Le nouveau Roadster de Tesla prend son envol après près d'une décennie de retards (4 minutes de lecture)
Tesla a dévoilé jeudi sa voiture de sport Roadster de deuxième génération en faisant lancer le véhicule sur une rampe incurvée dans un atterrissage contrôlé. Il a ensuite sauté sur cinq autres véhicules Tesla tout en se tordant en l'air. La voiture devrait entrer en production en 2028. Tesla n'a pas encore publié une étiquette de prix. Le Roadster peut aller d'un arrêt à 60 miles à l'heure en une seconde environ, et il a une vitesse maximale de plus de 230 miles à l'heure.
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Science et technologie futuriste |
Apporter la magie: Google casse un goulot d'étranglement dans le calcul quantique (3 minutes de lecture)
Google Quantum AI a démontré que la 'culture d'état magique' fonctionne en pratique sur son processeur Willow. Les états magiques aident les chercheurs à créer les opérations dont ils ont besoin pour aller au-delà de l'informatique classique. Créer des états magiques corrigés des erreurs de haute qualité est incroyablement lourd en ressources. Ce billet détaille comment Google Quantum AI a créé un protocole de culture d'état magique qui a obtenu une réduction de 40 fois des erreurs. La percée est une étape cruciale vers l'utilisation pratique du calcul quantique.
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Comment former votre robot (22 minutes lire)
La formation d'un modèle d'IA nécessite fondamentalement beaucoup et beaucoup d'exemples de quelque chose qui est fait correctement. La création de ces données pour les robots de formation est coûteuse, et les entreprises ont besoin de beaucoup de données pour former des modèles compétents. Les grands modèles linguistiques ont montré les avantages de l'échelle lors de la formation des modèles. Les chercheurs s'efforcent maintenant de recueillir d'énormes quantités de données d'entraînement des tâches robotisées dans l'espoir de voir les mêmes tendances avec des capacités robotiques.
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Programmation, conception et science des données |
Nouvelle tendance de la construction d'applications de codage d'ambiance interne dans les entreprises technologiques (6 minutes de lecture)
Les entreprises technologiques construisent des outils internes de codage de l'ambiance pour les non-ingénieurs. Ce n'est pas si compliqué, il obtient plus d'adoption que les produits des fournisseurs, et il aide à développer plus d'expertise interne d'IA à l'interne. Construire un outil de codage de l'ambiance interne est un investissement minuscule qui peut donner lieu à de meilleurs outils, plus personnalisés qu'avec les produits des fournisseurs, et les entreprises n'ont pas à attendre des fournisseurs pour construire ce qui est nécessaire. Il est également beaucoup plus sûr d'exposer les sources de données internes aux outils internes.
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Utilisation de l'intelligence artificielle pour inverser le matériel de l'ingénieur (10 minutes de lecture)
Les développeurs utilisent Claude pour déboguer les problèmes matériels. Les AI peuvent lire des milliers de lignes de capture USB, remarquer des répétitions de séquence avec un octet changeant, faire des suggestions sur ce que cet octet signifie, et écrire les tests pour confirmer ses suggestions. Un humain est toujours nécessaire pour décider ce qu'il faut construire et vérifier que la correction fonctionne sur du matériel réel, mais l'IA enlève beaucoup de slog. Le post comprend un lien vers un harnais avec un petit ensemble d'outils qui aident avec l'ingénierie inverse pilotes Linux.
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Comment le Codex s'est-il passé (45 minutes lire)
Codex a commencé comme un effort de ferraille pour construire un ingénieur logiciel d'IA. Le team building avait lancé une version dans le cloud, mais il n'a pas trouvé l'ajustement produit-marché. OpenAI a pris le projet et en a fait la pièce maîtresse de son retour. Ce post raconte l'histoire intérieure de la façon dont Codex a été créé.
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CoreWeave swaps de défaut de crédit atteint des niveaux de détresse que les investisseurs aigrent sur la dette AI (4 minutes lire)
CoreWeave a contracté plus de 51 milliards de dollars de dettes et d'obligations pour financer la construction de son infrastructure d'IA. Les investisseurs d'actions et d'obligations montrent maintenant des signes d'inquiétude à l'égard des surdépenses d'IA et des niveaux d'endettement. Les rendements sur la dette CoreWeave continuent de grimper. L'écart sur ses swaps de défaillance de cinq ans a augmenté. Personne ne se demande si la demande pour les services de CoreWeave est réelle, mais les flux de trésorerie doivent arriver pour justifier toutes les dépenses de capex.
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