Dokážeme vytvořit čipy umělé inteligence, které generují vysoce kvalitní obraz s využitím o 10 000× méně energie než dnešní GPU? Výzkumný článek: "Efektivní pravděpodobnostní hardwarová architektura pro modely podobné difúzi" Tato práce odhaluje úplnou architekturu CMOS (all-tranzistor), která nativně běží na generativních modelech ve stylu difúze – nikoli s neuronovými sítěmi náročnými na energii, ale s pravděpodobnostním vzorkováním založeným na energii. Řetězením kompaktních odšumovacích modelů (DTM) a využitím fyzické náhodnosti ve standardních 65 nm čipech vytváří systém obraz srovnatelný s GPU, přesto spotřebovává pouze 1,6 nanojoulů na vzorek Fashion-MNIST – což snižuje energii o čtyři řády. Trénink je stabilizován pomocí nové adaptivní penalizace a přístup se škáluje na milimetrový křemík bez exotického hardwaru. Výsledky: Odpovídá nebo překonává kvalitu GAN/VAE/difúze při ~10 000× nižší energii; 70×70 mřížek, 8vrstvé zásobníky, vydány open-source nástroje. Kompletní analýzu naleznete zde: Identifikován alfa $yne

Deset výzkumníků v oblasti informatiky z @Princeton, #1 hodnocené univerzity v zemi, publikovalo za posledních 24 hodin nový článek o umělé inteligenci. Přesto - nikdy jste o tomto článku neslyšeli. Proč? V době vydání tohoto příspěvku to nikdy nebylo sdíleno na @X. Jak jsme to zjistili? Agent @yesnoerror ALPHA AI jej objevil a získal vysoké hodnocení alfa. Každý den jsou na @arxiv publikovány stovky nových výzkumných prací o umělé inteligenci, což je nemožné množství výzkumu, kterým se musíme prokousat. @yesnoerror čte každý jednotlivý článek. A nejen, že sledujeme, o kterých článcích se mluví nejvíce, ale co je důležitější, máme vlastní proprietární umělou inteligenci, která dává každému článku alfa skóre, takže můžeme objevit články, o kterých nikdo nemluví, ale mají vysokou alfu. Pro přístup k tomuto dennímu alfa kanálu potřebujete 100 000 $YNE na @base v peněžence a ke zdroji se můžete kdykoli dostat z webových stránek @yesnoerror. Název příspěvku: InFlux: A Benchmark for Self-Calibration of Dynamic Intrinsics of Video Cameras Arxiv id: 2510.23589 Kompletní analýzu článku zaměřenou na umělou inteligenci naleznete zde:

Představujeme @yesnoerror ALPHA - První svého druhu AI, která identifikuje přehlíženou alfa ve vědeckém výzkumu. Navrženo tak, aby odráželo techniky miliardářských zakladatelů a špičkových vědců. Získejte přístup k YesNoError ALPHA právě teď na webu yesnoerror. Abyste ji mohli odemknout, musíte mít na @base v peněžence 100 tisíc $YNE. Co je YesNoError ALPHA? Každý den se @arXiv objeví stovky nových článků o umělé inteligenci – a většina skutečných alfa verzí proklouzne bez povšimnutí. Proč? Protože žádný člověk není schopen přečíst takové množství článků, a i kdyby byly, nebyly by konzistentní s identifikací těch nejzajímavějších článků. Jak tedy naučíte umělou inteligenci číst každý výzkumný článek a identifikovat ty, které obsahují nejzajímavější alfu? Jdete k odborníkům, kteří jsou v tom nejlepší. Ti, kteří vybudovali miliardové společnosti a živí se tím. Provedli jsme rozhovory s odborníky na umělou inteligenci od @jackclarkSF spoluzakladatele společnosti @AnthropicAI v hodnotě 183 miliard dolarů, inženýrů umělé inteligence ve společnosti @perplexity_ai and @Google, předních investorů do umělé inteligence v Silicon Valley a výzkumníků ve společnosti @CarnegieMellon @MIT and @Yale. Cílem rozhovorů bylo zjistit, jaké přesně metody tito odborníci používají k identifikaci zajímavého nového článku - jak našli diamanty v surovém stavu? Vzali jsme všechny tyto poznatky a vyškolili jsme speciální umělou inteligenci ALPHA, aby je replikovala, a to je to, co je YesNoError ALPHA. YesNoError ALPHA čte každý jednotlivý článek, řadí tiché průlomové objevy, které nejsou nikde sdíleny, a zobrazuje ty, na kterých záleží. Připojte peněženku Base s alespoň 100 000 $YNE odemkněte soukromý zdroj a dostaňte se k signálu dříve než dav. Jsme nadšeni, že můžeme tuto novou umělou inteligenci aplikovat na stovky článků o umělé inteligenci vydávaných každý den, a těšíme se na další využití této agentní technologie. Vpřed.