していましたが、推論段階のユニットコンピューティングパワーコストにより、多くのチームが気づきました：長期間、大規模なAI推論はクラウド上でお金を使いすぎることが早いです。AIネイティブアプリケーションは、重要な推論タスクをローカルのデータセンターに移行するのにより適しており、ドロップレイテンシーを低下させ、帯域幅とクラウドレンタル費用を節約できます。
メモリの競争は、深層学習のトレーニング初期の典型的な特徴(大きなGPUメモリを持っている者が勝つ)、しかし今日：
GPUに保存されたデータのスループットの限界は、推論QPSに直接影響します。
GPU と CPU/アクセラレータカード間のインタラクション速度はパイプライン性能の上限です
単一のラックのAIクラスターの消費電力は数十キロワットに達することができ、PD設計が不合理であれば、コンピューティングパワーの展開規模が直接停止します。
もしデータセンターのレイアウトが2015年の従来のWeb/データベースビジネスの設計パラダイムに留まっていると、AIのワークロードの下で直接失敗します。
私たちの見解を確認してください：
20人の技術専門家が注目すべき新興ハードウェアトレンドについて @forbes 経由

仕事はとても大変ですが、みんなで試してみましょう。
長時間座っていると疲れやすい gohealthy 牡蠣エキス
間欠的な記憶喪失 スイス4倍フィッシュオイル
ビタミン不足 Swisse男性用マルチビタミン
夜更かし メラトニン
脱毛 Unichi クマのグミ
高度近視/眼圧が高い スチームアイマスクを使用しないでください

実際、私は皆さんに原稿募集や講演の招待をするときに、少しは体裁を整えることをお勧めします。少なくとも平文で一斉送信しない方がいいです。そうしないと、結局はゴミ箱に入ることになります。

もしSlow Fogがアメリカで生まれたら

自分が何をしているのか想像するのは難しい。

私のGPTをチームモードに切り替えた後のいくつかの直感的な感覚
1. 人員管理が便利になり、メンバーを直接追加または削除し、高度な機能を割り当てることができます。
2. Google Drive、Notion、Githubリポジトリと作業グループをワンクリックでマウントできます。リソースを集中管理し、私のすべての作業文書を共有します。
3. シングルモードのとき、GPTはよく馬鹿なことをしますが、マルチプレイヤー協力ではその馬鹿なところをすぐに見つけて指摘できます。チームメンバーは会話の履歴や知識の文脈を共有し、再度質問する必要はありません。
最も重要な点は、私が入社研修の問題をうまく解決するのを助けてくれたことです。知識のトーチが渡されています。

私は自分の知識をチームの全員に渡しました😁、また自分のプライバシーもチームの全員に同期しました😑
今、私たちは20のMirrorを持っています。私たちがどれほど強力になるか想像もできません。